СТРУКТУРА ВЗАИМОЗАВИСИМОСТЕЙ

интегральная характеристика особенностей взаимных связей между переменными изучаемой системы. Представляет собой нек-рый граф, вершины к-рого соответствует переменным системы, ребра - непосредственным связям, а пути - опосредствованным связям. Отсутствие ребра (пути) между вершинами i и j означает отсутствие непосредственной (опосредствованной) связи между переменными хi и хj. Целостной системе соответствует граф, не распадающийся на несвязанные подграфы. Необходимость привлечения анализа С.в. определяется явной недостаточностью использования только парных зависимостей при описании сложных соц. систем на языке причин, следствий, взаимных влияний и т. п. С.в. является строгим операциональным определением непосредственных связей между переменными системы, представляет собой обобщение частной корреляционной зависимости и свойства марковости. Знание структуры непосредственных связей дает возможность делать ряд качественных и количественных выводов относительно изучаемого объекта, облегчает количественный прогноз. В частности, функция распределения F (P) переменных может быть разложена на ряд сомножителей, зависящих от меньшего числа переменных, что упрощает проблему табличного ее представления. Св. позволяет судить о том, через какие переменные проявляется влияние данной переменной на другую. Выделив с помощью структуры те показатели, к-рые непосредственно связаны с переменными поведения, можно определить группы индивидов, поведение к-рых статистически неразличимо, т. е. тем самым решается задача разбиения совокупности индивидов на однородные группы. В определенном отношении "причинный анализ", "путевой анализ" представляют собой конкретные схемы статистич. анализа структуры многомерных величин. Если переменные системы относятся к разным моментам времени, то отдельные ребра (графа) С.в. отражают непосредственные причинные связи. В этом случае становится возможным прогноз переменных-следствий на основе переменных-причин. С.в. может быть установлена, если имеется необходимое число наблюдений случайной величины, моделирующей изучаемый соц. объект. В случае гауссового распределения отсутствие непосредственных связей означает равенство нулю соответствующих частных коэффициентов корреляции. Лит.: Гаврилец Ю.Н. Социально-экономическое планирование: системы и модели. М., 1974; Математика в социологии: моделирование и обработка информации. М., 1977. Ю.Н. Гаврилец.