Для изучения пространственной структуры и определения стати­стической значимости выявленных закономерностей использовались инструменты пространственного анализа точечных рисунков (паттер­нов), представленные в пакете spatstat (Baddeley et al., 2015). Анализ выполнялся в двух вариантах: с учетом онтогенетического состояния особей и без него. Вначале проводилась оценка интенсивности процес­са, порождающего наблюдаемый точечный рисунок методом ядерной аппроксимации. Для обнаружения пространственных взаимодействий использовались: K(r) – функция Рипли (Ripley, 1976; 1977), графиче­ски представленная в виде функции L(r); парная корреляционная функ­ция g(r) (Wiegand, Moloney, 2004) и случайное маркированиеˆJ(r)-ˆJi·(r) (Baddeley et al., 2015). Для определения значимости отклонений поведе­ния эмпирических функций от их теоретических значений использовал­ся метод симуляций Монте-Карло (Besag, 1977). Данный метод позво­ляет построить так называемый «коридор» принятия нулевой гипотезы (Теория …, 2014). Выход функций за границы «коридора» трактуется как статистически значимое отклонение от полной пространственной случайности при оценке L(r) и g(r) и от независимого распределения одной группы от другой –приоценкеˆJ(r)-ˆJi·(r). Для функций L(r) и g(r)