Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Многомерное нормальное распределение↑ Стр 1 из 13Следующая ⇒ Содержание книги
Поиск на нашем сайте
ББК 65в6я73 ISBN 5-279-02430-9 © А. М. Дубров, 2002 ПРЕДИСЛОВИЕ В рыночных условиях хозяйствования большое внимание уделяется развитию исследований с применением методов прикладной математики и ЭВМ в управлении народным хозяйством, повышению качества и научного уровня работ по изучению развития народного хозяйства и внедрению наиболее совершенных математических моделей управления экономикой. При административно-командном управлении экономикой анализ деятельности предприятий в основном ограничивался контролем выполнения планов, который осуществлялся традиционными методами. Традиционные методы исследования не позволяли глубоко проанализировать процессы производственно-хозяйственной деятельности. В рыночных условиях хозяйствования управление экономикой проводится на основе системы управления (СУ), которая не ограничивается традиционными методами управления. Современный анализ производственно-хозяйственной деятельности в условиях СУ превращается в подсистему управления, позволяющую проводить исследования, охватывающие все области деятельности предприятий. В настоящее время в экономике России проводится большое число исследований с применением теории вероятностей и математической статистики. Особое внимание уделяется корреляционному и регрессионному анализу, позволяющим прогнозировать функционирование и развитие отраслей народного хозяйства, предприятий, фирм. Это вполне естественно, так как в современных условиях многочисленные технико-экономические связи между отраслями экономики, объединениями, предприятиями, фирмами многообразны и весьма сложны. Исследование и классификация экономических показателей и'связей между фирмами, объединениями, торговыми организациями требуют от управления планированием всесто- роннего анализа условий производства и конечных результатов деятельности предприятий. Расширяются исследования с применением более сложного математического аппарата. — многомерного статистического анализа. Методы многомерного статистического анализа позволяют определять неявные закономерности, объективно существующие в изучаемых экономических явлениях. Наиболее перспективными в этом плане являются методы распознавания образов, факторный, кластерный и компонентный анализ. Данные компонентного анализа позволяют выделить и обосновать систему признаков, наиболее существенно влияющих на исследуемый процесс, а также отделить группы взаимозависимых признаков от независимых, существенных признаков от несущественных. В книге делается попытка ввести читателя в круг основ этих математических методов, так как ранее опубликованная литература была рассчитана на готовых специалистов в области многомерного статистического анализа. Учебное пособие написано на основе курсов, прочитанных автором в техническом и экономическом вузах, и более чем тридцатилетнего опыта работы по применению методов многомерного статистического анализа.» Математический аппарат, представленный в книге для облегчения овладения методами, снабжен характерными примерами. В приложение вынесены элементы линейной алгебры, связанные с методом главных компонент. Это позволило рассмотреть упрощенный вариант алгоритма решения, его математическое обоснование и привести новые, недостаточно освещенные ранее в литературе разделы по уточнению оценок, построению динамических моделей и др. В настоящее время следует не только проводить анализ функционирования системы в целом, необходимо оценивать эффективность отдельных звеньев системы. Данная задача часто выполняется на основе показателей с использованием различных математических и статистических методов. В связи с вышеизложенным учебное пособие разделено на две части. Первая часть — «Компонентный анализ» — посвящена многомерному статистическому анализу. В ней изучается многомерное нормальное распределение. Приводятся понятие системы случайных величин, характеристики многомерного нормального распределения, двумерное нормальное распределение, критерии значимости коэффициента корреляции. Показана значимость метода главных компонент по сравнению с другими методами многомерного статистического анализа, обратные и ортогональные преобразования в методе главных компонент, собственные векторы и собственные значения матрицы, преобразование корреляционной матрицы, квадратичные формы, главные компоненты в трехмерном и конечномерном пространстве, ортогональная регрессия, математическая модель, блок-схема алгоритма. Приведены практические задачи, которые исследуются методом главных компонент. Большое внимание уделяется дальнейшему совершенствованию метода главных компонент и расширению области его приложения. Это уточнение числовых характеристик закона распределения исходных параметров модели, динамическая модель, метод главных факторов. Во второй части — «Оценка эффективности систем управления» -— рассматриваются основы теории эффективности сложных систем, экономическая эффективность СУ, принципы исследования операций, используемые в теории эффективности, оценка эффективности на основе информационных критериев, критериев теории массового обслуживания, а также игровых критериев. Основная теорема минимакса, ставшая краеугольным камнем теории игр, была доказана Джоном фон Нейманом. В 1947 г. в США вышла книга Дж. Неймана и О. Моргенштерна «Теория игр и экономическое поведение»1, которая была переведена в России в 1970 г. Однако при плановой экономике она не вызвала такого интереса, как при рыночной экономике. Оценки эффективности делятся на два класса: • оценки эффективности самих СУ; • оценки эффективности функционирования управляемых объектов, получаемые с помощью СУ. Системы управления являются сложными системами, поэтому в книге представлены подходы А. Н. Колмогорова, Ю. Б. Гермейера, Н. П. Бусленко. Общий подход к оценке 1 Neumann G., Morgenstem О. Теогу of Games and Economic Behavior. - New York: Viley, 1947. эффективности должен учитывать, что современные СУ — это сложные человеко-машинные системы. В учебном пособии приведены практические примеры, показаны роль коэффициента готовности и возможности графических методов исследования. Рассматриваются как простые, так и более сложные примеры, решаемые на основе игровых критериев ори помощи рисковых ситуаций. Приводится оценка эффективности организации работы вычислительного центра на основе критериев теории массового обслуживания. Поднимается вопрос об оценке эффективности функционирования технических средств СУ в зависимости от уровня обученное™ обслуживающего персонала. Таким образом, практические проблемы управления могут быть решены на основе анализа его фактических результатов различными математическими критериями, а при наличии вероятности событий или процессов — методами математичеЪкой статистики при помощи современных пакетов прикладных программ и вычислительной техники. Автор книги выражает благодарность рецензентам — кафедре экономической кибернетики Московской сельскохозяйственной академии имени К. А. Тимирязева и ее заведующему члену-корреспонденту РАСХН, доктору экономичеста наук, профессору А. М. Гатаулину, доктору экономических наук В. А. Колемаеву за кропотливую работу по рецензированию рукописи и ценные замечания, позволившие улучшить качество учебного пособия. ВВЕДЕНИЕ Объект изучения в экономике, например фирма, банк, предприятие, может быть всесторонне охарактеризован только при помощи целого набора признаков (параметров, показателей). При характеристике объекта исследования многомерными случайными признаками строится корреляционная матрица, элементы которой учитывают тесноту линейной стохастической связи. Однако при большом числе признаков охарактеризовать выявленные связи довольно сложно. Возникает потребность в сжатии информации, т. е. описании объектов меньшим числом обобщенных показателей, например факторами или главными компонентами. Главные компоненты являются более удобными укрупненными показателями. Они отражают внутренние, объективно существующие закономерности, которые не поддаются непосредственному наблюдению. При корреляционном или регрессионном анализе на основе полученной корреляционной матрицы строятся, например, уравнения регрессии, связывающие факторные признаки с результативным признаком. Сами уравнения регрессии являются конечной целью исследования. По ним проводится содержательная экономическая интерпретация полученных результатов и управлением предприятия вырабатываются соответствующие решения. При использовании метода главных компонент корреляционная матрица является исходной ступенью для дальнейшего анализа наблюдавшихся ранее значений признаков. Появляется возможность извлечения дополнительной информации об изучаемом объекте или процессе. При этом весьма ценную новую информацию можно получить на основе статистических данных, ранее собранных для проведения классического регрессионного анализа по главным компонентам. Какие же задачи можно решить методом главных компонент? ■ По мнению автора; можно выделить четыре основных типа решаемых задач. Первая задача — отыскание скрытых, но объективно существующих закономерностей, определяемых воздействием внутренних и внешних причин. Вторая задача — описание изучаемого процесса числом главных компонент т, значительно меньшим, чем число первоначально взятых признаков п. Эта задача обусловлена наличием большого числа признаков и связей между ними. Главные компоненты адекватно, в более компактной форме отражают исходную информацию. Выделенные главные компоненты содержат в среднем больше информации, чем непосредственно замеряемые отдельные признаки. Третья задача — выявление и изучение стохастической связи признаков с главными компонентами. Выявление признаков, наиболее тесно связанных с данной главной компонентой, позволяет руководителю разработать и принять научно обоснованное управляющее решение, способствующее повышению эффективности функционирования изучаемого процесса. Четвертая задача предусматривает возможность использования полученных результатов для прогнозирования хода развития процесса на основе уравнения регрессии, построенного по полученным главным компонентам. Такой метод прогнозирования обладает определенными преимуществами перед классическим регрессионным анализом на основе корреляционной матрицы. Так, при классическом регрессионном анализе стремление исследователя наиболее полно отразить влияние факторных признаков на результирующий заставляет его включать в математическую модель как можно большее число исходных показателей. Исходные показатели в экономических задачах часто обладают мультиколлинеарностью, т. е. существенной коррелированностью входных параметров. Это затрудняет проведение анализа, интерпретацию и определение коэффициентов регрессионной модели. Если же по полученным уравнениям регрессии строить прогноз, то он не будет удовлетворять существующим требованиям по точности. Появляется задача замены исходных взаимосвязанных признаков на некоторую совокупность некоррелированных параметров, которая всю информацию об изменчивости изучаемого процесса должна сохранить без искажения. Как известно, таким математическим аппаратом является метод главных компонент. Действительно, главные компоненты — это характеристики, построенные на основе наблюденных и измеренных признаков. Регрессионная модель, построенная по главным компонентам, позволяет устранить отмеченные выше недостатки. Практика показала, что классификация объектов исследования по полученным главным компонентам оказывается более объективной, чем их разделение при помощи отдельных исходных признаков. Это один из результатов, полученных на практике. Практические возможное™ решения ранее упомянутых четырех задач реализованы в следующих семи направлениях [66]: • причинный анализ взаимосвязей показателей и определение их стохастической связи с главными компонентами; • построение обобщенных технико-экономических показателей; • ранжирование объектов или наблюдений по главным компонентам; • классификация объектов наблюдений; • ортогонализация исходных показателей; • сжатие исходной информации; • построение уравнений регрессии по обобщенным технико-экономическим показателям. Негативной стороной метода является сложность математического аппарата, требующего знания как теории вероятностей и математической статистики, так и линейной алгебры и математического обеспечения ЭВМ. Однако развитие вычислительной техники, внедрение в экономическую практику современных пакетов прикладных программ по статистической обработке данных снимают указанные трудности, но создают иллюзию «легкости» проведения исследований без глубокой математической проработки в области метода главных компонент. Практика подтвердила, что применение готовых программ без глубокого понимания математической сущности исполь- зуемых процедур при изменении условий эксперимента или явления может привести к необоснованным выводам. Следует отметить, что при решении практических задач нельзя формально пользоваться методами многомерного статистического анализа без профессионального знания моделируемого процесса. Успеха можно Добиться только на пути профессионального анализа, подкрепленного хорошим знанием математических методов. Рассматриваемый метод главных компонент является мощным математическим аппаратом, описывающим самые разнообразные реальные процессы в различных областях исследования. Однако в условиях рыночной экономики на этом останавливаться нельзя. Обычно представляет интерес прибыль, которую желательно не только заранее оценить, но и определить вероятность ее получения. Технической базой систем управления служит современная электронная вычислительная техника, обеспеченная соответствующими пакетами с математической основой и сетевыми пакетами, которые позволяют оценить эффективность. Автор не ограничивается рассмотрением чисто экономической эффективности, являющейся важнейшей составляющей общей теории эффективности. Проблема рассмотрена шире, когда исследователь не может определить общий эффект, но может найти выигрыш во времени, оценить выигрыш в объеме обрабатываемой информации. ЧАСТЬ. КОМПОНЕНТНЫЙ АНАЛИЗ Глава 1 Таблица 3.1 Матрица парных коэффициентов корреляции
Таблица 3.3 Весовые коэффициенты
На основе изложенного можно заключить, что первая главная компонента действительно «характеризует способности специалиста, проявленные в работе и учебе. Остановимся на второй главной компоненте. Наиболее высокий положительный коэффициент веса соответствует признаку 11 — оценка способностей к руководству подчиненными. Меньшими, но положительными значениями коэффициента веса эта компонента связана с признаками 10 и 12. Отрицательные коэффициенты веса у признаков, характеризующих успехи в обучении, показывают, что способности к руководству'воздействуют на вторую главную компоненту в сторону, противоположную успехам в обучении (признакам 2, 4, 5, 7, 8). Значит, изучение дисциплин в техникуме поставлено так, что они не формируют способности к руководству. Можно полагать, что способности к руководству подчиненными связаны во второй главной компоненте с признаком 6 — оценка по предмету «Электрооборудование СУП». С учетом того, что с этой главной компонентой больше связаны признаки, определяющие производство (10, 11, 12), она и была названа «способности к руководству производством». По-
Точка признака 9 противостоит всем остальным признакам. Это естественно, так как увеличение времени на подготовку к самостоятельной работе связано с низкими успехами в учебе. Точка признака" 2 оказалась удаленной и мало связанной с другими точками в плоскости двух компонент. Этот признак представляет электротехнику, т.е. предмет, который считается основным при подготовке электриков. Анализ учебных программ и учебного процесса показал, что вследствие дублирования информации, получаемой по электротехнике в других дисциплинах, успех или неуспех по электротехнике нивелировался при изучении последующих предметов. Произведенный анализ позволил значительно изменить учебный процесс в сторону приведения его в соответствие с требованиями практической работы в СУП. Рассмотрим более подробно первую главную компоненту, так как^она также является наиболее весомой характеристикой в исследовании учебного процесса подготовки специалистов СУП в вузе. Она влияет на появление ошибок в работе специалистов, на возникновение аварийных ситуаций в работе на производстве. Экономический анализ Динамическая модель В п. 4.1 было показано, что использование робастных (устойчивых) оценок признаков может существенно повлиять на точность обработки исходных данных в методе главных компонент. На конечном этапе — интерпретации полученных результатов — появляются новые трудности. Они заключаются в том, что при изучении влияния некоторых признаков в течение ряда лет в некоторые годы они могут оказаться существенными, а в другие годы — несущественными. Остановимся на этом вопросе. Интерпретацию полученных результатов компонентного анализа в области проведенного конкретного исследования специалисты обычно проводят совместно с математиками. В зависимости от требований и условий задачи все коэффициенты веса каждой главной компоненты делятся на группы. Первая группа — подмножество W\ — включает «малые» коэффициенты веса. В данное подмножество обычно включают коэффициенты веса в пределах от нуля до 0,10+0,15, назначая некоторый граничный (критический) весовой коэффициент акр. Считаем, что данное подмножество включает и нулевой коэффициент веса. Второе подмножество Ж> содержит все коэффициенты веса, превосходящие aKV.
Таблица 4.3 Редуцированная матрица парных коэффициентов корреляции
так и отрицательные собственные значения. Отрицательные собственные значения не имеют смысла в факторном анализе. Сумма положительных собственных значений превосходит сумму общностей. Процесс извлечения факторов рекомендуется прекращать в момент, когда сумма собственных значений становится равной сумме общностей. Сумма общностей, как известно, представляет собой след редуцированной матрицы. Эта величина может быть определена одновременно с редуцированием матрицы. Следовательно, данная легко получаемая величина может стать критерием, определяющим окончание процедуры извлечения главных факторов в алгоритме решения задачи на ЭВМ. Таким образом, мы с разных сторон рассмотрели широкие возможности приложения метода главных компонент. Вначале показали, что данный метод имеет и нестатистический аспект, а в заключение отметили, что многие процедуры метода главных компонент иногда могут быть использованы в факторном анализе, т. е. еще в одном из способов снижения размерности многомерной статистической информации.
ЧАСТЬ * Понятие сложной системы Одно из первых определений сложной системы было дано в 1973г. Н. П. Бусленко в работе [16]. Он писал, что систему надо считать сложной, если она состоит из большого числа взаимосвязанных и взаимодействующих элементов и способна выполнять сложную функцию. Против такого достаточно общего'определения трудно возразить. Позднее в работе [17] им было дано определение, характеризующее некоторые основные свойства подобных систем: «Сложная система является многоуровневой конструкцией из взаимодействующих элементов, объединяемых в подсистемы различных уровней» [17], а математическая модель сложной системы «состоит из математических моделей эле- тентов и математической модели взаимодействия между элементами» [17]. Наконец, в «Кратком экономико-математическом словаре» при пояснении термина «сложная система» вообще не дается определения, а приводятся основные свойства сложных систем. Примеры сложных систем приводятся в работе [16]: энергетические комплексы, телефонные сети крупных городов, информационные системы, производственные процессы крупного предприятия, системы управления полетом в крупных аэропортах, отраслевые системы управления и др. В качестве основных свойств сложных систем можно выделить следующие [16], [17]: 1) большое число взаимосвязанных и взаимодействующих элементов; 2) сложность выполняемой функции для достижения цели функционирования; 3) иерархическую структуру, возможность деления системы на подсистемы; 4) наличие управления, интенсивных потоков информации и разветвленной информационной сети; 5) взаимодействие с внешней средой и функционирование в условиях воздействия случайных факторов. Первое свойство не требует пояснений. Второе свойство определяет основную особенность системы. В сложной систему выполняются задачи, которые обеспечивают достижение промежуточных и конечной целей функционирования. Проектируя сложные системы, необходимо прогнозировать их поведение при выполнении этих задач. Так как на реальные системы воздействует большое число случайных факторов, для прогнозирования поведения сложной системы необходимо использовать теорию вероятностей. Таким образом, параметры моделей прогноза могут быть охарактеризованы законами распределения. Случайные отклонения системы от нормального режима функционирования определяются возмущающими факторами внешней среды и возмущающими факторами, возникающими внутри системы. Лопатников Л. И. Краткий экономико-математический словарь. — М.: Наука, 1979. - С. 256-257. Внутренними факторами.являются ошибки измерительных приборов в пределах допусков, выход из строя отдельных эле-ментоЁ, ошибки людей, работающих в системе, ошибки в управляющей информации, сбои вычислительных устройств. Случайные возмущения иногда могут привести к вынужденному изменению структуры системы. Нарушение нормального режима функционирования в сложной системе не приводит к нарушению функционирования в целом, но снижает эффективность и качество ее работы. Значит, учет случайных факторов при исследовании сложных систем и определении их эффективности играет большую роль. Третье свойство заключается в том, чтр сложная система обладает свойством иерархичности, т. е. возможностью разбиения системы на подсистемы. Цели функционирования подсистем подчинены общей цели функционирования всей системы. Следовательно, сложной системе присуще еще и обобщающее свойство целостности. Данное свойство означает, что изменения, происшедшие с ее элементами, влияют на другие элементы или подсистемы и оказывают влияние на функционирование всей системы. Значит, при изучении сложных систем необходим системный подход, т. е., исследуя какую-то подсистему, мы обязаны учитывать цели функционирования всей сложной системы. Таким образом, сложная система состоит из отдельных подсистем и является целостным объектом, отдельные части которого функционируют во взаимодействии. С формальной точки зрения любая совокупность элементов системы может считаться подсистемой. В практике исследования выделение подсистемы проводится таким образом, чтобы цели функционирования подсистемы вытекали из целей функционирования системы. Процесс управления может осуществляться, если подсистема состоит из взаимосвязанных и совместно функционирующих элементов. Что же собой представляет элемент? Элемент системы — это совокупность средств, которая при данном исследовании рассматривается как целое и дальнейшему дроблению не подвергается. Внутренняя структура элемента не является предметом изучения. При формализации исследуемого процесса под элементом иногда понимают коллектив людей, оператора, руководителя подразделения и т. Д- Даже если с формальной точки зрения это оказывается удобным, понятно, как велико отличие элемента «человеческий коллектив» от элемента «совокупность технических средств». Участие человека в управлении СУ часто приводит к неожиданным результатам. Особенно ярко это проявляется в аварийных ситуациях, когда «совокупность технических средств» не в состоянии провести незапрограммированные действия по ликвидации аварийной ситуации, а человек-специалист вполне может справиться с такой задачей. Расчленение системы на элементы является важным шагом при формальном описании системы. Подсистему можно считать элементом сложной системы. Благодаря иерархической структуре сложные системы обладают большими преимуществами. Сложность некоторых объектов исключает их изучение в целом. Тогда они расчленяются на конечное число подсистем с учетом связей между ними. Далее слишком сложные подсистемы делятся на части. Расчленение ведется до подсистем, не подлежащих дальнейшему дроблению на части в данной задаче, т. е. до элементов. Качество управления во многом зависит от степени централизации управления, которая определяется иерархической структурой управляемой системы. В народном хозяйстве степень централизации управления меняется в зависимости от сложности, объема и важности решаемых задач. Четвертое свойство говорит о наличии управления в сложной системе. Процесс управления в общем случае включает получение исходной информации о системе и окружающей среде, переработку и преобразование этой информации, выработку управляющего решения, постановку задач дальнейшего функционирования системы и контроль исполнения. Выработка управляющего решения осуществляется на управляющих ЭВМ. Эффективность работы ЭВМ может быть повышена путем подбора лучшей дисциплины диспетчеризации, увеличения объема и рационального распределения памяти. Совокупность преобразований, которым подвергается информация, называют оператором переработки информации. Обычно выделяют оператора первичной обработки информации, который осуществляет все этапы ее преобразования, включая запоминание ее в накопителях. Оператор вторичной обработки включает подготовку исходных данных для принятия решения. Оператор управления включает принятие решения и выработку управляющих команд. Наконец, оператор последующей обработки информации включает подготовку информации для передачи и передачу ее к управляемым элементам системы. Существуют системы управления, в которых действует Характерной чертой управления системой являются самонастройка и самообучение. В самонастройке и самообучении кроме технических средств управления большую роль играют люди. Они приводят б действие все средства системы и управляют ими, определяют цели функционирования подсистем, оценивают степень достижения поставленных целей и ставят новые цели. Участие человека в управлении СУ меняет облик всей сложной системы. * С помощью СУ в первую очередь автоматизируются трудные для человека процессы, требующие длительного времени. Это процессы сбора, хранения, обновления и обработки информации. Системы, в которых автоматизируются эти четыре составные части управления, называются автоматизированными системами информационного обеспечения (СИО). Таким образом, СИО — составная часть СУ. Они явились первым этапом на пути создания СУ. Наиболее ответственной частью управления является прогнозирование поведения системы в зависимости от различ- ных условий функционирования. На основе прогноза составляется план функционирования системы. Таким образом, эффективность выработки решения в заданное время во многом зависит от эффективной организации работы вычислительного центра, где проводится обработка поступающей информации. Пятое свойство заключается во взаимодействии с внешней средой и функционировании в условиях воздействия случайных факторов. Это свойство подчеркивает то обстоятельство, что сложные системы в отличие от абстрактных моделей функционируют в реальных условиях, когда на них оказывает влияние большое число случайных факторов, возникающих как вследствие воздействия внешней среды (например, поступление комплектующих элементов от предприятий-смежников на сборочный завод в более поздние сроки, чем предусмотрено планом), так и в результате возмущений внутри самой системы (прибытие нового пополнения работников, не имеющих Достаточного опыта работы). Влияние внешних и вну
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2016-04-23; просмотров: 387; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.189.143.1 (0.013 с.) |