 |
Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | |
Приложение 1. 1. Пусть выборка из генеральной совокупности, имеющей непрерывное распределение с плотностью , где
|
|
Вариант 1.
1. Пусть 
выборка из генеральной совокупности, имеющей непрерывное распределение с плотностью 
, где 
- неизвестный параметр. Найти оценки параметра 
метода моментов (по любому моменту) и метода максимального правдоподобия. Проверить, является ли полученные оценки состоятельными и несмещенными.
2. Дана выборка 
из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения 
, с неизвестным параметром 
. Сравнить при помощи асимптотического подхода оценки параметра 
метода моментов, найденные по первому и второму моментам.
3. Пусть 
выборка из генеральной совокупности, распределенной по нормальному закону 
, с неизвестным параметром 
. Проверить эффективность оценки 
.
4. Имеется выборка из 
значений нормальной случайной величины 
(Приложение 1, таблица 1, N - номер варианта). Построить точные доверительные интервалы для параметров нормальной случайной величины , соответствующие доверительной вероятности 
.
5. Сколько надо произвести измерений, чтобы с вероятностью 0,9 получить абсолютную погрешность оценки математического ожидания нормальной случайной величины не более 0,1, если 
, а в качестве оценки используется выборочное среднее?
Вариант 2.
1. Пусть выборка из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения 
, с неизвестным параметром 
. Найти оценки параметра 
метода моментов (по любому моменту) и методу максимального правдоподобия. Проверить состоятельность и несмещенность полученных оценок.
2. Дана выборка из генеральной совокупности, распределенной по показательному закону с неизвестным параметром 
. Сравнить при помощи асимптотического подхода оценки параметра 
метода моментов, найденные по первому и второму моментам.
3. Пусть 
выборка из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения 
, с неизвестным параметром . Является ли оценка 
эффективной оценкой параметра 
?
4. Имеется выборка из значений нормальной случайной величины (Приложение 1, таблица 1, N - номер варианта). Построить точные доверительные интервалы для параметров нормальной случайной величины , соответствующие доверительной вероятности 
.
5. Сколько надо произвести измерений, чтобы с вероятностью 0,95 получить абсолютную погрешность оценки математического ожидания нормальной случайной величины не более 0,01, если 
, а в качестве оценки используется выборочное среднее?
Вариант 3.
1. Пусть выборка из генеральной совокупности, распределенной по закону Бернулли с неизвестным параметром 
. Найти оценки параметра метода моментов (по любому моменту) и метода максимального правдоподобия. Проверить состоятельность и несмещенность полученных оценок.
2. Дана выборка из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения , с неизвестным параметром . Сравнить при помощи асимптотического подхода оценки параметра метода моментов, найденные по первому и второму моментам.
3. Пусть выборка из генеральной совокупности, распределенной по нормальному закону 
, где параметр неизвестен, а параметр известен. Проверить эффективность оценки 
.
4. Имеется выборка из значений нормальной случайной величины (Приложение 1, таблица 1, N - номер варианта). Построить точные доверительные интервалы для параметров нормальной случайной величины , соответствующие доверительной вероятности 
.
5. Сколько надо произвести измерений, чтобы с вероятностью 0,99 получить абсолютную погрешность оценки математического ожидания нормальной случайной величины не более 0,02, если 
, а в качестве оценки используется выборочное среднее?
Вариант 4.
1. Пусть выборка из генеральной совокупности, равномерно распределенной на отрезке 
, где 
- неизвестный параметр. Найти оценки параметра метода моментов (по любому моменту) и метода максимального правдоподобия. Проверить состоятельность и несмещенность полученных оценок.
2. Дана выборка из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения 
, с неизвестным параметром . Сравнить при помощи асимптотического подхода оценки параметра метода моментов, найденные по первому и второму моментам.
3. Пусть выборка из генеральной совокупности, распределенной по закону Пуассона с неизвестным параметром 
. Проверить эффективность оценки 
.
4. Имеется выборка из значений нормальной случайной величины (Приложение 1, таблица 1, N - номер варианта). Построить точные доверительные интервалы для параметров нормальной случайной величины , соответствующие доверительной вероятности 
.
5. Сколько надо произвести измерений, чтобы с вероятностью 0,95 получить абсолютную погрешность оценки математического ожидания нормальной случайной величины не более 0,01, если 
, а в качестве оценки используется выборочное среднее?
Вариант 5.
1. Пусть выборка из генеральной совокупности, имеющей гамма распределение: 
, с неизвестным параметром 
и известным параметром 
. Найти оценки параметра по методу моментов (через первый момент) и методу максимального правдоподобия. Проверить состоятельность и несмещенность полученных оценок. (Здесь 
- гамма функция. 
, 
, 
).
2. Дана выборка 
из генеральной совокупности, равномерно распределенной на отрезке 
, где - неизвестный параметр. Сравнить при помощи асимптотического подхода оценки параметра метода моментов, найденные по первому и второму моментам.
3. Пусть выборка из генеральной совокупности, распределенной по геометрическому закону с параметром . Проверить эффективность оценки 
параметра 
.
4. Имеется выборка из значений нормальной случайной величины (Приложение 1, таблица 1, N - номер варианта). Построить точные доверительные интервалы для параметров нормальной случайной величины , соответствующие доверительной вероятности 
.
5. Какова вероятность того, что среднеарифметическое из n = 16 измерений для выборки из нормальной совокупности отличается от математического ожидания этой совокупности не более, чем на e = 2, если несмещенная выборочная дисперсия 
?
Вариант 6.
1. Пусть выборка из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения 
, с неизвестным параметром . Найти оценки параметра метода моментов (по любому моменту) и методу максимального правдоподобия. Проверить состоятельность и несмещенность полученных оценок.
2. Дана выборка из генеральной совокупности, распределенной по закону с плотностью 
, 
. . Сравнить при помощи асимптотического подхода оценки параметра метода моментов, найденные по первому и второму моментам.
3. Пусть выборка из генеральной совокупности, распределенной по нормальному закону 
, с неизвестным параметром 
( - известно). Проверить эффективность оценки 
.
4. Имеется выборка из значений нормальной случайной величины (Приложение 1, таблица 1, N - номер варианта). Построить точные доверительные интервалы для параметров нормальной случайной величины , соответствующие доверительной вероятности 
.
5. Какова вероятность того, что среднеарифметическое из n = 25 измерений для выборки из нормальной совокупности отличается от математического ожидания этой совокупности не более, чем на e = 0,1, если несмещенная выборочная дисперсия 
?
Вариант 7.
1. Пусть выборка из генеральной совокупности, распределенной по закону с плотностью 
, . 
. Найти оценки параметра по методу моментов (по любому моменту) и методу максимального правдоподобия. Проверить состоятельность и несмещенность полученных оценок.
2. Дана выборка из генеральной совокупности, имеющей непрерывное распределение с плотностью 
, где - неизвестный параметр. Сравнить при помощи асимптотического подхода оценки параметра метода моментов, найденные по первому и второму моментам.
3. Пусть выборка из генеральной совокупности, имеющей гамма распределение: 
, с неизвестным параметром и известным параметром . Проверить эффективность оценки 
(Здесь 
- гамма функция, 
, 
, 
).
4. Имеется выборка из значений нормальной случайной величины (Приложение 1, таблица 1, N - номер варианта). Построить точные доверительные интервалы для параметров нормальной случайной величины , соответствующие доверительной вероятности 
.
5. Какова вероятность того, что среднеарифметическое из n = 9 измерений для выборки из нормальной совокупности отличается от математического ожидания этой совокупности не более, чем на e = 0,2, если известна дисперсия совокупности 
?
Вариант 8.
1. Пусть выборка из генеральной совокупности, распределенной по закону с плотностью 
, . . Найти оценки параметра по методу моментов (по любому моменту) и методу максимального правдоподобия. Проверить состоятельность и несмещенность полученных оценок.
2. Дана выборка из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения , с неизвестным параметром . Сравнить при помощи асимптотического подхода оценки параметра метода моментов, найденные по первому и второму моментам.
3. Пусть выборка из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения 
, с неизвестным параметром . Проверить эффективность оценки 
.
4. Имеется выборка из значений нормальной случайной величины (Приложение 1, таблица 1, N - номер варианта). Построить точные доверительные интервалы для параметров нормальной случайной величины , соответствующие доверительной вероятности 
.
5. Какова вероятность того, что среднеарифметическое из n = 16 измерений для выборки из нормальной совокупности отличается от математического ожидания этой совокупности не более, чем на e = 0,02, если несмещенная выборочная дисперсия 
?
Вариант 9.
1. Пусть выборка из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения , с неизвестным параметром . Найти оценки параметра по методу моментов (по любому моменту) и методу максимального правдоподобия. Проверить состоятельность и несмещенность полученных оценок.
2. Дана выборка из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения 
, с неизвестным параметром 
. Сравнить при помощи асимптотического подхода оценки параметра метода моментов, найденные по первому и второму моментам.
3. Пусть выборка из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения 
, с неизвестным параметром и известным параметром 
. Проверить эффективность оценки 
.
4. Имеется выборка из значений нормальной случайной величины (Приложение 1, таблица 1, N - номер варианта). Построить точные доверительные интервалы для параметров нормальной случайной величины , соответствующие доверительной вероятности 
.
5. Какова вероятность того, что среднеарифметическое из n = 16 измерений для выборки из нормальной совокупности отличается от математического ожидания этой совокупности не более, чем на e = 0,02, если известна дисперсия совокупности ?
Вариант 10.
Пусть выборка из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения, с неизвестным параметром. Найти оценки параметра по методу моментов (по любому моменту) и методу максимального правдоподобия. Проверить состоятельность и несмещенность полученных оценок.
2. Дана выборка из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения 
, с неизвестным параметром . Сравнить при помощи асимптотического подхода оценки параметра метода моментов, найденные по первому и второму моментам.
3. Пусть выборка из генеральной совокупности, распределенной по показательному закону с неизвестным параметром . Проверить эффективность оценки 
.
4. Имеется выборка из 
значений нормальной случайной величины 
(Приложение 1, таблица 1, N - номер варианта). Построить точные доверительные интервалы для параметров нормальной случайной величины , соответствующие доверительной вероятности 
.
5. Какова вероятность того, что среднеарифметическое из n = 16 измерений для выборки из нормальной совокупности отличается от математического ожидания этой совокупности не более, чем на e = 0,02, если известна дисперсия совокупности ?
Вариант 11.
1. Пусть выборка из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения 
, с известным параметром и неизвестным параметром 
. Найти оценки параметра 
по методу моментов (по первому моменту) и методу максимального правдоподобия. Проверить состоятельность и несмещенность полученных оценок.
2. Дана выборка из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения 
, с неизвестным параметром . Сравнить при помощи асимптотического подхода оценки параметра метода моментов, найденные по первому и второму моментам.
3. Пусть выборка из генеральной совокупности, имеющей гамма распределение: 
, с неизвестным параметром 
. Проверить эффективность оценки 
. (Здесь - гамма функция. , , ).
4. Имеется выборка из 
значений нормальной случайной величины (Приложение 1, таблица 1, N - номер варианта). Построить точные доверительные интервалы для параметров нормальной случайной величины , соответствующие доверительной вероятности .
5. Сколько надо произвести измерений, чтобы с вероятностью 0,9 получить относительную погрешность оценки дисперсии нормальной случайной величины не более 0,2, если в качестве оценки используется несмещенная выборочная дисперсия 
?
Вариант 12.
1. Пусть выборка из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения 
, с неизвестным параметром 
. Найти оценки параметра по методу моментов (по любому моменту) и методу максимального правдоподобия. Проверить состоятельность и несмещенность полученных оценок.
2. Дана выборка из генеральной совокупности, распределенной по показательному закону с неизвестным параметром 
. Сравнить при помощи асимптотического подхода оценки параметра метода моментов, найденные по первому и второму моментам.
3. Пусть выборка из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения 
, с неизвестным параметром и известным параметром . Проверить эффективность оценки 
.
4. Имеется выборка из значений нормальной случайной величины (Приложение 1, таблица 1, N - номер варианта). Построить точные доверительные интервалы для параметров нормальной случайной величины , соответствующие доверительной вероятности 
.
5. Сколько надо произвести измерений, чтобы с вероятностью 0,95 получить относительную погрешность оценки дисперсии нормальной случайной величины не более 0,1, если в качестве оценки используется несмещенная выборочная дисперсия ?
Вариант 13.
1. Пусть выборка из генеральной совокупности, равномерно распределенной на отрезке 
, где - неизвестный параметр. Найти оценки параметра метода моментов (по любому моменту) и метода максимального правдоподобия. Проверить состоятельность и несмещенность полученных оценок.
2. Дана выборка из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения 
, с неизвестным параметром 
. Сравнить при помощи асимптотического подхода оценки параметра метода моментов, найденные по первому и второму моментам.
3. Пусть выборка из генеральной совокупности, распределенной по биномиальному закону 
с неизвестным параметром . Проверить эффективность оценки 
.
4. Имеется выборка из значений нормальной случайной величины (Приложение 1, таблица 1, N - номер варианта). Построить точные доверительные интервалы для параметров нормальной случайной величины , соответствующие доверительной вероятности 
.
5. Сколько надо произвести измерений, чтобы с вероятностью 0,8 получить относительную погрешность оценки дисперсии нормальной случайной величины не более 0,15, если в качестве оценки используется несмещенная выборочная дисперсия ?
Вариант 14.
1. Пусть выборка из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения 
, с неизвестным параметром 
. Найти оценки параметра 
по методу моментов (по любому моменту) и методу максимального правдоподобия. Проверить состоятельность и несмещенность полученных оценок.
2. Дана выборка из генеральной совокупности, равномерно распределенной на отрезке , где - неизвестный параметр. Сравнить при помощи асимптотического подхода оценки параметра метода моментов, найденные по второму и третьему моментам.
3. Пусть выборка из генеральной совокупности, имеющей распределение с плотностью 
, при 
, с неизвестным параметром . Является ли оценка 
эффективной оценкой параметра 
?
4. Имеется выборка из значений нормальной случайной величины (Приложение 1, таблица 1, N - номер варианта). Построить точные доверительные интервалы для параметров нормальной случайной величины , соответствующие доверительной вероятности .
5. Сколько надо произвести измерений, чтобы с вероятностью 0,8 получить относительную погрешность оценки дисперсии нормальной случайной величины не более 0,1, если в качестве оценки используется выборочная дисперсия 
?
Вариант 15.
1. Пусть выборка из генеральной совокупности, равномерно распределенной на отрезке 
, где - неизвестный параметр. Найти оценки параметра метода моментов (по любому моменту) и метода максимального правдоподобия. Проверить состоятельность и несмещенность полученных оценок.
2. Дана выборка из генеральной совокупности, распределенной по показательному закону с неизвестным параметром . Сравнить при помощи асимптотического подхода оценки параметра метода моментов, найденные по второму и третьему моментам.
3. Пусть выборка из генеральной совокупности, имеющей распределение с плотностью 
, при , с неизвестным параметром . Является ли оценка 
эффективной оценкой параметра ?
4. Имеется выборка из 
значений нормальной случайной величины 
(Приложение 1, таблица 1, N - номер варианта). Построить точные доверительные интервалы для параметров нормальной случайной величины , соответствующие доверительной вероятности 
.
5. Сколько надо произвести измерений, чтобы с вероятностью 0,95 получить относительную погрешность оценки дисперсии нормальной случайной величины не более 0,3, если в качестве оценки используется выборочная дисперсия 
?
Вариант 16.
1. Пусть выборка из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения , с неизвестным параметром . Найти оценки параметра метода моментов (по любому моменту) и метода максимального правдоподобия. Проверить состоятельность и несмещенность полученных оценок.
2. Дана выборка из генеральной совокупности, распределенной по геометрическому закону с параметром . Сравнить при помощи асимптотического подхода оценки параметра метода моментов, найденные по первому и второму моментам.
3. Пусть выборка из генеральной совокупности, распределенной по нормальному закону , с неизвестным параметром . Проверить эффективность оценки .
4. Имеется выборка из значений нормальной случайной величины (Приложение 1, таблица 1, N - номер варианта). Построить точные доверительные интервалы для параметров нормальной случайной величины , соответствующие доверительной вероятности 
.
5. Какова вероятность того, что относительная погрешность оценки дисперсии нормальной совокупности, полученной по выборке из n = 20 измерений, не превышает 0,3, если в качестве оценки используется несмещенная выборочная дисперсия ?
Вариант 17.
1. Пусть выборка из генеральной совокупности, равномерно распределенной на отрезке 
, где - неизвестный параметр. Найти оценки параметра метода моментов (по любому моменту) и метода максимального правдоподобия. Проверить состоятельность и несмещенность полученных оценок.
2. Дана выборка из генеральной совокупности, распределенной по закону Пуассона с неизвестным параметром 
. Сравнить при помощи асимптотического подхода оценки параметра метода моментов, найденные по первому и второму моментам.
3. Пусть выборка из генеральной совокупности, распределенной по биномиальному закону с неизвестным параметром . Проверить эффективность оценки .
4. Имеется выборка из значений нормальной случайной величины (Приложение 1, таблица 1, N - номер варианта). Построить точные доверительные интервалы для параметров нормальной случайной величины , соответствующие доверительной вероятности 
.
5. Какова вероятность того, что относительная погрешность оценки дисперсии нормальной совокупности, полученной по выборке из n = 50 измерений, не превышает 0,2, если в качестве оценки используется несмещенная выборочная дисперсия 
?
Вариант 18.
1. Пусть выборка из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения 
, с неизвестным параметром . Найти оценки параметра метода моментов (по любому моменту) и методу максимального правдоподобия. Проверить состоятельность и несмещенность полученных оценок.
2. Пусть выборка из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения , с неизвестным параметром . Сравнить при помощи асимптотического подхода оценки параметра метода моментов, найденные по первому и второму моментам.
3. Пусть выборка из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения , с неизвестным параметром . Является ли оценка 
эффективной оценкой параметра ?
4. Имеется выборка из значений нормальной случайной величины (Приложение 1, таблица 1, N - номер варианта). Построить точные доверительные интервалы для параметров нормальной случайной величины , соответствующие доверительной вероятности .
5. Какова вероятность того, что относительная погрешность оценки дисперсии нормальной совокупности, полученной по выборке из n = 100 измерений, не превышает 0,05, если в качестве оценки используется несмещенная выборочная дисперсия ?
Вариант 19.
1. Пусть выборка из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения 
, с неизвестным параметром 
. Найти оценки параметра 
по методу моментов (по любому моменту) и методу максимального правдоподобия. Проверить состоятельность и несмещенность полученных оценок.
2. Дана выборка из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения , с неизвестным параметром . Сравнить при помощи асимптотического подхода оценки параметра метода моментов, найденные по первому и второму моментам.
3. Пусть выборка из генеральной совокупности, имеющей распределение с плотностью , с неизвестным параметром . Является ли оценка эффективной оценкой параметра ?
4. Имеется выборка из значений нормальной случайной величины (Приложение 1, таблица 1, N - номер варианта). Построить точные доверительные интервалы для параметров нормальной случайной величины , соответствующие доверительной вероятности 
.
5. Какова вероятность того, что относительная погрешность оценки дисперсии нормальной совокупности, полученной по выборке из n = 100 измерений, не превышает 0,05, если в качестве оценки используется несмещенная выборочная дисперсия ?
Вариант 20.
1. Пусть выборка из генеральной совокупности, имеющей непрерывное распределение с плотностью 
, где 
- неизвестный параметр. Найти оценки параметра 
метода моментов (по любому моменту) и метода максимального правдоподобия. Проверить, является ли полученные оценки состоятельными и несмещенными.
2. Дана выборка из генеральной совокупности, имеющей плотность распределения 
, с неизвестным параметром . Сравнить при помощи асимптотического подхода оценки параметра метода моментов, найденные по первому и второму моментам.
3. Пусть выборка из генеральной совокупности, распределенной по нормальному закону , с неизвестным параметром ( - известно). Проверить эффективность оценки .
4. Имеется выборка из значений нормальной случайной величины (Приложение 1, таблица 1, N - номер варианта). Построить точные доверительные интервалы для параметров нормальной случайной величины , соответствующие доверительной вероятности .
5. Какова вероятность того, что относительная погрешность оценки дисперсии нормальной совокупности, полученной по выборке из n = 50 измерений, не превышает 0,1, если в качестве оценки используется несмещенная выборочная дисперсия ?
Приложение 1
Таблица 1
| X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 | X7 | X8 | X9 | X10 |
| 1,60 | 0,24 | 0,48 | -4,86 | -0,75 | -0,75 | 5,70 | 4,45 | 1,66 | -2,66 |
| 5,77 | 1,11 | 0,47 | -3,03 | -2,41 | -0,26 | 6,94 | 5,42 | 0,68 | 4,98 |
| 6,73 | 6,77 | 2,62 | 5,55 | -2,47 | -1,87 | 10,75 | 7,61 | 4,22 | 5,40 |
| 0,03 | 5,13 | 5,30 | 2,47 | -0,02 | -1,89 | 5,63 | 5,09 | 5,19 | -1,30 |
| 8,59 | 3,77 | 0,31 | -2,98 | -0,02 | -0,69 | 9,43 | 4,21 | 2,42 | 2,24 |
| 3,15 | 4,63 | -0,20 | 2,25 | -2,28 | -0,77 | 7,10 | 6,74 | 2,18 | 2,35 |
| 7,76 | 6,26 | -3,71 | 1,81 | -0,91 | -1,46 | 7,01 | 7,54 | 3,77 | 4,43 |
| 7,60 | 5,28 | 4,75 | -0,64 | 0,71 | 1,24 | 7,95 | 5,55 | 4,32 | 3,95 |
| 5,22 | 0,97 | 1,98 | 1,67 | -0,01 | -0,29 | 9,37 | 7,72 | 2,10 | 2,54 |
| 7,94 | 5,89 | 2,05 | 2,86 | -2,10 | -1,30 | 9,85 | 9,31 | 3,29 | 6,28 |
| 2,20 | 4,34 | -2,13 | 8,67 | -0,59 | 0,20 | 7,97 | 7,33 | 7,47 | 5,74 |
| 3,08 | 5,49 | -3,80 | 5,59 | -1,84 | -1,50 | 7,18 | 7,93 | 4,03 | 3,90 |
| 7,18 | 7,20 | -4,83 | -0,72 | -1,76 | -2,59 | 10,22 | 10,55 | 8,03 | 4,39 |
| 5,62 | 2,36 | -1,05 | 2,72 | -1,15 | -1,55 | 5,65 | 7,17 | 5,51 | 6,79 |
| 6,90 | 5,11 | -5,39 | -2,48 | -1,58 | -0,87 | 5,89 | 7,32 | 0,37 | 4,10 |
| 3,33 | -0,52 | 4,83 | 0,54 | 0,81 | -0,52 | 7,04 | 7,91 | 1,03 | 7,79 |
| 3,38 | 7,37 | -1,10 | 6,45 | -1,78 | -1,45 | 8,46 | 6,54 | 5,30 | 1,50 |
| 2,69 | 6,08 | 2,55 | 0,36 | -2,75 | -0,22 | 4,69 | 6,41 | 3,05 | 0,26 |
| 3,87 | 4,15 | -1,92 | 3,04 | -1,30 | -1,89 | 9,87 | 5,66 | 4,26 | 3,55 |
| 0,67 | 4,56 | -0,25 | 0,95 | -1,80 | -0,80 | 5,23 | 9,08 | 6,56 | 6,38 |
| 5,70 | -0,42 | 5,25 | 1,24 | -1,30 | -3,21 | 5,85 | 8,22 | 1,34 | 6,77 |
| 4,53 | 4,09 | 3,45 | 4,84 | -1,76 | -2,06 | 7,83 | 3,54 | 5,54 | 3,45 |
| 6,59 | 4,74 | 5,31 | -0,69 | -0,66 | -1,73 | 9,40 | 6,28 | 3,67 | 6,17 |
| 6,36 | 3,29 | 6,67 | 4,19 | -1,58 | 0,57 | 7,21 | 8,85 | 4,01 | 4,88 |
| 5,70 | 8,65 | -2,26 | 2,74 | 0,78 | -2,11 | 4,02 | 9,14 | 4,02 | 1,61 |
| 5,69 | 4,10 | 0,69 | -6,58 | -0,53 | -2,35 | 2,86 | 4,57 | 6,63 | 3,14 |
| 5,58 | 6,58 | 5,61 | -0,43 | -0,91 | -1,71 | 4,46 | 8,92 | 4,04 | 6,99 |
| 4,14 | 5,09 | 0,80 | -1,89 | -1,41 | 0,13 | 7,13 | 6,33 | 5,26 | 6,03 |
| 7,99 | 7,79 | 5,85 | 0,58 | 0,09 | -1,36 | 9,24 | 6,34 | 6,79 | 6,15 |
| 4,32 | 1,10 | 2,53 | 0,79 | -1,65 | -1,02 | 4,13 | 5,10 | 6,03 | 0,78 |
| 7,16 | 8,62 | 3,29 | 3,21 | -1,75 | -1,02 | 5,51 | 7,38 | 4,60 | 5,21 |
| 3,48 | 1,26 | -2,40 | 0,16 | -1,15 | -1,19 | 8,86 | 5,32 | 1,49 | -3,37 |
| 4,59 | 5,73 | -3,70 | 3,33 | -1,71 | -1,75 | 5,55 | 7,20 | 5,17 | 5,48 |
| 7,42 | 5,92 | 2,24 | 2,50 | -1,44 | -1,62 | 5,50 | 6,29 | 3,24 | 5,33 |
| 4,57 | 4,12 | 2,41 | 2,58 | 0,15 | -0,16 | 9,01 | 9,00 | 2,04 | 4,47 |
| 4,13 | 3,24 | 0,69 | 4,44 | -1,76 | -0,88 | 8,14 | 6,40 | 4,54 | 1,58 |
| 3,33 | 4,49 | 2,09 | 1,43 | -0,42 | -1,07 | 5,90 | 3,44 | 2,73 | -0,34 |
| 5,85 | 2,55 | 4,45 | -3,16 | -0,13 | -1,42 | 6,03 | 7,57 | -2,57 | 2,20 |
| 2,24 | 5,59 | 0,36 | 2,60 | -0,40 | -1,32 | 8,55 | 5,55 | 1,36 | 1,41
Дата публикования: 2015-10-09; Прочитано: 592 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!  |