Изучение уровня жизни населения Пензенской области

Темп роста, %

Темп прироста, %

Абсолютный процент прироста

цепной

базисный

цепной

базисный

цепной

базисный

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

264,7

259,1

262,9

262,0

258,0

266,0

260,1

258,4

274,4

-

-5,6

3,8

-0,9

-4

8

-5,9

-1,7

16

-

-5,6

-1,8

-2,7

-6,7

1,3

-4,6

-6,3

9,7

-

98

101

100

98

103

98

99

106

-

98

99

99

97

100

98

98

104

-

-2

1

0

-2

3

-2

-1

6

-

-2

-1

-1

-3

0

-2

-2

4

-

-0,02

0,01

0

-0,02

0,03

-0,02

-0,01

0,06

Анализируя данные таблицы 9 можно убедиться, что на протяжении всего периода с 2003 по 2011 гг. абсолютный прирост потребления молока и молочных продуктов как повышался, так и понижался.

Для выявления тенденции в динамических рядах используются некоторые методы. Суть их заключается в том, что сглаживается влияние случайных факторов и на этом фоне влияние основных факторов проявляется более отчётливо. К механическим методам выравнивания относятся методы укрупнения периодов и скользящих средних.

Проведём расчёт среднего потребления домашними хозяйствами молока и молочных продуктов методом укрупнения периодов и скользящих средних для выявления тенденции в динамике потребления.

Обратимся к таблице 10.

Таблица 10 - Динамика потребления молока и молочных продуктов домашними хозяйствами Пензенской области за период 2003-2011 гг.

Год	Потребление молока и молочных продуктов в среднем на потребителя, кг в год	Выравнивание методом укрупнения периодов	Выравнивание методом скользящей средней
		сумма потребления	среднее 3-х летнее потребление на потребителя, кг в год	суммы по скользящим 3-х летним интервалам	скользящие средние, кг в год
2003	264,7
2004	259,1	786,7	262,2	786,7	262,2
2005	262,9			784	261,3
2006	262,0			782,9	261
2007	258,0	1052	350,7	1052	350,7
2008	266,0			784,1	261,3
2009	260,1			784,5	261,5
2010	258,4	792,9	264,3	792,9	264,3
2011	274,4

Метод укрупнения периодов и метод скользящих средних показывают неустойчивую тенденцию потребления домашними хозяйствами молока и молочных продуктов.

Наряду с методами укрупнения периодов и скользящих средних широкое применение получил метод аналитического выравнивания динамического ряда или метод наименьших квадратов. Суть этого метода заключается в том, что тенденция развития описывается в виде математического уравнения, при этом должно соблюдаться условие, чтобы сумма квадратов отклонений выровненных уравнений от фактических была минимальной. Для выравнивания ряда могут быть использованы различные функции. Та из моделей, которая имеет минимальное значение средней ошибки аппроксимации или максимальное значение величины достоверности аппроксимации, наиболее точно воспроизводит тенденцию развития данного явления.

Таблица 11 - Трендовая модель потребления молока и молочных продуктов домашними хозяйствами Пензенской области в 2003-2011 гг.

Наименование функции	Вид модели	Величина достоверности аппроксимации
1. Линейная 2. Степенная 3. Логарифмическая 4. Экспоненциальная 5. Полиномиальная	y = 0,585x+259,9 y = 261,1x0,004 y = 1,198Ln(x)+261,1 y = 259,9e0,002x y = 0,43x2+3,714x+267,8	0,096 0,026 0,028 0,093 0,364

Наиболее удачной здесь будет являться полиномиальная функция, которая имеет вид y =0,43x2+3,714x+267,8.Величина достоверности аппроксимации в данном случае будет максимальной - 0,364. Для наглядного представления отобразим данную трендовую модель на рисунке.



2.5 Потребление непродовольственных товаров и услуг

Границы потребления непродовольственных товаров и услуг гораздо шире, чем продуктов питания. Они зависят от множества факторов и этапов жизненного цикла человека и его семьи. Это возраст, пол и уровень образования, характер трудовой деятельности и образ жизни, семейное положение и состояние здоровья; имущественная обеспеченность и текущие доходы; степень развития тех или иных потребностей и возможности их реализации; климатические условия и национальные особенности потребления и т.д. Границы статистического изучения и группировочные признаки потребления непродовольственных товаров могут существенно различаться в зависимости от конкретных задач анализа.

Наиболее общие задачи статистики потребления непродовольственных товаров и услуг сводятся к получению информации об их уровне и динамике, распределении между отдельными группами населения, о доле затрат на них в общей сумме потребительских расходов в расчете на душу населения или на домашнее хозяйство (100 домашних хозяйств).Основными источниками информации о потреблении населением непродовольственных товаров являются данные статистики розничного товарооборота и выборочных бюджетных обследований домашних хозяйств. В свете поставленных задач розничный товарооборот выступает как канал реализации платежеспособного спроса населения, и поэтому его стоимостные и натуральные показатели используются для оценки на макроуровне потребления непродовольственных товаров. К числу таких показателей относятся:

* продажа потребительских товаров в розничной торговле в текущих и сопоставимых ценах;

* товарная структура розничного товарооборота и физические объемы продаж непродовольственных товаров;

* потребление важнейших непродовольственных товаров в расчете на душу населения;

* продажа основных потребительских товаров длительного пользования и обеспеченность ими населения.

Эти показатели позволяют оценить на макроуровне уровень и динамику потребления непродовольственных товаров населением страны и отдельных регионов, сопоставить фактическое потребление с соответствующими нормативными показателями минимального и рационального потребления, выявить тенденции в сдвигах структуры потребления и динамике платежеспособности населения, установить покупательские предпочтения и адекватность потребительского рынка по объему, ассортименту и качеству предлагаемых непродовольственных товаров потребностям населения.

Изменения объемов и структуры потребления отдельных видов непродовольственных товаров могут изучаться и в связи с инфляционными процессами или ростом (снижением) потребительских цен на отдельные товары, а также в связи с появлением на потребительском рынке их новых образцов. При предметно-количественном анализе потребления непродовольственных товаров они группируются по различным признакам, в основном по их назначению и сроку службы. В отечественной практике наиболее широко применяется следующая группировка: одежда (включая трикотажные и меховые изделия, белье, ткани, головные уборы); обувь (кожаная, текстильная, резиновая и т.д.); предметы личной гигиены и личного обихода; фармацевтические и медицинские товары; товары бытовой химии и хозяйственного назначения; табачные изделия; мебель; часы; кухонная и столовая посуда, домашнее оборудование; теле-радио-товары; транспортные средства и запасные части; основное оборудование и сельскохозяйственный инвентарь; топливо и другие горюче-смазочные материалы; строительные материалы; печатные издания и канцелярские товары; предметы досугового назначения; ювелирные изделия; вычислительная техника. Объемы потребления по каждой из перечисленных групп непродовольственных товаров характеризуются в статистике розничного товарооборота объемами соответствующих продаж, а в статистике бюджетов домашних хозяйств -- затратами на приобретение непродовольственных товаров, которые отражаются в расходной части бюджета. Возможность исчислить по данным бюджетных обследований среднюю цену покупки единицы товара позволяет определять объемы покупок дешевых и дорогих товаров. Подобные статистические наблюдения имеют большое значение для выявления платежеспособного спроса, формирования перспектив развития потребительского рынка.

Обратимся к таблице 12 и с помощью нее рассмотрим расходы населения Пензенской областина непродовольственные товары и услуги, а также различия в расходах населения, проживающих в городской и сельской местности.

Проанализировав данные таблицы 12, можно утверждать, что большая часть расходов населения Пензенской области идет на непродовольственные товары, оплату услуг, а также на алкогольные напитки. Эти расходы составляют 58% от общего объема расходов на конечное потребление. Если рассматривать два вида домашних хозяйств - проживающих в городской и сельской местности, можно заметить, что жители сельской местности тратят на покупку непродовольственных товаров и оплату услуг меньше чем жители городов (в процентном выражении эта разница почти 17%). Это можно объяснить тем, что сельская местность в какой-то степени изолирована от развитых торговых сетей.

Таблица 12 - Структура расходов на конечное потребление домашних хозяйств Пензенской области в 2011 году

	Расходы на конечное потребление (в среднем на одного члена домашнего хозяйства в месяц),рублей	В процентах от общего объёма расходов на конечное потребление
		расходы на питание	в том числе	Расходы	Стоимость услуг, предоставленных работодателем бесплатно или по льготным ценам
			денежные расходы на покупку продуктов питания	стоимость натуральных поступлений продуктов питания	из нее	на непродовольственные товары	на алкогольные напитки	на оплату услуг
					поступлений из личного подсобного хозяйства	полученных подарков и других поступлений
Все домашние хозяйства	8986,6	42,0	36,4	5,6	4,5	1,1	36,1	2,0	19,9	0,0
Домашние хозяйства, проживающие:
в городской местности	9688,9	37,7	34,1	3,6	2,4	1,2	39,8	1,8	20,7	0,0
в сельской местности	7548,4	53,4	42,4	11,0	10,2	0,8	26,4	2,5	17,7	-

Обратимся к таблице 13 и рассмотрим обеспеченность населения Пензенской области основными непродовольственными товарами длительного пользования и сделаем соответствующие выводы.

Таблица 13 - Наличие предметов длительного пользования в домашних хозяйствах Пензенской области за период 2000-2011 гг. (на конец года; на 100 домохозяйств; штук)

	Телевизоры	Видеомагнитофоны, видеокамеры	Магнитофоны, плееры	Персональные компьютеры	Музыкальные центры	Холодильники, морозильники	Стиральные машины	Электропылесосы	Швейные, вязальные машины
2000	114	29	55	…	2	107	98	73	77
2005	137	54	58	15	18	110	104	83	74
2006	132	52	52	19	23	114	103	84	66
2007	146	54	51	25	27	125	106	86	63
2008	150	55	44	30	26	117	111	89	61
2009	147	56	40	40	27	117	111	89	55
2010	159	34	12	41	35	122	101	95	32
2011	160	38	20	47	40	122	101	89	37

По данным таблицы 13 видно, что идет заметное снижение покупки таких товаров как швейные и вязальные машины. Также можно заметить постоянное повышение покупки персональных компьютеров. Это можно объяснить компьютеризацией современного общества. Покупка же других товаров длительного пользования за данный период как увеличивается, так и уменьшается.

Далее построим трендовые модели наличия в домохозяйствах швейных и вязальных машин. Обратимся к таблице 14.

Таблица 14 - Трендовые модели наличия у домашних хозяйств Пензенской области швейных и вязальных машин

Название функции	Тип модели	Величина достоверности аппроксимации
1. Линейная	y = -6,25x + 86,25	0,891
2. Степенная	y = 90,82x^(-0,36)	0,656
3. Логарифмическая	y = -20,0Ln(x) + 84,65	0,753
4. Полиномиальная	y = -0,470x^2 - 2,017x + 79,19	0,911
5. Экспоненциальная	y = 94,85e^(-0,11x)	0,819

Если сравнивать величины достоверности аппроксимации можно заметить, что наибольшая величина равна 0,911, то есть наиболее точно характеризует наличие данного товара у домохозяйств полиномиальная функция. Ее уравнение выглядит следующим образом: y =-0,470x2 - 2,017x + 79,19. Далее отразим на графике приведенную трендовую модель. Можно заметить постепенный спад на протяжении всего изучаемого периода наличия у домашних хозяйств Пензенской области швейных и вязальных машин.

Из данных таблицы 13 можно заметить тенденцию к увеличению приобретения населением персональных компьютеров. Построим трендовые модели наличия у домашних хозяйств персональных компьютеров.

Таблица 15 - Трендовые модели наличия у домашних хозяйств Пензенской области персональных компьютеров

Название функции	Тип модели	Величина достоверности аппроксимации
1. Линейная	y=5,535x+8,857	0,981
2. Степенная	y = 13,65x^0,612	0,967
3. Логарифмическая	y = 16,78Ln(x) +10,55	0,907
4. Полиномиальная	y =-0,059x^2+6,011x+8,142	0,982
5. Экспоненциальная	y = 13,25e^0,194x	0,965

Сравнивая величины достоверности аппроксимации, видим, что наиболее точно характеризующей динамику и тенденцию наличия персональных компьютеров у населения отражает полиномиальная функция, которая имеет вид: y=-0,059x2+6,011x+8,142. Величина достоверности аппроксимации здесь равна 0,982. Отразим на графике приведенную трендовую модель. Мы видим, что тенденция наличия персональных компьютеров у населения с последующими годами постепенно повышается.

Глава 3. Прогнозирование потребления

Процесс прогнозирования достаточно актуален в настоящее время. Сфера его применения очень широка. Прогнозирование широко используется в экономике, а именно в управлении. Статистические методы прогнозирования охватывают разработку, изучение и применение современных математико-статистических методов прогнозирования на основе объективных данных (в том числе непараметрических методов наименьших квадратов с оцениванием точности прогноза, адаптивных методов, методов авторегрессии и других); развитие теории и практики вероятностно-статистического моделирования экспертных методов прогнозирования, в том числе методов анализа субъективных экспертных оценок на основе статистики нечисловых данных; разработку, изучение и применение методов прогнозирования в условиях риска и комбинированных методов прогнозирования с использованием совместно экономико-математических и эконометрических (как математико-статистических, так и экспертных) моделей.

Научная база статистических методов прогнозирования -- прикладная статистика и теория принятия решений. На основе выявленных особенностей и закономерностей изменения явлений в прошлом происходит стремление предугадать поведение ряда в будущем, то есть различные прогнозы строятся путем экстраполяции (продления) рядов. Экстраполяция рядов динамики - это распространение тенденций, установленных в прошлом, на будущий период. Применение экстраполяции в прогнозировании базируется на следующих предпосылках:

1. развитие исследуемого явления в целом описывается плавной кривой;

2. общая тенденция развития явления в прошлом и настоящем не претерпит серьезных изменений в будущем

Математические методы экстраполяции сводятся к определению значений, которые будет принимать показатель, если известен ряд значений в прошлые моменты времени. В ряде случаев используется только несколько последних точек ряда динамики. Если их две, то экстраполяция сводится к проведению через них прямой и называется линейной. Во многих случаях производится выравнивание рядов динамики в целях устранения нехарактерных для них отклонений. Среди наиболее распространенных методов решения этой задачи - метод наименьших квадратов. Модели экстраполяции успешно используются в рамках среднесрочного горизонта прогнозирования (период, для которого прогноз действителен с заданной точностью), но не обеспечивают надежных результатов на более отдаленную перспективу.

Рассмотрим следующие элементарные методы экстраполяции:

- по среднему абсолютному приросту, по среднему темпу роста на основе выявленного тренда. Данное прогнозирование может быть выполнено в случае, если есть уверенность считать общую тенденцию линейной, то есть метод основан на предположении равномерного изменения уровней.

,

Где - экстраполируемый уровень;

i+t - номер уровня (года);

i- номер последнего уровня 11 года) исследуемого периода, за который рассчитан средний абсолютный прирост;

t - срок прогноза.

- по среднему темпу роста. Прогнозирование осуществляется в том случае, когда есть основания считать, что общая тенденция ряда характеризуется показательной кривой.



- при прогнозировании на основе трендовой модели необходимо убедиться в том, что выявленная тенденция является устойчивой во времени. Для этого рассчитывается коэффициент корреляции:

Если r>0,7, то тенденция считается устойчивой, значит можно делать прогноз путем подстановки в уравнение тренда порядкового номера года, на который делается прогноз.

Таким образом, экстраполяцию ряда динамики можно осуществлять различными способами. Но любому прогнозированию в виде экстраполяции ряда должен предшествовать анализ «длительных» рядов динамики для определения тенденций. А так как в действительности тенденция развития, в свою очередь, может изменяться, то данные, полученные путем экстраполяции ряда, надо рассматривать как вероятностные оценки.

Начнем с прогнозирования наличия у домашних хозяйств швейных и вязальных машин. Воспользуемся приведенной ранее полиномиальной моделью, которая имеет уравнение y = -0,470x2 - 2,017x + 79,19. Вместо х необходимо подставлять номера нужным нам лет для прогнозирования. Таким образом, получаем, что в 2012, 2013, 2014 году население будет приобретать соответственно 26, 23, 20 швейных и вязальных машин. Отобразим полученную тенденцию наличия у домашних хозяйств Пензенской области швейных и вязальных машин на графике.



Из графика видим, что приобретение населением швейных и вязальных машин в будущем будет так же постепенно снижаться.

Далее делаем прогноз наличия у домашних хозяйств Пензенской области персональных компьютеров по приведенной ранее полиномиальной модели, уравнение которой выглядит так: y =-0,059x2+6,011x+8,142.

Следует так же, как и в предыдущем случае подставлять поочередно порядковые номера лет. Таким образом, количество компьютеров будет в 2012 году - 57, в 2013 г. - 67, в 2014 г. - 77. Отобразим эту зависимость на графике.

Проанализировав данный рисунок, мы видим устойчивую тенденцию к увеличению наличия в домашних хозяйствах Пензенской области персональных компьютеров. Необходимо так же заметить, что с каждым годом рост идет все более и более интенсивно.

Исследование проблем оценки уровня и качества жизни населения занимаются ученые и государственные деятели на протяжении многих лет. Уровень жизни занимает центральное место в социально-экономической жизни общества. В цивилизованных странах главная задача государства - это обеспечение достойного уровня и качества жизни населения.

Исследования, проводимые мной, в курсовой работе позволили сделать следующие выводы. Доходы населения Пензенской области на протяжении последних 11 лет увеличиваются и в 2011 году они составили 234117614 тыс. рублей, что на22499933 тыс. рублей выше, чем в предыдущем году и составляют почти 91% к 2010 году. Необходимо заметить, что основную часть доходов составляют доходы от собственности, предпринимательской деятельности. Среднедушевые ежемесячные денежные доходы населения Пензенской области также возрастают. Если сравнивать 2000 год, где доход составлял 1260 руб. и 2011 год, где доход составил 14135 руб., видно, что в этот период ярко выражена тенденция к увеличению доходов. Доходы населения увеличились почти в 11 раз, в денежном выражении это составляет 12875 руб. Размер среднедушевого дохода в 2012 году по сравнению с 2011 годом возрос на 1591 руб. и составил почти 90% к предыдущему году. Исследования позволили выявить, что с каждым годом поляризация доходов в обществе становится всё выше. Если в 2002 году коэффициент Джини составлял 0,322, то в 2012 году - уже 0,389, что свидетельствует о довольно высоком уровне расслоения общества по доходам.

Коэффициент фондов характеризует степень социального расслоения и определяется как соотношение между средними уровнями денежных доходов 10% населения с самыми высокими доходами и 10% населения с самыми низкими доходами. В 2012 году этот коэффициент равен 13,6, что означает, что среднедушевой доход 10% наиболее высокодоходного населения в 13,6 раз больше, чем доход у 10% населения с наименьшими доходами. Этот показатель растет на протяжении всего исследуемого периода. Величина прожиточного минимума за период 2000-2012 гг. так же увеличивается. Данный показатель увеличился на 4446 рублей в месяц и в 2012 году составил 5513 рублей в месяц, что в процентном отношении к 2000 году составляет почти 20%. Подобная тенденция роста прожиточного минимума характерна для трудоспособного населения, пенсионеров, детей. По сравнению с 2011 годом прожиточный минимум трудоспособного населения увеличился на 70 руб., уменьшился для пенсионеров - на 29 руб., детей - на 4 руб. в месяц. Численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума в период 2000-2012 гг. постепенно снижалась и в 2012 году составила 182,2 тыс. человек, что составляет 15,6 % от общей численности населения.

Исходя из результатов исследований, нельзя утверждать, что уровень жизни населения в Пензенской области низкий. Но правительство нашей страны, и Пензенской области в частности, все-таки должно выполнять ряд мер по повышению существующего уровня жизни населения.

Высокий уровень жизни можно обеспечить, повышая доходы населения. Достойная зарплата решит хотя бы частично проблему занятости. Повышение доходов повлечет повышение расходов, следовательно, уровень жизни повысится. Далее следует обратить внимание на меры по снижению безработицы, повышению уровня занятости населения путем создания благоприятных условий труда, сохранения длительной трудоспособности (снижение смертности, повышение уровня здоровья населения), повышение профессионально-квалификационного уровня основной части специалистов, особенно высококвалифицированных работников, во всех отраслях народного хозяйства. К числу основных направлений повышения уровня жизни следует отнести необходимость ускорения темпов экономического роста, так как развитие производства, обеспечивающее экономический рост, определяет совокупность, уровень развития человеческих потребностей и степень их удовлетворения через количество и качество производимой продукции, объем получаемых доходов.

Особую важность представляют меры по сохранению и развитию отечественного научно-технического потенциала. Достойный уровень жизни населения государство сможет обеспечить, решив квартирный вопрос, ведь от качества жилья во многом зависит здоровье людей, их семейное благополучие. Особое значение следует придавать ипотеке - кредитам на покупку жилья под залог самого этого жилья. Основой формирования здорового и деятельного общества является состояние здоровья граждан. Граждан необходимо не только хорошо лечить, но и хорошо учить. Для этого нужно выделить значительные суммы на приобретение вузами и школами, активно внедряющими инновационные образовательные программы, лабораторного оборудования, программного обеспечения. Эти деньги должны пойти также на модернизацию учебных классов и подготовку преподавателей. Все преобразования в сфере здравоохранения, в социальной сфере должны быть связаны с проведением мер по повышению рождаемости и уменьшению уровня смертности. Говоря о здоровье населения, нельзя забывать об экологии и состоянии окружающей среды, особенно в наши дни. Для того чтобы повысить уровень жизни населения наше правительство должно работать именно в этих направлениях, так как именно эти компоненты являются важнейшими составляющими уровня жизни.

Список литературы

1. Елисеева, И.И. Общая теория статистики: учебник / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев - 5-е изд., переработ. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2004. - 655 с.

2. Статистика: учебник/И.И. Елисеева, И.И. Егорова и др.; Под ред. проф. И.И. Елисеевой. - М.: Велви, Проспект, 2003. - 448 с.

3. Минина, И.Д. Статистика: методические указания к выполнению курсовых работ для студентов экономического факультета по специальности 080502 - Экономика и управление на предприятии / И.Д. Минина. - Пенза: РИО ПГСХА, 2006. - 95с.

4. Минина, И.Д. Социально-экономическая статистика: учебное пособие / И.Д. Минина. - Пенза: РИО ПГСХА, 2004. - 159 с.

5. Голуб, Л.А. Социально-экономическая статистика: учебное пособие. /Л.А. Голуб. - М.:ВЛАДОС, 2001. - 272 с.

6. Зинченко, А.П. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики / А.П. Зинченко. - М.: Изд-во МСХА, 1998. - 423 с.

7. Курс социально-экономической статистики: учебник/под ред. проф. М.Г. Назарова. - Москва.: Финстатинформ, 2002. - 976 с.

8. Измайлова Р.А. Теория статистики: учебник/Р.А. Измайлова, В.Г. Минашкин, Н.А. Садовникова и др. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 656с.

9. Уровень жизни населения Пензенской области/Территориальный орган федеральной службы государственной статистики по Пензенской области. - Пенза, 2013.

10. Гурьев В.И. Основы социальной статистики. М.: Финансы и статистика, 2009.

11. Качество жизни [Электронный ресурс].

12. Гусаров В.М. Статистика: Учебное пособие для вузов, - Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2005 год;

13. Электронный научный журнал «Управление экономическими системами» [Электронный ресурс]. Критерии оценки качества жизни как основа формирования региональной социальной политики.

14. Соградов А.А. Теория и методы изучения качества населения, - Москва: «Гуманитарный фонд», 2001 год

15. Жеребин В.М. Уровень жизни населения, - Москва: ИНФРА-М, 2003 год

16. Ефимова М.Р. Социально-экономическая статистика: учебник.- М.: Высшее образование, 2009.-590 с. - (Университеты России)

Приложения

1. Выборочная средняя:

2. Мода М0 -- значение признака, имеющее наибольшую частоту в статистическом ряду распределения.

3. Медиана Ме -- это такое значение признака, которое разделяет ранжированный ряд распределения на две равные части -- со значениями признака меньше медианы и со значениями признака больше медианы. Для нахождения медианы, нужно отыскать значение признака, которое находится на середине упорядоченного ряда.

4. Абсолютный прирост:

?yц=уi - уi-1

?уб=уi- yi

5. Темп роста

6. Темп прироста:

Тпр=Тр - 100%

7. Абсолютный процент прироста:

б = 0,01*Уi-1

8. Цепная система расчета - уровни сравниваются друг с другом.

9. Базисная система расчета - уровни сравниваются с первым.

Размещено на Allbest.ru