Тема: Множественная линейная регрессия
Вопрос: Множественная регрессия— это *А) регрессия с двумя и более факторными переменными; Б) с одним фактором;
Вопрос: Факторы эконометрической модели являются коллинеарными, если коэффициент корреляции между ними по модулю больше А) 0,5; Б) 1; *В) 0,7.
Вопрос: Добавление в уравнение множественной регрессии новой объясняющей переменной: *А) никогда не уменьшает значение коэффициента детерминации; Б) не оказывает никакого влияние на коэффициент детерминации. В) увеличивает значение коэффициента детерминации;
Вопрос: Скорректированный коэффициент детерминации: *А) меньше обычного коэффициента детерминации; Б) больше обычного коэффициента детерминации; В) меньше или равен обычному коэффициенту детерминации;
Вопрос: С увеличением числа объясняющих переменных скорректированный коэффициент детерминации: А) увеличивается; *Б) уменьшается; В) не изменяется.
Вопрос: Если коэффициент детерминации, равен нулю то критерий Фишера равен: *А) нулю; Б) единице; В) больше или равен единице.
Вопрос: Число степеней свободы для остаточной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно: А) ; Б) ; *В) .
Вопрос: Число степеней свободы для общей суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно: *А) ; Б) ; В) .
Вопрос: Число степеней свободы для факторной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии равно: А) ; *Б) ; В) .
Вопрос: Множественный коэффициент корреляции . Определите, какой процент дисперсии зависимой переменной объясняется влиянием факторов и : *А) 90%; Б) 81%; В) 19%.
Вопрос: Для построения модели линейной множественной регрессии вида необходимое количество наблюдений должно быть не менее: А) 2; Б) 7; *В) 14.
Вопрос: Стандартизованные коэффициенты регрессии : *А) позволяют ранжировать факторы по силе их влияния на результат; Б) оценивают статистическую значимость факторов; В) являются коэффициентами эластичности.
Вопрос: Частные коэффициенты корреляции А) характеризуют тесноту связи рассматриваемого набора факторов с исследуемым признаком; Б) содержат поправку на число степеней свободы и не допускают преувеличения тесноты связи; *В) характеризуют тесноту связи между результатом и соответствующим фактором при элиминировании других факторов, включенных в уравнение регрессии.
Вопрос: Частный -критерий: А) оценивает значимость уравнения регрессии в целом; *Б) служит мерой для оценки включения фактора в модель; В) ранжирует факторы по силе их влияния на результат.
Вопрос: Состоятельность оценки параметра регрессии, полученной по МНК, означает: А) что она характеризуется наименьшей дисперсией; Б) что математическое ожидание остатков равно нулю; В) увеличение ее точности с увеличением объема выборки.
Вопрос: Укажите истинное утверждение: А) скорректированный и обычный коэффициенты множественной детерминации совпадают только в тех случаях, когда обычный коэффициент множественной детерминации равен нулю; *Б) стандартные ошибки коэффициентов регрессии определяются значениями всех параметров регрессии; В) при наличии гетероскедастичности оценки параметров регрессии становятся смещенными.
Вопрос: При наличии гетероскедастичности следует применять: А) обычный МНК; *Б) обобщенный МНК; В) метод максимального правдоподобия.
Вопрос: Фиктивные переменные – это: *А) атрибутивные признаки (например, как профессия, пол, образование), которым придали цифровые метки; Б) экономические переменные, принимающие количественные значения в некотором интервале; В) значения зависимой переменной за предшествующий период времени.
Вопрос: По 20 наблюдениям построено уравнение регрессии: . Для проверки значимости уравнения вычислено значение t статистики: 4.2. Выводы: *А) Уравнение значимо при a=0.05; Б) Уравнение незначимо при a=0.1; В) Уравнение незначимо при a=0.01.
Вопрос: По 23 наблюдениям построено уравнение регрессии: . Для проверки значимости уравнения вычислено значение t статистики: 2.5 Выводы: *А) Уравнение значимо при a=0.05; Б) Уравнение незначимо при a=0.1; В) Уравнение значимо при a=0.01.
Вопрос: По 24 наблюдениям построено уравнение регрессии: . Для проверки значимости уравнения вычислено значение t статистики: 2.4 Выводы: А) Уравнение незначимо при a=0.05; Б) Уравнение незначимо при a=0.1; *В) Уравнение незначимо при a=0.01.
Вопрос: По 26 наблюдениям построено уравнение регрессии: . Для проверки значимости уравнения вычислено значение t статистики: 3 Выводы: А) Уравнение незначимо при a=0.05; Б) Уравнение незначимо при a=0.1; *В) Уравнение значимо при a=0.01. .
Вопрос: Построено уравнение множественной регрессии . Чему равен свободный член *А)-3,54 Б)0,854 В)0,376
Вопрос: Построено уравнение множественной регрессии . Чему равен параметр b1 А)-3,54 *Б)0,854 В)0,376
Вопрос: Построено уравнение множественной регрессии . Чему параметр b2 А)-3,54 Б)0,854 *В)0,376
Вопрос: Построено стандартизированное уравнение регрессии . Чему равен стандартизированный коэффициент β1 *А)0,728 Б)0,285
Вопрос: Построено стандартизированное уравнение регрессии . Чему равен стандартизированный коэффициент β2 А)0,728 *Б)0,285
Вопрос: Построено стандартизированное уравнение регрессии . Выберите наиболее значимый стандартизированный коэффициент *А)0,728 Б)0,285
Вопрос: Построено стандартизированное уравнение регрессии Чему равен стандартизированный коэффициент β2 А)0,746 *Б)0,237 Вопрос: Построено стандартизированное уравнение регрессии Выберите наиболее значимый стандартизированный коэффициент *А)0,746 Б)0,237
Вопрос: Построено стандартизированное уравнение регрессии Чему равен стандартизированный коэффициент β1 *А)0,746 Б)0,237
Вопрос: Найдены коэффициенты парной корреляции ; ; . Они указывают *А) На весьма сильную связь каждого фактора с результатом, а также межфакторную зависимость Б) Ничего определенного сказать нельзя В) Связь отсутсвует
Вопрос: В множественном линейном уравнении регрессии строятся доверительные интервалы для коэффициентов регрессии с помощью распределения: А) Нормального; *Б) Стьюдента; В) Фишера-Снедекора.
Вопрос: Значение в линейной модели коэффициента детерминации R2 изменяется: *А) [0,1]; Б) [0,1); В) [-1, 1].
Вопрос: Множественный коэффициент корреляции равен 0.81. Какой процент дисперсии результативного признака объясняется влиянием всех факторных признаков? А) 90 %; *Б) 81 %; В) 95 %;
Вопрос: В каких пределах меняется множественный коэффициент корреляции? А) от - до + ; Б) от 0 до 1; *В) от –1 до +1.
Вопрос: При добавлении в уравнение регрессии еще одного объясняющего фактора коэффициент детерминации: А) уменьшится; *Б) возрастет; В) сохранит свое значение; Г) не уменьшится.
Вопрос: Модель в целом статистически значима, если: А) Fрасч. < Fтабл . Б) ç Fрасч. ç< Fтабл . *В) Fрасч. > Fтабл . Г) Fрасч. = Fтабл . Д) Fрасч≠Fтабл .
Вопрос: Строится линейная регрессионная модель переменной Y по переменным X1 и X2: Yk = a0 + a1X1k + a2X2k + εk , k = 1,2,…,n, где a0 , a1 и a2 – параметры, неизвестные статистику и подлежащие оцениванию, а εk – погрешности, искажающие зависимость. Количество наблюдений n = 8. Средние значения, вычисленные по выборке: Матрица парных коэффициентов корреляции:
Критическое значение F-критерия Фишера 5,79. Критическое значение t-критерия Стьюдента 2,571. Оценка коэффициента a0, полученная методом наименьших квадратов, есть: …………………………………………………………………. А) 13,05 *Б) 13,55 В) 1,55
Вопрос: Строится линейная регрессионная модель переменной Y по переменным X1 и X2: Yk = a0 + a1X1k + a2X2k + εk , k = 1,2,…,n, где a0 , a1 и a2 – параметры, неизвестные статистику и подлежащие оцениванию, а εk – погрешности, искажающие зависимость. Количество наблюдений n = 8. Средние значения, вычисленные по выборке: Матрица парных коэффициентов корреляции:
Критическое значение F-критерия Фишера 5,79. Критическое значение t-критерия Стьюдента 2,571. Оценка коэффициента a1, полученная методом наименьших квадратов, есть ……………………………………………………………………….. *А) 0,65 Б) 1 В) 0,35
Вопрос: Строится линейная регрессионная модель переменной Y по переменным X1 и X2: Yk = a0 + a1X1k + a2X2k + εk , k = 1,2,...,n, где a0 , a1 и a2 - параметры, неизвестные статистику и подлежащие оцениванию, а εk - погрешности, искажающие зависимость. Количество наблюдений n = 8. Средние значения, вычисленные по выборке: Матрица парных коэффициентов корреляции:
Критическое значение F-критерия Фишера 5,79. Критическое значение t-критерия Стьюдента 2,571. Оценка коэффициента a2, полученная методом наименьших квадратов, есть: …………………………………………………………………………. *А) -0,14 Б) 0,14 В) 0,04
Вопрос : . Строится линейная регрессионная модель переменной Y по переменным X1 и X2: Yk = a0 + a1X1k + a2X2k + εk , k = 1,2,...,n, где a0 , a1 и a2 - параметры, неизвестные статистику и подлежащие оцениванию, а εk - погрешности, искажающие зависимость. Количество наблюдений n = 8. Средние значения, вычисленные по выборке: Матрица парных коэффициентов корреляции:
Критическое значение F-критерия Фишера 5,79. Критическое значение t-критерия Стьюдента 2,571. Эластичность переменной Y по переменной X1………………………………………… *А) 0,37 Б) 0,25 В) 1
Вопрос: Строится линейная регрессионная модель переменной Y по переменным X1 и X2: Yk = a0 + a1X1k + a2X2k + εk , k = 1,2,...,n, где a0 , a1 и a2 - параметры, неизвестные статистику и подлежащие оцениванию, а εk - погрешности, искажающие зависимость. Количество наблюдений n = 8. Средние значения, вычисленные по выборке: Матрица парных коэффициентов корреляции:
Критическое значение F-критерия Фишера 5,79. Критическое значение t-критерия Стьюдента 2,571. Эластичность переменной Y по переменной X2…………………………………………….. *А) -0,09 Б) 0,01 В) -0,2
Вопрос: Строится линейная регрессионная модель переменной Y по переменным X1 и X2: Yk = a0 + a1X1k + a2X2k + εk , k = 1,2,...,n, где a0 , a1 и a2 - параметры, неизвестные статистику и подлежащие оцениванию, а εk - погрешности, искажающие зависимость. Количество наблюдений n = 8. Средние значения, вычисленные по выборке: Матрица парных коэффициентов корреляции:
Критическое значение F-критерия Фишера 5,79. Критическое значение t-критерия Стьюдента 2,571. При увеличении переменной X1 на 1 усл. Ед. переменная Y………………………………………… *А) увеличится на 0,65 усл.ед. Б) увеличится на 1 усл.ед. В) увеличится на 65 усл.ед.
Вопрос: Строится линейная регрессионная модель переменной Y по переменным X1 и X2: Yk = a0 + a1X1k + a2X2k + εk , k = 1,2,...,n, где a0 , a1 и a2 - параметры, неизвестные статистику и подлежащие оцениванию, а εk - погрешности, искажающие зависимость. Количество наблюдений n = 8. Средние значения, вычисленные по выборке: Матрица парных коэффициентов корреляции:
Критическое значение F-критерия Фишера 5,79. Критическое значение t-критерия Стьюдента 2,571. При увеличении переменной X2 на 1 усл. Ед. переменная Y……………………………………… *А) уменьшится на 0,14 усл.ед. Б) увеличится на 0,14 усл.ед В) уменьшится на 14 усл.ед
Вопрос: Строится линейная регрессионная модель переменной Y по переменным X1 и X2: Yk = a0 + a1X1k + a2X2k + εk , k = 1,2,...,n, где a0 , a1 и a2 - параметры, неизвестные статистику и подлежащие оцениванию, а εk - погрешности, искажающие зависимость. Количество наблюдений n = 8. Средние значения, вычисленные по выборке: Матрица парных коэффициентов корреляции:
Критическое значение F-критерия Фишера 5,79. Критическое значение t-критерия Стьюдента 2,571. Коэффициент частной корреляции равен ………………………….. *А) 0,976 Б) 0,9 В) 0,89
Вопрос: Строится линейная регрессионная модель переменной Y по переменным X1 и X2: Yk = a0 + a1X1k + a2X2k + εk , k = 1,2,...,n, где a0 , a1 и a2 - параметры, неизвестные статистику и подлежащие оцениванию, а εk - погрешности, искажающие зависимость. Количество наблюдений n = 8. Средние значения, вычисленные по выборке:
Матрица парных коэффициентов корреляции:
Критическое значение F-критерия Фишера 5,79. Критическое значение t-критерия Стьюдента 2,571. Коэффициент частной корреляции равен ……………………… *А) -0,788 Б) 0,788 В) 0,88
Вопрос: Строится линейная регрессионная модель переменной Y по переменным X1 и X2: Yk = a0 + a1X1k + a2X2k + εk , k = 1,2,...,n, где a0 , a1 и a2 - параметры, неизвестные статистику и подлежащие оцениванию, а εk - погрешности, искажающие зависимость. Количество наблюдений n = 8. Средние значения, вычисленные по выборке: Матрица парных коэффициентов корреляции:
Критическое значение F-критерия Фишера 5,79. Критическое значение t-критерия Стьюдента 2,571.Коэффициент частной корреляции равен ……………………….. *А) 0,656 Б) -0,656 В) 1
Вопрос: Строится линейная регрессионная модель переменной Y по переменным X1 и X2: Yk = a0 + a1X1k + a2X2k + εk , k = 1,2,...,n, где a0 , a1 и a2 - параметры, неизвестные статистику и подлежащие оцениванию, а εk - погрешности, искажающие зависимость. Количество наблюдений n = 8. Средние значения, вычисленные по выборке: Матрица парных коэффициентов корреляции:
Критическое значение F-критерия Фишера 5,79. Критическое значение t-критерия Стьюдента 2,571.Множественный коэффициент корреляции ……………………….. *А) 0,995 Б) -0,995 В) 1
Вопрос: Строится линейная регрессионная модель переменной Y по переменным X1 и X2: Yk = a0 + a1X1k + a2X2k + εk , k = 1,2,...,n, где a0 , a1 и a2 - параметры, неизвестные статистику и подлежащие оцениванию, а εk - погрешности, искажающие зависимость. Количество наблюдений n = 8. Средние значения, вычисленные по выборке: Матрица парных коэффициентов корреляции:
Критическое значение F-критерия Фишера 5,79. Критическое значение t-критерия Стьюдента 2,571. Скорректированный коэффициент детерминации ………………….. *А) 0,985 Б) -0,985 В) 0
Вопрос: Строится линейная регрессионная модель переменной Y по переменным X1 и X2: Yk = a0 + a1X1k + a2X2k + εk , k = 1,2,...,n, где a0 , a1 и a2 - параметры, неизвестные статистику и подлежащие оцениванию, а εk - погрешности, искажающие зависимость. Количество наблюдений n = 8. Средние значения, вычисленные по выборке: Матрица парных коэффициентов корреляции:
Критическое значение F-критерия Фишера 5,79. Критическое значение t-критерия Стьюдента 2,571. Коэффициент частной корреляции ………………………………. *А) статистически значим Б) статистически незначим
Вопрос: Строится линейная регрессионная модель переменной Y по переменным X1 и X2: Yk = a0 + a1X1k + a2X2k + εk , k = 1,2,...,n, где a0 , a1 и a2 - параметры, неизвестные статистику и подлежащие оцениванию, а εk - погрешности, искажающие зависимость. Количество наблюдений n = 8. Средние значения, вычисленные по выборке: Матрица парных коэффициентов корреляции:
Критическое значение F-критерия Фишера 5,79. Критическое значение t-критерия Стьюдента 2,571. Коэффициент частной корреляции ………………………………. *А) статистически значим Б) статистически незначим
Вопрос: Строится линейная регрессионная модель переменной Y по переменным X1 и X2: Yk = a0 + a1X1k + a2X2k + εk , k = 1,2,...,n, где a0 , a1 и a2 - параметры, неизвестные статистику и подлежащие оцениванию, а εk - погрешности, искажающие зависимость. Количество наблюдений n = 8. Средние значения, вычисленные по выборке: Матрица парных коэффициентов корреляции:
Критическое значение F-критерия Фишера 5,79. Критическое значение t-критерия Стьюдента 2,571.Коэффициент частной корреляции …………………………………. *А) статистически незначим Б) статистически незначим
Вопрос: Строится линейная регрессионная модель переменной Y по переменным X1 и X2: Yk = a0 + a1X1k + a2X2k + εk , k = 1,2,...,n, где a0 , a1 и a2 - параметры, неизвестные статистику и подлежащие оцениванию, а εk - погрешности, искажающие зависимость. Количество наблюдений n = 8. Средние значения, вычисленные по выборке: Матрица парных коэффициентов корреляции:
Критическое значение F-критерия Фишера 5,79. Критическое значение t-критерия Стьюдента 2,571. Остаточная сумма квадратов равна ……………………………………….. *А) 3,1 Б) -3,1 В) 0
Вопрос: Строится линейная регрессионная модель переменной Y по переменным X1 и X2: Yk = a0 + a1X1k + a2X2k + εk , k = 1,2,...,n, где a0 , a1 и a2 - параметры, неизвестные статистику и подлежащие оцениванию, а εk - погрешности, искажающие зависимость. Количество наблюдений n = 8. Средние значения, вычисленные по выборке: Матрица парных коэффициентов корреляции:
Критическое значение F-критерия Фишера 5,79. Критическое значение t-критерия Стьюдента 2,571. Сумма случайных отклонений равна ……………………………………. *А) 0 Б) 2 В) 1
Вопрос: Строится линейная регрессионная модель переменной Y по переменным X1 и X2: Yk = a0 + a1X1k + a2X2k + εk , k = 1,2,...,n, где a0 , a1 и a2 - параметры, неизвестные статистику и подлежащие оцениванию, а εk - погрешности, искажающие зависимость. Количество наблюдений n = 8. Средние значения, вычисленные по выборке: Матрица парных коэффициентов корреляции:
Критическое значение F-критерия Фишера 5,79. Критическое значение t-критерия Стьюдента 2,571. Сумма квадратов отклонений восстановленных значений Y от среднего по выборке равна ………………………………………………………………………………. *А) 328,9 Б) -3,28 В) 3,28
Вопрос: Строится линейная регрессионная модель переменной Y по переменным X1 и X2: Yk = a0 + a1X1k + a2X2k + εk , k = 1,2,...,n, где a0 , a1 и a2 - параметры, неизвестные статистику и подлежащие оцениванию, а εk - погрешности, искажающие зависимость. Количество наблюдений n = 8. Средние значения, вычисленные по выборке: Матрица парных коэффициентов корреляции:
Критическое значение F-критерия Фишера 5,79. Критическое значение t-критерия Стьюдента 2,571. Полученное уравнение в целом по F-критерию Фишера ……………….. А) статистически значимо Б) статистически незначимо
Вопрос: Построено уравнение регрессии , показывает что *А) рост переменной x2 на единицу своего измерения приводит к уменьшению среднего значения y на 0,22 единиц своего измерения Б) рост переменной x2 на 1% приводит к росту среднего значения y на 0,22% В) рост переменной x2 на единицу своего измерения приводит к росту среднего значения y на 0,22 единиц своего измерения
Вопрос: С увеличением объема выборки: А) расширяются интервальные оценки Б) уменьшается ошибка регрессии *В) увеличивается точность оценок Г) уменьшается коэффициент детерминации
Вопрос: Число степеней свободы k1 при расчете F-критерия для случая множественной регрессии равно: А) n, где n – число наблюдений *Б) k, где k - количество независимых переменных В) n – k Г) n – (k + 1) Д) n – (k + 2)
Вопрос: Число степеней свободы k2 при расчете F-критерия для случая множественной регрессии равно: А) n, где n – число наблюдений Б) k, где k - количество независимых переменных В) n – k *Г) n – (k + 1) Д) n – (k + 2)
Вопрос: Число степеней свободы df при расчете t-критерия для случая множественной регрессии равно: А) n, где n – число наблюдений Б) k, где k - количество независимых переменных *В) n – k Г) n – (k + 1) Д) n – (k + 2)
Вопрос: Уравнение линейной множественной регрессии между зависимой переменной Y и независимой переменной X, где a, b – параметры модели, может иметь вид: А) Y=a+bX2 *Б) Y=a+b1X1+b2X2 В) Y=a+b1X12+b2X23
Вопрос: Уравнение линейной множественной регрессии между зависимой переменной Y и независимой переменной X, где a, b – параметры модели, не может иметь вид: *А) Y=a+b1X12+b2X23 Б) Y=a+b1X1+b2X2
Вопрос: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляции rxy= -0.5 А) 0 *Б) 0.25 В)-0,25
Вопрос: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляции rxy= -0.3 А)-0,09 *Б) 0.09
В)0,9
Вопрос: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляции rxy= -0.4 А)-016 Б) 0 *В) 0.16
Вопрос: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляции rxy= -0.25 *А) 0.0625 Б)0,8 В)-0,625
Вопрос: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляции rxy= -0.6 А)0,63 *Б) 0.36 В)-0,36
Вопрос: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляции rxy= -0.7 А)0,5 *Б) 0.49 В)0
Вопрос: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляции rxy= 0.7 А)0 Б)0,8 *В) 0.49
Вопрос: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляции rxy= 0.8 *А) 0.64 Б)0,6 В)0,5
Вопрос: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляции rxy= 0.9 А)0,8 Б)0 *В) 0.81
Вопрос: Определить коэффициент детерминации линейной двухфакторной модели, если известно, что коэффициент корреляции rxy= 0.65 *А) 0.4225 Б)0,4 В)-0,4
Вопрос: Уравнение линейной множественной регрессии между зависимой переменной Y и независимой переменной X, где a, b – параметры модели, может иметь вид: А) Y=a+bX2 *Б) Y=a+b1X1+b2X2 В) Y=a+b1X12+b2X23
Вопрос: Величина называется А) остаток Б) дисперсия *В) случайной составляющей
Вопрос: В модели вида количество объясняющих переменных равно А)1 *Б) 3 В)2
Вопрос: В модели множественной регрессии количество объясняющих переменных равно *А) m, Б) 2, В) m-1.
Вопрос: В модели множественной регрессии количество объясняющих переменных равно А) m, *Б) 2, В) m-1.
Вопрос: В модели множественной регрессии определитель матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами , и близок к нулю. Это означает, что факторы , и … *А) мультиколлинеарны Б) один из них равен нулю В) равны нулю
Вопрос: В уравнении линейной множественной регрессии: , где – стоимость основных фондов (тыс. руб.); – численность занятых (тыс. чел.); y – объем промышленного производства (тыс. руб.) параметр при переменной х1, равный 10,8, означает, что при увеличении объема основных фондов на _____ объем промышленного производства _____ при постоянной численности занятых. Б) на 1 тыс. руб. … увеличится на 0,108 тыс. руб. В) на 1 тыс. руб. … увеличится на 10,8 %.
Вопрос: В эконометрической модели линейного уравнения регрессии коэффициентом регрессии, характеризующим среднее изменение зависимой переменной при изменении независимой переменной на 1 единицу измерения, является *А) bj Б) a В)
Вопрос: В эконометрической модели линейного уравнения регрессии ошибкой модели является … А) bj Б) a *В)
Вопрос: В модели множественной регрессии определитель матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами , и близок к единице. Это означает, что факторы , и … *А) значимы Б) мультиколли
Популярное: Как распознать напряжение: Говоря о мышечном напряжении, мы в первую очередь имеем в виду мускулы, прикрепленные к костям ... Как вы ведете себя при стрессе?: Вы можете самостоятельно управлять стрессом! Каждый из нас имеет право и возможность уменьшить его воздействие на нас... Почему двоичная система счисления так распространена?: Каждая цифра должна быть как-то представлена на физическом носителе... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (7697)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |