Математико-статистический анализ демографического феномена "Русский крест"
Факторы, влияющие на основные показатели, составляющие демографический феномен "Русский крест". Статистические данные уровня потребления алкоголя, табака и наркотиков за выбранный временной промежуток, взаимосвязь со смертностью и естественным приростом.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 07.03.2012 |
| Размер файла | 540,4 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Курсовая работа по дисциплине
Социально-экономическая статистика
Математико-статистический анализ демографического феномена «Русский крест»
ОГЛАВЛЕНИЕ
- ВВЕДЕНИЕ
- Глава 1. Основные демографические показатели
- Глава 2. Математический анализ демографического феномена «Русский крест»
- 2.1 Корреляционный анализ
- 2.2 Анализ временных рядов
- 2.2.1 Выделение трендов
- 2.3 Регрессионный анализ
- Заключение
- БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
ВВЕДЕНИЕ
Итак, что же такое «Русский крест»? «Русский крест» -- явление ежегодного превышения количества умерших над количеством родившихся, наблюдаемое в результате падения рождаемости и роста смертности.
Все очень просто. Люди умирают, а заменить их некому. В России в начале XXI века смертность в 1,5 раза превышает рождаемость, население сокращается на несколько сотен тысяч человек ежегодно. Численность населения России с 1989 по 2002 упала на 1,8 млн. человек. В августе 1999 г. эксперты ООН, опубликовали такой прогноз: к 2050 году население России составит 121 млн. человек, против нынешних 142 млн.
Рост смертности, стабильно, не считая двух лет горбачёвской антиалкогольной кампании продолжавшийся на всей территории европейской части СССР в последние четверть века его существования, давший новый всплеск в начале 1990-х в связи с общим социально-экономического кризисом, прекратился в середине 1990-х годов. К концу десятилетия негативные тенденции возобновились в России.
Процесс сокращения рождаемости -- общий для индустриальных обществ; но как правило, он сопровождается увеличением продолжительности жизни. Специфику данного явления создаёт сочетание сокращения рождаемости с сокращением продолжительности жизни, что по мнению исследователей связано с повышением употребления алкоголя и наркотиков. Именно с конца 1950-х -- начала 1960 гг. происходит резкий рост потребления алкоголя (за брежневскую эпоху увеличилось более чем в 2 раза); показательно, что с началом горбачёвской «антиалкогольной кампании» кривая смертности резко пошла вниз и вновь стала подниматься, когда кампания была фактически прекращена. В начале XXI века в России алкогольная смертность составляет 600--700 тысяч человек в год.
В качестве возможного средства, чтобы смягчить последствия депопуляции, предлагаются повышение рождаемости, сокращение смертности, а также миграция населения из других стран, но прежде всего -- проведение последовательной антиалкогольной политики.
Итак из выше написанного понятно, продолжительность жизни уменьшается, люди умирают, а заменить их некому так как рождаемость все падет и падает. По мнению демографов и социологов как отечественных так и зарубежных эта явление происходит из за ухудшения социальных условий, условий жизни и т.д. Вследствие чего подскочило употребление алкоголя, табака и наркомании, а это дело жизни не продлевает.
Объектом исследования является демографический феномен «Русский крест».
Предмет исследования основные показатели составляющие демографический феномен «Русский крест», а именно:
· Смертность
· Естественный прирост
· Факторы влияющие на смертность и естественный прирост (алкоголь, табак, наркомания).
Целью исследования выявление взаимосвязи смертности и естественного прироста и уровнем потребления алкоголя, табака и наркотиков.
Для достижения поставленной цели мною были определены задачи:
1. Найти статистические данные по демографическим показателям и уровней потребления алкоголя, табака и наркотиков за выбранный временной промежуток.
2. Составить таблицу данных
3. Выявить взаимосвязи между показателями таблицы, найти сильные связи
4. Провести анализы временных рядов
Глава 1. Основные демографические показатели
Все показатели можно разделить на два основных вида: абсолютные и относительные. Абсолютные показатели (величины) - это просто суммы демографических событий (явлений) на момент времени. К ним относятся, например, численность населения на определенную дату, число родившихся, умерших и т. д. за год, месяц, несколько лет и т. п. Абсолютные показатели используются в аналитической работе обычно как исходные данные для расчета относительных показателей. Для сравнительного анализа используются только относительные показатели. Относительными они называются потому, что всегда представляют собой дробь, отношение к той численности населения, которая их продуцирует.
Численность населения - показатель моментный, т. е. относится всегда к точному моменту времени. Убыль населения называется депопуляцией. По данным о численности за ряд лет можно рассчитать абсолютный прирост, темпы роста и среднюю численность населения.
Численность населения (L):
1)
- данные на начало и конец года
2)
при равных интервалах (на основе квартальных данных) - эта формула средней хронологической.
3)
для неравных интервалов - это формула средней взвешенной.
Среди группировок в статистике населения в первую очередь выделяются сугубо демографические: по признакам пола, возраста, семейного положения, причем как в целом по стране, так и по ее территориям, что более интересно. Все население распределяется по возрастным группам с интервалом в один год, а на их основе могут быть образованы любые интервальные группы.
При распределении населения по национальному составу учитывается сколько человек каждой национальности пользуются своим родным языком и сколько государственным: дома, на работе, в учебном или дошкольном заведении.
Группировка населения по семейному положению выделяет людей никогда не состоявших в браке, состоящих в нем (в зарегистрированном и гражданском), овдовевших и разведенных, причем все это отдельно для мужчин и женщин установленных возрастных групп, начиная с 16 лет.
Естественное движение населения (прирост) - изменение численности населения в связи с процессами рождения и смерти. В статистике естественное движение населения характеризуется рядом общих и частных коэффициентов, исчисляемых в промилле, то есть на 1000 человек.
Общие коэффициенты (коэффициенты рождаемости, смертности, естественного движения) рассчитываются относительно среднегодовой численности всего населения по формулам:
, , ,
где - количество родившихся; - количество умерших.
.
У коэффициента естественного движения критериальным значением служит 0, что позволяет характеризовать процесс воспроизводства населения. Положительный коэффициент естественного движения свидетельствует о расширенном воспроизводстве, нулевой -- о простом воспроизводстве, а отрицательный -- о естественной убыли населения.
Для более детальной характеристики естественного движения населения рассчитываются коэффициенты частные, то есть применительно к определенной возрастной, половой, профессиональной или иной группе людей.
Повозрастные коэффициенты рождаемости и смертности:
, ,
где - численность населения в данном возрасте.
Коэффициент детской смертности (до 1 года):
- среднее число детей до одного года.
,
где - в прошлом году, а - в данном.
Наряду с естественным движением населения, оно может происходить и за счет миграции, показывающей, куда и откуда, в каком количестве происходит перемещение населения в стране и в международном масштабе.
, ,
где - среднегодовая численность населения, - число прибывших на данную территорию, - число выбывших с данной территории.
.
Данные о миграционном сальдо вместе с данными о естественном движении населения служат основой для расчетов численности населения на любую дату в период между переписями. Для этого используется коэффициент общего движения населения.
Статистический анализ социальной структуры и социальной мобильности населения развивается и усложняется, стремительно увеличивается число демографических научно-исследовательских институтов, периодических изданий и международных организаций, занимающихся изучением различных процессов в обществе. Основой исследований в данной области служат данные переписей населения.
алкоголь наркотик смертность прирост
Глава 2. Математический анализ демографического феномена «Русский крест»
Таблица 1
Таблица данных
|
Года |
Коэффициент смертности |
Коэффициент естественного прироста |
Потребление алкоголя (литров в год на человека) |
Потребление табака (сигарет в год на человека) |
Число наркоманов стоящих на учете (тысяч человек) |
|
|
1950 |
10 |
16,8 |
1,7 |
620 |
0 |
|
|
1960 |
7,4 |
15,8 |
3,8 |
1100 |
10 |
|
|
1970 |
8,7 |
5,9 |
6,6 |
1400 |
13,9 |
|
|
1980 |
11 |
4,9 |
10,80 |
1600 |
15,8 |
|
|
1990 |
11,2 |
2,3 |
8 |
1350 |
21,2 |
|
|
1995 |
15 |
-5,8 |
14 |
900 |
65 |
|
|
2000 |
15,3 |
-6,6 |
18,5 |
1200 |
141 |
|
|
2001 |
15,6 |
-5,4 |
19,5 |
1400 |
115 |
|
|
2002 |
16,2 |
-5,9 |
19,9 |
1400 |
134 |
|
|
2003 |
16,4 |
-4,3 |
20,7 |
1400 |
153 |
|
|
2004 |
16 |
-3,4 |
21,4 |
1500 |
173,2 |
|
|
2005 |
16,1 |
-5,9 |
22,1 |
1500 |
192,5 |
|
|
2006 |
15,2 |
-4,8 |
22,8 |
1600 |
211,7 |
|
|
2007 |
14,6 |
-3,3 |
23,5 |
1600 |
231 |
|
|
2008 |
14,7 |
-2,6 |
24,2 |
1700 |
239 |
Используя различные источники я составил смешанную таблицу данных с временным промежутком с 1950 по 2008гг. В ней указаны Коэффициенты смертности и естественного прироста населения, а так же годовые уровни употребление алкоголя и табака (в абсолютных единицах) и число наркозависимых стоящих на учете в наркодиспансерах.
2.1 Корреляционный анализ
Для начала нужно выяснить как сильны связи между признаками. Для этого построим матрицу корреляции.
Таблица 2
|
смертность |
прирост |
потребление алкоголя |
табак |
наркотики |
||
|
смертность |
1,00 |
-0,91 |
0,89 |
0,34 |
0,82 |
|
|
прирост |
-0,91 |
1,00 |
-0,87 |
-0,50 |
-0,73 |
|
|
потребление алкоголя |
0,89 |
-0,87 |
1,00 |
0,67 |
0,96 |
|
|
табак |
0,34 |
-0,50 |
0,67 |
1,00 |
0,60 |
|
|
наркотики |
0,82 |
-0,73 |
0,96 |
0,60 |
1,00 |
Из матрицы видно что со смертностью в положительную сторону коррелируют потребление алкоголя и наркотиков, табак коррелирует в меньшей степени из-за того что убивает медленнее чем алкоголь и наркотики. В отрицательную сторону коррелирует естественный прирост с алкоголем, наркотиками и табаком.
Как и ожидалось связи между демографическими процессами (смертность и прирост) и факторами, влияющими на здоровье людей (алкоголь, табак, наркотики) очень сильны. Чтоб это показать, и была построена корреляционная матрица.
2.2 Анализ временных рядов
Анализ временных рядов -- совокупность математико-статистических методов анализа, предназначенных для выявления структуры временных рядов и для их прогноза. Сюда относятся, в частности, методы регрессионного анализа. Выявление структуры временного ряда необходимо для того, чтобы построить математическую модель того явления, которое является источником анализируемого временного ряда. Прогноз будущих значений временного ряда используется для эффективного принятия решений.
Временные ряды состоят из двух элементов:
· периода времени, за который или по состоянию на который приводятся числовые значения;
· числовых значений того или иного показателя, называемых уровнями ряда.
Временные ряды классифицируются по следующим признакам:
· по форме представления уровней:
· ряды абсолютных показателей;
· относительных показателей;
· средних величин.
· по характеру временного параметра: моментные и интервальные временные ряды.
В моментных временных рядах уровни характеризуют значения показателя по состоянию на определенные моменты времени. В интервальных рядах уровни характеризуют значение показателя за определенные периоды времени. Важная особенность интервальных временных рядов абсолютных величин заключается в возможности суммирования их уровней. Отдельные же уровни моментного ряда абсолютных величин содержат элементы повторного счета. Это делает бессмысленным суммирование уровней моментных рядов;
по расстоянию между датами и интервалами времени выделяют полные (равноотстоящие) - когда даты регистрации или окончания периодов следуют друг за другом с равными интервалами и неполные (неравноотстоящие) - когда принцип равных интервалов не соблюдается.
временные ряды бывают детерминированными и случайными: первые получают на основе значений некоторой неслучайной функции (ряд последовательных данных о количестве дней в месяцах); вторые есть результат реализации некоторой случайной величины.
в зависимости от наличия основной тенденции выделяют стационарные ряды - в которых среднее значение и дисперсия постоянны и нестационарные - содержащие основную тенденцию развития.
2.2.1 Выделение трендов
Тренд -- общая тенденция при разнонаправленном движении, выраженная общая направленность изменений показателей любого временного ряда. Графики могут быть описаны различными уравнениями -- линейными, логарифмическими, степенными и т. д. Фактический тип графика устанавливают на основе графического изображения данных временного ряда, путем осреднения показателей динамики ряда, на основе статистической проверки гипотезы о постоянстве параметров графика.
Проведем трендовый анализ по всем показателям таблицы данных, описывать будем при помощи полиноминального уравнения возведенного во вторую степень. Этот тип уравнения наиболее подходит под тип данных таблицы и выведет легко описываемые и понятные графики.
Показатель смертности
Рис 1. График тренда показателя «Смертность»
Получился тренд с уравнением приближения RІ = 0,842. График тренда параболической формы, плавный. По нему видно что смертность начинает возрастать с 1950 года достигает пика на 2004 году а затем идет на спад.
Показатель естественного прироста
Рис 2. График тренда показателя «Естественный прирост»
Получился тренд с уравнением приближения RІ = 0,917, график плавный, показывает стабильный спад естественного прироста на временном промежутке с 1950 по 2008 гг.
Показатель потребления алкоголя
Рис 3. График тренда показателя «Алкоголь»
Получился тренд с уравнением приближения RІ = 0,999, график тренда практически полностью совпадает с графиком показателя, так получилось из за стабильности роста употребления алкоголя.
Показатель потребления табака
Рис 4. График тренда показателя «Табак»
Получился тренд с уравнением приближения RІ = 0,500, график прямой и показывает стабильный рост употребления табака на всем изучаемом временном промежутке.
Показатель наркомании
Рис 5. График тренда показателя «Наркотики»
Получился тренд с уравнением приближения RІ = 0,937, график неровный, параболической формы. По графику видно, что до 1950 года наркомании не было - был железный занавес. Рухнул занавес и западная «культура» хлынула в СССР. По неофициальной статистике на момент 1995 года в России было 2.2 млн. наркоманов.
2.3 Регрессионный анализ
В ходе корреляционного анализа были выделены показатели, обладающие значимыми связями. На основе этих связей можно провести регрессионный анализ, суть которого заключается в построении математической модели и определении ее статистической надежности.
Вид множественной линейной модели регрессионного анализа:
,
где - случайные ошибки наблюдения, независимые между собой, имеют нулевую среднюю и дисперсию .
На основе результатов, полученных в ходе регрессии, можно провести анализ связи между несколькими независимыми переменными и зависимой переменной.
По имеющейся в таблице данных выборке объемом n=15 необходимо найти оценки неизвестных коэффициентов регрессии b0, b1,..., bk. С их помощью мы сможем: получить наилучшие оценки неизвестных параметров b0, b1,..., bk; проверить статистические гипотезы о параметрах модели; проверить, достаточно ли хорошо модель согласуется со статистическими данными.
Так как показатели алкоголя и наркомании сильно коррелируют (0.96), то я решил взять показатель алкоголь как номинальный, а наркотики не учитывать в дальнейшем.
Таблица 3
Зависимость смертности от употребления алкоголя, табака и наркомании
|
Beta |
Std.Err. |
B |
Std.Err. |
t(11) |
p-level |
||
|
Intercept |
11,00426 |
0,904334 |
12,16837 |
0,000000 |
|||
|
алкоголь |
1,912818 |
0,195213 |
0,75238 |
0,076784 |
9,79862 |
0,000001 |
|
|
табак |
-0,454753 |
0,077319 |
-0,00473 |
0,000804 |
-5,88153 |
0,000106 |
R= 0,98188627 R2= 0,96410065 Adjusted R2= 0,95430992
F(3,11)=98,471 p<0,00000 Std.Error of estimate: 0,64667
Из таблицы 2 видно что значимая зависимость от всех трех параметров
pалк=0,000001
pтабака=0,000106
Уравнение зависимости смертности от употребления алкоголя, табака и наркомании имеет вид:
С=11,00426+0,75238*А-0,00473*Т
Где А - алкоголь, Т - табак
Таким образом, в данном уравнении регрессии, в котором зависимым показателем является смертность, изменчивость значений составляет 0,96410065 что примерно составляет 96%, неизвестным остается 4%.
R= 0,94940753 R2=0,90137466 Adjusted R2= 0,87447684
F(3,11)=33,511 p<0,00001 Std.Error of estimate: 2,7482
Таблица 4
Зависимость естественного прироста от употребления алкоголя, табака и наркомании
|
Beta |
Std.Err. |
B |
Std.Err. |
t(11) |
p-level |
||
|
Intercept |
14,91479 |
3,843194 |
3,88083 |
0,002560 |
|||
|
алкоголь |
-2,06289 |
0,323564 |
-2,08044 |
0,326315 |
-6,37555 |
0,000053 |
|
|
табак |
0,17795 |
0,128155 |
0,00474 |
0,003416 |
1,38852 |
0,192455 |
|
|
наркотики |
1,12194 |
0,305201 |
0,10017 |
0,027250 |
3,67606 |
0,003651 |
Из таблицы 3 видно, что значимые зависимости от алкоголя и наркотиков
Pалк=0,000053
Pнарк=0,003651
Уравнение естественного прироста от употребления алкоголя, табака и наркомании:
П=14,91479-2,08044*А+0,10017*Н
Где А - алкоголь, Н - наркотики
Таким образом, в данном уравнении регрессии, в котором зависимым показателем является естественный прирост, изменчивость значений составляет 0,90137466, что примерно составляет 90%, неизвестными остается 10%.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В ходе написания данной курсовой работы в теоретической части изучены следующие понятия: Русский крест и его основные показатели; в эмпирической части - анализ трендов, корреляционный и регрессионный анализ демографических и социально-экономических показателей России.
В результате выявления связей между показателями демографического и социально-экономического развития России и тенденций их изменения были получены выводы.
1. На основе анализа трендов были выявлены только краткосрочные тренды, т.к. невозможно проследить ритмы всех наблюдаемых процессов. Для выделения долгосрочных трендов (имеющих длинные ритмы) необходима выборка за несколько десятков - сотен лет.
2. Из корреляционного анализа видно, что смертность и естественный прирост имеет прямую зависимость от уровней потребления алкоголя, табака и наркотиков. При росте уровней потребления алкоголя, табака и наркотиков растет и уровень смертности, с уменьшением уровня потребления алкоголя, табака, наркотиков естественный прирост идет в отрицательную сторону. В силу социально-экономических особенностей сложившихся в России потребление алкоголя, табака и наркотиков растет год от года, естественный прирост понижается, построив графики смертности и естественного прироста получится их перекрещивание - «Русский крест».
3. Регрессионный анализ показал, что в уравнении зависимости смертности от употребления алкоголя, табака и наркомании имеет вид изменчивость значений 0,96410065, что примерно составляет 96%, неизвестным остается 4%. А в уравнении зависимости естественного прироста от употребления алкоголя, табака и наркомании изменчивость значений составляет 90137466, что примерно составляет 90%, неизвестными остается 10%.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Гурьев В.И. Основы социальной статистики: Методы. Система показателей. Анализ. - М.: Финансы и статистика, 1991. - 176с.
2. Кулаичев А.П. Методы и средства анализа данных в среде Windows STADIA.6. - М.: НПО Информатика и компьютеры, 1998.
3. Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов / Под ред. проф. М.Г. Назарова. - М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 771с.
4. Практикум по теории статистики: Учеб. пособие. / Под ред. проф. Р.А. Шмойловой. - М.: Финансы и статистика, 1999. - 416 с.: ил.
5. Сайт статистической базы данных по экономике - http://stat.hse.ru.
6. Сайт Федеральной службы государственной статистики - http://www.gks.ru.
7. Салин В.Н., Шпаковская Е.П. Социально-экономическая статистика: Учебник. - М.: Юристъ, 2001. - 461с.
8. Социальная статистика: Учебник / Под ред. чл.-кор. РАН И.И.Елисеевой. - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 480 с.: ил.
9. Социально-экономическая статистика / Н.П. Дащицкая, С.С. Подхваталина, И.Е. Теслюк и др.; Под ред. С.Р. Нестерович: Учеб. пособие. - Мн.: БГЭУ, 2000. - 231с.
10. Социально-экономическая статистика: Учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений. - М.: Гуманит. изд. центр ВЛАДОС, 2001. - 272 с.
11. Социология: Учебник для вузов. - М.: Академический Проект, 2001. - 3-е изд., перераб. и доп. - 508с.
12. Статистика: Курс лекций / Харченко Л.П., Долженкова В.Г., Ионин В.Г. и др.; Под ред. к.э.н. В.Г. Ионина. - Новосибирск: Изд-во НГАЭиУ, М.: ИНФРА-М, 1998. - 310с.
13. Тавокин Е.П. Социальная статистика: Учебное пособие. - М.: Изд-во РАГС, 2001. - 109 с.
14. Червяков В.А. Количественные методы в географии: Учеб. пособие. - Барнаул: Изд-во Алт. ун-та, 1998. - 259 с.
15. Шеенко П.С. Практикум по математической статистике для студентов нематематических факультетов: Учебное пособие. - Комсомольск-на-Амуре: Изд-во Комсом. н/А гос. пед. ун-та, 2001. - 116 с.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Временные ряды и их характеристики. Факторы, влияющие на значения временного ряда. Тренд и сезонные составляющие. Декомпозиция временных рядов. Метод экспоненциального сглаживания. Построение регрессионной модели. Числовые характеристики переменных.
контрольная работа [1,6 M], добавлен 18.06.2012Изучение потребления на базе выборки бюджетов домашних хозяйств. Динамика потребления населения и потребительских цен. Анализ уровня и структуры потребления населением товаров и услуг. Особенности влияния доходов населения на потребительские расходы.
курсовая работа [160,0 K], добавлен 08.03.2011Линейный регрессионный анализ выработки и потребления меди на мировом рынке. Теория множественной корреляции. Разработка методологии исследования материалов: массовые статистические наблюдения, методы группировок, средних величин, графических изображений.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 06.05.2014Основные методы обработки данных, представленные выборкой. Графические представления данных. Расчет с помощью ЭВМ основных характеристик выборки. Статистические гипотезы, используемые в экономике. Парная линейная, нелинейная и полиноминальная регрессия.
лабораторная работа [92,8 K], добавлен 01.03.2010Показатели наличия и структуры основных средств, виды их оценки. Показатели состояния и динамики основных производственных фондов. Показатели использования основных средств. Статистический анализ динамики использования основных средств. Индекс Струмилина.
курсовая работа [88,1 K], добавлен 25.02.2013Основные понятия, сущность, классификация, уровни и показатели статистических рядов динамики. Общая характеристика деятельности и организационная структура "Салона красоты Goddess", статистический анализ его баланса, доходов и расходов по рядам динамики.
курсовая работа [401,4 K], добавлен 27.05.2010Понятие страхования и его виды и особенности. Понятие перестрахования и его особенности. Определение тарифной нетто-ставки и учет страховых рисков. Статистический анализ и показатели эффективности страхования. Определение тарифной брутто-ставки.
курсовая работа [184,7 K], добавлен 08.03.2011Анализ демографического показателя по Челябинской области. Прогнозирование численности населения с помощью классической регрессионной модели. Изменение количества населения для полного, тестового диапазона наблюдений. Использование критерия Стьюдента.
курсовая работа [515,3 K], добавлен 22.04.2014Понятие, состав и структура основных фондов. Показатели износа и годности основных средств. Амортизационные отчисления: понятие, цели, задачи. Экономико-статистический анализ наличия и состояния основных фондов организаций Волгоградской области.
контрольная работа [29,8 K], добавлен 07.06.2015Многомерный статистический анализ. Математические методы построения оптимальных планов сбора, систематизации и обработки данных. Геометрическая структура многомерных наблюдений. Проверка значимости уравнения регрессии. Кластерный и факторный анализ.
курсовая работа [2,6 M], добавлен 10.03.2011
