Modelowanie i Analiza Danych Przestrzennych

Podobne dokumenty
Modelowanie i Analiza Danych Przestrzennych

Modelowanie i Analiza Danych Przestrzennych

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

Modelowanie i Analiza Danych Przestrzennych

Szymon Skibicki, Katedra Budownictwa Ogólnego. 1. Zestawienie sił działających na połączenie. 2. Połączenie jest dwucięte:

Definicja 3.9. Zadanie interpolacji wymiernej polega na znalezieniu dla danej funkcji f funkcji wymiernej W mn postaci

PERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X

[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas

będzie próbką prostą z rozkładu normalnego ( 2

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

f f x f, f, f / / / METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH niech N = 2 (2 równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-rz.) lub jedno II-rzędu

LABORATORIUM FIZYKI PAŃSTWOWEJ WYŻSZEJ SZKOŁY ZAWODOWEJ W NYSIE

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

i = 0, 1, 2 i = 0, 1 33,115 1,698 0,087 0,005!0,002 34,813 1,785 0,092 0,003 36,598 1,877 0,095 38,475 1,972 40,447 i = 0, 1, 2, 3

Lista 6. Kamil Matuszewski 26 listopada 2015

1. Relacja preferencji

k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów.

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

ĆWICZENIE 5 TESTY STATYSTYCZNE

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

ZMIENNE LOSOWE WIELOWYMIAROWE

INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 2

Zmiana bazy i macierz przejścia

ZASADY WYZNACZANIA DEPOZYTÓW ZABEZPIECZAJĄCYCH PO WPROWADZENIU DO OBROTU OPCJI W RELACJI KLIENT-BIURO MAKLERSKIE

METODY KOMPUTEROWE 1

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Funkcja wiarogodności

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

Dokonajmy zestawienia wszystkich równań teorii sprężystości. 1. Różniczkowe równania równowagi (warunki Naviera)

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

Nieparametryczna ANOVA

n k n k ( ) k ) P r s r s m n m n r s r s x y x y M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH

Wyższe momenty zmiennej losowej

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

. Wtedy E V U jest równa

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Matematyczny opis ryzyka

Podprzestrzenie macierzowe

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt

Wyrażanie niepewności pomiaru

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji

Równania rekurencyjne

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Projekt 2 2. Wielomiany interpolujące

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

WIELOWYMIAROWE REGUŁY ASOCJACJI W MODELOWANIU TENDENCJI ROZWOJOWYCH MSP

Typ może być dowolny. //realizacja funkcji zamiana //przestawiajacej dwa elementy //dowolnego typu void zamiana(int &A, int &B) { int t=a; A=B; B=t; }

( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego).

INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

Indukcja matematyczna

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację.

4. ZASTOSOWANIE METODY ELEMENTÓW SKOŃCZONYCH (MES) W AKUSTYCE

DWUWYMIAROWA FUNKCJA REGRESJI OPISANA ZA POMOCĄ BAZOWYCH FUNKCJI SKLEJANYCH

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

UOGÓLNIONA ANALIZA WRAŻLIWOŚCI ZYSKU W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW. 1. Wprowadzenie

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA

KINEMATYKA MANIPULATORÓW

wyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i=

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej

ELEMENTY TEORII MOŻLIWOŚCI

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

Problem. Jak praktycznie badać jednostajną ciągłość funkcji?

Niepewności pomiarów. DR Andrzej Bąk

exp jest proporcjonalne do czynnika Boltzmanna exp(-e kbt (szerokość przerwy energetycznej między pasmami) g /k B

Plan: Wykład 3. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wstęp do probabilistyki i statystyki. Pojęcie zmiennej losowej

SPRZEDAŻ PONIŻEJ KOSZTU WŁASNEGO W PRZEDSIĘBIORSTWIE WIELOASORTYMENTOWYM

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki

Pojęcie statystyki. Definicja. Wektorową funkcję mierzalną T: X T(X)=(T 1 (X),...,T k (X)) R k wymiarową statystyką. próby X nazywamy k

Kier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium Ćw. 12

Wnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. dr Michał Silarski

Immunizacja portfela

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

INSTYTUT ŁĄCZNOŚCI PAŃSTWOWY INSTYTUT BADAWCZY. Zakład Teletransmisji i Technik Optycznych (Z-14)

Wykłady z Analizy rzeczywistej i zespolonej w Matematyce stosowanej. Literatura. W. Rudin: Podstawy analizy matematycznej, PWN, Warszawa, 1982.

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE

Analiza spektralna stóp zwrotu z inwestycji w akcje

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych

Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

Transkrypt:

odelowae Aalza Dayh Przestrzeyh Wyład 7 Adrze Leśa atedra Geoormaty Iormaty Stosowae Aadema Górzo-Hutza w raowe red występuąy w dayh : may głębooś da edaleo brzegu morza may temperatury w góre zęś sorupy em rygg uversaly pozwala a przeprowadzee terpola w obeoś tredu w dayh awet gdy e zamy dołade posta tredu. Poeważ model est w tym wypadu dość somploway rośe róweż epewość.

rygg uwersaly est stosoway w wypadu stea drytu. Przymuemy że dae maą postać: µ ( ( ( µ ( + ε ( gdze to sładowa opsuąa dryt (determstyzy tred dayh zaś ε to sładowa stohastyza (proes rezydualy. Poprzede dwa typy ryggu zwyzay prosty załadały że µ est ezależe od położea. usmy odseparować te dwa sład od sebe elem oblzea wartoś terpolowayh. aładamy że ( µ ( β ( gdze są zaym uam zależym od współrzędyh zaś współzyam wagowym. Wówzas: ( β ( + ε ( Często tred est po prostu lowy: ( β + β + β + ε ( β W tym wypadu wartość pola w pue estymuemy ao: ˆ ( λ ( Wartość ozewaa wyos: E N N ( ˆ ( λ E( ( λ β ( λ Estymator est eobążoy eśl est spełoy warue: N ( ( dla λ Będzemy poszuwać współzyów λ oraz β poprzez mmalzaę wara przy założeu dodatowyh waruów ( podobe a poprzedo metoda możów Lagrage a. Uład rówań ormalyh ae otrzymuemy podobe a w wypadu ryggu zwyzaego prowadz do astępuąego uładu rówań: ( λ ( + m + m ( N N λ λ ( ( N N gdze: m są możam Lagrage a ( to semwaraa proesu rezydualego pomędzy a ( to semwaraa proesu rezydualego pomędzy a

( ( ( ( ( ( ( ( N m m m λ λ λ λ λ Γ ( ( ( ( ( ( ( ( ( Γ ( ( ( ( ( ( ( ( ( F Γ Γ F F ( ( ( ( ( ( ( ( ( F Jest to podstawowy uład rówań ryggu uwersalego. Powyższy uład rówań może być zapsay w orme maerzowe. aowe: Rozwązae podstawowego uładu rówań moża w orme maerzowe zapsać ao: λ Γ W rezultae (po rozwązau uładu rówań otrzymuemy wartoś współzyów λ tóre wstawoe do wzoru: ( ( ˆ λ pozwalaą a oblzee wartoś estymowaego pola w pue. Waraę (a tym samym błąd wyzazea wartoś estymowaego pola w pue moża oblzyć ao: ( ( + + N U m m λ λ σ

Warto zazazyć że podobe a ryggu zwyzay prosty ta róweż ryggu uwersaly może a awet (ze względu a złożoość oblzeową powe wyorzystywać meszy zestaw dayh ż peły zestaw o lzeboś N. Główą przyzyą est eraowae wpływu dalszyh putów przez puty leżąe blże putu oraz establość umeryza zwęszaąa sę wraz ze wzrostem loś putów używayh do oblzeń. Dwa -trzeh putów w otae (regoe π/4 est w peł wystarzaąe dla sytua gdy dae e są (! azotropowe. Wprowadzaą model estaoarego tredu mamy możlwość zastosowaa metod geostatysty do bardze zróżowayh dayh pomarowyh ż tylo dae staoare. Nestety w zapropoowae metodze e ma możlwoś oblzea współzyów β występuąyh we wzorze µ ( β ( Ne mamy róweż możlwoś estymowaa w sposób bezpośred semwarogramu ( gdyż wymagałoby to wydzelea tredu by meć dostęp do proesu rezydualego ε(. Jest to oeze by w sposób bezpośred oblzyć semwarogram. Bez rozwązae tego zagadea ała proedura ryggu uwersalego est bezużyteza. oża zapropoować astępuąy sposób postępowaa:

. Oblzamy współzy β (perwsza teraa stosuą metodę ameszyh wadratów dla założoego typu u wg wzoru: ˆ β. Oblzamy proes rezydualy : ( F F F ( ( ( ( ε β F ˆ ( F F F F 3. Na podstawe tego proesu oblzamy perwszą estymatę semwarogramu empryzego emp do tórego doberamy alepe pasuąy semwarogram teoretyzy teor. 4. Po raz oley oblzamy estymatę współzyów β (druga teraa tym razem orzystaą z orma o semwara proesu (lub zwązaą z tym proesem maerzą owara Σ: ˆ β ( F Σ F Σ σ I Γ 5. a estymata może zostać użyta do poowego wydzelea proesu rezydualego oraz olee estyma semwarogramu (pt.3 Proedurę tera ońzymy w momee osągęa zbeżoś proedury tz gdy astąp zauważaly bra zma pomędzy oleym teraam. F Σ N usy te proedury: Warogram wyestymoway w oparu o ta oblzoy proes rezydualy est z reguły obążoy Wyestymoway proes rezydualy εˆ wyazue węe ueme orela ż rzezywsty proes ε. Wyestymowaa waraa ryggu est zdeydowae zażoa alety proedury: Obązee proedury warogramu est bardzo małe dla zerowyh małyh odległoś (lags. Pozwala to zaedbywać lub obżać wag dla dużyh odległoś Poeważ wag ryggu szybo maleą wraz z odległośą możemy używać małe loś putów w proedurze do estyma wartoś w poblżu putu doelowego zyl e popełamy dużego błędu.

Przyład - (poazuąy a trohę uprość somplowaą proedurę ryggu uwersalego Będzemy aalzować zmay wysooś zweradła wody a podstawe pomarów pozomu wody w pezometrah. Po aalze dayh zauważoo wyraźy tred rosąy ze wshodu a zahód obszaru. Postaowoo przeaalzować semwarogramy eruowe w ztereh eruah (o 45. Ja wdać obo trzy z h wyraźe wsazuą a stee tredu. ylo ede ostat - est typowy dla proesu staoarego. Dopasowuemy do ego Gaussows semwarogram teoretyzy: ( 3( h a ( h C e aładamy że tred est lowy zyl pozom wody ma w rzezywstoś postać: ( β + β + β + ε (

Estymuemy ao przyład wartość pozomu wody w pue (693 a podstawe wartoś w sześu pezometrah. Odległoś: put pomarowy put pomarowy put terpoloway - put pomarowy W przeweństwe do proedury opsae poprzedo (teraye wyorzystywao tylo ede semwarogram przymuą że est to prawdłowa ego postać. Oblzea dały wy przedstawoe powyże. Obo wy a mape u góry wartoś wyestymowae poże wartoś wara.

Proedurę przeprowadzoo dla ałego obszaru dla regulare sat putów. Poże wy po terpola. Ie rodzae ryggu rygg bloowy pozwala a estymaę wartoś e w edym pue ale w pewym prostoąe (blou rygg logarytmzo-ormaly stosoway dla sle sośyh (dodato hstogramów dayh ryggu dyatorowym pomary sprowadzoe są do wartoś zyl spełaąe e spełaąe waruu rygg stratyoway polega a podzale aalzowaego obszaru a mesze o zasadzo odmeym rozładze parametru przeprowadzae a h osobyh estyma empryzy rygg Bayesa (wprowadzoy przez rmę ESRI w paee ArGIS dzel dae a podzbory tóre zęśowo mogą sę porywać oblza semwarogramy. Następe a h podstawe symulue owe dae tóre spełaą wymog ryggu (rozład ormaly bra tredów rozład staoary proes est welorote powtarzay uzysay zostae optymaly semwarogram do modelowaa rozładu wartoś.

Proesy welowymarowe ałóżmy że w tyh samyh putah przestrzeyh. pomerzoo la (p różyh pól. Np. oetrae różyh metal w osadah ezoryh. ( ( ( ( Jeśl ażde z pól ma wartoś to możemy zestawć e w posta maerzy ( ( p ( ( ( ( p ( ( ( p olumy to wy pomarów edego pola w różyh putah wersze to pomary różyh pól w tym samym pue. Np. dla pomarów oetra ztereh metal mamy: ożemy polzyć maerz owara e uwzględaą przestrzeego rozmeszzea pomarów. Wdać że orelae są stosuowo wysoe. ( ( ( ( ( Cd Cu Pb p Jeśl uwzględmy współrzęde putów w tóryh prowadzoe były pomary może oazać sę że sorelowae są e tylo wartoś stężeń metal ale róweż wartoś te mogą być sorelowae przestrzee.

ałóżmy że ue ( p są uam losowym wewętrze staoarym zyl : ( ( + h ( E( ( + h ( ( h E p Aby zbadać zależość przestrzea mędzy zmeym zregoalzowaym ( ( oblzamy ta zway ross-warogram (semwarogram wzaemy : [ ( ] p ( h E ( ( + h ( ( + h ( ( ( Jest to ua symetryza: h h ożemy róweż zdeować ta zwaą uę odyspers: ( h ν ( h ( h ( h Jest to współzy orela pomędzy przestrzeym różam zmeyh ( (. Jeśl ue ( ( są uam staoarym drugego rzędu to stee ua owara (przestrzea. C µ ( h E[ ( ( ( ( + h µ ] E[ ( ] µ p Wraz z ą deuemy uę ross-owara: C µ [ ( µ ] ( h E ( ( ( + h E[ ( ] ross-orelaę przestrzeą: µ p ( h C ( h ( C ( C de zahodz zwąze: C h C h zyl Wose: Fua owara est asymetryza. ( ( C ( h C ( h C ( h C ( h Dla proesów wewętrze staoaryh drugego rzędu zwąze obu u est astępuąy: ( h C ( ( C ( h + C ( h

Ja merzyć relae przestrzee różyh zmeyh losowyh gdy e są oe merzoe w tyh samyh putah? orzystamy w tym wypadu z pseudo-ross-warogramu. ( ( h E ( ( h C µ gdyż w przewym raze ( h C + Dea ta ma ses tylo wówzas gdy µ e est waraą róż. Ią propozyą te same de est: ( P ( h var ( ( + h C P C P Jeśl µ to ( h ( h. W przewym raze ( h ( h + ( µ µ. µ Jah wzorów używamy do modelowań? aładaą ze mamy wystarzaąą lzbę putów by przeprowadzć estymaę moża użyć wzoru: ˆ ( h ( m( h m h ( z ( + h z ( ( z ( + h z ( Estymator azywa sę empryzym ross-warogramem. Jao model teoretyzy używamy u warogramów teoretyzyh używayh w edowymarowe aalze geostatystyze. Należy eda wyberać tae wśród model by w wyu estyma e dawały wartoś meszyh bądź rówyh zeru. Przyład. Dae dla Pb. Warogramy yu ołowu oraz h ross-warogram

Corgg (orggu zyl ryggu w oparu o pomerzoe wartoś welu proesów losowyh. ałóżmy że mamy do dyspozy proes welowymarowy p Celem o-ryggu est wyoae terpola w pue wybraego pola t. wyzazee wartoś ( bazuą a wartośah proesu welowymarowego: gdze wartoś wetorów pomarowym. z( z ( z( z( z( z ( ( z ( z ( z ( Postać estymatora w pue est astępuąa: ˆ p ( ( ( ( są wartośam poszzególyh pól w pue l ( λ z ( l Poeważ w wewętrze sume des l zmea sę do l stąd e wszyste pola mogą być merzoe w ażdym pue t. etóre mogą być próbowae gęśe e rzadze. Wag λ by estymator był eobążoy muszą spełać astępuąy warue: l l dla λl l dla l l Γ Będzemy poszuwać współzyów λ l poprzez mmalzaę wara przy założeu dodatowyh waruów ( podobe a poprzedo metoda możów Lagrage a. Ozywśe estymaa może być wyoywaa dla putu lub blou B. Np. dla ryggu bloowego otrzymuemy astępuąy uład rówań (postać maerzowa: Γ Γ Γ Γ Γλ gdze: ( ( ( ( ( ( Γ aerz ross-semwara pomędzy zmeym λ ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( λ λ λ λ λ λ m m

Jeśl stee maerz odwrota do maerzy Γ to ormale rozwązae uładu rówań ma postać: λ Γ Waraa estymaty wyos w tym wypadu: σ U λ Bardzo podobe wy otrzymuemy dla oryggu bloowego. Jedyą różą est w tym wypadu operowae e a ross-semwaraah lez a średh ross-semwaraah ˆ ( B. orzyś ze stosowaa orggu:. Jeśl zmea terpolowaa est rzado próbowaa to gdy e wartoś są sorelowae z ą zmeą wyorzystae orggu może spowodować zazy spade błędu terpola.. Jeśl wszyste zmee są próbowae we wszysth putah. W tym wypadu orgg pozwala a wyorzystae ohere wartoś różyh pól losowyh. ówmy że rggu est oherety eśl wartość wyestymowaa dla sumy zmeyh est rówa sume wartoś wyestymowayh dla ażde ze zmeyh z osoba (ezależe. Corgg gwaratue ohereę. Przyład pomaru gruboś warstwy gleby leżąe a warstwe pasów. Fue semwara rossemwara (esperymetal e teoretyze dla ztereh metal z perwszego przyładu.

rgg wsaźowy (dyatorowy Dla pola ( dooao pomarów w putah otrzymuą wartoś z(. meą wsaźową (dyatorową deuemy ao dla z( z ω dla yh Obszar zostae podzeloy a dwa podobszary ede z wartośam poże pozomu z drug z wartośam powyże pozomu z. Przyład poddzał obszaru zaezyszzoego oreśloym metalem a dwe zęś słabo sle zaezyszzoą. a a z( są realzaą proesu losowego ( ta ua dyatorowa est realzaą pewego proesu Ω(. Pole to moża sharateryzować rozładem prawdopodobeństwa: P ( ( z P( ( z E Ω ( Warogram zmee dyatorowe ma postać aalogzą do zmeyh losowyh ągłyh: ( h ( Ω ( h ( Ω E + Ω Estymator ma postać: ˆ ω ( h m h ( m h ( ( ( ( ω + h ω Semwarogram empryzy dla ao przyład. Podobe moża zdeować estymator ross-semwarogramu oraz ue owara ross-owara: Ω ( h E Ω ( h ( h + Ω s Ω + Ω s C h ov Ω + h Ω C ( ( ( ( s ( ( Ω + h Ω ( ( ( ( h ov ( ( Ω Ω s s

aą wylzoy dyatorowy warogram empryzy moża dopasować do ego warogram teoretyzy użyć go do ryggu dyatorowego. Estymator ma postać: Ωˆ ( λω ( gdze wag λ są a zwyle doberae poprzez mmalzaę wara. Wyestymowaa wartość Ωˆ ( zwyle leży w przedzale [] może być terpretowaa ao prawdopodobeństwo zdarzea że ( leży poże pozomu. Przyład. watyle oetra dla złoża yu Będzemy lzyć rgg dyatorowy dla poszzególyh pozomów wyzazoyh przez wartoś watyl. Semwarogramy rosssemwarogramy dla wartoś ograzoyh przez poszzególe watyle wraz z dopasowaym modelam teoretyzym

Wy ryggu dyatorowego dla tórego pozomy to poszzególe watyle oetra rudy w złożah yu.