Высокие статистические технологии

Форум сайта семьи Орловых

Текущее время: Вт мар 19, 2024 7:29 am

Часовой пояс: UTC + 3 часа




Начать новую тему Ответить на тему  [ Сообщений: 2 ] 
Автор Сообщение
 Заголовок сообщения: Прикладная статистика-2023 Лекции
СообщениеДобавлено: Пн янв 30, 2023 1:31 pm 
Не в сети

Зарегистрирован: Вт сен 28, 2004 11:58 am
Сообщений: 11254
ПРИКЛАДНАЯ СТАТИСТИКА

Весенний семестр 2022-2023 уч. года
Группы ИБМ 2-41Б, ИБМ 2-42, ИБМ 3-41, ИБМ 3-42, ИБМ6-41Б, ИБМ6-42Б

Лектор – проф., д.э.н., д.т.н., к.ф.-м.н. А.И. Орлов

Среда (числитель) 13:50 - 15:25, ауд. 216л

Лекция 1 (8 февраля 2023)

Тема: Первичный статистический анализ данных

1. Первая статистическая публикация – описание процедуры и результатов переписи военнообязанных в книге «Числа» Ветхого Завета. Методологическая несостоятельность Росстата по сравнению с Библией.
2. Основные этапы развития представлений о статистике. Шекспир, государствоведение, Наполеон. Определение Б.В. Гнеденко.
3. Прикладная статистика – наука о том, как обрабатывать данные. Данные – любой вид зарегистрированной информации. Статистическая совокупность, генеральная совокупность, выборочная совокупность (выборка), их единицы. Современный этап - "большие данные" (пример - РИНЦ).
4. Признак – функция, определенная для единиц совокупности, значение признака – значение этой функции. Примеры значений признаков – числа, градации из некоторого множества (упорядоченные градации – порядковые признаки, неупорядоченные – номинальные признаки, два возможных значения - альтернативные (дихотомические, бинарные) признаки).
5. Выборка – 1) часть генеральной совокупности, 2) реализации (т.е. значения для определенного элементарного исхода) независимых одинаково распределенных случайных величин. Объем выборки.
6. Таблицы выборочных распределений. Данные с повторами (сгруппированные данные)
7. Вариационный ряд.
8. Выборочное среднее арифметическое и математическое ожидание. Закон больших чисел. Расчет выборочного среднего арифметического по сгруппированным данным.
9. Основные понятия теории статистического оценивания: состоятельные и несмещенные оценки (на примере выборочного среднего арифметического как оценки математического ожидания).
10. Выборочная и теоретическая дисперсии. Несмещенная оценка теоретической дисперсии. Две формулы для расчета выборочной дисперсии.
11. Выборочное среднее квадратическое отклонение и его аналог - теоретическое среднее квадратическое (среднее квадратичное, стандартное) отклонение.
12. Выборочный и теоретический коэффициенты вариации.
13. Минимум, максимум и размах как выборочные характеристики.
14. Мода выборки и амплитуда моды.
15. Выборочная медиана. Теоретическая медиана и теоретические квантили
16. Выборочные и теоретические верхний квартиль, нижний квартиль и межквартильное расстояние.

Лекция 2 (22 февраля 2023)

Тема: Выборочные исследования

16а. Несмещенная оценка теоретической дисперсии.
17. Расчет средних характеристик (средней арифметической, медианы, моды) заработной платы для условного предприятия.
18. Выборочные моменты. Показатели асимметрии и эксцесса.
19. Необходимость выборочных исследований. Гипергеометрическая модель выборки. Биномиальная модели выборки, близость гипергеометрической и биномиальной моделей выборки в случае большого объема генеральной совокупности по сравнению с выборкой.
20. Анализ результатов выборочных исследований (в случае ответов типа «да» - «нет»). Интервальное оценивание вероятности (без вывода). Метод проверки гипотезы о равенстве вероятностей (без вывода).

Лекция 3 (22 марта 2023)

Тема: Метод наименьших квадратов

21. Метод наименьших квадратов для линейной прогностической функции. Подход к оцениванию параметров.
22. Восстановленные значения. Критерий правильности расчетов.
23. Практически все распределения реальных данных ненормальны. Непараметрическая вероятностно-статистическая модель. Оценка остаточной дисперсии. Точечный и интервальный прогноз. Центральная предельная теорема – основа построения интервального прогноза.
24. МНК для сгруппированных данных. МНК для модели, линейной по параметрам. Преобразования переменных. Случай нескольких независимых переменных (регрессоров).

Лекция 4 (5 апреля 2023)

Тема: Временные ряды и индекс инфляции

25. Временные ряды (ряды динамики). Тренд, периодические колебания, случайные отклонения. Моментные и интервальные ряды. Полные и неполные ряды. Ряды абсолютных показателей и ряды относительных показателей. Графики.
26. Основные показатели (характеристики) временных рядов (рядов динамики). Абсолютный прирост. Темп роста. Темп прироста. Цепные показатели и базисные показатели.
27. Сглаживание временных рядов (рядов динамики). Метод укрупненных интервалов. Скользящие средние. Сглаживание временных рядов (рядов динамики) методом наименьших квадратов (детерминированная постановка задачи минимизации).
28. Вероятностно-статистические модели временных рядов. Математическое ожидание, дисперсия, автокорреляционная функция. Стационарные временные ряды.

Тема: Индекс инфляции

29. Инфляция как рост цен. Разброс цен во времени и пространстве. Потребительские корзины. Определение индекса инфляции. Расчет индекса инфляции.
30. Теорема умножения для индексов инфляции и средний индекс (темп) инфляции. Годовой и среднемесячный индексы инфляции.
31. Теорема сложения для индексов инфляции и ее значение.
32. Применения индекса инфляции. Приведение к сопоставимым ценам. Использование при оценке динамики финансово-хозяйственного положения предприятия.
33. Реальные проценты на вклады в банки и за кредиты в случае инфляции.
34. Инфляция и прожиточный минимум. Метод Оршански оценки прожиточного минимума.
35. Курс доллара США в сопоставимых ценах.
36. Международные сопоставления на основе паритета покупательной способности.
37. Основные сведения об инфляционных процессах в различных странах мира. Виды инфляции: спроса, издержек, административная.

Лекция 5 (19 апреля 2023)

Тема: Экспертные оценки

38. Примеры процедур экспертного оценивания.
39. Основные стадии проведения экспертного исследования.
40. Различные варианты организации экспертного исследования, различающиеся по числу туров, порядку вовлечения экспертов, способу учета мнений, организации общения экспертов.

Лекция 6 (3 мая 2023)

Тема: Средние величины

41. Среднее арифметическое и его свойства. Сумма всех отклонений индивидуальных значений от выборочной средней арифметической. Изменение среднего арифметического при изменении всех значения варьирующего признака на одну и ту же величину.
42. Оптимизационные задачи, решениями которых являются выборочное среднее арифметическое и математическое ожидание.
43. Разложение средних квадратов ошибки (теоретического и выборочного).
44. Среднее геометрическое и его свойства. Неравенство между средним арифметическим и средним геометрическим. Изменение среднего геометрического при умножении усредняемых величин на константу. Переход к среднему арифметическому путем логарифмирования.
45. Среднее квадратическое и среднее гармоническое.
46. Степенное среднее и его частные случаи. Среднее геометрическое как предел степенных средних. Изменение степенного среднего при умножении усредняемых величин на константу.
47. Среднее по Коши и его частные случаи. Члены вариационного ряда как средние по Коши.
48. Оптимизационная задача, решением которой является выборочная медиана (при нечетном объеме выборки) и интервал между левой и правой медианами (при четном объеме выборки).
49. Средние по Колмогорову – определение и частные случаи. Степенные средние и среднее геометрическое как частные случаи средних по Колмогорову.
50. Взвешенные средние по Колмогорову (I типа – построенные по выборке, и II типа – построенные по вариационному ряду) и их частные случаи.
51. Эмпирическое распределение и его характеристики – математическое ожидание и дисперсия. Выборочная медиана как медиана эмпирического распределения (при четном объеме выборки n = 2k – интервал от k-го до (k+1)-го члена вариационного ряда).
52. Взвешенная медиана I типа (медиана случайной величины, вероятности совпадения которой с элементами выборки заданы) и взвешенная медиана II типа (медиана случайной величины, вероятности совпадения которой с членами вариационного ряда заданы).


Лекция 7 (17 мая 2023)

Тема: Теория измерений

53. Основные понятия теории измерений. Определения, примеры, группы допустимых преобразований для шкал наименований, порядка, интервалов, отношений, разностей, абсолютной. Требование устойчивости (инвариантности) статистических выводов относительно допустимых преобразований шкал.
54. Средние по Коши, результат сравнения которых устойчив в порядковой шкале.
55. Средние по Колмогорову, результат сравнения которых устойчив в шкалах интервалов и отношений.
56. Показатели разброса. Особая роль дисперсии.
57. Выборочный и теоретический линейные парные коэффициенты корреляции К. Пирсона и их свойства.
58. Выборочный коэффициент ранговой корреляции Спирмена.


Лекция 8 (31 мая 2023)

Тема: Статистическая наука и непосредственный анализ данных

59. Основные этапы развития статистической науки.
60. Структура статистической науки (математическая статистика – прикладная статистика – статистические методы в предметных областях).
61. Непосредственный анализ данных официальной экономической статистики. Динамика выпуска отдельных видов продукции (в натуральных единицах) и макроэкономических показателей в РФ.
62. Возрастание роли государства в экономике в ХХ в. в экономически развитых странах.
63. Демографические прогнозы в экономике.

Контрольная работа 8 (для ИБМ2-41Б, ИБМ 2-42Б, в заключительной части занятия по окончании лекции). Непосредственный анализ статистических данных.


КУРС ЗАВЕРШЕН

Экзамены - по расписанию экзаменов
Консультации к экзаменам проводятся только тогда, когда есть письменная просьба от студентов соответствующей группы провести консультацию.

Запас:

29. Эмпирическая функция распределения. График эмпирической функции распределения. Свойства эмпирической функции распределения. Теорема Гливенко.
30. Статистика Колмогорова и ее распределение. Критерий Колмогорова – критерий согласия с заданным фиксированным распределением.
31. Статистика омега-квадрат (Крамера - Мизеса - Смирнова) и ее распределение. Критерий согласия с заданным фиксированным распределением на основе статистики омега-квадрат (Крамера - Мизеса - Смирнова).
32. Ошибочное использование критериев Колмогорова и омега-квадрат для проверки нормальности.
33. Методы оценивания плотности распределения вероятностей. Гистограммы. Формула Стерджесса. Непараметрические ядерные оценки плотности.

Основная литература

1. Орлов А.И. Прикладная статистика. Учебник. – М.: Экзамен, 2006. - 671 с. http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html ... 9-prikstat , http://orlovs.pp.ru/stat.php#k1 .
1а. Орлов А.И. Прикладной статистический анализ : учебник. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 812 c. — ISBN 978-5-4497-1480-0. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/117038.html

2. Орлов А.И. Эконометрика. Учебник. - М.: Экзамен, 2002, 2003 (2-е изд.), 2004 (3-е изд.). - 576 с. http://orlovs.pp.ru/econ.php#ek1 , http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-13-econ
2а. Орлов А.И. Эконометрика : учебное пособие / Орлов А.И.. — М.:, Саратов : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. — 676 c. — ISBN 978-5-4497-0362-0. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/89481.html

3. Орлов А.И. Вероятность и прикладная статистика: основные факты: справочник. – М.: КНОРУС, 2010. – 192 с.
http://ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-01-verstat

4. Агаларов З.С., Орлов А.И. Эконометрика : учебник. — М.: Дашков и К, 2021. — 380 c. — ISBN 978-5-394-04075-7. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/107834.html

Дополнительная литература

5. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. - М.: Наука, 1983. – 474 с.

6. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование : учебник : в 3 ч. Ч.3. Статистические методы анализа данных. Гриф УМО. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. - 624 с.
http://ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html#books-03-hsstatan
6а. Орлов А.И. Искусственный интеллект: статистические методы анализа данных : учебник. — М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 843 c. — URL: https://www.iprbookshop.ru/117029.html

7. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. - М.: Наука, 1979. - 296 с.
7а. Устойчивые экономико-математические методы и модели : монография / А. И. Орлов. — Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 337 c. — ISBN 978-5-4497-1459-6. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/117049.html

8. Орлов А.И., Федосеев В.Н. Менеджмент в техносфере: Учеб. пособие. – М.: Издательский центр «Академия», 2003. – 384 с. http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html ... 05-mentech

9. Орлов А.И. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений. Учебное пособие. - М.: ИКЦ "МарТ"; Ростов н/Д: Издательский центр "МарТ", 2005. - 496 с. http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html ... 10-uprresh

10. Орлов А.И. Теория принятия решений. Учебник. – М.: Экзамен, 2006. – 576 с. http://www.ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html ... 1-teorresh
10а. Орлов А.И. Теория принятия решений : учебник. — М.: : Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 826 c. — ISBN 978-5-4497-1467-1. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/117047.html

13. Лойко В.И., Луценко Е.В., Орлов А.И. Высокие статистические технологии и системно-когнитивное моделирование в экологии : монография. – Краснодар : КубГАУ, 2019. – 258 с. РИНЦ: https://elibrary.ru/item.asp?id=37146902

Сайты в Интернете

1. Сайт «Высокие статистические технологии» http://orlovs.pp.ru
2. Форум сайта «Высокие статистические технологии» http://forum.orlovs.pp.ru/
3. Сайт Научно-исследовательской Лаборатории "Экономико-математические методы в контроллинге" http://www.ibm.bmstu.ru/nil/lab.html
4 Рассылка "Эконометрика" - электронная газета кафедры "Экономика и организация производства" научно-учебного комплекса "Инженерный бизнес и менеджмент" МГТУ им. Н.Э.Баумана.
https://subscribe.ru/catalog/science.hu ... onometrika
5. Сайт Федеральной службы государственной статистики http://www.gks.ru/wps/portal
6. Сайт РБК – РИА «РосБизнесКонсалтинг» http://www.rbc.ru/
7. Сайт Института проблем управления РАН http://www.ipu.ru/
8. Сайт Центрального экономико-математического института РАН http://www.cemi.rssi.ru/
9. Персональная страница А.И. Орлова на сайте МГТУ им. Н.Э. Баумана https://wwv.bmstu.ru/ps/~orlov/?ysclid= ... 4539092421
10. Википедия, статья "Орлов Александр Иванович (ученый)"


Вернуться наверх
 Профиль  
 
 Заголовок сообщения: Re: Прикладная статистика-2023 Лекции
СообщениеДобавлено: Вт май 30, 2023 10:13 am 
Не в сети

Зарегистрирован: Вт сен 28, 2004 11:58 am
Сообщений: 11254
ПРИКЛАДНАЯ СТАТИСТИКА. Весенний семестр 2022-2023 уч. года
Группы ИБМ 2-41Б, ИБМ 2-42, ИБМ 3-41, ИБМ 3-42, ИБМ6-41Б, ИБМ6-42Б
Лектор – проф., д.э.н., д.т.н., к.ф.-м.н. А.И. Орлов

ВОПРОСЫ К ЭКЗАМЕНУ

1. Первая статистическая публикация – описание процедуры и результатов переписи военнообязанных в книге «Числа» Ветхого Завета. Методологическая несостоятельность Росстата по сравнению с Библией.
2. Основные этапы развития представлений о статистике. Шекспир, государствоведение, Наполеон. Определение Б.В. Гнеденко.
3. Прикладная статистика – наука о том, как обрабатывать данные. Данные – любой вид зарегистрированной информации. Статистическая совокупность, генеральная совокупность, выборочная совокупность (выборка), их единицы. Современный этап - "большие данные" (пример - РИНЦ).
4. Признак – функция, определенная для единиц совокупности, значение признака – значение этой функции. Примеры значений признаков – числа, градации из некоторого множества (упорядоченные градации – порядковые признаки, неупорядоченные – номинальные признаки, два возможных значения - альтернативные (дихотомические, бинарные) признаки).
5. Выборка – 1) часть генеральной совокупности, 2) реализации (т.е. значения для определенного элементарного исхода) независимых одинаково распределенных случайных величин. Объем выборки.
6. Таблицы выборочных распределений. Данные с повторами (сгруппированные данные)
7. Вариационный ряд.
8. Выборочное среднее арифметическое и математическое ожидание. Закон больших чисел. Расчет выборочного среднего арифметического по сгруппированным данным.
9. Основные понятия теории статистического оценивания: состоятельные и несмещенные оценки (на примере выборочного среднего арифметического как оценки математического ожидания).
10. Выборочная и теоретическая дисперсии. Несмещенная оценка теоретической дисперсии. Две формулы для расчета выборочной дисперсии. Несмещенная оценка теоретической дисперсии.
11. Выборочное среднее квадратическое отклонение и его аналог - теоретическое среднее квадратическое (среднее квадратичное, стандартное) отклонение.
12. Выборочный и теоретический коэффициенты вариации.
13. Минимум, максимум и размах как выборочные характеристики.
14. Мода выборки и амплитуда моды.
15. Выборочная медиана. Теоретическая медиана и теоретические квантили
16. Выборочные и теоретические верхний квартиль, нижний квартиль и межквартильное расстояние.
17. Расчет средних характеристик (средней арифметической, медианы, моды) заработной платы для условного предприятия.
18. Выборочные моменты. Показатели асимметрии и эксцесса.
19. Необходимость выборочных исследований. Гипергеометрическая модель выборки. Биномиальная модели выборки, близость гипергеометрической и биномиальной моделей выборки в случае большого объема генеральной совокупности по сравнению с выборкой.
20. Анализ результатов выборочных исследований (в случае ответов типа «да» - «нет»). Интервальное оценивание вероятности (без вывода). Метод проверки гипотезы о равенстве вероятностей (без вывода).
21. Метод наименьших квадратов для линейной прогностической функции. Подход к оцениванию параметров.
22. Восстановленные значения. Критерий правильности расчетов.
23. Практически все распределения реальных данных ненормальны. Непараметрическая вероятностно-статистическая модель. Оценка остаточной дисперсии. Точечный и интервальный прогноз. Центральная предельная теорема – основа построения интервального прогноза.
24. .МНК для сгруппированных данных. МНК для модели, линейной по параметрам. Преобразования переменных. Случай нескольких независимых переменных (регрессоров).
25. Временные ряды (ряды динамики). Тренд, периодические колебания, случайные отклонения. Моментные и интервальные ряды. Полные и неполные ряды. Ряды абсолютных показателей и ряды относительных показателей. Графики.
26. Основные показатели (характеристики) временных рядов (рядов динамики). Абсолютный прирост. Темп роста. Темп прироста. Цепные показатели и базисные показатели.
27. Сглаживание временных рядов (рядов динамики). Метод укрупненных интервалов. Скользящие средние. Сглаживание временных рядов (рядов динамики) методом наименьших квадратов (детерминированная постановка задачи минимизации).
28. Вероятностно-статистические модели временных рядов. Математическое ожидание, дисперсия, автокорреляционная функция. Стационарные временные ряды.
29. Инфляция как рост цен. Разброс цен во времени и пространстве. Потребительские корзины. Определение индекса инфляции. Расчет индекса инфляции.
30. Теорема умножения для индексов инфляции и средний индекс (темп) инфляции. Годовой и среднемесячный индексы инфляции.
31. Теорема сложения для индексов инфляции и ее значение.
32. Применения индекса инфляции. Приведение к сопоставимым ценам. Использование при оценке динамики финансово-хозяйственного положения предприятия.
33. Реальные проценты на вклады в банки и за кредиты в случае инфляции.
34. Инфляция и прожиточный минимум. Метод Оршански оценки прожиточного минимума.
35. Курс доллара США в сопоставимых ценах.
36. Международные сопоставления на основе паритета покупательной способности.
37. Основные сведения об инфляционных процессах в различных странах мира. Виды инфляции: спроса, издержек, административная.
38. Примеры процедур экспертного оценивания.
39. Основные стадии проведения экспертного исследования.
40. Различные варианты организации экспертного исследования, различающиеся по числу туров, порядку вовлечения экспертов, способу учета мнений, организации общения экспертов.
41. Среднее арифметическое и его свойства. Сумма всех отклонений индивидуальных значений от выборочной средней арифметической. Изменение среднего арифметического при изменении всех значения варьирующего признака на одну и ту же величину.
42. Оптимизационные задачи, решениями которых являются выборочное среднее арифметическое и математическое ожидание.
43. Разложение средних квадратов ошибки (теоретического и выборочного).
44. Среднее геометрическое и его свойства. Неравенство между средним арифметическим и средним геометрическим. Изменение среднего геометрического при умножении усредняемых величин на константу. Переход к среднему арифметическому путем логарифмирования.
45. Среднее квадратическое и среднее гармоническое.
46. Степенное среднее и его частные случаи. Среднее геометрическое как предел степенных средних. Изменение степенного среднего при умножении усредняемых величин на константу.
47. Среднее по Коши и его частные случаи. Члены вариационного ряда как средние по Коши.
48. Оптимизационная задача, решением которой является выборочная медиана (при нечетном объеме выборки) и интервал между левой и правой медианами (при четном объеме выборки).
49. Средние по Колмогорову – определение и частные случаи. Степенные средние и среднее геометрическое как частные случаи средних по Колмогорову.
50. Взвешенные средние по Колмогорову (I типа – построенные по выборке, и II типа – построенные по вариационному ряду) и их частные случаи.
51. Эмпирическое распределение и его характеристики – математическое ожидание и дисперсия. Выборочная медиана как медиана эмпирического распределения (при четном объеме выборки n = 2k – интервал от k-го до (k+1)-го члена вариационного ряда).
52. Взвешенная медиана I типа (медиана случайной величины, вероятности совпадения которой с элементами выборки заданы) и взвешенная медиана II типа (медиана случайной величины, вероятности совпадения которой с членами вариационного ряда заданы).
53. Основные понятия теории измерений. Определения, примеры, группы допустимых преобразований для шкал наименований, порядка, интервалов, отношений, разностей, абсолютной. Требование устойчивости (инвариантности) статистических выводов относительно допустимых преобразований шкал.
54. Средние по Коши, результат сравнения которых устойчив в порядковой шкале.
55. Средние по Колмогорову, результат сравнения которых устойчив в шкалах интервалов и отношений.
56. Показатели разброса. Особая роль дисперсии.
57. Выборочный и теоретический линейные парные коэффициенты корреляции К. Пирсона и их свойства.
58. Выборочный коэффициент ранговой корреляции Спирмена.
59. Основные этапы развития статистической науки.
60. Структура статистической науки (математическая статистика – прикладная статистика – статистические методы в предметных областях).
61. Непосредственный анализ данных официальной экономической статистики. Динамика выпуска отдельных видов продукции (в натуральных единицах) и макроэкономических показателей в РФ.
62. Возрастание роли государства в экономике в ХХ в. в экономически развитых странах.
63. Демографические прогнозы в экономике.


Вернуться наверх
 Профиль  
 
Показать сообщения за:  Сортировать по:  
Начать новую тему Ответить на тему  [ Сообщений: 2 ] 

Часовой пояс: UTC + 3 часа


Кто сейчас на форуме

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и гости: 8


Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете добавлять вложения

Найти:
Перейти:  
cron
Powered by phpBB © 2000, 2002, 2005, 2007 phpBB Group
Русская поддержка phpBB