Статистика является ключевым элементом развития социальной и экономической теории. Непрерывно взаимодействуя с общественными науками, статистика позволяет выявлять закономерности развития исследуемых явлений и процессов.

В настоящее время понятие статистики употребляется в нескольких значениях. В рамках научных исследований статистика определяется как учебный предмет, отрасль научной деятельности по количественному изучению социальных и экономических явлений и процессов с учетом их качественного содержания и непрерывного взаимодействия [1, с. 36].

С точки зрения практического результата статистика определяется как совокупность цифровых сведений о состоянии объекта исследования (явления или процесса), которые составляются для формирования общей картины состояния исследуемого объекта: причин существующего положения и перспектив для его развития. Объектом исследования может быть социально-экономический показатель (например, статистический анализ занятости населения РФ), группа лиц определенной категории (например, уровень распространенности курения среди студентов вуза), общественное явление (например, динамика посещения политических выборов в странах Европы).

Рассматривая статистику как процесс анализа, приведем следующее определение. Статистика – это некоторый параметр ряда случайных величин, получаемый по определенному алгоритму из результатов наблюдений. Например, статистические критерии, применяющиеся при проверке различных гипотез относительно природы или значений отдельных показателей исследуемых данных, особенностей их распределения [2. с. 35].

В данном исследовании под статистикой будет пониматься отрасль научной деятельности, которая предполагает количественную оценку объекта исследования (явления или процесса), формируемую за счет определенного научно обоснованного метода анализа и расчета перечня величин, наиболее полно характеризующих содержание и состояние выбранного объекта исследования.

Теоретические основы статистического анализа близко связаны с математикой, в частности, с теорией вероятности и анализом вариационных рядов, т.к. сравнение и анализ количественных характеристик предполагает использование общих математических приемов и теорем. Также статистическое исследование может основываться на единой разработанной математической модели явления [1, с. 41].

Формирование статистического анализа требует подробного исследования объекта анализа. В данном исследовании приведем краткую характеристику понятия «жизненный уровень населения». Согласно определению Г.В. Белеховой жизненный уровень населения – это уровень финансовых и материальных возможностей населения, который позволяет удовлетворить потребности индивидуумов в экономических и духовных благах при ценовых ограничениях, формируемых на рынке укажите [3, с. 79]. Понятие «жизненный уровень населения» является достаточно широким. В зависимости от трактовки, к жизненному уровню относят условия труда и занятости, быта и досуга доступные для индивида, его здоровье, образование, природная среда для жизнедеятельности. Так, по мнению С.Н. Морозовой жизненной уровень: «определяется, с одной стороны, составом и величиной потребностей в различных жизненных благах (продукты питания, одежда, жилище, транспорт, различные коммунальные и бытовые услуги, образование, медицинское обслуживание, культурно-просветительные мероприятия и т.д.), с другой – возможностью их удовлетворения, исходя из предложений на рынке товаров и услуг и реальных доходов людей, их заработной платы» [2, с. 102]. В.В. Степанов определяет в понятие жизненный уровень следующими элементами: жизненный уровень включает уровень и структуру потребления, условия труда, структуру и степень удовлетворения социально-культурных потребностей, степень развития сферы услуг, величину и структуру внерабочего и свободного времени, уровень экологической безопасности и т. д.» [3].

Уровень доступности тех или иных благ для индивидуума (населения) подразделяет жизненный уровень на 4 группы: достаток (доступны все необходимые блага для всестороннего развития), нормальный уровень (рациональное распределение благ позволят удовлетворить все основные потребности для восстановления физических и интеллектуальных сил), бедность (доступные блага позволяют удовлетворять только первичные потребности для сохранения работоспособности), нищета (доступные блага позволяют поддерживать жизнеспособность). Основными составляющими жизненного уровня являются доходы и расходы населения, их соотношение между собой и с внешней рыночной средой.

Проведение количественной оценки жизненного уровня предполагает использование определенной совокупности понятий, характеризующих специфику статистических исследований. Приведем их краткое определение.

Статистическая совокупность относится к основным категориям статистики и является объектом статистического исследования, под которым понимается планомерный научно обоснованный сбор сведений о социально-экономических явлениях общественной жизни и анализ полученных данных. Статистическая совокупность представляет собой множество различных объектов, которые можно объединить по какому-либо качественному признаку. С точки зрения методических основ статистического анализа статистическая совокупность обладает такими характеристиками как однородность, массовость, определенная целостность, наличие вариации [6]. Например, статистической совокупностью будет являться предприятия и фирмы одной отрасли. Статистическая совокупность предполагает наличие взаимозависимых отдельных единиц (единица совокупности). Единицей совокупности может быть предмет, человек, факт, процесс.  Основным требованием к статистической совокупности является ее неразложимость. Неразложимость проявляется в том, что исчезновение или ликвидация одного или ряда явлений не разрушает качественной основы статистической совокупности в целом. Выбор статистической совокупности и ее единиц зависит от конкретных условий и характера изучаемого социально-экономического явления, процесса [7].

В рамках данного исследования статистической совокупностью будет выступать население Российской Федерации. Единицей совокупности является человек. Население является неразложимой статистической совокупностью, т.к. население России не потеряет своей качественной основы, например, в случае миграции и иного механического и естественного движения жителей.

Любая совокупность имеет достаточно сложный характер и предполагает наличие множества явлений, признаков и показателей. Охватить в рамках одного исследования все многообразие проявления статистической совокупности практически невозможно. В этой ситуации обуславливается необходимость выбора той части совокупности, по которой исследуются признаки. Система статистических показателей – это множество статистических показателей, которые наиболее полно отражают исследуемые взаимосвязи, которые объективно существуют между явлениями. Для того чтобы качественно исследовать совокупность, изучают наиболее значительные или взаимосвязанные показатели. Количество показателей, характеризующих единицу совокупности, не должно быть излишним. Это усложняет сбор данных и обработку результатов [8, с. 26]. Признаки единиц статистической совокупности нужно комбинировать так, чтобы они дополняли друг друга и обладали взаимозависимостью. Статистический анализ жизненного уровня населения предполагает оценку показателей доходов и расходов населения, стоимости жизни, потребления населения, уровня обеспечения и охвата населения объектами инфраструктуры и техническими средствами отраслевой социальной сферы, а также демографических параметров.

Каждый из показателей требует достоверных и достаточных сведений. Источниками сведений могут выступать отчеты организаций и предприятий, оказывающие услуги населению исследуемой территории (территориальные центры занятости), данные официальной статистики о труде и уровне жизни, формируемые органами власти (Федеральная налоговая службы, Центральный банк РФ, Пенсионный фонд РФ, Федеральная служба государственной статистики и т.д.), материалы выборочных исследований о социально-демографической обстановке на территории исследования, материалы социологических опросов. Помимо анализа отдельных показателей, проводится комплексная характеристика уровня жизни населения в рамках индекса человеческого развития (ИЧР), который определяется как с учетом трех факторов: ВВП на душу населения, ожидаемой продолжительности жизни при рождении, достигнутого уровня образования [9, с. 51].

Важнейшей категорией статистики является статистическая закономерность. Закономерность определяется как повторяемые, последовательные изменения в явлениях и процессах общественной жизни, состоящие из множества элементов (единиц совокупности). Закономерность определяется по отношению к статистической совокупности, а не к отдельным ее единицам. Закономерность жизненного уровня населения Российской Федерации является конечной целью данного исследования.

Таким образом, статистика позволяет количественно оценить жизненный уровень населения. Статистической совокупностью является население Российской Федерации, единицей совокупности выступает человек. Основными показателями, которые в наиболее полной мере характеризуют объект исследования, являются: доходы и расходы населения, стоимость жизни, потребление населения, достаточность объектов инфраструктуры и технических средств отраслевой социальной сферы. Оценка жизненного уровня населения предполагает использование определенных научно обоснованных методов анализа, что обуславливает необходимость их отдельного исследования.

Проведение статистического анализа жизненного уровня населения предполагает применение определенных инструментов. Статистический инструментарий можно объединить в следующие группы:

1) проверка статистической значимости;

2) корреляция и регрессия;

3) планирование эксперимента [4, с. 48]

Приведем их краткую характеристику. Инструменты проверки статистической значимости позволяют определить уровень влияние различий между группами данных на конечные результаты. Пример: критерий Стьюдента (t-критерий), дисперсионный анализ.

Критерий Стьюдента позволяет выявить различие между двумя выборками посредством сравнения средних значений выборок. Для практического применения критерия необходимо обеспечение следующих условий: данные для статистического анализа распределялись по закону нормального распределения и были количественно выражены, выборки для сравнения независимы между собой. Принцип t-критерия Стьюдента можно выразить следующей формулой (1.1).

t = (1.1)

где x_ср1,2 – среднее значение выборок статистического анализа,

m₁²,m₂² – суммы ошибок репрезентативности.

В числителе формулы располагается разница средних значений выборок статистического анализа, в знаменателе располагается корень квадратный суммы ошибок репрезентативности по выборкам. Для определения конечного результата критерия Стьюдента необходимо применить табличные значения t для определенных степеней свободы [4, с.50].

Дисперсионный анализ предполагает анализ влияния одной или нескольких качественных переменных на одну зависимую количественную переменную. Дисперсионный анализ позволяет оценить влияние как одной независимой переменной (однофакторный дисперсионный анализ), так и двух или более переменных (многофакторный дисперсионный анализ) [7].

Если обозначить исследуемую количественную переменную за y, а переменные, на нее влияющие за x1,2,3…r. То каждый из факторов выраженный за определённый период времени формирует динамический ряд с протяженностью n лет. Уровни динамического ряда рассматриваются как элементы совокупности. Для того чтобы определить факторы, которые оказывают наиболее существенное воздействия на количественную переменную y, применяют следующую формулу однофакторного дисперсионного анализа (1.2).

F = (1.2)

где n_i– число элементов, попавших в группу i;

m – число групппо фактору X_l;

Y_ij – значение показателя Y, соответствующего j-му элементу в i-й группе;

y_ср – среднее значение y.

Полученные результаты сравниваются с табличными значениями f-распределения. Если F_расч ≤ F_табл, то влияние советующего фактора признается несущественным. И наоборот, если F_расч ≥ F_табл, влияние фактора существенно.

Инструменты корреляции и регрессии позволяют определить уровень взаимосвязи между параметрами процесса исследования. Пример: корреляционный анализ, регресионный анализ.

Корреляционный анализ предполагает, что между исследуемыми показателями может существовать не только функциональная связь, которая предполагает, что одна величина является зависимой от другой, но и стохастическая связь, которая предполагает, что изменение одной величины влияет на изменение другой величины в определенной степени. Наличие стохастической связи обуславливается наличием общих случайных факторов, влияющих на оба показателя. Для определения уровня взаимодействия между переменными применяется коэффициент корреляции. Коэффициент корреляции (r) может изменяться в пределах от минус 1 до 1 [8, с. 142]. Для расчета коэффициента корреляции необходимо определить:

1) среднее значение исследуемых вариаций (x,y) по формуле (1.3)

x_ср ; y_ср (1.3)

2) рассчитать степень разброса значений от среднего значения вариаций (выборочные дисперсии) по формуле (1.4)

var (x) = ; var (y) = (1.4)

3) определить стандартное отклонение (x,y) (1.5)

S(x)= ; S(y)= (1.5)

4) определить степень выраженности линейной связи между исследуемыми переменными (x,y) и их вариациями (1.6)

r(xy) = (1.6)

Коэффициент корреляции с отрицательным значением свидетельствует о том, что с увеличением значений одной переменной значения другой убывают. Коэффициент корреляции равный нулю свидетельствует о том, что переменные независимы. Если коэффициент корреляции имеет положительное значение, то увеличение одной переменной приводит к увеличению другой. Чем ближе значение r к 1, тем зависимость сильнее. В случае, когда коэффициент равен 1 или минус 1 наблюдается линейная зависимость между переменными [8, с.144].

Регрессионный анализ позволяет моделировать взаимосвязь между одной случайной величиной и несколькими другими случайными величинами. Первая величина является зависимой (результативный признак, или отклик) остальные – независимыми (факторы, регрессоры или предикторы). Если число предикторов равно 1, регрессию называют простой, или однофакторной, если число предикторов больше 1 – множественной или многофакторной. Регрессионная модель может быть выражена следующей формулой (1.7).

y = f(x₁, x₂, …, x_n) (1.7)

где y – зависимая переменная (отклик);

x_i (i = 1,…, n) – предикторы (факторы);

n – число предикторов.

Применение регрессионного анализа позволяет сократить число анализируемых переменных посредством замены части факторов одной переменной – откликом. Помимо этого, исследование влияние отдельных регрессоров на результативный признак позволяет сформировать более полное понимание природы изучаемого явления. Расчет результативного признака при заданных факторах позволяет создать базу для вычислительного эксперимента [6].

Инструменты планирование эксперимента включают в набор методов, которые предполагают постановку опытов и экспериментов для получения максимально достоверных результатов анализа [10, с. 12]. Планирование эксперимента применяется посредством анализа статистической значимости воздействия определенного фактора (независимых переменных) на результативный признак (зависимую переменную).

Помимо причисленных групп инструментов, в статистическом анализе применяются методы оценки погрешностей измерений, анализа вида и параметров распределений, изучения случайных процессов, оценки надежности продукции и процессов, оптимизации процессов [6]. Также к инструментарию статистического анализа можно отнести программу Ехсе1, которая позволяет проводить сложные расчеты по заданным формулам с минимальными временными затратами.

Таким образом, инструментарий статистического анализа позволяет определить уровень влияние различий между группами данных на конечные результаты, уровень взаимосвязи между параметрами процесса исследования, а также предполагают постановку опытов и экспериментов для получения максимально достоверных результатов анализа. При статистическом анализе также применяются методы направленные на измерение ошибки, изучения и учет случайных процессов, оценку надежности процессов и их оптимизацию.

Список использованных источников

1. Назарова М.Г. Статистика: учебник / М. Г. Назарова. – М.: КНОРУС, 2016. – 408 с.

2. Морозова С.Н. Типологизация субъектов приволжского федерального округа по индикаторам уровня жизни / С.Н. Морозова // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2019. – №1. – С. 102-108.

3. Степанов В.В. Современные проблемы определения уровня жизни [Электронный ресурс] / В.В. Степанов // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. – 2015. – №8. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-problemy-opredeleniya-urovnya-zhizni (Дата обращения: 06.12.2020).

4. Мицель А.А. Прикладная математическая статистика. Учебное пособие / А.А. Мицель. – Томск: ТУСУР. – 2015. – 86с.

5. Белехова Г.В. Уровень жизни в оценках населения / Г.В. Белехова, А.И. Россошанский // Проблемы развития территории. – 2015. – №5 (79). – С. 76-96.

6. Непомнящая Н.В. Статистика: общая теория статистики, экономическая статистика. Практикум [Электронный ресурс] / Н.В. Непомнящая, Е.Г. Григорьева. – 2015. – Режим доступа: http://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/64899 (Дата обращения 04.12.2020).

7. Ковалева Т.Ю. Практикум по теории статистики. Учебно-практическое пособие / Т.Ю. Ковалева. – Режим доступа: https://litgid.com/read/praktikum_po_teorii_statistiki_uchebno_prakticheskoe_posobie/page-2.php(Дата обращения 04.12.2020).

8. Шорохова И.С. Статистические методы анализа: учебное пособие / И.С. Шорохова, Н.В. Кисляк, О.С. Мариев. – Екатеринбург: Издательство Уральского университета, 2015. – 300 с.

9. Бобков В.Н. Сравнительные характеристики индикаторов качества и уровня жизни в российских регионах: Субъекты, федеральные округа, Арктика / В.Н. Бобков, А.А Гулюгина, Е.Г Зленко, Е.В. Одинцова // Уровень жизни населения регионов России. – 2017. – №1 – С. 50-64.

10. Рагин Н.А. Особенности планирования эксперимента в исследованиях стойкости режущих инструментов / Н.А. Рагин // Современные проблемы теории машин. – 2016. – №4. – С. 12-13.

Приложения

Приложение А

Среднедушевые показатели жизненного уровня населения Российской Федерации [11]

Показатель, ед. измерения	2013г.	2014г.	2015г.	2016г.	2017г.	2018г.	2019г.	2020 (1 полугодие)
Среднедушевые доходы населения, руб.	25684	27412	30254	30865	31897	33178	35247,0	32 655
Реальные располагаемые денежные доходы, в % к предыдущему периоду	71,7	98,8	97,62	95,5	99,5	100,1	101,0	103,2
Прожиточный минимум, руб.	7306	8050	9701	9828	10088	10287	10890	11468
Средний размер пенсии, руб.	9153	10029	10888	12080	12425	13323	14163	14951
Численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума, млн. человек	15,5	16,3	19,6	19,4	18,9	18,4	18,1	-
Численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума, в % от общей численности населения	10,8	11,3	13,4	13,2	12,9	12,6	12,3	-
ВВП на душу населения, долл. США	26440	27072	26658	26930	27834	28223	30284	30 522
Число собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения	273.1	283.3	288.8	294.0	305.0	309.1	320,4	330,7
Прирост населения, чел.	24013	30336	32038	-2286	-135818	-224566	-317233
Младенческая смертность, чел.	15477	14322	12664	11428	9577	8244	7328	4620

Приложение Б

Доходы (суммарное значение по населению Российской Федерации), млн. руб. [11]

Показатель	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
1. Оплата труда наемных работников	24,372,251	25,953,115	28,067,457	29,303,179	30,987,013	33,568,324	35,824,666
2. Доходы от предпринимательской и другой производственной деятельности	3,112,605	3,315,238	3,449,696	3,473,168	3,513,911	3,573,957	3,703,976
3. Социальные выплаты, из них:	8,284,981	8,627,644	9,656,306	10,227,815	10,847,538	11,154,413	11,758,432
– пенсии и доплаты к пенсиям	5,849,682	6,055,534	6,972,512	7,389,534	8,002,501	8,243,040	8,620,918
– пособия и социальная помощь	2,076,339	2,179,306	2,286,289	2,439,813	2,445,321	2,543,146	2,741,666
– стипендии	75,065	77,135	78,443	82,369	85,637	90,376	98,122
– страховые возмещения	283,896	315,669	319,061	316,099	314,080	277,851	297,727
4. Доходы от собственности, из них:	2,058,730	2,257,668	2,739,010	2,776,663	2,570,821	2,688,476	3,159,648
– дивиденды	1,135,763	1,315,208	1,175,743	1,313,204	1,268,500	1,521,789	1,846,392
– проценты, начисленные по денежным средствам на банковских счетах физических лиц в кредитных организациях	850,214	854,465	1,439,382	1,328,520	1,198,057	1,085,561	1,270,701
– выплата дохода по государственным и другим ценным бумагам	67,071	83,801	100,575	124,073	91,300	55,105	10,063
– инвестиционный доход (доход от собственности держателей полисов)	5,681	4,193	23,310	10,867	12,963	26,021	32,492
5. Прочие денежные поступления	6,402,083	7,155,559	9,240,706	8,544,424	8,285,842	7,473,565	7,629,520
в т.ч. поступления, не распределенные по статьям формирования денежных доходов населения.	5,189,021	5,439,394	7,251,563	6,741,803	6,490,509	5,598,345	5,587,669
Всего денежных доходов	44,230,649	47,309,223	53,153,174	54,325,250	56,205,126	58,458,735	62,076,242

Приложение В

Расходы (суммарное значение по населению Российской Федерации), млн. руб. [11]

Показатель	2013	2014	2015	2016	2017	2018		2019
1. Потребительские расходы, из них:	35,746,788	38,807,617	41,054,098	42,086,998	44,455,362		47,186,243	50,141,528
– покупка товаров	26,716,652	29,066,742	30,449,334	31,368,057	32,822,251		34,904,469	37,092,113
– оплата услуг	7,660,907	8,210,836	8,916,807	9,496,698	10,088,562		10,558,201	11,172,393
– платежи за товары (работы, услуги) произведенные за рубежом за наличные деньги и с использованием пластиковых карт	1,369,229	1,530,039	1,687,957	1,222,242	1,544,549		1,723,573	1,877,022
2. Обязательные платежи и разнообразные взносы, из них:	5,278,154	5,816,752	5,955,423	6,069,175	6,439,289		7,238,462	8,055,062
– налоги и сборы	3,004,614	3,186,696	3,324,741	3,479,218	3,743,809		4,200,158	4,575,297
– платежи по страхованию	426,194	507,594	551,101	600,309	665,752		808,940	905,854
– взносы в общественные и кооперативные организации	186,275	201,471	207,686	216,888	230,640		253,313	277,602
– проценты, уплаченные населением за кредиты (включая валютные), предоставленные кредитными организациями	1,661,071	1,920,991	1,871,895	1,772,760	1,799,088		1,976,051	2,296,309
3. Прочие расходы	1,286,517	1,398,732	1,326,823	1,409,982	1,497,971		1,561,993	1,467,405
4. Всего денежных расходов	42,311,458	46,023,100	48,336,345	49,566,155	52,392,623		55,986,697	59,663,995

Приложение Г

Сбережения (суммарное значение по населению Российской Федерации), млн. руб. [11]

Показатель	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
Прирост (уменьшение) сбережений во вкладах банков резидентов и нерезидентов	2632	-129	3058	2271	2305	1818	2799
Приобретение государственных и других ценных бумаг	223,527	250,156	272,649	34,711	38,403	-82,529	19,770
Прирост (уменьшение) средств на счетах индивидуальных предпринимателей	20,284	44,493	30,313	63,303	128,914	138,270	184,904
Прирост (уменьшение) наличных денег у населения в рублях и инвалюте	272,291	1,130,578	-530,985	1,126,231	1,237,739	1,475,123	325,889
Расходы на покупку недвижимости	929,802	1,052,833	891,971	1,117,002	1,119,098	1,430,969	1,457,056
Прирост (уменьшение) задолженности по кредитам	2,289,545	1,229,974	-902,656	95,769	1,356,785	2,725,940	2,779,332

Приложение Д

Покупательная способность среднедушевых денежных доходов населения в месяц, килограмм [11]

	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020 (1 полугодие)
Говядина (кроме бескостного мяса)	97.8	102.8	92.5	93.4	95.0	97.0	99.1	91.0
Свинина (кроме бескостного мяса)	113.4	108.1	102.0	112.2	116.2	121.7	122.2	122.0
Баранина (кроме бескостного мяса)	80.1	87.2	84.3	84.3	88.1	86.5	82.2	75.1
Куры охлажденные и мороженые	218.3	223.7	207.1	222.6	227.3	243.7	226.5	225.4
Рыба замороженная (кроме лососевых пород и рыбного филе)	235.0	228.2	181.7	172.8	176.3	177.5	173.7	158.2
Молоко питьевое, литр	599.4	536.6	528.5	517.5	490.3	502.2	510.0	463.8
Яйца куриные, штук	5782	5437	5009	5055	5480	5789	5510	5100
Масло подсолнечное	308.5	355.8	306.4	264.0	290.0	315.1	332.0	318.0
Маргарин	306.7	315.0	265.5	242.4	243.8	249.3	252.0	238.1
Масло сливочное	89.5	77.4	73.5	71.2	59.0	58.5	57.8	50.9
Сахар-песок	741.3	716.2	530.0	535.0	666.3	806.4	765.8	996.5
Соль поваренная пищевая	1724.3	1972.1	1983.0	1888.5	2385.7	2418.7	2467.8	2373.3
Чай черный байховый (включая пакетированный)	39.5	38.8	31.8	29.0	28.9	30.1	31.0	28.7
Картофель	1001.1	879.7	914.0	1298.0	1048.8	1096.9	1157.9	1379.9
Капуста свежая белокочанная	1130.7	1061.5	831.5	1121.2	1142.6	1276.5	872.2	1373.3
Лук репчатый	1007.8	913.6	815.4	1101.7	991.2	1215.4	919.9	1164.3
Морковь	751.0	810.6	614.7	834.0	881.3	799.0	849.7	1088.7
Яблоки	362.7	386.1	308.5	300.6	323.0	308.8	339.3	325.0
Хлеб и булочные изделия из пшеничной муки	555.8	573.8	564.5	550.2	545.4	548.6	544.8	492.4
Хлеб ржаной и ржано-пшеничный	723.0	735.4	704.9	676.3	668.1	679.4	664.3	601.9
Мука пшеничная	887.6	946.7	878.6	876.1	915.3	982.2	924.5	855.5
Вермишель	480.6	490.0	465.3	443.1	449.0	478.5	479.8	439.3
Рис	584.8	563.8	433.6	438.2	477.9	501.8	492.1	449.5
Крупы	766.7	832.6	683.2	659.9	726.8	827.8	682.9	594.7

Код для цитирования: Скопировать