Русскоязычная литература по использованию статистической среды R
Мастицкий С.Э., Шитиков В.К. Статистический анализ и визуализация данных с помощью R. - М.: ДМК Пресс, 2015. - 496 с.
Методическое пособие, в котором читатель найдет: (а) детальное описание языка R и базовых графических возможностей системы; (б) доступное изложение смысла распространенных процедур обработки данных и методики построения статистических моделей, иллюстрированные несколькими десятками примеров; (в) многочисленные фрагменты кода R, которые можно легко модифицировать для собственных целей; (г) - рекомендации по интерпретации и представлению получаемых результатов анализа.
Представлены обширная библиография и список полезных интернет-ресурсов по R.
Представлены обширная библиография и список полезных интернет-ресурсов по R.
Подробная информация и приобретение твердой копии - на сайте ДМК-Пресс
Скачать книгу в PDF-формате (~11 Мб) -
www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/MS_2014/MS_2014.pdf
www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/MS_2014/MS_2014.pdf
Скрипты для каждой из 9 глав книги и исходные данные для их выполнения -
Все это также есть на github.com/ranalytics/r-tutorials
Шитиков В.К., Розенберг Г.С. Рандомизация и бутстреп:: статистический анализ в биологии и экологии с использованием R.- Тольятти: Кассандра, 2014. 314 с.
Представлено описание сути статистических методов, охватывающих оценку статистических параметров, проверку гипотез, дисперсионный анализ, специальные формы регрессии и оценки информативного набора предикторов моделей, многомерные методы классификации, редукции данных и распознавания образов, процедуры, использующие байесовскую парадигму, анализ временной или пространственной динамики, различные подходы к оценке биоразнообразия и т.д. Методика их применения иллюстрирована на примерах биологического характера с акцентом на алгоритмы численного ресамплинга, включающих рандомизацию, или перестановочный тест (permutation), бутстреп (bootstrap), метод "складного ножа" (jackknife) и кросс-проверку (cross-validation).
Скачать книгу в PDF-формате (~10 Мб) - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Article/A32/Starb.pdf
Скрипты для каждой из 7 глав книги и исходные данные для их выполнения - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Article/A32/Data.zip
Шитиков В. К. Экотоксикология и статистическое моделирование эффекта с использованием R. 2016. - Электронная книга. 149 с.
Представлено описание статистических методов, используемых при обработке данных экотоксикологического мониторинга. В центре внимания - построение и последующий анализ различных зависимостей "доза-время-эффект" для отклика, представленного в альтернативной, категориальной и метрической шкалах наблюдений (пробит- и логит-анализ, модели выживания, методы построения различных нелинейных зависимостей, модели сглаживания и т.д.). Подробно представлена методика работы с пакетом dcr статистической среды R. Отдельная глава посвящена сравнительной оценке чувствительности видов к токсикантам и оценке экологического риска для биоценоза.
Скачать книгу в PDF-формате (~2 Мб) - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Ecotox/Ecotoxicology.pdf
Скрипты для каждой из 5 глав книги и исходные данные для их выполнения - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Ecotox/Scripts_data.zip
Шитиков В. К. , Мастицкий С.Э. Классификация, регрессия и другие алгоритмы Data Mining с использованием R. 2017. - Электронная книга. 351 с.
Рассматриваются такие алгоритмы Data Mining, как генерация ассоциативных правил и анализ последовательностей. Отдельные главы посвящены методам построения моделей многомерной ординации данных и различным алгоритмам кластерного анализа. Особое внимание уделяется сравнительной оценке эффективности и поиску оптимальных областей гипер-параметров тестируеных моделей с использованием пакета caret статистической среды R.
Адреса доступа - репозитарий github.com/ranalytics/data-mining
Скачать книгу в PDF-формате (~6 Мб) - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/DM/DM_R.pdf
Скрипты для каждой из 10 глав книги и исходные данные для их выполнения - http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/DM/Scripts_data.zip
Онлайн-версии книги, содержащая все ее главы за исключением приложения, представлена также в виде отдельного сайта по адресу ranalytics.github.io/data-mining/
Мастицкий С. Э. Анализ временных рядов с помощью R. 2020. 170 с. - Электронная книга, адрес доступа: https://ranalytics.github.io/tsa-with-r
Книга представляет собой пособие по использованию статистической среды R для анализа временных рядов. Упор сделан на решение нескольких стандартных задач, в том числе:
- извлечение признаков с помощью пакета feasts;
- моделирование и прогнозирование временных рядов на основе пакетов prophet и bsts;
- выявление аномалий и структурных изменений данных;
- кластеризация временных рядов с использованием различных подходов.
Описание соответствующих подходов и программного обеспечения сопровождается многочисленными примерами кода в применении к данным из реального мира.
1. Зарядов И.С. Введение в статистический пакет R: типы переменных, структуры данных, чтение и запись информации, графика. Москва: Изд-во РУДНБ, 2010а. 207 с. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Rus/Sar_1.pdf
2. Зарядов И.С. Статистический пакет R: теория вероятностей и математическая статистика. Москва: Изд-во РУДНБ, 2010б. 141 с. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Rus/Sar_2.pdf
3. Шипунов А.Б. и др. Наглядная статистика. Используем R! Москва: ДМК Пресс, 2014. 298 с. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Rus/SH_rbook.pdf
4. Венэбльз У.Н., Смит Д.М. Введение в R: Заметки по R: среда программирования для анализа данных и графики : пер. с англ. Вер. 3.1.0. Москва, 2014. 109 с. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Rus/Venables.pdf
5. Кабаков Р.И. R в действии: Анализ и визуализация данных в программе R / пер. с англ. П.А. Волкова. Москва: ДМК Пресс, 2014. 580 с. http://kek.ksu.ru/eos/WM/Kabacoff2014ru.pdf
6. Яу Н. Искусство визуализации в бизнесе. М.:Манн, Иванов и Фербер,2013. 338 с. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Rus/Yau2013.pdf
2. Bolker B.M. Ecological Models and Data in R. Princeton University Press, 2008. 517 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Bolker2007.pdf
3. Borcard D., Gillet F., Legendre P. Numerical Ecology with R. Springer, 2011. 319 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Borcard2011.pdf
4. Bretz F., Hothorn T., Westfall P. Multiple Comparisons Using R. Chapman, Hall/CRC, 2011. 194 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Bretz2011.pdf
5. Chapman C., Feit E.M. R for Marketing Research and Analytics. Springer, 2015. 459 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Chapman2015.pdf
6. Chernick M.R., LaBudde R.A. An Introduction to Bootstrap Methods with Applications to R. Wiley, 2011. 236 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Chernick2011.pdf
7. Crawley M.J. The R Book. 2nd ed. Wiley, 2013. 1076 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Crawley2013.pdf
8. Coghlan A.A. Little Book of R for Biomedical Statistics. University College Cork, 2013. 31 p. Coghlan_1.pdf - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Coghlan_1.pdf
9. Coghlan A.A. Little Book of R for Multivariate Analysis. University College Cork, 2013. 47 p. Coghlan_2.pdf - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Coghlan_2.pdf
10. Coghlan A.A. Little Book of R for Time Series. University College Cork, 2014. 71 p. Coghlan_3.pdf - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Coghlan_3.pdf
11. Dalgaard P. Introductory Statistics with R. 2nd ed. Springer, 2008. 364 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Dalgaard2008.pdf
12. Everitt B.S., Hothorn T. A Handbook of Statistical Analyses Using R. 2nd ed. Chapman, Hall/CRC, 2010. 376 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Everitt2010.pdf
13. Faraway J.J. Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models. Chapman, Hall/CRC, 2006. 345 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Faraway2006.pdf
14. Fox J. Applied Regression Analysis and Generalized Linear Models, 3nd ed. Sage Publications, 2016. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Fox2016.pdf
15. Gelman A., Hill J. Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models. Cambridge University Press, 2006. 651 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Gelman2007.pdf
16. James G., Witten D., Hastie T., Tibshirani R. An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R. Springer, 2013. 426 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/James2013.pdf
17. Karp N. R Commander: An Introduction. 2014. 52 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Karp2014.pdf
18. Kuhn M. Predictive Modeling with R and the caret Package. 2013 575 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Kuhn2013.pdf
19. Lam L. An Introduction to R. Vrije Universiteit Amsterdam, 2010. 212 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Lam2010.pdf
20. Logan M. Biostatistical Design and Analysis Using R: A Practical Guide. Wiley-Blackwell, 2010. 576 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Logan2010.pdf
21. Maindonald J.H., Braun W.J. Data Analysis and Graphics Using R: An Example-Based Approach. 3rd ed. Cambridge University Press, 2010. 565 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Maindonald2010.pdf
22. Meys J., Vries A. R For Dummies. For Dummies, 2012. 406 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Meys2012.pdf
23. Mount J., Zumel N. Practical Data Science with R. Manning Publications Co., 2014. 416 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Mount2014.pdf
24. Owen J. The R Guide. University of Richmond, 2010. 61 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Owen2010.pdf
25. Torgo L. Data mining with R: learning with case studies. Chapman & Hall/CRC, 2011. 272 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Torgo2011.pdf
26. Wickham H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer, New York. 2016. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Wickham2016.pdf
27. Wood S.N. Generalized Additive Models: An Introduction with R. Chapman, Hall/CRC, 2006. 410 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Altham2012.pdf
29. Ziefer A.S., Harring J.R., Long J.D. Comparing Groups: Randomization and Bootstrap Methods Using R. Wiley, 2011. 332 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Zieffler2011.pdf
30. Zuur A. F., Ieno E.N., Walker N. et al. Mixed Effects, Models and Extensions in Ecology with R. Berlin: Springer Sci., 2009. 574 p. (высылается по запросу)
31. R Notes for Professionals goalkicker.com/RBook
32. Mangiafico S. Summary and Analysis of Extension Program Evaluation in R / rcompanion.org/handbook/
2. Legendre P., Legendre L. Numerical Ecology. 3rd ed. Amsterdam: Elsevier Sci. BV, 2012. 990 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/Statist/Legendre2012.pdf
3. Sokal R.R., Rohlf F.J. Biometry: The principles and practice of statistics in biological research. 3nd ed. N.Y.: Freeman, 1995. 887 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/Statist/Sokal1995.djvu
4. Cumming G. Understanding The New Statistics. Effect Sizes, Confidence Intervals, and Meta-Analysis .N.Y.:Routledge, 2012. 537 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/Statist/Cumming2012.pdf
Vellend M. The theory of ecological communities. Princeton University Press, 2016. 224 р. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Vellend2016.pdf
Онлайн-версии книги, содержащая все ее главы за исключением приложения, представлена также в виде отдельного сайта по адресу ranalytics.github.io/data-mining/
Мастицкий С. Э. Анализ временных рядов с помощью R. 2020. 170 с. - Электронная книга, адрес доступа: https://ranalytics.github.io/tsa-with-r
Книга представляет собой пособие по использованию статистической среды R для анализа временных рядов. Упор сделан на решение нескольких стандартных задач, в том числе:- извлечение признаков с помощью пакета feasts;
- моделирование и прогнозирование временных рядов на основе пакетов prophet и bsts;
- выявление аномалий и структурных изменений данных;
- кластеризация временных рядов с использованием различных подходов.
Описание соответствующих подходов и программного обеспечения сопровождается многочисленными примерами кода в применении к данным из реального мира.
1. Зарядов И.С. Введение в статистический пакет R: типы переменных, структуры данных, чтение и запись информации, графика. Москва: Изд-во РУДНБ, 2010а. 207 с. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Rus/Sar_1.pdf
2. Зарядов И.С. Статистический пакет R: теория вероятностей и математическая статистика. Москва: Изд-во РУДНБ, 2010б. 141 с. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Rus/Sar_2.pdf
3. Шипунов А.Б. и др. Наглядная статистика. Используем R! Москва: ДМК Пресс, 2014. 298 с. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Rus/SH_rbook.pdf
4. Венэбльз У.Н., Смит Д.М. Введение в R: Заметки по R: среда программирования для анализа данных и графики : пер. с англ. Вер. 3.1.0. Москва, 2014. 109 с. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Rus/Venables.pdf
5. Кабаков Р.И. R в действии: Анализ и визуализация данных в программе R / пер. с англ. П.А. Волкова. Москва: ДМК Пресс, 2014. 580 с. http://kek.ksu.ru/eos/WM/Kabacoff2014ru.pdf
6. Яу Н. Искусство визуализации в бизнесе. М.:Манн, Иванов и Фербер,2013. 338 с. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Rus/Yau2013.pdf
Англоязычная литература по использованию статистической среды R
1. Altham P.M. Introduction to Statistical Modelling in R. University of Cambridge, 2012. 115 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Altham2012.pdf
2. Bolker B.M. Ecological Models and Data in R. Princeton University Press, 2008. 517 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Bolker2007.pdf
3. Borcard D., Gillet F., Legendre P. Numerical Ecology with R. Springer, 2011. 319 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Borcard2011.pdf
4. Bretz F., Hothorn T., Westfall P. Multiple Comparisons Using R. Chapman, Hall/CRC, 2011. 194 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Bretz2011.pdf
5. Chapman C., Feit E.M. R for Marketing Research and Analytics. Springer, 2015. 459 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Chapman2015.pdf
6. Chernick M.R., LaBudde R.A. An Introduction to Bootstrap Methods with Applications to R. Wiley, 2011. 236 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Chernick2011.pdf
7. Crawley M.J. The R Book. 2nd ed. Wiley, 2013. 1076 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Crawley2013.pdf
8. Coghlan A.A. Little Book of R for Biomedical Statistics. University College Cork, 2013. 31 p. Coghlan_1.pdf - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Coghlan_1.pdf
9. Coghlan A.A. Little Book of R for Multivariate Analysis. University College Cork, 2013. 47 p. Coghlan_2.pdf - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Coghlan_2.pdf
10. Coghlan A.A. Little Book of R for Time Series. University College Cork, 2014. 71 p. Coghlan_3.pdf - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Coghlan_3.pdf
11. Dalgaard P. Introductory Statistics with R. 2nd ed. Springer, 2008. 364 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Dalgaard2008.pdf
12. Everitt B.S., Hothorn T. A Handbook of Statistical Analyses Using R. 2nd ed. Chapman, Hall/CRC, 2010. 376 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Everitt2010.pdf
13. Faraway J.J. Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models. Chapman, Hall/CRC, 2006. 345 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Faraway2006.pdf
14. Fox J. Applied Regression Analysis and Generalized Linear Models, 3nd ed. Sage Publications, 2016. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Fox2016.pdf
15. Gelman A., Hill J. Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models. Cambridge University Press, 2006. 651 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Gelman2007.pdf
16. James G., Witten D., Hastie T., Tibshirani R. An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R. Springer, 2013. 426 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/James2013.pdf
17. Karp N. R Commander: An Introduction. 2014. 52 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Karp2014.pdf
18. Kuhn M. Predictive Modeling with R and the caret Package. 2013 575 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Kuhn2013.pdf
19. Lam L. An Introduction to R. Vrije Universiteit Amsterdam, 2010. 212 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Lam2010.pdf
20. Logan M. Biostatistical Design and Analysis Using R: A Practical Guide. Wiley-Blackwell, 2010. 576 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Logan2010.pdf
21. Maindonald J.H., Braun W.J. Data Analysis and Graphics Using R: An Example-Based Approach. 3rd ed. Cambridge University Press, 2010. 565 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Maindonald2010.pdf
22. Meys J., Vries A. R For Dummies. For Dummies, 2012. 406 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Meys2012.pdf
23. Mount J., Zumel N. Practical Data Science with R. Manning Publications Co., 2014. 416 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Mount2014.pdf
24. Owen J. The R Guide. University of Richmond, 2010. 61 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Owen2010.pdf
25. Torgo L. Data mining with R: learning with case studies. Chapman & Hall/CRC, 2011. 272 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Torgo2011.pdf
26. Wickham H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer, New York. 2016. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Wickham2016.pdf
27. Wood S.N. Generalized Additive Models: An Introduction with R. Chapman, Hall/CRC, 2006. 410 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Altham2012.pdf
29. Ziefer A.S., Harring J.R., Long J.D. Comparing Groups: Randomization and Bootstrap Methods Using R. Wiley, 2011. 332 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Zieffler2011.pdf
30. Zuur A. F., Ieno E.N., Walker N. et al. Mixed Effects, Models and Extensions in Ecology with R. Berlin: Springer Sci., 2009. 574 p. (высылается по запросу)
31. R Notes for Professionals goalkicker.com/RBook
32. Mangiafico S. Summary and Analysis of Extension Program Evaluation in R / rcompanion.org/handbook/
Лучшие книги по статистике и моделированию
1. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. 2nd ed. Springer, 2009. 745 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/Statist/Hastie2009.pdf
2. Legendre P., Legendre L. Numerical Ecology. 3rd ed. Amsterdam: Elsevier Sci. BV, 2012. 990 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/Statist/Legendre2012.pdf
3. Sokal R.R., Rohlf F.J. Biometry: The principles and practice of statistics in biological research. 3nd ed. N.Y.: Freeman, 1995. 887 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/Statist/Sokal1995.djvu
4. Cumming G. Understanding The New Statistics. Effect Sizes, Confidence Intervals, and Meta-Analysis .N.Y.:Routledge, 2012. 537 p. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/Statist/Cumming2012.pdf
Рецензируемые книги
Vellend M. The theory of ecological communities. Princeton University Press, 2016. 224 р. - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Vellend2016.pdf
Guisan A., Thuiller W., Zimmermann N. Habitat Suitability and
Distribution Models. With Applications in R. Cambridge University
Press, 2017. 462 p - www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Eng/Guisan2017.pdf
Комментариев нет:
Отправить комментарий