. . . . . "\u015Arednia wa\u017Cona"@pl . . "En statistiko, por donita aro de datumoj D = {d1, d2, ..., dn} kaj respektivaj P = {p1, p2, ..., pn} la pondita meznombro a\u016D la\u016Dpeza aritmetika meznombro a\u016D pesita aritmetika meznombro a\u016D la\u016Dpeza aritmetika avera\u011Do a\u016D iam simple la\u016Dpeza meznombro estas kalkulata kiel: a\u016D Se \u0109iuj pondanta\u0135oj estas egalaj inter si, la pondita meznombro estas la samo kiel la aritmetika meznombro. La ponditaj meznombroj \u011Denerale kondutas en simila maniero al aritmetikaj meznombroj, sed ili havas kelkajn kontra\u016D-intuiciajn propra\u0135ojn, kiel ekzemple en ."@eo . "V\u00E1\u017Een\u00FD pr\u016Fm\u011Br zobec\u0148uje aritmetick\u00FD pr\u016Fm\u011Br a poskytuje charakteristiku statistick\u00E9ho souboru v p\u0159\u00EDpad\u011B, \u017Ee hodnoty v tomto souboru maj\u00ED r\u016Fznou d\u016Fle\u017Eitost, r\u016Fznou v\u00E1hu. Pou\u017E\u00EDv\u00E1 se zejm\u00E9na p\u0159i po\u010D\u00EDt\u00E1n\u00ED celkov\u00E9ho aritmetick\u00E9ho pr\u016Fm\u011Bru souboru slo\u017Een\u00E9ho z v\u00EDce podsoubor\u016F. Pro v\u00FDpo\u010Det v\u00E1\u017Een\u00E9ho pr\u016Fm\u011Bru pot\u0159ebujeme jednak hodnoty, jejich\u017E pr\u016Fm\u011Br chceme spo\u010D\u00EDtat, a z\u00E1rove\u0148 jejich v\u00E1hy. M\u00E1me-li soubor hodnot a k nim odpov\u00EDdaj\u00EDc\u00ED v\u00E1hy , je v\u00E1\u017Een\u00FD pr\u016Fm\u011Br d\u00E1n vzorcem \u010Di V\u00E1\u017Een\u00E9 verze jin\u00FDch pr\u016Fm\u011Br\u016F lze tak\u00E9 spo\u010D\u00EDtat. P\u0159\u00EDkladem je v\u00E1\u017Een\u00FD geometrick\u00FD pr\u016Fm\u011Br nebo v\u00E1\u017Een\u00FD harmonick\u00FD pr\u016Fm\u011Br."@cs . . . . . . . . . "1116655725"^^ . . . . . "A m\u00E9dia aritm\u00E9tica ponderada \u00E9 bastante similar \u00E0 m\u00E9dia aritm\u00E9tica comum. A diferen\u00E7a, entretanto, \u00E9 que na m\u00E9dia aritm\u00E9tica todos os valores contribuem com peso igual, enquanto que no c\u00E1lculo da m\u00E9dia aritm\u00E9tica ponderada se leva em considera\u00E7\u00E3o a contribui\u00E7\u00E3o (peso) de cada termo, uma vez que existem termos que contribuem mais que outros.. A no\u00E7\u00E3o de m\u00E9dia ponderada tem um importante papel na Estat\u00EDstica Descritiva e tamb\u00E9m aparece em uma forma mais geral em diversas outras \u00E1reas da Matem\u00E1tica. Se todos os pesos s\u00E3o iguais, ent\u00E3o o valor da m\u00E9dia ponderada \u00E9 o mesmo da m\u00E9dia aritm\u00E9tica."@pt . . "A m\u00E9dia aritm\u00E9tica ponderada \u00E9 bastante similar \u00E0 m\u00E9dia aritm\u00E9tica comum. A diferen\u00E7a, entretanto, \u00E9 que na m\u00E9dia aritm\u00E9tica todos os valores contribuem com peso igual, enquanto que no c\u00E1lculo da m\u00E9dia aritm\u00E9tica ponderada se leva em considera\u00E7\u00E3o a contribui\u00E7\u00E3o (peso) de cada termo, uma vez que existem termos que contribuem mais que outros.. A no\u00E7\u00E3o de m\u00E9dia ponderada tem um importante papel na Estat\u00EDstica Descritiva e tamb\u00E9m aparece em uma forma mais geral em diversas outras \u00E1reas da Matem\u00E1tica. Se todos os pesos s\u00E3o iguais, ent\u00E3o o valor da m\u00E9dia ponderada \u00E9 o mesmo da m\u00E9dia aritm\u00E9tica."@pt . . "\u0421\u0435\u0440\u0435\u0434\u043D\u0454 \u0437\u0432\u0430\u0436\u0435\u043D\u0435"@uk . . . "\uAC00\uC911 \uC0B0\uC220 \uD3C9\uADE0\uC740 \uC790\uB8CC\uC758 \uD3C9\uADE0\uC744 \uAD6C\uD560 \uB54C \uC790\uB8CC \uAC12\uC758 \uC911\uC694\uB3C4\uB098 \uC601\uD5A5 \uC815\uB3C4\uC5D0 \uD574\uB2F9\uD558\uB294 \uAC00\uC911\uCE58\uB97C \uBC18\uC601\uD558\uC5EC \uAD6C\uD55C \uD3C9\uADE0\uAC12\uC774\uB2E4. \uC608\uB97C \uB4E4\uBA74, \uC5B4\uB290 \uD559\uC0DD\uC758 \uC544\uB798 \uC131\uC801\uD45C\uC5D0\uC11C \uD3C9\uADE0\uC740 \uC774\uB2E4. \uADF8\uB7F0\uB370 \uC774 \uD559\uC0DD\uC774 A\uC608\uC220\uACE0\uC758 \uC2E4\uC6A9\uC74C\uC545\uACFC\uB97C \uC9C4\uD559 \uD558\uB824\uB294\uB370, \uD574\uB2F9 \uD559\uACFC\uC7A5\uB2D8\uC740 \uC218\uD559\uACFC \uC74C\uC545\uC5D0 \uBE44\uC911\uC744 \uB450\uC5B4 \uC785\uD559\uC0DD\uC744 \uBF51\uC73C\uB824 \uD55C\uB2E4. \uC544\uB798 \uAC00\uC911\uCE58\uB97C \uC801\uC6A9\uD558\uC5EC \uAC00\uC911 \uC0B0\uC220 \uD3C9\uADE0\uC744 \uAD6C\uD574\uBCF4\uC790. \uADF8\uB7EC\uBA74 \uC774 \uD559\uC0DD\uC774 B\uCCB4\uC721\uACE0\uC5D0 \uC9C4\uD559 \uD574\uBCF4\uB824 \uD55C\uB2E4\uBA74 \uC544\uB798 \uAC00\uC911\uCE58\uB97C \uC801\uC6A9\uD558\uC5EC \uAC00\uC911 \uC0B0\uC220 \uD3C9\uADE0\uC744 \uAD6C\uD574\uBCF4\uC790."@ko . . . . "\u52A0\u6743\u5E73\u5747\u6570\u4E0E\u7B97\u672F\u5E73\u5747\u6570\u7C7B\u4F3C\uFF0C\u4E0D\u540C\u9EDE\u5728\u4E8E\uFF0C\u6570\u636E\u4E2D\u7684\u6BCF\u4E2A\u70B9\u5BF9\u4E8E\u5E73\u5747\u6570\u7684\u8D21\u732E\u5E76\u4E0D\u662F\u76F8\u7B49\u7684\uFF0C\u6709\u4E9B\u70B9\u8981\u6BD4\u5176\u4ED6\u7684\u70B9\u66F4\u52A0\u91CD\u8981\u3002\u52A0\u6743\u5E73\u5747\u6570\u7684\u6982\u5FF5\u5728\u63CF\u8FF0\u7EDF\u8BA1\u5B66\u4E2D\u5177\u6709\u91CD\u8981\u7684\u610F\u4E49\uFF0C\u5E76\u4E14\u5728\u5176\u4ED6\u6570\u5B66\u9886\u57DF\u4EA7\u751F\u4E86\u66F4\u4E00\u822C\u7684\u5F62\u5F0F\u3002 \u5982\u679C\u6240\u6709\u7684\u6743\u91CD\u76F8\u540C\u4E14\u7B49\u4E8E\u4E00\uFF0C\u90A3\u4E48\u52A0\u6743\u5E73\u5747\u6570\u4E0E\u7B97\u672F\u5E73\u5747\u6570\u76F8\u540C\u3002\u52A0\u6743\u5E73\u5747\u6570\u4F5C\u4E3A\u7B97\u672F\u5E73\u5747\u6570\u7684\u66F4\u5E7F\u4E49\u7684\u8868\u73B0\u5F62\u5F0F\uFF0C\u52A0\u6743\u5E73\u5747\u6570\u5177\u6709\u4E00\u4E9B\u770B\u8D77\u6765\u8FDD\u53CD\u5E38\u7406\u7684\u6027\u8D28\uFF0C\u4F8B\u5982\u8F9B\u666E\u68EE\u6096\u8BBA\u3002 \u672F\u8BED\u52A0\u6743\u5E73\u5747\u6570\u901A\u5E38\u6307\u7684\u662F\u52A0\u6743\u7B97\u672F\u5E73\u5747\u6570\uFF0C\u4F46\u662F\u5176\u4ED6\u5E73\u5747\u6570\u7684\u52A0\u6743\u7248\u672C\u4E5F\u53EF\u4EE5\u8BA1\u7B97\u51FA\u6765\uFF0C\u4F8B\u5982\u548C\u3002"@zh . . . . . . . . . . . . . . . "V\u00E1\u017Een\u00FD pr\u016Fm\u011Br zobec\u0148uje aritmetick\u00FD pr\u016Fm\u011Br a poskytuje charakteristiku statistick\u00E9ho souboru v p\u0159\u00EDpad\u011B, \u017Ee hodnoty v tomto souboru maj\u00ED r\u016Fznou d\u016Fle\u017Eitost, r\u016Fznou v\u00E1hu. Pou\u017E\u00EDv\u00E1 se zejm\u00E9na p\u0159i po\u010D\u00EDt\u00E1n\u00ED celkov\u00E9ho aritmetick\u00E9ho pr\u016Fm\u011Bru souboru slo\u017Een\u00E9ho z v\u00EDce podsoubor\u016F. Pro v\u00FDpo\u010Det v\u00E1\u017Een\u00E9ho pr\u016Fm\u011Bru pot\u0159ebujeme jednak hodnoty, jejich\u017E pr\u016Fm\u011Br chceme spo\u010D\u00EDtat, a z\u00E1rove\u0148 jejich v\u00E1hy. M\u00E1me-li soubor hodnot a k nim odpov\u00EDdaj\u00EDc\u00ED v\u00E1hy , je v\u00E1\u017Een\u00FD pr\u016Fm\u011Br d\u00E1n vzorcem \u010Di Pokud jsou v\u0161echny v\u00E1hy stejn\u00E9, je v\u00E1\u017Een\u00FD pr\u016Fm\u011Br toto\u017En\u00FD s aritmetick\u00FDm pr\u016Fm\u011Brem. A\u010Dkoli se v\u00E1\u017Een\u00FD pr\u016Fm\u011Br chov\u00E1 podobn\u011B jako aritmetick\u00FD pr\u016Fm\u011Br, m\u00E1 n\u011Bkolik nezvykl\u00FDch vlastnost\u00ED, kter\u00E9 jsou nap\u0159\u00EDklad vyj\u00E1d\u0159eny v Simpsonov\u011B paradoxu. V\u00E1\u017Een\u00E9 verze jin\u00FDch pr\u016Fm\u011Br\u016F lze tak\u00E9 spo\u010D\u00EDtat. P\u0159\u00EDkladem je v\u00E1\u017Een\u00FD geometrick\u00FD pr\u016Fm\u011Br nebo v\u00E1\u017Een\u00FD harmonick\u00FD pr\u016Fm\u011Br."@cs . . "Batezbesteko aritmetiko haztatu"@eu . . . . . . "Mitjana ponderada"@ca . . . "M\u00E9dia aritm\u00E9tica ponderada"@pt . . . . . . . "\u0421\u0440\u0435\u0434\u043D\u0435\u0435 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043C\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0435 \u0432\u0437\u0432\u0435\u0448\u0435\u043D\u043D\u043E\u0435"@ru . . . "La moyenne pond\u00E9r\u00E9e est la moyenne d'un certain nombre de valeurs affect\u00E9es de coefficients. En statistiques, consid\u00E9rant un ensemble de donn\u00E9es et les coefficients, ou poids, correspondants, de somme non nulle, la moyenne pond\u00E9r\u00E9e est calcul\u00E9e suivant la formule : , quotient de la somme pond\u00E9r\u00E9e des par la somme des poids soit Il s'agit donc du barycentre du syst\u00E8me . D'autres types de moyennes ont une version pond\u00E9r\u00E9e ; par exemple, il existe une moyenne g\u00E9om\u00E9trique pond\u00E9r\u00E9e ainsi qu'une moyenne harmonique pond\u00E9r\u00E9e."@fr . "Weighted Mean"@en . . . . . . "La moyenne pond\u00E9r\u00E9e est la moyenne d'un certain nombre de valeurs affect\u00E9es de coefficients. En statistiques, consid\u00E9rant un ensemble de donn\u00E9es et les coefficients, ou poids, correspondants, de somme non nulle, la moyenne pond\u00E9r\u00E9e est calcul\u00E9e suivant la formule : , quotient de la somme pond\u00E9r\u00E9e des par la somme des poids soit Il s'agit donc du barycentre du syst\u00E8me . Lorsque tous les poids sont \u00E9gaux, la moyenne pond\u00E9r\u00E9e est identique \u00E0 la moyenne arithm\u00E9tique. Alors que la moyenne pond\u00E9r\u00E9e a des propri\u00E9t\u00E9s similaires \u00E0 celles de la moyenne arithm\u00E9tique, elle a cependant quelques propri\u00E9t\u00E9s non intuitives, telles que par exemple celles du paradoxe de Simpson. D'autres types de moyennes ont une version pond\u00E9r\u00E9e ; par exemple, il existe une moyenne g\u00E9om\u00E9trique pond\u00E9r\u00E9e ainsi qu'une moyenne harmonique pond\u00E9r\u00E9e. La moyenne pond\u00E9r\u00E9e a \u00E9t\u00E9 utilis\u00E9e dans l'enseignement primaire fran\u00E7ais depuis au moins l'\u00E9poque du ministre Jules Ferry \u00E0 la fin du XIXe si\u00E8cle, mais a pris un regain d'int\u00E9r\u00EAt avec les r\u00E9alisations autour des ensembles flous."@fr . . "\u0421\u0440\u0435\u0301\u0434\u043D\u0435\u0435 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043C\u0435\u0442\u0438\u0301\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0435 \u0432\u0437\u0432\u0435\u0301\u0448\u0435\u043D\u043D\u043E\u0435 \u2014 \u043C\u0430\u0442\u0435\u043C\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0435 \u043F\u043E\u043D\u044F\u0442\u0438\u0435, \u043E\u0431\u043E\u0431\u0449\u0430\u044E\u0449\u0435\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043D\u0435\u0435 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043C\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0435. \u0421\u0440\u0435\u0434\u043D\u0435\u0435 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043C\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0435 \u0432\u0437\u0432\u0435\u0448\u0435\u043D\u043D\u043E\u0435 \u043D\u0430\u0431\u043E\u0440\u0430 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043B \u0441 \u0432\u0435\u0441\u0430\u043C\u0438 \u043E\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u044F\u0435\u0442\u0441\u044F \u043A\u0430\u043A \u041E\u0441\u043D\u043E\u0432\u043D\u044B\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043B\u0430 \u0438 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u043C\u043E\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044B\u0442\u044C \u0438 \u0432\u0435\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043D\u043D\u044B\u043C\u0438, \u0438 \u043A\u043E\u043C\u043F\u043B\u0435\u043A\u0441\u043D\u044B\u043C\u0438. \u041F\u0440\u0438 \u044D\u0442\u043E\u043C \u0441\u0443\u043C\u043C\u0430 \u0432\u0435\u0441\u043E\u0432 \u043D\u0435 \u043C\u043E\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044B\u0442\u044C 0, \u043D\u043E \u043C\u043E\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044B\u0442\u044C \u043D\u0435\u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u044B\u0435, \u043D\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430, \u0440\u0430\u0432\u043D\u044B\u0435 0. \u0415\u0441\u043B\u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0440\u0430\u0432\u043D\u044B \u043C\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043E\u0431\u043E\u0439, \u043F\u043E\u043B\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044F \u043E\u0431\u044B\u0447\u043D\u043E\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043D\u0435\u0435 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043C\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0435. \u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044E\u0442 \u0442\u0430\u043A\u0436\u0435 \u0432\u0437\u0432\u0435\u0448\u0435\u043D\u043D\u044B\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043D\u0435\u0433\u043E \u0433\u0435\u043E\u043C\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0433\u043E \u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043D\u0435\u0433\u043E \u0433\u0430\u0440\u043C\u043E\u043D\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0433\u043E, \u0441\u0440\u0435\u0434\u043D\u0435\u0433\u043E \u0441\u0442\u0435\u043F\u0435\u043D\u043D\u043E\u0433\u043E \u0438 \u0438\u0445 \u043E\u0431\u043E\u0431\u0449\u0435\u043D\u0438\u044F \u2014 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043D\u0435\u0433\u043E \u043F\u043E \u041A\u043E\u043B\u043C\u043E\u0433\u043E\u0440\u043E\u0432\u0443. \u0418\u043D\u043E\u0433\u0434\u0430 \u0441\u0443\u043C\u043C\u0430 \u0432\u0435\u0441\u043E\u0432 \u0440\u0430\u0432\u043D\u0430 1 (\u043D\u0430\u043F\u0440\u0438\u043C\u0435\u0440, \u0432 \u0433\u043E\u043B\u043E\u0441\u043E\u0432\u0430\u043D\u0438\u044F\u0445 \u0432 \u043F\u0440\u043E\u0446\u0435\u043D\u0442\u0430\u0445 \u043A\u0430\u043A \u0432\u0435\u0441\u0430\u0445), \u0442\u043E\u0433\u0434\u0430 \u0444\u043E\u0440\u043C\u0443\u043B\u0430 \u0443\u043F\u0440\u043E\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044F:"@ru . "\u52A0\u6743\u5E73\u5747\u6570\u4E0E\u7B97\u672F\u5E73\u5747\u6570\u7C7B\u4F3C\uFF0C\u4E0D\u540C\u9EDE\u5728\u4E8E\uFF0C\u6570\u636E\u4E2D\u7684\u6BCF\u4E2A\u70B9\u5BF9\u4E8E\u5E73\u5747\u6570\u7684\u8D21\u732E\u5E76\u4E0D\u662F\u76F8\u7B49\u7684\uFF0C\u6709\u4E9B\u70B9\u8981\u6BD4\u5176\u4ED6\u7684\u70B9\u66F4\u52A0\u91CD\u8981\u3002\u52A0\u6743\u5E73\u5747\u6570\u7684\u6982\u5FF5\u5728\u63CF\u8FF0\u7EDF\u8BA1\u5B66\u4E2D\u5177\u6709\u91CD\u8981\u7684\u610F\u4E49\uFF0C\u5E76\u4E14\u5728\u5176\u4ED6\u6570\u5B66\u9886\u57DF\u4EA7\u751F\u4E86\u66F4\u4E00\u822C\u7684\u5F62\u5F0F\u3002 \u5982\u679C\u6240\u6709\u7684\u6743\u91CD\u76F8\u540C\u4E14\u7B49\u4E8E\u4E00\uFF0C\u90A3\u4E48\u52A0\u6743\u5E73\u5747\u6570\u4E0E\u7B97\u672F\u5E73\u5747\u6570\u76F8\u540C\u3002\u52A0\u6743\u5E73\u5747\u6570\u4F5C\u4E3A\u7B97\u672F\u5E73\u5747\u6570\u7684\u66F4\u5E7F\u4E49\u7684\u8868\u73B0\u5F62\u5F0F\uFF0C\u52A0\u6743\u5E73\u5747\u6570\u5177\u6709\u4E00\u4E9B\u770B\u8D77\u6765\u8FDD\u53CD\u5E38\u7406\u7684\u6027\u8D28\uFF0C\u4F8B\u5982\u8F9B\u666E\u68EE\u6096\u8BBA\u3002 \u672F\u8BED\u52A0\u6743\u5E73\u5747\u6570\u901A\u5E38\u6307\u7684\u662F\u52A0\u6743\u7B97\u672F\u5E73\u5747\u6570\uFF0C\u4F46\u662F\u5176\u4ED6\u5E73\u5747\u6570\u7684\u52A0\u6743\u7248\u672C\u4E5F\u53EF\u4EE5\u8BA1\u7B97\u51FA\u6765\uFF0C\u4F8B\u5982\u548C\u3002"@zh . . . "Moyenne pond\u00E9r\u00E9e"@fr . . "\u015Arednia wa\u017Cona \u2013 \u015Brednia element\u00F3w, kt\u00F3rym przypisywane s\u0105 r\u00F3\u017Cne wagi (znaczenia) w ten spos\u00F3b, \u017Ce elementy o wi\u0119kszej wadze maj\u0105 wi\u0119kszy wp\u0142yw na \u015Bredni\u0105. Je\u017Celi wszystkie wagi s\u0105 takie same (wszystkie elementy tak samo znacz\u0105ce), \u015Brednia wa\u017Cona r\u00F3wna jest \u015Bredniej bazowej (wyj\u015Bciowej). W r\u00F3\u017Cnych zastosowaniach \u015Brednia mo\u017Ce by\u0107 liczona na r\u00F3\u017Cne sposoby (jako arytmetyczna, geometryczna lub inna), dlatego konkretny wz\u00F3r na \u015Bredni\u0105 wa\u017Con\u0105 zale\u017Cy od rodzaju \u015Bredniej. UWAGA: \u015Arednia wa\u017Cona daje poprawny wynik tylko wtedy, gdy wagi s\u0105 niezale\u017Cne (czyli nieskorelowane wzajemnie). Problem ten pojawia si\u0119 na przyk\u0142ad przy obliczaniu niepewno\u015Bci pomiarowej, gdy liczy si\u0119 \u015Bredni\u0105 wa\u017Con\u0105 z serii M warto\u015Bci Yi=f(X1,X2...XN). \u015Arednia arytmetyczna z Yi (i=1,2,...,M) i \u015Brednia wa\u017Cona z wagami r\u00F3wnymi niepewno\u015Bciom cz\u0105stkowym u(Yi) w pot\u0119dze -1 dadz\u0105 r\u00F3\u017Cne wyniki. Cho\u0107 \u015Brednia wa\u017Cona uwzgl\u0119dniaj\u0105ca istotno\u015B\u0107 zmierzonych wynik\u00F3w cz\u0105stkowych na wynik ko\u0144cowy wydaje si\u0119 lepsza, to nale\u017Cy zwr\u00F3ci\u0107 uwag\u0119, \u017Ce gdy kt\u00F3ra\u015B z niepewno\u015Bci u(Xi) ma charakter systematyczny (tzn. nie u\u015Bredniaj\u0105cy si\u0119 do zera podczas zwi\u0119kszania M), \u015Brednia wa\u017Cona da fa\u0142szywy wynik. Innymi s\u0142owy czynnik systematyczny w niepewno\u015Bci u(Yi) powtarza si\u0119 we wszystkich warto\u015Bciach Yi co czyni je skorelowanymi. \u015Aredni\u0105 wa\u017Con\u0105 stosuje si\u0119 wi\u0119c z powodzeniem do obliczania warto\u015Bci \u015Bredniej i jej niepewno\u015Bci tam, gdzie wszystkie Xij s\u0105 niezale\u017Cne, na przyk\u0142ad gdy ka\u017Cda z wielko\u015Bci Yi zosta\u0142a zmierzona w innym laboratorium (na innym sprz\u0119cie i w innych warunkach). W przypadku braku niezale\u017Cno\u015Bci nale\u017Cy stosowa\u0107 inn\u0105 \u015Bredni\u0105."@pl . . . . . "WeightedMean"@en . "44589"^^ . . . . . "Gewogen gemiddelde"@nl . "Het gewogen gemiddelde is een gemiddelde van een reeks getallen met bijhorende re\u00EBle positieve gewichten, de weegfactoren, waarvan de waarde het meest be\u00EFnvloed wordt door de getallen met het grootste . Dit gewicht kan onder meer een betrouwbaarheid uitdrukken, of het kan de populatiegrootte zijn die hoort bij getallen die zelf het gemiddelde zijn van een deelpopulatie."@nl . . . . "\u0421\u0440\u0435\u0301\u0434\u043D\u0435\u0435 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043C\u0435\u0442\u0438\u0301\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0435 \u0432\u0437\u0432\u0435\u0301\u0448\u0435\u043D\u043D\u043E\u0435 \u2014 \u043C\u0430\u0442\u0435\u043C\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0435 \u043F\u043E\u043D\u044F\u0442\u0438\u0435, \u043E\u0431\u043E\u0431\u0449\u0430\u044E\u0449\u0435\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043D\u0435\u0435 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043C\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0435. \u0421\u0440\u0435\u0434\u043D\u0435\u0435 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043C\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0435 \u0432\u0437\u0432\u0435\u0448\u0435\u043D\u043D\u043E\u0435 \u043D\u0430\u0431\u043E\u0440\u0430 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043B \u0441 \u0432\u0435\u0441\u0430\u043C\u0438 \u043E\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u044F\u0435\u0442\u0441\u044F \u043A\u0430\u043A \u041E\u0441\u043D\u043E\u0432\u043D\u044B\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043B\u0430 \u0438 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u043C\u043E\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044B\u0442\u044C \u0438 \u0432\u0435\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043D\u043D\u044B\u043C\u0438, \u0438 \u043A\u043E\u043C\u043F\u043B\u0435\u043A\u0441\u043D\u044B\u043C\u0438. \u041F\u0440\u0438 \u044D\u0442\u043E\u043C \u0441\u0443\u043C\u043C\u0430 \u0432\u0435\u0441\u043E\u0432 \u043D\u0435 \u043C\u043E\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044B\u0442\u044C 0, \u043D\u043E \u043C\u043E\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044B\u0442\u044C \u043D\u0435\u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u044B\u0435, \u043D\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430, \u0440\u0430\u0432\u043D\u044B\u0435 0. \u0415\u0441\u043B\u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0440\u0430\u0432\u043D\u044B \u043C\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043E\u0431\u043E\u0439, \u043F\u043E\u043B\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044F \u043E\u0431\u044B\u0447\u043D\u043E\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043D\u0435\u0435 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043C\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0435. \u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044E\u0442 \u0442\u0430\u043A\u0436\u0435 \u0432\u0437\u0432\u0435\u0448\u0435\u043D\u043D\u044B\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043D\u0435\u0433\u043E \u0433\u0435\u043E\u043C\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0433\u043E \u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043D\u0435\u0433\u043E \u0433\u0430\u0440\u043C\u043E\u043D\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0433\u043E, \u0441\u0440\u0435\u0434\u043D\u0435\u0433\u043E \u0441\u0442\u0435\u043F\u0435\u043D\u043D\u043E\u0433\u043E \u0438 \u0438\u0445 \u043E\u0431\u043E\u0431\u0449\u0435\u043D\u0438\u044F \u2014 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043D\u0435\u0433\u043E \u043F\u043E \u041A\u043E\u043B\u043C\u043E\u0433\u043E\u0440\u043E\u0432\u0443."@ru . . . . . . . "\u0641\u064A \u0627\u0644\u0625\u062D\u0635\u0627\u0621, \u0644\u0623\u0649 \u0645\u062C\u0645\u0648\u0639\u0629 \u0645\u0646 \u0627\u0644\u0628\u064A\u0627\u0646\u0627\u062A \u064A\u0643\u0648\u0646: X = { x1, x2,..., xn} \u0648\u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0648\u0632\u0646: W = { w1, w2,..., wn} \u064A\u062A\u0645 \u062D\u0633\u0627\u0628 \u0627\u0644\u0648\u0633\u064A\u0637 \u0644\u0644\u0623\u0648\u0632\u0627\u0646 \u0643\u0627\u0644\u062A\u0627\u0644\u064A: \u0644\u0627\u062D\u0638 \u0623\u0646 \u0644\u0648 \u0643\u0644 \u0627\u0644\u0623\u0648\u0632\u0627\u0646 \u0645\u062A\u0633\u0627\u0648\u064A\u0629, \u0641\u0625\u0646 \u0627\u0644\u0648\u0633\u064A\u0637 \u0627\u0644\u0648\u0632\u0646\u064A \u064A\u0633\u0627\u0648\u064A \u0627\u0644\u0648\u0633\u064A\u0637 \u0627\u0644\u062D\u0633\u0627\u0628\u064A. \u0648\u0631\u063A\u0645 \u0623\u0646 \u0627\u0644\u0648\u0633\u0627\u0626\u0637 \u0627\u0644\u0648\u0632\u0646\u064A\u0629 \u062A\u0645\u0627\u062B\u0644 \u0627\u0644\u0648\u0633\u0627\u0626\u0637 \u0627\u0644\u062D\u0633\u0627\u0628\u064A\u0629, \u0641\u0625\u0646 \u0644\u0647\u0627 \u0628\u0639\u0636 \u0627\u0644\u062E\u0648\u0627\u0635 \u063A\u064A\u0631 \u0627\u0644\u0628\u062F\u064A\u0647\u064A\u0629, \u0643\u0645\u0627 \u064A\u0644\u0627\u062D\u0638 \u0641\u064A \u064A\u0645\u0643\u0646 \u0623\u064A\u0636\u0627 \u062D\u0633\u0627\u0628 \u0627\u0644\u0623\u0634\u0643\u0627\u0644 \u0627\u0644\u0645\u062E\u062A\u0644\u0641\u0629 \u0644\u0644\u0648\u0633\u0627\u0626\u0637 \u0627\u0644\u0648\u0632\u0646\u064A\u0629. \u0645\u062B\u0627\u0644 \u0644\u0647\u0630\u0647 \u0627\u0644\u0648\u0633\u0627\u0626\u0637 ,"@ar . "La mitjana ponderada d'un conjunt de nombres \u00E9s el resultat de multiplicar cadascun dels nombres per un valor particular per cadascun d'ells, anomenat el seu pes, obtenint a continuaci\u00F3 la suma d'aquests productes, i dividint el resultat per la suma del pesos. El pes dep\u00E8n de la import\u00E0ncia o significaci\u00F3 de cadascun dels valors."@ca . . . . . "\u015Arednia wa\u017Cona \u2013 \u015Brednia element\u00F3w, kt\u00F3rym przypisywane s\u0105 r\u00F3\u017Cne wagi (znaczenia) w ten spos\u00F3b, \u017Ce elementy o wi\u0119kszej wadze maj\u0105 wi\u0119kszy wp\u0142yw na \u015Bredni\u0105. Je\u017Celi wszystkie wagi s\u0105 takie same (wszystkie elementy tak samo znacz\u0105ce), \u015Brednia wa\u017Cona r\u00F3wna jest \u015Bredniej bazowej (wyj\u015Bciowej). W r\u00F3\u017Cnych zastosowaniach \u015Brednia mo\u017Ce by\u0107 liczona na r\u00F3\u017Cne sposoby (jako arytmetyczna, geometryczna lub inna), dlatego konkretny wz\u00F3r na \u015Bredni\u0105 wa\u017Con\u0105 zale\u017Cy od rodzaju \u015Bredniej."@pl . "Batezbesteko aritmetiko haztatua edo batezbesteko haztatua datuei haztapen edo pisu ezberdina ematen dien batez besteko aritmetikoa da, batez besteko aritmetiko sinplean ez bezala, non datu guztiek haztapen, pisu edo garrantzi berdina duten. Datu bakoitzaren haztapena edo pisua datuaren garrantziaren edo adierazgarritasunaren araberakoa da."@eu . . "David Terr"@en . . . . . "La media ponderada es una medida de tendencia central, que es apropiada cuando en un conjunto de datos cada uno de ellos tiene una importancia relativa (o peso) respecto de los dem\u00E1s datos. Se obtiene multiplicando cada uno de los datos por su ponderaci\u00F3n (peso) para luego sumarlos, obteniendo as\u00ED una suma ponderada; despu\u00E9s se divide esta entre la suma de los pesos, dando como resultado la media ponderada.\u200B"@es . . . . . . . . "En statistiko, por donita aro de datumoj D = {d1, d2, ..., dn} kaj respektivaj P = {p1, p2, ..., pn} la pondita meznombro a\u016D la\u016Dpeza aritmetika meznombro a\u016D pesita aritmetika meznombro a\u016D la\u016Dpeza aritmetika avera\u011Do a\u016D iam simple la\u016Dpeza meznombro estas kalkulata kiel: a\u016D Se \u0109iuj pondanta\u0135oj estas egalaj inter si, la pondita meznombro estas la samo kiel la aritmetika meznombro. La ponditaj meznombroj \u011Denerale kondutas en simila maniero al aritmetikaj meznombroj, sed ili havas kelkajn kontra\u016D-intuiciajn propra\u0135ojn, kiel ekzemple en . Ponditaj versioj de anka\u016D la alia meznombroj povas esti kalkulataj, inter ili pondita geometria meznombro kaj la pondita harmona meznombro."@eo . "La media ponderada es una medida de tendencia central, que es apropiada cuando en un conjunto de datos cada uno de ellos tiene una importancia relativa (o peso) respecto de los dem\u00E1s datos. Se obtiene multiplicando cada uno de los datos por su ponderaci\u00F3n (peso) para luego sumarlos, obteniendo as\u00ED una suma ponderada; despu\u00E9s se divide esta entre la suma de los pesos, dando como resultado la media ponderada.\u200B"@es . . . "\u0645\u062A\u0648\u0633\u0637 \u0645\u0648\u0632\u0648\u0646"@ar . . . "\uAC00\uC911 \uC0B0\uC220 \uD3C9\uADE0"@ko . . . "Media ponderada"@es . . . "\u0421\u0435\u0440\u0435\u0434\u043D\u0454 \u0437\u0432\u0430\u0436\u0435\u043D\u0435, \u0442\u043E\u0447\u043D\u0456\u0448\u0435 \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u043D\u0454 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043C\u0435\u0442\u0438\u0447\u043D\u0435 \u0437\u0432\u0430\u0436\u0435\u043D\u0435 \u0434\u043B\u044F \u0434\u0456\u0439\u0441\u043D\u0438\u0445 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043B \u0437 \u0432\u0430\u0433\u043E\u0432\u0438\u043C\u0438 \u043A\u043E\u0454\u0444\u0456\u0446\u0456\u0454\u043D\u0442\u0430\u043C\u0438 \u0432\u0438\u0437\u043D\u0430\u0447\u0430\u0454\u0442\u044C\u0441\u044F \u044F\u043A \u041A\u043E\u043B\u0438 \u0432\u0441\u0456 \u0432\u0430\u0433\u043E\u0432\u0456 \u043A\u043E\u0435\u0444\u0456\u0446\u0456\u0454\u043D\u0442\u0438 \u0440\u0456\u0432\u043D\u0456 \u043C\u0456\u0436 \u0441\u043E\u0431\u043E\u044E , \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u043D\u0454 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043C\u0435\u0442\u0438\u0447\u043D\u0435 \u0437\u0432\u0430\u0436\u0435\u043D\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435 \u0434\u043E\u0440\u0456\u0432\u043D\u044E\u0432\u0430\u0442\u0438 \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u043D\u044C\u043E\u043C\u0443 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043C\u0435\u0442\u0438\u0447\u043D\u043E\u043C\u0443. \u0406\u0441\u043D\u0443\u044E\u0442\u044C \u0442\u0430\u043A\u043E\u0436 \u0437\u0432\u0430\u0436\u0435\u043D\u0456 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0456\u0457 \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u043D\u044C\u043E\u0433\u043E \u0433\u0435\u043E\u043C\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u043D\u043E\u0433\u043E, \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u043D\u044C\u043E\u0433\u043E \u0433\u0430\u0440\u043C\u043E\u043D\u0456\u0439\u043D\u043E\u0433\u043E, \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u043D\u044C\u043E\u0433\u043E \u0441\u0442\u0435\u043F\u0435\u043D\u0435\u0432\u043E\u0433\u043E, \u0430 \u0442\u0430\u043A\u043E\u0436 \u0457\u0445 \u0443\u0437\u0430\u0433\u0430\u043B\u044C\u043D\u0435\u043D\u043D\u044F \u2014 \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u043D\u044C\u043E\u0433\u043E \u0437\u0430 \u041A\u043E\u043B\u043C\u043E\u0433\u043E\u0440\u043E\u0432\u0438\u043C."@uk . "Weighted arithmetic mean"@en . . . . . "La mitjana ponderada d'un conjunt de nombres \u00E9s el resultat de multiplicar cadascun dels nombres per un valor particular per cadascun d'ells, anomenat el seu pes, obtenint a continuaci\u00F3 la suma d'aquests productes, i dividint el resultat per la suma del pesos. El pes dep\u00E8n de la import\u00E0ncia o significaci\u00F3 de cadascun dels valors."@ca . . . . "Batezbesteko aritmetiko haztatua edo batezbesteko haztatua datuei haztapen edo pisu ezberdina ematen dien batez besteko aritmetikoa da, batez besteko aritmetiko sinplean ez bezala, non datu guztiek haztapen, pisu edo garrantzi berdina duten. Datu bakoitzaren haztapena edo pisua datuaren garrantziaren edo adierazgarritasunaren araberakoa da."@eu . . "The weighted arithmetic mean is similar to an ordinary arithmetic mean (the most common type of average), except that instead of each of the data points contributing equally to the final average, some data points contribute more than others. The notion of weighted mean plays a role in descriptive statistics and also occurs in a more general form in several other areas of mathematics."@en . . . . . "Gewichtetes arithmetisches Mittel"@de . . . . . . "33274"^^ . "Pondita aritmetika meznombro"@eo . "The weighted arithmetic mean is similar to an ordinary arithmetic mean (the most common type of average), except that instead of each of the data points contributing equally to the final average, some data points contribute more than others. The notion of weighted mean plays a role in descriptive statistics and also occurs in a more general form in several other areas of mathematics. If all the weights are equal, then the weighted mean is the same as the arithmetic mean. While weighted means generally behave in a similar fashion to arithmetic means, they do have a few counterintuitive properties, as captured for instance in Simpson's paradox."@en . . . "\uAC00\uC911 \uC0B0\uC220 \uD3C9\uADE0\uC740 \uC790\uB8CC\uC758 \uD3C9\uADE0\uC744 \uAD6C\uD560 \uB54C \uC790\uB8CC \uAC12\uC758 \uC911\uC694\uB3C4\uB098 \uC601\uD5A5 \uC815\uB3C4\uC5D0 \uD574\uB2F9\uD558\uB294 \uAC00\uC911\uCE58\uB97C \uBC18\uC601\uD558\uC5EC \uAD6C\uD55C \uD3C9\uADE0\uAC12\uC774\uB2E4. \uC608\uB97C \uB4E4\uBA74, \uC5B4\uB290 \uD559\uC0DD\uC758 \uC544\uB798 \uC131\uC801\uD45C\uC5D0\uC11C \uD3C9\uADE0\uC740 \uC774\uB2E4. \uADF8\uB7F0\uB370 \uC774 \uD559\uC0DD\uC774 A\uC608\uC220\uACE0\uC758 \uC2E4\uC6A9\uC74C\uC545\uACFC\uB97C \uC9C4\uD559 \uD558\uB824\uB294\uB370, \uD574\uB2F9 \uD559\uACFC\uC7A5\uB2D8\uC740 \uC218\uD559\uACFC \uC74C\uC545\uC5D0 \uBE44\uC911\uC744 \uB450\uC5B4 \uC785\uD559\uC0DD\uC744 \uBF51\uC73C\uB824 \uD55C\uB2E4. \uC544\uB798 \uAC00\uC911\uCE58\uB97C \uC801\uC6A9\uD558\uC5EC \uAC00\uC911 \uC0B0\uC220 \uD3C9\uADE0\uC744 \uAD6C\uD574\uBCF4\uC790. \uADF8\uB7EC\uBA74 \uC774 \uD559\uC0DD\uC774 B\uCCB4\uC721\uACE0\uC5D0 \uC9C4\uD559 \uD574\uBCF4\uB824 \uD55C\uB2E4\uBA74 \uC544\uB798 \uAC00\uC911\uCE58\uB97C \uC801\uC6A9\uD558\uC5EC \uAC00\uC911 \uC0B0\uC220 \uD3C9\uADE0\uC744 \uAD6C\uD574\uBCF4\uC790."@ko . "V\u00E1\u017Een\u00FD pr\u016Fm\u011Br"@cs . . . "Het gewogen gemiddelde is een gemiddelde van een reeks getallen met bijhorende re\u00EBle positieve gewichten, de weegfactoren, waarvan de waarde het meest be\u00EFnvloed wordt door de getallen met het grootste . Dit gewicht kan onder meer een betrouwbaarheid uitdrukken, of het kan de populatiegrootte zijn die hoort bij getallen die zelf het gemiddelde zijn van een deelpopulatie."@nl . "\u0421\u0435\u0440\u0435\u0434\u043D\u0454 \u0437\u0432\u0430\u0436\u0435\u043D\u0435, \u0442\u043E\u0447\u043D\u0456\u0448\u0435 \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u043D\u0454 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043C\u0435\u0442\u0438\u0447\u043D\u0435 \u0437\u0432\u0430\u0436\u0435\u043D\u0435 \u0434\u043B\u044F \u0434\u0456\u0439\u0441\u043D\u0438\u0445 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043B \u0437 \u0432\u0430\u0433\u043E\u0432\u0438\u043C\u0438 \u043A\u043E\u0454\u0444\u0456\u0446\u0456\u0454\u043D\u0442\u0430\u043C\u0438 \u0432\u0438\u0437\u043D\u0430\u0447\u0430\u0454\u0442\u044C\u0441\u044F \u044F\u043A \u041A\u043E\u043B\u0438 \u0432\u0441\u0456 \u0432\u0430\u0433\u043E\u0432\u0456 \u043A\u043E\u0435\u0444\u0456\u0446\u0456\u0454\u043D\u0442\u0438 \u0440\u0456\u0432\u043D\u0456 \u043C\u0456\u0436 \u0441\u043E\u0431\u043E\u044E , \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u043D\u0454 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043C\u0435\u0442\u0438\u0447\u043D\u0435 \u0437\u0432\u0430\u0436\u0435\u043D\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435 \u0434\u043E\u0440\u0456\u0432\u043D\u044E\u0432\u0430\u0442\u0438 \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u043D\u044C\u043E\u043C\u0443 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043C\u0435\u0442\u0438\u0447\u043D\u043E\u043C\u0443. \u0406\u0441\u043D\u0443\u044E\u0442\u044C \u0442\u0430\u043A\u043E\u0436 \u0437\u0432\u0430\u0436\u0435\u043D\u0456 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0456\u0457 \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u043D\u044C\u043E\u0433\u043E \u0433\u0435\u043E\u043C\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u043D\u043E\u0433\u043E, \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u043D\u044C\u043E\u0433\u043E \u0433\u0430\u0440\u043C\u043E\u043D\u0456\u0439\u043D\u043E\u0433\u043E, \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u043D\u044C\u043E\u0433\u043E \u0441\u0442\u0435\u043F\u0435\u043D\u0435\u0432\u043E\u0433\u043E, \u0430 \u0442\u0430\u043A\u043E\u0436 \u0457\u0445 \u0443\u0437\u0430\u0433\u0430\u043B\u044C\u043D\u0435\u043D\u043D\u044F \u2014 \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u043D\u044C\u043E\u0433\u043E \u0437\u0430 \u041A\u043E\u043B\u043C\u043E\u0433\u043E\u0440\u043E\u0432\u0438\u043C."@uk . . . . "\u52A0\u6B0A\u5E73\u5747\u6578"@zh . . . "\u0641\u064A \u0627\u0644\u0625\u062D\u0635\u0627\u0621, \u0644\u0623\u0649 \u0645\u062C\u0645\u0648\u0639\u0629 \u0645\u0646 \u0627\u0644\u0628\u064A\u0627\u0646\u0627\u062A \u064A\u0643\u0648\u0646: X = { x1, x2,..., xn} \u0648\u062F\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0644\u0648\u0632\u0646: W = { w1, w2,..., wn} \u064A\u062A\u0645 \u062D\u0633\u0627\u0628 \u0627\u0644\u0648\u0633\u064A\u0637 \u0644\u0644\u0623\u0648\u0632\u0627\u0646 \u0643\u0627\u0644\u062A\u0627\u0644\u064A: \u0644\u0627\u062D\u0638 \u0623\u0646 \u0644\u0648 \u0643\u0644 \u0627\u0644\u0623\u0648\u0632\u0627\u0646 \u0645\u062A\u0633\u0627\u0648\u064A\u0629, \u0641\u0625\u0646 \u0627\u0644\u0648\u0633\u064A\u0637 \u0627\u0644\u0648\u0632\u0646\u064A \u064A\u0633\u0627\u0648\u064A \u0627\u0644\u0648\u0633\u064A\u0637 \u0627\u0644\u062D\u0633\u0627\u0628\u064A. \u0648\u0631\u063A\u0645 \u0623\u0646 \u0627\u0644\u0648\u0633\u0627\u0626\u0637 \u0627\u0644\u0648\u0632\u0646\u064A\u0629 \u062A\u0645\u0627\u062B\u0644 \u0627\u0644\u0648\u0633\u0627\u0626\u0637 \u0627\u0644\u062D\u0633\u0627\u0628\u064A\u0629, \u0641\u0625\u0646 \u0644\u0647\u0627 \u0628\u0639\u0636 \u0627\u0644\u062E\u0648\u0627\u0635 \u063A\u064A\u0631 \u0627\u0644\u0628\u062F\u064A\u0647\u064A\u0629, \u0643\u0645\u0627 \u064A\u0644\u0627\u062D\u0638 \u0641\u064A \u064A\u0645\u0643\u0646 \u0623\u064A\u0636\u0627 \u062D\u0633\u0627\u0628 \u0627\u0644\u0623\u0634\u0643\u0627\u0644 \u0627\u0644\u0645\u062E\u062A\u0644\u0641\u0629 \u0644\u0644\u0648\u0633\u0627\u0626\u0637 \u0627\u0644\u0648\u0632\u0646\u064A\u0629. \u0645\u062B\u0627\u0644 \u0644\u0647\u0630\u0647 \u0627\u0644\u0648\u0633\u0627\u0626\u0637 ,"@ar . . .