{"id":276523,"date":"2016-03-20T15:54:02","date_gmt":"2016-03-20T12:54:02","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=276523"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=276523","title":{"rendered":"\u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 R"},"content":{"rendered":"<p>       \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0432\u0430\u0436\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0412 R \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c\u043e \u043e\u0431\u0448\u0438\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u2014 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u2014 <code>mvrnorm()<\/code> \u0438\u0437 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 <a href=\"https:\/\/mran.revolutionanalytics.com\/package\/MASS\/\">MASS<\/a>, \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 R, \u0445\u043e\u0442\u044f \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442 <a href=\"https:\/\/mran.revolutionanalytics.com\/package\/mvtnorm\/\">mvtnorm<\/a> \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e, \u0438 t-\u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f.<br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a><br \/>  \u0411\u043b\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 5000 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043e\u043a \u0438\u0437 \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c (0, 0) \u0438 \u043a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0435\u0439 \u0421\u0438\u0433\u043c\u0430, \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432 \u043a\u043e\u0434\u0435. \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>kde2d()<\/code>, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u0437 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 MASS, \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u0443\u044e <a href=\"https:\/\/uk.wikipedia.org\/wiki\/%D0%AF%D0%B4%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0_%D0%BE%D1%86%D1%96%D0%BD%D0%BA%D0%B0_%D0%B3%D1%83%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B8_%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D1%96%D0%BB%D1%83\">\u044f\u0434\u0440\u043e\u0432\u0443\u044e \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f<\/a>.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0421\u0418\u041c\u0423\u041b\u042f\u0426\u0418\u042f \u041c\u041d\u041e\u0413\u041e\u041c\u0415\u0420\u041d\u042b\u0425 \u0414\u0410\u041d\u041d\u042b\u0425 # https:\/\/stat.ethz.ch\/pipermail\/r-help\/2003-September\/038314.html # \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u0443\u044e \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443 library(MASS) # \u0421\u0438\u043c\u0443\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 mu &lt;- c(0,0)                         # \u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 Sigma &lt;- matrix(c(1, .5, .5, 1), 2)  # \u041a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 <\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"diff\"># &gt; Sigma # [,1] [,2] # [1,]  1.0  0.1 # [2,]  0.1  1.0 <\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0421\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443 \u0438\u0437 N(mu, Sigma) bivn &lt;- mvrnorm(5000, mu = mu, Sigma = Sigma )  # \u0438\u0437 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 MASS head(bivn) # \u041f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u044f\u0434\u0440\u043e\u0432\u0443\u044e \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f bivn.kde &lt;- kde2d(bivn[,1], bivn[,2], n = 50)   # \u0438\u0437 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 MASS <\/code><\/pre>\n<p>  R \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u0432 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0432\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043f\u043b\u043e\u0432\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442 \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430, \u043d\u0430\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043f\u043b\u043e\u0432\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0443 image(bivn.kde)       # \u0438\u0437 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 contour(bivn.kde, add = TRUE)     # \u0438\u0437 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 <\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/revolution-computing.typepad.com\/.a\/6a010534b1db25970b01b8d1a3a567970c-pi\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u041d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u0432\u0438\u0434\u043d\u044b \u043d\u0435\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u044b \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041a\u043e\u0434 \u043d\u0438\u0436\u0435, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>ellipse()<\/code> \u0438\u0437 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 <a href=\"https:\/\/mran.revolutionanalytics.com\/package\/ellipse\/\">ellipse<\/a>, \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439\u0441\u044f \u0432\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f library(ellipse) rho &lt;- cor(bivn) y_on_x &lt;- lm(bivn[,2] ~ bivn[,1])    # \u0420\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Y ~ X x_on_y &lt;- lm(bivn[,1] ~ bivn[,2])    # \u0420\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f X ~ Y plot_legend &lt;- c(&quot;99% \u0414\u0418 \u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b\u0439&quot;, &quot;95% \u0414\u0418 \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u044b\u0439&quot;,&quot;90% \u0414\u0418 \u0441\u0438\u043d\u0438\u0439&quot;,                  &quot;Y \u043d\u0430 X \u0447\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439&quot;, &quot;X \u043d\u0430 Y \u043a\u043e\u0440\u0438\u0447\u043d\u0435\u0432\u044b\u0439&quot;)   plot(bivn, xlab = &quot;X&quot;, ylab = &quot;Y&quot;,      col = &quot;dark blue&quot;,      main = &quot;\u0414\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438&quot;) lines(ellipse(rho), col=&quot;red&quot;)       # ellipse() \u0438\u0437 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 ellipse lines(ellipse(rho, level = .99), col=&quot;green&quot;) lines(ellipse(rho, level = .90), col=&quot;blue&quot;) abline(y_on_x) abline(x_on_y, col=&quot;brown&quot;) legend(3,1,legend=plot_legend,cex = .5, bty = &quot;n&quot;) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043a\u0443\u0441\u043e\u0447\u0435\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0440\u043e\u0447\u043a\u0443 \u0442\u0440\u0435\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0412\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u2014 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a <a href=\"https:\/\/mran.revolutionanalytics.com\/package\/rgl\/\">rgl<\/a>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0443\u0433\u043b\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0435.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0422\u0440\u0435\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u0430\u044f \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c # \u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a persp(bivn.kde, phi = 45, theta = 30, shade = .1, border = NA) # \u0438\u0437 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430   # \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a RGL library(rgl) col2 &lt;- heat.colors(length(bivn.kde$z))[rank(bivn.kde$z)] persp3d(x=bivn.kde, col = col2) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0430\u043f\u0438\u0448\u0435\u043c \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f x, y \u0438 z \u0438\u0437 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442 \u044f\u0434\u0440\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041e\u043d\u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 scatterplot3js() \u0438\u0437 htmlwidgets, javascript-\u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 <a href=\"https:\/\/mran.revolutionanalytics.com\/package\/threejs\/\">threejs<\/a>. \u042d\u0442\u0430 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0441 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u043c \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u0430\u043a \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a rgl. \u0422\u0435\u043c \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435, \u043e\u043d\u0430 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 pdf \u0438 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u2014 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0432\u0435\u0431-\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b. \u041f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e, \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 html-\u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u0438 \u043b\u0435\u0433\u0447\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\"># threejs Javascript-\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a library(threejs) # \u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0430 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b kde x &lt;- bivn.kde$x; y &lt;- bivn.kde$y; z &lt;- bivn.kde$z # \u0421\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442\u044b x,y,z xx &lt;- rep(x,times=length(y)) yy &lt;- rep(y,each=length(x)) zz &lt;- z; dim(zz) &lt;- NULL # \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432 ra &lt;- ceiling(16 * zz\/max(zz)) col &lt;- rainbow(16, 2\/3) # \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 3D-\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f scatterplot3js(x=xx,y=yy,z=zz,size=0.4,color = col[ra],bg=&quot;black&quot;) <\/code><\/pre>\n<p><a href=\"http:\/\/blog.revolutionanalytics.com\/downloads\/bivn_threejs_dense.html\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/files\/722\/173\/1e8\/7221731e843949b3a1472e0ab0b74871.png\"\/><\/a><br \/>  \u041a\u043e\u0434 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>rtmvt()<\/code> \u0438\u0437 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 <a href=\"https:\/\/mran.revolutionanalytics.com\/package\/tmvtnorm\/\">tmvtnorm<\/a> \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e t-\u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a rgl \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u044f\u0434\u0440\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044f\u0445.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0412\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0430 \u0441 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0442\u043e\u043c \u0438\u0437 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e t-\u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f library (tmvtnorm) Sigma &lt;- matrix(c(1, .1, .1, 1), 2)  # \u041a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 X1 &lt;- rtmvt(n=1000, mean=rep(0, 2), sigma = Sigma, df=2) # \u0438\u0437 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 tmvtnorm   t.kde &lt;- kde2d(X1[,1], X1[,2], n = 50)   # \u0438\u0437 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 MASS col2 &lt;- heat.colors(length(bivn.kde$z))[rank(bivn.kde$z)] persp3d(x=t.kde, col = col2) <\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/revolution-computing.typepad.com\/.a\/6a010534b1db25970b01bb08be59bf970d-800wi\" alt=\"image\"\/><br \/>  \u041d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0430\u044f \u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0443\u043a\u0438 \u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u2014 \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0435\u043c \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438. \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435, \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u043d\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u0430 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f. \u041a\u0443\u0441\u043e\u0447\u0435\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 10 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0435\u0439. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>genPositiveDefmat()<\/code> \u0438\u0437 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 <a href=\"https:\/\/mran.revolutionanalytics.com\/package\/clusterGeneration\/\">clusterGeneration<\/a>. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>mvrnorm()<\/code> \u0432\u044b\u0434\u0430\u0441\u0442 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443, \u043a\u0430\u043a \u0442\u0435\u043e\u0440\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u043e\u0439\u0442\u0438, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0430, \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440 \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439, \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u0447\u043d\u043e \u0443\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>corrplot()<\/code> \u0438\u0437 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 <a href=\"https:\/\/mran.revolutionanalytics.com\/package\/corrplot\/\">corrplot<\/a>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u043e\u043f\u0430\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0439, \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u043c \u0438 \u0444\u043e\u0440\u043c\u043e\u0439. <code>corrplot()<\/code> \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u043e \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0441\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0434\u043b\u044f 40-50 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445. (\u041a \u0441\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 <a href=\"https:\/\/mran.revolutionanalytics.com\/package\/ggcorrplot\/\">ggcorrplot<\/a> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f <a href=\"https:\/\/mran.revolutionanalytics.com\/package\/ggplot2\/\">ggplot2<\/a>-\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432.) \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043f\u0430\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f, \u0438 R \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">#\u041c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f library(corrplot) library(clusterGeneration) mu &lt;- rep(0,10) pdMat &lt;- genPositiveDefMat(10,lambdaLow=10) Sigma &lt;- pdMat$Sigma dim(Sigma) mvn &lt;- mvrnorm(5000, mu = mu, Sigma = Sigma )   corrplot(cor(mvn),           method=&quot;ellipse&quot;,          tl.pos=&quot;n&quot;,          title=&quot;\u041c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0439&quot;) <\/code><\/pre>\n<p>  \u041d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u0447\u0442\u043e \u0436\u0435 \u043d\u0430 \u0441\u0447\u0435\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0442 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 t-\u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f? R \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439, \u043a\u0430\u043a, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, <code>rlnorm()<\/code> \u0438\u0437 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 <a href=\"https:\/\/mran.revolutionanalytics.com\/package\/compositions\/\">compositions<\/a>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043b\u043e\u0433\u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0418\u043c\u0438 \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a \u0438 <code>mvrorm()<\/code>, \u043d\u043e \u0435\u0439 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c. \u0414\u0443\u043c\u0430\u044e, \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043b\u043e\u0434\u043e\u0442\u0432\u043e\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u043c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u2014 \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u043c <a href=\"https:\/\/mran.revolutionanalytics.com\/package\/copula\/\">copula<\/a>.       <\/p>\n<div class=\"clear\"><\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habrahabr.ru\/post\/279647\/\"> https:\/\/habrahabr.ru\/post\/279647\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>       \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0432\u0430\u0436\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0412 R \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c\u043e \u043e\u0431\u0448\u0438\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u2014 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u2014 <code>mvrnorm()<\/code> \u0438\u0437 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 <a href=\"https:\/\/mran.revolutionanalytics.com\/package\/MASS\/\">MASS<\/a>, \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 R, \u0445\u043e\u0442\u044f \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442 <a href=\"https:\/\/mran.revolutionanalytics.com\/package\/mvtnorm\/\">mvtnorm<\/a> \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e, \u0438 t-\u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f.  <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-276523","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/276523","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=276523"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/276523\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=276523"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=276523"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=276523"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}