Регресс фз об осаго: Статья 14. Право регрессного требования страховщика к лицу, причинившему вред \ КонсультантПлюс

Регресс по ОСАГО — что это?

19 мая 2021

Содержание статьи:

• ОСАГО
• Что такое регресс по ОСАГО
• Регрессное требование
• Суброгация
• Вывод

ОСАГО

ОСАГО — это обязательное страхование автогражданской ответственности за причинение вреда жизни, здоровью и имуществу третьих лиц при эксплуатации автомобиля. Водители должны иметь при себе полисы ОСАГО. Если водитель станет виновником ДТП, нанесет вред другим участникам дорожного движения, их транспортным средствам, страховая компания возьмет возмещение ущерба на себя.

Регресс по ОСАГО

Мнение автомобилистов, что ОСАГО является панацеей при ДТП – ошибочное. Действительно, по ОСАГО страховая компания производит выплату потерпевшему в любом случае, даже если страхователь-виновник ДТП находился в состоянии опьянения. Но у страховых компаний в России также есть право потребовать у виновника ДТП возмещения ущерба, которое он причинил транспортному средству, жизни и здоровью третьих лиц. Это право называется регрессным требованием страховой компании или регрессом. Кроме того, в дальнейшем полис ОСАГО обойдется виновнику ДТП дороже из-за применения коэффициента нарушений, повышения базовой ставки и коэффициента бонус-малус (КБМ). Подробнее про КБМ можно прочитать в статье.

Когда страховая компания может предъявить регрессное требование

Согласно правилам страхования по ОСАГО, регламентированным Федеральным законом «Об ОСАГО», у страховых компаний есть серьезные основания для того, чтобы предъявить виновнику ДТП регресс.

Перечислим нарушений, когда возмещение ущерба страховая компания возложит на водителя, ставшего виновником ДТП. 

• Умышленное причинение вреда жизни или здоровью потерпевшего.
• Водитель находился за рулем в состоянии опьянения.
• Водитель отказался от проверки на состояние опьянения.
• У водителя отсутствовало право управления (вообще не было прав, не было нужной категории прав или он был лишен прав).
• Водитель скрылся с места ДТП.
• Водитель не был вписан в страховку ОСАГО.
• ДТП произошло не в рамках периода использования, указанного в полисе,  (если куплена страховка на не полный год, т.е. с ограниченным периодом использования автомобиля).
• Виновник ДТП не предоставил автомобиль на экспертизу или начал его ремонт раньше, чем через 15 календарных дней (за исключением нерабочих праздничных дней) после ДТП.
• У автомобиля не пройден техосмотр. Только для легковых такси, автобусов, грузовиков для перевозки людей и ТС для перевозок опасных грузов.
• У автомобиля не пройден техосмотр и причиной ДТП стала техническая неисправность.
• При заключении договора ОСАГО предоставлены недостоверные сведения, которые привели к уменьшению стоимости полиса.
• Виновник ДТП использовал автомобиль с прицепом, при этом прицеп в ОСАГО не вписан (на прицепы граждан для легковых машин не распространяется).

Таким образом, если виновник ДТП совершил нарушения из списка, страховщик в праве потребовать от него возмещения расходов, которые оплатила компания пострадавшей стороне.

Суброгация

Страховщик может также перенести свое требование на возмещения ущерба с виновника ДТП на страховую компанию, в которой его автомобиль застрахован по ОСАГО. Переход к страховщику прав страхователя на возмещение ущерба называется суброгацией.

Заключение

Законопослушным водителям, как можно понять из списка нарушений, не грозит получение регресса от страховщика. Будьте аккуратнее на дорогах, соблюдайте законы и не забудьте о пролонгации полиса ОСАГО в проверенной страховой компании. Оформите ОСАГО онлайн на сайте «Согласия».

 

Все статьи

Грамматическое толкование на страже интересов ответчика

Возник в моей практике один любопытный вопрос, над которым, признаться, пришлось поломать голову некоторое время.

        Ситуация сама по себе ничем примечательным не характеризуется. Обычное дорожно-транспортное происшествие двух самых обычных граждан, оформленное составлением евро протокола и сопровождающееся прямым возмещением убытков со стороны страховой компании в пользу потерпевшего.

            Вот только спустя несколько месяцев после такой выплаты виновная в дорожном происшествии сторона получила иск страховой компании в порядке регресса, мотивированный тем, что в момент наступления страхового случая истек строк действия диагностической карты транспортного средства виновника.

Иск основан на положениях пп. «и» п. 1 ст. 14 Федерального закона от 25 апреля 2002 года № 40-ФЗ «Об обязательном страховании гражданской ответственности владельцев транспортных средств», применение которой вызвало неоднозначные эмоции как у судьи, так и участников спора.

А виной тому – полное отсутствие судебной практики, доступной для анализа и изучения, сформировавшейся по поводу данной нормы.

Ранее аналогичные положения содержались в пп. «ж» п. 76 Правил обязательного страхования гражданской ответственности владельцев транспортных средств, утвержденных постановлением Правительства РФ от 07 мая 2003 года № 263, в настоящее время отмененных, но практики применения которых в интересующей нас части также не нашлось.

Судом было предложено в целях устранения двусмысленности нормы предоставить судебную практику, но ее обнаружить не удалось.

Выход был найден совершенно случайно, для чего мы воспользовались грамматическим толкованием нормы пп. «и» п. 1 ст. 14 Федерального закона от 25 апреля 2002 года № 40-ФЗ «Об обязательном страховании гражданской ответственности владельцев транспортных средств». Напомню ее содержание: «К страховщику, осуществившему страховое возмещение, переходит право требования потерпевшего к лицу, причинившему вред, в размере осуществленного потерпевшему страхового возмещения, если на момент наступления страхового случая истек срок действия диагностической карты, содержащей сведения о соответствии транспортного средства обязательным требованиям безопасности транспортных средств, легкового такси, автобуса или грузового автомобиля, предназначенного и оборудованного для перевозок пассажиров, с числом мест для сидения более чем восемь (кроме места для водителя), специализированного транспортного средства, предназначенного и оборудованного для перевозок опасных грузов».

Проблема собственно возникла о возможности применения указанной нормы в случае ДТП с участием самых обычных транспортных средств, которые не используются в деятельности по перевозке пассажиров и грузов. По крайней мере очевидность такого решения не лежит на поверхности, если читать норму буквально.

Для защиты интереса доверителя было решено обратиться к законодательству, регламентирующему порядок выдачи и оформления диагностических карт транспортных средств, что и позволило сформировать правильную правовую позицию.

Соответствующее основание для предъявления регрессного требования страховщиком введено в ст. 14 Федерального закона от 25 апреля 2002 года № 40-ФЗ «Об обязательном страховании гражданской ответственности владельцев транспортных средств» и кроме того в  п. «б.» ч. 2 ст. 29 Федерального закона от 01 июля 2011 года № 170-ФЗ «О техническом осмотре транспортных средств и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации». При этом содержание данной нормы первоначально имело следующее содержание: «Страховщик имеет право предъявить регрессное требование к причинившему вред лицу в размере произведенной страховщиком страховой выплаты, если на момент наступления страхового случая истек срок действия талона технического осмотра или талона о прохождении государственного технического осмотра легкового такси, автобуса или грузового автомобиля, предназначенного и оборудованного для перевозок людей, с числом мест для сидения более чем восемь (кроме места для водителя), специализированного транспортного средства, предназначенного и оборудованного для перевозок опасных грузов».

В последствии п. «а» ч. 1 ст. 2 Федерального закона от 28 июля 2012 года № 130-ФЗ «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации» в абзаце восьмом пункта 1 Федерального закона от 25 апреля 2002 года № 40-ФЗ «Об обязательном страховании гражданской ответственности владельцев транспортных средств» слова «талона технического осмотра или талона о прохождении государственного технического осмотра» заменены словами «диагностической карты, содержащей сведения о соответствии транспортного средства обязательным требованиям безопасности транспортных средств».

Согласно понятию, данному в п. 2 ст. 1 Федерального закона от 01 июля 2011 года № 170-ФЗ «О техническом осмотре транспортных средств и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации» диагностическая карта – документ, оформленный по результатам проведения технического осмотра транспортного средства (в том числе его частей, предметов его дополнительного оборудования), содержащий сведения о соответствии или несоответствии транспортного средства обязательным требованиям безопасности транспортных средств и в случае, если содержит сведения о соответствии обязательным требованиям безопасности транспортных средств, подтверждающий допуск транспортного средства к участию в дорожном движении на территории Российской Федерации и в соответствии с международными договорами Российской Федерации также за ее пределами.

В ч. 7 ст. 17 данного закона установлено, что техническое диагностирование осуществляется техническими экспертами, ответственными за его проведение и принимающими решение о выдаче диагностической карты, содержащей сведения о соответствии транспортного средства обязательным требованиям безопасности транспортных средств. А ч. 1 ст. 19 данного закона предусматривает, что диагностическая карта содержит заключение о соответствии или несоответствии транспортного средства обязательным требованиям безопасности транспортных средств.

В соответствии с п. «е» п. 3 ст. 15 Федерального закона от 25 апреля 2002 года № 40-ФЗ «Об обязательном страховании гражданской ответственности владельцев транспортных средств» для заключения договора обязательного страхования страхователь представляет страховщику диагностическую карту, содержащую сведения о соответствии транспортного средства обязательным требованиям безопасности транспортных средств.

Из совокупности указанных норм следует, что использованный в пп. «и» п. 1 ст. 14 Федерального закона от 25 апреля 2002 года № 40-ФЗ «Об обязательном страховании гражданской ответственности владельцев транспортных средств» оборот «содержащей сведения о соответствии транспортного средства обязательным требованиям безопасности транспортных средств» относится к характеристике диагностической карты, оформляемой при техническом диагностировании транспортных средств, а использованное в нем словосочетание «транспортных средств» не относится к перечислению транспортных средств, истечение срока действия диагностической карты которых на момент наступления страхового случая является основанием для предъявления регрессного требования, такое перечисление следует далее.

Соответственно их этого следует, что установленное пп. «и» п. 1 ст. 14 Федерального закона от 25 апреля 2002 года № 40-ФЗ «Об обязательном страховании гражданской ответственности владельцев транспортных средств» основание для регресса распространяется только в отношении прямо указанных в данных нормах категорий транспортных средств: легковое такси, автобус или грузовой автомобиль, предназначенный и оборудованный для перевозок людей, с числом мест для сидения более чем восемь (кроме места для водителя), специализированное транспортное средство, предназначенное и оборудованное для перевозок опасных грузов.

А поскольку автомобиль, которым управлял доверитель на момент ДТП, ни к одной из данных категорий транспортных средств не относился, а иные основания для регресса применительно к рассматриваемому ДТП отсутствовали, то в удовлетворении иска суд отказал.

Регрессионный анализ — документация julearn

В этом примере используются данные о диабете из наборов данных sklearn и выполняется регрессионный анализ с использованием модели регрессионного гребня.

 # Авторы: Шамми Подробнее 
# Федерико Раймондо 
#
# Лицензия: AGPL
импортировать панд как pd
импортировать Seaborn как sns
импортировать numpy как np
импортировать matplotlib.pyplot как plt
из sklearn.datasets импортировать load_diabetes
из sklearn.metrics импорта mean_absolute_error
из sklearn.model_selection импорта train_test_split
из julearn импортировать run_cross_validation
из julearn.utils импортировать configure_logging
 

Out:

 /home/travis/virtualenv/python3. 7.1/lib/python3.7/importlib/_bootstrap.py:219: RuntimeWarning: размер numpy.ufunc изменен, может указывать на бинарную несовместимость. Ожидал 192 из заголовка C, получил 216 из PyObject
  вернуть f(*args, **kwds)
 

Установите уровень ведения журнала на информацию, чтобы просмотреть дополнительную информацию

 configure_logging(level='INFO')
 

Исходящий:

 2021-01-28 20:06:57,741 - julearn - ИНФОРМАЦИЯ - ===== Версии библиотеки =====
2021-01-28 20:06:57,741 - julearn - ИНФОРМАЦИЯ - numpy: 1.19.5
2021-01-28 20:06:57,741 - julearn - ИНФОРМАЦИЯ - scipy: 1.6.0
2021-01-28 20:06:57,741 - julearn - ИНФОРМАЦИЯ - sklearn: 0.24.1
2021-01-28 20:06:57,741 - julearn - ИНФОРМАЦИЯ - панды: 1.2.1
2021-01-28 20:06:57,741 - julearn - ИНФОРМАЦИЯ - julearn: 0.2.5.dev19+g9c15c5f
2021-01-28 20:06:57,741 - julearn - ИНФОРМАЦИЯ - ========================
 

загрузить данные о диабете из sklearn в виде фрейма данных pandas

 функций, target = load_diabetes (return_X_y = True, as_frame = True)
 

Набор данных содержит десять переменных возраст, пол, индекс массы тела, среднее значение крови давление и шесть измерений сыворотки крови (s1-s6) больных сахарным диабетом и количественная мера прогрессирования заболевания через год после исходного уровня, который является целью, которую мы заинтересованы в прогнозировании.

 print('Возможности: \n', features.head())
print('Цель: \n', target.describe())
 

Выход:

 Особенности:
         возраст секс ИМТ ... s4 s5 s6
0 0,038076 0,050680 0,061696 ... -0,002592 0,019908 -0,017646
1 -0,001882 -0,044642 -0,051474 ... -0,039493 -0,068330 -0,092204
2 0,085299 0,050680 0,044451 ... -0,002592 0,002864 -0,025930
3 -0,089063 -0,044642 -0,011595 ... 0,034309 0,022692 -0,009362
4 0,005383 -0,044642 -0,036385 ... -0,002592 -0,031991 -0,046641
[5 строк х 10 столбцов]
Цель:
 количество 442.000000
среднее значение 152.133484
стд 77.093005
мин 25.000000
25% 87.000000
50% 140,500000
75% 211,500000
макс. 346.000000
Имя: цель, dtype: float64
 

Давайте объединим функции и цель вместе в одном фрейме данных и определим X и y

 data_diabetes = pd.concat([features, target], axis=1)
X = ['возраст', 'пол', 'ИМТ', 'bp', 's1', 's2', 's3', 's4', 's5', 's6']
у = 'цель'
 

рассчитать корреляции между функциями/переменными и представить их в виде тепловой карты

 корр = data_diabetes. corr()
рис, топор = plt.subplots(1, 1, figsize=(10, 7))
sns.set(font_scale=1.2)
sns.heatmap(corr, xticklabels=corr.columns, yticklabels=corr.columns,
            annot=Истина, fmt="0.1f")
 

Выход:

Разделить набор данных на поезд и тест

 train_diabetes, test_diabetes = train_test_split(data_diabetes, test_size=0,3)
 

Обучите модель гребневой регрессии на наборе данных обучения и используйте среднюю абсолютную ошибку за 9 баллов0003

  балла, модель = run_cross_validation(
    X=X, y=y, data=train_diabetes, preprocess_X='zscore',
    problem_type='регрессия', model='гребень', return_estimator='final',
    оценка = 'neg_mean_absolute_error')
 

Исходящий:

 2021-01-28 20:06:58,158 - julearn - ИНФОРМАЦИЯ - Использование CV по умолчанию
2021-01-28 20:06:58,159 - julearn - ИНФОРМАЦИЯ - ==== Входные данные ====
2021-01-28 20:06:58,159 - julearn - ИНФОРМАЦИЯ - Использование фрейма данных в качестве входных данных
2021-01-28 20:06:58,159 - julearn - ИНФОРМАЦИЯ - Характеристики: ['age', 'sex', 'bmi', 'bp', 's1', 's2', 's3', 's4', 's5', 's6']
2021-01-28 20:06:58,159- julearn - ИНФОРМАЦИЯ - Цель: цель
2021-01-28 20:06:58,159 - julearn - ИНФОРМАЦИЯ - Расширенный X: ['age', 'sex', 'bmi', 'bp', 's1', 's2', 's3', 's4' , 's5', 's6']
2021-01-28 20:06:58,160 - julearn - ИНФОРМАЦИЯ - Расширенные путаницы: []
2021-01-28 20:06:58,161 - julearn - ИНФОРМАЦИЯ - ====================
2021-01-28 20:06:58,161 - julearn - ИНФОРМАЦИЯ -
2021-01-28 20:06:58,161 - julearn - ИНФОРМАЦИЯ - ====== Модель ======
2021-01-28 20:06:58,161 - julearn - ИНФОРМАЦИЯ - Получение модели по имени: ridge
2021-01-28 20:06:58,161 - julearn - ИНФОРМАЦИЯ - ===================
2021-01-28 20:06:58,161 - julearn - ИНФОРМАЦИЯ -
2021-01-28 20:06:58,161 - julearn - ИНФОРМАЦИЯ - CV интерпретируется как RepeatedKFold с 5 повторениями 5 сгибов
 

Фрейм данных scores содержит все значения для каждого разделения CV.

 печать (счета.голова ())
 

Исход:

 fit_time score_time test_neg_mean_absolute_error повторение сгиба
0 0,012433 0,007876 -53,711774 0 0
1 0,012493 0,007789 -38,334731 0 1
2 0,011724 0,007702 -46,578596 0 2
3 0,011671 0,007753 -48,109208 0 3
4 0,011724 0,007663 -42,6322690 4
 

Среднее значение средней абсолютной ошибки по CV

 print(scores['test_neg_mean_absolute_error'].mean() * -1)
 

Исходящий:

 45.94450832287054
 

Теперь мы можем получить кратность и повторение MAE:

 df_mae =scores.set_index(
    ['повторить', 'свернуть'])['test_neg_mean_absolute_error'].unstack() * -1
df_mae.index.name = 'Повторяется'
df_mae.columns.name = 'К-кратное разделение'
печать (df_mae)
 

Исходит:

 К-кратное разделение 0 1 2 3 4
Повторы
0 53,711774 38,334731 46,578596 48.109208 42.632269
1 46.110360 49.273373 45.245755 48.425018 41.661824
2 45.176249 50.034589 48.108842 39.433303 44.937370
3 46.238680 39. 120725 48.266876 46.853780 48.097210
4 45,943724 43,651725 41,527743 47,429889 53,709096
 

Постройте тепловую карту средней абсолютной ошибки (MAE) по всем повторам и разделениям CV

 fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(10, 7))
sns.heatmap(df_mae, cmap="YlGnBu")
plt.title('MAE с перекрестной проверкой')
 

Исходящий:

 Текст (0.5, 1.0, 'MAE с перекрестной проверкой')
 

Давайте построим график важности функции, используя коэффициенты обученной модели

 features = pd.DataFrame({'Features': X, 'importance': model['ridge'].coef_})
features.sort_values(by=['важность'], по возрастанию=True, inplace=True)
особенности['положительные'] = характеристики['важность'] > 0
рис, топор = plt.subplots(1, 1, figsize=(10, 7))
features.set_index('Функции', inplace=True)
features.importance.plot (вид = 'barh',
                         color=features.positive.map
                         ({Верно: "синий", Ложь: "красный"}))
ax.set(xlabel='Importance', title='Значение переменной для регрессии хребта')
 

Исчез:

 [Текст (0,5, 40,249999999999986, «Важность»), Текст (0,5, 1,0, «Переменная важность для гребневой регрессии»)]
 

Используйте окончательную модель, чтобы делать прогнозы на основе тестовых данных и строить диаграмму рассеяния истинных значений против прогнозируемых значений

 y_true = test_diabetes[y]
y_pred = model. predict (test_diabetes [X])
mae = формат (mean_absolute_error (y_true, y_pred), '.2f')
корр = формат (np.corrcoef (y_pred, y_true) [1, 0], '.2f')
рис, топор = plt.subplots(1, 1, figsize=(10, 7))
sns.set_style("темная сетка")
plt.scatter(y_true, y_pred)
plt.plot(y_true, y_true)
хмин, хмакс = ax.get_xlim()
умин, умакс = ax.get_ylim()
text = 'MAE: ' + str(mae) + ' CORR: ' + str(corr)
ax.set(xlabel='Истинные значения', ylabel='Прогнозируемые значения')
plt.title('Фактическое против предсказанного')
plt.text(xmax - 0,01 * xmax, ymax - 0,01 * ymax, text, verticalalignment='top',
         горизонтальное выравнивание = 'справа', размер шрифта = 12)
plt.axis('в масштабе')
 

Исходящий:

 (10,75, 324,25, 10,75, 324,25)
 

Общее время выполнения сценария: (0 минут 1,492 секунды)

Скачать Python Исходный код: stold_example_regression.py

Скачать jupyter notebbook: spet_exampess_regression.ipynb

Gallete Galleter.

Множественная регрессия | Округ Ганнисон, Колорадо

Поиск

При множественном регрессионном анализе анализируется взаимосвязь между одной зависимой переменной и несколькими независимыми переменными (называемыми предикторами). Уравнение регрессии принимает вид

• Y = b ₀ + b ₁ x ₁ + b ₂ x ₂ …+ b _p + e

, где Y — зависимая переменная,

b — коэффициенты регрессии для соответствующих x (независимых) членов, b ₀ — константа или отрезок, а e — член ошибки отражается в остатках. Параметры уравнения регрессии оцениваются с помощью обычного метода наименьших квадратов ( ОЛС ).

• Обычный метод наименьших квадратов:  Этот метод получил свое название от критерия, используемого для построения наиболее подходящей линии регрессии: линии, при которой сумма квадратов отклонений расстояний от всех точек до линии минимальна.
• Точка пересечения : Точка пересечения b ₀ находится там, где плоскость регрессии пересекается с осью Y. Он равен оценочному значению Y , когда все независимые имеют значение 0,9.0150
• Коэффициент регрессии : Коэффициенты регрессии b i — наклон плоскости регрессии в направлении x _i . Каждый коэффициент регрессии представляет чистое влияние переменной i ^th на зависимую переменную, при этом оставшиеся x в уравнении остаются постоянными .
• Бета-веса — это коэффициенты регрессии для стандартизированных данных. Бета — это средняя величина, на которую увеличивается зависимая переменная, когда независимая переменная увеличивается на одно стандартное отклонение, а другие независимые переменные остаются постоянными. Отношение бета-весов представляет собой отношение прогностической значимости независимых переменных.
• Стандартизированный означает, что для каждого элемента данных вычитается среднее значение, а результат делится на стандартное отклонение. В результате все переменные имеют среднее значение 0 и стандартное отклонение 1.
• Остаточные значения представляют собой разницу между наблюдаемыми значениями и значениями, предсказанными уравнением регрессии
• Фиктивные переменные :   , но дихотомии можно считать частным случаем интервальности. Номинальные и порядковые категории могут быть преобразованы в наборы дихотомий, называемых фиктивными переменными. Чтобы предотвратить совершенную мультиколлинеарность, необходимо исключить одну категорию .
  • Интерпретация b для фиктивных переменных . Для b коэффициентов для фиктивных переменных, которые были двоично закодированы (обычный 1 = присутствует, 0 = «не» присутствует), b  относительно эталонной категории (категория опущена).
  • Несколько R:  Коэффициент корреляции между наблюдаемыми и прогнозируемыми значениями. Он принимает значения от 0 до 1. Небольшое значение 90 103   означает 9.0103   , что   между зависимой переменной и независимыми переменными линейная зависимость незначительна или отсутствует.
  • Несколько R ²   — процент дисперсии зависимой переменной, объясненный независимыми переменными. Его также называют коэффициентом множественной детерминации. Математически R ² = [ 1 — (SSE/SST) ] , где
    • SSE = сумма квадратов ошибок =  ( Y I — EST Y I) ² , где YI — фактическое значение Y для I ^{Т.С. -й корпус.}
    • SST  = общая сумма квадратов = ( Y i — среднее значение Y ) ²
    • Скорректированный R-квадрат:  Когда существует большое количество независимых переменных9,0125 R ² может стать искусственно большой просто потому, что случайные вариации некоторых независимых переменных «объясняют» небольшие части дисперсии зависимой переменной. Поэтому важно корректировать значение R ² по мере увеличения числа независимых переменных. В случае нескольких независимых переменных R ² и скорректированное R ² будут близкими. В случае большого количества независимых переменных корректируется R ² может быть заметно ниже.
    • Мультиколлинеарность — это интеркорреляция независимых переменных. Значения r ² , близкие к 1, нарушают предположение об отсутствии полной коллинеарности, в то время как высокие значения r ² увеличивают стандартную ошибку коэффициентов регрессии и делают оценку уникальной роли каждой независимой переменной. трудно или невозможно. Хотя простые корреляции что-то говорят о мультиколлинеарности, предпочтительным методом оценки мультиколлинеарности является вычисление определителя матрицы корреляции. Детерминанты, близкие к нулю, указывают на то, что некоторые или все независимые переменные сильно коррелированы.
    • Частичная корреляция  – это корреляция двух переменных при контроле третьей или нескольких других переменных. Например, r _12,34 представляет собой корреляцию переменных 1 и 2 с контролем переменных 3 и 4. Частичная корреляция r _12,34 равна неконтролируемой корреляции около 0  Исходная корреляция ложная .

1. 200 Э. Вирджиния
   Ганнисон, Колорадо 81230

1. Повестки дня и протоколы
2. Запрос публичных записей
3. Уполномоченные округа
4. Заявки, запросы предложений и предложения
5. Возможности трудоустройства

/QuickLinks.aspx

1. Как связаться с «Городской/районный отдел»?
2. Где я могу найти ответы на часто задаваемые вопросы?
3. Каковы требования для того, чтобы стать резидентом Колорадо?

/FAQ.