Какая буква чаще всего встречается в русском языке

1

Частота букв в русском языке

Написал забавный php-скрипт. Погонял через него все тексты на « Спектаторе» на предмет языка. Всего в текстах употребляется 39110 разных словоформ. Сколько именно разных слов — определить довольно сложно. Чтобы хоть как-то приблизиться к этой цифре, я брал только первые 5 букв слова и сравнивал их. Получилось 14373 таких комбинаций. С большой натяжкой это можно назвать словарным запасом « Спектатора».

Потом я взял слова и иследовал их на предмет частоты повторения букв. В идеале надо брать какой-нибудь словарь, для полноты картины. Прогонять тексты нельзя, нужно только уникальные слова. В тексте же одни слова повторяются чаще, чем другие. Итак, получились следующие результаты:

о — 9.28%
а — 8.66%
е — 8.10%
и — 7.45%
н — 6.35%
т — 6.30%
р — 5.53%
с — 5.45%
л — 4.32%
в — 4.19%
к — 3.47%
п — 3.35%
м — 3.29%
у — 2.90%
д — 2.56%
я — 2.22%
ы — 2.11%
ь — 1.90%
з — 1.81%
б — 1.51%
г — 1.41%
й — 1.31%
ч — 1.27%
ю — 1.03%
х — 0.92%
ж — 0.78%
ш — 0.77%
ц — 0.52%
щ — 0.49%
ф — 0.40%
э — 0.17%
ъ — 0.04%

Тем, кто поедет на « Поле чудес», советую заучить эту таблицу наизусть. И называть слова в таком порядке. Так, например, казалось бы, такая « привычная» буква « б» употребляется реже, чем « редкая» буква « ы». Помнить надо также и то, что в слове не одни гласные. И что если вы угадали одну гласную, то нужно начинать идти по согласным. И кроме того, слово угадывается именно по согласным. Сравните: « **а**и*е» и « ср*вн*т*». И в том и в другом случае — это слово « сравните».

И еще одно соображение. Как вы учили английский? Помните? Э пен, э пенсил, э тэйбл. Что вижу — о том и пою. А смысл. Как часто вы в нормальной жизни говорите слово « карандаш»? Если задача — научить говорить как можно быстрее и эффективнее, то и учить надо соответствующе. Проводим анализ языка, выделяем самые употребимые слова. И учить начинаем именно с них. Чтобы более-менее говорить на английском языке, достаточно всего полторы тысячи слов.

Еще одно баловство: составлять слова из букв случайным образом, но учитывая частоту появления, чтобы было похоже на нормальные слова. В первой же десятке « случайных» четырехбуквенных слов выскочило « осел». В следующей полсотне — слова « мчим» и « нато». Но, увы, очень много неблагозвучных комбинаций, таких, как « блтт» или « нрро».

Поэтому — следующий шаг. Я разбил все слова на двухбуквенные сочетания и начал случайным образом (но с учетом частоты повторения) комбинировать их. Стали в больших количествах получатся слова, похожие на « нормальные». Например: « коивдиот», « воабма», « апый», « депоид», « дебяко», « орфа», « поеснавы», « озза», « ченя», « риторя», « урдеед», « утоичи», « стых», « сапоть», « гравда», « абабап», « обарто», « еелует», « лярезы», « мыни», « бромомер» и даже « тодебыст».

Куда применить. есть варианты. Например, написать генератор красивых фирменных игривых имен. Для йогуртов. Типа, « мемолисо» или « уторорерто». Или — генератор футуристических стихов « Бурлюк-php»: « опелдиий миатон, линоаз окмиая. деесопен одесон».

И есть еще один вариант. Надо попробовать.

Некоторые статистические данные об использовании русских слов:

После заметки мне пришло вот такое письмо:

Здравствуйте, Дмитрий !

Проанализировав статью « Язык до Киева доведет» и ту ее часть, где Вы описываете свою программу, возникла идея.
Вами написанный скрипт кажется мне предназначенным абсолютно не для « Поля чудес» в большей мере, а для другого.
Первое самое разумное применение результатов работы Вашего скрипта — определение порядка букв при программировании кнопок для мобильных устройств. Да, да — именно в мобильниках и нужно все это.

Я распределил это по волнам (см. рисунок)

Далее распределение по кнопкам:
1. Все буквы из первой волны уходят на 4 кнопки в первый ряд
2. Все буквы из второй волны тоже на остальные 4 кнопки в тот же первый ряд
3. Все буквы из третьей волны туда же на оставшиеся две кнопки
4. 4,5 и 6 волны уходят во второй ряд
5. 7,8,9 волны уходят на третий ряд, причем 9-я волна уходит вся полностью (не смотря на кажущееся большое количество букв) в третий ряд 9-й кнопки, что-бы 10 кнопку оставить под всякие там знаки препинания (точка, запятая и прочее).

Я думаю все понятно и так, без детальных обьяснений. Но все же не могли бы Вы обработать Вашим скриптом (включая знаки припинания) тексты следующего содержания:

1. Л. Н. Толстой. « Анна Каренина» (лучше конечно « Войну и мир», но я не нашел на www.lib.ru) -http://www.lib.ru/LITRA/TOLSTOJ/anna_kar.txt
2. Ф. М. Достоевский. « Игрок» — www.lib.ru/LITRA/DOSTOEWSKIJ/igrok.txt
3. Леонид Филатов. « Про Федота Стрельца» — www.lib.ru/ANEKDOTY/fedot.txt
4. Вильям Шекспир. Сонеты (перевод С. Я. Маршака) www.lib.ru/SHAKESPEARE/sonets.txt
5. Б. И А.Стругацкие. Пикник на обочине. www.lib.ru/STRUGACKIE/picnic.txt

А потом выложить статистику? Мне показалось? что тексты максимально отражают нашу современную речь, а ведь мы как говорим, так и пишем sms.

Заранее большое спасибо.

Итак, анализировать частоту повторения букв можно двумя способами. Способ 1. Взять текст, найти в нем уникальные (не повторяющиеся) словоформы и анализировать их. Способ хорош для построения статистики по словам русского языка, а не по текстам. Способ 2. Не искать в тексте уникальные слова, а сразу перейти к подсчету частоты повторения букв. Получаем частоту букв в русском тексте, а не в русских словах. Для создания клавиатур и прочего нужно использовать именно этот способ: на клавиатуре набираются именно тексты.

Клавиатуры должны учитывать не только частоту букв, но и самые упортебимые слова (словоформы). Не так уж и трудно догадаться, какие именно слова самые употребимые: это, во-первых, служебные части речи, ибо роль у них такая — служить всегда и везде, и местоимения, роль у которых не менее важная: заменять в речи любую вещь/человека (это, он, она). Ну и основные глаголы (быть, сказать). По результатам анализа перечисленных выше текстов я получил такие самые « популярные» слова: « и, не, в, что, он, я, на, с, она, как, но, его, это, к, а, все, ее, было, так, же, то, сказал, за, ты, о, у, ему, мне, только, по, меня, бы, да, вы, от, был, когда, из, для, еще, теперь, они, сказала, уже, него, нет, была, ей, быть, ну, ни, если, очень, ничего, вот, себя, чтобы, себе, этого, может, того, до, мы, их, ли, были, есть, чем, или, ней» и так далее.

Возвращаясь к клавиатурам — очевидно, что в клавиатуре буквосочетания « не», « что», « он», « на» идругие должны находится как можно ближе друг к другу, или если не вплотную, то каким-то наиболее оптимальным образом. Нужно провести исследования, каким именно образом пальцы движутся по клавиатуре, найти самые « удобные» позиции и поместить в них самые употребляемые буквы, не забывая, однако, про буквосочетания.

Проблема, как всегда, одна: даже если и получиться создать Уникальную Клавиатуру, куда деть миллионы людей, которые уже привыкли к qwerty/йцукен?

Насчет же мобильных устройств. Наверное, it makes sense. По крайней мере, буквы « о», « а», « е» и « и» должны точно находиться на одной клавише. Знаки препинания в порядке частоты употребления : , . — ? ! » ; : ) (

Запятая употребляется в 2 раза чаще, чем точка. А точка на стандартной русской клавиатуре расположена удобней.

Статистика по приведенным выше текстам:

По уникальным словам:

о — 9.36%
а — 8.40%
е — 8.08%
и — 6.91%
н — 6.12%
с — 5.67%
т — 5.49%
р — 5.30%
л — 5.00%
в — 4.67%
п — 3.38%
у — 3.17%
к — 3.14%
м — 2.97%
д — 2.72%
я — 2.50%
ь — 2.08%
ы — 2.06%
з — 1.85%
б — 1.61%
г — 1.47%
ш — 1.32%
ч — 1.22%
й — 1.21%
ж — 1.01%
ю — 0.99%
х — 0.97%
щ — 0.48%
ц — 0.37%
ф — 0.20%
э — 0.06%
ъ — 0.05%

По текстам в целом:

о — 11.35%
е — 8.93%
а — 8.23%
н — 6.71%
и — 6.48%
т — 6.17%
с — 5.22%
л — 4.95%
в — 4.47%
р — 4.17%
к — 3.35%
д — 2.97%
м — 2.93%
у — 2.86%
п — 2.39%
я — 2.17%
ь — 2.09%
ы — 1.90%
г — 1.811%
б — 1.77%
ч — 1.67%
з — 1.65%
ж — 1.14%
й — 1.09%
ш — 0.89%
х — 0.79%
ю — 0.66%
э — 0.33%
ц — 0.29%
щ — 0.29%
ф — 0.10%
ъ — 0.02%

Таблица частотности букв русского алфавита

Частотность — термин лексикостатистики, предназначенный для определения наиболее употребительных слов. Расчёт осуществляется по формуле:

F r e q x = Q x Q a l l , <displaystyle Freq_ =<frac >>>,>

где Freq_x — частотность слова «x», Q_x — количество словоупотреблений слова «x», Q_all — общее количество словоупотреблений. В большинстве случаев частотность выражается в процентах. В словарях частотность слов может отражаться пометками — употребительное, малоупотребительное и т. д.

Аналогичным образом определяется частотность для букв. Бо́льшая частотность согласных на данном отрезке текста (например, в стихотворениях) получила название аллитерации. Высокие показатели частотности гласных называются ассонансом. Частотный анализ используется в криптографии для выявления наиболее частотных букв того или иного языка.

Частотность слов и букв являлась важнейшим инструментов криптоанализа в эпоху до повсеместного распространения блочных шифров.

Не следует путать термины частотность и частота.

Частотность букв русского языка [ править | править код ]

Статистика частотности букв русского языка (на материале НКРЯ): [1]

Частотный анализ – это один из методов криптоанализа, основывающийся на предположении о существовании нетривиального статистического распределения отдельных символов и их последовательностей как в открытом тексте, так и шифрованном тексте, которое с точностью до замены символов будет сохраняться в процессе шифрования и дешифрования.

Кратко говоря, частотный анализ предполагает, что частота появления заданной буквы алфавита в достаточно длинных текстах одна и та же для разных текстов одного языка. При этом в случае моноалфавитного шифрования, если в шифрованном тексте будет символ с аналогичной вероятностью появления, то можно предположить, что он и является указанной зашифрованной буквой. Аналогичные рассуждения применяются к биграммам (двубуквенным последовательностям), триграммам в случае полиалфавитных шифров.

Метод частотного анализа известен с еще IX-го века и связан и именем Ал-Кинди. Но наиболее известным случаем применения такого анализа является дешифровка египетских иероглифов Ж.-Ф. Шампольоном в 1822 году.

Данный вид анализа основывается на том, что текст состоит из слов, а слова из букв. Количество различных букв в каждом языке ограничено и буквы могут быть просто перечислены. Важными характеристиками текста являются повторяемость букв, пар букв (биграмм) и вообще m-ок (m-грамм), сочетаемость букв друг с другом, чередование гласных и согласных и некоторые другие.

Идея состоит в подсчете чисел вхождений каждой nm возможных m-грамм в достаточно длинных открытых текстах T=t1t2…tl, составленных из букв алфавита . При этом просматриваются подряд идущие m-граммы текста:

t1t2. tm, t2t3. tm+1, . ti-m+1tl-m+2. tl.

Если – число появлений m-граммы ai1ai2. aim в тексте T, а L – общее число подсчитанных m-грамм, то опыт показывает, что при достаточно больших L частоты

для данной m-граммы мало отличаются друг от друга.

В силу этого, относительную частоту считают приближением вероятности P (ai1ai2. aim) появления данной m-граммы в случайно выбранном месте текста (такой подход принят при статистическом определении вероятности).

В представленной ниже таблице приводятся частоты встречаемости букв в русском языке (в процентах):

Буква алфавита	Показатель частоты встречаемости	Буква алфавита	Показатель частоты встречаемости
А	0,062	Р	0,04
В	0,038	Т	0,053
Д	0,025	Ф	0,002
Ж	0,007	Ц	0,004
И	0,062	Ш	0,006
К	0,028	Ъ, Ь	0,014
М	0,026	Э	0,003
О	0,09	Я	0,018

Имеется мнемоническое правило запоминания десяти наиболее частых букв русского алфавита. Эти буквы составляют слово СЕНОВАЛИТР.

Устойчивыми являются также частотные характеристики биграмм, триграмм и четырехграмм осмысленных текстов. Существуют специальные таблицы с указанием частоты биграмм некоторых алфавитов. По результатам исследований с помощью таких таблиц ученые определили наиболее часто встречаемые биграммы и триграммы для русского алфавита:

СТ, НО, ЕН, ТО, НА, ОВ, НИ, РА, ВО, КО, СТО, ЕНО, НОВ, ТОВ, ОВО, ОВА.

Из таблиц биграмм можно также легко извлечь информацию о сочетаемости букв, т.е. о предпочтительных связях букв друг с другом.

Результатом таких исследований является таблица, в которой слева и справа от каждой буквы расположены наиболее предпочтительные «соседи» (в порядке убывания частоты соответствующих биграмм). В таких таблицах обычно указывается также доля гласных и согласных букв (в процентах), предшествующих (или следующих за) данной букве.

Г	С	Слева	Справа	Г	С
3	97	л, д, к, т, в, р, н	А	л, н, с, т, р, в, к, м	12	88
80	20	я, е, у, и, а, о	Б	о, ы, е, а, р, у	81	19
68	32	я, т, а, е, и, о	В	о, а, и, ы, с, н, л, р	60	40
78	22	р, у, а, и, е, о	Г	о, а, р, л, и, в	69	31
72	28	р, я, у, а, и, е, о	Д	е, а, и, о, н, у, р, в	68	32
19	81	м, и, л, д, т, р, н	Е	н, т, р, с, л, в, м, и	12	88
83	17	р, е, и, а, у, о	Ж	е, и, д, а, н	71	29
89	11	о, е, а, и	З	а, н, в, о, м, д	51	49
27	73	р, т, м, и, о, л, н	И	с, н, в, и, е, м, к, з	25	75
55	45	ь, в, е, о, а, и, с	К	о, а, и, р, у, т, л, е	73	27
77	23	г, в, ы, и, е, о, а	Л	и, е, о, а, ь, я, ю, у	75	25
80	20	я, ы, а, и, е, о	М	и, е, о, у, а, н, п, ы	73	27
55	45	д, ь, н, о	Н	о, а, и, е, ы, н, у	80	20
11	89	р, п, к, в, т, н	О	в, с, т, р, и, д, н, м	15	85
65	35	в, с, у, а, и, е, о	П	о, р, е, а, у, и, л	68	32
55	45	и, к, т, а, п, о, е	Р	а, е, о, и, у, я, ы, н	80	20
69	31	с, т, в, а, е, и, о	С	т, к, о, я, е, ь, с, н	32	68
57	43	ч, у, и, а, е, о, с	Т	о, а, е, и, ь, в, р, с	63	37
15	85	п, т, к, д, н, м, р	У	т, п, с, д, н, ю, ж	16	84
70	30	н, а, е, о, и	Ф	и, е, о, а, е, о, а	81	19
90	10	у, е, о, а, ы, и	Х	о, и, с, н, в, п, р	43	57
69	31	е, ю, н, а, и	Ц	и, е, а, ы	93	7
82	18	е, а, у, и, о	Ч	е, и, т, н	66	34
67	33	ь, у, ы, е, о, а, и, в	Ш	е, и, н, а, о, л	68	32
84	16	е, б, а, я, ю	Щ	е, и, а	97	3
100	м, р, т, с, б, в, н	Ы	л, х, е, м, и, в, с, н	56	44
100	н, с, т, л	Ь	н, к, в, п, с, е, о, и	24	76
14	86	с, ы, м, л, д, т,, р, н	Э	н, т, р, с, к	100
58	42	ь, о, а, и, л, у	Ю	д, т, щ, ц, н, п	11	89
43	57	о, н, р, л, а, и, с	Я	в, с, т, п, д, к, м, л	16	84

Пример: Проведем анализ текста следующего содержания

"СОКРАТ из Афин (469–399 до н.э.) – знаменитый античный философ, учитель Платона, воплощенный идеал истинного мудреца в исторической памяти человечества. С именем Сократа связано первое фундаментальное деление истории античной философии на до- и после-Сократовскую («Досократики»), отражающее интерес ранних философов VI–V вв. к натурфилософии, а последующего поколения софистов V в. – к этико-политическим темам, главная из которых – воспитание добродетельного человека и гражданина. Сократу был близок софистическому движению. Учение Сократа было устным; все свободное время он проводил в беседах с приезжими софистами и местными гражданами, политиками и обывателями, друзьями и незнакомыми на темы, ставшими традиционными для софистической практики: что есть добро и что – зло, что прекрасно, а что безобразно, что добродетель и что порок, можно ли научиться быть хорошим и как приобретается знание. Об этих беседах мы знаем в основном благодаря ученикам Сократа – Ксенофонту и Платону. Кроме их сочинений, имеются также фрагменты и свидетельства о содержании «сократических диалогов» других сократиков, пародийное изображение Сократа в комедии Аристофана Облака и ряд замечаний о Сократе у Аристотеля. Проблема достоверности изображения личности Сократа в сохранившихся произведениях – ключевой вопрос всех исследований о нем."

Электронная версия издания:
О. Н. Ляшевская, С. А. Шаров, Частотный словарь современного русского языка (на материалах Национального корпуса русского языка). М.: Азбуковник, 2009.

Частотность букв русского алфавита

Буква	Абс. частота	Ранг
1	а	40487008	3
2	б	8051767	21
3	в	22930719	9
4	г	8564640	19
5	д	15052118	13
6	е	42691213	2
7	ё	184928	33
8	ж	4746916	25
9	з	8329904	20
10	и	37153142	4
11	й	6106262	23
12	к	17653469	11
13	л	22230174	10
14	м	16203060	12
15	н	33838881	5
16	о	55414481	1
17	п	14201572	14
18	р	23916825	8
19	с	27627040	7
20	т	31620970	6
21	у	13245712	15
22	ф	1335747	31
23	х	4904176	24
24	ц	2438807	28
25	ч	7300193	22
26	ш	3678738	26
27	щ	1822476	29
28	ъ	185452	32
29	ы	9595941	17
30	ь	8784613	18
31	э	1610107	30
32	ю	3220715	27
33	я	10139085	16

Сайт создан при финансовой поддержке Федерального агентства по образованию в рамках Федеральной целевой программы «Русский язык» (Госконтракт П66).

Какая буква чаще всего встречается в русском языке

С этим понятием вы не раз встречались в жизни, если вам приходилось работать с текстами. В частности, вы могли обращаться к онлайн-калькуляторам, осуществляющим именно частотный анализ текста. Эти удобные инструменты показывают, сколько раз тот или иной символ или буква встречались в каком-либо отрывке текста. Нередко показывается и процентное соотношение. Зачем это нужно? Как частотный анализ текста способствует «взлому» простых шифров? В чем его суть, кто его изобрел? На эти и другие важные вопросы по теме мы ответим по ходу статьи.

Частотный анализ выступает одной из разновидностей криптоанализа. Он основывается на предположении ученых о существовании статистического нетривиального распределения отдельных символов и их закономерных последовательностей как в открытом, так и шифрованном видах текста.

Считается, что подобное распределение с точностью до замены отдельных символов будет сохраняться также в процессах шифрования/дешифрования.

• Конан Дойль — «Плящущие человечки».
• Жюль Верн — «Дети капитана Гранта».
• Эдгар По — «Золотой жук».

Представим теперь анализ частотных характеристик детально. Эта разновидность анализа прямо базируется на том, что тест состоит из слов, а те, в свою очередь, из букв. Количество букв, наполняющих национальные алфавиты, ограничено. Буквы могут быть тут просто перечислены.

Важнейшими характеристиками подобного текста будет как повторяемость букв, различных биграмм, триграмм и n-грамм, так и сочетаемость различных букв друг с другом, чередование согласных/гласных и других разновидностей данных символов.

Главная идея методов — в подсчете вхождений из возможных n-грамм (обозначается nm) в достаточно длинных для анализа открытых текстах (обозначаются T=t1t2…tl), составленных из букв национального алфавита (обозначаются ). Все вышеперечисленное обуславливает некоторые идущие подряд m-граммы текста:

t1t2. tm, t2t3. tm+1, . ti-m+1tl-m+2. tl.

Если это – количество появлений m-граммы ai1ai2. aim в определенном тексте T, а L – общее число проанализированных исследователем m-грамм, то опытным путем возможно установить, что при достаточно больших L частоты для такой m-граммы будут мало чем отличаться друг от друга.

• А.
• В.
• Д.
• Ж.
• И.
• К.
• М.
• О.
• Р.
• Т.
• Ф.
• Ц.
• Ш.
• Ь.
• Э.
• Я.

• ЕН.
• СТ.
• НО.
• НИ.
• НА.
• РА.
• ОВ.
• КО.
• ВО.
• СТО.
• НОВ.
• ЕНО.
• ТОВ.
• ОВА.
• ОВО.

• Буква «А». Тут выделяются следующие предпочтительные связи: л-д-к-т-в-р-н-А-л-н-с-т-р-в-к-м. Отсюда мы видим, что чаще всего перед «А» в текстах идет «Н» («НА»). А после «А» чаще всего в текстах на русском языке мы можем встретить «Л» («АЛ»).
• Буква «М». Специалисты выделили такие предпочтительные связи: «я-ы-а-и-е-о-М-и-е-о-у-а-н-п-ы».
• Буква «Ь». Предпочтительные связи следующие: «н-с-т-л-Ь-н-к-в-п-с-е-о-и».
• Буква «Щ». Предпочтительные связи: «е-б-а-я-ю-Щ-е-и-а».
• Буква «П». Предпочтительные связи с данным символом русского алфавита: «в-с-у-а-и-е-о-П-о-р-е-а-у-и-л».

• Общее количество символов в тексте.
• Число использованных автором пробелов.
• Количество цифр.
• Информация об использованных знаках препинания — точках, запятых и проч.
• Количество букв каждого из имеющихся алфавитов — кириллицы, латиницы и проч.
• Информация о частоте использования каждой буквы и символа в тексте — количество упоминаний и процентная величина в сравнении со всем текстом.

Зачем проводится частотный анализ текста? Только ли с целью любопытства — установить, какие символы в написанном тексте оказались часто встречаемыми? Нет, главное применение анализа — практическое, и оно заключается в другом.

К N-граммам относятся не только устойчивые биграммы и триграммы. К этой же категории можно отнести ключевые слова (теги), коллокации. То есть устойчивые сочетания, состоящие из двух и более слов. Их отличает факт, что такие композиции встречаются в тексте вместе и при этом несут определенную смысловую нагрузку.

Это на руку недобросовестным СЕО-специалистам. В своей работе они порой злоупотребляют повторением в тексте тегов, ключевых слов, чтобы искусственно повысить релевантность той или иной интернет-страницы. Они стараются обмануть систему и таким «фокусом»: превращая естественное сочетание с обычным, традиционным для русского языка сочетанием слов («купить норковую шубу») в несогласованное. То есть, полученное перестановкой слов в такой естественной N-грамме («шубу норковую купить»).

Но сегодня поисковые алгоритмы научились определять переоптимизацию так же эффективно, как и переспам — перенасыщенность текста ключевыми словами, тегами, влияющими на ранжирование результатов на странице поиска. Чрезмерно оптимизированные страницы теперь, напротив, получают более низкое положение по запросу пользователя. Да и сами люди не стремятся читать бессмысленный, перенасыщенный тегами текст, предпочитая ему полезную информацию на другом ресурсе.

Таким образом, современные текстовые фильтры поисковиков отдают сегодня предпочтение тем интернет-страницам, информация на которых не только удобно читаема, но и полезна посетителям. Чтобы оптимизировать свою работу под новые стандарты, СЕО-специалисты и обращаются к частотному анализу текста. Его предоставляют сегодня многие популярные сервисы.

Частотный анализ помогает пересмотреть готовящийся к публикации текст на информативность. Исключить ненужную избыточность тегов и ключевых фраз. Позволяет также обратить внимание автора и на неестественные сочетания слов, которые вызывают подозрение у текстовых фильтров поисковых систем.

Частотный анализ текста, таким образом, помогает определить частоту упоминания того или иного символа в источнике. Метод сегодня применяется для оценки перенасыщенности текста тегами, неестественными перестановками слов.

График частоты букв в русском языке ⁠ ⁠

На первом месте – «О», она встречается в русскоязычных текстах чаще, чем 14 самых редких букв в сумме! Самая распространённая согласная – «Н», что для меня было неожиданно. А мягкий знак далеко не такой редкий, как я думал – он встречается чаще, чем целых 15 букв

На последнем месте грустит «Ё». Её нещадно вытесняет из письменности «Е», чтобы удержать своё второе место

Если вы читаете достаточно длинный текст, то его 50% составляют всего 7 букв!

Однажды, обходя окрестности Онежского озера, отец Онуфрий обнаружил обнаженную Ольгу. Обомлел отшельник, оторопел.

— Ольга, отдайся — озолочу!

— Окстись, отче, отойди! Обидишь — отомщу! Отбиваться ослабну — откушу окоянный отросток!

Однажды осенью отец Онуфрий очнулся, опохмелился оставшимися огурчиками, отрезвел, оделся, оставил опочивальню, отслужил обедню, окрестил отрока. Отвинтил, открутил, откупорил, отхлебнул — опьянел опять. Отведал окрошки, откушал орешков, отпробовал осетринки, окорочков, окуньков, оладушек, овощей — объевшийся отец отобедал основательно.

Отдохнув, отец Онуфрий отправился осматривать окрестности Онежского озера. Обойдя оврагом огороженный от овец овин, он основательно остолбенел. Обитательница окрестной окраины, обнаженная отроковица Ольга осторожно отмывала опыленные одежды около отдаленной осиновой опушки.

Озаренные огнями осени Онежские озера! Оправив оловянный ободок огромных очков, овдовевший отец Онуфрий обстоятельно оглядел оную отуманившую очи особу. Окстись, отче, окаянный опутал!

— Оля, околдовала, обольстила. обласкай одинокого отшельника! — ораторствовал онежский орел, охваченный огнем отец Онуфрий.

— Отойдите, отец Онуфрий! Оторву окоянный отросток! — отвечала ошарашенная Ольга.

— Отдайся! Осчастливлю! — околодовывал обуреваемый охальник.

— Ого? Охотно! Однако обязан оплатить оное, — обдумав, ответствовала обаятельная отроковица.

— Озолочу, осыплю охапками ожерелий! Обещаю отары овец, ондатровые одежды! — обманывал Ольгу одержимый.

— Отрадно, отче! Отлично, обдумаем-обсудим, — обрадовалась она.

Отец Онуфрий обаял, обнял, обвил, обхватил. Ольга обмякла, обворожительно опрокинулась, отчаянно отдалась. Однако, окончив оплодотворение, отдышавшийся отец отказался оплачивать обещанное.

— Облысевший, ожиревший, обнищавший осталоп! Обесславил, обездолил, ограбил одинокую овечку! Отдавай обещанную ондатру, оборотень окаянный! Одичавший осел! Обсчитал, обчистил, обесчестил! Ослеплю, отравлю, оцарапаюб ославлю! — озверела Ольга.

-Очумела, озорница? Отвали отсюда, — отрешенно отмахнулся от Ольги остывший отец Онуфрий.

Обиженная, опозоренная, ожесточившая отроковица огрела отца Онуфрия опасным оружием — огромной осиновой оглоблей. Ослабев, ошеломленный Онуфрий оступился, омертвел, обрушился оземь. Отмстившая Ольга обмылась, отерлась, обсохла, обулась, оделась. Отроковица озабоченно обыскала окровавленного отца Онуфрия, ощупала онучи, обшарила отвороты, однако отменно осерчала, обнаружив остывшие остатки онуфриевого обеда.

Ох. Оплетенные осоками онежские омуты. Огромный одухотворенный океан обхватил, обмыл, обласкал останки отца Онуфрия.

Ёлки-палки, что творится. Да вы там все ёбу дали, срочно спасаем букву «Ё» от забвения. Она же зачастую позволяет сделать речь ёмче. В ближайшие сроки чтобы каждый включал в сообщение слово с Ё, и давайте без ёканья мне тут!

Председатель исполнительного комитета Уссурийска Виталий Наливкин

Женщины-богатырши в русском эпосе – фольклорист Александр Маточкин | Научпоп | НаукаPRO⁠ ⁠

Поздравляем наших подписчиц с Международным женским днём 8 марта! В честь праздника предлагаем вашему вниманию сегодняшнее видео. 😊 Какую роль занимают женщины в русском эпосе? Кто такие богатырши, где и в каком контексте они упоминаются в русском фольклоре? Об этом рассказывает Александр Маточкин, филолог, исследователь и исполнитель русского традиционного фольклора (былин, песен, сказок).

Как мы разрабатывали игру про иммунитет⁠ ⁠

Видели когда-нибудь залипательную гифку, как лимфоцит охотится за бактерией?

Мы разработали игру Цунамити, в которой это можно наблюдать постоянно, сражаясь с инфекциями на стороне иммунитета! Помимо бактерий бороться придётся с вирусами и гельминтами, а также можно наглядно увидеть, как работают вакцины и вирусы. У разработчиков биологическое образование, поэтому мы следили за тем, чтобы игра, пусть и упрощённо, но корректно отражала, как работает иммунитет

Ниже будет рассказ о том, как мы разрабатывали игру. Но я буду более чем счастлив, если вы не будете читать этот текст, а просто попробуете поиграть 🙂 Делитесь рекордами в комментариях! Мой рекорд – 61 волна, почти дотянул до пенсионного возраста

Я с детства любил игры жанра tower defence. Изучая в университете иммунологию, мне показалось, что было бы интересно сделать игру в таком жанре о том, как работает иммунитет. Одни клетки были бы башнями дальнего действия и стреляли бы антителами в бактерии, другие – били бы заражённые вирусами клетки в «ближнем бою». Во время пандемии COVID-19 эта идея развивалась, но на разработку не было сил

Когда разрабатывать игру про иммунитет?

Ещё одной причиной сделать игру на эту тему было желание геймифицировать иммунологию. Это очень сложная область, в которой нужно запоминать кучу названий, взаимодействий и схем. В голову это укладывается очень тяжело, а забывается быстро. Вот пример типичной схемы:

А теперь попробуйте вспомнить это завтра, на контрольной через месяц и на экзамене через пол года. Каждую неделю добавляя к списку новые схемы, разумеется. Получается это с трудом

Но в то же время спросите у любого опытного дотера с кем лучше стоять на линии Тини – он ответит без запинки. Я не играю в Доту уже 5 лет, но до сих пор помню сотни героев (и их фразы), предметов, способностей и кучу взаимодействий. Почему это запоминается так хорошо, а иммунология так плохо? Исследования говорят, что дело в геймификации. Информация в игровой форме запоминается гораздо лучше, будь то фэнтезийные герои или медицинские термины

Поэтому мы с биоинформатиком Дмитрием Бибой решили сделать интересную и образовательную игру об иммунологии. Подробнее о том, на что мы делали упор и что в игре передано с упрощениями, можно почитать в статье на Биомолекуле

В процессе обсуждения от жанра tower defence мы перешли к более свободной симуляции движения клеток. А дизайнер Анастасия Трошина подарила игре потрясающий дизайн в японском стиле

Во время разработки игра выглядела так

Игра написана на JavaScript без специальных библиотек. Код можно найти здесь (но нам нужно бы привести его в нормальное состояние :D). Мы никогда прежде не занимались геймдевом всерьёз, поэтому неудачных решений там хватает. Но опыт интереснейший: всегда мечтал создать игру. А самое главное – в ней действительно интересно проводить время. Это сильно мешало при разработке: хотел поправить пару деталей и залип на пол часа, пытаясь побить предыдущий рекорд

С нетерпением жду отзыва пикабушников! Игра несомненно не идеальна и мы будем рады собрать отзывы об улучшениях, чтобы её доработать

Визуализация нервной системы мыши при помощи антител выглядит как обложка музыкального альбома⁠ ⁠

Но идея помещать научные иллюстрации на обложки не нова. Muse использовали изображение связей человеческого мозга от Human Connectome Project для своего альбома The 2nd Law

Техника русского сказительства: слоговой объём и огласовки – Александр Маточкин | Научпоп⁠ ⁠

В чём особенность техники русского сказительства? Какие бывают слоговые объёмы и огласовки? Как исследовать сказителей прошлого? Рассказывает Александр Маточкин, филолог, исследователь и исполнитель русского традиционного фольклора (былин, песен, сказок).

Как блюющие лошади помогают немцам выражать недоверие⁠ ⁠

У лошадей невозможна рвота. Их пищеварительная система устроена так, что еда может двигаться только в одном направлении. Обратному движению мешает мощный сфинктер у входа в желудок

Почти двухметровый пищевод тоже, наверняка, не помогает

Узнал я это потому что в немецком языке есть выражение “Я видел лошадь, блюющую у аптеки”. Его употребляют в ответ на очень нереалистичную фразу. Выиграл миллион в лотерею? Ну да, а я у аптеки видел блюющую лошадь. Кроме того, фраза употребляется в значении «Нет ничего невозможного» или «Может произойти всё, что угодно»

Вот такое забавное сочетание биологии и лингвистики. Казалось бы, есть много нереалистичных для животных поступков: лошадь могла бы танцевать, жонглировать или летать. Но в качестве поговорки закрепился именно биологический факт

Когда вложил баллы в интеллект, пожертвовав удачей⁠ ⁠

Адриен Мари Лежандр доказал кучу важных теорем, поучаствовал в создании эталона метра, заслуженно получил место в списке величайших учёных Франции и кратер на Луне, названный в его честь. Это одна из фамилий, постоянно встречающаяся при получении технического образования. У студентов могла бы быть игра – выпивать, когда в учебнике встречается фамилия Лежандра, но эта роль уже занята Эйлером

Однако описание жизни Лежандра похоже на грустную комедию. Вот несколько фактов с Википедии:

• Лежандра преследовал злой рок — стоило ему сделать выдающееся открытие, как тут же оказывалось, что другой математик сделал то же самое немного раньше

• Даже те его открытия, приоритет которых никто не оспаривал, часто в скором времени перекрывались чужими, более общими результатами

• Из-за бюрократической ошибки пенсия Лежандра была отменена в 1824 году, и остаток своих дней он прожил в нужде

Завершает эту череду неудач то, что не сохранилось ни одного портрета Лежандра, кроме карикатуры. Теперь когда нужно проиллюстрировать вклад учёного, его изображают так:

Более того, почти 200 лет для иллюстрации его трудов использовали портрет другого человека с той же фамилией. Лишь в 2005 году благодаря двум студентам, это недоразумение удалось обнаружить

Вот что бывает, когда вложил все баллы в интеллект, пожертвовав удачей

Статистика, графики, новости — 09.01.2023⁠ ⁠

Доброе утро, всем привет!

Началось. первая рабочая неделя нового года.

Самое страшное случилось еще до Нового года. Но пролетело мимо. Странно.

Вы все в курсе, что мы живем в стране 2% с в клочья порванной экономикой. И вот уже 10 месяцев эту порванную экономику дорывают просто в лохмотья. С лапотной Россией никто не сотрудничает, не продает и не покупает. Всё так! Ну и результат налицо!

Российская Федерация вошла в ДЕСЯТКУ крупнейших экономик мира, заняв 9 место и потеснив, к примеру, Италию с Джорджой Мелони. Еще неудобно получилось. в прошлом году Россия была лишь. на 11 месте.

Об этом всём нам сообщил VisualCapitalist, сославшись на МВФ.

На душе тучи. ушел в магазин за водкой, пока продают. Сил терпеть это уже нет.

Тут мозговой центр Bruegel наконец вышел из праздничного анабиоза и поделился с нами информацией по импорту/экспорту газули на конец 52 недели 2022 года

Ну что сказать. поток газа в Европу на 52 неделе припал. Поток из страны СПГ падает уже 4 неделю. Отечественный тоталитарный поток падает уже две недели подряд. Особенно сильно в турецкой его части.

Если брать в целом 12 месяц, то здесь СПГ, конечно, подрос. И составляет более 12 млрд.куб.метров. Из России зашло 1,586 млрд.куб.м., что меньше ноябрьских показателей.

В странах с СПГ-терминалами растут показатели регазификации. Везде, кроме Португалии.

Остается непонятным один момент. Почему отечественный газ по трубам тоталитарный и неприемлемый, а отечественный газ на корабликах норм. Риторический, наверное, вопрос.

Кто же является потребителем газа из волшебной страны СПГ? И в каких пропорциях.

Верхний скрин — это процентовка. Нижний — объемы.

Европа, конечно, нормально нагрузилась. Ведь главное что? Н — независимость.

Сообщают о дилемме в европейских верхах.

Правительства остро нуждаются в повышении объемов заимствований, в то время как политики вынуждены ужесточать ДКП.

Ожидается, что в этом году 10 крупнейших стран еврозоны продадут облигаций на сумму около 1,3 триллиона евро.

Чуть более половины из них будут «новыми деньгами». А это серьезная сумма. Она придет на рынок и её должны поглотить. Кто-то должен купить все эти новые ценные бумаги. Но проблема в том, что в настоящее время цб во всем мире стали чистыми продавцами активов.

ЕЦБ вовсю сокращает свой баланс. И продолжит это делать.

Варианта два — либо давать по бумагам хорошие доходности, либо снижать инфляцию и её прогноз. Так что будем ожидать высокопарных заявлений и побед на инфляционном поле.

Oxford Economics дает нам следующую картину немецкой промышленности и ритейла.

И даже видят тут позитив для ВВП за 4 квартал.

Ну а по большому счету. только обороты прибавили 2,1% в ноябре. Месяц к месяцу. Говорят, за счет машин. А остальное? В продажах (красное) идет явный нисходящий тренд. Производство? Стоит на месте с 2021 года, то и дело снижаясь. При этом имеет худшие позиции среди остальных показателей по отношению к 2015 году (индекс графика взят по 2015 году). С производственными заказам совсем беда. Если это не полёт вниз, то что? А сегодняшние заказы — это завтрашний выход.

Цены на жилье в Великобритании снижаются четвертый месяц подряд.

Об этом сообщает Bloomberg, ссылаясь на данные Halifax.

Итак, сколько же стоит жилье в ГрейтБритан? Средняя цена сейчас — 281 272 фунта стерлингов (23,85 млн.руб.). Что на 4,3% ниже пиков показателей в августе прошлого года.

Ипотечные ставки установились в районе 5,79% на кредиты с 2-летней фиксацией и 5,63% на кредиты с 5 летней фиксацией.

Атомный энергоблок Tihange 2 окончательно закроется 31 января, сообщает The Brussels Times

После этого закрытия в Бельгии останется 5 атомных реакторов, которые должны закрыться в 2025 году.

Стоит отметить, что федеральное правительство в настоящее время ведет переговоры с оператором Engie о продлении двух реакторов еще на 10 лет, то как-то всё идет как будто не идет.

Если вас интересуют причины падения цен на американский газ, то одна из на картинке.

Это прогноз температур на 13-19 январе. Точнее вероятностей — выше или ниже нормальных (средних) значений. Красный оттенок — это выше.

ПРО ОТРИЦАТЕЛЬНЫЕ СТАВКИ

Ну вот и всё. эра долгов с отрицательной доходностью подошла к концу.

На данный момент в мире больше не осталось облигаций с отрицательными ставками. Еще недавно их было на 18 трлн.долларов.

Про нефть в США.

Запасы Стратегического нефтяного резерва США продолжают падать.
Причем распродажи пошли усиленными темпами. За неделю 23-30 декабря слили около 3 млн.баррелей. Запасы в итоге составили 372,38 млн.баррелей — уровень декабря 1983 года.

А сегодня Bloomberg, ссылаясь на неназванные источники на самых верхах, сообщило, что администрация Байдена откладывает пополнение SRP, ибо сочла полученные ею предложения слишком дорогими.

Изначально администрация планировала начать закупки, при снижении цен ниже 70$. В декабре прошлого года Департамент Энергетики сообщил о возможной сделке на 3 млн.баррелей в следующем месяце. Говорилось, что цена сейчас хорошА. Ибо средневзвешенная цена продаж из резерва составила 96$.

Но что-то пошло не так.

Лично мне со стороны графиков цены в 70-75$ кажутся вполне реализуемыми.

Золото подросло на прошлой неделе. Поддержка в виде средневзвешенной цены восходящего тренда с началом в 2018 году поддержала цены.

Теперь цель на 2532.

Помните, кстати, рекордные покупки золота центробанками в ноябре? Вот там цена и пошла вверх.

ТФ графика — неделя.

На данном скрине график активов, а точнее годовых приращений, центральных банков США, Европы и Японии. Декабрьское значение (-10,5)%.

Гражданам подобная скорость удаление ликвидности из глобальной системы кажется беспрецедентной. Там же у граждан встаёт вопрос — а что тогда держит рынки?

Всё тлен. Но пиво. Оно безудержно дорожает. И смотреть на это больно.

В Еврозоне гармонизированный индекс цен на пиво дошел до 117,25. За 100 взят уровень 2015 года.

Немедленно вспомнилось нетленное.

— А как вы ПЫВО называете.
— Как?
— пИИИИвоо!

Bloomberg, ссылаясь на местный HH «ZipRecruiter», предлагает гражданам 10 наиболее интересных мест подработок на 2023 год без особых требований. Почему? НУ НАДО! Пишет, инфляция, растущие расходы, ставки, увеличение стоимости жизни.

1. Семейный помощник — 24,35$ (средний доход в час)
Приготовление пищи, уборка, уход за детьми, походы в магазин и иные административные задачи по дому
2. Рабочие — 23,78$
Плотники, столяра, стеклодувы. короче, рабочие специальности
3. Продажники — 22,03$
Спецаилисты по продажам в различных отраслях
4. Тестеровщики — 19,49$
Это не именно тестеры из IT-индустрии. Любые оценщики качества. Скажем так, ОТК
5. Координаторы по уходу — 19,12$
Административная работа — контроль ухода за пациентами
6. Организаторы мероприятий — 18,60$
7. Водители — 17,94$
8. Специалисты службы поддержки — 16,57$
Алло, здравствуйте, чем могу Вам помочь?
9. Помощники медсестер или. санитары — 16,56$
10. «Телемаркетологи» — 15,81$
Какая-то неведомая зверушка.

Добро пожаловать в ГРЕЙТБритан, где стали отапливать дома наполнителем для кошачьих туалетов.

Напомню, в прошлом Великобритания была империей, которая доминировала на нашей с вами планете.

По словам владельцев зоомагазинов, домохозяйства используют наполнитель для кошачьих туалетов для обогрева своих домов.

Jollyes, один из крупнейших магазинов кормов для домашних животных, заявил, что его поставщики кошачьих туалетов «работали сверхурочно, чтобы удовлетворить спрос» на древесные гранулы после резкого скачка продаж в начале зимы.

Пишут, средний счет за электроэнергию вырос с 1971 фунта стерлингов в августе до 4279 сейчас.

Четвертого дня в аэропорту Нью-Йорка был арестован Орельен Мишель, основатель NFT-проекта Mutant Ape Planet.

В отношении гражданина возбуждено уголовное дело. Инкриминируют мошенничество.

Мишель — гражданин Франции. Жил в ОАЭ. Наклепал 6799 картинок с абибзянками, продал их 3 736 толковым парням и девчонкам, попутно обещая всяческие бонусы, типа новых токенов, внеочередных покупок, подарков, вознаграждений и прочего. Сумму ему насчитали неплохую — 2,9 млн.$.

Но. «специалист подобен флюсу: полнота его односторонняя». Вроде бы сумел швырануть под 4к народу, а сам весело полетел в Штаты.

Ну вот на этой чудесной ноте начнем новый путь длиною в год. Коротать его рекомендую на моём канале — MarketScreen — там всё онлайн и в течение дня.

Слово дня⁠ ⁠

Когда у «словесного поноса» есть научное название.

Происходит от лат. coprolalia; от др.-греч. κόπρος «кал, грязь» + λαλιά «речь».
Особой выраженности достигает при синдроме Туретта, однако наблюдается и при других заболеваниях — при шизофрении, прогрессивном параличе, реже — маниакальных состояниях.

Слово дня⁠ ⁠

Происходит от лат. congruens (congruentis) «соответствующий; соразмерный», от congruere «сходиться; соответствовать, совпадать»

Слово дня⁠ ⁠

Происходит от лат. odiōsus «достойный ненависти, ненавистный», от odium «ненависть; вражда», из ōdisse «ненавидеть» (восходит к праиндоевр. *od- «ненавидеть»).

Сказитель Борис Шергин и поморские были и сказания – филолог Александр Маточкин | Научпоп⁠ ⁠

Чем известен сказитель и писатель Борис Викторович Шергин? Какой вклад он сделал в сохранение и популяризацию фольклора Русского Севера? Где прошло детство Бориса Шергина и как это повлияло на его дальнейшую судьбу и творчество? Чем уникальны и ценны его были, сказания, старины, сказки, рассказы и творчество в целом? Каково его отношение к устной традиции и в чём особенность его сказительского мастерства?
Рассказывает Александр Маточкин, филолог, исследователь русского народного фольклора, сказитель былин, песен и сказок

Рейтинг постов на Пикабу⁠ ⁠

Недавно я обнаружил Пикабу датасет, выложенный год назад. Он содержит записи о примерно 3-х миллионов пользователей, 7 миллионов постов и 154 миллионов комментариев. Там нет никаких персональных данных или детальной информации (например кто за какой пост голосовал), так что нет особого повода беспокоиться. Но он содержит интересный материал для анализа (спасибо @NeAdminPikabu, это действительно очень ценный материал).

Я решил его понемногу “майнить” и писать все интересное, что получится найти. Вот первая порция.

Я построил график кумулятивного распределения рейтинга постов на пикабу. График интересен тем, что поможет вам узнать, насколько хорош ваш пост.

Предположим пост получил +21. Ищем 21 на оси «Рейтинг» и по графику определяем, что примерно 70% постов (0.7) имеет на Пикабу рейтинг ниже. То есть ваш пост вошел в 30% лучших постов Пикабу (есть чем гордиться).

А если ваш пост получил -20, то это тоже своего рода достижение. По графику видно, что только 5% постов получают больше минусов чем ваш.

Еще на основе этого графика можно предсказать рейтинг вашего будущего поста на пикабу даже ничего не зная о нем.

Ваш будущий пост имеет шанс 50% получить рейтинг +6 и выше (синяя вертикальная линия). Вот такой забавный результат :). Я буду ссылаться на него, в последующих постах, где расскажу как можно повлиять на рейтинг в лучшую (или худшую) сторону.

Связаны ли между собой слова "прочь" и "прочный"?⁠ ⁠

Связаны ли между собой слова «прочь» и «прочный»?

На вид как будто да, а вот по смыслу.

«Прочь» — это вон или вне, в общем, куда-то наружу и подальше, а «прочный» — это крепкий, твёрдый, надёжный. Сравнивать их — как будто сопоставлять тёплое с зелёным.

И тем не менее. Тем не менее.

Слово «прок» (а именно оно в этой группе состоит из чистого корня) сегодня имеет значение «польза, выгода». Однако раньше смысл был несколько иным, сегодня его можно найти в регионализмах. По «Словарю русских народных говоров»:

Из этого списка видно, что современное значение развилось из последнего, про прибыль. А вот слово «впрок» — явно из второго, которое запас.

И отсюда же получилось прилагательное «прочий», то есть тот, который надо оставить «впрок». Изначально так называли те предметы или продукты, которые не будут использоваться прямо сейчас, то есть другие, те, которые останутся на будущее (это уже и первое, и второе значения вместе). Теперь такие предметы мы можем назвать «запасными», а «прочий» используется как синоним для слова «другой».

Слово «прочный» образовалось от «прочий» с небольшим переосмыслением. Если мы оставляем что-то про запас, то оно для нас опора и надежда, это что-то надёжное, что послужит нам в будущем. Поэтому со временем слово «прочный» сменило сферу и стало означать конкретное свойство предмета или материала — твёрдость, надёжность, крепость.

И «прочь» тоже получило своё развитие похожим образом. Сначала это слово было близко по значению к «впрок», то есть «на будущее». Но постепенно оно стало означать более абстрактные понятия. Сначала просто расположение «дальше» во времени, а затем уже и в пространстве.

Вот такое вот гнездо!

Как искать жульничество в цифрах. Закон Бенфорда, или закон первой цифры⁠ ⁠

В 1938 году физик Фрэнк Бенфорд непонятно зачем начал пересчитывать цифры в различных таблицах. Возможно он узнал, что криптографы пересчитывают буквы в текстах и решил тоже что-нибудь такое посчитать. Только в книжках у него были одни цифры (он же физиком был). Вот и пересчитал то, что было.

Не зря он этой глупостью занялся. Оказалось, что во многих таблицах первые цифры чисел встречаются с определенной закономерностью. Чаще всего встречается цифра 1, затем 2, 3 …9 и 0.

Позже такие закономерности начали находить буквально везде — номера домов в городе, протяженность рек, суммы в налоговых декларациях. Причем проверят, например, протяженности рек, измеренную в километрах — есть закономерность, пересчитают в милях — и опять тоже самое! Просто мистика какая-то!

Но мистики тут никакой нет, да и не везде этот закон работает. Все дело в том, что многие явления и объекты носят экспоненциальных характер распределения. Это такое распределение, где большие числа встречаются гораздо реже маленьких.

Богатых людей мало, а бедных много. Большие и протяженные реки встречаются реже маленьких. Коротких улиц гораздо больше чем длинных. Вот тут и возникает закон Бенфорда.

Кроме того, закон хорошо работает там, где числа меняются в диапазоне нескольких порядков (не 0-10, а 0-10000) и там, где данных много.

А если данные и явления имеют другой характер распределения или искусственно ограничены, то закон не работает. Например: школьные оценки, координаты мест в определенном городе, коэффициент интеллекта — тут не будет такой закономерности.

Особенное интересна эта закономерность тем, что нарушается при попытке жульничества и подделке данных. Есть слухи, что налоговая в США отлавливает подозрительную деятельность используя эту закономерность.

Да, совсем забыл добавить про статистику.

Для этого распределения выведена формула, которая дает частоты цифр. Поэтому мы можем посчитать, что получается в данных и оценить случайность отклонений от теоретических значений.

Оценку отклонений от теории можно сделать, например, с помощью критерия хи-квадрат.

Если хи-квадрат нам скажет что-то типо — может получилось и случайно, но такое бывает раз на миллион случаев, то значит данные кто-то подправил.

Анализ динамики цен на непродовольственные товары массового потребления спустя 4 месяца после начала СВО⁠ ⁠

Продолжаем разговор о том, как изменилась цены на полках на товары массового потребления после начала СВО. Сегодня поговорим о непродовольственных товарах, в частности товарах бытового назначения, которые нуждаются в регулярном обновлении. Проще говоря — о бытовых расходниках.

Цель исследования: определить динамику и тенденции изменения цен на расходные непродовольственные товары массового потребления бытового назначения.

Задачи исследования:

1. Определить перечень расходных непродовольственных товаров массового потребления бытового назначения.

2. Провести контент-анализ цен на каждый товар из перечня в течение исследуемого периода с 02.2022 по 06.2022.

3. Проанализировать динамику и тенденции изменения цен на расходные непродовольственные товары массового потребления бытового назначения без учёта потребления данных товаров домохозяйствами и сезонности.

Инструментарий исследования:

1. Для поиска цен использован сайт мониторинга цен https://priceguard.ru/

2. Для сбора, обработки данных и визуализации результатов использован Excel.

Методика исследования:

1. Перечень составлен с использованием нормативных документов, информации в открытых источниках и здравого смысла.

3 Анализ динамики цен выполнен путём построения линейных графиков и расчёта дельты цен в процентном выражении на каждый отчётный месяц после начала СВО по отношению к 02.2022.

4. Обобщение результатов исследования произведено с помощью усреднения полученных значений по товарным группам, подгруппам и исследовательской базе в целом.

Перечень непродовольственных расходных товаров массового потребления бытового назначения

1. Распоряжением Правительства РФ от 27.03.2020 N 762-р (ред. от 18.09.2020) установлен «Рекомендуемый перечень непродовольственных товаров первой необходимости». Примерно половина этого списка включена в исследуемый перечень. Исключены в рамках исследования:

— п.1, 2, 3, т.к. это медицинские товары, по которым планируется отдельный обзор

— п. 13, 13, 17, 18, 19, 20, т.к. это детские товары, по которым планируется отдельный обзор

— п. 21, 22, 23, 25, т.к. я не разбираюсь в топливах, смазках и прочих автомобильных принадлежностях

— п. 24 — т.к. это зоотовары, по которым планируется отдельный обзор

Других регламентирующих нормативных актов на эту тему найти не удалось.

2. С помощью дополнительных открытых источников: косвенно относящихся к вопросу документов на Гаранте, множества статей с обзорами и топами бытовых товаров (ссылки даны для примеров, полный перечень источников не приводится), а так же общепринятых хозяйственно-бытовых практик перечень был дополнен и конкретизирован для данного исследования.

3. Такие предметы как: вёдра, швабры, многоразовые бритвенные станки, прихватки, подставки, вешалки, коврики и прочие «долгоиграющие» бытовые принадлежности исключены, их нельзя отнести к числу расходных (нуждающихся в регулярном обновлении и замене), а следовательно регулярно покупаемых товаров.

4. В конечном итоге в исследуемый перечень расходных непродовольственных товаров массового потребления бытового назначения вошло 47 товаров, разбитых на следующие группы:

— Средства для уборки и стирки;

— Инструменты для уборки;

— Средства гигиены универсальные;

— Средства гигиены женские;

— Средства гигиены мужские;

Контент-анализ максимальных цен на каждый товар из перечня непродовольственных расходных товаров массового потребления бытового назначения

1. Личные предпочтения при отборе конкретных товаров/брендов мною не учитывались. Я представила, что живу в пещере, которую не надо убирать, а о гигиене никогда не слышала, потому что дикарка необразованная.

2. В категории «Дом и сад» на площадке для мониторинга цен представлено более 20-ти торговых площадок. Среди них наиболее известной и обладающей широкой сетью является «Ашан». Для задач исследования подходил идеально, но не тут-то было. У многих товаров мониторинга нет по нескольку месяцев, многие перенесены в какой-то непонятный «Архив». Объяснить коротко, почему с такой базой невозможно нормально работать, трудно, а расписывать подробно нет возможности. Поэтому снова «Перекрёсток».

3. По каждой позиции составленного перечня в базу исследования включена одна марка в ценовом диапазоне «эконом-стандарт» и одна СТМ (собственная торговая марка) магазина, если таковая имеется. При отсутствии СТМ взят самый-самый дешёвый аналог товара вне зависимости от марки. Торговые марки, претендующие на премиумность, в рамках данного исследования не учитываются, т.к. они далеко не всем по карману и являются нишевыми.

4. В случаях, когда позволял ассортимент, в базу были включены пары товаров СТМ — эконом-стандарт с одинаковыми или похожими характеристиками по весу/объёму, количеству в упаковке, размерам и другим свойствам.

5. В мониторинг цен попадают в т.ч. акционные периоды, это явно видно на провалах в графиках каждого продукта на исследуемой платформе. Поэтому в каждом месяце взят максимум по цене на каждый продукт. В феврале — максимум до начала СВО.

6. Все отобранные для исследования товары имеют более-менее приличную историю изменения цены за год. Если товар отсутствовал больше месяца в конце исследуемого периода, или в начале-середине исследуемого периода зафиксировано отсутствие более 2-х месяцев, в выборку он не попал, даже если подходил по иным критериям отбора.

7. В рамках исследования введены подгруппы: штучные товары и весовые/литражные товары. Для возможности сравнивать между собой товары одного типа, но разных объёмов, все товары подгруппы весовые/литражные приведены к целым единицам измерения килограммам/литрам.

Динамика и тенденции изменения цен на расходные непродовольственные товары массового потребления бытового назначения

Сначала сделала таблицу с исходными данными для анализа. В расчёт включены цены за полные месяцы с февраля по июнь. Июль не включила, т.к месяц только начался. Любое снижение цены сейчас может быть акционным, повышение временным и скоротечным, а потому все данные за июль не репрезентативны сейчас.

Далее привела весовые и литражные позиции по цене к целой единице измерения (килограмму, литру). По небольшому количеству товаров пришлось приводить иначе, но об этом чуть позже. Получилась таблица вот такого вида.

ВНИМАНИЕ . ATTENTION . WARNING . ACHTUNG . ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ

Графики получились местами не очень читаемые. Поскольку многие товары очень близки по цене, линии тренда и ключевые точки пересекаются и наслаиваются друг на друга. Моё чувство прекрасного тоже бьётся в конвульсиях, но что поделать. Ну-с, приступим.

Средства для уборки и стирки

Подгруппа СТМ и самые дешёвые

Усреднённая динамика цен на конец июня по отношению к февралю на 1 килограмм/литр товаров данной категории +34%.

Очевидны пики роста цен в апреле, после которых наступил период снижения/удержания цен (отсутствие дальнейшего роста). Скачок на хозяйственное мыло поразил до глубины души.

Подгруппа эконом-стандарт

Усреднённая динамика цен на конец июня по отношению к февралю на 1 килограмм/литр товаров данной категории +30%.

Аналогично подгруппе СТМ и самых дешёвых товаров: с мая-июня формируется тенденция на снижение/удержание цен (почти по всем позициям), кроме хозяйственного мыла. Что за сговор мыловаров, а?

Инструменты для уборки

Подгруппа СТМ и самые дешёвые

Усреднённая динамика цен на конец июня по отношению к февралю на 1 упаковку товаров данной категории +43%.

Тенденция на удержание цен прослеживается почти по всем товарам с мая.

Подгруппа эконом-стандарт

Усреднённая динамика цен на конец июня по отношению к февралю на 1 упаковку товаров данной категории +39%.

Тенденция аналогична подгруппе СТМ и самые дешёвые.

Средства гигиены универсальные (весовые/литражные)

Твёрдое мыло приведено к 0,2 кг, т.к. цена за кг в разы выше предела диапазона остальных товаров.

Подгруппа СТМ и самые дешёвые

Усреднённая динамика цен на конец июня по отношению к февралю на 1 килограмм/литр товаров данной категории +28%.

Усреднённая динамика цен на конец июня по отношению к февралю на 1 килограмм/литр товаров данной категории +44%.

Тенденции по графикам комментировать не буду, чтобы не повторяться.

Средства гигиены универсальные (штучные)

Подгруппа СТМ и самые дешёвые

Усреднённая динамика цен на конец июня по отношению к февралю на 1 упаковку товаров данной категории +17%.

Подгруппа эконом-стандарт

Усреднённая динамика цен на конец июня по отношению к февралю на 1 упаковку товаров данной категории +29%.

Я просто оставлю это здесь. Реакция мужа на графики: «Тэк, я чё-то не понял. А почему срать стало так дорого?! Зачем ты мне это показала? Я теперь буду жить с мыслью, что подтираю жопу золотом. Сусальным, но тем не менее».

Средства гигиены женские (штучные)

Хайпанём немножечко? Есть тут обладательницы «золотых запасов» из прокладок, которых хватит лет на н-дцать? Я такую видела в магазине в конце марта, на вид 45+, на кассовой ленте в Перекрёстке (как иронично) целая гора прокладок всевозможных марок и предназначений, и больше ничего. Еле сдержалась, чтобы не спросить «А вы уверены, что столько проживёте?» Кхм. Простите, Остапа понесло. Так, возвращаемся к нашим баранам товарам.

Подгруппа СТМ и самые дешёвые

Усреднённая динамика цен на конец июня по отношению к февралю на 1 упаковку товаров данной категории +49%.

Усреднённая динамика цен на конец июня по отношению к февралю на 1 упаковку товаров данной категории +30%.

Сильнее всего взлетели цены на сменные лезвия для бритвенных станков, но даже они потихоньку откатываются.

Средства гигиены женские (весовые/литражные)

Стоимость дезодоранта приведена к 0,2 л, т.к. цена за л в разы выше предела диапазона остальных товаров.

Подгруппа СТМ и самые дешёвые

Усреднённая динамика цен на конец июня по отношению к февралю на 1 килограмм/литр товаров данной категории +16%.

Подгруппа эконом-стандарт

Усреднённая динамика цен на конец июня по отношению к февралю на 1 килограмм/литр товаров данной категории +60%.

А мыться-то тоже стало гора-а-аздо дороже. Месяц назад покупала себе шампуни и кондей для волос, и не заметила каких-то колоссальных изменений, потому как брала акционку на Вайлдберриз. Обнадёживает только всё та же тенденция на удержание и снижение цен.

Средства гигиены мужские (штучные)

Подгруппа СТМ и самые дешёвые

Усреднённая динамика цен на конец июня по отношению к февралю на 1 упаковку товаров данной категории +37%.

Усреднённая динамика цен на конец июня по отношению к февралю на 1 упаковку товаров данной категории +66%.

Цены на сменные лезвия для бритвенных станков — это жесть, как и в женской категории, но пробиваются лучи надежды (линии тренда).

Средства гигиены мужские (весовые/литражные)

Стоимость дезодоранта приведена к 0,2 л, т.к. цена за л в разы выше предела диапазона остальных товаров.

Подгруппа СТМ и самые дешёвые

Усреднённая динамика цен на конец июня по отношению к февралю на 1 килограмм/литр товаров данной категории +17%.

Подгруппа эконом-стандарт

Усреднённая динамика цен на конец июня по отношению к февралю на 1 килограмм/литр товаров данной категории +33%.

Комментарии излишни, линии трендов на графиках красноречивее меня.

Полезные мелочи (штучные)

Подгруппа СТМ и самые дешёвые

Усреднённая динамика цен на конец июня по отношению к февралю на 1 упаковку товаров данной категории +16%.

Подгруппа эконом-стандарт

Усреднённая динамика цен на конец июня по отношению к февралю на 1 упаковку товаров данной категории +30%.

С мая почти по всем позициям наблюдается остановка роста цен, и это хорошо. Если линии тренда поползут вниз — будет ещё лучше.

Полезные мелочи (весовые/литражные)

Стоимость крема для обуви приведена к 0,2 л, т.к. цена за л в разы выше предела диапазона остальных товаров. Стоимость блока для унитаза приведена к 0,1 кг, т.к. цена за кг в разы выше предела диапазона остальных товаров.

Подгруппа СТМ и самые дешёвые

Усреднённая динамика цен на конец июня по отношению к февралю на 1 килограмм/литр товаров данной категории +20%.

Подгруппа эконом-стандарт

Усреднённая динамика цен на конец июня по отношению к февралю на 1 килограмм/литр товаров данной категории +28%.

Всё как и везде.

Линии тренда изменения цен (в процентном выражении) в течение 4-х месяцев после начала СВО по отношению к ценам до СВО по всем группам товаров выглядят следующим образом.

Постоянство, с которым цены на товары различных категорий, экономических сегментов и назначения с мая перестают отрастать вверх, а некоторые ещё и начинают ползти вниз, обнадёживает. Хочется верить, что все пики роста цен уже пройдены, и пока что эта надежда подкрепляется линиями тренда на всех графиках.

Прогноз: осторожно-оптимистичный

Дельты снижения цен в мае и июне, в среднем, в 2-3 раза меньше, чем дельты роста цен в марте и апреле. Быстрого снижения цен ждать не стоит, и к состоянию «как было до» многие из них, наверняка, уже не вернутся. Но всё-таки ещё припадут, предпосылки для этого есть.

Пост получился ещё больше предыдущего. Благодарю всех, кто прочитал этот пост до конца, вы восхитительны!

22,5 года обзоров видеоигр⁠ ⁠

Среднее количество баллов на Metacritic(все игровые устройства) 2000 — 2022 год.

Синяя полоска отзывы профильных изданий.

Оранжевая отзывы игроков.

Отзывы игроков в среднем по каждому игровому устройству

Обзоры профильных изданий в среднем по каждому игровому устройству

Что же случилось в 2010.

Забавные графики⁠ ⁠

Я много работаю с данными. Часто при этом приходится строить графики. Иногда они получаются довольно забавными или просто красивыми. Вот подборка таких графиков:

1. Бурдж Халифа

Это гистограмма по данным из домашнего задания по статистике. Здесь я исследовал нормальное распределение с выбросами. Нормальное распределение – это когда часто попадаются «средние» наблюдения и реже другие. Например, нормально распределён рост у людей одного пола: у большинства он промежуточный, но есть меньшее количество высоких и низких людей

В этих данных среднее равно нулю. Здесь к нормальному распределению примешано распределение Коши: оно ведёт себя непредсказуемым образом, выдавая то очень большие, то очень маленькие значения. Картина получилась похожей на ландшафт Дубаи с небоскрёбом Бурдж Халифа в центре

2. Мандаринки отбрасывают тень на стол, вид сверху

Снова данные из домашнего задания по статистике. Сами по себе они ничего не означают, я использовал их для отработки методов по поиску необычных значений – выбросов. Например, как точки снизу справа: они явно выбиваются из общей картины

Для того, чтобы применить статистический метод, мне нужно было «центрировать данные»: переместить точки так, чтобы средние значения были равны нулю по обоим осям. После этого я решил удостовериться, что операция сработала правильно. Построил график, где исходные данные изображены синим, а центрированные – оранжевым цветом. Получилось похоже на мандаринки на столе

3. Распределение Бэтмена

Однажды мне нужно было изобразить моё любимое распределение. Тогда я в шутку нарисовал кривую, которую назвал распределением Бэтмена. Шутка зашла довольно далеко: теперь я часто применяю это распределение, когда нужно проверить что-то на необычных данных. А однажды по работе мне нужно было показать некоторые математические преобразования над кривыми. Я снова использовал кривую Бэтмена. Было довольно забавно презентовать серьёзным людям, как изменяется форма головы Бэтмена, и получать за это деньги

Вот пример картинки с презентации. Идея в том, чтобы применять к кривой операции, которые изменяют её, но в целом сохраняют форму. Голова Бэтмена подошла для демонстрации идеи идеально:

Здесь я проверял качество работы одной статистической процедуры. Правильный ответ, который она должна была выдавать – 395. По графику плотности видно, что в большинстве случаев так и есть. Но иногда попадались значительно меньшие значения, которые сформировали «хвост» распределения. Так получился график, похожий на ската

Немного графиков февраля и марта⁠ ⁠

И снова всем алоха!

Сегодня в курилке возле кулера мы вдруг задались вопросом, а как же пикабушники реагируют в постах и комментариях на последние события? И решили мы посчитать, как менялась пикабушная лексика.

Разумеется, первое слово, которое мы решили проверить, — это «. здец». Хорошее емкое слово. Этим словом можно охарактеризовать все, что угодно. Встречайте:

Скачок почти в два раза. Что, впрочем, неудивительно.

Неудивительным для нас оказался и следующий график. Мы и так прекрасно знали, что в массе своей пикабушники — хорошие люди. График ниже — это все слова, которыми пикабушники выражали друг другу поддержку:

Спасибо пикабушникам, что сохраняете в нас всех веру в человечество.

Кстати о «Спасибо». График ниже показывает, что слова благодарности тоже стали популярнее

О чем это говорит? Пусть каждый решает за себя.

А теперь просто парочка занятных графиков. Помните же совсем недавний наплыв ботов и ставшую на некоторое время популярную пикабушную игру «Вскрой консерву»? Вот результаты этой игры:

В этом графике не учтены всевозможные варианты слова «бот» вне зависимости от ориентации этих ботов, но картинка все равно наглядная.

Ну а следующий график я предлагаю вам отгадать.

Дам небольшую подсказку: диаграмма очень тесно связана с неожиданной популярностью одного пикабушника. Какого? Пишите догадки в комментариях.

Исторические чередования, или Почему в русском языке почти нет исключений⁠ ⁠

— Вы понимаете, что здесь происходит?

— Мы тоже не понимаем.

Сегодня поговорим о такой теме, как исторические чередования и исторические процессы. «Ну вот, — скажете вы, — сейчас опять будет что-то скучное по русскому языку или даже по истории. Кому это нужно вообще? Я и так знаю русский». Конечно, такая реакция довольно предсказуема, ведь, вероятно, в школе вам могло казаться, что это скучно: учить все эти правила, исключения. Кто их вообще придумал и зачем? Но сегодня я попробую показать, что, на самом деле, это очень увлекательно. Язык — это не куча каких-то непонятных правил и исключений, а стройная и логичная система не хуже, чем в математике.

Почему-то исторические процессы в языке не изучаются в школе, хотя многие люди ошибаются при образовании новых форм, как в письменной, так и в устной речи. Школьникам приходится учить многочисленные исключения. Но эти исключения встраиваются в систему правил, если посмотреть на них со стороны истории языка. В современном русском языке чередованиям типа -гар-//-гор- найти объяснение невозможно. Поэтому они и называются историческими — «так исторически сложилось». Вообще же это следствие фонетических процессов. И что немаловажно, такие «приветы» от праславянского можно заметить во всех языках славянской группы: как в мёртвом старославянском, так и в современных украинском, польском, болгарском и др. Если уметь видеть и сопоставлять их, то можно даже понимать базовые слова и выражения незнакомых славянских языков.

Если не верите, прочитайте последнюю главу и скорей возвращайтесь сюда, ведь у вас, вероятно, возникнет много вопросов.

А чтобы узнать это всё, отправимся в незабываемое путешествие по стране под названием «Язык». Ну что, вы готовы? Тогда поехали!

Несколько важных обозначений:

— x // y — x чередуется с y

— *x — форма x восстановленная, так как нет источников, описывающих оригинальную форму

Первая остановка — место для того, чтобы все-таки разобраться со странными понятиями и таинственными словами.

Чередования — это ситуация, когда одни единицы заменяют другие единицы того же уровня (имеется в виду ярус языковой системы, например, первым ярусом являются фонемы*, потом идут морфемы, которые в свою очередь состоят из фонем и тд). Чередующиеся единицы принято называть альтернантами.

* грубо говоря, фонема — это каким был бы звук в сильной позиции в каждом слове. Например, в слове «хлеб» [б] в слабой позиции. Меняем, чтобы он был в сильной: «хлеба». Значит фонема — /б/

Немного классификации

Чередования фонем — это чередования, которые находятся на самом низком уровне языка. Эти чередования происходят внутри одной морфемы (то есть единицы следующего яруса).

Альтернанты могут различаться количественно, то есть долготой звука (например, звук фонемы /ō/ (о долгое) произносился примерно в два раза дольше, чем фонемы ŏ (о краткое)), или качественно. При качественном чередовании можно говорить уже о совершенно другом звуке, то есть одни звуки чередуются с другими это значит, что они различаются с ними способом образования (здесь речь идет о способе артикуляции звука во рту) и местом образования (здесь речь идет о месте образования конкретного звука во рту).

Можно выделить два типа чередований: фонетические и нефонетические (традиционные или исторические). Фонетические чередования самые регулярные. Но мы в основном будем говорить об исторических чередованиях.

Фонетические чередования

Если мы имеем дело с фонетическими чередованиями, то тогда будут чередоваться конкретные реализации одной и той же фонемы. Это значит, что в каких-то местах эта фонема будет выражаться одним способом, а в каких-то — другим, и эти реализации будут взаимно исключаться. Например, сне[г]а, но сне[к]: здесь фонема /г/ будет выступать и как звук [г], и как звук [к], и чередование этих звуков всегда будет зависеть от позиции, в которой они находятся. Таким образом, фонетические чередования всегда позиционны, то есть происходят только если фонема находится в определенных позициях или условиях.

Исторические чередования

При исторических чередованиях альтернантами выступают самостоятельные фонемы. Такие чередования могут быть как позиционными, так и непозиционными:

— позиционные, или морфологические, чередования происходят при регулярном формообразовании и словообразовании с помощью тех или иных морфем (в определённых грамматических формах, к примеру, водить // вождение, глядеть // гляжу).

— непозиционные или грамматические чередования не связаны с позицией относительно определённой морфемы, но обычно сами являются средством словообразования и формообразования. Это значит, что с помощью них образуются грамматические формы (англ. foot // feet). Непозиционные чередования служат для образования новых форм наравне с суффиксами и окончаниями. Например, сух // сушь, англ. advice /s/ (совет) // advise /z/ (советовать).

Ура, опять остановка. Здесь вы узнаете немного о том, как все начиналось — об истории рождения русского языка.

Если вы хоть раз задавались вопросом «Какой идиот придумал эти ваши корни с чередованием?», вам определенно стоит познакомиться с праславянским языком.

Посмотрим на этапы развития русского языка и узнаем откуда он появился. Это поможет нам понять историю происхождения слов, а также как и когда появлялись исторические чередования. Ведь именно во время формирования языка и появлялись чередования. Это поможет понять расположение исторических процессов во времени. Также это важно, потому что все чередования разного возраста, и стоит понимать, что когда произошло и что было в языке в определенный период. Итак, как формировался русский язык. Сначала некоторые ученые выделяют ностратические языки. По некоторым гипотезам это тот период, когда был единый язык, корни которого есть во многих языках сейчас, в том числе и в русском. Затем от этого одного языка отделился праиндоевропейский язык. Этот период длился примерно до первого тысячелетия до нашей эры, и его называют праиндоевропейским. После этого где-то до 7 века н.э. шел праславянский период. Это время, когда от праиндоевропейского отделилась славянская ветвь. Появляется некоторый язык, корни которого есть во всех славянских языках. Потом праславянский язык разделился еще на три ветви: на западно-славянскую (здесь лежат корни словацкого, польского и чешского), на южно-славянскую (здесь лежат корни болгарского, хорватского, сербского и мертвого языка — старославянского) и на восточно-славянскую (или древнерусский); именно здесь лежат корни русского, а также украинского и белорусского языков. Потом постепенно древнерусский разделился на украинский, белорусский и русский языки. Вот такой путь прошел нас современный русский язык.

А теперь, когда мы узнали, как родился сам русский язык, можно заехать поглубже и посмотреть на то, как сформировались определенные его части. В этом нам поможет следующая остановка в городе гласных. Сюда обязательно стоит заехать, так как многие чередования происходят именно из-за разных истоков гласных.

Гласные в русском и праславянском языках восходят к индоевропейской системе гласных.

В индоевропейском языке гласные фонемы различались по долготе, это значит, что они были долгими и краткими:

А в праславянском гласные не различались по долготе. Поэтому количественное различие гласных в праславянском переросло в качественное. Из фонем, которые различались количественно, остались только сверхкраткие или редуцированные фонемы [ъ], [ь]. О которых поговорим немного позже.

Посмотрим как появилась каждая гласная русского языка или что стало с каждой из фонем праиндоевропейского языка. В праиндоевропейском языке были гласные фонемы /а/, /o/, /е/, /u/, /i/, но каждая из этих фонем могла быть, как краткой, так и долгой.

Как же это отразилось в русском?

— Долгие [*ā] и [*ō] (а также [*ē] после шипящих и [*j]) стали гласным [а], а краткие [*ă] и [*ŏ] дали гласный [о]. Например: и.-е. *gŏrētῑ дало в русском языке инфинитив горѣти (гореть), а однокоренные *gōr- — гар- (угар), *gērŭs – жаръ.

— Фонема [*ĕ] (е краткое) дало в русском языке звук [е]. Например, *mărĕ – море. В то время как [*ē] (е долгое) стало особым звуком, который не встречается в современном русском языке и обозначается буквой ѣ (ять). В русском языке ѣ обозначала [е] закрытое или дифтонг [ие], а в старославянском — [е] широкое, открытое. Если вы видите ять в старых текстах, для того, чтобы понять, как звучит это слово сейчас, стоит читать её как звук [е]. Например, *mēra — мѣра (мера).

— Фонема [*ū] (у долгое) перешло в русском в у (оу в древнерусской графике). Как пример данного процесса можно привести слово *rūdā – рѹда (руда). При особой интонации (u долгий) мог давать звук [ы].

— Из [*ŭ] образовался сверхкраткий (редуцированный) звук [ъ].

— Из индоевропейского [*ῑ] (и долгого) произошел современный звук [и].

— Из [*ῐ] (и краткого) образовался русский [ь].

Но не во всех словах гласные имеют именно такое происхождение. Гласные могли иметь дифтонгическое происхождение, когда дифтонг сливался в одну гласную фонему, то есть монофтонгизировался.

В праиндоевропейском языке были дифтонги

*ai, *oi, *ei, *au, *ou, *eu

Но они необязательно превращались в одну фонему. Дифтонги индоевропейского языка могли в определенных позициях сливаться в одну фонему, а в других позициях — распадаться на два звука.

Если после дифтонга стоял согласный звук, то он переходил в один гласный. Так дифтонги *ai, *oi становились ѣ (ять) (например, *poi-ti → пѣти (петь)). Дифтонг *ei переходил в [и] (*bei-ti → бить). А дифтонги *au, *ou, *eu перешли в [у] (кузнец).

Если же после дифтонга стоял гласный, то дифтонг распадался на два звука. К примеру дифтонги *ai, *oi, *ei стали в современном русском языке выглядеть как [ай], [ой] и [ей] (пой, бей). А дифтонги *au, *ou, *eu стали [ав], [ов] и [ев] (подкова, клевать).

Но это тоже не последний способ того, откуда происходили гласные фонемы в русском языке.

В праславянском языке были носовые гласные, которые в современном русском языке не существуют. Это были носовые гласные — [ǫ] и [ȩ], которые обозначались буквами ѫ (юс большой) и ѧ (юс малый). Эти гласные произошли из сочетаний:

Но эти сочетания переходили в носовые гласные тоже только при определенных условиях, которые очень схожи с ситуацией с дифтонгами. Перед согласными звуками сочетания [*en], [*em], [*in], [*im], [*ьn], [*ьm] переходили в [ȩ] – ѧ (юс малый). К примеру в слове мѧть на месте юса малого было сочетание [*ьn], поэтому в форме мну появляется н, то есть [*ьn] оказывается в другой позиции и распадается на два звука. То же самое происходило и с сочетаниями [*ъm], [*on], [*om], [*ъn], [*ъm], только они переходили в [ǫ] – ѫ (юс большой). Например, звѫк, дѫть.

Но если данные сочетания оказывались перед гласным звуком, то они распадались на два звука. Так [*en], [*em], [*in], [*im], [*ьn], [*ьm]; [*on], [*om], [*ъn], [*ъm] стали [ен], [ем], [ин], [им], [е // Øн], [е // Øм]; [он], [ом], [о // Øн], [о // Øм] (звенеть, звонить, мну).

Такое явление происходило, потому что в праславянском действовал закон открытого слога.

Это значит, что каждый слог в слове должен был оканчиваться на гласную фонему. Именно поэтому сочетания с носовыми согласными, а также и дифтонги не могли быть, как два звука, если после них шел согласный.

Редуцированные

Отдельно рассмотрим такие гласные фонемы как /ъ/ и /ь/, которые называются редуцированными или сверхкраткими. Эти фонемы исчезли во всех славянских языках (такое процесс называется падением редуцированных). Утрата редуцированных — исчезновение вообще или замена на гласные полного образования (в каждом славянском языке проходили разные процессы).

Падение редуцированных в древнерусском было где-то в 12 — 13 веках

Различная судьба ъ и ь зависела от позиции, в которой они стояли. Это могла быть сильная или слабая позиция. К сильным позициям относятся позиция под ударением (например, древнерусское отьць стало словом отец в современном языке), позиция перед слогом со слабым (то есть в слабой позиции) редуцированным (вьсь — весь), позиция на конце односложных слов (кроме предлогов) (сь — се). Также в сочетании редуцированный + плавный (то есть р, л). Например, зьрно — зерно. В этих позициях редуцированные перешли в гласные полного образования (все гласные, кроме редуцированных): ъ → о, ь → е. К слабым же позициям относят позиции перед слогом с сильным редуцированным, позиции перед слогом с гласным полного образования (кънига — книга), а также на конце слова (домъ — дом). В слабых позициях ъ и ь исчезли во всех славянских языках.

Из-за падения редуцированных в славянских языках произошли коренные изменения фонетических и морфологических систем:

— возникли закрытые слоги,

— развились процессы уподобления согласных по глухости-звонкости, твердости-мягкости,

появились беглые гласные,

— возникли морфемы, состоящие только из согласных,

— появилось нулевое окончание (флексия).

Также после утраты редуцированных славянские языки стали гораздо больше различаться.

Отдельно посмотрим на соответствия ы и и в положении перед j. Эти звуки изначально были редуцированным, изменившимися перед j и называют их «напряженным редуцированным».

Напряженные редуцированные, то есть ьj и ъj переходили в [и] и в [ы], соответственно. Например, синьи → синии → синий, добръи → добрыи → добрый. Напряженные редуцированные также имели позиции, в которых они исчезали и проявлялись. К сильным позициям относится позиция под ударением, а к слабым — позиция без ударения.

Именно из-за напряженных редуцированных появились такие чередования, как и // е, ы // о.

А следующая наша остановка будет совсем недалеко, в том же городе, но чуть-чуть в стороне. И на ней мы узнаем, собственно, о чередования, которые происходили с гласными.

Аблаут (чередование в праиндоевропейском)

Посмотрим на процессы, которые могли происходить с гласными фонемами в индоевропейском языке. В индоевропейском языке гласные тоже могли чередоваться. Чередование гласных, реконструируемое для индоевропейского праязыка, восходит, вероятно, исторически к позиционно и акцентуационно обусловленным изменениям. Чередования могли быть качественными (изменение тембра) и количественными (удлинение или сокращение звука). Так к количественному аблауту относятся такие чередования, как Ŭ // ū и ῐ // ῑ. Из чередования Ŭ (у краткого) и ū (у долгого) в русском языке появились такие чередования, как ъ(о) // ы. Например, призвать // призов // призывать. Здесь видим чередование ъ и ы, а также ъ и нуля звука (в слабых позициях). А из чередования ῐ (и краткого) и ῑ (и долгого) в русском языке получились такие чередования, как ь(е) // и. Например, выбрать // выберу // выбирать. К качественному же аблауту относят такие чередования, как ŏ // ĕ и ō // ē. Чередование ŏ (о краткого) и ĕ (е краткого) дало в русском языке чередование о и е. К примеру, носить // нести. А чередование ō (о долгого) и ē (е долгого) дало чередование а и Ѣ. Например, яд // Ѣда (еда).

Но так как, ни в праславянском, ни в древнерусском, гласные не различались по долготе, то получились такие ряды чередований, как е // о // а // и // Ѣ // ь — первый ряд чередований и ы // ъ // оу(ю) — второй ряд чередований. Важно понимать, что не может быть чередования фонем, если они из разных рядов. Зная это, мы теперь можем сказать, действительно ли слова имеют одинаковый корень (просто с чередованием) или же эти слова не имеют ничего общего.

Выезжая из этого славного города, можем подвести итог и сказать. Что таким образом, система древнерусских гласных состояла из 11 гласных: [и], [е], [ѣ], [ь], [ȩ], [а], [о], [у], [ы], [ъ], [ǫ].

А следующая наша остановка будет уже в совершенно другом месте; месте, где обитают согласные.

В данной главе рассмотрим чередования и процессы, которые происходили с согласными.

Основной процесс, происходящий с согласными в праславянском — палатализация.

Палатализация согласных перед *j (йотовая)

Перед [j] некоторые согласные подвергались качественным изменениям.

Процесс мог иметь только регрессивный (направление изменения от звука справа на звук слева, последующий звук влияет на предыдущий) характер, так как в исходной фонетической системе [j] мог быть только в конце группы согласных. [j] придавал предшествующему согласному (или группе согласных) палатализованный характер, при этом сам исчезал. Палатализации подвергались все согласные без исключения; зона их образования при этом смещалась в сторону среднего неба. Например, рубить // рублю.

Первая палатализация

Первая палатализация задненебных согласных – это когда твердые задненебные согласные [к], [г], [х] переходили в мягкие шипящие передненебные согласные [ч], [ж], [ш] в позиции перед гласными переднего ряда и, е, ь, ѧ, ѣ. Звуки [ч’], [ж], [ш] по своему происхождению были позиционными вариантами [к], [г], [х] (их появление было полностью обусловлено фонетической позицией). Но со временем они стали самостоятельными фонемами.

Примеры: рука // ручка, друг // дружок, мех // мешок

Вторая палатализация задненебных согласных

Вторая палатализация задненебных согласных – это изменение твердых задненебных согласных [к], [г], [х] в свистящие согласные [ц], [з], [с] перед гласными переднего ряда дифтонгического происхождения, то есть и, ять.

Примеры: рука — в руце, Бог — в Бозе (почить в Бозе), дух — дуси

Третья палатализация

Третья палатализация задненебных согласных — это когда твердые задненебные согласные [к], [г], [х] переходили в мягкие (палатализованные) свистящие согласные [ц], [з], [с] под воздействием предшествующих гласных переднего ряда и, е, ь, ѧ, ѣ. Третья палатализация имеет особый характер, прогрессивный (движение идет слева направо). В отличие от первой и второй палатализаций здесь процесс идет не под влиянием последующего, а под влиянием предыдущего гласного. Также процесс мог происходить между слогов.

Примеры: князь — княгиня

Ну что ж, наше путешествие подошло к концу. Надеемся, что это было интересно и вы узнали много нового. Теперь язык, его история и некоторые его «странности» не будут казаться вам столь непонятными.

Не забывайте свои вещи и до новых встреч.

Ну а если вы все еще не понимаете, что здесь происходит и зачем это все — прочитайте последнюю главу.

еперь же посмотрим на некоторые примеры отражения исторических процессов в современном русском языке, на «странности» языка. И увидим, что если разбираться, то это вовсе не странно и очень даже логично.

Начнем с таких простых школьных чередований, как раст // рост // ращ, лаг // лож, бир // бер, гар // гор.

Чередование раст / ращ / рос

Сначала разберемся откуда же взялась буква щ в корне ращ (при других вариантах корня раст и рос). Оказывается, все очень просто. В этом корне в каких-то позициях происходила йотовая палатализация. А как мы помним, при йотовой палатализации ст → щ. Чередование же а и о — это следствие аблаута. Это значит, что на этом месте стояли гласные разные по долготе, а в русском различия по долготе не было, и поэтому такое чередование и происходило.

Чередование бер / бир

Варианты bīr и bĭr одного и того же корня приобрели вид -бир- и -бьр-, соответственно. В результате падения редуцированных ь в слабой позиции — например, в некоторых безударных корнях — просто исчез. Поэтому праславянские варианты корня с одним и тем же гласным превратились в современные русские -бир- и -бр-, как в словах «собирать» и «собрать». А ь в сильной позиции — это [е].

Чередования лаг / лож

Здесь опять все дело именно в том, что в праславянском языке гласные были долгие и краткие, но со временем это явление исчезло, а его следы остались. Чередование же г и ж — пример первой палатализации.

Чередования гар / гор

И это чередование появилось именно потому, что в праславянском языке были долгие и краткие гласные, а в русском их нет.

Помимо того, что исторические чередования объясняют нам многие непонятные явления в языке, они еще и помогают при определении семантики слов, а также родственных связей между словами.

Приглядевшись к некоторым словам русского языка, можно увидеть очень необычные связи, а также понять что же все-таки значат некоторые слова и как изменились их значения.

К примеру, такие разные в современном языке слова как еда и яд, оказывается, являются родственными. В этих корнях произошло чередование, восходящее к аблауту, а именно чередование «о долгого» и «е долгого». Слово яд восходит к индоевропейскому корню *ed, от которого также произошло слово еда. Изменение же значения слова яд таково: сначала пища, затем — плохая, дурная пища, потом — отравленная пища и, наконец, отрава могло произойти под воздействием эмоциональной окраски речи.

Также восходят к одному корню такие слова, как подкова и кузнец. Подкова — то, что куется, кузнец — тот, кто кует. В этих словах произошло чередование, связанное с судьбой дифтонгов в разных позициях. В слове подкова дифтонг *ou распался на два звука и получилось ов, а в слове кузнец этот же дифтонг монофтонгизировался и стал у.

Теперь уже точно всё. А если вам понравилось, приходите еще и зовите друзей на этот маршрут.