cyanic-selkie/wikianc huggingface dataset:
Хила тардалар
Геометрическое определение
В виду равновозможности вероятность эта не зависит от формы области g, она зависит только от ее площади. Данное определение естественно можно обобщить и на пространство любой размерности, где вместо площади использовать понятие «объема». Более того, именно такое определение приводит к современному аксиоматическому определению вероятности. Понятие объема обобщается до понятия «меры» некоторого абстрактного множества, к которой предъявляются требования, которыми обладает и «объем» в геометрической интерпретации — в первую очередь, это неотрицательность и аддитивность.
Частотное (статистическое) определение
Классическое определение при рассмотрении сложных проблем наталкивается на трудности непреодолимого характера. В частности, в некоторых случаях выявить равновозможные случаи может быть невозможно. Даже в случае с монеткой, как известно существует явно не равновероятная возможность выпадения «ребра», которую из теоретических соображений оценить невозможно (можно только сказать, что оно маловероятно и то это соображение скорее практическое). Поэтому еще на заре становления теории вероятностей было предложено альтернативное «частотное» определение вероятности. А именно, формально вероятность можно определить как предел частоты наблюдений события A, предполагая однородность наблюдений (то есть одинаковость всех условий наблюдения) и их независимость друг от друга:
где N — количество наблюдений, а n — количество наступлений события A.
Несмотря на то, что данное определение скорее указывает на способ оценки неизвестной вероятности — путем большого количества однородных и независимых наблюдений — тем не менее в таком определении отражено содержание понятия вероятности. А именно, если событию приписывается некоторая вероятность, как объективная мера его возможности, то это означает, что при фиксированных условиях и многократном повторении мы должны получить частоту его появления, близкую к p (тем более близкую, чем больше наблюдений). Собственно, в этом заключается исходный смысл понятия вероятности. В основе лежит объективистский взгляд на явления природы. Ниже будут рассмотрены так называемые законы больших чисел, которые дают теоретическую основу (в рамках излагаемого ниже современного аксиоматического подхода) в том числе для частотной оценки вероятности.
Аксиоматическое определение
Вероятностью (вероятностной мерой) называется мера (числовая функция) \mathbf P, заданная на множестве событий, обладющая следующими свойствами:
В случае если пространство элементарных событий X конечно, то достаточно указанного условия аддитивности для произвольных двух несовместных событий, из которого будет следовать аддитивность для любого конечного количества несовместных событий. Однако, в случае бесконечного (счетного или несчетного) пространства элементарных событий этого условия оказывается недостаточно. Требуется так называемая счетная или сигма- аддитивность, то есть выполнение свойства аддитивности для любого не более чем счетного семейства попарно несовместных событий. Это необходимо для обеспечения «непрерывности» вероятностной меры.
Вероятностная мера может быть определена не для всех подмножеств множества X. Предполагается, что она определена на некоторой сигма-алгебре \Omega подмножеств. Эти подмножества называются измеримыми по данной вероятностной мере и именно они являются случайными событиями. Совокупность  — то есть множество элементарных событий, сигма-алгебра его подмножеств и вероятностная мера — называется вероятностным пространством.
Свойства вероятности
Основные свойства вероятности проще всего определить, исходя из аксиоматического определения вероятности.
1) вероятность невозможного события (пустого множества \varnothing) равна нулю:
Это следует из того, что каждое событие можно представить как сумму этого события и невозможного события, что в силу аддитивности и конечности вероятностной меры означает, что вероятность невозможного события должна быть равна нулю.
2) если событие A «входит» в событие B, то есть A \subset B, то есть наступление события A влечёт также наступление события B, то:
Это следует из неотрицательности и аддитивности вероятностной меры, так как событие B, возможно, «содержит» кроме события A ещё какие-то другие события, несовместные с A.
3) вероятность каждого события A находится от 0 до 1, то есть удовлетворяет неравенствам:
Первая часть неравенства (неотрицательность) утверждается аксиоматически, а вторая следует из предыдущего свойства с учётом того, что любое событие «входит» в X, а для X аксиоматически предполагается.
4) вероятность наступления события, заключающегося в наступлении события B при одновременном ненаступлении события A, равна:
5) вероятность события \bar{A}, противоположного событию A, равна:
Это следует из предыдущего свойства, если в качестве множества B использовать всё пространство X и учесть, что.
6) вероятность наступления хотя бы одного из (то есть суммы) произвольных (не обязательно несовместных) двух событий A и B равна:
Это свойство можно получить, если представить объединение двух произвольных множеств как объединение двух непересекающихся — первого и разности между вторым и пересечением исходных множеств:. Отсюда учитывая аддитивность вероятности для непересекающихся множеств и формулу для вероятности разности (см. свойство 4) множеств, получаем требуемое свойство.
Условная вероятность
Вероятность наступления события A, при условии наступления события B, называется условной вероятностью A (при данном условии) и обозначают P(A|B). Наиболее просто вывести формулу определения условной вероятности исходя из классического определения вероятности. Для данных двух событий A и B рассмотрим следующий набор несовместных событий:, которые исчерпывают все возможные варианты исходов (такой набор событий называют полным — см. ниже). Общее количество равновозможных исходов равно n. Если событие B уже наступило, то равновозможные исходы ограничивается лишь двумя событиями, что эквивалентно событию B. Пусть количество этих исходов равно n_B. Из этих исходов событию A благоприятстствуют лишь те, что связаны с событием AB. Количество соответствующих исходов обозначим n_{AB}. Тогда согласно классическому определению вероятности вероятность события A при условии наступления события B будет равна, разделив числитель и знаменатель на общее количество равновозможных исходов n и повторно учитывая классическое определение, окончательно получим формулу условной вероятности:
Отсюда следует так называемая теорема умножения вероятностей:
В силу симметрии, аналогично можно показать, что также, отсюда следует формула Байеса:
Независимость событий
События A и B называются независимыми, если вероятность наступления одного из них не зависит от того, наступили или нет другие события. С учетом понятия условной вероятности это означает, что P(A|B)=P(A), откуда следует, что для независимых событий выполнено:
Эль Сандильял (Кортазар)
Эль Сандильял — Мексикин Гуанахуато штатан муниципалитетера нах беха меттиг.
Хила тардалар
Независимость событий
В рамках аксиоматического подхода данная формула принимается как определение понятия независимости двух событий. Для произвольной (конечной) совокупности событий A_i их независимость в совокупности означает, что вероятность их совместного наступления равна произведению их вероятностей:
Выведенная (в рамках классического определения вероятности) выше формула условной вероятности при аксиоматическом определении вероятности является определением условной вероятности. Соответственно, как следствие определений независимых событий и условной вероятности получается равенство условной и безусловной вероятностей события.
Эль Сандильял (Кортазар)
Географи
Эль Сандильял лаьтташ йу Мексикин йуккъерчу декъехь.
Хила тардалар
Полная вероятность и формула Байеса
Набор событий A_j, хотя бы одно из которых обязательно (с единичной вероятностью) наступит в результате испытания, называется полным. Это означает, что набор таких событий исчерпывает все возможные варианты исходов. Формально в рамках аксиоматического подхода это означает, что. Если эти события несовместны, то в рамках классического определения это означает, что сумма количеств элементарных событий, благоприятствующих тому или иному событию, равно общему количеству равновозможных исходов.
Пусть имеется полный набор попарно несовместных событий A_i. Тогда для любого события B верна следующая формула расчета его вероятности (формула полной вероятности):
Эль Сандильял (Кортазар)
Климат
Кхузахь климат йу кӀаьда йовха, шера-йуккъера температура йу 16 — 22 °C.
Хила тардалар
Полная вероятность и формула Байеса
Тогда вышеописанную формулу Байеса с учетом полной вероятности можно записать в следующем виде:
Эль Сандильял (Кортазар)
Истори
1824 шеран 14 октябрехь дуьйна Гуанахуато штатан йукъахь йу.
Хила тардалар
Полная вероятность и формула Байеса
Данная формула является основой альтернативного подхода к вероятности — байесовского или субъективного подхода (см. ниже).
Эль Сандильял (Кортазар)
Хьажоргаш
Категори:Мексикин нах беха меттигаш Категори:Гуанахуато штатан нах беха меттигаш
Хила тардалар
Вероятность и случайные величины
Важнейший частный случай применения «вероятности» — вероятность получения в результате испытания или наблюдения того или иного числового значения некоторой измеряемой (наблюдаемой) величины. Предполагается, что до проведения испытания (наблюдения) точное значение этой величины неизвестно, то есть имеется явная неопределенность, связанная обычно (за исключением квантовой физики) с невозможностью учета всех факторов, влияющих на результат. Такие величины называют случайными. В современной теории вероятностей понятие случайной величины формализуется и она определяется как функции «случая» — функция на пространстве элементарных событий. При таком определении наблюдаются не сами элементарные события, а «реализации», конкретные значения случайной величины. Например, при подбрасывании монетки выпадает «решка» или «орел». Если ввести функцию, ставящую в соответствие «решке» — число 1, а «орлу» — 0, то получим случайную величину как функцию указанных исходов. При этом понятие случайной величины обобщается на функции, отображающие пространство элементарных событий в некоторое пространство произвольной природы, соответственно можно ввести понятия случайного вектора, случайного множества и т. д. Однако, обычно под случайной величиной подразумевают именно числовую функцию (величину).
Отвлекаясь от описанной формализации под пространством элементарных событий можно понимать множество возможных значений случайной величины. Сигма-алгеброй подмножеств являются произвольные интервалы на числовой оси, их всевозможные (счетные) объединения и пересечения. Вероятностную меру называют в данном случае распределением случайной величины. Достаточно задать вероятностную меру для интервалов вида (-\infty;x), поскольку произвольный интервал можно представить как объединение или пересечение таких интервалов. Предполагается, что каждому интервалу вышеуказаного вида поставлена в соответствие некоторая вероятность F(x)=P(X<x), то есть некоторая функция возможных значений x. Такую функцию называют интегральной, кумулятивной или просто функцией распределения случайной величины. В случае дифференцируемости этой функции (в этом случае соответствующие случайные величины называются непрерывными) вводится также аналитически часто более удобная функция — плотность распределения — производная функции распределения: f(x)=F'(x). В случае дискретных случайных величин вместо плотности (она не существует в этом случае) можно использовать непосредственно ряд распределения p_i — вероятность i-го значения. Соответствующая функция распределения будет связана с рядом распределения как:. Вероятность того, что случайная величина окажется в некотором интервале (x_1,x_2) определяется как разность значений функции распределения на концах этого интервала. Через плотность распределения — это соответствующий интеграл от плотности на данном интервале (для дискретной случайной величины — просто сумма вероятностей значений из этого интервала).
Распределение случайной величины дает ее полную характеристику. Однако, часто используют отдельные характеристики этого распределения. В первую очередь это математическое ожидание случайной величины — среднее ожидаемое значение случайной величины с учетом взвешивания по вероятностям появления тех или иных значений, и дисперсия или вариация — средний квадрат отклонения случайной величины от её математического ожидания. В некоторых случаях используются и иные характеристики, среди которых важное значение имеют асимметрия и эксцесс. Описанные показатели являются частными случаями так называемых моментов распределения.
Существуют некоторые стандартные законы распределения, часто используемые на практике. В первую очередь — это нормальное распределение (распределение Гаусса). Оно полностью характеризуется двумя параметрами — математическим ожиданием и дисперсией. Его широкое использование связано, в частности, с так называемыми предельными теоремами (см. ниже). При проверке гипотез часто возникают распределения Хи-квадрат, распределение Стьюдента, распределение Фишера. При анализе дискретных случайных величин рассматриваются биномиальное распределение, распределение Пуассона и др. Также часто рассматривается гамма-распределение, частным случаем которого является экспоненциальное распределение, а также указанное выше распределение Хи-квадрат Естественно, используемые на практике распределения не ограничиваются только этими распределениями.
Часто на практике исходя из априорных соображений делается предположение, что распределение вероятностей данной случайной величины относится к некоторому известному с точностью до параметров распределению. Например, к тому же нормальному распределению, но с неизвестным математическим ожиданием и дисперсией (эти два параметра однозначно определяют все нормальное распределение). Задачей статистических наук (математическая статистика, эконометрика и т. д.) в таком случае является оценка значений этих параметров наиболее эффективным (точным) способом. Существуют критерии, с помощью которых можно установить степень «истинности» соответствующих методов оценки. Обычно требуется как минимум состоятельность оценки, несмещенность и эффективность в некотором классе оценок.
На практике применяются также непараметрические методы оценки распределений.
Законы больших чисел
Важнейшее значение в теории вероятностей и в ее приложениях имеет группа теорем, объединяемых обычно под названием «закон больших чисел» или предельных теорем. Не прибегая к строгим формулировкам можно сказать, например, что при некоторых слабых условиях, среднее значение независимых одинаково распределенных случайных величин стремится к их математическому ожиданию при достаточно большом количестве этих случайных величин. Если в качестве совокупности случайных величин рассматривать независимые наблюдения одной и той же случайной величины, то это означает, что среднее по выборочным наблюдениям должно стремиться к истинному (неизвестному) математическому ожиданию этой случайной величины. Это закон больших чисел в форме Чебышева.Это дает основу для получения соответствующих оценок.
Весьма частным, но очень важным случаем является схема Бернулли — независимые испытания, в результате которых некоторое событие либо происходит, либо нет. Предполагается что в каждом испытании вероятность наступления события одинакова и равна p (но она неизвестна). Эту схему можно свести к средней величине, если ввести формальную случайную величину X, являющуюся индикатором наступления события: она равна 1 при наступлении события и 0 при ненаступлении события. Для такой случайной величины математическое ожидание также равно p. Тогда среднее значение такой случайной величины — это фактически частота наступления события A. Согласно вышеуказанной теореме это среднее (частота) должно стремиться к истинному математическому ожиданию этой случайной величины, то есть к неизвестной вероятности p. Таким образом, с увеличением количества наблюдений, частоту наступления события можно использовать в качестве хорошей оценки неизвестной вероятности. Это так называемый закон больших чисел Бернулли. Это закон был исторически первым законом больших чисел. Более строго можно как минимум утверждать, что вероятность того, что частота будет отклоняться от p на некоторую величину \varepsilon, стремиться к нулю для любых значений \varepsilon. Более общий результат (теорема Гливенко — Кантелли) заключается в том, что эмпирическое распределение в целом стремиться к истинному распределению вероятностей с ростом количества наблюдений.
Наряду с указанными теоремами существует так называемая центральная предельная теорема, которая дает предельное распределение вероятностей для средней, а именно, при определенных слабых условиях среднее значение наблюдений случайной величины при достаточно большом количестве наблюдений имеют нормальное распределение (независимо от исходного распределения самой случайной величины). Например, такое имеет место для среднего значения независимых одинаково распределенных случайных величин. В частности эта теорема применима и к схеме Бернулли. Вообще количество появлений события A в n испытаниях имеет биномиальное распределение, однако при достаточно большом количестве наблюдений это распределение согласно указанной теореме стремиться к нормальному распределению в данном случае с математическим ожиданием np и дисперсией np(1-p), где p — вероятность появления события А в каждом испытании. Это утверждается в локальной и интегральной (теоремах Муавра-Лапласа). Отсюда же следует и указанный выше вывод, а именно среднее значение случайной величины-индикатора события — то есть частота появления события в испытаниях — будет иметь в пределе математическое ожидание p и дисперсию p(1-p)/n, которая стремиться к нулю с ростом количества испытаний. Таким образом, частота стремиться к истинной вероятности наступления события при увеличении количества независимых испытаний, причем мы знаем распределение частоты при достаточно большом количестве наблюдений.
Байесовский подход к вероятности
В основе вышеописанного объективного (частотного) подхода лежит предположение о наличии объективной неопределенности, присущей изучаемым явлениям. В альтернативном байесовском подходе неопределенность трактуется субъективно — как мера нашего незнания. В рамках байесовского подхода под вероятностью понимается степень уверенности в истинности суждения — субъективная вероятность.
Идея байесовского подхода заключается в переходе от априорных знаний к апостерирорным с учетом наблюдаемых явлений. Суть байесовского подхода следует из описанной выше формулы Байеса. Пусть имеются полный набор гипотез A_i, причем из априорных соображений оценены вероятности справедливости этих гипотез (степень уверенности в них). Полнота набора означает, что хотя бы одна из этих гипотез верна и сумма априорных вероятностей p(A_i) равна 1. Также для изучаемого события B из априорных соображений известны вероятности P(B|A_i) — вероятности наступления события B, при условии справедливости гипотезы A_i. Тогда с помощью формулы Байеса можно определить апостериорные вероятности P(A_j|B) — то есть степень уверенности в справедливости гипотезы A_j после того, как событие B произошло. Собственно, процедуру можно повторить принимая новые вероятности за априорные и снова делая испытание, тем самым итеративно уточняя апостериорные вероятности гипотез.
В частности в отличие от базового подхода к оценке распределений случайных величин, где предполагается, что на основе наблюдений оцениваются значения неизвестных параметров распределений, в байесовском подходе предполагается что параметры — тоже случайные величины (с точки зрения нашего незнания их значений). В качестве гипотез выступают те или иные возможные значения параметров и предполагаются данными некоторые априорные плотности неизвестных параметров p(\theta). В качестве оценки неизвестных параметров выступает апостериорное распределение. Пусть в результате наблюдений получены некоторые значения x изучаемой случайной величины. Тогда для значений данной выборки предполагая известным правдоподобие — вероятность (плотность) получения данной выборки при данных значениях параметров p(x|\theta), по формуле Байеса (в данном случае непрерывный аналог этой формулы, где вместо вероятностей участвуют плотности, а суммирование заменено интегрированием) получим апостериорную вероятность (плотность) p(\theta|x) параметров при данной выборке.
Вероятность, информация и энтропия
Пусть имеется N равновероятных исходов. Степень неопределенности опыта в этой ситуации можно характеризовать числом H=\log_2 N. Этот показатель, введенный инженером-связистом Хартли в 1928 году характеризует информацию, которую необходимо иметь, чтобы знать какой именно из N равновозможных вариантов имеет место, то есть свести неопределенность опыта к нулю. Простейший способ выяснить это — задать вопросы типа «номер исхода меньше половины N», если да, то аналогичный вопрос можно задать и для одной из половин (в зависимости от ответа на вопрос) и т. д. Ответ на каждый подобный вопрос сокращает неопределенность. Всего таких вопросов для полного снятия неопределенности понадобиться как раз H. Более формально, номера исходов можно представить в двоичной системе счисления, тогда H — это количество необходимых разрядов для такого представления, то есть количество информации в битах, с помощью которого можно закодировать реализацию равновозможных исходов. В общем случае, единица информации может быть и иной, поэтому логарифм теоретически можно использовать с любым основанием.
где E — знак математического ожидания.
Очевидно, при равновероятности всех исходов (p_i=1/N) получаем уже известное соотношение H=\log N. Для непрерывной случайной величины в этой формуле необходимо использовать вместо вероятностей — функцию плотности распределения и вместо суммы — соответствующий интеграл.
Указанную величину называют информацией, информационным количеством, информационной энтропией и т. д. Необходимо отметить, что такое определение информации абстрагируется от какого-либо содержания информации, содержания конкретных исходов. Информационное количество определяется только на основе вероятностей. Величину H Шеннон назвал энтропией в связи со схожестью с термодинамической энтропией. Последнее понятие впервые ввел Рудольф Клаузис в 1865 году, а вероятностное толкование энтропии дал Людвиг Больцман в 1877 году. Энтропия макроскопической системы — это мера числа возможных микросостояний для данного макросостояния (более конкретно она пропорциональна логарифму количества микросостояний — статистическому весу) или мера «внутреннего беспорядка» макросистемы.
Вероятность и квантовая физика
В квантовой механике состояние системы (частицы) характеризуется волновой функцией (вообще говоря вектором состояния) — комплекснозначной функцией «координат», квадрат модуля которого интерпретируется как плотность вероятности получения заданных значений «координат». Согласно современным представлениям вероятностное определение состояния является полным и причиной вероятностного характера квантовой физики не являются какие-либо «скрытые» факторы — это связано с природой самих процессов. В квантовой физике оказываются возможными любые взаимопревращения различных частиц, не запрещенные теми или иными законами сохранения. И эти взаимопревращения подчиняются закономерностям — вероятностным закономерностям. По современным представлениям принципиально невозможно предсказать ни момент взаимопревращения, ни конкретный результат. Можно лишь говорить о вероятностях тех или иных процессов превращения. Вместо точных классических величин в квантовой физике возможна только оценка средних значений (математических ожиданий) этих величин, например, среднее время жизни частицы.
Вероятность в других сферах
Кроме вопроса о вероятности факта, может возникать, как в области права, так и в области нравственной (при известной этической точке зрения) вопрос о том, насколько вероятно, что данный частный факт составляет нарушение общего закона. Этот вопрос, служащий основным мотивом в религиозной юриспруденции Талмуда, вызвал и в римско-католическом нравственном богословии (особенно с конца XVI века) весьма сложные систематические построения и огромную литературу, догматическую и полемическую (см. Пробабилизм). -->
Литература
Категори:Философи Категори:Математика
Погребы (Бели Церкован кӀошт)
Погребы — Украинин Киеван областан Бели Церкован кӀоштара эвла.
Cахьтан аса
Кхузахь лела шолгӀачу сахьтан асанан хан (киевн хан) - UTS+2 (аьхкенан мур - UTS+3). Хан лараран низам леладо Украинин правительствон сацамца, хӀора шарахь сахьт хьовзадо мартан тӀаьххьарчу кӀиранбуса 3:00 сахьт долуш цхьаьна сахьтана хьалха, ткъа октябран тӀаьххьарчу кӀиранбуса 4:00 цхьа сахьт юхахьовзадо.
Хьажоргаш
Категори:Бели Церкован кӀоштан нах беха меттигаш
Тантари
Тантари — ДегӀастанан Гумбетан кӀоштара эвла. Иза йу Игалин йуьртан меттиган йукъайогӀу.
Тожево (Белорусси)
Тожево (Тожава) — Белоруссин Брестан областан Лунинецан кӀоштара эвла.
Климат
Кхузахь хуьлу барамера континенталан климат сих-сиха Атлантикин циклонашца; кӀеда а, тӀуьна а Ӏа, йовха аьхке, тӀуьна гуьйре. Кхузара климатан хьолаш беркате а, тайна а ду йалташ, хастоьмаш, Малхбален Европера йуккъера асанан стоьмийн дитташ а, коьллаш а лело, кхин а башха ду картол, виета, цхьаьна шеран бецаш, йолан орам-стоьмаш лело.
Хьажоргаш
Категори:Брестан областан нах беха меттигаш Категори:Лунинецан кӀоштан нах беха меттигаш Категори:Белоруссин нах беха меттигаш
Марги (Пуховичин кӀошт)
Марги (Маргі) — Белоруссин Минскан областан Пуховичин кӀоштара эвла.
Климат
Кхузахь хуьлу барамера континенталан климат сих-сиха Атлантикин циклонашца; кӀеда а, тӀуьна а Ӏа, йовха аьхке, тӀуьна гуьйре. Кхузара климатан хьолаш беркате а, тайна а ду йалташ, хастоьмаш, Малхбален Европера йуккъера асанан стоьмийн дитташ а, коьллаш а лело, кхин а башха ду картол, виета, цхьаьна шеран бецаш, йолан орам-стоьмаш лело.
Хьажоргаш
Категори:Минскан областан нах беха меттигаш
Категори:Пуховичин кӀоштан нах беха меттигаш
Категори:Белоруссин нах беха меттигаш
Славяново (Тырговиштен область)
Славяново  — Болгарин Тырговиштен областера эвла. Попово йукъараллин йукъайогӀу.
Географи
Майда —. ХӀордан сизал локхалла.
Запрудново (Лухан кӀошт)
Запрудново (Запрудново) — Российн Федерацин Ивановн областан Лухан кӀоштара эвла.
Климат
Кхузахь климат барамера континенталан йу. Цуьнан амалехь ду гӀеххьа йовха аьхке а, барамера шийла Ӏа а, дика лаьттачу лайн чкъоьраца. Уггар шийла бутт, Ӏадат хилла, январь бу, ткъа уггар бовха — июль. Алсама къилба-малхбузера мох хуьлу.
Сахьтан аса
Кхузахь сахьт Москохца нийса лелаш ду. Сахьтан аса йу UTC+3.
Хьажоргаш
Категори:Лухан кӀоштан нах беха меттигаш
Ивановка (Ульяновскан кӀошт)
Ивановка (Ивановка) — Российн Федерацин Ульяновскан областан Ульяновскан кӀоштара эвла.
Климат
Климат барамера континенталан, шийлачу Ӏаьца, йовхачу аьхкенца. Регионан климатан башхалла йу йоца йекъа бӀаьсте. Ульяновскан областан гуьйре, йовха; лайн чкъор хӀутту ноябран шолгӀачу декхъехь. Уггаре шийла бутт — январь. Ӏа лайне ду, сих-сиха техка температурашца (атлантикин циклонаш хийцало арктикин хӀаваан массашца), лаьтта ноябрера март йуккъе баххалц областан къилба кӀошташкахь, ткъа Ӏаьнан-бӀаьстенан муьрехь йогӀа Воейковн сема, цуо Ӏаткъам бо меттигерчу климатна. Январан йуккъера температура −12 °C, июлан +20 °C. Аьхкенан хенан-хӀоттам хуьлу май беттан йуккъехь. Аьхке, йовха хуьлу кӀезиг лела азин антициклонан Ӏаткъам бахьнехь. Июлехь, йуккъера барам, 5 де 22 °C йуккъера температура а, сов а йолуш хуьлу. Йочанаш областан къилбехьа 350 мм тӀиера, къилбаседа-малхбузехь 500 мм кхаччалц. Аьхка догӀнаш цхьаьнаэшшара ца хуьлу, амма догӀучу хенахь стигал къекъаш, доцца догӀу. Регионехь йуькъаллаш кӀезиг ца хуьлу. Вегетацин мур лаьтта 180 де гергга.
Сахьтан аса
Кхузахь сахьт Москваца нийса лелаш ду. Сахьтан аса йу UTC+3.
Хьажоргаш
Категори:Ульяновскан областан Ульяновскан кӀоштан нах беха меттигаш
Презе-Монтоне (Торино)
Презе-Монтоне — Италин Пьемонт регионан  коммунера эвла.
Климат
Кхузахь климат йу Лаьттайуккъера хӀордан, барамехь йекъа а, йовха, Ӏа шийла ца хуьйла.
Литература
Категори:Пьемонт регионан нах беха меттигаш Категори:Италин нах беха меттигаш
NGC 1775
Истори
И галактика дӀайиллинера шарахь цӀе йолу,  барам болу оптикан телескопан гӀоьнца.
Ивановка (Чернушкан кӀошт)
Ивановка (Ивановка) — Российн Федерацин Пермийн мехкан Чернушкан кӀоштара эвла.
Климат
Кхузахь климат барамера континенталан йу. Малхбузера догӀучу хӀаваийн массийн новкъахь долчу Басеги дукъо, массо Урало санна, лекха дацахь а, дикка сацадо Атлантикин хӀаваъ малхбалехьа даржарах. Мехкан климататан амалехь континенталла йу, цуьнан бахьна дукха хьолахь бӀаьста догӀу арктикин хӀаваъ ду. Каран хӀордан шийла мох къаьста кӀезиг тӀаналлийца, Атлантикин хӀаваан массаш, бӀостанехьа, тӀуналла дукха йолуш ду (700—800 мм шарахь гергга). Махкахь дикка йовха аьхке йу, цхьадолчу шерашкахь уггар шийла бутт февраль хуьлу. Ах йочанаш ло кепара хуьлу. ДогӀанаш дукхахдерг сентябрехь а, июнехь а хуьлу, малхбузен басешкахь алсама дакъа — августехь хуьлу. Минимум йочанаш йогӀу февралехь а, декабрехь а. Аьхка лаьмнашкахь стигал къекъаш догӀанаш оьху. Мехкан амалехь йу сих-сиха хуьлу аьхкенан дохк, уьш наггахь масех дийнахь лаьтта.
NGC 1775
Хьажа кхин а
1775 1775
Ивановка (Чернушкан кӀошт)
Сахьтан аса
Кхузахь сахьт Екатеринбургца нийса лелаш ду. Сахьтан аса йу UTC+5.
Хьажоргаш
Категори:Чернушкан кӀоштан нах беха меттигаш
Шеметово (Коломнан кӀошт)
Шеметово (Шеметово) — Российн Федерацин Москохан областан Коломнан кӀоштара эвла.
Климат
Кхузахь климат барамера континенталан йу, шеран заманаш дика къаьста; аьхке йовха, Ӏа барамехь шийла.
Сахьтан аса
Кхузахь сахьт Москохца нийса лелаш ду. Сахьтан аса йу UTC+3.
Щипино (Междуреченскан кӀошт)
Щипино (Щипино) — Российн Федерацин Вологдин областан Междуреченскан кӀоштара эвла.
Сахьтан аса
Кхузахь сахьт Москохца нийса лелаш ду. Сахьтан аса йу UTC+3.
Хьажоргаш
Категори:Междуреченскан кӀоштан нах беха меттигаш
12-й км
12-й км (12-й км) — Приморьен мехкан Хоролан кӀоштара эвла.
Бахархойн дукхалла
Бахархойн дукхаллин динамика:
2002 шарахь ларарца къаьмнийн хӀоттам: даимна Ӏаш нах бац.
Билгалдахарш
Категори:Хоролан кӀоштан нах беха меттигаш Категори:Приморьен мехкан нах беха меттигаш
Порту-Валтер
Порту-Валтер — Бразилин Акри штатера муниципалитет.
Географи
Муниципалитетан майда —.
Хьажоргаш
Категори:Акри штатан муниципалитеташ Категори:Бразилин муниципалитеташ Категори:Абатца нисйина нах беха меттигаш
Порту-Белу
Порту-Белу — Бразилин Санта-Катарина штатера муниципалитет.
Географи
Муниципалитетан майда —.
Хьажоргаш
Категори:Санта-Катарина штатан муниципалитеташ Категори:Бразилин муниципалитеташ Категори:Абатца нисйина нах беха меттигаш
Лас Анимас (Тантоюка)
Лас Анимас — Мексикин Веракрус штатан муниципалитетера нах беха меттиг.
Географи
Лас Анимас лаьтташ йу Мексикин малхбалехьара декъехь.
Климат
Кхузахь климат йу кӀаьда йовха, шера-йуккъера температура йу 22 — 26 °C (72 — 79 °F).
Уггаре дукха йочанаш хьуьлу аьхка 2000-3500 мм (йа 79-138 дюйм), Ӏа декъа хуьлу.
Истори
ХӀара латтанаш XV бӀешарахь а, XVI бӀешо доладалалц а Ацтекийн империн йукъахь дара, 1519 шарахь кхуза баьхкира испанхой, территори цара долайаккхира.
1824 шеран 31 январехь дуьйна Веракрус штатан йукъахь йу.
Хьажоргаш
Категори:Мексикин нах беха меттигаш Категори:Веракрус штатан нах беха меттигаш
Семзанж
Семзанж — Францин гӀала-коммуна, лаьтта БугӀгунди регионехь. Коммунан департамент — Кот-д’ОгӀ.
Географи
.
Билгалдахарш
Категори:Кот-д’ОгӀ департаментан коммунаш Категори:Францин гӀаланаш
Ранчо Тобон (Тезонапа)
Ранчо Тобон — Мексикин Веракрус штатан муниципалитетера нах беха меттиг.
Географи
Ранчо Тобон лаьтташ йу Мексикин малхбалехьара декъехь.
Климат
Кхузахь климат йу кӀаьда йовха, шера-йуккъера температура йу 22 — 26 °C (72 — 79 °F).
Истори
ХӀара латтанаш XV бӀешарахь а, XVI бӀешо доладалалц а Ацтекийн империн йукъахь дара, 1519 шарахь кхуза баьхкира испанхой, территори цара долайаккхира.
1824 шеран 31 январехь дуьйна Веракрус штатан йукъахь йу.
Хьажоргаш
Категори:Мексикин нах беха меттигаш Категори:Веракрус штатан нах беха меттигаш
Маковице (Нижнесилезин воеводалла)
Маковице  — Польшин Нижнесилезин воеводаллин  гминера эвла.
Климат
Кхузахь климат барамехь континенталан йу, аьхка йовха хуьлу, ткъа Ӏа барамехь-шийла хуьлу. Шеран уггаре а бовха бутт бу — июль (мангалан), уггаре а шийла — январь (кхолламан).
Хьажоргаш
Категори:Польшин нах беха меттигаш Категори:Абатца нисйина нах беха меттигаш Категори:Нижнесилезин воеводаллин нах беха меттигаш
КудгӀесо
КудгӀесо (Coudreceau) — Францин гӀала-коммуна, лаьтта ЦентгӀ — ЛуагӀан атагӀа регионехь. Коммунан департамент — ЭгӀ а, ЛуагӀ а.
Географи
.
Билгалдахарш
Категори:ЭгӀ а, ЛуагӀ а департаментан коммунаш Категори:Францин гӀаланаш
Стари Кокуй
Стари Кокуй (Старый Кокуй) — Кировн областан Малмыжан кӀоштара эвла.
Климат
Кхузахь йуккъерачу барамехь континентан климат йу. Оцунна бахьна ду Къилбаседа Шен Ӏапказера шила мох цхьаа дуьхьало йоцуш кхуза схьакхачарна. Цундела кхузара Ӏа чӀогӀа шила ду, аьхкенна кест-кеста шила хуьлу.
Сахьтан аса
Кхузахь сахьт Москохца нийса лелаш ду. Сахьтан аса йу UTC+3.
Бахархойн дукхалла
Бахархойн дукхаллин динамика:
2002 шарахь ларарца къаьмнийн хӀоттам: марийш (20%), оьрсий (80%).
Билгалдахарш
Категори:Кировн областан Малмыжан кӀоштан нах беха меттигаш Категори:Кировн областан нах беха меттигаш
ФгӀеттмель
ФгӀеттмель (Frettecuisse) — Францин гӀала-коммуна, лаьтта О-де-ФгӀанс регионехь. Коммунан департамент — Сомма.
Географи
.
Билгалдахарш
Категори:Сомма департаментан коммунаш Категори:Францин гӀаланаш
Подвысоки (Ивано-Франковскан область)
Подвысокое — Украинин Ивано-Франковскан областан Коломин кӀоштара эвла.
Климат
Кхузахь климат барамехь континенталан йу, аьхка йовха хуьлу, ткъа Ӏа барамехь-шийла хуьлу. Шеран уггаре а бовха бутт бу — июль (мангалан), уггаре а шийла — январь (кхолламан).
Cахьтан аса
Кхузахь лела шолгӀачу сахьтан асанан хан (киевн хан) - UTS+2 (аьхкенан мур - UTS+3). Хан лараран низам леладо Украинин правительствон сацамца, хӀора шарахь сахьт хьовзадо мартан тӀаьххьарчу кӀиранбуса 3:00 сахьт долуш цхьаьна сахьтана хьалха, ткъа октябран тӀаьххьарчу кӀиранбуса 4:00 цхьа сахьт юхахьовзадо.
Хьажоргаш
Категори:Коломин кӀоштан нах беха меттигаш
Марковчизна
Марковчизна (Маркаўчызна) — Белоруссин Минскан областан Пуховичин кӀоштара эвла.
Климат
Кхузахь хуьлу барамера континенталан климат сих-сиха Атлантикин циклонашца; кӀеда а, тӀуьна а Ӏа, йовха аьхке, тӀуьна гуьйре. Кхузара климатан хьолаш беркате а, тайна а ду йалташ, хастоьмаш, Малхбален Европера йуккъера асанан стоьмийн дитташ а, коьллаш а лело, кхин а башха ду картол, виета, цхьаьна шеран бецаш, йолан орам-стоьмаш лело.
Хьажоргаш
Категори:Минскан областан нах беха меттигаш
Категори:Пуховичин кӀоштан нах беха меттигаш
Категори:Белоруссин нах беха меттигаш
Безигхайм
Безигхайм (Besigheim) — Германин Баден-Вуьртемберг латтана йукъара коммуна.
Сулкувек
Сулкувек — Польшин Куявско-Поморскан воеводаллин  гминера эвла.
Безигхайм
Географи
Коммунан майда —. ХӀордан сизал локхалла.
Сулкувек
Климат
Кхузахь климат барамехь континенталан йу, аьхка йовха хуьлу, ткъа Ӏа барамехь-шийла хуьлу. Шеран уггаре а бовха бутт бу — июль (мангалан), уггаре а шийла — январь (кхолламан).
Безигхайм
Хьажоргаш
Категори:Германин гӀаланаш Категори:Германин коммунаш Категори:Баден-Вуьртемберг латтана гӀаланаш Категори:Абатца нисйина нах беха меттигаш
Сулкувек
Хьажоргаш
Категори:Польшин нах беха меттигаш Категори:Абатца нисйина нах беха меттигаш Категори:Куявско-Поморскан воеводаллин нах беха меттигаш
Корати
Билгалдахарш
Категори:Хобин муниципалитетан нах беха меттигаш
Виллафаллетто
Виллафаллетто — Италин Пьемонт регионера коммуна. Лаьтташ йу Кунео провинцехь.
Географи
Коммунан майда —. ХӀордан сизал локхалла. коммунаш.
Хьажоргаш
Категори:Абатца нисйина нах беха меттигаш Категори:Италин коммунаш Категори:Пьемонт йукъара гӀаланаш
HD133757
BD+11 1075 — бу спектран классан химин пекуляран седа, цуьнан гуш болу седин барам  гергга бу, лаьтта  седарчийн гуламехь.
Слынчовец
Слынчовец — Болгарин Тырговиштен областера эвла. Антоново йукъараллин йукъайогӀу.
Хаген-им-Бремишен
Хаген-им-Бремишен — Германин Лаха Саксони латтана йукъара коммуна.
HD133757
Оццу спектран классан шеш ма-доллучу седарчех къаьста спектрашкахь йолчу цхьацца хаъал йолчу башхаллашца, ткъа наггахь кхечу хьесапашца а (масала, онда а, хийцалун а магнитийн аренашца). Бахьна — химин хӀоттаман аномалеш, онда магнитийн аренаш хилар и кх. дӀа а. Химин пекуляран седарчий (CP-седарчий) даьржина коьрта рогӀера довха седарчашна йукъахь.
Слынчовец
Географи
Майда —. ХӀордан сизал локхалла.
HD133757
Оцу коьрта рогӀера довха седарчийн тӀехулонан башха хӀоттам, дукха хьолехь лору седа кхоьллинчул тӀаьхьа хилла процессаша бина, масала, седарчийн арахьара чкъоьрнашна йукъара диффузи йа магнитан эффекташ. Оцу процессаша цхьа долу дакъолгаш, масала He, N, O, «нуьйр туьллуьйту» лахара чкъоьрнашкара атмосферехь, ткъа оццу хенахь кхин дакъолгаш, масала Mn, Sr , Y, Zr «левитаци» йо чоьхьара тӀехулоне, цуьнан жамӀехь хаало спектран башхаллаш. Тардолуьйту, седарчийн йаккъийн а, берриг седин коьрта хӀоттамийн а йу алсама химин хӀоттаман нормера маркхалаш, цара йухатуху, шайх кхоллайеллачу газан мархийн хӀоттам. Иштта диффузи а, левитаци а хилийтархьама а, кхолладелла чкъоьрнаш метах даьхна ца хилийта а, седин атмосфера конвекцина дикка цхьанаэшшара хила йеза, тӀаккха конвекцин иэдарш хир дац. Иштта цхьанаэшшаралла йало кховдийна механизм, - иза кхечарех тера йоцу йоккха магнитийн аре йу, иза хаало дукха хьолехь оцу тайпана седарчашкахь.
Слынчовец
Хьажоргаш
Категори:Болгарин нах беха меттигаш Категори:Тырговиштен областан нах беха меттигаш Категори:Абатца нисйина нах беха меттигаш
HD133757
Хьажа иштта
Категори:Химин пекуляран седарчий Категори:Седарчий абатца
Хаген-им-Бремишен
Хьажоргаш
Категори:Германин гӀаланаш Категори:Германин коммунаш Категори:Лаха Саксони латтана гӀаланаш Категори:Абатца нисйина нах беха меттигаш
Страмниця (Великопольскан воеводалла)
Страмниця  — Польшин Великопольскан воеводаллин  гминера эвла.
Климат
Кхузахь климат барамехь континенталан йу, аьхка йовха хуьлу, ткъа Ӏа барамехь-шийла хуьлу. Шеран уггаре а бовха бутт бу — июль (мангалан), уггаре а шийла — январь (кхолламан).
Хьажоргаш
Категори:Польшин нах беха меттигаш Категори:Абатца нисйина нах беха меттигаш Категори:Великопольскан воеводаллин нах беха меттигаш
Шмартно (Церкле-на-Горенськем)
Шмартно  — Словенин йукъараллера эвла.
Географи
Майда —. ХӀордан сизал локхалла.
Климат
Кхузахь климат барамехь континентан ю, аьхка йовха хуьлу, ткъа Ӏа барамехь-шийла хуьлу. Шаран уггаре а бовха бутт бу — июль (мангалан), уггаре а шийла — январь (кхолламан).
Хьажоргаш
Категори:Словенин нах беха меттигаш Категори:Абатца нисйина нах беха меттигаш
Легвиньо Фаджето (Реджо Эмилия)
Легвиньо Фаджето  — Италин Эмилия-Романья регионан  коммунера эвла.
Климат
Кхузахь климат йу Лаьттайуккъера хӀордан, барамехь йекъа а, йовха, Ӏа шийла ца хуьйла.
Чаликоьй (ДогӀубайазит)
Чаликоьй (Çalıköy) — Туркойчоьнан Малхбален Анатолин АгӀри провинцин (ил) ДогӀубайазитан кӀоштара эвла.
Хьажоргаш
Категори:АгӀри провинцин нах беха меттигаш
Категори:ДогӀубайазитан кӀоштан нах беха меттигаш
Категори:Туркойчоьнан нах беха меттигаш
Коритки (Ломжинскан повет)
Коритки  — Польшин Подлясьен воеводаллин  гминера эвла.
Климат
Кхузахь климат барамехь континенталан йу, аьхка йовха хуьлу, ткъа Ӏа барамехь-шийла хуьлу. Шеран уггаре а бовха бутт бу — июль (мангалан), уггаре а шийла — январь (кхолламан).
Надиш
Надиш — Румынин Селаж жудецан коммунера эвла.
Коритки (Ломжинскан повет)
Хьажоргаш
Категори:Польшин нах беха меттигаш Категори:Абатца нисйина нах беха меттигаш Категори:Подлясьен воеводаллин нах беха меттигаш
Надиш
Географи
ХӀордан сизал локхалла.
Адамув-Весь
Адамув-Весь — Польшин Мазовин воеводаллин  гминера эвла.
Климат
Кхузахь климат барамехь континенталан йу, аьхка йовха хуьлу, ткъа Ӏа барамехь-шийла хуьлу. Шеран уггаре а бовха бутт бу — июль (мангалан), уггаре а шийла — январь (кхолламан).
Хьажоргаш
Категори:Польшин нах беха меттигаш Категори:Абатца нисйина нах беха меттигаш Категори:Мазовин воеводаллин нах беха меттигаш
Уречье (Лунинецан кӀошт)
Уречье (Урэчча) — Белоруссин Брестан областан Лунинецан кӀоштара эвла.
Морашице (Свитави)
Морашице  (Morašice) — Чехин Пардубицен мехкан кӀоштара эвла.
Уречье (Лунинецан кӀошт)
Климат
Кхузахь хуьлу барамера континенталан климат сих-сиха Атлантикин циклонашца; кӀеда а, тӀуьна а Ӏа, йовха аьхке, тӀуьна гуьйре. Кхузара климатан хьолаш беркате а, тайна а ду йалташ, хастоьмаш, Малхбален Европера йуккъера асанан стоьмийн дитташ а, коьллаш а лело, кхин а башха ду картол, виета, цхьаьна шеран бецаш, йолан орам-стоьмаш лело.
Морашице (Свитави)
Географи
Майда —. ХӀордан сизал локхалла.
Уречье (Лунинецан кӀошт)
Хьажоргаш
Категори:Брестан областан нах беха меттигаш Категори:Лунинецан кӀоштан нах беха меттигаш Категори:Белоруссин нах беха меттигаш
Морашице (Свитави)
Географи
.
Климат
Кхузахь климат барамехь континентан йу, аьхка йовха хуьлу, ткъа Ӏа барамехь-шийла хуьлу. Шаран уггаре а бовха бутт бу — июль (мангалан), уггаре а шийла — январь (кхолламан).
Истори
Хьалха йукъайогӀуш йара цӀе йолу историн регионан.
Демографи
Бахархойн динамика:
Литература
Категори:Пардубицен мехкан нах беха меттигаш Категори:Чехин нах беха меттигаш
Баудра (Кунео)
Климат
Кхузахь климат йу Лаьттайуккъера хӀордан, барамехь йекъа а, йовха, Ӏа шийла ца хуьйла.
Литература
Категори:Пьемонт регионан нах беха меттигаш Категори:Италин нах беха меттигаш
Презенао (Белуно)
Презенао — Италин Венеция регионан  коммунера эвла.
Климат
Кхузахь климат йу Лаьттайуккъера хӀордан, барамехь йекъа а, йовха, Ӏа шийла ца хуьйла.
Тороне (Торино)
Тороне — Италин Пьемонт регионан  коммунера эвла.
Климат
Кхузахь климат йу Лаьттайуккъера хӀордан, барамехь йекъа а, йовха, Ӏа шийла ца хуьйла.
Литература
Категори:Пьемонт регионан нах беха меттигаш Категори:Италин нах беха меттигаш
Волковчики
Климат
Кхузахь климат барамехь континенталан йу, аьхка йовха хуьлу, ткъа Ӏа барамехь-шийла хуьлу. Шеран уггаре а бовха бутт бу — июль (мангалан), уггаре а шийла — январь (кхолламан).
Хьажоргаш
Категори:Шепетовкан кӀоштан нах беха меттигаш
Фостер (Род-Айленд)
Фостер  — Америкин Цхьаьнатоьхна Штатийн Род-Айленд штатера гӀала (town).
Погорелец (Мезенан кӀошт)
Погорелец (Погорелец) — Российн Федерацин Архангельскан областан Мезенан кӀоштара эвла.
Фостер (Род-Айленд)
Истори
Йиллина.
Географи
ГӀалин майда —. ХӀордан сизал локхалла.
Погорелец (Мезенан кӀошт)
Хьажоргаш
Категори:Мезенан кӀоштан нах беха меттигаш
Фостер (Род-Айленд)
Хьажоргаш
Категори:Род-Айленд штатан гӀаланаш Категори:АЦШ гӀаланаш
Шонорово (Междуреченскан кӀошт)
Шонорово (Шонорово) — Российн Федерацин Вологдин областан Междуреченскан кӀоштара дӀатесна эвла.
Казареджо (Дженова)
Казареджо — Италин Лигурия регионан  коммунера эвла.
Шонорово (Междуреченскан кӀошт)
Сахьтан аса
Кхузахь сахьт Москохца нийса лелаш ду. Сахьтан аса йу UTC+3.
Аккойунлу (Чермик)
Аккойунлу (Akkoyunlu) — Туркойчоьнан Къилба-Малхбален Анатоли регионан Дийарбакир провинцин (ил) Чермикнан кӀоштара эвла/микрокӀошт (mahalle).
Шонорово (Междуреченскан кӀошт)
Хьажоргаш
Категори:Междуреченскан кӀоштан нах беха меттигаш
Казареджо (Дженова)
Климат
Кхузахь климат йу Лаьттайуккъера хӀордан, барамехь йекъа а, йовха, Ӏа шийла ца хуьйла.
Аккойунлу (Чермик)
Хьажоргаш
Категори:Дийарбакир провинцин нах беха меттигаш
Казареджо (Дженова)
Литература
Категори:Лигурия регионан нах беха меттигаш Категори:Италин нах беха меттигаш
Аккойунлу (Чермик)
Хьажоргаш
Категори:Чермикнан микрокӀошташ
Категори:Чермикнан кӀоштан нах беха меттигаш
Категори:Туркойчоьнан микрокӀошташ
Категори:Туркойчоьнан нах беха меттигаш
Рошиетичий Веки (Флорештин кӀошт)
Рошиетичий Веки (, Roșieticii Vechi) — Молдавин Флорештин кӀоштара эвла.
Литература
Категори:Флорештин кӀошт кӀоштан нах беха меттигаш Категори:Молдавин нах беха меттигаш
Сотнево
Сотнево (Сотнево) — Российн Федерацин Нижни Новгородан областан Городецан кӀоштара эвла.
Климат
Кхузахь климат барамера континенталан йу. Сентябрера май кхаччалц къилбехьара а, къилба-малхбузера а мехаш хуьлу, ткъа аьхкенан беттанашкахь – къилбаседа-малхбузан.
Бахархойн дукхалла
Бахархойн дукхалла 0 стаг (2010 шо).
NGC 1776
NGC 1776 — Дохкаллин а, седарчийн гуламийн а керла йукъара каталогехь йагарйина галактикаш.
Сотнево
Сахьтан аса
Кхузахь сахьт Москохца нийса лелаш ду. Сахьтан аса йу UTC+3.
NGC 1776
Истори
И галактика дӀайиллинера шарахь цӀе йолу,  барам болу оптикан телескопан гӀоьнца.
Сотнево
Билгалдахарш
Категори:Городецан кӀоштан нах беха меттигаш
Коклино (Пустошкан кӀошт)
Сахьтан аса
Кхузахь сахьт Москохца нийса лелаш ду. Сахьтан аса йу UTC+3.
Газиосманпаша (Джаник)
Газиосманпаша (Gaziosmanpaşa) — Туркойчоьнан Ӏаьржа хӀордан регионан Самсун провинцин (ил) Джаникнан кӀоштара эвла/микрокӀошт (mahalle).
Хьажоргаш
Категори:Самсун провинцин нах беха меттигаш
Категори:Самсун провинцин микрокӀошташ
Категори:Джаникнан микрокӀошташ
Категори:Джаникнан кӀоштан нах беха меттигаш
Категори:Туркойчоьнан микрокӀошташ
Категори:Туркойчоьнан нах беха меттигаш
Реденьки
Реденьки — Украинин Киеван областан Бели Церкован кӀоштара эвла.
Климат
Кхузахь климат барамехь континенталан йу, аьхка йовха хуьлу, ткъа Ӏа барамехь-шийла хуьлу. Шеран уггаре а бовха бутт бу — июль (мангалан), уггаре а шийла — январь (кхолламан).