diff --git a/TEMA9/Figure_1.png b/TEMA9/Figure_1.png
new file mode 100644
index 0000000..23e23de
Binary files /dev/null and b/TEMA9/Figure_1.png differ
diff --git a/TEMA9/M0.py b/TEMA9/M0.py
new file mode 100644
index 0000000..c24e1ae
--- /dev/null
+++ b/TEMA9/M0.py
@@ -0,0 +1,43 @@
+import M2
+
+def main():
+    "Главная программа"
+    print("=" * 40)
+    print("АНАЛИЗ ВЫБОРКИ")
+    print("=" * 40)
+    
+    r = M2.main()
+    
+    if r:
+        d, mx, v, sx, med, ma = r
+        
+        print("\n" + "-" * 40)
+        print("РЕЗУЛЬТАТЫ:")
+        print(f"n = {len(d)}")
+        print(f"min = {min(d):.4f}")
+        print(f"max = {max(d):.4f}")
+        print(f"mx  = {mx:.4f}")
+        print(f"v   = {v:.4f}")
+        print(f"sx  = {sx:.4f}")
+        print(f"med = {med:.4f}")
+        print(f"ma  = {ma:.4f}")
+        
+        if abs(ma) < 0.5:
+            t = "~симм"
+        elif ma > 0:
+            t = "вправо"
+        else:
+            t = "влево"
+        
+        print(f"тип: {t}")
+        
+        if mx != 0:
+            cv = sx / mx * 100
+            print(f"CV  = {cv:.1f}%")
+    
+    print("\n" + "=" * 40)
+    print("КОНЕЦ")
+    print("=" * 40)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
diff --git a/TEMA9/M1.py b/TEMA9/M1.py
new file mode 100644
index 0000000..b24abaf
--- /dev/null
+++ b/TEMA9/M1.py
@@ -0,0 +1,37 @@
+
+import math as m
+
+def f1(d):
+    "Функция 1: среднее, дисперсия, откл, медиана"
+    if not d:
+        return 0, 0, 0, 0
+    
+    n = len(d)
+    mx = sum(d) / n
+    
+    v = sum((x - mx) ** 2 for x in d) / (n - 1) if n > 1 else 0
+    sx = m.sqrt(v) if v > 0 else 0
+    
+    sd = sorted(d)
+    if n % 2 == 1:
+        med = sd[n // 2]
+    else:
+        med = (sd[n // 2 - 1] + sd[n // 2]) / 2
+    
+    return mx, v, sx, med
+
+def f2(d):
+    """Функция 2: коэффициент асимметрии"""
+    if not d:
+        return 0
+    
+    mx, _, sx, _ = f1(d)
+    
+    if sx == 0:
+        return 0
+    
+    n = len(d)
+    sc = sum((x - mx) ** 3 for x in d)
+    ma = sc / ((n - 1) * (sx ** 3)) if n > 1 else 0
+    
+    return ma
diff --git a/TEMA9/M2.py b/TEMA9/M2.py
new file mode 100644
index 0000000..99cf04f
--- /dev/null
+++ b/TEMA9/M2.py
@@ -0,0 +1,107 @@
+import os
+import struct
+import math
+import matplotlib.pyplot as plt
+import M1
+
+
+def read_file():
+    "Чтение файла с выборкой"
+    while True:
+        filename = input("Введите имя файла: ").strip()
+        if not filename.endswith('.txt'):
+            filename += '.txt'
+
+        if os.path.exists(filename):
+            try:
+                with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as file:
+                    content = file.read()
+                    numbers = []
+                    for part in content.split():
+                        cleaned = part.strip(',;:')
+                        try:
+                            numbers.append(float(cleaned))
+                        except ValueError:
+                            continue
+
+                    if numbers:
+                        print(f"Прочитано {len(numbers)} чисел из файла {filename}")
+                        return numbers
+                    else:
+                        print("Файл не содержит чисел")
+            except Exception as e:
+                print(f"Ошибка при чтении файла: {e}")
+        else:
+            print(f"Файл {filename} не найден")
+
+
+def create_histogram(data):
+    "Создание и отображение гистограммы"
+    if not data:
+        return
+
+    # Определяем количество интервалов
+    num_bins = min(15, int(math.sqrt(len(data))))
+
+    plt.figure(figsize=(10, 6))
+    plt.hist(data, bins=num_bins, edgecolor='black', alpha=0.7)
+    plt.title('Гистограмма выборки')
+    plt.xlabel('Значения')
+    plt.ylabel('Частота')
+    plt.grid(True, alpha=0.3)
+
+
+    plt.savefig('histogram.png')
+    print("Гистограмма сохранена")
+
+
+    plt.show()
+
+
+def save_to_binary(stats, asymmetry):
+    "Сохранение результатов в бинарный файл"
+    try:
+        with open('Res3737.bin', 'wb') as file:
+            # Записываем все 5 значений
+            for value in [stats[0], stats[1], stats[2], stats[3], asymmetry]:
+                file.write(struct.pack('d', value))
+        print("Результаты сохранены в файл 'Res3737.bin'")
+    except Exception as e:
+        print(f"Ошибка при сохранении в файл: {e}")
+
+
+def main():
+    "Основная функция модуля M2"
+
+    sample = read_file()
+    if not sample:
+        print("Не удалось получить выборку. Программа завершена.")
+        return
+
+    print(f"\nХарактеристики выборки:")
+    print(f"Размер выборки: {len(sample)}")
+    print(f"Минимальное значение: {min(sample):.4f}")
+    print(f"Максимальное значение: {max(sample):.4f}")
+
+    # Расчет статистик
+    mean, variance, std_dev, median = M1.f1(sample)
+    asymmetry_coeff = M1.f2(sample)
+
+    print(f"\nРезультаты расчетов:")
+    print(f"Математическое ожидание: {mean:.4f}")
+    print(f"Дисперсия: {variance:.4f}")
+    print(f"Стандартное отклонение: {std_dev:.4f}")
+    print(f"Медиана: {median:.4f}")
+    print(f"Коэффициент асимметрии: {asymmetry_coeff:.4f}")
+
+
+    create_histogram(sample)
+
+
+    save_to_binary((mean, variance, std_dev, median), asymmetry_coeff)
+
+    return sample, mean, variance, std_dev, median, asymmetry_coeff
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
\ No newline at end of file
diff --git a/TEMA9/Res3737.bin b/TEMA9/Res3737.bin
new file mode 100644
index 0000000..5eeb03a
Binary files /dev/null and b/TEMA9/Res3737.bin differ
diff --git a/TEMA9/histogram.png b/TEMA9/histogram.png
new file mode 100644
index 0000000..23e23de
Binary files /dev/null and b/TEMA9/histogram.png differ
diff --git a/TEMA9/test.md b/TEMA9/test.md
new file mode 100644
index 0000000..9acea7b
--- /dev/null
+++ b/TEMA9/test.md
@@ -0,0 +1,300 @@
+# Тест по модулю 3
+
+Сарайкина Вера, А-02-23
+
+## Задание
+
+M3_24
+1)	Создайте модуль М1, содержащий две функции:
+
+- функция 1: аргумент - список или кортеж с выборкой; функция должна рассчитать по выборке оценки математического ожидания, дисперсии, стандартного отклонения и медианы;
+
+- функция 2: аргумент - список или кортеж с выборкой; функция должна произвести расчет по той же выборке оценки коэффициента асимметрии:
+
+     ma=[(x1-Mx)3+:+xN-Mx)^3]/[(N-1)*sx^3],
+
+где Mx,sx - оценки математического ожидания и стандартного отклонения по выборке. При этом среднее значение и стандартное отклонение должны быть вычислены с помощью функции 1.
+
+2)	Создайте еще один модуль М2, в котором должны выполняться следующие операции: 
+
+- запрашивается имя текстового файла с выборкой, проверяется его наличие и при отсутствии - повторяется запрос;
+
+- выборка вводится из файла и записывается в список;
+
+- с помощью функций 1 и 2 по выборке рассчитываются оценки математического ожидания, дисперсии, стандартного отклонения, медианы и коэффициента асимметрии,
+
+- по выборке рассчитывается гистограмма и отображается в виде графика на экране;
+
+- результаты расчета записываются в бинарный файл с именем Res3737.bin.
+
+3)	Создайте модуль М0 - главную программу, которая вызывает М2 и отображает результаты расчетов на экране.
+
+4)	Подготовьте 2 текстовых файла с выборками и проверьте программу.
+
+## Выполнение
+## модуль 1
+```py
+
+import math as m
+
+def f1(d):
+    "Функция 1: среднее, дисперсия, откл, медиана"
+    if not d:
+        return 0, 0, 0, 0
+    
+    n = len(d)
+    mx = sum(d) / n
+    
+    v = sum((x - mx) ** 2 for x in d) / (n - 1) if n > 1 else 0
+    sx = m.sqrt(v) if v > 0 else 0
+    
+    sd = sorted(d)
+    if n % 2 == 1:
+        med = sd[n // 2]
+    else:
+        med = (sd[n // 2 - 1] + sd[n // 2]) / 2
+    
+    return mx, v, sx, med
+
+def f2(d):
+    """Функция 2: коэффициент асимметрии"""
+    if not d:
+        return 0
+    
+    mx, _, sx, _ = f1(d)
+    
+    if sx == 0:
+        return 0
+    
+    n = len(d)
+    sc = sum((x - mx) ** 3 for x in d)
+    ma = sc / ((n - 1) * (sx ** 3)) if n > 1 else 0
+    
+    return ma
+
+```
+## модуль 2
+```py
+import os
+import struct
+import math
+import matplotlib.pyplot as plt
+import M1
+
+
+def read_file():
+    "Чтение файла с выборкой"
+    while True:
+        filename = input("Введите имя файла: ").strip()
+        if not filename.endswith('.txt'):
+            filename += '.txt'
+
+        if os.path.exists(filename):
+            try:
+                with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as file:
+                    content = file.read()
+                    numbers = []
+                    for part in content.split():
+                        cleaned = part.strip(',;:')
+                        try:
+                            numbers.append(float(cleaned))
+                        except ValueError:
+                            continue
+
+                    if numbers:
+                        print(f"Прочитано {len(numbers)} чисел из файла {filename}")
+                        return numbers
+                    else:
+                        print("Файл не содержит чисел")
+            except Exception as e:
+                print(f"Ошибка при чтении файла: {e}")
+        else:
+            print(f"Файл {filename} не найден")
+
+
+def create_histogram(data):
+    "Создание и отображение гистограммы"
+    if not data:
+        return
+
+    # Определяем количество интервалов
+    num_bins = min(15, int(math.sqrt(len(data))))
+
+    plt.figure(figsize=(10, 6))
+    plt.hist(data, bins=num_bins, edgecolor='black', alpha=0.7)
+    plt.title('Гистограмма выборки')
+    plt.xlabel('Значения')
+    plt.ylabel('Частота')
+    plt.grid(True, alpha=0.3)
+
+
+    plt.savefig('histogram.png')
+    print("Гистограмма сохранена в файл ")
+
+
+    plt.show()
+
+
+def save_to_binary(stats, asymmetry):
+    "Сохранение результатов в бинарный файл"
+    try:
+        with open('Res3737.bin', 'wb') as file:
+            # Записываем все 5 значений
+            for value in [stats[0], stats[1], stats[2], stats[3], asymmetry]:
+                file.write(struct.pack('d', value))
+        print("Результаты сохранены в файл 'Res3737.bin'")
+    except Exception as e:
+        print(f"Ошибка при сохранении в файл: {e}")
+
+
+def main():
+    "Основная функция модуля M2"
+
+    sample = read_file()
+    if not sample:
+        print("Не удалось получить выборку. Программа завершена.")
+        return
+
+    print(f"\nХарактеристики выборки:")
+    print(f"Размер выборки: {len(sample)}")
+    print(f"Минимальное значение: {min(sample):.4f}")
+    print(f"Максимальное значение: {max(sample):.4f}")
+
+    # Расчет статистик
+    mean, variance, std_dev, median = M1.f1(sample)
+    asymmetry_coeff = M1.f2(sample)
+
+    print(f"\nРезультаты расчетов:")
+    print(f"Математическое ожидание: {mean:.4f}")
+    print(f"Дисперсия: {variance:.4f}")
+    print(f"Стандартное отклонение: {std_dev:.4f}")
+    print(f"Медиана: {median:.4f}")
+    print(f"Коэффициент асимметрии: {asymmetry_coeff:.4f}")
+
+
+    create_histogram(sample)
+
+
+    save_to_binary((mean, variance, std_dev, median), asymmetry_coeff)
+
+    return sample, mean, variance, std_dev, median, asymmetry_coeff
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
+```
+## основной модуль
+```py
+import M2
+
+def main():
+    "Главная программа"
+    print("=" * 40)
+    print("АНАЛИЗ ВЫБОРКИ")
+    print("=" * 40)
+    
+    r = M2.main()
+    
+    if r:
+        d, mx, v, sx, med, ma = r
+        
+        print("\n" + "-" * 40)
+        print("РЕЗУЛЬТАТЫ:")
+        print(f"n = {len(d)}")
+        print(f"min = {min(d):.4f}")
+        print(f"max = {max(d):.4f}")
+        print(f"mx  = {mx:.4f}")
+        print(f"v   = {v:.4f}")
+        print(f"sx  = {sx:.4f}")
+        print(f"med = {med:.4f}")
+        print(f"ma  = {ma:.4f}")
+        
+        if abs(ma) < 0.5:
+            t = "~симм"
+        elif ma > 0:
+            t = "вправо"
+        else:
+            t = "влево"
+        
+        print(f"тип: {t}")
+        
+        if mx != 0:
+            cv = sx / mx * 100
+            print(f"CV  = {cv:.1f}%")
+    
+    print("\n" + "=" * 40)
+    print("КОНЕЦ")
+    print("=" * 40)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
+
+```
+## Вывод для test1
+```py
+C:\Users\Yarik\PycharmProjects\PythonProject1\.venv\Scripts\python.exe C:\Users\Yarik\Desktop\labi\python-labs\TEMA9\M0.py 
+========================================
+АНАЛИЗ ВЫБОРКИ
+========================================
+Введите имя файла: test1
+Прочитано 10 чисел из файла test1.txt
+
+Характеристики выборки:
+Размер выборки: 10
+Минимальное значение: 12.5000
+Максимальное значение: 17.4000
+
+Результаты расчетов:
+Математическое ожидание: 14.5900
+Дисперсия: 2.4766
+Стандартное отклонение: 1.5737
+Медиана: 14.5000
+Коэффициент асимметрии: 0.2955
+Гистограмма сохранена в файл 
+
+```
+![](histogram.png)
+## Вывод для test2
+```py
+C:\Users\Yarik\PycharmProjects\PythonProject1\.venv\Scripts\python.exe C:\Users\Yarik\Desktop\labi\python-labs\TEMA9\M0.py 
+========================================
+АНАЛИЗ ВЫБОРКИ
+========================================
+Введите имя файла: test2
+Прочитано 15 чисел из файла test2.txt
+
+Характеристики выборки:
+Размер выборки: 15
+Минимальное значение: 95.0000
+Максимальное значение: 110.0000
+
+Результаты расчетов:
+Математическое ожидание: 102.2667
+Дисперсия: 23.3524
+Стандартное отклонение: 4.8324
+Медиана: 102.0000
+Коэффициент асимметрии: 0.1178
+Гистограмма сохранена
+Результаты сохранены в файл 'Res3737.bin'
+
+----------------------------------------
+РЕЗУЛЬТАТЫ:
+n = 15
+min = 95.0000
+max = 110.0000
+mx  = 102.2667
+v   = 23.3524
+sx  = 4.8324
+med = 102.0000
+ma  = 0.1178
+тип: ~симм
+CV  = 4.7%
+
+========================================
+КОНЕЦ
+========================================
+
+Process finished with exit code 0
+
+```
+![](Figure_1.png)
\ No newline at end of file
diff --git a/TEMA9/test1.txt b/TEMA9/test1.txt
new file mode 100644
index 0000000..4a8400b
--- /dev/null
+++ b/TEMA9/test1.txt
@@ -0,0 +1,2 @@
+12.5 15.3 14.8 13.2 16.1
+17.4 12.9 15.8 14.2 13.7
\ No newline at end of file
diff --git a/TEMA9/test2.txt b/TEMA9/test2.txt
new file mode 100644
index 0000000..887f746
--- /dev/null
+++ b/TEMA9/test2.txt
@@ -0,0 +1 @@
+100 105 98 102 110 95 103 107 99 101 104 96 109 97 108
\ No newline at end of file