diff --git a/TEMA7/task.md b/TEMA7/task.md
index b809719..eafefb7 100644
--- a/TEMA7/task.md
+++ b/TEMA7/task.md
@@ -1,26 +1,84 @@
-\# Общее контрольное задание по теме 5
-
+# Общее контрольное задание по теме 5
 Соловьёва Екатерина, А-01-23
 
-
-
-\## Задание
-
-\*	Разработайте и проверьте функцию, реализующую для момента времени t расчет выхода y(t) для устройства задержки: на вход поступает сигнал, а на выходе повторяется этот сигнал с задержкой на заданное время Т.
-
-\*	Разработайте и проверьте функцию, реализующую расчет гистограммы по выборке случайной величины с каким-то распределением. Гистограмма при выводе на экран представляется в виде таблицы: границы интервала, число элементов выборки в интервале. Аргументы функции: выборка, число интервалов разбиения диапазона изменения случайной величины. Возвращаемый результат функции: список с числами элементов выборки в интервалах разбиения.
-
-\*	Разработайте и проверьте анонимную функцию, вычисляющую значение оценки отклика Y линейной регрессии при значении переменной Х 
-
-Y=b1+b2\*X
-
+## Задание
+*	Разработайте и проверьте функцию, реализующую для момента времени t расчет выхода y(t) для устройства задержки: на вход поступает сигнал, а на выходе повторяется этот сигнал с задержкой на заданное время Т.
+*	Разработайте и проверьте функцию, реализующую расчет гистограммы по выборке случайной величины с каким-то распределением. Гистограмма при выводе на экран представляется в виде таблицы: границы интервала, число элементов выборки в интервале. Аргументы функции: выборка, число интервалов разбиения диапазона изменения случайной величины. Возвращаемый результат функции: список с числами элементов выборки в интервалах разбиения.
+*	Разработайте и проверьте анонимную функцию, вычисляющую значение оценки отклика Y линейной регрессии при значении переменной Х 
+Y=b1+b2*X
 и имеющую аргументы b1, b2 и X.
 
-
-
-\## Решение
-
+## Решение
+# 1
 ```py
-
-
-
+def delay_signal (signal, T):
+           """"Расчёт выхода y(t) для устройства задержки"""
+           output=[]
+           for i in range(len(signal)):
+                  if i < T:
+                     out.append(0)
+                  else:
+                     output.append(signal[i-T]) 
+           return output
+x=[1,0.5,3.6,4.5,1,2,0.5] # Входной сигнал
+y= delay_signal (x, 2)
+print(y)
+
+```
+# 2
+```py
+import random
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+def histogram(sample, number):
+    min_1 = min(sample)
+    max_1 = max(sample)
+    bins = (max_1 - min_1) / number  # Ширина одного интервала
+    rows = [0] * number  # Создание списка для подсчёта элементов в каждом интервале
+    intervals = []  # Список для хранения границ интервалов
+    
+    for i in range(number):
+        lower = min_1 + i * bins
+        upper = min_1 + (i + 1) * bins
+        intervals.append((lower, upper))
+    
+    for x in sample:
+        i = int((x - min_1) / bins)  # Вычисление номера интервала для текущего элемента
+        if i == number:
+            i = number - 1
+        rows[i] += 1
+    
+    print("Границы интервала | Число элементов")
+    for i in range(number):
+        lower, upper = intervals[i]
+        print(lower, "-", upper, "  |", rows[i])
+    
+    plt.hist(sample, number)
+    plt.xlabel('Значения выборки')
+    plt.ylabel('Число элементов')
+    plt.title('Гистограмма выборки')
+    plt.show()
+    
+    return rows
+
+data = [random.gauss(1, 20) for _ in range(10)]
+histogram(data, 3)
+Границы интервала | Число элементов
+-41.93512946278788 - -17.371680704583262   | 1
+-17.371680704583262 - 7.191768053621352   | 3
+7.191768053621352 - 31.755216811825967   | 6
+```
+![График](Рис1.png)
+# 3
+```py
+linreg = lambda b1, b2, x: b1 + b2 * x
+b1 = float(input("Введите коэффициент b1 линейной регрессии: "))
+b2 = float(input("Введите коэффициент b2 линейной регрессии: "))
+x_val = float(input("Введите значение x: "))
+print(linreg(b1, b2, x_val))
+
+Введите коэффициент b1 линейной регрессии: 3
+Введите коэффициент b2 линейной регрессии: 4
+Введите значение x: 5
+23.0
+```
\ No newline at end of file