NHIỆM VỤ 2.1

Tóm tắt

Thao tác một số lệnh trên dataset “bwt_co_dieu_chinh.xlsx”.dataset “bwt_co_dieu_chinh.xlsx” với các thông số có sẵn : 641 quan sát và 9 biến cụ thể là :

id: Khu vực (có 8 khu vực)
year: Năm lấy số liệu
bwt: Trọng lượng lúc sinh (tính bằng ounces, 1 ounce = 28.3495 gram)
gestation: Thời gian mang thai (tính bằng ngày)
parity: Số lần sinh (có hai giá trị, 1 = sinh lần đầu, 0 = không phải lần đầu)
age: Tuổi của mẹ
height: Chiều cao của mẹ (tính bằng inches, 1 inch = 2.54 cm)
weight: Cân nặng của bà mẹ khi mang thai (tính bằng pounds, 1 pound = 0.453592 kg)
smoke: Hút thuốc lúc mang thai (1 = có, 0 = không)

Thông tin tổng quan

#Load gói xlsx
library(xlsx) 
 #Đọc dữ liệu từ excel và gán vào object "ntt"
ntt <- read.xlsx("C:/Users/Ngo Trang/Documents/bwt_co_dieu_chinh.xlsx",sheetIndex = 1, header = 1) 
#Kiểm tra thử "ntt" có phải là data frame hay không
is.data.frame(ntt)

## [1] TRUE

#Số biến của "ntt"
length(ntt)

## [1] 9

#Tên các biến của "ntt"
names(ntt)

## [1] "id"        "year"      "bwt"       "gestation" "parity"    "age"      
## [7] "height"    "weight"    "smoke"

#Số quan sát và số biến của "ntt"
dim(ntt)

## [1] 640   9

#Thống kê dữ liệu 
library(skimr)
skim(ntt)

Data summary
Name	ntt
Number of rows	640
Number of columns	9
_______________________
Column type frequency:
numeric	9
________________________
Group variables	None

Variable type: numeric

skim_variable	complete_rate	mean	sd	p0	p25	p50	p75	p100	hist
id	1	4.50	2.29	1	2.75	4.5	6.25	8	▇▃▇▃▇
year	1	1964.50	23.11	1925	1944.75	1964.5	1984.25	2004	▇▇▇▇▇
bwt	1	118.89	18.14	55	107.75	120.0	131.00	169	▁▂▇▆▁
gestation	1	279.33	15.80	181	273.00	280.0	288.00	351	▁▁▇▅▁
parity	1	0.31	0.46	0	0.00	0.0	1.00	1	▇▁▁▁▃
age	1	27.28	5.86	15	23.00	26.0	31.00	45	▃▇▅▂▁
height	1	64.10	2.50	53	62.00	64.0	66.00	71	▁▁▅▇▁
weight	1	128.22	19.49	87	115.00	126.0	137.00	217	▃▇▃▁▁
smoke	1	0.40	0.49	0	0.00	0.0	1.00	1	▇▁▁▁▆

chú thích :

n_missing: số ô dữ liệu bị miss(trống)

complete_rate: tỷ lệ ô có dữ liệu

mean: trung bình

sd: độ lệch chuẩn

p0: giá trị nhỏ nhất

p25: Phân vị thứ nhất

p50: Phân vị thứ hai cũng chính là trung vị

p75: phân vị thứ ba

p100: giá trị lớn nhất

hist: biểu đồ Histogram

Thông tin mở rộng

# 10 quan sát đầu của "ntt"
head(ntt,10)

##    id year bwt gestation parity age height weight smoke
## 1   1 1925 120       284      0  27     62    100     0
## 2   2 1925 112       267      1  22     62    138     0
## 3   3 1925 119       286      0  26     64    123     1
## 4   4 1925 124       287      0  27     62    105     1
## 5   5 1925 105       276      0  22     67    130     0
## 6   6 1925 120       289      1  31     59    102     0
## 7   7 1925  82       274      0  31     64    101     1
## 8   8 1925 111       278      0  29     65    145     1
## 9   1 1926 113       282      0  33     64    135     0
## 10  2 1926 134       297      0  27     67    170     1

# 10 quan sát cuối của "ntt"
tail(ntt,10)

##     id year bwt gestation parity age height weight smoke
## 631  7 2003 100       264      0  29     64    120     1
## 632  8 2003 123       277      0  24     66    122     0
## 633  1 2004 139       292      0  25     68    135     0
## 634  2 2004 112       275      1  21     68    143     1
## 635  3 2004 114       289      0  36     60    115     0
## 636  4 2004 110       277      0  25     61    130     0
## 637  5 2004 120       271      1  17     64    142     1
## 638  6 2004 110       280      0  29     62    110     1
## 639  7 2004 160       271      0  32     67    215     0
## 640  8 2004 100       281      0  24     61    115     0

Rút trích dữ liệu

# Đặt lại tên các biến của "ntt" 
names(ntt) <- c('I','Y','B','G','P','A','H','W','S')
names(ntt)

## [1] "I" "Y" "B" "G" "P" "A" "H" "W" "S"

#gán x là giá trị của hàng 9 cột 8
x <- ntt[9,8]
str(x)

##  num 135

#Gán W hiển thị toàn bộ giá trị của cột weight của ntt
W <- ntt$W
str(W)

##  num [1:640] 100 138 123 105 130 102 101 145 135 170 ...

#Gán y hiển thị toàn bộ giá trị của cột age và tất cả các hàng của ntt 
y <- ntt[ ,6]
str(y)

##  num [1:640] 27 22 26 27 22 31 31 29 33 27 ...

#Gán z hiển thị giá trị của hàng 100 và tất cả các cột của ntt
z <- ntt[100, ]
str(z)

## 'data.frame':    1 obs. of  9 variables:
##  $ I: num 4
##  $ Y: num 1937
##  $ B: num 119
##  $ G: num 275
##  $ P: num 0
##  $ A: num 42
##  $ H: num 67
##  $ W: num 156
##  $ S: num 1

#Gán ntt1 hiển thị giá trị của cột year và cột smoke và tất cả các hàng của ntt 
ntt1 <- ntt[ ,c(2,9)]
str(ntt1)

## 'data.frame':    640 obs. of  2 variables:
##  $ Y: num  1925 1925 1925 1925 1925 ...
##  $ S: num  0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 ...

#Gán ntt2 hiển thị giá trị từ hàng 8 đến hàng 29 và tất cả các cột của ntt  
ntt2 <- ntt[8:29, ]
str(ntt2)

## 'data.frame':    22 obs. of  9 variables:
##  $ I: num  8 1 2 3 4 5 6 7 8 1 ...
##  $ Y: num  1925 1926 1926 1926 1926 ...
##  $ B: num  111 113 134 97 125 93 146 100 103 128 ...
##  $ G: num  278 282 297 279 292 246 280 274 250 279 ...
##  $ P: num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ A: num  29 33 27 29 22 37 23 24 40 28 ...
##  $ H: num  65 64 67 68 65 65 61 63 59 64 ...
##  $ W: num  145 135 170 178 122 130 145 113 140 115 ...
##  $ S: num  1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 ...

#Gán ntt3 hiển thị giá trị của các hàng 6,10,17,22 và tất cả các cột của ntt
ntt3 <- ntt[c(6,10,17,22), ] 
str(ntt3)

## 'data.frame':    4 obs. of  9 variables:
##  $ I: num  6 2 1 6
##  $ Y: num  1925 1926 1927 1927
##  $ B: num  120 134 128 112
##  $ G: num  289 297 279 283
##  $ P: num  1 0 0 1
##  $ A: num  31 27 28 21
##  $ H: num  59 67 64 62
##  $ W: num  102 170 115 102
##  $ S: num  0 1 1 1

#Gán ntt4 hiển thị giá trị của hàng 12,14,16,18 và cột 5,6 của ntt  
ntt4 <- ntt[c(12,14,16,18), c(5,6)]
str(ntt4)

## 'data.frame':    4 obs. of  2 variables:
##  $ P: num  0 0 0 0
##  $ A: num  22 23 40 35

#Gán ntt5 hiển thị giá trị các hàng weight có dữ liệu >= 150 của tất cả các cột của ntt   
ntt5  <- ntt[ntt$W >= 150, ]
str(ntt5)

## 'data.frame':    80 obs. of  9 variables:
##  $ I: num  2 3 6 2 8 1 2 3 2 3 ...
##  $ Y: num  1926 1926 1928 1929 1929 ...
##  $ B: num  134 97 132 126 169 138 136 89 119 129 ...
##  $ G: num  297 279 278 278 296 244 291 275 286 270 ...
##  $ P: num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ A: num  27 29 20 26 33 33 41 34 22 43 ...
##  $ H: num  67 68 64 64 67 62 66 66 63 67 ...
##  $ W: num  170 178 150 150 185 178 191 170 185 160 ...
##  $ S: num  1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 ...

#Gán ntt6 hiển thị giá trị của các hàng weight >= 140 và <= 150 của tất cả các cột của ntt
ntt6 <- ntt[ntt$W >= 140 & ntt$W <= 150, ]
str(ntt6)

## 'data.frame':    89 obs. of  9 variables:
##  $ I: num  8 6 8 4 6 2 6 1 7 4 ...
##  $ Y: num  1925 1926 1926 1927 1928 ...
##  $ B: num  111 146 103 110 132 126 122 132 152 102 ...
##  $ G: num  278 280 250 262 278 278 275 245 295 280 ...
##  $ P: num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ A: num  29 23 40 25 20 26 30 23 39 38 ...
##  $ H: num  65 61 59 66 64 64 68 65 62 67 ...
##  $ W: num  145 145 140 140 150 150 140 140 140 140 ...
##  $ S: num  1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 ...

#Gán ntt7 hiển thị giá trị của hàng weight 100 hoặc giá trị của hàng 102 của tất cả các cột của ntt  
ntt7 <- ntt[ntt$W == 100 | ntt$W == 102, ]
str(ntt7)

## 'data.frame':    16 obs. of  9 variables:
##  $ I: num  1 6 6 3 4 2 4 5 4 8 ...
##  $ Y: num  1925 1925 1927 1930 1931 ...
##  $ B: num  120 120 112 144 115 122 91 100 111 80 ...
##  $ G: num  284 289 283 304 278 306 264 249 306 262 ...
##  $ P: num  0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 ...
##  $ A: num  27 31 21 27 23 22 36 24 27 31 ...
##  $ H: num  62 59 62 58 60 62 60 67 61 61 ...
##  $ W: num  100 102 102 102 102 100 100 100 102 100 ...
##  $ S: num  0 0 1 1 1 0 1 0 0 1 ...

#Kiểm tra ntt có chứa ô trống nào hay không, True là ô trống, False là ô có dữ liệu
is.na(ntt)

##            I     Y     B     G     P     A     H     W     S
##   [1,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##   [2,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##   [3,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##   [4,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##   [5,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##   [6,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##   [7,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##   [8,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##   [9,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [10,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [11,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [12,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [13,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [14,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [15,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [16,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [17,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [18,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [19,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [20,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [21,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [22,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [23,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [24,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [25,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [26,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [27,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [28,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [29,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [30,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [31,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [32,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [33,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [34,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [35,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [36,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [37,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [38,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [39,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [40,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [41,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [42,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [43,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [44,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [45,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [46,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [47,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [48,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [49,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [50,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [51,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [52,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [53,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [54,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [55,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [56,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [57,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [58,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [59,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [60,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [61,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [62,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [63,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [64,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [65,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [66,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [67,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [68,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [69,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [70,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [71,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [72,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [73,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [74,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [75,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [76,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [77,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [78,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [79,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [80,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [81,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [82,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [83,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [84,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [85,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [86,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [87,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [88,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [89,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [90,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [91,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [92,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [93,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [94,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [95,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [96,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [97,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [98,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##  [99,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [100,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [101,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [102,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [103,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [104,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [105,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [106,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [107,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [108,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [109,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [110,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [111,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [112,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [113,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [114,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [115,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [116,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [117,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [118,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [119,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [120,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [121,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [122,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [123,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [124,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [125,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [126,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [127,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [128,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [129,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [130,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [131,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [132,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [133,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [134,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [135,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [136,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [137,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [138,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [139,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [140,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [141,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [142,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [143,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [144,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [145,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [146,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [147,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [148,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [149,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [150,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [151,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [152,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [153,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [154,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [155,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [156,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [157,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [158,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [159,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [160,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [161,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [162,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [163,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [164,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [165,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [166,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [167,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [168,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [169,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [170,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [171,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [172,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [173,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [174,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [175,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [176,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [177,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [178,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [179,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [180,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [181,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [182,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [183,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [184,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [185,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [186,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [187,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [188,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [189,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [190,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [191,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [192,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [193,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [194,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [195,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [196,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [197,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [198,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [199,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [200,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [201,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [202,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [203,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [204,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [205,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [206,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [207,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [208,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [209,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [210,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [211,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [212,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [213,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [214,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [215,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [216,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [217,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [218,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [219,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [220,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [221,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [222,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [223,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [224,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [225,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [226,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [227,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [228,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [229,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [230,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [231,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [232,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [233,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [234,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [235,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [236,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [237,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [238,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [239,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [240,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [241,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [242,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [243,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [244,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [245,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [246,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [247,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [248,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [249,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [250,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [251,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [252,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [253,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [254,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [255,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [256,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [257,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [258,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [259,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [260,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [261,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [262,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [263,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [264,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [265,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [266,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [267,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [268,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [269,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [270,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [271,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [272,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [273,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [274,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [275,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [276,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [277,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [278,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [279,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [280,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [281,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [282,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [283,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [284,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [285,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [286,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [287,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [288,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [289,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [290,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [291,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [292,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [293,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [294,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [295,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [296,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [297,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [298,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [299,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [300,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [301,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [302,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [303,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [304,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [305,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [306,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [307,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [308,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [309,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [310,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [311,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [312,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [313,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [314,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [315,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [316,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [317,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [318,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [319,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [320,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [321,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [322,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [323,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [324,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [325,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [326,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [327,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [328,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [329,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [330,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [331,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [332,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [333,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [334,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [335,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [336,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [337,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [338,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [339,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [340,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [341,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [342,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [343,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [344,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [345,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [346,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [347,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [348,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [349,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [350,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [351,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [352,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [353,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [354,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [355,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [356,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [357,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [358,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [359,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [360,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [361,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [362,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [363,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [364,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [365,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [366,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [367,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [368,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [369,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [370,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [371,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [372,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [373,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [374,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [375,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [376,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [377,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [378,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [379,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [380,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [381,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [382,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [383,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [384,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [385,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [386,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [387,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [388,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [389,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [390,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [391,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [392,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [393,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [394,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [395,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [396,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [397,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [398,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [399,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [400,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [401,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [402,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [403,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [404,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [405,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [406,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [407,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [408,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [409,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [410,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [411,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [412,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [413,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [414,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [415,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [416,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [417,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [418,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [419,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [420,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [421,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [422,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [423,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [424,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [425,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [426,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [427,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [428,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [429,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [430,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [431,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [432,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [433,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [434,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [435,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [436,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [437,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [438,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [439,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [440,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [441,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [442,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [443,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [444,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [445,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [446,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [447,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [448,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [449,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [450,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [451,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [452,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [453,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [454,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [455,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [456,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [457,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [458,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [459,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [460,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [461,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [462,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [463,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [464,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [465,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [466,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [467,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [468,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [469,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [470,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [471,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [472,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [473,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [474,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [475,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [476,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [477,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [478,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [479,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [480,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [481,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [482,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [483,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [484,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [485,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [486,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [487,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [488,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [489,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [490,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [491,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [492,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [493,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [494,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [495,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [496,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [497,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [498,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [499,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [500,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [501,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [502,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [503,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [504,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [505,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [506,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [507,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [508,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [509,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [510,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [511,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [512,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [513,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [514,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [515,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [516,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [517,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [518,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [519,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [520,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [521,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [522,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [523,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [524,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [525,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [526,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [527,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [528,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [529,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [530,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [531,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [532,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [533,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [534,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [535,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [536,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [537,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [538,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [539,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [540,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [541,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [542,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [543,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [544,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [545,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [546,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [547,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [548,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [549,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [550,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [551,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [552,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [553,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [554,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [555,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [556,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [557,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [558,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [559,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [560,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [561,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [562,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [563,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [564,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [565,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [566,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [567,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [568,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [569,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [570,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [571,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [572,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [573,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [574,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [575,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [576,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [577,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [578,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [579,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [580,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [581,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [582,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [583,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [584,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [585,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [586,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [587,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [588,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [589,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [590,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [591,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [592,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [593,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [594,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [595,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [596,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [597,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [598,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [599,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [600,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [601,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [602,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [603,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [604,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [605,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [606,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [607,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [608,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [609,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [610,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [611,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [612,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [613,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [614,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [615,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [616,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [617,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [618,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [619,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [620,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [621,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [622,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [623,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [624,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [625,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [626,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [627,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [628,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [629,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [630,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [631,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [632,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [633,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [634,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [635,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [636,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [637,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [638,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [639,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [640,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

#Tính tổng số ô trống của ntt 
sum(is.na(ntt))

## [1] 0

#Xác định vị trí các ô trống của ntt 
which(is.na(ntt))

## integer(0)

Rút trích dữ liệu với filter và select

library(dplyr)

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

ntt0<- select(ntt,Y,W,H) # chọn những cột Y, W, H 
str(ntt0)

## 'data.frame':    640 obs. of  3 variables:
##  $ Y: num  1925 1925 1925 1925 1925 ...
##  $ W: num  100 138 123 105 130 102 101 145 135 170 ...
##  $ H: num  62 62 64 62 67 59 64 65 64 67 ...

#Gán ntt8 để trích dữ liệu year >= 1950 và weight <= 113  
ntt8 <- filter(ntt, ntt$Y >= 1950 & ntt$W <= 113 ) 
str(ntt8)

## 'data.frame':    104 obs. of  9 variables:
##  $ I: num  1 2 3 4 1 2 5 7 1 2 ...
##  $ Y: num  1950 1950 1951 1952 1954 ...
##  $ B: num  146 122 109 117 122 128 110 75 119 87 ...
##  $ G: num  280 306 269 283 270 272 272 265 275 275 ...
##  $ P: num  0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 ...
##  $ A: num  26 22 23 27 26 18 28 21 23 28 ...
##  $ H: num  58 62 63 63 61 67 60 65 60 63 ...
##  $ W: num  106 100 113 108 105 109 108 103 105 110 ...
##  $ S: num  0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 ...

#Gán ntt9 để lấy 3 cột year,height, weight 
ntt9 <- select(ntt,Y,H,W)
str(ntt9)

## 'data.frame':    640 obs. of  3 variables:
##  $ Y: num  1925 1925 1925 1925 1925 ...
##  $ H: num  62 62 64 62 67 59 64 65 64 67 ...
##  $ W: num  100 138 123 105 130 102 101 145 135 170 ...

#Gán ntt10 để trích dữ liệu age>25, weight>153 và chỉ lấy 5 cột id, year, bwt, age, weight   
ntt10 <- filter(ntt, A>25 & W>153) %>% select(I,Y,B,A,W)
str(ntt10)

## 'data.frame':    47 obs. of  5 variables:
##  $ I: num  2 3 8 1 2 3 3 4 5 4 ...
##  $ Y: num  1926 1926 1929 1930 1933 ...
##  $ B: num  134 97 169 138 136 89 129 127 116 119 ...
##  $ A: num  27 29 33 33 41 34 43 35 40 42 ...
##  $ W: num  170 178 185 178 191 170 160 165 159 156 ...

Tạo dữ liệu mới từ dữ liệu có sẵn

#Gán ntt11 để thêm cột chiều cao với đơn vị là cm và cân nặng với đơn vị là kg 
ntt11 <- mutate(ntt, cm = H*2.54) %>% mutate(ntt,kg=W*0.453592) 
str(ntt11)

## 'data.frame':    640 obs. of  11 variables:
##  $ I : num  1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 ...
##  $ Y : num  1925 1925 1925 1925 1925 ...
##  $ B : num  120 112 119 124 105 120 82 111 113 134 ...
##  $ G : num  284 267 286 287 276 289 274 278 282 297 ...
##  $ P : num  0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 ...
##  $ A : num  27 22 26 27 22 31 31 29 33 27 ...
##  $ H : num  62 62 64 62 67 59 64 65 64 67 ...
##  $ W : num  100 138 123 105 130 102 101 145 135 170 ...
##  $ S : num  0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 ...
##  $ cm: num  157 157 163 157 170 ...
##  $ kg: num  45.4 62.6 55.8 47.6 59 ...

#thêm cột thời gian mang thai đơn vị là tuần và cân nặng em bé là gam
ntt12 <- mutate(ntt,tuan=G/7) %>% mutate(ntt,gam=B*28,3495)
str(ntt12)

## 'data.frame':    640 obs. of  12 variables:
##  $ I   : num  1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 ...
##  $ Y   : num  1925 1925 1925 1925 1925 ...
##  $ B   : num  120 112 119 124 105 120 82 111 113 134 ...
##  $ G   : num  284 267 286 287 276 289 274 278 282 297 ...
##  $ P   : num  0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 ...
##  $ A   : num  27 22 26 27 22 31 31 29 33 27 ...
##  $ H   : num  62 62 64 62 67 59 64 65 64 67 ...
##  $ W   : num  100 138 123 105 130 102 101 145 135 170 ...
##  $ S   : num  0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 ...
##  $ tuan: num  40.6 38.1 40.9 41 39.4 ...
##  $ gam : num  3360 3136 3332 3472 2940 ...
##  $ 3495: num  3495 3495 3495 3495 3495 ...

Mã hóa dữ liệu

#Thêm một cột xác định chiều cao có đạt tiêu chuẩn hay không  
ntt11$chieucao <- ifelse(ntt11$cm >=160 ,'đạt', 'không đạt') 
str(ntt11)

## 'data.frame':    640 obs. of  12 variables:
##  $ I       : num  1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 ...
##  $ Y       : num  1925 1925 1925 1925 1925 ...
##  $ B       : num  120 112 119 124 105 120 82 111 113 134 ...
##  $ G       : num  284 267 286 287 276 289 274 278 282 297 ...
##  $ P       : num  0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 ...
##  $ A       : num  27 22 26 27 22 31 31 29 33 27 ...
##  $ H       : num  62 62 64 62 67 59 64 65 64 67 ...
##  $ W       : num  100 138 123 105 130 102 101 145 135 170 ...
##  $ S       : num  0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 ...
##  $ cm      : num  157 157 163 157 170 ...
##  $ kg      : num  45.4 62.6 55.8 47.6 59 ...
##  $ chieucao: chr  "không đạt" "không đạt" "đạt" "không đạt" ...

NHIỆM VỤ 2.2

Mô tả về bộ dữ liệu

Thao tác một số lệnh trên dataset “Employee Sample Data.xlsx” - dữ liệu về nhân viên trong công ty với các thông số có sẵn : 1000 quan sát và 14 biến,cụ thể là :

EEID : Mã nhân viên
Full Name : Họ và tên
Job Title : Chức danh
Department: Phòng ban
Business Unit: Đơn vị kinh doanh
Gender: Giới tính
Ethnicity: Dân tộc
Age: Tuổi
Hire Date: Ngày vào
Annual Salary: Mức lương hằng năm
Bonus %: Thưởng
Country: Quốc gia
City: Thành phố
Exit Date: Ngày ra

#Load gói xlsx
library(xlsx) 
 #Đọc dữ liệu từ excel và gán vào object "a"
a <- read.xlsx("C:/Users/Ngo Trang/Documents/Nhiệm vụ 2.2.xlsx",sheetIndex = 1, header = 1) 
#Kiểm tra thử "ntt" có phải là data frame hay không
is.data.frame(a)

## [1] TRUE

#Thống kê dữ liệu 
library(skimr)
skim(a)

Data summary
Name	a
Number of rows	1000
Number of columns	14
_______________________
Column type frequency:
character	10
Date	1
numeric	3
________________________
Group variables	None

Variable type: character

skim_variable	complete_rate	min	max	empty	n_unique
EEID	1	6	6	0	911
Full.Name	1	6	20	0	991
Job.Title	1	7	30	0	33
Department	1	2	15	0	7
Business.Unit	1	9	22	0	4
Gender	1	4	6	0	2
Ethnicity	1	5	9	0	4
Country	1	5	13	0	3
City	1	5	14	0	13
Exit.Date	1	0	5	915	84

Variable type: Date

skim_variable	n_missing	complete_rate	min	max	median	n_unique
Hire.Date	0	1	1992-01-09	2021-12-26	2014-02-15	949