Modelos Multivariados
Ruben Dario Rodriguez Camargo
2024-02-19
Evaluación de la oferta inmobiliaria urbana
Problema
Una empresa inmobiliaria lÃder en una gran ciudad está buscando comprender en profundidad el mercado de viviendas urbanas para tomar decisiones estratégicas más informadas. La empresa posee una base de datos extensa que contiene información detallada sobre diversas propiedades residenciales disponibles en el mercado. Se requiere realizar un análisis holÃstico de estos datos para identificar patrones, relaciones y segmentaciones relevantes que permitan mejorar la toma de decisiones en cuanto a la compra, venta y valoración de propiedades.
El reto principal consisten en realizar un análisis integral y multidimensional de la base de datos para obtener una comprensión del mercado inmobiliario urbano.
Analisis de datos (DB)
Inicialmente se realiza exploracion a la base de datos de Vivienda Faltantes
length(vivienda_faltantes$id) ## Total base vivienda faltantes## [1] 8330summary(vivienda_faltantes) ## Variables y Atributos ## id zona piso estrato
## Min. : 1 Length:8330 Min. : 1.000 Min. :3.000
## 1st Qu.:2082 Class :character 1st Qu.: 2.000 1st Qu.:4.000
## Median :4164 Mode :character Median : 3.000 Median :5.000
## Mean :4164 Mean : 3.772 Mean :4.634
## 3rd Qu.:6246 3rd Qu.: 5.000 3rd Qu.:5.000
## Max. :8319 Max. :12.000 Max. :6.000
## NA's :3 NA's :2641 NA's :3
## preciom areaconst parquea banios
## Min. : 58.0 Min. : 30 Min. : 1.000 Min. : 0.000
## 1st Qu.: 220.0 1st Qu.: 80 1st Qu.: 1.000 1st Qu.: 2.000
## Median : 330.0 Median : 123 Median : 2.000 Median : 3.000
## Mean : 434.2 Mean : 175 Mean : 1.836 Mean : 3.112
## 3rd Qu.: 540.0 3rd Qu.: 229 3rd Qu.: 2.000 3rd Qu.: 4.000
## Max. :1999.0 Max. :1745 Max. :10.000 Max. :10.000
## NA's :2 NA's :3 NA's :1606 NA's :3
## habitac tipo barrio longitud
## Min. : 0.000 Length:8330 Length:8330 Min. :-76576.00
## 1st Qu.: 3.000 Class :character Class :character 1st Qu.:-76506.00
## Median : 3.000 Mode :character Mode :character Median : -76.54
## Mean : 3.605 Mean :-21845.13
## 3rd Qu.: 4.000 3rd Qu.: -76.52
## Max. :10.000 Max. : -76.46
## NA's :3 NA's :3
## latitud
## Min. : 3.333
## 1st Qu.: 3.390
## Median : 3.450
## Mean : 970.370
## 3rd Qu.:3367.000
## Max. :3497.000
## NA's :3La base de datos contsa de 13 variables y contiene 8330 registros (observaciones).
Podemos identificar variables categoricas (zona, tipo, barrio) numericas (id, piso, estrato, preciom, areaconst, parquea, banios, habitac, longitud, latitud)
Se evidencian datos perdidios (NA)
Se evdencian datos atipicos
grafico <-md.pattern(vivienda_faltantes, rotate.names = TRUE)
title(main="Variables perdidas (NA)")
Analisis de datos perdidos
Podemos evidenciar que las variables de piso y parqueadero, son las varibales con mayor numero de datos perdidos con 2641 y 1606 respectivamente, adicionalmente tenemos 3 registros sin informacion.
Las variables que no se tendran en cuenta para el analisis son, id, parqueadero, piso, longitud, latitud
Análisis de Componentes Principales:
Para el desarrollo del analisis se trasforman las varibales categoricas en numericas
## zona estrato preciom areaconst banios habitac tipo
## 1 4 6 1300 318.00 4 2 2
## 2 4 6 480 300.00 4 4 1
## 3 4 5 1200 800.00 7 5 1
## 4 5 3 220 150.00 2 4 1
## 5 4 5 330 112.00 4 3 1
## 6 5 5 1350 390.00 10 10 1
## 7 5 6 305 125.00 3 3 2
## 8 4 5 480 280.00 4 4 2
## 9 5 5 275 74.00 2 3 2
## 10 5 5 285 120.00 4 3 2
## 11 5 5 310 166.00 4 3 2
## 12 4 3 175 155.00 4 6 1
## 13 4 6 640 157.00 3 3 2
## 14 4 3 98 60.00 2 3 2
## 15 4 5 416 98.00 2 2 2
## 16 4 6 700 123.00 3 4 2
## 17 4 5 393 131.00 3 3 2
## 18 4 6 700 240.00 5 4 2
## 19 5 6 1390 350.00 7 3 1
## 20 4 6 360 90.00 1 2 2
## 21 4 3 110 55.00 1 3 2
## 22 4 3 142 50.00 1 2 2
## 23 4 4 123 60.00 1 2 2
## 24 4 3 165 114.00 4 6 1
## 25 4 6 1400 300.00 4 3 2
## 26 5 3 145 60.00 2 3 2
## 27 5 4 240 90.00 2 3 2
## 28 4 6 440 97.00 2 2 2
## 29 4 6 750 150.00 4 3 2
## 30 4 6 900 250.00 5 4 2
## 31 4 6 900 342.00 5 3 2
## 32 4 6 1100 320.00 4 3 2
## 33 5 5 850 320.00 6 5 1
## 34 4 6 1200 194.00 4 3 2
## 35 5 3 700 700.00 3 6 1
## 36 5 5 420 310.00 3 4 1
## 37 5 5 650 200.00 4 3 1
## 38 4 5 340 150.00 4 4 2
## 39 4 5 690 142.00 3 3 2
## 40 4 6 560 140.00 3 3 2
## 41 5 6 800 221.00 4 3 2
## 42 5 4 225 74.00 2 3 2
## 43 5 4 310 100.00 2 4 2
## 44 4 5 308 100.00 2 3 2
## 45 4 4 117 53.00 1 2 2
## 46 4 6 1220 229.00 3 3 2
## 47 4 6 1100 216.00 3 3 2
## 48 4 6 950 217.00 4 3 2
## 49 5 6 875 194.00 5 3 2
## 50 5 4 240 110.00 3 4 1
## 51 5 5 300 360.00 5 8 1
## 52 5 5 590 540.00 5 5 1
## 53 5 4 450 170.00 2 3 1
## 54 5 6 545 142.00 4 3 1
## 55 5 5 350 117.00 3 3 1
## 56 4 6 1250 225.00 3 3 2
## 57 4 6 800 162.00 4 3 2
## 58 4 5 410 96.00 3 2 2
## 59 4 5 450 190.00 4 3 2
## 60 4 6 1400 400.00 5 3 2
## 61 4 6 1000 289.00 5 3 2
## 62 4 6 1250 286.00 5 4 2
## 63 4 6 1400 320.00 5 3 2
## 64 4 6 580 180.00 3 3 2
## 65 4 6 1300 360.00 5 4 2
## 66 4 6 1400 244.00 6 3 2
## 67 4 6 595 118.00 3 2 2
## 68 5 3 115 58.00 1 3 2
## 69 5 5 210 93.00 2 3 2
## 70 4 6 1050 216.00 5 3 2
## 71 4 6 1200 365.00 5 4 2
## 72 4 6 1200 300.00 5 5 1
## 73 5 4 430 220.00 3 5 1
## 74 5 5 420 200.00 4 6 1
## 75 5 3 210 240.00 2 7 1
## 76 5 3 220 240.00 3 7 1
## 77 5 5 410 150.00 3 3 1
## 78 1 3 149 130.00 2 3 1
## 79 5 4 225 85.00 2 3 2
## 80 5 4 225 72.00 2 3 2
## 81 5 5 377 115.00 4 3 2
## 82 5 5 170 65.00 2 3 2
## 83 4 6 730 133.00 3 3 2
## 84 4 6 1395 230.00 4 3 2
## 85 4 6 1450 229.00 4 3 2
## 86 4 6 1350 229.00 5 3 2
## 87 4 6 600 278.00 5 3 2
## 88 4 6 1300 224.00 4 3 2
## 89 5 5 199 109.00 2 2 2
## 90 4 5 450 128.00 4 4 2
## 91 4 5 465 132.00 4 3 2
## 92 5 5 344 107.00 2 3 2
## 93 5 5 450 260.00 4 4 1
## 94 4 5 330 145.00 4 3 1
## 95 5 5 260 84.00 3 3 2
## 96 4 6 410 129.00 0 0 2
## 97 4 6 450 217.00 3 3 2
## 98 4 6 490 180.00 2 3 2
## 99 4 6 1330 229.00 5 4 2
## 100 4 6 1600 457.00 5 4 2
## 101 4 6 440 119.00 2 2 2
## 102 4 5 1300 300.00 7 5 2
## 103 5 6 700 152.00 4 3 2
## 104 5 6 590 142.00 4 3 2
## 105 4 6 430 186.00 3 3 2
## 106 4 6 230 110.00 2 4 2
## 107 4 6 290 108.00 3 3 2
## 108 4 5 420 170.00 3 2 2
## 109 4 6 1900 261.00 4 3 2
## 110 4 6 1550 238.00 4 3 2
## 111 4 6 1850 305.00 4 3 2
## 112 4 6 1800 304.00 4 3 2
## 113 4 6 380 140.00 4 3 2
## 114 1 4 310 120.00 3 2 2
## 115 5 5 199 101.00 3 4 2
## 116 5 4 78 46.00 1 2 2
## 117 5 3 100 48.00 1 2 2
## 118 5 6 720 195.00 4 4 2
## 119 4 5 534 123.00 3 4 2
## 120 4 6 550 125.00 3 4 2
## 121 4 4 325 355.00 3 4 1
## 122 5 5 820 279.00 3 4 1
## 123 5 5 600 290.00 3 4 1
## 124 5 5 600 300.00 4 4 1
## 125 5 4 190 145.00 3 3 1
## 126 4 6 1050 300.00 4 4 2
## 127 4 6 680 153.00 4 3 2
## 128 4 6 1800 480.00 5 5 2
## 129 5 6 750 121.00 3 3 2
## 130 4 6 1230 229.00 4 3 2
## 131 4 6 732 131.00 3 3 2
## 132 4 6 640 157.00 4 4 2
## 133 4 6 524 131.00 4 3 2
## 134 4 6 1100 301.00 5 5 2
## 135 4 6 1850 430.00 4 4 2
## 136 4 5 600 142.00 4 3 2
## 137 4 6 980 276.00 3 3 2
## 138 4 6 490 227.00 3 3 2
## 139 4 6 1400 296.00 4 4 2
## 140 4 5 279 102.00 3 3 2
## 141 4 6 1300 334.00 5 3 2
## 142 5 4 220 78.00 2 3 2
## 143 5 4 220 113.00 2 3 2
## 144 5 3 105 59.00 2 2 2
## 145 4 5 480 184.00 4 4 2
## 146 4 6 520 123.00 5 3 2
## 147 4 6 510 126.00 3 3 2
## 148 4 6 494 125.00 3 2 2
## 149 4 6 580 153.00 5 3 2
## 150 4 6 575 143.00 5 3 2
## 151 4 5 385 123.00 4 3 2
## 152 4 6 620 143.00 4 3 2
## 153 4 6 530 123.00 3 3 2
## 154 4 5 470 89.00 3 2 2
## 155 4 6 310 84.00 2 2 2
## 156 4 6 850 168.00 4 3 2
## 157 4 6 887 184.00 4 3 2
## 158 4 6 1150 225.00 4 3 2
## 159 5 5 350 90.00 2 3 2
## 160 5 4 175 75.00 2 3 2
## 161 4 5 380 110.00 2 3 2
## 162 4 5 300 107.00 2 2 2
## 163 4 6 1700 340.00 4 3 2
## 164 5 3 230 63.00 2 2 2
## 165 4 3 135 60.00 2 3 2
## 166 4 6 610 148.00 3 3 2
## 167 4 6 850 196.00 4 3 2
## 168 4 6 870 270.00 4 3 1
## 169 5 4 750 792.00 7 5 1
## 170 5 5 390 187.00 4 4 1
## 171 5 4 320 220.00 3 4 1
## 172 5 5 390 188.00 4 4 1
## 173 5 4 400 130.00 3 3 1
## 174 5 4 245 150.00 3 4 1
## 175 5 5 425 220.00 3 3 1
## 176 4 6 650 233.00 4 3 1
## 177 4 6 920 284.00 4 3 1
## 178 4 6 850 214.00 4 4 2
## 179 4 6 580 143.00 4 4 2
## 180 4 6 1800 450.00 5 4 2
## 181 4 6 750 180.00 5 3 2
## 182 4 6 720 164.00 5 3 2
## 183 4 6 1150 256.00 4 3 2
## 184 5 4 360 175.00 4 4 2
## 185 5 5 260 128.00 4 4 2
## 186 4 5 640 166.00 2 3 2
## 187 4 6 1100 187.00 4 3 2
## 188 4 6 1400 230.00 4 3 2
## 189 4 6 1200 238.00 3 3 2
## 190 4 6 990 202.00 4 3 2
## 191 5 3 97 60.00 2 3 2
## 192 3 3 120 58.00 1 3 2
## 193 4 6 470 125.00 4 4 2
## 194 4 6 710 136.00 5 3 2
## 195 5 4 252 95.00 2 4 2
## 196 5 4 220 83.00 2 3 2
## 197 5 4 210 90.00 3 4 2
## 198 4 6 475 97.00 3 3 2
## 199 4 6 700 160.00 4 3 2
## 200 4 5 430 104.00 2 3 2
## 201 4 4 430 124.00 3 3 2
## 202 4 6 385 103.00 2 3 2
## 203 4 5 430 104.00 4 2 2
## 204 4 5 389 108.00 4 3 2
## 205 5 3 155 150.00 2 6 2
## 206 4 5 750 220.00 4 3 2
## 207 4 6 500 125.00 3 3 2
## 208 4 6 980 195.00 4 5 2
## 209 4 6 1050 240.00 4 3 2
## 210 1 6 490 227.00 3 4 2
## 211 5 5 230 120.00 1 2 1
## 212 5 4 390 120.00 4 4 1
## 213 5 4 250 140.00 3 4 1
## 214 5 5 420 211.00 5 4 1
## 215 5 4 538 400.00 4 8 1
## 216 5 5 600 403.00 7 5 1
## 217 5 5 450 220.00 4 3 1
## 218 5 5 520 310.00 4 3 1
## 219 5 5 240 79.00 2 2 2
## 220 4 6 950 262.00 3 3 2
## 221 4 6 1300 228.00 5 3 2
## 222 4 6 1584 257.00 4 3 2
## 223 5 4 123 63.00 1 2 2
## 224 5 5 490 237.00 4 4 2
## 225 5 4 210 69.00 2 3 2
## 226 5 4 165 55.00 1 3 2
## 227 5 4 260 80.00 2 2 2
## 228 5 4 495 237.00 4 3 2
## 229 5 3 110 49.00 1 3 2
## 230 5 3 120 57.00 2 3 2
## 231 5 4 90 53.00 1 3 2
## 232 5 3 110 44.00 2 2 2
## 233 5 5 260 84.00 2 2 2
## 234 5 5 520 320.00 4 4 2
## 235 4 5 425 117.00 3 3 2
## 236 4 6 460 130.00 2 2 2
## 237 4 5 400 104.00 3 4 2
## 238 4 6 365 103.00 2 3 2
## 239 4 6 1000 236.00 4 3 2
## 240 4 5 450 280.00 3 4 1
## 241 5 5 380 144.00 0 3 1
## 242 4 6 780 400.00 0 0 1
## 243 5 3 1300 600.00 10 10 1
## 244 5 5 750 270.00 4 3 1
## 245 4 6 1650 470.00 3 3 1
## 246 4 5 430 140.00 3 3 2
## 247 4 6 780 160.00 3 3 2
## 248 4 6 790 192.00 5 3 2
## 249 4 6 685 144.00 3 3 2
## 250 4 6 1000 320.00 4 3 2
## 251 4 6 1100 387.00 5 4 2
## 252 4 5 780 140.00 3 3 2
## 253 4 5 450 115.00 3 3 2
## 254 5 5 300 90.00 3 4 2
## 255 5 3 510 200.00 5 5 2
## 256 5 6 1350 212.00 5 3 2
## 257 4 6 1000 264.00 3 3 2
## 258 5 3 125 56.00 2 3 2
## 259 5 3 165 65.00 2 3 2
## 260 4 5 480 180.00 4 3 2
## 261 1 4 145 55.00 2 2 2
## 262 5 5 185 81.00 2 3 2
## 263 4 6 165 63.00 1 2 2
## 264 4 6 1090 284.00 5 4 2
## 265 4 5 1385 277.00 3 4 2
## 266 4 6 330 76.00 2 2 2
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## 268 4 5 520 88.00 3 2 2
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## 271 4 6 1100 313.00 4 3 2
## 272 4 5 320 130.00 3 3 2
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## 274 5 4 230 65.00 2 3 2
## 275 5 4 270 89.00 2 3 2
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## 284 5 6 1400 619.00 7 5 1
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## 289 4 6 720 292.00 3 4 1
## 290 4 6 790 400.00 5 3 1
## 291 5 6 550 133.00 3 3 1
## 292 4 5 680 240.00 5 3 1
## 293 4 6 1200 435.00 4 4 1
## 294 5 4 230 91.00 3 3 2
## 295 5 6 850 222.00 3 3 2
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## 300 4 5 950 326.00 4 3 2
## 301 4 5 1090 367.00 6 5 2
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## 321 4 6 370 115.00 3 3 2
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## 329 4 6 660 141.00 4 3 2
## 330 4 6 1400 276.00 4 3 2
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## 370 5 4 175 70.00 2 2 2
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## 431 4 5 560 167.00 3 3 2
## 432 4 6 1400 210.00 3 3 2
## 433 4 6 1400 236.00 4 3 2
## 434 4 5 1500 240.00 5 4 2
## 435 4 6 850 314.00 4 3 2
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## 437 4 6 540 132.00 2 3 2
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## 445 5 4 540 360.00 5 5 1
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## 465 4 6 1400 345.00 4 3 2
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## 467 4 6 850 325.00 4 2 2
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## 490 5 5 230 108.00 3 3 2
## 491 5 5 215 108.00 3 3 2
## 492 5 5 185 121.00 2 3 2
## 493 5 5 255 108.00 3 3 2
## 494 1 3 98 57.00 2 3 2
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## 496 4 5 480 180.00 3 3 2
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## 506 5 5 585 278.00 3 4 1
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## 509 5 5 370 250.00 5 5 1
## 510 5 5 580 320.00 5 5 1
## 511 5 4 535 120.00 3 5 1
## 512 5 5 600 395.00 8 6 1
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## 518 5 5 720 443.00 7 9 1
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## 520 5 5 600 296.00 5 6 1
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## 525 5 4 645 184.00 4 3 2
## 526 5 6 865 187.00 5 4 2
## 527 5 6 865 187.00 5 3 2
## 528 5 6 1600 290.00 5 4 2
## 529 5 6 790 187.00 4 3 2
## 530 5 6 1750 290.00 4 3 2
## 531 4 5 640 167.00 0 3 2
## 532 4 6 1400 236.00 4 3 2
## 533 5 5 260 84.00 2 3 2
## 534 5 5 270 105.00 2 3 2
## 535 5 5 176 83.00 2 3 2
## 536 5 6 600 117.00 3 3 2
## 537 5 6 400 103.00 3 3 2
## 538 5 5 180 74.00 2 3 2
## 539 5 5 350 96.00 3 3 2
## 540 5 5 300 180.00 3 4 2
## 541 5 5 280 96.00 3 3 2
## 542 5 4 320 96.00 3 3 2
## 543 4 6 630 172.00 4 4 2
## 544 5 4 750 484.00 4 4 1
## 545 5 5 420 250.00 7 3 1
## 546 5 4 520 325.00 9 8 1
## 547 5 4 450 500.00 5 9 1
## 548 4 3 800 360.00 4 4 1
## 549 5 6 630 200.00 5 4 1
## 550 5 6 660 158.00 5 4 1
## 551 5 6 750 262.00 4 4 1
## 552 5 6 1650 450.00 6 3 1
## 553 5 5 345 150.00 3 4 1
## 554 5 5 350 250.00 2 3 1
## 555 4 5 1200 700.00 7 6 1
## 556 4 4 398 310.00 4 4 1
## 557 5 5 680 240.00 8 6 1
## 558 5 5 600 229.00 5 4 1
## 559 5 5 530 370.00 4 4 1
## 560 5 6 940 430.00 4 5 1
## 561 5 6 1550 358.00 5 4 1
## 562 5 6 1100 419.00 5 5 1
## 563 1 4 540 306.00 4 4 1
## 564 5 5 390 288.00 5 5 1
## 565 1 4 530 400.00 3 3 1
## 566 5 4 245 94.00 2 2 2
## 567 4 6 270 76.00 2 2 2
## 568 4 6 550 144.00 3 3 2
## 569 4 6 600 146.00 3 2 2
## 570 1 4 250 96.00 1 1 2
## 571 5 4 590 159.00 2 3 2
## 572 1 4 220 67.00 1 1 2
## 573 4 6 850 325.00 3 2 2
## 574 4 5 380 130.00 3 2 2
## 575 4 5 380 128.00 3 3 2
## 576 1 6 400 156.00 4 4 2
## 577 5 4 280 103.00 3 4 2
## 578 5 5 360 155.00 4 4 2
## 579 4 6 340 85.00 2 3 2
## 580 4 6 380 92.00 2 3 2
## 581 4 6 1850 510.00 6 4 2
## 582 4 6 1280 305.00 4 3 2
## 583 4 6 620 166.00 3 3 2
## 584 4 6 460 154.00 3 3 2
## 585 5 5 380 133.00 3 4 2
## 586 5 6 655 241.00 3 3 2
## 587 5 5 341 71.00 2 2 2
## 588 5 5 290 60.00 2 3 2
## 589 5 6 930 145.00 3 3 2
## 590 5 4 280 118.00 2 3 2
## 591 5 4 235 126.00 2 3 2
## 592 4 6 580 192.00 3 2 2
## 593 5 3 380 192.00 7 9 1
## 594 1 5 390 265.00 4 6 1
## 595 4 5 400 155.00 2 5 1
## 596 1 3 1100 500.00 8 5 1
## 597 5 6 1200 500.00 6 4 1
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## 599 5 4 345 300.00 3 4 1
## 600 4 5 1000 500.00 5 5 1
## 601 5 4 570 360.00 5 8 1
## 602 5 5 690 150.00 5 5 1
## 603 5 5 470 330.00 4 4 1
## 604 5 4 1500 235.00 1 1 1
## 605 5 6 1650 480.00 8 7 1
## 606 5 5 400 200.00 2 3 1
## 607 5 5 300 260.00 3 3 1
## 608 1 6 550 395.00 8 6 1
## 609 5 4 164 60.00 2 2 2
## 610 4 6 1800 480.00 5 4 2
## 611 4 6 560 90.00 3 2 2
## 612 5 6 810 164.00 5 3 2
## 613 5 5 380 150.00 4 4 2
## 614 4 6 650 270.00 3 4 2
## 615 4 6 630 167.00 3 4 2
## 616 5 4 400 135.00 3 3 2
## 617 1 6 880 380.00 6 3 2
## 618 3 4 285 90.00 2 3 2
## 619 5 5 340 131.00 3 3 2
## 620 3 3 150 70.00 2 2 2
## 621 3 3 205 70.00 2 2 2
## 622 3 3 205 70.00 2 2 2
## 623 3 3 155 70.00 2 2 2
## 624 1 6 850 191.00 4 3 2
## 625 5 6 605 130.00 4 3 2
## 626 1 5 380 120.00 0 0 2
## 627 1 6 470 170.00 2 3 2
## 628 5 5 350 270.00 3 4 2
## 629 5 5 230 122.00 3 3 2
## 630 5 5 600 435.00 6 8 1
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## 632 4 5 650 327.00 4 4 1
## 633 4 4 450 116.00 2 5 1
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## 635 5 5 450 600.00 4 3 1
## 636 5 5 368 200.00 2 4 1
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## 638 5 6 450 160.00 3 3 1
## 639 5 6 1400 619.00 7 5 1
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## 641 5 6 1800 450.00 7 5 1
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## 643 5 5 270 160.00 3 3 1
## 644 5 4 165 59.00 2 2 2
## 645 5 4 340 92.00 2 3 2
## 646 4 6 590 230.00 4 3 2
## 647 4 6 600 227.00 4 3 2
## 648 4 5 185 60.00 2 1 2
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## 650 4 6 295 62.00 2 2 2
## 651 5 5 250 86.00 2 3 2
## 652 4 5 89 44.00 1 2 2
## 653 5 4 185 82.44 2 3 2
## 654 5 5 290 108.00 3 3 2
## 655 4 5 750 203.00 3 2 2
## 656 5 6 650 185.00 4 4 2
## 657 5 6 410 120.00 3 3 2
## 658 5 6 760 168.00 3 3 2
## 659 5 6 670 168.00 3 4 2
## 660 5 6 650 223.00 5 3 2
## 661 5 5 335 110.00 3 3 2
## 662 4 6 1650 380.00 3 3 2
## 663 5 4 240 120.00 3 4 1
## 664 1 5 1530 776.00 6 10 1
## 665 5 4 530 260.00 5 5 1
## 666 4 3 430 560.00 3 10 1
## 667 4 3 650 203.00 2 4 1
## 668 2 3 780 200.00 4 5 1
## 669 4 3 1600 350.00 8 8 1
## 670 5 5 630 175.00 5 4 1
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## 672 5 6 1400 419.00 4 3 1
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## 677 5 4 530 500.00 8 10 1
## 678 4 3 280 180.00 2 3 1
## 679 4 5 750 463.00 5 5 1
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## 681 4 6 1590 530.00 5 3 1
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## 685 5 6 780 247.00 5 4 1
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## 687 5 6 780 247.00 6 3 1
## 688 5 6 520 150.00 4 4 1
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## 695 5 4 500 500.00 7 10 1
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## 697 4 5 650 214.00 4 5 1
## 698 5 4 299 89.00 3 3 1
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## 700 5 4 116 43.00 2 2 2
## 701 5 4 165 75.00 2 2 2
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## 703 5 4 225 90.00 3 3 2
## 704 5 5 170 73.00 2 3 2
## 705 5 5 215 90.00 2 3 2
## 706 5 5 268 96.00 3 3 2
## 707 5 5 240 85.00 3 3 2
## 708 5 5 450 170.00 4 4 2
## 709 1 5 445 131.00 3 3 2
## 710 1 6 750 202.00 4 3 2
## 711 5 6 737 147.00 5 3 2
## 712 5 6 950 329.00 5 4 2
## 713 4 4 170 75.00 2 2 2
## 714 5 5 175 89.00 3 3 2
## 715 4 5 1200 1200.00 6 10 1
## 716 2 5 650 129.00 2 1 1
## 717 2 3 530 306.00 3 6 1
## 718 5 4 340 145.00 4 3 1
## 719 5 5 260 117.00 1 2 1
## 720 5 6 870 296.00 4 3 1
## 721 5 6 1400 619.00 7 5 1
## 722 5 6 810 260.00 4 3 1
## 723 5 6 1300 380.00 6 5 1
## 724 5 6 670 160.00 4 5 1
## 725 5 6 1200 575.00 6 4 1
## 726 5 6 890 247.00 5 5 1
## 727 5 6 1300 380.00 6 5 1
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## 729 5 6 1300 380.00 5 4 1
## 730 5 4 750 600.00 6 6 1
## 731 5 3 550 360.00 6 1 1
## 732 5 3 220 147.00 3 3 1
## 733 5 5 470 180.00 3 4 1
## 734 5 5 500 210.00 4 3 1
## 735 5 5 980 500.00 5 5 1
## 736 4 6 750 420.00 5 5 1
## 737 5 6 750 300.00 4 3 1
## 738 5 4 400 200.00 5 5 1
## 739 1 4 400 225.00 4 6 1
## 740 1 5 500 200.00 5 7 1
## 741 3 3 330 189.00 3 6 1
## 742 5 3 175 102.00 2 4 1
## 743 5 5 260 91.00 3 3 2
## 744 3 3 125 61.00 2 3 2
## 745 4 5 395 140.00 4 4 2
## 746 4 5 430 250.00 2 3 2
## 747 5 5 265 104.00 4 4 2
## 748 5 4 230 90.00 3 3 2
## 749 2 3 108 59.00 1 2 2
## 750 5 5 390 160.00 4 5 2
## 751 5 5 195 62.00 2 2 2
## 752 3 3 240 315.00 5 9 2
## 753 5 6 580 131.00 4 3 2
## 754 1 4 152 82.00 2 3 2
## 755 5 5 236 101.00 3 3 2
## 756 4 5 980 292.00 5 3 2
## 757 4 6 750 182.00 3 3 2
## 758 4 6 770 208.00 3 3 2
## 759 4 5 518 147.00 3 2 2
## 760 5 5 228 85.00 3 3 2
## 761 5 5 235 85.00 3 3 2
## 762 5 6 240 76.00 2 3 2
## 763 5 5 330 127.00 2 3 2
## 764 5 5 230 85.00 2 3 2
## 765 5 5 260 98.00 2 3 2
## 766 5 6 245 98.00 3 3 2
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## 780 5 3 250 196.00 2 7 1
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## 785 5 6 1200 233.00 5 5 1
## 786 5 6 900 640.00 5 4 1
## 787 5 6 950 385.00 4 3 1
## 788 3 3 170 240.00 3 8 1
## 789 5 4 385 142.00 2 3 1
## 790 1 5 600 396.00 5 5 1
## 791 5 3 107 53.00 1 2 2
## 792 5 6 673 133.00 4 3 2
## 793 5 5 450 136.00 2 3 2
## 794 5 6 630 133.00 4 3 2
## 795 4 6 480 110.00 3 4 2
## 796 4 6 550 137.00 2 3 2
## 797 2 4 310 120.00 2 2 2
## 798 2 4 400 155.00 3 5 2
## 799 1 6 480 236.00 4 3 2
## 800 5 5 199 70.00 1 2 2
## 801 5 6 230 80.00 2 3 2
## 802 1 5 900 232.00 4 3 2
## 803 5 4 232 82.00 2 3 2
## 804 5 6 685 133.00 4 3 2
## 805 5 6 750 141.00 5 2 2
## 806 5 6 650 177.00 3 2 2
## 807 5 6 673 132.00 2 2 2
## 808 1 3 120 53.00 1 3 2
## 809 5 4 226 64.00 2 3 2
## 810 4 6 760 158.00 5 3 2
## 811 5 3 135 78.00 1 3 2
## 812 5 5 1450 739.00 8 6 1
## 813 5 4 736 200.00 5 7 1
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## 819 5 3 195 120.00 2 3 1
## 820 5 5 410 180.00 4 5 1
## 821 1 5 950 736.00 4 7 1
## 822 5 6 900 750.00 4 5 1
## 823 5 6 650 380.00 6 4 1
## 824 5 6 900 441.00 4 5 1
## 825 5 4 430 331.00 6 8 1
## 826 5 6 1800 590.00 5 4 1
## 827 5 6 1200 324.00 4 4 1
## 828 5 6 1700 250.00 3 3 1
## 829 1 5 600 220.00 4 4 1
## 830 5 4 540 126.00 6 8 1
## 831 5 4 1000 1000.00 7 10 1
## 832 5 4 290 133.00 4 4 1
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## 841 1 6 938 227.00 3 3 2
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## 843 4 6 1100 248.00 4 3 2
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## 851 5 4 150 90.00 2 3 2
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## 1110 1 3 155 61.00 2 0 1
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## 1116 1 4 1650 734.00 5 10 1
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## 1118 1 5 390 280.00 3 4 1
## 1119 1 5 472 320.00 2 5 1
## 1120 5 5 380 101.00 4 4 1
## 1121 5 5 340 100.00 4 4 1
## 1122 5 4 550 450.00 4 6 1
## 1123 5 4 1500 597.00 5 7 1
## 1124 1 3 400 300.00 3 5 1
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## 1126 5 6 990 237.00 4 4 1
## 1127 5 6 1700 364.00 4 4 1
## 1128 5 6 950 450.00 4 4 1
## 1129 5 3 255 105.00 2 2 1
## 1130 5 5 500 340.00 4 7 1
## 1131 1 3 230 198.00 3 4 1
## 1132 3 3 180 220.00 5 8 1
## 1133 1 3 265 140.00 4 8 1
## 1134 3 3 300 156.00 3 5 1
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## 1136 5 3 77 58.00 1 2 1
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## 1139 5 4 400 217.00 5 4 1
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## 1143 5 5 600 350.00 4 6 1
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## 1149 1 4 355 190.00 3 5 1
## 1150 1 5 440 300.00 5 5 1
## 1151 1 5 470 336.00 0 0 1
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## 1153 5 5 490 186.00 4 3 1
## 1154 5 6 750 200.00 5 4 1
## 1155 5 6 695 317.00 4 4 1
## 1156 5 4 325 168.00 4 5 1
## 1157 5 4 270 150.00 2 4 1
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## 1167 1 4 270 111.00 3 3 2
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## 1186 1 4 225 99.00 3 3 2
## 1187 1 3 110 60.00 2 3 2
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## 1190 5 6 700 152.00 5 3 2
## 1191 5 6 800 160.00 5 3 2
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## 1193 5 6 405 112.00 2 3 2
## 1194 5 6 800 160.00 5 3 2
## 1195 5 6 700 156.00 5 4 2
## 1196 5 6 495 125.00 3 3 2
## 1197 5 6 700 160.00 5 4 2
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## 1199 5 6 690 160.00 5 4 2
## 1200 5 6 630 150.00 5 3 2
## 1201 5 6 680 158.00 5 4 2
## 1202 5 6 690 158.00 5 4 2
## 1203 5 4 130 60.00 1 3 2
## 1204 5 3 115 58.00 1 3 2
## 1205 5 3 130 50.00 1 3 2
## 1206 5 3 115 58.00 1 3 2
## 1207 1 3 95 54.00 1 3 2
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## 1212 5 3 128 58.00 1 3 2
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## 1242 1 3 120 58.00 2 3 2
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## 1251 5 5 370 103.00 4 4 1
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## 1287 5 5 230 110.00 2 3 2
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## 1360 1 4 580 320.00 5 5 1
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## 1368 5 6 1400 619.00 7 5 1
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## 1392 5 5 179 62.00 2 2 2
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## 1394 1 5 350 85.00 2 3 2
## 1395 1 5 320 86.00 2 3 2
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## 1397 5 5 670 191.00 3 3 2
## 1398 4 6 980 320.00 5 3 2
## 1399 4 6 980 307.00 6 4 2
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## 1687 1 5 260 71.00 2 2 2
## 1688 1 5 410 104.00 3 3 2
## 1689 1 5 379 88.00 2 3 2
## 1690 1 5 360 85.00 2 3 2
## 1691 1 5 350 85.00 2 3 2
## 1692 1 5 420 113.00 2 3 2
## 1693 1 4 510 121.00 4 4 2
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## 1696 1 4 225 62.00 2 2 2
## 1697 2 4 162 62.00 2 2 2
## 1698 1 4 180 57.00 2 3 2
## 1699 1 4 176 57.00 2 3 2
## 1700 1 4 212 71.00 2 2 2
## 1701 1 4 230 71.00 2 2 2
## 1702 1 4 215 71.00 2 2 2
## 1703 1 4 220 70.00 2 2 2
## 1704 1 4 225 62.00 2 2 2
## 1705 1 5 210 70.00 2 2 2
## 1706 1 4 208 64.00 2 2 2
## 1707 1 4 215 62.00 2 2 2
## 1708 1 4 230 70.00 2 3 2
## 1709 1 4 350 130.00 2 3 2
## 1710 1 5 370 85.00 2 3 2
## 1711 1 4 360 83.00 2 3 2
## 1712 1 5 420 104.00 2 3 2
## 1713 1 5 320 138.00 2 3 2
## 1714 1 5 375 85.00 2 3 2
## 1715 5 4 152 55.00 2 2 2
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## 1717 5 3 95 57.00 1 3 2
## 1718 1 4 380 282.00 4 4 1
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## 1724 3 3 280 140.00 2 3 1
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## 1743 5 4 120 55.00 2 2 2
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## 1761 1 5 408 99.00 3 3 2
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## 1763 1 5 400 113.00 3 3 2
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## 1788 1 5 350 160.00 4 3 1
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## 1821 5 4 170 58.00 2 2 2
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## 1851 5 4 320 91.00 3 3 2
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## 1855 5 4 225 74.00 2 3 2
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## 1857 5 4 220 81.00 2 3 2
## 1858 5 4 135 48.00 1 2 2
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## 1861 5 4 205 78.00 2 3 2
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## 1863 5 5 305 90.00 3 3 2
## 1864 5 5 370 107.00 3 2 2
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## 1883 5 5 410 110.00 3 3 2
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## 1960 1 5 295 76.00 2 2 2
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## 1962 1 5 320 138.00 2 3 2
## 1963 5 4 160 60.00 2 3 2
## 1964 5 5 300 105.00 2 3 2
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## 1966 5 3 288 85.00 2 4 2
## 1967 5 5 155 59.00 2 2 2
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## 1969 5 4 195 80.00 2 3 2
## 1970 5 4 195 83.00 2 2 2
## 1971 1 4 690 358.00 8 9 1
## 1972 1 5 530 280.00 3 5 1
## 1973 1 5 485 280.00 4 3 1
## 1974 1 5 430 180.00 4 3 1
## 1975 1 5 360 160.00 3 3 1
## 1976 1 5 520 235.00 4 5 1
## 1977 1 5 320 90.00 3 3 1
## 1978 5 5 750 433.00 5 10 1
## 1979 5 3 450 450.00 5 7 1
## 1980 5 4 298 200.00 4 4 1
## 1981 5 4 370 270.00 4 4 1
## 1982 3 3 190 160.00 2 6 1
## 1983 5 4 390 140.00 5 5 1
## 1984 5 3 580 450.00 4 7 1
## 1985 5 4 140 60.00 2 3 2
## 1986 5 4 147 49.00 2 2 2
## 1987 5 4 140 50.00 2 3 2
## 1988 5 5 185 62.00 2 3 2
## 1989 5 5 180 61.00 2 3 2
## 1990 5 4 130 65.00 2 3 2
## 1991 1 5 240 72.00 2 3 2
## 1992 1 5 328 120.00 3 3 2
## 1993 1 3 100 53.00 1 3 2
## 1994 1 4 750 392.00 4 4 2
## 1995 1 5 290 108.00 2 3 2
## 1996 5 4 200 78.00 2 3 2
## 1997 1 3 115 58.00 2 3 2
## 1998 3 3 380 150.00 2 6 1
## 1999 1 3 480 300.00 5 4 1
## 2000 1 4 360 360.00 3 6 1
## 2001 5 5 550 380.00 4 4 1
## 2002 1 4 570 270.00 4 4 1
## 2003 1 5 390 400.00 2 5 1
## 2004 5 5 1000 500.00 5 4 1
## 2005 5 4 290 240.00 3 5 1
## 2006 1 5 420 102.00 3 3 2
## 2007 1 4 270 100.00 2 3 2
## 2008 5 4 140 44.00 1 2 2
## 2009 1 3 95 55.00 1 3 2
## 2010 4 6 850 178.00 4 3 2
## 2011 5 4 290 86.00 2 3 2
## 2012 1 3 130 54.00 2 2 2
## 2013 5 4 265 86.00 2 2 2
## 2014 5 3 135 117.00 2 3 2
## 2015 5 4 285 120.00 3 3 1
## 2016 1 5 690 380.00 4 5 1
## 2017 1 5 450 240.00 4 5 1
## 2018 3 3 350 330.00 8 8 1
## 2019 1 3 330 400.00 5 8 1
## 2020 1 5 395 145.00 2 4 1
## 2021 1 5 405 280.00 2 4 1
## 2022 3 3 125 52.00 2 3 1
## 2023 5 4 270 90.00 2 4 1
## 2024 1 5 260 120.00 2 4 2
## 2025 1 3 132 50.00 2 3 2
## 2026 1 5 270 88.00 2 3 2
## 2027 4 6 1350 221.00 3 3 2
## 2028 4 6 320 84.00 2 2 2
## 2029 1 5 320 210.00 3 5 1
## 2030 3 3 265 262.00 6 7 1
## 2031 3 3 220 200.00 4 9 1
## 2032 5 4 340 245.00 3 4 1
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## 2034 2 4 150 72.00 2 3 2
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## 2040 2 3 350 245.00 2 4 1
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## 2072 5 4 180 70.00 2 2 2
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## 3118 1 3 200 105.00 2 4 1
## 3119 1 3 257 120.00 2 4 1
## 3120 1 3 125 60.00 2 3 2
## 3121 2 3 295 200.00 3 4 1
## 3122 3 3 110 55.00 2 3 2
## 3123 3 3 115 60.00 1 3 2
## 3124 3 3 135 62.00 2 2 1
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## 3126 3 3 190 196.00 2 6 1
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## 3131 3 3 200 320.00 2 4 2
## 3132 4 3 135 105.00 1 4 1
## 3133 3 3 127 75.00 3 6 1
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## 3136 1 5 220 70.00 2 3 2
## 3137 5 4 108 58.00 2 3 2
## 3138 1 4 175 78.00 2 3 2
## 3139 5 4 141 65.01 2 2 2
## 3140 1 3 128 65.00 2 3 2
## 3141 3 3 90 95.00 1 4 2
## 3142 1 5 130 78.00 2 3 2
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## 3155 5 5 415 105.00 2 3 2
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## 3188 1 5 300 76.00 2 2 2
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## 3191 1 5 350 216.00 2 4 1
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## 3194 1 4 285 76.00 2 2 2
## 3195 1 5 290 75.86 2 2 2
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## 3197 3 3 320 120.00 2 3 1
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## 3708 5 4 150 62.00 2 3 2
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## 3710 5 4 150 60.00 2 3 2
## 3711 5 4 245 76.50 2 3 2
## 3712 1 3 295 162.00 3 5 1
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## 3719 5 4 135 54.00 2 2 2
## 3720 5 4 130 52.00 2 2 2
## 3721 5 4 155 58.00 3 3 2
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## 3729 5 4 150 60.00 2 3 2
## 3730 5 4 150 58.00 2 3 2
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## 3756 5 4 300 122.00 4 4 1
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## 3765 5 4 240 85.00 3 3 2
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## 3868 5 4 165 60.00 2 3 2
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## 3973 1 4 270 85.00 2 3 2
## 3974 5 5 235 70.00 2 2 2
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## 4543 5 4 245 84.00 2 3 2
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## 4757 5 4 185 65.00 2 3 2
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## 4822 5 4 160 61.00 1 2 2
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## 4824 2 3 150 96.00 2 4 1
## 4825 5 5 220 56.00 2 2 2
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## 4827 5 6 480 186.00 5 4 1
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## 4829 5 4 140 64.00 2 3 2
## 4830 5 5 267 77.00 2 2 2
## 4831 5 5 260 86.00 4 3 2
## 4832 5 6 320 96.00 3 3 2
## 4833 1 6 620 480.00 5 5 2
## 4834 1 5 900 296.00 4 4 2
## 4835 5 6 320 96.00 3 3 2
## 4836 5 5 248 73.00 2 3 2
## 4837 5 6 780 500.00 8 9 1
## 4838 1 5 650 339.00 3 4 1
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## 4841 5 4 220 72.00 2 3 2
## 4842 5 4 360 215.00 6 6 1
## 4843 5 4 430 350.00 4 5 1
## 4844 5 5 240 68.00 2 3 2
## 4845 1 4 300 287.00 3 4 2
## 4846 1 5 280 105.00 3 3 2
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## 4849 1 5 490 118.00 4 4 1
## 4850 1 3 150 67.00 2 2 2
## 4851 1 5 460 95.00 2 3 2
## 4852 5 6 285 81.00 2 3 2
## 4853 1 4 650 220.00 7 7 1
## 4854 1 6 580 150.00 3 3 2
## 4855 5 6 660 171.00 4 3 1
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## 4858 5 4 152 68.23 4 4 2
## 4859 5 3 135 70.00 1 3 2
## 4860 1 6 310 93.00 3 3 2
## 4861 4 5 480 245.00 4 3 2
## 4862 5 6 290 83.00 2 3 2
## 4863 5 5 300 94.00 2 3 2
## 4864 1 4 190 104.12 3 3 2
## 4865 5 5 210 66.00 2 1 2
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## 4867 5 5 360 110.00 3 3 2
## 4868 5 5 360 106.00 3 4 2
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## 4870 1 5 300 77.00 2 2 2
## 4871 1 5 440 116.00 3 3 2
## 4872 5 5 288 77.58 2 3 2
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## 4874 1 5 176 140.00 3 3 2
## 4875 1 6 590 243.00 4 3 2
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## 4898 5 3 315 119.00 5 6 1
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## 4900 5 6 360 92.00 2 3 2
## 4901 5 5 690 240.00 4 4 1
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## 4905 1 5 225 78.00 3 3 2
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## 4971 5 4 230 82.00 2 3 2
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## 4973 2 3 220 150.00 3 4 1
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## 4981 2 3 235 147.00 4 5 1
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## 4985 5 5 600 300.00 5 4 1
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## 4989 5 5 450 155.00 4 5 1
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## 4994 1 3 140 60.00 2 2 2
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## 5011 1 5 250 270.00 4 4 2
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## 5015 5 5 195 100.00 2 3 2
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## 5020 1 6 1000 270.00 4 3 1
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## 5022 1 5 350 124.00 3 3 2
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## 5024 5 5 410 142.00 3 4 2
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## 5027 1 6 400 110.00 3 3 2
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## 5034 5 4 175 65.00 2 3 2
## 5035 5 4 178 63.00 2 3 2
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## 5072 5 4 330 132.00 3 3 1
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## 5074 2 3 390 412.00 0 0 1
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## 5110 1 5 230 95.00 3 4 2
## 5111 1 6 750 445.00 6 7 1
## 5112 5 4 132 54.00 1 2 2
## 5113 5 3 110 63.00 1 3 2
## 5114 5 6 1200 400.00 4 4 1
## 5115 1 5 700 496.00 5 6 1
## 5116 5 6 410 142.00 3 4 2
## 5117 5 5 265 62.00 2 3 2
## 5118 1 6 450 118.00 3 3 2
## 5119 5 5 387 145.00 4 3 2
## 5120 5 3 120 70.00 1 3 2
## 5121 5 6 740 510.00 5 5 1
## 5122 2 3 360 230.00 5 8 1
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## 5126 5 5 450 175.00 4 4 1
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## 5128 5 5 550 180.00 3 3 2
## 5129 5 6 550 118.00 3 3 2
## 5130 5 5 320 163.00 4 4 2
## 5131 5 5 265 62.00 2 3 2
## 5132 5 6 435 130.00 4 3 2
## 5133 5 4 220 78.00 2 3 2
## 5134 5 4 150 70.00 2 3 2
## 5135 5 6 1150 300.00 5 4 1
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## 5153 5 6 650 252.80 4 5 1
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## 5193 5 6 1200 1000.00 5 4 1
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## 5282 1 4 140 58.00 2 3 2
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## 5359 5 5 350 90.00 2 3 2
## 5360 5 5 319 76.00 2 2 2
## 5361 5 5 277 76.00 2 2 2
## 5362 5 5 285 76.00 2 2 2
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## 5381 1 5 400 171.00 3 4 1
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## 5386 5 5 410 135.00 3 4 2
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## 5388 1 5 250 114.00 2 3 2
## 5389 2 3 110 60.00 1 3 2
## 5390 5 6 1800 430.00 6 5 1
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## 5392 5 6 390 105.00 3 3 2
## 5393 5 6 460 120.00 4 3 2
## 5394 5 5 395 140.00 4 5 1
## 5395 5 4 195 68.00 2 3 2
## 5396 5 4 180 75.00 3 3 2
## 5397 5 6 950 520.00 8 7 1
## 5398 5 4 450 176.00 3 5 1
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## 5400 5 5 315 90.00 2 3 2
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## 5405 5 6 220 116.00 3 3 2
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## 5435 5 5 280 87.00 2 3 2
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## 5472 5 3 170 70.00 2 3 2
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## 5581 5 4 240 82.00 2 3 2
## 5582 5 4 280 89.00 2 3 2
## 5583 5 4 163 62.00 2 3 2
## 5584 5 5 225 60.00 2 3 2
## 5585 5 4 280 89.00 2 3 2
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## 5590 1 4 250 74.00 2 3 2
## 5591 1 4 155 61.00 2 2 2
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## 5600 1 4 138 59.00 2 3 2
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## 5603 5 3 135 68.00 2 3 2
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## 5671 5 5 930 258.00 5 4 1
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## 5673 5 5 300 91.00 3 3 2
## 5674 5 6 1100 422.00 5 5 1
## 5675 1 6 880 300.00 6 4 2
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## 5677 5 4 208 159.42 4 4 2
## 5678 1 4 296 232.00 6 4 1
## 5679 5 5 700 331.00 5 5 1
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## 5682 5 6 1900 700.00 6 4 1
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## 5685 1 5 295 75.00 2 2 2
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## 5695 5 5 150 60.00 2 2 2
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## 5721 5 4 118 52.00 2 2 2
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## 5873 5 5 450 148.00 3 4 2
## 5874 5 4 255 126.00 3 3 1
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## 5884 1 4 630 390.00 5 7 1
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## 5947 5 4 310 107.00 3 4 2
## 5948 4 6 440 135.00 3 3 2
## 5949 4 6 1700 224.00 4 3 2
## 5950 4 4 138 56.00 2 2 2
## 5951 4 4 145 50.00 1 2 2
## 5952 4 3 165 61.00 2 2 2
## 5953 5 4 290 96.00 2 3 2
## 5954 5 5 655 300.00 5 5 1
## 5955 3 3 370 520.00 6 7 1
## 5956 5 6 450 72.00 4 5 1
## 5957 5 5 620 500.00 6 6 1
## 5958 5 4 450 199.00 4 5 1
## 5959 5 4 350 99.50 2 4 2
## 5960 2 3 160 134.00 3 5 2
## 5961 5 5 260 77.00 2 2 2
## 5962 2 4 400 460.00 5 7 1
## 5963 1 5 580 174.00 4 3 2
## 5964 5 5 360 100.00 3 3 2
## 5965 1 6 750 180.00 5 4 2
## 5966 5 4 152 62.00 1 3 2
## 5967 5 4 135 48.00 2 2 2
## 5968 5 5 290 112.00 3 3 2
## 5969 2 3 180 156.00 2 6 1
## 5970 1 6 790 200.00 4 3 2
## 5971 4 4 270 115.00 3 3 2
## 5972 2 3 380 290.00 4 8 1
## 5973 5 5 450 148.00 3 4 2
## 5974 5 5 231 163.00 5 5 2
## 5975 5 4 500 180.00 3 4 1
## 5976 5 4 222 145.00 4 4 2
## 5977 5 6 300 120.00 3 4 2
## 5978 1 6 660 194.00 3 3 2
## 5979 5 5 287 102.00 2 3 2
## 5980 1 6 900 200.00 3 4 1
## 5981 5 4 200 68.00 2 3 2
## 5982 5 4 156 72.50 2 3 2
## 5983 5 5 565 220.00 5 5 1
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## 5985 5 6 1300 550.00 6 4 1
## 5986 5 5 315 109.00 4 4 2
## 5987 5 5 700 280.00 5 5 1
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## 5989 5 5 250 108.00 3 3 2
## 5990 5 4 315 228.00 3 3 1
## 5991 5 5 275 173.00 3 3 1
## 5992 5 5 320 201.00 4 4 1
## 5993 5 5 320 201.00 4 4 1
## 5994 5 5 380 198.00 4 4 2
## 5995 5 5 469 157.00 5 5 1
## 5996 5 5 600 300.00 5 4 1
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## 5998 5 5 460 156.00 4 4 1
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## 6000 1 5 395 150.00 3 4 1
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## 6011 1 5 480 300.00 4 5 1
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## 6025 5 6 970 258.00 5 4 1
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## 6031 5 3 230 120.00 3 3 1
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## 6033 5 5 315 90.00 2 3 2
## 6034 5 4 148 54.00 2 3 2
## 6035 5 4 160 60.00 2 3 2
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## 6037 5 4 200 72.00 2 3 2
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## 6041 5 4 210 69.00 2 3 2
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## 6043 5 4 148 63.00 2 2 2
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## 6065 5 3 125 72.00 1 3 2
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## 6091 5 5 340 175.00 4 4 1
## 6092 5 5 340 105.00 2 3 2
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## 6124 5 6 480 95.00 2 3 2
## 6125 5 4 370 240.00 2 4 1
## 6126 5 6 1300 400.00 4 4 1
## 6127 3 3 198 112.00 2 4 1
## 6128 2 3 350 260.00 2 2 1
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## 6130 1 4 420 198.00 4 4 2
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## 6134 1 5 600 300.00 2 5 1
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## 6142 4 6 850 190.00 4 3 2
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## 6145 5 5 350 97.00 4 4 2
## 6146 1 5 440 92.00 3 3 2
## 6147 5 5 315 91.00 2 3 2
## 6148 5 5 240 80.00 2 3 2
## 6149 5 4 230 108.00 2 3 2
## 6150 2 4 340 216.00 2 3 1
## 6151 1 6 670 133.00 3 3 2
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## 6159 5 5 340 95.00 3 3 2
## 6160 5 6 1250 380.00 4 4 1
## 6161 5 5 850 460.00 9 9 1
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## 6163 5 6 1250 660.00 8 7 1
## 6164 5 5 215 88.00 2 3 2
## 6165 5 5 255 94.00 3 4 2
## 6166 1 5 150 63.00 2 2 2
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## 6190 5 6 595 133.00 5 3 2
## 6191 4 5 895 240.00 5 3 2
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## 6194 5 6 1398 619.00 7 5 1
## 6195 5 6 610 197.00 2 3 1
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## 6198 5 6 695 227.00 3 3 2
## 6199 1 4 320 108.00 3 3 2
## 6200 5 4 280 110.00 3 3 2
## 6201 5 6 1250 600.00 6 6 1
## 6202 5 4 630 430.00 4 8 1
## 6203 5 4 630 355.00 4 8 1
## 6204 2 3 250 170.00 2 5 1
## 6205 5 6 1700 420.00 6 4 1
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## 6208 5 4 225 110.00 3 3 2
## 6209 5 5 280 75.00 2 3 2
## 6210 5 6 603 133.30 5 3 2
## 6211 5 4 638 310.00 4 8 1
## 6212 5 6 1400 500.00 4 4 1
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## 6225 5 5 225 73.00 2 3 2
## 6226 5 6 750 192.00 3 3 2
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## 6228 5 5 599 403.00 7 7 1
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## 6230 5 4 185 89.00 3 4 2
## 6231 5 5 255 80.00 3 4 2
## 6232 5 5 370 108.00 3 3 2
## 6233 5 6 1300 305.00 3 4 1
## 6234 5 6 225 85.00 3 3 2
## 6235 5 6 1150 346.00 6 5 2
## 6236 5 6 500 200.00 4 3 2
## 6237 5 6 580 180.00 4 3 2
## 6238 5 5 230 71.00 2 3 2
## 6239 5 6 1280 380.00 6 5 1
## 6240 5 6 1250 565.00 7 6 1
## 6241 5 6 920 300.00 6 4 1
## 6242 5 6 1500 1500.00 5 3 1
## 6243 5 6 480 133.00 3 3 2
## 6244 5 6 450 124.00 4 3 2
## 6245 5 6 1200 740.00 4 4 1
## 6246 5 6 1250 300.00 4 3 1
## 6247 5 6 1590 310.00 4 3 2
## 6248 5 5 295 107.00 3 4 2
## 6249 5 5 1280 600.00 6 6 1
## 6250 5 4 1250 600.00 6 6 1
## 6251 5 5 934 417.00 5 4 1
## 6252 5 5 1255 600.00 6 6 1
## 6253 5 5 260 141.00 2 3 2
## 6254 1 6 950 468.00 8 7 1
## 6255 5 5 309 121.00 4 4 2
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## 6257 1 5 450 150.00 3 3 2
## 6258 1 6 430 117.00 2 2 2
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## 6261 5 6 930 192.00 4 3 2
## 6262 5 5 295 110.00 3 2 2
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## 6267 5 5 330 82.84 2 3 2
## 6268 5 4 165 60.00 2 2 2
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## 6270 1 6 430 214.00 4 3 2
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## 6272 5 5 395 137.00 3 3 2
## 6273 5 6 750 300.00 6 4 1
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## 6276 5 6 550 198.00 4 4 2
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## 6312 5 6 650 138.00 5 4 2
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## 6314 5 4 250 79.00 2 3 2
## 6315 5 4 550 200.00 4 4 1
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## 6360 1 5 310 95.00 3 2 2
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## 6407 5 6 780 168.00 3 3 2
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## 6409 5 6 870 191.00 4 3 2
## 6410 5 5 310 94.00 2 3 2
## 6411 5 6 297 80.00 3 3 2
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## 6413 5 6 335 88.00 3 3 2
## 6414 5 6 550 130.00 3 3 2
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## 6416 5 6 350 104.00 2 3 2
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## 6431 5 5 530 295.00 3 4 1
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## 6439 5 6 520 175.00 5 4 1
## 6440 5 4 530 200.00 7 10 1
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## 6445 5 5 240 87.00 3 3 2
## 6446 5 5 1200 500.00 7 6 1
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## 6449 5 4 190 92.00 3 3 2
## 6450 5 4 385 118.42 3 3 2
## 6451 5 6 440 115.00 3 3 2
## 6452 5 5 350 101.00 3 4 2
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## 6471 5 5 255 95.00 2 3 2
## 6472 1 6 950 267.00 5 4 2
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## 6476 1 6 950 260.00 4 3 2
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## 6478 5 6 550 130.00 3 4 2
## 6479 5 6 450 130.00 4 4 1
## 6480 1 3 98 58.00 1 3 2
## 6481 5 6 395 108.00 3 3 2
## 6482 5 6 1200 500.00 3 4 1
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## 6484 1 5 470 131.00 3 3 2
## 6485 5 6 520 166.00 5 4 1
## 6486 5 4 180 88.00 3 3 2
## 6487 5 4 210 65.00 2 3 2
## 6488 5 6 650 160.00 5 3 2
## 6489 5 6 470 65.00 4 4 1
## 6490 5 5 350 110.00 3 3 2
## 6491 5 4 160 66.00 1 3 2
## 6492 5 5 290 86.00 3 4 2
## 6493 5 4 201 105.01 2 3 2
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## 6496 1 4 340 127.00 2 3 2
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## 6502 5 6 480 160.00 5 5 1
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## 6506 1 6 518 148.00 3 3 2
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## 6511 5 5 240 85.00 3 4 2
## 6512 5 5 272 96.00 3 4 2
## 6513 1 6 440 150.00 5 4 1
## 6514 1 5 750 400.00 5 5 1
## 6515 1 6 180 54.53 2 1 2
## 6516 1 6 180 54.53 2 1 2
## 6517 5 6 850 350.00 5 4 1
## 6518 5 6 530 152.00 3 3 2
## 6519 5 5 590 520.00 5 7 1
## 6520 5 5 190 80.00 3 4 2
## 6521 5 5 260 130.00 3 3 1
## 6522 5 4 315 126.00 3 3 1
## 6523 5 6 500 216.00 5 3 1
## 6524 5 4 240 75.00 2 3 2
## 6525 5 4 120 55.00 2 2 2
## 6526 1 6 490 130.00 3 2 2
## 6527 5 6 335 71.00 2 2 2
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## 6531 5 6 1600 910.00 9 7 1
## 6532 5 4 380 229.00 3 3 2
## 6533 4 3 599 270.00 1 0 1
## 6534 5 5 680 405.00 7 5 1
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## 6536 5 6 735 251.00 6 6 1
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## 6542 4 6 450 117.00 2 3 2
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## 6552 5 5 245 92.00 2 3 2
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## 6557 5 5 250 86.00 3 4 2
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## 6559 5 4 200 85.00 3 3 2
## 6560 5 6 347 106.00 3 3 2
## 6561 4 6 345 149.00 3 4 2
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## 6570 5 5 700 138.00 5 4 2
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## 6587 5 4 380 300.00 3 4 1
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## 6597 5 6 500 182.00 5 4 1
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## 6599 1 4 440 230.00 3 3 1
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## 6614 5 4 430 510.00 0 0 1
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## 6644 5 5 430 130.00 2 3 2
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## 6670 1 3 160 160.00 2 3 1
## 6671 5 5 344 113.00 4 4 2
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## 6680 5 6 750 280.00 5 3 1
## 6681 5 5 170 71.00 2 2 2
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## 6683 4 5 750 420.00 3 1 1
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## 6685 5 4 570 390.00 6 6 1
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## 6687 5 5 380 175.00 4 3 2
## 6688 5 4 220 78.00 2 3 2
## 6689 5 4 250 110.00 3 4 2
## 6690 4 3 299 182.00 5 9 1
## 6691 5 6 890 290.00 5 5 1
## 6692 5 5 235 120.00 4 4 2
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## 6695 5 5 139 120.00 2 3 2
## 6696 5 4 250 90.00 2 3 2
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## 6709 4 6 350 110.00 3 6 2
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## 6713 5 5 670 400.00 5 7 1
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## 6717 5 5 171 72.85 2 4 2
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## 6752 5 4 200 70.00 2 3 2
## 6753 5 4 220 78.00 2 3 2
## 6754 5 5 330 96.00 3 3 2
## 6755 5 5 140 68.79 2 3 2
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## 6760 5 5 260 83.00 2 3 2
## 6761 4 6 1200 196.00 5 4 2
## 6762 5 4 275 90.00 2 3 2
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## 6794 5 4 430 200.00 3 3 1
## 6795 5 5 195 84.00 2 3 2
## 6796 5 5 195 84.00 2 3 2
## 6797 5 5 350 260.00 3 3 2
## 6798 5 5 310 96.00 2 3 2
## 6799 5 4 345 97.00 3 3 2
## 6800 5 4 450 240.00 3 5 1
## 6801 1 3 230 170.00 2 3 1
## 6802 4 6 630 168.00 3 3 2
## 6803 4 6 1200 638.00 6 4 1
## 6804 4 5 315 74.00 2 2 2
## 6805 4 3 180 110.00 2 3 2
## 6806 4 4 530 169.00 1 4 1
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## 6810 5 4 180 76.00 3 4 2
## 6811 5 5 185 86.00 2 3 2
## 6812 5 4 365 145.00 3 4 1
## 6813 4 6 540 116.00 3 1 2
## 6814 5 6 1300 450.00 6 5 1
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## 6816 5 4 270 150.00 3 3 2
## 6817 4 5 380 180.00 4 3 2
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## 6820 5 6 530 123.00 4 4 2
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## 6833 5 5 300 105.00 3 3 2
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## 6835 5 5 300 180.00 2 3 2
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## 6837 5 5 650 210.00 3 5 1
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## 6851 4 6 630 164.00 3 3 2
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## 6854 5 3 105 68.00 2 3 2
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## 6874 5 3 250 67.00 1 1 2
## 6875 5 4 360 160.00 4 3 2
## 6876 4 6 330 85.00 2 3 2
## 6877 5 5 350 200.00 4 4 1
## 6878 5 4 255 100.00 3 3 2
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## 6880 4 6 975 250.00 3 3 2
## 6881 5 4 185 77.00 2 3 2
## 6882 5 5 180 84.00 2 4 2
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## 6969 4 6 550 233.00 2 6 1
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## 6973 5 4 510 210.00 4 4 1
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## 6995 5 6 850 320.00 6 4 1
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## 7034 5 5 390 125.00 5 4 2
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## 7075 5 5 235 94.00 2 3 2
## 7076 5 4 210 68.00 2 3 2
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## 7078 4 6 1300 286.00 5 3 2
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## 7080 5 5 300 209.00 4 5 2
## 7081 5 5 420 161.00 5 4 1
## 7082 5 5 600 200.00 5 10 1
## 7083 5 5 450 220.00 3 4 1
## 7084 5 5 480 160.00 3 3 1
## 7085 5 5 750 470.00 6 9 1
## 7086 5 5 270 108.00 3 4 2
## 7087 5 5 595 259.00 5 5 1
## 7088 5 5 221 104.00 3 4 2
## 7089 5 5 530 360.00 4 6 1
## 7090 5 5 500 345.00 5 6 1
## 7091 5 6 750 285.00 5 4 1
## 7092 5 5 179 110.00 3 4 2
## 7093 5 5 340 98.00 3 2 2
## 7094 4 5 548 217.00 7 6 1
## 7095 4 6 1100 230.00 5 4 1
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## 7097 5 6 850 350.00 3 3 1
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## 7100 5 5 260 108.00 3 3 2
## 7101 5 5 660 158.00 4 3 2
## 7102 5 5 170 77.80 3 3 2
## 7103 5 5 1500 455.00 3 6 1
## 7104 5 4 270 98.00 2 3 2
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## 7111 5 5 650 320.00 5 7 1
## 7112 5 5 450 250.00 3 3 1
## 7113 5 5 270 108.00 3 4 2
## 7114 5 5 330 130.00 3 3 2
## 7115 5 5 275 115.00 3 4 2
## 7116 5 6 650 185.00 3 3 2
## 7117 4 4 650 84.00 7 9 1
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## 7121 5 5 195 89.00 2 2 2
## 7122 5 5 210 84.00 2 3 2
## 7123 5 5 225 108.00 3 4 2
## 7124 5 4 295 120.00 3 3 2
## 7125 5 6 1700 367.00 6 4 1
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## 7131 5 6 310 78.80 2 3 2
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## 7133 5 4 200 77.00 2 3 2
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## 7139 5 5 1400 530.00 3 3 1
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## 7141 5 5 850 268.00 3 4 1
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## 7147 5 4 190 70.00 2 3 2
## 7148 5 5 220 96.00 3 4 2
## 7149 5 5 220 96.00 3 4 2
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## 7151 1 5 440 140.00 5 4 1
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## 7154 4 6 525 106.00 5 4 2
## 7155 5 5 500 200.00 3 3 1
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## 7157 4 6 1100 285.00 5 4 2
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## 7159 4 6 430 120.00 3 3 2
## 7160 4 6 530 137.00 4 4 2
## 7161 5 5 420 187.00 4 4 1
## 7162 5 5 225 106.00 2 3 2
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## 7166 5 5 280 100.00 3 3 2
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## 7168 5 5 840 315.78 4 9 1
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## 7180 4 6 310 75.00 2 2 2
## 7181 4 6 270 74.00 2 2 2
## 7182 4 6 530 137.00 3 3 2
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## 7184 4 6 600 202.00 3 3 2
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## 7186 4 6 645 166.19 3 3 2
## 7187 4 6 600 202.00 3 3 2
## 7188 4 6 1000 224.00 4 3 2
## 7189 5 4 165 80.00 3 3 2
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## 7213 5 5 420 103.00 2 3 2
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## 7230 4 6 590 125.00 4 3 2
## 7231 1 5 680 176.90 6 6 1
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## 7236 5 3 168 85.00 2 3 2
## 7237 5 4 165 85.00 2 3 2
## 7238 5 4 330 120.00 2 3 2
## 7239 5 4 335 120.00 3 3 2
## 7240 5 4 180 84.00 2 3 2
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## 7243 4 4 120 74.00 2 3 2
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## 7246 4 6 300 109.00 2 3 2
## 7247 5 4 650 400.00 6 5 1
## 7248 5 5 650 330.00 5 7 1
## 7249 5 4 360 240.00 2 3 1
## 7250 1 6 1400 960.00 4 3 1
## 7251 1 4 360 240.00 2 3 1
## 7252 4 6 1100 202.00 4 3 2
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## 7254 5 3 120 64.00 2 2 2
## 7255 5 4 148 60.36 2 3 2
## 7256 5 4 125 58.00 2 3 2
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## 7267 5 3 220 77.00 3 4 1
## 7268 5 3 134 79.00 2 2 2
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## 7270 5 4 168 65.00 2 3 2
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## 7278 5 3 125 60.00 2 3 2
## 7279 5 3 120 57.00 2 3 2
## 7280 5 3 96 57.00 2 3 2
## 7281 5 3 95 48.00 1 2 2
## 7282 5 3 90 56.00 2 3 2
## 7283 5 3 370 300.00 6 5 2
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## 7285 5 5 360 210.00 3 4 1
## 7286 5 6 920 300.00 4 4 1
## 7287 1 6 1150 500.00 6 5 1
## 7288 5 5 430 149.00 3 3 1
## 7289 5 4 285 94.00 2 2 2
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## 7291 5 6 1200 330.00 5 5 1
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## 7294 5 6 660 171.00 4 3 1
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## 7315 5 6 590 128.00 4 3 2
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## 7320 5 3 113 50.00 2 3 2
## 7321 1 6 1080 650.00 0 7 1
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## 7324 5 4 150 71.00 2 3 2
## 7325 4 6 530 114.00 3 2 2
## 7326 5 6 630 175.00 5 4 1
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## 7328 4 6 620 167.00 5 4 2
## 7329 5 4 152 85.00 3 4 2
## 7330 5 5 300 113.00 2 3 2
## 7331 5 3 150 80.00 2 3 2
## 7332 4 5 695 487.00 4 5 1
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## 7345 5 5 235 65.00 2 2 2
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## 7347 4 6 1300 218.00 4 3 2
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## 7350 4 6 720 238.00 4 3 2
## 7351 5 4 220 75.00 2 3 2
## 7352 5 4 150 49.00 2 2 2
## 7353 5 3 200 297.00 1 3 1
## 7354 5 5 420 177.00 4 3 2
## 7355 4 6 620 183.00 3 2 2
## 7356 4 5 697 467.00 4 5 1
## 7357 5 4 280 300.00 5 6 1
## 7358 5 6 1280 350.00 5 4 1
## 7359 5 5 215 64.00 2 2 2
## 7360 4 6 520 132.00 2 3 2
## 7361 5 5 400 260.00 5 6 1
## 7362 5 4 650 759.00 8 8 1
## 7363 5 6 1350 600.00 7 6 1
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## 7635 5 3 115 58.00 2 2 2
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## 7637 5 3 115 58.00 2 2 2
## 7638 5 3 125 60.00 2 3 2
## 7639 5 3 125 65.00 1 3 2
## 7640 4 6 700 153.00 5 3 2
## 7641 4 6 470 137.00 2 2 2
## 7642 5 3 300 118.00 3 5 1
## 7643 4 6 510 124.00 2 2 2
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## 7645 4 6 335 84.00 2 3 2
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## 7887 5 3 115 60.00 2 3 2
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## 7920 4 6 525 123.00 4 4 2
## 7921 5 5 195 77.00 3 4 2
## 7922 5 3 180 90.00 2 3 1
## 7923 5 4 185 75.00 2 3 2
## 7924 5 4 185 77.00 3 3 2
## 7925 5 4 235 73.00 2 2 2
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## 8206 4 5 1100 300.00 4 3 2
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## 8208 5 5 420 145.00 3 3 1
## 8209 5 5 275 114.00 3 3 1
## 8210 5 5 530 142.00 4 4 1
## 8211 4 3 137 56.00 2 2 2
## 8212 4 3 129 56.00 2 2 2
## 8213 4 3 128 60.00 2 3 2
## 8214 5 4 185 94.00 3 3 2
## 8215 5 4 185 94.00 3 4 2
## 8216 5 4 180 92.00 3 3 2
## 8217 5 4 150 70.00 2 3 2
## 8218 4 6 1200 238.00 4 4 2
## 8219 1 5 505 121.00 3 3 2
## 8220 4 6 900 200.00 4 3 2
## 8221 5 5 198 95.00 3 3 2
## 8222 5 3 359 270.00 6 7 1
## 8223 5 5 250 70.00 2 2 2
## 8224 5 5 550 380.00 2 5 1
## 8225 4 6 560 112.00 3 3 2
## 8226 4 6 1100 197.00 5 4 2
## 8227 5 5 310 120.00 3 3 1
## 8228 4 3 140 60.00 2 2 2
## 8229 5 3 125 58.00 1 3 2
## 8230 4 6 395 180.00 4 3 2
## 8231 5 5 200 84.00 3 3 2
## 8232 5 5 200 84.00 3 3 2
## 8233 5 5 365 115.00 4 4 2
## 8234 4 3 98 62.00 2 3 2
## 8235 5 4 240 74.00 2 3 2
## 8236 5 5 550 400.00 4 9 1
## 8237 4 5 780 169.00 4 3 2
## 8238 5 6 550 162.00 3 3 1
## 8239 4 6 800 172.00 6 5 2
## 8240 4 4 170 62.00 2 2 2
## 8241 5 5 230 80.00 3 2 2
## 8242 5 5 350 106.00 2 3 2
## 8243 4 5 240 110.00 3 3 1
## 8244 4 4 260 120.00 3 3 1
## 8245 5 5 580 495.00 3 4 1
## 8246 4 5 570 143.00 4 4 1
## 8247 4 4 125 53.00 1 2 2
## 8248 4 3 127 53.00 1 2 2
## 8249 5 3 285 500.00 0 0 1
## 8250 4 6 850 186.00 4 4 2
## 8251 5 3 87 47.00 1 3 2
## 8252 4 6 1150 258.00 4 3 2
## 8253 4 3 114 60.00 1 3 2
## 8254 4 3 111 60.00 2 3 2
## 8255 4 3 140 69.00 1 2 2
## 8256 4 4 188 69.00 2 2 2
## 8257 4 3 119 60.00 1 3 2
## 8258 4 3 98 62.00 2 3 2
## 8259 4 4 135 50.00 2 2 2
## 8260 5 5 450 280.00 3 4 1
## 8261 4 6 550 160.00 4 3 2
## 8262 4 4 135 64.00 2 3 2
## 8263 4 4 140 51.00 1 2 2
## 8264 5 5 200 76.00 3 2 2
## 8265 5 4 490 295.00 5 7 1
## 8266 4 3 135 60.00 2 3 2
## 8267 4 6 730 190.00 5 4 2
## 8268 4 6 1090 387.00 5 4 2
## 8269 4 4 130 50.95 1 2 2
## 8270 4 6 1400 283.00 5 3 2
## 8271 4 6 380 113.00 3 3 2
## 8272 4 6 1850 250.00 5 4 2
## 8273 4 6 950 300.00 4 4 2
## 8274 4 6 380 113.00 3 3 2
## 8275 4 6 950 300.00 7 5 1
## 8276 4 3 165 61.00 2 3 2
## 8277 4 3 155 61.00 2 2 2
## 8278 4 6 1130 237.00 4 3 2
## 8279 4 5 1126 229.00 4 3 2
## 8280 4 6 1106 211.00 4 3 2
## 8281 4 3 120 60.00 1 3 2
## 8282 4 6 890 220.00 4 4 2
## 8283 4 6 890 220.00 5 3 2
## 8284 4 6 420 106.00 2 3 2
## 8285 4 6 680 160.00 5 3 2
## 8286 5 5 420 280.00 4 5 1
## 8287 4 6 1000 250.00 5 4 1
## 8288 1 5 320 86.00 2 3 2
## 8289 3 3 160 80.00 3 6 1
## 8290 4 5 1500 400.00 3 3 2
## 8291 4 6 650 153.00 4 4 2
## 8292 1 4 390 240.00 3 4 2
## 8293 5 3 130 77.00 2 3 2
## 8294 4 5 291 68.00 2 3 2
## 8295 4 3 100 60.00 2 3 2
## 8296 4 5 1200 900.00 4 4 1
## 8297 1 5 170 62.00 2 2 2
## 8298 4 5 390 224.00 3 4 1
## 8299 5 6 530 170.00 4 5 1
## 8300 5 6 530 198.00 4 4 1
## 8301 5 5 185 78.00 2 3 2
## 8302 5 5 175 64.00 2 2 2
## 8303 4 5 275 114.68 3 3 2
## 8304 4 5 220 92.00 3 3 2
## 8305 5 3 112 62.00 1 3 2
## 8306 4 5 250 86.00 1 1 2
## 8307 5 5 510 152.00 2 3 1
## 8308 5 5 400 185.00 5 6 1
## 8309 4 6 1000 310.00 4 3 2
## 8310 4 6 900 196.00 3 3 2
## 8311 4 4 150 56.00 1 2 2
## 8312 4 6 1600 463.00 6 3 2
## 8313 4 6 525 137.00 3 3 2
## 8314 4 6 1400 210.00 4 3 2
## 8315 4 6 620 167.00 4 4 2
## 8316 1 5 400 220.00 4 4 2
## 8317 4 6 1100 290.00 4 3 2
## 8318 1 4 580 295.00 5 5 1
## 8319 1 5 1400 838.00 5 5 1
## 8320 NA NA NA NA NA NA NA
## 8321 NA NA NA NA NA NA NA
## 8322 NA NA 330 NA NA NA NA
## 8323 4 4 150 56.00 1 2 2
## 8324 4 6 1600 463.00 6 3 2
## 8325 4 6 525 137.00 3 3 2
## 8326 4 6 1400 210.00 4 3 2
## 8327 4 6 620 167.00 4 4 2
## 8328 1 5 400 220.00 4 4 2
## 8329 4 6 1100 290.00 4 3 2
## 8330 1 4 580 295.00 5 5 1df_analisis = na.omit(df_analisis)
summary(df_analisis)## zona estrato preciom areaconst
## Min. :1.00 Min. :3.00 Min. : 58.0 Min. : 30.0
## 1st Qu.:3.00 1st Qu.:4.00 1st Qu.: 220.0 1st Qu.: 80.0
## Median :5.00 Median :5.00 Median : 330.0 Median : 124.0
## Mean :3.81 Mean :4.64 Mean : 435.8 Mean : 175.5
## 3rd Qu.:5.00 3rd Qu.:5.00 3rd Qu.: 550.0 3rd Qu.: 230.0
## Max. :5.00 Max. :6.00 Max. :1999.0 Max. :1745.0
## banios habitac tipo
## Min. : 0.000 Min. : 0.000 Min. :1.000
## 1st Qu.: 2.000 1st Qu.: 3.000 1st Qu.:1.000
## Median : 3.000 Median : 3.000 Median :2.000
## Mean : 3.119 Mean : 3.608 Mean :1.612
## 3rd Qu.: 4.000 3rd Qu.: 4.000 3rd Qu.:2.000
## Max. :10.000 Max. :10.000 Max. :2.000Como podemos evidenciar se observan datos atipicos, por encima del tercer cuartil, por las varibales de precio, area, baños y habitaciones, por lo cual vamos a imputar las vaibales por la mediana.
# Imputacion de datos
columns <- c("zona", "estrato","preciom", "areaconst","banios", "habitac", "tipo")
df_imputacion <- mice(df_analisis[,names(df_analisis) %in% columns],m = 1, maxit = 1, method = "median",seed = 2018,print=F)
df_imputado <- mice::complete(df_imputacion)
sum(is.na(df_imputado))## [1] 0Estandaricacion
matrizcor <- cor(df_imputado)
corrplot (matrizcor, method = "number", number.cex = 0.5,
main="Matriz de correlacion")
Las correlaciones positivas mas altas son, el area construida con el
precion con 0.69 y baños con el precio con 0.67
Estandaricacion <- scale(df_imputado)
head (Estandaricacion, n = 5)## zona estrato preciom areaconst banios habitac
## [1,] 0.1157299 1.3229679 2.6242492 1.0005237 0.6169735 -1.1014403
## [2,] 0.1157299 1.3229679 0.1342939 0.8741651 0.6169735 0.2689263
## [3,] 0.1157299 0.3499608 2.3205961 4.3841273 2.7167424 0.9541096
## [4,] 0.7244959 -1.5960533 -0.6552042 -0.1788236 -0.7828724 0.2689263
## [5,] 0.1157299 0.3499608 -0.3211858 -0.4455807 0.6169735 -0.4162570
## tipo
## [1,] 0.7967805
## [2,] -1.2548982
## [3,] -1.2548982
## [4,] -1.2548982
## [5,] -1.2548982# Prube a de KMO (valores cercanos a 1)
KMO(df_imputado)## Kaiser-Meyer-Olkin factor adequacy
## Call: KMO(r = df_imputado)
## Overall MSA = 0.74
## MSA for each item =
## zona estrato preciom areaconst banios habitac tipo
## 0.70 0.63 0.72 0.78 0.78 0.71 0.79cortest(cor(df_imputado))## Warning in cortest(cor(df_imputado)): n not specified, 100 used## Tests of correlation matrices
## Call:cortest(R1 = cor(df_imputado))
## Chi Square value 461.1 with df = 21 with probability < 1.9e-84cortest.bartlett(cor(df_imputado),n=850)## $chisq
## [1] 2780.461
##
## $p.value
## [1] 0
##
## $df
## [1] 21df_acp <- (prcomp(Estandaricacion))
fviz_eig(df_acp, addlabels = TRUE, ylim = c(0, 80), main="% de varianza por dimension")
Como podemos evidencair el primer componente tiene la mayor variancia,
(65.2%), segido por (22.2%) y (13.1) respectivamente, estos tres
componontes concentran el 81.5% de la variabilidad de los datos
get_eigenvalue(df_acp)## eigenvalue variance.percent cumulative.variance.percent
## Dim.1 3.2371230 46.244614 46.24461
## Dim.2 1.5562935 22.232764 68.47738
## Dim.3 0.9155555 13.079365 81.55674
## Dim.4 0.5128145 7.325921 88.88266
## Dim.5 0.3496006 4.994295 93.87696
## Dim.6 0.2417303 3.453290 97.33025
## Dim.7 0.1868826 2.669751 100.00000get_pca_var(df_acp)$contrib[,1:7]## Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5 Dim.6
## zona 0.6581261 12.6444499 84.463175273 0.4959938 1.7236417 1.261783e-02
## estrato 6.3632606 39.3380591 3.237004301 0.5937824 25.8669465 2.317383e+01
## preciom 20.2875967 9.6557088 4.869146905 3.2986528 8.1043369 4.834993e+00
## areaconst 23.2648996 0.6365212 1.143425952 10.8101281 28.4510309 8.942953e+00
## banios 24.0652949 0.1519726 0.007108313 14.3511356 3.6408056 4.418772e+01
## habitac 13.6751987 17.2023345 2.974736692 39.2653625 0.2631975 1.884787e+01
## tipo 11.6856234 20.3709540 3.305402564 31.1849449 31.9500408 2.538065e-05
## Dim.7
## zona 0.001995398
## estrato 1.427122012
## preciom 48.949564968
## areaconst 26.751041492
## banios 13.595965145
## habitac 7.771302014
## tipo 1.503008972Como podemos evicenciar:
En el primer componente los baños (24.06), el area construida (23.26) y el precio (20.28), contiene la mayor variancia En el segundo componente el estrato (39.33), el tipo de vivienda (20.37) y las ahbitaciones (17.20), contiene la mayor variancia En el tercer componente la zona (84.46) contiene la mayor variancia En el cuarto componente las ahbitaciones (39.26), el tipo de vivienda (31.18) y los baños (14.35) contiene la mayor variancia En el quinto componente tipo de vivienda (31.95), el area construida (28.45) y el estrato (25.86) contiene la mayor variancia En el sexto componente tipo de vivienda (31.95), el area construida (28.45) y el estrato (25.86) contiene la mayor variancia
fviz_pca_var(df_acp, col.var = "contrib", repel = TRUE)
Conclusion
Como podemos analisar, los tipos de agrupamientos entre numero de habitaciones y numero de baños, con que cuenta las viviendas y su area de construccion, el componente pricipal explica el 46.2% de la variancia de la infromacion y el segundo componente explica el 22.2% de la variancia.
Análisis de Conglomerados:
df_cluster <- scale (df_analisis)
df_cluster = as.data.frame(df_cluster)
head (df_cluster, n=5)## zona estrato preciom areaconst banios habitac tipo
## 1 0.1157299 1.3229679 2.6242492 1.0005237 0.6169735 -1.1014403 0.7967805
## 2 0.1157299 1.3229679 0.1342939 0.8741651 0.6169735 0.2689263 -1.2548982
## 3 0.1157299 0.3499608 2.3205961 4.3841273 2.7167424 0.9541096 -1.2548982
## 4 0.7244959 -1.5960533 -0.6552042 -0.1788236 -0.7828724 0.2689263 -1.2548982
## 5 0.1157299 0.3499608 -0.3211858 -0.4455807 0.6169735 -0.4162570 -1.2548982# Medición de distancias Euclidianas
df_eucli<- dist(df_cluster, method="euclidean")
head(df_eucli,5)## [1] 3.507582 5.033033 5.392941 4.048754 7.313538c1 <-hclust(df_eucli)
c1##
## Call:
## hclust(d = df_eucli)
##
## Cluster method : complete
## Distance : euclidean
## Number of objects: 8227scv <- (nrow(df_cluster) - 1) * sum(apply(df_cluster, 2, var))
for (i in 2:7) scv[i] <- sum(kmeans(df_cluster, centers = i)$withinss)
plot(1:7, scv, type = "b")
Total de clústeres realizados con la base disponible
#Metodo silhouette
fviz_nbclust(df_cluster, kmeans, method = "silhouette")
df_dis_eucli<-dist(df_cluster, method = 'euclidean')
df_dis_eucli## 1 2 3 4 5
## 2 3.507582e+00
## 3 5.033033e+00 4.788006e+00
## 4 5.392941e+00 3.547244e+00 6.822775e+00
## 5 4.048754e+00 1.834505e+00 6.049134e+00 2.601795e+00
## 6 7.313538e+00 6.575163e+00 5.000785e+00 8.164152e+00 7.376488e+00
## 7 3.506297e+00 2.707565e+00 6.714288e+00 3.713066e+00 2.455750e+00
## 8 3.015905e+00 2.275047e+00 5.214685e+00 3.432586e+00 2.505431e+00
## 9 4.045687e+00 3.295490e+00 7.250411e+00 2.962830e+00 2.576548e+00
## 10 3.635653e+00 2.818415e+00 6.432210e+00 3.241714e+00 2.145182e+00
## 11 3.458670e+00 2.673487e+00 6.162679e+00 3.242330e+00 2.174251e+00
## 12 5.763741e+00 3.506056e+00 6.233316e+00 2.056204e+00 2.885290e+00
## 13 2.500639e+00 2.532294e+00 6.175626e+00 3.960928e+00 2.575248e+00
## 6 7 8 9 10
## 2
## 3
## 4
## 5
## 6
## 7 8.105236e+00
## 8 6.833194e+00 1.934689e+00
## 9 8.610640e+00 1.254236e+00 2.297466e+00
## 10 7.674662e+00 1.200648e+00 1.565961e+00 1.436929e+00
## 11 7.569372e+00 1.232763e+00 1.321734e+00 1.545304e+00 3.317196e-01
## 12 6.690055e+00 4.244529e+00 3.391458e+00 3.868764e+00 3.572698e+00
## 13 7.736870e+00 1.206578e+00 1.699324e+00 1.837150e+00 1.742616e+00
## 11 12 13 14 15
## 2
## 3
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## 11
## 12
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## 2
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## 11
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## 8181 8182 8183 8184 8185
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## 8316 8317 8318 8319 8323
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## 8329
## 2
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## 4
## 5
## 6
## 7
## 8
## 9
## 10
## 11
## 12
## 13
## [ reached getOption("max.print") -- omitted 8214 rows ]df_completo<-hclust(df_dis_eucli, method = 'complete')
df_completo##
## Call:
## hclust(d = df_dis_eucli, method = "complete")
##
## Cluster method : complete
## Distance : euclidean
## Number of objects: 8227df_clus_asig<-cutree(df_completo, k = 2)
df_clus_asig## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
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## 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48
## 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64
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## 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80
## 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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## 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128
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## 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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## 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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## 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384
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## 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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## 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464
## 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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## 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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## 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608
## 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624
## 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640
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## attr(,"Ordered")
## [1] FALSE
## attr(,"call")
## silhouette.default(x = df_clus_asig, dist = dist(df_cluster))
## attr(,"class")
## [1] "silhouette"df_sil2 <- mean(df_sil[,3])
df_sil2## [1] 0.6555827cat("Coeficiente de Silhouette promedio k=2 : ", df_sil2)## Coeficiente de Silhouette promedio k=2 : 0.6555827Se identifica un mejor agrupamiento
cluster_assigments <- cutree(c1, k = 2)
cluster_assigments_k3 <- cutree(c1, k = 3)
cluster_assigments_k4 <- cutree(c1, k = 4)
cluster_assigments_k5 <- cutree(c1, k = 5)
df_asignado<-df_cluster %>% mutate(cluster = as.factor(df_clus_asig))
head(df_asignado,10)## zona estrato preciom areaconst banios habitac tipo
## 1 0.1157299 1.3229679 2.6242492 1.0005237 0.61697355 -1.1014403 0.7967805
## 2 0.1157299 1.3229679 0.1342939 0.8741651 0.61697355 0.2689263 -1.2548982
## 3 0.1157299 0.3499608 2.3205961 4.3841273 2.71674245 0.9541096 -1.2548982
## 4 0.7244959 -1.5960533 -0.6552042 -0.1788236 -0.78287239 0.2689263 -1.2548982
## 5 0.1157299 0.3499608 -0.3211858 -0.4455807 0.61697355 -0.4162570 -1.2548982
## 6 0.7244959 0.3499608 2.7760758 1.5059583 4.81651135 4.3800262 -1.2548982
## 7 0.7244959 1.3229679 -0.3970990 -0.3543217 -0.08294942 -0.4162570 0.7967805
## 8 0.1157299 0.3499608 0.1342939 0.7337666 0.61697355 0.2689263 0.7967805
## 9 0.7244959 0.3499608 -0.4881950 -0.7123378 -0.78287239 -0.4162570 0.7967805
## 10 0.7244959 0.3499608 -0.4578297 -0.3894213 0.61697355 -0.4162570 0.7967805
## cluster
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## 8 1
## 9 1
## 10 1ggplot(df_asignado, aes(x = zona, y = estrato)) + geom_point(size = 4) + geom_text(aes(label = cluster), vjust = -.8) 