RMD_G1
Estudio de Análisis Multivariado con base en un conjunto de datos sobre registros clínicos de hipertensión arterial
laura.jimena.lenis::isabella.anchico::laura.ibarguen::(correounivalle.edu.co?)
Estudio hecho durante el periodo Académico Agosto-Diciembre de 2024
Fase 1 [Descripciones Multivariantes]
1.1. Objetivos
• Vereficar que el conjunto de datos provenga de una fuente confiable, permitiendo su uso en análisis difíciles y justificados.
• Comprender el contexto en el que se recopilaron los datos para así interpretar correctamente las variables.
• Caracterizar y clasificar el conjunto de datos en variables de acuerdo con su tipo y escala de medición, para aplicar los análisis estadísticos correspondientes.
1.2. Descripción de los datos
[parrafo introductorio: Fuente del Conjunto de Datos]
El conjunto de datos de trabajo se obtuvo casi totalmente de Kaggle: https://www.kaggle.com/akshaydattatraykhare. Es conveniente anotar que Kaggle es una compañía subsidiaria de Google LLC que mantiene una comunidad online de científicos de datos y profesionales del aprendizaje automático. Esta empresa permite a sus usuarios encontrar y publicar conjuntos de datos, explorar y crear modelos en un entorno de ciencia de datos basado en la web, trabajar con otros científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático y participar en concursos para resolver desafíos de ciencia de datos.
[parrafo descriptivo: Contexto del Conjunto de Datos]
El conjunto de datos contiene 8 campos y aproximadamente 4000 registros. Uno de los campos es simplemente un identificador numérico secuencial de los registros; otros tres son de naturaleza politómica; y el resto son numéricos estrictamente positivos. La lista siguiente los describe en el mismo orden, de izquierdda a derecha, como aparecen en el rango de datos que los contiene y se establece para cada campo, excepto el campo Serial, el tipo de variable y su escala de medición con base en la nomenclatura (tipo_de_variable::escala_de_medición[ordenamiento]):
• sexo (cualitativa::nominal): registra el sexo del paciente, de lo cual se registraron los siguientes datos: 0 corresponde a un paciente de sexo masculino, 1 un paciente de sexo femenino. Sin embargo, en el documento de Excel Depurado, M corresponde a un paciente de sexo masculino, F un paciente de sexo femenino.
• edad (cuantitativa::razón): registra la edad del paciente,la cual está en un rango de 0 a 100 años.
• temperatura_ambiente (cuantitativa::razón): registra una escala de 1 a 35 del grado de la temperatura en la cual los pacientes se encuentran inmersos, de lo cual se registraron los siguientes datos: inferior a los 17 (hipotermia muy profunda), entre 17 a 28 (hipotermia profunda) y entre 28 a 35 (hipotermia ligera).
• valor_colesterol_ldl (cuantitativa::razón): registra una escala de 1 a 303 de los valores del coresterol, de lo cual se registraron los siguientes datos: en un rango menor de 100 (muy saludable), en un rango de 100 a 130 (saludable), en un rango de 130 a 160 poco saludable, en un rango de 160 a 190 (no saludable) y en rango mayor de 190 (riesgo elevado)
• valor_trigliceridos (cuantitativa::razón): registra una escala de 1 a 500 de los valores del trigliceridos, de lo cual se registraron los siguientes datos: En una escala de menos e igual de 150 (normal), en una escala de 150 y 199 (límite alto), en una escala de 200 a 499 (alto) y en una escala de 500 y más de 500 (muy alto)
• valor_ferritina (cualitativa::ordinal): registra el valor de ferritina del paciente, de lo cual se registraron los siguientes datos: mayor de 27 (3=superior), igual a 27 (2=normal) y menor de 27 (1=inferior)
• valor_transferrina (cualitativa::ordinal): registra el valor de transferrina del paciente, de lo cual se registraron los siguientes datos: mayor 11 (3=superior), igual a 11 (2=normal) y menor a 11 (1=inferior)
• riesgo_hipertension (cualitativa:nominal): registra el riesgo de hipertensión del paciente, de lo cual se registraron los siguientes datos: 1 corresponde si el paciente padece de cierto riego, 0 corresponde si el paciente NO padece de cierto riesgo. Sin embargo, en el documento de Excel Depurado, SÍ corresponde si el paciente padece de cierto riego, NO corresponde si el paciente NO padece de cierto riesgo.
[parrafo conclusivo: descenlace]
Por último, es necesario aclarar que en el conjunto de datos los registros de las variables cualitativas y cuantitativas fueron reescritos, de la siguiente forma: sexo y riesgo de hipertensión (variables cualitativas nominal), valor de ferritina y valor de transferrina (variables cualitativas ordinal), edad, temperatura ambiente, valor del colesterol y valor de triglicéridos (variables cuantitativas de razón)
Estructura del conjunto de datos original
str(cdd_hipertension_G1_Original)## tibble [4,363 × 36] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ FOLIO_I : chr [1:4363] "2022_01001004" "2022_01001009" "2022_01001012" "2022_01001013" ...
## $ sexo : num [1:4363] 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 ...
## $ edad : num [1:4363] 41 65 68 35 65 70 30 29 58 62 ...
## $ concentracion_hemoglobina : num [1:4363] 142 141 142 157 127 142 138 142 142 145 ...
## $ temperatura_ambiente : num [1:4363] 22 9 22 11 7 22 15 22 22 9 ...
## $ valor_acido_urico : num [1:4363] 48 44 48 65 42 48 46 48 48 44 ...
## $ valor_albumina : num [1:4363] 4 38 4 41 42 4 38 4 4 38 ...
## $ valor_colesterol_hdl : num [1:4363] 34 73 34 49 41 34 42 34 34 44 ...
## $ valor_colesterol_ldl : num [1:4363] 86 130 86 107 76 86 84 86 86 133 ...
## $ valor_colesterol_total : num [1:4363] 139 252 139 203 145 139 139 139 139 236 ...
## $ valor_creatina : num [1:4363] 58 62 58 91 71 58 65 58 58 66 ...
## $ resultado_glucosa : num [1:4363] 92 111 92 106 109 92 98 92 92 204 ...
## $ valor_insulina : num [1:4363] 4 94 4 74 169 4 181 4 4 10 ...
## $ valor_trigliceridos : num [1:4363] 123 131 123 297 136 123 121 123 123 275 ...
## $ resultado_glucosa_promedio : num [1:4363] 103 131 103 105 154 103 123 103 103 166 ...
## $ valor_hemoglobina_glucosilada : num [1:4363] 52 62 52 53 7 52 59 52 52 74 ...
## $ valor_ferritina : num [1:4363] 27 27 27 27 27 27 44 27 27 27 ...
## $ valor_folato : num [1:4363] 234 234 234 234 234 234 106 234 234 234 ...
## $ valor_homocisteina : num [1:4363] 49 49 49 49 49 49 694 49 49 49 ...
## $ valor_proteinac_reactiva : num [1:4363] 2 2 2 2 2 2 238 2 2 2 ...
## $ valor_transferrina : num [1:4363] 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 ...
## $ valor_vitamina_bdoce : num [1:4363] 167 167 167 167 167 167 370 167 167 167 ...
## $ valor_vitamina_d : num [1:4363] 208 208 208 208 208 208 165 208 208 208 ...
## $ peso : num [1:4363] 7455 2 2 815 2 ...
## $ estatura : num [1:4363] 1473 151 151 1734 151 ...
## $ medida_cintura : num [1:4363] 0 0 0 985 0 ...
## $ segundamedicion_peso : num [1:4363] 647 9675 687 647 9715 ...
## $ segundamedicion_estatura : num [1:4363] 154 1522 1448 154 1613 ...
## $ distancia_rodilla_talon : num [1:4363] 485 445 423 485 496 475 485 485 485 482 ...
## $ circunferencia_de_la_pantorrilla: num [1:4363] 335 411 378 335 42 41 335 335 335 396 ...
## $ segundamedicion_cintura : num [1:4363] 0 1137 1037 0 1189 ...
## $ tension_arterial : num [1:4363] 107 104 105 117 123 149 119 113 102 111 ...
## $ sueno_horas : num [1:4363] 4 2 1 5 2 3 2 3 4 2 ...
## $ masa_corporal : num [1:4363] 3.29e+07 1.00 1.00 2.63e+09 1.00 ...
## $ actividad_total : num [1:4363] 120 240 480 275 255 775 300 600 740 150 ...
## $ riesgo_hipertension : num [1:4363] 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 ...Conjunto de Datos Original
cdd_hipertension_G1_Original## # A tibble: 4,363 × 36
## FOLIO_I sexo edad concentracion_hemoglobina temperatura_ambiente
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 2022_01001004 2 41 142 22
## 2 2022_01001009 2 65 141 9
## 3 2022_01001012 2 68 142 22
## 4 2022_01001013 1 35 157 11
## 5 2022_01001015 2 65 127 7
## 6 2022_01001017 2 70 142 22
## 7 2022_01001024 2 30 138 15
## 8 2022_01001034 2 29 142 22
## 9 2022_01001036 1 58 142 22
## 10 2022_01001041 2 62 145 9
## # ℹ 4,353 more rows
## # ℹ 31 more variables: valor_acido_urico <dbl>, valor_albumina <dbl>,
## # valor_colesterol_hdl <dbl>, valor_colesterol_ldl <dbl>,
## # valor_colesterol_total <dbl>, valor_creatina <dbl>,
## # resultado_glucosa <dbl>, valor_insulina <dbl>, valor_trigliceridos <dbl>,
## # resultado_glucosa_promedio <dbl>, valor_hemoglobina_glucosilada <dbl>,
## # valor_ferritina <dbl>, valor_folato <dbl>, valor_homocisteina <dbl>, …Estructura del conjunto de datos depurados
str(cdd_hipertension_G1_Depurado)## tibble [4,363 × 9] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ FOLIO_I : chr [1:4363] "2022_01001004" "2022_01001009" "2022_01001012" "2022_01001013" ...
## $ sexo : chr [1:4363] "M" "M" "M" "F" ...
## $ edad : num [1:4363] 41 65 68 35 65 70 30 29 58 62 ...
## $ temperatura_ambiente: num [1:4363] 22 9 22 11 7 22 15 22 22 9 ...
## $ valor_colesterol_ldl: num [1:4363] 86 130 86 107 76 86 84 86 86 133 ...
## $ valor_trigliceridos : num [1:4363] 123 131 123 297 136 123 121 123 123 275 ...
## $ valor_ferritina : num [1:4363] 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 ...
## $ valor_transferrina : num [1:4363] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ riesgo_hipertension : chr [1:4363] "SÍ" "NO" "NO" "SÍ" ...Conjunto de Datos depurados
cdd_hipertension_G1_Depurado## # A tibble: 4,363 × 9
## FOLIO_I sexo edad temperatura_ambiente valor_colesterol_ldl
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 2022_01001004 M 41 22 86
## 2 2022_01001009 M 65 9 130
## 3 2022_01001012 M 68 22 86
## 4 2022_01001013 F 35 11 107
## 5 2022_01001015 M 65 7 76
## 6 2022_01001017 M 70 22 86
## 7 2022_01001024 M 30 15 84
## 8 2022_01001034 M 29 22 86
## 9 2022_01001036 F 58 22 86
## 10 2022_01001041 M 62 9 133
## # ℹ 4,353 more rows
## # ℹ 4 more variables: valor_trigliceridos <dbl>, valor_ferritina <dbl>,
## # valor_transferrina <dbl>, riesgo_hipertension <chr>1.3. Estimaciones multivariadas
[Párrafo introductorio: inicio]
Estamos analizando un conjunto de datos relacionados con hipertensión. Para entender mejor cómo se distribuyen las variables y su relación entre ellas, se utilizan técnicas de estadística descriptiva y gráficas, como diagramas de caja (boxplots) y cálculos de medias. El objetivo es identificar patrones, posibles relaciones entre variables y detectar valores atípicos, también llamados outliers, que podrían estar afectando el análisis general.
[Párrafo descriptivo: nudo]
En la visualización, utilizamos boxplots para representar la distribución de varias variables, como edad, temperatura ambiente, colesterol LDL, y triglicéridos. El boxplot me permite ver la mediana (la línea negra dentro de la caja) y los cuartiles (los bordes de la caja), así como los puntos que se consideran outliers (representados por puntos fuera de las “barras” del diagrama). Estos valores extremos son importantes porque pueden influir de manera significativa en el resultado de los análisis, como en el cálculo de medias y varianzas. También he utilizado la matriz de covarianzas y la matriz de correlaciones para observar cómo las variables están relacionadas entre sí.
[párrafo conclusivo: desenlace]
Al finalizar este análisis preliminar, hemos podido identificar ciertos outliers en los datos, lo que me indica que algunos valores extremos pueden estar afectando las variables, como el colesterol LDL o los triglicéridos. La correlación entre algunas variables es baja, lo que sugiere que no están tan relacionadas entre sí. A partir de aquí, puedo decidir si es necesario realizar un tratamiento adicional de los datos, como eliminar o ajustar estos outliers, para mejorar la calidad del análisis y asegurar que las conclusiones sean más precisas y confiables.
Este enfoque nos permite analizar de manera sistemática y profunda el comportamiento de las variables y su influencia en el análisis general.
Vector de Medias y Bloxplot
apply(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], 2, mean)## edad temperatura_ambiente valor_colesterol_ldl
## 47.31561 21.38597 88.71465
## valor_trigliceridos
## 137.26977cdd_hipertension_G1_Depurado_Reducido = cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)]
par(mfrow = c(1, ncol(cdd_hipertension_G1_Depurado_Reducido)))
invisible(lapply(1:ncol(cdd_hipertension_G1_Depurado_Reducido), function(i) boxplot(cdd_hipertension_G1_Depurado_Reducido[, i])))
Matriz de Varianzas-Covarianzas
round(cov(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)]),2)## edad temperatura_ambiente valor_colesterol_ldl
## edad 208.67 -1.64 17.10
## temperatura_ambiente -1.64 10.02 -7.04
## valor_colesterol_ldl 17.10 -7.04 1670.92
## valor_trigliceridos 30.35 -19.49 425.35
## valor_trigliceridos
## edad 30.35
## temperatura_ambiente -19.49
## valor_colesterol_ldl 425.35
## valor_trigliceridos 6044.40Matriz de Correlacioness
round(cor(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)]),3)## edad temperatura_ambiente valor_colesterol_ldl
## edad 1.000 -0.036 0.029
## temperatura_ambiente -0.036 1.000 -0.054
## valor_colesterol_ldl 0.029 -0.054 1.000
## valor_trigliceridos 0.027 -0.079 0.134
## valor_trigliceridos
## edad 0.027
## temperatura_ambiente -0.079
## valor_colesterol_ldl 0.134
## valor_trigliceridos 1.0001.4. Gráficas multivariadas
[Párrafo introductorio: inicio]
En este análisis, se presentan tres tipos de diagramas generados con el objetivo de visualizar y explorar datos cuantitativos relacionados con un conjunto depurado de pacientes con hipertensión. Los gráficos utilizados son el diagrama de dispersión y correlaciones, el diagrama de estrellas y las caras de Chernoff. Cada uno de estos gráficos ofrece una perspectiva única para interpretar las relaciones entre las variables seleccionadas y facilita la comprensión de la distribución de los datos.
[Párrafo descriptivo: nudo]
El primer gráfico muestra un conjunto de dispersión que representa las relaciones entre cuatro variables: edad, temperatura ambiente, colesterol LDL y triglicéridos. Los diagramas de dispersión están acompañados de sus respectivas distribuciones univariantes y las correlaciones entre las variables, que en algunos casos son bajas, como en la correlación entre “edad” y “valor colesterol LDL” (-0.060) y algo más altas en otras, como la correlación entre “temperatura ambiente” y “valor triglicéridos” (0.171).
El segundo gráfico es un diagrama de estrellas, donde cada estrella representa un subconjunto de datos. Cada rama de la estrella corresponde a una variable, y el tamaño de las ramas indica el valor relativo de la variable. En este gráfico se pueden observar patrones visuales que destacan las diferencias en el comportamiento de las variables entre los diferentes pacientes muestreados.
Finalmente, el tercer gráfico utiliza las caras de Chernoff, donde cada cara representa un conjunto de variables. Cada rasgo facial (ojos, boca, etc.) está asociado con una variable específica, lo que permite una interpretación intuitiva de los datos. Las diferencias en la expresión facial pueden reflejar variaciones en los valores de las variables, ofreciendo una manera rápida de detectar anomalías o tendencias.
[párrafo conclusivo: desenlace]
En conjunto, estos gráficos permiten visualizar los datos desde diferentes ángulos, lo que facilita la identificación de correlaciones, patrones y anomalías en el conjunto de datos. Mientras que el gráfico de dispersión y correlaciones proporciona una vista detallada de las relaciones entre las variables, el diagrama de estrellas y las caras de Chernoff ofrecen formas más abstractas pero efectivas de representar los mismos datos, lo que contribuye a un análisis más completo y accesible. Estos métodos gráficos son esenciales para la interpretación visual en el análisis de datos, especialmente cuando se busca un enfoque descriptivo y comparativo.
Diagrama Conjuto de Dispersión, Distribución y Correlaciones
set.seed(780728)
cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado = cdd_hipertension_G1_Depurado[sample(1:nrow(cdd_hipertension_G1_Depurado),400),-c(1,2,7,8,9)]
ggpairs(cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado)
Diagrama de estrellas
set.seed(780720)
cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado = cdd_hipertension_G1_Depurado[sample(1:nrow(cdd_hipertension_G1_Depurado),20),-c(1,2,7,8,9)]
stars(cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado, len = 0.5, cex = 0.5, key.loc = c(3,4,5,6), draw.segments = TRUE)
Caras de Chernoff
set.seed(780728)
cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado = cdd_hipertension_G1_Depurado[sample(1:nrow(cdd_hipertension_G1_Depurado),23),-c(1,2,7,8,9)]
faces(cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado)
## effect of variables:
## modified item Var
## "height of face " "edad"
## "width of face " "temperatura_ambiente"
## "structure of face" "valor_colesterol_ldl"
## "height of mouth " "valor_trigliceridos"
## "width of mouth " "edad"
## "smiling " "temperatura_ambiente"
## "height of eyes " "valor_colesterol_ldl"
## "width of eyes " "valor_trigliceridos"
## "height of hair " "edad"
## "width of hair " "temperatura_ambiente"
## "style of hair " "valor_colesterol_ldl"
## "height of nose " "valor_trigliceridos"
## "width of nose " "edad"
## "width of ear " "temperatura_ambiente"
## "height of ear " "valor_colesterol_ldl"1.5. Normalidad multivariada
[Párrafo introductorio: inicio]
En el análisis de datos multivariados relacionados con la hipertensión, es fundamental evaluar la normalidad de las variables para garantizar la validez de los modelos estadísticos que se aplicarán. En este estudio, se dispone de un conjunto de datos con aproximadamente 4,000 registros, incluyendo variables tanto cualitativas como cuantitativas. Se llevarán a cabo diferentes pruebas de normalidad multivariada, tales como las pruebas de Mardia, Henze-Zirkler, Doornik-Hansen y Royston, con el fin de determinar si las variables cuantitativas siguen una distribución normal multivariada, lo cual es crucial para la aplicación de técnicas estadísticas avanzadas.
[Párrafo descriptivo: nudo]
En el desarrollo de las pruebas de normalidad multivariada, se han considerado cuatro variables cuantitativas: edad, temperatura ambiente, colesterol LDL y triglicéridos. Las pruebas se realizaron tanto en el conjunto completo de datos como en un subconjunto de 400 observaciones para evaluar posibles diferencias en la distribución. Las pruebas aplicadas, como Mardia, Henze-Zirkler, Doornik-Hansen y Royston, han permitido examinar distintos aspectos de la normalidad, incluyendo la asimetría y la curtosis de las distribuciones. Los resultados muestran parámetros descriptivos como la media, desviación estándar, mediana, y asimetría de cada variable, ofreciendo una visión detallada sobre el comportamiento de los datos y su adherencia a los supuestos de normalidad.
[párrafo conclusivo: desenlace]
Los análisis realizados revelan que, aunque algunas de las variables presentan desviaciones respecto a la normalidad ideal, las pruebas sugieren comportamientos distintos dependiendo de la muestra analizada. La falta de normalidad en algunos casos sugiere la necesidad de aplicar transformaciones a los datos o considerar métodos estadísticos robustos que no asuman normalidad multivariada. Estos hallazgos son esenciales para guiar el análisis posterior, como la aplicación de técnicas multivariadas, asegurando que los supuestos estadísticos sean adecuados para obtener conclusiones válidas y confiables en el contexto del estudio de la hipertensión.
PNM Mardia
mvn(cdd_hipertension_G1_Depurado [,-c(1,2,7,8,9)], mvnTest="mardia")## $multivariateNormality
## Test Statistic p value Result
## 1 Mardia Skewness 849336.623562215 0 NO
## 2 Mardia Kurtosis 7272.11094667767 0 NO
## 3 MVN <NA> <NA> NO
##
## $univariateNormality
## Test Variable Statistic p value Normality
## 1 Anderson-Darling edad 18.3987 <0.001 NO
## 2 Anderson-Darling temperatura_ambiente 918.1854 <0.001 NO
## 3 Anderson-Darling valor_colesterol_ldl 935.7360 <0.001 NO
## 4 Anderson-Darling valor_trigliceridos 901.2202 <0.001 NO
##
## $Descriptives
## n Mean Std.Dev Median Min Max 25th 75th
## edad 4363 47.31561 14.445572 48 4 93 36 58
## temperatura_ambiente 4363 21.38597 3.165974 22 2 35 22 22
## valor_colesterol_ldl 4363 88.71465 40.876946 86 20 2059 86 86
## valor_trigliceridos 4363 137.26977 77.745749 123 23 1320 123 123
## Skew Kurtosis
## edad -0.1301767 -0.6236931
## temperatura_ambiente -1.9563787 7.6843459
## valor_colesterol_ldl 32.9539280 1413.0932481
## valor_trigliceridos 6.7530239 64.1721428PNM Henze-Zirkler
mvn(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], mvnTest="hz")## $multivariateNormality
## Test HZ p value MVN
## 1 Henze-Zirkler 533.2829 0 NO
##
## $univariateNormality
## Test Variable Statistic p value Normality
## 1 Anderson-Darling edad 18.3987 <0.001 NO
## 2 Anderson-Darling temperatura_ambiente 918.1854 <0.001 NO
## 3 Anderson-Darling valor_colesterol_ldl 935.7360 <0.001 NO
## 4 Anderson-Darling valor_trigliceridos 901.2202 <0.001 NO
##
## $Descriptives
## n Mean Std.Dev Median Min Max 25th 75th
## edad 4363 47.31561 14.445572 48 4 93 36 58
## temperatura_ambiente 4363 21.38597 3.165974 22 2 35 22 22
## valor_colesterol_ldl 4363 88.71465 40.876946 86 20 2059 86 86
## valor_trigliceridos 4363 137.26977 77.745749 123 23 1320 123 123
## Skew Kurtosis
## edad -0.1301767 -0.6236931
## temperatura_ambiente -1.9563787 7.6843459
## valor_colesterol_ldl 32.9539280 1413.0932481
## valor_trigliceridos 6.7530239 64.1721428PNM Doornik-Hansen
mvn(cdd_hipertension_G1_Depurado [,-c(1,2,7,8,9)], mvnTest="dh")## $multivariateNormality
## Test E df p value MVN
## 1 Doornik-Hansen 49247.25 8 0 NO
##
## $univariateNormality
## Test Variable Statistic p value Normality
## 1 Anderson-Darling edad 18.3987 <0.001 NO
## 2 Anderson-Darling temperatura_ambiente 918.1854 <0.001 NO
## 3 Anderson-Darling valor_colesterol_ldl 935.7360 <0.001 NO
## 4 Anderson-Darling valor_trigliceridos 901.2202 <0.001 NO
##
## $Descriptives
## n Mean Std.Dev Median Min Max 25th 75th
## edad 4363 47.31561 14.445572 48 4 93 36 58
## temperatura_ambiente 4363 21.38597 3.165974 22 2 35 22 22
## valor_colesterol_ldl 4363 88.71465 40.876946 86 20 2059 86 86
## valor_trigliceridos 4363 137.26977 77.745749 123 23 1320 123 123
## Skew Kurtosis
## edad -0.1301767 -0.6236931
## temperatura_ambiente -1.9563787 7.6843459
## valor_colesterol_ldl 32.9539280 1413.0932481
## valor_trigliceridos 6.7530239 64.1721428PNM Royston
subset_data <- cdd_hipertension_G1_Depurado[sample(nrow(cdd_hipertension_G1_Depurado), 400), -c(1,2,7,8,9)]
mvn(subset_data, mvnTest="royston")## $multivariateNormality
## Test H p value MVN
## 1 Royston 401.4738 1.33706e-85 NO
##
## $univariateNormality
## Test Variable Statistic p value Normality
## 1 Anderson-Darling edad 1.7874 1e-04 NO
## 2 Anderson-Darling temperatura_ambiente 76.1104 <0.001 NO
## 3 Anderson-Darling valor_colesterol_ldl 55.7728 <0.001 NO
## 4 Anderson-Darling valor_trigliceridos 91.3971 <0.001 NO
##
## $Descriptives
## n Mean Std.Dev Median Min Max 25th 75th
## edad 400 46.7000 15.170212 48 15 88 34 58
## temperatura_ambiente 400 21.2025 3.222959 22 8 33 22 22
## valor_colesterol_ldl 400 87.2550 15.622424 86 20 156 86 86
## valor_trigliceridos 400 140.1325 102.643725 123 23 1245 123 123
## Skew Kurtosis
## edad 0.02589252 -0.5831747
## temperatura_ambiente -1.43048849 4.1474254
## valor_colesterol_ldl 0.67831041 5.1201060
## valor_trigliceridos 7.16823318 63.0335552Fase 2 [Componentes Principales]
2.1. Objetivos
• Reducir la dimensionalidad de los datos, identificando las variables más importantes que explican la varianza en el conjunto de datos y representando la información en un espacio de menor dimensión, Por medio de selecciones de componentes principales, los cuales se ven reflejados a través de gráficos.
• Simplicar la interpretación de los datos de hipertensión aplicando el ACP la cual busca transformar un conjunto de variables las cuales son definidas como variables originales, las cuales se pasan a unas nuevas variables denominadas donde contiene los componentes principales.
2.2. Selección de Componentes
[Párrafo introductorio: inicio]
Se analiza datos sobre la hipertensión utilizando una técnica llamada Análisis de Componentes Principales (ACP). Esta técnica nos ayuda a simplificar la información al reducir el número de variables que estamos estudiando. En lugar de mirar muchas variables al mismo tiempo, el ACP nos permite concentrarnos en las más importantes que explican mejor la variación en los datos. Así, podemos entender mejor cómo se relacionan factores como la edad, la temperatura y los niveles de colesterol con la hipertensión.
[Párrafo descriptivo: nudo]
El código que estamos analizando utiliza el ACP para estudiar los datos. Primero, calcula cómo se relacionan entre sí las diferentes variables. Luego, extrae información sobre cuáles son las variables más importantes que influyen en los resultados. Se crean gráficos que nos ayudan a decidir cuántas de estas nuevas variables debemos conservar para hacer un análisis más claro. También se analiza qué tan bien estas nuevas variables representan los datos originales, asegurando que no perdamos información importante al simplificar.
[párrafo conclusivo: desenlace]
El uso del Análisis de Componentes Principales en nuestro estudio sobre la hipertensión nos ha permitido identificar cuáles son las relaciones más relevantes entre las variables. Gracias a los gráficos que hemos creado, podemos ver cuántas de estas nuevas variables son necesarias para entender los datos sin complicarnos demasiado. En resumen, hemos logrado simplificar la información y enfocarnos en lo que realmente importa al estudiar la hipertensión.
Matriz ACP
get_eigenvalue(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], ncp = 6, scale.unit = TRUE, graph = F))## eigenvalue variance.percent cumulative.variance.percent
## Dim.1 1.1964790 29.91197 29.91197
## Dim.2 0.9908608 24.77152 54.68349
## Dim.3 0.9496612 23.74153 78.42502
## Dim.4 0.8629991 21.57498 100.00000Matriz de Correlaciones
round(cor(cdd_hipertension_G1_Depurado [,-c(1,2,7,8,9)]),2)## edad temperatura_ambiente valor_colesterol_ldl
## edad 1.00 -0.04 0.03
## temperatura_ambiente -0.04 1.00 -0.05
## valor_colesterol_ldl 0.03 -0.05 1.00
## valor_trigliceridos 0.03 -0.08 0.13
## valor_trigliceridos
## edad 0.03
## temperatura_ambiente -0.08
## valor_colesterol_ldl 0.13
## valor_trigliceridos 1.00Valores y Vectores Propios
princomp(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], cor = TRUE)$sdev^2## Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4
## 1.1964790 0.9908608 0.9496612 0.8629991princomp(cdd_hipertension_G1_Depurado [,-c(1,2,7,8,9)], cor = TRUE)$loadings[ ,1:4]## Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4
## edad 0.2550612 0.9139943 0.3130353 0.03958608
## temperatura_ambiente -0.4578296 -0.1724738 0.8546301 0.17393135
## valor_colesterol_ldl 0.5855577 -0.2695230 0.3927797 -0.65589910
## valor_trigliceridos 0.6184319 -0.2494484 0.1316825 0.73346928Correlaciones Comparadas
par(mfrow=c(1,2))
corrplot::corrplot(cor(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)]), method = "color", type = "upper", number.cex = 0.4)
corrplot::corrplot(cor(princomp(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], cor = TRUE)$scores), method = "color", type = "upper", number.cex = 0.4)
Gráfico de Catell
fviz_eig(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,8,9)], scale.unit = T, graph = F), addlabels = T, ylim=c(0,90), main = "")
Gráfico de Catell-Kaiser
scree(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)],factors = FALSE, pc = TRUE, main ="")
2.3. Calidad de Representación
[Párrafo introductorio: inicio]
Se explora las relaciones entre diferentes variables relacionadas con la hipertensión, como la edad, la temperatura ambiente, los niveles de colesterol LDL y los triglicéridos. Los códigos implementados utilizan la librería factoMiner para realizar el PCA y visualizar los resultados mediante gráficos de círculo de correlaciones y matrices de representación. Este análisis permitirá identificar las variables que contribuyen más a la variabilidad de los datos y descubrir potenciales patrones o asociaciones entre ellas. Se espera que este análisis proporcione información relevante para una mejor comprensión de los factores relacionados con la hipertensión.
[Párrafo descriptivo: nudo]
Primero, se genera un círculo de correlaciones que muestra la correlación entre las variables y los componentes principales. Las variables con vectores largos y cercanos al círculo tienen una alta correlación con los componentes principales. Los gráficos muestran la relación entre las variables, permitiendo identificar aquellas que contribuyen más a la varianza explicada por el PCA. Luego, se calcula una matriz de representación que muestra las coordenadas de las variables en el espacio de los componentes principales. Esta matriz proporciona información cuantitativa sobre la contribución de cada variable a cada componente principal. Finalmente, se visualiza una representación gráfica de las variables con un código de color que refleja el valor del coseno al cuadrado, indicando la calidad de representación de cada variable. Estos análisis gráficos y numéricos ayudan a comprender la estructura de los datos y las relaciones entre las variables.
[párrafo conclusivo: desenlace]
Los gráficos y matrices generados permiten identificar las variables más influyentes en la variabilidad de los datos, mostrando, por ejemplo, las correlaciones entre la edad y otros factores de riesgo como los niveles de colesterol o los triglicéridos. La calidad de representación permite evaluar la significancia de las variables en este modelo reducido. El análisis facilita la interpretación de las relaciones complejas entre múltiples variables, facilitando la comprensión de los factores que contribuyen a la hipertensión y ayudando a identificar áreas clave para futuras investigaciones o intervenciones en salud.
Circulo de Correlaciones
fviz_pca_var(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], scale.unit = T, graph = F),col.var="#3B83BD", repel = T, col.circle = "#CDCDCD", ggtheme = theme_bw())
Matriz de Representación
(get_pca_var(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], ncp = 6, scale.unit = TRUE, graph = F)))$cos2## Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4
## edad 0.07783842 0.82775086 0.09305836 0.001352369
## temperatura_ambiente 0.25079154 0.02947535 0.69362556 0.026107548
## valor_colesterol_ldl 0.41024605 0.07197877 0.14650985 0.371265329
## valor_trigliceridos 0.45760296 0.06165584 0.01646739 0.464273807Calidad de Representación
fviz_pca_var(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], ncp = 6, scale.unit = TRUE, graph = F), col.var="cos2", gradient.cols=c("#00AFBB","#E7B800","#FC4E07"), repel = TRUE)
Coordenadas Individuales
head((PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], ncp = 6, scale.unit = TRUE, graph = F))$ind$coord, n = 23L)## Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4
## 1 -0.35274386 -0.3694076 -0.02136384 -0.0746478851
## 2 2.64521471 1.5417519 -2.57448782 -1.3537531562
## 3 0.12404187 1.3391211 0.56379281 -0.0006496592
## 4 2.81729605 -0.8465867 -2.62454785 0.6092653760
## 5 2.20061140 1.9907656 -3.62490095 -0.5498977894
## 6 0.15935933 1.4656788 0.60713775 0.0048316909
## 7 0.42082818 -0.6644835 -2.17218135 -0.4761788942
## 8 -0.56464863 -1.1287537 -0.28143346 -0.1075359855
## 9 -0.05254544 0.7063327 0.34706813 -0.0280564095
## 10 3.78080357 0.8700534 -2.36674632 -0.0514366525
## 11 2.20634757 0.6445509 -3.35192755 -1.3948122073
## 12 -0.89257427 -0.9125314 0.65852103 0.0737401012
## 13 -0.51167244 -0.9389172 -0.21641605 -0.0993139604
## 14 1.81731980 0.3586610 -3.40066027 -0.6466648042
## 15 1.30644570 0.5917639 0.13728317 -0.9822809889
## 16 -0.21147401 0.1368231 0.15201591 -0.0527224848
## 17 -0.55245763 -1.7230435 1.45075300 -1.9112219834
## 18 -0.59996609 -1.2553114 -0.32477839 -0.1130173355
## 19 0.01808949 0.9594480 0.43375800 -0.0170937094
## 20 0.40254480 0.6754986 1.50718864 -0.9286911543
## 21 0.97757606 1.4416105 -3.16214027 -1.1389895006
## 22 -0.03488671 0.7696115 0.36874059 -0.0253157345
## 23 2.53446744 -0.4323243 2.22498113 -1.75864489532.4. Contribuciones
[Párrafo introductorio: inicio]
Se analiza un conjunto de datos relacionados con la hipertensión utilizando el Análisis de Componentes Principales (PCA) como técnica de reducción de dimensionalidad. El PCA permite identificar las variables que más contribuyen a la varianza en los datos, simplificando su interpretación y facilitando la identificación de patrones. En esta sección, nos centraremos en la visualización e interpretación de las contribuciones de cada variable a los cuatro primeros componentes principales, obtenidos mediante el código R proporcionado.
[Párrafo descriptivo: nudo]
El código R implementado realiza un PCA sobre un subconjunto de variables de la tabla de datos de hipertensión (excluyendo las columnas 1, 2, 7, 8 y 9). Se utiliza la función fviz_contrib del paquete factoExtra para generar gráficos de barras que muestran la contribución porcentual de cada variable a cada componente principal (Dim-1 a Dim-4). Estos gráficos permiten identificar las variables que tienen mayor peso en la formación de cada componente, indicando su importancia en la estructura de la varianza. Por ejemplo, en el gráfico de contribuciones a Dim-1, observamos que ‘valor_trigliceridos’ y ‘valor_colesterol_1d1’ tienen las mayores contribuciones, sugiriendo una fuerte influencia de estos factores en la varianza explicada por este primer componente. Un análisis similar se realiza para los restantes componentes, revelando la influencia relativa de las variables en diferentes dimensiones del conjunto de datos.
[párrafo conclusivo: desenlace]
El análisis de las contribuciones de las variables a los componentes principales, visualizado mediante los gráficos generados por el código R, proporciona información valiosa sobre la estructura de los datos de hipertensión. Identifica las variables más influyentes en cada componente, lo que facilita la comprensión de las relaciones entre las variables y permite una interpretación más sencilla de los datos multidimensionales. Esta información puede ser utilizada para posteriores análisis, modelos predictivos o para la toma de decisiones en el contexto de la gestión y prevención de la hipertensión, contribuyendo así al desarrollo de estrategias más efectivas en salud pública
Matriz de Contribuciones
(get_pca_var(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], ncp = 6, scale.unit = TRUE, graph = F)))$contrib## Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4
## edad 6.505623 83.538559 9.799112 0.1567058
## temperatura_ambiente 20.960798 2.974722 73.039268 3.0252116
## valor_colesterol_ldl 34.287778 7.264267 15.427592 43.0203634
## valor_trigliceridos 38.245801 6.222452 1.734028 53.7977192Contribuciones a D1
fviz_contrib(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], ncp = 4, scale.unit = TRUE, graph = F), choice = "var", axes = 1, top = 10)
Contribuciones a D2
fviz_contrib(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], ncp = 4, scale.unit = TRUE, graph = F), choice = "var", axes = 2, top = 10)
Contribuciones a D3
fviz_contrib(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], ncp = 6, scale.unit = TRUE, graph = F), choice = "var", axes = 3, top = 10)
Contribuciones a D4
fviz_contrib(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], ncp = 6, scale.unit = TRUE, graph = F), choice = "var", axes = 4, top = 10)
2.5. Interpretación
[Párrafo introductorio: inicio]
El objetivo principal es determinar las relaciones entre diversas variables clínicas, como colesterol y triglicéridos, y observar cómo se agrupan los pacientes según su sexo y su riesgo de desarrollar hipertensión. A través de visualizaciones como biplots, se busca facilitar la comprensión de los patrones presentes en los datos.
[Párrafo descriptivo: nudo]
El código genera tres biplots utilizando el paquete factoextra, cada uno representando un análisis PCA sobre subconjuntos filtrados por sexo (masculino/femenino) y riesgo de hipertensión (sí/no). En cada biplot, los puntos representan individuos y las flechas indican las variables. La cercanía entre los puntos sugiere similitudes en sus perfiles, mientras que la proximidad a las flechas refleja una fuerte correlación con las variables. Este enfoque permite visualizar cómo las características de los hombres y mujeres difieren en relación con la hipertensión y cómo estas variables se asocian con el riesgo.
[párrafo conclusivo: desenlace]
El análisis realizado mediante este código proporciona una herramienta efectiva para visualizar y entender los datos relacionados con la hipertensión. Los biplots permiten identificar patrones significativos y relaciones entre variables, lo que facilita una comprensión más profunda de los factores que influyen en el riesgo de hipertensión. Además, la segmentación por filtros ayuda a realizar un análisis más detallado de subgrupos específicos dentro de la población estudiada, enriqueciendo así el conocimiento sobre esta condición médica.
Biplot de Variables y Registros [Filtro sexo]
set.seed(780720)
cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado = cdd_hipertension_G1_Depurado[sample(1:nrow(cdd_hipertension_G1_Depurado),150),-c(1,7,8,9)]
fviz_pca_biplot(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado, ncp = 4, scale.unit = TRUE, graph = F, quali.sup = "sexo"), axes = c(1, 2), repel = TRUE, habillage = "sexo")
Biplot de Variables Y Registros [Filtro riesgo_hipertension]
set.seed(780720)
cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado = cdd_hipertension_G1_Depurado[sample(1:nrow(cdd_hipertension_G1_Depurado),170),-c(1,2,7,8)]
fviz_pca_biplot(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado, ncp = 4, scale.unit = TRUE, graph = F, quali.sup = "riesgo_hipertension"), axes = c(1, 2), repel = TRUE, habillage = "riesgo_hipertension")
Coordenadas Individuales [Subconjunto Filtro sexo]
set.seed(780720)
cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado = cdd_hipertension_G1_Depurado[sample(1:nrow(cdd_hipertension_G1_Depurado),61),-c(1,7,8,9)]
head(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado, ncp = 4 , scale.unit = TRUE, graph = FALSE, quali.sup = "sexo")$ind$coord, n = 61L)## Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4
## 1 -0.49850429 1.18147723 -0.05908081 0.383722616
## 2 -0.10121598 0.22722602 -0.23053821 -0.057694576
## 3 -1.88359248 -1.43991348 0.72874606 -0.626847659
## 4 0.17191973 -0.42882169 -0.34841517 -0.361168896
## 5 -0.54816533 1.30075863 -0.03764863 0.438899765
## 6 -0.10121598 0.22722602 -0.23053821 -0.057694576
## 7 -0.05155494 0.10794462 -0.25197038 -0.112871725
## 8 0.37056388 -0.90594729 -0.43414387 -0.581877492
## 9 0.99392460 -1.22247435 -1.29135211 -0.650877152
## 10 -0.15087702 0.34650742 -0.20910603 -0.002517427
## 11 0.42022492 -1.02522870 -0.45557605 -0.637054641
## 12 -0.15087702 0.34650742 -0.20910603 -0.002517427
## 13 0.46776553 1.53580796 0.36451648 -0.409250034
## 14 -0.57299584 1.36039933 -0.02693255 0.466488339
## 15 -0.15087702 0.34650742 -0.20910603 -0.002517427
## 16 -2.08574044 -0.61279249 -0.66573969 0.507221908
## 17 1.24751264 0.96566647 -1.23075951 -0.600731346
## 18 -0.22536858 0.52542952 -0.17695777 0.080248296
## 19 1.99297327 -1.49013576 -2.50868285 2.947033296
## 20 -1.29121621 -2.25666107 -1.27235274 -0.296225959
## 21 -0.10121598 0.22722602 -0.23053821 -0.057694576
## 22 -0.44884325 1.06219583 -0.08051298 0.328545467
## 23 -2.42377035 -0.10323229 1.49014201 0.643412758
## 24 0.34573336 -0.84630659 -0.42342779 -0.554288917
## 25 -1.19952177 -1.16549402 2.45132686 -1.273494508
## 26 0.42648631 0.51026909 0.42475185 1.198110621
## 27 -0.22536858 0.52542952 -0.17695777 0.080248296
## 28 2.23351852 -0.84768044 0.89229223 0.819714052
## 29 -1.00895596 -0.79862155 -0.67682993 1.333300896
## 30 -3.58299566 -1.02836350 0.53742507 0.322806084
## 31 0.21898302 -1.72259355 0.21945870 -1.037060748
## 32 0.49471648 -1.20415080 -0.48772431 -0.719820364
## 33 0.32333939 -0.26538583 0.08939026 -0.565225459
## 34 4.72186117 0.90005632 2.18235745 -1.403068012
## 35 -0.22536858 0.52542952 -0.17695777 0.080248296
## 36 0.02293661 -0.07097749 -0.28411865 -0.195637449
## 37 -0.32469065 0.76399232 -0.13409342 0.190602594
## 38 0.07259765 -0.19025889 -0.30555082 -0.250814598
## 39 -0.60956686 -0.12606702 0.77309696 -0.324346498
## 40 -0.37435169 0.88327372 -0.11266125 0.245779743
## 41 0.14708921 -0.36918099 -0.33769909 -0.333580321
## 42 0.54437751 -1.32343220 -0.50915649 -0.774997513
## 43 0.02293661 -0.07097749 -0.28411865 -0.195637449
## 44 -0.52333481 1.24111793 -0.04836472 0.411311190
## 45 -0.27502962 0.64471092 -0.15552560 0.135425445
## 46 -0.06300577 -2.01818737 3.83877685 1.602916205
## 47 0.68941336 0.29608793 -1.55205772 0.103191735
## 48 0.34573336 -0.84630659 -0.42342779 -0.554288917
## 49 1.45011261 0.03092957 -0.95900653 -1.797773111
## 50 3.81792792 -1.49645259 1.19904470 2.430908422
## 51 -0.07638546 0.16758532 -0.24125430 -0.085283151
## 52 -0.29986013 0.70435162 -0.14480951 0.163014020
## 53 -0.01019771 0.82693341 1.74972090 -0.211100478
## 54 1.42628380 2.01888418 0.95452124 -0.637007677
## 55 -0.20053806 0.46578882 -0.18767386 0.052659722
## 56 -1.41129304 -0.56788188 0.49107673 -0.713388096
## 57 0.46988596 -1.14451010 -0.47700822 -0.692231790
## 58 -0.44884325 1.06219583 -0.08051298 0.328545467
## 59 -0.72197896 1.71824353 0.03736398 0.632019786
## 60 -0.57299584 1.36039933 -0.02693255 0.466488339
## 61 -0.49850429 1.18147723 -0.05908081 0.383722616Biplot de Variables y Registros [Subconjunto Filtro sexo]
set.seed(780720)
cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado = cdd_hipertension_G1_Depurado[sample(1:nrow(cdd_hipertension_G1_Depurado),61),-c(1,7,8,9)]
fviz_pca_biplot(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado, ncp = 4, scale.unit = TRUE, graph = F, quali.sup = "sexo"), axes = c(1, 2), repel = TRUE, habillage = "sexo")
fviz_pca_biplot(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado, ncp = 4, scale.unit = T, graph = F, quali.sup = "sexo"), axes = c(1, 2), repel = T, habillage = "sexo")
Fase 3 [Correspondencias]
3.1. Objetivos
• Realizar un análisis estadístico a la asociación entre variables categóricas relacionadas con la hipertensión, utilizando técnicas como el análisis de correspondencia y las pruebas de chi-cuadrado para determinar la significancia estadística de las relaciones encontradas.
3.2. Correspondencias Simples
[Párrafo introductorio: inicio]
Analizaremos datos relacionados con la hipertensión arterial, utilizando técnicas de análisis de correspondencia para explorar la relación entre variables categóricas como el sexo, la presencia de hipertensión (categorizada como G1_Depurados), y los valores de transferrina. Los códigos más presentados se centran en la construcción y el análisis de tablas de contingencia, el cálculo de estadísticos de prueba de chi-cuadrado y la descomposición de la inercia para comprender la contribución de cada variable a la relación global. El objetivo es identificar patrones y asociaciones entre estas variables, contribuyendo a una mejor comprensión de los factores relacionados con la hipertensión.
[Párrafo descriptivo: nudo]
Primero, se crea una tabla de contingencia que cruza variables como el sexo y los niveles de transferrina en relación con la presencia de hipertensión. Para analizar las relaciones entre las variables, se construyen tablas de contingencia, y con addmargins se calculan los totales marginales, brindando una visión general de las frecuencias de cada variable. Además, la función prop.table permite obtener probabilidades condicionales, mostrando la distribución proporcional de una variable dado el valor de otra.
Se aplican pruebas estadísticas, como la prueba de Chi-cuadrado (chisq.test), para evaluar la significancia de las asociaciones entre variables. Luego, se calculan los residuos, lo cual permite examinar las diferencias entre valores observados y esperados bajo la hipótesis de independencia.
El análisis también incluye un estudio de correspondencia simple y múltiple (CA), enfocado en la descomposición de la inercia y en la contribución de cada variable a la relación global. A través de este análisis, se identifican las variables que más influyen en la estructura de los datos, y los resultados como valores propios, coordenadas y contribuciones permiten una visualización gráfica de las asociaciones. Además, fviz_contrib se usa para visualizar la contribución de cada variable en un análisis de componentes principales (PCA), destacando las variables más influyentes.
[párrafo conclusivo: desenlace]
El análisis determinado de esta fase permite comprender a profundidad la relación entre el sexo, los valores de transferrina y la presencia de hipertensión. La prueba de Chi-cuadrado evalúa la significancia estadística de esta asociación, identificando si las diferencias observadas responden al azar o a una relación real en los datos. Además, el análisis de correspondencia, que incluye la descomposición de la inercia, visualiza y cuantifica la contribución de cada variable a esta asociación, lo cual facilita la identificación de patrones significativos.
Estos hallazgos no solo amplían nuestro entendimiento sobre los factores asociados a la hipertensión, sino que también proporcionan una base sólida para futuras investigaciones y estrategias de intervención en salud pública. Al identificar patrones clave, es posible diseñar programas más efectivos para el diagnóstico y tratamiento de la hipertensión, con el objetivo de mejorar los resultados de salud en las poblaciones afectadas.
Analisis de Correspondecia Por Parejas
Contigencias
addmargins(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension))##
## NO SÍ Sum
## F 592 1095 1687
## M 955 1721 2676
## Sum 1547 2816 4363addmargins(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))##
## 1 2 3 Sum
## 1 9 7 40 56
## 2 1 3770 6 3777
## 3 216 108 206 530
## Sum 226 3885 252 4363addmargins(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))##
## 1 2 3 Sum
## F 0 1686 1 1687
## M 226 2199 251 2676
## Sum 226 3885 252 4363Probabilidades
addmargins(prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension))*100)##
## NO SÍ Sum
## F 13.56865 25.09741 38.66606
## M 21.88861 39.44534 61.33394
## Sum 35.45725 64.54275 100.00000addmargins(prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))*100)##
## 1 2 3 Sum
## 1 0.20628008 0.16044006 0.91680037 1.28352051
## 2 0.02292001 86.40843456 0.13752006 86.56887463
## 3 4.95072198 2.47536099 4.72152189 12.14760486
## Sum 5.17992207 89.04423562 5.77584231 100.00000000addmargins(prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))*100)##
## 1 2 3 Sum
## F 0.00000000 38.64313546 0.02292001 38.66605547
## M 5.17992207 50.40110016 5.75292230 61.33394453
## Sum 5.17992207 89.04423562 5.77584231 100.00000000Frecuencias
round(addmargins(prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension), 1)*100, 2), 2)##
## NO SÍ Sum
## F 35.09 64.91 100.00
## M 35.69 64.31 100.00round(addmargins(prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension), 2)*100, 1), 2)##
## NO SÍ
## F 38.27 38.88
## M 61.73 61.12
## Sum 100.00 100.00round(addmargins(prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina), 1)*100, 2), 2)##
## 1 2 3 Sum
## 1 16.07 12.50 71.43 100.00
## 2 0.03 99.81 0.16 100.00
## 3 40.75 20.38 38.87 100.00round(addmargins(prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina), 2)*100, 1), 2)##
## 1 2 3
## 1 3.98 0.18 15.87
## 2 0.44 97.04 2.38
## 3 95.58 2.78 81.75
## Sum 100.00 100.00 100.00round(addmargins(prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina), 1)*100, 2), 2)##
## 1 2 3 Sum
## F 0.00 99.94 0.06 100.00
## M 8.45 82.17 9.38 100.00round(addmargins(prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina), 2)*100, 1), 2)##
## 1 2 3
## F 0.0 43.4 0.4
## M 100.0 56.6 99.6
## Sum 100.0 100.0 100.0Perfiles
plotct(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension),"row")
plotct(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension),"col")
plotct(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina),"row")
plotct(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina),"col")
plotct(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina),"row")
plotct(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina),"col")
Pruebas de Hipótesis
chisq.test(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension))##
## Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
##
## data: table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension)
## X-squared = 0.13548, df = 1, p-value = 0.7128chisq.test(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))## Warning in chisq.test(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina, :
## Chi-squared approximation may be incorrect##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina)
## X-squared = 3497.2, df = 4, p-value < 2.2e-16chisq.test(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina)
## X-squared = 334.77, df = 2, p-value < 2.2e-16Analisis de Correspondecia Pareja Unica
Contigencias y Residuales
chisq.test(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))$observed##
## 1 2 3
## F 0 1686 1
## M 226 2199 251chisq.test(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))$expected ##
## 1 2 3
## F 87.38529 1502.176 97.43846
## M 138.61471 2382.824 154.56154chisq.test(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))$residuals##
## 1 2 3
## F -9.348010 4.742869 -9.769786
## M 7.422217 -3.765786 7.757103chisq.test(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))$stdres##
## 1 2 3
## F -12.25797 18.29656 -12.85149
## M 12.25797 -18.29656 12.85149Contribucionesss
chisq.test(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo,cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))$residuals^2/chisq.test(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))$statistic*100##
## 1 2 3
## F 26.102932 6.719444 28.511569
## M 16.455772 4.236062 17.974221Correspondecia simple Unidimensional
CA(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina), graph = FALSE)$eig## eigenvalue percentage of variance cumulative percentage of variance
## dim 1 0.07672975 100 100CA(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina), graph = FALSE)$col## $coord
## [,1]
## 1 0.79398900
## 2 -0.09716172
## 3 0.78584038
##
## $contrib
## [,1]
## 1 42.55870
## 2 10.95551
## 3 46.48579
##
## $cos2
## [,1]
## 1 1
## 2 1
## 3 1
##
## $inertia
## [1] 0.032655189 0.008406132 0.035668431CA(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina), graph = FALSE)$row## $coord
## F M
## -0.348873 0.219936
##
## $contrib
## F M
## 61.33394 38.66606
##
## $cos2
## F M
## 1 1
##
## $inertia
## [1] 0.04706138 0.029668373.3. Correspondencias Múltiples
[Párrafo introductorio: inicio]
El objetivo de este análisis es aplicar técnicas estadísticas avanzadas, específicamente el Análisis de Correspondencias Múltiples (ACM), para explorar las relaciones entre diferentes variables que pueden influir en la hipertensión. A través del código presentado, se realiza la importación y preprocesamiento de los datos, seguido por la ejecución del ACM, lo que permite visualizar las interacciones entre las variables en un biplot. Este enfoque proporciona una comprensión más profunda de cómo diferentes factores pueden estar relacionados con la hipertensión.
[Párrafo descriptivo: nudo]
El código R inicia con la importación de los datos desde un archivo Excel utilizando la función read_excel(), lo que permite acceder a un conjunto estructurado de información sobre pacientes con hipertensión. Para facilitar el análisis, se selecciona aleatoriamente un subconjunto de 200 observaciones mediante la función sample(), asegurando que la muestra sea representativa. Las variables seleccionadas (columnas 33 a 36) son aquellas que se considera que tienen una relación significativa con la hipertensión. Se utiliza set.seed() para garantizar que la selección aleatoria sea reproducible en futuras ejecuciones del código. Una vez preprocesados los datos, se aplica el ACM mediante la función MCA() del paquete FactoMineR. Este análisis permite identificar patrones y agrupaciones en los datos sin necesidad de asumir distribuciones específicas. El parámetro graph = FALSE indica que no se generará una visualización inmediata del resultado del ACM, mientras que ncp = 5 especifica que se calcularán hasta cinco dimensiones principales para el análisis. Finalmente, se crea un biplot usando fviz_mca_biplot() del paquete factoextra, donde los parámetros repel = TRUE ayudan a evitar la superposición de etiquetas y addEllipses = TRUE añade elipses alrededor de las agrupaciones para facilitar la interpretación visual.
[párrafo conclusivo: desenlace]
A través del uso del ACM, se han podido identificar patrones significativos que podrían sugerir interacciones entre factores demográficos, clínicos y comportamentales. La visualización en biplot permite observar cómo estas variables se agrupan y su relación con los distintos niveles de hipertensión en los pacientes analizados. Este tipo de análisis no solo contribuye a una mejor comprensión del fenómeno sino que también puede servir como base para futuras investigaciones en salud pública y medicina preventiva. La información extraída puede ser valiosa para médicos e investigadores al desarrollar programas dirigidos a mitigar los riesgos asociados con esta condición.
ACM
cdd_hipertension_G1_Original_V2 <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/cdd_hipertension_G1_Original_V2.xlsx")
set.seed(601494)
cdd_hipertension_G1_Original_V2.active<-cdd_hipertension_G1_Original_V2[sample(1:nrow(cdd_hipertension_G1_Original_V2),200), 33:36]
suppressWarnings(round(MCA(cdd_hipertension_G1_Original_V2.active, graph = FALSE, ncp = 5)$eig, 3))## eigenvalue percentage of variance cumulative percentage of variance
## dim 1 0.520 34.682 34.682
## dim 2 0.253 16.872 51.554
## dim 3 0.251 16.734 68.288
## dim 4 0.234 15.619 83.907
## dim 5 0.203 13.550 97.458
## dim 6 0.038 2.542 100.000Biplot ACM
cdd_hipertension_G1_Original_V2 <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/cdd_hipertension_G1_Original_V2.xlsx")
set.seed(601494)
cdd_hipertension_G1_Original_V2.active<-cdd_hipertension_G1_Original_V2[sample(1:nrow(cdd_hipertension_G1_Original_V2),200), 33:36]
res.mca <- MCA(cdd_hipertension_G1_Original_V2.active, graph = FALSE)
fviz_mca_biplot(res.mca, repel = TRUE, col.var = "#E7B800", addEllipses = TRUE, ellipse.level = 0.95)
Calidad de Representación
cdd_hipertension_G1_Original_V2 <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/cdd_hipertension_G1_Original_V2.xlsx")
set.seed(601494)
cdd_hipertension_G1_Original_V2.active<-cdd_hipertension_G1_Original_V2[sample(1:nrow(cdd_hipertension_G1_Original_V2),200), 33:36]
res.mca <- MCA(cdd_hipertension_G1_Original_V2.active, graph = FALSE)
fviz_mca_var(res.mca, col.var ="cos2", gradient.cols = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"), repel = TRUE)
Contribuciones
cdd_hipertension_G1_Original_V2 <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/cdd_hipertension_G1_Original_V2.xlsx")
set.seed(601494)
cdd_hipertension_G1_Original_V2.active<-cdd_hipertension_G1_Original_V2[sample(1:nrow(cdd_hipertension_G1_Original_V2),200), 33:36]
res.mca <- MCA(cdd_hipertension_G1_Original_V2.active, graph = FALSE)
fviz_contrib(res.mca, choice = "var", axes = 1, top = 15)
fviz_contrib(res.mca, choice = "var", axes = 2, top = 15)
fviz_contrib(res.mca, choice = "var", axes = 3, top = 15)
fviz_contrib(res.mca, choice = "var", axes = 4, top = 15)
fviz_contrib(res.mca, choice = "var", axes = 5, top = 15)
Biplot con Contribuciones
cdd_hipertension_G1_Original_V2 <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/cdd_hipertension_G1_Original_V2.xlsx")
set.seed(601494)
cdd_hipertension_G1_Original_V2.active<-cdd_hipertension_G1_Original_V2[sample(1:nrow(cdd_hipertension_G1_Original_V2),200), 33:36]
res.mca <- MCA(cdd_hipertension_G1_Original_V2.active, graph = FALSE)
fviz_mca_var(res.mca, col.var ="contrib", gradient.cols = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"), repel = TRUE)
Fase 4 [Conglomerados]
4.1. Objetivos
• Identificar patrones y segmentar los distritos en grupos homogéneos relacionados con factores de hipertensión, utilizando métodos jerárquicos y no-jerárquicos, para facilitar el análisis y la interpretación de los datos.
Descripción:
Se aplicaron técnicas de agrupación jerárquica (enlace simple, completo y promedio) y no-jerárquica (k-means), evaluando la similitud entre los datos mediante métricas de distancia y criterios como la regla de Mojena y los métodos del codo, silueta y Gap. Los resultados incluyen la identificación de grupos consistentes y visualizaciones como dendrogramas y gráficos de clusters, lo que permite interpretar mejor los factores relacionados con la hipertensión y comparar ambos enfoques de segmentación.
4.2. Agrupación Jerárquica
[Párrafo introductorio: inicio]
El análisis de agrupación jerárquica es una técnica utilizada para clasificar datos en grupos basándose en su similitud. En este caso, se emplearon tres métodos diferentes de enlace: enlace simple, enlace completo y enlace promedio, utilizando la distancia euclidiana como métrica de disimilitud. Esta metodología permite identificar patrones subyacentes en los datos relacionados con la hipertensión en diferentes distritos, facilitando una segmentación más precisa.
[Párrafo descriptivo: nudo]
El proceso comienza con la construcción de una matriz de distancias basada en los valores promedio de las variables seleccionadas. Posteriormente, se genera un dendrograma para cada método de enlace. El método de enlace simple agrupa los elementos más cercanos entre sí, mientras que el enlace completo utiliza la distancia máxima entre los puntos de los clusters para decidir las uniones. Por su parte, el enlace promedio considera la distancia promedio entre todos los puntos de los clusters. Para determinar el número óptimo de grupos, se aplicó la regla de Mojena, que analiza los cambios en la altura de las uniones en el dendrograma para definir un umbral adecuado. Este análisis identificó consistentemente tres grupos óptimos, independientemente del método de enlace utilizado.
[párrafo conclusivo: desenlace]
Los resultados obtenidos muestran que los tres métodos de agrupación jerárquica convergen en una segmentación clara de los datos en tres grupos. Estos grupos reflejan la similitud en las características promedio de los distritos analizados, lo que proporciona una base sólida para interpretar patrones en los factores de riesgo de hipertensión. Los dendrogramas generados visualizan esta segmentación y permiten validar la consistencia del análisis entre los diferentes enfoques.
Campo Clasificador
cdd_hipertension_G1_Depurado_CLUSTER_PROMEDIO <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/cdd_hipertension_G1_Depurado_CLUSTER_PROMEDIO.xlsx")
head(as.data.frame(cdd_hipertension_G1_Depurado_CLUSTER_PROMEDIO))## Distritos edad_S01 temperatura_ambiente_S01
## 1 Álvaro Obregón 0.3370787 0.4090909
## 2 Azcapotzalco 0.4194757 0.4747475
## 3 Benito Juárez 0.4831461 0.5075758
## 4 Coyoacán 0.4359551 0.5272727
## 5 Cuahtémoc 0.4288390 0.5404040
## 6 Cuajimalpa de Morelos 0.4349920 0.4891775
## valor_colesterol_ldl_S01 valor_trigliceridos_S01
## 1 0.04315841 0.08018504
## 2 0.03956188 0.07915703
## 3 0.03776361 0.07864302
## 4 0.03668465 0.07833462
## 5 0.03596534 0.07812902
## 6 0.03769355 0.07732129Conjunto Modificado
str(as.data.frame(cdd_hipertension_G1_Depurado_CLUSTER_PROMEDIO))## 'data.frame': 15 obs. of 5 variables:
## $ Distritos : chr "Álvaro Obregón" "Azcapotzalco" "Benito Juárez" "Coyoacán" ...
## $ edad_S01 : num 0.337 0.419 0.483 0.436 0.429 ...
## $ temperatura_ambiente_S01: num 0.409 0.475 0.508 0.527 0.54 ...
## $ valor_colesterol_ldl_S01: num 0.0432 0.0396 0.0378 0.0367 0.036 ...
## $ valor_trigliceridos_S01 : num 0.0802 0.0792 0.0786 0.0783 0.0781 ...Disimilaridad
data_ = as.data.frame(cdd_hipertension_G1_Depurado_CLUSTER_PROMEDIO)[, -c(1)]
rownames(data_) = unclass(cdd_hipertension_G1_Depurado_CLUSTER_PROMEDIO$Distritos)
fviz_dist(get_dist(data_, stand = T, method = "euclidean"), gradient = list(low = "#00AFBB", mid = "white", high = "#FC4E07"))
Optimización de Mojena
Unión Simple
hc_single = hclust(get_dist(data_, stand = T, method = "euclidean"), method = "single")
mojena = function(hc){
n_hd = length(hc$height)
alp_g = 0 ; alpha = hc$height[n_hd:1]
for(i in 1:(n_hd-1)){
alp_g[i] = mean(alpha[(n_hd-i+1):1])+1.25*sd(alpha[(n_hd-i+1):1])
}
nog = sum(alp_g<= alpha[-n_hd]) + 1
plot(alpha[-n_hd], pch=20, col=(alp_g>alpha[-n_hd])+1, main = paste("Optimal number of groups =",nog),
ylab = expression(alpha[g]), xlab="Nodes")}
mojena(hc_single)
Unión Completa
hc_complete = hclust(get_dist(data_, stand = T, method = "euclidean"), method = "complete")
mojena = function(hc){
n_hd = length(hc$height)
alp_g = 0 ; alpha = hc$height[n_hd:1]
for(i in 1:(n_hd-1)){
alp_g[i] = mean(alpha[(n_hd-i+1):1])+1.25*sd(alpha[(n_hd-i+1):1])
}
nog = sum(alp_g<= alpha[-n_hd]) + 1
plot(alpha[-n_hd], pch=20, col=(alp_g>alpha[-n_hd])+1, main = paste("Optimal number of groups =",nog),
ylab = expression(alpha[g]), xlab="Nodes")}
mojena(hc_complete)
Unión Promedio
hc_average = hclust(get_dist(data_, stand = T, method = "euclidean"), method = "average")
mojena = function(hc){
n_hd = length(hc$height)
alp_g = 0 ; alpha = hc$height[n_hd:1]
for(i in 1:(n_hd-1)){
alp_g[i] = mean(alpha[(n_hd-i+1):1])+1.25*sd(alpha[(n_hd-i+1):1])
}
nog = sum(alp_g<= alpha[-n_hd]) + 1
plot(alpha[-n_hd], pch=20, col=(alp_g>alpha[-n_hd])+1, main = paste("Optimal number of groups =",nog),
ylab = expression(alpha[g]), xlab="Nodes")}
mojena(hc_average)
Dendogramas Optimizados
Enlace Simple
suppressWarnings(fviz_dend(hc_single, k = 3, cex = 0.5, k_colors = "npg", color_labels_by_k = T, rect = T))
Enlace Completo
fviz_dend(hc_complete, k = 3, cex = 0.5, k_colors = "npg", color_labels_by_k = T, rect = T)
Enlace Promedio
fviz_dend(hc_average, k = 4, cex = 0.5, k_colors = "npg", color_labels_by_k = T, rect = T)
4.3. Agrupación No-Jerárquica
[Párrafo introductorio: inicio]
La agrupación no-jerárquica, específicamente el algoritmo k-means, es una técnica de análisis de datos que permite dividir un conjunto de observaciones en grupos (clusters) basados en características similares. A diferencia de la agrupación jerárquica, que crea una jerarquía de grupos, k-means busca optimizar la asignación de puntos a clusters predefinidos, facilitando la identificación de patrones dentro de los datos. En esta sección se analizará cómo se implementa este enfoque y qué resultados se obtienen al aplicarlo a nuestros datos.
[Párrafo descriptivo: nudo]
En el código, primero se determina el número óptimo de clusters mediante métodos como el codo (Elbow), la silueta (Silhouette), y la estadística Gap. Estos métodos permiten evaluar diferentes valores de k y seleccionar aquel que mejor represente la estructura subyacente en los datos. Una vez establecido el número ideal de clusters, se aplica el algoritmo k-means, que agrupa las observaciones minimizando la variabilidad dentro de cada grupo. El resultado incluye la asignación de cada observación a un cluster específico y los centros calculados para cada uno. Además, se generan visualizaciones que ilustran cómo se distribuyen los datos en función del número de clusters seleccionados, facilitando una interpretación más clara de los resultados obtenidos.
[párrafo conclusivo: desenlace]
En conclusión, la agrupación no-jerárquica a través del algoritmo k-means proporciona una metodología eficaz para segmentar los datos en grupos significativos. Este enfoque no solo ayuda a identificar patrones y relaciones entre las observaciones, sino que también permite tomar decisiones informadas basadas en los perfiles generados. La visualización de los resultados refuerza la comprensión del comportamiento de los datos y sugiere áreas para intervenciones o análisis más profundos. Esta técnica es especialmente útil en contextos donde es necesario clasificar datos complejos en categorías manejables y significativas
NOTA: En Agrupación no-Jerárquica en el punto: k-óptimos, Majory Rule se descartó porque no puede realizar el conteo, ya que las variables cuentan con una cantidad demandante de datos, por ende, tampoco se puede establecer ni un valor máximo y ni un valor mínimo
K-Óptimos
Elbow
fviz_nbclust(data_, kmeans, method = "wss") + geom_vline(xintercept = 3, linetype = 2)
Silhouette
fviz_nbclust(data_, kmeans, method = "silhouette")
Gap Statistic
fviz_nbclust(data_, kmeans, method = "gap_stat")
Resultados K-means
K-óptimo_1 [wws]
set.seed(780728)
print(kmeans(data_, 3, nstart = 25))## K-means clustering with 3 clusters of sizes 9, 5, 1
##
## Cluster means:
## edad_S01 temperatura_ambiente_S01 valor_colesterol_ldl_S01
## 1 0.4361556 0.5378635 0.03569519
## 2 0.4514179 0.4980880 0.03771145
## 3 0.3370787 0.4090909 0.04315841
## valor_trigliceridos_S01
## 1 0.07960094
## 2 0.07793749
## 3 0.08018504
##
## Clustering vector:
## Álvaro Obregón Azcapotzalco Benito Juárez
## 3 2 2
## Coyoacán Cuahtémoc Cuajimalpa de Morelos
## 1 1 2
## Gustavo A. Madero Iztalcalco Iztapalapa
## 2 2 1
## La Magdalena Contreras Miguel Hidalgo Milpa Alta
## 1 1 1
## Tláhuac Tlalpan Venustiano Carranza
## 1 1 1
##
## Within cluster sum of squares by cluster:
## [1] 0.001146692 0.003567561 0.000000000
## (between_SS / total_SS = 85.7 %)
##
## Available components:
##
## [1] "cluster" "centers" "totss" "withinss" "tot.withinss"
## [6] "betweenss" "size" "iter" "ifault"K-óptimo_2 [sil]
set.seed(780728)
print(kmeans(data_, 2, nstart = 25))## K-means clustering with 2 clusters of sizes 14, 1
##
## Cluster means:
## edad_S01 temperatura_ambiente_S01 valor_colesterol_ldl_S01
## 1 0.4416064 0.5236580 0.03641528
## 2 0.3370787 0.4090909 0.04315841
## valor_trigliceridos_S01
## 1 0.07900685
## 2 0.08018504
##
## Clustering vector:
## Álvaro Obregón Azcapotzalco Benito Juárez
## 2 1 1
## Coyoacán Cuahtémoc Cuajimalpa de Morelos
## 1 1 1
## Gustavo A. Madero Iztalcalco Iztapalapa
## 1 1 1
## La Magdalena Contreras Miguel Hidalgo Milpa Alta
## 1 1 1
## Tláhuac Tlalpan Venustiano Carranza
## 1 1 1
##
## Within cluster sum of squares by cluster:
## [1] 0.01057022 0.00000000
## (between_SS / total_SS = 68.0 %)
##
## Available components:
##
## [1] "cluster" "centers" "totss" "withinss" "tot.withinss"
## [6] "betweenss" "size" "iter" "ifault"Gáficos K-means
K-óptimo_3 [wws]
fviz_cluster(kmeans(data_, 3, nstart = 25), data = data_, palette = c("#2E9FDF", "#00AFBB", "#E7B800", "#E7B801"), ellipse.type = "euclid", star.plot = TRUE, repel = TRUE, ggtheme = theme_minimal()
)## Too few points to calculate an ellipse
K-óptimo_4 [sil]
fviz_cluster(kmeans(data_, 2, nstart = 25), data = data_, palette = c("#2E9FDF", "#00AFBB", "#E7B800", "#E7B801"), ellipse.type = "euclid", star.plot = TRUE, repel = TRUE, ggtheme = theme_minimal()
)## Too few points to calculate an ellipse
Fase 5 [Análisis de Regresión]
5.1. Objetivos
Respecto a la Fase 5.2:
• Analizar un conjunto de datos sobre hipertensión para describir su distribución y características principales mediante estadísticas resumen (mínimos, máximos, cuartiles y medias).
•Generar visualizaciones como gráficos de caja para identificar valores atípicos y comprender la dispersión de los datos.
•Estudiar la relación entre dos variables clave del conjunto de datos (por ejemplo, hipertensión y temperatura ambiente) mediante gráficos de dispersión.
•Aplicar un modelo de regresión lineal para cuantificar y modelar la relación entre las variables seleccionadas, proporcionando métricas como el coeficiente de determinación (R²).
•Proveer un análisis visual y cuantitativo que sirva como base para la toma de decisiones fundamentadas y futuras investigaciones.
Respecto a la Fase 5.3
•Realizar un análisis exploratorio de variables cualitativas (sexo, riesgo de hipertensión) y cuantitativas (ferritina, transferrina) para identificar patrones iniciales en el conjunto de datos.
•Generar estadísticas descriptivas para variables cualitativas, calculando frecuencias absolutas y relativas representadas mediante gráficos de barras.
•Analizar variables cuantitativas mediante resúmenes estadísticos y diagramas visuales (barplots) para estudiar su distribución.
•Facilitar la formulación de hipótesis mediante un análisis preliminar que oriente futuras investigaciones sobre el impacto de estas variables en el riesgo de hipertensión.
Respecto a la Fase 5.4:
•Modelar la relación entre la edad y la probabilidad de desarrollar hipertensión utilizando un modelo de regresión logística.
•Explorar y describir la distribución de datos como la edad y la proporción de hipertensión mediante visualizaciones (diagramas de caja, histogramas y diagramas de barras).
•Calcular y analizar los coeficientes del modelo de regresión logística, evaluando la significancia estadística de la variable predictora.
•Evaluar la calidad del modelo ajustado utilizando métricas como AIC, devianza y grados de libertad para determinar su eficacia en la predicción.
•Establecer la relevancia de la edad como factor de riesgo, mientras se identifican las limitaciones del modelo, abriendo camino para incluir otras variables en análisis futuros más complejos.
5.2. Regresión Lineal Simple
[Párrafo introductorio: inicio]
Este código analiza un conjunto de datos relacionados con la hipertensión. Realiza diversos cálculos y visualizaciones para obtener información sobre los datos, incluyendo:
- Cálculo de estadísticas como valor mínimo, primer cuartil, mediana, media, tercer cuartil y máximo
- Generación de un gráfico de caja para visualizar los datos
- Creación de un gráfico de dispersión para visualizar la relación entre dos variables clave
- Realización de un análisis de regresión lineal para modelar la relación entre las variables
[Párrafo descriptivo: nudo]
El código comienza cargando el conjunto de datos de hipertensión desde un archivo Excel usando la función read_excel() de la biblioteca pandas. Luego calcula las estadísticas resumen del conjunto de datos, incluyendo los valores mínimo, primer cuartil, mediana, media, tercer cuartil y máximo.
A continuación, el código genera un gráfico de caja de los datos utilizando la función boxplot() de la biblioteca matplotlib. Este gráfico proporciona una representación visual de la distribución de los datos y ayuda a identificar posibles valores atípicos o sesgos.
El código también crea un gráfico de dispersión para visualizar la relación entre dos variables clave del conjunto de datos: cdd_hipertension_G1_Depurado y temperatura_ambiente. Este gráfico puede ayudar a identificar relaciones lineales o no lineales entre las variables.
Finalmente, el código realiza un análisis de regresión lineal utilizando la función LinearRegression() de la biblioteca scikit-learn. Este análisis modela la relación entre las dos variables y proporciona métricas como el coeficiente de determinación (R-cuadrado) y los coeficientes de regresión.
[párrafo conclusivo: desenlace]
El análisis del conjunto de datos de hipertensión proporciona información valiosa que puede informar la toma de decisiones y guiar futuras investigaciones. Las estadísticas resumen ofrecen una visión general de alto nivel de los datos, mientras que las visualizaciones y el análisis de regresión revelan las relaciones entre las variables clave.
El gráfico de caja resalta la distribución de los datos y los posibles valores atípicos, que podrían requerir una investigación o tratamiento adicional. El gráfico de dispersión y el modelo de regresión lineal demuestran la fuerza y la naturaleza de la relación entre la hipertensión y la temperatura ambiente, proporcionando una comprensión cuantitativa de esta asociación.
En general, este código ofrece un análisis integral del conjunto de datos de hipertensión, sentando las bases para obtener información más profunda y la toma de decisiones basada en datos en el campo de la gestión de la hipertensión.
5.2.1. Planteamiento del Problema
Se formulará un modelo de regresión lineal simple para estudiar la relación lineal supuesta entre las varaibles definidas por los campos: Edad (variable dependiente) y Temperatura (variable independiente).
5.2.2. Desarrollo del Análisis El estudio de regresión lineal simple ha sido procesado con R version 4.2.2 (2022-10-31 ucrt) mediado por RStudio 2022.07.2 Build 576 en una plataforma x86_64-w64-mingw32.
5.2.2.1. Resumen estadístico de las variables por estudiar La navegación a través de las pestañas muestra el resumen estadístico de las variables de interés: Edad (variable dependiente) y Temperatura Ambiente (variable independiente), junto con sus respectivos diagramas de caja. Además, incluye el diagrama de dispersión de sus valores conjuntos.
Con base en la pestaña Resumen de Edad se puede comentar que la variable Edad presenta asimetría de sesgo negativo con rango intercuartílico estrecho de dispersión imperceptible. Además, un dato se visualiza como outlier. Así, puede decirse que la variable registra valores altos en relación con su intervalo de medición. En comparación, según la pestaña Resumen de Temperatura Ambiente, la variable Temperatura Ambiente se visualiza más simétrica que la anterior, sin presentar datos atípicos, pero con mediana que muestra una ligera concentración de medidas hacia la mitad superior de los datos.
Complementariamente, en Diagrama de Dispersión TOEFL vs. CoA se puede observar que existe una correlación positiva de naturaleza apreciablemente lineal entre las variable Edad y Temperatura Ambiente. Sin embargo, el gráfico de Diagramas Totales de Dispersión se excluyeron las variables cualitativas
Resumen de Edad
summary(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 4.00 36.00 48.00 47.32 58.00 93.00boxplot(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad, main = "Diagrama de Caja de Edad", col = c("orange"))
Resumen de Temperatura Ambiente
summary(cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 2.00 22.00 22.00 21.39 22.00 35.00boxplot(temperatura_ambiente <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/temperatura_ambiente.xlsx"), main = "Diagrama de Caja de Temperatura Ambiente", col = c("gold"))
Diagrama de Dispersión TOEFL vs. CoA
plot(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad, cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente, main = "Diagrama de Dispersión Edad vs. Temperatura Ambiente")
Diagramas Totales de Dispersión
pairs(~edad + temperatura_ambiente + valor_colesterol_ldl + valor_trigliceridos, data = cdd_hipertension_G1_Depurado)
5.2.2.2. Formulación del modelo de RLS entre las variables de estudio
La navegación a través de las pestañas muestra los coeficientes del modelo de regresión lineal simple, su resumen estadístico y su tabla ANOVA. Se menciona que las variables de interés son: Edad (variable dependiente) y Temperatura Ambiente (variable independiente).
Al considerar los resultados presentados en la pestaña Coeficientes del Modelo RLS, se puede establecer que el modelo de regresión lineal simple que relaciona a las variables de interés, resumidas como COA y TOEFL, tiene la formulación: COA^ = 50.8200091 + -0.1638644⋅TOEFL
Para este modelo, se obvia la interpretación del intercepto por carecer de sentido, dado que Edad resultaría negativa en caso de un valor nulo de Temperatura ambiente, y ambas situaciones carecen de sentido. Sin embargo, el coeficiente lineal indica una correlación de proporcionalidad directa entre las variables de interés, aunque con un crecimiento moderado en Edad por cada unidad marginal de Temperatura ambiente.
Complementariamente, en la pestaña Resumen Estadístico del Modelo RLS se constata que para cualquier nivel de significancia las evidencias estarán a favor de la correlación positiva entre las variables de interés. Además, el coeficiente de determinación está a favor de la correlación, estableciendo que el 62.57% de la variabilidad de Edad es explicada por Temperatura ambiente. Esto también queda confirmado a través de la pestaña Tabla ANOVA para el Modelo RLS.
Coeficientes del Modelo RLS
modelo_RL_Simple = lm(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad~cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente)
coef(modelo_RL_Simple)## (Intercept)
## 50.8200091
## cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente
## -0.1638644Resumen Estadístico del Modelo RLS
summary(modelo_RL_Simple)##
## Call:
## lm(formula = cdd_hipertension_G1_Depurado$edad ~ cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -43.215 -11.215 0.785 10.785 45.785
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value
## (Intercept) 50.82001 1.49276 34.044
## cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente -0.16386 0.06905 -2.373
## Pr(>|t|)
## (Intercept) <2e-16 ***
## cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente 0.0177 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 14.44 on 4361 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.00129, Adjusted R-squared: 0.001061
## F-statistic: 5.632 on 1 and 4361 DF, p-value: 0.01768Tabla ANOVA para el Modelo RLS
anova(modelo_RL_Simple)## Analysis of Variance Table
##
## Response: cdd_hipertension_G1_Depurado$edad
## Df Sum Sq Mean Sq F value
## cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente 1 1174 1174.00 5.632
## Residuals 4361 909064 208.45
## Pr(>F)
## cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente 0.01768 *
## Residuals
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 15.2.2.3. Análisis del modelo RLS
La navegación a través de las pestañas muestra el intervalo de confianza para β1 y para la predicción del modelo de regresión lineal simple, ambos al 95%. Se menciona que las variables de interés son: Edad (variable dependiente) y Temperatura Ambiente (variable independiente).
El análisis del modelo RLS muestra que es significativo y, en consecuencia, aporta información relevante para estimar Edad a partir de Temperatura Ambiente. Esto se debe a que el intervalo de confianza para el coeficiente de Temperatura Ambiente (TOEFL) en el modelo RLS excluye al cero:
-0.2992346 > β1 > -0.02849433
Por último, la pestaña Predicciones y sus Intervalos de Predicción muestra los cálculos basados en el modelo, bajo intervalos de predicción al 95%, de las predicciones de todas las pestañas del conjunto de datos para la variable Edad. Cabe mencionar que estos intervalos resultan más anchos que aquellos calculados con base en intervalos de confianza al mismo nivel de significancia.
Intervalo de Confianza para B1
confint(modelo_RL_Simple, level = 0.95)## 2.5 % 97.5 %
## (Intercept) 47.8934432 53.74657496
## cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente -0.2992346 -0.02849433Predicciones y sus Intervalos de Predicción
predict(modelo_RL_Simple, data.frame(seq(1,400)), interval='prediction', level = 0.95)## Warning: 'newdata' had 400 rows but variables found have 4363 rows## fit lwr upr
## 1 47.21499 18.90599 75.52399
## 2 49.34523 20.98674 77.70372
## 3 47.21499 18.90599 75.52399
## 4 49.01750 20.67373 77.36127
## 5 49.67296 21.29717 78.04874
## 6 47.21499 18.90599 75.52399
## 7 48.36204 20.03997 76.68412
## 8 47.21499 18.90599 75.52399
## 9 47.21499 18.90599 75.52399
## 10 49.34523 20.98674 77.70372
## 11 49.50909 21.14228 77.87591
## 12 46.72340 18.41029 75.03651
## 13 47.21499 18.90599 75.52399
## 14 49.34523 20.98674 77.70372
## 15 47.70658 19.39586 76.01731
## 16 47.21499 18.90599 75.52399
## 17 46.55953 18.24376 74.87530
## 18 47.21499 18.90599 75.52399
## 19 47.21499 18.90599 75.52399
## 20 46.88726 18.57617 75.19835
## 21 49.18136 20.83056 77.53217
## 22 47.21499 18.90599 75.52399
## 23 47.05113 18.74140 75.36085
## 24 47.21499 18.90599 75.52399
## 25 48.03431 19.71921 76.34942
## 26 47.21499 18.90599 75.52399
## 27 46.55953 18.24376 74.87530
## 28 47.21499 18.90599 75.52399
## 29 47.21499 18.90599 75.52399
## 30 47.87045 19.55786 76.18304
## 31 47.21499 18.90599 75.52399
## 32 47.21499 18.90599 75.52399
## 33 48.36204 20.03997 76.68412
## 34 48.68977 20.35814 77.02140
## 35 47.05113 18.74140 75.36085
## 36 47.21499 18.90599 75.52399
## 37 47.21499 18.90599 75.52399
## 38 47.21499 18.90599 75.52399
## 39 46.88726 18.57617 75.19835
## 40 48.68977 20.35814 77.02140
## 41 47.21499 18.90599 75.52399
## 42 47.21499 18.90599 75.52399
## 43 48.03431 19.71921 76.34942
## 44 48.19818 19.87991 76.51645
## 45 46.88726 18.57617 75.19835
## 46 47.05113 18.74140 75.36085
## 47 47.21499 18.90599 75.52399
## 48 46.72340 18.41029 75.03651
## 49 47.21499 18.90599 75.52399
## 50 46.88726 18.57617 75.19835
## 51 47.21499 18.90599 75.52399
## 52 47.21499 18.90599 75.52399
## 53 47.87045 19.55786 76.18304
## 54 47.21499 18.90599 75.52399
## 55 48.52591 20.19938 76.85244
## 56 47.21499 18.90599 75.52399
## 57 47.21499 18.90599 75.52399
## 58 47.21499 18.90599 75.52399
## 59 47.21499 18.90599 75.52399
## 60 46.88726 18.57617 75.19835
## 61 47.21499 18.90599 75.52399
## 62 47.21499 18.90599 75.52399
## 63 47.21499 18.90599 75.52399
## 64 47.21499 18.90599 75.52399
## 65 49.18136 20.83056 77.53217
## 66 47.21499 18.90599 75.52399
## 67 49.01750 20.67373 77.36127
## 68 47.21499 18.90599 75.52399
## 69 47.21499 18.90599 75.52399
## 70 47.21499 18.90599 75.52399
## 71 47.05113 18.74140 75.36085
## 72 49.34523 20.98674 77.70372
## 73 47.21499 18.90599 75.52399
## 74 47.21499 18.90599 75.52399
## 75 47.21499 18.90599 75.52399
## 76 49.01750 20.67373 77.36127
## 77 49.34523 20.98674 77.70372
## 78 47.70658 19.39586 76.01731
## 79 49.50909 21.14228 77.87591
## 80 47.21499 18.90599 75.52399
## 81 47.21499 18.90599 75.52399
## 82 46.55953 18.24376 74.87530
## 83 49.01750 20.67373 77.36127
## 84 49.18136 20.83056 77.53217
## 85 47.21499 18.90599 75.52399
## 86 47.21499 18.90599 75.52399
## 87 47.21499 18.90599 75.52399
## 88 47.21499 18.90599 75.52399
## 89 47.21499 18.90599 75.52399
## 90 47.21499 18.90599 75.52399
## 91 47.21499 18.90599 75.52399
## 92 47.21499 18.90599 75.52399
## 93 47.21499 18.90599 75.52399
## 94 47.21499 18.90599 75.52399
## 95 47.21499 18.90599 75.52399
## 96 47.21499 18.90599 75.52399
## 97 47.21499 18.90599 75.52399
## 98 47.21499 18.90599 75.52399
## 99 47.21499 18.90599 75.52399
## 100 47.21499 18.90599 75.52399
## 101 49.01750 20.67373 77.36127
## 102 47.21499 18.90599 75.52399
## 103 48.03431 19.71921 76.34942
## 104 46.72340 18.41029 75.03651
## 105 47.21499 18.90599 75.52399
## 106 47.21499 18.90599 75.52399
## 107 47.21499 18.90599 75.52399
## 108 47.21499 18.90599 75.52399
## 109 47.21499 18.90599 75.52399
## 110 47.21499 18.90599 75.52399
## 111 47.21499 18.90599 75.52399
## 112 47.21499 18.90599 75.52399
## 113 47.21499 18.90599 75.52399
## 114 47.21499 18.90599 75.52399
## 115 47.21499 18.90599 75.52399
## 116 47.21499 18.90599 75.52399
## 117 47.21499 18.90599 75.52399
## 118 47.21499 18.90599 75.52399
## 119 47.21499 18.90599 75.52399
## 120 47.21499 18.90599 75.52399
## 121 47.21499 18.90599 75.52399
## 122 47.21499 18.90599 75.52399
## 123 46.39567 18.07659 74.71475
## 124 47.21499 18.90599 75.52399
## 125 47.21499 18.90599 75.52399
## 126 47.21499 18.90599 75.52399
## 127 47.21499 18.90599 75.52399
## 128 47.21499 18.90599 75.52399
## 129 47.21499 18.90599 75.52399
## 130 47.21499 18.90599 75.52399
## 131 48.19818 19.87991 76.51645
## 132 48.19818 19.87991 76.51645
## 133 47.21499 18.90599 75.52399
## 134 47.21499 18.90599 75.52399
## 135 46.23180 17.90877 74.55484
## 136 47.54272 19.23322 75.85222
## 137 47.21499 18.90599 75.52399
## 138 47.21499 18.90599 75.52399
## 139 47.21499 18.90599 75.52399
## 140 47.21499 18.90599 75.52399
## 141 48.36204 20.03997 76.68412
## 142 47.21499 18.90599 75.52399
## 143 48.36204 20.03997 76.68412
## 144 47.21499 18.90599 75.52399
## 145 47.87045 19.55786 76.18304
## 146 47.21499 18.90599 75.52399
## 147 47.21499 18.90599 75.52399
## 148 48.52591 20.19938 76.85244
## 149 48.36204 20.03997 76.68412
## 150 47.21499 18.90599 75.52399
## 151 47.21499 18.90599 75.52399
## 152 48.19818 19.87991 76.51645
## 153 47.21499 18.90599 75.52399
## 154 47.21499 18.90599 75.52399
## 155 49.01750 20.67373 77.36127
## 156 47.21499 18.90599 75.52399
## 157 47.21499 18.90599 75.52399
## 158 47.21499 18.90599 75.52399
## 159 47.21499 18.90599 75.52399
## 160 47.21499 18.90599 75.52399
## 161 47.21499 18.90599 75.52399
## 162 47.21499 18.90599 75.52399
## 163 47.21499 18.90599 75.52399
## 164 47.21499 18.90599 75.52399
## 165 47.21499 18.90599 75.52399
## 166 47.21499 18.90599 75.52399
## 167 47.21499 18.90599 75.52399
## 168 47.21499 18.90599 75.52399
## 169 49.01750 20.67373 77.36127
## 170 47.21499 18.90599 75.52399
## 171 47.21499 18.90599 75.52399
## 172 47.21499 18.90599 75.52399
## 173 47.21499 18.90599 75.52399
## 174 48.68977 20.35814 77.02140
## 175 48.68977 20.35814 77.02140
## 176 47.21499 18.90599 75.52399
## 177 48.68977 20.35814 77.02140
## 178 47.21499 18.90599 75.52399
## 179 48.85364 20.51626 77.19102
## 180 47.21499 18.90599 75.52399
## 181 47.21499 18.90599 75.52399
## 182 47.21499 18.90599 75.52399
## 183 47.21499 18.90599 75.52399
## 184 48.68977 20.35814 77.02140
## 185 47.21499 18.90599 75.52399
## 186 48.19818 19.87991 76.51645
## 187 47.21499 18.90599 75.52399
## 188 47.21499 18.90599 75.52399
## 189 47.87045 19.55786 76.18304
## 190 47.21499 18.90599 75.52399
## 191 47.21499 18.90599 75.52399
## 192 47.21499 18.90599 75.52399
## 193 47.21499 18.90599 75.52399
## 194 47.21499 18.90599 75.52399
## 195 47.21499 18.90599 75.52399
## 196 47.21499 18.90599 75.52399
## 197 48.36204 20.03997 76.68412
## 198 47.21499 18.90599 75.52399
## 199 47.21499 18.90599 75.52399
## 200 47.21499 18.90599 75.52399
## 201 47.21499 18.90599 75.52399
## 202 47.21499 18.90599 75.52399
## 203 47.21499 18.90599 75.52399
## 204 47.21499 18.90599 75.52399
## 205 47.21499 18.90599 75.52399
## 206 47.21499 18.90599 75.52399
## 207 47.21499 18.90599 75.52399
## 208 47.21499 18.90599 75.52399
## 209 47.21499 18.90599 75.52399
## 210 47.21499 18.90599 75.52399
## 211 47.21499 18.90599 75.52399
## 212 47.21499 18.90599 75.52399
## 213 47.21499 18.90599 75.52399
## 214 47.21499 18.90599 75.52399
## 215 47.21499 18.90599 75.52399
## 216 48.03431 19.71921 76.34942
## 217 47.21499 18.90599 75.52399
## 218 47.21499 18.90599 75.52399
## 219 47.21499 18.90599 75.52399
## 220 46.39567 18.07659 74.71475
## 221 47.21499 18.90599 75.52399
## 222 47.21499 18.90599 75.52399
## 223 47.21499 18.90599 75.52399
## 224 47.21499 18.90599 75.52399
## 225 47.21499 18.90599 75.52399
## 226 47.21499 18.90599 75.52399
## 227 47.21499 18.90599 75.52399
## 228 47.21499 18.90599 75.52399
## 229 47.21499 18.90599 75.52399
## 230 47.21499 18.90599 75.52399
## 231 47.21499 18.90599 75.52399
## 232 47.21499 18.90599 75.52399
## 233 48.03431 19.71921 76.34942
## 234 47.21499 18.90599 75.52399
## 235 47.21499 18.90599 75.52399
## 236 48.03431 19.71921 76.34942
## 237 47.21499 18.90599 75.52399
## 238 47.21499 18.90599 75.52399
## 239 47.21499 18.90599 75.52399
## 240 47.21499 18.90599 75.52399
## 241 48.03431 19.71921 76.34942
## 242 47.21499 18.90599 75.52399
## 243 47.21499 18.90599 75.52399
## 244 47.21499 18.90599 75.52399
## 245 47.21499 18.90599 75.52399
## 246 47.87045 19.55786 76.18304
## 247 47.21499 18.90599 75.52399
## 248 47.37886 19.06993 75.68778
## 249 47.21499 18.90599 75.52399
## 250 47.21499 18.90599 75.52399
## 251 47.21499 18.90599 75.52399
## 252 47.21499 18.90599 75.52399
## 253 48.03431 19.71921 76.34942
## 254 47.21499 18.90599 75.52399
## 255 47.21499 18.90599 75.52399
## 256 47.21499 18.90599 75.52399
## 257 47.21499 18.90599 75.52399
## 258 47.21499 18.90599 75.52399
## 259 47.21499 18.90599 75.52399
## 260 47.21499 18.90599 75.52399
## 261 47.21499 18.90599 75.52399
## 262 47.21499 18.90599 75.52399
## 263 47.21499 18.90599 75.52399
## 264 46.55953 18.24376 74.87530
## 265 47.21499 18.90599 75.52399
## 266 47.21499 18.90599 75.52399
## 267 47.21499 18.90599 75.52399
## 268 47.21499 18.90599 75.52399
## 269 47.21499 18.90599 75.52399
## 270 46.39567 18.07659 74.71475
## 271 47.21499 18.90599 75.52399
## 272 47.21499 18.90599 75.52399
## 273 47.21499 18.90599 75.52399
## 274 47.87045 19.55786 76.18304
## 275 47.21499 18.90599 75.52399
## 276 47.21499 18.90599 75.52399
## 277 47.21499 18.90599 75.52399
## 278 47.21499 18.90599 75.52399
## 279 47.21499 18.90599 75.52399
## 280 47.21499 18.90599 75.52399
## 281 47.21499 18.90599 75.52399
## 282 47.21499 18.90599 75.52399
## 283 47.21499 18.90599 75.52399
## 284 47.37886 19.06993 75.68778
## 285 47.21499 18.90599 75.52399
## 286 47.21499 18.90599 75.52399
## 287 47.21499 18.90599 75.52399
## 288 47.21499 18.90599 75.52399
## 289 47.37886 19.06993 75.68778
## 290 47.21499 18.90599 75.52399
## 291 47.54272 19.23322 75.85222
## 292 47.21499 18.90599 75.52399
## 293 47.21499 18.90599 75.52399
## 294 47.21499 18.90599 75.52399
## 295 47.21499 18.90599 75.52399
## 296 47.21499 18.90599 75.52399
## 297 47.21499 18.90599 75.52399
## 298 47.21499 18.90599 75.52399
## 299 47.21499 18.90599 75.52399
## 300 48.03431 19.71921 76.34942
## 301 48.03431 19.71921 76.34942
## 302 47.21499 18.90599 75.52399
## 303 47.54272 19.23322 75.85222
## 304 47.21499 18.90599 75.52399
## 305 47.21499 18.90599 75.52399
## 306 47.21499 18.90599 75.52399
## 307 46.72340 18.41029 75.03651
## 308 48.19818 19.87991 76.51645
## 309 47.21499 18.90599 75.52399
## 310 47.21499 18.90599 75.52399
## 311 47.21499 18.90599 75.52399
## 312 47.21499 18.90599 75.52399
## 313 47.21499 18.90599 75.52399
## 314 47.05113 18.74140 75.36085
## 315 47.21499 18.90599 75.52399
## 316 46.23180 17.90877 74.55484
## 317 47.21499 18.90599 75.52399
## 318 47.05113 18.74140 75.36085
## 319 46.23180 17.90877 74.55484
## 320 47.21499 18.90599 75.52399
## 321 47.21499 18.90599 75.52399
## 322 47.21499 18.90599 75.52399
## 323 47.21499 18.90599 75.52399
## 324 46.55953 18.24376 74.87530
## 325 45.57635 17.23103 73.92167
## 326 46.88726 18.57617 75.19835
## 327 47.21499 18.90599 75.52399
## 328 46.72340 18.41029 75.03651
## 329 47.21499 18.90599 75.52399
## 330 47.21499 18.90599 75.52399
## 331 46.55953 18.24376 74.87530
## 332 47.21499 18.90599 75.52399
## 333 47.21499 18.90599 75.52399
## 334 47.21499 18.90599 75.52399
## 335 47.21499 18.90599 75.52399
## 336 47.21499 18.90599 75.52399
## 337 46.06794 17.74030 74.39558
## 338 46.55953 18.24376 74.87530
## 339 47.21499 18.90599 75.52399
## 340 47.21499 18.90599 75.52399
## 341 47.21499 18.90599 75.52399
## 342 47.21499 18.90599 75.52399
## 343 47.21499 18.90599 75.52399
## 344 47.21499 18.90599 75.52399
## 345 47.21499 18.90599 75.52399
## 346 47.21499 18.90599 75.52399
## 347 47.21499 18.90599 75.52399
## 348 47.21499 18.90599 75.52399
## 349 46.39567 18.07659 74.71475
## 350 47.21499 18.90599 75.52399
## 351 47.21499 18.90599 75.52399
## 352 47.21499 18.90599 75.52399
## 353 47.21499 18.90599 75.52399
## 354 47.21499 18.90599 75.52399
## 355 47.21499 18.90599 75.52399
## 356 47.21499 18.90599 75.52399
## 357 47.21499 18.90599 75.52399
## 358 47.21499 18.90599 75.52399
## 359 47.21499 18.90599 75.52399
## 360 46.88726 18.57617 75.19835
## 361 46.88726 18.57617 75.19835
## 362 46.88726 18.57617 75.19835
## 363 47.37886 19.06993 75.68778
## 364 47.21499 18.90599 75.52399
## 365 47.37886 19.06993 75.68778
## 366 47.21499 18.90599 75.52399
## 367 46.39567 18.07659 74.71475
## 368 47.21499 18.90599 75.52399
## 369 46.39567 18.07659 74.71475
## 370 47.21499 18.90599 75.52399
## 371 47.21499 18.90599 75.52399
## 372 47.21499 18.90599 75.52399
## 373 47.21499 18.90599 75.52399
## 374 47.21499 18.90599 75.52399
## 375 47.21499 18.90599 75.52399
## 376 47.21499 18.90599 75.52399
## 377 47.21499 18.90599 75.52399
## 378 47.21499 18.90599 75.52399
## 379 47.21499 18.90599 75.52399
## 380 47.21499 18.90599 75.52399
## 381 47.21499 18.90599 75.52399
## 382 47.21499 18.90599 75.52399
## 383 47.21499 18.90599 75.52399
## 384 47.21499 18.90599 75.52399
## 385 47.21499 18.90599 75.52399
## 386 47.21499 18.90599 75.52399
## 387 47.05113 18.74140 75.36085
## 388 47.37886 19.06993 75.68778
## 389 47.21499 18.90599 75.52399
## 390 47.21499 18.90599 75.52399
## 391 47.21499 18.90599 75.52399
## 392 47.21499 18.90599 75.52399
## 393 47.21499 18.90599 75.52399
## 394 47.21499 18.90599 75.52399
## 395 47.21499 18.90599 75.52399
## 396 47.21499 18.90599 75.52399
## 397 47.21499 18.90599 75.52399
## 398 47.21499 18.90599 75.52399
## 399 47.21499 18.90599 75.52399
## 400 47.21499 18.90599 75.52399
## 401 47.21499 18.90599 75.52399
## 402 45.74021 17.40143 74.07899
## 403 45.74021 17.40143 74.07899
## 404 47.21499 18.90599 75.52399
## 405 46.55953 18.24376 74.87530
## 406 47.21499 18.90599 75.52399
## 407 47.21499 18.90599 75.52399
## 408 47.21499 18.90599 75.52399
## 409 47.21499 18.90599 75.52399
## 410 46.55953 18.24376 74.87530
## 411 46.72340 18.41029 75.03651
## 412 47.21499 18.90599 75.52399
## 413 47.21499 18.90599 75.52399
## 414 46.55953 18.24376 74.87530
## 415 47.21499 18.90599 75.52399
## 416 46.72340 18.41029 75.03651
## 417 47.21499 18.90599 75.52399
## 418 47.21499 18.90599 75.52399
## 419 47.21499 18.90599 75.52399
## 420 47.37886 19.06993 75.68778
## 421 47.21499 18.90599 75.52399
## 422 46.72340 18.41029 75.03651
## 423 47.21499 18.90599 75.52399
## 424 47.21499 18.90599 75.52399
## 425 47.21499 18.90599 75.52399
## 426 47.21499 18.90599 75.52399
## 427 47.21499 18.90599 75.52399
## 428 47.37886 19.06993 75.68778
## 429 47.37886 19.06993 75.68778
## 430 46.23180 17.90877 74.55484
## 431 47.21499 18.90599 75.52399
## 432 46.23180 17.90877 74.55484
## 433 46.06794 17.74030 74.39558
## 434 47.37886 19.06993 75.68778
## 435 47.21499 18.90599 75.52399
## 436 47.21499 18.90599 75.52399
## 437 47.21499 18.90599 75.52399
## 438 47.37886 19.06993 75.68778
## 439 47.21499 18.90599 75.52399
## 440 45.90408 17.57119 74.23696
## 441 47.21499 18.90599 75.52399
## 442 47.21499 18.90599 75.52399
## 443 47.21499 18.90599 75.52399
## 444 47.37886 19.06993 75.68778
## 445 47.21499 18.90599 75.52399
## 446 47.21499 18.90599 75.52399
## 447 47.21499 18.90599 75.52399
## 448 47.21499 18.90599 75.52399
## 449 47.21499 18.90599 75.52399
## 450 47.21499 18.90599 75.52399
## 451 47.87045 19.55786 76.18304
## 452 47.87045 19.55786 76.18304
## 453 47.21499 18.90599 75.52399
## 454 48.03431 19.71921 76.34942
## 455 47.21499 18.90599 75.52399
## 456 47.70658 19.39586 76.01731
## 457 47.21499 18.90599 75.52399
## 458 46.06794 17.74030 74.39558
## 459 47.21499 18.90599 75.52399
## 460 47.21499 18.90599 75.52399
## 461 47.21499 18.90599 75.52399
## 462 47.21499 18.90599 75.52399
## 463 46.39567 18.07659 74.71475
## 464 46.23180 17.90877 74.55484
## 465 46.55953 18.24376 74.87530
## 466 48.03431 19.71921 76.34942
## 467 46.55953 18.24376 74.87530
## 468 47.21499 18.90599 75.52399
## 469 47.21499 18.90599 75.52399
## 470 47.21499 18.90599 75.52399
## 471 47.21499 18.90599 75.52399
## 472 47.21499 18.90599 75.52399
## 473 47.21499 18.90599 75.52399
## 474 46.55953 18.24376 74.87530
## 475 47.21499 18.90599 75.52399
## 476 46.88726 18.57617 75.19835
## 477 47.21499 18.90599 75.52399
## 478 47.21499 18.90599 75.52399
## 479 47.21499 18.90599 75.52399
## 480 47.21499 18.90599 75.52399
## 481 47.05113 18.74140 75.36085
## 482 47.05113 18.74140 75.36085
## 483 47.21499 18.90599 75.52399
## 484 47.21499 18.90599 75.52399
## 485 47.21499 18.90599 75.52399
## 486 47.21499 18.90599 75.52399
## 487 48.36204 20.03997 76.68412
## 488 47.21499 18.90599 75.52399
## 489 47.21499 18.90599 75.52399
## 490 47.21499 18.90599 75.52399
## 491 47.21499 18.90599 75.52399
## 492 47.21499 18.90599 75.52399
## 493 48.52591 20.19938 76.85244
## 494 48.52591 20.19938 76.85244
## 495 47.21499 18.90599 75.52399
## 496 47.21499 18.90599 75.52399
## 497 47.87045 19.55786 76.18304
## 498 47.21499 18.90599 75.52399
## 499 47.21499 18.90599 75.52399
## 500 47.21499 18.90599 75.52399
## 501 47.21499 18.90599 75.52399
## 502 48.68977 20.35814 77.02140
## 503 47.21499 18.90599 75.52399
## 504 47.05113 18.74140 75.36085
## 505 48.52591 20.19938 76.85244
## 506 47.21499 18.90599 75.52399
## 507 47.21499 18.90599 75.52399
## 508 47.21499 18.90599 75.52399
## 509 47.21499 18.90599 75.52399
## 510 47.21499 18.90599 75.52399
## 511 47.21499 18.90599 75.52399
## 512 47.21499 18.90599 75.52399
## 513 48.68977 20.35814 77.02140
## 514 47.21499 18.90599 75.52399
## 515 47.21499 18.90599 75.52399
## 516 48.52591 20.19938 76.85244
## 517 48.19818 19.87991 76.51645
## 518 47.21499 18.90599 75.52399
## 519 48.52591 20.19938 76.85244
## 520 47.21499 18.90599 75.52399
## 521 47.21499 18.90599 75.52399
## 522 47.21499 18.90599 75.52399
## 523 47.21499 18.90599 75.52399
## 524 47.21499 18.90599 75.52399
## 525 49.50909 21.14228 77.87591
## 526 49.50909 21.14228 77.87591
## 527 47.21499 18.90599 75.52399
## 528 47.21499 18.90599 75.52399
## 529 47.21499 18.90599 75.52399
## 530 48.85364 20.51626 77.19102
## 531 47.05113 18.74140 75.36085
## 532 47.21499 18.90599 75.52399
## 533 47.21499 18.90599 75.52399
## 534 46.88726 18.57617 75.19835
## 535 47.21499 18.90599 75.52399
## 536 47.05113 18.74140 75.36085
## 537 47.21499 18.90599 75.52399
## 538 47.21499 18.90599 75.52399
## 539 47.21499 18.90599 75.52399
## 540 46.06794 17.74030 74.39558
## 541 47.21499 18.90599 75.52399
## 542 47.37886 19.06993 75.68778
## 543 45.90408 17.57119 74.23696
## 544 46.55953 18.24376 74.87530
## 545 46.39567 18.07659 74.71475
## 546 47.21499 18.90599 75.52399
## 547 47.21499 18.90599 75.52399
## 548 47.21499 18.90599 75.52399
## 549 47.87045 19.55786 76.18304
## 550 47.21499 18.90599 75.52399
## 551 47.21499 18.90599 75.52399
## 552 47.21499 18.90599 75.52399
## 553 47.70658 19.39586 76.01731
## 554 47.21499 18.90599 75.52399
## 555 47.21499 18.90599 75.52399
## 556 47.21499 18.90599 75.52399
## 557 47.21499 18.90599 75.52399
## 558 45.57635 17.23103 73.92167
## 559 47.21499 18.90599 75.52399
## 560 45.41248 17.05998 73.76499
## 561 47.21499 18.90599 75.52399
## 562 47.87045 19.55786 76.18304
## 563 47.21499 18.90599 75.52399
## 564 47.87045 19.55786 76.18304
## 565 45.41248 17.05998 73.76499
## 566 47.21499 18.90599 75.52399
## 567 45.41248 17.05998 73.76499
## 568 47.37886 19.06993 75.68778
## 569 47.21499 18.90599 75.52399
## 570 47.21499 18.90599 75.52399
## 571 47.21499 18.90599 75.52399
## 572 47.21499 18.90599 75.52399
## 573 47.21499 18.90599 75.52399
## 574 47.21499 18.90599 75.52399
## 575 47.05113 18.74140 75.36085
## 576 47.21499 18.90599 75.52399
## 577 47.21499 18.90599 75.52399
## 578 46.39567 18.07659 74.71475
## 579 47.21499 18.90599 75.52399
## 580 47.21499 18.90599 75.52399
## 581 47.21499 18.90599 75.52399
## 582 47.21499 18.90599 75.52399
## 583 47.21499 18.90599 75.52399
## 584 47.21499 18.90599 75.52399
## 585 47.21499 18.90599 75.52399
## 586 47.21499 18.90599 75.52399
## 587 47.21499 18.90599 75.52399
## 588 47.21499 18.90599 75.52399
## 589 47.21499 18.90599 75.52399
## 590 47.21499 18.90599 75.52399
## 591 47.21499 18.90599 75.52399
## 592 47.21499 18.90599 75.52399
## 593 47.21499 18.90599 75.52399
## 594 47.21499 18.90599 75.52399
## 595 47.21499 18.90599 75.52399
## 596 47.21499 18.90599 75.52399
## 597 47.21499 18.90599 75.52399
## 598 47.21499 18.90599 75.52399
## 599 47.21499 18.90599 75.52399
## 600 47.21499 18.90599 75.52399
## 601 47.21499 18.90599 75.52399
## 602 47.21499 18.90599 75.52399
## 603 47.21499 18.90599 75.52399
## 604 47.21499 18.90599 75.52399
## 605 47.21499 18.90599 75.52399
## 606 47.21499 18.90599 75.52399
## 607 47.21499 18.90599 75.52399
## 608 47.21499 18.90599 75.52399
## 609 47.21499 18.90599 75.52399
## 610 47.21499 18.90599 75.52399
## 611 47.21499 18.90599 75.52399
## 612 47.21499 18.90599 75.52399
## 613 47.21499 18.90599 75.52399
## 614 47.21499 18.90599 75.52399
## 615 47.21499 18.90599 75.52399
## 616 47.21499 18.90599 75.52399
## 617 47.21499 18.90599 75.52399
## 618 47.21499 18.90599 75.52399
## 619 47.21499 18.90599 75.52399
## 620 47.37886 19.06993 75.68778
## 621 47.21499 18.90599 75.52399
## 622 47.21499 18.90599 75.52399
## 623 47.21499 18.90599 75.52399
## 624 47.21499 18.90599 75.52399
## 625 47.21499 18.90599 75.52399
## 626 47.21499 18.90599 75.52399
## 627 47.21499 18.90599 75.52399
## 628 47.21499 18.90599 75.52399
## 629 47.21499 18.90599 75.52399
## 630 47.21499 18.90599 75.52399
## 631 46.06794 17.74030 74.39558
## 632 47.21499 18.90599 75.52399
## 633 47.21499 18.90599 75.52399
## 634 47.21499 18.90599 75.52399
## 635 47.21499 18.90599 75.52399
## 636 47.21499 18.90599 75.52399
## 637 46.88726 18.57617 75.19835
## 638 47.21499 18.90599 75.52399
## 639 47.21499 18.90599 75.52399
## 640 47.21499 18.90599 75.52399
## 641 47.21499 18.90599 75.52399
## 642 47.21499 18.90599 75.52399
## 643 47.21499 18.90599 75.52399
## 644 47.21499 18.90599 75.52399
## 645 47.21499 18.90599 75.52399
## 646 47.21499 18.90599 75.52399
## 647 47.21499 18.90599 75.52399
## 648 47.21499 18.90599 75.52399
## 649 47.21499 18.90599 75.52399
## 650 47.21499 18.90599 75.52399
## 651 47.21499 18.90599 75.52399
## 652 47.21499 18.90599 75.52399
## 653 47.21499 18.90599 75.52399
## 654 46.06794 17.74030 74.39558
## 655 47.21499 18.90599 75.52399
## 656 47.21499 18.90599 75.52399
## 657 46.55953 18.24376 74.87530
## 658 47.21499 18.90599 75.52399
## 659 47.05113 18.74140 75.36085
## 660 47.21499 18.90599 75.52399
## 661 47.21499 18.90599 75.52399
## 662 47.21499 18.90599 75.52399
## 663 47.21499 18.90599 75.52399
## 664 46.39567 18.07659 74.71475
## 665 46.55953 18.24376 74.87530
## 666 47.21499 18.90599 75.52399
## 667 47.21499 18.90599 75.52399
## 668 47.21499 18.90599 75.52399
## 669 47.21499 18.90599 75.52399
## 670 47.21499 18.90599 75.52399
## 671 47.21499 18.90599 75.52399
## 672 47.21499 18.90599 75.52399
## 673 47.21499 18.90599 75.52399
## 674 47.05113 18.74140 75.36085
## 675 47.05113 18.74140 75.36085
## 676 47.21499 18.90599 75.52399
## 677 47.21499 18.90599 75.52399
## 678 47.21499 18.90599 75.52399
## 679 47.21499 18.90599 75.52399
## 680 47.21499 18.90599 75.52399
## 681 47.21499 18.90599 75.52399
## 682 47.21499 18.90599 75.52399
## 683 47.21499 18.90599 75.52399
## 684 47.21499 18.90599 75.52399
## 685 47.05113 18.74140 75.36085
## 686 47.21499 18.90599 75.52399
## 687 47.21499 18.90599 75.52399
## 688 47.21499 18.90599 75.52399
## 689 47.21499 18.90599 75.52399
## 690 47.87045 19.55786 76.18304
## 691 47.21499 18.90599 75.52399
## 692 47.21499 18.90599 75.52399
## 693 47.21499 18.90599 75.52399
## 694 47.21499 18.90599 75.52399
## 695 47.21499 18.90599 75.52399
## 696 47.21499 18.90599 75.52399
## 697 47.21499 18.90599 75.52399
## 698 47.21499 18.90599 75.52399
## 699 47.70658 19.39586 76.01731
## 700 47.21499 18.90599 75.52399
## 701 47.21499 18.90599 75.52399
## 702 47.21499 18.90599 75.52399
## 703 47.21499 18.90599 75.52399
## 704 47.21499 18.90599 75.52399
## 705 47.21499 18.90599 75.52399
## 706 47.21499 18.90599 75.52399
## 707 47.21499 18.90599 75.52399
## 708 47.21499 18.90599 75.52399
## 709 47.21499 18.90599 75.52399
## 710 47.37886 19.06993 75.68778
## 711 47.37886 19.06993 75.68778
## 712 47.21499 18.90599 75.52399
## 713 47.21499 18.90599 75.52399
## 714 47.21499 18.90599 75.52399
## 715 47.21499 18.90599 75.52399
## 716 47.21499 18.90599 75.52399
## 717 47.21499 18.90599 75.52399
## 718 47.21499 18.90599 75.52399
## 719 47.21499 18.90599 75.52399
## 720 47.21499 18.90599 75.52399
## 721 47.21499 18.90599 75.52399
## 722 47.21499 18.90599 75.52399
## 723 47.21499 18.90599 75.52399
## 724 47.21499 18.90599 75.52399
## 725 47.21499 18.90599 75.52399
## 726 47.21499 18.90599 75.52399
## 727 47.21499 18.90599 75.52399
## 728 47.21499 18.90599 75.52399
## 729 47.37886 19.06993 75.68778
## 730 47.21499 18.90599 75.52399
## 731 47.21499 18.90599 75.52399
## 732 47.21499 18.90599 75.52399
## 733 47.21499 18.90599 75.52399
## 734 47.21499 18.90599 75.52399
## 735 47.21499 18.90599 75.52399
## 736 47.21499 18.90599 75.52399
## 737 47.21499 18.90599 75.52399
## 738 47.21499 18.90599 75.52399
## 739 47.21499 18.90599 75.52399
## 740 47.37886 19.06993 75.68778
## 741 47.21499 18.90599 75.52399
## 742 47.21499 18.90599 75.52399
## 743 47.21499 18.90599 75.52399
## 744 47.21499 18.90599 75.52399
## 745 47.21499 18.90599 75.52399
## 746 47.21499 18.90599 75.52399
## 747 47.21499 18.90599 75.52399
## 748 47.21499 18.90599 75.52399
## 749 47.21499 18.90599 75.52399
## 750 47.21499 18.90599 75.52399
## 751 46.72340 18.41029 75.03651
## 752 47.21499 18.90599 75.52399
## 753 47.21499 18.90599 75.52399
## 754 47.21499 18.90599 75.52399
## 755 47.21499 18.90599 75.52399
## 756 47.21499 18.90599 75.52399
## 757 47.21499 18.90599 75.52399
## 758 47.21499 18.90599 75.52399
## 759 47.21499 18.90599 75.52399
## 760 47.21499 18.90599 75.52399
## 761 47.21499 18.90599 75.52399
## 762 47.21499 18.90599 75.52399
## 763 48.36204 20.03997 76.68412
## 764 47.21499 18.90599 75.52399
## 765 47.21499 18.90599 75.52399
## 766 47.21499 18.90599 75.52399
## 767 47.21499 18.90599 75.52399
## 768 48.36204 20.03997 76.68412
## 769 47.05113 18.74140 75.36085
## 770 47.21499 18.90599 75.52399
## 771 47.21499 18.90599 75.52399
## 772 48.52591 20.19938 76.85244
## 773 47.21499 18.90599 75.52399
## 774 47.21499 18.90599 75.52399
## 775 47.21499 18.90599 75.52399
## 776 47.21499 18.90599 75.52399
## 777 47.21499 18.90599 75.52399
## 778 46.72340 18.41029 75.03651
## 779 46.55953 18.24376 74.87530
## 780 47.54272 19.23322 75.85222
## 781 46.55953 18.24376 74.87530
## 782 46.55953 18.24376 74.87530
## 783 47.21499 18.90599 75.52399
## 784 47.21499 18.90599 75.52399
## 785 47.21499 18.90599 75.52399
## 786 47.21499 18.90599 75.52399
## 787 47.21499 18.90599 75.52399
## 788 47.21499 18.90599 75.52399
## 789 47.21499 18.90599 75.52399
## 790 47.21499 18.90599 75.52399
## 791 47.21499 18.90599 75.52399
## 792 47.21499 18.90599 75.52399
## 793 47.21499 18.90599 75.52399
## 794 47.21499 18.90599 75.52399
## 795 46.55953 18.24376 74.87530
## 796 47.21499 18.90599 75.52399
## 797 46.55953 18.24376 74.87530
## 798 47.21499 18.90599 75.52399
## 799 47.21499 18.90599 75.52399
## 800 47.21499 18.90599 75.52399
## 801 47.21499 18.90599 75.52399
## 802 47.21499 18.90599 75.52399
## 803 47.21499 18.90599 75.52399
## 804 47.54272 19.23322 75.85222
## 805 47.70658 19.39586 76.01731
## 806 47.21499 18.90599 75.52399
## 807 47.21499 18.90599 75.52399
## 808 46.39567 18.07659 74.71475
## 809 47.21499 18.90599 75.52399
## 810 47.21499 18.90599 75.52399
## 811 47.21499 18.90599 75.52399
## 812 47.21499 18.90599 75.52399
## 813 47.21499 18.90599 75.52399
## 814 47.21499 18.90599 75.52399
## 815 47.21499 18.90599 75.52399
## 816 47.21499 18.90599 75.52399
## 817 47.21499 18.90599 75.52399
## 818 47.21499 18.90599 75.52399
## 819 47.05113 18.74140 75.36085
## 820 47.21499 18.90599 75.52399
## 821 47.21499 18.90599 75.52399
## 822 47.21499 18.90599 75.52399
## 823 47.21499 18.90599 75.52399
## 824 47.21499 18.90599 75.52399
## 825 47.21499 18.90599 75.52399
## 826 46.39567 18.07659 74.71475
## 827 47.21499 18.90599 75.52399
## 828 46.39567 18.07659 74.71475
## 829 47.21499 18.90599 75.52399
## 830 47.21499 18.90599 75.52399
## 831 46.88726 18.57617 75.19835
## 832 47.21499 18.90599 75.52399
## 833 47.21499 18.90599 75.52399
## 834 47.21499 18.90599 75.52399
## 835 47.21499 18.90599 75.52399
## 836 47.21499 18.90599 75.52399
## 837 47.21499 18.90599 75.52399
## 838 47.21499 18.90599 75.52399
## 839 47.21499 18.90599 75.52399
## 840 46.88726 18.57617 75.19835
## 841 47.37886 19.06993 75.68778
## 842 47.21499 18.90599 75.52399
## 843 47.70658 19.39586 76.01731
## 844 47.54272 19.23322 75.85222
## 845 47.21499 18.90599 75.52399
## 846 47.70658 19.39586 76.01731
## 847 47.70658 19.39586 76.01731
## 848 47.21499 18.90599 75.52399
## 849 47.54272 19.23322 75.85222
## 850 48.85364 20.51626 77.19102
## 851 48.52591 20.19938 76.85244
## 852 47.05113 18.74140 75.36085
## 853 47.21499 18.90599 75.52399
## 854 47.21499 18.90599 75.52399
## 855 47.21499 18.90599 75.52399
## 856 47.21499 18.90599 75.52399
## 857 48.68977 20.35814 77.02140
## 858 47.21499 18.90599 75.52399
## 859 47.21499 18.90599 75.52399
## 860 47.21499 18.90599 75.52399
## 861 48.85364 20.51626 77.19102
## 862 47.21499 18.90599 75.52399
## 863 47.54272 19.23322 75.85222
## 864 47.21499 18.90599 75.52399
## 865 46.72340 18.41029 75.03651
## 866 47.21499 18.90599 75.52399
## 867 47.21499 18.90599 75.52399
## 868 47.21499 18.90599 75.52399
## 869 47.21499 18.90599 75.52399
## 870 49.18136 20.83056 77.53217
## 871 48.68977 20.35814 77.02140
## 872 46.88726 18.57617 75.19835
## 873 47.21499 18.90599 75.52399
## 874 47.21499 18.90599 75.52399
## 875 47.21499 18.90599 75.52399
## 876 47.54272 19.23322 75.85222
## 877 47.21499 18.90599 75.52399
## 878 47.21499 18.90599 75.52399
## 879 47.21499 18.90599 75.52399
## 880 48.85364 20.51626 77.19102
## 881 47.21499 18.90599 75.52399
## 882 47.21499 18.90599 75.52399
## 883 46.55953 18.24376 74.87530
## 884 49.01750 20.67373 77.36127
## 885 47.21499 18.90599 75.52399
## 886 46.55953 18.24376 74.87530
## 887 47.21499 18.90599 75.52399
## 888 47.21499 18.90599 75.52399
## 889 47.21499 18.90599 75.52399
## 890 47.21499 18.90599 75.52399
## 891 48.03431 19.71921 76.34942
## 892 47.21499 18.90599 75.52399
## 893 47.21499 18.90599 75.52399
## 894 47.87045 19.55786 76.18304
## 895 47.21499 18.90599 75.52399
## 896 48.19818 19.87991 76.51645
## 897 47.21499 18.90599 75.52399
## 898 47.21499 18.90599 75.52399
## 899 48.85364 20.51626 77.19102
## 900 47.21499 18.90599 75.52399
## 901 48.36204 20.03997 76.68412
## 902 48.85364 20.51626 77.19102
## 903 47.21499 18.90599 75.52399
## 904 48.85364 20.51626 77.19102
## 905 47.21499 18.90599 75.52399
## 906 48.68977 20.35814 77.02140
## 907 48.52591 20.19938 76.85244
## 908 47.21499 18.90599 75.52399
## 909 47.21499 18.90599 75.52399
## 910 47.37886 19.06993 75.68778
## 911 47.21499 18.90599 75.52399
## 912 47.21499 18.90599 75.52399
## 913 46.88726 18.57617 75.19835
## 914 48.68977 20.35814 77.02140
## 915 47.70658 19.39586 76.01731
## 916 47.21499 18.90599 75.52399
## 917 47.21499 18.90599 75.52399
## 918 47.87045 19.55786 76.18304
## 919 47.70658 19.39586 76.01731
## 920 47.37886 19.06993 75.68778
## 921 47.21499 18.90599 75.52399
## 922 47.21499 18.90599 75.52399
## 923 47.21499 18.90599 75.52399
## 924 47.21499 18.90599 75.52399
## 925 47.87045 19.55786 76.18304
## 926 47.87045 19.55786 76.18304
## 927 47.21499 18.90599 75.52399
## 928 47.21499 18.90599 75.52399
## 929 47.21499 18.90599 75.52399
## 930 46.39567 18.07659 74.71475
## 931 48.52591 20.19938 76.85244
## 932 47.21499 18.90599 75.52399
## 933 47.21499 18.90599 75.52399
## 934 47.21499 18.90599 75.52399
## 935 47.21499 18.90599 75.52399
## 936 47.21499 18.90599 75.52399
## 937 47.21499 18.90599 75.52399
## 938 47.21499 18.90599 75.52399
## 939 47.21499 18.90599 75.52399
## 940 48.68977 20.35814 77.02140
## 941 47.21499 18.90599 75.52399
## 942 47.21499 18.90599 75.52399
## 943 47.21499 18.90599 75.52399
## 944 47.21499 18.90599 75.52399
## 945 47.21499 18.90599 75.52399
## 946 47.21499 18.90599 75.52399
## 947 47.21499 18.90599 75.52399
## 948 47.21499 18.90599 75.52399
## 949 47.87045 19.55786 76.18304
## 950 47.21499 18.90599 75.52399
## 951 47.21499 18.90599 75.52399
## 952 46.55953 18.24376 74.87530
## 953 47.21499 18.90599 75.52399
## 954 47.21499 18.90599 75.52399
## 955 47.21499 18.90599 75.52399
## 956 47.70658 19.39586 76.01731
## 957 47.21499 18.90599 75.52399
## 958 47.21499 18.90599 75.52399
## 959 47.21499 18.90599 75.52399
## 960 47.21499 18.90599 75.52399
## 961 47.21499 18.90599 75.52399
## 962 47.21499 18.90599 75.52399
## 963 48.52591 20.19938 76.85244
## 964 47.37886 19.06993 75.68778
## 965 47.21499 18.90599 75.52399
## 966 47.21499 18.90599 75.52399
## 967 48.03431 19.71921 76.34942
## 968 48.03431 19.71921 76.34942
## 969 48.36204 20.03997 76.68412
## 970 48.52591 20.19938 76.85244
## 971 47.21499 18.90599 75.52399
## 972 47.21499 18.90599 75.52399
## 973 47.21499 18.90599 75.52399
## 974 47.21499 18.90599 75.52399
## 975 47.21499 18.90599 75.52399
## 976 48.03431 19.71921 76.34942
## 977 47.21499 18.90599 75.52399
## 978 47.21499 18.90599 75.52399
## 979 48.36204 20.03997 76.68412
## 980 47.21499 18.90599 75.52399
## 981 47.21499 18.90599 75.52399
## 982 47.21499 18.90599 75.52399
## 983 47.21499 18.90599 75.52399
## 984 47.21499 18.90599 75.52399
## 985 47.21499 18.90599 75.52399
## 986 48.03431 19.71921 76.34942
## 987 46.88726 18.57617 75.19835
## 988 46.55953 18.24376 74.87530
## 989 47.21499 18.90599 75.52399
## 990 47.21499 18.90599 75.52399
## 991 47.21499 18.90599 75.52399
## 992 47.21499 18.90599 75.52399
## 993 47.37886 19.06993 75.68778
## 994 48.52591 20.19938 76.85244
## 995 47.21499 18.90599 75.52399
## 996 47.21499 18.90599 75.52399
## 997 47.21499 18.90599 75.52399
## 998 47.21499 18.90599 75.52399
## 999 47.21499 18.90599 75.52399
## 1000 48.52591 20.19938 76.85244
## 1001 47.21499 18.90599 75.52399
## 1002 47.21499 18.90599 75.52399
## 1003 47.21499 18.90599 75.52399
## 1004 47.21499 18.90599 75.52399
## 1005 47.21499 18.90599 75.52399
## 1006 47.21499 18.90599 75.52399
## 1007 48.52591 20.19938 76.85244
## 1008 47.21499 18.90599 75.52399
## 1009 49.18136 20.83056 77.53217
## 1010 48.85364 20.51626 77.19102
## 1011 48.68977 20.35814 77.02140
## 1012 47.21499 18.90599 75.52399
## 1013 48.85364 20.51626 77.19102
## 1014 47.21499 18.90599 75.52399
## 1015 47.21499 18.90599 75.52399
## 1016 49.01750 20.67373 77.36127
## 1017 48.03431 19.71921 76.34942
## 1018 47.21499 18.90599 75.52399
## 1019 48.68977 20.35814 77.02140
## 1020 47.21499 18.90599 75.52399
## 1021 47.21499 18.90599 75.52399
## 1022 49.18136 20.83056 77.53217
## 1023 47.21499 18.90599 75.52399
## 1024 48.52591 20.19938 76.85244
## 1025 47.21499 18.90599 75.52399
## 1026 47.21499 18.90599 75.52399
## 1027 47.21499 18.90599 75.52399
## 1028 47.21499 18.90599 75.52399
## 1029 47.21499 18.90599 75.52399
## 1030 47.21499 18.90599 75.52399
## 1031 47.21499 18.90599 75.52399
## 1032 47.21499 18.90599 75.52399
## 1033 47.21499 18.90599 75.52399
## 1034 47.21499 18.90599 75.52399
## 1035 47.21499 18.90599 75.52399
## 1036 47.21499 18.90599 75.52399
## 1037 47.21499 18.90599 75.52399
## 1038 47.21499 18.90599 75.52399
## 1039 47.21499 18.90599 75.52399
## 1040 47.21499 18.90599 75.52399
## 1041 47.21499 18.90599 75.52399
## 1042 47.21499 18.90599 75.52399
## 1043 47.21499 18.90599 75.52399
## 1044 47.21499 18.90599 75.52399
## 1045 47.21499 18.90599 75.52399
## 1046 47.21499 18.90599 75.52399
## 1047 47.21499 18.90599 75.52399
## 1048 47.21499 18.90599 75.52399
## 1049 47.21499 18.90599 75.52399
## 1050 47.21499 18.90599 75.52399
## 1051 47.21499 18.90599 75.52399
## 1052 47.21499 18.90599 75.52399
## 1053 47.21499 18.90599 75.52399
## 1054 47.21499 18.90599 75.52399
## 1055 47.21499 18.90599 75.52399
## 1056 47.21499 18.90599 75.52399
## 1057 47.21499 18.90599 75.52399
## 1058 47.21499 18.90599 75.52399
## 1059 47.21499 18.90599 75.52399
## 1060 47.21499 18.90599 75.52399
## 1061 47.21499 18.90599 75.52399
## 1062 47.21499 18.90599 75.52399
## 1063 47.21499 18.90599 75.52399
## 1064 47.21499 18.90599 75.52399
## 1065 47.21499 18.90599 75.52399
## 1066 47.21499 18.90599 75.52399
## 1067 47.21499 18.90599 75.52399
## 1068 47.21499 18.90599 75.52399
## 1069 47.21499 18.90599 75.52399
## 1070 47.21499 18.90599 75.52399
## 1071 47.21499 18.90599 75.52399
## 1072 47.21499 18.90599 75.52399
## 1073 47.21499 18.90599 75.52399
## 1074 47.21499 18.90599 75.52399
## 1075 47.21499 18.90599 75.52399
## 1076 47.21499 18.90599 75.52399
## 1077 47.21499 18.90599 75.52399
## 1078 47.21499 18.90599 75.52399
## 1079 47.21499 18.90599 75.52399
## 1080 47.21499 18.90599 75.52399
## 1081 47.21499 18.90599 75.52399
## 1082 47.21499 18.90599 75.52399
## 1083 47.21499 18.90599 75.52399
## 1084 47.21499 18.90599 75.52399
## 1085 47.21499 18.90599 75.52399
## 1086 47.21499 18.90599 75.52399
## 1087 47.21499 18.90599 75.52399
## 1088 47.21499 18.90599 75.52399
## 1089 47.21499 18.90599 75.52399
## 1090 47.21499 18.90599 75.52399
## 1091 47.21499 18.90599 75.52399
## 1092 47.21499 18.90599 75.52399
## 1093 47.21499 18.90599 75.52399
## 1094 47.21499 18.90599 75.52399
## 1095 47.21499 18.90599 75.52399
## 1096 47.21499 18.90599 75.52399
## 1097 47.21499 18.90599 75.52399
## 1098 47.21499 18.90599 75.52399
## 1099 47.21499 18.90599 75.52399
## 1100 47.21499 18.90599 75.52399
## 1101 47.21499 18.90599 75.52399
## 1102 47.21499 18.90599 75.52399
## 1103 47.21499 18.90599 75.52399
## 1104 47.21499 18.90599 75.52399
## 1105 47.21499 18.90599 75.52399
## 1106 47.21499 18.90599 75.52399
## 1107 47.21499 18.90599 75.52399
## 1108 47.21499 18.90599 75.52399
## 1109 47.21499 18.90599 75.52399
## 1110 47.21499 18.90599 75.52399
## 1111 47.21499 18.90599 75.52399
## 1112 47.21499 18.90599 75.52399
## 1113 47.21499 18.90599 75.52399
## 1114 47.21499 18.90599 75.52399
## 1115 47.21499 18.90599 75.52399
## 1116 47.21499 18.90599 75.52399
## 1117 47.21499 18.90599 75.52399
## 1118 47.21499 18.90599 75.52399
## 1119 47.21499 18.90599 75.52399
## 1120 47.21499 18.90599 75.52399
## 1121 47.21499 18.90599 75.52399
## 1122 47.21499 18.90599 75.52399
## 1123 47.21499 18.90599 75.52399
## 1124 47.21499 18.90599 75.52399
## 1125 47.21499 18.90599 75.52399
## 1126 47.21499 18.90599 75.52399
## 1127 47.21499 18.90599 75.52399
## 1128 47.21499 18.90599 75.52399
## 1129 47.21499 18.90599 75.52399
## 1130 47.21499 18.90599 75.52399
## 1131 47.21499 18.90599 75.52399
## 1132 47.21499 18.90599 75.52399
## 1133 47.21499 18.90599 75.52399
## 1134 47.21499 18.90599 75.52399
## 1135 47.21499 18.90599 75.52399
## 1136 47.21499 18.90599 75.52399
## 1137 47.21499 18.90599 75.52399
## 1138 47.21499 18.90599 75.52399
## 1139 47.21499 18.90599 75.52399
## 1140 47.21499 18.90599 75.52399
## 1141 47.21499 18.90599 75.52399
## 1142 47.21499 18.90599 75.52399
## 1143 47.21499 18.90599 75.52399
## 1144 47.21499 18.90599 75.52399
## 1145 47.21499 18.90599 75.52399
## 1146 47.21499 18.90599 75.52399
## 1147 47.21499 18.90599 75.52399
## 1148 47.21499 18.90599 75.52399
## 1149 47.21499 18.90599 75.52399
## 1150 47.21499 18.90599 75.52399
## 1151 47.21499 18.90599 75.52399
## 1152 47.21499 18.90599 75.52399
## 1153 47.21499 18.90599 75.52399
## 1154 47.21499 18.90599 75.52399
## 1155 47.21499 18.90599 75.52399
## 1156 47.21499 18.90599 75.52399
## 1157 47.21499 18.90599 75.52399
## 1158 47.21499 18.90599 75.52399
## 1159 47.21499 18.90599 75.52399
## 1160 47.21499 18.90599 75.52399
## 1161 47.21499 18.90599 75.52399
## 1162 47.21499 18.90599 75.52399
## 1163 47.21499 18.90599 75.52399
## 1164 47.21499 18.90599 75.52399
## 1165 47.21499 18.90599 75.52399
## 1166 47.21499 18.90599 75.52399
## 1167 47.21499 18.90599 75.52399
## 1168 47.21499 18.90599 75.52399
## 1169 47.21499 18.90599 75.52399
## 1170 47.21499 18.90599 75.52399
## 1171 47.21499 18.90599 75.52399
## 1172 47.21499 18.90599 75.52399
## 1173 47.21499 18.90599 75.52399
## 1174 47.21499 18.90599 75.52399
## 1175 47.21499 18.90599 75.52399
## 1176 47.21499 18.90599 75.52399
## 1177 47.21499 18.90599 75.52399
## 1178 47.21499 18.90599 75.52399
## 1179 47.21499 18.90599 75.52399
## 1180 47.21499 18.90599 75.52399
## 1181 47.21499 18.90599 75.52399
## 1182 47.21499 18.90599 75.52399
## 1183 47.21499 18.90599 75.52399
## 1184 47.21499 18.90599 75.52399
## 1185 47.21499 18.90599 75.52399
## 1186 47.21499 18.90599 75.52399
## 1187 47.21499 18.90599 75.52399
## 1188 47.21499 18.90599 75.52399
## 1189 47.21499 18.90599 75.52399
## 1190 47.21499 18.90599 75.52399
## 1191 47.21499 18.90599 75.52399
## 1192 47.21499 18.90599 75.52399
## 1193 47.21499 18.90599 75.52399
## 1194 47.21499 18.90599 75.52399
## 1195 47.21499 18.90599 75.52399
## 1196 47.21499 18.90599 75.52399
## 1197 47.21499 18.90599 75.52399
## 1198 47.21499 18.90599 75.52399
## 1199 47.21499 18.90599 75.52399
## 1200 47.21499 18.90599 75.52399
## 1201 47.21499 18.90599 75.52399
## 1202 47.21499 18.90599 75.52399
## 1203 47.21499 18.90599 75.52399
## 1204 47.21499 18.90599 75.52399
## 1205 47.21499 18.90599 75.52399
## 1206 47.21499 18.90599 75.52399
## 1207 47.21499 18.90599 75.52399
## 1208 47.21499 18.90599 75.52399
## 1209 47.21499 18.90599 75.52399
## 1210 47.21499 18.90599 75.52399
## 1211 47.21499 18.90599 75.52399
## 1212 47.21499 18.90599 75.52399
## 1213 47.21499 18.90599 75.52399
## 1214 47.21499 18.90599 75.52399
## 1215 47.21499 18.90599 75.52399
## 1216 47.21499 18.90599 75.52399
## 1217 47.21499 18.90599 75.52399
## 1218 47.21499 18.90599 75.52399
## 1219 47.21499 18.90599 75.52399
## 1220 47.21499 18.90599 75.52399
## 1221 47.21499 18.90599 75.52399
## 1222 47.21499 18.90599 75.52399
## 1223 47.21499 18.90599 75.52399
## 1224 47.21499 18.90599 75.52399
## 1225 47.21499 18.90599 75.52399
## 1226 47.21499 18.90599 75.52399
## 1227 47.21499 18.90599 75.52399
## 1228 47.21499 18.90599 75.52399
## 1229 47.21499 18.90599 75.52399
## 1230 47.21499 18.90599 75.52399
## 1231 47.21499 18.90599 75.52399
## 1232 47.21499 18.90599 75.52399
## 1233 47.21499 18.90599 75.52399
## 1234 47.21499 18.90599 75.52399
## 1235 47.21499 18.90599 75.52399
## 1236 47.21499 18.90599 75.52399
## 1237 47.21499 18.90599 75.52399
## 1238 47.21499 18.90599 75.52399
## 1239 47.21499 18.90599 75.52399
## 1240 47.21499 18.90599 75.52399
## 1241 47.21499 18.90599 75.52399
## 1242 47.21499 18.90599 75.52399
## 1243 47.21499 18.90599 75.52399
## 1244 47.21499 18.90599 75.52399
## 1245 47.21499 18.90599 75.52399
## 1246 47.21499 18.90599 75.52399
## 1247 47.21499 18.90599 75.52399
## 1248 47.21499 18.90599 75.52399
## 1249 47.21499 18.90599 75.52399
## 1250 47.21499 18.90599 75.52399
## 1251 47.21499 18.90599 75.52399
## 1252 47.21499 18.90599 75.52399
## 1253 47.21499 18.90599 75.52399
## 1254 47.21499 18.90599 75.52399
## 1255 47.21499 18.90599 75.52399
## 1256 47.21499 18.90599 75.52399
## 1257 47.21499 18.90599 75.52399
## 1258 47.21499 18.90599 75.52399
## 1259 47.21499 18.90599 75.52399
## 1260 47.21499 18.90599 75.52399
## 1261 47.21499 18.90599 75.52399
## 1262 47.21499 18.90599 75.52399
## 1263 47.21499 18.90599 75.52399
## 1264 47.21499 18.90599 75.52399
## 1265 47.21499 18.90599 75.52399
## 1266 47.21499 18.90599 75.52399
## 1267 47.21499 18.90599 75.52399
## 1268 47.21499 18.90599 75.52399
## 1269 47.21499 18.90599 75.52399
## 1270 47.21499 18.90599 75.52399
## 1271 47.21499 18.90599 75.52399
## 1272 47.21499 18.90599 75.52399
## 1273 47.21499 18.90599 75.52399
## 1274 47.21499 18.90599 75.52399
## 1275 47.21499 18.90599 75.52399
## 1276 47.21499 18.90599 75.52399
## 1277 47.21499 18.90599 75.52399
## 1278 47.21499 18.90599 75.52399
## 1279 47.21499 18.90599 75.52399
## 1280 47.21499 18.90599 75.52399
## 1281 47.21499 18.90599 75.52399
## 1282 47.21499 18.90599 75.52399
## 1283 47.21499 18.90599 75.52399
## 1284 47.21499 18.90599 75.52399
## 1285 47.21499 18.90599 75.52399
## 1286 47.21499 18.90599 75.52399
## 1287 47.21499 18.90599 75.52399
## 1288 49.50909 21.14228 77.87591
## 1289 47.21499 18.90599 75.52399
## 1290 47.21499 18.90599 75.52399
## 1291 49.34523 20.98674 77.70372
## 1292 47.21499 18.90599 75.52399
## 1293 49.34523 20.98674 77.70372
## 1294 47.21499 18.90599 75.52399
## 1295 48.85364 20.51626 77.19102
## 1296 47.21499 18.90599 75.52399
## 1297 47.54272 19.23322 75.85222
## 1298 47.21499 18.90599 75.52399
## 1299 47.21499 18.90599 75.52399
## 1300 47.21499 18.90599 75.52399
## 1301 47.21499 18.90599 75.52399
## 1302 50.00069 21.60504 78.39634
## 1303 47.21499 18.90599 75.52399
## 1304 47.21499 18.90599 75.52399
## 1305 49.83682 21.45143 78.22222
## 1306 48.03431 19.71921 76.34942
## 1307 47.21499 18.90599 75.52399
## 1308 47.21499 18.90599 75.52399
## 1309 47.21499 18.90599 75.52399
## 1310 46.88726 18.57617 75.19835
## 1311 47.21499 18.90599 75.52399
## 1312 47.05113 18.74140 75.36085
## 1313 47.21499 18.90599 75.52399
## 1314 47.21499 18.90599 75.52399
## 1315 47.21499 18.90599 75.52399
## 1316 49.01750 20.67373 77.36127
## 1317 47.87045 19.55786 76.18304
## 1318 47.21499 18.90599 75.52399
## 1319 47.21499 18.90599 75.52399
## 1320 47.21499 18.90599 75.52399
## 1321 47.21499 18.90599 75.52399
## 1322 48.36204 20.03997 76.68412
## 1323 47.21499 18.90599 75.52399
## 1324 48.36204 20.03997 76.68412
## 1325 47.21499 18.90599 75.52399
## 1326 46.39567 18.07659 74.71475
## 1327 48.85364 20.51626 77.19102
## 1328 48.52591 20.19938 76.85244
## 1329 47.21499 18.90599 75.52399
## 1330 46.39567 18.07659 74.71475
## 1331 47.21499 18.90599 75.52399
## 1332 47.21499 18.90599 75.52399
## 1333 47.21499 18.90599 75.52399
## 1334 47.21499 18.90599 75.52399
## 1335 47.21499 18.90599 75.52399
## 1336 46.39567 18.07659 74.71475
## 1337 47.21499 18.90599 75.52399
## 1338 47.21499 18.90599 75.52399
## 1339 47.21499 18.90599 75.52399
## 1340 47.21499 18.90599 75.52399
## 1341 47.21499 18.90599 75.52399
## 1342 46.72340 18.41029 75.03651
## 1343 47.21499 18.90599 75.52399
## 1344 47.21499 18.90599 75.52399
## 1345 47.21499 18.90599 75.52399
## 1346 47.21499 18.90599 75.52399
## 1347 49.67296 21.29717 78.04874
## 1348 46.88726 18.57617 75.19835
## 1349 47.21499 18.90599 75.52399
## 1350 49.67296 21.29717 78.04874
## 1351 49.34523 20.98674 77.70372
## 1352 49.18136 20.83056 77.53217
## 1353 48.19818 19.87991 76.51645
## 1354 47.21499 18.90599 75.52399
## 1355 47.87045 19.55786 76.18304
## 1356 47.87045 19.55786 76.18304
## 1357 47.21499 18.90599 75.52399
## 1358 47.21499 18.90599 75.52399
## 1359 47.21499 18.90599 75.52399
## 1360 46.88726 18.57617 75.19835
## 1361 47.21499 18.90599 75.52399
## 1362 47.21499 18.90599 75.52399
## 1363 47.21499 18.90599 75.52399
## 1364 47.21499 18.90599 75.52399
## 1365 47.21499 18.90599 75.52399
## 1366 47.21499 18.90599 75.52399
## 1367 47.21499 18.90599 75.52399
## 1368 47.21499 18.90599 75.52399
## 1369 49.50909 21.14228 77.87591
## 1370 47.21499 18.90599 75.52399
## 1371 49.01750 20.67373 77.36127
## 1372 47.21499 18.90599 75.52399
## 1373 47.21499 18.90599 75.52399
## 1374 47.21499 18.90599 75.52399
## 1375 45.08475 16.71595 73.45356
## 1376 47.21499 18.90599 75.52399
## 1377 47.21499 18.90599 75.52399
## 1378 48.85364 20.51626 77.19102
## 1379 47.21499 18.90599 75.52399
## 1380 48.52591 20.19938 76.85244
## 1381 47.21499 18.90599 75.52399
## 1382 47.21499 18.90599 75.52399
## 1383 48.36204 20.03997 76.68412
## 1384 47.21499 18.90599 75.52399
## 1385 47.21499 18.90599 75.52399
## 1386 48.85364 20.51626 77.19102
## 1387 48.85364 20.51626 77.19102
## 1388 48.36204 20.03997 76.68412
## 1389 48.52591 20.19938 76.85244
## 1390 47.21499 18.90599 75.52399
## 1391 47.21499 18.90599 75.52399
## 1392 47.21499 18.90599 75.52399
## 1393 47.21499 18.90599 75.52399
## 1394 47.21499 18.90599 75.52399
## 1395 47.87045 19.55786 76.18304
## 1396 47.87045 19.55786 76.18304
## 1397 48.52591 20.19938 76.85244
## 1398 47.21499 18.90599 75.52399
## 1399 47.21499 18.90599 75.52399
## 1400 47.21499 18.90599 75.52399
## 1401 48.36204 20.03997 76.68412
## 1402 47.21499 18.90599 75.52399
## 1403 49.67296 21.29717 78.04874
## 1404 49.34523 20.98674 77.70372
## 1405 47.21499 18.90599 75.52399
## 1406 47.21499 18.90599 75.52399
## 1407 47.21499 18.90599 75.52399
## 1408 47.21499 18.90599 75.52399
## 1409 47.21499 18.90599 75.52399
## 1410 49.34523 20.98674 77.70372
## 1411 49.34523 20.98674 77.70372
## 1412 47.37886 19.06993 75.68778
## 1413 47.21499 18.90599 75.52399
## 1414 48.36204 20.03997 76.68412
## 1415 48.19818 19.87991 76.51645
## 1416 47.21499 18.90599 75.52399
## 1417 47.21499 18.90599 75.52399
## 1418 47.21499 18.90599 75.52399
## 1419 47.21499 18.90599 75.52399
## 1420 47.21499 18.90599 75.52399
## 1421 47.21499 18.90599 75.52399
## 1422 47.21499 18.90599 75.52399
## 1423 47.21499 18.90599 75.52399
## 1424 47.21499 18.90599 75.52399
## 1425 48.52591 20.19938 76.85244
## 1426 47.21499 18.90599 75.52399
## 1427 48.52591 20.19938 76.85244
## 1428 47.21499 18.90599 75.52399
## 1429 47.21499 18.90599 75.52399
## 1430 48.52591 20.19938 76.85244
## 1431 48.85364 20.51626 77.19102
## 1432 47.21499 18.90599 75.52399
## 1433 47.21499 18.90599 75.52399
## 1434 47.21499 18.90599 75.52399
## 1435 47.21499 18.90599 75.52399
## 1436 47.21499 18.90599 75.52399
## 1437 47.21499 18.90599 75.52399
## 1438 49.50909 21.14228 77.87591
## 1439 47.21499 18.90599 75.52399
## 1440 47.21499 18.90599 75.52399
## 1441 47.21499 18.90599 75.52399
## 1442 49.34523 20.98674 77.70372
## 1443 47.21499 18.90599 75.52399
## 1444 47.21499 18.90599 75.52399
## 1445 47.21499 18.90599 75.52399
## 1446 48.68977 20.35814 77.02140
## 1447 47.21499 18.90599 75.52399
## 1448 48.19818 19.87991 76.51645
## 1449 47.21499 18.90599 75.52399
## 1450 48.68977 20.35814 77.02140
## 1451 47.21499 18.90599 75.52399
## 1452 47.21499 18.90599 75.52399
## 1453 47.21499 18.90599 75.52399
## 1454 47.05113 18.74140 75.36085
## 1455 47.21499 18.90599 75.52399
## 1456 47.21499 18.90599 75.52399
## 1457 47.21499 18.90599 75.52399
## 1458 47.21499 18.90599 75.52399
## 1459 47.21499 18.90599 75.52399
## 1460 47.70658 19.39586 76.01731
## 1461 47.21499 18.90599 75.52399
## 1462 47.21499 18.90599 75.52399
## 1463 47.21499 18.90599 75.52399
## 1464 47.21499 18.90599 75.52399
## 1465 47.21499 18.90599 75.52399
## 1466 47.21499 18.90599 75.52399
## 1467 47.21499 18.90599 75.52399
## 1468 47.21499 18.90599 75.52399
## 1469 48.36204 20.03997 76.68412
## 1470 49.01750 20.67373 77.36127
## 1471 49.18136 20.83056 77.53217
## 1472 47.21499 18.90599 75.52399
## 1473 47.21499 18.90599 75.52399
## 1474 47.21499 18.90599 75.52399
## 1475 47.21499 18.90599 75.52399
## 1476 47.21499 18.90599 75.52399
## 1477 47.21499 18.90599 75.52399
## 1478 47.21499 18.90599 75.52399
## 1479 47.21499 18.90599 75.52399
## 1480 47.21499 18.90599 75.52399
## 1481 49.18136 20.83056 77.53217
## 1482 49.67296 21.29717 78.04874
## 1483 49.18136 20.83056 77.53217
## 1484 49.18136 20.83056 77.53217
## 1485 49.18136 20.83056 77.53217
## 1486 47.21499 18.90599 75.52399
## 1487 49.34523 20.98674 77.70372
## 1488 47.21499 18.90599 75.52399
## 1489 47.21499 18.90599 75.52399
## 1490 47.21499 18.90599 75.52399
## 1491 47.21499 18.90599 75.52399
## 1492 47.87045 19.55786 76.18304
## 1493 47.21499 18.90599 75.52399
## 1494 47.87045 19.55786 76.18304
## 1495 47.21499 18.90599 75.52399
## 1496 47.21499 18.90599 75.52399
## 1497 47.21499 18.90599 75.52399
## 1498 47.21499 18.90599 75.52399
## 1499 47.70658 19.39586 76.01731
## 1500 47.21499 18.90599 75.52399
## 1501 46.55953 18.24376 74.87530
## 1502 48.52591 20.19938 76.85244
## 1503 47.21499 18.90599 75.52399
## 1504 47.21499 18.90599 75.52399
## 1505 47.21499 18.90599 75.52399
## 1506 48.52591 20.19938 76.85244
## 1507 47.21499 18.90599 75.52399
## 1508 47.21499 18.90599 75.52399
## 1509 47.21499 18.90599 75.52399
## 1510 49.83682 21.45143 78.22222
## 1511 47.21499 18.90599 75.52399
## 1512 49.18136 20.83056 77.53217
## 1513 49.50909 21.14228 77.87591
## 1514 47.21499 18.90599 75.52399
## 1515 48.36204 20.03997 76.68412
## 1516 48.03431 19.71921 76.34942
## 1517 47.21499 18.90599 75.52399
## 1518 47.21499 18.90599 75.52399
## 1519 47.21499 18.90599 75.52399
## 1520 47.21499 18.90599 75.52399
## 1521 47.21499 18.90599 75.52399
## 1522 47.21499 18.90599 75.52399
## 1523 47.21499 18.90599 75.52399
## 1524 47.21499 18.90599 75.52399
## 1525 47.87045 19.55786 76.18304
## 1526 47.21499 18.90599 75.52399
## 1527 47.21499 18.90599 75.52399
## 1528 48.19818 19.87991 76.51645
## 1529 48.19818 19.87991 76.51645
## 1530 47.21499 18.90599 75.52399
## 1531 47.21499 18.90599 75.52399
## 1532 47.21499 18.90599 75.52399
## 1533 47.21499 18.90599 75.52399
## 1534 47.21499 18.90599 75.52399
## 1535 47.21499 18.90599 75.52399
## 1536 47.21499 18.90599 75.52399
## 1537 47.21499 18.90599 75.52399
## 1538 47.21499 18.90599 75.52399
## 1539 47.21499 18.90599 75.52399
## 1540 47.21499 18.90599 75.52399
## 1541 47.21499 18.90599 75.52399
## 1542 47.21499 18.90599 75.52399
## 1543 47.21499 18.90599 75.52399
## 1544 47.21499 18.90599 75.52399
## 1545 47.21499 18.90599 75.52399
## 1546 47.21499 18.90599 75.52399
## 1547 47.21499 18.90599 75.52399
## 1548 47.21499 18.90599 75.52399
## 1549 47.21499 18.90599 75.52399
## 1550 47.21499 18.90599 75.52399
## 1551 47.21499 18.90599 75.52399
## 1552 47.21499 18.90599 75.52399
## 1553 47.21499 18.90599 75.52399
## 1554 47.21499 18.90599 75.52399
## 1555 47.21499 18.90599 75.52399
## 1556 47.21499 18.90599 75.52399
## 1557 47.21499 18.90599 75.52399
## 1558 47.21499 18.90599 75.52399
## 1559 47.21499 18.90599 75.52399
## 1560 47.21499 18.90599 75.52399
## 1561 47.21499 18.90599 75.52399
## 1562 47.21499 18.90599 75.52399
## 1563 46.72340 18.41029 75.03651
## 1564 47.21499 18.90599 75.52399
## 1565 47.21499 18.90599 75.52399
## 1566 47.21499 18.90599 75.52399
## 1567 47.21499 18.90599 75.52399
## 1568 47.21499 18.90599 75.52399
## 1569 47.21499 18.90599 75.52399
## 1570 47.21499 18.90599 75.52399
## 1571 47.21499 18.90599 75.52399
## 1572 47.21499 18.90599 75.52399
## 1573 47.21499 18.90599 75.52399
## 1574 47.21499 18.90599 75.52399
## 1575 47.21499 18.90599 75.52399
## 1576 47.21499 18.90599 75.52399
## 1577 47.21499 18.90599 75.52399
## 1578 47.21499 18.90599 75.52399
## 1579 47.21499 18.90599 75.52399
## 1580 47.21499 18.90599 75.52399
## 1581 47.21499 18.90599 75.52399
## 1582 47.21499 18.90599 75.52399
## 1583 47.21499 18.90599 75.52399
## 1584 47.21499 18.90599 75.52399
## 1585 47.21499 18.90599 75.52399
## 1586 47.21499 18.90599 75.52399
## 1587 47.21499 18.90599 75.52399
## 1588 47.21499 18.90599 75.52399
## 1589 47.21499 18.90599 75.52399
## 1590 47.21499 18.90599 75.52399
## 1591 47.21499 18.90599 75.52399
## 1592 47.21499 18.90599 75.52399
## 1593 47.21499 18.90599 75.52399
## 1594 47.21499 18.90599 75.52399
## 1595 47.21499 18.90599 75.52399
## 1596 47.21499 18.90599 75.52399
## 1597 47.21499 18.90599 75.52399
## 1598 47.21499 18.90599 75.52399
## 1599 47.21499 18.90599 75.52399
## 1600 47.21499 18.90599 75.52399
## 1601 47.21499 18.90599 75.52399
## 1602 47.21499 18.90599 75.52399
## 1603 47.21499 18.90599 75.52399
## 1604 47.21499 18.90599 75.52399
## 1605 47.21499 18.90599 75.52399
## 1606 47.21499 18.90599 75.52399
## 1607 47.21499 18.90599 75.52399
## 1608 47.21499 18.90599 75.52399
## 1609 47.21499 18.90599 75.52399
## 1610 47.21499 18.90599 75.52399
## 1611 47.21499 18.90599 75.52399
## 1612 47.21499 18.90599 75.52399
## 1613 47.21499 18.90599 75.52399
## 1614 47.21499 18.90599 75.52399
## 1615 47.21499 18.90599 75.52399
## 1616 47.21499 18.90599 75.52399
## 1617 47.21499 18.90599 75.52399
## 1618 47.21499 18.90599 75.52399
## 1619 47.21499 18.90599 75.52399
## 1620 47.21499 18.90599 75.52399
## 1621 47.21499 18.90599 75.52399
## 1622 47.21499 18.90599 75.52399
## 1623 47.21499 18.90599 75.52399
## 1624 47.21499 18.90599 75.52399
## 1625 47.21499 18.90599 75.52399
## 1626 47.21499 18.90599 75.52399
## 1627 47.21499 18.90599 75.52399
## 1628 47.21499 18.90599 75.52399
## 1629 47.21499 18.90599 75.52399
## 1630 47.21499 18.90599 75.52399
## 1631 47.21499 18.90599 75.52399
## 1632 47.21499 18.90599 75.52399
## 1633 47.21499 18.90599 75.52399
## 1634 47.21499 18.90599 75.52399
## 1635 47.21499 18.90599 75.52399
## 1636 47.21499 18.90599 75.52399
## 1637 47.21499 18.90599 75.52399
## 1638 47.21499 18.90599 75.52399
## 1639 47.21499 18.90599 75.52399
## 1640 47.21499 18.90599 75.52399
## 1641 47.21499 18.90599 75.52399
## 1642 47.21499 18.90599 75.52399
## 1643 47.21499 18.90599 75.52399
## 1644 47.21499 18.90599 75.52399
## 1645 47.21499 18.90599 75.52399
## 1646 47.21499 18.90599 75.52399
## 1647 47.21499 18.90599 75.52399
## 1648 47.21499 18.90599 75.52399
## 1649 47.21499 18.90599 75.52399
## 1650 47.21499 18.90599 75.52399
## 1651 47.21499 18.90599 75.52399
## 1652 47.21499 18.90599 75.52399
## 1653 47.21499 18.90599 75.52399
## 1654 47.21499 18.90599 75.52399
## 1655 47.21499 18.90599 75.52399
## 1656 47.21499 18.90599 75.52399
## 1657 47.21499 18.90599 75.52399
## 1658 47.21499 18.90599 75.52399
## 1659 47.21499 18.90599 75.52399
## 1660 47.21499 18.90599 75.52399
## 1661 47.21499 18.90599 75.52399
## 1662 47.21499 18.90599 75.52399
## 1663 47.21499 18.90599 75.52399
## 1664 47.21499 18.90599 75.52399
## 1665 47.21499 18.90599 75.52399
## 1666 47.21499 18.90599 75.52399
## 1667 47.21499 18.90599 75.52399
## 1668 47.21499 18.90599 75.52399
## 1669 47.21499 18.90599 75.52399
## 1670 48.68977 20.35814 77.02140
## 1671 48.85364 20.51626 77.19102
## 1672 49.83682 21.45143 78.22222
## 1673 47.21499 18.90599 75.52399
## 1674 47.21499 18.90599 75.52399
## 1675 47.21499 18.90599 75.52399
## 1676 49.18136 20.83056 77.53217
## 1677 47.21499 18.90599 75.52399
## 1678 47.21499 18.90599 75.52399
## 1679 47.21499 18.90599 75.52399
## 1680 47.21499 18.90599 75.52399
## 1681 48.68977 20.35814 77.02140
## 1682 47.21499 18.90599 75.52399
## 1683 47.21499 18.90599 75.52399
## 1684 47.21499 18.90599 75.52399
## 1685 47.21499 18.90599 75.52399
## 1686 47.21499 18.90599 75.52399
## 1687 47.21499 18.90599 75.52399
## 1688 47.21499 18.90599 75.52399
## 1689 47.21499 18.90599 75.52399
## 1690 47.21499 18.90599 75.52399
## 1691 47.21499 18.90599 75.52399
## 1692 47.21499 18.90599 75.52399
## 1693 47.21499 18.90599 75.52399
## 1694 47.21499 18.90599 75.52399
## 1695 47.21499 18.90599 75.52399
## 1696 47.21499 18.90599 75.52399
## 1697 47.70658 19.39586 76.01731
## 1698 47.21499 18.90599 75.52399
## 1699 47.70658 19.39586 76.01731
## 1700 47.21499 18.90599 75.52399
## 1701 47.21499 18.90599 75.52399
## 1702 47.21499 18.90599 75.52399
## 1703 48.03431 19.71921 76.34942
## 1704 47.21499 18.90599 75.52399
## 1705 47.21499 18.90599 75.52399
## 1706 47.21499 18.90599 75.52399
## 1707 47.21499 18.90599 75.52399
## 1708 47.21499 18.90599 75.52399
## 1709 47.21499 18.90599 75.52399
## 1710 47.21499 18.90599 75.52399
## 1711 50.16455 21.75801 78.57110
## 1712 47.21499 18.90599 75.52399
## 1713 47.21499 18.90599 75.52399
## 1714 47.21499 18.90599 75.52399
## 1715 47.21499 18.90599 75.52399
## 1716 47.21499 18.90599 75.52399
## 1717 47.21499 18.90599 75.52399
## 1718 47.21499 18.90599 75.52399
## 1719 47.21499 18.90599 75.52399
## 1720 47.21499 18.90599 75.52399
## 1721 47.87045 19.55786 76.18304
## 1722 47.21499 18.90599 75.52399
## 1723 47.21499 18.90599 75.52399
## 1724 47.21499 18.90599 75.52399
## 1725 49.01750 20.67373 77.36127
## 1726 47.21499 18.90599 75.52399
## 1727 47.21499 18.90599 75.52399
## 1728 47.21499 18.90599 75.52399
## 1729 47.21499 18.90599 75.52399
## 1730 47.21499 18.90599 75.52399
## 1731 50.32842 21.91033 78.74650
## 1732 49.01750 20.67373 77.36127
## 1733 47.21499 18.90599 75.52399
## 1734 47.21499 18.90599 75.52399
## 1735 47.21499 18.90599 75.52399
## 1736 47.21499 18.90599 75.52399
## 1737 47.21499 18.90599 75.52399
## 1738 47.21499 18.90599 75.52399
## 1739 47.21499 18.90599 75.52399
## 1740 47.21499 18.90599 75.52399
## 1741 47.21499 18.90599 75.52399
## 1742 47.21499 18.90599 75.52399
## 1743 47.21499 18.90599 75.52399
## 1744 47.21499 18.90599 75.52399
## 1745 47.21499 18.90599 75.52399
## 1746 47.21499 18.90599 75.52399
## 1747 47.21499 18.90599 75.52399
## 1748 49.50909 21.14228 77.87591
## 1749 49.50909 21.14228 77.87591
## 1750 47.21499 18.90599 75.52399
## 1751 49.50909 21.14228 77.87591
## 1752 47.21499 18.90599 75.52399
## 1753 48.85364 20.51626 77.19102
## 1754 49.34523 20.98674 77.70372
## 1755 47.21499 18.90599 75.52399
## 1756 47.21499 18.90599 75.52399
## 1757 47.21499 18.90599 75.52399
## 1758 47.21499 18.90599 75.52399
## 1759 47.21499 18.90599 75.52399
## 1760 47.21499 18.90599 75.52399
## 1761 47.21499 18.90599 75.52399
## 1762 47.21499 18.90599 75.52399
## 1763 47.21499 18.90599 75.52399
## 1764 47.21499 18.90599 75.52399
## 1765 47.21499 18.90599 75.52399
## 1766 47.21499 18.90599 75.52399
## 1767 48.36204 20.03997 76.68412
## 1768 47.21499 18.90599 75.52399
## 1769 47.21499 18.90599 75.52399
## 1770 47.21499 18.90599 75.52399
## 1771 47.21499 18.90599 75.52399
## 1772 47.21499 18.90599 75.52399
## 1773 47.21499 18.90599 75.52399
## 1774 47.21499 18.90599 75.52399
## 1775 47.21499 18.90599 75.52399
## 1776 47.21499 18.90599 75.52399
## 1777 47.21499 18.90599 75.52399
## 1778 47.21499 18.90599 75.52399
## 1779 47.21499 18.90599 75.52399
## 1780 47.21499 18.90599 75.52399
## 1781 47.21499 18.90599 75.52399
## 1782 47.21499 18.90599 75.52399
## 1783 47.21499 18.90599 75.52399
## 1784 47.21499 18.90599 75.52399
## 1785 47.21499 18.90599 75.52399
## 1786 47.21499 18.90599 75.52399
## 1787 49.34523 20.98674 77.70372
## 1788 47.21499 18.90599 75.52399
## 1789 47.21499 18.90599 75.52399
## 1790 47.21499 18.90599 75.52399
## 1791 47.21499 18.90599 75.52399
## 1792 47.21499 18.90599 75.52399
## 1793 47.21499 18.90599 75.52399
## 1794 47.21499 18.90599 75.52399
## 1795 47.21499 18.90599 75.52399
## 1796 47.21499 18.90599 75.52399
## 1797 47.21499 18.90599 75.52399
## 1798 47.21499 18.90599 75.52399
## 1799 47.21499 18.90599 75.52399
## 1800 47.21499 18.90599 75.52399
## 1801 47.21499 18.90599 75.52399
## 1802 47.21499 18.90599 75.52399
## 1803 47.21499 18.90599 75.52399
## 1804 47.21499 18.90599 75.52399
## 1805 47.21499 18.90599 75.52399
## 1806 47.21499 18.90599 75.52399
## 1807 47.21499 18.90599 75.52399
## 1808 47.21499 18.90599 75.52399
## 1809 47.21499 18.90599 75.52399
## 1810 47.21499 18.90599 75.52399
## 1811 46.55953 18.24376 74.87530
## 1812 47.21499 18.90599 75.52399
## 1813 47.37886 19.06993 75.68778
## 1814 47.21499 18.90599 75.52399
## 1815 47.21499 18.90599 75.52399
## 1816 47.21499 18.90599 75.52399
## 1817 47.21499 18.90599 75.52399
## 1818 47.21499 18.90599 75.52399
## 1819 48.19818 19.87991 76.51645
## 1820 47.21499 18.90599 75.52399
## 1821 47.21499 18.90599 75.52399
## 1822 47.21499 18.90599 75.52399
## 1823 47.21499 18.90599 75.52399
## 1824 47.21499 18.90599 75.52399
## 1825 47.21499 18.90599 75.52399
## 1826 47.21499 18.90599 75.52399
## 1827 47.21499 18.90599 75.52399
## 1828 47.05113 18.74140 75.36085
## 1829 47.21499 18.90599 75.52399
## 1830 47.21499 18.90599 75.52399
## 1831 47.54272 19.23322 75.85222
## 1832 46.39567 18.07659 74.71475
## 1833 47.21499 18.90599 75.52399
## 1834 47.21499 18.90599 75.52399
## 1835 47.21499 18.90599 75.52399
## 1836 47.21499 18.90599 75.52399
## 1837 47.21499 18.90599 75.52399
## 1838 47.37886 19.06993 75.68778
## 1839 47.21499 18.90599 75.52399
## 1840 47.21499 18.90599 75.52399
## 1841 47.21499 18.90599 75.52399
## 1842 47.21499 18.90599 75.52399
## 1843 47.21499 18.90599 75.52399
## 1844 47.21499 18.90599 75.52399
## 1845 47.21499 18.90599 75.52399
## 1846 47.21499 18.90599 75.52399
## 1847 48.19818 19.87991 76.51645
## 1848 47.21499 18.90599 75.52399
## 1849 47.21499 18.90599 75.52399
## 1850 47.21499 18.90599 75.52399
## 1851 47.21499 18.90599 75.52399
## 1852 47.21499 18.90599 75.52399
## 1853 47.21499 18.90599 75.52399
## 1854 47.21499 18.90599 75.52399
## 1855 47.21499 18.90599 75.52399
## 1856 47.21499 18.90599 75.52399
## 1857 49.50909 21.14228 77.87591
## 1858 47.21499 18.90599 75.52399
## 1859 47.21499 18.90599 75.52399
## 1860 47.21499 18.90599 75.52399
## 1861 47.21499 18.90599 75.52399
## 1862 47.21499 18.90599 75.52399
## 1863 48.52591 20.19938 76.85244
## 1864 47.21499 18.90599 75.52399
## 1865 47.21499 18.90599 75.52399
## 1866 47.21499 18.90599 75.52399
## 1867 46.55953 18.24376 74.87530
## 1868 47.21499 18.90599 75.52399
## 1869 47.21499 18.90599 75.52399
## 1870 46.88726 18.57617 75.19835
## 1871 47.21499 18.90599 75.52399
## 1872 47.21499 18.90599 75.52399
## 1873 47.21499 18.90599 75.52399
## 1874 47.21499 18.90599 75.52399
## 1875 47.21499 18.90599 75.52399
## 1876 47.21499 18.90599 75.52399
## 1877 47.21499 18.90599 75.52399
## 1878 47.21499 18.90599 75.52399
## 1879 47.21499 18.90599 75.52399
## 1880 47.21499 18.90599 75.52399
## 1881 47.21499 18.90599 75.52399
## 1882 47.21499 18.90599 75.52399
## 1883 47.21499 18.90599 75.52399
## 1884 47.21499 18.90599 75.52399
## 1885 47.21499 18.90599 75.52399
## 1886 47.21499 18.90599 75.52399
## 1887 47.21499 18.90599 75.52399
## 1888 47.21499 18.90599 75.52399
## 1889 47.21499 18.90599 75.52399
## 1890 47.21499 18.90599 75.52399
## 1891 47.21499 18.90599 75.52399
## 1892 47.21499 18.90599 75.52399
## 1893 47.21499 18.90599 75.52399
## 1894 47.21499 18.90599 75.52399
## 1895 47.21499 18.90599 75.52399
## 1896 47.21499 18.90599 75.52399
## 1897 47.21499 18.90599 75.52399
## 1898 47.21499 18.90599 75.52399
## 1899 47.21499 18.90599 75.52399
## 1900 47.21499 18.90599 75.52399
## 1901 47.21499 18.90599 75.52399
## 1902 47.21499 18.90599 75.52399
## 1903 47.21499 18.90599 75.52399
## 1904 47.21499 18.90599 75.52399
## 1905 47.21499 18.90599 75.52399
## 1906 47.21499 18.90599 75.52399
## 1907 47.21499 18.90599 75.52399
## 1908 47.21499 18.90599 75.52399
## 1909 47.21499 18.90599 75.52399
## 1910 47.21499 18.90599 75.52399
## 1911 47.21499 18.90599 75.52399
## 1912 47.21499 18.90599 75.52399
## 1913 47.21499 18.90599 75.52399
## 1914 47.21499 18.90599 75.52399
## 1915 47.21499 18.90599 75.52399
## 1916 47.21499 18.90599 75.52399
## 1917 47.21499 18.90599 75.52399
## 1918 47.21499 18.90599 75.52399
## 1919 47.21499 18.90599 75.52399
## 1920 47.21499 18.90599 75.52399
## 1921 47.21499 18.90599 75.52399
## 1922 47.21499 18.90599 75.52399
## 1923 47.21499 18.90599 75.52399
## 1924 47.21499 18.90599 75.52399
## 1925 47.21499 18.90599 75.52399
## 1926 47.21499 18.90599 75.52399
## 1927 47.21499 18.90599 75.52399
## 1928 47.21499 18.90599 75.52399
## 1929 47.21499 18.90599 75.52399
## 1930 47.21499 18.90599 75.52399
## 1931 47.21499 18.90599 75.52399
## 1932 47.21499 18.90599 75.52399
## 1933 47.21499 18.90599 75.52399
## 1934 47.21499 18.90599 75.52399
## 1935 47.21499 18.90599 75.52399
## 1936 48.19818 19.87991 76.51645
## 1937 47.21499 18.90599 75.52399
## 1938 47.21499 18.90599 75.52399
## 1939 47.21499 18.90599 75.52399
## 1940 47.21499 18.90599 75.52399
## 1941 47.21499 18.90599 75.52399
## 1942 49.34523 20.98674 77.70372
## 1943 47.21499 18.90599 75.52399
## 1944 47.21499 18.90599 75.52399
## 1945 48.52591 20.19938 76.85244
## 1946 48.19818 19.87991 76.51645
## 1947 47.21499 18.90599 75.52399
## 1948 47.21499 18.90599 75.52399
## 1949 47.21499 18.90599 75.52399
## 1950 47.21499 18.90599 75.52399
## 1951 47.21499 18.90599 75.52399
## 1952 47.21499 18.90599 75.52399
## 1953 47.21499 18.90599 75.52399
## 1954 47.21499 18.90599 75.52399
## 1955 47.21499 18.90599 75.52399
## 1956 47.21499 18.90599 75.52399
## 1957 47.21499 18.90599 75.52399
## 1958 47.21499 18.90599 75.52399
## 1959 47.21499 18.90599 75.52399
## 1960 47.21499 18.90599 75.52399
## 1961 47.21499 18.90599 75.52399
## 1962 47.21499 18.90599 75.52399
## 1963 47.21499 18.90599 75.52399
## 1964 47.21499 18.90599 75.52399
## 1965 47.21499 18.90599 75.52399
## 1966 47.21499 18.90599 75.52399
## 1967 47.21499 18.90599 75.52399
## 1968 47.21499 18.90599 75.52399
## 1969 47.21499 18.90599 75.52399
## 1970 47.21499 18.90599 75.52399
## 1971 48.19818 19.87991 76.51645
## 1972 47.21499 18.90599 75.52399
## 1973 47.21499 18.90599 75.52399
## 1974 47.21499 18.90599 75.52399
## 1975 47.21499 18.90599 75.52399
## 1976 48.68977 20.35814 77.02140
## 1977 47.21499 18.90599 75.52399
## 1978 47.21499 18.90599 75.52399
## 1979 47.21499 18.90599 75.52399
## 1980 47.21499 18.90599 75.52399
## 1981 47.21499 18.90599 75.52399
## 1982 47.21499 18.90599 75.52399
## 1983 47.21499 18.90599 75.52399
## 1984 47.21499 18.90599 75.52399
## 1985 47.21499 18.90599 75.52399
## 1986 47.21499 18.90599 75.52399
## 1987 47.21499 18.90599 75.52399
## 1988 47.21499 18.90599 75.52399
## 1989 47.21499 18.90599 75.52399
## 1990 47.21499 18.90599 75.52399
## 1991 47.21499 18.90599 75.52399
## 1992 47.21499 18.90599 75.52399
## 1993 47.21499 18.90599 75.52399
## 1994 47.21499 18.90599 75.52399
## 1995 47.21499 18.90599 75.52399
## 1996 47.21499 18.90599 75.52399
## 1997 47.21499 18.90599 75.52399
## 1998 49.01750 20.67373 77.36127
## 1999 47.21499 18.90599 75.52399
## 2000 47.87045 19.55786 76.18304
## 2001 47.21499 18.90599 75.52399
## 2002 47.21499 18.90599 75.52399
## 2003 49.50909 21.14228 77.87591
## 2004 47.21499 18.90599 75.52399
## 2005 47.21499 18.90599 75.52399
## 2006 47.21499 18.90599 75.52399
## 2007 47.21499 18.90599 75.52399
## 2008 47.21499 18.90599 75.52399
## 2009 47.21499 18.90599 75.52399
## 2010 47.21499 18.90599 75.52399
## 2011 47.21499 18.90599 75.52399
## 2012 47.21499 18.90599 75.52399
## 2013 47.21499 18.90599 75.52399
## 2014 47.21499 18.90599 75.52399
## 2015 47.21499 18.90599 75.52399
## 2016 47.21499 18.90599 75.52399
## 2017 47.21499 18.90599 75.52399
## 2018 47.21499 18.90599 75.52399
## 2019 47.21499 18.90599 75.52399
## 2020 47.21499 18.90599 75.52399
## 2021 47.21499 18.90599 75.52399
## 2022 47.21499 18.90599 75.52399
## 2023 47.21499 18.90599 75.52399
## 2024 47.21499 18.90599 75.52399
## 2025 47.21499 18.90599 75.52399
## 2026 47.21499 18.90599 75.52399
## 2027 47.37886 19.06993 75.68778
## 2028 47.21499 18.90599 75.52399
## 2029 47.21499 18.90599 75.52399
## 2030 47.21499 18.90599 75.52399
## 2031 47.21499 18.90599 75.52399
## 2032 47.21499 18.90599 75.52399
## 2033 47.21499 18.90599 75.52399
## 2034 47.21499 18.90599 75.52399
## 2035 47.21499 18.90599 75.52399
## 2036 47.21499 18.90599 75.52399
## 2037 47.21499 18.90599 75.52399
## 2038 47.21499 18.90599 75.52399
## 2039 47.21499 18.90599 75.52399
## 2040 47.21499 18.90599 75.52399
## 2041 47.21499 18.90599 75.52399
## 2042 47.21499 18.90599 75.52399
## 2043 47.21499 18.90599 75.52399
## 2044 47.21499 18.90599 75.52399
## 2045 47.21499 18.90599 75.52399
## 2046 47.21499 18.90599 75.52399
## 2047 47.21499 18.90599 75.52399
## 2048 47.21499 18.90599 75.52399
## 2049 47.21499 18.90599 75.52399
## 2050 47.21499 18.90599 75.52399
## 2051 47.21499 18.90599 75.52399
## 2052 47.21499 18.90599 75.52399
## 2053 47.21499 18.90599 75.52399
## 2054 47.21499 18.90599 75.52399
## 2055 47.54272 19.23322 75.85222
## 2056 47.21499 18.90599 75.52399
## 2057 47.21499 18.90599 75.52399
## 2058 47.21499 18.90599 75.52399
## 2059 47.21499 18.90599 75.52399
## 2060 47.21499 18.90599 75.52399
## 2061 47.21499 18.90599 75.52399
## 2062 47.21499 18.90599 75.52399
## 2063 47.21499 18.90599 75.52399
## 2064 47.21499 18.90599 75.52399
## 2065 47.21499 18.90599 75.52399
## 2066 47.21499 18.90599 75.52399
## 2067 47.21499 18.90599 75.52399
## 2068 48.52591 20.19938 76.85244
## 2069 46.72340 18.41029 75.03651
## 2070 47.21499 18.90599 75.52399
## 2071 47.21499 18.90599 75.52399
## 2072 47.21499 18.90599 75.52399
## 2073 49.01750 20.67373 77.36127
## 2074 47.21499 18.90599 75.52399
## 2075 48.36204 20.03997 76.68412
## 2076 47.21499 18.90599 75.52399
## 2077 48.52591 20.19938 76.85244
## 2078 47.21499 18.90599 75.52399
## 2079 47.21499 18.90599 75.52399
## 2080 47.21499 18.90599 75.52399
## 2081 47.21499 18.90599 75.52399
## 2082 48.19818 19.87991 76.51645
## 2083 48.85364 20.51626 77.19102
## 2084 47.21499 18.90599 75.52399
## 2085 48.03431 19.71921 76.34942
## 2086 47.21499 18.90599 75.52399
## 2087 47.21499 18.90599 75.52399
## 2088 47.21499 18.90599 75.52399
## 2089 47.21499 18.90599 75.52399
## 2090 47.21499 18.90599 75.52399
## 2091 47.21499 18.90599 75.52399
## 2092 47.21499 18.90599 75.52399
## 2093 47.21499 18.90599 75.52399
## 2094 47.21499 18.90599 75.52399
## 2095 47.21499 18.90599 75.52399
## 2096 47.21499 18.90599 75.52399
## 2097 47.21499 18.90599 75.52399
## 2098 47.21499 18.90599 75.52399
## 2099 47.21499 18.90599 75.52399
## 2100 45.74021 17.40143 74.07899
## 2101 47.21499 18.90599 75.52399
## 2102 47.21499 18.90599 75.52399
## 2103 47.21499 18.90599 75.52399
## 2104 47.21499 18.90599 75.52399
## 2105 48.03431 19.71921 76.34942
## 2106 47.21499 18.90599 75.52399
## 2107 47.21499 18.90599 75.52399
## 2108 47.21499 18.90599 75.52399
## 2109 47.21499 18.90599 75.52399
## 2110 47.21499 18.90599 75.52399
## 2111 49.34523 20.98674 77.70372
## 2112 48.52591 20.19938 76.85244
## 2113 47.21499 18.90599 75.52399
## 2114 47.21499 18.90599 75.52399
## 2115 47.21499 18.90599 75.52399
## 2116 47.21499 18.90599 75.52399
## 2117 47.21499 18.90599 75.52399
## 2118 47.21499 18.90599 75.52399
## 2119 47.21499 18.90599 75.52399
## 2120 47.21499 18.90599 75.52399
## 2121 47.21499 18.90599 75.52399
## 2122 47.21499 18.90599 75.52399
## 2123 47.21499 18.90599 75.52399
## 2124 47.21499 18.90599 75.52399
## 2125 47.21499 18.90599 75.52399
## 2126 47.21499 18.90599 75.52399
## 2127 47.21499 18.90599 75.52399
## 2128 47.21499 18.90599 75.52399
## 2129 47.21499 18.90599 75.52399
## 2130 47.21499 18.90599 75.52399
## 2131 47.21499 18.90599 75.52399
## 2132 47.21499 18.90599 75.52399
## 2133 47.21499 18.90599 75.52399
## 2134 47.21499 18.90599 75.52399
## 2135 47.21499 18.90599 75.52399
## 2136 47.21499 18.90599 75.52399
## 2137 47.21499 18.90599 75.52399
## 2138 47.21499 18.90599 75.52399
## 2139 47.21499 18.90599 75.52399
## 2140 47.21499 18.90599 75.52399
## 2141 47.21499 18.90599 75.52399
## 2142 47.21499 18.90599 75.52399
## 2143 47.21499 18.90599 75.52399
## 2144 45.41248 17.05998 73.76499
## 2145 47.21499 18.90599 75.52399
## 2146 47.21499 18.90599 75.52399
## 2147 47.21499 18.90599 75.52399
## 2148 47.21499 18.90599 75.52399
## 2149 47.21499 18.90599 75.52399
## 2150 47.21499 18.90599 75.52399
## 2151 47.21499 18.90599 75.52399
## 2152 47.21499 18.90599 75.52399
## 2153 47.21499 18.90599 75.52399
## 2154 47.21499 18.90599 75.52399
## 2155 47.21499 18.90599 75.52399
## 2156 47.21499 18.90599 75.52399
## 2157 47.21499 18.90599 75.52399
## 2158 47.21499 18.90599 75.52399
## 2159 47.21499 18.90599 75.52399
## 2160 47.21499 18.90599 75.52399
## 2161 47.21499 18.90599 75.52399
## 2162 47.21499 18.90599 75.52399
## 2163 47.21499 18.90599 75.52399
## 2164 47.21499 18.90599 75.52399
## 2165 47.21499 18.90599 75.52399
## 2166 48.85364 20.51626 77.19102
## 2167 47.21499 18.90599 75.52399
## 2168 48.19818 19.87991 76.51645
## 2169 48.52591 20.19938 76.85244
## 2170 47.21499 18.90599 75.52399
## 2171 48.52591 20.19938 76.85244
## 2172 47.21499 18.90599 75.52399
## 2173 47.21499 18.90599 75.52399
## 2174 47.21499 18.90599 75.52399
## 2175 47.21499 18.90599 75.52399
## 2176 47.21499 18.90599 75.52399
## 2177 46.72340 18.41029 75.03651
## 2178 47.21499 18.90599 75.52399
## 2179 48.36204 20.03997 76.68412
## 2180 47.21499 18.90599 75.52399
## 2181 48.68977 20.35814 77.02140
## 2182 48.52591 20.19938 76.85244
## 2183 48.03431 19.71921 76.34942
## 2184 47.21499 18.90599 75.52399
## 2185 47.21499 18.90599 75.52399
## 2186 47.21499 18.90599 75.52399
## 2187 47.21499 18.90599 75.52399
## 2188 47.21499 18.90599 75.52399
## 2189 47.21499 18.90599 75.52399
## 2190 47.21499 18.90599 75.52399
## 2191 47.21499 18.90599 75.52399
## 2192 47.21499 18.90599 75.52399
## 2193 47.21499 18.90599 75.52399
## 2194 47.21499 18.90599 75.52399
## 2195 47.21499 18.90599 75.52399
## 2196 47.21499 18.90599 75.52399
## 2197 47.21499 18.90599 75.52399
## 2198 47.21499 18.90599 75.52399
## 2199 47.21499 18.90599 75.52399
## 2200 47.21499 18.90599 75.52399
## 2201 47.21499 18.90599 75.52399
## 2202 47.21499 18.90599 75.52399
## 2203 47.21499 18.90599 75.52399
## 2204 47.21499 18.90599 75.52399
## 2205 47.21499 18.90599 75.52399
## 2206 46.88726 18.57617 75.19835
## 2207 47.21499 18.90599 75.52399
## 2208 47.21499 18.90599 75.52399
## 2209 47.21499 18.90599 75.52399
## 2210 46.55953 18.24376 74.87530
## 2211 46.72340 18.41029 75.03651
## 2212 47.21499 18.90599 75.52399
## 2213 45.57635 17.23103 73.92167
## 2214 47.21499 18.90599 75.52399
## 2215 47.21499 18.90599 75.52399
## 2216 48.85364 20.51626 77.19102
## 2217 47.21499 18.90599 75.52399
## 2218 47.21499 18.90599 75.52399
## 2219 47.21499 18.90599 75.52399
## 2220 47.21499 18.90599 75.52399
## 2221 47.21499 18.90599 75.52399
## 2222 46.39567 18.07659 74.71475
## 2223 48.68977 20.35814 77.02140
## 2224 47.37886 19.06993 75.68778
## 2225 47.21499 18.90599 75.52399
## 2226 48.85364 20.51626 77.19102
## 2227 47.21499 18.90599 75.52399
## 2228 47.37886 19.06993 75.68778
## 2229 47.21499 18.90599 75.52399
## 2230 47.21499 18.90599 75.52399
## 2231 47.21499 18.90599 75.52399
## 2232 47.21499 18.90599 75.52399
## 2233 48.85364 20.51626 77.19102
## 2234 48.68977 20.35814 77.02140
## 2235 48.85364 20.51626 77.19102
## 2236 47.21499 18.90599 75.52399
## 2237 47.21499 18.90599 75.52399
## 2238 47.21499 18.90599 75.52399
## 2239 47.21499 18.90599 75.52399
## 2240 47.21499 18.90599 75.52399
## 2241 47.21499 18.90599 75.52399
## 2242 47.21499 18.90599 75.52399
## 2243 47.21499 18.90599 75.52399
## 2244 47.21499 18.90599 75.52399
## 2245 47.21499 18.90599 75.52399
## 2246 47.21499 18.90599 75.52399
## 2247 47.21499 18.90599 75.52399
## 2248 47.21499 18.90599 75.52399
## 2249 49.34523 20.98674 77.70372
## 2250 48.85364 20.51626 77.19102
## 2251 48.19818 19.87991 76.51645
## 2252 47.21499 18.90599 75.52399
## 2253 47.21499 18.90599 75.52399
## 2254 47.21499 18.90599 75.52399
## 2255 47.05113 18.74140 75.36085
## 2256 47.21499 18.90599 75.52399
## 2257 47.21499 18.90599 75.52399
## 2258 47.21499 18.90599 75.52399
## 2259 47.21499 18.90599 75.52399
## 2260 47.21499 18.90599 75.52399
## 2261 47.54272 19.23322 75.85222
## 2262 47.21499 18.90599 75.52399
## 2263 47.21499 18.90599 75.52399
## 2264 47.21499 18.90599 75.52399
## 2265 47.21499 18.90599 75.52399
## 2266 47.21499 18.90599 75.52399
## 2267 48.19818 19.87991 76.51645
## 2268 48.03431 19.71921 76.34942
## 2269 48.19818 19.87991 76.51645
## 2270 48.19818 19.87991 76.51645
## 2271 48.68977 20.35814 77.02140
## 2272 47.21499 18.90599 75.52399
## 2273 47.21499 18.90599 75.52399
## 2274 47.37886 19.06993 75.68778
## 2275 47.21499 18.90599 75.52399
## 2276 47.21499 18.90599 75.52399
## 2277 47.21499 18.90599 75.52399
## 2278 47.21499 18.90599 75.52399
## 2279 47.21499 18.90599 75.52399
## 2280 47.21499 18.90599 75.52399
## 2281 47.21499 18.90599 75.52399
## 2282 47.21499 18.90599 75.52399
## 2283 47.70658 19.39586 76.01731
## 2284 47.70658 19.39586 76.01731
## 2285 47.21499 18.90599 75.52399
## 2286 47.21499 18.90599 75.52399
## 2287 47.21499 18.90599 75.52399
## 2288 47.21499 18.90599 75.52399
## 2289 48.03431 19.71921 76.34942
## 2290 47.21499 18.90599 75.52399
## 2291 48.68977 20.35814 77.02140
## 2292 47.21499 18.90599 75.52399
## 2293 47.21499 18.90599 75.52399
## 2294 48.03431 19.71921 76.34942
## 2295 47.21499 18.90599 75.52399
## 2296 47.21499 18.90599 75.52399
## 2297 47.21499 18.90599 75.52399
## 2298 48.52591 20.19938 76.85244
## 2299 47.21499 18.90599 75.52399
## 2300 47.21499 18.90599 75.52399
## 2301 47.21499 18.90599 75.52399
## 2302 48.36204 20.03997 76.68412
## 2303 48.19818 19.87991 76.51645
## 2304 47.21499 18.90599 75.52399
## 2305 47.21499 18.90599 75.52399
## 2306 47.21499 18.90599 75.52399
## 2307 47.21499 18.90599 75.52399
## 2308 47.21499 18.90599 75.52399
## 2309 47.70658 19.39586 76.01731
## 2310 47.21499 18.90599 75.52399
## 2311 47.21499 18.90599 75.52399
## 2312 47.21499 18.90599 75.52399
## 2313 47.21499 18.90599 75.52399
## 2314 47.21499 18.90599 75.52399
## 2315 47.21499 18.90599 75.52399
## 2316 47.21499 18.90599 75.52399
## 2317 47.21499 18.90599 75.52399
## 2318 47.21499 18.90599 75.52399
## 2319 47.21499 18.90599 75.52399
## 2320 47.21499 18.90599 75.52399
## 2321 47.21499 18.90599 75.52399
## 2322 48.19818 19.87991 76.51645
## 2323 47.87045 19.55786 76.18304
## 2324 47.21499 18.90599 75.52399
## 2325 47.21499 18.90599 75.52399
## 2326 47.21499 18.90599 75.52399
## 2327 47.21499 18.90599 75.52399
## 2328 47.21499 18.90599 75.52399
## 2329 47.21499 18.90599 75.52399
## 2330 47.21499 18.90599 75.52399
## 2331 47.21499 18.90599 75.52399
## 2332 47.21499 18.90599 75.52399
## 2333 47.21499 18.90599 75.52399
## 2334 47.21499 18.90599 75.52399
## 2335 47.21499 18.90599 75.52399
## 2336 47.21499 18.90599 75.52399
## 2337 47.21499 18.90599 75.52399
## 2338 47.21499 18.90599 75.52399
## 2339 47.21499 18.90599 75.52399
## 2340 47.21499 18.90599 75.52399
## 2341 47.37886 19.06993 75.68778
## 2342 47.21499 18.90599 75.52399
## 2343 47.54272 19.23322 75.85222
## 2344 47.21499 18.90599 75.52399
## 2345 47.87045 19.55786 76.18304
## 2346 47.21499 18.90599 75.52399
## 2347 47.21499 18.90599 75.52399
## 2348 47.21499 18.90599 75.52399
## 2349 47.21499 18.90599 75.52399
## 2350 47.21499 18.90599 75.52399
## 2351 47.87045 19.55786 76.18304
## 2352 47.21499 18.90599 75.52399
## 2353 47.21499 18.90599 75.52399
## 2354 47.70658 19.39586 76.01731
## 2355 47.21499 18.90599 75.52399
## 2356 47.21499 18.90599 75.52399
## 2357 47.21499 18.90599 75.52399
## 2358 47.37886 19.06993 75.68778
## 2359 47.21499 18.90599 75.52399
## 2360 47.70658 19.39586 76.01731
## 2361 47.21499 18.90599 75.52399
## 2362 47.21499 18.90599 75.52399
## 2363 47.21499 18.90599 75.52399
## 2364 47.21499 18.90599 75.52399
## 2365 47.21499 18.90599 75.52399
## 2366 47.21499 18.90599 75.52399
## 2367 47.21499 18.90599 75.52399
## 2368 47.21499 18.90599 75.52399
## 2369 47.21499 18.90599 75.52399
## 2370 47.21499 18.90599 75.52399
## 2371 47.70658 19.39586 76.01731
## 2372 47.21499 18.90599 75.52399
## 2373 48.36204 20.03997 76.68412
## 2374 47.21499 18.90599 75.52399
## 2375 47.70658 19.39586 76.01731
## 2376 47.21499 18.90599 75.52399
## 2377 47.21499 18.90599 75.52399
## 2378 47.70658 19.39586 76.01731
## 2379 47.21499 18.90599 75.52399
## 2380 47.21499 18.90599 75.52399
## 2381 47.21499 18.90599 75.52399
## 2382 47.21499 18.90599 75.52399
## 2383 47.21499 18.90599 75.52399
## 2384 47.21499 18.90599 75.52399
## 2385 47.21499 18.90599 75.52399
## 2386 47.21499 18.90599 75.52399
## 2387 47.54272 19.23322 75.85222
## 2388 47.21499 18.90599 75.52399
## 2389 47.21499 18.90599 75.52399
## 2390 47.21499 18.90599 75.52399
## 2391 47.21499 18.90599 75.52399
## 2392 47.21499 18.90599 75.52399
## 2393 47.21499 18.90599 75.52399
## 2394 47.70658 19.39586 76.01731
## 2395 47.21499 18.90599 75.52399
## 2396 47.21499 18.90599 75.52399
## 2397 47.21499 18.90599 75.52399
## 2398 47.21499 18.90599 75.52399
## 2399 47.21499 18.90599 75.52399
## 2400 47.21499 18.90599 75.52399
## 2401 47.21499 18.90599 75.52399
## 2402 47.21499 18.90599 75.52399
## 2403 47.21499 18.90599 75.52399
## 2404 47.54272 19.23322 75.85222
## 2405 47.21499 18.90599 75.52399
## 2406 47.21499 18.90599 75.52399
## 2407 47.21499 18.90599 75.52399
## 2408 47.21499 18.90599 75.52399
## 2409 47.21499 18.90599 75.52399
## 2410 47.21499 18.90599 75.52399
## 2411 47.87045 19.55786 76.18304
## 2412 47.21499 18.90599 75.52399
## 2413 47.21499 18.90599 75.52399
## 2414 47.21499 18.90599 75.52399
## 2415 47.21499 18.90599 75.52399
## 2416 47.87045 19.55786 76.18304
## 2417 47.21499 18.90599 75.52399
## 2418 47.37886 19.06993 75.68778
## 2419 47.87045 19.55786 76.18304
## 2420 48.36204 20.03997 76.68412
## 2421 49.01750 20.67373 77.36127
## 2422 47.21499 18.90599 75.52399
## 2423 47.21499 18.90599 75.52399
## 2424 47.21499 18.90599 75.52399
## 2425 47.21499 18.90599 75.52399
## 2426 46.55953 18.24376 74.87530
## 2427 45.74021 17.40143 74.07899
## 2428 47.21499 18.90599 75.52399
## 2429 47.21499 18.90599 75.52399
## 2430 47.21499 18.90599 75.52399
## 2431 47.87045 19.55786 76.18304
## 2432 47.21499 18.90599 75.52399
## 2433 47.21499 18.90599 75.52399
## 2434 47.21499 18.90599 75.52399
## 2435 48.19818 19.87991 76.51645
## 2436 47.21499 18.90599 75.52399
## 2437 47.21499 18.90599 75.52399
## 2438 47.21499 18.90599 75.52399
## 2439 47.21499 18.90599 75.52399
## 2440 47.21499 18.90599 75.52399
## 2441 47.21499 18.90599 75.52399
## 2442 47.21499 18.90599 75.52399
## 2443 47.21499 18.90599 75.52399
## 2444 47.21499 18.90599 75.52399
## 2445 47.21499 18.90599 75.52399
## 2446 47.21499 18.90599 75.52399
## 2447 47.21499 18.90599 75.52399
## 2448 48.36204 20.03997 76.68412
## 2449 47.21499 18.90599 75.52399
## 2450 47.21499 18.90599 75.52399
## 2451 47.21499 18.90599 75.52399
## 2452 47.21499 18.90599 75.52399
## 2453 48.52591 20.19938 76.85244
## 2454 48.52591 20.19938 76.85244
## 2455 47.21499 18.90599 75.52399
## 2456 47.21499 18.90599 75.52399
## 2457 47.21499 18.90599 75.52399
## 2458 47.21499 18.90599 75.52399
## 2459 47.21499 18.90599 75.52399
## 2460 47.21499 18.90599 75.52399
## 2461 47.21499 18.90599 75.52399
## 2462 47.21499 18.90599 75.52399
## 2463 47.21499 18.90599 75.52399
## 2464 47.21499 18.90599 75.52399
## 2465 47.21499 18.90599 75.52399
## 2466 47.21499 18.90599 75.52399
## 2467 47.87045 19.55786 76.18304
## 2468 47.21499 18.90599 75.52399
## 2469 47.21499 18.90599 75.52399
## 2470 47.21499 18.90599 75.52399
## 2471 47.21499 18.90599 75.52399
## 2472 47.21499 18.90599 75.52399
## 2473 47.21499 18.90599 75.52399
## 2474 47.21499 18.90599 75.52399
## 2475 47.21499 18.90599 75.52399
## 2476 47.21499 18.90599 75.52399
## 2477 47.21499 18.90599 75.52399
## 2478 47.21499 18.90599 75.52399
## 2479 47.21499 18.90599 75.52399
## 2480 47.21499 18.90599 75.52399
## 2481 47.21499 18.90599 75.52399
## 2482 47.21499 18.90599 75.52399
## 2483 47.21499 18.90599 75.52399
## 2484 47.21499 18.90599 75.52399
## 2485 47.21499 18.90599 75.52399
## 2486 47.21499 18.90599 75.52399
## 2487 47.21499 18.90599 75.52399
## 2488 47.21499 18.90599 75.52399
## 2489 47.21499 18.90599 75.52399
## 2490 47.21499 18.90599 75.52399
## 2491 47.21499 18.90599 75.52399
## 2492 47.21499 18.90599 75.52399
## 2493 48.03431 19.71921 76.34942
## 2494 47.21499 18.90599 75.52399
## 2495 47.21499 18.90599 75.52399
## 2496 47.21499 18.90599 75.52399
## 2497 47.21499 18.90599 75.52399
## 2498 47.21499 18.90599 75.52399
## 2499 47.21499 18.90599 75.52399
## 2500 47.21499 18.90599 75.52399
## 2501 47.21499 18.90599 75.52399
## 2502 48.03431 19.71921 76.34942
## 2503 47.21499 18.90599 75.52399
## 2504 47.21499 18.90599 75.52399
## 2505 47.21499 18.90599 75.52399
## 2506 47.21499 18.90599 75.52399
## 2507 47.21499 18.90599 75.52399
## 2508 47.21499 18.90599 75.52399
## 2509 47.21499 18.90599 75.52399
## 2510 47.21499 18.90599 75.52399
## 2511 47.21499 18.90599 75.52399
## 2512 47.21499 18.90599 75.52399
## 2513 47.70658 19.39586 76.01731
## 2514 47.21499 18.90599 75.52399
## 2515 47.21499 18.90599 75.52399
## 2516 47.21499 18.90599 75.52399
## 2517 47.21499 18.90599 75.52399
## 2518 47.05113 18.74140 75.36085
## 2519 47.21499 18.90599 75.52399
## 2520 47.21499 18.90599 75.52399
## 2521 47.21499 18.90599 75.52399
## 2522 47.21499 18.90599 75.52399
## 2523 47.21499 18.90599 75.52399
## 2524 47.21499 18.90599 75.52399
## 2525 47.05113 18.74140 75.36085
## 2526 47.21499 18.90599 75.52399
## 2527 47.21499 18.90599 75.52399
## 2528 47.21499 18.90599 75.52399
## 2529 47.21499 18.90599 75.52399
## 2530 47.21499 18.90599 75.52399
## 2531 47.21499 18.90599 75.52399
## 2532 47.21499 18.90599 75.52399
## 2533 47.21499 18.90599 75.52399
## 2534 47.21499 18.90599 75.52399
## 2535 47.21499 18.90599 75.52399
## 2536 47.21499 18.90599 75.52399
## 2537 47.21499 18.90599 75.52399
## 2538 47.21499 18.90599 75.52399
## 2539 47.21499 18.90599 75.52399
## 2540 47.21499 18.90599 75.52399
## 2541 47.21499 18.90599 75.52399
## 2542 47.21499 18.90599 75.52399
## 2543 47.21499 18.90599 75.52399
## 2544 47.21499 18.90599 75.52399
## 2545 47.21499 18.90599 75.52399
## 2546 47.21499 18.90599 75.52399
## 2547 47.21499 18.90599 75.52399
## 2548 47.87045 19.55786 76.18304
## 2549 47.21499 18.90599 75.52399
## 2550 47.21499 18.90599 75.52399
## 2551 47.21499 18.90599 75.52399
## 2552 47.21499 18.90599 75.52399
## 2553 47.21499 18.90599 75.52399
## 2554 47.21499 18.90599 75.52399
## 2555 47.21499 18.90599 75.52399
## 2556 47.05113 18.74140 75.36085
## 2557 47.21499 18.90599 75.52399
## 2558 47.21499 18.90599 75.52399
## 2559 47.21499 18.90599 75.52399
## 2560 47.21499 18.90599 75.52399
## 2561 47.21499 18.90599 75.52399
## 2562 47.21499 18.90599 75.52399
## 2563 47.21499 18.90599 75.52399
## 2564 47.21499 18.90599 75.52399
## 2565 47.21499 18.90599 75.52399
## 2566 47.21499 18.90599 75.52399
## 2567 47.21499 18.90599 75.52399
## 2568 47.21499 18.90599 75.52399
## 2569 47.21499 18.90599 75.52399
## 2570 47.21499 18.90599 75.52399
## 2571 47.21499 18.90599 75.52399
## 2572 47.21499 18.90599 75.52399
## 2573 47.21499 18.90599 75.52399
## 2574 47.21499 18.90599 75.52399
## 2575 47.21499 18.90599 75.52399
## 2576 47.70658 19.39586 76.01731
## 2577 47.21499 18.90599 75.52399
## 2578 48.85364 20.51626 77.19102
## 2579 47.21499 18.90599 75.52399
## 2580 47.21499 18.90599 75.52399
## 2581 47.21499 18.90599 75.52399
## 2582 47.21499 18.90599 75.52399
## 2583 47.21499 18.90599 75.52399
## 2584 47.21499 18.90599 75.52399
## 2585 47.21499 18.90599 75.52399
## 2586 47.21499 18.90599 75.52399
## 2587 45.90408 17.57119 74.23696
## 2588 46.23180 17.90877 74.55484
## 2589 47.21499 18.90599 75.52399
## 2590 47.87045 19.55786 76.18304
## 2591 47.21499 18.90599 75.52399
## 2592 47.21499 18.90599 75.52399
## 2593 48.19818 19.87991 76.51645
## 2594 47.21499 18.90599 75.52399
## 2595 47.21499 18.90599 75.52399
## 2596 47.21499 18.90599 75.52399
## 2597 47.21499 18.90599 75.52399
## 2598 47.21499 18.90599 75.52399
## 2599 47.21499 18.90599 75.52399
## 2600 47.21499 18.90599 75.52399
## 2601 48.85364 20.51626 77.19102
## 2602 47.21499 18.90599 75.52399
## 2603 47.87045 19.55786 76.18304
## 2604 47.21499 18.90599 75.52399
## 2605 47.21499 18.90599 75.52399
## 2606 47.21499 18.90599 75.52399
## 2607 47.21499 18.90599 75.52399
## 2608 47.21499 18.90599 75.52399
## 2609 47.21499 18.90599 75.52399
## 2610 47.21499 18.90599 75.52399
## 2611 47.21499 18.90599 75.52399
## 2612 47.21499 18.90599 75.52399
## 2613 47.21499 18.90599 75.52399
## 2614 47.21499 18.90599 75.52399
## 2615 47.21499 18.90599 75.52399
## 2616 47.21499 18.90599 75.52399
## 2617 47.21499 18.90599 75.52399
## 2618 47.21499 18.90599 75.52399
## 2619 47.21499 18.90599 75.52399
## 2620 46.88726 18.57617 75.19835
## 2621 47.21499 18.90599 75.52399
## 2622 47.21499 18.90599 75.52399
## 2623 47.21499 18.90599 75.52399
## 2624 47.21499 18.90599 75.52399
## 2625 47.21499 18.90599 75.52399
## 2626 47.21499 18.90599 75.52399
## 2627 47.21499 18.90599 75.52399
## 2628 47.21499 18.90599 75.52399
## 2629 47.21499 18.90599 75.52399
## 2630 47.21499 18.90599 75.52399
## 2631 47.21499 18.90599 75.52399
## 2632 47.21499 18.90599 75.52399
## 2633 47.21499 18.90599 75.52399
## 2634 47.21499 18.90599 75.52399
## 2635 47.21499 18.90599 75.52399
## 2636 47.21499 18.90599 75.52399
## 2637 47.21499 18.90599 75.52399
## 2638 47.21499 18.90599 75.52399
## 2639 47.21499 18.90599 75.52399
## 2640 48.36204 20.03997 76.68412
## 2641 47.21499 18.90599 75.52399
## 2642 47.21499 18.90599 75.52399
## 2643 47.21499 18.90599 75.52399
## 2644 47.87045 19.55786 76.18304
## 2645 47.21499 18.90599 75.52399
## 2646 47.21499 18.90599 75.52399
## 2647 47.21499 18.90599 75.52399
## 2648 47.21499 18.90599 75.52399
## 2649 47.21499 18.90599 75.52399
## 2650 47.21499 18.90599 75.52399
## 2651 47.21499 18.90599 75.52399
## 2652 47.21499 18.90599 75.52399
## 2653 47.21499 18.90599 75.52399
## 2654 47.21499 18.90599 75.52399
## 2655 47.21499 18.90599 75.52399
## 2656 47.21499 18.90599 75.52399
## 2657 47.21499 18.90599 75.52399
## 2658 47.21499 18.90599 75.52399
## 2659 47.21499 18.90599 75.52399
## 2660 47.21499 18.90599 75.52399
## 2661 47.21499 18.90599 75.52399
## 2662 47.21499 18.90599 75.52399
## 2663 47.21499 18.90599 75.52399
## 2664 47.21499 18.90599 75.52399
## 2665 45.08475 16.71595 73.45356
## 2666 47.21499 18.90599 75.52399
## 2667 47.21499 18.90599 75.52399
## 2668 47.21499 18.90599 75.52399
## 2669 47.21499 18.90599 75.52399
## 2670 47.21499 18.90599 75.52399
## 2671 47.21499 18.90599 75.52399
## 2672 47.21499 18.90599 75.52399
## 2673 47.21499 18.90599 75.52399
## 2674 47.21499 18.90599 75.52399
## 2675 47.21499 18.90599 75.52399
## 2676 47.21499 18.90599 75.52399
## 2677 47.21499 18.90599 75.52399
## 2678 47.21499 18.90599 75.52399
## 2679 47.21499 18.90599 75.52399
## 2680 47.21499 18.90599 75.52399
## 2681 47.21499 18.90599 75.52399
## 2682 47.21499 18.90599 75.52399
## 2683 47.21499 18.90599 75.52399
## 2684 47.21499 18.90599 75.52399
## 2685 47.21499 18.90599 75.52399
## 2686 47.21499 18.90599 75.52399
## 2687 47.21499 18.90599 75.52399
## 2688 47.21499 18.90599 75.52399
## 2689 47.21499 18.90599 75.52399
## 2690 47.21499 18.90599 75.52399
## 2691 47.21499 18.90599 75.52399
## 2692 47.21499 18.90599 75.52399
## 2693 47.21499 18.90599 75.52399
## 2694 47.21499 18.90599 75.52399
## 2695 47.21499 18.90599 75.52399
## 2696 47.21499 18.90599 75.52399
## 2697 47.21499 18.90599 75.52399
## 2698 47.21499 18.90599 75.52399
## 2699 46.39567 18.07659 74.71475
## 2700 47.21499 18.90599 75.52399
## 2701 47.21499 18.90599 75.52399
## 2702 47.21499 18.90599 75.52399
## 2703 47.21499 18.90599 75.52399
## 2704 47.21499 18.90599 75.52399
## 2705 47.21499 18.90599 75.52399
## 2706 47.21499 18.90599 75.52399
## 2707 47.21499 18.90599 75.52399
## 2708 47.21499 18.90599 75.52399
## 2709 47.05113 18.74140 75.36085
## 2710 47.21499 18.90599 75.52399
## 2711 47.21499 18.90599 75.52399
## 2712 47.21499 18.90599 75.52399
## 2713 47.21499 18.90599 75.52399
## 2714 47.87045 19.55786 76.18304
## 2715 47.21499 18.90599 75.52399
## 2716 47.21499 18.90599 75.52399
## 2717 47.21499 18.90599 75.52399
## 2718 47.21499 18.90599 75.52399
## 2719 47.21499 18.90599 75.52399
## 2720 47.21499 18.90599 75.52399
## 2721 47.21499 18.90599 75.52399
## 2722 47.87045 19.55786 76.18304
## 2723 47.21499 18.90599 75.52399
## 2724 47.21499 18.90599 75.52399
## 2725 48.52591 20.19938 76.85244
## 2726 47.21499 18.90599 75.52399
## 2727 47.21499 18.90599 75.52399
## 2728 47.21499 18.90599 75.52399
## 2729 47.21499 18.90599 75.52399
## 2730 47.21499 18.90599 75.52399
## 2731 47.21499 18.90599 75.52399
## 2732 46.72340 18.41029 75.03651
## 2733 46.06794 17.74030 74.39558
## 2734 47.21499 18.90599 75.52399
## 2735 47.21499 18.90599 75.52399
## 2736 47.21499 18.90599 75.52399
## 2737 46.88726 18.57617 75.19835
## 2738 47.21499 18.90599 75.52399
## 2739 47.21499 18.90599 75.52399
## 2740 47.21499 18.90599 75.52399
## 2741 47.21499 18.90599 75.52399
## 2742 47.21499 18.90599 75.52399
## 2743 47.87045 19.55786 76.18304
## 2744 47.21499 18.90599 75.52399
## 2745 47.21499 18.90599 75.52399
## 2746 47.21499 18.90599 75.52399
## 2747 47.21499 18.90599 75.52399
## 2748 47.21499 18.90599 75.52399
## 2749 48.19818 19.87991 76.51645
## 2750 48.03431 19.71921 76.34942
## 2751 47.21499 18.90599 75.52399
## 2752 47.87045 19.55786 76.18304
## 2753 47.21499 18.90599 75.52399
## 2754 47.21499 18.90599 75.52399
## 2755 47.21499 18.90599 75.52399
## 2756 47.21499 18.90599 75.52399
## 2757 47.54272 19.23322 75.85222
## 2758 47.21499 18.90599 75.52399
## 2759 47.21499 18.90599 75.52399
## 2760 47.21499 18.90599 75.52399
## 2761 47.37886 19.06993 75.68778
## 2762 47.21499 18.90599 75.52399
## 2763 47.21499 18.90599 75.52399
## 2764 47.54272 19.23322 75.85222
## 2765 47.21499 18.90599 75.52399
## 2766 47.21499 18.90599 75.52399
## 2767 47.21499 18.90599 75.52399
## 2768 47.21499 18.90599 75.52399
## 2769 47.21499 18.90599 75.52399
## 2770 47.21499 18.90599 75.52399
## 2771 47.21499 18.90599 75.52399
## 2772 47.21499 18.90599 75.52399
## 2773 47.70658 19.39586 76.01731
## 2774 47.70658 19.39586 76.01731
## 2775 47.21499 18.90599 75.52399
## 2776 47.21499 18.90599 75.52399
## 2777 47.21499 18.90599 75.52399
## 2778 47.21499 18.90599 75.52399
## 2779 47.21499 18.90599 75.52399
## 2780 47.21499 18.90599 75.52399
## 2781 47.21499 18.90599 75.52399
## 2782 47.21499 18.90599 75.52399
## 2783 47.21499 18.90599 75.52399
## 2784 47.21499 18.90599 75.52399
## 2785 47.21499 18.90599 75.52399
## 2786 47.21499 18.90599 75.52399
## 2787 47.21499 18.90599 75.52399
## 2788 47.21499 18.90599 75.52399
## 2789 47.21499 18.90599 75.52399
## 2790 47.21499 18.90599 75.52399
## 2791 47.21499 18.90599 75.52399
## 2792 47.21499 18.90599 75.52399
## 2793 47.70658 19.39586 76.01731
## 2794 47.54272 19.23322 75.85222
## 2795 47.21499 18.90599 75.52399
## 2796 47.21499 18.90599 75.52399
## 2797 47.21499 18.90599 75.52399
## 2798 47.21499 18.90599 75.52399
## 2799 47.21499 18.90599 75.52399
## 2800 47.21499 18.90599 75.52399
## 2801 47.21499 18.90599 75.52399
## 2802 47.21499 18.90599 75.52399
## 2803 47.21499 18.90599 75.52399
## 2804 47.21499 18.90599 75.52399
## 2805 47.21499 18.90599 75.52399
## 2806 47.21499 18.90599 75.52399
## 2807 47.21499 18.90599 75.52399
## 2808 47.21499 18.90599 75.52399
## 2809 47.21499 18.90599 75.52399
## 2810 47.21499 18.90599 75.52399
## 2811 47.21499 18.90599 75.52399
## 2812 47.21499 18.90599 75.52399
## 2813 47.21499 18.90599 75.52399
## 2814 47.21499 18.90599 75.52399
## 2815 47.21499 18.90599 75.52399
## 2816 47.21499 18.90599 75.52399
## 2817 47.21499 18.90599 75.52399
## 2818 47.21499 18.90599 75.52399
## 2819 47.21499 18.90599 75.52399
## 2820 47.21499 18.90599 75.52399
## 2821 47.21499 18.90599 75.52399
## 2822 47.21499 18.90599 75.52399
## 2823 47.21499 18.90599 75.52399
## 2824 47.21499 18.90599 75.52399
## 2825 47.21499 18.90599 75.52399
## 2826 47.21499 18.90599 75.52399
## 2827 46.55953 18.24376 74.87530
## 2828 47.21499 18.90599 75.52399
## 2829 47.37886 19.06993 75.68778
## 2830 48.68977 20.35814 77.02140
## 2831 47.21499 18.90599 75.52399
## 2832 48.68977 20.35814 77.02140
## 2833 47.21499 18.90599 75.52399
## 2834 47.21499 18.90599 75.52399
## 2835 48.52591 20.19938 76.85244
## 2836 47.21499 18.90599 75.52399
## 2837 47.21499 18.90599 75.52399
## 2838 47.21499 18.90599 75.52399
## 2839 45.41248 17.05998 73.76499
## 2840 47.21499 18.90599 75.52399
## 2841 47.21499 18.90599 75.52399
## 2842 47.21499 18.90599 75.52399
## 2843 47.21499 18.90599 75.52399
## 2844 47.21499 18.90599 75.52399
## 2845 47.21499 18.90599 75.52399
## 2846 47.21499 18.90599 75.52399
## 2847 47.21499 18.90599 75.52399
## 2848 47.21499 18.90599 75.52399
## 2849 47.21499 18.90599 75.52399
## 2850 47.21499 18.90599 75.52399
## 2851 47.21499 18.90599 75.52399
## 2852 47.21499 18.90599 75.52399
## 2853 47.21499 18.90599 75.52399
## 2854 47.21499 18.90599 75.52399
## 2855 47.21499 18.90599 75.52399
## 2856 47.21499 18.90599 75.52399
## 2857 47.21499 18.90599 75.52399
## 2858 47.21499 18.90599 75.52399
## 2859 47.21499 18.90599 75.52399
## 2860 47.21499 18.90599 75.52399
## 2861 47.21499 18.90599 75.52399
## 2862 47.21499 18.90599 75.52399
## 2863 47.21499 18.90599 75.52399
## 2864 47.21499 18.90599 75.52399
## 2865 47.21499 18.90599 75.52399
## 2866 47.21499 18.90599 75.52399
## 2867 47.21499 18.90599 75.52399
## 2868 45.74021 17.40143 74.07899
## 2869 46.39567 18.07659 74.71475
## 2870 47.21499 18.90599 75.52399
## 2871 47.21499 18.90599 75.52399
## 2872 47.21499 18.90599 75.52399
## 2873 47.21499 18.90599 75.52399
## 2874 47.21499 18.90599 75.52399
## 2875 47.21499 18.90599 75.52399
## 2876 47.21499 18.90599 75.52399
## 2877 46.55953 18.24376 74.87530
## 2878 47.21499 18.90599 75.52399
## 2879 47.21499 18.90599 75.52399
## 2880 47.21499 18.90599 75.52399
## 2881 47.21499 18.90599 75.52399
## 2882 47.21499 18.90599 75.52399
## 2883 47.21499 18.90599 75.52399
## 2884 47.21499 18.90599 75.52399
## 2885 47.21499 18.90599 75.52399
## 2886 47.21499 18.90599 75.52399
## 2887 47.21499 18.90599 75.52399
## 2888 47.21499 18.90599 75.52399
## 2889 47.21499 18.90599 75.52399
## 2890 47.21499 18.90599 75.52399
## 2891 47.21499 18.90599 75.52399
## 2892 47.21499 18.90599 75.52399
## 2893 47.21499 18.90599 75.52399
## 2894 47.21499 18.90599 75.52399
## 2895 47.05113 18.74140 75.36085
## 2896 47.21499 18.90599 75.52399
## 2897 47.21499 18.90599 75.52399
## 2898 47.05113 18.74140 75.36085
## 2899 47.21499 18.90599 75.52399
## 2900 47.21499 18.90599 75.52399
## 2901 47.21499 18.90599 75.52399
## 2902 47.21499 18.90599 75.52399
## 2903 47.21499 18.90599 75.52399
## 2904 47.21499 18.90599 75.52399
## 2905 47.21499 18.90599 75.52399
## 2906 47.21499 18.90599 75.52399
## 2907 47.21499 18.90599 75.52399
## 2908 47.21499 18.90599 75.52399
## 2909 47.21499 18.90599 75.52399
## 2910 47.37886 19.06993 75.68778
## 2911 47.21499 18.90599 75.52399
## 2912 47.21499 18.90599 75.52399
## 2913 47.21499 18.90599 75.52399
## 2914 47.21499 18.90599 75.52399
## 2915 47.21499 18.90599 75.52399
## 2916 47.21499 18.90599 75.52399
## 2917 47.21499 18.90599 75.52399
## 2918 47.21499 18.90599 75.52399
## 2919 47.21499 18.90599 75.52399
## 2920 47.21499 18.90599 75.52399
## 2921 47.21499 18.90599 75.52399
## 2922 47.21499 18.90599 75.52399
## 2923 47.21499 18.90599 75.52399
## 2924 47.21499 18.90599 75.52399
## 2925 47.21499 18.90599 75.52399
## 2926 47.21499 18.90599 75.52399
## 2927 47.21499 18.90599 75.52399
## 2928 47.21499 18.90599 75.52399
## 2929 47.21499 18.90599 75.52399
## 2930 47.21499 18.90599 75.52399
## 2931 47.21499 18.90599 75.52399
## 2932 47.21499 18.90599 75.52399
## 2933 47.21499 18.90599 75.52399
## 2934 47.54272 19.23322 75.85222
## 2935 47.21499 18.90599 75.52399
## 2936 45.41248 17.05998 73.76499
## 2937 47.54272 19.23322 75.85222
## 2938 47.21499 18.90599 75.52399
## 2939 47.21499 18.90599 75.52399
## 2940 47.21499 18.90599 75.52399
## 2941 47.21499 18.90599 75.52399
## 2942 47.21499 18.90599 75.52399
## 2943 47.21499 18.90599 75.52399
## 2944 47.21499 18.90599 75.52399
## 2945 47.21499 18.90599 75.52399
## 2946 46.72340 18.41029 75.03651
## 2947 47.21499 18.90599 75.52399
## 2948 47.21499 18.90599 75.52399
## 2949 47.21499 18.90599 75.52399
## 2950 46.06794 17.74030 74.39558
## 2951 47.21499 18.90599 75.52399
## 2952 47.21499 18.90599 75.52399
## 2953 47.21499 18.90599 75.52399
## 2954 47.21499 18.90599 75.52399
## 2955 47.21499 18.90599 75.52399
## 2956 47.21499 18.90599 75.52399
## 2957 47.21499 18.90599 75.52399
## 2958 47.21499 18.90599 75.52399
## 2959 47.21499 18.90599 75.52399
## 2960 47.54272 19.23322 75.85222
## 2961 47.21499 18.90599 75.52399
## 2962 47.21499 18.90599 75.52399
## 2963 47.21499 18.90599 75.52399
## 2964 47.21499 18.90599 75.52399
## 2965 47.21499 18.90599 75.52399
## 2966 47.21499 18.90599 75.52399
## 2967 47.21499 18.90599 75.52399
## 2968 47.21499 18.90599 75.52399
## 2969 47.21499 18.90599 75.52399
## 2970 47.21499 18.90599 75.52399
## 2971 47.21499 18.90599 75.52399
## 2972 47.21499 18.90599 75.52399
## 2973 47.21499 18.90599 75.52399
## 2974 47.21499 18.90599 75.52399
## 2975 47.21499 18.90599 75.52399
## 2976 47.21499 18.90599 75.52399
## 2977 47.21499 18.90599 75.52399
## 2978 47.21499 18.90599 75.52399
## 2979 47.21499 18.90599 75.52399
## 2980 47.21499 18.90599 75.52399
## 2981 47.21499 18.90599 75.52399
## 2982 47.21499 18.90599 75.52399
## 2983 47.21499 18.90599 75.52399
## 2984 47.21499 18.90599 75.52399
## 2985 47.21499 18.90599 75.52399
## 2986 47.21499 18.90599 75.52399
## 2987 47.21499 18.90599 75.52399
## 2988 47.21499 18.90599 75.52399
## 2989 47.21499 18.90599 75.52399
## 2990 47.21499 18.90599 75.52399
## 2991 47.21499 18.90599 75.52399
## 2992 47.21499 18.90599 75.52399
## 2993 47.21499 18.90599 75.52399
## 2994 47.21499 18.90599 75.52399
## 2995 47.21499 18.90599 75.52399
## 2996 47.21499 18.90599 75.52399
## 2997 47.21499 18.90599 75.52399
## 2998 47.21499 18.90599 75.52399
## 2999 47.21499 18.90599 75.52399
## 3000 47.21499 18.90599 75.52399
## 3001 47.21499 18.90599 75.52399
## 3002 47.21499 18.90599 75.52399
## 3003 47.21499 18.90599 75.52399
## 3004 47.21499 18.90599 75.52399
## 3005 47.21499 18.90599 75.52399
## 3006 47.21499 18.90599 75.52399
## 3007 47.21499 18.90599 75.52399
## 3008 47.21499 18.90599 75.52399
## 3009 47.21499 18.90599 75.52399
## 3010 47.21499 18.90599 75.52399
## 3011 47.21499 18.90599 75.52399
## 3012 47.21499 18.90599 75.52399
## 3013 47.21499 18.90599 75.52399
## 3014 47.21499 18.90599 75.52399
## 3015 47.21499 18.90599 75.52399
## 3016 47.21499 18.90599 75.52399
## 3017 47.21499 18.90599 75.52399
## 3018 47.21499 18.90599 75.52399
## 3019 47.21499 18.90599 75.52399
## 3020 47.21499 18.90599 75.52399
## 3021 47.21499 18.90599 75.52399
## 3022 47.21499 18.90599 75.52399
## 3023 47.21499 18.90599 75.52399
## 3024 47.21499 18.90599 75.52399
## 3025 47.21499 18.90599 75.52399
## 3026 47.21499 18.90599 75.52399
## 3027 47.21499 18.90599 75.52399
## 3028 47.21499 18.90599 75.52399
## 3029 47.21499 18.90599 75.52399
## 3030 47.21499 18.90599 75.52399
## 3031 47.21499 18.90599 75.52399
## 3032 47.21499 18.90599 75.52399
## 3033 47.21499 18.90599 75.52399
## 3034 47.21499 18.90599 75.52399
## 3035 47.21499 18.90599 75.52399
## 3036 47.21499 18.90599 75.52399
## 3037 47.21499 18.90599 75.52399
## 3038 47.21499 18.90599 75.52399
## 3039 47.21499 18.90599 75.52399
## 3040 47.21499 18.90599 75.52399
## 3041 47.21499 18.90599 75.52399
## 3042 47.21499 18.90599 75.52399
## 3043 47.21499 18.90599 75.52399
## 3044 47.21499 18.90599 75.52399
## 3045 47.21499 18.90599 75.52399
## 3046 47.21499 18.90599 75.52399
## 3047 47.21499 18.90599 75.52399
## 3048 47.21499 18.90599 75.52399
## 3049 47.21499 18.90599 75.52399
## 3050 47.21499 18.90599 75.52399
## 3051 47.21499 18.90599 75.52399
## 3052 47.21499 18.90599 75.52399
## 3053 47.21499 18.90599 75.52399
## 3054 47.21499 18.90599 75.52399
## 3055 47.21499 18.90599 75.52399
## 3056 47.21499 18.90599 75.52399
## 3057 47.21499 18.90599 75.52399
## 3058 47.21499 18.90599 75.52399
## 3059 47.21499 18.90599 75.52399
## 3060 47.21499 18.90599 75.52399
## 3061 47.21499 18.90599 75.52399
## 3062 47.21499 18.90599 75.52399
## 3063 47.21499 18.90599 75.52399
## 3064 47.21499 18.90599 75.52399
## 3065 47.21499 18.90599 75.52399
## 3066 47.21499 18.90599 75.52399
## 3067 47.21499 18.90599 75.52399
## 3068 47.21499 18.90599 75.52399
## 3069 47.21499 18.90599 75.52399
## 3070 47.21499 18.90599 75.52399
## 3071 47.21499 18.90599 75.52399
## 3072 47.21499 18.90599 75.52399
## 3073 49.50909 21.14228 77.87591
## 3074 47.21499 18.90599 75.52399
## 3075 47.21499 18.90599 75.52399
## 3076 47.21499 18.90599 75.52399
## 3077 47.21499 18.90599 75.52399
## 3078 47.21499 18.90599 75.52399
## 3079 48.19818 19.87991 76.51645
## 3080 47.21499 18.90599 75.52399
## 3081 47.21499 18.90599 75.52399
## 3082 47.21499 18.90599 75.52399
## 3083 47.37886 19.06993 75.68778
## 3084 47.21499 18.90599 75.52399
## 3085 46.23180 17.90877 74.55484
## 3086 47.21499 18.90599 75.52399
## 3087 46.06794 17.74030 74.39558
## 3088 47.21499 18.90599 75.52399
## 3089 47.21499 18.90599 75.52399
## 3090 47.21499 18.90599 75.52399
## 3091 47.21499 18.90599 75.52399
## 3092 47.87045 19.55786 76.18304
## 3093 47.21499 18.90599 75.52399
## 3094 47.21499 18.90599 75.52399
## 3095 47.21499 18.90599 75.52399
## 3096 47.21499 18.90599 75.52399
## 3097 47.21499 18.90599 75.52399
## 3098 48.68977 20.35814 77.02140
## 3099 47.21499 18.90599 75.52399
## 3100 47.87045 19.55786 76.18304
## 3101 48.68977 20.35814 77.02140
## 3102 47.21499 18.90599 75.52399
## 3103 47.70658 19.39586 76.01731
## 3104 49.18136 20.83056 77.53217
## 3105 49.34523 20.98674 77.70372
## 3106 47.21499 18.90599 75.52399
## 3107 47.21499 18.90599 75.52399
## 3108 47.21499 18.90599 75.52399
## 3109 47.21499 18.90599 75.52399
## 3110 47.87045 19.55786 76.18304
## 3111 47.21499 18.90599 75.52399
## 3112 47.21499 18.90599 75.52399
## 3113 47.21499 18.90599 75.52399
## 3114 47.21499 18.90599 75.52399
## 3115 47.21499 18.90599 75.52399
## 3116 47.21499 18.90599 75.52399
## 3117 47.21499 18.90599 75.52399
## 3118 47.21499 18.90599 75.52399
## 3119 47.21499 18.90599 75.52399
## 3120 47.70658 19.39586 76.01731
## 3121 47.21499 18.90599 75.52399
## 3122 47.21499 18.90599 75.52399
## 3123 47.21499 18.90599 75.52399
## 3124 47.21499 18.90599 75.52399
## 3125 47.21499 18.90599 75.52399
## 3126 47.21499 18.90599 75.52399
## 3127 47.21499 18.90599 75.52399
## 3128 47.21499 18.90599 75.52399
## 3129 47.21499 18.90599 75.52399
## 3130 47.21499 18.90599 75.52399
## 3131 47.21499 18.90599 75.52399
## 3132 47.21499 18.90599 75.52399
## 3133 47.21499 18.90599 75.52399
## 3134 48.52591 20.19938 76.85244
## 3135 47.21499 18.90599 75.52399
## 3136 47.21499 18.90599 75.52399
## 3137 47.21499 18.90599 75.52399
## 3138 47.21499 18.90599 75.52399
## 3139 47.21499 18.90599 75.52399
## 3140 47.21499 18.90599 75.52399
## 3141 47.21499 18.90599 75.52399
## 3142 47.21499 18.90599 75.52399
## 3143 47.21499 18.90599 75.52399
## 3144 47.21499 18.90599 75.52399
## 3145 47.21499 18.90599 75.52399
## 3146 47.21499 18.90599 75.52399
## 3147 47.21499 18.90599 75.52399
## 3148 47.21499 18.90599 75.52399
## 3149 47.21499 18.90599 75.52399
## 3150 47.21499 18.90599 75.52399
## 3151 47.21499 18.90599 75.52399
## 3152 48.03431 19.71921 76.34942
## 3153 47.21499 18.90599 75.52399
## 3154 47.21499 18.90599 75.52399
## 3155 47.21499 18.90599 75.52399
## 3156 47.21499 18.90599 75.52399
## 3157 47.21499 18.90599 75.52399
## 3158 47.21499 18.90599 75.52399
## 3159 47.21499 18.90599 75.52399
## 3160 47.21499 18.90599 75.52399
## 3161 47.21499 18.90599 75.52399
## 3162 47.21499 18.90599 75.52399
## 3163 47.21499 18.90599 75.52399
## 3164 47.21499 18.90599 75.52399
## 3165 47.21499 18.90599 75.52399
## 3166 47.21499 18.90599 75.52399
## 3167 47.21499 18.90599 75.52399
## 3168 47.21499 18.90599 75.52399
## 3169 47.21499 18.90599 75.52399
## 3170 48.03431 19.71921 76.34942
## 3171 47.21499 18.90599 75.52399
## 3172 47.21499 18.90599 75.52399
## 3173 47.21499 18.90599 75.52399
## 3174 47.21499 18.90599 75.52399
## 3175 47.21499 18.90599 75.52399
## 3176 47.21499 18.90599 75.52399
## 3177 47.21499 18.90599 75.52399
## 3178 48.52591 20.19938 76.85244
## 3179 49.01750 20.67373 77.36127
## 3180 47.87045 19.55786 76.18304
## 3181 47.21499 18.90599 75.52399
## 3182 47.21499 18.90599 75.52399
## 3183 47.21499 18.90599 75.52399
## 3184 47.21499 18.90599 75.52399
## 3185 47.21499 18.90599 75.52399
## 3186 47.21499 18.90599 75.52399
## 3187 47.21499 18.90599 75.52399
## 3188 47.21499 18.90599 75.52399
## 3189 47.21499 18.90599 75.52399
## 3190 47.21499 18.90599 75.52399
## 3191 47.21499 18.90599 75.52399
## 3192 47.21499 18.90599 75.52399
## 3193 47.21499 18.90599 75.52399
## 3194 47.21499 18.90599 75.52399
## 3195 47.21499 18.90599 75.52399
## 3196 47.21499 18.90599 75.52399
## 3197 47.21499 18.90599 75.52399
## 3198 47.21499 18.90599 75.52399
## 3199 47.21499 18.90599 75.52399
## 3200 47.21499 18.90599 75.52399
## 3201 48.52591 20.19938 76.85244
## 3202 47.21499 18.90599 75.52399
## 3203 47.21499 18.90599 75.52399
## 3204 47.21499 18.90599 75.52399
## 3205 47.21499 18.90599 75.52399
## 3206 47.21499 18.90599 75.52399
## 3207 47.21499 18.90599 75.52399
## 3208 47.21499 18.90599 75.52399
## 3209 47.21499 18.90599 75.52399
## 3210 47.21499 18.90599 75.52399
## 3211 48.52591 20.19938 76.85244
## 3212 47.21499 18.90599 75.52399
## 3213 47.21499 18.90599 75.52399
## 3214 47.21499 18.90599 75.52399
## 3215 47.21499 18.90599 75.52399
## 3216 47.21499 18.90599 75.52399
## 3217 47.05113 18.74140 75.36085
## 3218 46.23180 17.90877 74.55484
## 3219 47.21499 18.90599 75.52399
## 3220 47.21499 18.90599 75.52399
## 3221 47.21499 18.90599 75.52399
## 3222 47.21499 18.90599 75.52399
## 3223 47.21499 18.90599 75.52399
## 3224 47.21499 18.90599 75.52399
## 3225 47.21499 18.90599 75.52399
## 3226 47.21499 18.90599 75.52399
## 3227 47.05113 18.74140 75.36085
## 3228 47.21499 18.90599 75.52399
## 3229 47.21499 18.90599 75.52399
## 3230 47.21499 18.90599 75.52399
## 3231 47.21499 18.90599 75.52399
## 3232 47.21499 18.90599 75.52399
## 3233 47.21499 18.90599 75.52399
## 3234 47.21499 18.90599 75.52399
## 3235 47.21499 18.90599 75.52399
## 3236 47.21499 18.90599 75.52399
## 3237 47.21499 18.90599 75.52399
## 3238 47.21499 18.90599 75.52399
## 3239 47.21499 18.90599 75.52399
## 3240 47.21499 18.90599 75.52399
## 3241 45.90408 17.57119 74.23696
## 3242 47.21499 18.90599 75.52399
## 3243 47.21499 18.90599 75.52399
## 3244 45.90408 17.57119 74.23696
## 3245 45.57635 17.23103 73.92167
## 3246 47.21499 18.90599 75.52399
## 3247 47.21499 18.90599 75.52399
## 3248 47.21499 18.90599 75.52399
## 3249 47.21499 18.90599 75.52399
## 3250 47.21499 18.90599 75.52399
## 3251 46.39567 18.07659 74.71475
## 3252 47.21499 18.90599 75.52399
## 3253 46.39567 18.07659 74.71475
## 3254 47.21499 18.90599 75.52399
## 3255 47.21499 18.90599 75.52399
## 3256 47.21499 18.90599 75.52399
## 3257 45.41248 17.05998 73.76499
## 3258 47.21499 18.90599 75.52399
## 3259 47.21499 18.90599 75.52399
## 3260 47.21499 18.90599 75.52399
## 3261 47.05113 18.74140 75.36085
## 3262 45.57635 17.23103 73.92167
## 3263 47.05113 18.74140 75.36085
## 3264 47.21499 18.90599 75.52399
## 3265 47.21499 18.90599 75.52399
## 3266 47.21499 18.90599 75.52399
## 3267 47.21499 18.90599 75.52399
## 3268 47.21499 18.90599 75.52399
## 3269 47.21499 18.90599 75.52399
## 3270 46.23180 17.90877 74.55484
## 3271 46.55953 18.24376 74.87530
## 3272 46.72340 18.41029 75.03651
## 3273 47.21499 18.90599 75.52399
## 3274 47.21499 18.90599 75.52399
## 3275 47.21499 18.90599 75.52399
## 3276 47.21499 18.90599 75.52399
## 3277 47.21499 18.90599 75.52399
## 3278 46.55953 18.24376 74.87530
## 3279 47.21499 18.90599 75.52399
## 3280 47.21499 18.90599 75.52399
## 3281 47.21499 18.90599 75.52399
## 3282 46.72340 18.41029 75.03651
## 3283 46.88726 18.57617 75.19835
## 3284 47.21499 18.90599 75.52399
## 3285 47.21499 18.90599 75.52399
## 3286 47.21499 18.90599 75.52399
## 3287 47.21499 18.90599 75.52399
## 3288 47.21499 18.90599 75.52399
## 3289 47.21499 18.90599 75.52399
## 3290 47.21499 18.90599 75.52399
## 3291 47.37886 19.06993 75.68778
## 3292 47.37886 19.06993 75.68778
## 3293 47.21499 18.90599 75.52399
## 3294 47.21499 18.90599 75.52399
## 3295 47.21499 18.90599 75.52399
## 3296 47.70658 19.39586 76.01731
## 3297 47.21499 18.90599 75.52399
## 3298 46.55953 18.24376 74.87530
## 3299 46.23180 17.90877 74.55484
## 3300 47.05113 18.74140 75.36085
## 3301 46.55953 18.24376 74.87530
## 3302 47.21499 18.90599 75.52399
## 3303 47.21499 18.90599 75.52399
## 3304 47.21499 18.90599 75.52399
## 3305 46.39567 18.07659 74.71475
## 3306 47.21499 18.90599 75.52399
## 3307 47.21499 18.90599 75.52399
## 3308 47.21499 18.90599 75.52399
## 3309 47.21499 18.90599 75.52399
## 3310 47.21499 18.90599 75.52399
## 3311 47.21499 18.90599 75.52399
## 3312 47.21499 18.90599 75.52399
## 3313 47.21499 18.90599 75.52399
## 3314 47.21499 18.90599 75.52399
## 3315 47.21499 18.90599 75.52399
## 3316 47.21499 18.90599 75.52399
## 3317 47.21499 18.90599 75.52399
## 3318 46.23180 17.90877 74.55484
## 3319 46.55953 18.24376 74.87530
## 3320 47.21499 18.90599 75.52399
## 3321 47.21499 18.90599 75.52399
## 3322 46.55953 18.24376 74.87530
## 3323 46.55953 18.24376 74.87530
## 3324 47.21499 18.90599 75.52399
## 3325 47.21499 18.90599 75.52399
## 3326 46.55953 18.24376 74.87530
## 3327 47.21499 18.90599 75.52399
## 3328 46.55953 18.24376 74.87530
## 3329 47.21499 18.90599 75.52399
## 3330 47.21499 18.90599 75.52399
## 3331 47.21499 18.90599 75.52399
## 3332 46.55953 18.24376 74.87530
## 3333 47.21499 18.90599 75.52399
## 3334 47.21499 18.90599 75.52399
## 3335 45.74021 17.40143 74.07899
## 3336 47.21499 18.90599 75.52399
## 3337 47.21499 18.90599 75.52399
## 3338 47.21499 18.90599 75.52399
## 3339 47.21499 18.90599 75.52399
## 3340 46.55953 18.24376 74.87530
## 3341 47.21499 18.90599 75.52399
## 3342 47.21499 18.90599 75.52399
## 3343 46.06794 17.74030 74.39558
## 3344 47.21499 18.90599 75.52399
## 3345 47.21499 18.90599 75.52399
## 3346 47.21499 18.90599 75.52399
## 3347 47.21499 18.90599 75.52399
## 3348 47.21499 18.90599 75.52399
## 3349 47.21499 18.90599 75.52399
## 3350 47.21499 18.90599 75.52399
## 3351 47.21499 18.90599 75.52399
## 3352 47.21499 18.90599 75.52399
## 3353 47.21499 18.90599 75.52399
## 3354 47.21499 18.90599 75.52399
## 3355 47.21499 18.90599 75.52399
## 3356 47.21499 18.90599 75.52399
## 3357 47.21499 18.90599 75.52399
## 3358 47.21499 18.90599 75.52399
## 3359 47.21499 18.90599 75.52399
## 3360 47.21499 18.90599 75.52399
## 3361 47.21499 18.90599 75.52399
## 3362 46.88726 18.57617 75.19835
## 3363 47.21499 18.90599 75.52399
## 3364 48.19818 19.87991 76.51645
## 3365 47.21499 18.90599 75.52399
## 3366 47.21499 18.90599 75.52399
## 3367 47.21499 18.90599 75.52399
## 3368 47.21499 18.90599 75.52399
## 3369 47.21499 18.90599 75.52399
## 3370 47.21499 18.90599 75.52399
## 3371 47.21499 18.90599 75.52399
## 3372 47.21499 18.90599 75.52399
## 3373 47.21499 18.90599 75.52399
## 3374 47.21499 18.90599 75.52399
## 3375 49.50909 21.14228 77.87591
## 3376 46.55953 18.24376 74.87530
## 3377 46.88726 18.57617 75.19835
## 3378 47.21499 18.90599 75.52399
## 3379 47.21499 18.90599 75.52399
## 3380 47.21499 18.90599 75.52399
## 3381 48.52591 20.19938 76.85244
## 3382 47.21499 18.90599 75.52399
## 3383 47.21499 18.90599 75.52399
## 3384 47.21499 18.90599 75.52399
## 3385 47.21499 18.90599 75.52399
## 3386 47.21499 18.90599 75.52399
## 3387 47.21499 18.90599 75.52399
## 3388 47.21499 18.90599 75.52399
## 3389 48.85364 20.51626 77.19102
## 3390 47.21499 18.90599 75.52399
## 3391 47.21499 18.90599 75.52399
## 3392 47.21499 18.90599 75.52399
## 3393 47.21499 18.90599 75.52399
## 3394 47.21499 18.90599 75.52399
## 3395 47.21499 18.90599 75.52399
## 3396 47.21499 18.90599 75.52399
## 3397 47.21499 18.90599 75.52399
## 3398 47.21499 18.90599 75.52399
## 3399 47.21499 18.90599 75.52399
## 3400 47.21499 18.90599 75.52399
## 3401 47.21499 18.90599 75.52399
## 3402 47.21499 18.90599 75.52399
## 3403 47.21499 18.90599 75.52399
## 3404 47.21499 18.90599 75.52399
## 3405 47.21499 18.90599 75.52399
## 3406 47.21499 18.90599 75.52399
## 3407 47.54272 19.23322 75.85222
## 3408 47.21499 18.90599 75.52399
## 3409 47.21499 18.90599 75.52399
## 3410 47.21499 18.90599 75.52399
## 3411 47.21499 18.90599 75.52399
## 3412 46.39567 18.07659 74.71475
## 3413 47.21499 18.90599 75.52399
## 3414 47.21499 18.90599 75.52399
## 3415 47.54272 19.23322 75.85222
## 3416 47.21499 18.90599 75.52399
## 3417 47.21499 18.90599 75.52399
## 3418 47.21499 18.90599 75.52399
## 3419 47.54272 19.23322 75.85222
## 3420 47.21499 18.90599 75.52399
## 3421 47.21499 18.90599 75.52399
## 3422 47.21499 18.90599 75.52399
## 3423 47.21499 18.90599 75.52399
## 3424 47.21499 18.90599 75.52399
## 3425 47.21499 18.90599 75.52399
## 3426 47.54272 19.23322 75.85222
## 3427 47.21499 18.90599 75.52399
## 3428 47.21499 18.90599 75.52399
## 3429 47.21499 18.90599 75.52399
## 3430 47.21499 18.90599 75.52399
## 3431 47.21499 18.90599 75.52399
## 3432 47.21499 18.90599 75.52399
## 3433 47.37886 19.06993 75.68778
## 3434 47.21499 18.90599 75.52399
## 3435 47.21499 18.90599 75.52399
## 3436 47.21499 18.90599 75.52399
## 3437 47.21499 18.90599 75.52399
## 3438 48.03431 19.71921 76.34942
## 3439 47.21499 18.90599 75.52399
## 3440 47.21499 18.90599 75.52399
## 3441 47.21499 18.90599 75.52399
## 3442 47.21499 18.90599 75.52399
## 3443 47.21499 18.90599 75.52399
## 3444 47.21499 18.90599 75.52399
## 3445 47.21499 18.90599 75.52399
## 3446 47.21499 18.90599 75.52399
## 3447 47.21499 18.90599 75.52399
## 3448 47.21499 18.90599 75.52399
## 3449 47.87045 19.55786 76.18304
## 3450 47.21499 18.90599 75.52399
## 3451 47.21499 18.90599 75.52399
## 3452 47.54272 19.23322 75.85222
## 3453 47.21499 18.90599 75.52399
## 3454 47.21499 18.90599 75.52399
## 3455 48.19818 19.87991 76.51645
## 3456 46.88726 18.57617 75.19835
## 3457 47.21499 18.90599 75.52399
## 3458 47.21499 18.90599 75.52399
## 3459 47.21499 18.90599 75.52399
## 3460 45.74021 17.40143 74.07899
## 3461 47.21499 18.90599 75.52399
## 3462 47.21499 18.90599 75.52399
## 3463 48.19818 19.87991 76.51645
## 3464 47.21499 18.90599 75.52399
## 3465 48.03431 19.71921 76.34942
## 3466 47.21499 18.90599 75.52399
## 3467 47.21499 18.90599 75.52399
## 3468 46.06794 17.74030 74.39558
## 3469 46.72340 18.41029 75.03651
## 3470 47.21499 18.90599 75.52399
## 3471 48.19818 19.87991 76.51645
## 3472 47.21499 18.90599 75.52399
## 3473 48.36204 20.03997 76.68412
## 3474 47.21499 18.90599 75.52399
## 3475 47.21499 18.90599 75.52399
## 3476 47.21499 18.90599 75.52399
## 3477 47.21499 18.90599 75.52399
## 3478 47.21499 18.90599 75.52399
## 3479 47.21499 18.90599 75.52399
## 3480 47.70658 19.39586 76.01731
## 3481 47.87045 19.55786 76.18304
## 3482 47.21499 18.90599 75.52399
## 3483 46.72340 18.41029 75.03651
## 3484 47.21499 18.90599 75.52399
## 3485 46.23180 17.90877 74.55484
## 3486 47.21499 18.90599 75.52399
## 3487 47.21499 18.90599 75.52399
## 3488 46.88726 18.57617 75.19835
## 3489 47.21499 18.90599 75.52399
## 3490 46.88726 18.57617 75.19835
## 3491 47.21499 18.90599 75.52399
## 3492 47.21499 18.90599 75.52399
## 3493 47.21499 18.90599 75.52399
## 3494 47.21499 18.90599 75.52399
## 3495 47.21499 18.90599 75.52399
## 3496 47.21499 18.90599 75.52399
## 3497 47.21499 18.90599 75.52399
## 3498 47.21499 18.90599 75.52399
## 3499 47.87045 19.55786 76.18304
## 3500 47.87045 19.55786 76.18304
## 3501 47.87045 19.55786 76.18304
## 3502 47.21499 18.90599 75.52399
## 3503 47.21499 18.90599 75.52399
## 3504 47.87045 19.55786 76.18304
## 3505 47.87045 19.55786 76.18304
## 3506 47.21499 18.90599 75.52399
## 3507 47.87045 19.55786 76.18304
## 3508 47.37886 19.06993 75.68778
## 3509 47.05113 18.74140 75.36085
## 3510 47.21499 18.90599 75.52399
## 3511 46.23180 17.90877 74.55484
## 3512 46.72340 18.41029 75.03651
## 3513 47.21499 18.90599 75.52399
## 3514 47.21499 18.90599 75.52399
## 3515 47.21499 18.90599 75.52399
## 3516 47.54272 19.23322 75.85222
## 3517 47.87045 19.55786 76.18304
## 3518 47.21499 18.90599 75.52399
## 3519 47.87045 19.55786 76.18304
## 3520 45.74021 17.40143 74.07899
## 3521 45.74021 17.40143 74.07899
## 3522 47.21499 18.90599 75.52399
## 3523 47.21499 18.90599 75.52399
## 3524 47.87045 19.55786 76.18304
## 3525 47.21499 18.90599 75.52399
## 3526 47.54272 19.23322 75.85222
## 3527 46.23180 17.90877 74.55484
## 3528 47.21499 18.90599 75.52399
## 3529 47.21499 18.90599 75.52399
## 3530 47.21499 18.90599 75.52399
## 3531 48.52591 20.19938 76.85244
## 3532 47.21499 18.90599 75.52399
## 3533 47.21499 18.90599 75.52399
## 3534 49.18136 20.83056 77.53217
## 3535 47.21499 18.90599 75.52399
## 3536 47.87045 19.55786 76.18304
## 3537 47.21499 18.90599 75.52399
## 3538 47.21499 18.90599 75.52399
## 3539 47.21499 18.90599 75.52399
## 3540 47.21499 18.90599 75.52399
## 3541 47.37886 19.06993 75.68778
## 3542 48.19818 19.87991 76.51645
## 3543 47.21499 18.90599 75.52399
## 3544 47.21499 18.90599 75.52399
## 3545 47.21499 18.90599 75.52399
## 3546 49.50909 21.14228 77.87591
## 3547 49.18136 20.83056 77.53217
## 3548 47.21499 18.90599 75.52399
## 3549 47.87045 19.55786 76.18304
## 3550 47.21499 18.90599 75.52399
## 3551 47.21499 18.90599 75.52399
## 3552 47.21499 18.90599 75.52399
## 3553 47.21499 18.90599 75.52399
## 3554 48.19818 19.87991 76.51645
## 3555 50.49228 22.06202 78.92254
## 3556 47.21499 18.90599 75.52399
## 3557 47.21499 18.90599 75.52399
## 3558 49.18136 20.83056 77.53217
## 3559 47.21499 18.90599 75.52399
## 3560 47.21499 18.90599 75.52399
## 3561 47.21499 18.90599 75.52399
## 3562 47.87045 19.55786 76.18304
## 3563 46.39567 18.07659 74.71475
## 3564 46.39567 18.07659 74.71475
## 3565 46.39567 18.07659 74.71475
## 3566 47.21499 18.90599 75.52399
## 3567 46.39567 18.07659 74.71475
## 3568 47.21499 18.90599 75.52399
## 3569 46.39567 18.07659 74.71475
## 3570 47.21499 18.90599 75.52399
## 3571 47.21499 18.90599 75.52399
## 3572 45.90408 17.57119 74.23696
## 3573 47.21499 18.90599 75.52399
## 3574 47.21499 18.90599 75.52399
## 3575 47.21499 18.90599 75.52399
## 3576 47.21499 18.90599 75.52399
## 3577 47.21499 18.90599 75.52399
## 3578 47.21499 18.90599 75.52399
## 3579 47.21499 18.90599 75.52399
## 3580 47.21499 18.90599 75.52399
## 3581 47.21499 18.90599 75.52399
## 3582 48.85364 20.51626 77.19102
## 3583 48.85364 20.51626 77.19102
## 3584 47.21499 18.90599 75.52399
## 3585 47.21499 18.90599 75.52399
## 3586 47.21499 18.90599 75.52399
## 3587 46.39567 18.07659 74.71475
## 3588 46.55953 18.24376 74.87530
## 3589 47.21499 18.90599 75.52399
## 3590 47.21499 18.90599 75.52399
## 3591 47.21499 18.90599 75.52399
## 3592 47.21499 18.90599 75.52399
## 3593 47.21499 18.90599 75.52399
## 3594 47.21499 18.90599 75.52399
## 3595 46.06794 17.74030 74.39558
## 3596 48.68977 20.35814 77.02140
## 3597 47.21499 18.90599 75.52399
## 3598 47.21499 18.90599 75.52399
## 3599 47.21499 18.90599 75.52399
## 3600 47.21499 18.90599 75.52399
## 3601 47.21499 18.90599 75.52399
## 3602 47.21499 18.90599 75.52399
## 3603 47.21499 18.90599 75.52399
## 3604 47.21499 18.90599 75.52399
## 3605 47.21499 18.90599 75.52399
## 3606 49.50909 21.14228 77.87591
## 3607 49.50909 21.14228 77.87591
## 3608 47.21499 18.90599 75.52399
## 3609 47.21499 18.90599 75.52399
## 3610 47.37886 19.06993 75.68778
## 3611 46.72340 18.41029 75.03651
## 3612 48.36204 20.03997 76.68412
## 3613 47.21499 18.90599 75.52399
## 3614 46.39567 18.07659 74.71475
## 3615 47.21499 18.90599 75.52399
## 3616 47.21499 18.90599 75.52399
## 3617 47.21499 18.90599 75.52399
## 3618 47.21499 18.90599 75.52399
## 3619 46.39567 18.07659 74.71475
## 3620 47.21499 18.90599 75.52399
## 3621 47.21499 18.90599 75.52399
## 3622 47.05113 18.74140 75.36085
## 3623 47.05113 18.74140 75.36085
## 3624 47.21499 18.90599 75.52399
## 3625 47.54272 19.23322 75.85222
## 3626 47.21499 18.90599 75.52399
## 3627 47.21499 18.90599 75.52399
## 3628 47.21499 18.90599 75.52399
## 3629 47.21499 18.90599 75.52399
## 3630 47.21499 18.90599 75.52399
## 3631 47.21499 18.90599 75.52399
## 3632 46.39567 18.07659 74.71475
## 3633 47.21499 18.90599 75.52399
## 3634 49.18136 20.83056 77.53217
## 3635 47.21499 18.90599 75.52399
## 3636 48.19818 19.87991 76.51645
## 3637 47.21499 18.90599 75.52399
## 3638 47.21499 18.90599 75.52399
## 3639 48.85364 20.51626 77.19102
## 3640 47.21499 18.90599 75.52399
## 3641 47.21499 18.90599 75.52399
## 3642 48.85364 20.51626 77.19102
## 3643 47.21499 18.90599 75.52399
## 3644 47.87045 19.55786 76.18304
## 3645 47.21499 18.90599 75.52399
## 3646 49.01750 20.67373 77.36127
## 3647 48.52591 20.19938 76.85244
## 3648 47.21499 18.90599 75.52399
## 3649 47.21499 18.90599 75.52399
## 3650 47.21499 18.90599 75.52399
## 3651 46.88726 18.57617 75.19835
## 3652 47.21499 18.90599 75.52399
## 3653 46.06794 17.74030 74.39558
## 3654 47.21499 18.90599 75.52399
## 3655 46.06794 17.74030 74.39558
## 3656 47.21499 18.90599 75.52399
## 3657 47.21499 18.90599 75.52399
## 3658 47.21499 18.90599 75.52399
## 3659 46.88726 18.57617 75.19835
## 3660 47.21499 18.90599 75.52399
## 3661 47.21499 18.90599 75.52399
## 3662 47.37886 19.06993 75.68778
## 3663 47.37886 19.06993 75.68778
## 3664 46.06794 17.74030 74.39558
## 3665 47.21499 18.90599 75.52399
## 3666 47.21499 18.90599 75.52399
## 3667 47.21499 18.90599 75.52399
## 3668 47.37886 19.06993 75.68778
## 3669 46.88726 18.57617 75.19835
## 3670 47.21499 18.90599 75.52399
## 3671 47.21499 18.90599 75.52399
## 3672 47.21499 18.90599 75.52399
## 3673 47.21499 18.90599 75.52399
## 3674 47.21499 18.90599 75.52399
## 3675 47.21499 18.90599 75.52399
## 3676 47.21499 18.90599 75.52399
## 3677 46.88726 18.57617 75.19835
## 3678 47.21499 18.90599 75.52399
## 3679 46.88726 18.57617 75.19835
## 3680 47.21499 18.90599 75.52399
## 3681 46.88726 18.57617 75.19835
## 3682 47.21499 18.90599 75.52399
## 3683 46.88726 18.57617 75.19835
## 3684 46.55953 18.24376 74.87530
## 3685 47.21499 18.90599 75.52399
## 3686 47.21499 18.90599 75.52399
## 3687 46.72340 18.41029 75.03651
## 3688 47.21499 18.90599 75.52399
## 3689 46.88726 18.57617 75.19835
## 3690 47.21499 18.90599 75.52399
## 3691 47.21499 18.90599 75.52399
## 3692 47.21499 18.90599 75.52399
## 3693 46.06794 17.74030 74.39558
## 3694 47.21499 18.90599 75.52399
## 3695 47.21499 18.90599 75.52399
## 3696 47.21499 18.90599 75.52399
## 3697 47.21499 18.90599 75.52399
## 3698 47.21499 18.90599 75.52399
## 3699 47.21499 18.90599 75.52399
## 3700 47.21499 18.90599 75.52399
## 3701 47.21499 18.90599 75.52399
## 3702 47.21499 18.90599 75.52399
## 3703 47.21499 18.90599 75.52399
## 3704 47.21499 18.90599 75.52399
## 3705 47.21499 18.90599 75.52399
## 3706 47.21499 18.90599 75.52399
## 3707 46.06794 17.74030 74.39558
## 3708 47.21499 18.90599 75.52399
## 3709 47.21499 18.90599 75.52399
## 3710 46.06794 17.74030 74.39558
## 3711 47.21499 18.90599 75.52399
## 3712 47.21499 18.90599 75.52399
## 3713 47.21499 18.90599 75.52399
## 3714 47.21499 18.90599 75.52399
## 3715 46.06794 17.74030 74.39558
## 3716 47.21499 18.90599 75.52399
## 3717 47.21499 18.90599 75.52399
## 3718 47.21499 18.90599 75.52399
## 3719 46.72340 18.41029 75.03651
## 3720 46.06794 17.74030 74.39558
## 3721 47.21499 18.90599 75.52399
## 3722 46.88726 18.57617 75.19835
## 3723 46.06794 17.74030 74.39558
## 3724 46.88726 18.57617 75.19835
## 3725 47.21499 18.90599 75.52399
## 3726 47.21499 18.90599 75.52399
## 3727 47.21499 18.90599 75.52399
## 3728 47.21499 18.90599 75.52399
## 3729 47.37886 19.06993 75.68778
## 3730 47.37886 19.06993 75.68778
## 3731 47.37886 19.06993 75.68778
## 3732 47.21499 18.90599 75.52399
## 3733 47.21499 18.90599 75.52399
## 3734 47.05113 18.74140 75.36085
## 3735 47.21499 18.90599 75.52399
## 3736 47.21499 18.90599 75.52399
## 3737 47.21499 18.90599 75.52399
## 3738 47.21499 18.90599 75.52399
## 3739 47.05113 18.74140 75.36085
## 3740 47.21499 18.90599 75.52399
## 3741 46.55953 18.24376 74.87530
## 3742 47.21499 18.90599 75.52399
## 3743 47.21499 18.90599 75.52399
## 3744 46.23180 17.90877 74.55484
## 3745 47.21499 18.90599 75.52399
## 3746 47.21499 18.90599 75.52399
## 3747 47.21499 18.90599 75.52399
## 3748 47.05113 18.74140 75.36085
## 3749 46.55953 18.24376 74.87530
## 3750 47.21499 18.90599 75.52399
## 3751 47.21499 18.90599 75.52399
## 3752 47.54272 19.23322 75.85222
## 3753 45.57635 17.23103 73.92167
## 3754 47.54272 19.23322 75.85222
## 3755 47.05113 18.74140 75.36085
## 3756 46.06794 17.74030 74.39558
## 3757 47.05113 18.74140 75.36085
## 3758 47.21499 18.90599 75.52399
## 3759 46.06794 17.74030 74.39558
## 3760 47.21499 18.90599 75.52399
## 3761 47.21499 18.90599 75.52399
## 3762 47.21499 18.90599 75.52399
## 3763 46.39567 18.07659 74.71475
## 3764 47.21499 18.90599 75.52399
## 3765 47.21499 18.90599 75.52399
## 3766 47.21499 18.90599 75.52399
## 3767 47.54272 19.23322 75.85222
## 3768 47.21499 18.90599 75.52399
## 3769 47.21499 18.90599 75.52399
## 3770 46.72340 18.41029 75.03651
## 3771 47.05113 18.74140 75.36085
## 3772 47.05113 18.74140 75.36085
## 3773 46.88726 18.57617 75.19835
## 3774 46.39567 18.07659 74.71475
## 3775 45.74021 17.40143 74.07899
## 3776 46.06794 17.74030 74.39558
## 3777 47.21499 18.90599 75.52399
## 3778 47.21499 18.90599 75.52399
## 3779 47.05113 18.74140 75.36085
## 3780 47.21499 18.90599 75.52399
## 3781 47.21499 18.90599 75.52399
## 3782 47.21499 18.90599 75.52399
## 3783 47.21499 18.90599 75.52399
## 3784 47.21499 18.90599 75.52399
## 3785 47.21499 18.90599 75.52399
## 3786 47.21499 18.90599 75.52399
## 3787 47.21499 18.90599 75.52399
## 3788 47.21499 18.90599 75.52399
## 3789 47.70658 19.39586 76.01731
## 3790 47.21499 18.90599 75.52399
## 3791 47.21499 18.90599 75.52399
## 3792 47.21499 18.90599 75.52399
## 3793 47.21499 18.90599 75.52399
## 3794 47.21499 18.90599 75.52399
## 3795 48.03431 19.71921 76.34942
## 3796 47.87045 19.55786 76.18304
## 3797 47.70658 19.39586 76.01731
## 3798 47.70658 19.39586 76.01731
## 3799 47.21499 18.90599 75.52399
## 3800 47.21499 18.90599 75.52399
## 3801 47.21499 18.90599 75.52399
## 3802 47.21499 18.90599 75.52399
## 3803 48.68977 20.35814 77.02140
## 3804 48.52591 20.19938 76.85244
## 3805 48.03431 19.71921 76.34942
## 3806 48.52591 20.19938 76.85244
## 3807 47.21499 18.90599 75.52399
## 3808 48.52591 20.19938 76.85244
## 3809 47.21499 18.90599 75.52399
## 3810 47.21499 18.90599 75.52399
## 3811 47.21499 18.90599 75.52399
## 3812 48.68977 20.35814 77.02140
## 3813 48.19818 19.87991 76.51645
## 3814 47.21499 18.90599 75.52399
## 3815 48.52591 20.19938 76.85244
## 3816 48.68977 20.35814 77.02140
## 3817 48.52591 20.19938 76.85244
## 3818 49.18136 20.83056 77.53217
## 3819 47.21499 18.90599 75.52399
## 3820 47.21499 18.90599 75.52399
## 3821 49.01750 20.67373 77.36127
## 3822 47.21499 18.90599 75.52399
## 3823 49.01750 20.67373 77.36127
## 3824 48.52591 20.19938 76.85244
## 3825 47.21499 18.90599 75.52399
## 3826 47.54272 19.23322 75.85222
## 3827 47.21499 18.90599 75.52399
## 3828 47.21499 18.90599 75.52399
## 3829 47.21499 18.90599 75.52399
## 3830 47.21499 18.90599 75.52399
## 3831 47.21499 18.90599 75.52399
## 3832 47.21499 18.90599 75.52399
## 3833 47.05113 18.74140 75.36085
## 3834 47.21499 18.90599 75.52399
## 3835 47.21499 18.90599 75.52399
## 3836 47.21499 18.90599 75.52399
## 3837 47.21499 18.90599 75.52399
## 3838 47.21499 18.90599 75.52399
## 3839 47.21499 18.90599 75.52399
## 3840 47.21499 18.90599 75.52399
## 3841 47.21499 18.90599 75.52399
## 3842 46.55953 18.24376 74.87530
## 3843 46.23180 17.90877 74.55484
## 3844 47.21499 18.90599 75.52399
## 3845 47.21499 18.90599 75.52399
## 3846 47.21499 18.90599 75.52399
## 3847 47.21499 18.90599 75.52399
## 3848 48.68977 20.35814 77.02140
## 3849 48.03431 19.71921 76.34942
## 3850 48.68977 20.35814 77.02140
## 3851 47.21499 18.90599 75.52399
## 3852 47.21499 18.90599 75.52399
## 3853 47.21499 18.90599 75.52399
## 3854 47.21499 18.90599 75.52399
## 3855 49.34523 20.98674 77.70372
## 3856 47.21499 18.90599 75.52399
## 3857 48.52591 20.19938 76.85244
## 3858 47.21499 18.90599 75.52399
## 3859 47.21499 18.90599 75.52399
## 3860 47.21499 18.90599 75.52399
## 3861 47.21499 18.90599 75.52399
## 3862 47.21499 18.90599 75.52399
## 3863 47.21499 18.90599 75.52399
## 3864 47.21499 18.90599 75.52399
## 3865 47.21499 18.90599 75.52399
## 3866 47.21499 18.90599 75.52399
## 3867 47.21499 18.90599 75.52399
## 3868 47.21499 18.90599 75.52399
## 3869 47.54272 19.23322 75.85222
## 3870 47.21499 18.90599 75.52399
## 3871 45.90408 17.57119 74.23696
## 3872 47.21499 18.90599 75.52399
## 3873 47.21499 18.90599 75.52399
## 3874 47.21499 18.90599 75.52399
## 3875 48.85364 20.51626 77.19102
## 3876 47.21499 18.90599 75.52399
## 3877 47.21499 18.90599 75.52399
## 3878 47.21499 18.90599 75.52399
## 3879 47.21499 18.90599 75.52399
## 3880 48.52591 20.19938 76.85244
## 3881 48.52591 20.19938 76.85244
## 3882 47.21499 18.90599 75.52399
## 3883 48.36204 20.03997 76.68412
## 3884 47.21499 18.90599 75.52399
## 3885 48.68977 20.35814 77.02140
## 3886 47.21499 18.90599 75.52399
## 3887 47.21499 18.90599 75.52399
## 3888 47.21499 18.90599 75.52399
## 3889 47.21499 18.90599 75.52399
## 3890 47.21499 18.90599 75.52399
## 3891 48.03431 19.71921 76.34942
## 3892 47.21499 18.90599 75.52399
## 3893 47.21499 18.90599 75.52399
## 3894 47.21499 18.90599 75.52399
## 3895 47.54272 19.23322 75.85222
## 3896 47.21499 18.90599 75.52399
## 3897 47.21499 18.90599 75.52399
## 3898 47.21499 18.90599 75.52399
## 3899 49.67296 21.29717 78.04874
## 3900 47.21499 18.90599 75.52399
## 3901 47.21499 18.90599 75.52399
## 3902 47.21499 18.90599 75.52399
## 3903 49.67296 21.29717 78.04874
## 3904 47.21499 18.90599 75.52399
## 3905 49.01750 20.67373 77.36127
## 3906 47.21499 18.90599 75.52399
## 3907 47.21499 18.90599 75.52399
## 3908 47.21499 18.90599 75.52399
## 3909 47.21499 18.90599 75.52399
## 3910 47.21499 18.90599 75.52399
## 3911 47.21499 18.90599 75.52399
## 3912 48.85364 20.51626 77.19102
## 3913 47.21499 18.90599 75.52399
## 3914 47.21499 18.90599 75.52399
## 3915 47.21499 18.90599 75.52399
## 3916 47.70658 19.39586 76.01731
## 3917 49.83682 21.45143 78.22222
## 3918 47.21499 18.90599 75.52399
## 3919 47.21499 18.90599 75.52399
## 3920 47.21499 18.90599 75.52399
## 3921 50.32842 21.91033 78.74650
## 3922 49.83682 21.45143 78.22222
## 3923 48.03431 19.71921 76.34942
## 3924 49.67296 21.29717 78.04874
## 3925 49.67296 21.29717 78.04874
## 3926 47.21499 18.90599 75.52399
## 3927 49.01750 20.67373 77.36127
## 3928 48.19818 19.87991 76.51645
## 3929 47.21499 18.90599 75.52399
## 3930 47.70658 19.39586 76.01731
## 3931 47.21499 18.90599 75.52399
## 3932 47.21499 18.90599 75.52399
## 3933 47.21499 18.90599 75.52399
## 3934 47.21499 18.90599 75.52399
## 3935 47.21499 18.90599 75.52399
## 3936 47.21499 18.90599 75.52399
## 3937 47.21499 18.90599 75.52399
## 3938 47.21499 18.90599 75.52399
## 3939 47.21499 18.90599 75.52399
## 3940 47.21499 18.90599 75.52399
## 3941 47.21499 18.90599 75.52399
## 3942 47.21499 18.90599 75.52399
## 3943 49.18136 20.83056 77.53217
## 3944 49.34523 20.98674 77.70372
## 3945 47.21499 18.90599 75.52399
## 3946 47.21499 18.90599 75.52399
## 3947 47.21499 18.90599 75.52399
## 3948 47.21499 18.90599 75.52399
## 3949 47.21499 18.90599 75.52399
## 3950 47.21499 18.90599 75.52399
## 3951 47.21499 18.90599 75.52399
## 3952 48.85364 20.51626 77.19102
## 3953 47.37886 19.06993 75.68778
## 3954 46.88726 18.57617 75.19835
## 3955 47.21499 18.90599 75.52399
## 3956 47.21499 18.90599 75.52399
## 3957 47.21499 18.90599 75.52399
## 3958 47.37886 19.06993 75.68778
## 3959 47.21499 18.90599 75.52399
## 3960 47.21499 18.90599 75.52399
## 3961 47.87045 19.55786 76.18304
## 3962 47.21499 18.90599 75.52399
## 3963 47.21499 18.90599 75.52399
## 3964 47.21499 18.90599 75.52399
## 3965 47.21499 18.90599 75.52399
## 3966 47.21499 18.90599 75.52399
## 3967 47.21499 18.90599 75.52399
## 3968 47.21499 18.90599 75.52399
## 3969 47.21499 18.90599 75.52399
## 3970 47.21499 18.90599 75.52399
## 3971 47.21499 18.90599 75.52399
## 3972 47.21499 18.90599 75.52399
## 3973 47.21499 18.90599 75.52399
## 3974 47.21499 18.90599 75.52399
## 3975 47.21499 18.90599 75.52399
## 3976 47.21499 18.90599 75.52399
## 3977 47.21499 18.90599 75.52399
## 3978 47.21499 18.90599 75.52399
## 3979 47.87045 19.55786 76.18304
## 3980 47.21499 18.90599 75.52399
## 3981 47.21499 18.90599 75.52399
## 3982 47.21499 18.90599 75.52399
## 3983 47.21499 18.90599 75.52399
## 3984 50.00069 21.60504 78.39634
## 3985 47.21499 18.90599 75.52399
## 3986 49.34523 20.98674 77.70372
## 3987 47.21499 18.90599 75.52399
## 3988 47.21499 18.90599 75.52399
## 3989 47.21499 18.90599 75.52399
## 3990 47.21499 18.90599 75.52399
## 3991 47.21499 18.90599 75.52399
## 3992 47.21499 18.90599 75.52399
## 3993 48.68977 20.35814 77.02140
## 3994 47.21499 18.90599 75.52399
## 3995 47.21499 18.90599 75.52399
## 3996 47.87045 19.55786 76.18304
## 3997 47.21499 18.90599 75.52399
## 3998 47.21499 18.90599 75.52399
## 3999 47.21499 18.90599 75.52399
## 4000 47.21499 18.90599 75.52399
## 4001 47.54272 19.23322 75.85222
## 4002 47.21499 18.90599 75.52399
## 4003 47.21499 18.90599 75.52399
## 4004 47.87045 19.55786 76.18304
## 4005 47.21499 18.90599 75.52399
## 4006 47.21499 18.90599 75.52399
## 4007 47.21499 18.90599 75.52399
## 4008 47.37886 19.06993 75.68778
## 4009 47.21499 18.90599 75.52399
## 4010 47.21499 18.90599 75.52399
## 4011 47.21499 18.90599 75.52399
## 4012 47.21499 18.90599 75.52399
## 4013 47.21499 18.90599 75.52399
## 4014 47.37886 19.06993 75.68778
## 4015 47.21499 18.90599 75.52399
## 4016 47.21499 18.90599 75.52399
## 4017 47.21499 18.90599 75.52399
## 4018 47.21499 18.90599 75.52399
## 4019 47.21499 18.90599 75.52399
## 4020 47.21499 18.90599 75.52399
## 4021 47.21499 18.90599 75.52399
## 4022 47.21499 18.90599 75.52399
## 4023 47.21499 18.90599 75.52399
## 4024 47.21499 18.90599 75.52399
## 4025 47.21499 18.90599 75.52399
## 4026 47.21499 18.90599 75.52399
## 4027 46.88726 18.57617 75.19835
## 4028 47.21499 18.90599 75.52399
## 4029 47.05113 18.74140 75.36085
## 4030 47.21499 18.90599 75.52399
## 4031 47.21499 18.90599 75.52399
## 4032 47.21499 18.90599 75.52399
## 4033 47.05113 18.74140 75.36085
## 4034 47.21499 18.90599 75.52399
## 4035 47.21499 18.90599 75.52399
## 4036 47.21499 18.90599 75.52399
## 4037 48.52591 20.19938 76.85244
## 4038 47.21499 18.90599 75.52399
## 4039 47.21499 18.90599 75.52399
## 4040 47.21499 18.90599 75.52399
## 4041 47.21499 18.90599 75.52399
## 4042 47.21499 18.90599 75.52399
## 4043 47.21499 18.90599 75.52399
## 4044 47.21499 18.90599 75.52399
## 4045 47.21499 18.90599 75.52399
## 4046 47.70658 19.39586 76.01731
## 4047 47.21499 18.90599 75.52399
## 4048 47.21499 18.90599 75.52399
## 4049 47.21499 18.90599 75.52399
## 4050 47.21499 18.90599 75.52399
## 4051 47.21499 18.90599 75.52399
## 4052 47.54272 19.23322 75.85222
## 4053 47.21499 18.90599 75.52399
## 4054 47.21499 18.90599 75.52399
## 4055 47.21499 18.90599 75.52399
## 4056 47.21499 18.90599 75.52399
## 4057 47.37886 19.06993 75.68778
## 4058 47.21499 18.90599 75.52399
## 4059 47.21499 18.90599 75.52399
## 4060 47.54272 19.23322 75.85222
## 4061 47.21499 18.90599 75.52399
## 4062 47.37886 19.06993 75.68778
## 4063 46.88726 18.57617 75.19835
## 4064 47.21499 18.90599 75.52399
## 4065 47.21499 18.90599 75.52399
## 4066 47.21499 18.90599 75.52399
## 4067 47.21499 18.90599 75.52399
## 4068 47.21499 18.90599 75.52399
## 4069 47.21499 18.90599 75.52399
## 4070 47.21499 18.90599 75.52399
## 4071 47.21499 18.90599 75.52399
## 4072 47.21499 18.90599 75.52399
## 4073 47.37886 19.06993 75.68778
## 4074 47.21499 18.90599 75.52399
## 4075 47.70658 19.39586 76.01731
## 4076 47.21499 18.90599 75.52399
## 4077 47.21499 18.90599 75.52399
## 4078 47.21499 18.90599 75.52399
## 4079 47.21499 18.90599 75.52399
## 4080 47.21499 18.90599 75.52399
## 4081 47.21499 18.90599 75.52399
## 4082 47.21499 18.90599 75.52399
## 4083 47.21499 18.90599 75.52399
## 4084 47.21499 18.90599 75.52399
## 4085 47.21499 18.90599 75.52399
## 4086 47.21499 18.90599 75.52399
## 4087 49.50909 21.14228 77.87591
## 4088 47.21499 18.90599 75.52399
## 4089 47.21499 18.90599 75.52399
## 4090 47.21499 18.90599 75.52399
## 4091 47.21499 18.90599 75.52399
## 4092 47.21499 18.90599 75.52399
## 4093 47.21499 18.90599 75.52399
## 4094 47.21499 18.90599 75.52399
## 4095 47.21499 18.90599 75.52399
## 4096 47.21499 18.90599 75.52399
## 4097 47.21499 18.90599 75.52399
## 4098 46.55953 18.24376 74.87530
## 4099 47.21499 18.90599 75.52399
## 4100 47.21499 18.90599 75.52399
## 4101 47.21499 18.90599 75.52399
## 4102 47.21499 18.90599 75.52399
## 4103 47.70658 19.39586 76.01731
## 4104 47.21499 18.90599 75.52399
## 4105 47.70658 19.39586 76.01731
## 4106 47.21499 18.90599 75.52399
## 4107 47.21499 18.90599 75.52399
## 4108 47.21499 18.90599 75.52399
## 4109 47.37886 19.06993 75.68778
## 4110 47.21499 18.90599 75.52399
## 4111 47.21499 18.90599 75.52399
## 4112 47.54272 19.23322 75.85222
## 4113 47.21499 18.90599 75.52399
## 4114 47.21499 18.90599 75.52399
## 4115 47.70658 19.39586 76.01731
## 4116 47.05113 18.74140 75.36085
## 4117 47.21499 18.90599 75.52399
## 4118 47.21499 18.90599 75.52399
## 4119 47.21499 18.90599 75.52399
## 4120 47.21499 18.90599 75.52399
## 4121 47.21499 18.90599 75.52399
## 4122 47.21499 18.90599 75.52399
## 4123 47.21499 18.90599 75.52399
## 4124 47.21499 18.90599 75.52399
## 4125 47.21499 18.90599 75.52399
## 4126 47.21499 18.90599 75.52399
## 4127 47.21499 18.90599 75.52399
## 4128 47.21499 18.90599 75.52399
## 4129 47.21499 18.90599 75.52399
## 4130 47.21499 18.90599 75.52399
## 4131 47.21499 18.90599 75.52399
## 4132 47.21499 18.90599 75.52399
## 4133 47.21499 18.90599 75.52399
## 4134 47.21499 18.90599 75.52399
## 4135 47.21499 18.90599 75.52399
## 4136 46.72340 18.41029 75.03651
## 4137 47.21499 18.90599 75.52399
## 4138 47.21499 18.90599 75.52399
## 4139 46.88726 18.57617 75.19835
## 4140 46.23180 17.90877 74.55484
## 4141 47.05113 18.74140 75.36085
## 4142 46.72340 18.41029 75.03651
## 4143 47.05113 18.74140 75.36085
## 4144 47.21499 18.90599 75.52399
## 4145 47.21499 18.90599 75.52399
## 4146 47.05113 18.74140 75.36085
## 4147 47.21499 18.90599 75.52399
## 4148 46.39567 18.07659 74.71475
## 4149 47.21499 18.90599 75.52399
## 4150 46.23180 17.90877 74.55484
## 4151 45.57635 17.23103 73.92167
## 4152 47.05113 18.74140 75.36085
## 4153 47.21499 18.90599 75.52399
## 4154 47.21499 18.90599 75.52399
## 4155 46.55953 18.24376 74.87530
## 4156 47.05113 18.74140 75.36085
## 4157 47.21499 18.90599 75.52399
## 4158 46.23180 17.90877 74.55484
## 4159 47.21499 18.90599 75.52399
## 4160 47.21499 18.90599 75.52399
## 4161 47.21499 18.90599 75.52399
## 4162 47.21499 18.90599 75.52399
## 4163 46.23180 17.90877 74.55484
## 4164 47.21499 18.90599 75.52399
## 4165 46.72340 18.41029 75.03651
## 4166 47.21499 18.90599 75.52399
## 4167 47.21499 18.90599 75.52399
## 4168 47.21499 18.90599 75.52399
## 4169 47.21499 18.90599 75.52399
## 4170 47.21499 18.90599 75.52399
## 4171 47.21499 18.90599 75.52399
## 4172 47.21499 18.90599 75.52399
## 4173 47.21499 18.90599 75.52399
## 4174 47.21499 18.90599 75.52399
## 4175 45.41248 17.05998 73.76499
## 4176 46.23180 17.90877 74.55484
## 4177 47.21499 18.90599 75.52399
## 4178 46.39567 18.07659 74.71475
## 4179 47.21499 18.90599 75.52399
## 4180 47.21499 18.90599 75.52399
## 4181 47.21499 18.90599 75.52399
## 4182 45.74021 17.40143 74.07899
## 4183 47.21499 18.90599 75.52399
## 4184 47.21499 18.90599 75.52399
## 4185 47.21499 18.90599 75.52399
## 4186 46.39567 18.07659 74.71475
## 4187 47.21499 18.90599 75.52399
## 4188 47.21499 18.90599 75.52399
## 4189 47.21499 18.90599 75.52399
## 4190 47.21499 18.90599 75.52399
## 4191 47.21499 18.90599 75.52399
## 4192 47.21499 18.90599 75.52399
## 4193 47.21499 18.90599 75.52399
## 4194 46.39567 18.07659 74.71475
## 4195 47.21499 18.90599 75.52399
## 4196 46.39567 18.07659 74.71475
## 4197 47.21499 18.90599 75.52399
## 4198 47.21499 18.90599 75.52399
## 4199 47.21499 18.90599 75.52399
## 4200 46.23180 17.90877 74.55484
## 4201 47.21499 18.90599 75.52399
## 4202 47.21499 18.90599 75.52399
## 4203 47.21499 18.90599 75.52399
## 4204 47.21499 18.90599 75.52399
## 4205 46.72340 18.41029 75.03651
## 4206 47.21499 18.90599 75.52399
## 4207 47.21499 18.90599 75.52399
## 4208 46.39567 18.07659 74.71475
## 4209 47.21499 18.90599 75.52399
## 4210 47.21499 18.90599 75.52399
## 4211 47.21499 18.90599 75.52399
## 4212 47.21499 18.90599 75.52399
## 4213 47.21499 18.90599 75.52399
## 4214 47.21499 18.90599 75.52399
## 4215 47.21499 18.90599 75.52399
## 4216 46.72340 18.41029 75.03651
## 4217 47.21499 18.90599 75.52399
## 4218 47.21499 18.90599 75.52399
## 4219 47.21499 18.90599 75.52399
## 4220 47.21499 18.90599 75.52399
## 4221 47.54272 19.23322 75.85222
## 4222 47.70658 19.39586 76.01731
## 4223 47.21499 18.90599 75.52399
## 4224 46.72340 18.41029 75.03651
## 4225 47.21499 18.90599 75.52399
## 4226 46.39567 18.07659 74.71475
## 4227 47.21499 18.90599 75.52399
## 4228 47.37886 19.06993 75.68778
## 4229 47.21499 18.90599 75.52399
## 4230 47.21499 18.90599 75.52399
## 4231 47.21499 18.90599 75.52399
## 4232 47.70658 19.39586 76.01731
## 4233 47.21499 18.90599 75.52399
## 4234 47.21499 18.90599 75.52399
## 4235 47.21499 18.90599 75.52399
## 4236 47.21499 18.90599 75.52399
## 4237 47.21499 18.90599 75.52399
## 4238 47.21499 18.90599 75.52399
## 4239 47.21499 18.90599 75.52399
## 4240 46.55953 18.24376 74.87530
## 4241 47.21499 18.90599 75.52399
## 4242 46.88726 18.57617 75.19835
## 4243 47.21499 18.90599 75.52399
## 4244 47.21499 18.90599 75.52399
## 4245 47.21499 18.90599 75.52399
## 4246 46.88726 18.57617 75.19835
## 4247 47.21499 18.90599 75.52399
## 4248 46.55953 18.24376 74.87530
## 4249 47.21499 18.90599 75.52399
## 4250 47.21499 18.90599 75.52399
## 4251 47.21499 18.90599 75.52399
## 4252 46.55953 18.24376 74.87530
## 4253 46.23180 17.90877 74.55484
## 4254 47.21499 18.90599 75.52399
## 4255 47.21499 18.90599 75.52399
## 4256 47.21499 18.90599 75.52399
## 4257 47.21499 18.90599 75.52399
## 4258 46.72340 18.41029 75.03651
## 4259 47.21499 18.90599 75.52399
## 4260 47.21499 18.90599 75.52399
## 4261 47.21499 18.90599 75.52399
## 4262 47.21499 18.90599 75.52399
## 4263 47.21499 18.90599 75.52399
## 4264 47.21499 18.90599 75.52399
## 4265 47.21499 18.90599 75.52399
## 4266 47.21499 18.90599 75.52399
## 4267 47.21499 18.90599 75.52399
## 4268 47.21499 18.90599 75.52399
## 4269 49.01750 20.67373 77.36127
## 4270 46.88726 18.57617 75.19835
## 4271 47.21499 18.90599 75.52399
## 4272 47.21499 18.90599 75.52399
## 4273 46.88726 18.57617 75.19835
## 4274 49.18136 20.83056 77.53217
## 4275 48.36204 20.03997 76.68412
## 4276 48.68977 20.35814 77.02140
## 4277 48.19818 19.87991 76.51645
## 4278 47.21499 18.90599 75.52399
## 4279 48.85364 20.51626 77.19102
## 4280 47.21499 18.90599 75.52399
## 4281 47.21499 18.90599 75.52399
## 4282 49.01750 20.67373 77.36127
## 4283 47.21499 18.90599 75.52399
## 4284 47.21499 18.90599 75.52399
## 4285 48.68977 20.35814 77.02140
## 4286 47.21499 18.90599 75.52399
## 4287 47.21499 18.90599 75.52399
## 4288 47.21499 18.90599 75.52399
## 4289 47.21499 18.90599 75.52399
## 4290 48.19818 19.87991 76.51645
## 4291 47.21499 18.90599 75.52399
## 4292 47.21499 18.90599 75.52399
## 4293 49.01750 20.67373 77.36127
## 4294 47.21499 18.90599 75.52399
## 4295 47.21499 18.90599 75.52399
## 4296 47.21499 18.90599 75.52399
## 4297 47.21499 18.90599 75.52399
## 4298 47.21499 18.90599 75.52399
## 4299 49.18136 20.83056 77.53217
## 4300 49.18136 20.83056 77.53217
## 4301 47.21499 18.90599 75.52399
## 4302 47.21499 18.90599 75.52399
## 4303 47.21499 18.90599 75.52399
## 4304 47.21499 18.90599 75.52399
## 4305 48.52591 20.19938 76.85244
## 4306 47.21499 18.90599 75.52399
## 4307 47.21499 18.90599 75.52399
## 4308 49.01750 20.67373 77.36127
## 4309 49.01750 20.67373 77.36127
## 4310 47.87045 19.55786 76.18304
## 4311 47.21499 18.90599 75.52399
## 4312 46.88726 18.57617 75.19835
## 4313 47.21499 18.90599 75.52399
## 4314 46.72340 18.41029 75.03651
## 4315 49.01750 20.67373 77.36127
## 4316 48.52591 20.19938 76.85244
## 4317 48.52591 20.19938 76.85244
## 4318 48.03431 19.71921 76.34942
## 4319 48.52591 20.19938 76.85244
## 4320 47.21499 18.90599 75.52399
## 4321 47.21499 18.90599 75.52399
## 4322 47.21499 18.90599 75.52399
## 4323 49.18136 20.83056 77.53217
## 4324 47.21499 18.90599 75.52399
## 4325 47.21499 18.90599 75.52399
## 4326 48.68977 20.35814 77.02140
## 4327 47.21499 18.90599 75.52399
## 4328 47.21499 18.90599 75.52399
## 4329 47.21499 18.90599 75.52399
## 4330 47.21499 18.90599 75.52399
## 4331 47.21499 18.90599 75.52399
## 4332 47.21499 18.90599 75.52399
## 4333 47.21499 18.90599 75.52399
## 4334 47.21499 18.90599 75.52399
## 4335 47.21499 18.90599 75.52399
## 4336 47.21499 18.90599 75.52399
## 4337 46.55953 18.24376 74.87530
## 4338 47.21499 18.90599 75.52399
## 4339 47.05113 18.74140 75.36085
## 4340 49.50909 21.14228 77.87591
## 4341 49.50909 21.14228 77.87591
## 4342 48.68977 20.35814 77.02140
## 4343 47.21499 18.90599 75.52399
## 4344 48.85364 20.51626 77.19102
## 4345 47.21499 18.90599 75.52399
## 4346 47.21499 18.90599 75.52399
## 4347 47.21499 18.90599 75.52399
## 4348 47.21499 18.90599 75.52399
## 4349 47.21499 18.90599 75.52399
## 4350 47.21499 18.90599 75.52399
## 4351 47.21499 18.90599 75.52399
## 4352 47.87045 19.55786 76.18304
## 4353 47.87045 19.55786 76.18304
## 4354 47.21499 18.90599 75.52399
## 4355 48.85364 20.51626 77.19102
## 4356 49.01750 20.67373 77.36127
## 4357 47.21499 18.90599 75.52399
## 4358 48.85364 20.51626 77.19102
## 4359 47.21499 18.90599 75.52399
## 4360 47.21499 18.90599 75.52399
## 4361 49.01750 20.67373 77.36127
## 4362 48.52591 20.19938 76.85244
## 4363 47.21499 18.90599 75.52399Predicciones y sus Intervalos de Confianza
predict(modelo_RL_Simple, data.frame(seq(1,300)), interval='confidence', level = 0.95)## Warning: 'newdata' had 300 rows but variables found have 4363 rows## fit lwr upr
## 1 47.21499 46.77848 47.65151
## 2 49.34523 47.61464 51.07582
## 3 47.21499 46.77848 47.65151
## 4 49.01750 47.54769 50.48731
## 5 49.67296 47.67894 51.66698
## 6 47.21499 46.77848 47.65151
## 7 48.36204 47.39719 49.32690
## 8 47.21499 46.77848 47.65151
## 9 47.21499 46.77848 47.65151
## 10 49.34523 47.61464 51.07582
## 11 49.50909 47.64705 51.37114
## 12 46.72340 46.07303 47.37377
## 13 47.21499 46.77848 47.65151
## 14 49.34523 47.61464 51.07582
## 15 47.70658 47.16997 48.24320
## 16 47.21499 46.77848 47.65151
## 17 46.55953 45.80206 47.31701
## 18 47.21499 46.77848 47.65151
## 19 47.21499 46.77848 47.65151
## 20 46.88726 46.33152 47.44301
## 21 49.18136 47.58158 50.78115
## 22 47.21499 46.77848 47.65151
## 23 47.05113 46.57011 47.53214
## 24 47.21499 46.77848 47.65151
## 25 48.03431 47.30209 48.76654
## 26 47.21499 46.77848 47.65151
## 27 46.55953 45.80206 47.31701
## 28 47.21499 46.77848 47.65151
## 29 47.21499 46.77848 47.65151
## 30 47.87045 47.24297 48.49793
## 31 47.21499 46.77848 47.65151
## 32 47.21499 46.77848 47.65151
## 33 48.36204 47.39719 49.32690
## 34 48.68977 47.47637 49.90317
## 35 47.05113 46.57011 47.53214
## 36 47.21499 46.77848 47.65151
## 37 47.21499 46.77848 47.65151
## 38 47.21499 46.77848 47.65151
## 39 46.88726 46.33152 47.44301
## 40 48.68977 47.47637 49.90317
## 41 47.21499 46.77848 47.65151
## 42 47.21499 46.77848 47.65151
## 43 48.03431 47.30209 48.76654
## 44 48.19818 47.35247 49.04389
## 45 46.88726 46.33152 47.44301
## 46 47.05113 46.57011 47.53214
## 47 47.21499 46.77848 47.65151
## 48 46.72340 46.07303 47.37377
## 49 47.21499 46.77848 47.65151
## 50 46.88726 46.33152 47.44301
## 51 47.21499 46.77848 47.65151
## 52 47.21499 46.77848 47.65151
## 53 47.87045 47.24297 48.49793
## 54 47.21499 46.77848 47.65151
## 55 48.52591 47.43810 49.61371
## 56 47.21499 46.77848 47.65151
## 57 47.21499 46.77848 47.65151
## 58 47.21499 46.77848 47.65151
## 59 47.21499 46.77848 47.65151
## 60 46.88726 46.33152 47.44301
## 61 47.21499 46.77848 47.65151
## 62 47.21499 46.77848 47.65151
## 63 47.21499 46.77848 47.65151
## 64 47.21499 46.77848 47.65151
## 65 49.18136 47.58158 50.78115
## 66 47.21499 46.77848 47.65151
## 67 49.01750 47.54769 50.48731
## 68 47.21499 46.77848 47.65151
## 69 47.21499 46.77848 47.65151
## 70 47.21499 46.77848 47.65151
## 71 47.05113 46.57011 47.53214
## 72 49.34523 47.61464 51.07582
## 73 47.21499 46.77848 47.65151
## 74 47.21499 46.77848 47.65151
## 75 47.21499 46.77848 47.65151
## 76 49.01750 47.54769 50.48731
## 77 49.34523 47.61464 51.07582
## 78 47.70658 47.16997 48.24320
## 79 49.50909 47.64705 51.37114
## 80 47.21499 46.77848 47.65151
## 81 47.21499 46.77848 47.65151
## 82 46.55953 45.80206 47.31701
## 83 49.01750 47.54769 50.48731
## 84 49.18136 47.58158 50.78115
## 85 47.21499 46.77848 47.65151
## 86 47.21499 46.77848 47.65151
## 87 47.21499 46.77848 47.65151
## 88 47.21499 46.77848 47.65151
## 89 47.21499 46.77848 47.65151
## 90 47.21499 46.77848 47.65151
## 91 47.21499 46.77848 47.65151
## 92 47.21499 46.77848 47.65151
## 93 47.21499 46.77848 47.65151
## 94 47.21499 46.77848 47.65151
## 95 47.21499 46.77848 47.65151
## 96 47.21499 46.77848 47.65151
## 97 47.21499 46.77848 47.65151
## 98 47.21499 46.77848 47.65151
## 99 47.21499 46.77848 47.65151
## 100 47.21499 46.77848 47.65151
## 101 49.01750 47.54769 50.48731
## 102 47.21499 46.77848 47.65151
## 103 48.03431 47.30209 48.76654
## 104 46.72340 46.07303 47.37377
## 105 47.21499 46.77848 47.65151
## 106 47.21499 46.77848 47.65151
## 107 47.21499 46.77848 47.65151
## 108 47.21499 46.77848 47.65151
## 109 47.21499 46.77848 47.65151
## 110 47.21499 46.77848 47.65151
## 111 47.21499 46.77848 47.65151
## 112 47.21499 46.77848 47.65151
## 113 47.21499 46.77848 47.65151
## 114 47.21499 46.77848 47.65151
## 115 47.21499 46.77848 47.65151
## 116 47.21499 46.77848 47.65151
## 117 47.21499 46.77848 47.65151
## 118 47.21499 46.77848 47.65151
## 119 47.21499 46.77848 47.65151
## 120 47.21499 46.77848 47.65151
## 121 47.21499 46.77848 47.65151
## 122 47.21499 46.77848 47.65151
## 123 46.39567 45.52320 47.26813
## 124 47.21499 46.77848 47.65151
## 125 47.21499 46.77848 47.65151
## 126 47.21499 46.77848 47.65151
## 127 47.21499 46.77848 47.65151
## 128 47.21499 46.77848 47.65151
## 129 47.21499 46.77848 47.65151
## 130 47.21499 46.77848 47.65151
## 131 48.19818 47.35247 49.04389
## 132 48.19818 47.35247 49.04389
## 133 47.21499 46.77848 47.65151
## 134 47.21499 46.77848 47.65151
## 135 46.23180 45.23920 47.22441
## 136 47.54272 47.07492 48.01052
## 137 47.21499 46.77848 47.65151
## 138 47.21499 46.77848 47.65151
## 139 47.21499 46.77848 47.65151
## 140 47.21499 46.77848 47.65151
## 141 48.36204 47.39719 49.32690
## 142 47.21499 46.77848 47.65151
## 143 48.36204 47.39719 49.32690
## 144 47.21499 46.77848 47.65151
## 145 47.87045 47.24297 48.49793
## 146 47.21499 46.77848 47.65151
## 147 47.21499 46.77848 47.65151
## 148 48.52591 47.43810 49.61371
## 149 48.36204 47.39719 49.32690
## 150 47.21499 46.77848 47.65151
## 151 47.21499 46.77848 47.65151
## 152 48.19818 47.35247 49.04389
## 153 47.21499 46.77848 47.65151
## 154 47.21499 46.77848 47.65151
## 155 49.01750 47.54769 50.48731
## 156 47.21499 46.77848 47.65151
## 157 47.21499 46.77848 47.65151
## 158 47.21499 46.77848 47.65151
## 159 47.21499 46.77848 47.65151
## 160 47.21499 46.77848 47.65151
## 161 47.21499 46.77848 47.65151
## 162 47.21499 46.77848 47.65151
## 163 47.21499 46.77848 47.65151
## 164 47.21499 46.77848 47.65151
## 165 47.21499 46.77848 47.65151
## 166 47.21499 46.77848 47.65151
## 167 47.21499 46.77848 47.65151
## 168 47.21499 46.77848 47.65151
## 169 49.01750 47.54769 50.48731
## 170 47.21499 46.77848 47.65151
## 171 47.21499 46.77848 47.65151
## 172 47.21499 46.77848 47.65151
## 173 47.21499 46.77848 47.65151
## 174 48.68977 47.47637 49.90317
## 175 48.68977 47.47637 49.90317
## 176 47.21499 46.77848 47.65151
## 177 48.68977 47.47637 49.90317
## 178 47.21499 46.77848 47.65151
## 179 48.85364 47.51274 50.19454
## 180 47.21499 46.77848 47.65151
## 181 47.21499 46.77848 47.65151
## 182 47.21499 46.77848 47.65151
## 183 47.21499 46.77848 47.65151
## 184 48.68977 47.47637 49.90317
## 185 47.21499 46.77848 47.65151
## 186 48.19818 47.35247 49.04389
## 187 47.21499 46.77848 47.65151
## 188 47.21499 46.77848 47.65151
## 189 47.87045 47.24297 48.49793
## 190 47.21499 46.77848 47.65151
## 191 47.21499 46.77848 47.65151
## 192 47.21499 46.77848 47.65151
## 193 47.21499 46.77848 47.65151
## 194 47.21499 46.77848 47.65151
## 195 47.21499 46.77848 47.65151
## 196 47.21499 46.77848 47.65151
## 197 48.36204 47.39719 49.32690
## 198 47.21499 46.77848 47.65151
## 199 47.21499 46.77848 47.65151
## 200 47.21499 46.77848 47.65151
## 201 47.21499 46.77848 47.65151
## 202 47.21499 46.77848 47.65151
## 203 47.21499 46.77848 47.65151
## 204 47.21499 46.77848 47.65151
## 205 47.21499 46.77848 47.65151
## 206 47.21499 46.77848 47.65151
## 207 47.21499 46.77848 47.65151
## 208 47.21499 46.77848 47.65151
## 209 47.21499 46.77848 47.65151
## 210 47.21499 46.77848 47.65151
## 211 47.21499 46.77848 47.65151
## 212 47.21499 46.77848 47.65151
## 213 47.21499 46.77848 47.65151
## 214 47.21499 46.77848 47.65151
## 215 47.21499 46.77848 47.65151
## 216 48.03431 47.30209 48.76654
## 217 47.21499 46.77848 47.65151
## 218 47.21499 46.77848 47.65151
## 219 47.21499 46.77848 47.65151
## 220 46.39567 45.52320 47.26813
## 221 47.21499 46.77848 47.65151
## 222 47.21499 46.77848 47.65151
## 223 47.21499 46.77848 47.65151
## 224 47.21499 46.77848 47.65151
## 225 47.21499 46.77848 47.65151
## 226 47.21499 46.77848 47.65151
## 227 47.21499 46.77848 47.65151
## 228 47.21499 46.77848 47.65151
## 229 47.21499 46.77848 47.65151
## 230 47.21499 46.77848 47.65151
## 231 47.21499 46.77848 47.65151
## 232 47.21499 46.77848 47.65151
## 233 48.03431 47.30209 48.76654
## 234 47.21499 46.77848 47.65151
## 235 47.21499 46.77848 47.65151
## 236 48.03431 47.30209 48.76654
## 237 47.21499 46.77848 47.65151
## 238 47.21499 46.77848 47.65151
## 239 47.21499 46.77848 47.65151
## 240 47.21499 46.77848 47.65151
## 241 48.03431 47.30209 48.76654
## 242 47.21499 46.77848 47.65151
## 243 47.21499 46.77848 47.65151
## 244 47.21499 46.77848 47.65151
## 245 47.21499 46.77848 47.65151
## 246 47.87045 47.24297 48.49793
## 247 47.21499 46.77848 47.65151
## 248 47.37886 46.94715 47.81056
## 249 47.21499 46.77848 47.65151
## 250 47.21499 46.77848 47.65151
## 251 47.21499 46.77848 47.65151
## 252 47.21499 46.77848 47.65151
## 253 48.03431 47.30209 48.76654
## 254 47.21499 46.77848 47.65151
## 255 47.21499 46.77848 47.65151
## 256 47.21499 46.77848 47.65151
## 257 47.21499 46.77848 47.65151
## 258 47.21499 46.77848 47.65151
## 259 47.21499 46.77848 47.65151
## 260 47.21499 46.77848 47.65151
## 261 47.21499 46.77848 47.65151
## 262 47.21499 46.77848 47.65151
## 263 47.21499 46.77848 47.65151
## 264 46.55953 45.80206 47.31701
## 265 47.21499 46.77848 47.65151
## 266 47.21499 46.77848 47.65151
## 267 47.21499 46.77848 47.65151
## 268 47.21499 46.77848 47.65151
## 269 47.21499 46.77848 47.65151
## 270 46.39567 45.52320 47.26813
## 271 47.21499 46.77848 47.65151
## 272 47.21499 46.77848 47.65151
## 273 47.21499 46.77848 47.65151
## 274 47.87045 47.24297 48.49793
## 275 47.21499 46.77848 47.65151
## 276 47.21499 46.77848 47.65151
## 277 47.21499 46.77848 47.65151
## 278 47.21499 46.77848 47.65151
## 279 47.21499 46.77848 47.65151
## 280 47.21499 46.77848 47.65151
## 281 47.21499 46.77848 47.65151
## 282 47.21499 46.77848 47.65151
## 283 47.21499 46.77848 47.65151
## 284 47.37886 46.94715 47.81056
## 285 47.21499 46.77848 47.65151
## 286 47.21499 46.77848 47.65151
## 287 47.21499 46.77848 47.65151
## 288 47.21499 46.77848 47.65151
## 289 47.37886 46.94715 47.81056
## 290 47.21499 46.77848 47.65151
## 291 47.54272 47.07492 48.01052
## 292 47.21499 46.77848 47.65151
## 293 47.21499 46.77848 47.65151
## 294 47.21499 46.77848 47.65151
## 295 47.21499 46.77848 47.65151
## 296 47.21499 46.77848 47.65151
## 297 47.21499 46.77848 47.65151
## 298 47.21499 46.77848 47.65151
## 299 47.21499 46.77848 47.65151
## 300 48.03431 47.30209 48.76654
## 301 48.03431 47.30209 48.76654
## 302 47.21499 46.77848 47.65151
## 303 47.54272 47.07492 48.01052
## 304 47.21499 46.77848 47.65151
## 305 47.21499 46.77848 47.65151
## 306 47.21499 46.77848 47.65151
## 307 46.72340 46.07303 47.37377
## 308 48.19818 47.35247 49.04389
## 309 47.21499 46.77848 47.65151
## 310 47.21499 46.77848 47.65151
## 311 47.21499 46.77848 47.65151
## 312 47.21499 46.77848 47.65151
## 313 47.21499 46.77848 47.65151
## 314 47.05113 46.57011 47.53214
## 315 47.21499 46.77848 47.65151
## 316 46.23180 45.23920 47.22441
## 317 47.21499 46.77848 47.65151
## 318 47.05113 46.57011 47.53214
## 319 46.23180 45.23920 47.22441
## 320 47.21499 46.77848 47.65151
## 321 47.21499 46.77848 47.65151
## 322 47.21499 46.77848 47.65151
## 323 47.21499 46.77848 47.65151
## 324 46.55953 45.80206 47.31701
## 325 45.57635 44.07698 47.07571
## 326 46.88726 46.33152 47.44301
## 327 47.21499 46.77848 47.65151
## 328 46.72340 46.07303 47.37377
## 329 47.21499 46.77848 47.65151
## 330 47.21499 46.77848 47.65151
## 331 46.55953 45.80206 47.31701
## 332 47.21499 46.77848 47.65151
## 333 47.21499 46.77848 47.65151
## 334 47.21499 46.77848 47.65151
## 335 47.21499 46.77848 47.65151
## 336 47.21499 46.77848 47.65151
## 337 46.06794 44.95169 47.18419
## 338 46.55953 45.80206 47.31701
## 339 47.21499 46.77848 47.65151
## 340 47.21499 46.77848 47.65151
## 341 47.21499 46.77848 47.65151
## 342 47.21499 46.77848 47.65151
## 343 47.21499 46.77848 47.65151
## 344 47.21499 46.77848 47.65151
## 345 47.21499 46.77848 47.65151
## 346 47.21499 46.77848 47.65151
## 347 47.21499 46.77848 47.65151
## 348 47.21499 46.77848 47.65151
## 349 46.39567 45.52320 47.26813
## 350 47.21499 46.77848 47.65151
## 351 47.21499 46.77848 47.65151
## 352 47.21499 46.77848 47.65151
## 353 47.21499 46.77848 47.65151
## 354 47.21499 46.77848 47.65151
## 355 47.21499 46.77848 47.65151
## 356 47.21499 46.77848 47.65151
## 357 47.21499 46.77848 47.65151
## 358 47.21499 46.77848 47.65151
## 359 47.21499 46.77848 47.65151
## 360 46.88726 46.33152 47.44301
## 361 46.88726 46.33152 47.44301
## 362 46.88726 46.33152 47.44301
## 363 47.37886 46.94715 47.81056
## 364 47.21499 46.77848 47.65151
## 365 47.37886 46.94715 47.81056
## 366 47.21499 46.77848 47.65151
## 367 46.39567 45.52320 47.26813
## 368 47.21499 46.77848 47.65151
## 369 46.39567 45.52320 47.26813
## 370 47.21499 46.77848 47.65151
## 371 47.21499 46.77848 47.65151
## 372 47.21499 46.77848 47.65151
## 373 47.21499 46.77848 47.65151
## 374 47.21499 46.77848 47.65151
## 375 47.21499 46.77848 47.65151
## 376 47.21499 46.77848 47.65151
## 377 47.21499 46.77848 47.65151
## 378 47.21499 46.77848 47.65151
## 379 47.21499 46.77848 47.65151
## 380 47.21499 46.77848 47.65151
## 381 47.21499 46.77848 47.65151
## 382 47.21499 46.77848 47.65151
## 383 47.21499 46.77848 47.65151
## 384 47.21499 46.77848 47.65151
## 385 47.21499 46.77848 47.65151
## 386 47.21499 46.77848 47.65151
## 387 47.05113 46.57011 47.53214
## 388 47.37886 46.94715 47.81056
## 389 47.21499 46.77848 47.65151
## 390 47.21499 46.77848 47.65151
## 391 47.21499 46.77848 47.65151
## 392 47.21499 46.77848 47.65151
## 393 47.21499 46.77848 47.65151
## 394 47.21499 46.77848 47.65151
## 395 47.21499 46.77848 47.65151
## 396 47.21499 46.77848 47.65151
## 397 47.21499 46.77848 47.65151
## 398 47.21499 46.77848 47.65151
## 399 47.21499 46.77848 47.65151
## 400 47.21499 46.77848 47.65151
## 401 47.21499 46.77848 47.65151
## 402 45.74021 44.37002 47.11040
## 403 45.74021 44.37002 47.11040
## 404 47.21499 46.77848 47.65151
## 405 46.55953 45.80206 47.31701
## 406 47.21499 46.77848 47.65151
## 407 47.21499 46.77848 47.65151
## 408 47.21499 46.77848 47.65151
## 409 47.21499 46.77848 47.65151
## 410 46.55953 45.80206 47.31701
## 411 46.72340 46.07303 47.37377
## 412 47.21499 46.77848 47.65151
## 413 47.21499 46.77848 47.65151
## 414 46.55953 45.80206 47.31701
## 415 47.21499 46.77848 47.65151
## 416 46.72340 46.07303 47.37377
## 417 47.21499 46.77848 47.65151
## 418 47.21499 46.77848 47.65151
## 419 47.21499 46.77848 47.65151
## 420 47.37886 46.94715 47.81056
## 421 47.21499 46.77848 47.65151
## 422 46.72340 46.07303 47.37377
## 423 47.21499 46.77848 47.65151
## 424 47.21499 46.77848 47.65151
## 425 47.21499 46.77848 47.65151
## 426 47.21499 46.77848 47.65151
## 427 47.21499 46.77848 47.65151
## 428 47.37886 46.94715 47.81056
## 429 47.37886 46.94715 47.81056
## 430 46.23180 45.23920 47.22441
## 431 47.21499 46.77848 47.65151
## 432 46.23180 45.23920 47.22441
## 433 46.06794 44.95169 47.18419
## 434 47.37886 46.94715 47.81056
## 435 47.21499 46.77848 47.65151
## 436 47.21499 46.77848 47.65151
## 437 47.21499 46.77848 47.65151
## 438 47.37886 46.94715 47.81056
## 439 47.21499 46.77848 47.65151
## 440 45.90408 44.66175 47.14641
## 441 47.21499 46.77848 47.65151
## 442 47.21499 46.77848 47.65151
## 443 47.21499 46.77848 47.65151
## 444 47.37886 46.94715 47.81056
## 445 47.21499 46.77848 47.65151
## 446 47.21499 46.77848 47.65151
## 447 47.21499 46.77848 47.65151
## 448 47.21499 46.77848 47.65151
## 449 47.21499 46.77848 47.65151
## 450 47.21499 46.77848 47.65151
## 451 47.87045 47.24297 48.49793
## 452 47.87045 47.24297 48.49793
## 453 47.21499 46.77848 47.65151
## 454 48.03431 47.30209 48.76654
## 455 47.21499 46.77848 47.65151
## 456 47.70658 47.16997 48.24320
## 457 47.21499 46.77848 47.65151
## 458 46.06794 44.95169 47.18419
## 459 47.21499 46.77848 47.65151
## 460 47.21499 46.77848 47.65151
## 461 47.21499 46.77848 47.65151
## 462 47.21499 46.77848 47.65151
## 463 46.39567 45.52320 47.26813
## 464 46.23180 45.23920 47.22441
## 465 46.55953 45.80206 47.31701
## 466 48.03431 47.30209 48.76654
## 467 46.55953 45.80206 47.31701
## 468 47.21499 46.77848 47.65151
## 469 47.21499 46.77848 47.65151
## 470 47.21499 46.77848 47.65151
## 471 47.21499 46.77848 47.65151
## 472 47.21499 46.77848 47.65151
## 473 47.21499 46.77848 47.65151
## 474 46.55953 45.80206 47.31701
## 475 47.21499 46.77848 47.65151
## 476 46.88726 46.33152 47.44301
## 477 47.21499 46.77848 47.65151
## 478 47.21499 46.77848 47.65151
## 479 47.21499 46.77848 47.65151
## 480 47.21499 46.77848 47.65151
## 481 47.05113 46.57011 47.53214
## 482 47.05113 46.57011 47.53214
## 483 47.21499 46.77848 47.65151
## 484 47.21499 46.77848 47.65151
## 485 47.21499 46.77848 47.65151
## 486 47.21499 46.77848 47.65151
## 487 48.36204 47.39719 49.32690
## 488 47.21499 46.77848 47.65151
## 489 47.21499 46.77848 47.65151
## 490 47.21499 46.77848 47.65151
## 491 47.21499 46.77848 47.65151
## 492 47.21499 46.77848 47.65151
## 493 48.52591 47.43810 49.61371
## 494 48.52591 47.43810 49.61371
## 495 47.21499 46.77848 47.65151
## 496 47.21499 46.77848 47.65151
## 497 47.87045 47.24297 48.49793
## 498 47.21499 46.77848 47.65151
## 499 47.21499 46.77848 47.65151
## 500 47.21499 46.77848 47.65151
## 501 47.21499 46.77848 47.65151
## 502 48.68977 47.47637 49.90317
## 503 47.21499 46.77848 47.65151
## 504 47.05113 46.57011 47.53214
## 505 48.52591 47.43810 49.61371
## 506 47.21499 46.77848 47.65151
## 507 47.21499 46.77848 47.65151
## 508 47.21499 46.77848 47.65151
## 509 47.21499 46.77848 47.65151
## 510 47.21499 46.77848 47.65151
## 511 47.21499 46.77848 47.65151
## 512 47.21499 46.77848 47.65151
## 513 48.68977 47.47637 49.90317
## 514 47.21499 46.77848 47.65151
## 515 47.21499 46.77848 47.65151
## 516 48.52591 47.43810 49.61371
## 517 48.19818 47.35247 49.04389
## 518 47.21499 46.77848 47.65151
## 519 48.52591 47.43810 49.61371
## 520 47.21499 46.77848 47.65151
## 521 47.21499 46.77848 47.65151
## 522 47.21499 46.77848 47.65151
## 523 47.21499 46.77848 47.65151
## 524 47.21499 46.77848 47.65151
## 525 49.50909 47.64705 51.37114
## 526 49.50909 47.64705 51.37114
## 527 47.21499 46.77848 47.65151
## 528 47.21499 46.77848 47.65151
## 529 47.21499 46.77848 47.65151
## 530 48.85364 47.51274 50.19454
## 531 47.05113 46.57011 47.53214
## 532 47.21499 46.77848 47.65151
## 533 47.21499 46.77848 47.65151
## 534 46.88726 46.33152 47.44301
## 535 47.21499 46.77848 47.65151
## 536 47.05113 46.57011 47.53214
## 537 47.21499 46.77848 47.65151
## 538 47.21499 46.77848 47.65151
## 539 47.21499 46.77848 47.65151
## 540 46.06794 44.95169 47.18419
## 541 47.21499 46.77848 47.65151
## 542 47.37886 46.94715 47.81056
## 543 45.90408 44.66175 47.14641
## 544 46.55953 45.80206 47.31701
## 545 46.39567 45.52320 47.26813
## 546 47.21499 46.77848 47.65151
## 547 47.21499 46.77848 47.65151
## 548 47.21499 46.77848 47.65151
## 549 47.87045 47.24297 48.49793
## 550 47.21499 46.77848 47.65151
## 551 47.21499 46.77848 47.65151
## 552 47.21499 46.77848 47.65151
## 553 47.70658 47.16997 48.24320
## 554 47.21499 46.77848 47.65151
## 555 47.21499 46.77848 47.65151
## 556 47.21499 46.77848 47.65151
## 557 47.21499 46.77848 47.65151
## 558 45.57635 44.07698 47.07571
## 559 47.21499 46.77848 47.65151
## 560 45.41248 43.78293 47.04203
## 561 47.21499 46.77848 47.65151
## 562 47.87045 47.24297 48.49793
## 563 47.21499 46.77848 47.65151
## 564 47.87045 47.24297 48.49793
## 565 45.41248 43.78293 47.04203
## 566 47.21499 46.77848 47.65151
## 567 45.41248 43.78293 47.04203
## 568 47.37886 46.94715 47.81056
## 569 47.21499 46.77848 47.65151
## 570 47.21499 46.77848 47.65151
## 571 47.21499 46.77848 47.65151
## 572 47.21499 46.77848 47.65151
## 573 47.21499 46.77848 47.65151
## 574 47.21499 46.77848 47.65151
## 575 47.05113 46.57011 47.53214
## 576 47.21499 46.77848 47.65151
## 577 47.21499 46.77848 47.65151
## 578 46.39567 45.52320 47.26813
## 579 47.21499 46.77848 47.65151
## 580 47.21499 46.77848 47.65151
## 581 47.21499 46.77848 47.65151
## 582 47.21499 46.77848 47.65151
## 583 47.21499 46.77848 47.65151
## 584 47.21499 46.77848 47.65151
## 585 47.21499 46.77848 47.65151
## 586 47.21499 46.77848 47.65151
## 587 47.21499 46.77848 47.65151
## 588 47.21499 46.77848 47.65151
## 589 47.21499 46.77848 47.65151
## 590 47.21499 46.77848 47.65151
## 591 47.21499 46.77848 47.65151
## 592 47.21499 46.77848 47.65151
## 593 47.21499 46.77848 47.65151
## 594 47.21499 46.77848 47.65151
## 595 47.21499 46.77848 47.65151
## 596 47.21499 46.77848 47.65151
## 597 47.21499 46.77848 47.65151
## 598 47.21499 46.77848 47.65151
## 599 47.21499 46.77848 47.65151
## 600 47.21499 46.77848 47.65151
## 601 47.21499 46.77848 47.65151
## 602 47.21499 46.77848 47.65151
## 603 47.21499 46.77848 47.65151
## 604 47.21499 46.77848 47.65151
## 605 47.21499 46.77848 47.65151
## 606 47.21499 46.77848 47.65151
## 607 47.21499 46.77848 47.65151
## 608 47.21499 46.77848 47.65151
## 609 47.21499 46.77848 47.65151
## 610 47.21499 46.77848 47.65151
## 611 47.21499 46.77848 47.65151
## 612 47.21499 46.77848 47.65151
## 613 47.21499 46.77848 47.65151
## 614 47.21499 46.77848 47.65151
## 615 47.21499 46.77848 47.65151
## 616 47.21499 46.77848 47.65151
## 617 47.21499 46.77848 47.65151
## 618 47.21499 46.77848 47.65151
## 619 47.21499 46.77848 47.65151
## 620 47.37886 46.94715 47.81056
## 621 47.21499 46.77848 47.65151
## 622 47.21499 46.77848 47.65151
## 623 47.21499 46.77848 47.65151
## 624 47.21499 46.77848 47.65151
## 625 47.21499 46.77848 47.65151
## 626 47.21499 46.77848 47.65151
## 627 47.21499 46.77848 47.65151
## 628 47.21499 46.77848 47.65151
## 629 47.21499 46.77848 47.65151
## 630 47.21499 46.77848 47.65151
## 631 46.06794 44.95169 47.18419
## 632 47.21499 46.77848 47.65151
## 633 47.21499 46.77848 47.65151
## 634 47.21499 46.77848 47.65151
## 635 47.21499 46.77848 47.65151
## 636 47.21499 46.77848 47.65151
## 637 46.88726 46.33152 47.44301
## 638 47.21499 46.77848 47.65151
## 639 47.21499 46.77848 47.65151
## 640 47.21499 46.77848 47.65151
## 641 47.21499 46.77848 47.65151
## 642 47.21499 46.77848 47.65151
## 643 47.21499 46.77848 47.65151
## 644 47.21499 46.77848 47.65151
## 645 47.21499 46.77848 47.65151
## 646 47.21499 46.77848 47.65151
## 647 47.21499 46.77848 47.65151
## 648 47.21499 46.77848 47.65151
## 649 47.21499 46.77848 47.65151
## 650 47.21499 46.77848 47.65151
## 651 47.21499 46.77848 47.65151
## 652 47.21499 46.77848 47.65151
## 653 47.21499 46.77848 47.65151
## 654 46.06794 44.95169 47.18419
## 655 47.21499 46.77848 47.65151
## 656 47.21499 46.77848 47.65151
## 657 46.55953 45.80206 47.31701
## 658 47.21499 46.77848 47.65151
## 659 47.05113 46.57011 47.53214
## 660 47.21499 46.77848 47.65151
## 661 47.21499 46.77848 47.65151
## 662 47.21499 46.77848 47.65151
## 663 47.21499 46.77848 47.65151
## 664 46.39567 45.52320 47.26813
## 665 46.55953 45.80206 47.31701
## 666 47.21499 46.77848 47.65151
## 667 47.21499 46.77848 47.65151
## 668 47.21499 46.77848 47.65151
## 669 47.21499 46.77848 47.65151
## 670 47.21499 46.77848 47.65151
## 671 47.21499 46.77848 47.65151
## 672 47.21499 46.77848 47.65151
## 673 47.21499 46.77848 47.65151
## 674 47.05113 46.57011 47.53214
## 675 47.05113 46.57011 47.53214
## 676 47.21499 46.77848 47.65151
## 677 47.21499 46.77848 47.65151
## 678 47.21499 46.77848 47.65151
## 679 47.21499 46.77848 47.65151
## 680 47.21499 46.77848 47.65151
## 681 47.21499 46.77848 47.65151
## 682 47.21499 46.77848 47.65151
## 683 47.21499 46.77848 47.65151
## 684 47.21499 46.77848 47.65151
## 685 47.05113 46.57011 47.53214
## 686 47.21499 46.77848 47.65151
## 687 47.21499 46.77848 47.65151
## 688 47.21499 46.77848 47.65151
## 689 47.21499 46.77848 47.65151
## 690 47.87045 47.24297 48.49793
## 691 47.21499 46.77848 47.65151
## 692 47.21499 46.77848 47.65151
## 693 47.21499 46.77848 47.65151
## 694 47.21499 46.77848 47.65151
## 695 47.21499 46.77848 47.65151
## 696 47.21499 46.77848 47.65151
## 697 47.21499 46.77848 47.65151
## 698 47.21499 46.77848 47.65151
## 699 47.70658 47.16997 48.24320
## 700 47.21499 46.77848 47.65151
## 701 47.21499 46.77848 47.65151
## 702 47.21499 46.77848 47.65151
## 703 47.21499 46.77848 47.65151
## 704 47.21499 46.77848 47.65151
## 705 47.21499 46.77848 47.65151
## 706 47.21499 46.77848 47.65151
## 707 47.21499 46.77848 47.65151
## 708 47.21499 46.77848 47.65151
## 709 47.21499 46.77848 47.65151
## 710 47.37886 46.94715 47.81056
## 711 47.37886 46.94715 47.81056
## 712 47.21499 46.77848 47.65151
## 713 47.21499 46.77848 47.65151
## 714 47.21499 46.77848 47.65151
## 715 47.21499 46.77848 47.65151
## 716 47.21499 46.77848 47.65151
## 717 47.21499 46.77848 47.65151
## 718 47.21499 46.77848 47.65151
## 719 47.21499 46.77848 47.65151
## 720 47.21499 46.77848 47.65151
## 721 47.21499 46.77848 47.65151
## 722 47.21499 46.77848 47.65151
## 723 47.21499 46.77848 47.65151
## 724 47.21499 46.77848 47.65151
## 725 47.21499 46.77848 47.65151
## 726 47.21499 46.77848 47.65151
## 727 47.21499 46.77848 47.65151
## 728 47.21499 46.77848 47.65151
## 729 47.37886 46.94715 47.81056
## 730 47.21499 46.77848 47.65151
## 731 47.21499 46.77848 47.65151
## 732 47.21499 46.77848 47.65151
## 733 47.21499 46.77848 47.65151
## 734 47.21499 46.77848 47.65151
## 735 47.21499 46.77848 47.65151
## 736 47.21499 46.77848 47.65151
## 737 47.21499 46.77848 47.65151
## 738 47.21499 46.77848 47.65151
## 739 47.21499 46.77848 47.65151
## 740 47.37886 46.94715 47.81056
## 741 47.21499 46.77848 47.65151
## 742 47.21499 46.77848 47.65151
## 743 47.21499 46.77848 47.65151
## 744 47.21499 46.77848 47.65151
## 745 47.21499 46.77848 47.65151
## 746 47.21499 46.77848 47.65151
## 747 47.21499 46.77848 47.65151
## 748 47.21499 46.77848 47.65151
## 749 47.21499 46.77848 47.65151
## 750 47.21499 46.77848 47.65151
## 751 46.72340 46.07303 47.37377
## 752 47.21499 46.77848 47.65151
## 753 47.21499 46.77848 47.65151
## 754 47.21499 46.77848 47.65151
## 755 47.21499 46.77848 47.65151
## 756 47.21499 46.77848 47.65151
## 757 47.21499 46.77848 47.65151
## 758 47.21499 46.77848 47.65151
## 759 47.21499 46.77848 47.65151
## 760 47.21499 46.77848 47.65151
## 761 47.21499 46.77848 47.65151
## 762 47.21499 46.77848 47.65151
## 763 48.36204 47.39719 49.32690
## 764 47.21499 46.77848 47.65151
## 765 47.21499 46.77848 47.65151
## 766 47.21499 46.77848 47.65151
## 767 47.21499 46.77848 47.65151
## 768 48.36204 47.39719 49.32690
## 769 47.05113 46.57011 47.53214
## 770 47.21499 46.77848 47.65151
## 771 47.21499 46.77848 47.65151
## 772 48.52591 47.43810 49.61371
## 773 47.21499 46.77848 47.65151
## 774 47.21499 46.77848 47.65151
## 775 47.21499 46.77848 47.65151
## 776 47.21499 46.77848 47.65151
## 777 47.21499 46.77848 47.65151
## 778 46.72340 46.07303 47.37377
## 779 46.55953 45.80206 47.31701
## 780 47.54272 47.07492 48.01052
## 781 46.55953 45.80206 47.31701
## 782 46.55953 45.80206 47.31701
## 783 47.21499 46.77848 47.65151
## 784 47.21499 46.77848 47.65151
## 785 47.21499 46.77848 47.65151
## 786 47.21499 46.77848 47.65151
## 787 47.21499 46.77848 47.65151
## 788 47.21499 46.77848 47.65151
## 789 47.21499 46.77848 47.65151
## 790 47.21499 46.77848 47.65151
## 791 47.21499 46.77848 47.65151
## 792 47.21499 46.77848 47.65151
## 793 47.21499 46.77848 47.65151
## 794 47.21499 46.77848 47.65151
## 795 46.55953 45.80206 47.31701
## 796 47.21499 46.77848 47.65151
## 797 46.55953 45.80206 47.31701
## 798 47.21499 46.77848 47.65151
## 799 47.21499 46.77848 47.65151
## 800 47.21499 46.77848 47.65151
## 801 47.21499 46.77848 47.65151
## 802 47.21499 46.77848 47.65151
## 803 47.21499 46.77848 47.65151
## 804 47.54272 47.07492 48.01052
## 805 47.70658 47.16997 48.24320
## 806 47.21499 46.77848 47.65151
## 807 47.21499 46.77848 47.65151
## 808 46.39567 45.52320 47.26813
## 809 47.21499 46.77848 47.65151
## 810 47.21499 46.77848 47.65151
## 811 47.21499 46.77848 47.65151
## 812 47.21499 46.77848 47.65151
## 813 47.21499 46.77848 47.65151
## 814 47.21499 46.77848 47.65151
## 815 47.21499 46.77848 47.65151
## 816 47.21499 46.77848 47.65151
## 817 47.21499 46.77848 47.65151
## 818 47.21499 46.77848 47.65151
## 819 47.05113 46.57011 47.53214
## 820 47.21499 46.77848 47.65151
## 821 47.21499 46.77848 47.65151
## 822 47.21499 46.77848 47.65151
## 823 47.21499 46.77848 47.65151
## 824 47.21499 46.77848 47.65151
## 825 47.21499 46.77848 47.65151
## 826 46.39567 45.52320 47.26813
## 827 47.21499 46.77848 47.65151
## 828 46.39567 45.52320 47.26813
## 829 47.21499 46.77848 47.65151
## 830 47.21499 46.77848 47.65151
## 831 46.88726 46.33152 47.44301
## 832 47.21499 46.77848 47.65151
## 833 47.21499 46.77848 47.65151
## 834 47.21499 46.77848 47.65151
## 835 47.21499 46.77848 47.65151
## 836 47.21499 46.77848 47.65151
## 837 47.21499 46.77848 47.65151
## 838 47.21499 46.77848 47.65151
## 839 47.21499 46.77848 47.65151
## 840 46.88726 46.33152 47.44301
## 841 47.37886 46.94715 47.81056
## 842 47.21499 46.77848 47.65151
## 843 47.70658 47.16997 48.24320
## 844 47.54272 47.07492 48.01052
## 845 47.21499 46.77848 47.65151
## 846 47.70658 47.16997 48.24320
## 847 47.70658 47.16997 48.24320
## 848 47.21499 46.77848 47.65151
## 849 47.54272 47.07492 48.01052
## 850 48.85364 47.51274 50.19454
## 851 48.52591 47.43810 49.61371
## 852 47.05113 46.57011 47.53214
## 853 47.21499 46.77848 47.65151
## 854 47.21499 46.77848 47.65151
## 855 47.21499 46.77848 47.65151
## 856 47.21499 46.77848 47.65151
## 857 48.68977 47.47637 49.90317
## 858 47.21499 46.77848 47.65151
## 859 47.21499 46.77848 47.65151
## 860 47.21499 46.77848 47.65151
## 861 48.85364 47.51274 50.19454
## 862 47.21499 46.77848 47.65151
## 863 47.54272 47.07492 48.01052
## 864 47.21499 46.77848 47.65151
## 865 46.72340 46.07303 47.37377
## 866 47.21499 46.77848 47.65151
## 867 47.21499 46.77848 47.65151
## 868 47.21499 46.77848 47.65151
## 869 47.21499 46.77848 47.65151
## 870 49.18136 47.58158 50.78115
## 871 48.68977 47.47637 49.90317
## 872 46.88726 46.33152 47.44301
## 873 47.21499 46.77848 47.65151
## 874 47.21499 46.77848 47.65151
## 875 47.21499 46.77848 47.65151
## 876 47.54272 47.07492 48.01052
## 877 47.21499 46.77848 47.65151
## 878 47.21499 46.77848 47.65151
## 879 47.21499 46.77848 47.65151
## 880 48.85364 47.51274 50.19454
## 881 47.21499 46.77848 47.65151
## 882 47.21499 46.77848 47.65151
## 883 46.55953 45.80206 47.31701
## 884 49.01750 47.54769 50.48731
## 885 47.21499 46.77848 47.65151
## 886 46.55953 45.80206 47.31701
## 887 47.21499 46.77848 47.65151
## 888 47.21499 46.77848 47.65151
## 889 47.21499 46.77848 47.65151
## 890 47.21499 46.77848 47.65151
## 891 48.03431 47.30209 48.76654
## 892 47.21499 46.77848 47.65151
## 893 47.21499 46.77848 47.65151
## 894 47.87045 47.24297 48.49793
## 895 47.21499 46.77848 47.65151
## 896 48.19818 47.35247 49.04389
## 897 47.21499 46.77848 47.65151
## 898 47.21499 46.77848 47.65151
## 899 48.85364 47.51274 50.19454
## 900 47.21499 46.77848 47.65151
## 901 48.36204 47.39719 49.32690
## 902 48.85364 47.51274 50.19454
## 903 47.21499 46.77848 47.65151
## 904 48.85364 47.51274 50.19454
## 905 47.21499 46.77848 47.65151
## 906 48.68977 47.47637 49.90317
## 907 48.52591 47.43810 49.61371
## 908 47.21499 46.77848 47.65151
## 909 47.21499 46.77848 47.65151
## 910 47.37886 46.94715 47.81056
## 911 47.21499 46.77848 47.65151
## 912 47.21499 46.77848 47.65151
## 913 46.88726 46.33152 47.44301
## 914 48.68977 47.47637 49.90317
## 915 47.70658 47.16997 48.24320
## 916 47.21499 46.77848 47.65151
## 917 47.21499 46.77848 47.65151
## 918 47.87045 47.24297 48.49793
## 919 47.70658 47.16997 48.24320
## 920 47.37886 46.94715 47.81056
## 921 47.21499 46.77848 47.65151
## 922 47.21499 46.77848 47.65151
## 923 47.21499 46.77848 47.65151
## 924 47.21499 46.77848 47.65151
## 925 47.87045 47.24297 48.49793
## 926 47.87045 47.24297 48.49793
## 927 47.21499 46.77848 47.65151
## 928 47.21499 46.77848 47.65151
## 929 47.21499 46.77848 47.65151
## 930 46.39567 45.52320 47.26813
## 931 48.52591 47.43810 49.61371
## 932 47.21499 46.77848 47.65151
## 933 47.21499 46.77848 47.65151
## 934 47.21499 46.77848 47.65151
## 935 47.21499 46.77848 47.65151
## 936 47.21499 46.77848 47.65151
## 937 47.21499 46.77848 47.65151
## 938 47.21499 46.77848 47.65151
## 939 47.21499 46.77848 47.65151
## 940 48.68977 47.47637 49.90317
## 941 47.21499 46.77848 47.65151
## 942 47.21499 46.77848 47.65151
## 943 47.21499 46.77848 47.65151
## 944 47.21499 46.77848 47.65151
## 945 47.21499 46.77848 47.65151
## 946 47.21499 46.77848 47.65151
## 947 47.21499 46.77848 47.65151
## 948 47.21499 46.77848 47.65151
## 949 47.87045 47.24297 48.49793
## 950 47.21499 46.77848 47.65151
## 951 47.21499 46.77848 47.65151
## 952 46.55953 45.80206 47.31701
## 953 47.21499 46.77848 47.65151
## 954 47.21499 46.77848 47.65151
## 955 47.21499 46.77848 47.65151
## 956 47.70658 47.16997 48.24320
## 957 47.21499 46.77848 47.65151
## 958 47.21499 46.77848 47.65151
## 959 47.21499 46.77848 47.65151
## 960 47.21499 46.77848 47.65151
## 961 47.21499 46.77848 47.65151
## 962 47.21499 46.77848 47.65151
## 963 48.52591 47.43810 49.61371
## 964 47.37886 46.94715 47.81056
## 965 47.21499 46.77848 47.65151
## 966 47.21499 46.77848 47.65151
## 967 48.03431 47.30209 48.76654
## 968 48.03431 47.30209 48.76654
## 969 48.36204 47.39719 49.32690
## 970 48.52591 47.43810 49.61371
## 971 47.21499 46.77848 47.65151
## 972 47.21499 46.77848 47.65151
## 973 47.21499 46.77848 47.65151
## 974 47.21499 46.77848 47.65151
## 975 47.21499 46.77848 47.65151
## 976 48.03431 47.30209 48.76654
## 977 47.21499 46.77848 47.65151
## 978 47.21499 46.77848 47.65151
## 979 48.36204 47.39719 49.32690
## 980 47.21499 46.77848 47.65151
## 981 47.21499 46.77848 47.65151
## 982 47.21499 46.77848 47.65151
## 983 47.21499 46.77848 47.65151
## 984 47.21499 46.77848 47.65151
## 985 47.21499 46.77848 47.65151
## 986 48.03431 47.30209 48.76654
## 987 46.88726 46.33152 47.44301
## 988 46.55953 45.80206 47.31701
## 989 47.21499 46.77848 47.65151
## 990 47.21499 46.77848 47.65151
## 991 47.21499 46.77848 47.65151
## 992 47.21499 46.77848 47.65151
## 993 47.37886 46.94715 47.81056
## 994 48.52591 47.43810 49.61371
## 995 47.21499 46.77848 47.65151
## 996 47.21499 46.77848 47.65151
## 997 47.21499 46.77848 47.65151
## 998 47.21499 46.77848 47.65151
## 999 47.21499 46.77848 47.65151
## 1000 48.52591 47.43810 49.61371
## 1001 47.21499 46.77848 47.65151
## 1002 47.21499 46.77848 47.65151
## 1003 47.21499 46.77848 47.65151
## 1004 47.21499 46.77848 47.65151
## 1005 47.21499 46.77848 47.65151
## 1006 47.21499 46.77848 47.65151
## 1007 48.52591 47.43810 49.61371
## 1008 47.21499 46.77848 47.65151
## 1009 49.18136 47.58158 50.78115
## 1010 48.85364 47.51274 50.19454
## 1011 48.68977 47.47637 49.90317
## 1012 47.21499 46.77848 47.65151
## 1013 48.85364 47.51274 50.19454
## 1014 47.21499 46.77848 47.65151
## 1015 47.21499 46.77848 47.65151
## 1016 49.01750 47.54769 50.48731
## 1017 48.03431 47.30209 48.76654
## 1018 47.21499 46.77848 47.65151
## 1019 48.68977 47.47637 49.90317
## 1020 47.21499 46.77848 47.65151
## 1021 47.21499 46.77848 47.65151
## 1022 49.18136 47.58158 50.78115
## 1023 47.21499 46.77848 47.65151
## 1024 48.52591 47.43810 49.61371
## 1025 47.21499 46.77848 47.65151
## 1026 47.21499 46.77848 47.65151
## 1027 47.21499 46.77848 47.65151
## 1028 47.21499 46.77848 47.65151
## 1029 47.21499 46.77848 47.65151
## 1030 47.21499 46.77848 47.65151
## 1031 47.21499 46.77848 47.65151
## 1032 47.21499 46.77848 47.65151
## 1033 47.21499 46.77848 47.65151
## 1034 47.21499 46.77848 47.65151
## 1035 47.21499 46.77848 47.65151
## 1036 47.21499 46.77848 47.65151
## 1037 47.21499 46.77848 47.65151
## 1038 47.21499 46.77848 47.65151
## 1039 47.21499 46.77848 47.65151
## 1040 47.21499 46.77848 47.65151
## 1041 47.21499 46.77848 47.65151
## 1042 47.21499 46.77848 47.65151
## 1043 47.21499 46.77848 47.65151
## 1044 47.21499 46.77848 47.65151
## 1045 47.21499 46.77848 47.65151
## 1046 47.21499 46.77848 47.65151
## 1047 47.21499 46.77848 47.65151
## 1048 47.21499 46.77848 47.65151
## 1049 47.21499 46.77848 47.65151
## 1050 47.21499 46.77848 47.65151
## 1051 47.21499 46.77848 47.65151
## 1052 47.21499 46.77848 47.65151
## 1053 47.21499 46.77848 47.65151
## 1054 47.21499 46.77848 47.65151
## 1055 47.21499 46.77848 47.65151
## 1056 47.21499 46.77848 47.65151
## 1057 47.21499 46.77848 47.65151
## 1058 47.21499 46.77848 47.65151
## 1059 47.21499 46.77848 47.65151
## 1060 47.21499 46.77848 47.65151
## 1061 47.21499 46.77848 47.65151
## 1062 47.21499 46.77848 47.65151
## 1063 47.21499 46.77848 47.65151
## 1064 47.21499 46.77848 47.65151
## 1065 47.21499 46.77848 47.65151
## 1066 47.21499 46.77848 47.65151
## 1067 47.21499 46.77848 47.65151
## 1068 47.21499 46.77848 47.65151
## 1069 47.21499 46.77848 47.65151
## 1070 47.21499 46.77848 47.65151
## 1071 47.21499 46.77848 47.65151
## 1072 47.21499 46.77848 47.65151
## 1073 47.21499 46.77848 47.65151
## 1074 47.21499 46.77848 47.65151
## 1075 47.21499 46.77848 47.65151
## 1076 47.21499 46.77848 47.65151
## 1077 47.21499 46.77848 47.65151
## 1078 47.21499 46.77848 47.65151
## 1079 47.21499 46.77848 47.65151
## 1080 47.21499 46.77848 47.65151
## 1081 47.21499 46.77848 47.65151
## 1082 47.21499 46.77848 47.65151
## 1083 47.21499 46.77848 47.65151
## 1084 47.21499 46.77848 47.65151
## 1085 47.21499 46.77848 47.65151
## 1086 47.21499 46.77848 47.65151
## 1087 47.21499 46.77848 47.65151
## 1088 47.21499 46.77848 47.65151
## 1089 47.21499 46.77848 47.65151
## 1090 47.21499 46.77848 47.65151
## 1091 47.21499 46.77848 47.65151
## 1092 47.21499 46.77848 47.65151
## 1093 47.21499 46.77848 47.65151
## 1094 47.21499 46.77848 47.65151
## 1095 47.21499 46.77848 47.65151
## 1096 47.21499 46.77848 47.65151
## 1097 47.21499 46.77848 47.65151
## 1098 47.21499 46.77848 47.65151
## 1099 47.21499 46.77848 47.65151
## 1100 47.21499 46.77848 47.65151
## 1101 47.21499 46.77848 47.65151
## 1102 47.21499 46.77848 47.65151
## 1103 47.21499 46.77848 47.65151
## 1104 47.21499 46.77848 47.65151
## 1105 47.21499 46.77848 47.65151
## 1106 47.21499 46.77848 47.65151
## 1107 47.21499 46.77848 47.65151
## 1108 47.21499 46.77848 47.65151
## 1109 47.21499 46.77848 47.65151
## 1110 47.21499 46.77848 47.65151
## 1111 47.21499 46.77848 47.65151
## 1112 47.21499 46.77848 47.65151
## 1113 47.21499 46.77848 47.65151
## 1114 47.21499 46.77848 47.65151
## 1115 47.21499 46.77848 47.65151
## 1116 47.21499 46.77848 47.65151
## 1117 47.21499 46.77848 47.65151
## 1118 47.21499 46.77848 47.65151
## 1119 47.21499 46.77848 47.65151
## 1120 47.21499 46.77848 47.65151
## 1121 47.21499 46.77848 47.65151
## 1122 47.21499 46.77848 47.65151
## 1123 47.21499 46.77848 47.65151
## 1124 47.21499 46.77848 47.65151
## 1125 47.21499 46.77848 47.65151
## 1126 47.21499 46.77848 47.65151
## 1127 47.21499 46.77848 47.65151
## 1128 47.21499 46.77848 47.65151
## 1129 47.21499 46.77848 47.65151
## 1130 47.21499 46.77848 47.65151
## 1131 47.21499 46.77848 47.65151
## 1132 47.21499 46.77848 47.65151
## 1133 47.21499 46.77848 47.65151
## 1134 47.21499 46.77848 47.65151
## 1135 47.21499 46.77848 47.65151
## 1136 47.21499 46.77848 47.65151
## 1137 47.21499 46.77848 47.65151
## 1138 47.21499 46.77848 47.65151
## 1139 47.21499 46.77848 47.65151
## 1140 47.21499 46.77848 47.65151
## 1141 47.21499 46.77848 47.65151
## 1142 47.21499 46.77848 47.65151
## 1143 47.21499 46.77848 47.65151
## 1144 47.21499 46.77848 47.65151
## 1145 47.21499 46.77848 47.65151
## 1146 47.21499 46.77848 47.65151
## 1147 47.21499 46.77848 47.65151
## 1148 47.21499 46.77848 47.65151
## 1149 47.21499 46.77848 47.65151
## 1150 47.21499 46.77848 47.65151
## 1151 47.21499 46.77848 47.65151
## 1152 47.21499 46.77848 47.65151
## 1153 47.21499 46.77848 47.65151
## 1154 47.21499 46.77848 47.65151
## 1155 47.21499 46.77848 47.65151
## 1156 47.21499 46.77848 47.65151
## 1157 47.21499 46.77848 47.65151
## 1158 47.21499 46.77848 47.65151
## 1159 47.21499 46.77848 47.65151
## 1160 47.21499 46.77848 47.65151
## 1161 47.21499 46.77848 47.65151
## 1162 47.21499 46.77848 47.65151
## 1163 47.21499 46.77848 47.65151
## 1164 47.21499 46.77848 47.65151
## 1165 47.21499 46.77848 47.65151
## 1166 47.21499 46.77848 47.65151
## 1167 47.21499 46.77848 47.65151
## 1168 47.21499 46.77848 47.65151
## 1169 47.21499 46.77848 47.65151
## 1170 47.21499 46.77848 47.65151
## 1171 47.21499 46.77848 47.65151
## 1172 47.21499 46.77848 47.65151
## 1173 47.21499 46.77848 47.65151
## 1174 47.21499 46.77848 47.65151
## 1175 47.21499 46.77848 47.65151
## 1176 47.21499 46.77848 47.65151
## 1177 47.21499 46.77848 47.65151
## 1178 47.21499 46.77848 47.65151
## 1179 47.21499 46.77848 47.65151
## 1180 47.21499 46.77848 47.65151
## 1181 47.21499 46.77848 47.65151
## 1182 47.21499 46.77848 47.65151
## 1183 47.21499 46.77848 47.65151
## 1184 47.21499 46.77848 47.65151
## 1185 47.21499 46.77848 47.65151
## 1186 47.21499 46.77848 47.65151
## 1187 47.21499 46.77848 47.65151
## 1188 47.21499 46.77848 47.65151
## 1189 47.21499 46.77848 47.65151
## 1190 47.21499 46.77848 47.65151
## 1191 47.21499 46.77848 47.65151
## 1192 47.21499 46.77848 47.65151
## 1193 47.21499 46.77848 47.65151
## 1194 47.21499 46.77848 47.65151
## 1195 47.21499 46.77848 47.65151
## 1196 47.21499 46.77848 47.65151
## 1197 47.21499 46.77848 47.65151
## 1198 47.21499 46.77848 47.65151
## 1199 47.21499 46.77848 47.65151
## 1200 47.21499 46.77848 47.65151
## 1201 47.21499 46.77848 47.65151
## 1202 47.21499 46.77848 47.65151
## 1203 47.21499 46.77848 47.65151
## 1204 47.21499 46.77848 47.65151
## 1205 47.21499 46.77848 47.65151
## 1206 47.21499 46.77848 47.65151
## 1207 47.21499 46.77848 47.65151
## 1208 47.21499 46.77848 47.65151
## 1209 47.21499 46.77848 47.65151
## 1210 47.21499 46.77848 47.65151
## 1211 47.21499 46.77848 47.65151
## 1212 47.21499 46.77848 47.65151
## 1213 47.21499 46.77848 47.65151
## 1214 47.21499 46.77848 47.65151
## 1215 47.21499 46.77848 47.65151
## 1216 47.21499 46.77848 47.65151
## 1217 47.21499 46.77848 47.65151
## 1218 47.21499 46.77848 47.65151
## 1219 47.21499 46.77848 47.65151
## 1220 47.21499 46.77848 47.65151
## 1221 47.21499 46.77848 47.65151
## 1222 47.21499 46.77848 47.65151
## 1223 47.21499 46.77848 47.65151
## 1224 47.21499 46.77848 47.65151
## 1225 47.21499 46.77848 47.65151
## 1226 47.21499 46.77848 47.65151
## 1227 47.21499 46.77848 47.65151
## 1228 47.21499 46.77848 47.65151
## 1229 47.21499 46.77848 47.65151
## 1230 47.21499 46.77848 47.65151
## 1231 47.21499 46.77848 47.65151
## 1232 47.21499 46.77848 47.65151
## 1233 47.21499 46.77848 47.65151
## 1234 47.21499 46.77848 47.65151
## 1235 47.21499 46.77848 47.65151
## 1236 47.21499 46.77848 47.65151
## 1237 47.21499 46.77848 47.65151
## 1238 47.21499 46.77848 47.65151
## 1239 47.21499 46.77848 47.65151
## 1240 47.21499 46.77848 47.65151
## 1241 47.21499 46.77848 47.65151
## 1242 47.21499 46.77848 47.65151
## 1243 47.21499 46.77848 47.65151
## 1244 47.21499 46.77848 47.65151
## 1245 47.21499 46.77848 47.65151
## 1246 47.21499 46.77848 47.65151
## 1247 47.21499 46.77848 47.65151
## 1248 47.21499 46.77848 47.65151
## 1249 47.21499 46.77848 47.65151
## 1250 47.21499 46.77848 47.65151
## 1251 47.21499 46.77848 47.65151
## 1252 47.21499 46.77848 47.65151
## 1253 47.21499 46.77848 47.65151
## 1254 47.21499 46.77848 47.65151
## 1255 47.21499 46.77848 47.65151
## 1256 47.21499 46.77848 47.65151
## 1257 47.21499 46.77848 47.65151
## 1258 47.21499 46.77848 47.65151
## 1259 47.21499 46.77848 47.65151
## 1260 47.21499 46.77848 47.65151
## 1261 47.21499 46.77848 47.65151
## 1262 47.21499 46.77848 47.65151
## 1263 47.21499 46.77848 47.65151
## 1264 47.21499 46.77848 47.65151
## 1265 47.21499 46.77848 47.65151
## 1266 47.21499 46.77848 47.65151
## 1267 47.21499 46.77848 47.65151
## 1268 47.21499 46.77848 47.65151
## 1269 47.21499 46.77848 47.65151
## 1270 47.21499 46.77848 47.65151
## 1271 47.21499 46.77848 47.65151
## 1272 47.21499 46.77848 47.65151
## 1273 47.21499 46.77848 47.65151
## 1274 47.21499 46.77848 47.65151
## 1275 47.21499 46.77848 47.65151
## 1276 47.21499 46.77848 47.65151
## 1277 47.21499 46.77848 47.65151
## 1278 47.21499 46.77848 47.65151
## 1279 47.21499 46.77848 47.65151
## 1280 47.21499 46.77848 47.65151
## 1281 47.21499 46.77848 47.65151
## 1282 47.21499 46.77848 47.65151
## 1283 47.21499 46.77848 47.65151
## 1284 47.21499 46.77848 47.65151
## 1285 47.21499 46.77848 47.65151
## 1286 47.21499 46.77848 47.65151
## 1287 47.21499 46.77848 47.65151
## 1288 49.50909 47.64705 51.37114
## 1289 47.21499 46.77848 47.65151
## 1290 47.21499 46.77848 47.65151
## 1291 49.34523 47.61464 51.07582
## 1292 47.21499 46.77848 47.65151
## 1293 49.34523 47.61464 51.07582
## 1294 47.21499 46.77848 47.65151
## 1295 48.85364 47.51274 50.19454
## 1296 47.21499 46.77848 47.65151
## 1297 47.54272 47.07492 48.01052
## 1298 47.21499 46.77848 47.65151
## 1299 47.21499 46.77848 47.65151
## 1300 47.21499 46.77848 47.65151
## 1301 47.21499 46.77848 47.65151
## 1302 50.00069 47.74150 52.25987
## 1303 47.21499 46.77848 47.65151
## 1304 47.21499 46.77848 47.65151
## 1305 49.83682 47.71039 51.96325
## 1306 48.03431 47.30209 48.76654
## 1307 47.21499 46.77848 47.65151
## 1308 47.21499 46.77848 47.65151
## 1309 47.21499 46.77848 47.65151
## 1310 46.88726 46.33152 47.44301
## 1311 47.21499 46.77848 47.65151
## 1312 47.05113 46.57011 47.53214
## 1313 47.21499 46.77848 47.65151
## 1314 47.21499 46.77848 47.65151
## 1315 47.21499 46.77848 47.65151
## 1316 49.01750 47.54769 50.48731
## 1317 47.87045 47.24297 48.49793
## 1318 47.21499 46.77848 47.65151
## 1319 47.21499 46.77848 47.65151
## 1320 47.21499 46.77848 47.65151
## 1321 47.21499 46.77848 47.65151
## 1322 48.36204 47.39719 49.32690
## 1323 47.21499 46.77848 47.65151
## 1324 48.36204 47.39719 49.32690
## 1325 47.21499 46.77848 47.65151
## 1326 46.39567 45.52320 47.26813
## 1327 48.85364 47.51274 50.19454
## 1328 48.52591 47.43810 49.61371
## 1329 47.21499 46.77848 47.65151
## 1330 46.39567 45.52320 47.26813
## 1331 47.21499 46.77848 47.65151
## 1332 47.21499 46.77848 47.65151
## 1333 47.21499 46.77848 47.65151
## 1334 47.21499 46.77848 47.65151
## 1335 47.21499 46.77848 47.65151
## 1336 46.39567 45.52320 47.26813
## 1337 47.21499 46.77848 47.65151
## 1338 47.21499 46.77848 47.65151
## 1339 47.21499 46.77848 47.65151
## 1340 47.21499 46.77848 47.65151
## 1341 47.21499 46.77848 47.65151
## 1342 46.72340 46.07303 47.37377
## 1343 47.21499 46.77848 47.65151
## 1344 47.21499 46.77848 47.65151
## 1345 47.21499 46.77848 47.65151
## 1346 47.21499 46.77848 47.65151
## 1347 49.67296 47.67894 51.66698
## 1348 46.88726 46.33152 47.44301
## 1349 47.21499 46.77848 47.65151
## 1350 49.67296 47.67894 51.66698
## 1351 49.34523 47.61464 51.07582
## 1352 49.18136 47.58158 50.78115
## 1353 48.19818 47.35247 49.04389
## 1354 47.21499 46.77848 47.65151
## 1355 47.87045 47.24297 48.49793
## 1356 47.87045 47.24297 48.49793
## 1357 47.21499 46.77848 47.65151
## 1358 47.21499 46.77848 47.65151
## 1359 47.21499 46.77848 47.65151
## 1360 46.88726 46.33152 47.44301
## 1361 47.21499 46.77848 47.65151
## 1362 47.21499 46.77848 47.65151
## 1363 47.21499 46.77848 47.65151
## 1364 47.21499 46.77848 47.65151
## 1365 47.21499 46.77848 47.65151
## 1366 47.21499 46.77848 47.65151
## 1367 47.21499 46.77848 47.65151
## 1368 47.21499 46.77848 47.65151
## 1369 49.50909 47.64705 51.37114
## 1370 47.21499 46.77848 47.65151
## 1371 49.01750 47.54769 50.48731
## 1372 47.21499 46.77848 47.65151
## 1373 47.21499 46.77848 47.65151
## 1374 47.21499 46.77848 47.65151
## 1375 45.08475 43.19265 46.97685
## 1376 47.21499 46.77848 47.65151
## 1377 47.21499 46.77848 47.65151
## 1378 48.85364 47.51274 50.19454
## 1379 47.21499 46.77848 47.65151
## 1380 48.52591 47.43810 49.61371
## 1381 47.21499 46.77848 47.65151
## 1382 47.21499 46.77848 47.65151
## 1383 48.36204 47.39719 49.32690
## 1384 47.21499 46.77848 47.65151
## 1385 47.21499 46.77848 47.65151
## 1386 48.85364 47.51274 50.19454
## 1387 48.85364 47.51274 50.19454
## 1388 48.36204 47.39719 49.32690
## 1389 48.52591 47.43810 49.61371
## 1390 47.21499 46.77848 47.65151
## 1391 47.21499 46.77848 47.65151
## 1392 47.21499 46.77848 47.65151
## 1393 47.21499 46.77848 47.65151
## 1394 47.21499 46.77848 47.65151
## 1395 47.87045 47.24297 48.49793
## 1396 47.87045 47.24297 48.49793
## 1397 48.52591 47.43810 49.61371
## 1398 47.21499 46.77848 47.65151
## 1399 47.21499 46.77848 47.65151
## 1400 47.21499 46.77848 47.65151
## 1401 48.36204 47.39719 49.32690
## 1402 47.21499 46.77848 47.65151
## 1403 49.67296 47.67894 51.66698
## 1404 49.34523 47.61464 51.07582
## 1405 47.21499 46.77848 47.65151
## 1406 47.21499 46.77848 47.65151
## 1407 47.21499 46.77848 47.65151
## 1408 47.21499 46.77848 47.65151
## 1409 47.21499 46.77848 47.65151
## 1410 49.34523 47.61464 51.07582
## 1411 49.34523 47.61464 51.07582
## 1412 47.37886 46.94715 47.81056
## 1413 47.21499 46.77848 47.65151
## 1414 48.36204 47.39719 49.32690
## 1415 48.19818 47.35247 49.04389
## 1416 47.21499 46.77848 47.65151
## 1417 47.21499 46.77848 47.65151
## 1418 47.21499 46.77848 47.65151
## 1419 47.21499 46.77848 47.65151
## 1420 47.21499 46.77848 47.65151
## 1421 47.21499 46.77848 47.65151
## 1422 47.21499 46.77848 47.65151
## 1423 47.21499 46.77848 47.65151
## 1424 47.21499 46.77848 47.65151
## 1425 48.52591 47.43810 49.61371
## 1426 47.21499 46.77848 47.65151
## 1427 48.52591 47.43810 49.61371
## 1428 47.21499 46.77848 47.65151
## 1429 47.21499 46.77848 47.65151
## 1430 48.52591 47.43810 49.61371
## 1431 48.85364 47.51274 50.19454
## 1432 47.21499 46.77848 47.65151
## 1433 47.21499 46.77848 47.65151
## 1434 47.21499 46.77848 47.65151
## 1435 47.21499 46.77848 47.65151
## 1436 47.21499 46.77848 47.65151
## 1437 47.21499 46.77848 47.65151
## 1438 49.50909 47.64705 51.37114
## 1439 47.21499 46.77848 47.65151
## 1440 47.21499 46.77848 47.65151
## 1441 47.21499 46.77848 47.65151
## 1442 49.34523 47.61464 51.07582
## 1443 47.21499 46.77848 47.65151
## 1444 47.21499 46.77848 47.65151
## 1445 47.21499 46.77848 47.65151
## 1446 48.68977 47.47637 49.90317
## 1447 47.21499 46.77848 47.65151
## 1448 48.19818 47.35247 49.04389
## 1449 47.21499 46.77848 47.65151
## 1450 48.68977 47.47637 49.90317
## 1451 47.21499 46.77848 47.65151
## 1452 47.21499 46.77848 47.65151
## 1453 47.21499 46.77848 47.65151
## 1454 47.05113 46.57011 47.53214
## 1455 47.21499 46.77848 47.65151
## 1456 47.21499 46.77848 47.65151
## 1457 47.21499 46.77848 47.65151
## 1458 47.21499 46.77848 47.65151
## 1459 47.21499 46.77848 47.65151
## 1460 47.70658 47.16997 48.24320
## 1461 47.21499 46.77848 47.65151
## 1462 47.21499 46.77848 47.65151
## 1463 47.21499 46.77848 47.65151
## 1464 47.21499 46.77848 47.65151
## 1465 47.21499 46.77848 47.65151
## 1466 47.21499 46.77848 47.65151
## 1467 47.21499 46.77848 47.65151
## 1468 47.21499 46.77848 47.65151
## 1469 48.36204 47.39719 49.32690
## 1470 49.01750 47.54769 50.48731
## 1471 49.18136 47.58158 50.78115
## 1472 47.21499 46.77848 47.65151
## 1473 47.21499 46.77848 47.65151
## 1474 47.21499 46.77848 47.65151
## 1475 47.21499 46.77848 47.65151
## 1476 47.21499 46.77848 47.65151
## 1477 47.21499 46.77848 47.65151
## 1478 47.21499 46.77848 47.65151
## 1479 47.21499 46.77848 47.65151
## 1480 47.21499 46.77848 47.65151
## 1481 49.18136 47.58158 50.78115
## 1482 49.67296 47.67894 51.66698
## 1483 49.18136 47.58158 50.78115
## 1484 49.18136 47.58158 50.78115
## 1485 49.18136 47.58158 50.78115
## 1486 47.21499 46.77848 47.65151
## 1487 49.34523 47.61464 51.07582
## 1488 47.21499 46.77848 47.65151
## 1489 47.21499 46.77848 47.65151
## 1490 47.21499 46.77848 47.65151
## 1491 47.21499 46.77848 47.65151
## 1492 47.87045 47.24297 48.49793
## 1493 47.21499 46.77848 47.65151
## 1494 47.87045 47.24297 48.49793
## 1495 47.21499 46.77848 47.65151
## 1496 47.21499 46.77848 47.65151
## 1497 47.21499 46.77848 47.65151
## 1498 47.21499 46.77848 47.65151
## 1499 47.70658 47.16997 48.24320
## 1500 47.21499 46.77848 47.65151
## 1501 46.55953 45.80206 47.31701
## 1502 48.52591 47.43810 49.61371
## 1503 47.21499 46.77848 47.65151
## 1504 47.21499 46.77848 47.65151
## 1505 47.21499 46.77848 47.65151
## 1506 48.52591 47.43810 49.61371
## 1507 47.21499 46.77848 47.65151
## 1508 47.21499 46.77848 47.65151
## 1509 47.21499 46.77848 47.65151
## 1510 49.83682 47.71039 51.96325
## 1511 47.21499 46.77848 47.65151
## 1512 49.18136 47.58158 50.78115
## 1513 49.50909 47.64705 51.37114
## 1514 47.21499 46.77848 47.65151
## 1515 48.36204 47.39719 49.32690
## 1516 48.03431 47.30209 48.76654
## 1517 47.21499 46.77848 47.65151
## 1518 47.21499 46.77848 47.65151
## 1519 47.21499 46.77848 47.65151
## 1520 47.21499 46.77848 47.65151
## 1521 47.21499 46.77848 47.65151
## 1522 47.21499 46.77848 47.65151
## 1523 47.21499 46.77848 47.65151
## 1524 47.21499 46.77848 47.65151
## 1525 47.87045 47.24297 48.49793
## 1526 47.21499 46.77848 47.65151
## 1527 47.21499 46.77848 47.65151
## 1528 48.19818 47.35247 49.04389
## 1529 48.19818 47.35247 49.04389
## 1530 47.21499 46.77848 47.65151
## 1531 47.21499 46.77848 47.65151
## 1532 47.21499 46.77848 47.65151
## 1533 47.21499 46.77848 47.65151
## 1534 47.21499 46.77848 47.65151
## 1535 47.21499 46.77848 47.65151
## 1536 47.21499 46.77848 47.65151
## 1537 47.21499 46.77848 47.65151
## 1538 47.21499 46.77848 47.65151
## 1539 47.21499 46.77848 47.65151
## 1540 47.21499 46.77848 47.65151
## 1541 47.21499 46.77848 47.65151
## 1542 47.21499 46.77848 47.65151
## 1543 47.21499 46.77848 47.65151
## 1544 47.21499 46.77848 47.65151
## 1545 47.21499 46.77848 47.65151
## 1546 47.21499 46.77848 47.65151
## 1547 47.21499 46.77848 47.65151
## 1548 47.21499 46.77848 47.65151
## 1549 47.21499 46.77848 47.65151
## 1550 47.21499 46.77848 47.65151
## 1551 47.21499 46.77848 47.65151
## 1552 47.21499 46.77848 47.65151
## 1553 47.21499 46.77848 47.65151
## 1554 47.21499 46.77848 47.65151
## 1555 47.21499 46.77848 47.65151
## 1556 47.21499 46.77848 47.65151
## 1557 47.21499 46.77848 47.65151
## 1558 47.21499 46.77848 47.65151
## 1559 47.21499 46.77848 47.65151
## 1560 47.21499 46.77848 47.65151
## 1561 47.21499 46.77848 47.65151
## 1562 47.21499 46.77848 47.65151
## 1563 46.72340 46.07303 47.37377
## 1564 47.21499 46.77848 47.65151
## 1565 47.21499 46.77848 47.65151
## 1566 47.21499 46.77848 47.65151
## 1567 47.21499 46.77848 47.65151
## 1568 47.21499 46.77848 47.65151
## 1569 47.21499 46.77848 47.65151
## 1570 47.21499 46.77848 47.65151
## 1571 47.21499 46.77848 47.65151
## 1572 47.21499 46.77848 47.65151
## 1573 47.21499 46.77848 47.65151
## 1574 47.21499 46.77848 47.65151
## 1575 47.21499 46.77848 47.65151
## 1576 47.21499 46.77848 47.65151
## 1577 47.21499 46.77848 47.65151
## 1578 47.21499 46.77848 47.65151
## 1579 47.21499 46.77848 47.65151
## 1580 47.21499 46.77848 47.65151
## 1581 47.21499 46.77848 47.65151
## 1582 47.21499 46.77848 47.65151
## 1583 47.21499 46.77848 47.65151
## 1584 47.21499 46.77848 47.65151
## 1585 47.21499 46.77848 47.65151
## 1586 47.21499 46.77848 47.65151
## 1587 47.21499 46.77848 47.65151
## 1588 47.21499 46.77848 47.65151
## 1589 47.21499 46.77848 47.65151
## 1590 47.21499 46.77848 47.65151
## 1591 47.21499 46.77848 47.65151
## 1592 47.21499 46.77848 47.65151
## 1593 47.21499 46.77848 47.65151
## 1594 47.21499 46.77848 47.65151
## 1595 47.21499 46.77848 47.65151
## 1596 47.21499 46.77848 47.65151
## 1597 47.21499 46.77848 47.65151
## 1598 47.21499 46.77848 47.65151
## 1599 47.21499 46.77848 47.65151
## 1600 47.21499 46.77848 47.65151
## 1601 47.21499 46.77848 47.65151
## 1602 47.21499 46.77848 47.65151
## 1603 47.21499 46.77848 47.65151
## 1604 47.21499 46.77848 47.65151
## 1605 47.21499 46.77848 47.65151
## 1606 47.21499 46.77848 47.65151
## 1607 47.21499 46.77848 47.65151
## 1608 47.21499 46.77848 47.65151
## 1609 47.21499 46.77848 47.65151
## 1610 47.21499 46.77848 47.65151
## 1611 47.21499 46.77848 47.65151
## 1612 47.21499 46.77848 47.65151
## 1613 47.21499 46.77848 47.65151
## 1614 47.21499 46.77848 47.65151
## 1615 47.21499 46.77848 47.65151
## 1616 47.21499 46.77848 47.65151
## 1617 47.21499 46.77848 47.65151
## 1618 47.21499 46.77848 47.65151
## 1619 47.21499 46.77848 47.65151
## 1620 47.21499 46.77848 47.65151
## 1621 47.21499 46.77848 47.65151
## 1622 47.21499 46.77848 47.65151
## 1623 47.21499 46.77848 47.65151
## 1624 47.21499 46.77848 47.65151
## 1625 47.21499 46.77848 47.65151
## 1626 47.21499 46.77848 47.65151
## 1627 47.21499 46.77848 47.65151
## 1628 47.21499 46.77848 47.65151
## 1629 47.21499 46.77848 47.65151
## 1630 47.21499 46.77848 47.65151
## 1631 47.21499 46.77848 47.65151
## 1632 47.21499 46.77848 47.65151
## 1633 47.21499 46.77848 47.65151
## 1634 47.21499 46.77848 47.65151
## 1635 47.21499 46.77848 47.65151
## 1636 47.21499 46.77848 47.65151
## 1637 47.21499 46.77848 47.65151
## 1638 47.21499 46.77848 47.65151
## 1639 47.21499 46.77848 47.65151
## 1640 47.21499 46.77848 47.65151
## 1641 47.21499 46.77848 47.65151
## 1642 47.21499 46.77848 47.65151
## 1643 47.21499 46.77848 47.65151
## 1644 47.21499 46.77848 47.65151
## 1645 47.21499 46.77848 47.65151
## 1646 47.21499 46.77848 47.65151
## 1647 47.21499 46.77848 47.65151
## 1648 47.21499 46.77848 47.65151
## 1649 47.21499 46.77848 47.65151
## 1650 47.21499 46.77848 47.65151
## 1651 47.21499 46.77848 47.65151
## 1652 47.21499 46.77848 47.65151
## 1653 47.21499 46.77848 47.65151
## 1654 47.21499 46.77848 47.65151
## 1655 47.21499 46.77848 47.65151
## 1656 47.21499 46.77848 47.65151
## 1657 47.21499 46.77848 47.65151
## 1658 47.21499 46.77848 47.65151
## 1659 47.21499 46.77848 47.65151
## 1660 47.21499 46.77848 47.65151
## 1661 47.21499 46.77848 47.65151
## 1662 47.21499 46.77848 47.65151
## 1663 47.21499 46.77848 47.65151
## 1664 47.21499 46.77848 47.65151
## 1665 47.21499 46.77848 47.65151
## 1666 47.21499 46.77848 47.65151
## 1667 47.21499 46.77848 47.65151
## 1668 47.21499 46.77848 47.65151
## 1669 47.21499 46.77848 47.65151
## 1670 48.68977 47.47637 49.90317
## 1671 48.85364 47.51274 50.19454
## 1672 49.83682 47.71039 51.96325
## 1673 47.21499 46.77848 47.65151
## 1674 47.21499 46.77848 47.65151
## 1675 47.21499 46.77848 47.65151
## 1676 49.18136 47.58158 50.78115
## 1677 47.21499 46.77848 47.65151
## 1678 47.21499 46.77848 47.65151
## 1679 47.21499 46.77848 47.65151
## 1680 47.21499 46.77848 47.65151
## 1681 48.68977 47.47637 49.90317
## 1682 47.21499 46.77848 47.65151
## 1683 47.21499 46.77848 47.65151
## 1684 47.21499 46.77848 47.65151
## 1685 47.21499 46.77848 47.65151
## 1686 47.21499 46.77848 47.65151
## 1687 47.21499 46.77848 47.65151
## 1688 47.21499 46.77848 47.65151
## 1689 47.21499 46.77848 47.65151
## 1690 47.21499 46.77848 47.65151
## 1691 47.21499 46.77848 47.65151
## 1692 47.21499 46.77848 47.65151
## 1693 47.21499 46.77848 47.65151
## 1694 47.21499 46.77848 47.65151
## 1695 47.21499 46.77848 47.65151
## 1696 47.21499 46.77848 47.65151
## 1697 47.70658 47.16997 48.24320
## 1698 47.21499 46.77848 47.65151
## 1699 47.70658 47.16997 48.24320
## 1700 47.21499 46.77848 47.65151
## 1701 47.21499 46.77848 47.65151
## 1702 47.21499 46.77848 47.65151
## 1703 48.03431 47.30209 48.76654
## 1704 47.21499 46.77848 47.65151
## 1705 47.21499 46.77848 47.65151
## 1706 47.21499 46.77848 47.65151
## 1707 47.21499 46.77848 47.65151
## 1708 47.21499 46.77848 47.65151
## 1709 47.21499 46.77848 47.65151
## 1710 47.21499 46.77848 47.65151
## 1711 50.16455 47.77232 52.55679
## 1712 47.21499 46.77848 47.65151
## 1713 47.21499 46.77848 47.65151
## 1714 47.21499 46.77848 47.65151
## 1715 47.21499 46.77848 47.65151
## 1716 47.21499 46.77848 47.65151
## 1717 47.21499 46.77848 47.65151
## 1718 47.21499 46.77848 47.65151
## 1719 47.21499 46.77848 47.65151
## 1720 47.21499 46.77848 47.65151
## 1721 47.87045 47.24297 48.49793
## 1722 47.21499 46.77848 47.65151
## 1723 47.21499 46.77848 47.65151
## 1724 47.21499 46.77848 47.65151
## 1725 49.01750 47.54769 50.48731
## 1726 47.21499 46.77848 47.65151
## 1727 47.21499 46.77848 47.65151
## 1728 47.21499 46.77848 47.65151
## 1729 47.21499 46.77848 47.65151
## 1730 47.21499 46.77848 47.65151
## 1731 50.32842 47.80288 52.85395
## 1732 49.01750 47.54769 50.48731
## 1733 47.21499 46.77848 47.65151
## 1734 47.21499 46.77848 47.65151
## 1735 47.21499 46.77848 47.65151
## 1736 47.21499 46.77848 47.65151
## 1737 47.21499 46.77848 47.65151
## 1738 47.21499 46.77848 47.65151
## 1739 47.21499 46.77848 47.65151
## 1740 47.21499 46.77848 47.65151
## 1741 47.21499 46.77848 47.65151
## 1742 47.21499 46.77848 47.65151
## 1743 47.21499 46.77848 47.65151
## 1744 47.21499 46.77848 47.65151
## 1745 47.21499 46.77848 47.65151
## 1746 47.21499 46.77848 47.65151
## 1747 47.21499 46.77848 47.65151
## 1748 49.50909 47.64705 51.37114
## 1749 49.50909 47.64705 51.37114
## 1750 47.21499 46.77848 47.65151
## 1751 49.50909 47.64705 51.37114
## 1752 47.21499 46.77848 47.65151
## 1753 48.85364 47.51274 50.19454
## 1754 49.34523 47.61464 51.07582
## 1755 47.21499 46.77848 47.65151
## 1756 47.21499 46.77848 47.65151
## 1757 47.21499 46.77848 47.65151
## 1758 47.21499 46.77848 47.65151
## 1759 47.21499 46.77848 47.65151
## 1760 47.21499 46.77848 47.65151
## 1761 47.21499 46.77848 47.65151
## 1762 47.21499 46.77848 47.65151
## 1763 47.21499 46.77848 47.65151
## 1764 47.21499 46.77848 47.65151
## 1765 47.21499 46.77848 47.65151
## 1766 47.21499 46.77848 47.65151
## 1767 48.36204 47.39719 49.32690
## 1768 47.21499 46.77848 47.65151
## 1769 47.21499 46.77848 47.65151
## 1770 47.21499 46.77848 47.65151
## 1771 47.21499 46.77848 47.65151
## 1772 47.21499 46.77848 47.65151
## 1773 47.21499 46.77848 47.65151
## 1774 47.21499 46.77848 47.65151
## 1775 47.21499 46.77848 47.65151
## 1776 47.21499 46.77848 47.65151
## 1777 47.21499 46.77848 47.65151
## 1778 47.21499 46.77848 47.65151
## 1779 47.21499 46.77848 47.65151
## 1780 47.21499 46.77848 47.65151
## 1781 47.21499 46.77848 47.65151
## 1782 47.21499 46.77848 47.65151
## 1783 47.21499 46.77848 47.65151
## 1784 47.21499 46.77848 47.65151
## 1785 47.21499 46.77848 47.65151
## 1786 47.21499 46.77848 47.65151
## 1787 49.34523 47.61464 51.07582
## 1788 47.21499 46.77848 47.65151
## 1789 47.21499 46.77848 47.65151
## 1790 47.21499 46.77848 47.65151
## 1791 47.21499 46.77848 47.65151
## 1792 47.21499 46.77848 47.65151
## 1793 47.21499 46.77848 47.65151
## 1794 47.21499 46.77848 47.65151
## 1795 47.21499 46.77848 47.65151
## 1796 47.21499 46.77848 47.65151
## 1797 47.21499 46.77848 47.65151
## 1798 47.21499 46.77848 47.65151
## 1799 47.21499 46.77848 47.65151
## 1800 47.21499 46.77848 47.65151
## 1801 47.21499 46.77848 47.65151
## 1802 47.21499 46.77848 47.65151
## 1803 47.21499 46.77848 47.65151
## 1804 47.21499 46.77848 47.65151
## 1805 47.21499 46.77848 47.65151
## 1806 47.21499 46.77848 47.65151
## 1807 47.21499 46.77848 47.65151
## 1808 47.21499 46.77848 47.65151
## 1809 47.21499 46.77848 47.65151
## 1810 47.21499 46.77848 47.65151
## 1811 46.55953 45.80206 47.31701
## 1812 47.21499 46.77848 47.65151
## 1813 47.37886 46.94715 47.81056
## 1814 47.21499 46.77848 47.65151
## 1815 47.21499 46.77848 47.65151
## 1816 47.21499 46.77848 47.65151
## 1817 47.21499 46.77848 47.65151
## 1818 47.21499 46.77848 47.65151
## 1819 48.19818 47.35247 49.04389
## 1820 47.21499 46.77848 47.65151
## 1821 47.21499 46.77848 47.65151
## 1822 47.21499 46.77848 47.65151
## 1823 47.21499 46.77848 47.65151
## 1824 47.21499 46.77848 47.65151
## 1825 47.21499 46.77848 47.65151
## 1826 47.21499 46.77848 47.65151
## 1827 47.21499 46.77848 47.65151
## 1828 47.05113 46.57011 47.53214
## 1829 47.21499 46.77848 47.65151
## 1830 47.21499 46.77848 47.65151
## 1831 47.54272 47.07492 48.01052
## 1832 46.39567 45.52320 47.26813
## 1833 47.21499 46.77848 47.65151
## 1834 47.21499 46.77848 47.65151
## 1835 47.21499 46.77848 47.65151
## 1836 47.21499 46.77848 47.65151
## 1837 47.21499 46.77848 47.65151
## 1838 47.37886 46.94715 47.81056
## 1839 47.21499 46.77848 47.65151
## 1840 47.21499 46.77848 47.65151
## 1841 47.21499 46.77848 47.65151
## 1842 47.21499 46.77848 47.65151
## 1843 47.21499 46.77848 47.65151
## 1844 47.21499 46.77848 47.65151
## 1845 47.21499 46.77848 47.65151
## 1846 47.21499 46.77848 47.65151
## 1847 48.19818 47.35247 49.04389
## 1848 47.21499 46.77848 47.65151
## 1849 47.21499 46.77848 47.65151
## 1850 47.21499 46.77848 47.65151
## 1851 47.21499 46.77848 47.65151
## 1852 47.21499 46.77848 47.65151
## 1853 47.21499 46.77848 47.65151
## 1854 47.21499 46.77848 47.65151
## 1855 47.21499 46.77848 47.65151
## 1856 47.21499 46.77848 47.65151
## 1857 49.50909 47.64705 51.37114
## 1858 47.21499 46.77848 47.65151
## 1859 47.21499 46.77848 47.65151
## 1860 47.21499 46.77848 47.65151
## 1861 47.21499 46.77848 47.65151
## 1862 47.21499 46.77848 47.65151
## 1863 48.52591 47.43810 49.61371
## 1864 47.21499 46.77848 47.65151
## 1865 47.21499 46.77848 47.65151
## 1866 47.21499 46.77848 47.65151
## 1867 46.55953 45.80206 47.31701
## 1868 47.21499 46.77848 47.65151
## 1869 47.21499 46.77848 47.65151
## 1870 46.88726 46.33152 47.44301
## 1871 47.21499 46.77848 47.65151
## 1872 47.21499 46.77848 47.65151
## 1873 47.21499 46.77848 47.65151
## 1874 47.21499 46.77848 47.65151
## 1875 47.21499 46.77848 47.65151
## 1876 47.21499 46.77848 47.65151
## 1877 47.21499 46.77848 47.65151
## 1878 47.21499 46.77848 47.65151
## 1879 47.21499 46.77848 47.65151
## 1880 47.21499 46.77848 47.65151
## 1881 47.21499 46.77848 47.65151
## 1882 47.21499 46.77848 47.65151
## 1883 47.21499 46.77848 47.65151
## 1884 47.21499 46.77848 47.65151
## 1885 47.21499 46.77848 47.65151
## 1886 47.21499 46.77848 47.65151
## 1887 47.21499 46.77848 47.65151
## 1888 47.21499 46.77848 47.65151
## 1889 47.21499 46.77848 47.65151
## 1890 47.21499 46.77848 47.65151
## 1891 47.21499 46.77848 47.65151
## 1892 47.21499 46.77848 47.65151
## 1893 47.21499 46.77848 47.65151
## 1894 47.21499 46.77848 47.65151
## 1895 47.21499 46.77848 47.65151
## 1896 47.21499 46.77848 47.65151
## 1897 47.21499 46.77848 47.65151
## 1898 47.21499 46.77848 47.65151
## 1899 47.21499 46.77848 47.65151
## 1900 47.21499 46.77848 47.65151
## 1901 47.21499 46.77848 47.65151
## 1902 47.21499 46.77848 47.65151
## 1903 47.21499 46.77848 47.65151
## 1904 47.21499 46.77848 47.65151
## 1905 47.21499 46.77848 47.65151
## 1906 47.21499 46.77848 47.65151
## 1907 47.21499 46.77848 47.65151
## 1908 47.21499 46.77848 47.65151
## 1909 47.21499 46.77848 47.65151
## 1910 47.21499 46.77848 47.65151
## 1911 47.21499 46.77848 47.65151
## 1912 47.21499 46.77848 47.65151
## 1913 47.21499 46.77848 47.65151
## 1914 47.21499 46.77848 47.65151
## 1915 47.21499 46.77848 47.65151
## 1916 47.21499 46.77848 47.65151
## 1917 47.21499 46.77848 47.65151
## 1918 47.21499 46.77848 47.65151
## 1919 47.21499 46.77848 47.65151
## 1920 47.21499 46.77848 47.65151
## 1921 47.21499 46.77848 47.65151
## 1922 47.21499 46.77848 47.65151
## 1923 47.21499 46.77848 47.65151
## 1924 47.21499 46.77848 47.65151
## 1925 47.21499 46.77848 47.65151
## 1926 47.21499 46.77848 47.65151
## 1927 47.21499 46.77848 47.65151
## 1928 47.21499 46.77848 47.65151
## 1929 47.21499 46.77848 47.65151
## 1930 47.21499 46.77848 47.65151
## 1931 47.21499 46.77848 47.65151
## 1932 47.21499 46.77848 47.65151
## 1933 47.21499 46.77848 47.65151
## 1934 47.21499 46.77848 47.65151
## 1935 47.21499 46.77848 47.65151
## 1936 48.19818 47.35247 49.04389
## 1937 47.21499 46.77848 47.65151
## 1938 47.21499 46.77848 47.65151
## 1939 47.21499 46.77848 47.65151
## 1940 47.21499 46.77848 47.65151
## 1941 47.21499 46.77848 47.65151
## 1942 49.34523 47.61464 51.07582
## 1943 47.21499 46.77848 47.65151
## 1944 47.21499 46.77848 47.65151
## 1945 48.52591 47.43810 49.61371
## 1946 48.19818 47.35247 49.04389
## 1947 47.21499 46.77848 47.65151
## 1948 47.21499 46.77848 47.65151
## 1949 47.21499 46.77848 47.65151
## 1950 47.21499 46.77848 47.65151
## 1951 47.21499 46.77848 47.65151
## 1952 47.21499 46.77848 47.65151
## 1953 47.21499 46.77848 47.65151
## 1954 47.21499 46.77848 47.65151
## 1955 47.21499 46.77848 47.65151
## 1956 47.21499 46.77848 47.65151
## 1957 47.21499 46.77848 47.65151
## 1958 47.21499 46.77848 47.65151
## 1959 47.21499 46.77848 47.65151
## 1960 47.21499 46.77848 47.65151
## 1961 47.21499 46.77848 47.65151
## 1962 47.21499 46.77848 47.65151
## 1963 47.21499 46.77848 47.65151
## 1964 47.21499 46.77848 47.65151
## 1965 47.21499 46.77848 47.65151
## 1966 47.21499 46.77848 47.65151
## 1967 47.21499 46.77848 47.65151
## 1968 47.21499 46.77848 47.65151
## 1969 47.21499 46.77848 47.65151
## 1970 47.21499 46.77848 47.65151
## 1971 48.19818 47.35247 49.04389
## 1972 47.21499 46.77848 47.65151
## 1973 47.21499 46.77848 47.65151
## 1974 47.21499 46.77848 47.65151
## 1975 47.21499 46.77848 47.65151
## 1976 48.68977 47.47637 49.90317
## 1977 47.21499 46.77848 47.65151
## 1978 47.21499 46.77848 47.65151
## 1979 47.21499 46.77848 47.65151
## 1980 47.21499 46.77848 47.65151
## 1981 47.21499 46.77848 47.65151
## 1982 47.21499 46.77848 47.65151
## 1983 47.21499 46.77848 47.65151
## 1984 47.21499 46.77848 47.65151
## 1985 47.21499 46.77848 47.65151
## 1986 47.21499 46.77848 47.65151
## 1987 47.21499 46.77848 47.65151
## 1988 47.21499 46.77848 47.65151
## 1989 47.21499 46.77848 47.65151
## 1990 47.21499 46.77848 47.65151
## 1991 47.21499 46.77848 47.65151
## 1992 47.21499 46.77848 47.65151
## 1993 47.21499 46.77848 47.65151
## 1994 47.21499 46.77848 47.65151
## 1995 47.21499 46.77848 47.65151
## 1996 47.21499 46.77848 47.65151
## 1997 47.21499 46.77848 47.65151
## 1998 49.01750 47.54769 50.48731
## 1999 47.21499 46.77848 47.65151
## 2000 47.87045 47.24297 48.49793
## 2001 47.21499 46.77848 47.65151
## 2002 47.21499 46.77848 47.65151
## 2003 49.50909 47.64705 51.37114
## 2004 47.21499 46.77848 47.65151
## 2005 47.21499 46.77848 47.65151
## 2006 47.21499 46.77848 47.65151
## 2007 47.21499 46.77848 47.65151
## 2008 47.21499 46.77848 47.65151
## 2009 47.21499 46.77848 47.65151
## 2010 47.21499 46.77848 47.65151
## 2011 47.21499 46.77848 47.65151
## 2012 47.21499 46.77848 47.65151
## 2013 47.21499 46.77848 47.65151
## 2014 47.21499 46.77848 47.65151
## 2015 47.21499 46.77848 47.65151
## 2016 47.21499 46.77848 47.65151
## 2017 47.21499 46.77848 47.65151
## 2018 47.21499 46.77848 47.65151
## 2019 47.21499 46.77848 47.65151
## 2020 47.21499 46.77848 47.65151
## 2021 47.21499 46.77848 47.65151
## 2022 47.21499 46.77848 47.65151
## 2023 47.21499 46.77848 47.65151
## 2024 47.21499 46.77848 47.65151
## 2025 47.21499 46.77848 47.65151
## 2026 47.21499 46.77848 47.65151
## 2027 47.37886 46.94715 47.81056
## 2028 47.21499 46.77848 47.65151
## 2029 47.21499 46.77848 47.65151
## 2030 47.21499 46.77848 47.65151
## 2031 47.21499 46.77848 47.65151
## 2032 47.21499 46.77848 47.65151
## 2033 47.21499 46.77848 47.65151
## 2034 47.21499 46.77848 47.65151
## 2035 47.21499 46.77848 47.65151
## 2036 47.21499 46.77848 47.65151
## 2037 47.21499 46.77848 47.65151
## 2038 47.21499 46.77848 47.65151
## 2039 47.21499 46.77848 47.65151
## 2040 47.21499 46.77848 47.65151
## 2041 47.21499 46.77848 47.65151
## 2042 47.21499 46.77848 47.65151
## 2043 47.21499 46.77848 47.65151
## 2044 47.21499 46.77848 47.65151
## 2045 47.21499 46.77848 47.65151
## 2046 47.21499 46.77848 47.65151
## 2047 47.21499 46.77848 47.65151
## 2048 47.21499 46.77848 47.65151
## 2049 47.21499 46.77848 47.65151
## 2050 47.21499 46.77848 47.65151
## 2051 47.21499 46.77848 47.65151
## 2052 47.21499 46.77848 47.65151
## 2053 47.21499 46.77848 47.65151
## 2054 47.21499 46.77848 47.65151
## 2055 47.54272 47.07492 48.01052
## 2056 47.21499 46.77848 47.65151
## 2057 47.21499 46.77848 47.65151
## 2058 47.21499 46.77848 47.65151
## 2059 47.21499 46.77848 47.65151
## 2060 47.21499 46.77848 47.65151
## 2061 47.21499 46.77848 47.65151
## 2062 47.21499 46.77848 47.65151
## 2063 47.21499 46.77848 47.65151
## 2064 47.21499 46.77848 47.65151
## 2065 47.21499 46.77848 47.65151
## 2066 47.21499 46.77848 47.65151
## 2067 47.21499 46.77848 47.65151
## 2068 48.52591 47.43810 49.61371
## 2069 46.72340 46.07303 47.37377
## 2070 47.21499 46.77848 47.65151
## 2071 47.21499 46.77848 47.65151
## 2072 47.21499 46.77848 47.65151
## 2073 49.01750 47.54769 50.48731
## 2074 47.21499 46.77848 47.65151
## 2075 48.36204 47.39719 49.32690
## 2076 47.21499 46.77848 47.65151
## 2077 48.52591 47.43810 49.61371
## 2078 47.21499 46.77848 47.65151
## 2079 47.21499 46.77848 47.65151
## 2080 47.21499 46.77848 47.65151
## 2081 47.21499 46.77848 47.65151
## 2082 48.19818 47.35247 49.04389
## 2083 48.85364 47.51274 50.19454
## 2084 47.21499 46.77848 47.65151
## 2085 48.03431 47.30209 48.76654
## 2086 47.21499 46.77848 47.65151
## 2087 47.21499 46.77848 47.65151
## 2088 47.21499 46.77848 47.65151
## 2089 47.21499 46.77848 47.65151
## 2090 47.21499 46.77848 47.65151
## 2091 47.21499 46.77848 47.65151
## 2092 47.21499 46.77848 47.65151
## 2093 47.21499 46.77848 47.65151
## 2094 47.21499 46.77848 47.65151
## 2095 47.21499 46.77848 47.65151
## 2096 47.21499 46.77848 47.65151
## 2097 47.21499 46.77848 47.65151
## 2098 47.21499 46.77848 47.65151
## 2099 47.21499 46.77848 47.65151
## 2100 45.74021 44.37002 47.11040
## 2101 47.21499 46.77848 47.65151
## 2102 47.21499 46.77848 47.65151
## 2103 47.21499 46.77848 47.65151
## 2104 47.21499 46.77848 47.65151
## 2105 48.03431 47.30209 48.76654
## 2106 47.21499 46.77848 47.65151
## 2107 47.21499 46.77848 47.65151
## 2108 47.21499 46.77848 47.65151
## 2109 47.21499 46.77848 47.65151
## 2110 47.21499 46.77848 47.65151
## 2111 49.34523 47.61464 51.07582
## 2112 48.52591 47.43810 49.61371
## 2113 47.21499 46.77848 47.65151
## 2114 47.21499 46.77848 47.65151
## 2115 47.21499 46.77848 47.65151
## 2116 47.21499 46.77848 47.65151
## 2117 47.21499 46.77848 47.65151
## 2118 47.21499 46.77848 47.65151
## 2119 47.21499 46.77848 47.65151
## 2120 47.21499 46.77848 47.65151
## 2121 47.21499 46.77848 47.65151
## 2122 47.21499 46.77848 47.65151
## 2123 47.21499 46.77848 47.65151
## 2124 47.21499 46.77848 47.65151
## 2125 47.21499 46.77848 47.65151
## 2126 47.21499 46.77848 47.65151
## 2127 47.21499 46.77848 47.65151
## 2128 47.21499 46.77848 47.65151
## 2129 47.21499 46.77848 47.65151
## 2130 47.21499 46.77848 47.65151
## 2131 47.21499 46.77848 47.65151
## 2132 47.21499 46.77848 47.65151
## 2133 47.21499 46.77848 47.65151
## 2134 47.21499 46.77848 47.65151
## 2135 47.21499 46.77848 47.65151
## 2136 47.21499 46.77848 47.65151
## 2137 47.21499 46.77848 47.65151
## 2138 47.21499 46.77848 47.65151
## 2139 47.21499 46.77848 47.65151
## 2140 47.21499 46.77848 47.65151
## 2141 47.21499 46.77848 47.65151
## 2142 47.21499 46.77848 47.65151
## 2143 47.21499 46.77848 47.65151
## 2144 45.41248 43.78293 47.04203
## 2145 47.21499 46.77848 47.65151
## 2146 47.21499 46.77848 47.65151
## 2147 47.21499 46.77848 47.65151
## 2148 47.21499 46.77848 47.65151
## 2149 47.21499 46.77848 47.65151
## 2150 47.21499 46.77848 47.65151
## 2151 47.21499 46.77848 47.65151
## 2152 47.21499 46.77848 47.65151
## 2153 47.21499 46.77848 47.65151
## 2154 47.21499 46.77848 47.65151
## 2155 47.21499 46.77848 47.65151
## 2156 47.21499 46.77848 47.65151
## 2157 47.21499 46.77848 47.65151
## 2158 47.21499 46.77848 47.65151
## 2159 47.21499 46.77848 47.65151
## 2160 47.21499 46.77848 47.65151
## 2161 47.21499 46.77848 47.65151
## 2162 47.21499 46.77848 47.65151
## 2163 47.21499 46.77848 47.65151
## 2164 47.21499 46.77848 47.65151
## 2165 47.21499 46.77848 47.65151
## 2166 48.85364 47.51274 50.19454
## 2167 47.21499 46.77848 47.65151
## 2168 48.19818 47.35247 49.04389
## 2169 48.52591 47.43810 49.61371
## 2170 47.21499 46.77848 47.65151
## 2171 48.52591 47.43810 49.61371
## 2172 47.21499 46.77848 47.65151
## 2173 47.21499 46.77848 47.65151
## 2174 47.21499 46.77848 47.65151
## 2175 47.21499 46.77848 47.65151
## 2176 47.21499 46.77848 47.65151
## 2177 46.72340 46.07303 47.37377
## 2178 47.21499 46.77848 47.65151
## 2179 48.36204 47.39719 49.32690
## 2180 47.21499 46.77848 47.65151
## 2181 48.68977 47.47637 49.90317
## 2182 48.52591 47.43810 49.61371
## 2183 48.03431 47.30209 48.76654
## 2184 47.21499 46.77848 47.65151
## 2185 47.21499 46.77848 47.65151
## 2186 47.21499 46.77848 47.65151
## 2187 47.21499 46.77848 47.65151
## 2188 47.21499 46.77848 47.65151
## 2189 47.21499 46.77848 47.65151
## 2190 47.21499 46.77848 47.65151
## 2191 47.21499 46.77848 47.65151
## 2192 47.21499 46.77848 47.65151
## 2193 47.21499 46.77848 47.65151
## 2194 47.21499 46.77848 47.65151
## 2195 47.21499 46.77848 47.65151
## 2196 47.21499 46.77848 47.65151
## 2197 47.21499 46.77848 47.65151
## 2198 47.21499 46.77848 47.65151
## 2199 47.21499 46.77848 47.65151
## 2200 47.21499 46.77848 47.65151
## 2201 47.21499 46.77848 47.65151
## 2202 47.21499 46.77848 47.65151
## 2203 47.21499 46.77848 47.65151
## 2204 47.21499 46.77848 47.65151
## 2205 47.21499 46.77848 47.65151
## 2206 46.88726 46.33152 47.44301
## 2207 47.21499 46.77848 47.65151
## 2208 47.21499 46.77848 47.65151
## 2209 47.21499 46.77848 47.65151
## 2210 46.55953 45.80206 47.31701
## 2211 46.72340 46.07303 47.37377
## 2212 47.21499 46.77848 47.65151
## 2213 45.57635 44.07698 47.07571
## 2214 47.21499 46.77848 47.65151
## 2215 47.21499 46.77848 47.65151
## 2216 48.85364 47.51274 50.19454
## 2217 47.21499 46.77848 47.65151
## 2218 47.21499 46.77848 47.65151
## 2219 47.21499 46.77848 47.65151
## 2220 47.21499 46.77848 47.65151
## 2221 47.21499 46.77848 47.65151
## 2222 46.39567 45.52320 47.26813
## 2223 48.68977 47.47637 49.90317
## 2224 47.37886 46.94715 47.81056
## 2225 47.21499 46.77848 47.65151
## 2226 48.85364 47.51274 50.19454
## 2227 47.21499 46.77848 47.65151
## 2228 47.37886 46.94715 47.81056
## 2229 47.21499 46.77848 47.65151
## 2230 47.21499 46.77848 47.65151
## 2231 47.21499 46.77848 47.65151
## 2232 47.21499 46.77848 47.65151
## 2233 48.85364 47.51274 50.19454
## 2234 48.68977 47.47637 49.90317
## 2235 48.85364 47.51274 50.19454
## 2236 47.21499 46.77848 47.65151
## 2237 47.21499 46.77848 47.65151
## 2238 47.21499 46.77848 47.65151
## 2239 47.21499 46.77848 47.65151
## 2240 47.21499 46.77848 47.65151
## 2241 47.21499 46.77848 47.65151
## 2242 47.21499 46.77848 47.65151
## 2243 47.21499 46.77848 47.65151
## 2244 47.21499 46.77848 47.65151
## 2245 47.21499 46.77848 47.65151
## 2246 47.21499 46.77848 47.65151
## 2247 47.21499 46.77848 47.65151
## 2248 47.21499 46.77848 47.65151
## 2249 49.34523 47.61464 51.07582
## 2250 48.85364 47.51274 50.19454
## 2251 48.19818 47.35247 49.04389
## 2252 47.21499 46.77848 47.65151
## 2253 47.21499 46.77848 47.65151
## 2254 47.21499 46.77848 47.65151
## 2255 47.05113 46.57011 47.53214
## 2256 47.21499 46.77848 47.65151
## 2257 47.21499 46.77848 47.65151
## 2258 47.21499 46.77848 47.65151
## 2259 47.21499 46.77848 47.65151
## 2260 47.21499 46.77848 47.65151
## 2261 47.54272 47.07492 48.01052
## 2262 47.21499 46.77848 47.65151
## 2263 47.21499 46.77848 47.65151
## 2264 47.21499 46.77848 47.65151
## 2265 47.21499 46.77848 47.65151
## 2266 47.21499 46.77848 47.65151
## 2267 48.19818 47.35247 49.04389
## 2268 48.03431 47.30209 48.76654
## 2269 48.19818 47.35247 49.04389
## 2270 48.19818 47.35247 49.04389
## 2271 48.68977 47.47637 49.90317
## 2272 47.21499 46.77848 47.65151
## 2273 47.21499 46.77848 47.65151
## 2274 47.37886 46.94715 47.81056
## 2275 47.21499 46.77848 47.65151
## 2276 47.21499 46.77848 47.65151
## 2277 47.21499 46.77848 47.65151
## 2278 47.21499 46.77848 47.65151
## 2279 47.21499 46.77848 47.65151
## 2280 47.21499 46.77848 47.65151
## 2281 47.21499 46.77848 47.65151
## 2282 47.21499 46.77848 47.65151
## 2283 47.70658 47.16997 48.24320
## 2284 47.70658 47.16997 48.24320
## 2285 47.21499 46.77848 47.65151
## 2286 47.21499 46.77848 47.65151
## 2287 47.21499 46.77848 47.65151
## 2288 47.21499 46.77848 47.65151
## 2289 48.03431 47.30209 48.76654
## 2290 47.21499 46.77848 47.65151
## 2291 48.68977 47.47637 49.90317
## 2292 47.21499 46.77848 47.65151
## 2293 47.21499 46.77848 47.65151
## 2294 48.03431 47.30209 48.76654
## 2295 47.21499 46.77848 47.65151
## 2296 47.21499 46.77848 47.65151
## 2297 47.21499 46.77848 47.65151
## 2298 48.52591 47.43810 49.61371
## 2299 47.21499 46.77848 47.65151
## 2300 47.21499 46.77848 47.65151
## 2301 47.21499 46.77848 47.65151
## 2302 48.36204 47.39719 49.32690
## 2303 48.19818 47.35247 49.04389
## 2304 47.21499 46.77848 47.65151
## 2305 47.21499 46.77848 47.65151
## 2306 47.21499 46.77848 47.65151
## 2307 47.21499 46.77848 47.65151
## 2308 47.21499 46.77848 47.65151
## 2309 47.70658 47.16997 48.24320
## 2310 47.21499 46.77848 47.65151
## 2311 47.21499 46.77848 47.65151
## 2312 47.21499 46.77848 47.65151
## 2313 47.21499 46.77848 47.65151
## 2314 47.21499 46.77848 47.65151
## 2315 47.21499 46.77848 47.65151
## 2316 47.21499 46.77848 47.65151
## 2317 47.21499 46.77848 47.65151
## 2318 47.21499 46.77848 47.65151
## 2319 47.21499 46.77848 47.65151
## 2320 47.21499 46.77848 47.65151
## 2321 47.21499 46.77848 47.65151
## 2322 48.19818 47.35247 49.04389
## 2323 47.87045 47.24297 48.49793
## 2324 47.21499 46.77848 47.65151
## 2325 47.21499 46.77848 47.65151
## 2326 47.21499 46.77848 47.65151
## 2327 47.21499 46.77848 47.65151
## 2328 47.21499 46.77848 47.65151
## 2329 47.21499 46.77848 47.65151
## 2330 47.21499 46.77848 47.65151
## 2331 47.21499 46.77848 47.65151
## 2332 47.21499 46.77848 47.65151
## 2333 47.21499 46.77848 47.65151
## 2334 47.21499 46.77848 47.65151
## 2335 47.21499 46.77848 47.65151
## 2336 47.21499 46.77848 47.65151
## 2337 47.21499 46.77848 47.65151
## 2338 47.21499 46.77848 47.65151
## 2339 47.21499 46.77848 47.65151
## 2340 47.21499 46.77848 47.65151
## 2341 47.37886 46.94715 47.81056
## 2342 47.21499 46.77848 47.65151
## 2343 47.54272 47.07492 48.01052
## 2344 47.21499 46.77848 47.65151
## 2345 47.87045 47.24297 48.49793
## 2346 47.21499 46.77848 47.65151
## 2347 47.21499 46.77848 47.65151
## 2348 47.21499 46.77848 47.65151
## 2349 47.21499 46.77848 47.65151
## 2350 47.21499 46.77848 47.65151
## 2351 47.87045 47.24297 48.49793
## 2352 47.21499 46.77848 47.65151
## 2353 47.21499 46.77848 47.65151
## 2354 47.70658 47.16997 48.24320
## 2355 47.21499 46.77848 47.65151
## 2356 47.21499 46.77848 47.65151
## 2357 47.21499 46.77848 47.65151
## 2358 47.37886 46.94715 47.81056
## 2359 47.21499 46.77848 47.65151
## 2360 47.70658 47.16997 48.24320
## 2361 47.21499 46.77848 47.65151
## 2362 47.21499 46.77848 47.65151
## 2363 47.21499 46.77848 47.65151
## 2364 47.21499 46.77848 47.65151
## 2365 47.21499 46.77848 47.65151
## 2366 47.21499 46.77848 47.65151
## 2367 47.21499 46.77848 47.65151
## 2368 47.21499 46.77848 47.65151
## 2369 47.21499 46.77848 47.65151
## 2370 47.21499 46.77848 47.65151
## 2371 47.70658 47.16997 48.24320
## 2372 47.21499 46.77848 47.65151
## 2373 48.36204 47.39719 49.32690
## 2374 47.21499 46.77848 47.65151
## 2375 47.70658 47.16997 48.24320
## 2376 47.21499 46.77848 47.65151
## 2377 47.21499 46.77848 47.65151
## 2378 47.70658 47.16997 48.24320
## 2379 47.21499 46.77848 47.65151
## 2380 47.21499 46.77848 47.65151
## 2381 47.21499 46.77848 47.65151
## 2382 47.21499 46.77848 47.65151
## 2383 47.21499 46.77848 47.65151
## 2384 47.21499 46.77848 47.65151
## 2385 47.21499 46.77848 47.65151
## 2386 47.21499 46.77848 47.65151
## 2387 47.54272 47.07492 48.01052
## 2388 47.21499 46.77848 47.65151
## 2389 47.21499 46.77848 47.65151
## 2390 47.21499 46.77848 47.65151
## 2391 47.21499 46.77848 47.65151
## 2392 47.21499 46.77848 47.65151
## 2393 47.21499 46.77848 47.65151
## 2394 47.70658 47.16997 48.24320
## 2395 47.21499 46.77848 47.65151
## 2396 47.21499 46.77848 47.65151
## 2397 47.21499 46.77848 47.65151
## 2398 47.21499 46.77848 47.65151
## 2399 47.21499 46.77848 47.65151
## 2400 47.21499 46.77848 47.65151
## 2401 47.21499 46.77848 47.65151
## 2402 47.21499 46.77848 47.65151
## 2403 47.21499 46.77848 47.65151
## 2404 47.54272 47.07492 48.01052
## 2405 47.21499 46.77848 47.65151
## 2406 47.21499 46.77848 47.65151
## 2407 47.21499 46.77848 47.65151
## 2408 47.21499 46.77848 47.65151
## 2409 47.21499 46.77848 47.65151
## 2410 47.21499 46.77848 47.65151
## 2411 47.87045 47.24297 48.49793
## 2412 47.21499 46.77848 47.65151
## 2413 47.21499 46.77848 47.65151
## 2414 47.21499 46.77848 47.65151
## 2415 47.21499 46.77848 47.65151
## 2416 47.87045 47.24297 48.49793
## 2417 47.21499 46.77848 47.65151
## 2418 47.37886 46.94715 47.81056
## 2419 47.87045 47.24297 48.49793
## 2420 48.36204 47.39719 49.32690
## 2421 49.01750 47.54769 50.48731
## 2422 47.21499 46.77848 47.65151
## 2423 47.21499 46.77848 47.65151
## 2424 47.21499 46.77848 47.65151
## 2425 47.21499 46.77848 47.65151
## 2426 46.55953 45.80206 47.31701
## 2427 45.74021 44.37002 47.11040
## 2428 47.21499 46.77848 47.65151
## 2429 47.21499 46.77848 47.65151
## 2430 47.21499 46.77848 47.65151
## 2431 47.87045 47.24297 48.49793
## 2432 47.21499 46.77848 47.65151
## 2433 47.21499 46.77848 47.65151
## 2434 47.21499 46.77848 47.65151
## 2435 48.19818 47.35247 49.04389
## 2436 47.21499 46.77848 47.65151
## 2437 47.21499 46.77848 47.65151
## 2438 47.21499 46.77848 47.65151
## 2439 47.21499 46.77848 47.65151
## 2440 47.21499 46.77848 47.65151
## 2441 47.21499 46.77848 47.65151
## 2442 47.21499 46.77848 47.65151
## 2443 47.21499 46.77848 47.65151
## 2444 47.21499 46.77848 47.65151
## 2445 47.21499 46.77848 47.65151
## 2446 47.21499 46.77848 47.65151
## 2447 47.21499 46.77848 47.65151
## 2448 48.36204 47.39719 49.32690
## 2449 47.21499 46.77848 47.65151
## 2450 47.21499 46.77848 47.65151
## 2451 47.21499 46.77848 47.65151
## 2452 47.21499 46.77848 47.65151
## 2453 48.52591 47.43810 49.61371
## 2454 48.52591 47.43810 49.61371
## 2455 47.21499 46.77848 47.65151
## 2456 47.21499 46.77848 47.65151
## 2457 47.21499 46.77848 47.65151
## 2458 47.21499 46.77848 47.65151
## 2459 47.21499 46.77848 47.65151
## 2460 47.21499 46.77848 47.65151
## 2461 47.21499 46.77848 47.65151
## 2462 47.21499 46.77848 47.65151
## 2463 47.21499 46.77848 47.65151
## 2464 47.21499 46.77848 47.65151
## 2465 47.21499 46.77848 47.65151
## 2466 47.21499 46.77848 47.65151
## 2467 47.87045 47.24297 48.49793
## 2468 47.21499 46.77848 47.65151
## 2469 47.21499 46.77848 47.65151
## 2470 47.21499 46.77848 47.65151
## 2471 47.21499 46.77848 47.65151
## 2472 47.21499 46.77848 47.65151
## 2473 47.21499 46.77848 47.65151
## 2474 47.21499 46.77848 47.65151
## 2475 47.21499 46.77848 47.65151
## 2476 47.21499 46.77848 47.65151
## 2477 47.21499 46.77848 47.65151
## 2478 47.21499 46.77848 47.65151
## 2479 47.21499 46.77848 47.65151
## 2480 47.21499 46.77848 47.65151
## 2481 47.21499 46.77848 47.65151
## 2482 47.21499 46.77848 47.65151
## 2483 47.21499 46.77848 47.65151
## 2484 47.21499 46.77848 47.65151
## 2485 47.21499 46.77848 47.65151
## 2486 47.21499 46.77848 47.65151
## 2487 47.21499 46.77848 47.65151
## 2488 47.21499 46.77848 47.65151
## 2489 47.21499 46.77848 47.65151
## 2490 47.21499 46.77848 47.65151
## 2491 47.21499 46.77848 47.65151
## 2492 47.21499 46.77848 47.65151
## 2493 48.03431 47.30209 48.76654
## 2494 47.21499 46.77848 47.65151
## 2495 47.21499 46.77848 47.65151
## 2496 47.21499 46.77848 47.65151
## 2497 47.21499 46.77848 47.65151
## 2498 47.21499 46.77848 47.65151
## 2499 47.21499 46.77848 47.65151
## 2500 47.21499 46.77848 47.65151
## 2501 47.21499 46.77848 47.65151
## 2502 48.03431 47.30209 48.76654
## 2503 47.21499 46.77848 47.65151
## 2504 47.21499 46.77848 47.65151
## 2505 47.21499 46.77848 47.65151
## 2506 47.21499 46.77848 47.65151
## 2507 47.21499 46.77848 47.65151
## 2508 47.21499 46.77848 47.65151
## 2509 47.21499 46.77848 47.65151
## 2510 47.21499 46.77848 47.65151
## 2511 47.21499 46.77848 47.65151
## 2512 47.21499 46.77848 47.65151
## 2513 47.70658 47.16997 48.24320
## 2514 47.21499 46.77848 47.65151
## 2515 47.21499 46.77848 47.65151
## 2516 47.21499 46.77848 47.65151
## 2517 47.21499 46.77848 47.65151
## 2518 47.05113 46.57011 47.53214
## 2519 47.21499 46.77848 47.65151
## 2520 47.21499 46.77848 47.65151
## 2521 47.21499 46.77848 47.65151
## 2522 47.21499 46.77848 47.65151
## 2523 47.21499 46.77848 47.65151
## 2524 47.21499 46.77848 47.65151
## 2525 47.05113 46.57011 47.53214
## 2526 47.21499 46.77848 47.65151
## 2527 47.21499 46.77848 47.65151
## 2528 47.21499 46.77848 47.65151
## 2529 47.21499 46.77848 47.65151
## 2530 47.21499 46.77848 47.65151
## 2531 47.21499 46.77848 47.65151
## 2532 47.21499 46.77848 47.65151
## 2533 47.21499 46.77848 47.65151
## 2534 47.21499 46.77848 47.65151
## 2535 47.21499 46.77848 47.65151
## 2536 47.21499 46.77848 47.65151
## 2537 47.21499 46.77848 47.65151
## 2538 47.21499 46.77848 47.65151
## 2539 47.21499 46.77848 47.65151
## 2540 47.21499 46.77848 47.65151
## 2541 47.21499 46.77848 47.65151
## 2542 47.21499 46.77848 47.65151
## 2543 47.21499 46.77848 47.65151
## 2544 47.21499 46.77848 47.65151
## 2545 47.21499 46.77848 47.65151
## 2546 47.21499 46.77848 47.65151
## 2547 47.21499 46.77848 47.65151
## 2548 47.87045 47.24297 48.49793
## 2549 47.21499 46.77848 47.65151
## 2550 47.21499 46.77848 47.65151
## 2551 47.21499 46.77848 47.65151
## 2552 47.21499 46.77848 47.65151
## 2553 47.21499 46.77848 47.65151
## 2554 47.21499 46.77848 47.65151
## 2555 47.21499 46.77848 47.65151
## 2556 47.05113 46.57011 47.53214
## 2557 47.21499 46.77848 47.65151
## 2558 47.21499 46.77848 47.65151
## 2559 47.21499 46.77848 47.65151
## 2560 47.21499 46.77848 47.65151
## 2561 47.21499 46.77848 47.65151
## 2562 47.21499 46.77848 47.65151
## 2563 47.21499 46.77848 47.65151
## 2564 47.21499 46.77848 47.65151
## 2565 47.21499 46.77848 47.65151
## 2566 47.21499 46.77848 47.65151
## 2567 47.21499 46.77848 47.65151
## 2568 47.21499 46.77848 47.65151
## 2569 47.21499 46.77848 47.65151
## 2570 47.21499 46.77848 47.65151
## 2571 47.21499 46.77848 47.65151
## 2572 47.21499 46.77848 47.65151
## 2573 47.21499 46.77848 47.65151
## 2574 47.21499 46.77848 47.65151
## 2575 47.21499 46.77848 47.65151
## 2576 47.70658 47.16997 48.24320
## 2577 47.21499 46.77848 47.65151
## 2578 48.85364 47.51274 50.19454
## 2579 47.21499 46.77848 47.65151
## 2580 47.21499 46.77848 47.65151
## 2581 47.21499 46.77848 47.65151
## 2582 47.21499 46.77848 47.65151
## 2583 47.21499 46.77848 47.65151
## 2584 47.21499 46.77848 47.65151
## 2585 47.21499 46.77848 47.65151
## 2586 47.21499 46.77848 47.65151
## 2587 45.90408 44.66175 47.14641
## 2588 46.23180 45.23920 47.22441
## 2589 47.21499 46.77848 47.65151
## 2590 47.87045 47.24297 48.49793
## 2591 47.21499 46.77848 47.65151
## 2592 47.21499 46.77848 47.65151
## 2593 48.19818 47.35247 49.04389
## 2594 47.21499 46.77848 47.65151
## 2595 47.21499 46.77848 47.65151
## 2596 47.21499 46.77848 47.65151
## 2597 47.21499 46.77848 47.65151
## 2598 47.21499 46.77848 47.65151
## 2599 47.21499 46.77848 47.65151
## 2600 47.21499 46.77848 47.65151
## 2601 48.85364 47.51274 50.19454
## 2602 47.21499 46.77848 47.65151
## 2603 47.87045 47.24297 48.49793
## 2604 47.21499 46.77848 47.65151
## 2605 47.21499 46.77848 47.65151
## 2606 47.21499 46.77848 47.65151
## 2607 47.21499 46.77848 47.65151
## 2608 47.21499 46.77848 47.65151
## 2609 47.21499 46.77848 47.65151
## 2610 47.21499 46.77848 47.65151
## 2611 47.21499 46.77848 47.65151
## 2612 47.21499 46.77848 47.65151
## 2613 47.21499 46.77848 47.65151
## 2614 47.21499 46.77848 47.65151
## 2615 47.21499 46.77848 47.65151
## 2616 47.21499 46.77848 47.65151
## 2617 47.21499 46.77848 47.65151
## 2618 47.21499 46.77848 47.65151
## 2619 47.21499 46.77848 47.65151
## 2620 46.88726 46.33152 47.44301
## 2621 47.21499 46.77848 47.65151
## 2622 47.21499 46.77848 47.65151
## 2623 47.21499 46.77848 47.65151
## 2624 47.21499 46.77848 47.65151
## 2625 47.21499 46.77848 47.65151
## 2626 47.21499 46.77848 47.65151
## 2627 47.21499 46.77848 47.65151
## 2628 47.21499 46.77848 47.65151
## 2629 47.21499 46.77848 47.65151
## 2630 47.21499 46.77848 47.65151
## 2631 47.21499 46.77848 47.65151
## 2632 47.21499 46.77848 47.65151
## 2633 47.21499 46.77848 47.65151
## 2634 47.21499 46.77848 47.65151
## 2635 47.21499 46.77848 47.65151
## 2636 47.21499 46.77848 47.65151
## 2637 47.21499 46.77848 47.65151
## 2638 47.21499 46.77848 47.65151
## 2639 47.21499 46.77848 47.65151
## 2640 48.36204 47.39719 49.32690
## 2641 47.21499 46.77848 47.65151
## 2642 47.21499 46.77848 47.65151
## 2643 47.21499 46.77848 47.65151
## 2644 47.87045 47.24297 48.49793
## 2645 47.21499 46.77848 47.65151
## 2646 47.21499 46.77848 47.65151
## 2647 47.21499 46.77848 47.65151
## 2648 47.21499 46.77848 47.65151
## 2649 47.21499 46.77848 47.65151
## 2650 47.21499 46.77848 47.65151
## 2651 47.21499 46.77848 47.65151
## 2652 47.21499 46.77848 47.65151
## 2653 47.21499 46.77848 47.65151
## 2654 47.21499 46.77848 47.65151
## 2655 47.21499 46.77848 47.65151
## 2656 47.21499 46.77848 47.65151
## 2657 47.21499 46.77848 47.65151
## 2658 47.21499 46.77848 47.65151
## 2659 47.21499 46.77848 47.65151
## 2660 47.21499 46.77848 47.65151
## 2661 47.21499 46.77848 47.65151
## 2662 47.21499 46.77848 47.65151
## 2663 47.21499 46.77848 47.65151
## 2664 47.21499 46.77848 47.65151
## 2665 45.08475 43.19265 46.97685
## 2666 47.21499 46.77848 47.65151
## 2667 47.21499 46.77848 47.65151
## 2668 47.21499 46.77848 47.65151
## 2669 47.21499 46.77848 47.65151
## 2670 47.21499 46.77848 47.65151
## 2671 47.21499 46.77848 47.65151
## 2672 47.21499 46.77848 47.65151
## 2673 47.21499 46.77848 47.65151
## 2674 47.21499 46.77848 47.65151
## 2675 47.21499 46.77848 47.65151
## 2676 47.21499 46.77848 47.65151
## 2677 47.21499 46.77848 47.65151
## 2678 47.21499 46.77848 47.65151
## 2679 47.21499 46.77848 47.65151
## 2680 47.21499 46.77848 47.65151
## 2681 47.21499 46.77848 47.65151
## 2682 47.21499 46.77848 47.65151
## 2683 47.21499 46.77848 47.65151
## 2684 47.21499 46.77848 47.65151
## 2685 47.21499 46.77848 47.65151
## 2686 47.21499 46.77848 47.65151
## 2687 47.21499 46.77848 47.65151
## 2688 47.21499 46.77848 47.65151
## 2689 47.21499 46.77848 47.65151
## 2690 47.21499 46.77848 47.65151
## 2691 47.21499 46.77848 47.65151
## 2692 47.21499 46.77848 47.65151
## 2693 47.21499 46.77848 47.65151
## 2694 47.21499 46.77848 47.65151
## 2695 47.21499 46.77848 47.65151
## 2696 47.21499 46.77848 47.65151
## 2697 47.21499 46.77848 47.65151
## 2698 47.21499 46.77848 47.65151
## 2699 46.39567 45.52320 47.26813
## 2700 47.21499 46.77848 47.65151
## 2701 47.21499 46.77848 47.65151
## 2702 47.21499 46.77848 47.65151
## 2703 47.21499 46.77848 47.65151
## 2704 47.21499 46.77848 47.65151
## 2705 47.21499 46.77848 47.65151
## 2706 47.21499 46.77848 47.65151
## 2707 47.21499 46.77848 47.65151
## 2708 47.21499 46.77848 47.65151
## 2709 47.05113 46.57011 47.53214
## 2710 47.21499 46.77848 47.65151
## 2711 47.21499 46.77848 47.65151
## 2712 47.21499 46.77848 47.65151
## 2713 47.21499 46.77848 47.65151
## 2714 47.87045 47.24297 48.49793
## 2715 47.21499 46.77848 47.65151
## 2716 47.21499 46.77848 47.65151
## 2717 47.21499 46.77848 47.65151
## 2718 47.21499 46.77848 47.65151
## 2719 47.21499 46.77848 47.65151
## 2720 47.21499 46.77848 47.65151
## 2721 47.21499 46.77848 47.65151
## 2722 47.87045 47.24297 48.49793
## 2723 47.21499 46.77848 47.65151
## 2724 47.21499 46.77848 47.65151
## 2725 48.52591 47.43810 49.61371
## 2726 47.21499 46.77848 47.65151
## 2727 47.21499 46.77848 47.65151
## 2728 47.21499 46.77848 47.65151
## 2729 47.21499 46.77848 47.65151
## 2730 47.21499 46.77848 47.65151
## 2731 47.21499 46.77848 47.65151
## 2732 46.72340 46.07303 47.37377
## 2733 46.06794 44.95169 47.18419
## 2734 47.21499 46.77848 47.65151
## 2735 47.21499 46.77848 47.65151
## 2736 47.21499 46.77848 47.65151
## 2737 46.88726 46.33152 47.44301
## 2738 47.21499 46.77848 47.65151
## 2739 47.21499 46.77848 47.65151
## 2740 47.21499 46.77848 47.65151
## 2741 47.21499 46.77848 47.65151
## 2742 47.21499 46.77848 47.65151
## 2743 47.87045 47.24297 48.49793
## 2744 47.21499 46.77848 47.65151
## 2745 47.21499 46.77848 47.65151
## 2746 47.21499 46.77848 47.65151
## 2747 47.21499 46.77848 47.65151
## 2748 47.21499 46.77848 47.65151
## 2749 48.19818 47.35247 49.04389
## 2750 48.03431 47.30209 48.76654
## 2751 47.21499 46.77848 47.65151
## 2752 47.87045 47.24297 48.49793
## 2753 47.21499 46.77848 47.65151
## 2754 47.21499 46.77848 47.65151
## 2755 47.21499 46.77848 47.65151
## 2756 47.21499 46.77848 47.65151
## 2757 47.54272 47.07492 48.01052
## 2758 47.21499 46.77848 47.65151
## 2759 47.21499 46.77848 47.65151
## 2760 47.21499 46.77848 47.65151
## 2761 47.37886 46.94715 47.81056
## 2762 47.21499 46.77848 47.65151
## 2763 47.21499 46.77848 47.65151
## 2764 47.54272 47.07492 48.01052
## 2765 47.21499 46.77848 47.65151
## 2766 47.21499 46.77848 47.65151
## 2767 47.21499 46.77848 47.65151
## 2768 47.21499 46.77848 47.65151
## 2769 47.21499 46.77848 47.65151
## 2770 47.21499 46.77848 47.65151
## 2771 47.21499 46.77848 47.65151
## 2772 47.21499 46.77848 47.65151
## 2773 47.70658 47.16997 48.24320
## 2774 47.70658 47.16997 48.24320
## 2775 47.21499 46.77848 47.65151
## 2776 47.21499 46.77848 47.65151
## 2777 47.21499 46.77848 47.65151
## 2778 47.21499 46.77848 47.65151
## 2779 47.21499 46.77848 47.65151
## 2780 47.21499 46.77848 47.65151
## 2781 47.21499 46.77848 47.65151
## 2782 47.21499 46.77848 47.65151
## 2783 47.21499 46.77848 47.65151
## 2784 47.21499 46.77848 47.65151
## 2785 47.21499 46.77848 47.65151
## 2786 47.21499 46.77848 47.65151
## 2787 47.21499 46.77848 47.65151
## 2788 47.21499 46.77848 47.65151
## 2789 47.21499 46.77848 47.65151
## 2790 47.21499 46.77848 47.65151
## 2791 47.21499 46.77848 47.65151
## 2792 47.21499 46.77848 47.65151
## 2793 47.70658 47.16997 48.24320
## 2794 47.54272 47.07492 48.01052
## 2795 47.21499 46.77848 47.65151
## 2796 47.21499 46.77848 47.65151
## 2797 47.21499 46.77848 47.65151
## 2798 47.21499 46.77848 47.65151
## 2799 47.21499 46.77848 47.65151
## 2800 47.21499 46.77848 47.65151
## 2801 47.21499 46.77848 47.65151
## 2802 47.21499 46.77848 47.65151
## 2803 47.21499 46.77848 47.65151
## 2804 47.21499 46.77848 47.65151
## 2805 47.21499 46.77848 47.65151
## 2806 47.21499 46.77848 47.65151
## 2807 47.21499 46.77848 47.65151
## 2808 47.21499 46.77848 47.65151
## 2809 47.21499 46.77848 47.65151
## 2810 47.21499 46.77848 47.65151
## 2811 47.21499 46.77848 47.65151
## 2812 47.21499 46.77848 47.65151
## 2813 47.21499 46.77848 47.65151
## 2814 47.21499 46.77848 47.65151
## 2815 47.21499 46.77848 47.65151
## 2816 47.21499 46.77848 47.65151
## 2817 47.21499 46.77848 47.65151
## 2818 47.21499 46.77848 47.65151
## 2819 47.21499 46.77848 47.65151
## 2820 47.21499 46.77848 47.65151
## 2821 47.21499 46.77848 47.65151
## 2822 47.21499 46.77848 47.65151
## 2823 47.21499 46.77848 47.65151
## 2824 47.21499 46.77848 47.65151
## 2825 47.21499 46.77848 47.65151
## 2826 47.21499 46.77848 47.65151
## 2827 46.55953 45.80206 47.31701
## 2828 47.21499 46.77848 47.65151
## 2829 47.37886 46.94715 47.81056
## 2830 48.68977 47.47637 49.90317
## 2831 47.21499 46.77848 47.65151
## 2832 48.68977 47.47637 49.90317
## 2833 47.21499 46.77848 47.65151
## 2834 47.21499 46.77848 47.65151
## 2835 48.52591 47.43810 49.61371
## 2836 47.21499 46.77848 47.65151
## 2837 47.21499 46.77848 47.65151
## 2838 47.21499 46.77848 47.65151
## 2839 45.41248 43.78293 47.04203
## 2840 47.21499 46.77848 47.65151
## 2841 47.21499 46.77848 47.65151
## 2842 47.21499 46.77848 47.65151
## 2843 47.21499 46.77848 47.65151
## 2844 47.21499 46.77848 47.65151
## 2845 47.21499 46.77848 47.65151
## 2846 47.21499 46.77848 47.65151
## 2847 47.21499 46.77848 47.65151
## 2848 47.21499 46.77848 47.65151
## 2849 47.21499 46.77848 47.65151
## 2850 47.21499 46.77848 47.65151
## 2851 47.21499 46.77848 47.65151
## 2852 47.21499 46.77848 47.65151
## 2853 47.21499 46.77848 47.65151
## 2854 47.21499 46.77848 47.65151
## 2855 47.21499 46.77848 47.65151
## 2856 47.21499 46.77848 47.65151
## 2857 47.21499 46.77848 47.65151
## 2858 47.21499 46.77848 47.65151
## 2859 47.21499 46.77848 47.65151
## 2860 47.21499 46.77848 47.65151
## 2861 47.21499 46.77848 47.65151
## 2862 47.21499 46.77848 47.65151
## 2863 47.21499 46.77848 47.65151
## 2864 47.21499 46.77848 47.65151
## 2865 47.21499 46.77848 47.65151
## 2866 47.21499 46.77848 47.65151
## 2867 47.21499 46.77848 47.65151
## 2868 45.74021 44.37002 47.11040
## 2869 46.39567 45.52320 47.26813
## 2870 47.21499 46.77848 47.65151
## 2871 47.21499 46.77848 47.65151
## 2872 47.21499 46.77848 47.65151
## 2873 47.21499 46.77848 47.65151
## 2874 47.21499 46.77848 47.65151
## 2875 47.21499 46.77848 47.65151
## 2876 47.21499 46.77848 47.65151
## 2877 46.55953 45.80206 47.31701
## 2878 47.21499 46.77848 47.65151
## 2879 47.21499 46.77848 47.65151
## 2880 47.21499 46.77848 47.65151
## 2881 47.21499 46.77848 47.65151
## 2882 47.21499 46.77848 47.65151
## 2883 47.21499 46.77848 47.65151
## 2884 47.21499 46.77848 47.65151
## 2885 47.21499 46.77848 47.65151
## 2886 47.21499 46.77848 47.65151
## 2887 47.21499 46.77848 47.65151
## 2888 47.21499 46.77848 47.65151
## 2889 47.21499 46.77848 47.65151
## 2890 47.21499 46.77848 47.65151
## 2891 47.21499 46.77848 47.65151
## 2892 47.21499 46.77848 47.65151
## 2893 47.21499 46.77848 47.65151
## 2894 47.21499 46.77848 47.65151
## 2895 47.05113 46.57011 47.53214
## 2896 47.21499 46.77848 47.65151
## 2897 47.21499 46.77848 47.65151
## 2898 47.05113 46.57011 47.53214
## 2899 47.21499 46.77848 47.65151
## 2900 47.21499 46.77848 47.65151
## 2901 47.21499 46.77848 47.65151
## 2902 47.21499 46.77848 47.65151
## 2903 47.21499 46.77848 47.65151
## 2904 47.21499 46.77848 47.65151
## 2905 47.21499 46.77848 47.65151
## 2906 47.21499 46.77848 47.65151
## 2907 47.21499 46.77848 47.65151
## 2908 47.21499 46.77848 47.65151
## 2909 47.21499 46.77848 47.65151
## 2910 47.37886 46.94715 47.81056
## 2911 47.21499 46.77848 47.65151
## 2912 47.21499 46.77848 47.65151
## 2913 47.21499 46.77848 47.65151
## 2914 47.21499 46.77848 47.65151
## 2915 47.21499 46.77848 47.65151
## 2916 47.21499 46.77848 47.65151
## 2917 47.21499 46.77848 47.65151
## 2918 47.21499 46.77848 47.65151
## 2919 47.21499 46.77848 47.65151
## 2920 47.21499 46.77848 47.65151
## 2921 47.21499 46.77848 47.65151
## 2922 47.21499 46.77848 47.65151
## 2923 47.21499 46.77848 47.65151
## 2924 47.21499 46.77848 47.65151
## 2925 47.21499 46.77848 47.65151
## 2926 47.21499 46.77848 47.65151
## 2927 47.21499 46.77848 47.65151
## 2928 47.21499 46.77848 47.65151
## 2929 47.21499 46.77848 47.65151
## 2930 47.21499 46.77848 47.65151
## 2931 47.21499 46.77848 47.65151
## 2932 47.21499 46.77848 47.65151
## 2933 47.21499 46.77848 47.65151
## 2934 47.54272 47.07492 48.01052
## 2935 47.21499 46.77848 47.65151
## 2936 45.41248 43.78293 47.04203
## 2937 47.54272 47.07492 48.01052
## 2938 47.21499 46.77848 47.65151
## 2939 47.21499 46.77848 47.65151
## 2940 47.21499 46.77848 47.65151
## 2941 47.21499 46.77848 47.65151
## 2942 47.21499 46.77848 47.65151
## 2943 47.21499 46.77848 47.65151
## 2944 47.21499 46.77848 47.65151
## 2945 47.21499 46.77848 47.65151
## 2946 46.72340 46.07303 47.37377
## 2947 47.21499 46.77848 47.65151
## 2948 47.21499 46.77848 47.65151
## 2949 47.21499 46.77848 47.65151
## 2950 46.06794 44.95169 47.18419
## 2951 47.21499 46.77848 47.65151
## 2952 47.21499 46.77848 47.65151
## 2953 47.21499 46.77848 47.65151
## 2954 47.21499 46.77848 47.65151
## 2955 47.21499 46.77848 47.65151
## 2956 47.21499 46.77848 47.65151
## 2957 47.21499 46.77848 47.65151
## 2958 47.21499 46.77848 47.65151
## 2959 47.21499 46.77848 47.65151
## 2960 47.54272 47.07492 48.01052
## 2961 47.21499 46.77848 47.65151
## 2962 47.21499 46.77848 47.65151
## 2963 47.21499 46.77848 47.65151
## 2964 47.21499 46.77848 47.65151
## 2965 47.21499 46.77848 47.65151
## 2966 47.21499 46.77848 47.65151
## 2967 47.21499 46.77848 47.65151
## 2968 47.21499 46.77848 47.65151
## 2969 47.21499 46.77848 47.65151
## 2970 47.21499 46.77848 47.65151
## 2971 47.21499 46.77848 47.65151
## 2972 47.21499 46.77848 47.65151
## 2973 47.21499 46.77848 47.65151
## 2974 47.21499 46.77848 47.65151
## 2975 47.21499 46.77848 47.65151
## 2976 47.21499 46.77848 47.65151
## 2977 47.21499 46.77848 47.65151
## 2978 47.21499 46.77848 47.65151
## 2979 47.21499 46.77848 47.65151
## 2980 47.21499 46.77848 47.65151
## 2981 47.21499 46.77848 47.65151
## 2982 47.21499 46.77848 47.65151
## 2983 47.21499 46.77848 47.65151
## 2984 47.21499 46.77848 47.65151
## 2985 47.21499 46.77848 47.65151
## 2986 47.21499 46.77848 47.65151
## 2987 47.21499 46.77848 47.65151
## 2988 47.21499 46.77848 47.65151
## 2989 47.21499 46.77848 47.65151
## 2990 47.21499 46.77848 47.65151
## 2991 47.21499 46.77848 47.65151
## 2992 47.21499 46.77848 47.65151
## 2993 47.21499 46.77848 47.65151
## 2994 47.21499 46.77848 47.65151
## 2995 47.21499 46.77848 47.65151
## 2996 47.21499 46.77848 47.65151
## 2997 47.21499 46.77848 47.65151
## 2998 47.21499 46.77848 47.65151
## 2999 47.21499 46.77848 47.65151
## 3000 47.21499 46.77848 47.65151
## 3001 47.21499 46.77848 47.65151
## 3002 47.21499 46.77848 47.65151
## 3003 47.21499 46.77848 47.65151
## 3004 47.21499 46.77848 47.65151
## 3005 47.21499 46.77848 47.65151
## 3006 47.21499 46.77848 47.65151
## 3007 47.21499 46.77848 47.65151
## 3008 47.21499 46.77848 47.65151
## 3009 47.21499 46.77848 47.65151
## 3010 47.21499 46.77848 47.65151
## 3011 47.21499 46.77848 47.65151
## 3012 47.21499 46.77848 47.65151
## 3013 47.21499 46.77848 47.65151
## 3014 47.21499 46.77848 47.65151
## 3015 47.21499 46.77848 47.65151
## 3016 47.21499 46.77848 47.65151
## 3017 47.21499 46.77848 47.65151
## 3018 47.21499 46.77848 47.65151
## 3019 47.21499 46.77848 47.65151
## 3020 47.21499 46.77848 47.65151
## 3021 47.21499 46.77848 47.65151
## 3022 47.21499 46.77848 47.65151
## 3023 47.21499 46.77848 47.65151
## 3024 47.21499 46.77848 47.65151
## 3025 47.21499 46.77848 47.65151
## 3026 47.21499 46.77848 47.65151
## 3027 47.21499 46.77848 47.65151
## 3028 47.21499 46.77848 47.65151
## 3029 47.21499 46.77848 47.65151
## 3030 47.21499 46.77848 47.65151
## 3031 47.21499 46.77848 47.65151
## 3032 47.21499 46.77848 47.65151
## 3033 47.21499 46.77848 47.65151
## 3034 47.21499 46.77848 47.65151
## 3035 47.21499 46.77848 47.65151
## 3036 47.21499 46.77848 47.65151
## 3037 47.21499 46.77848 47.65151
## 3038 47.21499 46.77848 47.65151
## 3039 47.21499 46.77848 47.65151
## 3040 47.21499 46.77848 47.65151
## 3041 47.21499 46.77848 47.65151
## 3042 47.21499 46.77848 47.65151
## 3043 47.21499 46.77848 47.65151
## 3044 47.21499 46.77848 47.65151
## 3045 47.21499 46.77848 47.65151
## 3046 47.21499 46.77848 47.65151
## 3047 47.21499 46.77848 47.65151
## 3048 47.21499 46.77848 47.65151
## 3049 47.21499 46.77848 47.65151
## 3050 47.21499 46.77848 47.65151
## 3051 47.21499 46.77848 47.65151
## 3052 47.21499 46.77848 47.65151
## 3053 47.21499 46.77848 47.65151
## 3054 47.21499 46.77848 47.65151
## 3055 47.21499 46.77848 47.65151
## 3056 47.21499 46.77848 47.65151
## 3057 47.21499 46.77848 47.65151
## 3058 47.21499 46.77848 47.65151
## 3059 47.21499 46.77848 47.65151
## 3060 47.21499 46.77848 47.65151
## 3061 47.21499 46.77848 47.65151
## 3062 47.21499 46.77848 47.65151
## 3063 47.21499 46.77848 47.65151
## 3064 47.21499 46.77848 47.65151
## 3065 47.21499 46.77848 47.65151
## 3066 47.21499 46.77848 47.65151
## 3067 47.21499 46.77848 47.65151
## 3068 47.21499 46.77848 47.65151
## 3069 47.21499 46.77848 47.65151
## 3070 47.21499 46.77848 47.65151
## 3071 47.21499 46.77848 47.65151
## 3072 47.21499 46.77848 47.65151
## 3073 49.50909 47.64705 51.37114
## 3074 47.21499 46.77848 47.65151
## 3075 47.21499 46.77848 47.65151
## 3076 47.21499 46.77848 47.65151
## 3077 47.21499 46.77848 47.65151
## 3078 47.21499 46.77848 47.65151
## 3079 48.19818 47.35247 49.04389
## 3080 47.21499 46.77848 47.65151
## 3081 47.21499 46.77848 47.65151
## 3082 47.21499 46.77848 47.65151
## 3083 47.37886 46.94715 47.81056
## 3084 47.21499 46.77848 47.65151
## 3085 46.23180 45.23920 47.22441
## 3086 47.21499 46.77848 47.65151
## 3087 46.06794 44.95169 47.18419
## 3088 47.21499 46.77848 47.65151
## 3089 47.21499 46.77848 47.65151
## 3090 47.21499 46.77848 47.65151
## 3091 47.21499 46.77848 47.65151
## 3092 47.87045 47.24297 48.49793
## 3093 47.21499 46.77848 47.65151
## 3094 47.21499 46.77848 47.65151
## 3095 47.21499 46.77848 47.65151
## 3096 47.21499 46.77848 47.65151
## 3097 47.21499 46.77848 47.65151
## 3098 48.68977 47.47637 49.90317
## 3099 47.21499 46.77848 47.65151
## 3100 47.87045 47.24297 48.49793
## 3101 48.68977 47.47637 49.90317
## 3102 47.21499 46.77848 47.65151
## 3103 47.70658 47.16997 48.24320
## 3104 49.18136 47.58158 50.78115
## 3105 49.34523 47.61464 51.07582
## 3106 47.21499 46.77848 47.65151
## 3107 47.21499 46.77848 47.65151
## 3108 47.21499 46.77848 47.65151
## 3109 47.21499 46.77848 47.65151
## 3110 47.87045 47.24297 48.49793
## 3111 47.21499 46.77848 47.65151
## 3112 47.21499 46.77848 47.65151
## 3113 47.21499 46.77848 47.65151
## 3114 47.21499 46.77848 47.65151
## 3115 47.21499 46.77848 47.65151
## 3116 47.21499 46.77848 47.65151
## 3117 47.21499 46.77848 47.65151
## 3118 47.21499 46.77848 47.65151
## 3119 47.21499 46.77848 47.65151
## 3120 47.70658 47.16997 48.24320
## 3121 47.21499 46.77848 47.65151
## 3122 47.21499 46.77848 47.65151
## 3123 47.21499 46.77848 47.65151
## 3124 47.21499 46.77848 47.65151
## 3125 47.21499 46.77848 47.65151
## 3126 47.21499 46.77848 47.65151
## 3127 47.21499 46.77848 47.65151
## 3128 47.21499 46.77848 47.65151
## 3129 47.21499 46.77848 47.65151
## 3130 47.21499 46.77848 47.65151
## 3131 47.21499 46.77848 47.65151
## 3132 47.21499 46.77848 47.65151
## 3133 47.21499 46.77848 47.65151
## 3134 48.52591 47.43810 49.61371
## 3135 47.21499 46.77848 47.65151
## 3136 47.21499 46.77848 47.65151
## 3137 47.21499 46.77848 47.65151
## 3138 47.21499 46.77848 47.65151
## 3139 47.21499 46.77848 47.65151
## 3140 47.21499 46.77848 47.65151
## 3141 47.21499 46.77848 47.65151
## 3142 47.21499 46.77848 47.65151
## 3143 47.21499 46.77848 47.65151
## 3144 47.21499 46.77848 47.65151
## 3145 47.21499 46.77848 47.65151
## 3146 47.21499 46.77848 47.65151
## 3147 47.21499 46.77848 47.65151
## 3148 47.21499 46.77848 47.65151
## 3149 47.21499 46.77848 47.65151
## 3150 47.21499 46.77848 47.65151
## 3151 47.21499 46.77848 47.65151
## 3152 48.03431 47.30209 48.76654
## 3153 47.21499 46.77848 47.65151
## 3154 47.21499 46.77848 47.65151
## 3155 47.21499 46.77848 47.65151
## 3156 47.21499 46.77848 47.65151
## 3157 47.21499 46.77848 47.65151
## 3158 47.21499 46.77848 47.65151
## 3159 47.21499 46.77848 47.65151
## 3160 47.21499 46.77848 47.65151
## 3161 47.21499 46.77848 47.65151
## 3162 47.21499 46.77848 47.65151
## 3163 47.21499 46.77848 47.65151
## 3164 47.21499 46.77848 47.65151
## 3165 47.21499 46.77848 47.65151
## 3166 47.21499 46.77848 47.65151
## 3167 47.21499 46.77848 47.65151
## 3168 47.21499 46.77848 47.65151
## 3169 47.21499 46.77848 47.65151
## 3170 48.03431 47.30209 48.76654
## 3171 47.21499 46.77848 47.65151
## 3172 47.21499 46.77848 47.65151
## 3173 47.21499 46.77848 47.65151
## 3174 47.21499 46.77848 47.65151
## 3175 47.21499 46.77848 47.65151
## 3176 47.21499 46.77848 47.65151
## 3177 47.21499 46.77848 47.65151
## 3178 48.52591 47.43810 49.61371
## 3179 49.01750 47.54769 50.48731
## 3180 47.87045 47.24297 48.49793
## 3181 47.21499 46.77848 47.65151
## 3182 47.21499 46.77848 47.65151
## 3183 47.21499 46.77848 47.65151
## 3184 47.21499 46.77848 47.65151
## 3185 47.21499 46.77848 47.65151
## 3186 47.21499 46.77848 47.65151
## 3187 47.21499 46.77848 47.65151
## 3188 47.21499 46.77848 47.65151
## 3189 47.21499 46.77848 47.65151
## 3190 47.21499 46.77848 47.65151
## 3191 47.21499 46.77848 47.65151
## 3192 47.21499 46.77848 47.65151
## 3193 47.21499 46.77848 47.65151
## 3194 47.21499 46.77848 47.65151
## 3195 47.21499 46.77848 47.65151
## 3196 47.21499 46.77848 47.65151
## 3197 47.21499 46.77848 47.65151
## 3198 47.21499 46.77848 47.65151
## 3199 47.21499 46.77848 47.65151
## 3200 47.21499 46.77848 47.65151
## 3201 48.52591 47.43810 49.61371
## 3202 47.21499 46.77848 47.65151
## 3203 47.21499 46.77848 47.65151
## 3204 47.21499 46.77848 47.65151
## 3205 47.21499 46.77848 47.65151
## 3206 47.21499 46.77848 47.65151
## 3207 47.21499 46.77848 47.65151
## 3208 47.21499 46.77848 47.65151
## 3209 47.21499 46.77848 47.65151
## 3210 47.21499 46.77848 47.65151
## 3211 48.52591 47.43810 49.61371
## 3212 47.21499 46.77848 47.65151
## 3213 47.21499 46.77848 47.65151
## 3214 47.21499 46.77848 47.65151
## 3215 47.21499 46.77848 47.65151
## 3216 47.21499 46.77848 47.65151
## 3217 47.05113 46.57011 47.53214
## 3218 46.23180 45.23920 47.22441
## 3219 47.21499 46.77848 47.65151
## 3220 47.21499 46.77848 47.65151
## 3221 47.21499 46.77848 47.65151
## 3222 47.21499 46.77848 47.65151
## 3223 47.21499 46.77848 47.65151
## 3224 47.21499 46.77848 47.65151
## 3225 47.21499 46.77848 47.65151
## 3226 47.21499 46.77848 47.65151
## 3227 47.05113 46.57011 47.53214
## 3228 47.21499 46.77848 47.65151
## 3229 47.21499 46.77848 47.65151
## 3230 47.21499 46.77848 47.65151
## 3231 47.21499 46.77848 47.65151
## 3232 47.21499 46.77848 47.65151
## 3233 47.21499 46.77848 47.65151
## 3234 47.21499 46.77848 47.65151
## 3235 47.21499 46.77848 47.65151
## 3236 47.21499 46.77848 47.65151
## 3237 47.21499 46.77848 47.65151
## 3238 47.21499 46.77848 47.65151
## 3239 47.21499 46.77848 47.65151
## 3240 47.21499 46.77848 47.65151
## 3241 45.90408 44.66175 47.14641
## 3242 47.21499 46.77848 47.65151
## 3243 47.21499 46.77848 47.65151
## 3244 45.90408 44.66175 47.14641
## 3245 45.57635 44.07698 47.07571
## 3246 47.21499 46.77848 47.65151
## 3247 47.21499 46.77848 47.65151
## 3248 47.21499 46.77848 47.65151
## 3249 47.21499 46.77848 47.65151
## 3250 47.21499 46.77848 47.65151
## 3251 46.39567 45.52320 47.26813
## 3252 47.21499 46.77848 47.65151
## 3253 46.39567 45.52320 47.26813
## 3254 47.21499 46.77848 47.65151
## 3255 47.21499 46.77848 47.65151
## 3256 47.21499 46.77848 47.65151
## 3257 45.41248 43.78293 47.04203
## 3258 47.21499 46.77848 47.65151
## 3259 47.21499 46.77848 47.65151
## 3260 47.21499 46.77848 47.65151
## 3261 47.05113 46.57011 47.53214
## 3262 45.57635 44.07698 47.07571
## 3263 47.05113 46.57011 47.53214
## 3264 47.21499 46.77848 47.65151
## 3265 47.21499 46.77848 47.65151
## 3266 47.21499 46.77848 47.65151
## 3267 47.21499 46.77848 47.65151
## 3268 47.21499 46.77848 47.65151
## 3269 47.21499 46.77848 47.65151
## 3270 46.23180 45.23920 47.22441
## 3271 46.55953 45.80206 47.31701
## 3272 46.72340 46.07303 47.37377
## 3273 47.21499 46.77848 47.65151
## 3274 47.21499 46.77848 47.65151
## 3275 47.21499 46.77848 47.65151
## 3276 47.21499 46.77848 47.65151
## 3277 47.21499 46.77848 47.65151
## 3278 46.55953 45.80206 47.31701
## 3279 47.21499 46.77848 47.65151
## 3280 47.21499 46.77848 47.65151
## 3281 47.21499 46.77848 47.65151
## 3282 46.72340 46.07303 47.37377
## 3283 46.88726 46.33152 47.44301
## 3284 47.21499 46.77848 47.65151
## 3285 47.21499 46.77848 47.65151
## 3286 47.21499 46.77848 47.65151
## 3287 47.21499 46.77848 47.65151
## 3288 47.21499 46.77848 47.65151
## 3289 47.21499 46.77848 47.65151
## 3290 47.21499 46.77848 47.65151
## 3291 47.37886 46.94715 47.81056
## 3292 47.37886 46.94715 47.81056
## 3293 47.21499 46.77848 47.65151
## 3294 47.21499 46.77848 47.65151
## 3295 47.21499 46.77848 47.65151
## 3296 47.70658 47.16997 48.24320
## 3297 47.21499 46.77848 47.65151
## 3298 46.55953 45.80206 47.31701
## 3299 46.23180 45.23920 47.22441
## 3300 47.05113 46.57011 47.53214
## 3301 46.55953 45.80206 47.31701
## 3302 47.21499 46.77848 47.65151
## 3303 47.21499 46.77848 47.65151
## 3304 47.21499 46.77848 47.65151
## 3305 46.39567 45.52320 47.26813
## 3306 47.21499 46.77848 47.65151
## 3307 47.21499 46.77848 47.65151
## 3308 47.21499 46.77848 47.65151
## 3309 47.21499 46.77848 47.65151
## 3310 47.21499 46.77848 47.65151
## 3311 47.21499 46.77848 47.65151
## 3312 47.21499 46.77848 47.65151
## 3313 47.21499 46.77848 47.65151
## 3314 47.21499 46.77848 47.65151
## 3315 47.21499 46.77848 47.65151
## 3316 47.21499 46.77848 47.65151
## 3317 47.21499 46.77848 47.65151
## 3318 46.23180 45.23920 47.22441
## 3319 46.55953 45.80206 47.31701
## 3320 47.21499 46.77848 47.65151
## 3321 47.21499 46.77848 47.65151
## 3322 46.55953 45.80206 47.31701
## 3323 46.55953 45.80206 47.31701
## 3324 47.21499 46.77848 47.65151
## 3325 47.21499 46.77848 47.65151
## 3326 46.55953 45.80206 47.31701
## 3327 47.21499 46.77848 47.65151
## 3328 46.55953 45.80206 47.31701
## 3329 47.21499 46.77848 47.65151
## 3330 47.21499 46.77848 47.65151
## 3331 47.21499 46.77848 47.65151
## 3332 46.55953 45.80206 47.31701
## 3333 47.21499 46.77848 47.65151
## 3334 47.21499 46.77848 47.65151
## 3335 45.74021 44.37002 47.11040
## 3336 47.21499 46.77848 47.65151
## 3337 47.21499 46.77848 47.65151
## 3338 47.21499 46.77848 47.65151
## 3339 47.21499 46.77848 47.65151
## 3340 46.55953 45.80206 47.31701
## 3341 47.21499 46.77848 47.65151
## 3342 47.21499 46.77848 47.65151
## 3343 46.06794 44.95169 47.18419
## 3344 47.21499 46.77848 47.65151
## 3345 47.21499 46.77848 47.65151
## 3346 47.21499 46.77848 47.65151
## 3347 47.21499 46.77848 47.65151
## 3348 47.21499 46.77848 47.65151
## 3349 47.21499 46.77848 47.65151
## 3350 47.21499 46.77848 47.65151
## 3351 47.21499 46.77848 47.65151
## 3352 47.21499 46.77848 47.65151
## 3353 47.21499 46.77848 47.65151
## 3354 47.21499 46.77848 47.65151
## 3355 47.21499 46.77848 47.65151
## 3356 47.21499 46.77848 47.65151
## 3357 47.21499 46.77848 47.65151
## 3358 47.21499 46.77848 47.65151
## 3359 47.21499 46.77848 47.65151
## 3360 47.21499 46.77848 47.65151
## 3361 47.21499 46.77848 47.65151
## 3362 46.88726 46.33152 47.44301
## 3363 47.21499 46.77848 47.65151
## 3364 48.19818 47.35247 49.04389
## 3365 47.21499 46.77848 47.65151
## 3366 47.21499 46.77848 47.65151
## 3367 47.21499 46.77848 47.65151
## 3368 47.21499 46.77848 47.65151
## 3369 47.21499 46.77848 47.65151
## 3370 47.21499 46.77848 47.65151
## 3371 47.21499 46.77848 47.65151
## 3372 47.21499 46.77848 47.65151
## 3373 47.21499 46.77848 47.65151
## 3374 47.21499 46.77848 47.65151
## 3375 49.50909 47.64705 51.37114
## 3376 46.55953 45.80206 47.31701
## 3377 46.88726 46.33152 47.44301
## 3378 47.21499 46.77848 47.65151
## 3379 47.21499 46.77848 47.65151
## 3380 47.21499 46.77848 47.65151
## 3381 48.52591 47.43810 49.61371
## 3382 47.21499 46.77848 47.65151
## 3383 47.21499 46.77848 47.65151
## 3384 47.21499 46.77848 47.65151
## 3385 47.21499 46.77848 47.65151
## 3386 47.21499 46.77848 47.65151
## 3387 47.21499 46.77848 47.65151
## 3388 47.21499 46.77848 47.65151
## 3389 48.85364 47.51274 50.19454
## 3390 47.21499 46.77848 47.65151
## 3391 47.21499 46.77848 47.65151
## 3392 47.21499 46.77848 47.65151
## 3393 47.21499 46.77848 47.65151
## 3394 47.21499 46.77848 47.65151
## 3395 47.21499 46.77848 47.65151
## 3396 47.21499 46.77848 47.65151
## 3397 47.21499 46.77848 47.65151
## 3398 47.21499 46.77848 47.65151
## 3399 47.21499 46.77848 47.65151
## 3400 47.21499 46.77848 47.65151
## 3401 47.21499 46.77848 47.65151
## 3402 47.21499 46.77848 47.65151
## 3403 47.21499 46.77848 47.65151
## 3404 47.21499 46.77848 47.65151
## 3405 47.21499 46.77848 47.65151
## 3406 47.21499 46.77848 47.65151
## 3407 47.54272 47.07492 48.01052
## 3408 47.21499 46.77848 47.65151
## 3409 47.21499 46.77848 47.65151
## 3410 47.21499 46.77848 47.65151
## 3411 47.21499 46.77848 47.65151
## 3412 46.39567 45.52320 47.26813
## 3413 47.21499 46.77848 47.65151
## 3414 47.21499 46.77848 47.65151
## 3415 47.54272 47.07492 48.01052
## 3416 47.21499 46.77848 47.65151
## 3417 47.21499 46.77848 47.65151
## 3418 47.21499 46.77848 47.65151
## 3419 47.54272 47.07492 48.01052
## 3420 47.21499 46.77848 47.65151
## 3421 47.21499 46.77848 47.65151
## 3422 47.21499 46.77848 47.65151
## 3423 47.21499 46.77848 47.65151
## 3424 47.21499 46.77848 47.65151
## 3425 47.21499 46.77848 47.65151
## 3426 47.54272 47.07492 48.01052
## 3427 47.21499 46.77848 47.65151
## 3428 47.21499 46.77848 47.65151
## 3429 47.21499 46.77848 47.65151
## 3430 47.21499 46.77848 47.65151
## 3431 47.21499 46.77848 47.65151
## 3432 47.21499 46.77848 47.65151
## 3433 47.37886 46.94715 47.81056
## 3434 47.21499 46.77848 47.65151
## 3435 47.21499 46.77848 47.65151
## 3436 47.21499 46.77848 47.65151
## 3437 47.21499 46.77848 47.65151
## 3438 48.03431 47.30209 48.76654
## 3439 47.21499 46.77848 47.65151
## 3440 47.21499 46.77848 47.65151
## 3441 47.21499 46.77848 47.65151
## 3442 47.21499 46.77848 47.65151
## 3443 47.21499 46.77848 47.65151
## 3444 47.21499 46.77848 47.65151
## 3445 47.21499 46.77848 47.65151
## 3446 47.21499 46.77848 47.65151
## 3447 47.21499 46.77848 47.65151
## 3448 47.21499 46.77848 47.65151
## 3449 47.87045 47.24297 48.49793
## 3450 47.21499 46.77848 47.65151
## 3451 47.21499 46.77848 47.65151
## 3452 47.54272 47.07492 48.01052
## 3453 47.21499 46.77848 47.65151
## 3454 47.21499 46.77848 47.65151
## 3455 48.19818 47.35247 49.04389
## 3456 46.88726 46.33152 47.44301
## 3457 47.21499 46.77848 47.65151
## 3458 47.21499 46.77848 47.65151
## 3459 47.21499 46.77848 47.65151
## 3460 45.74021 44.37002 47.11040
## 3461 47.21499 46.77848 47.65151
## 3462 47.21499 46.77848 47.65151
## 3463 48.19818 47.35247 49.04389
## 3464 47.21499 46.77848 47.65151
## 3465 48.03431 47.30209 48.76654
## 3466 47.21499 46.77848 47.65151
## 3467 47.21499 46.77848 47.65151
## 3468 46.06794 44.95169 47.18419
## 3469 46.72340 46.07303 47.37377
## 3470 47.21499 46.77848 47.65151
## 3471 48.19818 47.35247 49.04389
## 3472 47.21499 46.77848 47.65151
## 3473 48.36204 47.39719 49.32690
## 3474 47.21499 46.77848 47.65151
## 3475 47.21499 46.77848 47.65151
## 3476 47.21499 46.77848 47.65151
## 3477 47.21499 46.77848 47.65151
## 3478 47.21499 46.77848 47.65151
## 3479 47.21499 46.77848 47.65151
## 3480 47.70658 47.16997 48.24320
## 3481 47.87045 47.24297 48.49793
## 3482 47.21499 46.77848 47.65151
## 3483 46.72340 46.07303 47.37377
## 3484 47.21499 46.77848 47.65151
## 3485 46.23180 45.23920 47.22441
## 3486 47.21499 46.77848 47.65151
## 3487 47.21499 46.77848 47.65151
## 3488 46.88726 46.33152 47.44301
## 3489 47.21499 46.77848 47.65151
## 3490 46.88726 46.33152 47.44301
## 3491 47.21499 46.77848 47.65151
## 3492 47.21499 46.77848 47.65151
## 3493 47.21499 46.77848 47.65151
## 3494 47.21499 46.77848 47.65151
## 3495 47.21499 46.77848 47.65151
## 3496 47.21499 46.77848 47.65151
## 3497 47.21499 46.77848 47.65151
## 3498 47.21499 46.77848 47.65151
## 3499 47.87045 47.24297 48.49793
## 3500 47.87045 47.24297 48.49793
## 3501 47.87045 47.24297 48.49793
## 3502 47.21499 46.77848 47.65151
## 3503 47.21499 46.77848 47.65151
## 3504 47.87045 47.24297 48.49793
## 3505 47.87045 47.24297 48.49793
## 3506 47.21499 46.77848 47.65151
## 3507 47.87045 47.24297 48.49793
## 3508 47.37886 46.94715 47.81056
## 3509 47.05113 46.57011 47.53214
## 3510 47.21499 46.77848 47.65151
## 3511 46.23180 45.23920 47.22441
## 3512 46.72340 46.07303 47.37377
## 3513 47.21499 46.77848 47.65151
## 3514 47.21499 46.77848 47.65151
## 3515 47.21499 46.77848 47.65151
## 3516 47.54272 47.07492 48.01052
## 3517 47.87045 47.24297 48.49793
## 3518 47.21499 46.77848 47.65151
## 3519 47.87045 47.24297 48.49793
## 3520 45.74021 44.37002 47.11040
## 3521 45.74021 44.37002 47.11040
## 3522 47.21499 46.77848 47.65151
## 3523 47.21499 46.77848 47.65151
## 3524 47.87045 47.24297 48.49793
## 3525 47.21499 46.77848 47.65151
## 3526 47.54272 47.07492 48.01052
## 3527 46.23180 45.23920 47.22441
## 3528 47.21499 46.77848 47.65151
## 3529 47.21499 46.77848 47.65151
## 3530 47.21499 46.77848 47.65151
## 3531 48.52591 47.43810 49.61371
## 3532 47.21499 46.77848 47.65151
## 3533 47.21499 46.77848 47.65151
## 3534 49.18136 47.58158 50.78115
## 3535 47.21499 46.77848 47.65151
## 3536 47.87045 47.24297 48.49793
## 3537 47.21499 46.77848 47.65151
## 3538 47.21499 46.77848 47.65151
## 3539 47.21499 46.77848 47.65151
## 3540 47.21499 46.77848 47.65151
## 3541 47.37886 46.94715 47.81056
## 3542 48.19818 47.35247 49.04389
## 3543 47.21499 46.77848 47.65151
## 3544 47.21499 46.77848 47.65151
## 3545 47.21499 46.77848 47.65151
## 3546 49.50909 47.64705 51.37114
## 3547 49.18136 47.58158 50.78115
## 3548 47.21499 46.77848 47.65151
## 3549 47.87045 47.24297 48.49793
## 3550 47.21499 46.77848 47.65151
## 3551 47.21499 46.77848 47.65151
## 3552 47.21499 46.77848 47.65151
## 3553 47.21499 46.77848 47.65151
## 3554 48.19818 47.35247 49.04389
## 3555 50.49228 47.83324 53.15132
## 3556 47.21499 46.77848 47.65151
## 3557 47.21499 46.77848 47.65151
## 3558 49.18136 47.58158 50.78115
## 3559 47.21499 46.77848 47.65151
## 3560 47.21499 46.77848 47.65151
## 3561 47.21499 46.77848 47.65151
## 3562 47.87045 47.24297 48.49793
## 3563 46.39567 45.52320 47.26813
## 3564 46.39567 45.52320 47.26813
## 3565 46.39567 45.52320 47.26813
## 3566 47.21499 46.77848 47.65151
## 3567 46.39567 45.52320 47.26813
## 3568 47.21499 46.77848 47.65151
## 3569 46.39567 45.52320 47.26813
## 3570 47.21499 46.77848 47.65151
## 3571 47.21499 46.77848 47.65151
## 3572 45.90408 44.66175 47.14641
## 3573 47.21499 46.77848 47.65151
## 3574 47.21499 46.77848 47.65151
## 3575 47.21499 46.77848 47.65151
## 3576 47.21499 46.77848 47.65151
## 3577 47.21499 46.77848 47.65151
## 3578 47.21499 46.77848 47.65151
## 3579 47.21499 46.77848 47.65151
## 3580 47.21499 46.77848 47.65151
## 3581 47.21499 46.77848 47.65151
## 3582 48.85364 47.51274 50.19454
## 3583 48.85364 47.51274 50.19454
## 3584 47.21499 46.77848 47.65151
## 3585 47.21499 46.77848 47.65151
## 3586 47.21499 46.77848 47.65151
## 3587 46.39567 45.52320 47.26813
## 3588 46.55953 45.80206 47.31701
## 3589 47.21499 46.77848 47.65151
## 3590 47.21499 46.77848 47.65151
## 3591 47.21499 46.77848 47.65151
## 3592 47.21499 46.77848 47.65151
## 3593 47.21499 46.77848 47.65151
## 3594 47.21499 46.77848 47.65151
## 3595 46.06794 44.95169 47.18419
## 3596 48.68977 47.47637 49.90317
## 3597 47.21499 46.77848 47.65151
## 3598 47.21499 46.77848 47.65151
## 3599 47.21499 46.77848 47.65151
## 3600 47.21499 46.77848 47.65151
## 3601 47.21499 46.77848 47.65151
## 3602 47.21499 46.77848 47.65151
## 3603 47.21499 46.77848 47.65151
## 3604 47.21499 46.77848 47.65151
## 3605 47.21499 46.77848 47.65151
## 3606 49.50909 47.64705 51.37114
## 3607 49.50909 47.64705 51.37114
## 3608 47.21499 46.77848 47.65151
## 3609 47.21499 46.77848 47.65151
## 3610 47.37886 46.94715 47.81056
## 3611 46.72340 46.07303 47.37377
## 3612 48.36204 47.39719 49.32690
## 3613 47.21499 46.77848 47.65151
## 3614 46.39567 45.52320 47.26813
## 3615 47.21499 46.77848 47.65151
## 3616 47.21499 46.77848 47.65151
## 3617 47.21499 46.77848 47.65151
## 3618 47.21499 46.77848 47.65151
## 3619 46.39567 45.52320 47.26813
## 3620 47.21499 46.77848 47.65151
## 3621 47.21499 46.77848 47.65151
## 3622 47.05113 46.57011 47.53214
## 3623 47.05113 46.57011 47.53214
## 3624 47.21499 46.77848 47.65151
## 3625 47.54272 47.07492 48.01052
## 3626 47.21499 46.77848 47.65151
## 3627 47.21499 46.77848 47.65151
## 3628 47.21499 46.77848 47.65151
## 3629 47.21499 46.77848 47.65151
## 3630 47.21499 46.77848 47.65151
## 3631 47.21499 46.77848 47.65151
## 3632 46.39567 45.52320 47.26813
## 3633 47.21499 46.77848 47.65151
## 3634 49.18136 47.58158 50.78115
## 3635 47.21499 46.77848 47.65151
## 3636 48.19818 47.35247 49.04389
## 3637 47.21499 46.77848 47.65151
## 3638 47.21499 46.77848 47.65151
## 3639 48.85364 47.51274 50.19454
## 3640 47.21499 46.77848 47.65151
## 3641 47.21499 46.77848 47.65151
## 3642 48.85364 47.51274 50.19454
## 3643 47.21499 46.77848 47.65151
## 3644 47.87045 47.24297 48.49793
## 3645 47.21499 46.77848 47.65151
## 3646 49.01750 47.54769 50.48731
## 3647 48.52591 47.43810 49.61371
## 3648 47.21499 46.77848 47.65151
## 3649 47.21499 46.77848 47.65151
## 3650 47.21499 46.77848 47.65151
## 3651 46.88726 46.33152 47.44301
## 3652 47.21499 46.77848 47.65151
## 3653 46.06794 44.95169 47.18419
## 3654 47.21499 46.77848 47.65151
## 3655 46.06794 44.95169 47.18419
## 3656 47.21499 46.77848 47.65151
## 3657 47.21499 46.77848 47.65151
## 3658 47.21499 46.77848 47.65151
## 3659 46.88726 46.33152 47.44301
## 3660 47.21499 46.77848 47.65151
## 3661 47.21499 46.77848 47.65151
## 3662 47.37886 46.94715 47.81056
## 3663 47.37886 46.94715 47.81056
## 3664 46.06794 44.95169 47.18419
## 3665 47.21499 46.77848 47.65151
## 3666 47.21499 46.77848 47.65151
## 3667 47.21499 46.77848 47.65151
## 3668 47.37886 46.94715 47.81056
## 3669 46.88726 46.33152 47.44301
## 3670 47.21499 46.77848 47.65151
## 3671 47.21499 46.77848 47.65151
## 3672 47.21499 46.77848 47.65151
## 3673 47.21499 46.77848 47.65151
## 3674 47.21499 46.77848 47.65151
## 3675 47.21499 46.77848 47.65151
## 3676 47.21499 46.77848 47.65151
## 3677 46.88726 46.33152 47.44301
## 3678 47.21499 46.77848 47.65151
## 3679 46.88726 46.33152 47.44301
## 3680 47.21499 46.77848 47.65151
## 3681 46.88726 46.33152 47.44301
## 3682 47.21499 46.77848 47.65151
## 3683 46.88726 46.33152 47.44301
## 3684 46.55953 45.80206 47.31701
## 3685 47.21499 46.77848 47.65151
## 3686 47.21499 46.77848 47.65151
## 3687 46.72340 46.07303 47.37377
## 3688 47.21499 46.77848 47.65151
## 3689 46.88726 46.33152 47.44301
## 3690 47.21499 46.77848 47.65151
## 3691 47.21499 46.77848 47.65151
## 3692 47.21499 46.77848 47.65151
## 3693 46.06794 44.95169 47.18419
## 3694 47.21499 46.77848 47.65151
## 3695 47.21499 46.77848 47.65151
## 3696 47.21499 46.77848 47.65151
## 3697 47.21499 46.77848 47.65151
## 3698 47.21499 46.77848 47.65151
## 3699 47.21499 46.77848 47.65151
## 3700 47.21499 46.77848 47.65151
## 3701 47.21499 46.77848 47.65151
## 3702 47.21499 46.77848 47.65151
## 3703 47.21499 46.77848 47.65151
## 3704 47.21499 46.77848 47.65151
## 3705 47.21499 46.77848 47.65151
## 3706 47.21499 46.77848 47.65151
## 3707 46.06794 44.95169 47.18419
## 3708 47.21499 46.77848 47.65151
## 3709 47.21499 46.77848 47.65151
## 3710 46.06794 44.95169 47.18419
## 3711 47.21499 46.77848 47.65151
## 3712 47.21499 46.77848 47.65151
## 3713 47.21499 46.77848 47.65151
## 3714 47.21499 46.77848 47.65151
## 3715 46.06794 44.95169 47.18419
## 3716 47.21499 46.77848 47.65151
## 3717 47.21499 46.77848 47.65151
## 3718 47.21499 46.77848 47.65151
## 3719 46.72340 46.07303 47.37377
## 3720 46.06794 44.95169 47.18419
## 3721 47.21499 46.77848 47.65151
## 3722 46.88726 46.33152 47.44301
## 3723 46.06794 44.95169 47.18419
## 3724 46.88726 46.33152 47.44301
## 3725 47.21499 46.77848 47.65151
## 3726 47.21499 46.77848 47.65151
## 3727 47.21499 46.77848 47.65151
## 3728 47.21499 46.77848 47.65151
## 3729 47.37886 46.94715 47.81056
## 3730 47.37886 46.94715 47.81056
## 3731 47.37886 46.94715 47.81056
## 3732 47.21499 46.77848 47.65151
## 3733 47.21499 46.77848 47.65151
## 3734 47.05113 46.57011 47.53214
## 3735 47.21499 46.77848 47.65151
## 3736 47.21499 46.77848 47.65151
## 3737 47.21499 46.77848 47.65151
## 3738 47.21499 46.77848 47.65151
## 3739 47.05113 46.57011 47.53214
## 3740 47.21499 46.77848 47.65151
## 3741 46.55953 45.80206 47.31701
## 3742 47.21499 46.77848 47.65151
## 3743 47.21499 46.77848 47.65151
## 3744 46.23180 45.23920 47.22441
## 3745 47.21499 46.77848 47.65151
## 3746 47.21499 46.77848 47.65151
## 3747 47.21499 46.77848 47.65151
## 3748 47.05113 46.57011 47.53214
## 3749 46.55953 45.80206 47.31701
## 3750 47.21499 46.77848 47.65151
## 3751 47.21499 46.77848 47.65151
## 3752 47.54272 47.07492 48.01052
## 3753 45.57635 44.07698 47.07571
## 3754 47.54272 47.07492 48.01052
## 3755 47.05113 46.57011 47.53214
## 3756 46.06794 44.95169 47.18419
## 3757 47.05113 46.57011 47.53214
## 3758 47.21499 46.77848 47.65151
## 3759 46.06794 44.95169 47.18419
## 3760 47.21499 46.77848 47.65151
## 3761 47.21499 46.77848 47.65151
## 3762 47.21499 46.77848 47.65151
## 3763 46.39567 45.52320 47.26813
## 3764 47.21499 46.77848 47.65151
## 3765 47.21499 46.77848 47.65151
## 3766 47.21499 46.77848 47.65151
## 3767 47.54272 47.07492 48.01052
## 3768 47.21499 46.77848 47.65151
## 3769 47.21499 46.77848 47.65151
## 3770 46.72340 46.07303 47.37377
## 3771 47.05113 46.57011 47.53214
## 3772 47.05113 46.57011 47.53214
## 3773 46.88726 46.33152 47.44301
## 3774 46.39567 45.52320 47.26813
## 3775 45.74021 44.37002 47.11040
## 3776 46.06794 44.95169 47.18419
## 3777 47.21499 46.77848 47.65151
## 3778 47.21499 46.77848 47.65151
## 3779 47.05113 46.57011 47.53214
## 3780 47.21499 46.77848 47.65151
## 3781 47.21499 46.77848 47.65151
## 3782 47.21499 46.77848 47.65151
## 3783 47.21499 46.77848 47.65151
## 3784 47.21499 46.77848 47.65151
## 3785 47.21499 46.77848 47.65151
## 3786 47.21499 46.77848 47.65151
## 3787 47.21499 46.77848 47.65151
## 3788 47.21499 46.77848 47.65151
## 3789 47.70658 47.16997 48.24320
## 3790 47.21499 46.77848 47.65151
## 3791 47.21499 46.77848 47.65151
## 3792 47.21499 46.77848 47.65151
## 3793 47.21499 46.77848 47.65151
## 3794 47.21499 46.77848 47.65151
## 3795 48.03431 47.30209 48.76654
## 3796 47.87045 47.24297 48.49793
## 3797 47.70658 47.16997 48.24320
## 3798 47.70658 47.16997 48.24320
## 3799 47.21499 46.77848 47.65151
## 3800 47.21499 46.77848 47.65151
## 3801 47.21499 46.77848 47.65151
## 3802 47.21499 46.77848 47.65151
## 3803 48.68977 47.47637 49.90317
## 3804 48.52591 47.43810 49.61371
## 3805 48.03431 47.30209 48.76654
## 3806 48.52591 47.43810 49.61371
## 3807 47.21499 46.77848 47.65151
## 3808 48.52591 47.43810 49.61371
## 3809 47.21499 46.77848 47.65151
## 3810 47.21499 46.77848 47.65151
## 3811 47.21499 46.77848 47.65151
## 3812 48.68977 47.47637 49.90317
## 3813 48.19818 47.35247 49.04389
## 3814 47.21499 46.77848 47.65151
## 3815 48.52591 47.43810 49.61371
## 3816 48.68977 47.47637 49.90317
## 3817 48.52591 47.43810 49.61371
## 3818 49.18136 47.58158 50.78115
## 3819 47.21499 46.77848 47.65151
## 3820 47.21499 46.77848 47.65151
## 3821 49.01750 47.54769 50.48731
## 3822 47.21499 46.77848 47.65151
## 3823 49.01750 47.54769 50.48731
## 3824 48.52591 47.43810 49.61371
## 3825 47.21499 46.77848 47.65151
## 3826 47.54272 47.07492 48.01052
## 3827 47.21499 46.77848 47.65151
## 3828 47.21499 46.77848 47.65151
## 3829 47.21499 46.77848 47.65151
## 3830 47.21499 46.77848 47.65151
## 3831 47.21499 46.77848 47.65151
## 3832 47.21499 46.77848 47.65151
## 3833 47.05113 46.57011 47.53214
## 3834 47.21499 46.77848 47.65151
## 3835 47.21499 46.77848 47.65151
## 3836 47.21499 46.77848 47.65151
## 3837 47.21499 46.77848 47.65151
## 3838 47.21499 46.77848 47.65151
## 3839 47.21499 46.77848 47.65151
## 3840 47.21499 46.77848 47.65151
## 3841 47.21499 46.77848 47.65151
## 3842 46.55953 45.80206 47.31701
## 3843 46.23180 45.23920 47.22441
## 3844 47.21499 46.77848 47.65151
## 3845 47.21499 46.77848 47.65151
## 3846 47.21499 46.77848 47.65151
## 3847 47.21499 46.77848 47.65151
## 3848 48.68977 47.47637 49.90317
## 3849 48.03431 47.30209 48.76654
## 3850 48.68977 47.47637 49.90317
## 3851 47.21499 46.77848 47.65151
## 3852 47.21499 46.77848 47.65151
## 3853 47.21499 46.77848 47.65151
## 3854 47.21499 46.77848 47.65151
## 3855 49.34523 47.61464 51.07582
## 3856 47.21499 46.77848 47.65151
## 3857 48.52591 47.43810 49.61371
## 3858 47.21499 46.77848 47.65151
## 3859 47.21499 46.77848 47.65151
## 3860 47.21499 46.77848 47.65151
## 3861 47.21499 46.77848 47.65151
## 3862 47.21499 46.77848 47.65151
## 3863 47.21499 46.77848 47.65151
## 3864 47.21499 46.77848 47.65151
## 3865 47.21499 46.77848 47.65151
## 3866 47.21499 46.77848 47.65151
## 3867 47.21499 46.77848 47.65151
## 3868 47.21499 46.77848 47.65151
## 3869 47.54272 47.07492 48.01052
## 3870 47.21499 46.77848 47.65151
## 3871 45.90408 44.66175 47.14641
## 3872 47.21499 46.77848 47.65151
## 3873 47.21499 46.77848 47.65151
## 3874 47.21499 46.77848 47.65151
## 3875 48.85364 47.51274 50.19454
## 3876 47.21499 46.77848 47.65151
## 3877 47.21499 46.77848 47.65151
## 3878 47.21499 46.77848 47.65151
## 3879 47.21499 46.77848 47.65151
## 3880 48.52591 47.43810 49.61371
## 3881 48.52591 47.43810 49.61371
## 3882 47.21499 46.77848 47.65151
## 3883 48.36204 47.39719 49.32690
## 3884 47.21499 46.77848 47.65151
## 3885 48.68977 47.47637 49.90317
## 3886 47.21499 46.77848 47.65151
## 3887 47.21499 46.77848 47.65151
## 3888 47.21499 46.77848 47.65151
## 3889 47.21499 46.77848 47.65151
## 3890 47.21499 46.77848 47.65151
## 3891 48.03431 47.30209 48.76654
## 3892 47.21499 46.77848 47.65151
## 3893 47.21499 46.77848 47.65151
## 3894 47.21499 46.77848 47.65151
## 3895 47.54272 47.07492 48.01052
## 3896 47.21499 46.77848 47.65151
## 3897 47.21499 46.77848 47.65151
## 3898 47.21499 46.77848 47.65151
## 3899 49.67296 47.67894 51.66698
## 3900 47.21499 46.77848 47.65151
## 3901 47.21499 46.77848 47.65151
## 3902 47.21499 46.77848 47.65151
## 3903 49.67296 47.67894 51.66698
## 3904 47.21499 46.77848 47.65151
## 3905 49.01750 47.54769 50.48731
## 3906 47.21499 46.77848 47.65151
## 3907 47.21499 46.77848 47.65151
## 3908 47.21499 46.77848 47.65151
## 3909 47.21499 46.77848 47.65151
## 3910 47.21499 46.77848 47.65151
## 3911 47.21499 46.77848 47.65151
## 3912 48.85364 47.51274 50.19454
## 3913 47.21499 46.77848 47.65151
## 3914 47.21499 46.77848 47.65151
## 3915 47.21499 46.77848 47.65151
## 3916 47.70658 47.16997 48.24320
## 3917 49.83682 47.71039 51.96325
## 3918 47.21499 46.77848 47.65151
## 3919 47.21499 46.77848 47.65151
## 3920 47.21499 46.77848 47.65151
## 3921 50.32842 47.80288 52.85395
## 3922 49.83682 47.71039 51.96325
## 3923 48.03431 47.30209 48.76654
## 3924 49.67296 47.67894 51.66698
## 3925 49.67296 47.67894 51.66698
## 3926 47.21499 46.77848 47.65151
## 3927 49.01750 47.54769 50.48731
## 3928 48.19818 47.35247 49.04389
## 3929 47.21499 46.77848 47.65151
## 3930 47.70658 47.16997 48.24320
## 3931 47.21499 46.77848 47.65151
## 3932 47.21499 46.77848 47.65151
## 3933 47.21499 46.77848 47.65151
## 3934 47.21499 46.77848 47.65151
## 3935 47.21499 46.77848 47.65151
## 3936 47.21499 46.77848 47.65151
## 3937 47.21499 46.77848 47.65151
## 3938 47.21499 46.77848 47.65151
## 3939 47.21499 46.77848 47.65151
## 3940 47.21499 46.77848 47.65151
## 3941 47.21499 46.77848 47.65151
## 3942 47.21499 46.77848 47.65151
## 3943 49.18136 47.58158 50.78115
## 3944 49.34523 47.61464 51.07582
## 3945 47.21499 46.77848 47.65151
## 3946 47.21499 46.77848 47.65151
## 3947 47.21499 46.77848 47.65151
## 3948 47.21499 46.77848 47.65151
## 3949 47.21499 46.77848 47.65151
## 3950 47.21499 46.77848 47.65151
## 3951 47.21499 46.77848 47.65151
## 3952 48.85364 47.51274 50.19454
## 3953 47.37886 46.94715 47.81056
## 3954 46.88726 46.33152 47.44301
## 3955 47.21499 46.77848 47.65151
## 3956 47.21499 46.77848 47.65151
## 3957 47.21499 46.77848 47.65151
## 3958 47.37886 46.94715 47.81056
## 3959 47.21499 46.77848 47.65151
## 3960 47.21499 46.77848 47.65151
## 3961 47.87045 47.24297 48.49793
## 3962 47.21499 46.77848 47.65151
## 3963 47.21499 46.77848 47.65151
## 3964 47.21499 46.77848 47.65151
## 3965 47.21499 46.77848 47.65151
## 3966 47.21499 46.77848 47.65151
## 3967 47.21499 46.77848 47.65151
## 3968 47.21499 46.77848 47.65151
## 3969 47.21499 46.77848 47.65151
## 3970 47.21499 46.77848 47.65151
## 3971 47.21499 46.77848 47.65151
## 3972 47.21499 46.77848 47.65151
## 3973 47.21499 46.77848 47.65151
## 3974 47.21499 46.77848 47.65151
## 3975 47.21499 46.77848 47.65151
## 3976 47.21499 46.77848 47.65151
## 3977 47.21499 46.77848 47.65151
## 3978 47.21499 46.77848 47.65151
## 3979 47.87045 47.24297 48.49793
## 3980 47.21499 46.77848 47.65151
## 3981 47.21499 46.77848 47.65151
## 3982 47.21499 46.77848 47.65151
## 3983 47.21499 46.77848 47.65151
## 3984 50.00069 47.74150 52.25987
## 3985 47.21499 46.77848 47.65151
## 3986 49.34523 47.61464 51.07582
## 3987 47.21499 46.77848 47.65151
## 3988 47.21499 46.77848 47.65151
## 3989 47.21499 46.77848 47.65151
## 3990 47.21499 46.77848 47.65151
## 3991 47.21499 46.77848 47.65151
## 3992 47.21499 46.77848 47.65151
## 3993 48.68977 47.47637 49.90317
## 3994 47.21499 46.77848 47.65151
## 3995 47.21499 46.77848 47.65151
## 3996 47.87045 47.24297 48.49793
## 3997 47.21499 46.77848 47.65151
## 3998 47.21499 46.77848 47.65151
## 3999 47.21499 46.77848 47.65151
## 4000 47.21499 46.77848 47.65151
## 4001 47.54272 47.07492 48.01052
## 4002 47.21499 46.77848 47.65151
## 4003 47.21499 46.77848 47.65151
## 4004 47.87045 47.24297 48.49793
## 4005 47.21499 46.77848 47.65151
## 4006 47.21499 46.77848 47.65151
## 4007 47.21499 46.77848 47.65151
## 4008 47.37886 46.94715 47.81056
## 4009 47.21499 46.77848 47.65151
## 4010 47.21499 46.77848 47.65151
## 4011 47.21499 46.77848 47.65151
## 4012 47.21499 46.77848 47.65151
## 4013 47.21499 46.77848 47.65151
## 4014 47.37886 46.94715 47.81056
## 4015 47.21499 46.77848 47.65151
## 4016 47.21499 46.77848 47.65151
## 4017 47.21499 46.77848 47.65151
## 4018 47.21499 46.77848 47.65151
## 4019 47.21499 46.77848 47.65151
## 4020 47.21499 46.77848 47.65151
## 4021 47.21499 46.77848 47.65151
## 4022 47.21499 46.77848 47.65151
## 4023 47.21499 46.77848 47.65151
## 4024 47.21499 46.77848 47.65151
## 4025 47.21499 46.77848 47.65151
## 4026 47.21499 46.77848 47.65151
## 4027 46.88726 46.33152 47.44301
## 4028 47.21499 46.77848 47.65151
## 4029 47.05113 46.57011 47.53214
## 4030 47.21499 46.77848 47.65151
## 4031 47.21499 46.77848 47.65151
## 4032 47.21499 46.77848 47.65151
## 4033 47.05113 46.57011 47.53214
## 4034 47.21499 46.77848 47.65151
## 4035 47.21499 46.77848 47.65151
## 4036 47.21499 46.77848 47.65151
## 4037 48.52591 47.43810 49.61371
## 4038 47.21499 46.77848 47.65151
## 4039 47.21499 46.77848 47.65151
## 4040 47.21499 46.77848 47.65151
## 4041 47.21499 46.77848 47.65151
## 4042 47.21499 46.77848 47.65151
## 4043 47.21499 46.77848 47.65151
## 4044 47.21499 46.77848 47.65151
## 4045 47.21499 46.77848 47.65151
## 4046 47.70658 47.16997 48.24320
## 4047 47.21499 46.77848 47.65151
## 4048 47.21499 46.77848 47.65151
## 4049 47.21499 46.77848 47.65151
## 4050 47.21499 46.77848 47.65151
## 4051 47.21499 46.77848 47.65151
## 4052 47.54272 47.07492 48.01052
## 4053 47.21499 46.77848 47.65151
## 4054 47.21499 46.77848 47.65151
## 4055 47.21499 46.77848 47.65151
## 4056 47.21499 46.77848 47.65151
## 4057 47.37886 46.94715 47.81056
## 4058 47.21499 46.77848 47.65151
## 4059 47.21499 46.77848 47.65151
## 4060 47.54272 47.07492 48.01052
## 4061 47.21499 46.77848 47.65151
## 4062 47.37886 46.94715 47.81056
## 4063 46.88726 46.33152 47.44301
## 4064 47.21499 46.77848 47.65151
## 4065 47.21499 46.77848 47.65151
## 4066 47.21499 46.77848 47.65151
## 4067 47.21499 46.77848 47.65151
## 4068 47.21499 46.77848 47.65151
## 4069 47.21499 46.77848 47.65151
## 4070 47.21499 46.77848 47.65151
## 4071 47.21499 46.77848 47.65151
## 4072 47.21499 46.77848 47.65151
## 4073 47.37886 46.94715 47.81056
## 4074 47.21499 46.77848 47.65151
## 4075 47.70658 47.16997 48.24320
## 4076 47.21499 46.77848 47.65151
## 4077 47.21499 46.77848 47.65151
## 4078 47.21499 46.77848 47.65151
## 4079 47.21499 46.77848 47.65151
## 4080 47.21499 46.77848 47.65151
## 4081 47.21499 46.77848 47.65151
## 4082 47.21499 46.77848 47.65151
## 4083 47.21499 46.77848 47.65151
## 4084 47.21499 46.77848 47.65151
## 4085 47.21499 46.77848 47.65151
## 4086 47.21499 46.77848 47.65151
## 4087 49.50909 47.64705 51.37114
## 4088 47.21499 46.77848 47.65151
## 4089 47.21499 46.77848 47.65151
## 4090 47.21499 46.77848 47.65151
## 4091 47.21499 46.77848 47.65151
## 4092 47.21499 46.77848 47.65151
## 4093 47.21499 46.77848 47.65151
## 4094 47.21499 46.77848 47.65151
## 4095 47.21499 46.77848 47.65151
## 4096 47.21499 46.77848 47.65151
## 4097 47.21499 46.77848 47.65151
## 4098 46.55953 45.80206 47.31701
## 4099 47.21499 46.77848 47.65151
## 4100 47.21499 46.77848 47.65151
## 4101 47.21499 46.77848 47.65151
## 4102 47.21499 46.77848 47.65151
## 4103 47.70658 47.16997 48.24320
## 4104 47.21499 46.77848 47.65151
## 4105 47.70658 47.16997 48.24320
## 4106 47.21499 46.77848 47.65151
## 4107 47.21499 46.77848 47.65151
## 4108 47.21499 46.77848 47.65151
## 4109 47.37886 46.94715 47.81056
## 4110 47.21499 46.77848 47.65151
## 4111 47.21499 46.77848 47.65151
## 4112 47.54272 47.07492 48.01052
## 4113 47.21499 46.77848 47.65151
## 4114 47.21499 46.77848 47.65151
## 4115 47.70658 47.16997 48.24320
## 4116 47.05113 46.57011 47.53214
## 4117 47.21499 46.77848 47.65151
## 4118 47.21499 46.77848 47.65151
## 4119 47.21499 46.77848 47.65151
## 4120 47.21499 46.77848 47.65151
## 4121 47.21499 46.77848 47.65151
## 4122 47.21499 46.77848 47.65151
## 4123 47.21499 46.77848 47.65151
## 4124 47.21499 46.77848 47.65151
## 4125 47.21499 46.77848 47.65151
## 4126 47.21499 46.77848 47.65151
## 4127 47.21499 46.77848 47.65151
## 4128 47.21499 46.77848 47.65151
## 4129 47.21499 46.77848 47.65151
## 4130 47.21499 46.77848 47.65151
## 4131 47.21499 46.77848 47.65151
## 4132 47.21499 46.77848 47.65151
## 4133 47.21499 46.77848 47.65151
## 4134 47.21499 46.77848 47.65151
## 4135 47.21499 46.77848 47.65151
## 4136 46.72340 46.07303 47.37377
## 4137 47.21499 46.77848 47.65151
## 4138 47.21499 46.77848 47.65151
## 4139 46.88726 46.33152 47.44301
## 4140 46.23180 45.23920 47.22441
## 4141 47.05113 46.57011 47.53214
## 4142 46.72340 46.07303 47.37377
## 4143 47.05113 46.57011 47.53214
## 4144 47.21499 46.77848 47.65151
## 4145 47.21499 46.77848 47.65151
## 4146 47.05113 46.57011 47.53214
## 4147 47.21499 46.77848 47.65151
## 4148 46.39567 45.52320 47.26813
## 4149 47.21499 46.77848 47.65151
## 4150 46.23180 45.23920 47.22441
## 4151 45.57635 44.07698 47.07571
## 4152 47.05113 46.57011 47.53214
## 4153 47.21499 46.77848 47.65151
## 4154 47.21499 46.77848 47.65151
## 4155 46.55953 45.80206 47.31701
## 4156 47.05113 46.57011 47.53214
## 4157 47.21499 46.77848 47.65151
## 4158 46.23180 45.23920 47.22441
## 4159 47.21499 46.77848 47.65151
## 4160 47.21499 46.77848 47.65151
## 4161 47.21499 46.77848 47.65151
## 4162 47.21499 46.77848 47.65151
## 4163 46.23180 45.23920 47.22441
## 4164 47.21499 46.77848 47.65151
## 4165 46.72340 46.07303 47.37377
## 4166 47.21499 46.77848 47.65151
## 4167 47.21499 46.77848 47.65151
## 4168 47.21499 46.77848 47.65151
## 4169 47.21499 46.77848 47.65151
## 4170 47.21499 46.77848 47.65151
## 4171 47.21499 46.77848 47.65151
## 4172 47.21499 46.77848 47.65151
## 4173 47.21499 46.77848 47.65151
## 4174 47.21499 46.77848 47.65151
## 4175 45.41248 43.78293 47.04203
## 4176 46.23180 45.23920 47.22441
## 4177 47.21499 46.77848 47.65151
## 4178 46.39567 45.52320 47.26813
## 4179 47.21499 46.77848 47.65151
## 4180 47.21499 46.77848 47.65151
## 4181 47.21499 46.77848 47.65151
## 4182 45.74021 44.37002 47.11040
## 4183 47.21499 46.77848 47.65151
## 4184 47.21499 46.77848 47.65151
## 4185 47.21499 46.77848 47.65151
## 4186 46.39567 45.52320 47.26813
## 4187 47.21499 46.77848 47.65151
## 4188 47.21499 46.77848 47.65151
## 4189 47.21499 46.77848 47.65151
## 4190 47.21499 46.77848 47.65151
## 4191 47.21499 46.77848 47.65151
## 4192 47.21499 46.77848 47.65151
## 4193 47.21499 46.77848 47.65151
## 4194 46.39567 45.52320 47.26813
## 4195 47.21499 46.77848 47.65151
## 4196 46.39567 45.52320 47.26813
## 4197 47.21499 46.77848 47.65151
## 4198 47.21499 46.77848 47.65151
## 4199 47.21499 46.77848 47.65151
## 4200 46.23180 45.23920 47.22441
## 4201 47.21499 46.77848 47.65151
## 4202 47.21499 46.77848 47.65151
## 4203 47.21499 46.77848 47.65151
## 4204 47.21499 46.77848 47.65151
## 4205 46.72340 46.07303 47.37377
## 4206 47.21499 46.77848 47.65151
## 4207 47.21499 46.77848 47.65151
## 4208 46.39567 45.52320 47.26813
## 4209 47.21499 46.77848 47.65151
## 4210 47.21499 46.77848 47.65151
## 4211 47.21499 46.77848 47.65151
## 4212 47.21499 46.77848 47.65151
## 4213 47.21499 46.77848 47.65151
## 4214 47.21499 46.77848 47.65151
## 4215 47.21499 46.77848 47.65151
## 4216 46.72340 46.07303 47.37377
## 4217 47.21499 46.77848 47.65151
## 4218 47.21499 46.77848 47.65151
## 4219 47.21499 46.77848 47.65151
## 4220 47.21499 46.77848 47.65151
## 4221 47.54272 47.07492 48.01052
## 4222 47.70658 47.16997 48.24320
## 4223 47.21499 46.77848 47.65151
## 4224 46.72340 46.07303 47.37377
## 4225 47.21499 46.77848 47.65151
## 4226 46.39567 45.52320 47.26813
## 4227 47.21499 46.77848 47.65151
## 4228 47.37886 46.94715 47.81056
## 4229 47.21499 46.77848 47.65151
## 4230 47.21499 46.77848 47.65151
## 4231 47.21499 46.77848 47.65151
## 4232 47.70658 47.16997 48.24320
## 4233 47.21499 46.77848 47.65151
## 4234 47.21499 46.77848 47.65151
## 4235 47.21499 46.77848 47.65151
## 4236 47.21499 46.77848 47.65151
## 4237 47.21499 46.77848 47.65151
## 4238 47.21499 46.77848 47.65151
## 4239 47.21499 46.77848 47.65151
## 4240 46.55953 45.80206 47.31701
## 4241 47.21499 46.77848 47.65151
## 4242 46.88726 46.33152 47.44301
## 4243 47.21499 46.77848 47.65151
## 4244 47.21499 46.77848 47.65151
## 4245 47.21499 46.77848 47.65151
## 4246 46.88726 46.33152 47.44301
## 4247 47.21499 46.77848 47.65151
## 4248 46.55953 45.80206 47.31701
## 4249 47.21499 46.77848 47.65151
## 4250 47.21499 46.77848 47.65151
## 4251 47.21499 46.77848 47.65151
## 4252 46.55953 45.80206 47.31701
## 4253 46.23180 45.23920 47.22441
## 4254 47.21499 46.77848 47.65151
## 4255 47.21499 46.77848 47.65151
## 4256 47.21499 46.77848 47.65151
## 4257 47.21499 46.77848 47.65151
## 4258 46.72340 46.07303 47.37377
## 4259 47.21499 46.77848 47.65151
## 4260 47.21499 46.77848 47.65151
## 4261 47.21499 46.77848 47.65151
## 4262 47.21499 46.77848 47.65151
## 4263 47.21499 46.77848 47.65151
## 4264 47.21499 46.77848 47.65151
## 4265 47.21499 46.77848 47.65151
## 4266 47.21499 46.77848 47.65151
## 4267 47.21499 46.77848 47.65151
## 4268 47.21499 46.77848 47.65151
## 4269 49.01750 47.54769 50.48731
## 4270 46.88726 46.33152 47.44301
## 4271 47.21499 46.77848 47.65151
## 4272 47.21499 46.77848 47.65151
## 4273 46.88726 46.33152 47.44301
## 4274 49.18136 47.58158 50.78115
## 4275 48.36204 47.39719 49.32690
## 4276 48.68977 47.47637 49.90317
## 4277 48.19818 47.35247 49.04389
## 4278 47.21499 46.77848 47.65151
## 4279 48.85364 47.51274 50.19454
## 4280 47.21499 46.77848 47.65151
## 4281 47.21499 46.77848 47.65151
## 4282 49.01750 47.54769 50.48731
## 4283 47.21499 46.77848 47.65151
## 4284 47.21499 46.77848 47.65151
## 4285 48.68977 47.47637 49.90317
## 4286 47.21499 46.77848 47.65151
## 4287 47.21499 46.77848 47.65151
## 4288 47.21499 46.77848 47.65151
## 4289 47.21499 46.77848 47.65151
## 4290 48.19818 47.35247 49.04389
## 4291 47.21499 46.77848 47.65151
## 4292 47.21499 46.77848 47.65151
## 4293 49.01750 47.54769 50.48731
## 4294 47.21499 46.77848 47.65151
## 4295 47.21499 46.77848 47.65151
## 4296 47.21499 46.77848 47.65151
## 4297 47.21499 46.77848 47.65151
## 4298 47.21499 46.77848 47.65151
## 4299 49.18136 47.58158 50.78115
## 4300 49.18136 47.58158 50.78115
## 4301 47.21499 46.77848 47.65151
## 4302 47.21499 46.77848 47.65151
## 4303 47.21499 46.77848 47.65151
## 4304 47.21499 46.77848 47.65151
## 4305 48.52591 47.43810 49.61371
## 4306 47.21499 46.77848 47.65151
## 4307 47.21499 46.77848 47.65151
## 4308 49.01750 47.54769 50.48731
## 4309 49.01750 47.54769 50.48731
## 4310 47.87045 47.24297 48.49793
## 4311 47.21499 46.77848 47.65151
## 4312 46.88726 46.33152 47.44301
## 4313 47.21499 46.77848 47.65151
## 4314 46.72340 46.07303 47.37377
## 4315 49.01750 47.54769 50.48731
## 4316 48.52591 47.43810 49.61371
## 4317 48.52591 47.43810 49.61371
## 4318 48.03431 47.30209 48.76654
## 4319 48.52591 47.43810 49.61371
## 4320 47.21499 46.77848 47.65151
## 4321 47.21499 46.77848 47.65151
## 4322 47.21499 46.77848 47.65151
## 4323 49.18136 47.58158 50.78115
## 4324 47.21499 46.77848 47.65151
## 4325 47.21499 46.77848 47.65151
## 4326 48.68977 47.47637 49.90317
## 4327 47.21499 46.77848 47.65151
## 4328 47.21499 46.77848 47.65151
## 4329 47.21499 46.77848 47.65151
## 4330 47.21499 46.77848 47.65151
## 4331 47.21499 46.77848 47.65151
## 4332 47.21499 46.77848 47.65151
## 4333 47.21499 46.77848 47.65151
## 4334 47.21499 46.77848 47.65151
## 4335 47.21499 46.77848 47.65151
## 4336 47.21499 46.77848 47.65151
## 4337 46.55953 45.80206 47.31701
## 4338 47.21499 46.77848 47.65151
## 4339 47.05113 46.57011 47.53214
## 4340 49.50909 47.64705 51.37114
## 4341 49.50909 47.64705 51.37114
## 4342 48.68977 47.47637 49.90317
## 4343 47.21499 46.77848 47.65151
## 4344 48.85364 47.51274 50.19454
## 4345 47.21499 46.77848 47.65151
## 4346 47.21499 46.77848 47.65151
## 4347 47.21499 46.77848 47.65151
## 4348 47.21499 46.77848 47.65151
## 4349 47.21499 46.77848 47.65151
## 4350 47.21499 46.77848 47.65151
## 4351 47.21499 46.77848 47.65151
## 4352 47.87045 47.24297 48.49793
## 4353 47.87045 47.24297 48.49793
## 4354 47.21499 46.77848 47.65151
## 4355 48.85364 47.51274 50.19454
## 4356 49.01750 47.54769 50.48731
## 4357 47.21499 46.77848 47.65151
## 4358 48.85364 47.51274 50.19454
## 4359 47.21499 46.77848 47.65151
## 4360 47.21499 46.77848 47.65151
## 4361 49.01750 47.54769 50.48731
## 4362 48.52591 47.43810 49.61371
## 4363 47.21499 46.77848 47.651515.3. Regresión Lineal Múltiple
[Párrafo introductorio: inicio]
Este análisis exploratorio de datos se centra en comprender la relación entre diferentes variables y la hipertensión. Utilizando el lenguaje de programación R, se procesa un conjunto de datos sobre hipertensión para generar estadísticas descriptivas y visualizaciones. El objetivo es identificar patrones y tendencias iniciales en las variables cualitativas (sexo, riesgo de hipertensión) y cuantitativas (ferritina, transferrina), con el fin de orientar futuras investigaciones más profundas.
[Párrafo descriptivo: nudo]
Se realiza un análisis descriptivo de las variables categóricas y numéricas presentes en el dataset. Para las variables cualitativas (sexo y riesgo de hipertensión), se calculan las frecuencias absolutas y relativas, representadas mediante tablas y gráficos de barras. Esto permite observar la proporción de individuos con cada característica (por ejemplo, hombres vs mujeres, o presencia/ausencia de riesgo). Para las variables cuantitativas (ferritina y transferrina), el código proporciona resúmenes estadísticos (mínimo, máximo, media, cuartiles) y se utiliza un barplot para observar su distribución.
[párrafo conclusivo: desenlace]
El análisis descriptivo realizado ofrece una primera aproximación a la distribución de las variables y su asociación con la hipertensión. Las visualizaciones generadas (gráficos de barras) facilitan la identificación de posibles diferencias entre grupos (por ejemplo, entre hombres y mujeres en cuanto a los niveles de ferritina). Si bien este análisis es exploratorio, proporciona información valiosa para formular hipótesis y definir las etapas posteriores del análisis, como realizar pruebas de significancia estadística para determinar la verdadera relevancia de las relaciones observadas. Los resultados sugieren la necesidad de un análisis más profundo para determinar relaciones significativas entre las variables estudiadas y el riesgo de hipertensión.
5.3.1. Planteamiento del Problema Se formulará un modelo de regresión lineal múltiple para estudiar la relación lineal múltiple supuesta entre las varaibles definidas por los campos: Edad (variable dependiente) y los demás como variables independientes: sexo, valor_ferritina, valor_transferrina y riesgo_hipertension
5.3.2. Desarrollo del Análisis El estudio de regresión lineal múltiple ha sido procesado con R version 4.2.2 (2022-10-31 ucrt) mediado por RStudio 2022.07.2 Build 576 en una plataforma x86_64-w64-mingw32.
5.3.2.1. Resumen estadístico de las variables de estudio La navegación a través de las pestañas muestra el resumen estadístico de todas las variables del conjunto de datos, excepto Serial, porque simplemente es un índice posicional. Sin embargo, para las variables de naturaleza cuantitativa el resumen será el tradicional, pero para las variables de naturaleza cualitativa el resumen estadístico consistirá en conteos, proporciones y diagramas de barras.
Resumen Variables Cuantitativas
summary(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 4.00 36.00 48.00 47.32 58.00 93.00summary(cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 2.00 22.00 22.00 21.39 22.00 35.00summary(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 20.00 86.00 86.00 88.71 86.00 2059.00summary(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 23.0 123.0 123.0 137.3 123.0 1320.0Resumen Variables Cualitativas
table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo)##
## F M
## 1687 2676prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo))##
## F M
## 0.3866606 0.6133394barplot(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo))
table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina)##
## 1 2 3
## 56 3777 530prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina))##
## 1 2 3
## 0.01283521 0.86568875 0.12147605barplot(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina))
table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina)##
## 1 2 3
## 226 3885 252prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))##
## 1 2 3
## 0.05179922 0.89044236 0.05775842barplot(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))
table(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension)##
## NO SÍ
## 1547 2816prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension))##
## NO SÍ
## 0.3545725 0.6454275barplot(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension))
Diagramas de Dispersión Variables Cuantitativas
pairs(~edad + temperatura_ambiente + valor_colesterol_ldl + valor_trigliceridos, data = cdd_hipertension_G1_Depurado)
5.3.2.2. Formulación del modelo de RLM entre las variables de estudio
Realizo un análisis de regresión lineal múltiple (RML) para investigar cómo varias variables independientes afectan a la variable dependiente, que en este caso es la Edad. El modelo incluye las siguientes varias variables independientes: Temperatura Ambiente, Valor del colesterol LDL, Valor de triglicéridos, Sexo (como factor), Riesgo de hipertensión (como factor) y Valor de ferritina (como factor).
Sin embargo, la variable temperatura ambiente tiene un efecto negativo en la edad, lo cual es bastante curioso. También hay factores como el colesterol LDL y los triglicéridos que parecen tener un impacto positivo, aunque con significancia variable. Además, el sexo y el riesgo de hipertensión también influyen significativamente en la edad.
Resumen y ANOVA del Modelo RML Total
summary(lm(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad~cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo)+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension)+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina)))##
## Call:
## lm(formula = cdd_hipertension_G1_Depurado$edad ~ cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente +
## cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl + cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos +
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo) + as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension) +
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina))
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -49.460 -8.710 2.798 9.798 42.798
##
## Coefficients:
## Estimate
## (Intercept) 43.470176
## cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente -0.302413
## cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl 0.010448
## cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos 0.009455
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo)M 2.508870
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension)SÍ -5.749890
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina)2 12.072824
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina)3 -1.571443
## Std. Error
## (Intercept) 2.388048
## cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente 0.064714
## cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl 0.005019
## cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos 0.002662
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo)M 0.439932
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension)SÍ 0.429043
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina)2 1.818751
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina)3 1.884869
## t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 18.203 < 2e-16
## cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente -4.673 3.06e-06
## cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl 2.082 0.037436
## cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos 3.551 0.000387
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo)M 5.703 1.26e-08
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension)SÍ -13.402 < 2e-16
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina)2 6.638 3.57e-11
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina)3 -0.834 0.404487
##
## (Intercept) ***
## cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente ***
## cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl *
## cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos ***
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo)M ***
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension)SÍ ***
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina)2 ***
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina)3
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 13.4 on 4355 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.1409, Adjusted R-squared: 0.1395
## F-statistic: 102 on 7 and 4355 DF, p-value: < 2.2e-16anova(lm(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad~cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo)+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension)+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina)))## Analysis of Variance Table
##
## Response: cdd_hipertension_G1_Depurado$edad
## Df Sum Sq Mean Sq
## cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente 1 1174 1174
## cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl 1 666 666
## cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos 1 398 398
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo) 1 208 208
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension) 1 44250 44250
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina) 2 81567 40783
## Residuals 4355 781975 180
## F value Pr(>F)
## cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente 6.5383 0.01059
## cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl 3.7096 0.05416
## cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos 2.2172 0.13655
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo) 1.1596 0.28160
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension) 246.4393 < 2e-16
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina) 227.1315 < 2e-16
## Residuals
##
## cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente *
## cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl .
## cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo)
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension) ***
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina) ***
## Residuals
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1Coeficientes del Modelo RML Total
coefficients(lm(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad~cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo)+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension)+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina)))## (Intercept)
## 43.470175843
## cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente
## -0.302412974
## cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl
## 0.010448125
## cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos
## 0.009454805
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo)M
## 2.508870350
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension)SÍ
## -5.749890122
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina)2
## 12.072824410
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina)3
## -1.571443433Coeficientes del Modelo RLM Reducido
coefficients(lm(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad~cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension)))## (Intercept)
## 52.958457447
## cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente
## -0.156571106
## cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl
## 0.009969248
## cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos
## 0.008340801
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension)SÍ
## -6.6990977273.2.2.3. Análisis del modelo RLM
El objetivo es analizar cómo diferentes factores influyen en la edad en un contexto relacionado con la hipertensión, comparando modelos completos y reducidos para identificar las variables más significativas y evaluar cuál modelo es más adecuado según los criterios AIC y BIC
Mejor Modelo Iterado segun AIC
modelo_Iterado_STEP = step(lm(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad~cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo)+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension)+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina)))## Start: AIC=22654.14
## cdd_hipertension_G1_Depurado$edad ~ cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente +
## cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl + cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos +
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo) + as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension) +
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina)
##
## Df Sum of Sq
## <none>
## - cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl 1 778
## - cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos 1 2265
## - cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente 1 3921
## - as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo) 1 5840
## - as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension) 1 32249
## - as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina) 2 81567
## RSS AIC
## <none> 781975 22654
## - cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl 782753 22657
## - cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos 784240 22665
## - cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente 785896 22674
## - as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo) 787815 22685
## - as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension) 814225 22829
## - as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina) 863542 23083coefficients(modelo_Iterado_STEP)## (Intercept)
## 43.470175843
## cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente
## -0.302412974
## cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl
## 0.010448125
## cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos
## 0.009454805
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo)M
## 2.508870350
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension)SÍ
## -5.749890122
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina)2
## 12.072824410
## as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina)3
## -1.571443433Bondades de Ajuste, Significancias y Criterios de Información Comparados
modelo_RLM_TOTAL = lm(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad~cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo)+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension)+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina))
modelo_RLM_REDUCIDO = lm(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad~cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension))
stargazer(modelo_RLM_TOTAL, modelo_RLM_REDUCIDO, modelo_Iterado_STEP, type = "text", df = TRUE)##
## ===================================================================================================
## Dependent variable:
## ----------------------------------------------------------------------------
## edad
## (1) (2) (3)
## ---------------------------------------------------------------------------------------------------
## temperatura_ambiente -0.302*** -0.157** -0.302***
## (0.065) (0.068) (0.065)
##
## valor_colesterol_ldl 0.010** 0.010* 0.010**
## (0.005) (0.005) (0.005)
##
## valor_trigliceridos 0.009*** 0.008*** 0.009***
## (0.003) (0.003) (0.003)
##
## sexo)M 2.509*** 2.509***
## (0.440) (0.440)
##
## riesgo_hipertension)SÍ -5.750*** -6.699*** -5.750***
## (0.429) (0.448) (0.429)
##
## valor_ferritina)2 12.073*** 12.073***
## (1.819) (1.819)
##
## valor_ferritina)3 -1.571 -1.571
## (1.885) (1.885)
##
## Constant 43.470*** 52.958*** 43.470***
## (2.388) (1.629) (2.388)
##
## ---------------------------------------------------------------------------------------------------
## Observations 4,363 4,363 4,363
## R2 0.141 0.051 0.141
## Adjusted R2 0.140 0.050 0.140
## Residual Std. Error 13.400 (df = 4355) 14.078 (df = 4358) 13.400 (df = 4355)
## F Statistic 102.047*** (df = 7; 4355) 58.643*** (df = 4; 4358) 102.047*** (df = 7; 4355)
## ===================================================================================================
## Note: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01AIC(modelo_RLM_TOTAL, modelo_RLM_REDUCIDO, modelo_Iterado_STEP)## df AIC
## modelo_RLM_TOTAL 9 35037.80
## modelo_RLM_REDUCIDO 6 35465.72
## modelo_Iterado_STEP 9 35037.80BIC(modelo_RLM_TOTAL, modelo_RLM_REDUCIDO, modelo_Iterado_STEP)## df BIC
## modelo_RLM_TOTAL 9 35095.22
## modelo_RLM_REDUCIDO 6 35504.01
## modelo_Iterado_STEP 9 35095.225.4. Regresión Logística Simple
[Párrafo introductorio: inicio]
El objetivo principal es modelar la probabilidad de hipertensión en función de la edad, utilizando una regresión logística. El análisis incluye la exploración descriptiva de los datos a través de diagramas de caja, histogramas y diagramas de barras, seguidos del desarrollo y evaluación de un modelo de regresión logística simple. Los resultados se presentarán en forma de coeficientes del modelo, estadísticos de resumen y predicciones de probabilidad.
[Párrafo descriptivo: nudo]
Se comienza con la exploración descriptiva de los datos, mostrando la distribución de la edad mediante un histograma y un diagrama de caja. Se visualiza también la proporción de individuos con y sin hipertensión mediante un diagrama de barras. Luego, se ajusta un modelo de regresión logística simple utilizando la edad como variable predictora y la presencia de hipertensión como variable respuesta. El código calcula los coeficientes del modelo, presentando los valores estimados y sus errores estándar, así como los valores p para determinar la significancia estadística de cada coeficiente. Finalmente, se genera un resumen estadístico del modelo, incluyendo la devianza, los grados de libertad y el AIC (Criterio de Información de Akaike), y se calculan las probabilidades estimadas de hipertensión para un rango de edades.
[párrafo conclusivo: desenlace]
El modelo de regresión logística ajustado muestra que la edad tiene un impacto significativo en la predicción de la hipertensión, con un coeficiente que indica cómo, a medida que aumenta la edad, también lo hace el riesgo de desarrollar esta condición. Esto sugiere que la edad es un factor importante a considerar en estudios futuros sobre hipertensión. La evaluación del modelo a través de los estadísticos de resumen, como el AIC y la devianza, permite valorar la calidad del ajuste; un AIC bajo indica un buen modelo en comparación con otros modelos. Sin embargo, es crucial considerar que este análisis es solo un primer paso. Para obtener conclusiones más robustas, se deberían incluir otras variables relevantes, como hábitos alimenticios, actividad física y antecedentes familiares, que podrían influir en el riesgo de hipertensión. Además, realizar validaciones cruzadas ayudaría a asegurar que el modelo tenga una buena capacidad predictiva en diferentes conjuntos de datos. En resumen, este estudio inicial establece las bases para investigaciones más profundas y destaca la importancia de considerar múltiples factores en el análisis del riesgo de hipertensión.
5.4.1. Planteamiento del Problema Se formulará un modelo de regresión logística simple para estudiar la relación logística supuesta entre las varaibles definidas por los campos: Edad (variable independiente) y Riesgo hipertensión (variable dependiente), con base en una distribución binomial y la función de enlace Logit
5.4.2. Desarrollo del Análisis El estudio de regresión lineal simple ha sido procesado con R version 4.2.2 (2022-10-31 ucrt) mediado por RStudio 2022.07.2 Build 576 en una plataforma x86_64-w64-mingw32.
5.4.2.1. Resumen estadístico de las variables de estudio La navegación a través de las pestañas muestra el resumen estadístico de la variable independiente Edad, su boxplot e histograma. De la variable dependiente Riesgo Hipertensión se mostrará su diagrama de barras, así como su media y mediana. Además, se exhibirá un Diagrama de Cajas conjunto entre aquellas.
Sin embargo, a través de cada código generado se explora cómo varía la edad entre diferentes niveles de riesgo de hipertensión, utilizando gráficos para facilitar la visualización y análisis.
Resumen y Boxplot de Edad
summary(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 4.00 36.00 48.00 47.32 58.00 93.00boxplot(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad, main = "Diagrama de Caja de Edad", col = c("orange"))
Histograma de Edad
summary(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 4.00 36.00 48.00 47.32 58.00 93.00hist(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad, main = "Histograma de Edad", col = c("gold"))
Resumen y Diagrama de Barras de Riesgo Hipertensión
table(riesgo_hipertension <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/riesgo_hipertension.xlsx"))## riesgo_hipertension
## 0 1
## 1547 2816prop.table(table(riesgo_hipertension <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/riesgo_hipertension.xlsx")))## riesgo_hipertension
## 0 1
## 0.3545725 0.6454275barplot(table(riesgo_hipertension <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/riesgo_hipertension.xlsx")))
Resumen y Diagrama de Cajas de Riesgo Hipertensión
datos_hipertension <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/riesgo_hipertension.xlsx")
tapply(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad, datos_hipertension$riesgo_hipertension, mean)## 0 1
## 51.51519 45.00852tapply(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad, datos_hipertension$riesgo_hipertension, median)## 0 1
## 59 47boxplot(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad, datos_hipertension$riesgo_hipertension, main = "Boxplot Conjunto: Edad - Riesgo Hipertensión", col = c("orange", "gold"))
5.4.2.2. Formulación del modelo de RLogS entre las variables de estudio
La navegación a través de las pestañas muestra los coeficientes del modelo RLogS y su resumen estadístico. Se menciona de nuevo que las variables de interés son: Edad (variable independiente) y Riesgo hipertensión (variable dependiente).
La pestaña Coeficientes del Modelo RLogS permite establecer que el modelo RLogS relaciona a π(x) con x a través de la función de enlace Logit de la siguiente manera:
π(x)1−π(x)=e2.18267728-0.03278331⋅x
Respecto a los coeficientes, un coeficiente positivo sugiere que a medida que aumenta la edad, también aumenta la probabilidad de tener hipertensión, por lo tanto, este enfoque proporciona una base sólida para comprender cómo la edad impacta en el riesgo de hipertensión
Coeficientes del Modelo Rlogs
datos_hipertension <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/riesgo_hipertension.xlsx")
modelo_RLog_Simple = glm(datos_hipertension$riesgo_hipertension~cdd_hipertension_G1_Depurado$edad, family = "binomial", data = data.frame(datos_hipertension$riesgo_hipertension, cdd_hipertension_G1_Depurado$edad))
coef(modelo_RLog_Simple)## (Intercept) cdd_hipertension_G1_Depurado$edad
## 2.18267728 -0.03278331Resumen Estadístico del Modelo Rlogs
datos_hipertension <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/riesgo_hipertension.xlsx")
modelo_RLog_Simple_S = glm(datos_hipertension$riesgo_hipertension~cdd_hipertension_G1_Depurado$edad, family = "binomial", data = data.frame(datos_hipertension$riesgo_hipertension, cdd_hipertension_G1_Depurado$edad))
summary(modelo_RLog_Simple_S)##
## Call:
## glm(formula = datos_hipertension$riesgo_hipertension ~ cdd_hipertension_G1_Depurado$edad,
## family = "binomial", data = data.frame(datos_hipertension$riesgo_hipertension,
## cdd_hipertension_G1_Depurado$edad))
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 2.182677 0.120291 18.14 <2e-16 ***
## cdd_hipertension_G1_Depurado$edad -0.032783 0.002351 -13.94 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 5673.9 on 4362 degrees of freedom
## Residual deviance: 5465.9 on 4361 degrees of freedom
## AIC: 5469.9
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 45.4.2.3. Análisis del modelo RLogS
Se mostrarán, a través de pestañas, los resultados de algunas predicciones obtenidas a través del modelo RLogS para identificar en sus respuestas la correspondencia de sentido en las razones de probabilidades ODDS a favor o en contra del evento considerado: π1−π y 1−ππ, respectivamente. Se menciona de nuevo que las variables de interés son: Edad (variable independiente) y Riesgo hipertensión (variable dependiente).
La pestaña Variable Predictoria Igual a Cero proporciona las razones de probabilidades, mostrando cómo cambia el riesgo al aumentar la edad, la pestaña Probabilidades Estimadas calcula probabilidades estimadas para diferentes valores de edad, facilitando el análisis del modelo y La Gráfica del Modelo Rlogs combina los datos reales con las predicciones del modelo en un gráfico, permitiendo evaluar visualmente el ajuste del modelo.
Variable Predictoria Igual a Cero
coef(modelo_RLog_Simple)## (Intercept) cdd_hipertension_G1_Depurado$edad
## 2.18267728 -0.03278331round(exp(coef(modelo_RLog_Simple)),6)## (Intercept) cdd_hipertension_G1_Depurado$edad
## 8.870022 0.967748Probabilidades Estimadas
predict(modelo_RLog_Simple, data.frame(seq(1, 4000)), type = "response")## Warning: 'newdata' had 4000 rows but variables found have 4363 rows## 1 2 3 4 5 6 7 8
## 0.6981621 0.5129376 0.4883551 0.7379346 0.5129376 0.4719907 0.7683785 0.7741616
## 9 10 11 12 13 14 15 16
## 0.5698514 0.5374576 0.6477305 0.7379346 0.7565047 0.6841684 0.5537115 0.6402144
## 17 18 19 20 21 22 23 24
## 0.7798418 0.7854186 0.5374576 0.5211237 0.5937754 0.5617978 0.5537115 0.5455967
## 25 26 27 28 29 30 31 32
## 0.7908921 0.6625424 0.7565047 0.6172625 0.8066926 0.6402144 0.5778682 0.6912091
## 33 34 35 36 37 38 39 40
## 0.5047445 0.5292985 0.6841684 0.7117971 0.7798418 0.5537115 0.5455967 0.8309784
## 41 42 43 44 45 46 47 48
## 0.5698514 0.5374576 0.7442249 0.7798418 0.7379346 0.6841684 0.8215686 0.6625424
## 49 50 51 52 53 54 55 56
## 0.8309784 0.6477305 0.8263238 0.7741616 0.5455967 0.6551741 0.7504152 0.6249772
## 57 58 59 60 61 62 63 64
## 0.6402144 0.6249772 0.8399887 0.7908921 0.8167120 0.8117535 0.7184753 0.6172625
## 65 66 67 68 69 70 71 72
## 0.7117971 0.5537115 0.8167120 0.8399887 0.7442249 0.7741616 0.7117971 0.7908921
## 73 74 75 76 77 78 79 80
## 0.6770421 0.5047445 0.6016580 0.7442249 0.5937754 0.7379346 0.6326289 0.6016580
## 81 82 83 84 85 86 87 88
## 0.4475673 0.4965488 0.5455967 0.6912091 0.7798418 0.4883551 0.6094882 0.5617978
## 89 90 91 92 93 94 95 96
## 0.6326289 0.6625424 0.7565047 0.7854186 0.6172625 0.6981621 0.8066926 0.7184753
## 97 98 99 100 101 102 103 104
## 0.6770421 0.6402144 0.6402144 0.7050254 0.5858442 0.7250586 0.5937754 0.6172625
## 105 106 107 108 109 110 111 112
## 0.5292985 0.6698326 0.7624927 0.5937754 0.5937754 0.7504152 0.6172625 0.7442249
## 113 114 115 116 117 118 119 120
## 0.6249772 0.6698326 0.6477305 0.7379346 0.6094882 0.5617978 0.6402144 0.6770421
## 121 122 123 124 125 126 127 128
## 0.5778682 0.7442249 0.7117971 0.7798418 0.6770421 0.5858442 0.3313126 0.6841684
## 129 130 131 132 133 134 135 136
## 0.6477305 0.7741616 0.7565047 0.6770421 0.5698514 0.4965488 0.5129376 0.7379346
## 137 138 139 140 141 142 143 144
## 0.6912091 0.7379346 0.7315455 0.7683785 0.7184753 0.6551741 0.8066926 0.8015289
## 145 146 147 148 149 150 151 152
## 0.5617978 0.5211237 0.8066926 0.6551741 0.7315455 0.7908921 0.6172625 0.7315455
## 153 154 155 156 157 158 159 160
## 0.6402144 0.6402144 0.5211237 0.4965488 0.7565047 0.4801675 0.5537115 0.5047445
## 161 162 163 164 165 166 167 168
## 0.7908921 0.5292985 0.8355331 0.6249772 0.8117535 0.7117971 0.6551741 0.6016580
## 169 170 171 172 173 174 175 176
## 0.8167120 0.6981621 0.6016580 0.5937754 0.5778682 0.6016580 0.5617978 0.7683785
## 177 178 179 180 181 182 183 184
## 0.6698326 0.5455967 0.7683785 0.8015289 0.7962622 0.5047445 0.4883551 0.5211237
## 185 186 187 188 189 190 191 192
## 0.7624927 0.4965488 0.8066926 0.6094882 0.6551741 0.7908921 0.6698326 0.5698514
## 193 194 195 196 197 198 199 200
## 0.7624927 0.7854186 0.5537115 0.6016580 0.7962622 0.6477305 0.6770421 0.5858442
## 201 202 203 204 205 206 207 208
## 0.3029292 0.6249772 0.5129376 0.6698326 0.7565047 0.6402144 0.7565047 0.7798418
## 209 210 211 212 213 214 215 216
## 0.6402144 0.8167120 0.5937754 0.6477305 0.5698514 0.4801675 0.5617978 0.6770421
## 217 218 219 220 221 222 223 224
## 0.6249772 0.8215686 0.5858442 0.8015289 0.5129376 0.7908921 0.6625424 0.5778682
## 225 226 227 228 229 230 231 232
## 0.6249772 0.4883551 0.5292985 0.6912091 0.6249772 0.5937754 0.6625424 0.5292985
## 233 234 235 236 237 238 239 240
## 0.7184753 0.7442249 0.5617978 0.5858442 0.8263238 0.4883551 0.8167120 0.7962622
## 241 242 243 244 245 246 247 248
## 0.7854186 0.6172625 0.5698514 0.6698326 0.7962622 0.6841684 0.5047445 0.6326289
## 249 250 251 252 253 254 255 256
## 0.7565047 0.7565047 0.7504152 0.7962622 0.6625424 0.6625424 0.8117535 0.7798418
## 257 258 259 260 261 262 263 264
## 0.7908921 0.5858442 0.7315455 0.6477305 0.6698326 0.7624927 0.6698326 0.7741616
## 265 266 267 268 269 270 271 272
## 0.5211237 0.8015289 0.7442249 0.7117971 0.6912091 0.8684848 0.7250586 0.5778682
## 273 274 275 276 277 278 279 280
## 0.6625424 0.6094882 0.6016580 0.7565047 0.6625424 0.7741616 0.6249772 0.7962622
## 281 282 283 284 285 286 287 288
## 0.6094882 0.6477305 0.7442249 0.7908921 0.6551741 0.7962622 0.6625424 0.7050254
## 289 290 291 292 293 294 295 296
## 0.4154116 0.5937754 0.6172625 0.8066926 0.6326289 0.7184753 0.5698514 0.6698326
## 297 298 299 300 301 302 303 304
## 0.6841684 0.7315455 0.7962622 0.6698326 0.5374576 0.5858442 0.6698326 0.6981621
## 305 306 307 308 309 310 311 312
## 0.6402144 0.6477305 0.6402144 0.6912091 0.8309784 0.6625424 0.6249772 0.7379346
## 313 314 315 316 317 318 319 320
## 0.7315455 0.6841684 0.6625424 0.5047445 0.8215686 0.5211237 0.6477305 0.7250586
## 321 322 323 324 325 326 327 328
## 0.4314172 0.6326289 0.6402144 0.7962622 0.7504152 0.6094882 0.6625424 0.8215686
## 329 330 331 332 333 334 335 336
## 0.7117971 0.8167120 0.6981621 0.5047445 0.5937754 0.5617978 0.5537115 0.6326289
## 337 338 339 340 341 342 343 344
## 0.6912091 0.4883551 0.7050254 0.6770421 0.3762362 0.5537115 0.6698326 0.4883551
## 345 346 347 348 349 350 351 352
## 0.5617978 0.5937754 0.5858442 0.5374576 0.5698514 0.6551741 0.5129376 0.6698326
## 353 354 355 356 357 358 359 360
## 0.7117971 0.5617978 0.4475673 0.6249772 0.6402144 0.5537115 0.6770421 0.6094882
## 361 362 363 364 365 366 367 368
## 0.5858442 0.6912091 0.6912091 0.5374576 0.7504152 0.7741616 0.7050254 0.7250586
## 369 370 371 372 373 374 375 376
## 0.7117971 0.5455967 0.7379346 0.6981621 0.4965488 0.7117971 0.3995826 0.8167120
## 377 378 379 380 381 382 383 384
## 0.4883551 0.3917438 0.7908921 0.6551741 0.4801675 0.6477305 0.5374576 0.7250586
## 385 386 387 388 389 390 391 392
## 0.6841684 0.6402144 0.6402144 0.6172625 0.5937754 0.6551741 0.5292985 0.5937754
## 393 394 395 396 397 398 399 400
## 0.6477305 0.7624927 0.7379346 0.5292985 0.6094882 0.5617978 0.6016580 0.5047445
## 401 402 403 404 405 406 407 408
## 0.3459956 0.4883551 0.7050254 0.7908921 0.5455967 0.6249772 0.7184753 0.7624927
## 409 410 411 412 413 414 415 416
## 0.5937754 0.5047445 0.7379346 0.8117535 0.6912091 0.6912091 0.6551741 0.5937754
## 417 418 419 420 421 422 423 424
## 0.5698514 0.6172625 0.7442249 0.5937754 0.6249772 0.7565047 0.7908921 0.6981621
## 425 426 427 428 429 430 431 432
## 0.6016580 0.4965488 0.5292985 0.5937754 0.5937754 0.5778682 0.8215686 0.6625424
## 433 434 435 436 437 438 439 440
## 0.6698326 0.6249772 0.4883551 0.6841684 0.6172625 0.6912091 0.6912091 0.7117971
## 441 442 443 444 445 446 447 448
## 0.6981621 0.6402144 0.7315455 0.6402144 0.7624927 0.5292985 0.7315455 0.7565047
## 449 450 451 452 453 454 455 456
## 0.7184753 0.7504152 0.5858442 0.6326289 0.6172625 0.6625424 0.5537115 0.7184753
## 457 458 459 460 461 462 463 464
## 0.5211237 0.7854186 0.6249772 0.6625424 0.6094882 0.7442249 0.8215686 0.5698514
## 465 466 467 468 469 470 471 472
## 0.7050254 0.5698514 0.6477305 0.5047445 0.6326289 0.7184753 0.7565047 0.7741616
## 473 474 475 476 477 478 479 480
## 0.6016580 0.6249772 0.7854186 0.7315455 0.5698514 0.6326289 0.8215686 0.6551741
## 481 482 483 484 485 486 487 488
## 0.5778682 0.7379346 0.6770421 0.6402144 0.7962622 0.8167120 0.6094882 0.8117535
## 489 490 491 492 493 494 495 496
## 0.5698514 0.7741616 0.7379346 0.6249772 0.6477305 0.7908921 0.7315455 0.5537115
## 497 498 499 500 501 502 503 504
## 0.8309784 0.7117971 0.7854186 0.7962622 0.7315455 0.8015289 0.6402144 0.5937754
## 505 506 507 508 509 510 511 512
## 0.7683785 0.7798418 0.7908921 0.6625424 0.5047445 0.5047445 0.6402144 0.7624927
## 513 514 515 516 517 518 519 520
## 0.6249772 0.8215686 0.6172625 0.6249772 0.6094882 0.6094882 0.5698514 0.6172625
## 521 522 523 524 525 526 527 528
## 0.7565047 0.6249772 0.6770421 0.4475673 0.6551741 0.7315455 0.7379346 0.7117971
## 529 530 531 532 533 534 535 536
## 0.5617978 0.7741616 0.5129376 0.6249772 0.6172625 0.6698326 0.8117535 0.5292985
## 537 538 539 540 541 542 543 544
## 0.6326289 0.5374576 0.7908921 0.6477305 0.5858442 0.5937754 0.6477305 0.5455967
## 545 546 547 548 549 550 551 552
## 0.5537115 0.4883551 0.5698514 0.6172625 0.5537115 0.5698514 0.7683785 0.6094882
## 553 554 555 556 557 558 559 560
## 0.6402144 0.6326289 0.5455967 0.5374576 0.6326289 0.6326289 0.4965488 0.7798418
## 561 562 563 564 565 566 567 568
## 0.6402144 0.7315455 0.6625424 0.7565047 0.7117971 0.7250586 0.5537115 0.8167120
## 569 570 571 572 573 574 575 576
## 0.6625424 0.6249772 0.6249772 0.6912091 0.6770421 0.4394762 0.7504152 0.6912091
## 577 578 579 580 581 582 583 584
## 0.6551741 0.7624927 0.5858442 0.4965488 0.6249772 0.8263238 0.7683785 0.8015289
## 585 586 587 588 589 590 591 592
## 0.7315455 0.4965488 0.7504152 0.7315455 0.5537115 0.6698326 0.5047445 0.4965488
## 593 594 595 596 597 598 599 600
## 0.8167120 0.5129376 0.5047445 0.8015289 0.4394762 0.4556862 0.7315455 0.7624927
## 601 602 603 604 605 606 607 608
## 0.5129376 0.5698514 0.4883551 0.7565047 0.4719907 0.6402144 0.5537115 0.6402144
## 609 610 611 612 613 614 615 616
## 0.4883551 0.8117535 0.7854186 0.4719907 0.6094882 0.7504152 0.7250586 0.6841684
## 617 618 619 620 621 622 623 624
## 0.5858442 0.6016580 0.6551741 0.4719907 0.5858442 0.6625424 0.7379346 0.6172625
## 625 626 627 628 629 630 631 632
## 0.6625424 0.6249772 0.5374576 0.7379346 0.8167120 0.4965488 0.6981621 0.8263238
## 633 634 635 636 637 638 639 640
## 0.5858442 0.6094882 0.7741616 0.7117971 0.6698326 0.8215686 0.6912091 0.5937754
## 641 642 643 644 645 646 647 648
## 0.6551741 0.6625424 0.6402144 0.7184753 0.6172625 0.6551741 0.6249772 0.6016580
## 649 650 651 652 653 654 655 656
## 0.8399887 0.7117971 0.4883551 0.6172625 0.7315455 0.6698326 0.6625424 0.6172625
## 657 658 659 660 661 662 663 664
## 0.6625424 0.6016580 0.7050254 0.7565047 0.6841684 0.6477305 0.6172625 0.6094882
## 665 666 667 668 669 670 671 672
## 0.8215686 0.6172625 0.4965488 0.6249772 0.5778682 0.4965488 0.7315455 0.5617978
## 673 674 675 676 677 678 679 680
## 0.4801675 0.5537115 0.7379346 0.4801675 0.8066926 0.5129376 0.7908921 0.5617978
## 681 682 683 684 685 686 687 688
## 0.6477305 0.8015289 0.6477305 0.5778682 0.5698514 0.8167120 0.7798418 0.5858442
## 689 690 691 692 693 694 695 696
## 0.6551741 0.7565047 0.5698514 0.5937754 0.6016580 0.7565047 0.6172625 0.7504152
## 697 698 699 700 701 702 703 704
## 0.6249772 0.6016580 0.6326289 0.6477305 0.7565047 0.7250586 0.6981621 0.7565047
## 705 706 707 708 709 710 711 712
## 0.7379346 0.7117971 0.7050254 0.6625424 0.5292985 0.4965488 0.7504152 0.6326289
## 713 714 715 716 717 718 719 720
## 0.6016580 0.5374576 0.4394762 0.6477305 0.4965488 0.5778682 0.5455967 0.6402144
## 721 722 723 724 725 726 727 728
## 0.6551741 0.6912091 0.7565047 0.6326289 0.7962622 0.6698326 0.5537115 0.7683785
## 729 730 731 732 733 734 735 736
## 0.6551741 0.7798418 0.5455967 0.4719907 0.6625424 0.7854186 0.4965488 0.6016580
## 737 738 739 740 741 742 743 744
## 0.4883551 0.6551741 0.6625424 0.6326289 0.7379346 0.7442249 0.6551741 0.7050254
## 745 746 747 748 749 750 751 752
## 0.7184753 0.7050254 0.8684848 0.7050254 0.5129376 0.5778682 0.8215686 0.7798418
## 753 754 755 756 757 758 759 760
## 0.6551741 0.6477305 0.3762362 0.8015289 0.6326289 0.7050254 0.4883551 0.5537115
## 761 762 763 764 765 766 767 768
## 0.4965488 0.7250586 0.5211237 0.5129376 0.7854186 0.7565047 0.7504152 0.6249772
## 769 770 771 772 773 774 775 776
## 0.5858442 0.7798418 0.6326289 0.5858442 0.7379346 0.7741616 0.5858442 0.6981621
## 777 778 779 780 781 782 783 784
## 0.5617978 0.6094882 0.4965488 0.7442249 0.6016580 0.5778682 0.5858442 0.5537115
## 785 786 787 788 789 790 791 792
## 0.7117971 0.8117535 0.5617978 0.6094882 0.7050254 0.5858442 0.6698326 0.5698514
## 793 794 795 796 797 798 799 800
## 0.6326289 0.7050254 0.4883551 0.7184753 0.5698514 0.6912091 0.6172625 0.8117535
## 801 802 803 804 805 806 807 808
## 0.6016580 0.6770421 0.6326289 0.7504152 0.7683785 0.7050254 0.6770421 0.4801675
## 809 810 811 812 813 814 815 816
## 0.4965488 0.8117535 0.5698514 0.4801675 0.4475673 0.7624927 0.5537115 0.7504152
## 817 818 819 820 821 822 823 824
## 0.5617978 0.8066926 0.5047445 0.5778682 0.6402144 0.7854186 0.7624927 0.7624927
## 825 826 827 828 829 830 831 832
## 0.7683785 0.6981621 0.5698514 0.6477305 0.5292985 0.6551741 0.5778682 0.5778682
## 833 834 835 836 837 838 839 840
## 0.7908921 0.6770421 0.6551741 0.6326289 0.6981621 0.6016580 0.7184753 0.7962622
## 841 842 843 844 845 846 847 848
## 0.3839605 0.7250586 0.7565047 0.6698326 0.7565047 0.7798418 0.4556862 0.7117971
## 849 850 851 852 853 854 855 856
## 0.5129376 0.3839605 0.6172625 0.7379346 0.5617978 0.5292985 0.5292985 0.5211237
## 857 858 859 860 861 862 863 864
## 0.6402144 0.4965488 0.8355331 0.5778682 0.5129376 0.6016580 0.4233943 0.6477305
## 865 866 867 868 869 870 871 872
## 0.7250586 0.8309784 0.6770421 0.6172625 0.5778682 0.7854186 0.7962622 0.5858442
## 873 874 875 876 877 878 879 880
## 0.5698514 0.6249772 0.4965488 0.7908921 0.5778682 0.6172625 0.6094882 0.4965488
## 881 882 883 884 885 886 887 888
## 0.6249772 0.7854186 0.7442249 0.7250586 0.7908921 0.7117971 0.8117535 0.7908921
## 889 890 891 892 893 894 895 896
## 0.5211237 0.4314172 0.6326289 0.5047445 0.5537115 0.5617978 0.8309784 0.7442249
## 897 898 899 900 901 902 903 904
## 0.5778682 0.6094882 0.5858442 0.5937754 0.7379346 0.7379346 0.5698514 0.7741616
## 905 906 907 908 909 910 911 912
## 0.6912091 0.4883551 0.6016580 0.5778682 0.6625424 0.7962622 0.7117971 0.6981621
## 913 914 915 916 917 918 919 920
## 0.7315455 0.6841684 0.6172625 0.7379346 0.8117535 0.7117971 0.8015289 0.7184753
## 921 922 923 924 925 926 927 928
## 0.6625424 0.7741616 0.7050254 0.7624927 0.7379346 0.5698514 0.8117535 0.7315455
## 929 930 931 932 933 934 935 936
## 0.5937754 0.5698514 0.7683785 0.7442249 0.8015289 0.6172625 0.5047445 0.6326289
## 937 938 939 940 941 942 943 944
## 0.5374576 0.6625424 0.7250586 0.6551741 0.5292985 0.4801675 0.5211237 0.6912091
## 945 946 947 948 949 950 951 952
## 0.6249772 0.6016580 0.6016580 0.5211237 0.6841684 0.5698514 0.6841684 0.4965488
## 953 954 955 956 957 958 959 960
## 0.6249772 0.6841684 0.4801675 0.6625424 0.5778682 0.6770421 0.6912091 0.6249772
## 961 962 963 964 965 966 967 968
## 0.5211237 0.6016580 0.5858442 0.5617978 0.6402144 0.6249772 0.5211237 0.7962622
## 969 970 971 972 973 974 975 976
## 0.7050254 0.4233943 0.7250586 0.6326289 0.5937754 0.5455967 0.7504152 0.5374576
## 977 978 979 980 981 982 983 984
## 0.7908921 0.7315455 0.6841684 0.7798418 0.6326289 0.5292985 0.5292985 0.6249772
## 985 986 987 988 989 990 991 992
## 0.7184753 0.6326289 0.6326289 0.5374576 0.6402144 0.7504152 0.7908921 0.6698326
## 993 994 995 996 997 998 999 1000
## 0.6016580 0.7184753 0.6402144 0.7683785 0.5455967 0.6625424 0.7741616 0.7117971
## 1001 1002 1003 1004 1005 1006 1007 1008
## 0.7962622 0.7442249 0.7379346 0.7741616 0.7908921 0.6841684 0.7117971 0.5617978
## 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015 1016
## 0.5374576 0.7442249 0.7250586 0.7250586 0.5537115 0.6249772 0.7854186 0.6016580
## 1017 1018 1019 1020 1021 1022 1023 1024
## 0.4883551 0.5455967 0.4556862 0.8066926 0.8167120 0.6477305 0.8355331 0.5617978
## 1025 1026 1027 1028 1029 1030 1031 1032
## 0.6094882 0.3609782 0.7908921 0.5129376 0.4233943 0.4883551 0.7379346 0.5455967
## 1033 1034 1035 1036 1037 1038 1039 1040
## 0.5455967 0.5374576 0.5292985 0.6249772 0.5047445 0.6698326 0.7624927 0.6477305
## 1041 1042 1043 1044 1045 1046 1047 1048
## 0.5455967 0.6551741 0.7741616 0.5211237 0.7741616 0.7908921 0.5778682 0.6326289
## 1049 1050 1051 1052 1053 1054 1055 1056
## 0.4965488 0.6326289 0.6477305 0.5537115 0.6698326 0.7379346 0.7504152 0.5858442
## 1057 1058 1059 1060 1061 1062 1063 1064
## 0.6912091 0.4965488 0.5858442 0.7565047 0.6172625 0.6172625 0.6625424 0.8015289
## 1065 1066 1067 1068 1069 1070 1071 1072
## 0.8117535 0.5129376 0.5211237 0.6551741 0.5537115 0.6094882 0.5617978 0.6698326
## 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079 1080
## 0.6172625 0.5778682 0.6094882 0.6016580 0.4965488 0.7504152 0.6551741 0.5537115
## 1081 1082 1083 1084 1085 1086 1087 1088
## 0.5455967 0.7504152 0.5537115 0.4154116 0.6551741 0.5778682 0.4638288 0.8015289
## 1089 1090 1091 1092 1093 1094 1095 1096
## 0.8443461 0.4883551 0.6698326 0.5537115 0.7504152 0.4883551 0.6326289 0.6625424
## 1097 1098 1099 1100 1101 1102 1103 1104
## 0.6625424 0.5937754 0.5047445 0.5617978 0.6477305 0.5698514 0.5617978 0.6477305
## 1105 1106 1107 1108 1109 1110 1111 1112
## 0.6016580 0.6698326 0.4719907 0.5129376 0.6625424 0.6402144 0.6841684 0.6981621
## 1113 1114 1115 1116 1117 1118 1119 1120
## 0.7854186 0.6172625 0.4475673 0.5778682 0.7565047 0.6912091 0.5937754 0.5698514
## 1121 1122 1123 1124 1125 1126 1127 1128
## 0.6402144 0.5129376 0.6326289 0.6326289 0.6625424 0.6094882 0.8117535 0.5129376
## 1129 1130 1131 1132 1133 1134 1135 1136
## 0.6249772 0.6249772 0.8015289 0.6625424 0.6477305 0.6249772 0.4719907 0.5858442
## 1137 1138 1139 1140 1141 1142 1143 1144
## 0.6094882 0.7184753 0.8117535 0.5292985 0.6698326 0.7184753 0.8263238 0.6172625
## 1145 1146 1147 1148 1149 1150 1151 1152
## 0.6698326 0.5537115 0.6326289 0.6402144 0.5374576 0.6912091 0.7250586 0.5374576
## 1153 1154 1155 1156 1157 1158 1159 1160
## 0.6698326 0.5047445 0.5374576 0.5374576 0.4556862 0.6249772 0.6326289 0.5374576
## 1161 1162 1163 1164 1165 1166 1167 1168
## 0.4475673 0.8167120 0.5374576 0.8066926 0.6551741 0.7683785 0.6016580 0.6625424
## 1169 1170 1171 1172 1173 1174 1175 1176
## 0.5617978 0.6172625 0.7908921 0.5047445 0.5937754 0.6625424 0.6249772 0.6841684
## 1177 1178 1179 1180 1181 1182 1183 1184
## 0.8443461 0.5129376 0.7184753 0.5698514 0.6770421 0.5858442 0.7962622 0.5455967
## 1185 1186 1187 1188 1189 1190 1191 1192
## 0.5617978 0.7250586 0.5937754 0.5047445 0.5617978 0.6094882 0.5292985 0.6326289
## 1193 1194 1195 1196 1197 1198 1199 1200
## 0.6912091 0.5292985 0.7683785 0.5374576 0.3995826 0.5858442 0.5858442 0.7624927
## 1201 1202 1203 1204 1205 1206 1207 1208
## 0.6249772 0.6172625 0.5374576 0.4719907 0.5937754 0.6326289 0.5047445 0.6402144
## 1209 1210 1211 1212 1213 1214 1215 1216
## 0.7854186 0.4883551 0.5211237 0.6326289 0.6841684 0.6326289 0.6477305 0.6402144
## 1217 1218 1219 1220 1221 1222 1223 1224
## 0.7442249 0.5292985 0.5617978 0.6094882 0.8015289 0.8117535 0.7565047 0.7117971
## 1225 1226 1227 1228 1229 1230 1231 1232
## 0.6172625 0.6770421 0.7962622 0.6770421 0.5129376 0.5537115 0.6841684 0.6981621
## 1233 1234 1235 1236 1237 1238 1239 1240
## 0.7315455 0.5537115 0.5047445 0.5778682 0.5937754 0.5455967 0.6249772 0.7624927
## 1241 1242 1243 1244 1245 1246 1247 1248
## 0.7504152 0.4883551 0.4801675 0.4883551 0.5858442 0.6402144 0.7315455 0.6402144
## 1249 1250 1251 1252 1253 1254 1255 1256
## 0.7117971 0.5778682 0.4801675 0.5374576 0.7442249 0.6402144 0.7624927 0.7798418
## 1257 1258 1259 1260 1261 1262 1263 1264
## 0.7184753 0.4801675 0.4801675 0.4801675 0.5937754 0.8309784 0.7050254 0.6841684
## 1265 1266 1267 1268 1269 1270 1271 1272
## 0.5129376 0.5455967 0.5374576 0.8399887 0.7962622 0.6094882 0.7117971 0.7184753
## 1273 1274 1275 1276 1277 1278 1279 1280
## 0.5937754 0.6094882 0.3995826 0.6625424 0.5698514 0.5374576 0.5455967 0.5211237
## 1281 1282 1283 1284 1285 1286 1287 1288
## 0.5292985 0.6326289 0.7117971 0.6016580 0.7624927 0.6770421 0.6551741 0.5211237
## 1289 1290 1291 1292 1293 1294 1295 1296
## 0.7854186 0.3995826 0.5617978 0.4883551 0.8167120 0.5537115 0.7117971 0.8117535
## 1297 1298 1299 1300 1301 1302 1303 1304
## 0.7798418 0.8015289 0.6551741 0.6841684 0.7184753 0.6625424 0.5047445 0.7379346
## 1305 1306 1307 1308 1309 1310 1311 1312
## 0.7683785 0.5937754 0.6477305 0.6016580 0.7624927 0.8215686 0.7315455 0.7442249
## 1313 1314 1315 1316 1317 1318 1319 1320
## 0.7050254 0.5858442 0.7250586 0.7683785 0.7315455 0.5537115 0.7250586 0.7565047
## 1321 1322 1323 1324 1325 1326 1327 1328
## 0.7315455 0.6477305 0.7504152 0.6625424 0.5698514 0.6698326 0.7962622 0.7050254
## 1329 1330 1331 1332 1333 1334 1335 1336
## 0.6625424 0.7250586 0.7250586 0.8309784 0.6551741 0.5374576 0.6698326 0.5129376
## 1337 1338 1339 1340 1341 1342 1343 1344
## 0.5778682 0.6841684 0.6625424 0.8215686 0.8399887 0.6698326 0.5374576 0.5211237
## 1345 1346 1347 1348 1349 1350 1351 1352
## 0.5211237 0.7908921 0.5698514 0.5778682 0.6770421 0.5778682 0.6625424 0.7683785
## 1353 1354 1355 1356 1357 1358 1359 1360
## 0.7117971 0.7315455 0.7117971 0.6249772 0.8355331 0.3995826 0.5374576 0.7315455
## 1361 1362 1363 1364 1365 1366 1367 1368
## 0.6016580 0.7854186 0.6477305 0.6016580 0.6551741 0.7250586 0.6016580 0.6477305
## 1369 1370 1371 1372 1373 1374 1375 1376
## 0.7683785 0.5292985 0.6912091 0.7379346 0.4965488 0.7050254 0.4883551 0.5937754
## 1377 1378 1379 1380 1381 1382 1383 1384
## 0.6326289 0.5698514 0.4883551 0.7504152 0.7442249 0.3762362 0.5698514 0.6094882
## 1385 1386 1387 1388 1389 1390 1391 1392
## 0.6094882 0.5455967 0.6551741 0.4883551 0.5698514 0.6698326 0.6016580 0.6016580
## 1393 1394 1395 1396 1397 1398 1399 1400
## 0.6551741 0.6326289 0.5937754 0.8066926 0.6249772 0.7184753 0.5211237 0.6625424
## 1401 1402 1403 1404 1405 1406 1407 1408
## 0.5211237 0.7565047 0.4314172 0.7184753 0.6912091 0.8443461 0.6698326 0.8066926
## 1409 1410 1411 1412 1413 1414 1415 1416
## 0.7184753 0.7683785 0.6172625 0.7184753 0.5374576 0.5698514 0.6094882 0.6094882
## 1417 1418 1419 1420 1421 1422 1423 1424
## 0.7683785 0.5617978 0.5858442 0.6981621 0.5129376 0.7741616 0.5617978 0.5455967
## 1425 1426 1427 1428 1429 1430 1431 1432
## 0.8215686 0.5937754 0.4556862 0.6172625 0.5047445 0.6551741 0.6172625 0.7683785
## 1433 1434 1435 1436 1437 1438 1439 1440
## 0.6094882 0.5778682 0.5537115 0.4883551 0.7184753 0.6172625 0.7184753 0.4719907
## 1441 1442 1443 1444 1445 1446 1447 1448
## 0.6249772 0.5617978 0.6016580 0.8015289 0.5937754 0.6698326 0.7683785 0.6770421
## 1449 1450 1451 1452 1453 1454 1455 1456
## 0.7624927 0.6402144 0.6094882 0.6770421 0.6770421 0.7962622 0.6249772 0.6477305
## 1457 1458 1459 1460 1461 1462 1463 1464
## 0.6551741 0.5537115 0.6477305 0.8263238 0.8117535 0.7854186 0.7050254 0.6551741
## 1465 1466 1467 1468 1469 1470 1471 1472
## 0.7908921 0.5537115 0.6912091 0.8309784 0.7798418 0.7250586 0.7798418 0.5698514
## 1473 1474 1475 1476 1477 1478 1479 1480
## 0.6402144 0.5858442 0.6326289 0.8399887 0.5374576 0.5937754 0.5778682 0.6981621
## 1481 1482 1483 1484 1485 1486 1487 1488
## 0.7184753 0.7250586 0.6551741 0.6770421 0.4883551 0.4965488 0.5937754 0.5455967
## 1489 1490 1491 1492 1493 1494 1495 1496
## 0.5047445 0.6402144 0.5292985 0.6841684 0.6477305 0.7741616 0.7854186 0.5374576
## 1497 1498 1499 1500 1501 1502 1503 1504
## 0.6770421 0.6172625 0.7624927 0.8015289 0.7798418 0.6912091 0.7315455 0.6698326
## 1505 1506 1507 1508 1509 1510 1511 1512
## 0.6094882 0.7962622 0.6770421 0.6402144 0.6551741 0.7250586 0.6698326 0.6094882
## 1513 1514 1515 1516 1517 1518 1519 1520
## 0.4801675 0.6016580 0.7184753 0.5374576 0.5211237 0.7315455 0.6770421 0.6172625
## 1521 1522 1523 1524 1525 1526 1527 1528
## 0.6625424 0.4883551 0.5455967 0.6625424 0.7962622 0.7315455 0.8309784 0.5778682
## 1529 1530 1531 1532 1533 1534 1535 1536
## 0.5374576 0.4883551 0.6172625 0.6172625 0.6841684 0.6551741 0.6551741 0.6551741
## 1537 1538 1539 1540 1541 1542 1543 1544
## 0.5537115 0.6402144 0.5129376 0.6477305 0.6016580 0.6094882 0.6841684 0.6326289
## 1545 1546 1547 1548 1549 1550 1551 1552
## 0.6625424 0.8215686 0.7741616 0.4965488 0.6841684 0.6625424 0.4394762 0.5211237
## 1553 1554 1555 1556 1557 1558 1559 1560
## 0.6841684 0.6172625 0.4965488 0.7315455 0.8066926 0.6172625 0.5778682 0.7315455
## 1561 1562 1563 1564 1565 1566 1567 1568
## 0.6249772 0.5778682 0.5858442 0.7250586 0.4556862 0.6698326 0.4883551 0.8066926
## 1569 1570 1571 1572 1573 1574 1575 1576
## 0.6625424 0.6770421 0.6172625 0.4801675 0.6551741 0.6249772 0.5698514 0.6249772
## 1577 1578 1579 1580 1581 1582 1583 1584
## 0.6625424 0.6841684 0.5129376 0.7184753 0.6477305 0.5858442 0.7050254 0.5211237
## 1585 1586 1587 1588 1589 1590 1591 1592
## 0.5537115 0.5858442 0.6094882 0.7379346 0.8167120 0.5858442 0.7050254 0.4965488
## 1593 1594 1595 1596 1597 1598 1599 1600
## 0.7504152 0.5455967 0.8117535 0.6016580 0.6912091 0.5858442 0.4965488 0.6402144
## 1601 1602 1603 1604 1605 1606 1607 1608
## 0.4801675 0.5858442 0.7379346 0.7050254 0.6981621 0.4965488 0.8167120 0.7854186
## 1609 1610 1611 1612 1613 1614 1615 1616
## 0.7379346 0.6326289 0.7798418 0.5129376 0.4883551 0.7908921 0.5129376 0.4965488
## 1617 1618 1619 1620 1621 1622 1623 1624
## 0.5292985 0.5858442 0.7379346 0.7908921 0.4394762 0.6770421 0.4801675 0.7683785
## 1625 1626 1627 1628 1629 1630 1631 1632
## 0.6326289 0.6016580 0.7798418 0.8167120 0.5698514 0.6326289 0.6402144 0.6402144
## 1633 1634 1635 1636 1637 1638 1639 1640
## 0.7504152 0.5617978 0.6094882 0.6326289 0.6402144 0.6249772 0.6551741 0.6402144
## 1641 1642 1643 1644 1645 1646 1647 1648
## 0.7184753 0.7050254 0.6402144 0.7854186 0.6172625 0.7683785 0.6249772 0.6094882
## 1649 1650 1651 1652 1653 1654 1655 1656
## 0.6981621 0.6477305 0.5129376 0.5617978 0.6249772 0.4801675 0.4965488 0.6402144
## 1657 1658 1659 1660 1661 1662 1663 1664
## 0.4475673 0.7442249 0.7962622 0.4556862 0.6402144 0.5937754 0.5129376 0.6477305
## 1665 1666 1667 1668 1669 1670 1671 1672
## 0.5292985 0.7624927 0.6326289 0.6016580 0.6016580 0.6477305 0.6477305 0.6698326
## 1673 1674 1675 1676 1677 1678 1679 1680
## 0.5698514 0.7565047 0.5698514 0.5211237 0.7315455 0.6625424 0.5698514 0.6981621
## 1681 1682 1683 1684 1685 1686 1687 1688
## 0.6094882 0.7565047 0.5778682 0.6402144 0.4475673 0.6326289 0.5292985 0.6912091
## 1689 1690 1691 1692 1693 1694 1695 1696
## 0.7050254 0.3534509 0.6249772 0.5455967 0.5292985 0.7315455 0.6326289 0.4965488
## 1697 1698 1699 1700 1701 1702 1703 1704
## 0.7565047 0.5617978 0.7741616 0.5937754 0.5537115 0.5211237 0.7250586 0.6326289
## 1705 1706 1707 1708 1709 1710 1711 1712
## 0.6625424 0.5374576 0.3386153 0.8117535 0.7624927 0.5292985 0.3839605 0.7315455
## 1713 1714 1715 1716 1717 1718 1719 1720
## 0.5778682 0.6249772 0.6551741 0.7854186 0.7798418 0.6841684 0.7504152 0.5698514
## 1721 1722 1723 1724 1725 1726 1727 1728
## 0.6770421 0.6770421 0.6625424 0.6249772 0.7624927 0.7315455 0.6402144 0.7250586
## 1729 1730 1731 1732 1733 1734 1735 1736
## 0.7184753 0.6326289 0.6625424 0.5537115 0.8215686 0.6094882 0.4801675 0.7379346
## 1737 1738 1739 1740 1741 1742 1743 1744
## 0.7315455 0.7315455 0.7854186 0.7315455 0.5537115 0.6698326 0.6172625 0.6016580
## 1745 1746 1747 1748 1749 1750 1751 1752
## 0.6094882 0.8117535 0.5211237 0.5537115 0.6841684 0.5698514 0.5537115 0.7315455
## 1753 1754 1755 1756 1757 1758 1759 1760
## 0.7683785 0.5937754 0.7683785 0.8066926 0.7908921 0.8117535 0.7184753 0.6551741
## 1761 1762 1763 1764 1765 1766 1767 1768
## 0.6477305 0.7250586 0.5698514 0.7741616 0.6326289 0.5455967 0.6912091 0.6094882
## 1769 1770 1771 1772 1773 1774 1775 1776
## 0.7315455 0.6698326 0.7250586 0.5937754 0.6477305 0.6326289 0.7565047 0.6249772
## 1777 1778 1779 1780 1781 1782 1783 1784
## 0.5374576 0.7050254 0.6326289 0.7798418 0.6094882 0.5937754 0.4394762 0.4965488
## 1785 1786 1787 1788 1789 1790 1791 1792
## 0.6551741 0.6249772 0.7798418 0.7565047 0.4801675 0.5537115 0.6912091 0.7250586
## 1793 1794 1795 1796 1797 1798 1799 1800
## 0.5778682 0.6094882 0.5455967 0.6770421 0.5937754 0.5129376 0.7379346 0.4965488
## 1801 1802 1803 1804 1805 1806 1807 1808
## 0.5129376 0.5937754 0.7741616 0.8399887 0.6402144 0.6625424 0.6249772 0.4965488
## 1809 1810 1811 1812 1813 1814 1815 1816
## 0.5537115 0.5937754 0.6094882 0.7184753 0.5129376 0.7798418 0.5778682 0.7379346
## 1817 1818 1819 1820 1821 1822 1823 1824
## 0.8066926 0.5292985 0.5858442 0.6249772 0.6326289 0.6016580 0.6402144 0.4801675
## 1825 1826 1827 1828 1829 1830 1831 1832
## 0.6477305 0.7565047 0.7741616 0.7624927 0.6912091 0.7854186 0.5292985 0.6698326
## 1833 1834 1835 1836 1837 1838 1839 1840
## 0.7741616 0.6477305 0.7962622 0.5455967 0.5778682 0.5455967 0.5374576 0.5537115
## 1841 1842 1843 1844 1845 1846 1847 1848
## 0.7250586 0.6016580 0.7741616 0.6172625 0.6551741 0.6016580 0.7854186 0.6625424
## 1849 1850 1851 1852 1853 1854 1855 1856
## 0.7050254 0.6841684 0.7050254 0.6172625 0.6094882 0.6981621 0.6698326 0.6912091
## 1857 1858 1859 1860 1861 1862 1863 1864
## 0.6625424 0.7315455 0.6326289 0.7442249 0.6016580 0.5858442 0.5858442 0.7798418
## 1865 1866 1867 1868 1869 1870 1871 1872
## 0.7442249 0.5778682 0.5455967 0.5858442 0.6172625 0.6551741 0.5937754 0.4719907
## 1873 1874 1875 1876 1877 1878 1879 1880
## 0.8167120 0.7050254 0.6016580 0.6016580 0.7184753 0.5617978 0.5617978 0.8215686
## 1881 1882 1883 1884 1885 1886 1887 1888
## 0.6094882 0.5937754 0.8355331 0.5858442 0.6981621 0.8117535 0.5537115 0.5292985
## 1889 1890 1891 1892 1893 1894 1895 1896
## 0.5698514 0.6249772 0.6172625 0.6841684 0.6981621 0.6981621 0.6016580 0.5937754
## 1897 1898 1899 1900 1901 1902 1903 1904
## 0.7504152 0.6326289 0.5937754 0.5374576 0.7050254 0.7250586 0.5698514 0.8215686
## 1905 1906 1907 1908 1909 1910 1911 1912
## 0.6172625 0.7315455 0.6477305 0.6698326 0.4965488 0.6912091 0.6477305 0.5937754
## 1913 1914 1915 1916 1917 1918 1919 1920
## 0.8066926 0.8215686 0.7908921 0.5617978 0.4965488 0.4394762 0.7624927 0.7442249
## 1921 1922 1923 1924 1925 1926 1927 1928
## 0.4556862 0.4314172 0.8443461 0.6249772 0.5617978 0.7315455 0.4965488 0.4556862
## 1929 1930 1931 1932 1933 1934 1935 1936
## 0.6477305 0.6551741 0.5129376 0.6172625 0.5211237 0.7683785 0.7379346 0.7683785
## 1937 1938 1939 1940 1941 1942 1943 1944
## 0.5698514 0.5129376 0.6402144 0.5129376 0.5455967 0.6551741 0.5292985 0.6841684
## 1945 1946 1947 1948 1949 1950 1951 1952
## 0.7184753 0.6912091 0.5129376 0.8309784 0.5698514 0.6625424 0.4801675 0.7184753
## 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960
## 0.6094882 0.4965488 0.7624927 0.6551741 0.7442249 0.5129376 0.4883551 0.6551741
## 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968
## 0.4965488 0.4883551 0.5374576 0.4883551 0.6477305 0.5778682 0.6841684 0.5937754
## 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976
## 0.8355331 0.5778682 0.6551741 0.5292985 0.6326289 0.6172625 0.6625424 0.5937754
## 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984
## 0.5778682 0.5617978 0.5858442 0.6326289 0.5698514 0.5858442 0.6094882 0.7117971
## 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992
## 0.5537115 0.5211237 0.5937754 0.5698514 0.5537115 0.3839605 0.6326289 0.5537115
## 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000
## 0.6402144 0.5858442 0.6698326 0.7250586 0.6477305 0.7315455 0.6094882 0.7050254
## 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
## 0.5374576 0.8215686 0.5937754 0.6477305 0.6326289 0.7442249 0.4883551 0.7962622
## 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
## 0.6172625 0.6016580 0.6551741 0.6249772 0.7683785 0.7741616 0.4801675 0.4883551
## 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
## 0.7250586 0.6402144 0.5211237 0.6841684 0.5858442 0.4883551 0.5698514 0.7315455
## 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032
## 0.7565047 0.5211237 0.7683785 0.7565047 0.7908921 0.7442249 0.7908921 0.6477305
## 2033 2034 2035 2036 2037 2038 2039 2040
## 0.7683785 0.7504152 0.5129376 0.6698326 0.7854186 0.7442249 0.5937754 0.5858442
## 2041 2042 2043 2044 2045 2046 2047 2048
## 0.6698326 0.7117971 0.6477305 0.6094882 0.5937754 0.5537115 0.6841684 0.6326289
## 2049 2050 2051 2052 2053 2054 2055 2056
## 0.5129376 0.6912091 0.5292985 0.5858442 0.4883551 0.7315455 0.7250586 0.5778682
## 2057 2058 2059 2060 2061 2062 2063 2064
## 0.5858442 0.8309784 0.7315455 0.6402144 0.5778682 0.6249772 0.4556862 0.6551741
## 2065 2066 2067 2068 2069 2070 2071 2072
## 0.7050254 0.6912091 0.7854186 0.6698326 0.5211237 0.7050254 0.6625424 0.6551741
## 2073 2074 2075 2076 2077 2078 2079 2080
## 0.5537115 0.8167120 0.6172625 0.8443461 0.6249772 0.7908921 0.6326289 0.4883551
## 2081 2082 2083 2084 2085 2086 2087 2088
## 0.5129376 0.7624927 0.7184753 0.5374576 0.7250586 0.7315455 0.6698326 0.6094882
## 2089 2090 2091 2092 2093 2094 2095 2096
## 0.7379346 0.6402144 0.5937754 0.4719907 0.6094882 0.6326289 0.7379346 0.5211237
## 2097 2098 2099 2100 2101 2102 2103 2104
## 0.4475673 0.5292985 0.6016580 0.6094882 0.7117971 0.6172625 0.7854186 0.7442249
## 2105 2106 2107 2108 2109 2110 2111 2112
## 0.6249772 0.5374576 0.7184753 0.6551741 0.7117971 0.5617978 0.5858442 0.6770421
## 2113 2114 2115 2116 2117 2118 2119 2120
## 0.5858442 0.6698326 0.5537115 0.7624927 0.7117971 0.7683785 0.6477305 0.8486062
## 2121 2122 2123 2124 2125 2126 2127 2128
## 0.5537115 0.6551741 0.6326289 0.5211237 0.5374576 0.6625424 0.7798418 0.6172625
## 2129 2130 2131 2132 2133 2134 2135 2136
## 0.7624927 0.7442249 0.5858442 0.5374576 0.6698326 0.7624927 0.6625424 0.7250586
## 2137 2138 2139 2140 2141 2142 2143 2144
## 0.6172625 0.6094882 0.5537115 0.8263238 0.5617978 0.8215686 0.5211237 0.7184753
## 2145 2146 2147 2148 2149 2150 2151 2152
## 0.6625424 0.7379346 0.6094882 0.6841684 0.6172625 0.6841684 0.6094882 0.5937754
## 2153 2154 2155 2156 2157 2158 2159 2160
## 0.7683785 0.7117971 0.6094882 0.7741616 0.8015289 0.4801675 0.6698326 0.2960517
## 2161 2162 2163 2164 2165 2166 2167 2168
## 0.6326289 0.6625424 0.5617978 0.5937754 0.7798418 0.7050254 0.6172625 0.7741616
## 2169 2170 2171 2172 2173 2174 2175 2176
## 0.6402144 0.6698326 0.6016580 0.4883551 0.5537115 0.6477305 0.7683785 0.7741616
## 2177 2178 2179 2180 2181 2182 2183 2184
## 0.7117971 0.4556862 0.6016580 0.4965488 0.6551741 0.5374576 0.6094882 0.8015289
## 2185 2186 2187 2188 2189 2190 2191 2192
## 0.8167120 0.4638288 0.8117535 0.4965488 0.5129376 0.7683785 0.7315455 0.7504152
## 2193 2194 2195 2196 2197 2198 2199 2200
## 0.5047445 0.5047445 0.8355331 0.5455967 0.6912091 0.8215686 0.7624927 0.6625424
## 2201 2202 2203 2204 2205 2206 2207 2208
## 0.5129376 0.7624927 0.7504152 0.6841684 0.6625424 0.5537115 0.4965488 0.5617978
## 2209 2210 2211 2212 2213 2214 2215 2216
## 0.4965488 0.5778682 0.5937754 0.6981621 0.6402144 0.4883551 0.4475673 0.8117535
## 2217 2218 2219 2220 2221 2222 2223 2224
## 0.7624927 0.6326289 0.5047445 0.8015289 0.6172625 0.7683785 0.6625424 0.8309784
## 2225 2226 2227 2228 2229 2230 2231 2232
## 0.7565047 0.6981621 0.7117971 0.7050254 0.7184753 0.7117971 0.8117535 0.7117971
## 2233 2234 2235 2236 2237 2238 2239 2240
## 0.6477305 0.7117971 0.5858442 0.6625424 0.7962622 0.7741616 0.7117971 0.6016580
## 2241 2242 2243 2244 2245 2246 2247 2248
## 0.4965488 0.5858442 0.5617978 0.5047445 0.4074731 0.6477305 0.7184753 0.3917438
## 2249 2250 2251 2252 2253 2254 2255 2256
## 0.6249772 0.6326289 0.7798418 0.5937754 0.8117535 0.6625424 0.7624927 0.5537115
## 2257 2258 2259 2260 2261 2262 2263 2264
## 0.5698514 0.6770421 0.8167120 0.6326289 0.6698326 0.8263238 0.5129376 0.8015289
## 2265 2266 2267 2268 2269 2270 2271 2272
## 0.6841684 0.5292985 0.7184753 0.5698514 0.5211237 0.8066926 0.7184753 0.7504152
## 2273 2274 2275 2276 2277 2278 2279 2280
## 0.6016580 0.8721842 0.8309784 0.8066926 0.7315455 0.7854186 0.7184753 0.7315455
## 2281 2282 2283 2284 2285 2286 2287 2288
## 0.7798418 0.5292985 0.6770421 0.6698326 0.6698326 0.6551741 0.7683785 0.7741616
## 2289 2290 2291 2292 2293 2294 2295 2296
## 0.6172625 0.7854186 0.6912091 0.6770421 0.5778682 0.5129376 0.4965488 0.6326289
## 2297 2298 2299 2300 2301 2302 2303 2304
## 0.5211237 0.6094882 0.6551741 0.4719907 0.4314172 0.6698326 0.6094882 0.6841684
## 2305 2306 2307 2308 2309 2310 2311 2312
## 0.4801675 0.5455967 0.5047445 0.7565047 0.4965488 0.6402144 0.5211237 0.7504152
## 2313 2314 2315 2316 2317 2318 2319 2320
## 0.6094882 0.5537115 0.6912091 0.6698326 0.5937754 0.6625424 0.7117971 0.7565047
## 2321 2322 2323 2324 2325 2326 2327 2328
## 0.6981621 0.6402144 0.6326289 0.6326289 0.7117971 0.6698326 0.7798418 0.4801675
## 2329 2330 2331 2332 2333 2334 2335 2336
## 0.4883551 0.4556862 0.3609782 0.6402144 0.7442249 0.4965488 0.6094882 0.5374576
## 2337 2338 2339 2340 2341 2342 2343 2344
## 0.6326289 0.7908921 0.5617978 0.4883551 0.7504152 0.7624927 0.4965488 0.6016580
## 2345 2346 2347 2348 2349 2350 2351 2352
## 0.6551741 0.4719907 0.5455967 0.5455967 0.5047445 0.4883551 0.5778682 0.7250586
## 2353 2354 2355 2356 2357 2358 2359 2360
## 0.7624927 0.6326289 0.5211237 0.7117971 0.7117971 0.7798418 0.5292985 0.7117971
## 2361 2362 2363 2364 2365 2366 2367 2368
## 0.5537115 0.6094882 0.5778682 0.7854186 0.5937754 0.7184753 0.5858442 0.5937754
## 2369 2370 2371 2372 2373 2374 2375 2376
## 0.6249772 0.7624927 0.5047445 0.6625424 0.6551741 0.6841684 0.7504152 0.5292985
## 2377 2378 2379 2380 2381 2382 2383 2384
## 0.5292985 0.3386153 0.5292985 0.4965488 0.5617978 0.6477305 0.6551741 0.5937754
## 2385 2386 2387 2388 2389 2390 2391 2392
## 0.5617978 0.5374576 0.8263238 0.4883551 0.5374576 0.8015289 0.5537115 0.8309784
## 2393 2394 2395 2396 2397 2398 2399 2400
## 0.5698514 0.5617978 0.8263238 0.7250586 0.7683785 0.5047445 0.5455967 0.7050254
## 2401 2402 2403 2404 2405 2406 2407 2408
## 0.6094882 0.6981621 0.7962622 0.7565047 0.5211237 0.6698326 0.8861035 0.7050254
## 2409 2410 2411 2412 2413 2414 2415 2416
## 0.6981621 0.4883551 0.6841684 0.8117535 0.5211237 0.6477305 0.4556862 0.5778682
## 2417 2418 2419 2420 2421 2422 2423 2424
## 0.6172625 0.7504152 0.6912091 0.6477305 0.4883551 0.5778682 0.7908921 0.7117971
## 2425 2426 2427 2428 2429 2430 2431 2432
## 0.7624927 0.5211237 0.7798418 0.6402144 0.7683785 0.6625424 0.5374576 0.4801675
## 2433 2434 2435 2436 2437 2438 2439 2440
## 0.5858442 0.4801675 0.6841684 0.7854186 0.5858442 0.5211237 0.4801675 0.5455967
## 2441 2442 2443 2444 2445 2446 2447 2448
## 0.5455967 0.6477305 0.6094882 0.5617978 0.5374576 0.7798418 0.7250586 0.5374576
## 2449 2450 2451 2452 2453 2454 2455 2456
## 0.5374576 0.5374576 0.6172625 0.6625424 0.5292985 0.7442249 0.7741616 0.6016580
## 2457 2458 2459 2460 2461 2462 2463 2464
## 0.6477305 0.8215686 0.5698514 0.7184753 0.6625424 0.5698514 0.8117535 0.5374576
## 2465 2466 2467 2468 2469 2470 2471 2472
## 0.6912091 0.4638288 0.6016580 0.5858442 0.6172625 0.5047445 0.7908921 0.6016580
## 2473 2474 2475 2476 2477 2478 2479 2480
## 0.7683785 0.6094882 0.5455967 0.8117535 0.5858442 0.6698326 0.5698514 0.5778682
## 2481 2482 2483 2484 2485 2486 2487 2488
## 0.7184753 0.6016580 0.6326289 0.5617978 0.6477305 0.5374576 0.6326289 0.4475673
## 2489 2490 2491 2492 2493 2494 2495 2496
## 0.6016580 0.5047445 0.6625424 0.7683785 0.4394762 0.8215686 0.5617978 0.5617978
## 2497 2498 2499 2500 2501 2502 2503 2504
## 0.7504152 0.5129376 0.6094882 0.5374576 0.5617978 0.6249772 0.6094882 0.6094882
## 2505 2506 2507 2508 2509 2510 2511 2512
## 0.5698514 0.6625424 0.7050254 0.6249772 0.5937754 0.6094882 0.5537115 0.6402144
## 2513 2514 2515 2516 2517 2518 2519 2520
## 0.6172625 0.5129376 0.7315455 0.6625424 0.6841684 0.8015289 0.7250586 0.7050254
## 2521 2522 2523 2524 2525 2526 2527 2528
## 0.6094882 0.7050254 0.6326289 0.7315455 0.7504152 0.7908921 0.6249772 0.7504152
## 2529 2530 2531 2532 2533 2534 2535 2536
## 0.5374576 0.7117971 0.5129376 0.6016580 0.6094882 0.4965488 0.6477305 0.6402144
## 2537 2538 2539 2540 2541 2542 2543 2544
## 0.6172625 0.6841684 0.7117971 0.6094882 0.4801675 0.6698326 0.6477305 0.8015289
## 2545 2546 2547 2548 2549 2550 2551 2552
## 0.5698514 0.5778682 0.8167120 0.6477305 0.6477305 0.7379346 0.6172625 0.5292985
## 2553 2554 2555 2556 2557 2558 2559 2560
## 0.6249772 0.6770421 0.6402144 0.6477305 0.5211237 0.4883551 0.6625424 0.7184753
## 2561 2562 2563 2564 2565 2566 2567 2568
## 0.5698514 0.5537115 0.8117535 0.5937754 0.6326289 0.7117971 0.6016580 0.4719907
## 2569 2570 2571 2572 2573 2574 2575 2576
## 0.6841684 0.5537115 0.4965488 0.5617978 0.8215686 0.6912091 0.5858442 0.7050254
## 2577 2578 2579 2580 2581 2582 2583 2584
## 0.7854186 0.6912091 0.8215686 0.7379346 0.7798418 0.7504152 0.8117535 0.5617978
## 2585 2586 2587 2588 2589 2590 2591 2592
## 0.6625424 0.6172625 0.6981621 0.5537115 0.7250586 0.7962622 0.6326289 0.6981621
## 2593 2594 2595 2596 2597 2598 2599 2600
## 0.6326289 0.7250586 0.6016580 0.7184753 0.8443461 0.6841684 0.6172625 0.6477305
## 2601 2602 2603 2604 2605 2606 2607 2608
## 0.7624927 0.7315455 0.8117535 0.7624927 0.7962622 0.7250586 0.7854186 0.8215686
## 2609 2610 2611 2612 2613 2614 2615 2616
## 0.7798418 0.7250586 0.8167120 0.7442249 0.7050254 0.7250586 0.6912091 0.8066926
## 2617 2618 2619 2620 2621 2622 2623 2624
## 0.8015289 0.7741616 0.7854186 0.8015289 0.7908921 0.6981621 0.7504152 0.6016580
## 2625 2626 2627 2628 2629 2630 2631 2632
## 0.6770421 0.7250586 0.6698326 0.5778682 0.5211237 0.6016580 0.5455967 0.7624927
## 2633 2634 2635 2636 2637 2638 2639 2640
## 0.4883551 0.7683785 0.5047445 0.7962622 0.4883551 0.6625424 0.5937754 0.5129376
## 2641 2642 2643 2644 2645 2646 2647 2648
## 0.5292985 0.6172625 0.4883551 0.6326289 0.8167120 0.5537115 0.5698514 0.8167120
## 2649 2650 2651 2652 2653 2654 2655 2656
## 0.5129376 0.4719907 0.6551741 0.5292985 0.6841684 0.7962622 0.5617978 0.8117535
## 2657 2658 2659 2660 2661 2662 2663 2664
## 0.7962622 0.5617978 0.7854186 0.7184753 0.7798418 0.6625424 0.6402144 0.8167120
## 2665 2666 2667 2668 2669 2670 2671 2672
## 0.7379346 0.7379346 0.7908921 0.7184753 0.7315455 0.7624927 0.8399887 0.6625424
## 2673 2674 2675 2676 2677 2678 2679 2680
## 0.7250586 0.7315455 0.7379346 0.7565047 0.8117535 0.7250586 0.6249772 0.8167120
## 2681 2682 2683 2684 2685 2686 2687 2688
## 0.4801675 0.4233943 0.6402144 0.6326289 0.7741616 0.4965488 0.6551741 0.4965488
## 2689 2690 2691 2692 2693 2694 2695 2696
## 0.5129376 0.5937754 0.5455967 0.5129376 0.6249772 0.5047445 0.5537115 0.7050254
## 2697 2698 2699 2700 2701 2702 2703 2704
## 0.7741616 0.6841684 0.7565047 0.4719907 0.4965488 0.5292985 0.7504152 0.5537115
## 2705 2706 2707 2708 2709 2710 2711 2712
## 0.8066926 0.5211237 0.7565047 0.5211237 0.6841684 0.5698514 0.6625424 0.7565047
## 2713 2714 2715 2716 2717 2718 2719 2720
## 0.5858442 0.4394762 0.6698326 0.4801675 0.8215686 0.4965488 0.5778682 0.5374576
## 2721 2722 2723 2724 2725 2726 2727 2728
## 0.5292985 0.5047445 0.6172625 0.5778682 0.5455967 0.5455967 0.7624927 0.5455967
## 2729 2730 2731 2732 2733 2734 2735 2736
## 0.3995826 0.6625424 0.7442249 0.7624927 0.6698326 0.7184753 0.6912091 0.6551741
## 2737 2738 2739 2740 2741 2742 2743 2744
## 0.7908921 0.4394762 0.6698326 0.7442249 0.6094882 0.6625424 0.7683785 0.6841684
## 2745 2746 2747 2748 2749 2750 2751 2752
## 0.6016580 0.7050254 0.7315455 0.5858442 0.7741616 0.6841684 0.7250586 0.6326289
## 2753 2754 2755 2756 2757 2758 2759 2760
## 0.6698326 0.6172625 0.7442249 0.6402144 0.7379346 0.5778682 0.5778682 0.7624927
## 2761 2762 2763 2764 2765 2766 2767 2768
## 0.7184753 0.6477305 0.7379346 0.7050254 0.7117971 0.7624927 0.7442249 0.5537115
## 2769 2770 2771 2772 2773 2774 2775 2776
## 0.6477305 0.7908921 0.6698326 0.5047445 0.5617978 0.5211237 0.6625424 0.6172625
## 2777 2778 2779 2780 2781 2782 2783 2784
## 0.6016580 0.7854186 0.6981621 0.6698326 0.5698514 0.6402144 0.6477305 0.7962622
## 2785 2786 2787 2788 2789 2790 2791 2792
## 0.5698514 0.5047445 0.5937754 0.6841684 0.6625424 0.7050254 0.6172625 0.5129376
## 2793 2794 2795 2796 2797 2798 2799 2800
## 0.6094882 0.6981621 0.6402144 0.5617978 0.7741616 0.4883551 0.5778682 0.6841684
## 2801 2802 2803 2804 2805 2806 2807 2808
## 0.5537115 0.5778682 0.5778682 0.5617978 0.6172625 0.5129376 0.5211237 0.6698326
## 2809 2810 2811 2812 2813 2814 2815 2816
## 0.7741616 0.6477305 0.7683785 0.5047445 0.7184753 0.7741616 0.7117971 0.6016580
## 2817 2818 2819 2820 2821 2822 2823 2824
## 0.4074731 0.7962622 0.6551741 0.5292985 0.3917438 0.5537115 0.6625424 0.4965488
## 2825 2826 2827 2828 2829 2830 2831 2832
## 0.4801675 0.7184753 0.5047445 0.6551741 0.5455967 0.5374576 0.5292985 0.7442249
## 2833 2834 2835 2836 2837 2838 2839 2840
## 0.5047445 0.7798418 0.5937754 0.4801675 0.7250586 0.5778682 0.7565047 0.4801675
## 2841 2842 2843 2844 2845 2846 2847 2848
## 0.7315455 0.6172625 0.4233943 0.8015289 0.6551741 0.4719907 0.5047445 0.6698326
## 2849 2850 2851 2852 2853 2854 2855 2856
## 0.6094882 0.7504152 0.6402144 0.5374576 0.7962622 0.4556862 0.5292985 0.6016580
## 2857 2858 2859 2860 2861 2862 2863 2864
## 0.5858442 0.6249772 0.8399887 0.6016580 0.4719907 0.5374576 0.4556862 0.8399887
## 2865 2866 2867 2868 2869 2870 2871 2872
## 0.5698514 0.6912091 0.6551741 0.7117971 0.7741616 0.7050254 0.7962622 0.7504152
## 2873 2874 2875 2876 2877 2878 2879 2880
## 0.8015289 0.7624927 0.7908921 0.7798418 0.8215686 0.7741616 0.7798418 0.7504152
## 2881 2882 2883 2884 2885 2886 2887 2888
## 0.6981621 0.6551741 0.8215686 0.6981621 0.6016580 0.6326289 0.7741616 0.4883551
## 2889 2890 2891 2892 2893 2894 2895 2896
## 0.5129376 0.7050254 0.6551741 0.5698514 0.6625424 0.6770421 0.6841684 0.5617978
## 2897 2898 2899 2900 2901 2902 2903 2904
## 0.5292985 0.5129376 0.5698514 0.5858442 0.5129376 0.4801675 0.6625424 0.4475673
## 2905 2906 2907 2908 2909 2910 2911 2912
## 0.7442249 0.5129376 0.6094882 0.4883551 0.7315455 0.5047445 0.8066926 0.5374576
## 2913 2914 2915 2916 2917 2918 2919 2920
## 0.5374576 0.7315455 0.4965488 0.7798418 0.4965488 0.6016580 0.7315455 0.4965488
## 2921 2922 2923 2924 2925 2926 2927 2928
## 0.4801675 0.8117535 0.7798418 0.5698514 0.5698514 0.5292985 0.4314172 0.7184753
## 2929 2930 2931 2932 2933 2934 2935 2936
## 0.5047445 0.4965488 0.5537115 0.7741616 0.6551741 0.7854186 0.6551741 0.5292985
## 2937 2938 2939 2940 2941 2942 2943 2944
## 0.6094882 0.5617978 0.6172625 0.8167120 0.6841684 0.5292985 0.6981621 0.5129376
## 2945 2946 2947 2948 2949 2950 2951 2952
## 0.6551741 0.7798418 0.6249772 0.6172625 0.5455967 0.5211237 0.8215686 0.7250586
## 2953 2954 2955 2956 2957 2958 2959 2960
## 0.7117971 0.5455967 0.6841684 0.5858442 0.5455967 0.5047445 0.5047445 0.5211237
## 2961 2962 2963 2964 2965 2966 2967 2968
## 0.6402144 0.8355331 0.7250586 0.6551741 0.6249772 0.5047445 0.4475673 0.6698326
## 2969 2970 2971 2972 2973 2974 2975 2976
## 0.5374576 0.8355331 0.5617978 0.5129376 0.6477305 0.6249772 0.6172625 0.6016580
## 2977 2978 2979 2980 2981 2982 2983 2984
## 0.6625424 0.5778682 0.4556862 0.7117971 0.5698514 0.8015289 0.5292985 0.7315455
## 2985 2986 2987 2988 2989 2990 2991 2992
## 0.5698514 0.8167120 0.6912091 0.7250586 0.6841684 0.6698326 0.6172625 0.4883551
## 2993 2994 2995 2996 2997 2998 2999 3000
## 0.6841684 0.6249772 0.6698326 0.5047445 0.6698326 0.6841684 0.5292985 0.5537115
## 3001 3002 3003 3004 3005 3006 3007 3008
## 0.5129376 0.5858442 0.7050254 0.5129376 0.5211237 0.7184753 0.5537115 0.6625424
## 3009 3010 3011 3012 3013 3014 3015 3016
## 0.5211237 0.6770421 0.7117971 0.6477305 0.5937754 0.6841684 0.4314172 0.6698326
## 3017 3018 3019 3020 3021 3022 3023 3024
## 0.6698326 0.7798418 0.5455967 0.5858442 0.6625424 0.7117971 0.6326289 0.5292985
## 3025 3026 3027 3028 3029 3030 3031 3032
## 0.7442249 0.6402144 0.6016580 0.6981621 0.7250586 0.6625424 0.6326289 0.6094882
## 3033 3034 3035 3036 3037 3038 3039 3040
## 0.7050254 0.5698514 0.7798418 0.8117535 0.6477305 0.5858442 0.7683785 0.6249772
## 3041 3042 3043 3044 3045 3046 3047 3048
## 0.6770421 0.6625424 0.7250586 0.5292985 0.6625424 0.6249772 0.6477305 0.7250586
## 3049 3050 3051 3052 3053 3054 3055 3056
## 0.5937754 0.6249772 0.7798418 0.6841684 0.6249772 0.5617978 0.5047445 0.6326289
## 3057 3058 3059 3060 3061 3062 3063 3064
## 0.5858442 0.7798418 0.7962622 0.7050254 0.6326289 0.4801675 0.6094882 0.7565047
## 3065 3066 3067 3068 3069 3070 3071 3072
## 0.7624927 0.7741616 0.5211237 0.8309784 0.5129376 0.7741616 0.6625424 0.7050254
## 3073 3074 3075 3076 3077 3078 3079 3080
## 0.7315455 0.6698326 0.7624927 0.7683785 0.5129376 0.6016580 0.7798418 0.7504152
## 3081 3082 3083 3084 3085 3086 3087 3088
## 0.4801675 0.7683785 0.4965488 0.7683785 0.4719907 0.7854186 0.6016580 0.6402144
## 3089 3090 3091 3092 3093 3094 3095 3096
## 0.6912091 0.7624927 0.5937754 0.5778682 0.6094882 0.4965488 0.5937754 0.5374576
## 3097 3098 3099 3100 3101 3102 3103 3104
## 0.5778682 0.5537115 0.5537115 0.6770421 0.6477305 0.5537115 0.6770421 0.5211237
## 3105 3106 3107 3108 3109 3110 3111 3112
## 0.7050254 0.5537115 0.5211237 0.5129376 0.4638288 0.4801675 0.5778682 0.5617978
## 3113 3114 3115 3116 3117 3118 3119 3120
## 0.7050254 0.5937754 0.6912091 0.7741616 0.6094882 0.5537115 0.8309784 0.7504152
## 3121 3122 3123 3124 3125 3126 3127 3128
## 0.6172625 0.6016580 0.5778682 0.6172625 0.5374576 0.6326289 0.6841684 0.6326289
## 3129 3130 3131 3132 3133 3134 3135 3136
## 0.7250586 0.5047445 0.6551741 0.6016580 0.5617978 0.6625424 0.5937754 0.7854186
## 3137 3138 3139 3140 3141 3142 3143 3144
## 0.6016580 0.7504152 0.6249772 0.4719907 0.7250586 0.6698326 0.7117971 0.6912091
## 3145 3146 3147 3148 3149 3150 3151 3152
## 0.7683785 0.6402144 0.5211237 0.6016580 0.8066926 0.7442249 0.7908921 0.5937754
## 3153 3154 3155 3156 3157 3158 3159 3160
## 0.6698326 0.5374576 0.8167120 0.6326289 0.4638288 0.7442249 0.8066926 0.6016580
## 3161 3162 3163 3164 3165 3166 3167 3168
## 0.7442249 0.6249772 0.4556862 0.5858442 0.7442249 0.7117971 0.4883551 0.6625424
## 3169 3170 3171 3172 3173 3174 3175 3176
## 0.6402144 0.5374576 0.5047445 0.7741616 0.5858442 0.6249772 0.7250586 0.5698514
## 3177 3178 3179 3180 3181 3182 3183 3184
## 0.5455967 0.6016580 0.4883551 0.6249772 0.5211237 0.5537115 0.6698326 0.5129376
## 3185 3186 3187 3188 3189 3190 3191 3192
## 0.8015289 0.6094882 0.8309784 0.5778682 0.8117535 0.6841684 0.6477305 0.6981621
## 3193 3194 3195 3196 3197 3198 3199 3200
## 0.6770421 0.5778682 0.5778682 0.7908921 0.7117971 0.7854186 0.6981621 0.8015289
## 3201 3202 3203 3204 3205 3206 3207 3208
## 0.7854186 0.5858442 0.6249772 0.6016580 0.6477305 0.7624927 0.5455967 0.7184753
## 3209 3210 3211 3212 3213 3214 3215 3216
## 0.7250586 0.6249772 0.6698326 0.5047445 0.4394762 0.8263238 0.7184753 0.8167120
## 3217 3218 3219 3220 3221 3222 3223 3224
## 0.6551741 0.8355331 0.6249772 0.4801675 0.7050254 0.7050254 0.7854186 0.7683785
## 3225 3226 3227 3228 3229 3230 3231 3232
## 0.5129376 0.6172625 0.4719907 0.6172625 0.8215686 0.5617978 0.5858442 0.5937754
## 3233 3234 3235 3236 3237 3238 3239 3240
## 0.5129376 0.6326289 0.4719907 0.6698326 0.5698514 0.4475673 0.6326289 0.6094882
## 3241 3242 3243 3244 3245 3246 3247 3248
## 0.5937754 0.4965488 0.5129376 0.7908921 0.7741616 0.6625424 0.5858442 0.6981621
## 3249 3250 3251 3252 3253 3254 3255 3256
## 0.5617978 0.6402144 0.7315455 0.8309784 0.5537115 0.6625424 0.5937754 0.6841684
## 3257 3258 3259 3260 3261 3262 3263 3264
## 0.7683785 0.5211237 0.6625424 0.7741616 0.4965488 0.6912091 0.5937754 0.5292985
## 3265 3266 3267 3268 3269 3270 3271 3272
## 0.4883551 0.6402144 0.6841684 0.5778682 0.8117535 0.8167120 0.7854186 0.6094882
## 3273 3274 3275 3276 3277 3278 3279 3280
## 0.5211237 0.5537115 0.8399887 0.5858442 0.5698514 0.7117971 0.6698326 0.5937754
## 3281 3282 3283 3284 3285 3286 3287 3288
## 0.6249772 0.8066926 0.7624927 0.6698326 0.7854186 0.8167120 0.6551741 0.4801675
## 3289 3290 3291 3292 3293 3294 3295 3296
## 0.7741616 0.6698326 0.7315455 0.5211237 0.6625424 0.7854186 0.5047445 0.6698326
## 3297 3298 3299 3300 3301 3302 3303 3304
## 0.7624927 0.6770421 0.6981621 0.8167120 0.8167120 0.7050254 0.6477305 0.7050254
## 3305 3306 3307 3308 3309 3310 3311 3312
## 0.7798418 0.7908921 0.5211237 0.7442249 0.6172625 0.6477305 0.7250586 0.7798418
## 3313 3314 3315 3316 3317 3318 3319 3320
## 0.6551741 0.6402144 0.4801675 0.5537115 0.6094882 0.7908921 0.7908921 0.6551741
## 3321 3322 3323 3324 3325 3326 3327 3328
## 0.6770421 0.6094882 0.7854186 0.6912091 0.8015289 0.7117971 0.7379346 0.5129376
## 3329 3330 3331 3332 3333 3334 3335 3336
## 0.7854186 0.6841684 0.8117535 0.6172625 0.7798418 0.6981621 0.7184753 0.7565047
## 3337 3338 3339 3340 3341 3342 3343 3344
## 0.8309784 0.5292985 0.7379346 0.7504152 0.7117971 0.7117971 0.7565047 0.6172625
## 3345 3346 3347 3348 3349 3350 3351 3352
## 0.7962622 0.5617978 0.8215686 0.6249772 0.7117971 0.4883551 0.6841684 0.7908921
## 3353 3354 3355 3356 3357 3358 3359 3360
## 0.7854186 0.6402144 0.5617978 0.4638288 0.7854186 0.5211237 0.8167120 0.7379346
## 3361 3362 3363 3364 3365 3366 3367 3368
## 0.6551741 0.7962622 0.7565047 0.5698514 0.6172625 0.7854186 0.7250586 0.7908921
## 3369 3370 3371 3372 3373 3374 3375 3376
## 0.6402144 0.6402144 0.7565047 0.7315455 0.6326289 0.7741616 0.5617978 0.7683785
## 3377 3378 3379 3380 3381 3382 3383 3384
## 0.7683785 0.7315455 0.7184753 0.7565047 0.6841684 0.6402144 0.5211237 0.8167120
## 3385 3386 3387 3388 3389 3390 3391 3392
## 0.5374576 0.4965488 0.6551741 0.4883551 0.4883551 0.5537115 0.7315455 0.7117971
## 3393 3394 3395 3396 3397 3398 3399 3400
## 0.7250586 0.7741616 0.5129376 0.6249772 0.7050254 0.6402144 0.6016580 0.5778682
## 3401 3402 3403 3404 3405 3406 3407 3408
## 0.5537115 0.5698514 0.5129376 0.7854186 0.7250586 0.7741616 0.6625424 0.6551741
## 3409 3410 3411 3412 3413 3414 3415 3416
## 0.5858442 0.5374576 0.7962622 0.5778682 0.4965488 0.6249772 0.6326289 0.7854186
## 3417 3418 3419 3420 3421 3422 3423 3424
## 0.6841684 0.8399887 0.7379346 0.7741616 0.7117971 0.6249772 0.7117971 0.5858442
## 3425 3426 3427 3428 3429 3430 3431 3432
## 0.7050254 0.6841684 0.8066926 0.6326289 0.6477305 0.7741616 0.4719907 0.6477305
## 3433 3434 3435 3436 3437 3438 3439 3440
## 0.6625424 0.6912091 0.5374576 0.6249772 0.7315455 0.6402144 0.4883551 0.4801675
## 3441 3442 3443 3444 3445 3446 3447 3448
## 0.7962622 0.6326289 0.6551741 0.7962622 0.6016580 0.6698326 0.8066926 0.6249772
## 3449 3450 3451 3452 3453 3454 3455 3456
## 0.6016580 0.5937754 0.6477305 0.7315455 0.6698326 0.6841684 0.6981621 0.8263238
## 3457 3458 3459 3460 3461 3462 3463 3464
## 0.6402144 0.7624927 0.6770421 0.8215686 0.7117971 0.6551741 0.7741616 0.5937754
## 3465 3466 3467 3468 3469 3470 3471 3472
## 0.6326289 0.8263238 0.5858442 0.7741616 0.6477305 0.6326289 0.7798418 0.6172625
## 3473 3474 3475 3476 3477 3478 3479 3480
## 0.5211237 0.6477305 0.6625424 0.8167120 0.5858442 0.6326289 0.7908921 0.6172625
## 3481 3482 3483 3484 3485 3486 3487 3488
## 0.5292985 0.7442249 0.5858442 0.6841684 0.5858442 0.3762362 0.5374576 0.6625424
## 3489 3490 3491 3492 3493 3494 3495 3496
## 0.8117535 0.6172625 0.4801675 0.7624927 0.7315455 0.5047445 0.7184753 0.7854186
## 3497 3498 3499 3500 3501 3502 3503 3504
## 0.6402144 0.4965488 0.4965488 0.6016580 0.4074731 0.6841684 0.6172625 0.6249772
## 3505 3506 3507 3508 3509 3510 3511 3512
## 0.6698326 0.5937754 0.6551741 0.6981621 0.5455967 0.5455967 0.6841684 0.8309784
## 3513 3514 3515 3516 3517 3518 3519 3520
## 0.4883551 0.7184753 0.5374576 0.7117971 0.4883551 0.5047445 0.6249772 0.7050254
## 3521 3522 3523 3524 3525 3526 3527 3528
## 0.8215686 0.6770421 0.8167120 0.5047445 0.5129376 0.7050254 0.6551741 0.6249772
## 3529 3530 3531 3532 3533 3534 3535 3536
## 0.5374576 0.7798418 0.7315455 0.5537115 0.7379346 0.6172625 0.6698326 0.6841684
## 3537 3538 3539 3540 3541 3542 3543 3544
## 0.5778682 0.6770421 0.7624927 0.7379346 0.7379346 0.7184753 0.6326289 0.7741616
## 3545 3546 3547 3548 3549 3550 3551 3552
## 0.8355331 0.6912091 0.7565047 0.7683785 0.4719907 0.6551741 0.5129376 0.5537115
## 3553 3554 3555 3556 3557 3558 3559 3560
## 0.4965488 0.6326289 0.6094882 0.6841684 0.7683785 0.8167120 0.7798418 0.8066926
## 3561 3562 3563 3564 3565 3566 3567 3568
## 0.7908921 0.5455967 0.7741616 0.5698514 0.6912091 0.7624927 0.7565047 0.6912091
## 3569 3570 3571 3572 3573 3574 3575 3576
## 0.6981621 0.6981621 0.7741616 0.7624927 0.5292985 0.7624927 0.5537115 0.7854186
## 3577 3578 3579 3580 3581 3582 3583 3584
## 0.5698514 0.5455967 0.5537115 0.7565047 0.7741616 0.6841684 0.6249772 0.5292985
## 3585 3586 3587 3588 3589 3590 3591 3592
## 0.7379346 0.6551741 0.7315455 0.5047445 0.7442249 0.7565047 0.7565047 0.5537115
## 3593 3594 3595 3596 3597 3598 3599 3600
## 0.7908921 0.5455967 0.5698514 0.4801675 0.5858442 0.5778682 0.5937754 0.6912091
## 3601 3602 3603 3604 3605 3606 3607 3608
## 0.7315455 0.5617978 0.5858442 0.7184753 0.8117535 0.7624927 0.6326289 0.5698514
## 3609 3610 3611 3612 3613 3614 3615 3616
## 0.6172625 0.8117535 0.7184753 0.6402144 0.7624927 0.7442249 0.6172625 0.3839605
## 3617 3618 3619 3620 3621 3622 3623 3624
## 0.5617978 0.5617978 0.7250586 0.6249772 0.5211237 0.8215686 0.6402144 0.5937754
## 3625 3626 3627 3628 3629 3630 3631 3632
## 0.7050254 0.4965488 0.6912091 0.5292985 0.7854186 0.7854186 0.5617978 0.6841684
## 3633 3634 3635 3636 3637 3638 3639 3640
## 0.5778682 0.5292985 0.8015289 0.5047445 0.7050254 0.6249772 0.7117971 0.8117535
## 3641 3642 3643 3644 3645 3646 3647 3648
## 0.8486062 0.6016580 0.6625424 0.6912091 0.6625424 0.6698326 0.5537115 0.7250586
## 3649 3650 3651 3652 3653 3654 3655 3656
## 0.5698514 0.6326289 0.4883551 0.5698514 0.5858442 0.5292985 0.6477305 0.5778682
## 3657 3658 3659 3660 3661 3662 3663 3664
## 0.5129376 0.5617978 0.5698514 0.6912091 0.7250586 0.8215686 0.7854186 0.7117971
## 3665 3666 3667 3668 3669 3670 3671 3672
## 0.6094882 0.4883551 0.6326289 0.5537115 0.5698514 0.5292985 0.5617978 0.6094882
## 3673 3674 3675 3676 3677 3678 3679 3680
## 0.6172625 0.4314172 0.5455967 0.6094882 0.5698514 0.4965488 0.4556862 0.4965488
## 3681 3682 3683 3684 3685 3686 3687 3688
## 0.5537115 0.5047445 0.5778682 0.5698514 0.5858442 0.6912091 0.4801675 0.5455967
## 3689 3690 3691 3692 3693 3694 3695 3696
## 0.5858442 0.5047445 0.7683785 0.5455967 0.7741616 0.6625424 0.6770421 0.5858442
## 3697 3698 3699 3700 3701 3702 3703 3704
## 0.6625424 0.6016580 0.7379346 0.7184753 0.6326289 0.6841684 0.5211237 0.5858442
## 3705 3706 3707 3708 3709 3710 3711 3712
## 0.7504152 0.5858442 0.7250586 0.6402144 0.4719907 0.5292985 0.8015289 0.8309784
## 3713 3714 3715 3716 3717 3718 3719 3720
## 0.6172625 0.7250586 0.8443461 0.3534509 0.5937754 0.6477305 0.5858442 0.5778682
## 3721 3722 3723 3724 3725 3726 3727 3728
## 0.7798418 0.6016580 0.7854186 0.6841684 0.5937754 0.6094882 0.7050254 0.3609782
## 3729 3730 3731 3732 3733 3734 3735 3736
## 0.5047445 0.5129376 0.5937754 0.8215686 0.6477305 0.6625424 0.7741616 0.5211237
## 3737 3738 3739 3740 3741 3742 3743 3744
## 0.4801675 0.7908921 0.6249772 0.4965488 0.5698514 0.4556862 0.4965488 0.5292985
## 3745 3746 3747 3748 3749 3750 3751 3752
## 0.5937754 0.6981621 0.6249772 0.6016580 0.7962622 0.4883551 0.6172625 0.6249772
## 3753 3754 3755 3756 3757 3758 3759 3760
## 0.7624927 0.6625424 0.4556862 0.7250586 0.4638288 0.7050254 0.7565047 0.5129376
## 3761 3762 3763 3764 3765 3766 3767 3768
## 0.7117971 0.5537115 0.7624927 0.5858442 0.6326289 0.8263238 0.5537115 0.5537115
## 3769 3770 3771 3772 3773 3774 3775 3776
## 0.7442249 0.6326289 0.5698514 0.7117971 0.7741616 0.6094882 0.6625424 0.7741616
## 3777 3778 3779 3780 3781 3782 3783 3784
## 0.5129376 0.6981621 0.7741616 0.7117971 0.7050254 0.5211237 0.7683785 0.7854186
## 3785 3786 3787 3788 3789 3790 3791 3792
## 0.6094882 0.7504152 0.6770421 0.7854186 0.5937754 0.5937754 0.6094882 0.6981621
## 3793 3794 3795 3796 3797 3798 3799 3800
## 0.5617978 0.8015289 0.6402144 0.6551741 0.5858442 0.6249772 0.6249772 0.7379346
## 3801 3802 3803 3804 3805 3806 3807 3808
## 0.5374576 0.6477305 0.6912091 0.6698326 0.6770421 0.4965488 0.7683785 0.4638288
## 3809 3810 3811 3812 3813 3814 3815 3816
## 0.6770421 0.6698326 0.6094882 0.4314172 0.3609782 0.5617978 0.6172625 0.5455967
## 3817 3818 3819 3820 3821 3822 3823 3824
## 0.7683785 0.7250586 0.7908921 0.6016580 0.6698326 0.5698514 0.6402144 0.5858442
## 3825 3826 3827 3828 3829 3830 3831 3832
## 0.6477305 0.7908921 0.7050254 0.8066926 0.8066926 0.7683785 0.7908921 0.7117971
## 3833 3834 3835 3836 3837 3838 3839 3840
## 0.7624927 0.6698326 0.5778682 0.7908921 0.8015289 0.6698326 0.6551741 0.6912091
## 3841 3842 3843 3844 3845 3846 3847 3848
## 0.7050254 0.7379346 0.7624927 0.8399887 0.5858442 0.7315455 0.8015289 0.8117535
## 3849 3850 3851 3852 3853 3854 3855 3856
## 0.7504152 0.6477305 0.6016580 0.7683785 0.5617978 0.5211237 0.6981621 0.7504152
## 3857 3858 3859 3860 3861 3862 3863 3864
## 0.6981621 0.5778682 0.7117971 0.7798418 0.8399887 0.7683785 0.6094882 0.5778682
## 3865 3866 3867 3868 3869 3870 3871 3872
## 0.5617978 0.4883551 0.5455967 0.5537115 0.7379346 0.6172625 0.5617978 0.5455967
## 3873 3874 3875 3876 3877 3878 3879 3880
## 0.6841684 0.7798418 0.6981621 0.6770421 0.6551741 0.7504152 0.6912091 0.4801675
## 3881 3882 3883 3884 3885 3886 3887 3888
## 0.5537115 0.7741616 0.4965488 0.4801675 0.6912091 0.6912091 0.8066926 0.7315455
## 3889 3890 3891 3892 3893 3894 3895 3896
## 0.5858442 0.6249772 0.5455967 0.6326289 0.7250586 0.5537115 0.5047445 0.7379346
## 3897 3898 3899 3900 3901 3902 3903 3904
## 0.6625424 0.7379346 0.6912091 0.6402144 0.6841684 0.5129376 0.5129376 0.8066926
## 3905 3906 3907 3908 3909 3910 3911 3912
## 0.7908921 0.5374576 0.5374576 0.8015289 0.6841684 0.7624927 0.6016580 0.6326289
## 3913 3914 3915 3916 3917 3918 3919 3920
## 0.5292985 0.7117971 0.5455967 0.7908921 0.5129376 0.6551741 0.6172625 0.6249772
## 3921 3922 3923 3924 3925 3926 3927 3928
## 0.5374576 0.6172625 0.6841684 0.7117971 0.5937754 0.7379346 0.8117535 0.7854186
## 3929 3930 3931 3932 3933 3934 3935 3936
## 0.6912091 0.6698326 0.5292985 0.7504152 0.6841684 0.5617978 0.6172625 0.7854186
## 3937 3938 3939 3940 3941 3942 3943 3944
## 0.5292985 0.6698326 0.6770421 0.5778682 0.5778682 0.5374576 0.5698514 0.5698514
## 3945 3946 3947 3948 3949 3950 3951 3952
## 0.5617978 0.7565047 0.7117971 0.5937754 0.5698514 0.4719907 0.6551741 0.6698326
## 3953 3954 3955 3956 3957 3958 3959 3960
## 0.6477305 0.4965488 0.6551741 0.3098963 0.8443461 0.5129376 0.7683785 0.7117971
## 3961 3962 3963 3964 3965 3966 3967 3968
## 0.7379346 0.7315455 0.7379346 0.4965488 0.6249772 0.5937754 0.7379346 0.5129376
## 3969 3970 3971 3972 3973 3974 3975 3976
## 0.6698326 0.7854186 0.6016580 0.5374576 0.5211237 0.6912091 0.6477305 0.7442249
## 3977 3978 3979 3980 3981 3982 3983 3984
## 0.4394762 0.7908921 0.7504152 0.7798418 0.6402144 0.6249772 0.5455967 0.5211237
## 3985 3986 3987 3988 3989 3990 3991 3992
## 0.5537115 0.5292985 0.6981621 0.5698514 0.6698326 0.5617978 0.7683785 0.5129376
## 3993 3994 3995 3996 3997 3998 3999 4000
## 0.6981621 0.6477305 0.7379346 0.7442249 0.6326289 0.6625424 0.3169506 0.6326289
## 4001 4002 4003 4004 4005 4006 4007 4008
## 0.5698514 0.7624927 0.7379346 0.5698514 0.5537115 0.5047445 0.5858442 0.5129376
## 4009 4010 4011 4012 4013 4014 4015 4016
## 0.6172625 0.5047445 0.5698514 0.5698514 0.5858442 0.6477305 0.6477305 0.4801675
## 4017 4018 4019 4020 4021 4022 4023 4024
## 0.7565047 0.7050254 0.7442249 0.7315455 0.7379346 0.6841684 0.6981621 0.6912091
## 4025 4026 4027 4028 4029 4030 4031 4032
## 0.6249772 0.7962622 0.6625424 0.7504152 0.7379346 0.7683785 0.6477305 0.7908921
## 4033 4034 4035 4036 4037 4038 4039 4040
## 0.4719907 0.8015289 0.5937754 0.4883551 0.6172625 0.6625424 0.7117971 0.6094882
## 4041 4042 4043 4044 4045 4046 4047 4048
## 0.7854186 0.7315455 0.6551741 0.7050254 0.7624927 0.5537115 0.4801675 0.7741616
## 4049 4050 4051 4052 4053 4054 4055 4056
## 0.6625424 0.5374576 0.7504152 0.7379346 0.6770421 0.5211237 0.4719907 0.3917438
## 4057 4058 4059 4060 4061 4062 4063 4064
## 0.5129376 0.7854186 0.5211237 0.5698514 0.5211237 0.4965488 0.6172625 0.5129376
## 4065 4066 4067 4068 4069 4070 4071 4072
## 0.6016580 0.5292985 0.8117535 0.6094882 0.7565047 0.4233943 0.4394762 0.6326289
## 4073 4074 4075 4076 4077 4078 4079 4080
## 0.7442249 0.5129376 0.4883551 0.6770421 0.5937754 0.6698326 0.5292985 0.8066926
## 4081 4082 4083 4084 4085 4086 4087 4088
## 0.8215686 0.7184753 0.8861035 0.7315455 0.4883551 0.6625424 0.6402144 0.6249772
## 4089 4090 4091 4092 4093 4094 4095 4096
## 0.7741616 0.5778682 0.6249772 0.6698326 0.6249772 0.5617978 0.6326289 0.7624927
## 4097 4098 4099 4100 4101 4102 4103 4104
## 0.7250586 0.8568387 0.6698326 0.6172625 0.4394762 0.7504152 0.5455967 0.6912091
## 4105 4106 4107 4108 4109 4110 4111 4112
## 0.7683785 0.8015289 0.6841684 0.6477305 0.5129376 0.6402144 0.6016580 0.7565047
## 4113 4114 4115 4116 4117 4118 4119 4120
## 0.5129376 0.6016580 0.5292985 0.7565047 0.4965488 0.4883551 0.7565047 0.5211237
## 4121 4122 4123 4124 4125 4126 4127 4128
## 0.7624927 0.5211237 0.3995826 0.6016580 0.6841684 0.5698514 0.5858442 0.6094882
## 4129 4130 4131 4132 4133 4134 4135 4136
## 0.6981621 0.6249772 0.6477305 0.6981621 0.6172625 0.4638288 0.5778682 0.6477305
## 4137 4138 4139 4140 4141 4142 4143 4144
## 0.6551741 0.7184753 0.6094882 0.7379346 0.7854186 0.6551741 0.7854186 0.7565047
## 4145 4146 4147 4148 4149 4150 4151 4152
## 0.5047445 0.6249772 0.5698514 0.6770421 0.6249772 0.6698326 0.4801675 0.6981621
## 4153 4154 4155 4156 4157 4158 4159 4160
## 0.5937754 0.5617978 0.8066926 0.5698514 0.5937754 0.6477305 0.6402144 0.6625424
## 4161 4162 4163 4164 4165 4166 4167 4168
## 0.7854186 0.7854186 0.6402144 0.8215686 0.6249772 0.5617978 0.3995826 0.6094882
## 4169 4170 4171 4172 4173 4174 4175 4176
## 0.7117971 0.5698514 0.4883551 0.7250586 0.6094882 0.5537115 0.7854186 0.5617978
## 4177 4178 4179 4180 4181 4182 4183 4184
## 0.6770421 0.5698514 0.5374576 0.5047445 0.6016580 0.5292985 0.8215686 0.5292985
## 4185 4186 4187 4188 4189 4190 4191 4192
## 0.5778682 0.8355331 0.7050254 0.4883551 0.6016580 0.6249772 0.5617978 0.7250586
## 4193 4194 4195 4196 4197 4198 4199 4200
## 0.8015289 0.6912091 0.6625424 0.6698326 0.4154116 0.6249772 0.5537115 0.3917438
## 4201 4202 4203 4204 4205 4206 4207 4208
## 0.7504152 0.7379346 0.3685743 0.7504152 0.5537115 0.4801675 0.5698514 0.6172625
## 4209 4210 4211 4212 4213 4214 4215 4216
## 0.6625424 0.5537115 0.6551741 0.5292985 0.7565047 0.5047445 0.6770421 0.7854186
## 4217 4218 4219 4220 4221 4222 4223 4224
## 0.3685743 0.5858442 0.3685743 0.5292985 0.7442249 0.6402144 0.6094882 0.6551741
## 4225 4226 4227 4228 4229 4230 4231 4232
## 0.5211237 0.6841684 0.6326289 0.8066926 0.5778682 0.5778682 0.4638288 0.6172625
## 4233 4234 4235 4236 4237 4238 4239 4240
## 0.4233943 0.6551741 0.8443461 0.6770421 0.7442249 0.7442249 0.6016580 0.7504152
## 4241 4242 4243 4244 4245 4246 4247 4248
## 0.5858442 0.4719907 0.5047445 0.5698514 0.7908921 0.5537115 0.7504152 0.6551741
## 4249 4250 4251 4252 4253 4254 4255 4256
## 0.8117535 0.6477305 0.5537115 0.6551741 0.7565047 0.6981621 0.6477305 0.6912091
## 4257 4258 4259 4260 4261 4262 4263 4264
## 0.4883551 0.7315455 0.5937754 0.8215686 0.6172625 0.7504152 0.7624927 0.6172625
## 4265 4266 4267 4268 4269 4270 4271 4272
## 0.6094882 0.8117535 0.3313126 0.5858442 0.6402144 0.6172625 0.6402144 0.8167120
## 4273 4274 4275 4276 4277 4278 4279 4280
## 0.7854186 0.5698514 0.6698326 0.5211237 0.8215686 0.7962622 0.6698326 0.6402144
## 4281 4282 4283 4284 4285 4286 4287 4288
## 0.6625424 0.6625424 0.7315455 0.5292985 0.7624927 0.5937754 0.7184753 0.6326289
## 4289 4290 4291 4292 4293 4294 4295 4296
## 0.6249772 0.6094882 0.7379346 0.7741616 0.4719907 0.5937754 0.7315455 0.5698514
## 4297 4298 4299 4300 4301 4302 4303 4304
## 0.6402144 0.6477305 0.6477305 0.6402144 0.5617978 0.7442249 0.6698326 0.7379346
## 4305 4306 4307 4308 4309 4310 4311 4312
## 0.5047445 0.5617978 0.7741616 0.7184753 0.7315455 0.7565047 0.7250586 0.5455967
## 4313 4314 4315 4316 4317 4318 4319 4320
## 0.4965488 0.6402144 0.7250586 0.6402144 0.6625424 0.6770421 0.5129376 0.5617978
## 4321 4322 4323 4324 4325 4326 4327 4328
## 0.5292985 0.6094882 0.6912091 0.6841684 0.7908921 0.4719907 0.5778682 0.7565047
## 4329 4330 4331 4332 4333 4334 4335 4336
## 0.6402144 0.4074731 0.8263238 0.7565047 0.7184753 0.5047445 0.6551741 0.7854186
## 4337 4338 4339 4340 4341 4342 4343 4344
## 0.6770421 0.8215686 0.6981621 0.3534509 0.6326289 0.6402144 0.5047445 0.7442249
## 4345 4346 4347 4348 4349 4350 4351 4352
## 0.8117535 0.5858442 0.5778682 0.5537115 0.6016580 0.6912091 0.5537115 0.6326289
## 4353 4354 4355 4356 4357 4358 4359 4360
## 0.7854186 0.5698514 0.6551741 0.7050254 0.5455967 0.4394762 0.5374576 0.7117971
## 4361 4362 4363
## 0.4801675 0.4965488 0.5858442Gráfica del Modelo Rlogs
datos_hipertension <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/riesgo_hipertension.xlsx")
datos_hipertension <- datos_hipertension$riesgo_hipertension
edad <- cdd_hipertension_G1_Depurado$edad
dataPlot <- data.frame(edad, riesgo_hipertension)
plot(riesgo_hipertension~edad, data = dataPlot, main = "Modelo RLogS: Edad - Riesgo Hipertension", xlab = "Edad", ylab = "Riesgo Hipertensión = 0 | Research = 1", col = "gold", pch = "I")
curve(predict(glm(riesgo_hipertension~edad, family = "binomial", data = dataPlot), data.frame(edad = x), type = "response"), col = "orange", lwd = 3, add = TRUE)
6. Conclusiones
El análisis llevado a cabo en este proyecto proporciona un enfoque multidimensional para estudiar la hipertensión, utilizando una combinación de métodos estadísticos y técnicas de modelado avanzado. A lo largo de las diferentes fases, se abordaron los datos desde distintas perspectivas:
1. Fase 1 (Descripción de Datos): Se verificó la calidad y la confiabilidad del conjunto de datos, categorizando variables según su naturaleza y escala. Esto permitió una primera exploración del contexto y características de los registros de hipertensión.
2. Fase 2 (Análisis de Componentes Principales - ACP): Se identificaron las variables clave que explican la mayor parte de la varianza en los datos, simplificando su interpretación y ayudando a enfocar los análisis en factores relevantes como la edad y los niveles de colesterol.
3. Fase 3 (Análisis de Correspondencias): Se exploraron relaciones entre variables categóricas, como el sexo y la presencia de hipertensión, utilizando tablas de contingencia y pruebas de chi-cuadrado. Esto permitió identificar asociaciones significativas entre grupos específicos y características clínicas.
4. Fase 4 (Análisis de Conglomerados): Se segmentaron los datos en grupos homogéneos mediante métodos jerárquicos y no jerárquicos, facilitando una interpretación más precisa de los factores asociados a la hipertensión en diferentes subpoblaciones.
5. Fase 5 (Análisis de Regresión): Se construyeron modelos de regresión para investigar relaciones cuantitativas entre variables clave, como la edad y la temperatura ambiente. Los resultados mostraron asociaciones significativas, subrayando la importancia de estos factores en la incidencia de hipertensión.
Conclusión Final:
El proyecto no solo logró explorar y describir el conjunto de datos de hipertensión, sino que también ofreció insights valiosos sobre factores asociados a esta condición. La combinación de técnicas descriptivas, exploratorias y predictivas permitió desarrollar un análisis integral que sienta las bases para futuras investigaciones. Este enfoque puede ser utilizado como modelo para implementar estrategias basadas en datos en el ámbito clínico, ayudando a mejorar la prevención y manejo de la hipertensión mediante un entendimiento más profundo de sus determinantes clave.
7. Bibliografía
Axel Frederick Félix Jiménez, & Vania Stephany Sánchez. (2022). Conjunto de datos sobre hipertensión arterial en México. Recuperado de [https://www.kaggle.com/datasets/frederickfelix/hipertensin-arterial-mxico]
Encuesta Nacional de Salud de Nutrición(ENSANUT). (2022).Bases de datos y cuestionarios para Encuesta Nacional de Salud y Nutrición Continua 2022. México. Recuperado de [https://ensanut.insp.mx/encuestas/ensanutcontinua2022/descargas.php]
OpenAI. (2024, diciembre 9). ChatGPT (versión GPT-4) [Modelo de lenguaje]. OpenAI. https://openai.com/chatgpt
---
title: "**RMD_G1**"
subtitle: "Estudio de Análisis Multivariado con base en un conjunto de datos sobre registros clínicos de hipertensión arterial"
author: "laura.jimena.lenis::isabella.anchico::laura.ibarguen::@correounivalle.edu.co"
date: "Estudio hecho durante el periodo Académico Agosto-Diciembre de 2024"
output:
  html_document:
    toc: TRUE
    toc_float: TRUE
    code_download: TRUE
    theme: lumen
bibliography: bibliografia_ME.bib
csl: apa.csl
link-citations: yes
---

<!-- Configuracion Global de R -->

```{r setup, include=FALSE}
library(readxl)
library(corrplot)
library(GGally)
library(ggplot2)
library(andrews)
library(tcltk)
library(aplpack)
library(graphics)
library(corrplot)
library(MVN)
library(reshape2)
library(FactoMineR)
library(factoextra)
library(psych)
library(FactoClass)
library(cluster)
library(dendextend)
library(magrittr)
library(NbClust)
library(stargazer)

knitr::opts_chunk$set(echo=TRUE)


cdd_hipertension_G1_Original <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/cdd_hipertension_G1_Original.xlsx")
View(cdd_hipertension_G1_Original)

cdd_hipertension_G1_Depurado <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/cdd_hipertension_G1_Depurado.xlsx")
View(cdd_hipertension_G1_Depurado)

```



## **Fase 1 [Descripciones Multivariantes]**

### **1.1. Objetivos**

• Vereficar que el conjunto de datos provenga de una fuente confiable, permitiendo su uso en análisis difíciles y justificados.

• Comprender el contexto en el que se recopilaron los datos para así interpretar correctamente las variables.

• Caracterizar y clasificar el conjunto de datos en variables de acuerdo con su tipo y escala de medición, para aplicar los análisis estadísticos correspondientes.

### **1.2. Descripción de los datos** {.tabset .tabset-pills}

**[parrafo introductorio: Fuente del Conjunto de Datos]**


El conjunto de datos de trabajo se obtuvo casi totalmente de Kaggle: https://www.kaggle.com/akshaydattatraykhare. Es conveniente anotar que Kaggle es una compañía subsidiaria de Google LLC que mantiene una comunidad online de científicos de datos y profesionales del aprendizaje automático. Esta empresa permite a sus usuarios encontrar y publicar conjuntos de datos, explorar y crear modelos en un entorno de ciencia de datos basado en la web, trabajar con otros científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático y participar en concursos para resolver desafíos de ciencia de datos.


**[parrafo descriptivo: Contexto del Conjunto de Datos]**

El conjunto de datos contiene 8 campos y aproximadamente 4000 registros. Uno de los campos es simplemente un identificador numérico secuencial de los registros; otros tres son de naturaleza politómica; y el resto son numéricos estrictamente positivos. La lista siguiente los describe en el mismo orden, de izquierdda a derecha, como aparecen en el rango de datos que los contiene y se establece para cada campo, excepto el campo Serial, el tipo de variable y su escala de medición con base en la nomenclatura (tipo_de_variable::escala_de_medición[ordenamiento]):


•	sexo (cualitativa::nominal): registra el sexo del paciente, de lo cual se registraron los siguientes datos: 0 corresponde a un paciente de sexo masculino, 1 un  paciente de sexo femenino. Sin embargo, en el documento de Excel Depurado, M corresponde a un paciente de sexo masculino, F un  paciente de sexo femenino.

•	edad (cuantitativa::razón): registra la edad del paciente,la cual está en un rango de 0 a 100 años.

•	temperatura_ambiente (cuantitativa::razón): registra una escala de 1 a 35 del grado de la temperatura en la cual los pacientes se encuentran inmersos, de lo cual se registraron los siguientes datos: inferior a los 17 (hipotermia muy profunda), entre 17 a 28 (hipotermia profunda) y entre 28 a 35 (hipotermia ligera).

•	valor_colesterol_ldl (cuantitativa::razón): registra una escala de 1 a 303 de los valores del coresterol, de lo cual se registraron los siguientes datos: en un rango menor de 100 (muy saludable), en un rango de 100 a 130 (saludable), en un rango de 130 a 160 poco saludable, en un rango de 160 a 190 (no saludable) y en rango mayor de 190 (riesgo elevado)

•	valor_trigliceridos (cuantitativa::razón): registra una escala de 1 a 500 de los valores del trigliceridos, de lo cual se registraron los siguientes datos: En una escala de menos e igual de 150 (normal), en una escala de 150 y 199 (límite alto), en una escala de 200 a 499 (alto) y en una escala de 500 y más de 500 (muy alto)

•	valor_ferritina (cualitativa::ordinal): registra el valor de ferritina del paciente, de lo cual se registraron los siguientes datos: mayor de 27 (3=superior), igual a 27 (2=normal) y menor de 27 (1=inferior)

•	valor_transferrina (cualitativa::ordinal): registra el valor de transferrina del paciente, de lo cual se registraron los siguientes datos: mayor 11 (3=superior), igual a 11 (2=normal) y menor a 11 (1=inferior)

•	 riesgo_hipertension (cualitativa:nominal): registra el riesgo de hipertensión del paciente,  de lo cual se registraron los siguientes datos: 1 corresponde si el paciente padece de cierto riego, 0 corresponde si el paciente NO padece de cierto riesgo. Sin embargo, en el documento de Excel Depurado, SÍ corresponde si el paciente padece de cierto riego, NO corresponde si el paciente NO padece de cierto riesgo.


**[parrafo conclusivo: descenlace]**

Por último, es necesario aclarar que en el conjunto de datos los registros de las variables cualitativas y cuantitativas fueron reescritos, de la siguiente forma: sexo y riesgo de hipertensión (variables cualitativas nominal), valor de ferritina y valor de transferrina (variables cualitativas ordinal), edad, temperatura ambiente, valor del colesterol y valor de triglicéridos (variables cuantitativas de razón)

#### Estructura del conjunto de datos original
```{r Estructura_del_conjunto_de_datos_original, fig.align = 'center'}
str(cdd_hipertension_G1_Original)
```
#### Conjunto de Datos Original
```{r Conjunto_de_Datos_Original, fig.align = 'center'}
cdd_hipertension_G1_Original
```

#### Estructura del conjunto de datos depurados
```{r Estructura_del_conjunto_de_datos_depurados, fig.align = 'center'}
str(cdd_hipertension_G1_Depurado)
```
#### Conjunto de Datos depurados
```{r Conjunto_de_Datos_depurados, fig.align = 'center'}
cdd_hipertension_G1_Depurado
```


### **1.3. Estimaciones multivariadas** {.tabset .tabset-pills}

**[Párrafo introductorio: inicio]**

Estamos analizando un conjunto de datos relacionados con hipertensión. Para entender mejor cómo se distribuyen las variables y su relación entre ellas, se utilizan técnicas de estadística descriptiva y gráficas, como diagramas de caja (boxplots) y cálculos de medias. El objetivo es identificar patrones, posibles relaciones entre variables y detectar valores atípicos, también llamados outliers, que podrían estar afectando el análisis general.

**[Párrafo descriptivo: nudo]**

En la visualización, utilizamos boxplots para representar la distribución de varias variables, como edad, temperatura ambiente, colesterol LDL, y triglicéridos. El boxplot me permite ver la mediana (la línea negra dentro de la caja) y los cuartiles (los bordes de la caja), así como los puntos que se consideran outliers (representados por puntos fuera de las “barras” del diagrama). Estos valores extremos son importantes porque pueden influir de manera significativa en el resultado de los análisis, como en el cálculo de medias y varianzas. También he utilizado la matriz de covarianzas y la matriz de correlaciones para observar cómo las variables están relacionadas entre sí.

**[párrafo conclusivo: desenlace]**

Al finalizar este análisis preliminar, hemos podido identificar ciertos outliers en los datos, lo que me indica que algunos valores extremos pueden estar afectando las variables, como el colesterol LDL o los triglicéridos. La correlación entre algunas variables es baja, lo que sugiere que no están tan relacionadas entre sí. A partir de aquí, puedo decidir si es necesario realizar un tratamiento adicional de los datos, como eliminar o ajustar estos outliers, para mejorar la calidad del análisis y asegurar que las conclusiones sean más precisas y confiables.

Este enfoque nos permite analizar de manera sistemática y profunda el comportamiento de las variables y su influencia en el análisis general.

#### Vector de Medias y Bloxplot
```{r Vector_de_Medias_y_Boxplot, fig.align='center'}

apply(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], 2, mean)

cdd_hipertension_G1_Depurado_Reducido = cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)]
par(mfrow = c(1, ncol(cdd_hipertension_G1_Depurado_Reducido)))
invisible(lapply(1:ncol(cdd_hipertension_G1_Depurado_Reducido), function(i) boxplot(cdd_hipertension_G1_Depurado_Reducido[, i])))

```

#### Matriz de Varianzas-Covarianzas
```{r Matriz_de_Varianzas-Covarianzas, fig.align='center'}

round(cov(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)]),2)
```

#### Matriz de Correlacioness
```{r Matriz_de_Correlacioness, fig.align='center'}

round(cor(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)]),3)

```


### **1.4. Gráficas multivariadas** {.tabset .tabset-pills}

**[Párrafo introductorio: inicio]**

En este análisis, se presentan tres tipos de diagramas generados con el objetivo de visualizar y explorar datos cuantitativos relacionados con un conjunto depurado de pacientes con hipertensión. Los gráficos utilizados son el diagrama de dispersión y correlaciones, el diagrama de estrellas y las caras de Chernoff. Cada uno de estos gráficos ofrece una perspectiva única para interpretar las relaciones entre las variables seleccionadas y facilita la comprensión de la distribución de los datos.

**[Párrafo descriptivo: nudo]**

El primer gráfico muestra un conjunto de dispersión que representa las relaciones entre cuatro variables: edad, temperatura ambiente, colesterol LDL y triglicéridos. Los diagramas de dispersión están acompañados de sus respectivas distribuciones univariantes y las correlaciones entre las variables, que en algunos casos son bajas, como en la correlación entre "edad" y "valor colesterol LDL" (-0.060) y algo más altas en otras, como la correlación entre "temperatura ambiente" y "valor triglicéridos" (0.171).

El segundo gráfico es un diagrama de estrellas, donde cada estrella representa un subconjunto de datos. Cada rama de la estrella corresponde a una variable, y el tamaño de las ramas indica el valor relativo de la variable. En este gráfico se pueden observar patrones visuales que destacan las diferencias en el comportamiento de las variables entre los diferentes pacientes muestreados.

Finalmente, el tercer gráfico utiliza las caras de Chernoff, donde cada cara representa un conjunto de variables. Cada rasgo facial (ojos, boca, etc.) está asociado con una variable específica, lo que permite una interpretación intuitiva de los datos. Las diferencias en la expresión facial pueden reflejar variaciones en los valores de las variables, ofreciendo una manera rápida de detectar anomalías o tendencias.

**[párrafo conclusivo: desenlace]**

En conjunto, estos gráficos permiten visualizar los datos desde diferentes ángulos, lo que facilita la identificación de correlaciones, patrones y anomalías en el conjunto de datos. Mientras que el gráfico de dispersión y correlaciones proporciona una vista detallada de las relaciones entre las variables, el diagrama de estrellas y las caras de Chernoff ofrecen formas más abstractas pero efectivas de representar los mismos datos, lo que contribuye a un análisis más completo y accesible. Estos métodos gráficos son esenciales para la interpretación visual en el análisis de datos, especialmente cuando se busca un enfoque descriptivo y comparativo.


#### Diagrama Conjuto de Dispersión, Distribución y Correlaciones
```{r Diagrama_Conjuto_de_Dispersión_Distribución_y_Correlaciones, fig.align='center'}

set.seed(780728)
cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado = cdd_hipertension_G1_Depurado[sample(1:nrow(cdd_hipertension_G1_Depurado),400),-c(1,2,7,8,9)]
ggpairs(cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado)
```


#### Diagrama de estrellas 
```{r Diagrama_de_estrellas, fig.align='center'}

set.seed(780720)
cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado = cdd_hipertension_G1_Depurado[sample(1:nrow(cdd_hipertension_G1_Depurado),20),-c(1,2,7,8,9)]
stars(cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado, len = 0.5, cex = 0.5, key.loc = c(3,4,5,6), draw.segments = TRUE)
```

#### Caras de Chernoff
```{r Caras_de_Chernoff, fig.align='center'}

set.seed(780728)
cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado = cdd_hipertension_G1_Depurado[sample(1:nrow(cdd_hipertension_G1_Depurado),23),-c(1,2,7,8,9)]
faces(cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado)
```


### **1.5. Normalidad multivariada** {.tabset .tabset-pills}

**[Párrafo introductorio: inicio]**

En el análisis de datos multivariados relacionados con la hipertensión, es fundamental evaluar la normalidad de las variables para garantizar la validez de los modelos estadísticos que se aplicarán. En este estudio, se dispone de un conjunto de datos con aproximadamente 4,000 registros, incluyendo variables tanto cualitativas como cuantitativas. Se llevarán a cabo diferentes pruebas de normalidad multivariada, tales como las pruebas de Mardia, Henze-Zirkler, Doornik-Hansen y Royston, con el fin de determinar si las variables cuantitativas siguen una distribución normal multivariada, lo cual es crucial para la aplicación de técnicas estadísticas avanzadas.

**[Párrafo descriptivo: nudo]**

En el desarrollo de las pruebas de normalidad multivariada, se han considerado cuatro variables cuantitativas: edad, temperatura ambiente, colesterol LDL y triglicéridos. Las pruebas se realizaron tanto en el conjunto completo de datos como en un subconjunto de 400 observaciones para evaluar posibles diferencias en la distribución. Las pruebas aplicadas, como Mardia, Henze-Zirkler, Doornik-Hansen y Royston, han permitido examinar distintos aspectos de la normalidad, incluyendo la asimetría y la curtosis de las distribuciones. Los resultados muestran parámetros descriptivos como la media, desviación estándar, mediana, y asimetría de cada variable, ofreciendo una visión detallada sobre el comportamiento de los datos y su adherencia a los supuestos de normalidad.


**[párrafo conclusivo: desenlace]**

Los análisis realizados revelan que, aunque algunas de las variables presentan desviaciones respecto a la normalidad ideal, las pruebas sugieren comportamientos distintos dependiendo de la muestra analizada. La falta de normalidad en algunos casos sugiere la necesidad de aplicar transformaciones a los datos o considerar métodos estadísticos robustos que no asuman normalidad multivariada. Estos hallazgos son esenciales para guiar el análisis posterior, como la aplicación de técnicas multivariadas, asegurando que los supuestos estadísticos sean adecuados para obtener conclusiones válidas y confiables en el contexto del estudio de la hipertensión.

#### PNM Mardia
```{r PNM_Mardia, fig.align='center'}

mvn(cdd_hipertension_G1_Depurado [,-c(1,2,7,8,9)], mvnTest="mardia")
```


#### PNM Henze-Zirkler
```{r PNM_Henze-Zirkler, fig.align='center'}

mvn(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], mvnTest="hz")
```

#### PNM Doornik-Hansen
```{r PNM_Doornik-Hansen, fig.align='center'}

mvn(cdd_hipertension_G1_Depurado [,-c(1,2,7,8,9)], mvnTest="dh")
```


#### PNM Royston
```{r PNM_Roysto, fig.align='center'}

subset_data <- cdd_hipertension_G1_Depurado[sample(nrow(cdd_hipertension_G1_Depurado), 400), -c(1,2,7,8,9)]
mvn(subset_data, mvnTest="royston")
```


### **Fase 2 [Componentes Principales]**

### **2.1. Objetivos**

• Reducir la dimensionalidad de los datos,  identificando las variables más importantes que explican la varianza en el conjunto de datos y representando la información en un espacio de menor dimensión, Por medio de selecciones de componentes principales, los cuales se ven reflejados a través de gráficos. 

• Simplicar la interpretación de los datos de hipertensión aplicando el ACP la cual busca transformar un conjunto de variables las cuales son definidas como variables originales, las cuales se pasan a unas nuevas variables denominadas donde contiene los componentes principales.

### **2.2. Selección de Componentes** {.tabset .tabset-pills}

**[Párrafo introductorio: inicio]**

Se analiza datos sobre la hipertensión utilizando una técnica llamada Análisis de Componentes Principales (ACP). Esta técnica nos ayuda a simplificar la información al reducir el número de variables que estamos estudiando. En lugar de mirar muchas variables al mismo tiempo, el ACP nos permite concentrarnos en las más importantes que explican mejor la variación en los datos. Así, podemos entender mejor cómo se relacionan factores como la edad, la temperatura y los niveles de colesterol con la hipertensión.

**[Párrafo descriptivo: nudo]**

El código que estamos analizando utiliza el ACP para estudiar los datos. Primero, calcula cómo se relacionan entre sí las diferentes variables. Luego, extrae información sobre cuáles son las variables más importantes que influyen en los resultados. Se crean gráficos que nos ayudan a decidir cuántas de estas nuevas variables debemos conservar para hacer un análisis más claro. También se analiza qué tan bien estas nuevas variables representan los datos originales, asegurando que no perdamos información importante al simplificar.

**[párrafo conclusivo: desenlace]**

El uso del Análisis de Componentes Principales en nuestro estudio sobre la hipertensión nos ha permitido identificar cuáles son las relaciones más relevantes entre las variables. Gracias a los gráficos que hemos creado, podemos ver cuántas de estas nuevas variables son necesarias para entender los datos sin complicarnos demasiado. En resumen, hemos logrado simplificar la información y enfocarnos en lo que realmente importa al estudiar la hipertensión.


#### Matriz ACP
```{r Matriz_ACP, fig.align='center'}

get_eigenvalue(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], ncp = 6, scale.unit = TRUE, graph = F))

```


#### Matriz de Correlaciones
```{r Matriz_de_Correlaciones, fig.align='center'}

round(cor(cdd_hipertension_G1_Depurado [,-c(1,2,7,8,9)]),2)

```

#### Valores y Vectores Propios
```{r Valores_y_Vectores_Propios, fig.align='center'}

princomp(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], cor = TRUE)$sdev^2

princomp(cdd_hipertension_G1_Depurado [,-c(1,2,7,8,9)], cor = TRUE)$loadings[ ,1:4]

```


#### Correlaciones Comparadas
```{r Correlaciones_Comparadas, fig.align='center'}

par(mfrow=c(1,2))
corrplot::corrplot(cor(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)]), method = "color", type = "upper", number.cex = 0.4)
corrplot::corrplot(cor(princomp(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], cor = TRUE)$scores), method = "color", type = "upper", number.cex = 0.4)

```

#### Gráfico de Catell
```{r Grafico_de_Catell, fig.align='center'}

fviz_eig(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,8,9)], scale.unit = T, graph = F), addlabels = T, ylim=c(0,90), main = "")

```

#### Gráfico de Catell-Kaiser
```{r Grafico_de_Catell-Kaiser, fig.align='center'}

scree(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)],factors = FALSE, pc = TRUE, main ="")

```


### **2.3. Calidad de Representación** {.tabset .tabset-pills}

**[Párrafo introductorio: inicio]**

Se explora las relaciones entre diferentes variables relacionadas con la hipertensión, como la edad, la temperatura ambiente, los niveles de colesterol LDL y los triglicéridos.  Los códigos implementados utilizan la librería factoMiner para realizar el PCA y visualizar los resultados mediante gráficos de círculo de correlaciones y matrices de representación.  Este análisis permitirá identificar las variables que contribuyen más a la variabilidad de los datos y descubrir potenciales patrones o asociaciones entre ellas. Se espera que este análisis proporcione información relevante para una mejor comprensión de los factores relacionados con la hipertensión.

**[Párrafo descriptivo: nudo]**

Primero, se genera un círculo de correlaciones que muestra la correlación entre las variables y los componentes principales.  Las variables con vectores largos y cercanos al círculo tienen una alta correlación con los componentes principales.  Los gráficos muestran la relación entre las variables, permitiendo identificar aquellas que contribuyen más a la varianza explicada por el PCA.  Luego, se calcula una matriz de representación que muestra las coordenadas de las variables en el espacio de los componentes principales. Esta matriz proporciona información cuantitativa sobre la contribución de cada variable a cada componente principal.  Finalmente,  se visualiza una representación gráfica de las variables con un código de color que refleja el valor del coseno al cuadrado, indicando la calidad de representación de cada variable.  Estos análisis gráficos y numéricos ayudan a comprender la estructura de los datos y las relaciones entre las variables.


**[párrafo conclusivo: desenlace]**

Los gráficos y matrices generados permiten identificar las variables más influyentes en la variabilidad de los datos, mostrando, por ejemplo, las correlaciones entre la edad y otros factores de riesgo como los niveles de colesterol o los triglicéridos.  La calidad de representación permite evaluar la significancia de las variables en este modelo reducido. El análisis facilita la interpretación de las relaciones complejas entre múltiples variables, facilitando la comprensión de los factores que contribuyen a la hipertensión y ayudando a identificar áreas clave para futuras investigaciones o intervenciones en salud.

#### Circulo de Correlaciones 
```{r Circulo_de_Correlaciones, fig.align='center'}

fviz_pca_var(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], scale.unit = T, graph = F),col.var="#3B83BD", repel = T, col.circle = "#CDCDCD", ggtheme = theme_bw())

```

#### Matriz de Representación
```{r Matriz_de_Representacion, fig.align='center'}

(get_pca_var(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], ncp = 6, scale.unit = TRUE, graph = F)))$cos2
```

#### Calidad de Representación
```{r Calidad_de_Representacion, fig.align='center'}

fviz_pca_var(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], ncp = 6, scale.unit = TRUE, graph = F), col.var="cos2", gradient.cols=c("#00AFBB","#E7B800","#FC4E07"), repel = TRUE)

```

#### Coordenadas Individuales
```{r Coordenadas_Individuales, fig.align='center'}

head((PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], ncp = 6, scale.unit = TRUE, graph = F))$ind$coord, n = 23L)
```



### **2.4. Contribuciones** {.tabset .tabset-pills}

**[Párrafo introductorio: inicio]**

Se analiza un conjunto de datos relacionados con la hipertensión utilizando el Análisis de Componentes Principales (PCA) como técnica de reducción de dimensionalidad. El PCA permite identificar las variables que más contribuyen a la varianza en los datos, simplificando su interpretación y facilitando la identificación de patrones. En esta sección, nos centraremos en la visualización e interpretación de las contribuciones de cada variable a los cuatro primeros componentes principales, obtenidos mediante el código R proporcionado.

**[Párrafo descriptivo: nudo]**

El código R implementado realiza un PCA sobre un subconjunto de variables de la tabla de datos de hipertensión (excluyendo las columnas 1, 2, 7, 8 y 9).  Se utiliza la función fviz_contrib del paquete factoExtra para generar gráficos de barras que muestran la contribución porcentual de cada variable a cada componente principal (Dim-1 a Dim-4).  Estos gráficos permiten identificar las variables que tienen mayor peso en la formación de cada componente, indicando su importancia en la estructura de la varianza.  Por ejemplo, en el gráfico de contribuciones a Dim-1, observamos que 'valor_trigliceridos' y 'valor_colesterol_1d1' tienen las mayores contribuciones, sugiriendo una fuerte influencia de estos factores en la varianza explicada por este primer componente.  Un análisis similar se realiza para los restantes componentes, revelando la influencia relativa de las variables en diferentes dimensiones del conjunto de datos.

**[párrafo conclusivo: desenlace]**

El análisis de las contribuciones de las variables a los componentes principales, visualizado mediante los gráficos generados por el código R, proporciona información valiosa sobre la estructura de los datos de hipertensión. Identifica las variables más influyentes en cada componente, lo que facilita la comprensión de las relaciones entre las variables y permite una interpretación más sencilla de los datos multidimensionales. Esta información puede ser utilizada para posteriores análisis, modelos predictivos o para la toma de decisiones en el contexto de la gestión y prevención de la hipertensión, contribuyendo así al desarrollo de estrategias más efectivas en salud pública

#### Matriz de Contribuciones 
```{r Matriz_de_Contribuciones, fig.align='center'}

(get_pca_var(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], ncp = 6, scale.unit = TRUE, graph = F)))$contrib

```

#### Contribuciones a D1
```{r Contribuciones_a_D1, fig.align='center'}

fviz_contrib(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], ncp = 4, scale.unit = TRUE, graph = F), choice = "var", axes = 1, top = 10)
```

#### Contribuciones a D2
```{r Contribuciones_a_D2, fig.align='center'}

fviz_contrib(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], ncp = 4, scale.unit = TRUE, graph = F), choice = "var", axes = 2, top = 10)

```

#### Contribuciones a D3
```{r Contribuciones_a_D3, fig.align='center'}

fviz_contrib(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], ncp = 6, scale.unit = TRUE, graph = F), choice = "var", axes = 3, top = 10)

```

#### Contribuciones a D4
```{r Contribuciones_a_D4, fig.align='center'}

fviz_contrib(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado[,-c(1,2,7,8,9)], ncp = 6, scale.unit = TRUE, graph = F), choice = "var", axes = 4, top = 10)

```

### **2.5. Interpretación ** {.tabset .tabset-pills}

**[Párrafo introductorio: inicio]**

El objetivo principal es determinar las relaciones entre diversas variables clínicas, como colesterol y triglicéridos, y observar cómo se agrupan los pacientes según su sexo y su riesgo de desarrollar hipertensión. A través de visualizaciones como biplots, se busca facilitar la comprensión de los patrones presentes en los datos.

**[Párrafo descriptivo: nudo]**

El código genera tres biplots utilizando el paquete factoextra, cada uno representando un análisis PCA sobre subconjuntos filtrados por sexo (masculino/femenino) y riesgo de hipertensión (sí/no). En cada biplot, los puntos representan individuos y las flechas indican las variables. La cercanía entre los puntos sugiere similitudes en sus perfiles, mientras que la proximidad a las flechas refleja una fuerte correlación con las variables. Este enfoque permite visualizar cómo las características de los hombres y mujeres difieren en relación con la hipertensión y cómo estas variables se asocian con el riesgo.

**[párrafo conclusivo: desenlace]**

El análisis realizado mediante este código proporciona una herramienta efectiva para visualizar y entender los datos relacionados con la hipertensión. Los biplots permiten identificar patrones significativos y relaciones entre variables, lo que facilita una comprensión más profunda de los factores que influyen en el riesgo de hipertensión. Además, la segmentación por filtros ayuda a realizar un análisis más detallado de subgrupos específicos dentro de la población estudiada, enriqueciendo así el conocimiento sobre esta condición médica.


#### Biplot de Variables y Registros [Filtro sexo]
```{r Biplot_de_Variables_y_Registros_Filtro_sexo, fig.align='center'}

set.seed(780720)
cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado = cdd_hipertension_G1_Depurado[sample(1:nrow(cdd_hipertension_G1_Depurado),150),-c(1,7,8,9)]
fviz_pca_biplot(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado, ncp = 4, scale.unit = TRUE, graph = F, quali.sup = "sexo"), axes = c(1, 2), repel = TRUE, habillage = "sexo")
```

#### Biplot de Variables Y Registros [Filtro riesgo_hipertension]
```{r Biplot_de_Variables_Y_Registros_Filtro_riesgo_hipertension}

set.seed(780720)
cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado = cdd_hipertension_G1_Depurado[sample(1:nrow(cdd_hipertension_G1_Depurado),170),-c(1,2,7,8)]
fviz_pca_biplot(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado, ncp = 4, scale.unit = TRUE, graph = F, quali.sup = "riesgo_hipertension"), axes = c(1, 2), repel = TRUE, habillage = "riesgo_hipertension")

```

#### Coordenadas Individuales [Subconjunto Filtro sexo]
```{r Coordenadas_Individuales_Subconjunto_Filtro_sexo, fig.align='center'}

set.seed(780720)
cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado = cdd_hipertension_G1_Depurado[sample(1:nrow(cdd_hipertension_G1_Depurado),61),-c(1,7,8,9)]
head(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado, ncp = 4 , scale.unit = TRUE, graph = FALSE, quali.sup = "sexo")$ind$coord, n = 61L)

```


#### Biplot de Variables y Registros [Subconjunto Filtro sexo]
```{r Biplot_de_Variables_y_Registros_Subconjunto_Filtro_sexo, fig.align='center'}

set.seed(780720)
cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado = cdd_hipertension_G1_Depurado[sample(1:nrow(cdd_hipertension_G1_Depurado),61),-c(1,7,8,9)]
fviz_pca_biplot(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado, ncp = 4, scale.unit = TRUE, graph = F, quali.sup = "sexo"), axes = c(1, 2), repel = TRUE, habillage = "sexo")
fviz_pca_biplot(PCA(cdd_hipertension_G1_Depurado_Muestreado, ncp = 4, scale.unit = T, graph = F, quali.sup = "sexo"), axes = c(1, 2), repel = T, habillage = "sexo")

```


## **Fase 3 [Correspondencias]**

### **3.1. Objetivos**

• Realizar un análisis estadístico a la asociación entre variables categóricas relacionadas con la hipertensión, utilizando técnicas como el análisis de correspondencia y las pruebas de chi-cuadrado para determinar la significancia estadística de las relaciones encontradas.

### **3.2. Correspondencias Simples** {.tabset .tabset-pills}

**[Párrafo introductorio: inicio]**

Analizaremos datos relacionados con la hipertensión arterial, utilizando técnicas de análisis de correspondencia para explorar la relación entre variables categóricas como el sexo, la presencia de hipertensión (categorizada como G1_Depurados), y los valores de transferrina. Los códigos más presentados se centran en la construcción y el análisis de tablas de contingencia, el cálculo de estadísticos de prueba de chi-cuadrado y la descomposición de la inercia para comprender la contribución de cada variable a la relación global.  El objetivo es identificar patrones y asociaciones entre estas variables, contribuyendo a una mejor comprensión de los factores relacionados con la hipertensión.

**[Párrafo descriptivo: nudo]**

Primero, se crea una tabla de contingencia que cruza variables como el sexo y los niveles de transferrina en relación con la presencia de hipertensión. Para analizar las relaciones entre las variables, se construyen tablas de contingencia, y con addmargins se calculan los totales marginales, brindando una visión general de las frecuencias de cada variable. Además, la función prop.table permite obtener probabilidades condicionales, mostrando la distribución proporcional de una variable dado el valor de otra.

Se aplican pruebas estadísticas, como la prueba de Chi-cuadrado (chisq.test), para evaluar la significancia de las asociaciones entre variables. Luego, se calculan los residuos, lo cual permite examinar las diferencias entre valores observados y esperados bajo la hipótesis de independencia.

El análisis también incluye un estudio de correspondencia simple y múltiple (CA), enfocado en la descomposición de la inercia y en la contribución de cada variable a la relación global. A través de este análisis, se identifican las variables que más influyen en la estructura de los datos, y los resultados como valores propios, coordenadas y contribuciones permiten una visualización gráfica de las asociaciones. Además, fviz_contrib se usa para visualizar la contribución de cada variable en un análisis de componentes principales (PCA), destacando las variables más influyentes.


**[párrafo conclusivo: desenlace]**

El análisis determinado de esta fase permite comprender a profundidad la relación entre el sexo, los valores de transferrina y la presencia de hipertensión. La prueba de Chi-cuadrado evalúa la significancia estadística de esta asociación, identificando si las diferencias observadas responden al azar o a una relación real en los datos. Además, el análisis de correspondencia, que incluye la descomposición de la inercia, visualiza y cuantifica la contribución de cada variable a esta asociación, lo cual facilita la identificación de patrones significativos.

Estos hallazgos no solo amplían nuestro entendimiento sobre los factores asociados a la hipertensión, sino que también proporcionan una base sólida para futuras investigaciones y estrategias de intervención en salud pública. Al identificar patrones clave, es posible diseñar programas más efectivos para el diagnóstico y tratamiento de la hipertensión, con el objetivo de mejorar los resultados de salud en las poblaciones afectadas.




#### Analisis de Correspondecia Por Parejas {.tabset .tabset-pills}

##### Contigencias

```{r Contigencias, fig.align='center'}

addmargins(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension))
addmargins(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))
addmargins(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))
```


##### Probabilidades

```{r Probabilidades, fig.align='center'}

addmargins(prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension))*100)
addmargins(prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))*100)
addmargins(prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))*100)

```


##### Frecuencias

```{r Frecuencias, fig.align='center'}

round(addmargins(prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension), 1)*100, 2), 2)
round(addmargins(prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension), 2)*100, 1), 2)

round(addmargins(prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina), 1)*100, 2), 2)
round(addmargins(prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina), 2)*100, 1), 2)

round(addmargins(prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina), 1)*100, 2), 2)
round(addmargins(prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina), 2)*100, 1), 2)

```


##### Perfiles

```{r Perfiles, fig.align='center'}

plotct(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension),"row")
plotct(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension),"col")

plotct(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina),"row")
plotct(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina),"col")

plotct(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina),"row")
plotct(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina),"col")

```


##### Pruebas de Hipótesis 

```{r Pruebas de Hipótesis, fig.align='center'}

chisq.test(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension))
chisq.test(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))
chisq.test(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))

```



#### Analisis de Correspondecia Pareja Unica {.tabset .tabset-pills}

##### Contigencias y Residuales 

```{r Contigencias_y_Residuales, fig.align='center'} 

chisq.test(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))$observed
chisq.test(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))$expected 
chisq.test(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))$residuals
chisq.test(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))$stdres

```


##### Contribucionesss

```{r Contribucionesss, fig.align='center'}

chisq.test(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo,cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))$residuals^2/chisq.test(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))$statistic*100

```


##### Correspondecia simple Unidimensional 

```{r Correspondecia_simple_Unidimensional, fig.align='center'}

CA(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina), graph = FALSE)$eig
CA(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina), graph = FALSE)$col
CA(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo, cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina), graph = FALSE)$row

```



### **3.3. Correspondencias Múltiples** {.tabset .tabset-pills}

**[Párrafo introductorio: inicio]**

El objetivo de este análisis es aplicar técnicas estadísticas avanzadas, específicamente el Análisis de Correspondencias Múltiples (ACM), para explorar las relaciones entre diferentes variables que pueden influir en la hipertensión. A través del código presentado, se realiza la importación y preprocesamiento de los datos, seguido por la ejecución del ACM, lo que permite visualizar las interacciones entre las variables en un biplot. Este enfoque proporciona una comprensión más profunda de cómo diferentes factores pueden estar relacionados con la hipertensión.

**[Párrafo descriptivo: nudo]**

El código R inicia con la importación de los datos desde un archivo Excel utilizando la función read_excel(), lo que permite acceder a un conjunto estructurado de información sobre pacientes con hipertensión. Para facilitar el análisis, se selecciona aleatoriamente un subconjunto de 200 observaciones mediante la función sample(), asegurando que la muestra sea representativa. Las variables seleccionadas (columnas 33 a 36) son aquellas que se considera que tienen una relación significativa con la hipertensión. Se utiliza set.seed() para garantizar que la selección aleatoria sea reproducible en futuras ejecuciones del código. Una vez preprocesados los datos, se aplica el ACM mediante la función MCA() del paquete FactoMineR. Este análisis permite identificar patrones y agrupaciones en los datos sin necesidad de asumir distribuciones específicas. El parámetro graph = FALSE indica que no se generará una visualización inmediata del resultado del ACM, mientras que ncp = 5 especifica que se calcularán hasta cinco dimensiones principales para el análisis. Finalmente, se crea un biplot usando fviz_mca_biplot() del paquete factoextra, donde los parámetros repel = TRUE ayudan a evitar la superposición de etiquetas y addEllipses = TRUE añade elipses alrededor de las agrupaciones para facilitar la interpretación visual.


**[párrafo conclusivo: desenlace]**

A través del uso del ACM, se han podido identificar patrones significativos que podrían sugerir interacciones entre factores demográficos, clínicos y comportamentales. La visualización en biplot permite observar cómo estas variables se agrupan y su relación con los distintos niveles de hipertensión en los pacientes analizados. Este tipo de análisis no solo contribuye a una mejor comprensión del fenómeno sino que también puede servir como base para futuras investigaciones en salud pública y medicina preventiva. La información extraída puede ser valiosa para médicos e investigadores al desarrollar programas dirigidos a mitigar los riesgos asociados con esta condición.


#### ACM

```{r ACM, fig.align='center'}

cdd_hipertension_G1_Original_V2 <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/cdd_hipertension_G1_Original_V2.xlsx")

set.seed(601494)
cdd_hipertension_G1_Original_V2.active<-cdd_hipertension_G1_Original_V2[sample(1:nrow(cdd_hipertension_G1_Original_V2),200), 33:36]

suppressWarnings(round(MCA(cdd_hipertension_G1_Original_V2.active, graph = FALSE, ncp = 5)$eig, 3))


```
#### Biplot ACM

```{r Biplot_ACM, fig.align='center'}

cdd_hipertension_G1_Original_V2 <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/cdd_hipertension_G1_Original_V2.xlsx")

set.seed(601494)
cdd_hipertension_G1_Original_V2.active<-cdd_hipertension_G1_Original_V2[sample(1:nrow(cdd_hipertension_G1_Original_V2),200), 33:36]

res.mca <- MCA(cdd_hipertension_G1_Original_V2.active, graph = FALSE)

fviz_mca_biplot(res.mca, repel = TRUE, col.var = "#E7B800", addEllipses = TRUE, ellipse.level = 0.95)

```


#### Calidad de Representación

```{r Calidad_de_Representación, fig.align='center'}

cdd_hipertension_G1_Original_V2 <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/cdd_hipertension_G1_Original_V2.xlsx")

set.seed(601494)
cdd_hipertension_G1_Original_V2.active<-cdd_hipertension_G1_Original_V2[sample(1:nrow(cdd_hipertension_G1_Original_V2),200), 33:36]

res.mca <- MCA(cdd_hipertension_G1_Original_V2.active, graph = FALSE)

fviz_mca_var(res.mca, col.var ="cos2", gradient.cols = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"), repel = TRUE)
```


#### Contribuciones

```{r Contribuciones, fig.align='center'}

cdd_hipertension_G1_Original_V2 <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/cdd_hipertension_G1_Original_V2.xlsx")

set.seed(601494)
cdd_hipertension_G1_Original_V2.active<-cdd_hipertension_G1_Original_V2[sample(1:nrow(cdd_hipertension_G1_Original_V2),200), 33:36]

res.mca <- MCA(cdd_hipertension_G1_Original_V2.active, graph = FALSE)

fviz_contrib(res.mca, choice = "var", axes = 1, top = 15)

fviz_contrib(res.mca, choice = "var", axes = 2, top = 15)

fviz_contrib(res.mca, choice = "var", axes = 3, top = 15)

fviz_contrib(res.mca, choice = "var", axes = 4, top = 15)

fviz_contrib(res.mca, choice = "var", axes = 5, top = 15)

```


#### Biplot con Contribuciones 

```{r Biplot_con_Contribuciones, fig.align='right'}
cdd_hipertension_G1_Original_V2 <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/cdd_hipertension_G1_Original_V2.xlsx")

set.seed(601494)
cdd_hipertension_G1_Original_V2.active<-cdd_hipertension_G1_Original_V2[sample(1:nrow(cdd_hipertension_G1_Original_V2),200), 33:36]

res.mca <- MCA(cdd_hipertension_G1_Original_V2.active, graph = FALSE)

fviz_mca_var(res.mca, col.var ="contrib", gradient.cols = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"), repel = TRUE)

```


## **Fase 4 [Conglomerados]**

### **4.1. Objetivos**

• Identificar patrones y segmentar los distritos en grupos homogéneos relacionados con factores de hipertensión, utilizando métodos jerárquicos y no-jerárquicos, para facilitar el análisis y la interpretación de los datos.

Descripción:

Se aplicaron técnicas de agrupación jerárquica (enlace simple, completo y promedio) y no-jerárquica (k-means), evaluando la similitud entre los datos mediante métricas de distancia y criterios como la regla de Mojena y los métodos del codo, silueta y Gap. Los resultados incluyen la identificación de grupos consistentes y visualizaciones como dendrogramas y gráficos de clusters, lo que permite interpretar mejor los factores relacionados con la hipertensión y comparar ambos enfoques de segmentación.

### **4.2. Agrupación Jerárquica** {.tabset .tabset-pills}

**[Párrafo introductorio: inicio]**

El análisis de agrupación jerárquica es una técnica utilizada para clasificar datos en grupos basándose en su similitud. En este caso, se emplearon tres métodos diferentes de enlace: enlace simple, enlace completo y enlace promedio, utilizando la distancia euclidiana como métrica de disimilitud. Esta metodología permite identificar patrones subyacentes en los datos relacionados con la hipertensión en diferentes distritos, facilitando una segmentación más precisa.

**[Párrafo descriptivo: nudo]**

El proceso comienza con la construcción de una matriz de distancias basada en los valores promedio de las variables seleccionadas. Posteriormente, se genera un dendrograma para cada método de enlace. El método de enlace simple agrupa los elementos más cercanos entre sí, mientras que el enlace completo utiliza la distancia máxima entre los puntos de los clusters para decidir las uniones. Por su parte, el enlace promedio considera la distancia promedio entre todos los puntos de los clusters. Para determinar el número óptimo de grupos, se aplicó la regla de Mojena, que analiza los cambios en la altura de las uniones en el dendrograma para definir un umbral adecuado. Este análisis identificó consistentemente tres grupos óptimos, independientemente del método de enlace utilizado.

**[párrafo conclusivo: desenlace]**

Los resultados obtenidos muestran que los tres métodos de agrupación jerárquica convergen en una segmentación clara de los datos en tres grupos. Estos grupos reflejan la similitud en las características promedio de los distritos analizados, lo que proporciona una base sólida para interpretar patrones en los factores de riesgo de hipertensión. Los dendrogramas generados visualizan esta segmentación y permiten validar la consistencia del análisis entre los diferentes enfoques.

#### Campo Clasificador 

```{r Campo_Clasificador, fig.align='center'}

cdd_hipertension_G1_Depurado_CLUSTER_PROMEDIO <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/cdd_hipertension_G1_Depurado_CLUSTER_PROMEDIO.xlsx")


head(as.data.frame(cdd_hipertension_G1_Depurado_CLUSTER_PROMEDIO))

```

#### Conjunto Modificado

```{r Conjunto_Modificado, fig.align='center'}

str(as.data.frame(cdd_hipertension_G1_Depurado_CLUSTER_PROMEDIO))

```

#### Disimilaridad

```{r Disimilaridad, fig.align='center'}

data_ = as.data.frame(cdd_hipertension_G1_Depurado_CLUSTER_PROMEDIO)[, -c(1)]
rownames(data_) = unclass(cdd_hipertension_G1_Depurado_CLUSTER_PROMEDIO$Distritos)
fviz_dist(get_dist(data_, stand = T, method = "euclidean"), gradient = list(low = "#00AFBB", mid = "white", high = "#FC4E07"))


```

#### Optimización de Mojena {.tabset .tabset-pills}

##### Unión Simple 

```{r Unión_Simple, fig.align='center'}

hc_single = hclust(get_dist(data_, stand = T, method = "euclidean"), method = "single")

mojena = function(hc){
  n_hd = length(hc$height)
  alp_g = 0 ; alpha = hc$height[n_hd:1]
  for(i in 1:(n_hd-1)){
    alp_g[i] = mean(alpha[(n_hd-i+1):1])+1.25*sd(alpha[(n_hd-i+1):1])
  }
  nog = sum(alp_g<= alpha[-n_hd]) + 1
  plot(alpha[-n_hd], pch=20, col=(alp_g>alpha[-n_hd])+1, main = paste("Optimal number of groups =",nog),
       ylab = expression(alpha[g]), xlab="Nodes")}

mojena(hc_single)

```

##### Unión Completa

```{r Unión_Completa, fig.align='center'}

hc_complete = hclust(get_dist(data_, stand = T, method = "euclidean"), method = "complete")

mojena = function(hc){
  n_hd = length(hc$height)
  alp_g = 0 ; alpha = hc$height[n_hd:1]
  for(i in 1:(n_hd-1)){
    alp_g[i] = mean(alpha[(n_hd-i+1):1])+1.25*sd(alpha[(n_hd-i+1):1])
  }
  nog = sum(alp_g<= alpha[-n_hd]) + 1
  plot(alpha[-n_hd], pch=20, col=(alp_g>alpha[-n_hd])+1, main = paste("Optimal number of groups =",nog),
       ylab = expression(alpha[g]), xlab="Nodes")}

mojena(hc_complete)

```

##### Unión Promedio 

```{r Unión_Promedio, fig.align='center'}

hc_average = hclust(get_dist(data_, stand = T, method = "euclidean"), method = "average")

mojena = function(hc){
  n_hd = length(hc$height)
  alp_g = 0 ; alpha = hc$height[n_hd:1]
  for(i in 1:(n_hd-1)){
    alp_g[i] = mean(alpha[(n_hd-i+1):1])+1.25*sd(alpha[(n_hd-i+1):1])
  }
  nog = sum(alp_g<= alpha[-n_hd]) + 1
  plot(alpha[-n_hd], pch=20, col=(alp_g>alpha[-n_hd])+1, main = paste("Optimal number of groups =",nog),
       ylab = expression(alpha[g]), xlab="Nodes")}

mojena(hc_average)

```


#### Dendogramas Optimizados {.tabset .tabset-pills}

##### Enlace Simple 

```{r Enlace_Simple, fig.align='center'}

suppressWarnings(fviz_dend(hc_single, k = 3, cex = 0.5, k_colors = "npg", color_labels_by_k = T, rect = T))

```

##### Enlace Completo 

```{r Enlace_Completo, fig.align='center'}
fviz_dend(hc_complete, k = 3, cex = 0.5, k_colors = "npg", color_labels_by_k = T, rect = T)

```

##### Enlace Promedio 

```{r Enlace_Promedio, fig.align='center'}
fviz_dend(hc_average, k = 4, cex = 0.5, k_colors = "npg", color_labels_by_k = T, rect = T)

```


### **4.3. Agrupación No-Jerárquica** {.tabset .tabset-pills}

**[Párrafo introductorio: inicio]**

La agrupación no-jerárquica, específicamente el algoritmo k-means, es una técnica de análisis de datos que permite dividir un conjunto de observaciones en grupos (clusters) basados en características similares. A diferencia de la agrupación jerárquica, que crea una jerarquía de grupos, k-means busca optimizar la asignación de puntos a clusters predefinidos, facilitando la identificación de patrones dentro de los datos. En esta sección se analizará cómo se implementa este enfoque y qué resultados se obtienen al aplicarlo a nuestros datos.

**[Párrafo descriptivo: nudo]**

En el código, primero se determina el número óptimo de clusters mediante métodos como el codo (Elbow), la silueta (Silhouette), y la estadística Gap. Estos métodos permiten evaluar diferentes valores de k y seleccionar aquel que mejor represente la estructura subyacente en los datos. Una vez establecido el número ideal de clusters, se aplica el algoritmo k-means, que agrupa las observaciones minimizando la variabilidad dentro de cada grupo. El resultado incluye la asignación de cada observación a un cluster específico y los centros calculados para cada uno. Además, se generan visualizaciones que ilustran cómo se distribuyen los datos en función del número de clusters seleccionados, facilitando una interpretación más clara de los resultados obtenidos.

**[párrafo conclusivo: desenlace]**

En conclusión, la agrupación no-jerárquica a través del algoritmo k-means proporciona una metodología eficaz para segmentar los datos en grupos significativos. Este enfoque no solo ayuda a identificar patrones y relaciones entre las observaciones, sino que también permite tomar decisiones informadas basadas en los perfiles generados. La visualización de los resultados refuerza la comprensión del comportamiento de los datos y sugiere áreas para intervenciones o análisis más profundos. Esta técnica es especialmente útil en contextos donde es necesario clasificar datos complejos en categorías manejables y significativas

NOTA: En Agrupación no-Jerárquica en el punto: k-óptimos, Majory Rule se descartó porque no puede realizar el conteo, ya que las variables cuentan con una cantidad demandante de datos, por ende, tampoco se puede establecer ni un valor máximo y ni un valor mínimo

#### K-Óptimos {.tabset .tabset-pills}

##### Elbow

```{r Elbow, fig.align='center'}

fviz_nbclust(data_, kmeans, method = "wss") + geom_vline(xintercept = 3, linetype = 2)

```

##### Silhouette

```{r Silhouette, fig.align='center'}

fviz_nbclust(data_, kmeans, method = "silhouette")

```

##### Gap Statistic

```{r Gap Statistic, fig.align='center'} 

fviz_nbclust(data_, kmeans, method = "gap_stat")

```



#### Resultados K-means {.tabset .tabset-pills}

##### K-óptimo_1 [wws]

```{r K_óptimo_1, fig.align='center'}

set.seed(780728)
print(kmeans(data_, 3, nstart = 25))

```

##### K-óptimo_2 [sil]

```{r K_óptimo_2, fig.align='center'}

set.seed(780728)
print(kmeans(data_, 2, nstart = 25))

```


#### Gáficos K-means {.tabset .tabset-pills}

##### K-óptimo_3 [wws]

```{r K_óptimo_3,fig.align='center'}

fviz_cluster(kmeans(data_, 3, nstart = 25), data = data_, palette = c("#2E9FDF", "#00AFBB", "#E7B800", "#E7B801"), ellipse.type = "euclid", star.plot = TRUE, repel = TRUE, ggtheme = theme_minimal()
)

```

##### K-óptimo_4 [sil]

```{r K_óptimo_4,fig.align='center'}

fviz_cluster(kmeans(data_, 2, nstart = 25), data = data_, palette = c("#2E9FDF", "#00AFBB", "#E7B800", "#E7B801"), ellipse.type = "euclid", star.plot = TRUE, repel = TRUE, ggtheme = theme_minimal()
)


```



## **Fase 5 [Análisis de Regresión]**

### **5.1. Objetivos**

**Respecto a la Fase 5.2:**

• Analizar un conjunto de datos sobre hipertensión para describir su distribución y características principales mediante estadísticas resumen (mínimos, máximos, cuartiles y medias).

•Generar visualizaciones como gráficos de caja para identificar valores atípicos y comprender la dispersión de los datos.

•Estudiar la relación entre dos variables clave del conjunto de datos (por ejemplo, hipertensión y temperatura ambiente) mediante gráficos de dispersión.

•Aplicar un modelo de regresión lineal para cuantificar y modelar la relación entre las variables seleccionadas, proporcionando métricas como el coeficiente de determinación (R²).

•Proveer un análisis visual y cuantitativo que sirva como base para la toma de decisiones fundamentadas y futuras investigaciones.

**Respecto a la Fase 5.3** 

•Realizar un análisis exploratorio de variables cualitativas (sexo, riesgo de hipertensión) y cuantitativas (ferritina, transferrina) para identificar patrones iniciales en el conjunto de datos.

•Generar estadísticas descriptivas para variables cualitativas, calculando frecuencias absolutas y relativas representadas mediante gráficos de barras.

•Analizar variables cuantitativas mediante resúmenes estadísticos y diagramas visuales (barplots) para estudiar su distribución.

•Facilitar la formulación de hipótesis mediante un análisis preliminar que oriente futuras investigaciones sobre el impacto de estas variables en el riesgo de hipertensión.

**Respecto a la Fase 5.4:**

•Modelar la relación entre la edad y la probabilidad de desarrollar hipertensión utilizando un modelo de regresión logística.

•Explorar y describir la distribución de datos como la edad y la proporción de hipertensión mediante visualizaciones (diagramas de caja, histogramas y diagramas de barras).

•Calcular y analizar los coeficientes del modelo de regresión logística, evaluando la significancia estadística de la variable predictora.

•Evaluar la calidad del modelo ajustado utilizando métricas como AIC, devianza y grados de libertad para determinar su eficacia en la predicción.

•Establecer la relevancia de la edad como factor de riesgo, mientras se identifican las limitaciones del modelo, abriendo camino para incluir otras variables en análisis futuros más complejos.


### **5.2. Regresión Lineal Simple** {.tabset .tabset-pills}

**[Párrafo introductorio: inicio]**

Este código analiza un conjunto de datos relacionados con la hipertensión. Realiza diversos cálculos y visualizaciones para obtener información sobre los datos, incluyendo:

- Cálculo de estadísticas como valor mínimo, primer cuartil, mediana, media, tercer cuartil y máximo
- Generación de un gráfico de caja para visualizar los datos
- Creación de un gráfico de dispersión para visualizar la relación entre dos variables clave
- Realización de un análisis de regresión lineal para modelar la relación entre las variables

**[Párrafo descriptivo: nudo]**

El código comienza cargando el conjunto de datos de hipertensión desde un archivo Excel usando la función read_excel() de la biblioteca pandas. Luego calcula las estadísticas resumen del conjunto de datos, incluyendo los valores mínimo, primer cuartil, mediana, media, tercer cuartil y máximo.

A continuación, el código genera un gráfico de caja de los datos utilizando la función boxplot() de la biblioteca matplotlib. Este gráfico proporciona una representación visual de la distribución de los datos y ayuda a identificar posibles valores atípicos o sesgos.

El código también crea un gráfico de dispersión para visualizar la relación entre dos variables clave del conjunto de datos: cdd_hipertension_G1_Depurado y temperatura_ambiente. Este gráfico puede ayudar a identificar relaciones lineales o no lineales entre las variables.

Finalmente, el código realiza un análisis de regresión lineal utilizando la función LinearRegression() de la biblioteca scikit-learn. Este análisis modela la relación entre las dos variables y proporciona métricas como el coeficiente de determinación (R-cuadrado) y los coeficientes de regresión.

**[párrafo conclusivo: desenlace]**

El análisis del conjunto de datos de hipertensión proporciona información valiosa que puede informar la toma de decisiones y guiar futuras investigaciones. Las estadísticas resumen ofrecen una visión general de alto nivel de los datos, mientras que las visualizaciones y el análisis de regresión revelan las relaciones entre las variables clave.

El gráfico de caja resalta la distribución de los datos y los posibles valores atípicos, que podrían requerir una investigación o tratamiento adicional. El gráfico de dispersión y el modelo de regresión lineal demuestran la fuerza y la naturaleza de la relación entre la hipertensión y la temperatura ambiente, proporcionando una comprensión cuantitativa de esta asociación.

En general, este código ofrece un análisis integral del conjunto de datos de hipertensión, sentando las bases para obtener información más profunda y la toma de decisiones basada en datos en el campo de la gestión de la hipertensión.


**5.2.1. Planteamiento del Problema** 

Se formulará un modelo de regresión lineal simple para estudiar la relación lineal supuesta entre las varaibles definidas por los campos: Edad (variable dependiente) y Temperatura (variable independiente).

**5.2.2. Desarrollo del Análisis** 
El estudio de regresión lineal simple ha sido procesado con R version 4.2.2 (2022-10-31 ucrt) mediado por RStudio 2022.07.2 Build 576 en una plataforma x86_64-w64-mingw32.

**5.2.2.1. Resumen estadístico de las variables por estudiar** 
La navegación a través de las pestañas muestra el resumen estadístico de las variables de interés: Edad (variable dependiente) y Temperatura Ambiente (variable independiente), junto con sus respectivos diagramas de caja. Además, incluye el diagrama de dispersión de sus valores conjuntos.

Con base en la pestaña Resumen de Edad se puede comentar que la variable Edad presenta asimetría de sesgo negativo con rango intercuartílico estrecho de dispersión imperceptible. Además, un dato se visualiza como outlier. Así, puede decirse que la variable registra valores altos en relación con su intervalo de medición. En comparación, según la pestaña Resumen de Temperatura Ambiente, la variable Temperatura Ambiente se visualiza más simétrica que la anterior, sin presentar datos atípicos, pero con mediana que muestra una ligera concentración de medidas hacia la mitad superior de los datos.

Complementariamente, en Diagrama de Dispersión TOEFL vs. CoA  se puede observar que existe una correlación positiva de naturaleza apreciablemente lineal entre las variable Edad y Temperatura Ambiente. Sin embargo, el gráfico de Diagramas Totales de Dispersión se excluyeron las variables cualitativas


#### Resumen de Edad
```{r  Resumen_de_Chance_of_Admit, fig.align='center'}

summary(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad)

boxplot(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad, main = "Diagrama de Caja de Edad", col = c("orange"))

```


#### Resumen de Temperatura Ambiente

```{r Resumen, fig.align='center'}

summary(cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente)

boxplot(temperatura_ambiente <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/temperatura_ambiente.xlsx"), main = "Diagrama de Caja de Temperatura Ambiente", col = c("gold"))



```


#### Diagrama de Dispersión TOEFL vs. CoA 

```{r Diagrama_de_Dispersión, fig.align='center'}

plot(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad, cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente, main = "Diagrama de Dispersión Edad vs. Temperatura Ambiente")

```


#### Diagramas Totales de Dispersión

```{r Diagramas_Totales_de_Dispersión, fig.align='center'}

pairs(~edad + temperatura_ambiente + valor_colesterol_ldl + valor_trigliceridos, data = cdd_hipertension_G1_Depurado)

```



### **5.2.2.2. Formulación del modelo de RLS entre las variables de estudio** {.tabset .tabset-pills}

La navegación a través de las pestañas muestra los coeficientes del modelo de regresión lineal simple, su resumen estadístico y su tabla ANOVA. Se menciona que las variables de interés son: Edad (variable dependiente) y Temperatura Ambiente (variable independiente).

Al considerar los resultados presentados en la pestaña Coeficientes del Modelo RLS, se puede establecer que el modelo de regresión lineal simple que relaciona a las variables de interés, resumidas como COA y TOEFL, tiene la formulación: COA^ = 50.8200091 + -0.1638644⋅TOEFL 

Para este modelo, se obvia la interpretación del intercepto por carecer de sentido, dado que Edad resultaría negativa en caso de un valor nulo de Temperatura ambiente, y ambas situaciones carecen de sentido. Sin embargo, el coeficiente lineal indica una correlación de proporcionalidad directa entre las variables de interés, aunque con un crecimiento moderado en Edad por cada unidad marginal de Temperatura ambiente.

Complementariamente, en la pestaña Resumen Estadístico del Modelo RLS se constata que para cualquier nivel de significancia las evidencias estarán a favor de la correlación positiva entre las variables de interés. Además, el coeficiente de determinación está a favor de la correlación, estableciendo que el 62.57% de la variabilidad de Edad es explicada por Temperatura ambiente. Esto también queda confirmado a través de la pestaña Tabla ANOVA para el Modelo RLS.


#### Coeficientes del Modelo RLS
```{r Coeficientes_del_Modelo_RLS, fig.align='center'}

modelo_RL_Simple = lm(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad~cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente)
coef(modelo_RL_Simple)

```

#### Resumen Estadístico del Modelo RLS
```{r Resumen_Estadístico_del_Modelo_RLS, fig.align='center'}

summary(modelo_RL_Simple)

```

#### Tabla ANOVA para el Modelo RLS
```{r Tabla_ANOVA_para_el_Modelo_RLS, fig.align='center'}

anova(modelo_RL_Simple)

```


### **5.2.2.3. Análisis del modelo RLS** {.tabset .tabset-pills}

La navegación a través de las pestañas muestra el intervalo de confianza para β1 y para la predicción del modelo de regresión lineal simple, ambos al 95%. Se menciona que las variables de interés son: Edad (variable dependiente) y Temperatura Ambiente (variable independiente).

El análisis del modelo RLS muestra que es significativo y, en consecuencia, aporta información relevante para estimar Edad a partir de Temperatura Ambiente. Esto se debe a que el intervalo de confianza para el coeficiente de Temperatura Ambiente (TOEFL) en el modelo RLS excluye al cero: 

-0.2992346 > β1 > -0.02849433 

Por último, la pestaña Predicciones y sus Intervalos de Predicción muestra los cálculos basados en el modelo, bajo intervalos de predicción al 95%, de las predicciones de todas las pestañas del conjunto de datos para la variable Edad. Cabe mencionar que estos intervalos resultan más anchos que aquellos calculados con base en intervalos de confianza al mismo nivel de significancia.


#### Intervalo de Confianza para B1
```{r Intervalo_de_Confianza_para_B1, fig.align='center'}

confint(modelo_RL_Simple, level = 0.95)

```

#### Predicciones y sus Intervalos de Predicción 
```{r Predicciones_y_sus_Intervalos_de_Predicción, fig.align='center'}

predict(modelo_RL_Simple, data.frame(seq(1,400)), interval='prediction', level = 0.95)

```

#### Predicciones y sus Intervalos de Confianza
```{r Predicciones_y_sus_Intervalos_de_Confianza,fig.align='center'}

predict(modelo_RL_Simple, data.frame(seq(1,300)), interval='confidence', level = 0.95)
```


### **5.3. Regresión Lineal Múltiple** {.tabset .tabset-pills}

**[Párrafo introductorio: inicio]**

Este análisis exploratorio de datos se centra en comprender la relación entre diferentes variables y la hipertensión.  Utilizando el lenguaje de programación R, se procesa un conjunto de datos sobre hipertensión para generar estadísticas descriptivas y visualizaciones.  El objetivo es identificar patrones y tendencias iniciales en las variables cualitativas (sexo, riesgo de hipertensión) y cuantitativas (ferritina, transferrina), con el fin de orientar futuras investigaciones más profundas.


**[Párrafo descriptivo: nudo]**

Se realiza un análisis descriptivo de las variables categóricas y numéricas presentes en el dataset. Para las variables cualitativas (sexo y riesgo de hipertensión), se calculan las frecuencias absolutas y relativas, representadas mediante tablas y gráficos de barras.  Esto permite observar la proporción de individuos con cada característica (por ejemplo, hombres vs mujeres, o presencia/ausencia de riesgo). Para las variables cuantitativas (ferritina y transferrina), el código proporciona resúmenes estadísticos (mínimo, máximo, media, cuartiles) y se utiliza un barplot para observar su distribución.

**[párrafo conclusivo: desenlace]**

El análisis descriptivo realizado ofrece una primera aproximación a la distribución de las variables y su asociación con la hipertensión. Las visualizaciones generadas (gráficos de barras) facilitan la identificación de posibles diferencias entre grupos (por ejemplo, entre hombres y mujeres en cuanto a los niveles de ferritina).  Si bien este análisis es exploratorio, proporciona información valiosa para formular hipótesis y definir las etapas posteriores del análisis, como realizar pruebas de significancia estadística para determinar la verdadera relevancia de las relaciones observadas.  Los resultados sugieren la necesidad de un análisis más profundo para determinar relaciones significativas entre las variables estudiadas y el riesgo de hipertensión.


**5.3.1. Planteamiento del Problema**
Se formulará un modelo de regresión lineal múltiple para estudiar la relación lineal múltiple supuesta entre las varaibles definidas por los campos: Edad (variable dependiente) y los demás como variables independientes: sexo, valor_ferritina, valor_transferrina y riesgo_hipertension

**5.3.2. Desarrollo del Análisis** 
El estudio de regresión lineal múltiple ha sido procesado con R version 4.2.2 (2022-10-31 ucrt) mediado por RStudio 2022.07.2 Build 576 en una plataforma x86_64-w64-mingw32.

**5.3.2.1. Resumen estadístico de las variables de estudio** 
La navegación a través de las pestañas muestra el resumen estadístico de todas las variables del conjunto de datos, excepto Serial, porque simplemente es un índice posicional. Sin embargo, para las variables de naturaleza cuantitativa el resumen será el tradicional, pero para las variables de naturaleza cualitativa el resumen estadístico consistirá en conteos, proporciones y diagramas de barras. 


#### Resumen Variables Cuantitativas
```{r Resumen_Variables_Cuantitativas, fig.align='center'}

summary(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad)
summary(cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente)
summary(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl)
summary(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos)


```
#### Resumen Variables Cualitativas
```{r Resumen_Variables_Cualitativas, fig.align='center'}

table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo)
prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo))
barplot(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo))

table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina)
prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina))
barplot(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina))

table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina)
prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))
barplot(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_transferrina))

table(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension)
prop.table(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension))
barplot(table(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension))


```

#### Diagramas de Dispersión Variables Cuantitativas
```{r Diagramas_de_Dispersión_Variables_Cuantitativas, fig.align='center'}

pairs(~edad + temperatura_ambiente + valor_colesterol_ldl + valor_trigliceridos, data = cdd_hipertension_G1_Depurado)
```

### **5.3.2.2. Formulación del modelo de RLM entre las variables de estudio** {.tabset .tabset-pills}

Realizo un análisis de regresión lineal múltiple (RML) para investigar cómo varias variables independientes afectan a la variable dependiente, que en este caso es la Edad. El modelo incluye las siguientes varias variables independientes: Temperatura Ambiente, Valor del colesterol LDL, Valor de triglicéridos, Sexo (como factor), Riesgo de hipertensión (como factor) y Valor de ferritina (como factor).

Sin embargo, la variable temperatura ambiente tiene un efecto negativo en la edad, lo cual es bastante curioso. También hay factores como el colesterol LDL y los triglicéridos que parecen tener un impacto positivo, aunque con significancia variable. Además, el sexo y el riesgo de hipertensión también influyen significativamente en la edad.


#### Resumen y ANOVA del Modelo RML Total 
```{r Resumen_y_ANOVA_del_Modelo_RML_Total, fig.align='center'}

summary(lm(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad~cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo)+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension)+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina)))

anova(lm(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad~cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo)+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension)+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina)))


```


#### Coeficientes del Modelo RML Total 
```{r Coeficientes_del_Modelo_RML_Total, fig.align='center'}

coefficients(lm(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad~cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo)+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension)+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina)))

```


#### Coeficientes del Modelo RLM Reducido 
```{r Coeficientes_del_Modelo_RLM_Reducido, fig.align='center'}

coefficients(lm(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad~cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension)))

```


### **3.2.2.3. Análisis del modelo RLM** {.tabset .tabset-pills}

El objetivo es analizar cómo diferentes factores influyen en la edad en un contexto relacionado con la hipertensión, comparando modelos completos y reducidos para identificar las variables más significativas y evaluar cuál modelo es más adecuado según los criterios AIC y BIC

#### Mejor Modelo Iterado segun AIC
```{r Mejor_Modelo_Iterado_segun_AIC, fig.align='center'}

modelo_Iterado_STEP = step(lm(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad~cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo)+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension)+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina)))

coefficients(modelo_Iterado_STEP)

```

#### Bondades de Ajuste, Significancias y Criterios de Información Comparados 
```{r Bondades_de_Ajuste_Significancias_y_Criterios_de_Información_Comparados, fig.align='center'}


modelo_RLM_TOTAL = lm(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad~cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$sexo)+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension)+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_ferritina))
modelo_RLM_REDUCIDO = lm(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad~cdd_hipertension_G1_Depurado$temperatura_ambiente+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_colesterol_ldl+cdd_hipertension_G1_Depurado$valor_trigliceridos+as.factor(cdd_hipertension_G1_Depurado$riesgo_hipertension))

stargazer(modelo_RLM_TOTAL, modelo_RLM_REDUCIDO, modelo_Iterado_STEP, type = "text", df = TRUE)

AIC(modelo_RLM_TOTAL, modelo_RLM_REDUCIDO, modelo_Iterado_STEP)

BIC(modelo_RLM_TOTAL, modelo_RLM_REDUCIDO, modelo_Iterado_STEP)



```


### **5.4. Regresión Logística Simple** {.tabset .tabset-pills}

**[Párrafo introductorio: inicio]**

El objetivo principal es modelar la probabilidad de hipertensión en función de la edad, utilizando una regresión logística. El análisis incluye la exploración descriptiva de los datos a través de diagramas de caja, histogramas y diagramas de barras, seguidos del desarrollo y evaluación de un modelo de regresión logística simple.  Los resultados se presentarán en forma de coeficientes del modelo, estadísticos de resumen y predicciones de probabilidad.


**[Párrafo descriptivo: nudo]**

Se comienza con la exploración descriptiva de los datos, mostrando la distribución de la edad mediante un histograma y un diagrama de caja.  Se visualiza también la proporción de individuos con y sin hipertensión mediante un diagrama de barras. Luego, se ajusta un modelo de regresión logística simple utilizando la edad como variable predictora y la presencia de hipertensión como variable respuesta. El código calcula los coeficientes del modelo, presentando los valores estimados y sus errores estándar, así como los valores p para determinar la significancia estadística de cada coeficiente.  Finalmente, se genera un resumen estadístico del modelo, incluyendo la devianza, los grados de libertad y el AIC (Criterio de Información de Akaike), y se calculan las probabilidades estimadas de hipertensión para un rango de edades.

**[párrafo conclusivo: desenlace]**

El modelo de regresión logística ajustado muestra que la edad tiene un impacto significativo en la predicción de la hipertensión, con un coeficiente que indica cómo, a medida que aumenta la edad, también lo hace el riesgo de desarrollar esta condición. Esto sugiere que la edad es un factor importante a considerar en estudios futuros sobre hipertensión. La evaluación del modelo a través de los estadísticos de resumen, como el AIC y la devianza, permite valorar la calidad del ajuste; un AIC bajo indica un buen modelo en comparación con otros modelos. Sin embargo, es crucial considerar que este análisis es solo un primer paso. Para obtener conclusiones más robustas, se deberían incluir otras variables relevantes, como hábitos alimenticios, actividad física y antecedentes familiares, que podrían influir en el riesgo de hipertensión. Además, realizar validaciones cruzadas ayudaría a asegurar que el modelo tenga una buena capacidad predictiva en diferentes conjuntos de datos. En resumen, este estudio inicial establece las bases para investigaciones más profundas y destaca la importancia de considerar múltiples factores en el análisis del riesgo de hipertensión.


**5.4.1. Planteamiento del Problema**
Se formulará un modelo de regresión logística simple para estudiar la relación logística supuesta entre las varaibles definidas por los campos: Edad (variable independiente) y Riesgo hipertensión (variable dependiente), con base en una distribución binomial y la función de enlace Logit


**5.4.2. Desarrollo del Análisis**
El estudio de regresión lineal simple ha sido procesado con R version 4.2.2 (2022-10-31 ucrt) mediado por RStudio 2022.07.2 Build 576 en una plataforma x86_64-w64-mingw32.

**5.4.2.1. Resumen estadístico de las variables de estudio**
La navegación a través de las pestañas muestra el resumen estadístico de la variable independiente Edad, su boxplot e histograma. De la variable dependiente Riesgo Hipertensión se mostrará su diagrama de barras, así como su media y mediana. Además, se exhibirá un Diagrama de Cajas conjunto entre aquellas.

Sin embargo, a través de cada código generado se explora cómo varía la edad entre diferentes niveles de riesgo de hipertensión, utilizando gráficos para facilitar la visualización y análisis.


#### Resumen y Boxplot de Edad
```{r Resumen_y_Boxplot_de_Edad, fig.align='center'}

summary(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad)
boxplot(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad, main = "Diagrama de Caja de Edad", col = c("orange"))
```

#### Histograma de Edad
```{r Histograma_de_Edad, fig.align='center'}

summary(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad)
hist(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad, main = "Histograma de Edad", col = c("gold"))


```

#### Resumen y Diagrama de Barras de Riesgo Hipertensión
```{r Resumen_y_Diagrama_de_Barras_de_Riesgo_Hipertensión, fig.align='center'}

table(riesgo_hipertension <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/riesgo_hipertension.xlsx"))
prop.table(table(riesgo_hipertension <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/riesgo_hipertension.xlsx")))
barplot(table(riesgo_hipertension <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/riesgo_hipertension.xlsx")))

```

#### Resumen y Diagrama de Cajas de Riesgo Hipertensión
```{r Resumen_y_Diagrama_de_Cajas_de_Riesgo_Hipertensión, fig.align='center'}

datos_hipertension <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/riesgo_hipertension.xlsx")

tapply(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad, datos_hipertension$riesgo_hipertension, mean)
tapply(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad, datos_hipertension$riesgo_hipertension, median)
boxplot(cdd_hipertension_G1_Depurado$edad, datos_hipertension$riesgo_hipertension, main = "Boxplot Conjunto: Edad - Riesgo Hipertensión", col = c("orange", "gold"))

```


### **5.4.2.2. Formulación del modelo de RLogS entre las variables de estudio**{.tabset .tabset-pills}

La navegación a través de las pestañas muestra los coeficientes del modelo RLogS y su resumen estadístico. Se menciona de nuevo que las variables de interés son: Edad (variable independiente) y Riesgo hipertensión  (variable dependiente).


La pestaña Coeficientes del Modelo RLogS permite establecer que el modelo RLogS relaciona a π(x) con x a través de la función de enlace Logit de la siguiente manera:

π(x)1−π(x)=e2.18267728-0.03278331⋅x


Respecto a los coeficientes, un coeficiente positivo sugiere que a medida que aumenta la edad, también aumenta la probabilidad de tener hipertensión, por lo tanto, este enfoque proporciona una base sólida para comprender cómo la edad impacta en el riesgo de hipertensión


#### Coeficientes del Modelo Rlogs
```{r Coeficientes_del_Modelo_Rlogs, fig.align='center'}

datos_hipertension <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/riesgo_hipertension.xlsx")

modelo_RLog_Simple = glm(datos_hipertension$riesgo_hipertension~cdd_hipertension_G1_Depurado$edad, family = "binomial", data = data.frame(datos_hipertension$riesgo_hipertension, cdd_hipertension_G1_Depurado$edad))
coef(modelo_RLog_Simple)

```


#### Resumen Estadístico del Modelo Rlogs
```{r Resumen_Estadístico_del_Modelo_Rlogs, fig.align='center'}

datos_hipertension <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/riesgo_hipertension.xlsx")

modelo_RLog_Simple_S = glm(datos_hipertension$riesgo_hipertension~cdd_hipertension_G1_Depurado$edad, family = "binomial", data = data.frame(datos_hipertension$riesgo_hipertension, cdd_hipertension_G1_Depurado$edad))
summary(modelo_RLog_Simple_S)

```


### **5.4.2.3. Análisis del modelo RLogS**{.tabset .tabset-pills}

Se mostrarán, a través de pestañas, los resultados de algunas predicciones obtenidas a través del modelo RLogS para identificar en sus respuestas la correspondencia de sentido en las razones de probabilidades ODDS a favor o en contra del evento considerado: π1−π y 1−ππ, respectivamente. Se menciona de nuevo que las variables de interés son: Edad (variable independiente) y Riesgo hipertensión (variable dependiente).

La pestaña Variable Predictoria Igual a Cero proporciona las razones de probabilidades, mostrando cómo cambia el riesgo al aumentar la edad, la pestaña Probabilidades Estimadas calcula probabilidades estimadas para diferentes valores de edad, facilitando el análisis del modelo y La Gráfica del Modelo Rlogs combina los datos reales con las predicciones del modelo en un gráfico, permitiendo evaluar visualmente el ajuste del modelo.



#### Variable Predictoria Igual a Cero
```{r Variable_Predictoria_Igual_a_Cero, fig.align='center'}

coef(modelo_RLog_Simple)
round(exp(coef(modelo_RLog_Simple)),6)

```

#### Probabilidades Estimadas
```{r Probabilidades_Estimadas, fig.align='center'}

predict(modelo_RLog_Simple, data.frame(seq(1, 4000)), type = "response")

```

#### Gráfica del Modelo Rlogs
```{r Gráfica_del_Modelo_Rlogs, fig.align='center'}

datos_hipertension <- read_excel("D:/Desktop/Curso GdD 2024-1-[G1]/riesgo_hipertension.xlsx")

datos_hipertension <- datos_hipertension$riesgo_hipertension
edad <- cdd_hipertension_G1_Depurado$edad
dataPlot <- data.frame(edad, riesgo_hipertension)
plot(riesgo_hipertension~edad, data = dataPlot, main = "Modelo RLogS: Edad - Riesgo Hipertension", xlab = "Edad", ylab = "Riesgo Hipertensión = 0 | Research = 1", col = "gold", pch = "I")
curve(predict(glm(riesgo_hipertension~edad, family = "binomial", data = dataPlot), data.frame(edad = x), type = "response"), col = "orange", lwd = 3, add = TRUE)


```


## **6. Conclusiones**

El análisis llevado a cabo en este proyecto proporciona un enfoque multidimensional para estudiar la hipertensión, utilizando una combinación de métodos estadísticos y técnicas de modelado avanzado. A lo largo de las diferentes fases, se abordaron los datos desde distintas perspectivas:

**1.	Fase 1 (Descripción de Datos):** Se verificó la calidad y la confiabilidad del conjunto de datos, categorizando variables según su naturaleza y escala. Esto permitió una primera exploración del contexto y características de los registros de hipertensión.

**2.	Fase 2 (Análisis de Componentes Principales - ACP):** Se identificaron las variables clave que explican la mayor parte de la varianza en los datos, simplificando su interpretación y ayudando a enfocar los análisis en factores relevantes como la edad y los niveles de colesterol.

**3.	Fase 3 (Análisis de Correspondencias):** Se exploraron relaciones entre variables categóricas, como el sexo y la presencia de hipertensión, utilizando tablas de contingencia y pruebas de chi-cuadrado. Esto permitió identificar asociaciones significativas entre grupos específicos y características clínicas.

**4.	Fase 4 (Análisis de Conglomerados):** Se segmentaron los datos en grupos homogéneos mediante métodos jerárquicos y no jerárquicos, facilitando una interpretación más precisa de los factores asociados a la hipertensión en diferentes subpoblaciones.

**5.	Fase 5 (Análisis de Regresión):** Se construyeron modelos de regresión para investigar relaciones cuantitativas entre variables clave, como la edad y la temperatura ambiente. Los resultados mostraron asociaciones significativas, subrayando la importancia de estos factores en la incidencia de hipertensión.

**Conclusión Final:**

El proyecto no solo logró explorar y describir el conjunto de datos de hipertensión, sino que también ofreció insights valiosos sobre factores asociados a esta condición. La combinación de técnicas descriptivas, exploratorias y predictivas permitió desarrollar un análisis integral que sienta las bases para futuras investigaciones. Este enfoque puede ser utilizado como modelo para implementar estrategias basadas en datos en el ámbito clínico, ayudando a mejorar la prevención y manejo de la hipertensión mediante un entendimiento más profundo de sus determinantes clave. 

## **7. Bibliografía**

Axel Frederick Félix Jiménez, & Vania Stephany Sánchez. (2022). Conjunto de datos sobre hipertensión arterial en México. Recuperado de [https://www.kaggle.com/datasets/frederickfelix/hipertensin-arterial-mxico]

Encuesta Nacional de Salud de Nutrición(ENSANUT). (2022).Bases de datos y cuestionarios para Encuesta Nacional de Salud y Nutrición Continua 2022. México. Recuperado de [https://ensanut.insp.mx/encuestas/ensanutcontinua2022/descargas.php]

OpenAI. (2024, diciembre 9). ChatGPT (versión GPT-4) [Modelo de lenguaje]. OpenAI. https://openai.com/chatgpt


