So sanh 2 bien - bien lien tuc
Nguyễn Thị Thanh Huyền
2025-10-23
#Việc 1. Phân tích mô tả ##1.1 Đọc dữ liệu vào R
ob = read.csv("C:\\Users\\ADMIN\\OneDrive\\Desktop\\Tập huấn\\Obesity data.csv")##1.2 Mô tả
library(table1)##
## Attaching package: 'table1'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## units, units<-table1(~ age + gender + weight + height + pcfat + hypertension + diabetes, data = ob)| Overall (N=1217) |
|
|---|---|
| age | |
| Mean (SD) | 47.2 (17.3) |
| Median [Min, Max] | 48.0 [13.0, 88.0] |
| gender | |
| F | 862 (70.8%) |
| M | 355 (29.2%) |
| weight | |
| Mean (SD) | 55.1 (9.40) |
| Median [Min, Max] | 54.0 [34.0, 95.0] |
| height | |
| Mean (SD) | 157 (7.98) |
| Median [Min, Max] | 155 [136, 185] |
| pcfat | |
| Mean (SD) | 31.6 (7.18) |
| Median [Min, Max] | 32.4 [9.20, 48.4] |
| hypertension | |
| Mean (SD) | 0.507 (0.500) |
| Median [Min, Max] | 1.00 [0, 1.00] |
| diabetes | |
| Mean (SD) | 0.111 (0.314) |
| Median [Min, Max] | 0 [0, 1.00] |
##1.3 Nhận xét kết quả Cao HA và tiểu đường (so với giới tính và các đặc điểm khác)
ob$hyper = as.factor(ob$hypertension)
ob$diab = as.factor(ob$diabetes)
table1(~ age + gender + weight + height + pcfat + hypertension + hyper + diabetes + diab, data = ob)| Overall (N=1217) |
|
|---|---|
| age | |
| Mean (SD) | 47.2 (17.3) |
| Median [Min, Max] | 48.0 [13.0, 88.0] |
| gender | |
| F | 862 (70.8%) |
| M | 355 (29.2%) |
| weight | |
| Mean (SD) | 55.1 (9.40) |
| Median [Min, Max] | 54.0 [34.0, 95.0] |
| height | |
| Mean (SD) | 157 (7.98) |
| Median [Min, Max] | 155 [136, 185] |
| pcfat | |
| Mean (SD) | 31.6 (7.18) |
| Median [Min, Max] | 32.4 [9.20, 48.4] |
| hypertension | |
| Mean (SD) | 0.507 (0.500) |
| Median [Min, Max] | 1.00 [0, 1.00] |
| hyper | |
| 0 | 600 (49.3%) |
| 1 | 617 (50.7%) |
| diabetes | |
| Mean (SD) | 0.111 (0.314) |
| Median [Min, Max] | 0 [0, 1.00] |
| diab | |
| 0 | 1082 (88.9%) |
| 1 | 135 (11.1%) |
##1.4 Trình bày median (Q1, Q3)
table1(~ age + weight + height + pcfat, data = ob, render.continuous = c(. = "Mean (SD)", . = "Median [Q1, Q3]"))| Overall (N=1217) |
|
|---|---|
| age | |
| Mean (SD) | 47.2 (17.3) |
| Median [Q1, Q3] | 48.0 [35.0, 58.0] |
| weight | |
| Mean (SD) | 55.1 (9.40) |
| Median [Q1, Q3] | 54.0 [49.0, 61.0] |
| height | |
| Mean (SD) | 157 (7.98) |
| Median [Q1, Q3] | 155 [151, 162] |
| pcfat | |
| Mean (SD) | 31.6 (7.18) |
| Median [Q1, Q3] | 32.4 [27.0, 36.8] |
##1.5 Mô tả theo giới tính
table1(~ age + weight + height + pcfat + hyper + diab | gender, data = ob)| F (N=862) |
M (N=355) |
Overall (N=1217) |
|
|---|---|---|---|
| age | |||
| Mean (SD) | 48.6 (16.4) | 43.7 (18.8) | 47.2 (17.3) |
| Median [Min, Max] | 49.0 [14.0, 85.0] | 44.0 [13.0, 88.0] | 48.0 [13.0, 88.0] |
| weight | |||
| Mean (SD) | 52.3 (7.72) | 62.0 (9.59) | 55.1 (9.40) |
| Median [Min, Max] | 51.0 [34.0, 95.0] | 62.0 [38.0, 95.0] | 54.0 [34.0, 95.0] |
| height | |||
| Mean (SD) | 153 (5.55) | 165 (6.73) | 157 (7.98) |
| Median [Min, Max] | 153 [136, 170] | 165 [146, 185] | 155 [136, 185] |
| pcfat | |||
| Mean (SD) | 34.7 (5.19) | 24.2 (5.76) | 31.6 (7.18) |
| Median [Min, Max] | 34.7 [14.6, 48.4] | 24.6 [9.20, 39.0] | 32.4 [9.20, 48.4] |
| hyper | |||
| 0 | 430 (49.9%) | 170 (47.9%) | 600 (49.3%) |
| 1 | 432 (50.1%) | 185 (52.1%) | 617 (50.7%) |
| diab | |||
| 0 | 760 (88.2%) | 322 (90.7%) | 1082 (88.9%) |
| 1 | 102 (11.8%) | 33 (9.3%) | 135 (11.1%) |
##1.6 Đánh giá khác biệt giữa 2 nhóm
library(compareGroups)
createTable(compareGroups(gender ~ age + weight + height + pcfat + hyper + diab, data = ob))##
## --------Summary descriptives table by 'gender'---------
##
## ________________________________________
## F M p.overall
## N=862 N=355
## ¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯
## age 48.6 (16.4) 43.7 (18.8) <0.001
## weight 52.3 (7.72) 62.0 (9.59) <0.001
## height 153 (5.55) 165 (6.73) <0.001
## pcfat 34.7 (5.19) 24.2 (5.76) <0.001
## hyper: 0.569
## 0 430 (49.9%) 170 (47.9%)
## 1 432 (50.1%) 185 (52.1%)
## diab: 0.238
## 0 760 (88.2%) 322 (90.7%)
## 1 102 (11.8%) 33 (9.30%)
## ¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯#Việc 2. Phân tích khác biệt giữa 2 nhóm ##2.1 Dữ liệu tải trọng
A = c(14, 4, 10, 6, 3, 11, 12)
B = c(16, 17, 13, 12, 7, 16, 11, 8, 7)
wt = c(A, B)
group = c(rep("A", 7), rep("B", 9))
df = data.frame(wt, group)
dim(df)## [1] 16 2##2.2 Đánh giá phân bố ###Dùng biểu đồ
library(lessR)##
## lessR 4.4.5 feedback: gerbing@pdx.edu
## --------------------------------------------------------------
## > d <- Read("") Read data file, many formats available, e.g., Excel
## d is default data frame, data= in analysis routines optional
##
## Many examples of reading, writing, and manipulating data,
## graphics, testing means and proportions, regression, factor analysis,
## customization, forecasting, and aggregation from pivot tables
## Enter: browseVignettes("lessR")
##
## View lessR updates, now including time series forecasting
## Enter: news(package="lessR")
##
## Interactive data analysis
## Enter: interact()##
## Attaching package: 'lessR'## The following object is masked from 'package:table1':
##
## labelHistogram(wt, data = df)## >>> Note: wt is not in a data frame (table)
## >>> Note: wt is not in a data frame (table)
## >>> Suggestions
## bin_width: set the width of each bin
## bin_start: set the start of the first bin
## bin_end: set the end of the last bin
## Histogram(wt, density=TRUE) # smoothed curve + histogram
## Plot(wt) # Violin/Box/Scatterplot (VBS) plot
##
## --- wt ---
##
## n miss mean sd min mdn max
## 16 0 10.44 4.29 3.00 11.00 17.00
##
##
## No (Box plot) outliers
##
##
## Bin Width: 2
## Number of Bins: 8
##
## Bin Midpnt Count Prop Cumul.c Cumul.p
## -------------------------------------------------
## 2 > 4 3 2 0.12 2 0.12
## 4 > 6 5 1 0.06 3 0.19
## 6 > 8 7 3 0.19 6 0.38
## 8 > 10 9 1 0.06 7 0.44
## 10 > 12 11 4 0.25 11 0.69
## 12 > 14 13 2 0.12 13 0.81
## 14 > 16 15 2 0.12 15 0.94
## 16 > 18 17 1 0.06 16 1.00
## ###Dùng test
shapiro.test(df$wt)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: df$wt
## W = 0.96213, p-value = 0.7006##2.3 Mô tả đặc điểm tải trọng
library(table1)
table1(~ wt | group, data = df, render.continuous = c(. = "Mean (SD)", . = "Median [Q1, Q3]"))| A (N=7) |
B (N=9) |
Overall (N=16) |
|
|---|---|---|---|
| wt | |||
| Mean (SD) | 8.57 (4.24) | 11.9 (3.95) | 10.4 (4.29) |
| Median [Q1, Q3] | 10.0 [5.00, 11.5] | 12.0 [8.00, 16.0] | 11.0 [7.00, 13.3] |
##2.4 Thực hiện phép kiểm t
t.test(A, B)##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: A and B
## t = -1.6, df = 12.554, p-value = 0.1345
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -7.813114 1.178194
## sample estimates:
## mean of x mean of y
## 8.571429 11.888889t.test(wt ~ group, data = df)##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: wt by group
## t = -1.6, df = 12.554, p-value = 0.1345
## alternative hypothesis: true difference in means between group A and group B is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -7.813114 1.178194
## sample estimates:
## mean in group A mean in group B
## 8.571429 11.888889##2.5 Thực hiện bootstrap
library(simpleboot)## Simple Bootstrap Routines (1.1-8)library(boot)
b = two.boot(A, B, mean, R = 1000)
boot.ci(b)## BOOTSTRAP CONFIDENCE INTERVAL CALCULATIONS
## Based on 1000 bootstrap replicates
##
## CALL :
## boot.ci(boot.out = b)
##
## Intervals :
## Level Normal Basic
## 95% (-6.975, 0.378 ) (-7.046, 0.427 )
##
## Level Percentile BCa
## 95% (-7.062, 0.411 ) (-6.931, 0.622 )
## Calculations and Intervals on Original Scalehist(b, breaks = 50)
#Sử dụng ChatGPT # Cài gói boot nếu chưa có # install.packages(“boot”) #
Nạp gói
library(boot)Dữ liệu hai nhóm
A <- c(14, 4, 10, 6, 3, 11, 12)
B <- c(16, 17, 13, 12, 7, 16, 11, 8, 7)Hàm thống kê: hiệu số trung bình giữa hai nhóm
diff_mean <- function(data, indices) {
# data là một danh sách gồm A và B
A_resampled <- data$A[indices[[1]]] # bootstrap nhóm A
B_resampled <- data$B[indices[[2]]] # bootstrap nhóm B
return(mean(A_resampled) - mean(B_resampled))
}Hàm tiện ích để tạo chỉ số bootstrap riêng cho mỗi nhóm
boot_2groups <- function(A, B, R = 2000) {
nA <- length(A)
nB <- length(B)
boot_values <- numeric(R)
for (i in 1:R) {
idxA <- sample(1:nA, nA, replace = TRUE)
idxB <- sample(1:nB, nB, replace = TRUE)
boot_values[i] <- mean(A[idxA]) - mean(B[idxB])
}
return(boot_values)
}Chạy bootstrap
set.seed(123)
boot_values <- boot_2groups(A, B, R = 2000)Kết quả ước lượng
diff_estimate <- mean(A) - mean(B)
diff_estimate## [1] -3.31746Tạo đối tượng “boot” để dùng hàm boot.ci
boot_obj <- boot(data = list(A = A, B = B),
statistic = function(data, i) {
# i ở đây là vector cho A và B (chúng ta tạo tách riêng)
idxA <- sample(1:length(data$A), length(data$A), replace = TRUE)
idxB <- sample(1:length(data$B), length(data$B), replace = TRUE)
mean(data$A[idxA]) - mean(data$B[idxB])
},
R = 2000)Xem kết quả bootstrap cơ bản
boot_obj##
## ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP
##
##
## Call:
## boot(data = list(A = A, B = B), statistic = function(data, i) {
## idxA <- sample(1:length(data$A), length(data$A), replace = TRUE)
## idxB <- sample(1:length(data$B), length(data$B), replace = TRUE)
## mean(data$A[idxA]) - mean(data$B[idxB])
## }, R = 2000)
##
##
## Bootstrap Statistics :
## original bias std. error
## t1* 0.1746032 -3.404722 1.901877Tính khoảng tin cậy theo nhiều phương pháp
boot.ci(boot_obj, conf = 0.95, type = c("norm", "basic", "perc", "bca"))## BOOTSTRAP CONFIDENCE INTERVAL CALCULATIONS
## Based on 2000 bootstrap replicates
##
## CALL :
## boot.ci(boot.out = boot_obj, conf = 0.95, type = c("norm", "basic",
## "perc", "bca"))
##
## Intervals :
## Level Normal Basic
## 95% (-0.1483, 7.3069 ) (-0.0635, 7.3333 )
##
## Level Percentile BCa
## 95% (-6.9841, 0.4127 ) (-0.2647, 2.6032 )
## Calculations and Intervals on Original Scale
## Warning : BCa Intervals used Extreme Quantiles
## Some BCa intervals may be unstable#Cách khác ##PROMPT 2: Bạn có thể sử dụng gói lệnh simpleboot với lệnh two.boot và boot.ci thể thực hiện câu hỏi trên không? # Cài và nạp gói cần thiết # install.packages(“simpleboot”)
library(simpleboot)
library(boot)Dữ liệu hai nhóm
A <- c(14, 4, 10, 6, 3, 11, 12)
B <- c(16, 17, 13, 12, 7, 16, 11, 8, 7)1️⃣ Thực hiện bootstrap sự khác biệt trung bình giữa hai nhóm
set.seed(123)
boot_AB <- two.boot(A, B, FUN = mean, R = 2000)Xem kết quả cơ bản
boot_AB## $t0
## [1] -3.31746
##
## $t
## [,1]
## [1,] -5.55555556
## [2,] -3.71428571
## [3,] -4.80952381
## [4,] -5.36507937
## [5,] -5.01587302
## [6,] -1.61904762
## [7,] -3.06349206
## [8,] -7.06349206
## [9,] -4.33333333
## [10,] -0.25396825
## [11,] -6.06349206
## [12,] -2.39682540
## [13,] 1.65079365
## [14,] -1.00000000
## [15,] -0.01587302
## [16,] -1.38095238
## [17,] -5.07936508
## [18,] -1.12698413
## [19,] -2.58730159
## [20,] -2.11111111
## [21,] -3.33333333
## [22,] -5.77777778
## [23,] -4.88888889
## [24,] -2.71428571
## [25,] -5.03174603
## [26,] -1.80952381
## [27,] -6.30158730
## [28,] -5.33333333
## [29,] 0.93650794
## [30,] -2.39682540
## [31,] -3.42857143
## [32,] -1.52380952
## [33,] -2.68253968
## [34,] -1.30158730
## [35,] -4.00000000
## [36,] 0.20634921
## [37,] -3.06349206
## [38,] -0.47619048
## [39,] -2.28571429
## [40,] -2.60317460
## [41,] -0.76190476
## [42,] -1.04761905
## [43,] -2.49206349
## [44,] -1.26984127
## [45,] -3.98412698
## [46,] -3.60317460
## [47,] -2.42857143
## [48,] -2.55555556
## [49,] -3.93650794
## [50,] -1.20634921
## [51,] -2.17460317
## [52,] -6.88888889
## [53,] -4.63492063
## [54,] -1.53968254
## [55,] -2.58730159
## [56,] -3.15873016
## [57,] -6.39682540
## [58,] -6.04761905
## [59,] -2.03174603
## [60,] -1.79365079
## [61,] -3.85714286
## [62,] -2.80952381
## [63,] -3.73015873
## [64,] -3.76190476
## [65,] -3.41269841
## [66,] -5.60317460
## [67,] -3.52380952
## [68,] -1.77777778
## [69,] -6.06349206
## [70,] -1.88888889
## [71,] -5.04761905
## [72,] -4.90476190
## [73,] -0.47619048
## [74,] -8.39682540
## [75,] -0.87301587
## [76,] 2.22222222
## [77,] -2.15873016
## [78,] -3.01587302
## [79,] -2.68253968
## [80,] -5.17460317
## [81,] -2.46031746
## [82,] -2.01587302
## [83,] -0.53968254
## [84,] -5.07936508
## [85,] -5.28571429
## [86,] -1.61904762
## [87,] -0.20634921
## [88,] 0.01587302
## [89,] -3.06349206
## [90,] -5.74603175
## [91,] -4.96825397
## [92,] -4.38095238
## [93,] -3.87301587
## [94,] -1.82539683
## [95,] -4.09523810
## [96,] -3.06349206
## [97,] -3.34920635
## [98,] -2.96825397
## [99,] -1.85714286
## [100,] -1.52380952
## [101,] -2.26984127
## [102,] -6.63492063
## [103,] -3.60317460
## [104,] -1.66666667
## [105,] -2.30158730
## [106,] -0.47619048
## [107,] -1.69841270
## [108,] -4.04761905
## [109,] -3.63492063
## [110,] 0.61904762
## [111,] -1.74603175
## [112,] 0.87301587
## [113,] -2.96825397
## [114,] -4.76190476
## [115,] -3.50793651
## [116,] -1.60317460
## [117,] -3.49206349
## [118,] -3.66666667
## [119,] -2.30158730
## [120,] -1.06349206
## [121,] -2.68253968
## [122,] -0.53968254
## [123,] -4.42857143
## [124,] -4.71428571
## [125,] 0.36507937
## [126,] -5.07936508
## [127,] -4.93650794
## [128,] -3.09523810
## [129,] -5.41269841
## [130,] -4.04761905
## [131,] -3.60317460
## [132,] -4.25396825
## [133,] -3.38095238
## [134,] -2.80952381
## [135,] -3.85714286
## [136,] -3.34920635
## [137,] -5.96825397
## [138,] -4.09523810
## [139,] 0.33333333
## [140,] -1.93650794
## [141,] -3.73015873
## [142,] -4.31746032
## [143,] -7.93650794
## [144,] -0.98412698
## [145,] -1.46031746
## [146,] -3.23809524
## [147,] -2.90476190
## [148,] -3.01587302
## [149,] -0.03174603
## [150,] -3.47619048
## [151,] -3.87301587
## [152,] -5.88888889
## [153,] -4.60317460
## [154,] -3.34920635
## [155,] -5.90476190
## [156,] -5.66666667
## [157,] -4.30158730
## [158,] -5.98412698
## [159,] -4.60317460
## [160,] -4.47619048
## [161,] -3.69841270
## [162,] -0.90476190
## [163,] -4.12698413
## [164,] -2.95238095
## [165,] -1.31746032
## [166,] -1.26984127
## [167,] -1.76190476
## [168,] -1.55555556
## [169,] -1.71428571
## [170,] -1.17460317
## [171,] -3.55555556
## [172,] -2.41269841
## [173,] -1.01587302
## [174,] -2.76190476
## [175,] -3.55555556
## [176,] -5.20634921
## [177,] -3.04761905
## [178,] -7.00000000
## [179,] -1.03174603
## [180,] -2.20634921
## [181,] -3.77777778
## [182,] -0.58730159
## [183,] -5.85714286
## [184,] -4.00000000
## [185,] -4.60317460
## [186,] -2.01587302
## [187,] -5.84126984
## [188,] -3.26984127
## [189,] -4.84126984
## [190,] -4.46031746
## [191,] -5.79365079
## [192,] -6.42857143
## [193,] -4.39682540
## [194,] -7.60317460
## [195,] 0.66666667
## [196,] -5.74603175
## [197,] -2.80952381
## [198,] 1.01587302
## [199,] -3.33333333
## [200,] -4.52380952
## [201,] -6.03174603
## [202,] -3.07936508
## [203,] -5.46031746
## [204,] -3.09523810
## [205,] -1.49206349
## [206,] -0.38095238
## [207,] -4.42857143
## [208,] -4.60317460
## [209,] -6.26984127
## [210,] -10.41269841
## [211,] -4.38095238
## [212,] -2.84126984
## [213,] -0.42857143
## [214,] -5.50793651
## [215,] -3.30158730
## [216,] -4.96825397
## [217,] -6.39682540
## [218,] -1.23809524
## [219,] -3.84126984
## [220,] -4.07936508
## [221,] -1.80952381
## [222,] 0.76190476
## [223,] -3.61904762
## [224,] -5.74603175
## [225,] -1.84126984
## [226,] -1.58730159
## [227,] -6.41269841
## [228,] -8.42857143
## [229,] -5.03174603
## [230,] -0.46031746
## [231,] -4.53968254
## [232,] -3.11111111
## [233,] -4.28571429
## [234,] -3.71428571
## [235,] -0.66666667
## [236,] -5.03174603
## [237,] -6.30158730
## [238,] 0.04761905
## [239,] -4.87301587
## [240,] -6.14285714
## [241,] -4.61904762
## [242,] -0.82539683
## [243,] 0.53968254
## [244,] -2.06349206
## [245,] -2.73015873
## [246,] -2.09523810
## [247,] -3.88888889
## [248,] -2.30158730
## [249,] -5.01587302
## [250,] -3.09523810
## [251,] -4.26984127
## [252,] -5.22222222
## [253,] -3.65079365
## [254,] -1.03174603
## [255,] -1.82539683
## [256,] -5.90476190
## [257,] -2.88888889
## [258,] -8.19047619
## [259,] -0.26984127
## [260,] -4.33333333
## [261,] -5.03174603
## [262,] -5.14285714
## [263,] 0.79365079
## [264,] -2.80952381
## [265,] -2.85714286
## [266,] -3.66666667
## [267,] -7.92063492
## [268,] -2.26984127
## [269,] -3.98412698
## [270,] -1.69841270
## [271,] -0.63492063
## [272,] -4.80952381
## [273,] -5.11111111
## [274,] -4.28571429
## [275,] -2.17460317
## [276,] -4.71428571
## [277,] -5.84126984
## [278,] -2.33333333
## [279,] -2.76190476
## [280,] -4.01587302
## [281,] -1.30158730
## [282,] -1.49206349
## [283,] -4.15873016
## [284,] -4.71428571
## [285,] -4.82539683
## [286,] -2.22222222
## [287,] -0.77777778
## [288,] -3.96825397
## [289,] -4.90476190
## [290,] -3.04761905
## [291,] -4.12698413
## [292,] -4.22222222
## [293,] -0.42857143
## [294,] -1.28571429
## [295,] -3.31746032
## [296,] -2.92063492
## [297,] -1.66666667
## [298,] -2.38095238
## [299,] -3.44444444
## [300,] 0.69841270
## [301,] -3.74603175
## [302,] -6.23809524
## [303,] -5.46031746
## [304,] -4.30158730
## [305,] -2.19047619
## [306,] -3.73015873
## [307,] -3.65079365
## [308,] -4.69841270
## [309,] -2.28571429
## [310,] 1.53968254
## [311,] -7.71428571
## [312,] -4.20634921
## [313,] -4.28571429
## [314,] -4.23809524
## [315,] -3.14285714
## [316,] -3.31746032
## [317,] -3.07936508
## [318,] -3.79365079
## [319,] -5.28571429
## [320,] -5.82539683
## [321,] -1.42857143
## [322,] -4.96825397
## [323,] -2.19047619
## [324,] -7.53968254
## [325,] 0.74603175
## [326,] -2.90476190
## [327,] -1.98412698
## [328,] -1.74603175
## [329,] -5.19047619
## [330,] -3.50793651
## [331,] -6.07936508
## [332,] 0.03174603
## [333,] -3.95238095
## [334,] -4.42857143
## [335,] -4.01587302
## [336,] -1.80952381
## [337,] -3.19047619
## [338,] -3.38095238
## [339,] -5.04761905
## [340,] -2.36507937
## [341,] -2.68253968
## [342,] -4.84126984
## [343,] -3.28571429
## [344,] -7.11111111
## [345,] -3.57142857
## [346,] -0.31746032
## [347,] -1.34920635
## [348,] -2.23809524
## [349,] -2.26984127
## [350,] -6.88888889
## [351,] -2.25396825
## [352,] -1.95238095
## [353,] -2.42857143
## [354,] -2.79365079
## [355,] -6.77777778
## [356,] -3.26984127
## [357,] -3.28571429
## [358,] -3.23809524
## [359,] -1.15873016
## [360,] -4.15873016
## [361,] -4.85714286
## [362,] -1.19047619
## [363,] -4.19047619
## [364,] -1.23809524
## [365,] -2.50793651
## [366,] -3.20634921
## [367,] -2.44444444
## [368,] -4.79365079
## [369,] -3.49206349
## [370,] 0.14285714
## [371,] -0.61904762
## [372,] -1.33333333
## [373,] -3.65079365
## [374,] -4.39682540
## [375,] -2.66666667
## [376,] -1.55555556
## [377,] 0.88888889
## [378,] -1.33333333
## [379,] -4.66666667
## [380,] -5.74603175
## [381,] -4.96825397
## [382,] -1.20634921
## [383,] -5.84126984
## [384,] -0.14285714
## [385,] 0.47619048
## [386,] -6.60317460
## [387,] -2.20634921
## [388,] -2.41269841
## [389,] -2.71428571
## [390,] -0.25396825
## [391,] -4.19047619
## [392,] -4.76190476
## [393,] -6.20634921
## [394,] -3.14285714
## [395,] -2.92063492
## [396,] -3.65079365
## [397,] -4.03174603
## [398,] -6.84126984
## [399,] -2.42857143
## [400,] -3.60317460
## [401,] -4.01587302
## [402,] -4.22222222
## [403,] -5.01587302
## [404,] -6.80952381
## [405,] 3.14285714
## [406,] -2.07936508
## [407,] -4.76190476
## [408,] -7.30158730
## [409,] -2.11111111
## [410,] -1.23809524
## [411,] -3.71428571
## [412,] -5.12698413
## [413,] -2.84126984
## [414,] -4.53968254
## [415,] -1.77777778
## [416,] -4.93650794
## [417,] -4.96825397
## [418,] -1.03174603
## [419,] -1.55555556
## [420,] -3.25396825
## [421,] -10.42857143
## [422,] -2.19047619
## [423,] -1.95238095
## [424,] -6.71428571
## [425,] -3.25396825
## [426,] -1.98412698
## [427,] -3.79365079
## [428,] -0.85714286
## [429,] -3.25396825
## [430,] -0.31746032
## [431,] -4.73015873
## [432,] -4.06349206
## [433,] -3.44444444
## [434,] -4.84126984
## [435,] -0.03174603
## [436,] -6.25396825
## [437,] -2.11111111
## [438,] -0.87301587
## [439,] -4.82539683
## [440,] -4.87301587
## [441,] -0.33333333
## [442,] -5.96825397
## [443,] -5.23809524
## [444,] -3.71428571
## [445,] 0.53968254
## [446,] -1.04761905
## [447,] -1.69841270
## [448,] -2.85714286
## [449,] -2.31746032
## [450,] -5.39682540
## [451,] -1.90476190
## [452,] 0.22222222
## [453,] -3.39682540
## [454,] 0.76190476
## [455,] -0.39682540
## [456,] -3.42857143
## [457,] -3.95238095
## [458,] -7.63492063
## [459,] -6.25396825
## [460,] -3.87301587
## [461,] -2.20634921
## [462,] -8.00000000
## [463,] -2.38095238
## [464,] -3.63492063
## [465,] -1.39682540
## [466,] -6.19047619
## [467,] -3.60317460
## [468,] -3.60317460
## [469,] -3.77777778
## [470,] 1.49206349
## [471,] -4.50793651
## [472,] -2.33333333
## [473,] -5.80952381
## [474,] -2.17460317
## [475,] -4.98412698
## [476,] -3.73015873
## [477,] -5.41269841
## [478,] -1.19047619
## [479,] -0.69841270
## [480,] -1.28571429
## [481,] -5.66666667
## [482,] 0.53968254
## [483,] -1.47619048
## [484,] -4.87301587
## [485,] -0.63492063
## [486,] -3.74603175
## [487,] -1.80952381
## [488,] -0.28571429
## [489,] -4.06349206
## [490,] -6.79365079
## [491,] 0.34920635
## [492,] -1.82539683
## [493,] -6.95238095
## [494,] -4.33333333
## [495,] -1.87301587
## [496,] -2.84126984
## [497,] -4.06349206
## [498,] -3.17460317
## [499,] -4.33333333
## [500,] -5.47619048
## [501,] 0.34920635
## [502,] -3.73015873
## [503,] -7.90476190
## [504,] -4.00000000
## [505,] -2.96825397
## [506,] -4.28571429
## [507,] -3.92063492
## [508,] -2.58730159
## [509,] -3.76190476
## [510,] -4.33333333
## [511,] -4.82539683
## [512,] -0.68253968
## [513,] -3.28571429
## [514,] -1.46031746
## [515,] -2.69841270
## [516,] -4.00000000
## [517,] -7.06349206
## [518,] -1.30158730
## [519,] -0.60317460
## [520,] -2.93650794
## [521,] -1.95238095
## [522,] -4.50793651
## [523,] -4.80952381
## [524,] -2.36507937
## [525,] -4.95238095
## [526,] -4.09523810
## [527,] -7.12698413
## [528,] 0.87301587
## [529,] -2.30158730
## [530,] -2.01587302
## [531,] -2.19047619
## [532,] -4.92063492
## [533,] -3.04761905
## [534,] -3.88888889
## [535,] -3.87301587
## [536,] -5.39682540
## [537,] -2.01587302
## [538,] -3.17460317
## [539,] -5.88888889
## [540,] -3.77777778
## [541,] -2.98412698
## [542,] -4.42857143
## [543,] -0.79365079
## [544,] -2.01587302
## [545,] -3.26984127
## [546,] -0.17460317
## [547,] -3.25396825
## [548,] -0.41269841
## [549,] -5.17460317
## [550,] -2.63492063
## [551,] -6.12698413
## [552,] -2.39682540
## [553,] -4.09523810
## [554,] -3.82539683
## [555,] -0.19047619
## [556,] 0.23809524
## [557,] -3.68253968
## [558,] -4.15873016
## [559,] 0.44444444
## [560,] -3.14285714
## [561,] -0.55555556
## [562,] -4.42857143
## [563,] -2.12698413
## [564,] -3.46031746
## [565,] -6.93650794
## [566,] -3.39682540
## [567,] -0.36507937
## [568,] -3.19047619
## [569,] -4.44444444
## [570,] -7.09523810
## [571,] -3.26984127
## [572,] -6.50793651
## [573,] -7.36507937
## [574,] -2.33333333
## [575,] -4.11111111
## [576,] -2.85714286
## [577,] -2.77777778
## [578,] -2.12698413
## [579,] -6.33333333
## [580,] -3.87301587
## [581,] -2.69841270
## [582,] -2.38095238
## [583,] -4.17460317
## [584,] -4.50793651
## [585,] -3.19047619
## [586,] -2.22222222
## [587,] -3.79365079
## [588,] -3.53968254
## [589,] -2.09523810
## [590,] -6.11111111
## [591,] -4.49206349
## [592,] -4.23809524
## [593,] -1.14285714
## [594,] -3.11111111
## [595,] -2.39682540
## [596,] -2.00000000
## [597,] -5.17460317
## [598,] -4.92063492
## [599,] -3.88888889
## [600,] -0.42857143
## [601,] -3.38095238
## [602,] -5.53968254
## [603,] -3.26984127
## [604,] -4.33333333
## [605,] -1.63492063
## [606,] -3.09523810
## [607,] -0.57142857
## [608,] -2.93650794
## [609,] -7.52380952
## [610,] -3.39682540
## [611,] -7.49206349
## [612,] -5.92063492
## [613,] -3.47619048
## [614,] -3.47619048
## [615,] -3.34920635
## [616,] -4.09523810
## [617,] -4.65079365
## [618,] -2.73015873
## [619,] -4.76190476
## [620,] -3.96825397
## [621,] -2.84126984
## [622,] -0.12698413
## [623,] -3.80952381
## [624,] -6.36507937
## [625,] -0.98412698
## [626,] -1.06349206
## [627,] -2.30158730
## [628,] -5.31746032
## [629,] -5.76190476
## [630,] -2.71428571
## [631,] -3.31746032
## [632,] -2.46031746
## [633,] -1.23809524
## [634,] -1.90476190
## [635,] -7.17460317
## [636,] -1.46031746
## [637,] -5.17460317
## [638,] -1.87301587
## [639,] -2.39682540
## [640,] -2.39682540
## [641,] -5.14285714
## [642,] -4.61904762
## [643,] -4.19047619
## [644,] -2.82539683
## [645,] -3.73015873
## [646,] -1.88888889
## [647,] -1.00000000
## [648,] -4.31746032
## [649,] -3.31746032
## [650,] -7.07936508
## [651,] -3.23809524
## [652,] -4.41269841
## [653,] -1.60317460
## [654,] -3.88888889
## [655,] -5.58730159
## [656,] -3.46031746
## [657,] -3.73015873
## [658,] -2.15873016
## [659,] -0.52380952
## [660,] -4.85714286
## [661,] -3.88888889
## [662,] -2.92063492
## [663,] -2.69841270
## [664,] -3.52380952
## [665,] -1.85714286
## [666,] -6.74603175
## [667,] -2.93650794
## [668,] -3.44444444
## [669,] -3.66666667
## [670,] -3.15873016
## [671,] -3.38095238
## [672,] -2.31746032
## [673,] 0.33333333
## [674,] -3.15873016
## [675,] -2.80952381
## [676,] -2.71428571
## [677,] -6.57142857
## [678,] -2.11111111
## [679,] -2.23809524
## [680,] -3.20634921
## [681,] -1.28571429
## [682,] -2.14285714
## [683,] -4.84126984
## [684,] -2.73015873
## [685,] -1.85714286
## [686,] -6.47619048
## [687,] -2.69841270
## [688,] -2.49206349
## [689,] -2.88888889
## [690,] -2.28571429
## [691,] -2.03174603
## [692,] -3.74603175
## [693,] -3.06349206
## [694,] -1.25396825
## [695,] -0.84126984
## [696,] -4.01587302
## [697,] -1.28571429
## [698,] -3.69841270
## [699,] -0.65079365
## [700,] -1.22222222
## [701,] -0.03174603
## [702,] -5.11111111
## [703,] -3.15873016
## [704,] -1.96825397
## [705,] 2.07936508
## [706,] -2.28571429
## [707,] -1.23809524
## [708,] -4.84126984
## [709,] -2.30158730
## [710,] -6.95238095
## [711,] -3.57142857
## [712,] -0.39682540
## [713,] -2.90476190
## [714,] -3.34920635
## [715,] -1.33333333
## [716,] -2.22222222
## [717,] -3.22222222
## [718,] -7.15873016
## [719,] -3.49206349
## [720,] -4.12698413
## [721,] -3.31746032
## [722,] -3.63492063
## [723,] -3.61904762
## [724,] -3.53968254
## [725,] -1.36507937
## [726,] -4.17460317
## [727,] -4.19047619
## [728,] -3.57142857
## [729,] 0.66666667
## [730,] -2.22222222
## [731,] -3.38095238
## [732,] -5.11111111
## [733,] -2.71428571
## [734,] -3.15873016
## [735,] -4.33333333
## [736,] -1.22222222
## [737,] -2.87301587
## [738,] -2.42857143
## [739,] -1.52380952
## [740,] -1.47619048
## [741,] -0.30158730
## [742,] -3.60317460
## [743,] -1.95238095
## [744,] -5.80952381
## [745,] -2.57142857
## [746,] -2.60317460
## [747,] -1.82539683
## [748,] -1.52380952
## [749,] -3.33333333
## [750,] -2.76190476
## [751,] -2.47619048
## [752,] -5.71428571
## [753,] -1.74603175
## [754,] -2.01587302
## [755,] -4.28571429
## [756,] -2.38095238
## [757,] -2.63492063
## [758,] -1.79365079
## [759,] -4.23809524
## [760,] -3.07936508
## [761,] -6.17460317
## [762,] -2.58730159
## [763,] -1.79365079
## [764,] -6.73015873
## [765,] -0.95238095
## [766,] -3.60317460
## [767,] -0.03174603
## [768,] -2.15873016
## [769,] -3.63492063
## [770,] -2.52380952
## [771,] -3.04761905
## [772,] -2.57142857
## [773,] -3.87301587
## [774,] -4.71428571
## [775,] -6.19047619
## [776,] -3.98412698
## [777,] -3.34920635
## [778,] -6.04761905
## [779,] -4.57142857
## [780,] -2.26984127
## [781,] -6.00000000
## [782,] -4.33333333
## [783,] -5.77777778
## [784,] -3.30158730
## [785,] -5.98412698
## [786,] -1.63492063
## [787,] -1.66666667
## [788,] -4.17460317
## [789,] -1.87301587
## [790,] -7.85714286
## [791,] -2.11111111
## [792,] -2.60317460
## [793,] -1.17460317
## [794,] -4.30158730
## [795,] -4.50793651
## [796,] -4.23809524
## [797,] -2.95238095
## [798,] -1.90476190
## [799,] -1.41269841
## [800,] -4.82539683
## [801,] -5.38095238
## [802,] -0.80952381
## [803,] -1.55555556
## [804,] -3.06349206
## [805,] -3.53968254
## [806,] -3.01587302
## [807,] -3.79365079
## [808,] -4.60317460
## [809,] -3.23809524
## [810,] -2.76190476
## [811,] -0.25396825
## [812,] -4.92063492
## [813,] -3.71428571
## [814,] -4.50793651
## [815,] -4.55555556
## [816,] -2.96825397
## [817,] -1.31746032
## [818,] -1.15873016
## [819,] -0.09523810
## [820,] -2.57142857
## [821,] -3.60317460
## [822,] -9.85714286
## [823,] -6.14285714
## [824,] -3.20634921
## [825,] -2.38095238
## [826,] -1.77777778
## [827,] -2.88888889
## [828,] -1.71428571
## [829,] -2.49206349
## [830,] -5.00000000
## [831,] -3.01587302
## [832,] -1.49206349
## [833,] -1.63492063
## [834,] -1.36507937
## [835,] 0.15873016
## [836,] -4.60317460
## [837,] -2.60317460
## [838,] 0.36507937
## [839,] -1.01587302
## [840,] -2.65079365
## [841,] -1.87301587
## [842,] -2.98412698
## [843,] -0.26984127
## [844,] -1.47619048
## [845,] -5.04761905
## [846,] -3.41269841
## [847,] -4.14285714
## [848,] -0.66666667
## [849,] -4.96825397
## [850,] -1.79365079
## [851,] -2.68253968
## [852,] -4.71428571
## [853,] -4.49206349
## [854,] -3.34920635
## [855,] -0.14285714
## [856,] -3.49206349
## [857,] -6.38095238
## [858,] -2.65079365
## [859,] -2.34920635
## [860,] -5.79365079
## [861,] -5.53968254
## [862,] -5.82539683
## [863,] -0.85714286
## [864,] -2.41269841
## [865,] -3.66666667
## [866,] -4.41269841
## [867,] -5.63492063
## [868,] -2.66666667
## [869,] -7.90476190
## [870,] -3.96825397
## [871,] -4.55555556
## [872,] -3.06349206
## [873,] -0.60317460
## [874,] -2.22222222
## [875,] 0.19047619
## [876,] -3.12698413
## [877,] -3.22222222
## [878,] -3.30158730
## [879,] -2.96825397
## [880,] -1.47619048
## [881,] 2.66666667
## [882,] -3.92063492
## [883,] -3.76190476
## [884,] -2.22222222
## [885,] -3.28571429
## [886,] -3.31746032
## [887,] -2.15873016
## [888,] -3.85714286
## [889,] -1.77777778
## [890,] -4.87301587
## [891,] -3.39682540
## [892,] -3.50793651
## [893,] -2.65079365
## [894,] -3.09523810
## [895,] -2.96825397
## [896,] -3.26984127
## [897,] -2.39682540
## [898,] -5.36507937
## [899,] -6.12698413
## [900,] -1.77777778
## [901,] -4.66666667
## [902,] -2.60317460
## [903,] -0.61904762
## [904,] -5.06349206
## [905,] -2.19047619
## [906,] -2.87301587
## [907,] -3.84126984
## [908,] -4.12698413
## [909,] -2.79365079
## [910,] -0.52380952
## [911,] -5.15873016
## [912,] -0.06349206
## [913,] -3.17460317
## [914,] -1.44444444
## [915,] -2.17460317
## [916,] -6.44444444
## [917,] -4.88888889
## [918,] -6.11111111
## [919,] -7.53968254
## [920,] -2.95238095
## [921,] -2.95238095
## [922,] -4.84126984
## [923,] -2.17460317
## [924,] -4.04761905
## [925,] -3.06349206
## [926,] -6.76190476
## [927,] -3.00000000
## [928,] -2.39682540
## [929,] -3.26984127
## [930,] -4.95238095
## [931,] -5.93650794
## [932,] -3.14285714
## [933,] -2.19047619
## [934,] -1.55555556
## [935,] -8.15873016
## [936,] -0.98412698
## [937,] -1.63492063
## [938,] -4.88888889
## [939,] -1.28571429
## [940,] -2.96825397
## [941,] -4.00000000
## [942,] -4.55555556
## [943,] -3.90476190
## [944,] -2.71428571
## [945,] -6.68253968
## [946,] -2.52380952
## [947,] -6.57142857
## [948,] -6.07936508
## [949,] -1.66666667
## [950,] -4.82539683
## [951,] -1.87301587
## [952,] -6.39682540
## [953,] -4.90476190
## [954,] -1.07936508
## [955,] -5.14285714
## [956,] -3.11111111
## [957,] -4.73015873
## [958,] -4.41269841
## [959,] -3.46031746
## [960,] -0.85714286
## [961,] -1.09523810
## [962,] -0.79365079
## [963,] 0.22222222
## [964,] -1.60317460
## [965,] -1.49206349
## [966,] -3.39682540
## [967,] -3.04761905
## [968,] -1.31746032
## [969,] -6.69841270
## [970,] -2.42857143
## [971,] -2.90476190
## [972,] -3.25396825
## [973,] -0.61904762
## [974,] -3.00000000
## [975,] -5.57142857
## [976,] -4.60317460
## [977,] -4.28571429
## [978,] -2.30158730
## [979,] -5.12698413
## [980,] -0.50793651
## [981,] -3.31746032
## [982,] -3.92063492
## [983,] -5.26984127
## [984,] -4.93650794
## [985,] -2.12698413
## [986,] -7.60317460
## [987,] -2.20634921
## [988,] 0.33333333
## [989,] -2.28571429
## [990,] -1.74603175
## [991,] 2.17460317
## [992,] -2.87301587
## [993,] -3.20634921
## [994,] -5.15873016
## [995,] -0.88888889
## [996,] -0.88888889
## [997,] -4.63492063
## [998,] -1.09523810
## [999,] -6.66666667
## [1000,] -3.36507937
## [1001,] -1.39682540
## [1002,] -7.82539683
## [1003,] -0.96825397
## [1004,] 0.06349206
## [1005,] -1.55555556
## [1006,] -2.30158730
## [1007,] -4.47619048
## [1008,] -3.68253968
## [1009,] -0.88888889
## [1010,] 0.33333333
## [1011,] -4.25396825
## [1012,] -1.47619048
## [1013,] -4.20634921
## [1014,] -1.30158730
## [1015,] -3.79365079
## [1016,] -4.34920635
## [1017,] -4.42857143
## [1018,] -3.92063492
## [1019,] -0.98412698
## [1020,] -3.50793651
## [1021,] -1.20634921
## [1022,] -4.06349206
## [1023,] -0.93650794
## [1024,] -1.17460317
## [1025,] -4.26984127
## [1026,] -5.71428571
## [1027,] -3.93650794
## [1028,] -2.77777778
## [1029,] -2.71428571
## [1030,] -0.25396825
## [1031,] -6.28571429
## [1032,] -3.06349206
## [1033,] -0.95238095
## [1034,] -4.04761905
## [1035,] -5.74603175
## [1036,] -7.00000000
## [1037,] -2.52380952
## [1038,] -2.87301587
## [1039,] -1.22222222
## [1040,] 0.60317460
## [1041,] -1.68253968
## [1042,] -0.96825397
## [1043,] -6.46031746
## [1044,] -3.12698413
## [1045,] -2.39682540
## [1046,] 0.47619048
## [1047,] -0.77777778
## [1048,] -5.69841270
## [1049,] -4.66666667
## [1050,] -3.82539683
## [1051,] -1.90476190
## [1052,] -2.00000000
## [1053,] -3.39682540
## [1054,] -3.42857143
## [1055,] -1.80952381
## [1056,] -5.00000000
## [1057,] -3.39682540
## [1058,] -4.98412698
## [1059,] 0.88888889
## [1060,] -0.90476190
## [1061,] -7.61904762
## [1062,] -3.80952381
## [1063,] -4.52380952
## [1064,] -3.49206349
## [1065,] -5.61904762
## [1066,] -3.49206349
## [1067,] -2.11111111
## [1068,] -0.96825397
## [1069,] -1.71428571
## [1070,] -0.46031746
## [1071,] -4.41269841
## [1072,] -1.09523810
## [1073,] -3.46031746
## [1074,] -1.85714286
## [1075,] -2.49206349
## [1076,] -1.79365079
## [1077,] -0.61904762
## [1078,] -2.92063492
## [1079,] -5.11111111
## [1080,] -3.22222222
## [1081,] -4.65079365
## [1082,] -5.17460317
## [1083,] -2.73015873
## [1084,] -2.92063492
## [1085,] -2.00000000
## [1086,] -3.23809524
## [1087,] -3.01587302
## [1088,] 0.20634921
## [1089,] -5.06349206
## [1090,] -3.30158730
## [1091,] -4.06349206
## [1092,] -2.73015873
## [1093,] -5.69841270
## [1094,] -8.07936508
## [1095,] -4.74603175
## [1096,] -4.76190476
## [1097,] -3.80952381
## [1098,] -1.96825397
## [1099,] -4.11111111
## [1100,] -6.44444444
## [1101,] -5.46031746
## [1102,] -4.00000000
## [1103,] -4.38095238
## [1104,] -5.23809524
## [1105,] -0.66666667
## [1106,] -3.20634921
## [1107,] -4.53968254
## [1108,] -3.66666667
## [1109,] -3.07936508
## [1110,] -1.79365079
## [1111,] -5.28571429
## [1112,] -4.28571429
## [1113,] -3.87301587
## [1114,] -3.15873016
## [1115,] -5.55555556
## [1116,] -3.96825397
## [1117,] -3.30158730
## [1118,] -2.84126984
## [1119,] -2.00000000
## [1120,] -1.42857143
## [1121,] -0.38095238
## [1122,] -2.69841270
## [1123,] 0.46031746
## [1124,] -2.28571429
## [1125,] -6.28571429
## [1126,] -2.14285714
## [1127,] -4.53968254
## [1128,] -1.19047619
## [1129,] -0.66666667
## [1130,] -3.09523810
## [1131,] -5.60317460
## [1132,] -1.17460317
## [1133,] -2.98412698
## [1134,] -4.82539683
## [1135,] -5.41269841
## [1136,] -3.90476190
## [1137,] -0.06349206
## [1138,] -4.46031746
## [1139,] -5.66666667
## [1140,] -2.82539683
## [1141,] -4.15873016
## [1142,] -1.88888889
## [1143,] -4.20634921
## [1144,] 0.11111111
## [1145,] 0.12698413
## [1146,] -2.20634921
## [1147,] -4.14285714
## [1148,] -6.74603175
## [1149,] -1.23809524
## [1150,] -6.50793651
## [1151,] -5.00000000
## [1152,] -4.96825397
## [1153,] -1.87301587
## [1154,] -5.93650794
## [1155,] -4.74603175
## [1156,] -2.98412698
## [1157,] -5.11111111
## [1158,] -2.42857143
## [1159,] -4.38095238
## [1160,] -4.76190476
## [1161,] -3.11111111
## [1162,] -1.52380952
## [1163,] -2.63492063
## [1164,] -2.41269841
## [1165,] -1.79365079
## [1166,] -5.22222222
## [1167,] -4.95238095
## [1168,] -3.61904762
## [1169,] -3.68253968
## [1170,] -1.60317460
## [1171,] -7.49206349
## [1172,] -7.57142857
## [1173,] -3.92063492
## [1174,] -4.63492063
## [1175,] -6.76190476
## [1176,] -2.66666667
## [1177,] -4.92063492
## [1178,] 0.88888889
## [1179,] -3.69841270
## [1180,] -9.22222222
## [1181,] -2.49206349
## [1182,] -3.12698413
## [1183,] -3.19047619
## [1184,] -3.61904762
## [1185,] -3.33333333
## [1186,] -3.23809524
## [1187,] -5.57142857
## [1188,] -4.11111111
## [1189,] -3.07936508
## [1190,] -1.31746032
## [1191,] -4.98412698
## [1192,] -2.15873016
## [1193,] -2.22222222
## [1194,] -2.87301587
## [1195,] -1.44444444
## [1196,] -5.92063492
## [1197,] -5.30158730
## [1198,] -5.09523810
## [1199,] -2.30158730
## [1200,] -0.73015873
## [1201,] -5.49206349
## [1202,] 1.14285714
## [1203,] -6.17460317
## [1204,] -5.49206349
## [1205,] -4.25396825
## [1206,] -2.66666667
## [1207,] -4.58730159
## [1208,] -7.30158730
## [1209,] -5.88888889
## [1210,] -3.71428571
## [1211,] 1.11111111
## [1212,] -3.65079365
## [1213,] -7.47619048
## [1214,] -3.53968254
## [1215,] -3.85714286
## [1216,] -0.88888889
## [1217,] -2.28571429
## [1218,] -1.01587302
## [1219,] -5.15873016
## [1220,] -1.19047619
## [1221,] -4.38095238
## [1222,] -3.03174603
## [1223,] -3.33333333
## [1224,] -2.09523810
## [1225,] -0.46031746
## [1226,] -3.46031746
## [1227,] -7.23809524
## [1228,] -1.71428571
## [1229,] -0.03174603
## [1230,] -1.52380952
## [1231,] -3.53968254
## [1232,] -1.11111111
## [1233,] -0.25396825
## [1234,] -2.41269841
## [1235,] -2.06349206
## [1236,] -2.14285714
## [1237,] -5.60317460
## [1238,] -1.07936508
## [1239,] -6.34920635
## [1240,] -2.63492063
## [1241,] -5.00000000
## [1242,] -3.23809524
## [1243,] -2.23809524
## [1244,] -0.88888889
## [1245,] -1.74603175
## [1246,] -3.69841270
## [1247,] -5.88888889
## [1248,] -6.20634921
## [1249,] -2.98412698
## [1250,] -3.46031746
## [1251,] -3.57142857
## [1252,] -4.06349206
## [1253,] -4.30158730
## [1254,] -4.49206349
## [1255,] -0.79365079
## [1256,] -2.15873016
## [1257,] -3.06349206
## [1258,] -4.31746032
## [1259,] 0.63492063
## [1260,] -1.63492063
## [1261,] -5.63492063
## [1262,] -2.38095238
## [1263,] 0.23809524
## [1264,] 1.31746032
## [1265,] -4.26984127
## [1266,] -2.73015873
## [1267,] -0.60317460
## [1268,] -4.53968254
## [1269,] 0.26984127
## [1270,] -3.92063492
## [1271,] -5.61904762
## [1272,] -0.76190476
## [1273,] -0.57142857
## [1274,] -1.98412698
## [1275,] -1.09523810
## [1276,] -0.11111111
## [1277,] -1.22222222
## [1278,] -3.92063492
## [1279,] -5.73015873
## [1280,] -5.11111111
## [1281,] -2.36507937
## [1282,] -2.98412698
## [1283,] -5.74603175
## [1284,] -5.66666667
## [1285,] -2.17460317
## [1286,] -3.66666667
## [1287,] -2.39682540
## [1288,] -4.49206349
## [1289,] -5.80952381
## [1290,] -3.63492063
## [1291,] 0.23809524
## [1292,] -3.28571429
## [1293,] -4.36507937
## [1294,] -4.41269841
## [1295,] -2.09523810
## [1296,] -5.34920635
## [1297,] 0.79365079
## [1298,] -1.57142857
## [1299,] -6.15873016
## [1300,] -2.44444444
## [1301,] 0.28571429
## [1302,] -0.88888889
## [1303,] -3.50793651
## [1304,] -3.93650794
## [1305,] -3.07936508
## [1306,] -5.04761905
## [1307,] -4.52380952
## [1308,] -4.20634921
## [1309,] -4.52380952
## [1310,] -5.84126984
## [1311,] -7.15873016
## [1312,] -4.60317460
## [1313,] -3.76190476
## [1314,] -2.65079365
## [1315,] -6.14285714
## [1316,] -4.53968254
## [1317,] -3.42857143
## [1318,] -3.14285714
## [1319,] -2.61904762
## [1320,] -2.26984127
## [1321,] -3.74603175
## [1322,] -3.39682540
## [1323,] -4.58730159
## [1324,] -4.69841270
## [1325,] -3.47619048
## [1326,] -2.76190476
## [1327,] -4.44444444
## [1328,] -4.17460317
## [1329,] -3.63492063
## [1330,] -1.53968254
## [1331,] -2.71428571
## [1332,] -3.38095238
## [1333,] -0.74603175
## [1334,] -2.33333333
## [1335,] -1.44444444
## [1336,] -2.12698413
## [1337,] -3.68253968
## [1338,] -6.33333333
## [1339,] -4.92063492
## [1340,] -4.31746032
## [1341,] -3.30158730
## [1342,] -0.20634921
## [1343,] -1.73015873
## [1344,] -1.31746032
## [1345,] -1.63492063
## [1346,] -2.80952381
## [1347,] -4.12698413
## [1348,] -1.84126984
## [1349,] -1.30158730
## [1350,] -1.20634921
## [1351,] -2.85714286
## [1352,] -1.31746032
## [1353,] -1.95238095
## [1354,] -2.76190476
## [1355,] 0.71428571
## [1356,] -4.07936508
## [1357,] -2.19047619
## [1358,] -6.57142857
## [1359,] -3.93650794
## [1360,] -5.57142857
## [1361,] -5.88888889
## [1362,] -1.88888889
## [1363,] -2.53968254
## [1364,] -3.63492063
## [1365,] 1.01587302
## [1366,] -0.95238095
## [1367,] -2.96825397
## [1368,] -2.09523810
## [1369,] 0.11111111
## [1370,] -5.01587302
## [1371,] -1.58730159
## [1372,] -3.49206349
## [1373,] -1.55555556
## [1374,] -1.26984127
## [1375,] -2.95238095
## [1376,] -1.47619048
## [1377,] -1.79365079
## [1378,] -4.19047619
## [1379,] -3.79365079
## [1380,] -5.04761905
## [1381,] -2.53968254
## [1382,] -2.42857143
## [1383,] -6.60317460
## [1384,] -3.23809524
## [1385,] -0.52380952
## [1386,] -1.28571429
## [1387,] -5.01587302
## [1388,] -3.74603175
## [1389,] -2.31746032
## [1390,] -5.23809524
## [1391,] -1.09523810
## [1392,] -2.88888889
## [1393,] -5.33333333
## [1394,] -8.36507937
## [1395,] -3.47619048
## [1396,] -1.11111111
## [1397,] -4.77777778
## [1398,] -6.04761905
## [1399,] -4.06349206
## [1400,] -2.76190476
## [1401,] -4.33333333
## [1402,] -2.11111111
## [1403,] -4.74603175
## [1404,] -3.92063492
## [1405,] -6.66666667
## [1406,] -6.66666667
## [1407,] -3.15873016
## [1408,] -2.84126984
## [1409,] -2.87301587
## [1410,] -4.04761905
## [1411,] -2.04761905
## [1412,] -4.39682540
## [1413,] -2.55555556
## [1414,] -4.34920635
## [1415,] -0.44444444
## [1416,] -3.60317460
## [1417,] -2.69841270
## [1418,] -6.17460317
## [1419,] -5.12698413
## [1420,] -4.41269841
## [1421,] -6.80952381
## [1422,] -2.55555556
## [1423,] -5.53968254
## [1424,] -1.44444444
## [1425,] -1.76190476
## [1426,] -3.23809524
## [1427,] -3.25396825
## [1428,] -0.42857143
## [1429,] -3.46031746
## [1430,] -3.95238095
## [1431,] -1.68253968
## [1432,] -2.19047619
## [1433,] -2.74603175
## [1434,] -4.52380952
## [1435,] -3.04761905
## [1436,] -3.22222222
## [1437,] -3.74603175
## [1438,] -5.77777778
## [1439,] -2.26984127
## [1440,] -4.95238095
## [1441,] -2.00000000
## [1442,] -3.76190476
## [1443,] -2.49206349
## [1444,] -1.25396825
## [1445,] -1.07936508
## [1446,] -0.50793651
## [1447,] -7.33333333
## [1448,] -1.30158730
## [1449,] -4.95238095
## [1450,] -3.44444444
## [1451,] -4.73015873
## [1452,] -4.82539683
## [1453,] -3.61904762
## [1454,] -2.25396825
## [1455,] 1.38095238
## [1456,] -3.79365079
## [1457,] -6.84126984
## [1458,] 2.65079365
## [1459,] -1.88888889
## [1460,] -0.07936508
## [1461,] -5.36507937
## [1462,] -4.15873016
## [1463,] -3.26984127
## [1464,] -4.53968254
## [1465,] -2.36507937
## [1466,] -5.01587302
## [1467,] -2.74603175
## [1468,] -6.85714286
## [1469,] -1.07936508
## [1470,] -2.12698413
## [1471,] -3.17460317
## [1472,] -4.55555556
## [1473,] -3.34920635
## [1474,] -0.55555556
## [1475,] -2.65079365
## [1476,] -0.80952381
## [1477,] 1.20634921
## [1478,] -2.55555556
## [1479,] -2.92063492
## [1480,] -3.26984127
## [1481,] -1.04761905
## [1482,] -3.57142857
## [1483,] -0.58730159
## [1484,] -0.07936508
## [1485,] -3.34920635
## [1486,] 0.68253968
## [1487,] -4.49206349
## [1488,] -0.39682540
## [1489,] -6.25396825
## [1490,] -4.57142857
## [1491,] -4.53968254
## [1492,] -4.49206349
## [1493,] -2.55555556
## [1494,] -2.76190476
## [1495,] -1.39682540
## [1496,] -7.66666667
## [1497,] -3.55555556
## [1498,] -4.22222222
## [1499,] -4.90476190
## [1500,] -3.15873016
## [1501,] -5.63492063
## [1502,] -5.50793651
## [1503,] -2.69841270
## [1504,] -2.58730159
## [1505,] -1.34920635
## [1506,] -5.55555556
## [1507,] -7.90476190
## [1508,] -2.49206349
## [1509,] -7.85714286
## [1510,] -2.42857143
## [1511,] -3.01587302
## [1512,] -3.20634921
## [1513,] -1.95238095
## [1514,] -3.00000000
## [1515,] -1.76190476
## [1516,] -1.58730159
## [1517,] -4.88888889
## [1518,] -2.79365079
## [1519,] -1.79365079
## [1520,] -4.17460317
## [1521,] -0.96825397
## [1522,] -3.96825397
## [1523,] -3.49206349
## [1524,] -1.93650794
## [1525,] -4.34920635
## [1526,] -3.31746032
## [1527,] -6.33333333
## [1528,] -1.39682540
## [1529,] -3.66666667
## [1530,] -2.23809524
## [1531,] 0.07936508
## [1532,] -4.76190476
## [1533,] -0.38095238
## [1534,] -3.44444444
## [1535,] -8.14285714
## [1536,] -1.90476190
## [1537,] -1.12698413
## [1538,] -6.44444444
## [1539,] -1.85714286
## [1540,] -5.47619048
## [1541,] -3.15873016
## [1542,] -4.57142857
## [1543,] -4.76190476
## [1544,] -7.15873016
## [1545,] -4.60317460
## [1546,] -0.12698413
## [1547,] -6.49206349
## [1548,] -3.84126984
## [1549,] -8.06349206
## [1550,] -6.03174603
## [1551,] -1.36507937
## [1552,] -0.93650794
## [1553,] -2.15873016
## [1554,] 1.57142857
## [1555,] -3.17460317
## [1556,] -3.82539683
## [1557,] -4.26984127
## [1558,] -3.60317460
## [1559,] -6.34920635
## [1560,] -4.03174603
## [1561,] -6.11111111
## [1562,] -2.04761905
## [1563,] -2.79365079
## [1564,] -4.84126984
## [1565,] -1.47619048
## [1566,] -2.93650794
## [1567,] 0.23809524
## [1568,] -2.23809524
## [1569,] -2.52380952
## [1570,] -3.93650794
## [1571,] -4.66666667
## [1572,] -1.96825397
## [1573,] -7.42857143
## [1574,] -6.52380952
## [1575,] -2.82539683
## [1576,] -5.34920635
## [1577,] -4.39682540
## [1578,] -0.63492063
## [1579,] -1.09523810
## [1580,] -1.76190476
## [1581,] -2.03174603
## [1582,] -2.88888889
## [1583,] -5.31746032
## [1584,] -3.84126984
## [1585,] -4.09523810
## [1586,] -3.07936508
## [1587,] 0.09523810
## [1588,] -3.66666667
## [1589,] -2.25396825
## [1590,] -5.09523810
## [1591,] -2.57142857
## [1592,] -2.90476190
## [1593,] -4.36507937
## [1594,] -2.80952381
## [1595,] -4.19047619
## [1596,] -1.52380952
## [1597,] -6.28571429
## [1598,] -2.92063492
## [1599,] -2.98412698
## [1600,] -1.55555556
## [1601,] -4.39682540
## [1602,] -1.95238095
## [1603,] -3.79365079
## [1604,] -0.22222222
## [1605,] -3.66666667
## [1606,] 0.06349206
## [1607,] -1.46031746
## [1608,] -0.68253968
## [1609,] -4.76190476
## [1610,] -4.87301587
## [1611,] -3.38095238
## [1612,] -5.71428571
## [1613,] -3.63492063
## [1614,] -4.22222222
## [1615,] -0.31746032
## [1616,] -4.30158730
## [1617,] -3.69841270
## [1618,] -1.71428571
## [1619,] -4.23809524
## [1620,] -4.98412698
## [1621,] -2.76190476
## [1622,] -0.65079365
## [1623,] -3.42857143
## [1624,] -3.85714286
## [1625,] -2.85714286
## [1626,] -4.52380952
## [1627,] -3.87301587
## [1628,] -5.57142857
## [1629,] -3.12698413
## [1630,] -4.30158730
## [1631,] -3.77777778
## [1632,] -4.74603175
## [1633,] -1.20634921
## [1634,] -6.07936508
## [1635,] -3.61904762
## [1636,] -5.92063492
## [1637,] -4.66666667
## [1638,] -1.82539683
## [1639,] -4.47619048
## [1640,] 0.41269841
## [1641,] -2.90476190
## [1642,] -1.09523810
## [1643,] -4.68253968
## [1644,] -4.47619048
## [1645,] -5.95238095
## [1646,] -4.09523810
## [1647,] -3.04761905
## [1648,] -5.90476190
## [1649,] -3.03174603
## [1650,] -3.01587302
## [1651,] -1.76190476
## [1652,] -6.73015873
## [1653,] 1.87301587
## [1654,] -3.04761905
## [1655,] -2.73015873
## [1656,] -3.34920635
## [1657,] -4.12698413
## [1658,] -4.65079365
## [1659,] 0.07936508
## [1660,] -4.71428571
## [1661,] -7.17460317
## [1662,] -2.28571429
## [1663,] -5.55555556
## [1664,] -2.80952381
## [1665,] -4.06349206
## [1666,] -2.52380952
## [1667,] -1.36507937
## [1668,] -3.65079365
## [1669,] -4.11111111
## [1670,] -0.11111111
## [1671,] -6.34920635
## [1672,] -5.63492063
## [1673,] -2.60317460
## [1674,] -2.71428571
## [1675,] -3.73015873
## [1676,] -4.92063492
## [1677,] -0.50793651
## [1678,] -3.34920635
## [1679,] -0.15873016
## [1680,] -4.42857143
## [1681,] -2.14285714
## [1682,] -2.58730159
## [1683,] -1.85714286
## [1684,] -5.69841270
## [1685,] -2.65079365
## [1686,] -4.07936508
## [1687,] -4.14285714
## [1688,] -1.23809524
## [1689,] -0.11111111
## [1690,] -1.12698413
## [1691,] -4.00000000
## [1692,] -1.65079365
## [1693,] -0.69841270
## [1694,] -5.88888889
## [1695,] -3.19047619
## [1696,] -2.60317460
## [1697,] -3.28571429
## [1698,] -3.49206349
## [1699,] -3.01587302
## [1700,] -4.28571429
## [1701,] -0.17460317
## [1702,] -2.22222222
## [1703,] -3.14285714
## [1704,] -7.55555556
## [1705,] -2.53968254
## [1706,] -2.76190476
## [1707,] -2.93650794
## [1708,] 0.23809524
## [1709,] -2.95238095
## [1710,] -2.19047619
## [1711,] -3.49206349
## [1712,] -1.47619048
## [1713,] -0.28571429
## [1714,] -2.00000000
## [1715,] -6.93650794
## [1716,] -5.87301587
## [1717,] -1.01587302
## [1718,] -4.15873016
## [1719,] -1.38095238
## [1720,] -6.14285714
## [1721,] -4.14285714
## [1722,] -3.39682540
## [1723,] -2.00000000
## [1724,] -6.22222222
## [1725,] -3.80952381
## [1726,] -2.85714286
## [1727,] -1.11111111
## [1728,] 0.11111111
## [1729,] -4.15873016
## [1730,] -4.26984127
## [1731,] -3.20634921
## [1732,] -2.68253968
## [1733,] 0.03174603
## [1734,] -3.92063492
## [1735,] 0.82539683
## [1736,] -4.88888889
## [1737,] -3.73015873
## [1738,] -5.96825397
## [1739,] -4.82539683
## [1740,] -4.60317460
## [1741,] -4.68253968
## [1742,] -3.53968254
## [1743,] -0.04761905
## [1744,] -3.34920635
## [1745,] -3.65079365
## [1746,] -5.00000000
## [1747,] -4.82539683
## [1748,] -3.80952381
## [1749,] -1.68253968
## [1750,] 2.92063492
## [1751,] -4.90476190
## [1752,] -2.95238095
## [1753,] -3.12698413
## [1754,] -0.23809524
## [1755,] -2.76190476
## [1756,] -3.74603175
## [1757,] -2.88888889
## [1758,] -3.84126984
## [1759,] -6.39682540
## [1760,] 0.39682540
## [1761,] -3.30158730
## [1762,] -6.30158730
## [1763,] -4.63492063
## [1764,] -4.19047619
## [1765,] -2.50793651
## [1766,] 0.69841270
## [1767,] -5.90476190
## [1768,] -3.66666667
## [1769,] -3.01587302
## [1770,] -0.85714286
## [1771,] -2.66666667
## [1772,] -2.76190476
## [1773,] -2.15873016
## [1774,] -4.50793651
## [1775,] -4.57142857
## [1776,] -1.87301587
## [1777,] -7.04761905
## [1778,] -4.76190476
## [1779,] -3.73015873
## [1780,] -3.25396825
## [1781,] -4.25396825
## [1782,] -4.82539683
## [1783,] -3.03174603
## [1784,] -3.34920635
## [1785,] -3.98412698
## [1786,] -6.85714286
## [1787,] -2.33333333
## [1788,] -1.39682540
## [1789,] -0.03174603
## [1790,] -2.11111111
## [1791,] -3.50793651
## [1792,] -4.77777778
## [1793,] -3.79365079
## [1794,] -5.34920635
## [1795,] -5.25396825
## [1796,] -0.93650794
## [1797,] -3.74603175
## [1798,] -1.88888889
## [1799,] -2.88888889
## [1800,] -4.41269841
## [1801,] -2.74603175
## [1802,] -2.87301587
## [1803,] -5.98412698
## [1804,] -8.15873016
## [1805,] -3.30158730
## [1806,] -1.33333333
## [1807,] -2.76190476
## [1808,] -0.77777778
## [1809,] -7.20634921
## [1810,] -0.41269841
## [1811,] -8.60317460
## [1812,] -4.80952381
## [1813,] 0.00000000
## [1814,] -0.09523810
## [1815,] -3.14285714
## [1816,] -1.25396825
## [1817,] -5.76190476
## [1818,] -3.77777778
## [1819,] -3.46031746
## [1820,] -2.33333333
## [1821,] -4.44444444
## [1822,] -5.03174603
## [1823,] -4.63492063
## [1824,] -6.85714286
## [1825,] -1.96825397
## [1826,] 0.76190476
## [1827,] -4.36507937
## [1828,] -1.66666667
## [1829,] -4.88888889
## [1830,] -3.90476190
## [1831,] -0.15873016
## [1832,] -3.26984127
## [1833,] -3.06349206
## [1834,] -1.34920635
## [1835,] -4.31746032
## [1836,] -4.55555556
## [1837,] -3.14285714
## [1838,] -4.31746032
## [1839,] -4.66666667
## [1840,] -6.38095238
## [1841,] -3.95238095
## [1842,] -0.42857143
## [1843,] -3.42857143
## [1844,] -1.50793651
## [1845,] -1.22222222
## [1846,] -1.03174603
## [1847,] -2.12698413
## [1848,] -1.39682540
## [1849,] -3.49206349
## [1850,] -5.82539683
## [1851,] -5.60317460
## [1852,] -5.17460317
## [1853,] -1.26984127
## [1854,] -3.74603175
## [1855,] -2.68253968
## [1856,] -0.82539683
## [1857,] -6.69841270
## [1858,] -1.92063492
## [1859,] -3.66666667
## [1860,] -1.65079365
## [1861,] -5.23809524
## [1862,] -1.61904762
## [1863,] 0.60317460
## [1864,] -0.82539683
## [1865,] -1.12698413
## [1866,] -5.73015873
## [1867,] -2.68253968
## [1868,] -3.09523810
## [1869,] -4.79365079
## [1870,] -3.71428571
## [1871,] -1.44444444
## [1872,] -2.03174603
## [1873,] -2.96825397
## [1874,] -4.31746032
## [1875,] -3.39682540
## [1876,] -1.06349206
## [1877,] -10.50793651
## [1878,] -2.49206349
## [1879,] -4.36507937
## [1880,] -5.39682540
## [1881,] -4.47619048
## [1882,] -7.71428571
## [1883,] -2.71428571
## [1884,] -5.80952381
## [1885,] -3.50793651
## [1886,] -2.46031746
## [1887,] -3.17460317
## [1888,] -2.30158730
## [1889,] -0.28571429
## [1890,] 0.69841270
## [1891,] -4.52380952
## [1892,] -2.76190476
## [1893,] -1.95238095
## [1894,] -3.79365079
## [1895,] -4.09523810
## [1896,] -0.77777778
## [1897,] -5.17460317
## [1898,] -0.07936508
## [1899,] -3.15873016
## [1900,] -4.96825397
## [1901,] -2.58730159
## [1902,] -3.55555556
## [1903,] -4.36507937
## [1904,] 0.88888889
## [1905,] -4.50793651
## [1906,] -2.50793651
## [1907,] -1.42857143
## [1908,] 1.41269841
## [1909,] -3.26984127
## [1910,] -3.14285714
## [1911,] -0.19047619
## [1912,] -1.26984127
## [1913,] -1.28571429
## [1914,] -3.77777778
## [1915,] -5.01587302
## [1916,] -1.46031746
## [1917,] -3.06349206
## [1918,] -1.85714286
## [1919,] -3.73015873
## [1920,] -5.87301587
## [1921,] -7.39682540
## [1922,] -3.44444444
## [1923,] -5.63492063
## [1924,] -4.25396825
## [1925,] -6.55555556
## [1926,] -4.26984127
## [1927,] -1.34920635
## [1928,] -1.93650794
## [1929,] -1.96825397
## [1930,] -2.61904762
## [1931,] -3.88888889
## [1932,] -4.00000000
## [1933,] -4.47619048
## [1934,] -2.01587302
## [1935,] -0.85714286
## [1936,] -7.23809524
## [1937,] -5.23809524
## [1938,] -5.34920635
## [1939,] -3.49206349
## [1940,] -2.49206349
## [1941,] -3.31746032
## [1942,] -2.58730159
## [1943,] -2.03174603
## [1944,] -3.39682540
## [1945,] -4.88888889
## [1946,] -4.17460317
## [1947,] -2.17460317
## [1948,] -6.09523810
## [1949,] -2.96825397
## [1950,] -5.26984127
## [1951,] -4.50793651
## [1952,] -4.20634921
## [1953,] -2.49206349
## [1954,] -2.28571429
## [1955,] -2.73015873
## [1956,] -1.09523810
## [1957,] -6.00000000
## [1958,] -3.41269841
## [1959,] -1.01587302
## [1960,] -0.95238095
## [1961,] -3.82539683
## [1962,] -3.74603175
## [1963,] -3.50793651
## [1964,] -4.38095238
## [1965,] -0.25396825
## [1966,] -1.74603175
## [1967,] -5.90476190
## [1968,] -4.23809524
## [1969,] -1.12698413
## [1970,] -0.31746032
## [1971,] -5.74603175
## [1972,] -2.90476190
## [1973,] -4.55555556
## [1974,] -1.98412698
## [1975,] -4.93650794
## [1976,] -5.03174603
## [1977,] -2.73015873
## [1978,] -3.17460317
## [1979,] -5.61904762
## [1980,] -1.15873016
## [1981,] -4.34920635
## [1982,] -5.53968254
## [1983,] -3.30158730
## [1984,] -5.92063492
## [1985,] -4.63492063
## [1986,] -3.68253968
## [1987,] -3.20634921
## [1988,] -2.47619048
## [1989,] -3.42857143
## [1990,] -2.80952381
## [1991,] -3.19047619
## [1992,] -4.61904762
## [1993,] -4.01587302
## [1994,] -5.34920635
## [1995,] -4.84126984
## [1996,] -4.68253968
## [1997,] -3.80952381
## [1998,] -0.20634921
## [1999,] -3.61904762
## [2000,] -5.36507937
##
## $R
## [1] 2000
##
## $data
## [1] 14 4 10 6 3 11 12 16 17 13 12 7 16 11 8 7
##
## $seed
## [1] 10403 624 -983674937 643431772 1162448557 -959247990
## [7] -133913213 2107846888 370274761 -2022780170 -412390145 848182068
## [13] -266662747 -1309507294 1356997179 1661823040 1749531457 -516669426
## [19] 1042678071 -1279933428 -410084963 1151007674 -895613453 1288379032
## [25] -376044615 -1358274522 307686511 101447652 1796216213 -1567696558
## [31] 1186934955 -1925339152 -472470735 80319294 -1524429145 326645436
## [37] -389586803 -400786966 -890731933 -852332472 1365217705 -1785317034
## [43] -1551153185 1359863956 2098748037 -1013039742 -329721061 -1587358816
## [49] 344102689 -1520389522 166492183 1821136236 1646453629 1056605210
## [55] -1419044141 -806080008 520985497 711286406 2004844367 -1445006012
## [61] 1329781621 -1188844110 -1089068661 1173875536 -1983217903 514629022
## [67] -237421177 -258138084 -930078099 261626442 1349308227 -1125425240
## [73] -1677778551 25874358 409637567 -1987430924 1583257701 -136173086
## [79] 639501307 272101120 -1024630015 -1994369842 -939499785 -1944742196
## [85] -591520419 -1994900358 1072996275 1119025496 2035491705 -2082894618
## [91] 776176175 -69557596 1794806101 -178474478 -497581461 874372784
## [97] 518669041 -370223106 1295572071 -1776240260 -1692674995 1935534762
## [103] 298421283 111542024 -1075273367 518297110 -289321569 1331379028
## [109] 1768277573 1473660482 2120850651 879016544 -864018719 1661675310
## [115] 135902679 -2136373204 735594301 1594631386 -546138989 1423929528
## [121] -1067541671 1962863430 -1923418865 -984154108 1907308341 642901618
## [127] -1095019701 -1836613104 -1171392815 1663582814 -1258689721 -2007301412
## [133] -756910547 -712643830 -1271482109 -801485208 51646793 -1925477258
## [139] -1421379457 1104736436 -1348082651 -124611934 292791739 2126591424
## [145] -2043491647 -709285490 -1242530633 1688217996 -538353379 -1997652678
## [151] -48432781 575772696 942146361 57506214 -948054033 -72610460
## [157] 1389939989 656100050 -25586645 -2012424848 1854773937 1391516862
## [163] -2100008409 -140248004 -1638135795 -2077746326 -118729245 -1417654840
## [169] 662270249 942125782 -1363864737 744183316 2123821573 -80802046
## [175] -1753997669 1277518112 1090348705 1338137582 423408535 -28214548
## [181] 1164536573 1524008346 673959507 853634936 -1599644903 -2135083002
## [187] -345756977 -1070478652 971985653 -556736718 -406174453 663083216
## [193] 1258368657 1306568478 1820350727 -1068259940 -402617875 1499233226
## [199] -1121819965 -1773142744 1796260105 1463879990 901914175 104491892
## [205] 1605431269 -1933329566 1688405883 -446088064 1238889089 197049934
## [211] -709469577 -1072333748 1691378909 -1260585478 198644531 2053568216
## [217] 903127801 -1970919834 -473567825 1614821412 -1905604395 1082827666
## [223] 1558537707 1875545136 1518383729 -1265655426 -2085242905 1791098620
## [229] 1447558093 -1153758166 -99557469 -92185464 -2016280343 1847562134
## [235] 1495701791 -221368108 409722309 -429353022 1765302363 2137311200
## [241] -373658015 273043630 -350916265 -935055956 43404989 52012634
## [247] 1867958291 1488596536 -1347953959 174081222 2002460815 1429165444
## [253] -205312331 1264621554 -603785525 1270017936 -1543231919 -1282028578
## [259] 908887751 726075484 1269456301 -1680094070 -990917501 -1377014808
## [265] -1279971127 1281050102 228230143 1097770548 -1438663771 1295361058
## [271] 829172027 988808000 1704778305 804328206 -1257113545 -516583668
## [277] -1624037219 1034190522 904064243 -1716316776 1108935353 904106790
## [283] 1222361967 1146561252 1232110741 174767186 2136668075 -1843985680
## [289] 713263665 1133192766 1302119847 -499465796 -425742451 2035727594
## [295] 1324820835 -227988664 -1598926679 227290198 601218783 1836305300
## [301] 1386514821 306372738 -445226469 618852000 -25741791 156697966
## [307] -345772265 -2126405524 1998516861 -392853734 1588822483 1965665528
## [313] -1658840423 -1901588090 -687876529 -15753148 -1427453323 -1799286606
## [319] -47880053 97437264 -319365615 688369822 -272731001 469052188
## [325] 27259245 1573117258 -446761405 1976539816 2093047945 424297142
## [331] 1217440191 506831092 -1961736347 -1834464030 1234111227 907381248
## [337] -247365119 118499278 -1581033993 -893361716 -2100188067 335855482
## [343] 83920563 -1896483752 -323673479 -498745370 2088720687 -2102342236
## [349] 1873412181 226202898 -1483060885 1437743536 -430562831 -190616834
## [355] -1639345305 281953404 857940813 -549769814 -245419229 1375189512
## [361] -237346711 590186774 75687071 655107668 151057733 930998594
## [367] -1108466725 1398789472 1995685345 1605663278 1206398167 -1945513172
## [373] 1992513085 1544169434 1610742675 -152048712 -657450407 1247059526
## [379] 1880247311 -124605692 723920437 -1548596878 1827773003 479812880
## [385] 228152785 49698142 922100295 -1524757028 -845069011 534031882
## [391] -131080189 213485928 636833865 718143350 -1134260353 -2024842316
## [397] -1108831451 1977333154 1053535419 1301926080 -997856831 366738574
## [403] -1450544201 1064694924 -1016336355 -390217670 -1024466829 686789400
## [409] -2056715719 745319590 -999248145 -1240647580 -1395180523 -1837290030
## [415] -681354453 -514051984 1438153137 2090364862 -209968857 1765574460
## [421] -544057587 -844603798 -1693909789 -1746073400 -1156960215 2076419542
## [427] -1326601633 1784103188 -683597563 -824593918 1683989915 -509903840
## [433] 183502241 -132206866 -295556457 190629356 -1790739971 1849133210
## [439] -1660799661 214755960 -1837639143 975563526 1750237647 1014527428
## [445] 3490293 552878642 220695563 382907344 -1381266031 1445050910
## [451] 1771278343 -1719553892 862869741 583941834 -1759344189 1365915688
## [457] -820969463 -1381598154 -19516097 662427252 -1098735899 -812655006
## [463] 1658982011 -1203972224 1999245697 -1592487602 -1708699273 -1038727348
## [469] -725486627 747602170 2037447219 -161484328 469017081 1897421158
## [475] 644859055 959210276 1824012245 -1573943662 -797561621 466937648
## [481] 6984049 1344943230 -1963692313 507873788 1336756941 -446804182
## [487] -978024797 50927496 -66994199 -1542552938 -1630130145 1108679636
## [493] 421858501 286669506 176875355 1716904672 841747809 2002101166
## [499] -1936594857 -503678804 643784125 -270685862 -9162989 -1518294728
## [505] -1177069095 450623430 -1518307441 -2055143292 1977097653 1967586034
## [511] 2139569611 993708688 887981393 -146153762 -1521041977 -1948249252
## [517] 1992764589 1735430026 469169027 -492722456 1473540041 -1902921482
## [523] 1705351935 1769673012 -929011035 948225826 -946720709 1824431680
## [529] 1626208577 -1384520178 22671159 -1788782068 -359417955 272236986
## [535] -230435853 1174868120 -2145910343 -855063002 1748802159 651054564
## [541] -619908203 89300818 345161387 -1411621392 774662449 -1541883586
## [547] 1651670183 581520572 -1489764723 -2028142614 -1423847325 -1844713912
## [553] 1954615209 -389144746 66876895 2030417556 -361973627 -151813246
## [559] -1573918437 944703904 610784545 1108957294 -1875417577 -1297945748
## [565] 1037500797 1908181530 823650515 1875585016 -22111847 1765196934
## [571] -849597105 1315720004 -1748059787 -915770446 634433419 -1869504176
## [577] -887145199 2066662302 -939545721 -822528484 -1687437203 -1367629750
## [583] -1603461821 522180008 1610588041 2052437430 110280895 2014120948
## [589] -670960027 159018978 1050415611 568272128 -1718509311 -3409202
## [595] 753028343 -1139331892 -123651235 -2072165766 -1222087245 648343384
## [601] 1100161401 486404838 261566511 1504901284 -476745899 1151760402
## [607] -445050773 -130902864 -423755535 1831075326 934693479 690474876
## [613] -907644339 -744197974 1158732323 62223624 -1538777239 1455586326
## [619] -702514273 -1712778924 651699269 959548482 -586241317 1850142816
## [625] -647799583 2099891502
##
## $statistic
## function (x, idx)
## {
## d1 <- x[idx[ind == 1]]
## d2 <- x[idx[ind == 2]]
## fval <- func(d1, ...) - func(d2, ...)
## if (student) {
## b <- two.boot(d1, d2, FUN, R = M, student = FALSE, M = NULL,
## weights = NULL, ...)
## fval <- c(fval, var(b$t))
## }
## fval
## }
## <bytecode: 0x000002302aa1c350>
## <environment: 0x000002302b13ec48>
##
## $sim
## [1] "ordinary"
##
## $call
## boot(data = c(sample1, sample2), statistic = boot.func, R = R,
## strata = ind, weights = weights)
##
## $stype
## [1] "i"
##
## $strata
## [1] 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2
##
## $weights
## [1] 0.1428571 0.1428571 0.1428571 0.1428571 0.1428571 0.1428571 0.1428571
## [8] 0.1111111 0.1111111 0.1111111 0.1111111 0.1111111 0.1111111 0.1111111
## [15] 0.1111111 0.1111111
##
## $student
## [1] FALSE
##
## attr(,"class")
## [1] "simpleboot"
## attr(,"boot_type")
## [1] "boot"2️⃣ Tính các khoảng tin cậy bootstrap
boot.ci(boot_AB, conf = 0.95, type = c("norm", "basic", "perc", "bca"))## BOOTSTRAP CONFIDENCE INTERVAL CALCULATIONS
## Based on 2000 bootstrap replicates
##
## CALL :
## boot.ci(boot.out = boot_AB, conf = 0.95, type = c("norm", "basic",
## "perc", "bca"))
##
## Intervals :
## Level Normal Basic
## 95% (-7.198, 0.438 ) (-7.111, 0.539 )
##
## Level Percentile BCa
## 95% (-7.174, 0.476 ) (-7.492, 0.238 )
## Calculations and Intervals on Original Scale