Violencia economica3
Maria Goessmann
2025-12-15
library(readr)
violec16<-read.csv("C:/Master/3. Semester/R/Dataset/conjunto_de_datos_tb_sec_xiii_endireh_2016.csv", header = TRUE, sep = ",")
violec21<-read.csv("C:/Master/3. Semester/R/Dataset/TB_SEC_XIV.csv", header = TRUE, sep = ",")2. Re-codificación de las variables a las 4 formas de violencia
violec_especif16
#violencia16 fisica
violec_especif16$violencia16_fisica1 = factor(violec_especif16$P13_1_1,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_fisica2 = factor(violec_especif16$P13_1_2,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_fisica3 = factor(violec_especif16$P13_1_3,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_fisica4 = factor(violec_especif16$P13_1_4,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_fisica5 = factor(violec_especif16$P13_1_5,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_fisica6 = factor(violec_especif16$P13_1_6,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_fisica7 = factor(violec_especif16$P13_1_7,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_fisica8 = factor(violec_especif16$P13_1_8,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_fisica9 = factor(violec_especif16$P13_1_9,
labels = c("1","1","1","0"))
# violencia16 psicologica
violec_especif16$violencia16_psicologica1 = factor(violec_especif16$P13_1_10,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica2 = factor(violec_especif16$P13_1_11,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica3 = factor(violec_especif16$P13_1_12,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica4 = factor(violec_especif16$P13_1_13,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica5 = factor(violec_especif16$P13_1_14,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica6 = factor(violec_especif16$P13_1_15,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica7 = factor(violec_especif16$P13_1_16,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica8 = factor(violec_especif16$P13_1_17,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica9 = factor(violec_especif16$P13_1_18,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica10 = factor(violec_especif16$P13_1_19,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica11 = factor(violec_especif16$P13_1_20,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica12 = factor(violec_especif16$P13_1_21,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica13 = factor(violec_especif16$P13_1_22,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica14 = factor(violec_especif16$P13_1_23AB,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica15 = factor(violec_especif16$P13_1_24AB,
labels = c("1","1","1","0"))
#vioelencia16 sexual
violec_especif16$violencia16_sexual1 = factor(violec_especif16$P13_1_25,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_sexual2 = factor(violec_especif16$P13_1_26,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_sexual3 = factor(violec_especif16$P13_1_27,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_sexual4 = factor(violec_especif16$P13_1_28,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_sexual5 = factor(violec_especif16$P13_1_29,
labels = c("1","1","1","0"))
#violencia16 economica
violec_especif16$violencia16_economica1 = factor(violec_especif16$P13_1_30,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_economica2 = factor(violec_especif16$P13_1_31,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_economica3 = factor(violec_especif16$P13_1_32,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_economica4 = factor(violec_especif16$P13_1_33AB,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_economica5 = factor(violec_especif16$P13_1_34AB,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_economica6 = factor(violec_especif16$P13_1_35AB,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_economica7 = factor(violec_especif16$P13_1_36AB,
labels = c("1","1","1","0"))violec_especif21
#violencia21 fisica
violec_especif21$violencia21_fisica1 = factor(violec_especif21$P14_1_1,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_fisica2 = factor(violec_especif21$P14_1_2,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_fisica3 = factor(violec_especif21$P14_1_3,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_fisica4 = factor(violec_especif21$P14_1_4,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_fisica5 = factor(violec_especif21$P14_1_5,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_fisica6 = factor(violec_especif21$P14_1_6,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_fisica7 = factor(violec_especif21$P14_1_7,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_fisica8 = factor(violec_especif21$P14_1_8,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_fisica9 = factor(violec_especif21$P14_1_9,
labels = c("1","1","1","0"))
# violencia21 psicologica
violec_especif21$violencia21_psicologica1 = factor(violec_especif21$P14_1_10,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica2 = factor(violec_especif21$P14_1_11,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica3 = factor(violec_especif21$P14_1_12,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica4 = factor(violec_especif21$P14_1_13,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica5 = factor(violec_especif21$P14_1_14,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica6 = factor(violec_especif21$P14_1_15,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica7 = factor(violec_especif21$P14_1_16,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica8 = factor(violec_especif21$P14_1_17,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica9 = factor(violec_especif21$P14_1_18,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica10 = factor(violec_especif21$P14_1_19,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica11 = factor(violec_especif21$P14_1_20,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica12 = factor(violec_especif21$P14_1_21,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica13 = factor(violec_especif21$P14_1_22,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica14 = factor(violec_especif21$P14_1_23AB,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica15 = factor(violec_especif21$P14_1_24AB,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica16 = factor(violec_especif21$P14_1_31,
labels = c("1","1","1","0"))
#vioelencia sexual
violec_especif21$violencia21_sexual1 = factor(violec_especif21$P14_1_25,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_sexual2 = factor(violec_especif21$P14_1_26,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_sexual3 = factor(violec_especif21$P14_1_27,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_sexual4 = factor(violec_especif21$P14_1_28,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_sexual5 = factor(violec_especif21$P14_1_29,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_sexual6 = factor(violec_especif21$P14_1_30,
labels = c("1","1","1","0"))
#violencia21 economica
violec_especif21$violencia21_economica1 = factor(violec_especif21$P14_1_32,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_economica2 = factor(violec_especif21$P14_1_33,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_economica3 = factor(violec_especif21$P14_1_34,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_economica4 = factor(violec_especif21$P14_1_35AB,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_economica5 = factor(violec_especif21$P14_1_36AB,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_economica6 = factor(violec_especif21$P14_1_37AB,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_economica7 = factor(violec_especif21$P14_1_38AB,
labels = c("1","1","1","0"))Recodificacion
violec_especif21$viol21_fis_total =
(violec_especif21$violencia21_fisica1+
violec_especif21$violencia21_fisica2+
violec_especif21$violencia21_fisica3+
violec_especif21$violencia21_fisica4+
violec_especif21$violencia21_fisica5+
violec_especif21$violencia21_fisica6+
violec_especif21$violencia21_fisica7+
violec_especif21$violencia21_fisica8+
violec_especif21$violencia21_fisica9)
violec_especif21$viol21_fis_disc = factor(violec_especif21$viol21_fis_total,
labels = c("No",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí"))
# violencia21 psicica
violec_especif21$viol21_psi_total =
(violec_especif21$violencia21_psicologica1+
violec_especif21$violencia21_psicologica2+
violec_especif21$violencia21_psicologica3+
violec_especif21$violencia21_psicologica4+
violec_especif21$violencia21_psicologica5+
violec_especif21$violencia21_psicologica6+
violec_especif21$violencia21_psicologica7+
violec_especif21$violencia21_psicologica8+
violec_especif21$violencia21_psicologica9+
violec_especif21$violencia21_psicologica10+
violec_especif21$violencia21_psicologica11+
violec_especif21$violencia21_psicologica12+
violec_especif21$violencia21_psicologica13+
violec_especif21$violencia21_psicologica14+
violec_especif21$violencia21_psicologica15+
violec_especif21$violencia21_psicologica16)
violec_especif21$viol21_psi_disc = factor(violec_especif21$viol21_psi_total,
labels = c("No",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí"
))
violec_especif21$viol21_sex_total =
(violec_especif21$violencia21_sexual1+
violec_especif21$violencia21_sexual2+
violec_especif21$violencia21_sexual3+
violec_especif21$violencia21_sexual4+
violec_especif21$violencia21_sexual5+
violec_especif21$violencia21_sexual6)
violec_especif21$viol21_sex_disc = factor(violec_especif21$viol21_sex_total,
labels = c("No",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí"
))
# violencia21 economica
violec_especif21$viol21_eco_total =
(violec_especif21$violencia21_economica1+
violec_especif21$violencia21_economica2+
violec_especif21$violencia21_economica3+
violec_especif21$violencia21_economica4+
violec_especif21$violencia21_economica5+
violec_especif21$violencia21_economica6+
violec_especif21$violencia21_economica7)
violec_especif21$viol21_eco_disc = factor(violec_especif21$viol21_eco_total,
labels = c("No",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí"
))violec21$P14_4=as.numeric(violec21$P14_4)
violec21$P14_5_1=as.numeric(violec21$P14_5_1)
violec21$P14_5_2=as.numeric(violec21$P14_5_2)
violec21$P14_5_3=as.numeric(violec21$P14_5_3)
violec21$P14_5_4=as.numeric(violec21$P14_5_4)
violec21$P14_5_5=as.numeric(violec21$P14_5_5)
violec21$P14_5_6=as.numeric(violec21$P14_5_6)
violec21$P14_5_7=as.numeric(violec21$P14_5_7)
violec21$P14_6=as.numeric(violec21$P14_6)
violec21$P14_7_1=as.numeric(violec21$P14_7_1)
violec21$P14_7_2=as.numeric(violec21$P14_7_2)
violec21$P14_8_1=as.numeric(violec21$P14_8_1)
violec21$P14_8_2=as.numeric(violec21$P14_8_2)
violec21$P14_8_3=as.numeric(violec21$P14_8_3)
violec21$P14_8_4=as.numeric(violec21$P14_8_4)
violec21$P14_8_5=as.numeric(violec21$P14_8_5)
violec21$P14_8_6=as.numeric(violec21$P14_8_6)
violec21$P14_8_7=as.numeric(violec21$P14_8_7)
violec21$P14_8_8=as.numeric(violec21$P14_8_8)
violec21$P14_8_9=as.numeric(violec21$P14_8_9)
violec21$P14_8_10=as.numeric(violec21$P14_8_10)datos_basicos1_21$SEXO = as.factor(datos_basicos1_21$SEXO)
datos_basicos1_21$EDAD =as.numeric(datos_basicos1_21$EDAD)
datos_basicos1_21$NIV = as.factor(datos_basicos1_21$NIV)
datos_basicos1_21$P2_8 = as.factor(datos_basicos1_21$P2_8)
datos_basicos1_21$P2_10 = as.factor(datos_basicos1_21$P2_10)
datos_basicos1_16$SEXO = as.factor(datos_basicos1_16$SEXO)
datos_basicos1_16$EDAD =as.numeric(datos_basicos1_16$EDAD)
datos_basicos1_16$NIV = as.factor(datos_basicos1_16$NIV)
datos_basicos1_16$P2_8 = as.factor(datos_basicos1_16$P2_8)
datos_basicos1_16$P2_10 = as.factor(datos_basicos1_16$P2_10)datos_basicos2_21$DOMINIO =as.factor(datos_basicos2_21$DOMINIO)
datos_basicos2_21$P3_1=as.factor(datos_basicos2_21$P3_1)
datos_basicos2_21$P3_2=as.factor(datos_basicos2_21$P3_2)
datos_basicos2_21$P3_6=as.factor(datos_basicos2_21$P3_6)
datos_basicos2_16$DOMINIO =as.factor(datos_basicos2_16$DOMINIO)
datos_basicos2_16$P3_1=as.factor(datos_basicos2_16$P3_1)
datos_basicos2_16$P3_2=as.factor(datos_basicos2_16$P3_2)
datos_basicos2_16$P3_6=as.factor(datos_basicos2_16$P3_6)datos_basicos3
P4BC_1 –> anos (ex-)parejea P4BC_2 –> nivel educativo (ex-)pareja P4BC_3 –> indigena (ex-)pareja
P4_1 –> trabajo actual -si/no P4_2 –> cuando gana P4_3 –> trabajo actual (ex-)novio -si/no P4_4_CVE –> cual trabajo tiene P4_11 –> tiene dinero para su propio uso
datos_basicos3_21$P4BC_1 =as.numeric(datos_basicos3_21$P4BC_1) #P4BC_1 = edad (Ex)pareja
datos_basicos3_21$P4BC_2 =as.factor(datos_basicos3_21$P4BC_2) #P4BC_2 = nivel educativa de (Ex)pareja
datos_basicos3_21$P4_2 = as.numeric(datos_basicos3_21$P4_2) #P4_2 = cuanto recibe por su trabajo
datos_basicos3_21$P4_2_1 = as.numeric(datos_basicos3_21$P4_2_1) #P4_2_1 = cada cuanto
datos_basicos3_21$P4_3 = as.numeric(datos_basicos3_21$P4_3) #P4_3 = su pareja gana
datos_basicos3_21$P4_5_AB = as.numeric(datos_basicos3_21$P4_5_AB) #P4_5_AB = cuanto gana
datos_basicos3_21$P4_6_AB = as.numeric(datos_basicos3_21$P4_6_AB) #P4_6_AB = aparte para su familia (si/no)
datos_basicos3_21$P4_7_AB = as.numeric(datos_basicos3_21$P4_7_AB) #P4_7_AB = cuanto aparte la pareja para su familia
datos_basicos3_16$P4BC_1 =as.numeric(datos_basicos3_16$P4BC_1) #P4BC_1 = edad (Ex)pareja
datos_basicos3_16$P4BC_2 =as.factor(datos_basicos3_16$P4BC_2) #P4BC_2 = nivel educativa de (Ex)pareja
datos_basicos3_16$P4_2 = as.numeric(datos_basicos3_16$P4_2) #P4_2 = cuanto recibe por su trabajo
datos_basicos3_16$P4_2_1 = as.numeric(datos_basicos3_16$P4_2_1) #P4_2_1 = cada cuanto
datos_basicos3_16$P4_3 = as.numeric(datos_basicos3_16$P4_3) #P4_3 = su pareja gana
datos_basicos3_16$P4_5_AB = as.numeric(datos_basicos3_16$P4_5_AB) #P4_5_AB = cuanto gana
datos_basicos3_16$P4_6_AB = as.numeric(datos_basicos3_16$P4_6_AB) #P4_6_AB = aparte para su familia (si/no)
datos_basicos3_16$P4_7_AB = as.numeric(datos_basicos3_16$P4_7_AB) #P4_7_AB = cuanto aparte la pareja para su familia## Warning: Paket 'dplyr' wurde unter R Version 4.4.2 erstellt##
## Attache Paket: 'dplyr'## Die folgenden Objekte sind maskiert von 'package:stats':
##
## filter, lag## Die folgenden Objekte sind maskiert von 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionlibrary(dplyr)
library(dplyr)
# einfache Variante: nur Frauen behalten, alle Spalten bleiben erhalten
datos_mujeres16 <- datos_basicos1_16 %>%
filter(SEXO == 2)
# Kontrolle
glimpse(datos_mujeres16)## Rows: 229,854
## Columns: 42
## $ ID_VIV <dbl> 100006.0, 100025.0, 100031.1, 100035.0, 100041.0, 100126.0,…
## $ ID_MUJ <chr> "0100006.04.01.02\n", "0100025.03.02.03\n", "0100031.05.01.…
## $ UPM <dbl> 100006, 100025, 100031, 100035, 100041, 100126, 100133, 100…
## $ PROG <dbl> 39, 46, 7, 46, 71, 16, 95, 10, 6, 51, 32, 75, 122, 41, 93, …
## $ VIV_SEL <dbl> 4, 3, 5, 3, 1, 1, 2, 3, 1, 3, 3, 2, 5, 1, 5, 2, 4, 1, 1, 1,…
## $ CVE_ENT <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,…
## $ NOM_ENT <chr> "Aguascalientes\n", "Aguascalientes\n", "Aguascalientes\n",…
## $ CVE_MUN <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,…
## $ NOM_MUN <chr> "Aguascalientes\n", "Aguascalientes\n", "Aguascalientes\n",…
## $ HOGAR <dbl> 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1,…
## $ N_REN <dbl> 2, 3, 3, 2, 3, 2, 1, 3, 2, 2, 1, 3, 2, 1, 2, 1, 3, 2, 7, 1,…
## $ COD_RES <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,…
## $ COD_RES_E <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,…
## $ NOMBRE <lgl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
## $ PAREN <dbl> 3, 1, 3, 1, 3, 2, 1, 8, 2, 3, 1, 3, 2, 1, 1, 1, 3, 2, 9, 1,…
## $ SEXO <fct> 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,…
## $ EDAD <dbl> 20, 42, 50, 44, 28, 34, 46, 26, 33, 24, 52, 29, 55, 59, 25,…
## $ P2_5 <dbl> 1, 97, 97, 97, 1, 96, 96, 2, 97, 1, 97, 2, 97, 96, 96, 97, …
## $ P2_6 <dbl> 98, 97, 1, 97, 96, 96, 96, 96, 97, 96, 97, 1, 97, 97, 96, 9…
## $ NIV <fct> 10, 4, 2, 3, 10, 10, 10, 7, 4, 10, 5, 10, 10, 10, 3, 5, 7, …
## $ GRA <dbl> 1, 3, 6, 3, 4, 4, 3, 3, 3, 4, 2, 3, 5, 5, 3, 3, 3, 3, 6, 3,…
## $ P2_8 <fct> NA, NA, 1, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, …
## $ P2_9 <dbl> 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,…
## $ P2_10 <fct> 3, 3, 3, 3, 3, 2, 3, 1, 3, 3, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 8, 3,…
## $ P2_11 <dbl> 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,…
## $ P2_12 <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
## $ P2_13 <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 1,…
## $ P2_14 <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 10, 12, 10, NA, NA, 9, NA, …
## $ P2_15 <dbl> 1, 1, 2, 1, 1, 5, 4, 1, NA, NA, NA, 1, 4, NA, 1, NA, 1, NA,…
## $ P2_16 <dbl> 6, 5, 3, 1, 5, 5, 3, 6, 1, 6, 1, 6, 5, 3, 2, 2, 3, 5, 5, 4,…
## $ CODIGO <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,…
## $ REN_MUJ_EL <dbl> 2, 3, 3, 2, 3, 2, 1, 3, 2, 2, 1, 3, 2, 1, 2, 1, 3, 2, 7, 1,…
## $ REN_INF_AD <dbl> NA, NA, 3, NA, NA, 2, 1, NA, NA, NA, 1, NA, NA, NA, NA, NA,…
## $ FN_DIA <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
## $ FN_MES <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
## $ FAC_VIV <dbl> 86, 92, 92, 80, 101, 78, 84, 84, 80, 80, 102, 94, 90, 76, 7…
## $ FAC_MUJ <dbl> 172, 184, 184, 80, 203, 78, 84, 168, 80, 160, 205, 187, 90,…
## $ DOMINIO <chr> "U\n", "U\n", "U\n", "U\n", "U\n", "U\n", "U\n", "U\n", "U\…
## $ ESTRATO <dbl> 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 2,…
## $ EST_DIS <dbl> 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20,…
## $ UPM_DIS <dbl> 3, 9, 11, 12, 14, 36, 37, 38, 39, 39, 43, 46, 56, 65, 87, 1…
## $ COD_M15 <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,…##
## 1 2
## 0 229854## Rows: 220,928
## Columns: 37
## $ ID_VIV <dbl> 100003.0, 100003.0, 100003.0, 100003.0, 100003.1, 100004.0,…
## $ ID_PER <chr> "0100003.01.1.02", "0100003.02.1.02", "0100003.03.1.02", "0…
## $ UPM <int> 100003, 100003, 100003, 100003, 100003, 100004, 100004, 100…
## $ VIV_SEL <int> 1, 2, 3, 3, 5, 1, 1, 2, 3, 3, 5, 1, 3, 3, 5, 5, 5, 4, 4, 1,…
## $ CVE_ENT <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,…
## $ NOM_ENT <chr> "AGUASCALIENTES", "AGUASCALIENTES", "AGUASCALIENTES", "AGUA…
## $ CVE_MUN <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,…
## $ NOM_MUN <chr> "AGUASCALIENTES", "AGUASCALIENTES", "AGUASCALIENTES", "AGUA…
## $ HOGAR <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 1, 1, 1,…
## $ N_REN <int> 2, 2, 2, 3, 2, 2, 5, 1, 2, 4, 1, 2, 2, 5, 1, 2, 3, 2, 4, 1,…
## $ NOMBRE <chr> "-", "-", "-", "-", "-", "-", "-", "-", "-", "-", "-", "-",…
## $ PAREN <int> 2, 2, 2, 8, 3, 2, 3, 1, 3, 4, 1, 2, 2, 9, 1, 1, 1, 2, 3, 1,…
## $ SEXO <fct> 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,…
## $ EDAD <dbl> 32, 74, 43, 70, 24, 61, 20, 68, 40, 5, 90, 74, 73, 44, 25, …
## $ P2_5 <int> 97, 97, 3, 97, 96, 96, 2, 97, 97, 2, 97, 97, 97, 96, 96, 96…
## $ P2_6 <int> 97, 97, 97, 97, 1, 97, 1, 97, 1, 96, 97, 97, 97, 96, 96, 96…
## $ NIV <fct> 10, 2, 10, 7, 10, 2, 4, 0, 0, 0, 2, 2, 6, 4, 10, 10, 10, 10…
## $ GRA <int> 4, 6, 1, 3, 4, 6, 3, 0, 0, 0, 6, 6, 3, 3, 8, 8, 8, 8, 2, 1,…
## $ P2_8 <fct> NA, 1, NA, NA, NA, 1, NA, 1, 2, 2, 1, 1, NA, NA, NA, NA, NA…
## $ P2_9 <int> 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2,…
## $ P2_10 <fct> 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 1, 1, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3,…
## $ P2_11 <int> 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,…
## $ P2_12 <int> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
## $ P2_13 <int> 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, NA, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 1…
## $ P2_14 <int> NA, 10, NA, 10, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 11, 12, 12, NA, NA,…
## $ P2_15 <int> 4, NA, 4, NA, 1, 1, 1, 1, 1, NA, NA, NA, NA, 1, 4, 1, 1, NA…
## $ P2_16 <int> 5, 5, 5, 4, 6, 2, 6, 4, 2, NA, 4, 5, 5, 1, 6, 6, 6, 5, 6, 2…
## $ COD_M15 <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, NA, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1…
## $ CODIGO <int> 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, NA, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1…
## $ REN_MUJ_EL <int> 2, 2, NA, 3, 2, 2, NA, 1, 2, NA, 1, 2, 2, NA, NA, NA, 3, NA…
## $ REN_INF_AD <int> 2, 2, NA, 3, 2, 2, NA, 1, NA, NA, 1, NA, NA, NA, 1, NA, NA,…
## $ FAC_VIV <int> 113, 113, 113, 113, 113, 78, 78, 78, 78, 78, 78, 89, 89, 89…
## $ FAC_MUJ <int> 113, 113, 0, 227, 113, 155, 0, 78, 78, 0, 78, 89, 178, 0, 0…
## $ DOMINIO <chr> "U", "U", "U", "U", "U", "U", "U", "U", "U", "U", "U", "U",…
## $ ESTRATO <int> 4, 4, 4, 4, 4, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 3,…
## $ EST_DIS <int> 3, 3, 3, 3, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 2,…
## $ UPM_DIS <int> 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 5,…# 1 = Gewalt erfahren, 0 = keine Gewalt (pro Form)
violec_especif21$viol21_fis_bin <- ifelse(violec_especif21$viol21_fis_total > 0, 1, 0)
violec_especif21$viol21_psi_bin <- ifelse(violec_especif21$viol21_psi_total > 0, 1, 0)
violec_especif21$viol21_sex_bin <- ifelse(violec_especif21$viol21_sex_total > 0, 1, 0)
violec_especif21$viol21_eco_bin <- ifelse(violec_especif21$viol21_eco_total > 0, 1, 0)
# Neue Variable: 1, wenn mind. eine Form von Gewalt vorliegt, sonst 0
violec_especif21$viol21_any_bin <- ifelse(
(violec_especif21$viol21_fis_bin +
violec_especif21$viol21_psi_bin +
violec_especif21$viol21_sex_bin +
violec_especif21$viol21_eco_bin) > 0, 1, 0)
# Optional: als Faktor mit Labels
violec_especif21$viol21_any_disc <- factor(
violec_especif21$viol21_any_bin,
levels = c(0,1),
labels = c("No", "Sí")
)
table(violec_especif21$viol21_any_disc)##
## No Sí
## 53460 37231# 1 = Gewalt erfahren, 0 = keine Gewalt (pro Form)
violec_especif16$viol16_fis_bin <- ifelse(violec_especif16$viol16_fis_total > 0, 1, 0)
violec_especif16$viol16_psi_bin <- ifelse(violec_especif16$viol16_psi_total > 0, 1, 0)
violec_especif16$viol16_sex_bin <- ifelse(violec_especif16$viol16_sex_total > 0, 1, 0)
violec_especif16$viol16_eco_bin <- ifelse(violec_especif16$viol16_eco_total > 0, 1, 0)
# Neue Variable: 1, wenn mindestens eine Form von Gewalt vorliegt
violec_especif16$viol16_any_bin <- ifelse(
(violec_especif16$viol16_fis_bin +
violec_especif16$viol16_psi_bin +
violec_especif16$viol16_sex_bin +
violec_especif16$viol16_eco_bin) > 0, 1, 0)
# Optional: als Faktor mit Labels
violec_especif16$viol16_any_disc <- factor(
violec_especif16$viol16_any_bin,
levels = c(0, 1),
labels = c("No", "Sí")
)
# Häufigkeitstabelle anzeigen
table(violec_especif16$viol16_any_disc)##
## No Sí
## 52623 39819mujer-1, hombre-2, ambos-3
P6_1_1 # ser responsable para hijos P6_1_2 #ganar mas P6_1_3 #responsable para las tareas de la casa P6_1_4 #traer el dinero a casa P6_1_5 #mayor capacidad para trabajar
1-si, de acuerdo, no, (en desacuerdo) P6_2_1 #ambos tiene los mismos derechos de salir por la noche P6_2_2 #¿Está usted de acuerdo en que las mujeres que tienen hijos(as) trabajen, aún si no tienen necesidad de hacerlo?
P6_2_3 #¿Está usted de acuerdo en que las mujeres que se visten con escotesprovocan que los hombres las molesten?
P6_2_4 # ¿Está usted de acuerdo en que las mujeres casadas deben tener relaciones sexuales con su esposo cuando él quiera?
## ID_VIV ID_MUJ UPM REN_M_ELE VIV_SEL PROG HOGAR DOMINIO
## 1 100090.0 0100090.04.01.02\n 100090 2 4 78 1 U\n
## 2 100097.0 0100097.01.01.02\n 100097 2 1 18 1 U\n
## 3 100097.1 0100097.05.01.01\n 100097 1 5 121 1 U\n
## 4 100097.0 0100097.03.01.02\n 100097 2 3 130 1 U\n
## 5 100101.0 0100101.03.01.01\n 100101 1 3 33 1 U\n
## 6 100101.0 0100101.04.01.03\n 100101 3 4 51 1 U\n
## 7 100101.0 0100101.01.01.04\n 100101 4 1 69 1 U\n
## 8 100101.0 0100101.02.01.02\n 100101 2 2 102 1 U\n
## 9 100101.1 0100101.05.01.03\n 100101 3 5 114 1 U\n
## 10 100103.0 0100103.02.01.01\n 100103 1 2 46 1 U\n
## 11 100103.0 0100103.03.01.02\n 100103 2 3 82 1 U\n
## 12 100103.1 0100103.05.01.01\n 100103 1 5 148 1 U\n
## 13 100105.0 0100105.02.01.01\n 100105 1 2 76 1 U\n
## 14 100105.1 0100105.05.01.02\n 100105 2 5 168 1 U\n
## 15 100105.0 0100105.03.01.02\n 100105 2 3 171 1 U\n
## 16 100109.0 0100109.01.01.04\n 100109 4 1 21 1 U\n
## 17 100109.0 0100109.03.01.02\n 100109 2 3 33 1 U\n
## 18 100109.0 0100109.04.01.02\n 100109 2 4 51 1 U\n
## 19 100109.0 0100109.02.01.02\n 100109 2 2 69 1 U\n
## 20 100110.0 0100110.03.01.03\n 100110 3 3 17 1 U\n
## 21 100110.0 0100110.04.01.03\n 100110 3 4 41 1 U\n
## 22 100110.1 0100110.05.01.01\n 100110 1 5 63 1 U\n
## 23 100003.0 0100003.02.01.01\n 100003 1 2 42 1 U\n
## 24 100003.0 0100003.03.01.02\n 100003 2 3 61 1 U\n
## 25 100003.0 0100003.04.01.02\n 100003 2 4 78 1 U\n
## 26 100006.0 0100006.02.01.02\n 100006 2 2 19 1 U\n
## 27 100006.0 0100006.04.01.02\n 100006 2 4 39 1 U\n
## 28 100006.0 0100006.03.01.01\n 100006 1 3 67 1 U\n
## 29 100008.0 0100008.01.01.02\n 100008 2 1 40 1 U\n
## 30 100008.0 0100008.04.01.02\n 100008 2 4 85 1 U\n
## 31 100010.0 0100010.03.01.02\n 100010 2 3 26 1 U\n
## 32 100010.0 0100010.02.01.02\n 100010 2 2 131 1 U\n
## 33 100014.0 0100014.01.01.02\n 100014 2 1 12 1 U\n
## 34 100014.0 0100014.02.01.01\n 100014 1 2 31 1 U\n
## 35 100014.1 0100014.05.01.02\n 100014 2 5 84 1 U\n
## 36 100018.0 0100018.01.01.02\n 100018 2 1 90 1 U\n
## 37 100018.0 0100018.04.01.02\n 100018 2 4 115 1 U\n
## 38 100022.0 0100022.04.01.02\n 100022 2 4 25 1 U\n
## 39 100022.0 0100022.03.01.02\n 100022 2 3 108 1 U\n
## 40 100025.0 0100025.01.01.07\n 100025 7 1 9 1 U\n
## 41 100025.0 0100025.02.01.02\n 100025 2 2 28 1 U\n
## 42 100025.0 0100025.03.02.03\n 100025 3 3 46 2 U\n
## 43 100025.1 0100025.05.01.03\n 100025 3 5 68 1 U\n
## 44 100027.0 0100027.04.01.02\n 100027 2 4 7 1 U\n
## 45 100027.0 0100027.03.01.03\n 100027 3 3 42 1 U\n
## 46 100027.1 0100027.05.01.02\n 100027 2 5 85 1 U\n
## 47 100031.1 0100031.05.01.03\n 100031 3 5 7 1 U\n
## 48 100031.0 0100031.03.01.02\n 100031 2 3 21 1 U\n
## 49 100031.0 0100031.04.01.02\n 100031 2 4 40 1 U\n
## 50 100031.0 0100031.01.01.03\n 100031 3 1 73 1 U\n
## 51 100031.0 0100031.02.01.03\n 100031 3 2 81 1 U\n
## 52 100035.0 0100035.01.01.01\n 100035 1 1 19 1 U\n
## 53 100035.0 0100035.02.01.01\n 100035 1 2 26 1 U\n
## 54 100035.0 0100035.03.02.02\n 100035 2 3 46 2 U\n
## 55 100035.0 0100035.04.01.02\n 100035 2 4 75 1 U\n
## 56 100035.1 0100035.05.01.02\n 100035 2 5 84 1 U\n
## 57 100040.0 0100040.01.01.01\n 100040 1 1 4 1 U\n
## 58 100040.0 0100040.03.01.03\n 100040 3 3 49 1 U\n
## 59 100040.0 0100040.04.01.02\n 100040 2 4 80 1 U\n
## 60 100040.1 0100040.05.01.02\n 100040 2 5 110 1 U\n
## 61 100041.1 0100041.05.01.01\n 100041 1 5 10 1 U\n
## 62 100041.0 0100041.02.01.02\n 100041 2 2 57 1 U\n
## 63 100041.0 0100041.01.01.03\n 100041 3 1 71 1 U\n
## 64 100041.0 0100041.03.01.02\n 100041 2 3 105 1 U\n
## 65 100052.0 0100052.01.01.02\n 100052 2 1 2 1 U\n
## 66 100052.0 0100052.04.01.01\n 100052 1 4 43 1 U\n
## 67 100052.1 0100052.05.01.03\n 100052 3 5 62 1 U\n
## 68 100052.0 0100052.02.01.01\n 100052 1 2 64 1 U\n
## 69 100052.0 0100052.03.01.03\n 100052 3 3 83 1 U\n
## 70 100059.1 0100059.05.01.02\n 100059 2 5 71 1 U\n
## 71 100059.0 0100059.02.01.02\n 100059 2 2 99 1 U\n
## 72 100059.0 0100059.03.01.02\n 100059 2 3 116 1 U\n
## 73 100062.1 0100062.05.01.05\n 100062 5 5 21 1 U\n
## 74 100062.0 0100062.03.01.02\n 100062 2 3 86 1 U\n
## 75 100062.0 0100062.04.01.01\n 100062 1 4 107 1 U\n
## 76 100068.0 0100068.04.01.01\n 100068 1 4 51 1 U\n
## 77 100068.0 0100068.01.01.03\n 100068 3 1 56 1 U\n
## 78 100068.0 0100068.02.01.05\n 100068 5 2 76 1 U\n
## 79 100068.0 0100068.03.01.01\n 100068 1 3 96 1 U\n
## 80 100074.0 0100074.04.01.01\n 100074 1 4 7 1 U\n
## 81 100074.1 0100074.05.01.02\n 100074 2 5 30 1 U\n
## 82 100074.0 0100074.03.01.01\n 100074 1 3 55 1 U\n
## 83 100074.0 0100074.01.01.02\n 100074 2 1 79 1 U\n
## 84 100076.0 0100076.02.01.05\n 100076 5 2 8 1 U\n
## 85 100076.0 0100076.03.01.01\n 100076 1 3 52 1 U\n
## 86 100076.0 0100076.04.01.02\n 100076 2 4 73 1 U\n
## 87 100076.1 0100076.05.01.01\n 100076 1 5 93 1 U\n
## 88 100077.0 0100077.02.01.01\n 100077 1 2 33 1 U\n
## 89 100077.0 0100077.01.01.01\n 100077 1 1 71 1 U\n
## 90 100077.0 0100077.04.02.05\n 100077 5 4 91 2 U\n
## 91 100079.0 0100079.03.01.01\n 100079 1 3 51 1 U\n
## 92 100079.0 0100079.04.01.02\n 100079 2 4 67 1 U\n
## 93 100079.1 0100079.05.01.02\n 100079 2 5 88 1 U\n
## 94 100088.1 0100088.05.01.03\n 100088 3 5 13 1 U\n
## 95 100088.0 0100088.04.01.02\n 100088 2 4 52 1 U\n
## 96 100088.0 0100088.03.01.02\n 100088 2 3 70 1 U\n
## 97 100088.0 0100088.02.01.01\n 100088 1 2 96 1 U\n
## 98 100090.0 0100090.02.01.01\n 100090 1 2 38 1 U\n
## 99 100192.0 0100192.04.01.02\n 100192 2 4 4 1 U\n
## 100 100192.1 0100192.05.01.02\n 100192 2 5 25 1 U\n
## 101 100192.0 0100192.03.01.01\n 100192 1 3 39 1 U\n
## 102 100192.0 0100192.02.03.03\n 100192 3 2 99 3 U\n
## 103 100194.0 0100194.02.01.01\n 100194 1 2 36 1 U\n
## 104 100194.0 0100194.03.01.02\n 100194 2 3 67 1 U\n
## 105 100194.1 0100194.05.01.02\n 100194 2 5 122 1 U\n
## 106 100198.1 0100198.05.01.01\n 100198 1 5 24 1 U\n
## 107 100198.0 0100198.03.01.03\n 100198 3 3 105 1 U\n
## 108 100294.0 0100294.03.01.02\n 100294 2 3 9 1 U\n
## 109 100294.0 0100294.04.01.02\n 100294 2 4 27 1 U\n
## 110 100294.1 0100294.05.01.01\n 100294 1 5 70 1 U\n
## 111 100294.0 0100294.01.01.02\n 100294 2 1 73 1 U\n
## 112 100298.0 0100298.03.01.02\n 100298 2 3 16 1 U\n
## 113 100298.0 0100298.01.01.02\n 100298 2 1 43 1 U\n
## 114 100298.0 0100298.02.01.02\n 100298 2 2 67 1 U\n
## 115 100298.1 0100298.05.01.03\n 100298 3 5 112 1 U\n
## 116 100303.0 0100303.02.01.01\n 100303 1 2 19 1 U\n
## 117 100303.0 0100303.01.01.01\n 100303 1 1 36 1 U\n
## 118 100303.0 0100303.03.01.01\n 100303 1 3 59 1 U\n
## 119 100303.1 0100303.05.01.02\n 100303 2 5 75 1 U\n
## 120 100306.0 0100306.02.01.01\n 100306 1 2 24 1 U\n
## 121 100306.0 0100306.03.01.02\n 100306 2 3 84 1 U\n
## 122 100306.0 0100306.04.01.04\n 100306 4 4 89 1 U\n
## 123 100307.0 0100307.01.01.02\n 100307 2 1 12 1 U\n
## 124 100307.0 0100307.02.01.01\n 100307 1 2 32 1 U\n
## 125 100307.0 0100307.04.01.04\n 100307 4 4 68 1 U\n
## 126 100307.1 0100307.05.02.02\n 100307 2 5 93 2 U\n
## 127 100311.0 0100311.04.01.02\n 100311 2 4 19 1 U\n
## 128 100311.0 0100311.03.01.03\n 100311 3 3 30 1 U\n
## 129 100311.0 0100311.01.01.01\n 100311 1 1 66 1 U\n
## 130 100200.0 0100200.03.01.02\n 100200 2 3 27 1 U\n
## 131 100200.0 0100200.04.01.02\n 100200 2 4 46 1 U\n
## 132 100200.0 0100200.01.01.02\n 100200 2 1 79 1 U\n
## 133 100204.0 0100204.04.01.02\n 100204 2 4 4 1 U\n
## 134 100204.0 0100204.01.01.01\n 100204 1 1 88 1 U\n
## 135 100205.0 0100205.03.01.02\n 100205 2 3 30 1 U\n
## 136 100205.0 0100205.04.01.02\n 100205 2 4 56 1 U\n
## 137 100205.1 0100205.05.01.02\n 100205 2 5 110 1 U\n
## 138 100208.0 0100208.01.01.02\n 100208 2 1 33 1 U\n
## 139 100208.0 0100208.02.01.02\n 100208 2 2 57 1 U\n
## 140 100210.0 0100210.01.01.01\n 100210 1 1 8 1 U\n
## 141 100210.0 0100210.03.02.02\n 100210 2 3 38 2 U\n
## 142 100210.0 0100210.04.01.01\n 100210 1 4 58 1 U\n
## 143 100212.0 0100212.03.01.01\n 100212 1 3 43 1 U\n
## 144 100212.0 0100212.04.01.02\n 100212 2 4 62 1 U\n
## 145 100212.1 0100212.05.01.02\n 100212 2 5 76 1 U\n
## 146 100213.0 0100213.01.01.01\n 100213 1 1 41 1 U\n
## 147 100213.1 0100213.05.01.01\n 100213 1 5 78 1 U\n
## 148 100231.0 0100231.04.01.01\n 100231 1 4 30 1 U\n
## 149 100231.0 0100231.02.01.06\n 100231 6 2 68 1 U\n
## 150 100233.0 0100233.03.01.01\n 100233 1 3 18 1 U\n
## 151 100233.0 0100233.04.01.02\n 100233 2 4 44 1 U\n
## 152 100233.1 0100233.05.01.01\n 100233 1 5 67 1 U\n
## 153 100233.0 0100233.02.01.02\n 100233 2 2 92 1 U\n
## 154 100242.1 0100242.05.01.02\n 100242 2 5 46 1 U\n
## 155 100242.0 0100242.01.01.01\n 100242 1 1 62 1 U\n
## 156 100243.0 0100243.01.01.05\n 100243 5 1 12 1 U\n
## 157 100243.0 0100243.02.01.03\n 100243 3 2 47 1 U\n
## 158 100243.1 0100243.05.01.02\n 100243 2 5 117 1 U\n
## 159 100249.0 0100249.03.01.01\n 100249 1 3 6 1 U\n
## 160 100249.0 0100249.01.01.05\n 100249 5 1 33 1 U\n
## 161 100249.0 0100249.02.01.02\n 100249 2 2 54 1 U\n
## 162 100249.0 0100249.04.01.02\n 100249 2 4 89 1 U\n
## 163 100249.1 0100249.05.01.01\n 100249 1 5 98 1 U\n
## 164 100252.0 0100252.01.01.01\n 100252 1 1 15 1 U\n
## 165 100252.0 0100252.03.01.01\n 100252 1 3 21 1 U\n
## 166 100252.0 0100252.04.01.01\n 100252 1 4 49 1 U\n
## 167 100252.1 0100252.05.01.03\n 100252 3 5 70 1 U\n
## 168 100257.1 0100257.05.01.04\n 100257 4 5 74 1 U\n
## 169 100257.0 0100257.02.01.02\n 100257 2 2 97 1 U\n
## 170 100257.0 0100257.03.01.02\n 100257 2 3 122 1 U\n
## 171 100259.0 0100259.01.01.01\n 100259 1 1 22 1 U\n
## 172 100259.0 0100259.02.01.02\n 100259 2 2 57 1 U\n
## 173 100259.0 0100259.04.01.02\n 100259 2 4 96 1 U\n
## 174 100259.1 0100259.05.01.02\n 100259 2 5 117 1 U\n
## 175 100259.0 0100259.03.01.05\n 100259 5 3 128 1 U\n
## 176 100260.0 0100260.04.01.04\n 100260 4 4 4 1 U\n
## 177 100260.1 0100260.05.01.04\n 100260 4 5 25 1 U\n
## 178 100260.0 0100260.03.01.02\n 100260 2 3 51 1 U\n
## 179 100260.0 0100260.02.01.02\n 100260 2 2 93 1 U\n
## 180 100270.0 0100270.04.01.02\n 100270 2 4 104 1 U\n
## 181 100270.1 0100270.05.01.02\n 100270 2 5 149 1 U\n
## 182 100273.0 0100273.02.01.02\n 100273 2 2 21 1 U\n
## 183 100273.0 0100273.03.01.01\n 100273 1 3 48 1 U\n
## 184 100273.0 0100273.04.01.02\n 100273 2 4 79 1 U\n
## 185 100273.1 0100273.05.01.03\n 100273 3 5 129 1 U\n
## 186 100274.0 0100274.01.01.02\n 100274 2 1 10 1 U\n
## 187 100274.0 0100274.03.01.01\n 100274 1 3 54 1 U\n
## 188 100274.0 0100274.04.01.02\n 100274 2 4 86 1 U\n
## 189 100277.0 0100277.01.01.02\n 100277 2 1 9 1 U\n
## 190 100277.0 0100277.02.01.04\n 100277 4 2 27 1 U\n
## 191 100277.0 0100277.03.01.01\n 100277 1 3 43 1 U\n
## 192 100277.0 0100277.04.01.03\n 100277 3 4 65 1 U\n
## 193 100277.1 0100277.05.01.02\n 100277 2 5 81 1 U\n
## 194 100282.0 0100282.01.01.02\n 100282 2 1 13 1 U\n
## 195 100282.0 0100282.02.01.01\n 100282 1 2 28 1 U\n
## 196 100282.1 0100282.05.01.03\n 100282 3 5 77 1 U\n
## 197 100284.0 0100284.02.01.02\n 100284 2 2 1 1 U\n
## 198 100284.0 0100284.03.01.01\n 100284 1 3 26 1 U\n
## 199 100284.0 0100284.04.01.02\n 100284 2 4 48 1 U\n
## 200 100284.1 0100284.05.01.02\n 100284 2 5 55 1 U\n
## 201 100284.0 0100284.01.01.05\n 100284 5 1 75 1 U\n
## 202 100110.0 0100110.01.01.01\n 100110 1 1 71 1 U\n
## 203 100110.0 0100110.02.01.02\n 100110 2 2 93 1 U\n
## 204 100116.0 0100116.01.01.01\n 100116 1 1 21 1 U\n
## 205 100116.0 0100116.03.01.02\n 100116 2 3 64 1 U\n
## 206 100120.0 0100120.01.01.02\n 100120 2 1 23 1 U\n
## 207 100120.0 0100120.02.01.01\n 100120 1 2 42 1 U\n
## 208 100120.0 0100120.04.01.02\n 100120 2 4 68 1 U\n
## 209 100120.1 0100120.05.01.02\n 100120 2 5 91 1 U\n
## 210 100120.0 0100120.03.01.02\n 100120 2 3 95 1 U\n
## 211 100126.0 0100126.01.01.02\n 100126 2 1 16 1 U\n
## 212 100126.0 0100126.02.01.02\n 100126 2 2 37 1 U\n
## 213 100126.0 0100126.04.01.02\n 100126 2 4 73 1 U\n
## 214 100126.0 0100126.03.01.01\n 100126 1 3 94 1 U\n
## 215 100133.0 0100133.03.01.02\n 100133 2 3 25 1 U\n
## 216 100133.0 0100133.04.01.01\n 100133 1 4 49 1 U\n
## 217 100133.0 0100133.01.01.03\n 100133 3 1 72 1 U\n
## 218 100133.0 0100133.02.01.01\n 100133 1 2 95 1 U\n
## 219 100141.0 0100141.03.01.03\n 100141 3 3 10 1 U\n
## 220 100141.1 0100141.05.01.04\n 100141 4 5 41 1 U\n
## 221 100141.0 0100141.01.01.02\n 100141 2 1 61 1 U\n
## 222 100143.0 0100143.01.01.02\n 100143 2 1 6 1 U\n
## 223 100143.0 0100143.02.01.02\n 100143 2 2 17 1 U\n
## 224 100143.0 0100143.03.01.02\n 100143 2 3 51 1 U\n
## 225 100143.1 0100143.05.02.05\n 100143 5 5 83 2 U\n
## 226 100146.0 0100146.04.01.02\n 100146 2 4 9 1 U\n
## 227 100146.1 0100146.05.01.03\n 100146 3 5 25 1 U\n
## 228 100146.0 0100146.01.01.02\n 100146 2 1 41 1 U\n
## 229 100146.0 0100146.02.01.02\n 100146 2 2 57 1 U\n
## 230 100146.0 0100146.03.01.01\n 100146 1 3 76 1 U\n
## 231 100155.0 0100155.03.01.01\n 100155 1 3 32 1 U\n
## 232 100155.0 0100155.04.01.02\n 100155 2 4 87 1 U\n
## 233 100159.1 0100159.05.01.01\n 100159 1 5 1 1 U\n
## 234 100159.0 0100159.04.01.01\n 100159 1 4 29 1 U\n
## 235 100159.0 0100159.02.01.02\n 100159 2 2 56 1 U\n
## 236 100166.1 0100166.05.01.02\n 100166 2 5 8 1 U\n
## 237 100166.0 0100166.04.01.01\n 100166 1 4 40 1 U\n
## 238 100166.0 0100166.01.02.04\n 100166 4 1 51 2 U\n
## 239 100166.0 0100166.02.01.03\n 100166 3 2 75 1 U\n
## 240 100167.0 0100167.01.01.04\n 100167 4 1 17 1 U\n
## 241 100167.0 0100167.03.01.06\n 100167 6 3 51 1 U\n
## 242 100167.1 0100167.05.01.03\n 100167 3 5 83 1 U\n
## 243 100172.0 0100172.01.01.02\n 100172 2 1 17 1 U\n
## 244 100172.0 0100172.03.01.03\n 100172 3 3 55 1 U\n
## 245 100172.0 0100172.04.01.03\n 100172 3 4 83 1 U\n
## 246 100172.1 0100172.05.01.02\n 100172 2 5 102 1 U\n
## 247 100174.0 0100174.04.01.06\n 100174 6 4 20 1 U\n
## 248 100174.0 0100174.02.01.02\n 100174 2 2 100 1 U\n
## 249 100174.1 0100174.05.01.02\n 100174 2 5 115 1 U\n
## 250 100174.0 0100174.03.01.02\n 100174 2 3 126 1 U\n
## 251 100177.1 0100177.05.01.03\n 100177 3 5 49 1 U\n
## 252 100177.0 0100177.01.01.01\n 100177 1 1 73 1 U\n
## 253 100177.0 0100177.02.01.04\n 100177 4 2 97 1 U\n
## 254 100177.0 0100177.03.01.01\n 100177 1 3 130 1 U\n
## 255 100179.0 0100179.04.01.02\n 100179 2 4 16 1 U\n
## 256 100179.1 0100179.05.01.02\n 100179 2 5 35 1 U\n
## 257 100179.0 0100179.01.01.04\n 100179 4 1 51 1 U\n
## 258 100179.0 0100179.02.01.01\n 100179 1 2 73 1 U\n
## 259 100179.0 0100179.03.01.02\n 100179 2 3 96 1 U\n
## 260 100187.0 0100187.01.01.02\n 100187 2 1 10 1 U\n
## 261 100187.0 0100187.03.01.02\n 100187 2 3 52 1 U\n
## 262 100189.1 0100189.05.01.01\n 100189 1 5 19 1 U\n
## 263 100189.0 0100189.01.01.01\n 100189 1 1 27 1 U\n
## 264 100189.0 0100189.04.01.01\n 100189 1 4 119 1 U\n
## 265 100190.0 0100190.01.01.02\n 100190 2 1 15 1 U\n
## 266 100190.0 0100190.02.01.02\n 100190 2 2 35 1 U\n
## 267 100381.1 0100381.05.01.02\n 100381 2 5 127 1 U\n
## 268 100384.0 0100384.01.01.04\n 100384 4 1 67 1 U\n
## 269 100384.1 0100384.05.01.02\n 100384 2 5 100 1 U\n
## 270 100384.0 0100384.04.01.02\n 100384 2 4 114 1 U\n
## 271 100390.0 0100390.03.01.02\n 100390 2 3 17 1 U\n
## 272 100390.0 0100390.01.01.03\n 100390 3 1 27 1 U\n
## 273 100390.0 0100390.02.01.02\n 100390 2 2 47 1 U\n
## 274 100390.1 0100390.05.01.02\n 100390 2 5 66 1 U\n
## 275 100391.0 0100391.01.01.05\n 100391 5 1 140 1 U\n
## 276 100476.0 0100476.01.01.01\n 100476 1 1 43 1 U\n
## 277 100476.0 0100476.02.01.02\n 100476 2 2 70 1 U\n
## 278 100476.1 0100476.05.01.01\n 100476 1 5 99 1 U\n
## 279 100479.0 0100479.01.01.02\n 100479 2 1 93 1 U\n
## 280 100479.0 0100479.03.01.03\n 100479 3 3 117 1 U\n
## 281 100482.0 0100482.01.01.02\n 100482 2 1 2 1 U\n
## 282 100482.0 0100482.02.01.03\n 100482 3 2 23 1 U\n
## 283 100484.0 0100484.04.01.02\n 100484 2 4 31 1 U\n
## 284 100484.0 0100484.01.01.02\n 100484 2 1 51 1 U\n
## 285 100484.0 0100484.02.01.02\n 100484 2 2 72 1 U\n
## 286 100484.1 0100484.05.01.04\n 100484 4 5 92 1 U\n
## 287 100486.1 0100486.05.01.02\n 100486 2 5 16 1 U\n
## 288 100486.0 0100486.04.01.02\n 100486 2 4 60 1 U\n
## 289 100486.0 0100486.02.01.01\n 100486 1 2 75 1 U\n
## 290 100488.0 0100488.01.01.02\n 100488 2 1 12 1 U\n
## 291 100488.0 0100488.03.01.01\n 100488 1 3 65 1 U\n
## 292 100488.0 0100488.04.01.05\n 100488 5 4 96 1 U\n
## 293 100395.0 0100395.04.01.01\n 100395 1 4 4 1 U\n
## 294 100395.1 0100395.05.01.02\n 100395 2 5 24 1 U\n
## 295 100395.0 0100395.02.01.02\n 100395 2 2 75 1 U\n
## 296 100395.0 0100395.01.01.01\n 100395 1 1 106 1 U\n
## 297 100396.0 0100396.04.01.01\n 100396 1 4 25 1 U\n
## 298 100396.0 0100396.03.01.02\n 100396 2 3 70 1 U\n
## 299 100396.1 0100396.05.01.01\n 100396 1 5 116 1 U\n
## 300 100396.0 0100396.02.01.01\n 100396 1 2 126 1 U\n
## 301 100401.1 0100401.05.01.02\n 100401 2 5 39 1 U\n
## 302 100401.0 0100401.01.01.02\n 100401 2 1 85 1 U\n
## 303 100401.0 0100401.02.01.02\n 100401 2 2 108 1 U\n
## 304 100402.1 0100402.05.01.03\n 100402 3 5 12 1 U\n
## 305 100402.0 0100402.03.01.01\n 100402 1 3 22 1 U\n
## 306 100402.0 0100402.04.01.07\n 100402 7 4 40 1 U\n
## 307 100402.0 0100402.01.01.02\n 100402 2 1 59 1 U\n
## 308 100402.0 0100402.02.01.02\n 100402 2 2 78 1 U\n
## 309 100405.1 0100405.05.01.01\n 100405 1 5 24 1 U\n
## 310 100405.0 0100405.04.01.02\n 100405 2 4 52 1 U\n
## 311 100405.0 0100405.02.01.02\n 100405 2 2 65 1 U\n
## 312 100405.0 0100405.01.01.01\n 100405 1 1 100 1 U\n
## 313 100410.0 0100410.03.01.06\n 100410 6 3 3 1 U\n
## 314 100410.0 0100410.04.01.04\n 100410 4 4 29 1 U\n
## 315 100410.0 0100410.01.01.02\n 100410 2 1 55 1 U\n
## 316 100410.0 0100410.02.01.01\n 100410 1 2 73 1 U\n
## 317 100410.1 0100410.05.01.03\n 100410 3 5 89 1 U\n
## 318 100426.0 0100426.02.01.02\n 100426 2 2 5 1 U\n
## 319 100426.0 0100426.03.01.02\n 100426 2 3 29 1 U\n
## 320 100426.0 0100426.01.01.02\n 100426 2 1 82 1 U\n
## 321 100426.1 0100426.05.01.02\n 100426 2 5 95 1 U\n
## 322 100427.1 0100427.05.01.02\n 100427 2 5 11 1 U\n
## 323 100427.0 0100427.04.01.02\n 100427 2 4 25 1 U\n
## 324 100427.0 0100427.02.01.01\n 100427 1 2 90 1 U\n
## 325 100427.0 0100427.01.01.02\n 100427 2 1 111 1 U\n
## 326 100433.1 0100433.05.01.02\n 100433 2 5 2 1 U\n
## 327 100433.0 0100433.04.01.02\n 100433 2 4 42 1 U\n
## 328 100433.0 0100433.01.01.02\n 100433 2 1 72 1 U\n
## 329 100433.0 0100433.02.01.02\n 100433 2 2 106 1 U\n
## 330 100433.0 0100433.03.01.02\n 100433 2 3 135 1 U\n
## 331 100445.0 0100445.01.01.02\n 100445 2 1 24 1 U\n
## 332 100445.0 0100445.03.01.02\n 100445 2 3 75 1 U\n
## 333 100445.0 0100445.04.01.02\n 100445 2 4 97 1 U\n
## 334 100445.1 0100445.05.01.02\n 100445 2 5 125 1 U\n
## 335 100446.0 0100446.04.01.01\n 100446 1 4 2 1 U\n
## 336 100446.1 0100446.05.01.02\n 100446 2 5 28 1 U\n
## 337 100446.0 0100446.01.02.07\n 100446 7 1 101 2 U\n
## 338 100449.0 0100449.04.01.01\n 100449 1 4 21 1 U\n
## 339 100449.1 0100449.05.01.01\n 100449 1 5 43 1 U\n
## 340 100449.0 0100449.01.01.02\n 100449 2 1 56 1 U\n
## 341 100449.0 0100449.02.01.02\n 100449 2 2 76 1 U\n
## 342 100449.0 0100449.03.01.02\n 100449 2 3 95 1 U\n
## 343 100457.0 0100457.01.01.02\n 100457 2 1 87 1 U\n
## 344 100457.0 0100457.02.01.02\n 100457 2 2 113 1 U\n
## 345 100458.0 0100458.01.01.05\n 100458 5 1 6 1 U\n
## 346 100458.1 0100458.05.01.03\n 100458 3 5 82 1 U\n
## 347 100461.0 0100461.04.01.05\n 100461 5 4 8 1 U\n
## 348 100461.1 0100461.05.01.01\n 100461 1 5 38 1 U\n
## 349 100461.0 0100461.01.01.02\n 100461 2 1 66 1 U\n
## 350 100461.0 0100461.03.01.02\n 100461 2 3 118 1 U\n
## 351 100462.0 0100462.04.01.02\n 100462 2 4 25 1 U\n
## 352 100462.1 0100462.05.01.03\n 100462 3 5 52 1 U\n
## 353 100462.0 0100462.01.01.03\n 100462 3 1 88 1 U\n
## 354 100462.0 0100462.02.01.02\n 100462 2 2 118 1 U\n
## 355 100462.0 0100462.03.01.01\n 100462 1 3 148 1 U\n
## 356 100464.1 0100464.05.01.04\n 100464 4 5 57 1 U\n
## 357 100464.0 0100464.01.01.02\n 100464 2 1 83 1 U\n
## 358 100464.0 0100464.02.02.07\n 100464 7 2 120 2 U\n
## 359 100464.0 0100464.03.01.01\n 100464 1 3 146 1 U\n
## 360 100467.0 0100467.01.01.02\n 100467 2 1 30 1 U\n
## 361 100467.0 0100467.02.01.02\n 100467 2 2 60 1 U\n
## 362 100467.0 0100467.03.01.02\n 100467 2 3 88 1 U\n
## 363 100467.0 0100467.04.01.01\n 100467 1 4 119 1 U\n
## 364 100473.0 0100473.01.01.02\n 100473 2 1 18 1 U\n
## 365 100473.1 0100473.05.01.02\n 100473 2 5 58 1 U\n
## 366 100473.0 0100473.02.01.02\n 100473 2 2 61 1 U\n
## 367 100473.0 0100473.03.01.05\n 100473 5 3 81 1 U\n
## 368 100473.0 0100473.04.01.02\n 100473 2 4 95 1 U\n
## 369 100476.0 0100476.03.01.06\n 100476 6 3 3 1 U\n
## 370 100476.0 0100476.04.01.06\n 100476 6 4 31 1 U\n
## 371 100311.1 0100311.05.01.02\n 100311 2 5 107 1 U\n
## 372 100318.0 0100318.01.01.02\n 100318 2 1 24 1 U\n
## 373 100318.0 0100318.02.01.02\n 100318 2 2 49 1 U\n
## 374 100318.0 0100318.03.01.02\n 100318 2 3 103 1 U\n
## 375 100321.0 0100321.01.01.04\n 100321 4 1 38 1 U\n
## 376 100321.1 0100321.05.01.02\n 100321 2 5 109 1 U\n
## 377 100321.0 0100321.02.02.07\n 100321 7 2 112 2 U\n
## 378 100321.0 0100321.03.01.02\n 100321 2 3 114 1 U\n
## 379 100322.0 0100322.03.01.02\n 100322 2 3 26 1 U\n
## 380 100322.0 0100322.02.01.02\n 100322 2 2 28 1 U\n
## 381 100322.1 0100322.05.01.03\n 100322 3 5 72 1 U\n
## 382 100322.0 0100322.04.01.02\n 100322 2 4 94 1 U\n
## 383 100323.0 0100323.04.01.02\n 100323 2 4 16 1 U\n
## 384 100323.1 0100323.05.01.01\n 100323 1 5 41 1 U\n
## 385 100323.0 0100323.03.01.02\n 100323 2 3 57 1 U\n
## 386 100323.0 0100323.02.01.03\n 100323 3 2 101 1 U\n
## 387 100324.0 0100324.02.01.02\n 100324 2 2 69 1 U\n
## 388 100324.0 0100324.04.01.01\n 100324 1 4 136 1 U\n
## 389 100324.1 0100324.05.01.02\n 100324 2 5 166 1 U\n
## 390 100326.0 0100326.04.01.01\n 100326 1 4 6 1 U\n
## 391 100326.0 0100326.01.01.02\n 100326 2 1 46 1 U\n
## 392 100326.0 0100326.02.01.02\n 100326 2 2 63 1 U\n
## 393 100326.1 0100326.05.01.02\n 100326 2 5 105 1 U\n
## 394 100328.0 0100328.01.01.01\n 100328 1 1 24 1 U\n
## 395 100338.0 0100338.03.01.02\n 100338 2 3 19 1 U\n
## 396 100338.1 0100338.05.01.02\n 100338 2 5 69 1 U\n
## 397 100338.0 0100338.01.01.03\n 100338 3 1 92 1 U\n
## 398 100344.0 0100344.04.01.01\n 100344 1 4 9 1 U\n
## 399 100344.0 0100344.03.01.01\n 100344 1 3 25 1 U\n
## 400 100344.1 0100344.05.01.01\n 100344 1 5 47 1 U\n
## 401 100344.0 0100344.02.01.02\n 100344 2 2 73 1 U\n
## 402 100344.0 0100344.01.01.02\n 100344 2 1 92 1 U\n
## 403 100350.0 0100350.01.01.03\n 100350 3 1 30 1 U\n
## 404 100350.0 0100350.02.01.01\n 100350 1 2 48 1 U\n
## 405 100350.0 0100350.03.01.01\n 100350 1 3 70 1 U\n
## 406 100350.0 0100350.04.01.01\n 100350 1 4 89 1 U\n
## 407 100350.1 0100350.05.01.02\n 100350 2 5 101 1 U\n
## 408 100351.0 0100351.02.01.01\n 100351 1 2 12 1 U\n
## 409 100351.0 0100351.03.01.02\n 100351 2 3 39 1 U\n
## 410 100351.0 0100351.04.01.02\n 100351 2 4 64 1 U\n
## 411 100351.1 0100351.05.01.02\n 100351 2 5 79 1 U\n
## 412 100351.0 0100351.01.01.02\n 100351 2 1 99 1 U\n
## 413 100357.1 0100357.05.01.01\n 100357 1 5 24 1 U\n
## 414 100357.0 0100357.03.01.01\n 100357 1 3 37 1 U\n
## 415 100357.0 0100357.02.01.01\n 100357 1 2 52 1 U\n
## 416 100357.0 0100357.01.01.02\n 100357 2 1 93 1 U\n
## 417 100360.0 0100360.04.01.03\n 100360 3 4 13 1 U\n
## 418 100360.1 0100360.05.01.02\n 100360 2 5 38 1 U\n
## 419 100360.0 0100360.01.01.01\n 100360 1 1 59 1 U\n
## 420 100363.0 0100363.02.01.03\n 100363 3 2 50 1 U\n
## 421 100363.0 0100363.03.01.02\n 100363 2 3 77 1 U\n
## 422 100363.0 0100363.04.01.02\n 100363 2 4 103 1 U\n
## 423 100363.1 0100363.05.01.02\n 100363 2 5 132 1 U\n
## 424 100364.0 0100364.01.01.02\n 100364 2 1 55 1 U\n
## 425 100364.0 0100364.02.01.02\n 100364 2 2 79 1 U\n
## 426 100364.0 0100364.03.01.02\n 100364 2 3 113 1 U\n
## 427 100377.0 0100377.01.01.02\n 100377 2 1 22 1 U\n
## 428 100377.0 0100377.02.01.04\n 100377 4 2 51 1 U\n
## 429 100377.0 0100377.03.01.02\n 100377 2 3 100 1 U\n
## 430 100377.0 0100377.04.01.01\n 100377 1 4 131 1 U\n
## 431 100377.1 0100377.05.01.02\n 100377 2 5 157 1 U\n
## 432 100381.0 0100381.01.01.07\n 100381 7 1 22 1 U\n
## 433 100381.0 0100381.02.01.02\n 100381 2 2 49 1 U\n
## 434 100381.0 0100381.04.01.03\n 100381 3 4 104 1 U\n
## 435 100563.0 0100563.03.01.02\n 100563 2 3 57 1 U\n
## 436 100563.0 0100563.04.01.03\n 100563 3 4 74 1 U\n
## 437 100563.1 0100563.05.01.01\n 100563 1 5 93 1 U\n
## 438 100564.0 0100564.04.01.01\n 100564 1 4 2 1 U\n
## 439 100564.1 0100564.05.01.01\n 100564 1 5 23 1 U\n
## 440 100564.0 0100564.02.01.03\n 100564 3 2 35 1 U\n
## 441 100564.0 0100564.03.01.02\n 100564 2 3 59 1 U\n
## 442 100564.0 0100564.01.01.01\n 100564 1 1 80 1 U\n
## 443 100566.0 0100566.04.01.02\n 100566 2 4 13 1 U\n
## 444 100566.1 0100566.05.01.04\n 100566 4 5 30 1 U\n
## 445 100566.0 0100566.03.01.02\n 100566 2 3 58 1 U\n
## 446 100566.0 0100566.01.01.01\n 100566 1 1 82 1 U\n
## 447 100566.0 0100566.02.01.01\n 100566 1 2 98 1 U\n
## 448 100665.1 0100665.05.01.02\n 100665 2 5 67 1 U\n
## 449 100665.0 0100665.01.01.02\n 100665 2 1 84 1 U\n
## 450 100671.0 0100671.04.01.05\n 100671 5 4 32 1 U\n
## 451 100671.1 0100671.05.01.02\n 100671 2 5 53 1 U\n
## 452 100671.0 0100671.01.01.02\n 100671 2 1 65 1 U\n
## 453 100671.0 0100671.02.01.01\n 100671 1 2 85 1 U\n
## 454 100676.0 0100676.02.01.02\n 100676 2 2 32 1 U\n
## 455 100676.0 0100676.03.01.01\n 100676 1 3 50 1 U\n
## 456 100676.0 0100676.01.01.03\n 100676 3 1 80 1 U\n
## 457 100677.0 0100677.01.01.03\n 100677 3 1 54 1 U\n
## 458 100678.0 0100678.04.01.01\n 100678 1 4 43 1 U\n
## 459 100678.0 0100678.02.01.01\n 100678 1 2 73 1 U\n
## 460 100678.0 0100678.03.01.02\n 100678 2 3 93 1 U\n
## 461 100678.0 0100678.01.01.01\n 100678 1 1 105 1 U\n
## 462 100679.0 0100679.01.01.02\n 100679 2 1 4 1 U\n
## 463 100679.0 0100679.04.01.03\n 100679 3 4 75 1 U\n
## 464 100679.0 0100679.03.01.04\n 100679 4 3 89 1 U\n
## 465 100568.1 0100568.05.01.03\n 100568 3 5 74 1 U\n
## 466 100568.0 0100568.02.01.02\n 100568 2 2 111 1 U\n
## 467 100568.0 0100568.03.01.02\n 100568 2 3 142 1 U\n
## 468 100577.1 0100577.05.01.02\n 100577 2 5 37 1 U\n
## 469 100577.0 0100577.04.01.02\n 100577 2 4 54 1 U\n
## 470 100577.0 0100577.03.01.02\n 100577 2 3 111 1 U\n
## 471 100580.0 0100580.03.01.02\n 100580 2 3 8 1 U\n
## 472 100587.0 0100587.01.01.01\n 100587 1 1 5 1 U\n
## 473 100587.0 0100587.04.01.02\n 100587 2 4 32 1 U\n
## 474 100587.0 0100587.02.01.02\n 100587 2 2 60 1 U\n
## 475 100587.0 0100587.03.01.03\n 100587 3 3 86 1 U\n
## 476 100587.1 0100587.05.01.02\n 100587 2 5 129 1 U\n
## 477 100596.1 0100596.05.01.02\n 100596 2 5 16 1 U\n
## 478 100596.0 0100596.04.01.02\n 100596 2 4 56 1 U\n
## 479 100596.0 0100596.01.01.02\n 100596 2 1 67 1 U\n
## 480 100596.0 0100596.02.01.01\n 100596 1 2 113 1 U\n
## 481 100597.0 0100597.04.01.01\n 100597 1 4 39 1 U\n
## 482 100597.0 0100597.02.01.02\n 100597 2 2 72 1 U\n
## 483 100597.0 0100597.01.01.02\n 100597 2 1 109 1 U\n
## 484 100605.1 0100605.05.01.03\n 100605 3 5 41 1 U\n
## 485 100605.0 0100605.03.01.02\n 100605 2 3 71 1 U\n
## 486 100605.0 0100605.02.01.01\n 100605 1 2 133 1 U\n
## 487 100606.0 0100606.03.01.01\n 100606 1 3 10 1 U\n
## 488 100606.0 0100606.04.01.03\n 100606 3 4 33 1 U\n
## 489 100606.0 0100606.02.01.03\n 100606 3 2 68 1 U\n
## 490 100606.1 0100606.05.01.02\n 100606 2 5 103 1 U\n
## 491 100607.0 0100607.02.01.02\n 100607 2 2 25 1 U\n
## 492 100607.0 0100607.03.01.03\n 100607 3 3 38 1 U\n
## 493 100607.0 0100607.04.01.02\n 100607 2 4 53 1 U\n
## 494 100607.1 0100607.05.01.01\n 100607 1 5 73 1 U\n
## 495 100609.1 0100609.05.01.02\n 100609 2 5 31 1 U\n
## 496 100609.0 0100609.01.01.02\n 100609 2 1 50 1 U\n
## 497 100609.0 0100609.03.01.02\n 100609 2 3 89 1 U\n
## 498 100619.0 0100619.02.01.02\n 100619 2 2 27 1 U\n
## 499 100619.0 0100619.04.01.02\n 100619 2 4 66 1 U\n
## 500 100626.1 0100626.05.01.03\n 100626 3 5 23 1 U\n
## 501 100626.0 0100626.01.01.01\n 100626 1 1 55 1 U\n
## 502 100626.0 0100626.02.01.01\n 100626 1 2 84 1 U\n
## 503 100626.0 0100626.04.01.04\n 100626 4 4 92 1 U\n
## 504 100631.0 0100631.04.01.01\n 100631 1 4 1 1 U\n
## 505 100631.0 0100631.03.01.02\n 100631 2 3 71 1 U\n
## 506 100631.0 0100631.02.01.01\n 100631 1 2 87 1 U\n
## 507 100634.1 0100634.05.01.02\n 100634 2 5 9 1 U\n
## 508 100634.0 0100634.01.01.02\n 100634 2 1 64 1 U\n
## 509 100634.0 0100634.02.01.02\n 100634 2 2 86 1 U\n
## 510 100638.0 0100638.04.01.02\n 100638 2 4 42 1 U\n
## 511 100638.0 0100638.01.01.02\n 100638 2 1 96 1 U\n
## 512 100647.0 0100647.02.01.01\n 100647 1 2 18 1 U\n
## 513 100647.0 0100647.04.01.04\n 100647 4 4 50 1 U\n
## 514 100647.1 0100647.05.01.08\n 100647 8 5 63 1 U\n
## 515 100647.0 0100647.03.01.02\n 100647 2 3 92 1 U\n
## 516 100647.0 0100647.01.01.02\n 100647 2 1 93 1 U\n
## 517 100650.0 0100650.01.01.01\n 100650 1 1 18 1 U\n
## 518 100650.0 0100650.02.01.02\n 100650 2 2 41 1 U\n
## 519 100650.0 0100650.03.01.02\n 100650 2 3 62 1 U\n
## 520 100650.1 0100650.05.01.02\n 100650 2 5 107 1 U\n
## 521 100654.0 0100654.01.01.04\n 100654 4 1 20 1 U\n
## 522 100654.0 0100654.02.01.02\n 100654 2 2 41 1 U\n
## 523 100654.0 0100654.03.01.02\n 100654 2 3 66 1 U\n
## 524 100654.0 0100654.04.01.02\n 100654 2 4 87 1 U\n
## 525 100656.1 0100656.05.01.02\n 100656 2 5 31 1 U\n
## 526 100656.0 0100656.01.01.02\n 100656 2 1 55 1 U\n
## 527 100656.0 0100656.02.01.03\n 100656 3 2 81 1 U\n
## 528 100656.0 0100656.03.01.01\n 100656 1 3 108 1 U\n
## 529 100658.0 0100658.01.01.02\n 100658 2 1 1 1 U\n
## 530 100658.0 0100658.02.01.02\n 100658 2 2 28 1 U\n
## 531 100658.0 0100658.03.01.02\n 100658 2 3 63 1 U\n
## 532 100658.0 0100658.04.01.04\n 100658 4 4 88 1 U\n
## 533 100658.1 0100658.05.01.01\n 100658 1 5 107 1 U\n
## 534 100665.0 0100665.02.01.04\n 100665 4 2 4 1 U\n
## 535 100492.0 0100492.01.01.01\n 100492 1 1 1 1 U\n
## 536 100492.1 0100492.05.01.02\n 100492 2 5 27 1 U\n
## 537 100492.0 0100492.02.01.02\n 100492 2 2 54 1 U\n
## 538 100492.0 0100492.04.01.02\n 100492 2 4 87 1 U\n
## 539 100494.1 0100494.05.01.02\n 100494 2 5 17 1 U\n
## 540 100494.0 0100494.03.01.03\n 100494 3 3 40 1 U\n
## 541 100494.0 0100494.04.01.01\n 100494 1 4 116 1 U\n
## 542 100498.0 0100498.02.01.02\n 100498 2 2 65 1 U\n
## 543 100498.0 0100498.03.01.01\n 100498 1 3 115 1 U\n
## 544 100508.0 0100508.04.01.02\n 100508 2 4 33 1 U\n
## 545 100508.1 0100508.05.01.01\n 100508 1 5 65 1 U\n
## 546 100508.0 0100508.02.01.01\n 100508 1 2 127 1 U\n
## 547 100515.0 0100515.01.01.02\n 100515 2 1 8 1 U\n
## 548 100515.0 0100515.02.02.04\n 100515 4 2 30 2 U\n
## 549 100515.0 0100515.03.01.02\n 100515 2 3 49 1 U\n
## 550 100515.0 0100515.04.01.04\n 100515 4 4 70 1 U\n
## 551 100515.1 0100515.05.01.01\n 100515 1 5 98 1 U\n
## 552 100517.0 0100517.02.01.04\n 100517 4 2 26 1 U\n
## 553 100517.0 0100517.01.01.02\n 100517 2 1 67 1 U\n
## 554 100517.0 0100517.03.01.02\n 100517 2 3 99 1 U\n
## 555 100519.0 0100519.03.01.03\n 100519 3 3 33 1 U\n
## 556 100519.1 0100519.05.01.04\n 100519 4 5 84 1 U\n
## 557 100521.0 0100521.01.01.04\n 100521 4 1 20 1 U\n
## 558 100521.0 0100521.02.01.03\n 100521 3 2 44 1 U\n
## 559 100521.0 0100521.03.01.01\n 100521 1 3 68 1 U\n
## 560 100521.1 0100521.05.01.02\n 100521 2 5 114 1 U\n
## 561 100525.0 0100525.04.01.02\n 100525 2 4 21 1 U\n
## 562 100525.1 0100525.05.01.02\n 100525 2 5 42 1 U\n
## 563 100525.0 0100525.01.01.02\n 100525 2 1 64 1 U\n
## 564 100525.0 0100525.02.01.01\n 100525 1 2 85 1 U\n
## 565 100525.0 0100525.03.01.02\n 100525 2 3 106 1 U\n
## 566 100527.1 0100527.05.01.02\n 100527 2 5 13 1 U\n
## 567 100527.0 0100527.01.01.01\n 100527 1 1 34 1 U\n
## 568 100527.0 0100527.02.01.02\n 100527 2 2 52 1 U\n
## 569 100527.0 0100527.04.01.02\n 100527 2 4 87 1 U\n
## 570 100535.1 0100535.05.01.02\n 100535 2 5 19 1 U\n
## 571 100535.0 0100535.04.01.02\n 100535 2 4 54 1 U\n
## 572 100535.0 0100535.01.01.02\n 100535 2 1 66 1 U\n
## 573 100535.0 0100535.02.01.02\n 100535 2 2 85 1 U\n
## 574 100536.0 0100536.01.01.03\n 100536 3 1 4 1 U\n
## 575 100536.0 0100536.02.01.03\n 100536 3 2 26 1 U\n
## 576 100536.0 0100536.03.01.01\n 100536 1 3 49 1 U\n
## 577 100536.1 0100536.05.01.03\n 100536 3 5 93 1 U\n
## 578 100540.1 0100540.05.01.02\n 100540 2 5 11 1 U\n
## 579 100540.0 0100540.04.01.02\n 100540 2 4 55 1 U\n
## 580 100540.0 0100540.01.01.02\n 100540 2 1 68 1 U\n
## 581 100540.0 0100540.03.01.02\n 100540 2 3 114 1 U\n
## 582 100542.0 0100542.01.01.02\n 100542 2 1 11 1 U\n
## 583 100542.0 0100542.02.01.02\n 100542 2 2 29 1 U\n
## 584 100542.0 0100542.04.01.01\n 100542 1 4 71 1 U\n
## 585 100542.1 0100542.05.01.05\n 100542 5 5 89 1 U\n
## 586 100544.0 0100544.04.01.02\n 100544 2 4 64 1 U\n
## 587 100544.0 0100544.01.01.02\n 100544 2 1 80 1 U\n
## 588 100544.0 0100544.02.01.02\n 100544 2 2 108 1 U\n
## 589 100556.0 0100556.03.01.06\n 100556 6 3 21 1 U\n
## 590 100556.0 0100556.02.01.01\n 100556 1 2 39 1 U\n
## 591 100556.0 0100556.01.01.01\n 100556 1 1 52 1 U\n
## 592 100556.0 0100556.04.01.12\n 100556 12 4 96 1 U\n
## 593 100557.1 0100557.05.01.01\n 100557 1 5 12 1 U\n
## 594 100557.0 0100557.02.01.02\n 100557 2 2 22 1 U\n
## 595 100557.0 0100557.03.01.01\n 100557 1 3 46 1 U\n
## 596 100557.0 0100557.04.01.01\n 100557 1 4 69 1 U\n
## 597 100557.0 0100557.01.01.03\n 100557 3 1 94 1 U\n
## 598 100561.0 0100561.01.01.03\n 100561 3 1 4 1 U\n
## 599 100561.0 0100561.02.01.02\n 100561 2 2 26 1 U\n
## 600 100561.0 0100561.03.01.02\n 100561 2 3 69 1 U\n
## 601 100561.0 0100561.04.01.02\n 100561 2 4 89 1 U\n
## 602 100561.1 0100561.05.01.02\n 100561 2 5 111 1 U\n
## 603 100563.0 0100563.01.01.02\n 100563 2 1 3 1 U\n
## 604 100773.0 0100773.01.01.03\n 100773 3 1 18 1 U\n
## 605 100773.0 0100773.02.01.02\n 100773 2 2 42 1 U\n
## 606 100773.0 0100773.03.01.02\n 100773 2 3 64 1 U\n
## 607 100773.0 0100773.04.01.05\n 100773 5 4 88 1 U\n
## 608 100773.1 0100773.05.01.03\n 100773 3 5 111 1 U\n
## 609 100777.0 0100777.03.01.01\n 100777 1 3 40 1 U\n
## 610 100777.0 0100777.02.01.02\n 100777 2 2 68 1 U\n
## 611 100777.0 0100777.01.01.04\n 100777 4 1 88 1 U\n
## 612 100777.0 0100777.04.01.02\n 100777 2 4 108 1 U\n
## 613 100779.1 0100779.05.01.03\n 100779 3 5 48 1 U\n
## 614 100779.0 0100779.01.01.02\n 100779 2 1 73 1 U\n
## 615 101241.0 0101241.03.01.04\n 101241 4 3 58 1 U\n
## 616 101241.0 0101241.04.01.03\n 101241 3 4 80 1 U\n
## 617 101242.0 0101242.04.01.03\n 101242 3 4 83 1 U\n
## 618 101249.0 0101249.02.01.03\n 101249 3 2 41 1 U\n
## 619 101249.0 0101249.03.01.02\n 101249 2 3 59 1 U\n
## 620 101249.1 0101249.05.01.04\n 101249 4 5 106 1 U\n
## 621 100824.0 0100824.04.01.02\n 100824 2 4 107 1 U\n
## 622 100824.1 0100824.05.01.01\n 100824 1 5 139 1 U\n
## 623 100829.0 0100829.04.01.02\n 100829 2 4 17 1 U\n
## 624 100829.1 0100829.05.01.02\n 100829 2 5 51 1 U\n
## 625 100829.0 0100829.01.01.02\n 100829 2 1 85 1 U\n
## 626 100829.0 0100829.02.01.02\n 100829 2 2 117 1 U\n
## 627 100831.0 0100831.04.01.01\n 100831 1 4 9 1 U\n
## 628 100831.1 0100831.05.01.02\n 100831 2 5 33 1 U\n
## 629 100831.0 0100831.01.01.01\n 100831 1 1 57 1 U\n
## 630 100831.0 0100831.02.01.02\n 100831 2 2 82 1 U\n
## 631 100837.0 0100837.03.01.05\n 100837 5 3 2 1 U\n
## 632 100837.0 0100837.04.01.05\n 100837 5 4 24 1 U\n
## 633 100974.0 0100974.04.01.02\n 100974 2 4 16 1 U\n
## 634 100974.0 0100974.03.01.02\n 100974 2 3 49 1 U\n
## 635 100974.0 0100974.01.01.01\n 100974 1 1 62 1 U\n
## 636 100974.0 0100974.02.01.01\n 100974 1 2 86 1 U\n
## 637 100974.1 0100974.05.01.01\n 100974 1 5 102 1 U\n
## 638 100977.0 0100977.01.01.01\n 100977 1 1 5 1 U\n
## 639 100977.0 0100977.02.01.02\n 100977 2 2 23 1 U\n
## 640 100977.0 0100977.03.01.02\n 100977 2 3 45 1 U\n
## 641 100977.0 0100977.04.01.02\n 100977 2 4 60 1 U\n
## 642 100977.1 0100977.05.01.01\n 100977 1 5 81 1 U\n
## 643 100986.0 0100986.01.01.02\n 100986 2 1 12 1 U\n
## 644 100986.0 0100986.02.01.08\n 100986 8 2 38 1 U\n
## 645 100779.0 0100779.02.01.03\n 100779 3 2 96 1 U\n
## 646 101071.1 0101071.05.01.03\n 101071 3 5 40 1 U\n
## 647 101071.0 0101071.02.01.02\n 101071 2 2 46 1 U\n
## 648 101071.0 0101071.03.01.02\n 101071 2 3 64 1 U\n
## 649 101071.0 0101071.01.01.01\n 101071 1 1 72 1 U\n
## 650 101073.0 0101073.04.01.02\n 101073 2 4 17 1 U\n
## 651 101073.1 0101073.05.01.02\n 101073 2 5 44 1 U\n
## 652 101073.0 0101073.01.01.01\n 101073 1 1 67 1 U\n
## 653 101073.0 0101073.03.01.04\n 101073 4 3 107 1 U\n
## 654 101078.0 0101078.01.01.04\n 101078 4 1 24 1 U\n
## 655 101078.0 0101078.03.01.03\n 101078 3 3 63 1 U\n
## 656 101250.0 0101250.03.01.02\n 101250 2 3 40 1 U\n
## 657 101250.0 0101250.04.01.02\n 101250 2 4 65 1 U\n
## 658 101250.1 0101250.05.01.05\n 101250 5 5 86 1 U\n
## 659 101267.0 0101267.03.01.01\n 101267 1 3 8 1 U\n
## 660 101267.0 0101267.04.01.01\n 101267 1 4 29 1 U\n
## 661 101267.1 0101267.05.01.02\n 101267 2 5 53 1 U\n
## 662 101267.0 0101267.01.01.03\n 101267 3 1 72 1 U\n
## 663 101270.0 0101270.04.01.01\n 101270 1 4 12 1 U\n
## 664 101270.1 0101270.05.01.01\n 101270 1 5 35 1 U\n
## 665 101270.0 0101270.02.01.04\n 101270 4 2 45 1 U\n
## 666 101270.0 0101270.03.01.01\n 101270 1 3 65 1 U\n
## 667 100837.1 0100837.05.01.02\n 100837 2 5 50 1 U\n
## 668 100837.0 0100837.02.01.02\n 100837 2 2 95 1 U\n
## 669 100839.0 0100839.01.01.02\n 100839 2 1 4 1 U\n
## 670 100839.0 0100839.02.01.04\n 100839 4 2 33 1 U\n
## 671 100839.0 0100839.03.01.01\n 100839 1 3 61 1 U\n
## 672 100839.0 0100839.04.01.02\n 100839 2 4 93 1 U\n
## 673 100839.1 0100839.05.01.02\n 100839 2 5 129 1 U\n
## 674 100840.0 0100840.01.01.01\n 100840 1 1 19 1 U\n
## 675 100840.0 0100840.03.01.03\n 100840 3 3 61 1 U\n
## 676 100840.0 0100840.04.01.02\n 100840 2 4 94 1 U\n
## 677 100840.0 0100840.02.01.02\n 100840 2 2 106 1 U\n
## 678 100842.0 0100842.01.01.02\n 100842 2 1 2 1 U\n
## 679 100842.0 0100842.02.01.01\n 100842 1 2 18 1 U\n
## 680 100986.0 0100986.04.01.01\n 100986 1 4 80 1 U\n
## 681 100987.0 0100987.02.01.02\n 100987 2 2 32 1 U\n
## 682 100987.0 0100987.03.01.04\n 100987 4 3 55 1 U\n
## 683 100987.0 0100987.04.01.02\n 100987 2 4 79 1 U\n
## 684 100993.0 0100993.04.01.02\n 100993 2 4 19 1 U\n
## 685 100993.1 0100993.05.01.02\n 100993 2 5 37 1 U\n
## 686 100993.0 0100993.01.01.02\n 100993 2 1 55 1 U\n
## 687 100993.0 0100993.02.01.01\n 100993 1 2 73 1 U\n
## 688 100994.0 0100994.04.01.05\n 100994 5 4 7 1 U\n
## 689 100994.1 0100994.05.01.02\n 100994 2 5 26 1 U\n
## 690 101078.0 0101078.04.01.01\n 101078 1 4 95 1 U\n
## 691 101078.1 0101078.05.01.02\n 101078 2 5 134 1 U\n
## 692 101087.1 0101087.05.01.01\n 101087 1 5 10 1 U\n
## 693 101087.0 0101087.03.01.01\n 101087 1 3 28 1 U\n
## 694 101087.0 0101087.04.01.02\n 101087 2 4 51 1 U\n
## 695 101087.0 0101087.02.01.02\n 101087 2 2 76 1 U\n
## 696 101089.0 0101089.02.01.04\n 101089 4 2 14 1 U\n
## 697 101089.0 0101089.03.01.02\n 101089 2 3 41 1 U\n
## 698 101089.0 0101089.04.01.02\n 101089 2 4 57 1 U\n
## 699 101089.1 0101089.05.01.02\n 101089 2 5 82 1 U\n
## 700 101090.1 0101090.05.01.02\n 101090 2 5 36 1 U\n
## 701 101320.1 0101320.05.01.01\n 101320 1 5 30 1 U\n
## 702 101320.0 0101320.03.01.02\n 101320 2 3 62 1 U\n
## 703 101320.0 0101320.01.01.03\n 101320 3 1 92 1 U\n
## 704 101327.0 0101327.04.01.05\n 101327 5 4 3 1 U\n
## 705 101327.1 0101327.05.01.02\n 101327 2 5 33 1 U\n
## 706 101327.0 0101327.02.01.02\n 101327 2 2 150 1 U\n
## 707 101337.0 0101337.01.01.04\n 101337 4 1 21 1 U\n
## 708 101337.0 0101337.02.01.02\n 101337 2 2 49 1 U\n
## 709 101337.0 0101337.03.01.02\n 101337 2 3 78 1 U\n
## 710 100843.0 0100843.01.01.02\n 100843 2 1 7 1 U\n
## 711 100843.0 0100843.03.01.02\n 100843 2 3 41 1 U\n
## 712 100843.0 0100843.04.01.01\n 100843 1 4 64 1 U\n
## 713 100843.1 0100843.05.01.02\n 100843 2 5 101 1 U\n
## 714 100850.0 0100850.01.01.02\n 100850 2 1 12 1 U\n
## 715 100850.0 0100850.02.01.02\n 100850 2 2 37 1 U\n
## 716 100850.0 0100850.03.01.02\n 100850 2 3 64 1 U\n
## 717 100850.0 0100850.04.01.04\n 100850 4 4 88 1 U\n
## 718 100850.1 0100850.05.01.04\n 100850 4 5 113 1 U\n
## 719 100853.0 0100853.04.01.02\n 100853 2 4 14 1 U\n
## 720 100994.0 0100994.01.01.02\n 100994 2 1 48 1 U\n
## 721 100994.0 0100994.02.01.02\n 100994 2 2 70 1 U\n
## 722 100994.0 0100994.03.01.01\n 100994 1 3 93 1 U\n
## 723 100995.1 0100995.05.01.01\n 100995 1 5 31 1 U\n
## 724 100995.0 0100995.01.01.01\n 100995 1 1 58 1 U\n
## 725 100995.0 0100995.02.01.03\n 100995 3 2 87 1 U\n
## 726 100995.0 0100995.03.01.04\n 100995 4 3 112 1 U\n
## 727 100998.0 0100998.01.01.02\n 100998 2 1 47 1 U\n
## 728 100998.0 0100998.04.01.02\n 100998 2 4 113 1 U\n
## 729 101000.0 0101000.01.01.03\n 101000 3 1 12 1 U\n
## 730 101090.0 0101090.03.01.02\n 101090 2 3 67 1 U\n
## 731 101090.0 0101090.01.01.02\n 101090 2 1 90 1 U\n
## 732 101094.0 0101094.01.01.02\n 101094 2 1 14 1 U\n
## 733 101094.0 0101094.02.01.02\n 101094 2 2 36 1 U\n
## 734 101094.0 0101094.03.01.02\n 101094 2 3 65 1 U\n
## 735 101094.1 0101094.05.01.03\n 101094 3 5 114 1 U\n
## 736 101100.0 0101100.02.01.01\n 101100 1 2 6 1 U\n
## 737 101100.0 0101100.04.01.01\n 101100 1 4 56 1 U\n
## 738 101100.1 0101100.05.01.02\n 101100 2 5 80 1 U\n
## 739 101100.0 0101100.01.01.03\n 101100 3 1 99 1 U\n
## 740 101101.0 0101101.01.01.02\n 101101 2 1 7 1 U\n
## 741 101337.1 0101337.05.01.02\n 101337 2 5 111 1 U\n
## 742 101337.0 0101337.04.01.02\n 101337 2 4 140 1 U\n
## 743 101343.0 0101343.01.01.02\n 101343 2 1 13 1 U\n
## 744 101343.0 0101343.02.01.02\n 101343 2 2 32 1 U\n
## 745 101343.0 0101343.03.01.02\n 101343 2 3 48 1 U\n
## 746 101343.0 0101343.04.01.03\n 101343 3 4 66 1 U\n
## 747 101343.1 0101343.05.01.03\n 101343 3 5 84 1 U\n
## 748 101350.0 0101350.01.01.02\n 101350 2 1 8 1 U\n
## 749 101350.0 0101350.03.01.05\n 101350 5 3 68 1 U\n
## 750 101350.0 0101350.04.01.02\n 101350 2 4 94 1 U\n
## 751 101350.1 0101350.05.01.02\n 101350 2 5 123 1 U\n
## 752 101352.0 0101352.01.01.02\n 101352 2 1 12 1 U\n
## 753 100853.0 0100853.03.01.05\n 100853 5 3 95 1 U\n
## 754 100853.0 0100853.01.01.01\n 100853 1 1 132 1 U\n
## 755 100858.0 0100858.01.01.02\n 100858 2 1 13 1 U\n
## 756 100858.0 0100858.03.01.02\n 100858 2 3 63 1 U\n
## 757 100858.0 0100858.04.01.02\n 100858 2 4 82 1 U\n
## 758 100858.1 0100858.05.01.01\n 100858 1 5 107 1 U\n
## 759 100860.0 0100860.02.01.02\n 100860 2 2 59 1 U\n
## 760 100860.0 0100860.04.01.03\n 100860 3 4 66 1 U\n
## 761 100860.1 0100860.05.01.01\n 100860 1 5 85 1 U\n
## 762 101000.1 0101000.05.01.01\n 101000 1 5 109 1 U\n
## 763 101003.0 0101003.03.01.03\n 101003 3 3 39 1 U\n
## 764 101003.0 0101003.01.01.02\n 101003 2 1 67 1 U\n
## 765 101003.0 0101003.04.01.02\n 101003 2 4 99 1 U\n
## 766 101003.1 0101003.05.01.04\n 101003 4 5 128 1 U\n
## 767 101005.0 0101005.03.01.02\n 101005 2 3 5 1 U\n
## 768 101005.0 0101005.01.01.03\n 101005 3 1 36 1 U\n
## 769 101005.0 0101005.04.01.02\n 101005 2 4 67 1 U\n
## 770 101005.1 0101005.05.01.02\n 101005 2 5 81 1 U\n
## 771 101101.0 0101101.02.01.05\n 101101 5 2 27 1 U\n
## 772 101101.0 0101101.03.01.01\n 101101 1 3 46 1 U\n
## 773 101101.0 0101101.04.01.01\n 101101 1 4 66 1 U\n
## 774 101101.1 0101101.05.01.01\n 101101 1 5 87 1 U\n
## 775 101107.0 0101107.01.01.02\n 101107 2 1 2 1 U\n
## 776 101107.0 0101107.02.01.01\n 101107 1 2 28 1 U\n
## 777 101107.0 0101107.03.01.03\n 101107 3 3 50 1 U\n
## 778 101107.1 0101107.05.01.01\n 101107 1 5 92 1 U\n
## 779 101121.0 0101121.01.01.03\n 101121 3 1 5 1 U\n
## 780 101121.0 0101121.02.01.02\n 101121 2 2 25 1 U\n
## 781 101121.0 0101121.04.01.02\n 101121 2 4 64 1 U\n
## 782 101121.1 0101121.05.01.01\n 101121 1 5 88 1 U\n
## 783 101271.0 0101271.01.01.02\n 101271 2 1 64 1 U\n
## 784 101271.1 0101271.05.01.02\n 101271 2 5 125 1 U\n
## 785 101276.0 0101276.01.01.01\n 101276 1 1 28 1 U\n
## 786 101276.0 0101276.02.01.03\n 101276 3 2 45 1 U\n
## 787 101276.0 0101276.03.01.04\n 101276 4 3 48 1 U\n
## 788 101276.0 0101276.04.01.01\n 101276 1 4 66 1 U\n
## 789 101276.1 0101276.05.01.02\n 101276 2 5 83 1 U\n
## 790 101278.0 0101278.02.01.02\n 101278 2 2 15 1 U\n
## 791 101278.0 0101278.04.01.02\n 101278 2 4 41 1 U\n
## 792 101278.0 0101278.01.01.01\n 101278 1 1 66 1 U\n
## 793 101278.0 0101278.03.01.02\n 101278 2 3 84 1 U\n
## 794 100863.0 0100863.01.01.02\n 100863 2 1 5 1 U\n
## 795 100863.0 0100863.02.01.03\n 100863 3 2 27 1 U\n
## 796 100863.0 0100863.03.01.02\n 100863 2 3 46 1 U\n
## 797 100863.0 0100863.04.01.03\n 100863 3 4 65 1 U\n
## 798 100863.1 0100863.05.01.02\n 100863 2 5 89 1 U\n
## 799 100868.0 0100868.04.01.02\n 100868 2 4 7 1 U\n
## 800 100868.1 0100868.05.01.02\n 100868 2 5 34 1 U\n
## 801 100868.0 0100868.03.01.03\n 100868 3 3 59 1 U\n
## 802 100868.0 0100868.01.01.02\n 100868 2 1 85 1 U\n
## 803 100868.0 0100868.02.01.01\n 100868 1 2 105 1 U\n
## 804 100869.0 0100869.04.01.02\n 100869 2 4 15 1 U\n
## 805 100869.0 0100869.02.01.02\n 100869 2 2 35 1 U\n
## 806 100869.0 0100869.01.01.04\n 100869 4 1 52 1 U\n
## 807 100869.0 0100869.03.01.01\n 100869 1 3 63 1 U\n
## 808 101006.0 0101006.01.01.04\n 101006 4 1 3 1 U\n
## 809 101006.0 0101006.02.01.02\n 101006 2 2 27 1 U\n
## 810 101006.0 0101006.03.01.02\n 101006 2 3 48 1 U\n
## 811 101015.0 0101015.04.01.02\n 101015 2 4 16 1 U\n
## 812 101015.1 0101015.05.01.01\n 101015 1 5 48 1 U\n
## 813 101015.0 0101015.01.01.01\n 101015 1 1 76 1 U\n
## 814 101017.0 0101017.01.01.01\n 101017 1 1 7 1 U\n
## 815 101017.0 0101017.02.01.02\n 101017 2 2 31 1 U\n
## 816 101017.0 0101017.04.01.01\n 101017 1 4 39 1 U\n
## 817 101017.1 0101017.05.01.01\n 101017 1 5 61 1 U\n
## 818 101123.0 0101123.01.01.02\n 101123 2 1 5 1 U\n
## 819 101123.0 0101123.02.01.02\n 101123 2 2 46 1 U\n
## 820 101123.0 0101123.03.01.02\n 101123 2 3 92 1 U\n
## 821 101123.1 0101123.05.01.02\n 101123 2 5 149 1 U\n
## 822 101123.0 0101123.04.01.02\n 101123 2 4 199 1 U\n
## 823 101128.0 0101128.03.01.02\n 101128 2 3 2 1 U\n
## 824 101128.0 0101128.04.01.04\n 101128 4 4 27 1 U\n
## 825 101128.1 0101128.05.01.01\n 101128 1 5 50 1 U\n
## 826 101128.0 0101128.01.01.02\n 101128 2 1 72 1 U\n
## 827 101128.0 0101128.02.01.01\n 101128 1 2 93 1 U\n
## 828 101129.0 0101129.01.01.02\n 101129 2 1 14 1 U\n
## 829 101129.0 0101129.02.01.02\n 101129 2 2 31 1 U\n
## 830 101129.0 0101129.04.01.02\n 101129 2 4 63 1 U\n
## 831 101129.1 0101129.05.01.02\n 101129 2 5 86 1 U\n
## 832 101129.0 0101129.03.01.01\n 101129 1 3 90 1 U\n
## 833 101278.1 0101278.05.01.01\n 101278 1 5 102 1 U\n
## 834 101283.0 0101283.01.01.01\n 101283 1 1 19 1 U\n
## 835 101283.0 0101283.02.01.01\n 101283 1 2 66 1 U\n
## 836 101283.0 0101283.03.01.02\n 101283 2 3 108 1 U\n
## 837 101283.0 0101283.04.01.02\n 101283 2 4 148 1 U\n
## 838 101283.1 0101283.05.01.01\n 101283 1 5 187 1 U\n
## 839 101284.0 0101284.01.01.03\n 101284 3 1 5 1 U\n
## 840 101284.0 0101284.02.01.02\n 101284 2 2 28 1 U\n
## 841 101284.0 0101284.03.01.03\n 101284 3 3 50 1 U\n
## 842 101284.0 0101284.04.01.02\n 101284 2 4 72 1 U\n
## 843 101284.1 0101284.05.01.02\n 101284 2 5 101 1 U\n
## 844 101286.0 0101286.04.01.04\n 101286 4 4 19 1 U\n
## 845 101286.1 0101286.05.01.01\n 101286 1 5 36 1 U\n
## 846 100870.0 0100870.01.01.03\n 100870 3 1 1 1 U\n
## 847 100870.0 0100870.02.01.02\n 100870 2 2 17 1 U\n
## 848 100870.0 0100870.03.01.02\n 100870 2 3 33 1 U\n
## 849 100870.1 0100870.05.01.02\n 100870 2 5 76 1 U\n
## 850 100876.0 0100876.01.01.02\n 100876 2 1 20 1 U\n
## 851 100876.0 0100876.04.01.03\n 100876 3 4 79 1 U\n
## 852 100876.1 0100876.05.01.02\n 100876 2 5 109 1 U\n
## 853 100876.0 0100876.03.01.01\n 100876 1 3 121 1 U\n
## 854 100879.0 0100879.04.01.02\n 100879 2 4 13 1 U\n
## 855 100879.1 0100879.05.01.02\n 100879 2 5 30 1 U\n
## 856 100879.0 0100879.03.01.02\n 100879 2 3 39 1 U\n
## 857 100879.0 0100879.02.01.03\n 100879 3 2 42 1 U\n
## 858 101017.0 0101017.03.01.02\n 101017 2 3 98 1 U\n
## 859 101021.0 0101021.01.01.03\n 101021 3 1 7 1 U\n
## 860 101021.0 0101021.02.01.04\n 101021 4 2 21 1 U\n
## 861 101021.0 0101021.03.01.07\n 101021 7 3 53 1 U\n
## 862 101021.0 0101021.04.01.03\n 101021 3 4 75 1 U\n
## 863 101021.1 0101021.05.01.01\n 101021 1 5 92 1 U\n
## 864 101030.0 0101030.02.01.03\n 101030 3 2 7 1 U\n
## 865 101030.0 0101030.01.01.02\n 101030 2 1 50 1 U\n
## 866 101030.0 0101030.04.01.02\n 101030 2 4 83 1 U\n
## 867 101030.1 0101030.05.01.01\n 101030 1 5 109 1 U\n
## 868 101034.0 0101034.01.01.01\n 101034 1 1 2 1 U\n
## 869 101034.0 0101034.02.01.02\n 101034 2 2 23 1 U\n
## 870 101132.0 0101132.01.01.01\n 101132 1 1 23 1 U\n
## 871 101132.0 0101132.02.01.03\n 101132 3 2 51 1 U\n
## 872 101136.0 0101136.01.01.04\n 101136 4 1 20 1 U\n
## 873 101136.0 0101136.03.01.03\n 101136 3 3 47 1 U\n
## 874 101136.0 0101136.02.01.02\n 101136 2 2 80 1 U\n
## 875 101136.0 0101136.04.01.02\n 101136 2 4 97 1 U\n
## 876 101136.1 0101136.05.01.02\n 101136 2 5 116 1 U\n
## 877 101137.0 0101137.01.01.01\n 101137 1 1 5 1 U\n
## 878 101137.0 0101137.02.01.01\n 101137 1 2 24 1 U\n
## 879 101137.0 0101137.04.01.02\n 101137 2 4 60 1 U\n
## 880 101286.0 0101286.01.01.05\n 101286 5 1 53 1 U\n
## 881 101286.0 0101286.02.01.02\n 101286 2 2 76 1 U\n
## 882 101286.0 0101286.03.01.02\n 101286 2 3 93 1 U\n
## 883 101289.0 0101289.01.01.02\n 101289 2 1 9 1 U\n
## 884 101289.0 0101289.03.01.02\n 101289 2 3 41 1 U\n
## 885 101289.0 0101289.04.01.01\n 101289 1 4 59 1 U\n
## 886 101289.1 0101289.05.01.01\n 101289 1 5 78 1 U\n
## 887 101290.1 0101290.05.01.01\n 101290 1 5 11 1 U\n
## 888 101290.0 0101290.01.01.03\n 101290 3 1 39 1 U\n
## 889 101290.0 0101290.02.01.02\n 101290 2 2 59 1 U\n
## 890 101290.0 0101290.04.01.02\n 101290 2 4 101 1 U\n
## 891 101293.0 0101293.04.01.03\n 101293 3 4 20 1 U\n
## 892 100879.0 0100879.01.01.02\n 100879 2 1 83 1 U\n
## 893 100882.0 0100882.02.01.03\n 100882 3 2 32 1 U\n
## 894 100882.0 0100882.03.01.02\n 100882 2 3 55 1 U\n
## 895 100882.1 0100882.05.01.06\n 100882 6 5 95 1 U\n
## 896 100884.0 0100884.02.01.02\n 100884 2 2 31 1 U\n
## 897 100884.0 0100884.01.01.02\n 100884 2 1 45 1 U\n
## 898 100884.0 0100884.04.01.05\n 100884 5 4 74 1 U\n
## 899 100884.1 0100884.05.01.04\n 100884 4 5 96 1 U\n
## 900 100884.0 0100884.03.01.06\n 100884 6 3 103 1 U\n
## 901 100889.0 0100889.03.01.01\n 100889 1 3 38 1 U\n
## 902 100889.0 0100889.01.01.01\n 100889 1 1 75 1 U\n
## 903 101034.0 0101034.04.01.02\n 101034 2 4 66 1 U\n
## 904 101034.1 0101034.05.01.04\n 101034 4 5 85 1 U\n
## 905 101035.0 0101035.02.01.02\n 101035 2 2 7 1 U\n
## 906 101035.0 0101035.01.01.01\n 101035 1 1 30 1 U\n
## 907 101035.0 0101035.03.01.04\n 101035 4 3 52 1 U\n
## 908 101035.1 0101035.05.01.02\n 101035 2 5 101 1 U\n
## 909 101036.0 0101036.02.01.02\n 101036 2 2 38 1 U\n
## 910 101036.0 0101036.03.01.01\n 101036 1 3 54 1 U\n
## 911 101036.0 0101036.04.01.04\n 101036 4 4 83 1 U\n
## 912 101036.1 0101036.05.01.04\n 101036 4 5 108 1 U\n
## 913 101037.0 0101037.04.01.02\n 101037 2 4 12 1 U\n
## 914 101137.1 0101137.05.01.02\n 101137 2 5 77 1 U\n
## 915 101140.1 0101140.05.01.02\n 101140 2 5 15 1 U\n
## 916 101140.0 0101140.04.01.02\n 101140 2 4 42 1 U\n
## 917 101140.0 0101140.02.01.02\n 101140 2 2 51 1 U\n
## 918 101140.0 0101140.03.01.02\n 101140 2 3 72 1 U\n
## 919 101140.0 0101140.01.01.03\n 101140 3 1 91 1 U\n
## 920 101147.0 0101147.01.01.02\n 101147 2 1 119 1 U\n
## 921 101147.1 0101147.05.01.02\n 101147 2 5 131 1 U\n
## 922 101148.0 0101148.04.01.01\n 101148 1 4 18 1 U\n
## 923 101148.1 0101148.05.01.01\n 101148 1 5 38 1 U\n
## 924 101293.0 0101293.01.01.02\n 101293 2 1 65 1 U\n
## 925 101293.0 0101293.02.01.01\n 101293 1 2 86 1 U\n
## 926 101293.0 0101293.03.01.02\n 101293 2 3 105 1 U\n
## 927 101296.0 0101296.04.02.06\n 101296 6 4 11 2 U\n
## 928 101296.1 0101296.05.01.02\n 101296 2 5 35 1 U\n
## 929 101296.0 0101296.01.01.02\n 101296 2 1 69 1 U\n
## 930 101298.0 0101298.01.01.06\n 101298 6 1 26 1 U\n
## 931 101298.0 0101298.02.01.02\n 101298 2 2 63 1 U\n
## 932 101298.0 0101298.03.01.03\n 101298 3 3 99 1 U\n
## 933 101298.0 0101298.04.01.05\n 101298 5 4 132 1 U\n
## 934 101298.1 0101298.05.01.02\n 101298 2 5 170 1 U\n
## 935 100889.0 0100889.02.01.02\n 100889 2 2 97 1 U\n
## 936 100889.0 0100889.04.01.02\n 100889 2 4 107 1 U\n
## 937 100889.1 0100889.05.01.01\n 100889 1 5 108 1 U\n
## 938 100891.1 0100891.05.01.04\n 100891 4 5 8 1 U\n
## 939 100891.0 0100891.02.01.02\n 100891 2 2 30 1 U\n
## 940 100891.0 0100891.01.01.02\n 100891 2 1 89 1 U\n
## 941 100891.0 0100891.04.01.03\n 100891 3 4 98 1 U\n
## 942 100891.0 0100891.03.01.02\n 100891 2 3 104 1 U\n
## 943 100893.1 0100893.05.02.03\n 100893 3 5 111 2 U\n
## 944 100901.0 0100901.03.01.02\n 100901 2 3 13 1 U\n
## 945 101037.1 0101037.05.01.02\n 101037 2 5 35 1 U\n
## 946 101037.0 0101037.01.01.03\n 101037 3 1 58 1 U\n
## 947 101037.0 0101037.02.01.02\n 101037 2 2 83 1 U\n
## 948 101062.0 0101062.03.01.02\n 101062 2 3 5 1 U\n
## 949 101062.0 0101062.04.01.02\n 101062 2 4 26 1 U\n
## 950 101062.1 0101062.05.01.02\n 101062 2 5 49 1 U\n
## 951 101062.0 0101062.01.01.02\n 101062 2 1 73 1 U\n
## 952 101062.0 0101062.02.01.02\n 101062 2 2 99 1 U\n
## 953 101068.0 0101068.03.01.05\n 101068 5 3 19 1 U\n
## 954 101068.0 0101068.01.01.03\n 101068 3 1 39 1 U\n
## 955 101068.0 0101068.02.01.01\n 101068 1 2 59 1 U\n
## 956 101068.0 0101068.04.01.02\n 101068 2 4 74 1 U\n
## 957 101148.0 0101148.02.01.02\n 101148 2 2 75 1 U\n
## 958 101148.0 0101148.03.01.01\n 101148 1 3 96 1 U\n
## 959 101155.0 0101155.02.01.01\n 101155 1 2 33 1 U\n
## 960 101155.1 0101155.05.01.02\n 101155 2 5 101 1 U\n
## 961 101157.0 0101157.01.01.01\n 101157 1 1 1 1 U\n
## 962 101157.0 0101157.03.01.02\n 101157 2 3 40 1 U\n
## 963 101157.0 0101157.04.01.01\n 101157 1 4 65 1 U\n
## 964 101157.1 0101157.05.01.02\n 101157 2 5 80 1 U\n
## 965 101163.0 0101163.04.01.02\n 101163 2 4 20 1 U\n
## 966 101163.1 0101163.05.01.02\n 101163 2 5 41 1 U\n
## 967 101302.1 0101302.05.01.02\n 101302 2 5 18 1 U\n
## 968 101302.0 0101302.01.01.02\n 101302 2 1 28 1 U\n
## 969 101302.0 0101302.02.01.02\n 101302 2 2 46 1 U\n
## 970 101302.0 0101302.03.01.01\n 101302 1 3 70 1 U\n
## 971 101302.0 0101302.04.01.01\n 101302 1 4 84 1 U\n
## 972 101304.0 0101304.02.01.02\n 101304 2 2 57 1 U\n
## 973 101304.0 0101304.03.01.02\n 101304 2 3 86 1 U\n
## 974 101304.0 0101304.04.01.03\n 101304 3 4 115 1 U\n
## 975 101305.0 0101305.01.01.03\n 101305 3 1 12 1 U\n
## 976 100901.0 0100901.04.01.02\n 100901 2 4 35 1 U\n
## 977 100901.0 0100901.02.01.02\n 100901 2 2 78 1 U\n
## 978 100902.0 0100902.04.01.05\n 100902 5 4 95 1 U\n
## 979 100903.1 0100903.05.01.02\n 100903 2 5 41 1 U\n
## 980 100903.0 0100903.02.01.04\n 100903 4 2 76 1 U\n
## 981 100903.0 0100903.03.01.02\n 100903 2 3 116 1 U\n
## 982 100679.1 0100679.05.01.07\n 100679 7 5 96 1 U\n
## 983 100681.0 0100681.03.01.02\n 100681 2 3 36 1 U\n
## 984 100681.0 0100681.01.01.02\n 100681 2 1 48 1 U\n
## 985 100681.0 0100681.02.01.02\n 100681 2 2 59 1 U\n
## 986 100681.0 0100681.04.01.04\n 100681 4 4 82 1 U\n
## 987 100684.0 0100684.02.01.01\n 100684 1 2 1 1 U\n
## 988 100684.0 0100684.03.01.01\n 100684 1 3 24 1 U\n
## 989 100684.0 0100684.01.01.02\n 100684 2 1 31 1 U\n
## 990 100684.0 0100684.04.01.01\n 100684 1 4 76 1 U\n
## 991 100684.1 0100684.05.01.02\n 100684 2 5 98 1 U\n
## 992 100688.0 0100688.03.01.02\n 100688 2 3 40 1 U\n
## 993 100688.0 0100688.01.01.02\n 100688 2 1 45 1 U\n
## 994 101163.0 0101163.01.01.02\n 101163 2 1 64 1 U\n
## 995 101163.0 0101163.02.01.09\n 101163 9 2 92 1 U\n
## 996 101165.0 0101165.01.01.03\n 101165 3 1 21 1 U\n
## 997 101165.0 0101165.02.01.02\n 101165 2 2 47 1 U\n
## 998 101165.0 0101165.03.01.02\n 101165 2 3 64 1 U\n
## 999 101165.0 0101165.04.01.02\n 101165 2 4 77 1 U\n
## 1000 101165.1 0101165.05.01.02\n 101165 2 5 108 1 U\n
## 1001 101166.0 0101166.01.01.02\n 101166 2 1 8 1 U\n
## 1002 101166.0 0101166.02.01.02\n 101166 2 2 29 1 U\n
## 1003 101166.0 0101166.03.01.01\n 101166 1 3 55 1 U\n
## 1004 101166.0 0101166.04.01.03\n 101166 3 4 69 1 U\n
## 1005 101170.0 0101170.02.01.01\n 101170 1 2 35 1 U\n
## 1006 101305.1 0101305.05.01.01\n 101305 1 5 80 1 U\n
## 1007 101310.0 0101310.03.01.02\n 101310 2 3 1 1 U\n
## 1008 101310.0 0101310.04.01.04\n 101310 4 4 21 1 U\n
## 1009 101310.1 0101310.05.01.01\n 101310 1 5 40 1 U\n
## 1010 101310.0 0101310.01.01.02\n 101310 2 1 61 1 U\n
## 1011 101310.0 0101310.02.01.01\n 101310 1 2 82 1 U\n
## 1012 101312.1 0101312.05.01.02\n 101312 2 5 71 1 U\n
## 1013 101312.0 0101312.04.01.03\n 101312 3 4 113 1 U\n
## 1014 101315.0 0101315.03.01.02\n 101315 2 3 8 1 U\n
## 1015 101315.0 0101315.04.01.03\n 101315 3 4 31 1 U\n
## 1016 100913.0 0100913.01.01.01\n 100913 1 1 13 1 U\n
## 1017 100913.0 0100913.02.01.01\n 100913 1 2 32 1 U\n
## 1018 100913.0 0100913.03.01.01\n 100913 1 3 56 1 U\n
## 1019 100913.0 0100913.04.01.02\n 100913 2 4 85 1 U\n
## 1020 100913.1 0100913.05.01.02\n 100913 2 5 107 1 U\n
## 1021 100914.0 0100914.04.01.01\n 100914 1 4 5 1 U\n
## 1022 100914.1 0100914.05.01.01\n 100914 1 5 24 1 U\n
## 1023 100914.0 0100914.03.01.02\n 100914 2 3 90 1 U\n
## 1024 100688.0 0100688.04.01.02\n 100688 2 4 79 1 U\n
## 1025 100691.1 0100691.05.01.02\n 100691 2 5 28 1 U\n
## 1026 100691.0 0100691.02.01.02\n 100691 2 2 60 1 U\n
## 1027 100691.0 0100691.03.01.02\n 100691 2 3 81 1 U\n
## 1028 100691.0 0100691.01.01.01\n 100691 1 1 98 1 U\n
## 1029 100694.0 0100694.01.01.02\n 100694 2 1 3 1 U\n
## 1030 100694.0 0100694.02.01.02\n 100694 2 2 27 1 U\n
## 1031 100694.0 0100694.03.01.02\n 100694 2 3 52 1 U\n
## 1032 100694.0 0100694.04.01.01\n 100694 1 4 75 1 U\n
## 1033 100695.0 0100695.02.01.02\n 100695 2 2 9 1 U\n
## 1034 101170.0 0101170.03.01.02\n 101170 2 3 53 1 U\n
## 1035 101170.0 0101170.04.01.02\n 101170 2 4 76 1 U\n
## 1036 101170.1 0101170.05.01.02\n 101170 2 5 102 1 U\n
## 1037 101179.0 0101179.01.02.04\n 101179 4 1 41 2 U\n
## 1038 101179.0 0101179.04.01.01\n 101179 1 4 104 1 U\n
## 1039 101183.0 0101183.04.01.01\n 101183 1 4 17 1 U\n
## 1040 101183.0 0101183.03.01.02\n 101183 2 3 55 1 U\n
## 1041 101183.0 0101183.01.01.02\n 101183 2 1 76 1 U\n
## 1042 101183.0 0101183.02.01.02\n 101183 2 2 98 1 U\n
## 1043 101184.0 0101184.04.01.02\n 101184 2 4 17 1 U\n
## 1044 101315.0 0101315.01.01.03\n 101315 3 1 64 1 U\n
## 1045 101315.0 0101315.02.01.03\n 101315 3 2 89 1 U\n
## 1046 101315.1 0101315.05.01.06\n 101315 6 5 121 1 U\n
## 1047 101317.0 0101317.02.01.02\n 101317 2 2 28 1 U\n
## 1048 101317.0 0101317.04.01.02\n 101317 2 4 84 1 U\n
## 1049 101318.0 0101318.02.01.04\n 101318 4 2 4 1 U\n
## 1050 101318.0 0101318.03.01.03\n 101318 3 3 30 1 U\n
## 1051 101318.0 0101318.04.01.02\n 101318 2 4 79 1 U\n
## 1052 101318.1 0101318.05.01.01\n 101318 1 5 101 1 U\n
## 1053 101320.0 0101320.04.01.02\n 101320 2 4 10 1 U\n
## 1054 100918.0 0100918.01.01.02\n 100918 2 1 7 1 U\n
## 1055 100918.0 0100918.02.01.02\n 100918 2 2 29 1 U\n
## 1056 100918.0 0100918.04.01.02\n 100918 2 4 72 1 U\n
## 1057 100918.1 0100918.05.01.02\n 100918 2 5 97 1 U\n
## 1058 100920.0 0100920.03.01.01\n 100920 1 3 50 1 U\n
## 1059 100920.1 0100920.05.01.02\n 100920 2 5 101 1 U\n
## 1060 100925.1 0100925.05.01.02\n 100925 2 5 3 1 U\n
## 1061 100925.0 0100925.01.01.02\n 100925 2 1 52 1 U\n
## 1062 100925.0 0100925.02.01.02\n 100925 2 2 65 1 U\n
## 1063 100695.0 0100695.04.01.03\n 100695 3 4 66 1 U\n
## 1064 100695.1 0100695.05.01.01\n 100695 1 5 93 1 U\n
## 1065 100695.0 0100695.01.01.02\n 100695 2 1 114 1 U\n
## 1066 100696.0 0100696.04.01.01\n 100696 1 4 2 1 U\n
## 1067 100696.1 0100696.05.01.04\n 100696 4 5 20 1 U\n
## 1068 100696.0 0100696.02.01.02\n 100696 2 2 67 1 U\n
## 1069 100696.0 0100696.03.01.02\n 100696 2 3 92 1 U\n
## 1070 100705.0 0100705.01.01.05\n 100705 5 1 17 1 U\n
## 1071 100705.0 0100705.02.01.02\n 100705 2 2 36 1 U\n
## 1072 100705.0 0100705.03.01.01\n 100705 1 3 49 1 U\n
## 1073 100705.0 0100705.04.01.02\n 100705 2 4 77 1 U\n
## 1074 100709.0 0100709.03.01.01\n 100709 1 3 17 1 U\n
## 1075 101184.1 0101184.05.01.02\n 101184 2 5 33 1 U\n
## 1076 101184.0 0101184.01.01.03\n 101184 3 1 52 1 U\n
## 1077 101184.0 0101184.02.01.02\n 101184 2 2 70 1 U\n
## 1078 101184.0 0101184.03.01.04\n 101184 4 3 88 1 U\n
## 1079 101187.0 0101187.03.01.02\n 101187 2 3 9 1 U\n
## 1080 101187.0 0101187.04.01.01\n 101187 1 4 29 1 U\n
## 1081 101187.1 0101187.05.01.02\n 101187 2 5 46 1 U\n
## 1082 101187.0 0101187.01.01.02\n 101187 2 1 64 1 U\n
## 1083 101187.0 0101187.02.01.02\n 101187 2 2 83 1 U\n
## 1084 101188.0 0101188.01.01.02\n 101188 2 1 1 1 U\n
## 1085 101188.0 0101188.02.01.01\n 101188 1 2 26 1 U\n
## 1086 101188.0 0101188.04.01.02\n 101188 2 4 76 1 U\n
## 1087 101188.1 0101188.05.01.02\n 101188 2 5 105 1 U\n
## 1088 100779.0 0100779.03.01.02\n 100779 2 3 115 1 U\n
## 1089 100781.0 0100781.04.01.02\n 100781 2 4 7 1 U\n
## 1090 100781.0 0100781.01.01.01\n 100781 1 1 42 1 U\n
## 1091 100781.0 0100781.02.01.02\n 100781 2 2 72 1 U\n
## 1092 100783.0 0100783.04.01.02\n 100783 2 4 9 1 U\n
## 1093 100783.0 0100783.01.01.02\n 100783 2 1 18 1 U\n
## 1094 100783.0 0100783.03.01.02\n 100783 2 3 50 1 U\n
## 1095 100793.0 0100793.02.01.04\n 100793 4 2 16 1 U\n
## 1096 100793.0 0100793.03.01.02\n 100793 2 3 36 1 U\n
## 1097 100925.0 0100925.03.01.02\n 100925 2 3 87 1 U\n
## 1098 100928.1 0100928.05.01.02\n 100928 2 5 25 1 U\n
## 1099 100928.0 0100928.04.01.01\n 100928 1 4 73 1 U\n
## 1100 100928.0 0100928.02.01.02\n 100928 2 2 96 1 U\n
## 1101 100928.0 0100928.01.01.02\n 100928 2 1 117 1 U\n
## 1102 100929.1 0100929.05.01.01\n 100929 1 5 16 1 U\n
## 1103 100929.0 0100929.04.01.02\n 100929 2 4 61 1 U\n
## 1104 100929.0 0100929.01.01.02\n 100929 2 1 93 1 U\n
## 1105 100929.0 0100929.02.01.02\n 100929 2 2 119 1 U\n
## 1106 100930.0 0100930.03.01.01\n 100930 1 3 35 1 U\n
## 1107 100930.0 0100930.04.01.02\n 100930 2 4 59 1 U\n
## 1108 100709.0 0100709.04.01.02\n 100709 2 4 38 1 U\n
## 1109 100709.1 0100709.05.01.01\n 100709 1 5 53 1 U\n
## 1110 100709.0 0100709.02.01.02\n 100709 2 2 65 1 U\n
## 1111 100709.0 0100709.01.01.02\n 100709 2 1 78 1 U\n
## 1112 100711.1 0100711.05.01.01\n 100711 1 5 4 1 U\n
## 1113 100711.0 0100711.04.01.02\n 100711 2 4 68 1 U\n
## 1114 100711.0 0100711.02.03.10\n 100711 10 2 69 3 U\n
## 1115 100711.0 0100711.01.01.04\n 100711 4 1 102 1 U\n
## 1116 100711.0 0100711.03.01.02\n 100711 2 3 131 1 U\n
## 1117 100713.1 0100713.05.01.02\n 100713 2 5 2 1 U\n
## 1118 100713.0 0100713.04.01.01\n 100713 1 4 37 1 U\n
## 1119 100713.0 0100713.01.01.02\n 100713 2 1 67 1 U\n
## 1120 100713.0 0100713.02.01.01\n 100713 1 2 89 1 U\n
## 1121 100713.0 0100713.03.01.02\n 100713 2 3 112 1 U\n
## 1122 100718.0 0100718.01.01.01\n 100718 1 1 10 1 U\n
## 1123 101189.0 0101189.03.01.02\n 101189 2 3 9 1 U\n
## 1124 101189.1 0101189.05.01.02\n 101189 2 5 103 1 U\n
## 1125 101193.0 0101193.01.01.01\n 101193 1 1 12 1 U\n
## 1126 101193.0 0101193.02.01.02\n 101193 2 2 36 1 U\n
## 1127 101193.0 0101193.03.01.03\n 101193 3 3 61 1 U\n
## 1128 101193.0 0101193.04.01.02\n 101193 2 4 87 1 U\n
## 1129 101193.1 0101193.05.01.04\n 101193 4 5 112 1 U\n
## 1130 101195.0 0101195.04.01.03\n 101195 3 4 11 1 U\n
## 1131 101195.1 0101195.05.01.02\n 101195 2 5 38 1 U\n
## 1132 101195.0 0101195.03.01.02\n 101195 2 3 58 1 U\n
## 1133 101195.0 0101195.01.01.01\n 101195 1 1 82 1 U\n
## 1134 100793.0 0100793.04.01.04\n 100793 4 4 53 1 U\n
## 1135 100793.1 0100793.05.01.06\n 100793 6 5 71 1 U\n
## 1136 100795.0 0100795.02.01.02\n 100795 2 2 64 1 U\n
## 1137 100795.0 0100795.01.01.02\n 100795 2 1 99 1 U\n
## 1138 100797.0 0100797.01.01.02\n 100797 2 1 17 1 U\n
## 1139 100797.0 0100797.02.01.04\n 100797 4 2 45 1 U\n
## 1140 100797.0 0100797.03.01.02\n 100797 2 3 76 1 U\n
## 1141 100797.0 0100797.04.01.02\n 100797 2 4 104 1 U\n
## 1142 100797.1 0100797.05.01.02\n 100797 2 5 132 1 U\n
## 1143 100799.0 0100799.01.01.03\n 100799 3 1 11 1 U\n
## 1144 100799.0 0100799.03.01.01\n 100799 1 3 51 1 U\n
## 1145 100930.0 0100930.01.01.03\n 100930 3 1 75 1 U\n
## 1146 100931.0 0100931.04.01.02\n 100931 2 4 49 1 U\n
## 1147 100931.1 0100931.05.01.02\n 100931 2 5 75 1 U\n
## 1148 100931.0 0100931.01.01.02\n 100931 2 1 112 1 U\n
## 1149 100931.0 0100931.02.01.02\n 100931 2 2 127 1 U\n
## 1150 100932.1 0100932.05.01.02\n 100932 2 5 21 1 U\n
## 1151 100932.0 0100932.03.01.03\n 100932 3 3 45 1 U\n
## 1152 100932.0 0100932.04.01.02\n 100932 2 4 75 1 U\n
## 1153 100932.0 0100932.01.01.02\n 100932 2 1 83 1 U\n
## 1154 100932.0 0100932.02.01.02\n 100932 2 2 108 1 U\n
## 1155 100934.0 0100934.01.01.04\n 100934 4 1 7 1 U\n
## 1156 100934.0 0100934.02.01.02\n 100934 2 2 26 1 U\n
## 1157 100718.0 0100718.02.01.02\n 100718 2 2 31 1 U\n
## 1158 100718.0 0100718.03.01.02\n 100718 2 3 67 1 U\n
## 1159 100718.0 0100718.04.01.03\n 100718 3 4 81 1 U\n
## 1160 100720.0 0100720.01.01.02\n 100720 2 1 8 1 U\n
## 1161 100720.1 0100720.05.01.01\n 100720 1 5 32 1 U\n
## 1162 100720.0 0100720.04.01.02\n 100720 2 4 53 1 U\n
## 1163 100720.0 0100720.02.01.01\n 100720 1 2 79 1 U\n
## 1164 100720.0 0100720.03.01.02\n 100720 2 3 102 1 U\n
## 1165 100721.0 0100721.04.01.03\n 100721 3 4 3 1 U\n
## 1166 100721.1 0100721.05.01.02\n 100721 2 5 23 1 U\n
## 1167 100721.0 0100721.03.01.01\n 100721 1 3 61 1 U\n
## 1168 100721.0 0100721.02.01.03\n 100721 3 2 95 1 U\n
## 1169 101195.0 0101195.02.01.04\n 101195 4 2 109 1 U\n
## 1170 101199.0 0101199.01.01.04\n 101199 4 1 16 1 U\n
## 1171 101199.0 0101199.02.01.01\n 101199 1 2 34 1 U\n
## 1172 101199.0 0101199.03.01.01\n 101199 1 3 49 1 U\n
## 1173 101199.0 0101199.04.01.02\n 101199 2 4 64 1 U\n
## 1174 101199.1 0101199.05.01.02\n 101199 2 5 79 1 U\n
## 1175 101201.0 0101201.04.01.01\n 101201 1 4 18 1 U\n
## 1176 101201.1 0101201.05.01.03\n 101201 3 5 37 1 U\n
## 1177 101201.0 0101201.01.01.02\n 101201 2 1 58 1 U\n
## 1178 101201.0 0101201.02.01.02\n 101201 2 2 71 1 U\n
## 1179 101209.0 0101209.01.01.01\n 101209 1 1 4 1 U\n
## 1180 101209.0 0101209.03.01.02\n 101209 2 3 36 1 U\n
## 1181 100799.0 0100799.04.01.04\n 100799 4 4 68 1 U\n
## 1182 100802.0 0100802.02.02.02\n 100802 2 2 27 2 U\n
## 1183 100802.0 0100802.04.01.05\n 100802 5 4 35 1 U\n
## 1184 100803.0 0100803.03.01.02\n 100803 2 3 25 1 U\n
## 1185 100803.0 0100803.04.01.04\n 100803 4 4 75 1 U\n
## 1186 100803.0 0100803.01.01.01\n 100803 1 1 90 1 U\n
## 1187 100811.0 0100811.01.01.03\n 100811 3 1 65 1 U\n
## 1188 100811.0 0100811.02.01.02\n 100811 2 2 86 1 U\n
## 1189 100934.0 0100934.03.01.03\n 100934 3 3 46 1 U\n
## 1190 100934.0 0100934.04.01.01\n 100934 1 4 66 1 U\n
## 1191 100934.1 0100934.05.01.02\n 100934 2 5 86 1 U\n
## 1192 100937.1 0100937.05.01.01\n 100937 1 5 24 1 U\n
## 1193 100937.0 0100937.03.01.02\n 100937 2 3 43 1 U\n
## 1194 100937.0 0100937.01.01.02\n 100937 2 1 80 1 U\n
## 1195 100937.0 0100937.02.01.02\n 100937 2 2 105 1 U\n
## 1196 100939.0 0100939.01.01.01\n 100939 1 1 24 1 U\n
## 1197 100939.0 0100939.02.01.03\n 100939 3 2 48 1 U\n
## 1198 100939.0 0100939.03.01.02\n 100939 2 3 77 1 U\n
## 1199 100939.0 0100939.04.01.02\n 100939 2 4 107 1 U\n
## 1200 100939.1 0100939.05.01.02\n 100939 2 5 133 1 U\n
## 1201 100942.0 0100942.01.01.03\n 100942 3 1 2 1 U\n
## 1202 100727.1 0100727.05.01.01\n 100727 1 5 20 1 U\n
## 1203 100727.0 0100727.03.01.04\n 100727 4 3 43 1 U\n
## 1204 100727.0 0100727.04.01.01\n 100727 1 4 66 1 U\n
## 1205 100727.0 0100727.01.01.01\n 100727 1 1 74 1 U\n
## 1206 100727.0 0100727.02.01.02\n 100727 2 2 96 1 U\n
## 1207 100738.0 0100738.01.01.02\n 100738 2 1 21 1 U\n
## 1208 100738.0 0100738.02.01.03\n 100738 3 2 39 1 U\n
## 1209 100738.0 0100738.03.01.02\n 100738 2 3 62 1 U\n
## 1210 100745.0 0100745.01.01.01\n 100745 1 1 4 1 U\n
## 1211 100745.0 0100745.02.02.05\n 100745 5 2 21 2 U\n
## 1212 100745.0 0100745.03.01.04\n 100745 4 3 40 1 U\n
## 1213 100745.0 0100745.04.01.02\n 100745 2 4 58 1 U\n
## 1214 101209.0 0101209.04.01.02\n 101209 2 4 51 1 U\n
## 1215 101217.0 0101217.03.01.02\n 101217 2 3 13 1 U\n
## 1216 101217.0 0101217.04.01.02\n 101217 2 4 43 1 U\n
## 1217 101217.0 0101217.02.01.03\n 101217 3 2 73 1 U\n
## 1218 101220.0 0101220.01.01.02\n 101220 2 1 19 1 U\n
## 1219 101220.0 0101220.02.01.02\n 101220 2 2 42 1 U\n
## 1220 101220.0 0101220.03.01.01\n 101220 1 3 59 1 U\n
## 1221 101220.0 0101220.04.01.02\n 101220 2 4 80 1 U\n
## 1222 101226.0 0101226.01.01.03\n 101226 3 1 17 1 U\n
## 1223 101226.0 0101226.02.01.02\n 101226 2 2 45 1 U\n
## 1224 100811.1 0100811.05.01.07\n 100811 7 5 91 1 U\n
## 1225 100814.1 0100814.05.01.02\n 100814 2 5 22 1 U\n
## 1226 100814.0 0100814.01.01.01\n 100814 1 1 58 1 U\n
## 1227 100814.0 0100814.02.01.02\n 100814 2 2 87 1 U\n
## 1228 100814.0 0100814.03.01.02\n 100814 2 3 103 1 U\n
## 1229 100814.0 0100814.04.01.02\n 100814 2 4 118 1 U\n
## 1230 100815.0 0100815.04.01.02\n 100815 2 4 12 1 U\n
## 1231 100815.0 0100815.01.01.02\n 100815 2 1 52 1 U\n
## 1232 100815.0 0100815.03.01.03\n 100815 3 3 89 1 U\n
## 1233 100819.0 0100819.01.01.03\n 100819 3 1 13 1 U\n
## 1234 100819.0 0100819.03.01.01\n 100819 1 3 53 1 U\n
## 1235 100819.0 0100819.04.01.02\n 100819 2 4 68 1 U\n
## 1236 100942.0 0100942.02.01.01\n 100942 1 2 28 1 U\n
## 1237 100942.0 0100942.03.01.02\n 100942 2 3 44 1 U\n
## 1238 100942.1 0100942.05.01.01\n 100942 1 5 71 1 U\n
## 1239 100943.0 0100943.04.01.02\n 100943 2 4 23 1 U\n
## 1240 100943.1 0100943.05.01.02\n 100943 2 5 47 1 U\n
## 1241 100943.0 0100943.01.01.02\n 100943 2 1 71 1 U\n
## 1242 100943.0 0100943.02.01.01\n 100943 1 2 94 1 U\n
## 1243 100943.0 0100943.03.01.03\n 100943 3 3 117 1 U\n
## 1244 100948.0 0100948.02.01.02\n 100948 2 2 2 1 U\n
## 1245 100948.0 0100948.03.01.01\n 100948 1 3 26 1 U\n
## 1246 100948.0 0100948.04.01.02\n 100948 2 4 47 1 U\n
## 1247 100948.1 0100948.05.01.02\n 100948 2 5 71 1 U\n
## 1248 100948.0 0100948.01.01.02\n 100948 2 1 90 1 U\n
## 1249 100950.1 0100950.05.01.03\n 100950 3 5 5 1 U\n
## 1250 100745.1 0100745.05.01.02\n 100745 2 5 79 1 U\n
## 1251 100754.0 0100754.01.01.02\n 100754 2 1 4 1 U\n
## 1252 100754.0 0100754.02.01.03\n 100754 3 2 24 1 U\n
## 1253 100754.0 0100754.03.01.03\n 100754 3 3 42 1 U\n
## 1254 100754.1 0100754.05.01.01\n 100754 1 5 74 1 U\n
## 1255 100754.0 0100754.04.01.02\n 100754 2 4 88 1 U\n
## 1256 100761.1 0100761.05.01.02\n 100761 2 5 2 1 U\n
## 1257 100761.0 0100761.03.01.02\n 100761 2 3 25 1 U\n
## 1258 100761.0 0100761.04.01.03\n 100761 3 4 50 1 U\n
## 1259 100761.0 0100761.01.01.02\n 100761 2 1 71 1 U\n
## 1260 100761.0 0100761.02.01.01\n 100761 1 2 92 1 U\n
## 1261 100771.0 0100771.02.01.02\n 100771 2 2 12 1 U\n
## 1262 100771.0 0100771.04.02.06\n 100771 6 4 57 2 U\n
## 1263 100771.1 0100771.05.01.02\n 100771 2 5 81 1 U\n
## 1264 101226.0 0101226.04.01.01\n 101226 1 4 90 1 U\n
## 1265 101234.0 0101234.04.01.02\n 101234 2 4 5 1 U\n
## 1266 101234.1 0101234.05.01.01\n 101234 1 5 23 1 U\n
## 1267 101234.0 0101234.02.01.04\n 101234 4 2 45 1 U\n
## 1268 101234.0 0101234.03.01.01\n 101234 1 3 65 1 U\n
## 1269 101234.0 0101234.01.01.03\n 101234 3 1 79 1 U\n
## 1270 101240.1 0101240.05.01.03\n 101240 3 5 12 1 U\n
## 1271 101240.0 0101240.03.01.03\n 101240 3 3 37 1 U\n
## 1272 101240.0 0101240.04.01.03\n 101240 3 4 59 1 U\n
## 1273 101240.0 0101240.01.01.01\n 101240 1 1 68 1 U\n
## 1274 101240.0 0101240.02.01.04\n 101240 4 2 86 1 U\n
## 1275 100819.1 0100819.05.02.05\n 100819 5 5 92 2 U\n
## 1276 100821.0 0100821.01.01.01\n 100821 1 1 1 1 U\n
## 1277 100821.0 0100821.02.01.02\n 100821 2 2 24 1 U\n
## 1278 100821.0 0100821.03.01.02\n 100821 2 3 36 1 U\n
## 1279 100821.0 0100821.04.02.02\n 100821 2 4 58 2 U\n
## 1280 100821.1 0100821.05.01.01\n 100821 1 5 80 1 U\n
## 1281 100823.0 0100823.03.02.04\n 100823 4 3 6 2 U\n
## 1282 100823.0 0100823.04.01.02\n 100823 2 4 25 1 U\n
## 1283 100823.1 0100823.05.01.02\n 100823 2 5 109 1 U\n
## 1284 100824.0 0100824.01.01.02\n 100824 2 1 15 1 U\n
## 1285 100824.0 0100824.02.01.01\n 100824 1 2 50 1 U\n
## 1286 100950.0 0100950.01.01.02\n 100950 2 1 43 1 U\n
## 1287 100950.0 0100950.02.01.02\n 100950 2 2 72 1 U\n
## 1288 100950.0 0100950.03.01.02\n 100950 2 3 96 1 U\n
## 1289 100950.0 0100950.04.01.02\n 100950 2 4 108 1 U\n
## 1290 100953.0 0100953.02.01.02\n 100953 2 2 13 1 U\n
## 1291 100953.0 0100953.03.01.02\n 100953 2 3 24 1 U\n
## 1292 100953.1 0100953.05.01.02\n 100953 2 5 54 1 U\n
## 1293 100953.0 0100953.04.01.01\n 100953 1 4 87 1 U\n
## 1294 100960.0 0100960.01.01.01\n 100960 1 1 12 1 U\n
## 1295 100960.0 0100960.02.01.02\n 100960 2 2 33 1 U\n
## 1296 100960.0 0100960.03.01.02\n 100960 2 3 58 1 U\n
## 1297 100960.0 0100960.04.01.04\n 100960 4 4 86 1 U\n
## 1298 101419.0 0101419.01.01.02\n 101419 2 1 37 1 U\n
## 1299 101419.0 0101419.02.01.03\n 101419 3 2 59 1 U\n
## 1300 101419.0 0101419.04.01.02\n 101419 2 4 77 1 U\n
## 1301 101419.1 0101419.05.01.02\n 101419 2 5 99 1 U\n
## 1302 101421.0 0101421.04.01.02\n 101421 2 4 1 1 U\n
## 1303 101421.0 0101421.03.01.01\n 101421 1 3 52 1 U\n
## 1304 101421.0 0101421.02.01.02\n 101421 2 2 109 1 U\n
## 1305 101433.0 0101433.02.01.01\n 101433 1 2 9 1 U\n
## 1306 101433.0 0101433.01.01.03\n 101433 3 1 83 1 U\n
## 1307 101895.0 0101895.02.01.02\n 101895 2 2 82 1 U\n
## 1308 101895.0 0101895.04.01.01\n 101895 1 4 96 1 U\n
## 1309 101895.1 0101895.05.01.03\n 101895 3 5 102 1 U\n
## 1310 101897.0 0101897.02.01.02\n 101897 2 2 24 1 U\n
## 1311 101897.0 0101897.03.01.04\n 101897 4 3 47 1 U\n
## 1312 101899.0 0101899.01.01.01\n 101899 1 1 63 1 U\n
## 1313 101901.0 0101901.01.01.03\n 101901 3 1 11 1 U\n
## 1314 101484.0 0101484.04.01.01\n 101484 1 4 13 1 U\n
## 1315 101484.0 0101484.02.01.02\n 101484 2 2 56 1 U\n
## 1316 101484.0 0101484.01.01.01\n 101484 1 1 89 1 U\n
## 1317 101484.0 0101484.03.01.02\n 101484 2 3 105 1 U\n
## 1318 101484.1 0101484.05.01.02\n 101484 2 5 117 1 U\n
## 1319 101493.0 0101493.04.01.02\n 101493 2 4 27 1 U\n
## 1320 101493.1 0101493.05.01.02\n 101493 2 5 50 1 U\n
## 1321 101493.0 0101493.03.01.01\n 101493 1 3 73 1 U\n
## 1322 101493.0 0101493.01.01.02\n 101493 2 1 91 1 U\n
## 1323 101493.0 0101493.02.01.02\n 101493 2 2 119 1 U\n
## 1324 101498.0 0101498.01.01.02\n 101498 2 1 47 1 U\n
## 1325 101498.0 0101498.02.01.02\n 101498 2 2 74 1 U\n
## 1326 101642.0 0101642.02.01.02\n 101642 2 2 18 1 U\n
## 1327 101642.0 0101642.03.01.03\n 101642 3 3 39 1 U\n
## 1328 101642.1 0101642.05.01.02\n 101642 2 5 58 1 U\n
## 1329 101642.0 0101642.04.01.02\n 101642 2 4 95 1 U\n
## 1330 101643.0 0101643.04.01.02\n 101643 2 4 14 1 U\n
## 1331 101643.0 0101643.01.01.02\n 101643 2 1 56 1 U\n
## 1332 101643.0 0101643.02.01.03\n 101643 3 2 77 1 U\n
## 1333 101643.0 0101643.03.01.02\n 101643 2 3 96 1 U\n
## 1334 101646.0 0101646.04.01.01\n 101646 1 4 80 1 U\n
## 1335 101646.1 0101646.05.01.01\n 101646 1 5 106 1 U\n
## 1336 101646.0 0101646.02.01.03\n 101646 3 2 120 1 U\n
## 1337 101433.1 0101433.05.01.02\n 101433 2 5 113 1 U\n
## 1338 101727.1 0101727.05.01.02\n 101727 2 5 121 1 U\n
## 1339 101728.0 0101728.03.01.01\n 101728 1 3 33 1 U\n
## 1340 101728.0 0101728.01.01.02\n 101728 2 1 89 1 U\n
## 1341 101729.0 0101729.03.01.02\n 101729 2 3 8 1 U\n
## 1342 101729.0 0101729.04.01.02\n 101729 2 4 28 1 U\n
## 1343 101729.0 0101729.01.01.04\n 101729 4 1 69 1 U\n
## 1344 101729.0 0101729.02.01.02\n 101729 2 2 91 1 U\n
## 1345 101737.0 0101737.04.01.03\n 101737 3 4 1 1 U\n
## 1346 101737.0 0101737.02.01.01\n 101737 1 2 40 1 U\n
## 1347 101901.1 0101901.05.01.01\n 101901 1 5 55 1 U\n
## 1348 101904.0 0101904.01.01.02\n 101904 2 1 12 1 U\n
## 1349 101904.0 0101904.02.01.02\n 101904 2 2 26 1 U\n
## 1350 101904.0 0101904.04.01.02\n 101904 2 4 57 1 U\n
## 1351 101908.0 0101908.04.01.02\n 101908 2 4 173 1 U\n
## 1352 101908.0 0101908.03.01.01\n 101908 1 3 218 1 U\n
## 1353 101498.0 0101498.04.01.02\n 101498 2 4 116 1 U\n
## 1354 101499.0 0101499.02.01.02\n 101499 2 2 24 1 U\n
## 1355 101499.0 0101499.03.01.01\n 101499 1 3 41 1 U\n
## 1356 101499.0 0101499.04.01.02\n 101499 2 4 70 1 U\n
## 1357 101499.1 0101499.05.01.02\n 101499 2 5 92 1 U\n
## 1358 101511.0 0101511.04.01.01\n 101511 1 4 20 1 U\n
## 1359 101511.1 0101511.05.01.02\n 101511 2 5 88 1 U\n
## 1360 101511.0 0101511.03.01.03\n 101511 3 3 100 1 U\n
## 1361 101511.0 0101511.02.01.01\n 101511 1 2 119 1 U\n
## 1362 101512.0 0101512.04.01.02\n 101512 2 4 6 1 U\n
## 1363 101650.0 0101650.03.01.05\n 101650 5 3 1 1 U\n
## 1364 101650.1 0101650.05.01.01\n 101650 1 5 30 1 U\n
## 1365 101650.0 0101650.02.01.02\n 101650 2 2 57 1 U\n
## 1366 101653.0 0101653.01.01.02\n 101653 2 1 17 1 U\n
## 1367 101653.0 0101653.02.01.03\n 101653 3 2 35 1 U\n
## 1368 101653.0 0101653.03.01.02\n 101653 2 3 51 1 U\n
## 1369 101653.1 0101653.05.01.02\n 101653 2 5 90 1 U\n
## 1370 101657.0 0101657.04.01.02\n 101657 2 4 11 1 U\n
## 1371 101657.0 0101657.01.01.02\n 101657 2 1 41 1 U\n
## 1372 101657.0 0101657.02.01.01\n 101657 1 2 59 1 U\n
## 1373 101657.0 0101657.03.01.02\n 101657 2 3 76 1 U\n
## 1374 101737.0 0101737.03.01.02\n 101737 2 3 65 1 U\n
## 1375 101737.1 0101737.05.01.02\n 101737 2 5 112 1 U\n
## 1376 101739.0 0101739.01.01.03\n 101739 3 1 61 1 U\n
## 1377 101742.0 0101742.02.01.02\n 101742 2 2 34 1 U\n
## 1378 101742.0 0101742.04.01.01\n 101742 1 4 77 1 U\n
## 1379 101742.1 0101742.05.01.01\n 101742 1 5 115 1 U\n
## 1380 101745.0 0101745.01.01.03\n 101745 3 1 3 1 U\n
## 1381 101920.1 0101920.05.01.02\n 101920 2 5 5 1 U\n
## 1382 100143.0 0100143.04.01.03\n 100143 3 4 64 1 U\n
## 1383 160080.1 0160080.12.01.01\n 160080 1 12 101 1 R\n
## 1384 160080.1 0160080.13.01.04\n 160080 4 13 112 1 R\n
## 1385 160080.1 0160080.14.01.02\n 160080 2 14 127 1 R\n
## 1386 160080.1 0160080.15.01.02\n 160080 2 15 141 1 R\n
## 1387 160080.0 0160080.04.01.01\n 160080 1 4 149 1 R\n
## 1388 160080.0 0160080.05.01.02\n 160080 2 5 159 1 R\n
## 1389 160080.1 0160080.06.01.01\n 160080 1 6 174 1 R\n
## 1390 160080.0 0160080.03.01.02\n 160080 2 3 186 1 R\n
## 1391 160080.0 0160080.01.01.01\n 160080 1 1 195 1 R\n
## 1392 160080.1 0160080.07.01.02\n 160080 2 7 217 1 R\n
## 1393 101596.0 0101596.04.01.02\n 101596 2 4 76 1 U\n
## 1394 101596.1 0101596.05.01.04\n 101596 4 5 101 1 U\n
## 1395 101598.0 0101598.03.01.02\n 101598 2 3 29 1 U\n
## 1396 101598.0 0101598.01.01.04\n 101598 4 1 63 1 U\n
## 1397 101512.0 0101512.03.01.02\n 101512 2 3 97 1 U\n
## 1398 101512.1 0101512.05.01.02\n 101512 2 5 129 1 U\n
## 1399 101521.0 0101521.03.01.02\n 101521 2 3 33 1 U\n
## 1400 101521.0 0101521.04.01.02\n 101521 2 4 56 1 U\n
## 1401 101521.0 0101521.01.01.02\n 101521 2 1 89 1 U\n
## 1402 101521.1 0101521.05.01.04\n 101521 4 5 102 1 U\n
## 1403 101530.0 0101530.03.01.01\n 101530 1 3 11 1 U\n
## 1404 101530.0 0101530.04.01.01\n 101530 1 4 44 1 U\n
## 1405 101530.1 0101530.05.01.03\n 101530 3 5 73 1 U\n
## 1406 101530.0 0101530.01.01.02\n 101530 2 1 99 1 U\n
## 1407 101530.0 0101530.02.01.02\n 101530 2 2 133 1 U\n
## 1408 101531.0 0101531.01.01.04\n 101531 4 1 11 1 U\n
## 1409 101657.1 0101657.05.01.02\n 101657 2 5 84 1 U\n
## 1410 101660.1 0101660.05.01.01\n 101660 1 5 14 1 U\n
## 1411 101660.0 0101660.04.01.03\n 101660 3 4 72 1 U\n
## 1412 101660.0 0101660.01.01.03\n 101660 3 1 88 1 U\n
## 1413 101660.0 0101660.02.01.02\n 101660 2 2 110 1 U\n
## 1414 101664.0 0101664.04.01.03\n 101664 3 4 14 1 U\n
## 1415 101664.1 0101664.05.01.02\n 101664 2 5 42 1 U\n
## 1416 101664.0 0101664.01.01.03\n 101664 3 1 66 1 U\n
## 1417 101664.0 0101664.02.01.02\n 101664 2 2 91 1 U\n
## 1418 101673.1 0101673.05.01.02\n 101673 2 5 29 1 U\n
## 1419 101745.0 0101745.02.01.02\n 101745 2 2 26 1 U\n
## 1420 101745.0 0101745.03.01.03\n 101745 3 3 45 1 U\n
## 1421 101745.0 0101745.04.01.01\n 101745 1 4 63 1 U\n
## 1422 101745.1 0101745.05.01.01\n 101745 1 5 82 1 U\n
## 1423 101746.0 0101746.02.01.02\n 101746 2 2 23 1 U\n
## 1424 101746.0 0101746.04.01.02\n 101746 2 4 84 1 U\n
## 1425 101746.1 0101746.05.01.02\n 101746 2 5 117 1 U\n
## 1426 101760.0 0101760.01.01.02\n 101760 2 1 12 1 U\n
## 1427 101760.0 0101760.04.01.02\n 101760 2 4 76 1 U\n
## 1428 101760.1 0101760.05.01.02\n 101760 2 5 95 1 U\n
## 1429 101445.0 0101445.03.01.02\n 101445 2 3 32 1 U\n
## 1430 101445.0 0101445.01.01.02\n 101445 2 1 65 1 U\n
## 1431 101445.0 0101445.02.01.02\n 101445 2 2 93 1 U\n
## 1432 160080.1 0160080.08.01.06\n 160080 6 8 227 1 R\n
## 1433 160080.2 0160080.17.01.02\n 160080 2 17 252 1 R\n
## 1434 160080.1 0160080.11.01.02\n 160080 2 11 255 1 R\n
## 1435 160102.0 0160102.01.01.02\n 160102 2 1 11 1 R\n
## 1436 160102.0 0160102.03.01.03\n 160102 3 3 12 1 R\n
## 1437 160102.0 0160102.02.01.02\n 160102 2 2 13 1 R\n
## 1438 160102.1 0160102.09.01.02\n 160102 2 9 76 1 R\n
## 1439 160102.1 0160102.10.01.02\n 160102 2 10 77 1 R\n
## 1440 160102.1 0160102.08.01.02\n 160102 2 8 78 1 R\n
## 1441 160102.1 0160102.06.01.02\n 160102 2 6 79 1 R\n
## 1442 101531.0 0101531.03.01.02\n 101531 2 3 54 1 U\n
## 1443 101531.0 0101531.04.01.01\n 101531 1 4 77 1 U\n
## 1444 101531.1 0101531.05.01.02\n 101531 2 5 99 1 U\n
## 1445 101538.0 0101538.01.01.02\n 101538 2 1 14 1 U\n
## 1446 101538.0 0101538.02.01.04\n 101538 4 2 30 1 U\n
## 1447 101538.0 0101538.03.01.02\n 101538 2 3 51 1 U\n
## 1448 101538.0 0101538.04.01.05\n 101538 5 4 68 1 U\n
## 1449 101538.1 0101538.05.01.02\n 101538 2 5 87 1 U\n
## 1450 101539.0 0101539.04.01.02\n 101539 2 4 1 1 U\n
## 1451 101539.1 0101539.05.01.01\n 101539 1 5 28 1 U\n
## 1452 101539.0 0101539.02.01.01\n 101539 1 2 58 1 U\n
## 1453 101539.0 0101539.03.01.01\n 101539 1 3 85 1 U\n
## 1454 101539.0 0101539.01.01.02\n 101539 2 1 116 1 U\n
## 1455 101673.0 0101673.02.01.02\n 101673 2 2 65 1 U\n
## 1456 101676.0 0101676.01.01.03\n 101676 3 1 26 1 U\n
## 1457 101676.0 0101676.02.01.02\n 101676 2 2 43 1 U\n
## 1458 101676.0 0101676.03.01.02\n 101676 2 3 63 1 U\n
## 1459 101677.0 0101677.02.01.02\n 101677 2 2 39 1 U\n
## 1460 101677.0 0101677.03.01.01\n 101677 1 3 63 1 U\n
## 1461 101677.0 0101677.04.01.03\n 101677 3 4 81 1 U\n
## 1462 101677.1 0101677.05.01.02\n 101677 2 5 100 1 U\n
## 1463 101683.0 0101683.02.01.02\n 101683 2 2 38 1 U\n
## 1464 101762.0 0101762.02.01.02\n 101762 2 2 36 1 U\n
## 1465 101762.0 0101762.03.01.02\n 101762 2 3 60 1 U\n
## 1466 101762.0 0101762.04.01.01\n 101762 1 4 109 1 U\n
## 1467 101771.0 0101771.04.01.01\n 101771 1 4 9 1 U\n
## 1468 101771.1 0101771.05.01.02\n 101771 2 5 24 1 U\n
## 1469 101771.0 0101771.02.01.02\n 101771 2 2 57 1 U\n
## 1470 101771.0 0101771.03.01.01\n 101771 1 3 73 1 U\n
## 1471 101772.0 0101772.01.01.01\n 101772 1 1 28 1 U\n
## 1472 101772.0 0101772.03.01.02\n 101772 2 3 84 1 U\n
## 1473 101772.0 0101772.04.01.02\n 101772 2 4 123 1 U\n
## 1474 101772.1 0101772.05.01.02\n 101772 2 5 154 1 U\n
## 1475 101920.0 0101920.03.01.01\n 101920 1 3 35 1 U\n
## 1476 101920.0 0101920.04.01.02\n 101920 2 4 56 1 U\n
## 1477 101920.0 0101920.01.01.02\n 101920 2 1 80 1 U\n
## 1478 101925.1 0101925.05.01.02\n 101925 2 5 13 1 U\n
## 1479 101925.0 0101925.01.01.02\n 101925 2 1 35 1 U\n
## 1480 101925.0 0101925.02.01.01\n 101925 1 2 56 1 U\n
## 1481 101925.0 0101925.03.01.01\n 101925 1 3 73 1 U\n
## 1482 101925.0 0101925.04.01.02\n 101925 2 4 98 1 U\n
## 1483 101929.0 0101929.02.01.02\n 101929 2 2 58 1 U\n
## 1484 101929.0 0101929.04.01.02\n 101929 2 4 163 1 U\n
## 1485 101547.0 0101547.01.01.02\n 101547 2 1 26 1 U\n
## 1486 101547.0 0101547.02.01.02\n 101547 2 2 62 1 U\n
## 1487 101547.0 0101547.03.01.01\n 101547 1 3 100 1 U\n
## 1488 101547.0 0101547.04.01.05\n 101547 5 4 132 1 U\n
## 1489 101548.0 0101548.04.01.01\n 101548 1 4 32 1 U\n
## 1490 101548.0 0101548.02.01.02\n 101548 2 2 82 1 U\n
## 1491 101548.1 0101548.05.01.01\n 101548 1 5 100 1 U\n
## 1492 101550.1 0101550.05.01.02\n 101550 2 5 15 1 U\n
## 1493 101550.0 0101550.03.01.04\n 101550 4 3 41 1 U\n
## 1494 101550.0 0101550.04.01.02\n 101550 2 4 62 1 U\n
## 1495 101550.0 0101550.01.01.01\n 101550 1 1 69 1 U\n
## 1496 101683.1 0101683.05.01.04\n 101683 4 5 108 1 U\n
## 1497 101684.0 0101684.04.01.02\n 101684 2 4 12 1 U\n
## 1498 101684.1 0101684.05.01.02\n 101684 2 5 28 1 U\n
## 1499 101684.0 0101684.02.01.02\n 101684 2 2 41 1 U\n
## 1500 101684.0 0101684.03.01.02\n 101684 2 3 62 1 U\n
## 1501 101684.0 0101684.01.01.02\n 101684 2 1 78 1 U\n
## 1502 101690.1 0101690.05.01.03\n 101690 3 5 16 1 U\n
## 1503 101690.0 0101690.04.01.02\n 101690 2 4 52 1 U\n
## 1504 101690.0 0101690.01.01.03\n 101690 3 1 98 1 U\n
## 1505 101696.0 0101696.01.01.02\n 101696 2 1 26 1 U\n
## 1506 101696.0 0101696.02.01.02\n 101696 2 2 48 1 U\n
## 1507 101778.0 0101778.03.01.02\n 101778 2 3 4 1 U\n
## 1508 101778.0 0101778.01.01.02\n 101778 2 1 71 1 U\n
## 1509 101781.0 0101781.04.01.02\n 101781 2 4 68 1 U\n
## 1510 101781.0 0101781.02.01.01\n 101781 1 2 87 1 U\n
## 1511 101781.0 0101781.03.01.02\n 101781 2 3 116 1 U\n
## 1512 101785.0 0101785.04.01.02\n 101785 2 4 20 1 U\n
## 1513 101785.1 0101785.05.01.05\n 101785 5 5 43 1 U\n
## 1514 101932.0 0101932.02.01.01\n 101932 1 2 29 1 U\n
## 1515 101932.1 0101932.05.01.02\n 101932 2 5 45 1 U\n
## 1516 101932.0 0101932.04.01.02\n 101932 2 4 86 1 U\n
## 1517 101933.0 0101933.02.01.02\n 101933 2 2 24 1 U\n
## 1518 101933.0 0101933.03.01.02\n 101933 2 3 52 1 U\n
## 1519 101933.0 0101933.04.01.02\n 101933 2 4 76 1 U\n
## 1520 101937.0 0101937.04.01.03\n 101937 3 4 24 1 U\n
## 1521 101937.1 0101937.05.01.02\n 101937 2 5 51 1 U\n
## 1522 101937.0 0101937.01.01.02\n 101937 2 1 78 1 U\n
## 1523 101937.0 0101937.02.01.02\n 101937 2 2 106 1 U\n
## 1524 101937.0 0101937.03.01.02\n 101937 2 3 139 1 U\n
## 1525 101555.0 0101555.01.01.02\n 101555 2 1 14 1 U\n
## 1526 101555.0 0101555.02.01.03\n 101555 3 2 38 1 U\n
## 1527 101555.0 0101555.03.01.02\n 101555 2 3 63 1 U\n
## 1528 101556.0 0101556.04.01.02\n 101556 2 4 20 1 U\n
## 1529 101556.1 0101556.05.01.03\n 101556 3 5 41 1 U\n
## 1530 101556.0 0101556.03.01.02\n 101556 2 3 58 1 U\n
## 1531 101556.0 0101556.02.01.02\n 101556 2 2 62 1 U\n
## 1532 101556.0 0101556.01.01.02\n 101556 2 1 93 1 U\n
## 1533 101557.1 0101557.05.01.02\n 101557 2 5 14 1 U\n
## 1534 101557.0 0101557.03.01.03\n 101557 3 3 35 1 U\n
## 1535 101557.0 0101557.04.01.01\n 101557 1 4 59 1 U\n
## 1536 101696.0 0101696.04.01.03\n 101696 3 4 97 1 U\n
## 1537 101696.0 0101696.03.01.02\n 101696 2 3 74 1 U\n
## 1538 101696.1 0101696.05.01.02\n 101696 2 5 131 1 U\n
## 1539 101697.0 0101697.01.01.02\n 101697 2 1 4 1 U\n
## 1540 101697.0 0101697.03.01.02\n 101697 2 3 95 1 U\n
## 1541 101702.0 0101702.03.01.02\n 101702 2 3 6 1 U\n
## 1542 101702.1 0101702.05.01.02\n 101702 2 5 52 1 U\n
## 1543 101785.0 0101785.02.01.02\n 101785 2 2 89 1 U\n
## 1544 101793.1 0101793.05.01.02\n 101793 2 5 18 1 U\n
## 1545 101793.0 0101793.02.01.01\n 101793 1 2 27 1 U\n
## 1546 101793.0 0101793.03.01.02\n 101793 2 3 49 1 U\n
## 1547 101793.0 0101793.04.01.02\n 101793 2 4 70 1 U\n
## 1548 101793.0 0101793.01.01.02\n 101793 2 1 86 1 U\n
## 1549 101795.0 0101795.03.01.02\n 101795 2 3 15 1 U\n
## 1550 101795.0 0101795.04.01.03\n 101795 3 4 26 1 U\n
## 1551 101795.0 0101795.01.01.02\n 101795 2 1 61 1 U\n
## 1552 101795.1 0101795.05.01.02\n 101795 2 5 81 1 U\n
## 1553 101801.0 0101801.01.01.02\n 101801 2 1 22 1 U\n
## 1554 101939.0 0101939.01.01.02\n 101939 2 1 3 1 U\n
## 1555 101939.0 0101939.02.01.02\n 101939 2 2 22 1 U\n
## 1556 101939.0 0101939.03.01.03\n 101939 3 3 41 1 U\n
## 1557 101939.0 0101939.04.01.02\n 101939 2 4 64 1 U\n
## 1558 101939.1 0101939.05.01.02\n 101939 2 5 79 1 U\n
## 1559 101948.0 0101948.04.01.02\n 101948 2 4 45 1 U\n
## 1560 101948.0 0101948.01.01.02\n 101948 2 1 74 1 U\n
## 1561 101948.0 0101948.02.01.02\n 101948 2 2 100 1 U\n
## 1562 101953.0 0101953.01.01.02\n 101953 2 1 13 1 U\n
## 1563 101953.1 0101953.05.01.02\n 101953 2 5 77 1 U\n
## 1564 101953.0 0101953.04.01.02\n 101953 2 4 84 1 U\n
## 1565 101557.0 0101557.01.01.02\n 101557 2 1 69 1 U\n
## 1566 101557.0 0101557.02.01.01\n 101557 1 2 89 1 U\n
## 1567 101562.0 0101562.01.01.02\n 101562 2 1 18 1 U\n
## 1568 101562.0 0101562.02.01.02\n 101562 2 2 46 1 U\n
## 1569 101562.0 0101562.04.01.02\n 101562 2 4 80 1 U\n
## 1570 101565.0 0101565.01.01.01\n 101565 1 1 47 1 U\n
## 1571 101565.0 0101565.02.01.02\n 101565 2 2 66 1 U\n
## 1572 101565.0 0101565.03.01.04\n 101565 4 3 85 1 U\n
## 1573 101703.0 0101703.02.01.02\n 101703 2 2 45 1 U\n
## 1574 101703.0 0101703.04.01.04\n 101703 4 4 91 1 U\n
## 1575 101703.1 0101703.05.01.03\n 101703 3 5 112 1 U\n
## 1576 101704.0 0101704.03.01.02\n 101704 2 3 1 1 U\n
## 1577 101704.0 0101704.04.01.02\n 101704 2 4 27 1 U\n
## 1578 101704.1 0101704.05.01.01\n 101704 1 5 116 1 U\n
## 1579 101707.0 0101707.04.01.02\n 101707 2 4 21 1 U\n
## 1580 101707.1 0101707.05.01.02\n 101707 2 5 54 1 U\n
## 1581 101707.0 0101707.03.01.01\n 101707 1 3 105 1 U\n
## 1582 101707.0 0101707.02.01.02\n 101707 2 2 144 1 U\n
## 1583 101801.0 0101801.03.01.02\n 101801 2 3 89 1 U\n
## 1584 101801.0 0101801.04.01.01\n 101801 1 4 124 1 U\n
## 1585 101801.1 0101801.05.01.01\n 101801 1 5 163 1 U\n
## 1586 101802.0 0101802.02.01.02\n 101802 2 2 37 1 U\n
## 1587 101802.0 0101802.01.01.02\n 101802 2 1 62 1 U\n
## 1588 101802.0 0101802.04.01.02\n 101802 2 4 85 1 U\n
## 1589 101802.1 0101802.05.01.02\n 101802 2 5 105 1 U\n
## 1590 101805.1 0101805.05.01.02\n 101805 2 5 7 1 U\n
## 1591 101805.0 0101805.03.01.02\n 101805 2 3 22 1 U\n
## 1592 101805.0 0101805.01.01.02\n 101805 2 1 52 1 U\n
## 1593 101805.0 0101805.02.01.01\n 101805 1 2 71 1 U\n
## 1594 101805.0 0101805.04.01.02\n 101805 2 4 85 1 U\n
## 1595 101810.0 0101810.01.01.02\n 101810 2 1 3 1 U\n
## 1596 101953.0 0101953.03.01.02\n 101953 2 3 103 1 U\n
## 1597 101958.0 0101958.01.01.02\n 101958 2 1 1 1 U\n
## 1598 101958.0 0101958.02.01.02\n 101958 2 2 21 1 U\n
## 1599 101958.1 0101958.05.01.01\n 101958 1 5 60 1 U\n
## 1600 101958.0 0101958.03.01.02\n 101958 2 3 77 1 U\n
## 1601 101958.0 0101958.04.01.02\n 101958 2 4 96 1 U\n
## 1602 101989.0 0101989.01.01.02\n 101989 2 1 13 1 U\n
## 1603 101989.0 0101989.02.01.02\n 101989 2 2 48 1 U\n
## 1604 101989.1 0101989.05.01.02\n 101989 2 5 155 1 U\n
## 1605 101884.0 0101884.03.01.02\n 101884 2 3 54 1 U\n
## 1606 101884.0 0101884.01.01.01\n 101884 1 1 83 1 U\n
## 1607 101891.0 0101891.01.01.02\n 101891 2 1 9 1 U\n
## 1608 101566.0 0101566.03.01.03\n 101566 3 3 58 1 U\n
## 1609 101569.0 0101569.03.01.02\n 101569 2 3 14 1 U\n
## 1610 101569.0 0101569.04.01.02\n 101569 2 4 28 1 U\n
## 1611 101569.1 0101569.05.01.02\n 101569 2 5 54 1 U\n
## 1612 101569.0 0101569.01.01.02\n 101569 2 1 74 1 U\n
## 1613 101569.0 0101569.02.01.02\n 101569 2 2 96 1 U\n
## 1614 101571.0 0101571.01.01.02\n 101571 2 1 5 1 U\n
## 1615 101571.0 0101571.02.01.01\n 101571 1 2 31 1 U\n
## 1616 101571.0 0101571.03.01.02\n 101571 2 3 57 1 U\n
## 1617 101571.0 0101571.04.01.02\n 101571 2 4 82 1 U\n
## 1618 101571.1 0101571.05.01.01\n 101571 1 5 110 1 U\n
## 1619 101576.0 0101576.01.01.01\n 101576 1 1 23 1 U\n
## 1620 101710.0 0101710.01.01.02\n 101710 2 1 15 1 U\n
## 1621 101710.0 0101710.02.01.02\n 101710 2 2 47 1 U\n
## 1622 101710.0 0101710.03.01.03\n 101710 3 3 78 1 U\n
## 1623 101710.0 0101710.04.01.02\n 101710 2 4 107 1 U\n
## 1624 101710.1 0101710.05.01.05\n 101710 5 5 138 1 U\n
## 1625 101713.0 0101713.03.01.02\n 101713 2 3 4 1 U\n
## 1626 101713.1 0101713.05.01.02\n 101713 2 5 63 1 U\n
## 1627 101713.0 0101713.01.01.02\n 101713 2 1 88 1 U\n
## 1628 101713.0 0101713.02.01.02\n 101713 2 2 116 1 U\n
## 1629 101727.0 0101727.03.01.02\n 101727 2 3 67 1 U\n
## 1630 101727.0 0101727.04.01.01\n 101727 1 4 86 1 U\n
## 1631 101810.0 0101810.02.01.02\n 101810 2 2 29 1 U\n
## 1632 101810.0 0101810.03.01.02\n 101810 2 3 66 1 U\n
## 1633 101810.1 0101810.05.01.02\n 101810 2 5 107 1 U\n
## 1634 101826.1 0101826.05.01.02\n 101826 2 5 19 1 U\n
## 1635 101826.0 0101826.03.01.01\n 101826 1 3 47 1 U\n
## 1636 101826.0 0101826.02.01.02\n 101826 2 2 59 1 U\n
## 1637 101826.0 0101826.01.01.03\n 101826 3 1 79 1 U\n
## 1638 101827.0 0101827.01.01.02\n 101827 2 1 4 1 U\n
## 1639 101827.0 0101827.03.01.02\n 101827 2 3 30 1 U\n
## 1640 101827.0 0101827.02.01.01\n 101827 1 2 42 1 U\n
## 1641 101827.0 0101827.04.01.03\n 101827 3 4 50 1 U\n
## 1642 101598.1 0101598.05.01.02\n 101598 2 5 125 1 U\n
## 1643 100521.0 0100521.04.01.01\n 100521 1 4 90 1 U\n
## 1644 101466.0 0101466.02.01.01\n 101466 1 2 27 1 U\n
## 1645 101107.0 0101107.04.01.02\n 101107 2 4 71 1 U\n
## 1646 101600.0 0101600.01.01.01\n 101600 1 1 89 1 U\n
## 1647 101600.0 0101600.02.01.02\n 101600 2 2 105 1 U\n
## 1648 101604.0 0101604.03.01.02\n 101604 2 3 11 1 U\n
## 1649 101381.0 0101381.04.01.02\n 101381 2 4 1 1 U\n
## 1650 101381.1 0101381.05.01.01\n 101381 1 5 20 1 U\n
## 1651 101381.0 0101381.03.01.02\n 101381 2 3 53 1 U\n
## 1652 101381.0 0101381.01.01.02\n 101381 2 1 80 1 U\n
## 1653 101381.0 0101381.02.01.03\n 101381 3 2 103 1 U\n
## 1654 101576.0 0101576.02.01.02\n 101576 2 2 49 1 U\n
## 1655 101576.0 0101576.04.01.02\n 101576 2 4 68 1 U\n
## 1656 101576.1 0101576.05.01.01\n 101576 1 5 90 1 U\n
## 1657 101576.0 0101576.03.01.02\n 101576 2 3 105 1 U\n
## 1658 101577.0 0101577.01.01.02\n 101577 2 1 9 1 U\n
## 1659 101577.0 0101577.02.01.02\n 101577 2 2 30 1 U\n
## 1660 101577.0 0101577.04.01.02\n 101577 2 4 59 1 U\n
## 1661 101577.1 0101577.05.01.02\n 101577 2 5 80 1 U\n
## 1662 101578.0 0101578.01.01.02\n 101578 2 1 3 1 U\n
## 1663 101578.0 0101578.03.01.02\n 101578 2 3 50 1 U\n
## 1664 101578.1 0101578.05.01.02\n 101578 2 5 100 1 U\n
## 1665 101352.0 0101352.02.01.02\n 101352 2 2 41 1 U\n
## 1666 101352.0 0101352.03.01.02\n 101352 2 3 70 1 U\n
## 1667 101352.0 0101352.04.01.02\n 101352 2 4 100 1 U\n
## 1668 101352.1 0101352.05.01.02\n 101352 2 5 131 1 U\n
## 1669 101353.0 0101353.03.01.03\n 101353 3 3 19 1 U\n
## 1670 101353.0 0101353.04.01.02\n 101353 2 4 34 1 U\n
## 1671 101353.1 0101353.05.01.02\n 101353 2 5 97 1 U\n
## 1672 101355.0 0101355.01.01.03\n 101355 3 1 18 1 U\n
## 1673 101355.0 0101355.02.01.02\n 101355 2 2 46 1 U\n
## 1674 101355.0 0101355.03.01.02\n 101355 2 3 69 1 U\n
## 1675 101355.0 0101355.04.01.03\n 101355 3 4 87 1 U\n
## 1676 101355.1 0101355.05.01.03\n 101355 3 5 110 1 U\n
## 1677 101360.0 0101360.04.01.02\n 101360 2 4 27 1 U\n
## 1678 101828.0 0101828.02.01.02\n 101828 2 2 8 1 U\n
## 1679 101828.0 0101828.03.01.02\n 101828 2 3 33 1 U\n
## 1680 101828.0 0101828.01.01.02\n 101828 2 1 51 1 U\n
## 1681 101828.1 0101828.05.01.02\n 101828 2 5 79 1 U\n
## 1682 101828.0 0101828.04.01.02\n 101828 2 4 99 1 U\n
## 1683 101834.0 0101834.04.01.02\n 101834 2 4 27 1 U\n
## 1684 101834.0 0101834.01.01.01\n 101834 1 1 36 1 U\n
## 1685 101834.0 0101834.02.01.02\n 101834 2 2 54 1 U\n
## 1686 101834.1 0101834.05.01.01\n 101834 1 5 97 1 U\n
## 1687 101837.0 0101837.04.01.01\n 101837 1 4 31 1 U\n
## 1688 101837.0 0101837.02.01.02\n 101837 2 2 51 1 U\n
## 1689 101837.0 0101837.01.01.02\n 101837 2 1 65 1 U\n
## 1690 160080.2 0160080.19.01.02\n 160080 2 19 58 1 R\n
## 1691 101384.0 0101384.03.01.03\n 101384 3 3 100 1 U\n
## 1692 101387.1 0101387.05.01.02\n 101387 2 5 14 1 U\n
## 1693 101387.0 0101387.04.01.02\n 101387 2 4 65 1 U\n
## 1694 101387.0 0101387.01.01.02\n 101387 2 1 76 1 U\n
## 1695 101387.0 0101387.02.01.02\n 101387 2 2 98 1 U\n
## 1696 101394.0 0101394.01.01.02\n 101394 2 1 4 1 U\n
## 1697 101394.0 0101394.02.01.04\n 101394 4 2 28 1 U\n
## 1698 101327.0 0101327.01.01.02\n 101327 2 1 120 1 U\n
## 1699 101089.0 0101089.01.01.03\n 101089 3 1 23 1 U\n
## 1700 100010.0 0100010.04.01.03\n 100010 3 4 136 1 U\n
## 1701 101899.0 0101899.03.01.03\n 101899 3 3 166 1 U\n
## 1702 101899.0 0101899.04.01.02\n 101899 2 4 124 1 U\n
## 1703 101899.1 0101899.05.01.02\n 101899 2 5 108 1 U\n
## 1704 101901.0 0101901.04.01.03\n 101901 3 4 33 1 U\n
## 1705 101226.1 0101226.05.01.04\n 101226 4 5 111 1 U\n
## 1706 101856.0 0101856.02.01.02\n 101856 2 2 31 1 U\n
## 1707 101578.0 0101578.02.01.02\n 101578 2 2 114 1 U\n
## 1708 101582.0 0101582.04.01.02\n 101582 2 4 21 1 U\n
## 1709 101582.1 0101582.05.01.02\n 101582 2 5 46 1 U\n
## 1710 101582.0 0101582.01.01.01\n 101582 1 1 67 1 U\n
## 1711 101582.0 0101582.02.01.02\n 101582 2 2 97 1 U\n
## 1712 101582.0 0101582.03.01.03\n 101582 3 3 125 1 U\n
## 1713 101592.0 0101592.04.01.01\n 101592 1 4 1 1 U\n
## 1714 101592.1 0101592.05.01.01\n 101592 1 5 26 1 U\n
## 1715 101592.0 0101592.01.01.05\n 101592 5 1 47 1 U\n
## 1716 101592.0 0101592.02.01.02\n 101592 2 2 74 1 U\n
## 1717 101592.0 0101592.03.01.03\n 101592 3 3 97 1 U\n
## 1718 101596.0 0101596.01.01.02\n 101596 2 1 9 1 U\n
## 1719 101596.0 0101596.02.01.02\n 101596 2 2 31 1 U\n
## 1720 101360.0 0101360.01.01.02\n 101360 2 1 55 1 U\n
## 1721 101360.0 0101360.02.01.02\n 101360 2 2 81 1 U\n
## 1722 101360.0 0101360.03.01.02\n 101360 2 3 95 1 U\n
## 1723 101372.0 0101372.04.01.02\n 101372 2 4 34 1 U\n
## 1724 101372.1 0101372.05.01.03\n 101372 3 5 61 1 U\n
## 1725 101372.0 0101372.01.01.01\n 101372 1 1 80 1 U\n
## 1726 101372.0 0101372.02.01.01\n 101372 1 2 104 1 U\n
## 1727 101380.0 0101380.03.01.02\n 101380 2 3 2 1 U\n
## 1728 101380.0 0101380.04.01.01\n 101380 1 4 26 1 U\n
## 1729 101380.0 0101380.01.01.01\n 101380 1 1 75 1 U\n
## 1730 101380.1 0101380.05.01.02\n 101380 2 5 100 1 U\n
## 1731 101837.0 0101837.03.01.02\n 101837 2 3 107 1 U\n
## 1732 101839.1 0101839.05.01.01\n 101839 1 5 11 1 U\n
## 1733 101839.0 0101839.04.01.03\n 101839 3 4 19 1 U\n
## 1734 101839.0 0101839.03.01.02\n 101839 2 3 58 1 U\n
## 1735 101839.0 0101839.02.01.04\n 101839 4 2 68 1 U\n
## 1736 101839.0 0101839.01.01.02\n 101839 2 1 97 1 U\n
## 1737 101842.0 0101842.01.01.02\n 101842 2 1 19 1 U\n
## 1738 101842.0 0101842.02.01.02\n 101842 2 2 59 1 U\n
## 1739 101842.0 0101842.04.01.02\n 101842 2 4 75 1 U\n
## 1740 101842.1 0101842.05.01.03\n 101842 3 5 104 1 U\n
## 1741 101844.1 0101844.05.01.02\n 101844 2 5 62 1 U\n
## 1742 160017.1 0160017.10.01.03\n 160017 3 10 122 1 R\n
## 1743 160017.1 0160017.13.01.03\n 160017 3 13 128 1 R\n
## 1744 160017.1 0160017.12.01.02\n 160017 2 12 136 1 R\n
## 1745 160080.2 0160080.16.01.02\n 160080 2 16 59 1 R\n
## 1746 160080.1 0160080.09.01.01\n 160080 1 9 75 1 R\n
## 1747 160080.1 0160080.10.01.02\n 160080 2 10 85 1 R\n
## 1748 100802.1 0100802.05.01.02\n 100802 2 5 127 1 U\n
## 1749 101404.0 0101404.01.01.01\n 101404 1 1 15 1 U\n
## 1750 101404.0 0101404.04.01.02\n 101404 2 4 37 1 U\n
## 1751 101862.0 0101862.03.01.02\n 101862 2 3 2 1 U\n
## 1752 101862.0 0101862.04.01.03\n 101862 3 4 20 1 U\n
## 1753 101862.1 0101862.05.01.02\n 101862 2 5 39 1 U\n
## 1754 101862.0 0101862.01.01.02\n 101862 2 1 60 1 U\n
## 1755 101862.0 0101862.02.01.01\n 101862 1 2 82 1 U\n
## 1756 101596.0 0101596.03.01.02\n 101596 2 3 55 1 U\n
## 1757 101866.0 0101866.02.01.04\n 101866 4 2 33 1 U\n
## 1758 101866.0 0101866.03.01.01\n 101866 1 3 56 1 U\n
## 1759 101866.0 0101866.04.01.02\n 101866 2 4 80 1 U\n
## 1760 160106.2 0160106.16.01.02\n 160106 2 16 155 1 R\n
## 1761 101598.0 0101598.02.01.02\n 101598 2 2 89 1 U\n
## 1762 101598.0 0101598.04.01.02\n 101598 2 4 97 1 U\n
## 1763 101867.0 0101867.03.01.02\n 101867 2 3 50 1 U\n
## 1764 101600.0 0101600.03.01.01\n 101600 1 3 19 1 U\n
## 1765 101600.0 0101600.04.01.01\n 101600 1 4 40 1 U\n
## 1766 101600.1 0101600.05.01.04\n 101600 4 5 64 1 U\n
## 1767 101457.0 0101457.03.01.01\n 101457 1 3 28 1 U\n
## 1768 101457.0 0101457.04.01.06\n 101457 6 4 58 1 U\n
## 1769 101457.0 0101457.02.01.02\n 101457 2 2 72 1 U\n
## 1770 101457.1 0101457.05.01.01\n 101457 1 5 122 1 U\n
## 1771 101457.0 0101457.01.01.02\n 101457 2 1 151 1 U\n
## 1772 101463.0 0101463.01.01.04\n 101463 4 1 13 1 U\n
## 1773 101463.0 0101463.02.01.02\n 101463 2 2 37 1 U\n
## 1774 101463.0 0101463.03.01.02\n 101463 2 3 61 1 U\n
## 1775 101384.0 0101384.04.01.02\n 101384 2 4 57 1 U\n
## 1776 101384.1 0101384.05.01.02\n 101384 2 5 78 1 U\n
## 1777 101844.0 0101844.02.01.02\n 101844 2 2 86 1 U\n
## 1778 101844.0 0101844.03.01.01\n 101844 1 3 113 1 U\n
## 1779 101844.0 0101844.01.01.03\n 101844 3 1 143 1 U\n
## 1780 101848.0 0101848.04.01.01\n 101848 1 4 41 1 U\n
## 1781 101848.0 0101848.01.01.03\n 101848 3 1 90 1 U\n
## 1782 101848.0 0101848.02.01.02\n 101848 2 2 115 1 U\n
## 1783 101851.0 0101851.01.01.02\n 101851 2 1 10 1 U\n
## 1784 101851.0 0101851.02.01.02\n 101851 2 2 29 1 U\n
## 1785 101851.0 0101851.03.01.02\n 101851 2 3 51 1 U\n
## 1786 101851.1 0101851.05.01.02\n 101851 2 5 86 1 U\n
## 1787 101854.0 0101854.04.01.03\n 101854 3 4 14 1 U\n
## 1788 101434.0 0101434.02.01.01\n 101434 1 2 11 1 U\n
## 1789 101434.0 0101434.03.01.02\n 101434 2 3 29 1 U\n
## 1790 101434.0 0101434.04.01.03\n 101434 3 4 69 1 U\n
## 1791 101434.1 0101434.05.01.02\n 101434 2 5 87 1 U\n
## 1792 101445.0 0101445.04.01.02\n 101445 2 4 6 1 U\n
## 1793 100133.1 0100133.05.01.01\n 100133 1 5 119 1 U\n
## 1794 101407.1 0101407.05.01.02\n 101407 2 5 65 1 U\n
## 1795 101407.0 0101407.03.01.02\n 101407 2 3 98 1 U\n
## 1796 101445.1 0101445.05.01.03\n 101445 3 5 98 1 U\n
## 1797 101448.0 0101448.02.01.02\n 101448 2 2 32 1 U\n
## 1798 101448.0 0101448.04.01.04\n 101448 4 4 75 1 U\n
## 1799 101604.0 0101604.04.01.01\n 101604 1 4 35 1 U\n
## 1800 101604.1 0101604.05.01.02\n 101604 2 5 56 1 U\n
## 1801 101604.0 0101604.01.01.02\n 101604 2 1 84 1 U\n
## 1802 101604.0 0101604.02.01.02\n 101604 2 2 112 1 U\n
## 1803 101605.0 0101605.01.01.01\n 101605 1 1 20 1 U\n
## 1804 101605.0 0101605.02.01.01\n 101605 1 2 47 1 U\n
## 1805 101605.0 0101605.03.01.01\n 101605 1 3 73 1 U\n
## 1806 101605.0 0101605.04.01.02\n 101605 2 4 98 1 U\n
## 1807 101605.1 0101605.05.01.01\n 101605 1 5 124 1 U\n
## 1808 101606.0 0101606.04.01.02\n 101606 2 4 12 1 U\n
## 1809 101606.0 0101606.03.01.05\n 101606 5 3 52 1 U\n
## 1810 101606.0 0101606.02.01.02\n 101606 2 2 89 1 U\n
## 1811 101606.0 0101606.01.01.02\n 101606 2 1 104 1 U\n
## 1812 101466.0 0101466.01.01.03\n 101466 3 1 3 1 U\n
## 1813 101466.0 0101466.04.01.02\n 101466 2 4 71 1 U\n
## 1814 101468.0 0101468.03.01.02\n 101468 2 3 9 1 U\n
## 1815 101468.0 0101468.04.01.02\n 101468 2 4 26 1 U\n
## 1816 101468.1 0101468.05.01.02\n 101468 2 5 44 1 U\n
## 1817 101468.0 0101468.01.01.02\n 101468 2 1 70 1 U\n
## 1818 101468.0 0101468.02.01.02\n 101468 2 2 92 1 U\n
## 1819 101394.0 0101394.03.01.03\n 101394 3 3 52 1 U\n
## 1820 101394.0 0101394.04.01.03\n 101394 3 4 73 1 U\n
## 1821 101394.1 0101394.05.01.02\n 101394 2 5 96 1 U\n
## 1822 101395.0 0101395.01.01.03\n 101395 3 1 11 1 U\n
## 1823 101854.1 0101854.05.01.02\n 101854 2 5 39 1 U\n
## 1824 101854.0 0101854.01.01.02\n 101854 2 1 56 1 U\n
## 1825 101854.0 0101854.02.01.01\n 101854 1 2 81 1 U\n
## 1826 101856.0 0101856.01.01.02\n 101856 2 1 7 1 U\n
## 1827 101626.0 0101626.04.01.02\n 101626 2 4 52 1 U\n
## 1828 101856.0 0101856.03.01.02\n 101856 2 3 56 1 U\n
## 1829 101856.0 0101856.04.01.02\n 101856 2 4 79 1 U\n
## 1830 101859.0 0101859.02.01.01\n 101859 1 2 31 1 U\n
## 1831 101859.0 0101859.03.01.02\n 101859 2 3 52 1 U\n
## 1832 101859.0 0101859.04.01.02\n 101859 2 4 73 1 U\n
## 1833 101859.1 0101859.05.01.03\n 101859 3 5 94 1 U\n
## 1834 101448.1 0101448.05.01.03\n 101448 3 5 95 1 U\n
## 1835 101450.0 0101450.01.01.01\n 101450 1 1 2 1 U\n
## 1836 101450.0 0101450.02.01.04\n 101450 4 2 13 1 U\n
## 1837 101450.0 0101450.03.01.02\n 101450 2 3 27 1 U\n
## 1838 101450.0 0101450.04.01.02\n 101450 2 4 40 1 U\n
## 1839 101450.1 0101450.05.01.02\n 101450 2 5 62 1 U\n
## 1840 101454.0 0101454.03.01.02\n 101454 2 3 18 1 U\n
## 1841 101454.0 0101454.04.01.03\n 101454 3 4 91 1 U\n
## 1842 101454.0 0101454.01.01.02\n 101454 2 1 120 1 U\n
## 1843 101454.1 0101454.05.01.02\n 101454 2 5 122 1 U\n
## 1844 101455.0 0101455.01.01.04\n 101455 4 1 2 1 U\n
## 1845 101455.0 0101455.02.01.02\n 101455 2 2 20 1 U\n
## 1846 101455.0 0101455.03.01.02\n 101455 2 3 42 1 U\n
## 1847 101608.0 0101608.01.01.02\n 101608 2 1 18 1 U\n
## 1848 101608.0 0101608.02.01.02\n 101608 2 2 47 1 U\n
## 1849 101608.0 0101608.03.01.02\n 101608 2 3 83 1 U\n
## 1850 101608.1 0101608.05.01.02\n 101608 2 5 125 1 U\n
## 1851 101609.0 0101609.01.01.02\n 101609 2 1 1 1 U\n
## 1852 101609.0 0101609.02.01.01\n 101609 1 2 25 1 U\n
## 1853 101609.0 0101609.03.01.02\n 101609 2 3 49 1 U\n
## 1854 101609.0 0101609.04.01.02\n 101609 2 4 69 1 U\n
## 1855 101609.1 0101609.05.01.02\n 101609 2 5 84 1 U\n
## 1856 101613.0 0101613.04.01.02\n 101613 2 4 4 1 U\n
## 1857 101613.0 0101613.02.01.02\n 101613 2 2 16 1 U\n
## 1858 101613.0 0101613.03.01.02\n 101613 2 3 35 1 U\n
## 1859 101613.0 0101613.01.01.01\n 101613 1 1 80 1 U\n
## 1860 101395.0 0101395.04.01.02\n 101395 2 4 76 1 U\n
## 1861 101395.1 0101395.05.01.02\n 101395 2 5 96 1 U\n
## 1862 101399.0 0101399.01.01.03\n 101399 3 1 13 1 U\n
## 1863 101399.0 0101399.04.01.06\n 101399 6 4 40 1 U\n
## 1864 101399.1 0101399.05.01.01\n 101399 1 5 62 1 U\n
## 1865 101399.0 0101399.03.01.02\n 101399 2 3 88 1 U\n
## 1866 101403.0 0101403.03.01.02\n 101403 2 3 21 1 U\n
## 1867 101403.0 0101403.04.01.01\n 101403 1 4 42 1 U\n
## 1868 101403.0 0101403.01.01.03\n 101403 3 1 71 1 U\n
## 1869 101403.0 0101403.02.01.01\n 101403 1 2 95 1 U\n
## 1870 101636.0 0101636.04.01.02\n 101636 2 4 13 1 U\n
## 1871 101636.1 0101636.05.01.02\n 101636 2 5 31 1 U\n
## 1872 101636.0 0101636.01.01.01\n 101636 1 1 49 1 U\n
## 1873 101636.0 0101636.02.01.01\n 101636 1 2 72 1 U\n
## 1874 101636.0 0101636.03.01.04\n 101636 4 3 95 1 U\n
## 1875 101638.0 0101638.01.01.05\n 101638 5 1 11 1 U\n
## 1876 101638.0 0101638.02.01.02\n 101638 2 2 32 1 U\n
## 1877 101866.0 0101866.01.01.01\n 101866 1 1 11 1 U\n
## 1878 101638.0 0101638.03.01.02\n 101638 2 3 103 1 U\n
## 1879 101638.1 0101638.05.01.02\n 101638 2 5 121 1 U\n
## 1880 101642.0 0101642.01.01.02\n 101642 2 1 3 1 U\n
## 1881 101866.1 0101866.05.01.02\n 101866 2 5 103 1 U\n
## 1882 101867.0 0101867.01.01.02\n 101867 2 1 3 1 U\n
## 1883 101867.0 0101867.02.01.02\n 101867 2 2 21 1 U\n
## 1884 160106.2 0160106.18.01.02\n 160106 2 18 188 1 R\n
## 1885 101867.0 0101867.04.01.02\n 101867 2 4 65 1 U\n
## 1886 101455.0 0101455.04.01.02\n 101455 2 4 84 1 U\n
## 1887 101455.1 0101455.05.01.02\n 101455 2 5 85 1 U\n
## 1888 160107.1 0160107.08.01.02\n 160107 2 8 122 1 R\n
## 1889 160107.1 0160107.07.01.02\n 160107 2 7 123 1 R\n
## 1890 160107.1 0160107.09.01.02\n 160107 2 9 125 1 R\n
## 1891 100458.0 0100458.04.01.03\n 100458 3 4 67 1 U\n
## 1892 100047.0 0100047.01.01.02\n 100047 2 1 6 1 U\n
## 1893 102215.1 0102215.11.01.02\n 102215 2 11 163 1 C\n
## 1894 102215.2 0102215.17.01.02\n 102215 2 17 170 1 C\n
## 1895 102215.2 0102215.16.01.02\n 102215 2 16 174 1 C\n
## 1896 101463.0 0101463.04.01.04\n 101463 4 4 85 1 U\n
## 1897 101464.0 0101464.02.01.01\n 101464 1 2 8 1 U\n
## 1898 101464.0 0101464.01.01.02\n 101464 2 1 55 1 U\n
## 1899 101616.0 0101616.01.01.02\n 101616 2 1 10 1 U\n
## 1900 101616.0 0101616.02.01.02\n 101616 2 2 26 1 U\n
## 1901 101616.0 0101616.03.01.02\n 101616 2 3 46 1 U\n
## 1902 101618.0 0101618.02.01.02\n 101618 2 2 39 1 U\n
## 1903 101618.0 0101618.01.01.03\n 101618 3 1 81 1 U\n
## 1904 101618.0 0101618.04.01.01\n 101618 1 4 118 1 U\n
## 1905 101618.1 0101618.05.01.02\n 101618 2 5 145 1 U\n
## 1906 101620.0 0101620.02.01.02\n 101620 2 2 51 1 U\n
## 1907 101620.0 0101620.03.01.02\n 101620 2 3 78 1 U\n
## 1908 101404.0 0101404.02.01.02\n 101404 2 2 71 1 U\n
## 1909 101404.0 0101404.03.01.03\n 101404 3 3 90 1 U\n
## 1910 101405.0 0101405.01.01.01\n 101405 1 1 1 1 U\n
## 1911 101405.0 0101405.02.01.03\n 101405 3 2 30 1 U\n
## 1912 101405.1 0101405.05.01.02\n 101405 2 5 63 1 U\n
## 1913 101405.0 0101405.03.01.02\n 101405 2 3 87 1 U\n
## 1914 101407.0 0101407.01.01.02\n 101407 2 1 15 1 U\n
## 1915 160013.1 0160013.09.01.02\n 160013 2 9 139 1 R\n
## 1916 160013.0 0160013.05.01.02\n 160013 2 5 149 1 R\n
## 1917 101407.0 0101407.02.01.03\n 101407 3 2 109 1 U\n
## 1918 101408.0 0101408.02.01.02\n 101408 2 2 13 1 U\n
## 1919 101867.1 0101867.05.01.03\n 101867 3 5 89 1 U\n
## 1920 101871.0 0101871.04.01.02\n 101871 2 4 49 1 U\n
## 1921 101871.0 0101871.02.01.02\n 101871 2 2 69 1 U\n
## 1922 101871.0 0101871.01.01.02\n 101871 2 1 96 1 U\n
## 1923 101875.0 0101875.01.01.02\n 101875 2 1 16 1 U\n
## 1924 101875.0 0101875.04.01.02\n 101875 2 4 37 1 U\n
## 1925 101875.1 0101875.05.01.01\n 101875 1 5 59 1 U\n
## 1926 101875.0 0101875.02.01.02\n 101875 2 2 68 1 U\n
## 1927 101875.0 0101875.03.01.02\n 101875 2 3 86 1 U\n
## 1928 101879.0 0101879.02.01.02\n 101879 2 2 25 1 U\n
## 1929 101879.0 0101879.03.01.02\n 101879 2 3 44 1 U\n
## 1930 101464.0 0101464.03.01.03\n 101464 3 3 78 1 U\n
## 1931 101464.0 0101464.04.01.02\n 101464 2 4 104 1 U\n
## 1932 101464.1 0101464.05.01.01\n 101464 1 5 132 1 U\n
## 1933 160107.1 0160107.11.01.02\n 160107 2 11 139 1 R\n
## 1934 160107.2 0160107.16.01.01\n 160107 1 16 189 1 R\n
## 1935 160107.2 0160107.17.01.02\n 160107 2 17 194 1 R\n
## 1936 160107.2 0160107.18.01.02\n 160107 2 18 195 1 R\n
## 1937 160107.2 0160107.19.01.03\n 160107 3 19 196 1 R\n
## 1938 160107.2 0160107.20.01.02\n 160107 2 20 197 1 R\n
## 1939 160107.1 0160107.14.01.02\n 160107 2 14 254 1 R\n
## 1940 101473.0 0101473.03.01.02\n 101473 2 3 4 1 U\n
## 1941 101620.0 0101620.04.01.01\n 101620 1 4 105 1 U\n
## 1942 101620.1 0101620.05.01.02\n 101620 2 5 133 1 U\n
## 1943 101623.1 0101623.05.01.02\n 101623 2 5 18 1 U\n
## 1944 101623.0 0101623.02.01.02\n 101623 2 2 64 1 U\n
## 1945 101623.0 0101623.03.01.01\n 101623 1 3 78 1 U\n
## 1946 101623.0 0101623.04.01.02\n 101623 2 4 97 1 U\n
## 1947 101626.0 0101626.01.01.02\n 101626 2 1 24 1 U\n
## 1948 102218.1 0102218.06.01.02\n 102218 2 6 138 1 C\n
## 1949 101626.1 0101626.05.01.01\n 101626 1 5 66 1 U\n
## 1950 101626.0 0101626.03.01.02\n 101626 2 3 74 1 U\n
## 1951 101627.0 0101627.01.01.02\n 101627 2 1 15 1 U\n
## 1952 101627.0 0101627.02.01.01\n 101627 1 2 35 1 U\n
## 1953 101408.0 0101408.03.01.01\n 101408 1 3 35 1 U\n
## 1954 101408.0 0101408.04.01.01\n 101408 1 4 56 1 U\n
## 1955 101408.1 0101408.05.01.02\n 101408 2 5 84 1 U\n
## 1956 101411.0 0101411.03.01.08\n 101411 8 3 1 1 U\n
## 1957 101411.0 0101411.04.01.04\n 101411 4 4 20 1 U\n
## 1958 101411.1 0101411.05.01.02\n 101411 2 5 37 1 U\n
## 1959 101411.0 0101411.01.01.02\n 101411 2 1 60 1 U\n
## 1960 101418.0 0101418.03.01.01\n 101418 1 3 11 1 U\n
## 1961 101418.0 0101418.02.01.02\n 101418 2 2 48 1 U\n
## 1962 101418.0 0101418.04.01.01\n 101418 1 4 94 1 U\n
## 1963 101418.1 0101418.05.01.04\n 101418 4 5 115 1 U\n
## 1964 101879.0 0101879.04.01.02\n 101879 2 4 69 1 U\n
## 1965 101879.1 0101879.05.01.02\n 101879 2 5 83 1 U\n
## 1966 101884.0 0101884.04.01.02\n 101884 2 4 13 1 U\n
## 1967 101884.1 0101884.05.01.02\n 101884 2 5 32 1 U\n
## 1968 101884.0 0101884.02.01.03\n 101884 3 2 38 1 U\n
## 1969 160012.2 0160012.19.01.02\n 160012 2 19 159 1 R\n
## 1970 160012.1 0160012.13.01.01\n 160012 1 13 185 1 R\n
## 1971 160012.1 0160012.12.01.02\n 160012 2 12 195 1 R\n
## 1972 101891.0 0101891.02.01.02\n 101891 2 2 30 1 U\n
## 1973 101891.0 0101891.03.01.02\n 101891 2 3 49 1 U\n
## 1974 101891.0 0101891.04.01.02\n 101891 2 4 62 1 U\n
## 1975 101891.1 0101891.05.01.02\n 101891 2 5 92 1 U\n
## 1976 101895.0 0101895.01.01.01\n 101895 1 1 21 1 U\n
## 1977 101895.0 0101895.03.01.02\n 101895 2 3 48 1 U\n
## 1978 101473.1 0101473.05.01.02\n 101473 2 5 35 1 U\n
## 1979 101479.0 0101479.04.01.09\n 101479 9 4 14 1 U\n
## 1980 101479.1 0101479.05.01.02\n 101479 2 5 32 1 U\n
## 1981 101479.0 0101479.01.01.02\n 101479 2 1 48 1 U\n
## 1982 101479.0 0101479.02.01.02\n 101479 2 2 67 1 U\n
## 1983 101479.0 0101479.03.01.02\n 101479 2 3 89 1 U\n
## 1984 101480.0 0101480.04.01.02\n 101480 2 4 20 1 U\n
## 1985 101480.1 0101480.05.01.02\n 101480 2 5 45 1 U\n
## 1986 101480.0 0101480.02.01.02\n 101480 2 2 58 1 U\n
## 1987 101480.0 0101480.03.01.05\n 101480 5 3 79 1 U\n
## 1988 101480.0 0101480.01.01.01\n 101480 1 1 97 1 U\n
## 1989 101627.0 0101627.03.01.02\n 101627 2 3 66 1 U\n
## 1990 101627.0 0101627.04.01.02\n 101627 2 4 91 1 U\n
## 1991 102218.0 0102218.02.01.02\n 102218 2 2 280 1 C\n
## 1992 102218.2 0102218.19.01.01\n 102218 1 19 289 1 C\n
## 1993 102224.1 0102224.05.01.02\n 102224 2 5 2 1 C\n
## 1994 102224.1 0102224.06.01.02\n 102224 2 6 11 1 C\n
## 1995 102224.1 0102224.07.01.05\n 102224 5 7 22 1 C\n
## 1996 102224.1 0102224.11.01.01\n 102224 1 11 36 1 C\n
## 1997 102224.1 0102224.12.01.02\n 102224 2 12 47 1 C\n
## 1998 101638.0 0101638.04.01.02\n 101638 2 4 47 1 U\n
## 1999 100610.1 0100610.05.01.02\n 100610 2 5 81 1 U\n
## 2000 100611.1 0100611.05.01.02\n 100611 2 5 108 1 U\n
## 2001 100629.0 0100629.01.01.02\n 100629 2 1 8 1 U\n
## 2002 100629.0 0100629.03.01.02\n 100629 2 3 55 1 U\n
## 2003 100708.0 0100708.01.01.02\n 100708 2 1 5 1 U\n
## 2004 160106.2 0160106.20.01.02\n 160106 2 20 186 1 R\n
## 2005 100708.0 0100708.03.01.01\n 100708 1 3 46 1 U\n
## 2006 160106.2 0160106.19.01.02\n 160106 2 19 189 1 R\n
## 2007 160106.2 0160106.21.01.02\n 160106 2 21 190 1 R\n
## 2008 160107.1 0160107.06.01.02\n 160107 2 6 113 1 R\n
## 2009 100801.1 0100801.05.01.03\n 100801 3 5 129 1 U\n
## 2010 100841.0 0100841.01.01.03\n 100841 3 1 18 1 U\n
## 2011 100841.0 0100841.02.01.01\n 100841 1 2 40 1 U\n
## 2012 100841.0 0100841.03.01.02\n 100841 2 3 63 1 U\n
## 2013 100841.0 0100841.04.01.01\n 100841 1 4 88 1 U\n
## 2014 100841.1 0100841.05.01.02\n 100841 2 5 112 1 U\n
## 2015 100898.0 0100898.02.01.04\n 100898 4 2 41 1 U\n
## 2016 100898.0 0100898.03.01.02\n 100898 2 3 67 1 U\n
## 2017 102215.0 0102215.02.01.03\n 102215 3 2 197 1 C\n
## 2018 100898.1 0100898.05.01.02\n 100898 2 5 119 1 U\n
## 2019 160109.2 0160109.16.01.01\n 160109 1 16 175 1 R\n
## 2020 160109.2 0160109.17.01.02\n 160109 2 17 176 1 R\n
## 2021 101035.0 0101035.04.01.01\n 101035 1 4 76 1 U\n
## 2022 160109.2 0160109.20.01.02\n 160109 2 20 178 1 R\n
## 2023 160012.2 0160012.20.01.03\n 160012 3 20 290 1 R\n
## 2024 160012.1 0160012.14.01.02\n 160012 2 14 291 1 R\n
## 2025 160012.1 0160012.10.01.02\n 160012 2 10 295 1 R\n
## 2026 160013.2 0160013.20.01.01\n 160013 1 20 6 1 R\n
## 2027 160013.2 0160013.18.01.02\n 160013 2 18 14 1 R\n
## 2028 160013.2 0160013.19.01.02\n 160013 2 19 25 1 R\n
## 2029 160013.1 0160013.06.01.02\n 160013 2 6 28 1 R\n
## 2030 160013.1 0160013.07.01.02\n 160013 2 7 39 1 R\n
## 2031 160013.2 0160013.16.01.04\n 160013 4 16 58 1 R\n
## 2032 100103.0 0100103.04.01.02\n 100103 2 4 118 1 U\n
## 2033 100116.0 0100116.04.01.01\n 100116 1 4 88 1 U\n
## 2034 160013.1 0160013.15.01.02\n 160013 2 15 98 1 R\n
## 2035 160013.1 0160013.11.01.03\n 160013 3 11 122 1 R\n
## 2036 160009.1 0160009.07.01.02\n 160009 2 7 241 1 R\n
## 2037 160009.2 0160009.16.01.02\n 160009 2 16 242 1 R\n
## 2038 160013.0 0160013.01.01.04\n 160013 4 1 156 1 R\n
## 2039 160013.0 0160013.02.01.04\n 160013 4 2 168 1 R\n
## 2040 160013.0 0160013.03.01.02\n 160013 2 3 187 1 R\n
## 2041 102224.0 0102224.02.01.02\n 102224 2 2 121 1 C\n
## 2042 100606.0 0100606.01.01.02\n 100606 2 1 43 1 U\n
## 2043 101564.0 0101564.01.01.01\n 101564 1 1 11 1 U\n
## 2044 102224.1 0102224.10.01.01\n 102224 1 10 153 1 C\n
## 2045 160114.1 0160114.15.01.02\n 160114 2 15 392 1 R\n
## 2046 102224.2 0102224.16.01.02\n 102224 2 16 173 1 C\n
## 2047 102224.2 0102224.19.01.04\n 102224 4 19 177 1 C\n
## 2048 102224.2 0102224.18.01.02\n 102224 2 18 198 1 C\n
## 2049 102239.0 0102239.04.01.04\n 102239 4 4 12 1 U\n
## 2050 160102.1 0160102.07.01.02\n 160102 2 7 80 1 R\n
## 2051 160102.2 0160102.16.02.04\n 160102 4 16 171 2 R\n
## 2052 160080.2 0160080.20.01.02\n 160080 2 20 31 1 R\n
## 2053 160080.2 0160080.18.01.02\n 160080 2 18 53 1 R\n
## 2054 101238.0 0101238.04.01.01\n 101238 1 4 75 1 U\n
## 2055 101238.1 0101238.05.01.03\n 101238 3 5 97 1 U\n
## 2056 101297.0 0101297.01.01.02\n 101297 2 1 25 1 U\n
## 2057 101297.0 0101297.02.01.02\n 101297 2 2 50 1 U\n
## 2058 101297.0 0101297.03.01.02\n 101297 2 3 76 1 U\n
## 2059 101297.1 0101297.05.01.01\n 101297 1 5 130 1 U\n
## 2060 101326.0 0101326.01.01.02\n 101326 2 1 16 1 U\n
## 2061 160107.0 0160107.04.01.02\n 160107 2 4 268 1 R\n
## 2062 100876.0 0100876.02.01.02\n 100876 2 2 112 1 U\n
## 2063 101384.0 0101384.02.01.01\n 101384 1 2 20 1 U\n
## 2064 101771.0 0101771.01.01.01\n 101771 1 1 41 1 U\n
## 2065 102218.2 0102218.20.01.03\n 102218 3 20 58 1 C\n
## 2066 102218.0 0102218.01.01.02\n 102218 2 1 74 1 C\n
## 2067 102218.1 0102218.08.01.02\n 102218 2 8 96 1 C\n
## 2068 102218.1 0102218.05.01.02\n 102218 2 5 123 1 C\n
## 2069 101478.0 0101478.02.01.02\n 101478 2 2 45 1 U\n
## 2070 100094.0 0100094.02.01.05\n 100094 5 2 34 1 U\n
## 2071 100094.0 0100094.03.01.03\n 100094 3 3 60 1 U\n
## 2072 100094.0 0100094.04.01.02\n 100094 2 4 83 1 U\n
## 2073 100094.1 0100094.05.01.01\n 100094 1 5 107 1 U\n
## 2074 100151.0 0100151.04.01.04\n 100151 4 4 76 1 U\n
## 2075 100482.0 0100482.04.01.02\n 100482 2 4 66 1 U\n
## 2076 100164.0 0100164.01.01.03\n 100164 3 1 4 1 U\n
## 2077 100164.0 0100164.02.01.02\n 100164 2 2 21 1 U\n
## 2078 100164.0 0100164.03.01.02\n 100164 2 3 42 1 U\n
## 2079 100164.0 0100164.04.01.02\n 100164 2 4 61 1 U\n
## 2080 100197.0 0100197.01.01.01\n 100197 1 1 22 1 U\n
## 2081 100197.0 0100197.04.01.01\n 100197 1 4 97 1 U\n
## 2082 100204.0 0100204.02.04.04\n 100204 4 2 126 4 U\n
## 2083 101781.0 0101781.01.01.02\n 101781 2 1 110 1 U\n
## 2084 100232.0 0100232.02.01.03\n 100232 3 2 35 1 U\n
## 2085 101380.0 0101380.02.01.01\n 101380 1 2 87 1 U\n
## 2086 101901.0 0101901.03.01.02\n 101901 2 3 94 1 U\n
## 2087 100853.1 0100853.05.01.02\n 100853 2 5 46 1 U\n
## 2088 100245.0 0100245.04.01.01\n 100245 1 4 69 1 U\n
## 2089 100348.0 0100348.01.01.02\n 100348 2 1 12 1 U\n
## 2090 100348.0 0100348.02.01.04\n 100348 4 2 33 1 U\n
## 2091 100348.0 0100348.04.01.02\n 100348 2 4 73 1 U\n
## 2092 100619.1 0100619.05.01.02\n 100619 2 5 86 1 U\n
## 2093 101564.0 0101564.03.01.02\n 101564 2 3 50 1 U\n
## 2094 160013.1 0160013.12.01.02\n 160013 2 12 205 1 R\n
## 2095 160013.1 0160013.10.01.02\n 160013 2 10 242 1 R\n
## 2096 160013.1 0160013.08.01.02\n 160013 2 8 255 1 R\n
## 2097 160013.0 0160013.04.01.02\n 160013 2 4 260 1 R\n
## 2098 160017.0 0160017.01.01.02\n 160017 2 1 8 1 R\n
## 2099 160017.0 0160017.03.01.03\n 160017 3 3 34 1 R\n
## 2100 160017.0 0160017.04.01.02\n 160017 2 4 46 1 R\n
## 2101 101702.0 0101702.02.01.01\n 101702 1 2 107 1 U\n
## 2102 101703.0 0101703.01.01.02\n 101703 2 1 21 1 U\n
## 2103 101704.0 0101704.01.01.02\n 101704 2 1 86 1 U\n
## 2104 160017.1 0160017.08.01.02\n 160017 2 8 97 1 R\n
## 2105 160017.1 0160017.09.01.03\n 160017 3 9 109 1 R\n
## 2106 160009.1 0160009.13.01.01\n 160009 1 13 110 1 R\n
## 2107 160009.1 0160009.14.01.02\n 160009 2 14 119 1 R\n
## 2108 102218.2 0102218.16.01.02\n 102218 2 16 186 1 C\n
## 2109 102218.1 0102218.14.01.06\n 102218 6 14 194 1 C\n
## 2110 102218.1 0102218.13.01.02\n 102218 2 13 195 1 C\n
## 2111 102218.1 0102218.11.01.01\n 102218 1 11 274 1 C\n
## 2112 100550.0 0100550.02.01.02\n 100550 2 2 40 1 U\n
## 2113 100194.0 0100194.04.01.02\n 100194 2 4 95 1 U\n
## 2114 100550.0 0100550.04.01.02\n 100550 2 4 78 1 U\n
## 2115 100781.1 0100781.05.01.01\n 100781 1 5 130 1 U\n
## 2116 100298.0 0100298.04.01.01\n 100298 1 4 87 1 U\n
## 2117 100572.0 0100572.02.01.02\n 100572 2 2 67 1 U\n
## 2118 100572.1 0100572.05.01.03\n 100572 3 5 175 1 U\n
## 2119 100610.0 0100610.03.01.01\n 100610 1 3 40 1 U\n
## 2120 102224.0 0102224.03.01.02\n 102224 2 3 101 1 C\n
## 2121 102224.0 0102224.01.01.02\n 102224 2 1 111 1 C\n
## 2122 101081.0 0101081.04.01.06\n 101081 6 4 75 1 U\n
## 2123 101081.1 0101081.05.01.02\n 101081 2 5 97 1 U\n
## 2124 102224.1 0102224.09.01.01\n 102224 1 9 144 1 C\n
## 2125 100708.0 0100708.02.01.03\n 100708 3 2 25 1 U\n
## 2126 102224.1 0102224.15.01.02\n 102224 2 15 160 1 C\n
## 2127 100708.0 0100708.04.01.02\n 100708 2 4 67 1 U\n
## 2128 100708.1 0100708.05.01.02\n 100708 2 5 88 1 U\n
## 2129 100801.0 0100801.01.01.03\n 100801 3 1 15 1 U\n
## 2130 102215.1 0102215.12.01.02\n 102215 2 12 34 1 C\n
## 2131 102215.0 0102215.04.01.02\n 102215 2 4 46 1 C\n
## 2132 102215.1 0102215.05.01.02\n 102215 2 5 65 1 C\n
## 2133 102215.1 0102215.14.01.02\n 102215 2 14 79 1 C\n
## 2134 102215.1 0102215.15.01.01\n 102215 1 15 89 1 C\n
## 2135 102215.1 0102215.06.01.03\n 102215 3 6 99 1 C\n
## 2136 160102.0 0160102.05.01.01\n 160102 1 5 288 1 R\n
## 2137 160102.2 0160102.19.01.02\n 160102 2 19 308 1 R\n
## 2138 100898.0 0100898.04.01.01\n 100898 1 4 94 1 U\n
## 2139 102215.1 0102215.08.01.01\n 102215 1 8 214 1 C\n
## 2140 102215.1 0102215.09.01.02\n 102215 2 9 224 1 C\n
## 2141 100912.1 0100912.05.01.01\n 100912 1 5 104 1 U\n
## 2142 160109.2 0160109.18.01.02\n 160109 2 18 177 1 R\n
## 2143 100917.0 0100917.04.01.02\n 100917 2 4 122 1 U\n
## 2144 160114.0 0160114.03.01.02\n 160114 2 3 303 1 R\n
## 2145 100914.0 0100914.01.01.02\n 100914 2 1 53 1 U\n
## 2146 101015.0 0101015.03.01.04\n 101015 4 3 126 1 U\n
## 2147 100511.1 0100511.05.01.02\n 100511 2 5 83 1 U\n
## 2148 100231.0 0100231.01.01.05\n 100231 5 1 48 1 U\n
## 2149 160017.1 0160017.14.01.02\n 160017 2 14 147 1 R\n
## 2150 160017.1 0160017.15.01.02\n 160017 2 15 161 1 R\n
## 2151 160017.2 0160017.17.01.02\n 160017 2 17 178 1 R\n
## 2152 160017.1 0160017.11.01.02\n 160017 2 11 221 1 R\n
## 2153 100779.0 0100779.04.01.02\n 100779 2 4 22 1 U\n
## 2154 100479.0 0100479.02.01.02\n 100479 2 2 62 1 U\n
## 2155 160009.0 0160009.05.01.01\n 160009 1 5 226 1 R\n
## 2156 160009.0 0160009.02.01.02\n 160009 2 2 236 1 R\n
## 2157 102224.2 0102224.17.01.02\n 102224 2 17 51 1 C\n
## 2158 100395.0 0100395.03.01.02\n 100395 2 3 46 1 U\n
## 2159 102224.1 0102224.08.01.02\n 102224 2 8 86 1 C\n
## 2160 102218.1 0102218.09.01.03\n 102218 3 9 111 1 C\n
## 2161 101564.0 0101564.02.01.02\n 101564 2 2 31 1 U\n
## 2162 160012.1 0160012.06.01.02\n 160012 2 6 26 1 R\n
## 2163 160012.1 0160012.07.01.01\n 160012 1 7 46 1 R\n
## 2164 160012.0 0160012.04.01.01\n 160012 1 4 54 1 R\n
## 2165 101098.0 0101098.02.01.02\n 101098 2 2 29 1 U\n
## 2166 100232.0 0100232.03.01.02\n 100232 2 3 59 1 U\n
## 2167 101098.0 0101098.04.01.02\n 101098 2 4 73 1 U\n
## 2168 101098.1 0101098.05.01.01\n 101098 1 5 94 1 U\n
## 2169 101167.0 0101167.01.01.02\n 101167 2 1 8 1 U\n
## 2170 101167.0 0101167.02.01.02\n 101167 2 2 28 1 U\n
## 2171 102239.1 0102239.05.01.05\n 102239 5 5 38 1 U\n
## 2172 102239.0 0102239.02.01.02\n 102239 2 2 54 1 U\n
## 2173 160102.2 0160102.18.01.02\n 160102 2 18 172 1 R\n
## 2174 160107.1 0160107.13.01.02\n 160107 2 13 138 1 R\n
## 2175 160102.2 0160102.17.01.03\n 160102 3 17 279 1 R\n
## 2176 160109.0 0160109.03.01.02\n 160109 2 3 69 1 R\n
## 2177 160109.1 0160109.07.01.02\n 160109 2 7 125 1 R\n
## 2178 160102.1 0160102.11.01.02\n 160102 2 11 310 1 R\n
## 2179 102368.0 0102368.03.01.02\n 102368 2 3 41 1 U\n
## 2180 102368.0 0102368.04.01.02\n 102368 2 4 65 1 U\n
## 2181 102215.1 0102215.10.01.02\n 102215 2 10 231 1 C\n
## 2182 101326.0 0101326.03.01.02\n 101326 2 3 61 1 U\n
## 2183 160107.0 0160107.05.01.02\n 160107 2 5 269 1 R\n
## 2184 160107.1 0160107.15.01.02\n 160107 2 15 289 1 R\n
## 2185 160109.0 0160109.01.01.02\n 160109 2 1 66 1 R\n
## 2186 101469.0 0101469.02.01.02\n 101469 2 2 38 1 U\n
## 2187 160114.2 0160114.18.01.02\n 160114 2 18 488 1 R\n
## 2188 160114.2 0160114.19.01.01\n 160114 1 19 489 1 R\n
## 2189 160114.2 0160114.17.01.02\n 160114 2 17 492 1 R\n
## 2190 100085.1 0100085.05.01.01\n 100085 1 5 90 1 U\n
## 2191 101478.0 0101478.04.01.02\n 101478 2 4 97 1 U\n
## 2192 101535.0 0101535.01.01.02\n 101535 2 1 17 1 U\n
## 2193 101535.0 0101535.02.01.02\n 101535 2 2 38 1 U\n
## 2194 101535.0 0101535.03.01.02\n 101535 2 3 55 1 U\n
## 2195 101535.1 0101535.05.01.02\n 101535 2 5 89 1 U\n
## 2196 101549.0 0101549.01.01.02\n 101549 2 1 4 1 U\n
## 2197 101549.0 0101549.02.01.03\n 101549 3 2 28 1 U\n
## 2198 101549.0 0101549.03.01.02\n 101549 2 3 50 1 U\n
## 2199 101549.0 0101549.04.01.02\n 101549 2 4 72 1 U\n
## 2200 100610.0 0100610.01.01.01\n 100610 1 1 2 1 U\n
## 2201 101081.0 0101081.02.02.04\n 101081 4 2 28 2 U\n
## 2202 101081.0 0101081.03.01.05\n 101081 5 3 51 1 U\n
## 2203 100488.1 0100488.05.01.03\n 100488 3 5 120 1 U\n
## 2204 101564.0 0101564.04.01.02\n 101564 2 4 70 1 U\n
## 2205 160012.0 0160012.03.01.05\n 160012 5 3 66 1 R\n
## 2206 101098.0 0101098.01.01.02\n 101098 2 1 7 1 U\n
## 2207 160012.1 0160012.08.01.02\n 160012 2 8 100 1 R\n
## 2208 100245.0 0100245.03.01.01\n 100245 1 3 48 1 U\n
## 2209 160012.2 0160012.18.01.01\n 160012 1 18 126 1 R\n
## 2210 160012.1 0160012.11.01.02\n 160012 2 11 138 1 R\n
## 2211 160012.1 0160012.15.01.02\n 160012 2 15 157 1 R\n
## 2212 101718.0 0101718.03.01.02\n 101718 2 3 44 1 U\n
## 2213 101904.1 0101904.05.01.02\n 101904 2 5 71 1 U\n
## 2214 160109.0 0160109.02.01.02\n 160109 2 2 67 1 R\n
## 2215 160109.0 0160109.05.01.01\n 160109 1 5 68 1 R\n
## 2216 102218.1 0102218.15.01.02\n 102218 2 15 174 1 C\n
## 2217 160012.0 0160012.02.01.02\n 160012 2 2 242 1 R\n
## 2218 102368.0 0102368.01.01.03\n 102368 3 1 4 1 U\n
## 2219 101922.0 0101922.03.01.01\n 101922 1 3 53 1 U\n
## 2220 101922.0 0101922.04.01.02\n 101922 2 4 77 1 U\n
## 2221 102368.1 0102368.05.01.02\n 102368 2 5 99 1 U\n
## 2222 160009.1 0160009.08.01.05\n 160009 5 8 16 1 R\n
## 2223 160009.1 0160009.09.01.02\n 160009 2 9 26 1 R\n
## 2224 160009.1 0160009.11.01.01\n 160009 1 11 46 1 R\n
## 2225 160009.0 0160009.03.01.02\n 160009 2 3 66 1 R\n
## 2226 160009.0 0160009.01.01.02\n 160009 2 1 96 1 R\n
## 2227 160106.1 0160106.13.01.02\n 160106 2 13 154 1 R\n
## 2228 102218.0 0102218.04.01.02\n 102218 2 4 159 1 C\n
## 2229 101549.1 0101549.05.01.02\n 101549 2 5 95 1 U\n
## 2230 100546.0 0100546.03.01.02\n 100546 2 3 59 1 U\n
## 2231 100546.0 0100546.04.01.02\n 100546 2 4 78 1 U\n
## 2232 100605.0 0100605.04.01.01\n 100605 1 4 5 1 U\n
## 2233 160009.2 0160009.19.01.02\n 160009 2 19 198 1 R\n
## 2234 100550.0 0100550.03.01.02\n 100550 2 3 58 1 U\n
## 2235 100461.0 0100461.02.01.05\n 100461 5 2 87 1 U\n
## 2236 160013.1 0160013.14.01.02\n 160013 2 14 81 1 R\n
## 2237 101046.0 0101046.03.01.02\n 101046 2 3 60 1 U\n
## 2238 100550.1 0100550.05.01.02\n 100550 2 5 97 1 U\n
## 2239 100572.0 0100572.01.01.02\n 100572 2 1 30 1 U\n
## 2240 160106.0 0160106.03.01.03\n 160106 3 3 18 1 R\n
## 2241 102224.1 0102224.14.01.01\n 102224 1 14 72 1 C\n
## 2242 101238.0 0101238.03.01.03\n 101238 3 3 52 1 U\n
## 2243 160012.0 0160012.05.01.01\n 160012 1 5 219 1 R\n
## 2244 101848.1 0101848.05.01.02\n 101848 2 5 131 1 U\n
## 2245 102224.0 0102224.04.01.02\n 102224 2 4 127 1 C\n
## 2246 100197.1 0100197.05.01.01\n 100197 1 5 122 1 U\n
## 2247 101098.0 0101098.03.01.02\n 101098 2 3 52 1 U\n
## 2248 100022.1 0100022.05.01.01\n 100022 1 5 34 1 U\n
## 2249 100328.0 0100328.03.01.02\n 100328 2 3 108 1 U\n
## 2250 102215.2 0102215.18.01.02\n 102215 2 18 16 1 C\n
## 2251 101709.0 0101709.03.01.02\n 101709 2 3 53 1 U\n
## 2252 100328.0 0100328.04.01.01\n 100328 1 4 158 1 U\n
## 2253 100338.0 0100338.04.01.01\n 100338 1 4 49 1 U\n
## 2254 102239.0 0102239.03.01.02\n 102239 2 3 81 1 U\n
## 2255 160114.1 0160114.07.01.02\n 160114 2 7 324 1 R\n
## 2256 160009.0 0160009.04.01.02\n 160009 2 4 133 1 R\n
## 2257 160009.1 0160009.06.01.01\n 160009 1 6 154 1 R\n
## 2258 101697.1 0101697.05.01.01\n 101697 1 5 74 1 U\n
## 2259 160106.0 0160106.04.01.03\n 160106 3 4 20 1 R\n
## 2260 160106.0 0160106.05.01.01\n 160106 1 5 22 1 R\n
## 2261 100002.0 0100002.01.01.03\n 100002 3 1 12 1 U\n
## 2262 100002.0 0100002.02.01.02\n 100002 2 2 28 1 U\n
## 2263 100917.0 0100917.03.01.03\n 100917 3 3 88 1 U\n
## 2264 101326.0 0101326.04.01.02\n 101326 2 4 85 1 U\n
## 2265 100917.1 0100917.05.01.02\n 100917 2 5 155 1 U\n
## 2266 160114.0 0160114.05.01.02\n 160114 2 5 305 1 R\n
## 2267 160114.1 0160114.06.01.02\n 160114 2 6 323 1 R\n
## 2268 101718.0 0101718.04.01.02\n 101718 2 4 61 1 U\n
## 2269 101066.0 0101066.02.01.02\n 101066 2 2 42 1 U\n
## 2270 101238.0 0101238.02.01.02\n 101238 2 2 30 1 U\n
## 2271 160009.1 0160009.15.01.04\n 160009 4 15 172 1 R\n
## 2272 160009.2 0160009.18.01.02\n 160009 2 18 192 1 R\n
## 2273 100550.0 0100550.01.01.02\n 100550 2 1 18 1 U\n
## 2274 160009.2 0160009.17.01.02\n 160009 2 17 204 1 R\n
## 2275 160009.1 0160009.12.01.02\n 160009 2 12 222 1 R\n
## 2276 160013.2 0160013.17.01.02\n 160013 2 17 72 1 R\n
## 2277 101046.0 0101046.02.01.02\n 101046 2 2 34 1 U\n
## 2278 100151.1 0100151.05.01.01\n 100151 1 5 95 1 U\n
## 2279 102224.1 0102224.13.01.02\n 102224 2 13 62 1 C\n
## 2280 101046.0 0101046.04.01.02\n 101046 2 4 84 1 U\n
## 2281 102218.0 0102218.03.01.02\n 102218 2 3 54 1 C\n
## 2282 101718.1 0101718.05.01.02\n 101718 2 5 78 1 U\n
## 2283 100085.0 0100085.03.01.03\n 100085 3 3 46 1 U\n
## 2284 160102.1 0160102.13.01.02\n 160102 2 13 314 1 R\n
## 2285 101641.0 0101641.01.01.02\n 101641 2 1 9 1 U\n
## 2286 101744.0 0101744.02.01.01\n 101744 1 2 30 1 U\n
## 2287 160012.0 0160012.01.01.01\n 160012 1 1 77 1 R\n
## 2288 102240.1 0102240.05.01.02\n 102240 2 5 151 1 U\n
## 2289 160012.2 0160012.16.01.03\n 160012 3 16 111 1 R\n
## 2290 101709.0 0101709.01.01.02\n 101709 2 1 13 1 U\n
## 2291 101641.1 0101641.05.01.01\n 101641 1 5 100 1 U\n
## 2292 101167.0 0101167.04.01.01\n 101167 1 4 67 1 U\n
## 2293 101167.1 0101167.05.01.03\n 101167 3 5 87 1 U\n
## 2294 101718.0 0101718.01.01.02\n 101718 2 1 12 1 U\n
## 2295 100085.0 0100085.02.01.03\n 100085 3 2 25 1 U\n
## 2296 101046.1 0101046.05.01.02\n 101046 2 5 108 1 U\n
## 2297 100085.0 0100085.04.01.06\n 100085 6 4 68 1 U\n
## 2298 160106.0 0160106.01.01.03\n 160106 3 1 19 1 R\n
## 2299 100094.0 0100094.01.01.01\n 100094 1 1 10 1 U\n
## 2300 101744.0 0101744.04.01.02\n 101744 2 4 73 1 U\n
## 2301 101922.1 0101922.05.01.02\n 101922 2 5 99 1 U\n
## 2302 101990.0 0101990.01.01.02\n 101990 2 1 7 1 U\n
## 2303 102215.0 0102215.01.01.01\n 102215 1 1 250 1 C\n
## 2304 101990.0 0101990.03.01.02\n 101990 2 3 48 1 U\n
## 2305 101326.1 0101326.05.01.02\n 101326 2 5 106 1 U\n
## 2306 101469.0 0101469.01.01.02\n 101469 2 1 16 1 U\n
## 2307 101990.1 0101990.05.01.02\n 101990 2 5 91 1 U\n
## 2308 160106.1 0160106.12.01.04\n 160106 4 12 153 1 R\n
## 2309 101238.0 0101238.01.01.01\n 101238 1 1 8 1 U\n
## 2310 100348.1 0100348.05.01.02\n 100348 2 5 93 1 U\n
## 2311 101478.0 0101478.01.01.02\n 101478 2 1 18 1 U\n
## 2312 101744.0 0101744.03.01.02\n 101744 2 3 52 1 U\n
## 2313 101418.0 0101418.01.01.02\n 101418 2 1 80 1 U\n
## 2314 101001.0 0101001.02.01.03\n 101001 3 2 30 1 U\n
## 2315 160017.2 0160017.18.01.02\n 160017 2 18 188 1 R\n
## 2316 101001.0 0101001.03.01.02\n 101001 2 3 54 1 U\n
## 2317 160017.2 0160017.16.01.02\n 160017 2 16 232 1 R\n
## 2318 160114.1 0160114.14.01.02\n 160114 2 14 391 1 R\n
## 2319 160114.1 0160114.12.01.03\n 160114 3 12 389 1 R\n
## 2320 160114.1 0160114.11.01.02\n 160114 2 11 388 1 R\n
## 2321 102215.2 0102215.20.01.02\n 102215 2 20 274 1 C\n
## 2322 100466.0 0100466.04.01.03\n 100466 3 4 120 1 U\n
## 2323 100511.0 0100511.03.01.01\n 100511 1 3 42 1 U\n
## 2324 101395.0 0101395.03.01.01\n 101395 1 3 52 1 U\n
## 2325 100546.0 0100546.02.01.02\n 100546 2 2 40 1 U\n
## 2326 100976.1 0100976.05.01.01\n 100976 1 5 113 1 U\n
## 2327 102240.0 0102240.03.01.02\n 102240 2 3 64 1 U\n
## 2328 100232.0 0100232.01.01.02\n 100232 2 1 11 1 U\n
## 2329 101641.0 0101641.03.01.02\n 101641 2 3 58 1 U\n
## 2330 100232.1 0100232.05.01.02\n 100232 2 5 105 1 U\n
## 2331 100002.0 0100002.03.01.04\n 100002 4 3 44 1 U\n
## 2332 101709.0 0101709.04.01.02\n 101709 2 4 76 1 U\n
## 2333 101641.0 0101641.04.01.01\n 101641 1 4 80 1 U\n
## 2334 160017.0 0160017.05.01.02\n 160017 2 5 58 1 R\n
## 2335 100954.0 0100954.01.01.02\n 100954 2 1 18 1 U\n
## 2336 101155.0 0101155.01.01.04\n 101155 4 1 14 1 U\n
## 2337 100546.0 0100546.01.01.02\n 100546 2 1 20 1 U\n
## 2338 100155.1 0100155.05.01.02\n 100155 2 5 70 1 U\n
## 2339 100189.0 0100189.02.01.02\n 100189 2 2 60 1 U\n
## 2340 100393.0 0100393.02.01.01\n 100393 1 2 29 1 U\n
## 2341 101087.0 0101087.01.01.03\n 101087 3 1 113 1 U\n
## 2342 160106.1 0160106.08.01.02\n 160106 2 8 114 1 R\n
## 2343 101990.0 0101990.02.01.02\n 101990 2 2 27 1 U\n
## 2344 160114.1 0160114.10.01.02\n 160114 2 10 327 1 R\n
## 2345 101990.0 0101990.04.01.02\n 101990 2 4 68 1 U\n
## 2346 102215.0 0102215.03.01.01\n 102215 1 3 265 1 C\n
## 2347 101434.0 0101434.01.01.02\n 101434 2 1 51 1 U\n
## 2348 160017.1 0160017.06.01.02\n 160017 2 6 69 1 R\n
## 2349 102218.1 0102218.10.01.02\n 102218 2 10 19 1 C\n
## 2350 100631.0 0100631.01.01.01\n 100631 1 1 43 1 U\n
## 2351 100047.1 0100047.05.01.02\n 100047 2 5 69 1 U\n
## 2352 101469.0 0101469.03.01.02\n 101469 2 3 61 1 U\n
## 2353 160109.2 0160109.19.01.02\n 160109 2 19 174 1 R\n
## 2354 100978.1 0100978.05.01.01\n 100978 1 5 113 1 U\n
## 2355 160114.1 0160114.08.01.02\n 160114 2 8 326 1 R\n
## 2356 102240.0 0102240.02.01.01\n 102240 1 2 118 1 U\n
## 2357 101641.0 0101641.02.01.02\n 101641 2 2 31 1 U\n
## 2358 101871.0 0101871.03.01.01\n 101871 1 3 33 1 U\n
## 2359 101001.1 0101001.05.01.03\n 101001 3 5 102 1 U\n
## 2360 101762.1 0101762.05.01.02\n 101762 2 5 77 1 U\n
## 2361 100435.0 0100435.04.01.05\n 100435 5 4 91 1 U\n
## 2362 100002.1 0100002.05.01.03\n 100002 3 5 78 1 U\n
## 2363 100047.0 0100047.04.01.01\n 100047 1 4 53 1 U\n
## 2364 100466.0 0100466.03.01.04\n 100466 4 3 89 1 U\n
## 2365 160109.1 0160109.15.01.02\n 160109 2 15 171 1 R\n
## 2366 101469.0 0101469.04.01.03\n 101469 3 4 84 1 U\n
## 2367 100976.0 0100976.02.01.03\n 100976 3 2 42 1 U\n
## 2368 101744.1 0101744.05.01.03\n 101744 3 5 99 1 U\n
## 2369 160106.1 0160106.07.01.03\n 160106 3 7 113 1 R\n
## 2370 160106.1 0160106.09.01.02\n 160106 2 9 115 1 R\n
## 2371 160106.1 0160106.10.01.03\n 160106 3 10 116 1 R\n
## 2372 100435.0 0100435.03.01.07\n 100435 7 3 65 1 U\n
## 2373 100047.0 0100047.02.01.03\n 100047 3 2 22 1 U\n
## 2374 100047.0 0100047.03.01.04\n 100047 4 3 38 1 U\n
## 2375 160109.1 0160109.11.01.02\n 160109 2 11 172 1 R\n
## 2376 160017.1 0160017.07.01.01\n 160017 1 7 83 1 R\n
## 2377 100610.0 0100610.02.01.02\n 100610 2 2 21 1 U\n
## 2378 160114.1 0160114.09.01.02\n 160114 2 9 325 1 R\n
## 2379 100393.1 0100393.05.01.02\n 100393 2 5 105 1 U\n
## 2380 160109.1 0160109.12.01.01\n 160109 1 12 173 1 R\n
## 2381 100435.0 0100435.01.01.02\n 100435 2 1 16 1 U\n
## 2382 160109.1 0160109.06.01.01\n 160109 1 6 126 1 R\n
## 2383 160106.1 0160106.15.01.02\n 160106 2 15 151 1 R\n
## 2384 100435.0 0100435.02.01.02\n 100435 2 2 42 1 U\n
## 2385 160106.1 0160106.14.01.06\n 160106 6 14 150 1 R\n
## 2386 100954.0 0100954.04.01.02\n 100954 2 4 78 1 U\n
## 2387 100393.0 0100393.03.01.02\n 100393 2 3 55 1 U\n
## 2388 100954.0 0100954.02.01.02\n 100954 2 2 39 1 U\n
## 2389 100954.0 0100954.03.01.02\n 100954 2 3 59 1 U\n
## 2390 160109.1 0160109.14.01.03\n 160109 3 14 170 1 R\n
## 2391 100908.1 0100908.05.01.02\n 100908 2 5 90 1 U\n
## 2392 160109.1 0160109.13.01.04\n 160109 4 13 169 1 R\n
## 2393 101762.0 0101762.01.01.03\n 101762 3 1 12 1 U\n
## 2394 100435.1 0100435.05.01.02\n 100435 2 5 117 1 U\n
## 2395 100466.0 0100466.01.01.02\n 100466 2 1 22 1 U\n
## 2396 100908.0 0100908.01.01.01\n 100908 1 1 82 1 U\n
## 2397 160106.1 0160106.11.01.02\n 160106 2 11 152 1 R\n
## 2398 160109.1 0160109.08.01.03\n 160109 3 8 128 1 R\n
## 2399 100466.0 0100466.02.01.02\n 100466 2 2 54 1 U\n
## 2400 101897.1 0101897.05.01.01\n 101897 1 5 96 1 U\n
## 2401 160109.1 0160109.09.01.02\n 160109 2 9 127 1 R\n
## 2402 102270.1 0102270.07.01.01\n 102270 1 7 65 1 C\n
## 2403 102270.1 0102270.11.01.02\n 102270 2 11 113 1 C\n
## 2404 102270.0 0102270.04.01.02\n 102270 2 4 35 1 C\n
## 2405 160048.1 0160048.10.01.02\n 160048 2 10 94 1 R\n
## 2406 102018.1 0102018.07.01.05\n 102018 5 7 143 1 C\n
## 2407 102012.1 0102012.13.01.02\n 102012 2 13 188 1 C\n
## 2408 102018.1 0102018.06.01.02\n 102018 2 6 133 1 C\n
## 2409 160048.1 0160048.06.01.02\n 160048 2 6 110 1 R\n
## 2410 102270.1 0102270.10.01.02\n 102270 2 10 103 1 C\n
## 2411 102012.1 0102012.15.01.03\n 102012 3 15 63 1 C\n
## 2412 102270.1 0102270.09.01.02\n 102270 2 9 93 1 C\n
## 2413 102270.1 0102270.06.01.01\n 102270 1 6 55 1 C\n
## 2414 160048.1 0160048.07.01.01\n 160048 1 7 117 1 R\n
## 2415 102018.1 0102018.10.01.02\n 102018 2 10 173 1 C\n
## 2416 102018.1 0102018.12.01.01\n 102018 1 12 55 1 C\n
## 2417 102012.0 0102012.03.01.03\n 102012 3 3 141 1 C\n
## 2418 102012.2 0102012.17.01.02\n 102012 2 17 99 1 C\n
## 2419 160048.1 0160048.09.01.04\n 160048 4 9 86 1 R\n
## 2420 102270.1 0102270.08.01.02\n 102270 2 8 80 1 C\n
## 2421 102012.0 0102012.02.01.02\n 102012 2 2 166 1 C\n
## 2422 102012.1 0102012.05.01.02\n 102012 2 5 202 1 C\n
## 2423 102018.2 0102018.20.01.01\n 102018 1 20 39 1 C\n
## 2424 102018.1 0102018.09.01.05\n 102018 5 9 164 1 C\n
## 2425 160034.2 0160034.19.01.01\n 160034 1 19 78 1 R\n
## 2426 160039.1 0160039.09.01.02\n 160039 2 9 67 1 R\n
## 2427 102018.1 0102018.05.01.01\n 102018 1 5 125 1 C\n
## 2428 102012.1 0102012.07.01.03\n 102012 3 7 230 1 C\n
## 2429 102012.0 0102012.01.01.02\n 102012 2 1 155 1 C\n
## 2430 102018.0 0102018.04.01.01\n 102018 1 4 117 1 C\n
## 2431 102015.1 0102015.10.01.03\n 102015 3 10 216 1 C\n
## 2432 160048.0 0160048.01.01.04\n 160048 4 1 126 1 R\n
## 2433 160048.0 0160048.05.01.05\n 160048 5 5 101 1 R\n
## 2434 160034.0 0160034.02.01.02\n 160034 2 2 64 1 R\n
## 2435 160048.0 0160048.04.01.02\n 160048 2 4 150 1 R\n
## 2436 160032.1 0160032.12.01.02\n 160032 2 12 124 1 R\n
## 2437 102270.1 0102270.13.01.01\n 102270 1 13 133 1 C\n
## 2438 102018.1 0102018.11.01.01\n 102018 1 11 46 1 C\n
## 2439 102270.1 0102270.15.01.02\n 102270 2 15 156 1 C\n
## 2440 102270.2 0102270.16.01.04\n 102270 4 16 168 1 C\n
## 2441 102018.1 0102018.08.01.03\n 102018 3 8 154 1 C\n
## 2442 102012.1 0102012.08.01.05\n 102012 5 8 242 1 C\n
## 2443 160048.1 0160048.13.01.02\n 160048 2 13 78 1 R\n
## 2444 160048.1 0160048.08.01.01\n 160048 1 8 124 1 R\n
## 2445 160034.0 0160034.04.01.01\n 160034 1 4 82 1 R\n
## 2446 160048.0 0160048.03.01.02\n 160048 2 3 142 1 R\n
## 2447 102018.2 0102018.19.01.03\n 102018 3 19 29 1 C\n
## 2448 160039.2 0160039.20.01.02\n 160039 2 20 60 1 R\n
## 2449 102018.2 0102018.18.01.02\n 102018 2 18 21 1 C\n
## 2450 160039.2 0160039.18.01.02\n 160039 2 18 92 1 R\n
## 2451 102012.2 0102012.18.01.01\n 102012 1 18 112 1 C\n
## 2452 160032.1 0160032.08.01.02\n 160032 2 8 45 1 R\n
## 2453 160156.1 0160156.15.01.02\n 160156 2 15 109 1 R\n
## 2454 160034.1 0160034.14.01.01\n 160034 1 14 32 1 R\n
## 2455 102270.0 0102270.01.01.02\n 102270 2 1 3 1 C\n
## 2456 160034.1 0160034.07.01.02\n 160034 2 7 61 1 R\n
## 2457 160034.0 0160034.03.01.03\n 160034 3 3 71 1 R\n
## 2458 160039.1 0160039.06.01.02\n 160039 2 6 44 1 R\n
## 2459 160039.1 0160039.07.01.01\n 160039 1 7 46 1 R\n
## 2460 160048.0 0160048.02.01.02\n 160048 2 2 133 1 R\n
## 2461 160150.0 0160150.01.01.01\n 160150 1 1 55 1 R\n
## 2462 102018.2 0102018.17.01.04\n 102018 4 17 8 1 C\n
## 2463 102018.2 0102018.16.01.02\n 102018 2 16 88 1 C\n
## 2464 160032.2 0160032.19.01.02\n 160032 2 19 51 1 R\n
## 2465 102270.1 0102270.14.01.01\n 102270 1 14 144 1 C\n
## 2466 160032.1 0160032.11.01.02\n 160032 2 11 168 1 R\n
## 2467 160032.2 0160032.18.01.02\n 160032 2 18 65 1 R\n
## 2468 102012.1 0102012.06.01.01\n 102012 1 6 216 1 C\n
## 2469 160156.1 0160156.12.01.02\n 160156 2 12 111 1 R\n
## 2470 102014.1 0102014.14.01.01\n 102014 1 14 106 1 C\n
## 2471 160032.1 0160032.07.01.02\n 160032 2 7 82 1 R\n
## 2472 102014.1 0102014.11.01.02\n 102014 2 11 174 1 C\n
## 2473 102015.1 0102015.08.01.03\n 102015 3 8 193 1 C\n
## 2474 102015.1 0102015.07.01.04\n 102015 4 7 181 1 C\n
## 2475 102270.2 0102270.18.01.03\n 102270 3 18 191 1 C\n
## 2476 102014.0 0102014.04.01.01\n 102014 1 4 195 1 C\n
## 2477 160032.0 0160032.05.01.02\n 160032 2 5 97 1 R\n
## 2478 102018.0 0102018.03.01.02\n 102018 2 3 108 1 C\n
## 2479 160039.1 0160039.11.01.03\n 160039 3 11 108 1 R\n
## 2480 102012.1 0102012.11.01.03\n 102012 3 11 119 1 C\n
## 2481 102270.0 0102270.03.01.02\n 102270 2 3 25 1 C\n
## 2482 160034.2 0160034.18.01.02\n 160034 2 18 36 1 R\n
## 2483 160156.1 0160156.11.01.02\n 160156 2 11 110 1 R\n
## 2484 102014.1 0102014.08.01.02\n 102014 2 8 135 1 C\n
## 2485 160039.0 0160039.05.01.02\n 160039 2 5 39 1 R\n
## 2486 160150.0 0160150.05.01.02\n 160150 2 5 54 1 R\n
## 2487 102012.2 0102012.20.01.03\n 102012 3 20 20 1 C\n
## 2488 160039.0 0160039.04.01.05\n 160039 5 4 29 1 R\n
## 2489 160039.2 0160039.19.01.01\n 160039 1 19 156 1 R\n
## 2490 102018.0 0102018.02.01.02\n 102018 2 2 101 1 C\n
## 2491 160032.0 0160032.04.01.02\n 160032 2 4 87 1 R\n
## 2492 102270.1 0102270.12.01.02\n 102270 2 12 124 1 C\n
## 2493 160156.0 0160156.03.01.02\n 160156 2 3 48 1 R\n
## 2494 160034.2 0160034.20.01.02\n 160034 2 20 1 1 R\n
## 2495 102270.0 0102270.02.01.02\n 102270 2 2 16 1 C\n
## 2496 102014.1 0102014.13.01.02\n 102014 2 13 92 1 C\n
## 2497 102014.2 0102014.20.01.02\n 102014 2 20 65 1 C\n
## 2498 102014.2 0102014.19.01.02\n 102014 2 19 54 1 C\n
## 2499 160039.2 0160039.17.01.02\n 160039 2 17 151 1 R\n
## 2500 160156.0 0160156.05.01.02\n 160156 2 5 50 1 R\n
## 2501 102015.1 0102015.14.01.02\n 102015 2 14 54 1 C\n
## 2502 160150.2 0160150.17.01.01\n 160150 1 17 260 1 R\n
## 2503 160039.1 0160039.08.01.02\n 160039 2 8 154 1 R\n
## 2504 160156.2 0160156.18.01.02\n 160156 2 18 139 1 R\n
## 2505 160156.2 0160156.17.01.02\n 160156 2 17 138 1 R\n
## 2506 160032.0 0160032.03.01.02\n 160032 2 3 156 1 R\n
## 2507 160048.2 0160048.17.01.02\n 160048 2 17 50 1 R\n
## 2508 160034.1 0160034.15.01.01\n 160034 1 15 27 1 R\n
## 2509 160032.2 0160032.16.01.03\n 160032 3 16 38 1 R\n
## 2510 160034.1 0160034.08.01.01\n 160034 1 8 47 1 R\n
## 2511 160156.1 0160156.10.01.02\n 160156 2 10 106 1 R\n
## 2512 102270.2 0102270.17.01.04\n 102270 4 17 181 1 C\n
## 2513 102015.2 0102015.19.01.02\n 102015 2 19 61 1 C\n
## 2514 102015.1 0102015.13.01.02\n 102015 2 13 43 1 C\n
## 2515 102015.1 0102015.05.01.02\n 102015 2 5 157 1 C\n
## 2516 102012.1 0102012.10.01.02\n 102012 2 10 46 1 C\n
## 2517 102018.0 0102018.01.01.03\n 102018 3 1 91 1 C\n
## 2518 160048.1 0160048.14.01.02\n 160048 2 14 27 1 R\n
## 2519 160048.2 0160048.16.01.02\n 160048 2 16 43 1 R\n
## 2520 160032.1 0160032.09.01.02\n 160032 2 9 186 1 R\n
## 2521 160156.1 0160156.14.01.02\n 160156 2 14 108 1 R\n
## 2522 102012.2 0102012.19.01.02\n 102012 2 19 5 1 C\n
## 2523 160156.2 0160156.16.01.01\n 160156 1 16 137 1 R\n
## 2524 160156.1 0160156.07.01.02\n 160156 2 7 103 1 R\n
## 2525 102015.1 0102015.06.01.02\n 102015 2 6 169 1 C\n
## 2526 102015.1 0102015.12.01.02\n 102015 2 12 29 1 C\n
## 2527 102015.2 0102015.17.01.04\n 102015 4 17 113 1 C\n
## 2528 160156.0 0160156.02.01.02\n 160156 2 2 47 1 R\n
## 2529 160150.2 0160150.18.01.02\n 160150 2 18 261 1 R\n
## 2530 102014.1 0102014.05.01.03\n 102014 3 5 209 1 C\n
## 2531 160034.0 0160034.01.01.02\n 160034 2 1 92 1 R\n
## 2532 160150.1 0160150.10.01.02\n 160150 2 10 140 1 R\n
## 2533 160048.2 0160048.19.01.02\n 160048 2 19 6 1 R\n
## 2534 160032.0 0160032.02.01.02\n 160032 2 2 148 1 R\n
## 2535 160048.2 0160048.18.01.01\n 160048 1 18 57 1 R\n
## 2536 160032.2 0160032.17.01.01\n 160032 1 17 6 1 R\n
## 2537 160150.1 0160150.08.01.01\n 160150 1 8 141 1 R\n
## 2538 160034.1 0160034.13.01.02\n 160034 2 13 127 1 R\n
## 2539 102015.0 0102015.01.01.02\n 102015 2 1 1 1 C\n
## 2540 102015.0 0102015.03.01.03\n 102015 3 3 23 1 C\n
## 2541 160034.1 0160034.11.01.02\n 160034 2 11 147 1 R\n
## 2542 160039.0 0160039.03.01.01\n 160039 1 3 23 1 R\n
## 2543 102012.1 0102012.14.01.02\n 102012 2 14 132 1 C\n
## 2544 160150.0 0160150.02.01.02\n 160150 2 2 56 1 R\n
## 2545 160048.2 0160048.20.01.02\n 160048 2 20 14 1 R\n
## 2546 160032.1 0160032.15.01.03\n 160032 3 15 23 1 R\n
## 2547 160032.1 0160032.14.01.01\n 160032 1 14 15 1 R\n
## 2548 160032.2 0160032.20.01.02\n 160032 2 20 192 1 R\n
## 2549 160034.1 0160034.06.01.02\n 160034 2 6 110 1 R\n
## 2550 160156.2 0160156.19.01.02\n 160156 2 19 141 1 R\n
## 2551 160156.0 0160156.04.01.02\n 160156 2 4 49 1 R\n
## 2552 102014.1 0102014.06.01.03\n 102014 3 6 229 1 C\n
## 2553 102014.0 0102014.01.01.02\n 102014 2 1 250 1 C\n
## 2554 160150.0 0160150.03.01.01\n 160150 1 3 57 1 R\n
## 2555 160150.1 0160150.13.01.02\n 160150 2 13 149 1 R\n
## 2556 160150.2 0160150.20.01.02\n 160150 2 20 259 1 R\n
## 2557 160150.2 0160150.19.01.03\n 160150 3 19 258 1 R\n
## 2558 160150.0 0160150.04.01.02\n 160150 2 4 58 1 R\n
## 2559 102270.2 0102270.19.01.02\n 102270 2 19 202 1 C\n
## 2560 160156.2 0160156.20.01.04\n 160156 4 20 140 1 R\n
## 2561 160156.1 0160156.13.01.01\n 160156 1 13 107 1 R\n
## 2562 160150.1 0160150.15.01.05\n 160150 5 15 152 1 R\n
## 2563 102015.0 0102015.04.01.02\n 102015 2 4 145 1 C\n
## 2564 160150.2 0160150.16.01.01\n 160150 1 16 193 1 R\n
## 2565 160039.2 0160039.16.01.01\n 160039 1 16 148 1 R\n
## 2566 160039.1 0160039.14.02.03\n 160039 3 14 130 2 R\n
## 2567 160034.0 0160034.05.01.02\n 160034 2 5 102 1 R\n
## 2568 160156.1 0160156.08.01.02\n 160156 2 8 104 1 R\n
## 2569 102018.1 0102018.14.01.02\n 102018 2 14 71 1 C\n
## 2570 160156.1 0160156.09.01.02\n 160156 2 9 105 1 R\n
## 2571 160150.1 0160150.12.01.02\n 160150 2 12 153 1 R\n
## 2572 160150.1 0160150.07.01.01\n 160150 1 7 143 1 R\n
## 2573 102015.1 0102015.15.01.03\n 102015 3 15 90 1 C\n
## 2574 160039.0 0160039.01.01.02\n 160039 2 1 7 1 R\n
## 2575 160150.1 0160150.14.01.04\n 160150 4 14 150 1 R\n
## 2576 160150.1 0160150.09.01.01\n 160150 1 9 139 1 R\n
## 2577 102270.2 0102270.20.01.02\n 102270 2 20 213 1 C\n
## 2578 102018.1 0102018.15.01.04\n 102018 4 15 78 1 C\n
## 2579 160150.1 0160150.11.01.02\n 160150 2 11 151 1 R\n
## 2580 102014.1 0102014.12.01.02\n 102014 2 12 298 1 C\n
## 2581 160034.1 0160034.10.01.02\n 160034 2 10 140 1 R\n
## 2582 160034.2 0160034.16.01.01\n 160034 1 16 15 1 R\n
## 2583 160150.1 0160150.06.01.02\n 160150 2 6 142 1 R\n
## 2584 102112.0 0102112.02.01.02\n 102112 2 2 152 1 U\n
## 2585 102024.0 0102024.03.01.02\n 102024 2 3 51 1 U\n
## 2586 102283.1 0102283.05.01.01\n 102283 1 5 10 1 U\n
## 2587 102119.0 0102119.01.01.02\n 102119 2 1 10 1 U\n
## 2588 160177.0 0160177.02.01.02\n 160177 2 2 23 1 R\n
## 2589 102063.0 0102063.02.01.02\n 102063 2 2 41 1 U\n
## 2590 160177.0 0160177.04.01.02\n 160177 2 4 46 1 R\n
## 2591 102119.0 0102119.02.01.03\n 102119 3 2 25 1 U\n
## 2592 102057.1 0102057.05.01.01\n 102057 1 5 108 1 U\n
## 2593 102318.1 0102318.09.01.03\n 102318 3 9 221 1 C\n
## 2594 102069.0 0102069.03.01.06\n 102069 6 3 64 1 U\n
## 2595 160063.2 0160063.19.01.02\n 160063 2 19 182 1 R\n
## 2596 102034.0 0102034.04.01.02\n 102034 2 4 76 1 U\n
## 2597 102026.0 0102026.04.01.02\n 102026 2 4 64 1 U\n
## 2598 102283.0 0102283.01.01.02\n 102283 2 1 60 1 U\n
## 2599 160057.2 0160057.16.01.01\n 160057 1 16 36 1 R\n
## 2600 102063.0 0102063.04.01.02\n 102063 2 4 16 1 U\n
## 2601 160177.2 0160177.19.01.04\n 160177 4 19 188 1 R\n
## 2602 102292.0 0102292.02.01.04\n 102292 4 2 185 1 C\n
## 2603 160057.1 0160057.07.01.02\n 160057 2 7 191 1 R\n
## 2604 160177.0 0160177.05.01.02\n 160177 2 5 65 1 R\n
## 2605 102034.0 0102034.03.01.04\n 102034 4 3 28 1 U\n
## 2606 102039.1 0102039.05.01.01\n 102039 1 5 38 1 U\n
## 2607 102119.0 0102119.04.01.02\n 102119 2 4 54 1 U\n
## 2608 160177.2 0160177.17.01.03\n 160177 3 17 202 1 R\n
## 2609 102035.0 0102035.02.01.02\n 102035 2 2 92 1 U\n
## 2610 102035.0 0102035.04.01.01\n 102035 1 4 11 1 U\n
## 2611 102318.0 0102318.02.01.02\n 102318 2 2 258 1 C\n
## 2612 102119.1 0102119.05.01.02\n 102119 2 5 75 1 U\n
## 2613 102024.0 0102024.02.01.01\n 102024 1 2 27 1 U\n
## 2614 160177.0 0160177.01.01.02\n 160177 2 1 137 1 R\n
## 2615 160177.1 0160177.14.01.02\n 160177 2 14 147 1 R\n
## 2616 102284.0 0102284.01.01.02\n 102284 2 1 13 1 U\n
## 2617 160063.1 0160063.11.01.01\n 160063 1 11 237 1 R\n
## 2618 102035.0 0102035.03.01.02\n 102035 2 3 122 1 U\n
## 2619 160177.0 0160177.03.01.02\n 160177 2 3 42 1 R\n
## 2620 160177.1 0160177.06.01.03\n 160177 3 6 69 1 R\n
## 2621 102318.1 0102318.13.01.02\n 102318 2 13 170 1 C\n
## 2622 102283.0 0102283.04.01.04\n 102283 4 4 33 1 U\n
## 2623 160176.2 0160176.17.01.02\n 160176 2 17 256 1 R\n
## 2624 102318.0 0102318.01.01.02\n 102318 2 1 245 1 C\n
## 2625 160063.1 0160063.09.01.02\n 160063 2 9 318 1 R\n
## 2626 102026.1 0102026.05.01.03\n 102026 3 5 91 1 U\n
## 2627 160063.2 0160063.20.01.02\n 160063 2 20 345 1 R\n
## 2628 160177.2 0160177.20.01.02\n 160177 2 20 21 1 R\n
## 2629 160177.1 0160177.13.01.01\n 160177 1 13 2 1 R\n
## 2630 160177.1 0160177.15.01.02\n 160177 2 15 155 1 R\n
## 2631 102292.0 0102292.03.01.01\n 102292 1 3 197 1 C\n
## 2632 160177.2 0160177.18.01.02\n 160177 2 18 214 1 R\n
## 2633 102092.0 0102092.01.01.01\n 102092 1 1 78 1 U\n
## 2634 102034.1 0102034.05.01.03\n 102034 3 5 104 1 U\n
## 2635 160053.2 0160053.20.01.04\n 160053 4 20 131 1 R\n
## 2636 160063.1 0160063.14.01.04\n 160063 4 14 282 1 R\n
## 2637 102093.0 0102093.03.01.03\n 102093 3 3 56 1 U\n
## 2638 102070.0 0102070.04.01.04\n 102070 4 4 93 1 U\n
## 2639 102283.0 0102283.02.01.01\n 102283 1 2 81 1 U\n
## 2640 160063.1 0160063.07.01.02\n 160063 2 7 334 1 R\n
## 2641 160063.1 0160063.10.01.01\n 160063 1 10 346 1 R\n
## 2642 160177.1 0160177.09.01.02\n 160177 2 9 104 1 R\n
## 2643 102026.0 0102026.03.01.04\n 102026 4 3 47 1 U\n
## 2644 102069.0 0102069.01.01.01\n 102069 1 1 110 1 U\n
## 2645 160057.1 0160057.09.01.04\n 160057 4 9 221 1 R\n
## 2646 102295.0 0102295.03.01.01\n 102295 1 3 154 1 C\n
## 2647 160063.1 0160063.13.01.02\n 160063 2 13 268 1 R\n
## 2648 102318.1 0102318.10.01.02\n 102318 2 10 232 1 C\n
## 2649 102052.0 0102052.01.01.02\n 102052 2 1 23 1 U\n
## 2650 102064.0 0102064.01.01.01\n 102064 1 1 20 1 U\n
## 2651 160053.0 0160053.04.01.02\n 160053 2 4 150 1 R\n
## 2652 160063.2 0160063.18.01.01\n 160063 1 18 320 1 R\n
## 2653 160057.1 0160057.15.01.02\n 160057 2 15 22 1 R\n
## 2654 102119.0 0102119.03.01.04\n 102119 4 3 102 1 U\n
## 2655 160176.1 0160176.10.01.06\n 160176 6 10 334 1 R\n
## 2656 160177.1 0160177.11.01.02\n 160177 2 11 129 1 R\n
## 2657 102057.0 0102057.02.01.03\n 102057 3 2 101 1 U\n
## 2658 160177.1 0160177.12.01.02\n 160177 2 12 177 1 R\n
## 2659 160057.1 0160057.10.01.02\n 160057 2 10 241 1 R\n
## 2660 102039.0 0102039.01.01.02\n 102039 2 1 47 1 U\n
## 2661 160053.1 0160053.07.01.02\n 160053 2 7 112 1 R\n
## 2662 160063.1 0160063.12.01.04\n 160063 4 12 255 1 R\n
## 2663 102295.1 0102295.05.01.02\n 102295 2 5 177 1 C\n
## 2664 160063.2 0160063.17.01.02\n 160063 2 17 286 1 R\n
## 2665 102064.0 0102064.03.01.02\n 102064 2 3 76 1 U\n
## 2666 102064.0 0102064.04.01.03\n 102064 3 4 101 1 U\n
## 2667 102064.1 0102064.05.01.02\n 102064 2 5 130 1 U\n
## 2668 160180.2 0160180.17.01.02\n 160180 2 17 2 1 R\n
## 2669 160057.1 0160057.06.01.02\n 160057 2 6 178 1 R\n
## 2670 160187.2 0160187.16.01.02\n 160187 2 16 43 1 R\n
## 2671 160057.1 0160057.08.01.02\n 160057 2 8 206 1 R\n
## 2672 160187.0 0160187.03.01.02\n 160187 2 3 101 1 R\n
## 2673 102063.0 0102063.03.01.02\n 102063 2 3 64 1 U\n
## 2674 102063.1 0102063.05.01.03\n 102063 3 5 103 1 U\n
## 2675 102070.0 0102070.01.02.06\n 102070 6 1 34 2 U\n
## 2676 102093.0 0102093.01.01.04\n 102093 4 1 18 1 U\n
## 2677 160057.2 0160057.20.01.01\n 160057 1 20 65 1 R\n
## 2678 102070.0 0102070.03.01.02\n 102070 2 3 73 1 U\n
## 2679 160057.2 0160057.17.01.02\n 160057 2 17 9 1 R\n
## 2680 160176.2 0160176.19.01.01\n 160176 1 19 329 1 R\n
## 2681 160176.2 0160176.16.01.02\n 160176 2 16 344 1 R\n
## 2682 160180.1 0160180.08.01.02\n 160180 2 8 152 1 R\n
## 2683 102292.1 0102292.08.01.02\n 102292 2 8 164 1 C\n
## 2684 102106.0 0102106.01.01.02\n 102106 2 1 38 1 U\n
## 2685 102055.0 0102055.01.01.02\n 102055 2 1 113 1 U\n
## 2686 102295.0 0102295.02.01.02\n 102295 2 2 143 1 C\n
## 2687 102295.0 0102295.04.01.03\n 102295 3 4 165 1 C\n
## 2688 160053.1 0160053.09.01.02\n 160053 2 9 109 1 R\n
## 2689 102292.0 0102292.04.01.02\n 102292 2 4 209 1 C\n
## 2690 102034.0 0102034.01.01.05\n 102034 5 1 3 1 U\n
## 2691 160176.2 0160176.18.01.02\n 160176 2 18 257 1 R\n
## 2692 160059.0 0160059.01.01.02\n 160059 2 1 57 1 R\n
## 2693 160059.0 0160059.02.01.03\n 160059 3 2 65 1 R\n
## 2694 160059.2 0160059.18.01.02\n 160059 2 18 82 1 R\n
## 2695 102055.0 0102055.03.01.02\n 102055 2 3 51 1 U\n
## 2696 160187.1 0160187.15.01.02\n 160187 2 15 41 1 R\n
## 2697 160057.0 0160057.05.01.01\n 160057 1 5 167 1 R\n
## 2698 160187.0 0160187.01.01.02\n 160187 2 1 99 1 R\n
## 2699 102057.0 0102057.03.01.03\n 102057 3 3 16 1 U\n
## 2700 160059.1 0160059.11.01.01\n 160059 1 11 2 1 R\n
## 2701 102057.0 0102057.04.01.02\n 102057 2 4 37 1 U\n
## 2702 160187.0 0160187.04.01.01\n 160187 1 4 102 1 R\n
## 2703 160187.0 0160187.05.01.01\n 160187 1 5 103 1 R\n
## 2704 102064.0 0102064.02.01.02\n 102064 2 2 47 1 U\n
## 2705 160180.1 0160180.12.01.03\n 160180 3 12 76 1 R\n
## 2706 160180.1 0160180.14.01.01\n 160180 1 14 93 1 R\n
## 2707 102071.0 0102071.04.01.02\n 102071 2 4 55 1 U\n
## 2708 102096.1 0102096.05.01.01\n 102096 1 5 103 1 U\n
## 2709 102055.1 0102055.05.01.02\n 102055 2 5 90 1 U\n
## 2710 102106.0 0102106.03.01.03\n 102106 3 3 20 1 U\n
## 2711 102069.1 0102069.05.01.05\n 102069 5 5 29 1 U\n
## 2712 102069.0 0102069.02.01.04\n 102069 4 2 36 1 U\n
## 2713 102070.1 0102070.05.01.01\n 102070 1 5 15 1 U\n
## 2714 160180.2 0160180.16.01.03\n 160180 3 16 43 1 R\n
## 2715 102043.0 0102043.04.01.02\n 102043 2 4 74 1 U\n
## 2716 102088.0 0102088.01.01.01\n 102088 1 1 78 1 U\n
## 2717 102089.0 0102089.04.01.02\n 102089 2 4 41 1 U\n
## 2718 102052.0 0102052.02.01.01\n 102052 1 2 56 1 U\n
## 2719 160176.0 0160176.05.01.04\n 160176 4 5 315 1 R\n
## 2720 160053.0 0160053.05.01.01\n 160053 1 5 160 1 R\n
## 2721 160176.2 0160176.20.01.01\n 160176 1 20 331 1 R\n
## 2722 102106.1 0102106.05.01.02\n 102106 2 5 3 1 U\n
## 2723 102318.2 0102318.16.01.01\n 102318 1 16 113 1 C\n
## 2724 160180.2 0160180.18.01.02\n 160180 2 18 9 1 R\n
## 2725 102024.0 0102024.04.01.01\n 102024 1 4 71 1 U\n
## 2726 102292.1 0102292.05.01.02\n 102292 2 5 135 1 C\n
## 2727 160053.1 0160053.13.01.02\n 160053 2 13 85 1 R\n
## 2728 102318.1 0102318.12.01.02\n 102318 2 12 155 1 C\n
## 2729 102292.1 0102292.10.01.01\n 102292 1 10 96 1 C\n
## 2730 102024.0 0102024.01.01.02\n 102024 2 1 13 1 U\n
## 2731 102034.0 0102034.02.01.01\n 102034 1 2 65 1 U\n
## 2732 102112.0 0102112.01.01.05\n 102112 5 1 103 1 U\n
## 2733 102112.1 0102112.05.01.02\n 102112 2 5 145 1 U\n
## 2734 102096.0 0102096.04.01.02\n 102096 2 4 82 1 U\n
## 2735 102318.1 0102318.15.01.02\n 102318 2 15 101 1 C\n
## 2736 102069.0 0102069.04.01.02\n 102069 2 4 5 1 U\n
## 2737 102318.1 0102318.11.01.02\n 102318 2 11 142 1 C\n
## 2738 160180.2 0160180.19.01.02\n 160180 2 19 17 1 R\n
## 2739 102284.0 0102284.04.01.02\n 102284 2 4 118 1 U\n
## 2740 160059.0 0160059.05.01.02\n 160059 2 5 120 1 R\n
## 2741 160180.2 0160180.20.01.02\n 160180 2 20 24 1 R\n
## 2742 160053.1 0160053.12.01.03\n 160053 3 12 75 1 R\n
## 2743 160180.1 0160180.10.01.02\n 160180 2 10 61 1 R\n
## 2744 102070.0 0102070.02.01.04\n 102070 4 2 54 1 U\n
## 2745 160059.1 0160059.08.01.03\n 160059 3 8 156 1 R\n
## 2746 160180.1 0160180.13.01.01\n 160180 1 13 85 1 R\n
## 2747 160059.1 0160059.10.01.02\n 160059 2 10 174 1 R\n
## 2748 102295.2 0102295.17.01.02\n 102295 2 17 48 1 C\n
## 2749 102042.0 0102042.01.01.02\n 102042 2 1 41 1 U\n
## 2750 160059.0 0160059.04.01.02\n 160059 2 4 98 1 R\n
## 2751 102026.0 0102026.01.01.02\n 102026 2 1 9 1 U\n
## 2752 102092.0 0102092.04.01.04\n 102092 4 4 46 1 U\n
## 2753 160053.2 0160053.17.01.02\n 160053 2 17 22 1 R\n
## 2754 102088.0 0102088.02.01.02\n 102088 2 2 46 1 U\n
## 2755 102295.1 0102295.10.01.02\n 102295 2 10 117 1 C\n
## 2756 160053.1 0160053.11.01.01\n 160053 1 11 65 1 R\n
## 2757 160057.2 0160057.19.01.02\n 160057 2 19 48 1 R\n
## 2758 160057.1 0160057.13.01.02\n 160057 2 13 76 1 R\n
## 2759 102052.0 0102052.03.01.03\n 102052 3 3 84 1 U\n
## 2760 102100.0 0102100.03.01.02\n 102100 2 3 123 1 U\n
## 2761 102055.0 0102055.02.01.01\n 102055 1 2 26 1 U\n
## 2762 102100.0 0102100.04.01.01\n 102100 1 4 164 1 U\n
## 2763 102100.1 0102100.05.01.02\n 102100 2 5 207 1 U\n
## 2764 102295.2 0102295.20.01.02\n 102295 2 20 85 1 C\n
## 2765 102295.1 0102295.12.01.02\n 102295 2 12 103 1 C\n
## 2766 102292.1 0102292.06.01.06\n 102292 6 6 144 1 C\n
## 2767 160180.1 0160180.07.01.02\n 160180 2 7 144 1 R\n
## 2768 160053.2 0160053.19.01.05\n 160053 5 19 42 1 R\n
## 2769 102029.1 0102029.05.01.02\n 102029 2 5 99 1 U\n
## 2770 102284.0 0102284.02.01.02\n 102284 2 2 225 1 U\n
## 2771 160059.1 0160059.15.01.02\n 160059 2 15 38 1 R\n
## 2772 160059.2 0160059.19.01.01\n 160059 1 19 40 1 R\n
## 2773 102295.1 0102295.15.01.03\n 102295 3 15 27 1 C\n
## 2774 160177.1 0160177.08.01.04\n 160177 4 8 93 1 R\n
## 2775 102287.0 0102287.04.01.04\n 102287 4 4 70 1 U\n
## 2776 160059.0 0160059.03.01.04\n 160059 4 3 90 1 R\n
## 2777 160057.0 0160057.04.01.03\n 160057 3 4 160 1 R\n
## 2778 160057.0 0160057.03.01.04\n 160057 4 3 149 1 R\n
## 2779 160059.1 0160059.12.01.02\n 160059 2 12 108 1 R\n
## 2780 102295.2 0102295.16.01.04\n 102295 4 16 37 1 C\n
## 2781 160063.0 0160063.05.01.01\n 160063 1 5 129 1 R\n
## 2782 160053.1 0160053.15.01.02\n 160053 2 15 46 1 R\n
## 2783 160057.1 0160057.14.01.03\n 160057 3 14 39 1 R\n
## 2784 160180.1 0160180.11.01.02\n 160180 2 11 69 1 R\n
## 2785 102285.0 0102285.02.01.02\n 102285 2 2 10 1 U\n
## 2786 160059.1 0160059.09.01.01\n 160059 1 9 164 1 R\n
## 2787 160059.1 0160059.06.01.02\n 160059 2 6 135 1 R\n
## 2788 102042.1 0102042.05.01.02\n 102042 2 5 16 1 U\n
## 2789 102039.0 0102039.04.01.04\n 102039 4 4 79 1 U\n
## 2790 102295.2 0102295.19.01.01\n 102295 1 19 72 1 C\n
## 2791 102052.1 0102052.05.01.04\n 102052 4 5 145 1 U\n
## 2792 102024.1 0102024.05.01.02\n 102024 2 5 90 1 U\n
## 2793 160187.2 0160187.17.01.02\n 160187 2 17 480 1 R\n
## 2794 160176.0 0160176.02.01.02\n 160176 2 2 75 1 R\n
## 2795 102042.0 0102042.02.01.02\n 102042 2 2 64 1 U\n
## 2796 102292.1 0102292.13.01.01\n 102292 1 13 67 1 C\n
## 2797 160176.1 0160176.06.01.03\n 160176 3 6 136 1 R\n
## 2798 160176.1 0160176.14.01.06\n 160176 6 14 245 1 R\n
## 2799 102089.1 0102089.05.01.02\n 102089 2 5 64 1 U\n
## 2800 102052.0 0102052.04.01.02\n 102052 2 4 113 1 U\n
## 2801 160176.1 0160176.15.01.01\n 160176 1 15 328 1 R\n
## 2802 160053.2 0160053.16.01.05\n 160053 5 16 12 1 R\n
## 2803 102318.2 0102318.20.01.03\n 102318 3 20 81 1 C\n
## 2804 102295.2 0102295.18.01.02\n 102295 2 18 61 1 C\n
## 2805 160053.1 0160053.14.01.02\n 160053 2 14 4 1 R\n
## 2806 102292.1 0102292.07.01.01\n 102292 1 7 155 1 C\n
## 2807 102292.1 0102292.11.01.02\n 102292 2 11 107 1 C\n
## 2808 160180.1 0160180.06.01.02\n 160180 2 6 135 1 R\n
## 2809 160176.0 0160176.03.01.01\n 160176 1 3 76 1 R\n
## 2810 102088.0 0102088.03.03.11\n 102088 11 3 23 3 U\n
## 2811 102029.0 0102029.04.01.02\n 102029 2 4 75 1 U\n
## 2812 102096.0 0102096.03.01.01\n 102096 1 3 26 1 U\n
## 2813 102096.0 0102096.02.02.06\n 102096 6 2 2 2 U\n
## 2814 160059.1 0160059.14.01.02\n 160059 2 14 27 1 R\n
## 2815 160180.0 0160180.01.01.02\n 160180 2 1 97 1 R\n
## 2816 102096.0 0102096.01.01.02\n 102096 2 1 55 1 U\n
## 2817 102295.1 0102295.09.01.02\n 102295 2 9 221 1 C\n
## 2818 160057.0 0160057.02.01.02\n 160057 2 2 133 1 R\n
## 2819 102312.0 0102312.01.01.03\n 102312 3 1 147 1 U\n
## 2820 160180.0 0160180.03.01.04\n 160180 4 3 113 1 R\n
## 2821 160187.1 0160187.06.01.02\n 160187 2 6 354 1 R\n
## 2822 160187.1 0160187.10.01.02\n 160187 2 10 465 1 R\n
## 2823 160053.1 0160053.10.01.03\n 160053 3 10 55 1 R\n
## 2824 160063.1 0160063.08.01.02\n 160063 2 8 149 1 R\n
## 2825 102284.1 0102284.05.01.02\n 102284 2 5 229 1 U\n
## 2826 102285.0 0102285.04.01.02\n 102285 2 4 40 1 U\n
## 2827 102295.1 0102295.11.01.02\n 102295 2 11 130 1 C\n
## 2828 160057.0 0160057.01.01.02\n 160057 2 1 122 1 R\n
## 2829 102071.0 0102071.01.01.01\n 102071 1 1 81 1 U\n
## 2830 102093.0 0102093.04.01.01\n 102093 1 4 73 1 U\n
## 2831 102071.1 0102071.05.01.01\n 102071 1 5 108 1 U\n
## 2832 102092.0 0102092.03.01.02\n 102092 2 3 31 1 U\n
## 2833 102292.1 0102292.12.01.02\n 102292 2 12 121 1 C\n
## 2834 160176.1 0160176.13.01.02\n 160176 2 13 250 1 R\n
## 2835 102312.0 0102312.04.01.01\n 102312 1 4 40 1 U\n
## 2836 160187.1 0160187.11.01.01\n 160187 1 11 466 1 R\n
## 2837 102079.1 0102079.05.01.02\n 102079 2 5 105 1 U\n
## 2838 102292.2 0102292.19.01.02\n 102292 2 19 56 1 C\n
## 2839 102292.1 0102292.14.01.01\n 102292 1 14 76 1 C\n
## 2840 102318.1 0102318.05.01.02\n 102318 2 5 37 1 C\n
## 2841 160177.1 0160177.07.01.02\n 160177 2 7 88 1 R\n
## 2842 102318.2 0102318.19.01.01\n 102318 1 19 68 1 C\n
## 2843 160187.1 0160187.08.01.02\n 160187 2 8 353 1 R\n
## 2844 102089.0 0102089.03.01.02\n 102089 2 3 83 1 U\n
## 2845 102295.1 0102295.07.01.02\n 102295 2 7 199 1 C\n
## 2846 160180.0 0160180.02.01.02\n 160180 2 2 104 1 R\n
## 2847 102287.0 0102287.02.01.02\n 102287 2 2 31 1 U\n
## 2848 160063.2 0160063.16.01.02\n 160063 2 16 32 1 R\n
## 2849 160063.0 0160063.01.01.02\n 160063 2 1 95 1 R\n
## 2850 102079.0 0102079.03.01.01\n 102079 1 3 87 1 U\n
## 2851 102318.0 0102318.04.01.02\n 102318 2 4 21 1 C\n
## 2852 160176.0 0160176.04.01.02\n 160176 2 4 77 1 R\n
## 2853 102112.0 0102112.04.01.02\n 102112 2 4 44 1 U\n
## 2854 160057.1 0160057.11.01.02\n 160057 2 11 88 1 R\n
## 2855 102285.1 0102285.05.01.04\n 102285 4 5 68 1 U\n
## 2856 102093.1 0102093.05.01.04\n 102093 4 5 90 1 U\n
## 2857 160063.1 0160063.15.01.02\n 160063 2 15 17 1 R\n
## 2858 102295.0 0102295.01.01.02\n 102295 2 1 133 1 C\n
## 2859 102089.0 0102089.02.01.02\n 102089 2 2 102 1 U\n
## 2860 102292.1 0102292.09.01.01\n 102292 1 9 87 1 C\n
## 2861 102076.0 0102076.01.01.02\n 102076 2 1 10 1 U\n
## 2862 160180.0 0160180.04.01.02\n 160180 2 4 120 1 R\n
## 2863 160187.1 0160187.13.01.02\n 160187 2 13 464 1 R\n
## 2864 102318.0 0102318.03.01.02\n 102318 2 3 9 1 C\n
## 2865 102029.0 0102029.03.01.04\n 102029 4 3 54 1 U\n
## 2866 160176.1 0160176.08.01.02\n 160176 2 8 132 1 R\n
## 2867 102112.0 0102112.03.01.02\n 102112 2 3 18 1 U\n
## 2868 102318.1 0102318.06.01.02\n 102318 2 6 51 1 C\n
## 2869 160057.1 0160057.12.01.02\n 160057 2 12 100 1 R\n
## 2870 102092.0 0102092.02.01.03\n 102092 3 2 10 1 U\n
## 2871 160059.2 0160059.17.01.03\n 160059 3 17 188 1 R\n
## 2872 102292.2 0102292.17.01.02\n 102292 2 17 22 1 C\n
## 2873 160187.1 0160187.14.01.02\n 160187 2 14 573 1 R\n
## 2874 102292.2 0102292.18.01.02\n 102292 2 18 31 1 C\n
## 2875 102076.1 0102076.05.01.01\n 102076 1 5 117 1 U\n
## 2876 160187.1 0160187.09.01.01\n 160187 1 9 355 1 R\n
## 2877 102295.1 0102295.14.01.02\n 102295 2 14 16 1 C\n
## 2878 160187.1 0160187.12.01.02\n 160187 2 12 467 1 R\n
## 2879 102029.0 0102029.02.01.02\n 102029 2 2 33 1 U\n
## 2880 102043.0 0102043.01.01.03\n 102043 3 1 19 1 U\n
## 2881 102285.0 0102285.01.01.05\n 102285 5 1 78 1 U\n
## 2882 102295.1 0102295.13.01.04\n 102295 4 13 3 1 C\n
## 2883 102093.0 0102093.02.01.03\n 102093 3 2 36 1 U\n
## 2884 160176.1 0160176.12.01.03\n 160176 3 12 247 1 R\n
## 2885 102287.0 0102287.03.01.04\n 102287 4 3 93 1 U\n
## 2886 102312.0 0102312.03.01.03\n 102312 3 3 246 1 U\n
## 2887 102312.0 0102312.02.01.02\n 102312 2 2 277 1 U\n
## 2888 102079.0 0102079.02.01.03\n 102079 3 2 98 1 U\n
## 2889 102292.2 0102292.20.01.02\n 102292 2 20 38 1 C\n
## 2890 160176.1 0160176.11.01.04\n 160176 4 11 246 1 R\n
## 2891 102043.0 0102043.03.01.01\n 102043 1 3 56 1 U\n
## 2892 102043.0 0102043.02.01.01\n 102043 1 2 34 1 U\n
## 2893 102292.2 0102292.16.01.03\n 102292 3 16 11 1 C\n
## 2894 102029.0 0102029.01.01.02\n 102029 2 1 11 1 U\n
## 2895 160063.0 0160063.03.01.02\n 160063 2 3 80 1 R\n
## 2896 102079.0 0102079.04.01.01\n 102079 1 4 66 1 U\n
## 2897 160063.1 0160063.06.01.02\n 160063 2 6 37 1 R\n
## 2898 160063.0 0160063.02.01.01\n 160063 1 2 63 1 R\n
## 2899 102287.0 0102287.01.01.02\n 102287 2 1 54 1 U\n
## 2900 102287.1 0102287.05.01.02\n 102287 2 5 33 1 U\n
## 2901 102288.0 0102288.01.01.02\n 102288 2 1 26 1 U\n
## 2902 102285.0 0102285.03.01.01\n 102285 1 3 101 1 U\n
## 2903 102292.1 0102292.15.01.02\n 102292 2 15 1 1 C\n
## 2904 102077.0 0102077.01.01.02\n 102077 2 1 30 1 U\n
## 2905 102077.1 0102077.05.01.01\n 102077 1 5 121 1 U\n
## 2906 102288.0 0102288.03.01.02\n 102288 2 3 97 1 U\n
## 2907 102288.1 0102288.05.01.05\n 102288 5 5 164 1 U\n
## 2908 102079.0 0102079.01.01.02\n 102079 2 1 8 1 U\n
## 2909 102077.0 0102077.03.01.02\n 102077 2 3 80 1 U\n
## 2910 102139.2 0102139.16.01.01\n 102139 1 16 94 1 C\n
## 2911 102129.1 0102129.11.01.02\n 102129 2 11 71 1 C\n
## 2912 102139.1 0102139.13.01.01\n 102139 1 13 110 1 C\n
## 2913 102139.1 0102139.08.01.01\n 102139 1 8 205 1 C\n
## 2914 102154.2 0102154.19.01.02\n 102154 2 19 310 1 C\n
## 2915 102139.2 0102139.18.01.03\n 102139 3 18 25 1 C\n
## 2916 102134.1 0102134.09.01.01\n 102134 1 9 176 1 C\n
## 2917 102139.1 0102139.11.01.03\n 102139 3 11 169 1 C\n
## 2918 102139.1 0102139.09.01.04\n 102139 4 9 141 1 C\n
## 2919 102154.2 0102154.18.01.02\n 102154 2 18 293 1 C\n
## 2920 102154.1 0102154.08.01.04\n 102154 4 8 230 1 C\n
## 2921 102139.2 0102139.19.01.01\n 102139 1 19 36 1 C\n
## 2922 102141.0 0102141.03.01.03\n 102141 3 3 234 1 C\n
## 2923 102134.1 0102134.15.01.02\n 102134 2 15 114 1 C\n
## 2924 102139.1 0102139.07.01.01\n 102139 1 7 194 1 C\n
## 2925 102154.1 0102154.07.01.01\n 102154 1 7 211 1 C\n
## 2926 102154.1 0102154.09.01.02\n 102154 2 9 261 1 C\n
## 2927 102141.0 0102141.04.01.03\n 102141 3 4 248 1 C\n
## 2928 102141.0 0102141.02.01.02\n 102141 2 2 223 1 C\n
## 2929 102134.2 0102134.18.01.01\n 102134 1 18 79 1 C\n
## 2930 102129.2 0102129.16.01.02\n 102129 2 16 22 1 C\n
## 2931 102154.1 0102154.10.01.01\n 102154 1 10 275 1 C\n
## 2932 102139.1 0102139.10.01.02\n 102139 2 10 155 1 C\n
## 2933 102154.1 0102154.14.01.01\n 102154 1 14 10 1 C\n
## 2934 102139.2 0102139.17.01.02\n 102139 2 17 9 1 C\n
## 2935 102129.1 0102129.15.01.02\n 102129 2 15 12 1 C\n
## 2936 102129.1 0102129.14.01.02\n 102129 2 14 2 1 C\n
## 2937 102129.2 0102129.19.01.06\n 102129 6 19 52 1 C\n
## 2938 102129.2 0102129.17.01.03\n 102129 3 17 32 1 C\n
## 2939 102141.0 0102141.01.01.02\n 102141 2 1 211 1 C\n
## 2940 102141.1 0102141.05.01.02\n 102141 2 5 192 1 C\n
## 2941 160204.0 0160204.03.01.02\n 160204 2 3 23 1 R\n
## 2942 102154.2 0102154.17.01.02\n 102154 2 17 280 1 C\n
## 2943 102154.2 0102154.16.01.01\n 102154 1 16 42 1 C\n
## 2944 102154.1 0102154.13.01.01\n 102154 1 13 81 1 C\n
## 2945 102139.1 0102139.05.01.02\n 102139 2 5 262 1 C\n
## 2946 102154.0 0102154.03.01.02\n 102154 2 3 163 1 C\n
## 2947 102139.1 0102139.12.01.02\n 102139 2 12 99 1 C\n
## 2948 160204.1 0160204.09.01.01\n 160204 1 9 60 1 R\n
## 2949 160204.1 0160204.14.01.01\n 160204 1 14 75 1 R\n
## 2950 102154.1 0102154.11.01.01\n 102154 1 11 93 1 C\n
## 2951 102134.2 0102134.17.01.01\n 102134 1 17 66 1 C\n
## 2952 102134.2 0102134.16.01.03\n 102134 3 16 53 1 C\n
## 2953 102134.0 0102134.01.01.04\n 102134 4 1 18 1 C\n
## 2954 102134.0 0102134.02.01.02\n 102134 2 2 224 1 C\n
## 2955 160204.1 0160204.08.01.06\n 160204 6 8 58 1 R\n
## 2956 102139.1 0102139.06.01.03\n 102139 3 6 216 1 C\n
## 2957 102129.2 0102129.18.01.03\n 102129 3 18 42 1 C\n
## 2958 160204.1 0160204.07.01.02\n 160204 2 7 62 1 R\n
## 2959 102139.0 0102139.02.01.03\n 102139 3 2 238 1 C\n
## 2960 102139.0 0102139.04.01.02\n 102139 2 4 250 1 C\n
## 2961 160204.2 0160204.20.01.02\n 160204 2 20 151 1 R\n
## 2962 160204.0 0160204.02.01.02\n 160204 2 2 22 1 R\n
## 2963 102129.1 0102129.09.01.02\n 102129 2 9 119 1 C\n
## 2964 102141.1 0102141.11.01.02\n 102141 2 11 139 1 C\n
## 2965 102141.1 0102141.08.01.03\n 102141 3 8 170 1 C\n
## 2966 102141.1 0102141.07.01.03\n 102141 3 7 159 1 C\n
## 2967 102134.0 0102134.04.01.01\n 102134 1 4 8 1 C\n
## 2968 102129.2 0102129.20.01.02\n 102129 2 20 202 1 C\n
## 2969 102134.1 0102134.10.01.02\n 102134 2 10 168 1 C\n
## 2970 102141.2 0102141.20.01.03\n 102141 3 20 108 1 C\n
## 2971 102141.1 0102141.13.01.01\n 102141 1 13 13 1 C\n
## 2972 102139.0 0102139.01.01.02\n 102139 2 1 227 1 C\n
## 2973 160204.1 0160204.13.01.03\n 160204 3 13 74 1 R\n
## 2974 102129.1 0102129.08.01.02\n 102129 2 8 109 1 C\n
## 2975 160204.0 0160204.01.01.01\n 160204 1 1 21 1 R\n
## 2976 160204.2 0160204.18.01.01\n 160204 1 18 150 1 R\n
## 2977 102129.1 0102129.10.01.02\n 102129 2 10 130 1 C\n
## 2978 160204.2 0160204.16.01.02\n 160204 2 16 148 1 R\n
## 2979 102154.0 0102154.04.01.03\n 102154 3 4 111 1 C\n
## 2980 102141.1 0102141.06.01.03\n 102141 3 6 176 1 C\n
## 2981 102154.1 0102154.06.01.02\n 102154 2 6 196 1 C\n
## 2982 102154.1 0102154.05.01.02\n 102154 2 5 178 1 C\n
## 2983 102129.1 0102129.07.01.01\n 102129 1 7 208 1 C\n
## 2984 102129.0 0102129.03.01.02\n 102129 2 3 160 1 C\n
## 2985 102141.1 0102141.09.01.02\n 102141 2 9 118 1 C\n
## 2986 160204.1 0160204.06.01.02\n 160204 2 6 59 1 R\n
## 2987 102141.2 0102141.19.01.01\n 102141 1 19 96 1 C\n
## 2988 102141.2 0102141.18.01.01\n 102141 1 18 83 1 C\n
## 2989 102141.2 0102141.16.01.04\n 102141 4 16 58 1 C\n
## 2990 102154.0 0102154.01.01.02\n 102154 2 1 133 1 C\n
## 2991 160204.2 0160204.19.01.02\n 160204 2 19 152 1 R\n
## 2992 102129.0 0102129.01.01.02\n 102129 2 1 140 1 C\n
## 2993 102154.0 0102154.02.01.01\n 102154 1 2 149 1 C\n
## 2994 160204.1 0160204.10.01.07\n 160204 7 10 61 1 R\n
## 2995 102141.1 0102141.12.01.03\n 102141 3 12 150 1 C\n
## 2996 102129.1 0102129.06.01.01\n 102129 1 6 189 1 C\n
## 2997 102129.1 0102129.13.01.01\n 102129 1 13 92 1 C\n
## 2998 102129.1 0102129.12.01.02\n 102129 2 12 81 1 C\n
## 2999 160204.0 0160204.04.01.02\n 160204 2 4 19 1 R\n
## 3000 102134.1 0102134.13.01.02\n 102134 2 13 118 1 C\n
## 3001 102141.1 0102141.14.01.03\n 102141 3 14 31 1 C\n
## 3002 102129.0 0102129.02.01.05\n 102129 5 2 150 1 C\n
## 3003 102141.2 0102141.17.01.01\n 102141 1 17 69 1 C\n
## 3004 102279.2 0102279.17.01.02\n 102279 2 17 9 1 C\n
## 3005 102277.1 0102277.15.01.02\n 102277 2 15 176 1 C\n
## 3006 102277.1 0102277.06.01.03\n 102277 3 6 146 1 C\n
## 3007 160051.1 0160051.12.01.02\n 160051 2 12 81 1 R\n
## 3008 102279.1 0102279.06.01.02\n 102279 2 6 125 1 C\n
## 3009 102277.1 0102277.12.01.02\n 102277 2 12 101 1 C\n
## 3010 160051.0 0160051.03.01.02\n 160051 2 3 124 1 R\n
## 3011 102279.1 0102279.12.01.02\n 102279 2 12 341 1 C\n
## 3012 102277.1 0102277.09.01.02\n 102277 2 9 7 1 C\n
## 3013 160051.1 0160051.07.01.04\n 160051 4 7 131 1 R\n
## 3014 102279.2 0102279.20.01.02\n 102279 2 20 312 1 C\n
## 3015 160050.1 0160050.10.01.01\n 160050 1 10 49 1 R\n
## 3016 160170.2 0160170.17.01.04\n 160170 4 17 37 1 R\n
## 3017 102279.2 0102279.16.01.02\n 102279 2 16 77 1 C\n
## 3018 160051.0 0160051.01.01.02\n 160051 2 1 107 1 R\n
## 3019 160168.1 0160168.06.01.02\n 160168 2 6 163 1 R\n
## 3020 160168.1 0160168.15.01.02\n 160168 2 15 171 1 R\n
## 3021 102279.1 0102279.15.01.02\n 102279 2 15 106 1 C\n
## 3022 102279.0 0102279.03.01.03\n 102279 3 3 195 1 C\n
## 3023 102279.0 0102279.04.01.01\n 102279 1 4 210 1 C\n
## 3024 102279.1 0102279.11.01.02\n 102279 2 11 264 1 C\n
## 3025 102277.0 0102277.04.01.02\n 102277 2 4 127 1 C\n
## 3026 102279.1 0102279.13.01.03\n 102279 3 13 336 1 C\n
## 3027 160051.2 0160051.19.01.03\n 160051 3 19 96 1 R\n
## 3028 160050.1 0160050.09.01.02\n 160050 2 9 37 1 R\n
## 3029 160051.1 0160051.10.01.01\n 160051 1 10 61 1 R\n
## 3030 102277.1 0102277.07.01.02\n 102277 2 7 154 1 C\n
## 3031 102279.2 0102279.18.01.01\n 102279 1 18 27 1 C\n
## 3032 160051.0 0160051.05.01.01\n 160051 1 5 99 1 R\n
## 3033 160051.0 0160051.04.01.01\n 160051 1 4 113 1 R\n
## 3034 102279.1 0102279.05.01.02\n 102279 2 5 112 1 C\n
## 3035 102279.1 0102279.14.01.02\n 102279 2 14 88 1 C\n
## 3036 102279.0 0102279.01.01.03\n 102279 3 1 134 1 C\n
## 3037 102277.1 0102277.14.01.02\n 102277 2 14 119 1 C\n
## 3038 160051.1 0160051.08.01.03\n 160051 3 8 138 1 R\n
## 3039 160050.1 0160050.06.01.02\n 160050 2 6 96 1 R\n
## 3040 102277.1 0102277.05.01.04\n 102277 4 5 136 1 C\n
## 3041 160170.0 0160170.03.01.02\n 160170 2 3 62 1 R\n
## 3042 160168.2 0160168.19.01.02\n 160168 2 19 10 1 R\n
## 3043 160170.1 0160170.08.01.01\n 160170 1 8 198 1 R\n
## 3044 160050.0 0160050.03.01.02\n 160050 2 3 51 1 R\n
## 3045 102277.1 0102277.08.01.04\n 102277 4 8 162 1 C\n
## 3046 160168.2 0160168.16.01.03\n 160168 3 16 183 1 R\n
## 3047 160168.1 0160168.10.01.04\n 160168 4 10 111 1 R\n
## 3048 160168.1 0160168.11.01.02\n 160168 2 11 121 1 R\n
## 3049 102277.1 0102277.13.01.01\n 102277 1 13 109 1 C\n
## 3050 160168.0 0160168.03.01.02\n 160168 2 3 127 1 R\n
## 3051 102279.1 0102279.09.01.02\n 102279 2 9 175 1 C\n
## 3052 160051.1 0160051.13.01.02\n 160051 2 13 34 1 R\n
## 3053 160170.2 0160170.16.01.02\n 160170 2 16 27 1 R\n
## 3054 160170.1 0160170.15.01.05\n 160170 5 15 15 1 R\n
## 3055 160051.0 0160051.02.01.01\n 160051 1 2 160 1 R\n
## 3056 160051.2 0160051.20.01.03\n 160051 3 20 10 1 R\n
## 3057 160170.0 0160170.01.01.02\n 160170 2 1 41 1 R\n
## 3058 102277.0 0102277.02.01.02\n 102277 2 2 39 1 C\n
## 3059 102279.1 0102279.07.01.01\n 102279 1 7 58 1 C\n
## 3060 160168.1 0160168.14.01.01\n 160168 1 14 187 1 R\n
## 3061 102277.2 0102277.19.01.02\n 102277 2 19 97 1 C\n
## 3062 160050.0 0160050.02.01.02\n 160050 2 2 70 1 R\n
## 3063 160168.0 0160168.01.01.05\n 160168 5 1 91 1 R\n
## 3064 160168.2 0160168.18.01.02\n 160168 2 18 62 1 R\n
## 3065 160050.0 0160050.01.01.03\n 160050 3 1 85 1 R\n
## 3066 160168.0 0160168.04.01.02\n 160168 2 4 236 1 R\n
## 3067 160051.1 0160051.09.01.02\n 160051 2 9 53 1 R\n
## 3068 160170.1 0160170.09.01.02\n 160170 2 9 115 1 R\n
## 3069 160170.1 0160170.10.01.02\n 160170 2 10 125 1 R\n
## 3070 102277.1 0102277.10.01.03\n 102277 3 10 1 1 C\n
## 3071 102277.2 0102277.20.01.02\n 102277 2 20 22 1 C\n
## 3072 160050.0 0160050.04.01.03\n 160050 3 4 63 1 R\n
## 3073 102277.2 0102277.18.01.01\n 102277 1 18 85 1 C\n
## 3074 102277.2 0102277.16.01.02\n 102277 2 16 64 1 C\n
## 3075 160168.0 0160168.02.01.02\n 160168 2 2 105 1 R\n
## 3076 160168.1 0160168.07.01.01\n 160168 1 7 84 1 R\n
## 3077 160050.0 0160050.05.01.02\n 160050 2 5 120 1 R\n
## 3078 160170.1 0160170.13.01.02\n 160170 2 13 108 1 R\n
## 3079 160050.1 0160050.15.01.02\n 160050 2 15 130 1 R\n
## 3080 160051.2 0160051.17.01.02\n 160051 2 17 17 1 R\n
## 3081 160170.2 0160170.19.01.02\n 160170 2 19 84 1 R\n
## 3082 160170.2 0160170.18.01.02\n 160170 2 18 216 1 R\n
## 3083 160051.1 0160051.14.01.05\n 160051 5 14 43 1 R\n
## 3084 160170.1 0160170.07.01.03\n 160170 3 7 188 1 R\n
## 3085 160051.1 0160051.06.01.05\n 160051 5 6 140 1 R\n
## 3086 160168.1 0160168.08.01.02\n 160168 2 8 50 1 R\n
## 3087 160170.0 0160170.02.01.05\n 160170 5 2 51 1 R\n
## 3088 160168.1 0160168.13.01.02\n 160168 2 13 197 1 R\n
## 3089 160170.1 0160170.14.01.02\n 160170 2 14 83 1 R\n
## 3090 160168.1 0160168.09.01.02\n 160168 2 9 26 1 R\n
## 3091 160170.0 0160170.04.01.02\n 160170 2 4 155 1 R\n
## 3092 160170.1 0160170.11.01.02\n 160170 2 11 136 1 R\n
## 3093 160050.1 0160050.12.01.02\n 160050 2 12 176 1 R\n
## 3094 160168.2 0160168.17.01.02\n 160168 2 17 78 1 R\n
## 3095 160168.2 0160168.20.01.02\n 160168 2 20 21 1 R\n
## 3096 102277.0 0102277.03.01.02\n 102277 2 3 46 1 C\n
## 3097 160051.2 0160051.16.01.02\n 160051 2 16 28 1 R\n
## 3098 160050.1 0160050.13.01.01\n 160050 1 13 187 1 R\n
## 3099 160050.2 0160050.17.01.02\n 160050 2 17 148 1 R\n
## 3100 160050.2 0160050.20.01.02\n 160050 2 20 191 1 R\n
## 3101 102277.2 0102277.17.01.01\n 102277 1 17 74 1 C\n
## 3102 102277.1 0102277.11.01.02\n 102277 2 11 51 1 C\n
## 3103 160170.0 0160170.05.01.04\n 160170 4 5 166 1 R\n
## 3104 160050.1 0160050.11.02.06\n 160050 6 11 168 2 R\n
## 3105 160050.2 0160050.18.01.02\n 160050 2 18 200 1 R\n
## 3106 160170.1 0160170.12.01.02\n 160170 2 12 148 1 R\n
## 3107 160215.0 0160215.01.01.02\n 160215 2 1 91 1 R\n
## 3108 160215.1 0160215.06.01.02\n 160215 2 6 107 1 R\n
## 3109 160215.1 0160215.08.01.10\n 160215 10 8 109 1 R\n
## 3110 102163.0 0102163.04.01.03\n 102163 3 4 164 1 C\n
## 3111 102163.0 0102163.01.01.02\n 102163 2 1 196 1 C\n
## 3112 102181.0 0102181.01.01.03\n 102181 3 1 217 1 C\n
## 3113 102166.1 0102166.09.01.02\n 102166 2 9 96 1 C\n
## 3114 160215.0 0160215.04.01.08\n 160215 8 4 94 1 R\n
## 3115 160215.0 0160215.03.01.02\n 160215 2 3 93 1 R\n
## 3116 160215.1 0160215.07.01.02\n 160215 2 7 108 1 R\n
## 3117 102181.0 0102181.03.01.03\n 102181 3 3 249 1 C\n
## 3118 102181.0 0102181.02.01.05\n 102181 5 2 224 1 C\n
## 3119 102166.1 0102166.08.01.02\n 102166 2 8 82 1 C\n
## 3120 102181.1 0102181.13.01.02\n 102181 2 13 196 1 C\n
## 3121 160211.1 0160211.10.01.02\n 160211 2 10 316 1 R\n
## 3122 102163.1 0102163.05.01.01\n 102163 1 5 175 1 C\n
## 3123 102163.1 0102163.09.01.01\n 102163 1 9 157 1 C\n
## 3124 160211.2 0160211.20.01.01\n 160211 1 20 314 1 R\n
## 3125 160215.2 0160215.19.01.02\n 160215 2 19 270 1 R\n
## 3126 102166.1 0102166.07.01.01\n 102166 1 7 23 1 C\n
## 3127 160215.2 0160215.17.01.01\n 160215 1 17 268 1 R\n
## 3128 160215.2 0160215.16.01.02\n 160215 2 16 267 1 R\n
## 3129 102181.1 0102181.12.01.04\n 102181 4 12 178 1 C\n
## 3130 160215.1 0160215.15.01.02\n 160215 2 15 266 1 R\n
## 3131 102163.1 0102163.12.01.02\n 102163 2 12 101 1 C\n
## 3132 160215.0 0160215.02.01.02\n 160215 2 2 92 1 R\n
## 3133 102166.0 0102166.01.01.02\n 102166 2 1 43 1 C\n
## 3134 102163.1 0102163.11.01.02\n 102163 2 11 91 1 C\n
## 3135 160211.1 0160211.07.01.02\n 160211 2 7 128 1 R\n
## 3136 102163.0 0102163.03.01.03\n 102163 3 3 218 1 C\n
## 3137 102166.2 0102166.18.01.02\n 102166 2 18 145 1 C\n
## 3138 102163.2 0102163.18.01.02\n 102163 2 18 221 1 C\n
## 3139 102163.1 0102163.15.01.02\n 102163 2 15 10 1 C\n
## 3140 102163.2 0102163.19.01.04\n 102163 4 19 46 1 C\n
## 3141 102181.1 0102181.10.01.02\n 102181 2 10 151 1 C\n
## 3142 160211.2 0160211.17.01.02\n 160211 2 17 310 1 R\n
## 3143 160211.0 0160211.01.01.01\n 160211 1 1 64 1 R\n
## 3144 102166.0 0102166.03.01.02\n 102166 2 3 69 1 C\n
## 3145 102166.1 0102166.10.01.02\n 102166 2 10 117 1 C\n
## 3146 160211.2 0160211.16.01.01\n 160211 1 16 313 1 R\n
## 3147 160215.2 0160215.18.01.02\n 160215 2 18 269 1 R\n
## 3148 102181.2 0102181.20.01.02\n 102181 2 20 29 1 C\n
## 3149 160208.1 0160208.10.01.01\n 160208 1 10 256 1 R\n
## 3150 102163.0 0102163.02.01.02\n 102163 2 2 207 1 C\n
## 3151 160215.1 0160215.09.01.01\n 160215 1 9 110 1 R\n
## 3152 160215.1 0160215.10.01.02\n 160215 2 10 153 1 R\n
## 3153 102166.1 0102166.05.01.02\n 102166 2 5 180 1 C\n
## 3154 160211.1 0160211.11.01.01\n 160211 1 11 303 1 R\n
## 3155 160215.1 0160215.12.01.02\n 160215 2 12 155 1 R\n
## 3156 160215.1 0160215.11.01.02\n 160215 2 11 154 1 R\n
## 3157 102163.2 0102163.20.01.04\n 102163 4 20 57 1 C\n
## 3158 160211.2 0160211.19.01.02\n 160211 2 19 312 1 R\n
## 3159 102166.2 0102166.16.01.02\n 102166 2 16 8 1 C\n
## 3160 160208.0 0160208.02.01.02\n 160208 2 2 74 1 R\n
## 3161 102163.1 0102163.08.01.02\n 102163 2 8 145 1 C\n
## 3162 102181.1 0102181.05.01.02\n 102181 2 5 94 1 C\n
## 3163 102181.1 0102181.15.01.02\n 102181 2 15 48 1 C\n
## 3164 102181.0 0102181.04.01.02\n 102181 2 4 84 1 C\n
## 3165 160208.1 0160208.09.01.02\n 160208 2 9 196 1 R\n
## 3166 160215.1 0160215.13.01.02\n 160215 2 13 156 1 R\n
## 3167 102181.1 0102181.06.01.03\n 102181 3 6 108 1 C\n
## 3168 160208.1 0160208.07.01.03\n 160208 3 7 206 1 R\n
## 3169 160208.0 0160208.03.01.02\n 160208 2 3 90 1 R\n
## 3170 160208.2 0160208.18.01.02\n 160208 2 18 44 1 R\n
## 3171 102163.1 0102163.14.01.02\n 102163 2 14 225 1 C\n
## 3172 102163.1 0102163.10.01.02\n 102163 2 10 70 1 C\n
## 3173 102181.2 0102181.16.01.02\n 102181 2 16 67 1 C\n
## 3174 102163.2 0102163.17.01.07\n 102163 7 17 32 1 C\n
## 3175 102166.1 0102166.12.01.02\n 102166 2 12 249 1 C\n
## 3176 160208.1 0160208.11.01.07\n 160208 7 11 272 1 R\n
## 3177 160211.1 0160211.14.01.02\n 160211 2 14 198 1 R\n
## 3178 160208.1 0160208.08.01.01\n 160208 1 8 220 1 R\n
## 3179 160211.0 0160211.03.01.01\n 160211 1 3 63 1 R\n
## 3180 160208.2 0160208.19.01.02\n 160208 2 19 305 1 R\n
## 3181 160215.1 0160215.14.01.02\n 160215 2 14 157 1 R\n
## 3182 102181.1 0102181.11.01.02\n 102181 2 11 172 1 C\n
## 3183 160208.1 0160208.14.01.02\n 160208 2 14 302 1 R\n
## 3184 160208.1 0160208.13.01.03\n 160208 3 13 187 1 R\n
## 3185 102181.2 0102181.18.01.02\n 102181 2 18 10 1 C\n
## 3186 102181.2 0102181.19.01.01\n 102181 1 19 20 1 C\n
## 3187 160211.1 0160211.12.01.02\n 160211 2 12 197 1 R\n
## 3188 160211.0 0160211.02.01.02\n 160211 2 2 62 1 R\n
## 3189 102166.1 0102166.15.01.02\n 102166 2 15 222 1 C\n
## 3190 102181.1 0102181.08.01.04\n 102181 4 8 131 1 C\n
## 3191 160208.1 0160208.12.01.02\n 160208 2 12 232 1 R\n
## 3192 102166.0 0102166.04.01.02\n 102166 2 4 165 1 C\n
## 3193 160211.0 0160211.05.01.02\n 160211 2 5 61 1 R\n
## 3194 160211.1 0160211.13.01.03\n 160211 3 13 195 1 R\n
## 3195 160211.1 0160211.06.01.02\n 160211 2 6 130 1 R\n
## 3196 102181.1 0102181.09.01.02\n 102181 2 9 141 1 C\n
## 3197 160211.1 0160211.15.01.01\n 160211 1 15 196 1 R\n
## 3198 160211.1 0160211.09.01.02\n 160211 2 9 132 1 R\n
## 3199 160208.1 0160208.06.01.05\n 160208 5 6 175 1 R\n
## 3200 160208.0 0160208.01.01.02\n 160208 2 1 55 1 R\n
## 3201 102166.2 0102166.20.01.02\n 102166 2 20 283 1 C\n
## 3202 160211.0 0160211.04.01.02\n 160211 2 4 60 1 R\n
## 3203 160208.2 0160208.17.01.02\n 160208 2 17 163 1 R\n
## 3204 102166.1 0102166.06.01.01\n 102166 1 6 192 1 C\n
## 3205 160208.0 0160208.05.01.06\n 160208 6 5 309 1 R\n
## 3206 160208.2 0160208.16.01.02\n 160208 2 16 148 1 R\n
## 3207 160211.1 0160211.08.01.02\n 160211 2 8 129 1 R\n
## 3208 160208.1 0160208.15.01.02\n 160208 2 15 307 1 R\n
## 3209 102347.1 0102347.15.01.02\n 102347 2 15 25 1 C\n
## 3210 102351.0 0102351.04.01.02\n 102351 2 4 109 1 C\n
## 3211 102351.1 0102351.12.01.02\n 102351 2 12 142 1 C\n
## 3212 102354.2 0102354.19.01.02\n 102354 2 19 52 1 C\n
## 3213 102347.2 0102347.17.01.02\n 102347 2 17 1 1 C\n
## 3214 102347.2 0102347.16.01.02\n 102347 2 16 11 1 C\n
## 3215 102354.1 0102354.07.01.03\n 102354 3 7 119 1 C\n
## 3216 102347.1 0102347.09.01.02\n 102347 2 9 62 1 C\n
## 3217 102351.0 0102351.01.01.02\n 102351 2 1 69 1 C\n
## 3218 102347.0 0102347.01.01.03\n 102347 3 1 78 1 C\n
## 3219 102354.1 0102354.05.01.01\n 102354 1 5 93 1 C\n
## 3220 102351.1 0102351.14.01.02\n 102351 2 14 96 1 C\n
## 3221 102347.1 0102347.07.01.01\n 102347 1 7 42 1 C\n
## 3222 102347.1 0102347.13.01.02\n 102347 2 13 129 1 C\n
## 3223 102351.1 0102351.13.01.01\n 102351 1 13 104 1 C\n
## 3224 102347.1 0102347.10.01.02\n 102347 2 10 168 1 C\n
## 3225 102347.0 0102347.02.01.02\n 102347 2 2 140 1 C\n
## 3226 160227.2 0160227.16.01.07\n 160227 7 16 53 1 R\n
## 3227 102354.0 0102354.03.01.03\n 102354 3 3 70 1 C\n
## 3228 102347.1 0102347.14.01.02\n 102347 2 14 21 1 C\n
## 3229 102351.0 0102351.03.01.01\n 102351 1 3 117 1 C\n
## 3230 102347.1 0102347.06.01.04\n 102347 4 6 114 1 C\n
## 3231 102347.1 0102347.08.01.03\n 102347 3 8 51 1 C\n
## 3232 160227.1 0160227.14.01.02\n 160227 2 14 22 1 R\n
## 3233 160227.2 0160227.17.01.02\n 160227 2 17 36 1 R\n
## 3234 102351.2 0102351.17.01.02\n 102351 2 17 23 1 C\n
## 3235 102347.1 0102347.05.01.02\n 102347 2 5 105 1 C\n
## 3236 102351.1 0102351.08.01.02\n 102351 2 8 195 1 C\n
## 3237 102351.0 0102351.02.01.03\n 102351 3 2 207 1 C\n
## 3238 102351.1 0102351.06.01.01\n 102351 1 6 63 1 C\n
## 3239 102355.2 0102355.18.01.02\n 102355 2 18 32 1 C\n
## 3240 160233.1 0160233.11.01.03\n 160233 3 11 57 1 R\n
## 3241 160233.0 0160233.05.01.02\n 160233 2 5 6 1 R\n
## 3242 160233.0 0160233.03.01.01\n 160233 1 3 10 1 R\n
## 3243 160233.1 0160233.09.01.02\n 160233 2 9 27 1 R\n
## 3244 160233.1 0160233.12.01.02\n 160233 2 12 55 1 R\n
## 3245 102354.0 0102354.04.01.02\n 102354 2 4 81 1 C\n
## 3246 102351.1 0102351.07.01.02\n 102351 2 7 156 1 C\n
## 3247 102354.1 0102354.06.01.02\n 102354 2 6 105 1 C\n
## 3248 160227.1 0160227.06.01.02\n 160227 2 6 296 1 R\n
## 3249 102347.0 0102347.04.01.02\n 102347 2 4 93 1 C\n
## 3250 102351.1 0102351.11.01.02\n 102351 2 11 129 1 C\n
## 3251 102354.2 0102354.17.01.02\n 102354 2 17 37 1 C\n
## 3252 102351.2 0102351.18.01.02\n 102351 2 18 32 1 C\n
## 3253 160233.1 0160233.14.01.02\n 160233 2 14 56 1 R\n
## 3254 160233.1 0160233.08.01.02\n 160233 2 8 25 1 R\n
## 3255 102354.1 0102354.15.01.02\n 102354 2 15 163 1 C\n
## 3256 102355.2 0102355.19.01.02\n 102355 2 19 12 1 C\n
## 3257 102355.2 0102355.17.01.02\n 102355 2 17 23 1 C\n
## 3258 160227.1 0160227.09.01.02\n 160227 2 9 293 1 R\n
## 3259 160227.2 0160227.18.01.01\n 160227 1 18 283 1 R\n
## 3260 102351.1 0102351.15.01.02\n 102351 2 15 179 1 C\n
## 3261 102351.1 0102351.09.01.02\n 102351 2 9 235 1 C\n
## 3262 160233.2 0160233.17.01.02\n 160233 2 17 169 1 R\n
## 3263 102351.1 0102351.05.01.02\n 102351 2 5 50 1 C\n
## 3264 160233.1 0160233.13.01.02\n 160233 2 13 54 1 R\n
## 3265 160233.2 0160233.18.01.04\n 160233 4 18 167 1 R\n
## 3266 102355.1 0102355.11.01.01\n 102355 1 11 165 1 C\n
## 3267 102347.1 0102347.12.01.02\n 102347 2 12 228 1 C\n
## 3268 160233.0 0160233.01.01.01\n 160233 1 1 7 1 R\n
## 3269 160233.0 0160233.02.01.02\n 160233 2 2 8 1 R\n
## 3270 102354.1 0102354.14.01.02\n 102354 2 14 196 1 C\n
## 3271 102354.2 0102354.20.01.02\n 102354 2 20 226 1 C\n
## 3272 102354.0 0102354.02.01.02\n 102354 2 2 217 1 C\n
## 3273 160227.1 0160227.13.01.02\n 160227 2 13 257 1 R\n
## 3274 102355.1 0102355.08.01.02\n 102355 2 8 149 1 C\n
## 3275 102347.2 0102347.20.01.02\n 102347 2 20 191 1 C\n
## 3276 160233.1 0160233.15.01.02\n 160233 2 15 58 1 R\n
## 3277 102355.1 0102355.07.01.02\n 102355 2 7 139 1 C\n
## 3278 102347.2 0102347.19.01.02\n 102347 2 19 229 1 C\n
## 3279 102355.1 0102355.10.01.02\n 102355 2 10 155 1 C\n
## 3280 160233.0 0160233.04.01.02\n 160233 2 4 9 1 R\n
## 3281 160233.1 0160233.10.01.01\n 160233 1 10 240 1 R\n
## 3282 160227.2 0160227.19.01.02\n 160227 2 19 317 1 R\n
## 3283 102354.2 0102354.16.01.01\n 102354 1 16 176 1 C\n
## 3284 102355.2 0102355.20.01.03\n 102355 3 20 8 1 C\n
## 3285 160227.1 0160227.08.01.03\n 160227 3 8 134 1 R\n
## 3286 160227.1 0160227.15.01.02\n 160227 2 15 278 1 R\n
## 3287 160227.0 0160227.03.01.02\n 160227 2 3 227 1 R\n
## 3288 102355.0 0102355.01.01.04\n 102355 4 1 81 1 C\n
## 3289 102355.1 0102355.06.01.01\n 102355 1 6 128 1 C\n
## 3290 160233.2 0160233.19.01.02\n 160233 2 19 168 1 R\n
## 3291 102354.1 0102354.08.01.02\n 102354 2 8 132 1 C\n
## 3292 160227.1 0160227.07.01.03\n 160227 3 7 121 1 R\n
## 3293 102355.0 0102355.02.01.01\n 102355 1 2 92 1 C\n
## 3294 102354.1 0102354.11.01.03\n 102354 3 11 14 1 C\n
## 3295 160227.2 0160227.20.01.02\n 160227 2 20 313 1 R\n
## 3296 102354.1 0102354.12.01.03\n 102354 3 12 203 1 C\n
## 3297 160227.0 0160227.05.01.04\n 160227 4 5 185 1 R\n
## 3298 102351.2 0102351.16.01.02\n 102351 2 16 243 1 C\n
## 3299 102354.1 0102354.13.01.05\n 102354 5 13 184 1 C\n
## 3300 102355.1 0102355.05.01.02\n 102355 2 5 119 1 C\n
## 3301 160227.0 0160227.02.01.03\n 160227 3 2 216 1 R\n
## 3302 160227.0 0160227.01.01.03\n 160227 3 1 197 1 R\n
## 3303 102355.1 0102355.12.01.02\n 102355 2 12 63 1 C\n
## 3304 160233.2 0160233.16.01.02\n 160233 2 16 232 1 R\n
## 3305 102355.0 0102355.04.01.02\n 102355 2 4 109 1 C\n
## 3306 102347.1 0102347.11.01.03\n 102347 3 11 217 1 C\n
## 3307 102355.1 0102355.13.01.01\n 102355 1 13 73 1 C\n
## 3308 102355.0 0102355.03.01.02\n 102355 2 3 100 1 C\n
## 3309 102347.2 0102347.18.01.06\n 102347 6 18 196 1 C\n
## 3310 160227.1 0160227.12.01.03\n 160227 3 12 82 1 R\n
## 3311 160227.1 0160227.11.01.02\n 160227 2 11 316 1 R\n
## 3312 160251.0 0160251.02.01.02\n 160251 2 2 28 1 R\n
## 3313 160236.0 0160236.04.01.01\n 160236 1 4 171 1 R\n
## 3314 160251.1 0160251.15.01.02\n 160251 2 15 173 1 R\n
## 3315 102359.1 0102359.11.01.02\n 102359 2 11 95 1 C\n
## 3316 160251.1 0160251.09.01.04\n 160251 4 9 108 1 R\n
## 3317 160251.2 0160251.18.01.03\n 160251 3 18 187 1 R\n
## 3318 102359.1 0102359.09.01.02\n 102359 2 9 77 1 C\n
## 3319 160251.0 0160251.03.01.03\n 160251 3 3 29 1 R\n
## 3320 160251.1 0160251.13.01.02\n 160251 2 13 172 1 R\n
## 3321 160251.1 0160251.08.01.01\n 160251 1 8 107 1 R\n
## 3322 160236.1 0160236.08.01.02\n 160236 2 8 183 1 R\n
## 3323 160236.1 0160236.09.01.02\n 160236 2 9 209 1 R\n
## 3324 160251.2 0160251.17.01.02\n 160251 2 17 186 1 R\n
## 3325 160251.1 0160251.12.01.02\n 160251 2 12 171 1 R\n
## 3326 160251.1 0160251.10.01.02\n 160251 2 10 109 1 R\n
## 3327 102359.1 0102359.13.01.04\n 102359 4 13 114 1 C\n
## 3328 102359.0 0102359.04.01.02\n 102359 2 4 160 1 C\n
## 3329 160236.1 0160236.11.01.02\n 160236 2 11 198 1 R\n
## 3330 102359.0 0102359.03.01.02\n 102359 2 3 150 1 C\n
## 3331 102359.0 0102359.01.01.02\n 102359 2 1 133 1 C\n
## 3332 160236.0 0160236.01.01.02\n 160236 2 1 112 1 R\n
## 3333 102359.1 0102359.08.01.02\n 102359 2 8 68 1 C\n
## 3334 160251.1 0160251.07.01.02\n 160251 2 7 106 1 R\n
## 3335 160236.1 0160236.13.01.03\n 160236 3 13 72 1 R\n
## 3336 160251.2 0160251.19.01.02\n 160251 2 19 188 1 R\n
## 3337 102359.1 0102359.06.01.03\n 102359 3 6 181 1 C\n
## 3338 160236.1 0160236.15.01.02\n 160236 2 15 60 1 R\n
## 3339 160251.2 0160251.21.01.01\n 160251 1 21 190 1 R\n
## 3340 160251.2 0160251.20.01.01\n 160251 1 20 189 1 R\n
## 3341 160236.1 0160236.06.01.03\n 160236 3 6 264 1 R\n
## 3342 102359.1 0102359.07.01.02\n 102359 2 7 191 1 C\n
## 3343 102359.2 0102359.16.01.01\n 102359 1 16 63 1 C\n
## 3344 160236.1 0160236.12.01.05\n 160236 5 12 229 1 R\n
## 3345 102359.1 0102359.10.01.02\n 102359 2 10 88 1 C\n
## 3346 160251.1 0160251.14.01.02\n 160251 2 14 175 1 R\n
## 3347 102359.2 0102359.19.01.02\n 102359 2 19 8 1 C\n
## 3348 160236.2 0160236.16.01.01\n 160236 1 16 44 1 R\n
## 3349 102359.1 0102359.05.01.02\n 102359 2 5 172 1 C\n
## 3350 160236.2 0160236.19.01.02\n 160236 2 19 262 1 R\n
## 3351 160236.0 0160236.03.01.02\n 160236 2 3 281 1 R\n
## 3352 160251.1 0160251.06.01.02\n 160251 2 6 105 1 R\n
## 3353 102359.1 0102359.12.01.02\n 102359 2 12 104 1 C\n
## 3354 160251.1 0160251.11.01.02\n 160251 2 11 170 1 R\n
## 3355 160251.0 0160251.04.01.03\n 160251 3 4 30 1 R\n
## 3356 160236.2 0160236.18.01.01\n 160236 1 18 239 1 R\n
## 3357 102359.0 0102359.02.01.04\n 102359 4 2 142 1 C\n
## 3358 160251.0 0160251.01.01.02\n 160251 2 1 27 1 R\n
## 3359 160236.0 0160236.02.01.02\n 160236 2 2 95 1 R\n
## 3360 160236.1 0160236.14.01.02\n 160236 2 14 30 1 R\n
## 3361 102359.1 0102359.15.01.03\n 102359 3 15 50 1 C\n
## 3362 160236.0 0160236.05.01.01\n 160236 1 5 141 1 R\n
## 3363 102359.2 0102359.17.01.02\n 102359 2 17 29 1 C\n
## 3364 102359.2 0102359.18.01.02\n 102359 2 18 39 1 C\n
## 3365 102359.1 0102359.14.01.01\n 102359 1 14 41 1 C\n
## 3366 160236.2 0160236.17.01.03\n 160236 3 17 2 1 R\n
## 3367 160251.2 0160251.16.01.02\n 160251 2 16 174 1 R\n
## 3368 160236.2 0160236.20.01.02\n 160236 2 20 251 1 R\n
## 3369 102196.1 0102196.07.01.01\n 102196 1 7 199 1 C\n
## 3370 102202.0 0102202.04.01.01\n 102202 1 4 171 1 C\n
## 3371 102211.2 0102211.16.01.02\n 102211 2 16 176 1 C\n
## 3372 102202.1 0102202.07.01.02\n 102202 2 7 155 1 C\n
## 3373 102213.2 0102213.20.01.02\n 102213 2 20 198 1 C\n
## 3374 102202.1 0102202.15.01.02\n 102202 2 15 133 1 C\n
## 3375 102211.1 0102211.09.01.03\n 102211 3 9 3 1 C\n
## 3376 102202.1 0102202.06.01.02\n 102202 2 6 144 1 C\n
## 3377 102213.1 0102213.13.01.02\n 102213 2 13 220 1 C\n
## 3378 102211.1 0102211.13.01.02\n 102211 2 13 141 1 C\n
## 3379 102213.2 0102213.18.01.02\n 102213 2 18 176 1 C\n
## 3380 102196.0 0102196.02.01.02\n 102196 2 2 93 1 C\n
## 3381 102196.1 0102196.11.01.02\n 102196 2 11 35 1 C\n
## 3382 102202.0 0102202.01.01.03\n 102202 3 1 11 1 C\n
## 3383 102213.1 0102213.08.01.03\n 102213 3 8 81 1 C\n
## 3384 160252.2 0160252.18.01.02\n 160252 2 18 339 1 R\n
## 3385 102213.1 0102213.10.01.02\n 102213 2 10 102 1 C\n
## 3386 102196.0 0102196.01.01.02\n 102196 2 1 86 1 C\n
## 3387 102213.2 0102213.19.01.02\n 102213 2 19 187 1 C\n
## 3388 102202.2 0102202.20.01.02\n 102202 2 20 203 1 C\n
## 3389 102196.1 0102196.10.01.01\n 102196 1 10 47 1 C\n
## 3390 102211.1 0102211.14.01.02\n 102211 2 14 151 1 C\n
## 3391 102213.1 0102213.07.01.02\n 102213 2 7 70 1 C\n
## 3392 102211.1 0102211.12.01.01\n 102211 1 12 105 1 C\n
## 3393 160252.1 0160252.12.01.02\n 160252 2 12 327 1 R\n
## 3394 102213.1 0102213.12.01.02\n 102213 2 12 127 1 C\n
## 3395 102202.2 0102202.16.01.02\n 102202 2 16 72 1 C\n
## 3396 160252.1 0160252.15.01.02\n 160252 2 15 86 1 R\n
## 3397 102202.1 0102202.11.01.03\n 102202 3 11 110 1 C\n
## 3398 102202.1 0102202.13.01.02\n 102202 2 13 65 1 C\n
## 3399 102196.1 0102196.15.01.04\n 102196 4 15 9 1 C\n
## 3400 102211.0 0102211.04.01.02\n 102211 2 4 134 1 C\n
## 3401 102211.1 0102211.11.01.04\n 102211 4 11 95 1 C\n
## 3402 102202.2 0102202.18.01.02\n 102202 2 18 91 1 C\n
## 3403 160252.1 0160252.11.01.02\n 160252 2 11 270 1 R\n
## 3404 102213.1 0102213.09.01.02\n 102213 2 9 91 1 C\n
## 3405 102213.1 0102213.06.01.02\n 102213 2 6 59 1 C\n
## 3406 102213.1 0102213.05.01.01\n 102213 1 5 47 1 C\n
## 3407 160252.0 0160252.03.01.02\n 160252 2 3 148 1 R\n
## 3408 102213.0 0102213.01.01.03\n 102213 3 1 28 1 C\n
## 3409 102196.2 0102196.18.01.02\n 102196 2 18 137 1 C\n
## 3410 102196.1 0102196.05.01.01\n 102196 1 5 179 1 C\n
## 3411 102213.1 0102213.14.01.02\n 102213 2 14 210 1 C\n
## 3412 102196.2 0102196.19.01.01\n 102196 1 19 147 1 C\n
## 3413 102211.1 0102211.15.01.02\n 102211 2 15 162 1 C\n
## 3414 102211.0 0102211.02.01.06\n 102211 6 2 81 1 C\n
## 3415 160252.2 0160252.19.01.02\n 160252 2 19 289 1 R\n
## 3416 160252.2 0160252.16.01.02\n 160252 2 16 4 1 R\n
## 3417 102213.1 0102213.11.01.02\n 102213 2 11 112 1 C\n
## 3418 102213.0 0102213.03.01.01\n 102213 1 3 9 1 C\n
## 3419 160252.1 0160252.13.01.02\n 160252 2 13 60 1 R\n
## 3420 102202.2 0102202.19.01.02\n 102202 2 19 193 1 C\n
## 3421 102213.1 0102213.15.01.02\n 102213 2 15 139 1 C\n
## 3422 102213.2 0102213.17.01.02\n 102213 2 17 162 1 C\n
## 3423 102196.2 0102196.16.01.02\n 102196 2 16 122 1 C\n
## 3424 102196.1 0102196.13.01.02\n 102196 2 13 24 1 C\n
## 3425 102211.0 0102211.03.01.02\n 102211 2 3 118 1 C\n
## 3426 160252.1 0160252.09.01.02\n 160252 2 9 227 1 R\n
## 3427 102211.2 0102211.19.01.01\n 102211 1 19 209 1 C\n
## 3428 102211.1 0102211.08.01.03\n 102211 3 8 38 1 C\n
## 3429 160252.2 0160252.20.01.02\n 160252 2 20 284 1 R\n
## 3430 160252.1 0160252.06.01.02\n 160252 2 6 140 1 R\n
## 3431 102202.0 0102202.03.01.05\n 102202 5 3 32 1 C\n
## 3432 160252.2 0160252.17.01.02\n 160252 2 17 35 1 R\n
## 3433 102202.1 0102202.10.01.02\n 102202 2 10 101 1 C\n
## 3434 102196.0 0102196.04.01.03\n 102196 3 4 168 1 C\n
## 3435 102211.2 0102211.20.01.02\n 102211 2 20 218 1 C\n
## 3436 102202.1 0102202.12.01.02\n 102202 2 12 56 1 C\n
## 3437 102196.1 0102196.06.01.01\n 102196 1 6 187 1 C\n
## 3438 102213.0 0102213.04.01.04\n 102213 4 4 37 1 C\n
## 3439 160252.0 0160252.04.01.03\n 160252 3 4 171 1 R\n
## 3440 102211.1 0102211.06.01.01\n 102211 1 6 63 1 C\n
## 3441 102202.1 0102202.08.01.02\n 102202 2 8 36 1 C\n
## 3442 102196.2 0102196.20.01.02\n 102196 2 20 158 1 C\n
## 3443 102202.2 0102202.17.01.02\n 102202 2 17 82 1 C\n
## 3444 102202.1 0102202.05.01.04\n 102202 4 5 182 1 C\n
## 3445 102211.1 0102211.07.01.04\n 102211 4 7 26 1 C\n
## 3446 102211.1 0102211.10.01.02\n 102211 2 10 13 1 C\n
## 3447 102213.0 0102213.02.01.02\n 102213 2 2 26 1 C\n
## 3448 102211.0 0102211.01.01.02\n 102211 2 1 73 1 C\n
## CVE_ENT NOM_ENT CVE_MUN NOM_MUN COD_RES
## 1 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 3 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 4 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 5 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 6 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 7 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 8 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 9 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 10 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 11 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 12 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 13 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 14 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 15 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 16 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 17 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 18 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 19 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 20 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 21 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 22 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 23 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 24 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 25 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 26 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 27 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 28 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 29 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 30 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 31 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 32 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 33 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 34 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 35 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 36 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 37 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 38 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 39 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 40 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 41 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 42 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 43 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 44 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 45 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 46 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 47 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 48 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 49 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 50 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 51 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 52 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 53 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 54 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 55 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 56 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 57 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 58 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 59 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 60 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 61 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 62 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 63 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 64 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 65 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 66 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 67 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 68 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 69 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 70 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 71 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 72 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 73 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 74 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 75 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 76 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 77 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 78 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 79 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 80 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 81 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 82 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 83 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 84 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 85 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 86 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 87 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 88 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 89 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 90 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 91 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 92 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 93 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 94 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 95 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 96 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 97 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 98 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 99 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 100 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 101 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 102 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 103 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 104 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 105 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 106 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 107 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 108 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 109 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 110 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 111 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 112 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 113 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 114 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 115 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 116 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 117 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 118 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 119 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 120 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 121 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 122 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 123 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 124 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 125 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 126 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 127 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 128 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 129 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 130 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 131 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 132 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 133 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 134 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 135 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 136 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 137 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 138 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 139 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 140 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 141 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 142 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 143 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 144 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 145 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 146 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 147 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 148 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 149 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 150 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 151 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 152 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 153 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 154 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 155 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 156 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 157 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 158 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 159 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 160 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 161 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 162 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 163 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 164 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 165 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 166 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 167 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 168 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 169 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 170 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 171 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 172 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 173 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 174 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 175 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 176 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 177 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 178 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 179 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 180 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 181 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 182 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 183 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 184 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 185 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 186 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 187 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 188 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 189 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 190 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 191 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 192 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 193 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 194 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 195 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 196 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 197 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 198 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 199 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 200 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 201 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 202 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 203 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 204 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 205 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 206 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 207 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 208 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 209 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 210 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 211 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 212 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 213 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 214 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 215 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 216 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 217 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 218 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 219 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 220 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 221 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 222 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 223 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 224 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 225 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 226 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 227 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 228 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 229 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 230 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 231 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 232 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 233 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 234 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 235 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 236 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 237 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 238 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 239 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 240 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 241 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 242 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 243 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 244 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 245 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 246 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 247 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 248 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 249 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 250 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 251 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 252 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 253 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 254 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 255 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 256 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 257 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 258 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 259 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 260 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 261 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 262 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 263 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 264 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 265 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 266 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 267 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 268 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 269 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 270 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 271 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 272 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 273 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 274 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 275 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 276 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 277 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 278 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 279 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 280 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 281 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 282 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 283 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 284 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 285 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 286 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 287 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 288 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 289 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 290 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 291 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 292 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 293 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 294 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 295 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 296 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 297 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 298 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 299 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 300 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 301 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 302 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 303 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 304 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 305 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 306 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 307 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 308 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 309 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 310 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 311 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 312 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 313 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 314 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 315 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 316 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 317 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 318 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 319 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 320 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 321 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 322 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 323 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 324 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 325 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 326 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 327 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 328 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 329 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 330 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 331 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 332 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 333 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 334 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 335 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 336 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 337 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 338 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 339 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 340 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 341 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 342 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 343 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 344 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 345 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 346 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 347 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 348 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 349 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 350 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 351 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 352 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 353 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 354 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 355 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 356 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 357 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 358 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 359 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 360 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 361 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 362 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 363 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 364 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 365 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 366 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 367 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 368 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 369 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 370 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 371 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 372 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 373 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 374 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 375 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 376 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 377 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 378 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 379 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 380 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 381 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 382 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 383 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 384 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 385 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 386 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 387 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 388 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 389 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 390 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 391 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 392 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 393 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 394 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 395 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 396 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 397 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 398 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 399 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 400 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 401 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 402 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 403 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 404 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 405 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 406 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 407 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 408 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 409 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 410 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 411 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 412 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 413 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 414 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 415 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 416 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 417 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 418 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 419 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 420 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 421 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 422 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 423 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 424 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 425 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 426 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 427 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 428 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 429 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 430 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 431 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 432 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 433 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 434 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 435 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 436 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 437 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 438 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 439 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 440 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 441 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 442 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 443 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 444 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 445 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 446 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 447 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 448 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 449 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 450 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 451 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 452 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 453 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 454 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 455 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 456 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 457 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 458 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 459 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 460 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 461 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 462 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 463 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 464 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 465 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 466 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 467 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 468 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 469 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 470 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 471 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 472 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 473 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 474 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 475 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 476 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 477 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 478 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 479 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 480 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 481 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 482 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 483 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 484 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 485 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 486 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 487 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 488 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 489 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 490 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 491 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 492 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 493 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 494 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 495 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 496 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 497 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 498 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 499 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 500 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 501 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 502 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 503 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 504 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 505 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 506 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 507 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 508 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 509 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 510 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 511 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 512 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 513 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 514 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 515 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 516 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 517 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 518 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 519 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 520 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 521 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 522 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 523 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 524 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 525 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 526 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 527 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 528 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 529 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 530 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 531 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 532 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 533 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 534 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 535 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 536 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 537 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 538 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 539 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 540 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 541 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 542 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 543 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 544 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 545 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 546 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 547 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 548 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 549 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 550 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 551 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 552 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 553 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 554 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 555 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 556 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 557 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 558 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 559 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 560 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 561 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 562 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 563 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 564 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 565 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 566 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 567 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 568 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 569 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 570 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 571 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 572 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 573 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 574 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 575 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 576 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 577 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 578 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 579 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 580 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 581 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 582 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 583 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 584 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 585 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 586 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 587 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 588 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 589 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 590 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 591 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 592 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 593 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 594 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 595 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 596 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 597 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 598 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 599 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 600 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 601 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 602 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 603 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 604 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 605 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 606 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 607 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 608 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 609 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 610 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 611 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 612 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 613 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 614 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 615 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 616 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 617 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 618 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 619 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 620 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 621 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 622 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 623 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 624 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 625 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 626 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 627 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 628 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 629 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 630 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 631 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 632 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 633 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 634 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 635 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 636 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 637 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 638 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 639 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 640 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 641 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 642 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 643 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 644 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 645 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 646 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 647 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 648 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 649 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 650 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 651 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 652 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 653 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 654 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 655 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 656 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 657 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 658 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 659 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 660 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 661 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 662 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 663 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 664 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 665 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 666 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 667 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 668 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 669 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 670 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 671 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 672 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 673 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 674 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 675 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 676 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 677 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 678 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 679 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 680 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 681 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 682 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 683 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 684 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 685 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 686 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 687 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 688 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 689 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 690 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 691 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 692 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 693 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 694 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 695 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 696 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 697 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 698 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 699 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 700 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 701 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 702 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 703 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 704 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 705 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 706 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 707 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 708 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 709 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 710 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 711 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 712 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 713 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 714 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 715 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 716 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 717 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 718 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 719 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 720 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 721 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 722 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 723 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 724 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 725 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 726 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 727 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 728 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 729 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 730 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 731 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 732 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 733 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 734 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 735 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 736 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 737 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 738 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 739 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 740 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 741 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 742 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 743 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 744 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 745 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 746 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 747 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 748 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 749 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 750 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 751 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 752 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 753 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 754 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 755 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 756 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 757 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 758 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 759 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 760 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 761 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 762 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 763 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 764 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 765 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 766 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 767 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 768 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 769 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 770 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 771 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 772 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 773 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 774 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 775 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 776 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 777 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 778 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 779 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 780 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 781 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 782 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 783 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 784 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 785 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 786 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 787 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 788 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 789 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 790 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 791 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 792 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 793 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 794 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 795 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 796 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 797 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 798 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 799 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 800 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 801 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 802 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 803 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 804 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 805 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 806 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 807 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 808 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 809 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 810 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 811 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 812 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 813 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 814 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 815 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 816 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 817 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 818 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 819 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 820 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 821 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 822 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 823 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 824 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 825 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 826 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 827 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 828 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 829 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 830 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 831 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 832 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 833 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 834 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 835 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 836 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 837 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 838 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 839 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 840 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 841 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 842 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 843 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 844 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 845 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 846 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 847 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 848 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 849 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 850 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 851 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 852 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 853 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 854 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 855 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 856 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 857 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 858 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 859 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 860 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 861 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 862 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 863 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 864 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 865 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 866 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 867 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 868 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 869 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 870 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 871 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 872 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 873 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 874 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 875 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 876 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 877 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 878 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 879 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 880 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 881 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 882 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 883 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 884 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 885 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 886 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 887 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 888 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 889 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 890 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 891 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 892 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 893 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 894 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 895 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 896 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 897 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 898 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 899 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 900 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 901 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 902 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 903 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 904 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 905 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 906 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 907 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 908 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 909 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 910 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 911 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 912 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 913 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 914 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 915 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 916 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 917 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 918 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 919 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 920 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 921 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 922 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 923 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 924 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 925 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 926 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 927 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 928 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 929 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 930 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 931 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 932 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 933 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 934 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 935 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 936 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 937 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 938 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 939 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 940 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 941 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 942 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 943 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 944 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 945 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 946 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 947 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 948 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 949 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 950 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 951 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 952 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 953 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 954 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 955 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 956 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 957 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 958 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 959 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 960 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 961 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 962 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 963 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 964 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 965 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 966 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 967 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 968 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 969 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 970 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 971 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 972 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 973 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 974 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 975 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 976 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 977 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 978 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 979 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 980 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 981 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 982 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 983 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 984 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 985 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 986 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 987 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 988 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 989 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 990 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 991 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 992 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 993 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 994 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 995 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 996 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 997 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 998 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 999 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1000 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1001 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1002 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1003 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1004 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1005 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1006 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1007 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1008 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1009 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1010 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1011 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1012 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1013 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1014 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1015 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1016 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1017 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1018 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1019 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1020 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1021 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1022 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1023 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1024 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1025 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1026 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1027 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1028 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1029 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1030 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1031 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1032 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1033 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1034 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1035 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1036 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1037 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1038 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1039 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1040 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1041 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1042 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1043 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1044 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1045 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1046 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1047 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1048 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1049 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1050 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1051 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1052 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1053 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1054 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1055 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1056 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1057 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1058 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1059 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1060 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1061 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1062 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1063 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1064 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1065 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1066 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1067 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1068 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1069 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1070 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1071 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1072 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1073 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1074 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1075 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1076 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1077 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1078 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1079 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1080 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1081 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1082 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1083 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1084 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1085 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1086 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1087 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1088 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1089 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1090 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1091 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1092 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1093 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1094 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1095 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1096 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1097 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1098 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1099 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1100 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1101 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1102 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1103 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1104 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1105 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1106 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1107 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1108 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1109 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1110 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1111 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1112 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1113 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1114 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1115 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1116 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1117 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1118 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1119 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1120 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1121 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1122 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1123 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1124 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1125 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1126 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1127 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1128 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1129 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1130 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1131 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1132 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1133 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1134 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1135 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1136 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1137 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1138 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1139 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1140 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1141 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1142 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1143 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1144 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1145 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1146 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1147 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1148 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1149 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1150 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1151 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1152 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1153 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1154 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1155 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1156 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1157 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1158 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1159 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1160 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1161 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1162 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1163 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1164 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1165 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1166 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1167 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1168 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1169 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1170 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1171 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1172 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1173 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1174 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1175 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1176 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1177 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1178 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1179 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1180 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1181 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1182 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1183 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1184 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1185 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1186 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1187 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1188 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1189 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1190 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1191 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1192 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1193 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1194 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1195 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1196 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1197 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1198 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1199 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1200 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1201 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1202 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1203 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1204 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1205 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1206 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1207 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1208 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1209 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1210 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1211 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1212 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1213 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1214 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1215 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1216 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1217 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1218 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1219 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1220 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1221 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1222 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1223 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1224 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1225 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1226 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1227 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1228 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1229 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1230 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1231 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1232 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1233 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1234 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1235 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1236 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1237 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1238 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1239 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1240 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1241 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1242 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1243 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1244 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1245 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1246 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1247 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1248 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1249 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1250 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1251 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1252 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1253 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1254 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1255 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1256 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1257 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1258 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1259 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1260 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1261 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1262 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1263 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1264 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1265 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1266 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1267 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1268 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1269 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1270 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1271 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1272 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1273 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1274 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1275 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1276 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1277 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1278 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1279 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1280 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1281 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1282 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1283 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1284 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1285 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1286 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1287 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1288 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1289 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1290 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1291 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1292 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1293 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1294 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1295 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1296 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1297 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1298 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1299 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1300 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1301 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1302 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1303 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1304 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1305 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1306 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1307 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1308 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1309 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1310 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1311 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1312 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1313 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1314 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1315 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1316 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1317 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1318 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1319 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1320 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1321 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1322 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1323 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1324 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1325 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1326 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1327 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1328 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1329 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1330 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1331 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1332 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1333 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1334 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1335 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1336 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1337 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1338 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1339 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1340 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1341 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1342 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1343 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1344 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1345 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1346 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1347 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1348 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1349 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1350 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1351 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1352 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1353 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1354 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1355 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1356 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1357 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1358 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1359 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1360 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1361 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1362 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1363 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1364 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1365 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1366 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1367 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1368 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1369 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1370 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1371 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1372 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1373 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1374 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1375 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1376 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1377 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1378 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1379 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1380 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1381 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1382 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1383 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1384 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1385 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1386 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1387 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1388 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1389 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1390 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1391 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1392 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1393 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1394 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1395 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1396 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1397 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1398 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1399 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1400 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1401 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1402 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1403 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1404 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1405 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1406 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1407 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1408 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1409 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1410 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1411 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1412 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1413 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1414 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1415 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1416 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1417 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1418 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1419 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1420 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1421 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1422 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1423 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1424 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1425 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1426 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1427 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1428 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1429 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1430 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1431 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1432 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1433 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1434 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1435 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1436 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1437 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1438 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1439 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1440 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1441 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1442 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1443 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1444 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1445 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1446 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1447 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1448 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1449 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1450 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1451 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1452 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1453 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1454 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1455 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1456 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1457 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1458 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1459 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1460 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1461 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1462 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1463 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1464 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1465 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1466 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1467 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1468 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1469 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1470 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1471 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1472 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1473 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1474 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1475 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1476 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1477 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1478 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1479 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1480 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1481 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1482 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1483 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1484 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1485 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1486 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1487 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1488 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1489 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1490 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1491 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1492 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1493 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1494 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1495 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1496 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1497 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1498 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1499 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1500 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1501 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1502 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1503 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1504 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1505 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1506 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1507 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1508 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1509 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1510 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1511 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1512 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1513 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1514 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1515 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1516 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1517 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1518 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1519 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1520 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1521 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1522 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1523 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1524 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1525 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1526 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1527 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1528 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1529 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1530 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1531 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1532 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1533 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1534 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1535 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1536 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1537 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1538 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1539 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1540 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1541 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1542 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1543 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1544 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1545 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1546 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1547 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1548 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1549 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1550 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1551 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1552 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1553 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1554 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1555 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1556 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1557 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1558 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1559 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1560 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1561 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1562 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1563 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1564 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1565 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1566 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1567 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1568 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1569 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1570 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1571 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1572 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1573 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1574 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1575 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1576 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1577 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1578 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1579 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1580 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1581 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1582 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1583 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1584 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1585 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1586 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1587 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1588 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1589 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1590 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1591 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1592 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1593 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1594 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1595 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1596 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1597 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1598 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1599 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1600 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1601 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1602 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1603 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1604 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1605 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1606 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1607 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1608 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1609 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1610 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1611 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1612 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1613 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1614 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1615 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1616 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1617 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1618 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1619 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1620 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1621 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1622 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1623 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1624 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1625 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1626 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1627 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1628 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1629 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1630 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1631 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1632 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1633 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1634 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1635 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1636 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1637 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1638 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1639 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1640 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1641 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1642 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1643 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1644 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1645 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1646 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1647 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1648 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1649 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1650 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1651 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1652 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1653 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1654 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1655 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1656 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1657 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1658 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1659 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1660 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1661 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1662 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1663 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1664 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1665 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1666 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1667 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1668 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1669 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1670 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1671 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1672 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1673 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1674 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1675 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1676 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1677 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1678 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1679 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1680 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1681 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1682 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1683 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1684 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1685 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1686 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1687 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1688 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1689 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1690 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1691 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1692 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1693 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1694 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1695 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1696 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1697 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1698 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1699 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1700 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1701 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1702 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1703 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1704 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1705 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1706 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1707 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1708 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1709 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1710 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1711 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1712 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1713 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1714 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1715 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1716 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1717 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1718 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1719 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1720 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1721 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1722 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1723 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1724 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1725 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1726 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1727 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1728 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1729 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1730 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1731 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1732 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1733 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1734 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1735 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1736 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1737 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1738 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1739 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1740 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1741 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1742 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1743 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1744 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1745 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1746 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1747 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1748 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1749 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1750 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1751 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1752 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1753 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1754 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1755 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1756 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1757 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1758 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1759 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1760 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1761 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1762 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1763 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1764 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1765 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1766 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1767 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1768 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1769 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1770 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1771 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1772 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1773 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1774 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1775 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1776 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1777 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1778 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1779 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1780 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1781 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1782 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1783 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1784 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1785 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1786 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1787 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1788 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1789 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1790 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1791 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1792 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1793 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1794 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1795 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1796 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1797 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1798 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1799 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1800 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1801 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1802 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1803 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1804 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1805 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1806 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1807 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1808 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1809 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1810 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1811 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1812 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1813 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1814 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1815 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1816 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1817 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1818 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1819 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1820 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1821 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1822 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1823 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1824 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1825 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1826 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1827 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1828 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1829 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1830 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1831 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1832 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1833 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1834 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1835 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1836 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1837 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1838 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1839 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1840 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1841 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1842 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1843 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1844 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1845 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1846 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1847 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1848 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1849 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1850 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1851 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1852 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1853 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1854 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1855 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1856 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1857 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1858 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1859 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1860 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1861 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1862 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1863 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1864 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1865 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1866 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1867 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1868 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1869 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1870 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1871 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1872 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1873 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1874 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1875 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1876 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1877 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1878 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1879 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1880 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1881 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1882 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1883 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1884 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1885 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1886 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1887 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1888 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1889 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1890 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1891 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1892 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1893 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1894 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1895 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1896 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1897 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1898 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1899 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1900 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1901 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1902 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1903 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1904 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1905 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1906 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1907 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1908 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1909 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1910 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1911 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1912 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1913 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1914 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1915 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1916 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1917 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1918 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1919 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1920 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1921 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1922 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1923 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1924 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1925 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1926 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1927 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1928 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1929 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1930 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1931 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1932 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1933 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1934 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1935 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1936 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1937 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1938 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1939 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1940 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1941 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1942 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1943 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1944 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1945 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1946 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1947 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1948 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1949 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1950 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1951 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1952 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1953 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1954 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1955 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1956 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1957 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1958 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1959 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1960 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1961 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1962 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1963 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1964 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1965 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1966 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1967 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1968 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1969 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1970 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1971 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1972 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1973 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1974 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1975 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1976 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1977 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1978 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1979 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1980 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1981 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1982 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1983 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1984 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1985 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1986 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1987 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1988 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1989 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1990 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1991 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1992 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1993 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1994 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1995 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1996 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1997 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1998 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 1999 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2000 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2001 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2002 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2003 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2004 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2005 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2006 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2007 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2008 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2009 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2010 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2011 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2012 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2013 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2014 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2015 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2016 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2017 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2018 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2019 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2020 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2021 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2022 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2023 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2024 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2025 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2026 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2027 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2028 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2029 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2030 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2031 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2032 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2033 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2034 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2035 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2036 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2037 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2038 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2039 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2040 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2041 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2042 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2043 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2044 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2045 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2046 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2047 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2048 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2049 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2050 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2051 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2052 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2053 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2054 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2055 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2056 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2057 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2058 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2059 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2060 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2061 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2062 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2063 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2064 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2065 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2066 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2067 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2068 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2069 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2070 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2071 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2072 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2073 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2074 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2075 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2076 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2077 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2078 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2079 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2080 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2081 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2082 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2083 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2084 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2085 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2086 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2087 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2088 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2089 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2090 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2091 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2092 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2093 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2094 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2095 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2096 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2097 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2098 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2099 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2100 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2101 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2102 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2103 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2104 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2105 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2106 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2107 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2108 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2109 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2110 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2111 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2112 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2113 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2114 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2115 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2116 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2117 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2118 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2119 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2120 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2121 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2122 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2123 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2124 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2125 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2126 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2127 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2128 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2129 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2130 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2131 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2132 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2133 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2134 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2135 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2136 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2137 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2138 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2139 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2140 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2141 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2142 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2143 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2144 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2145 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2146 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2147 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2148 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2149 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2150 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2151 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2152 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2153 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2154 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2155 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2156 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2157 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2158 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2159 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2160 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2161 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2162 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2163 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2164 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2165 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2166 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2167 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2168 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2169 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2170 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2171 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2172 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2173 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2174 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2175 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2176 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2177 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2178 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2179 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2180 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2181 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2182 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2183 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2184 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2185 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2186 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2187 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2188 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2189 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2190 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2191 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2192 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2193 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2194 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2195 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2196 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2197 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2198 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2199 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2200 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2201 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2202 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2203 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2204 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2205 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2206 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2207 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2208 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2209 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2210 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2211 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2212 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2213 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2214 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2215 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2216 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2217 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2218 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2219 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2220 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2221 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2222 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2223 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2224 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2225 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2226 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2227 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2228 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2229 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2230 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2231 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2232 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2233 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2234 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2235 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2236 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2237 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2238 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2239 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2240 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2241 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2242 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2243 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2244 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2245 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2246 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2247 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2248 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2249 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2250 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2251 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2252 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2253 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2254 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2255 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2256 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2257 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2258 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2259 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2260 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2261 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2262 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2263 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2264 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2265 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2266 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2267 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2268 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2269 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2270 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2271 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2272 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2273 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2274 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2275 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2276 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2277 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2278 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2279 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2280 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2281 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2282 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2283 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2284 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2285 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2286 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2287 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2288 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2289 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2290 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2291 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2292 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2293 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2294 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2295 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2296 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2297 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2298 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2299 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2300 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2301 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2302 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2303 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2304 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2305 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2306 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2307 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2308 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2309 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2310 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2311 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2312 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2313 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2314 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2315 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2316 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2317 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2318 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2319 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2320 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2321 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2322 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2323 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2324 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2325 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2326 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2327 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2328 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2329 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2330 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2331 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2332 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2333 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2334 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2335 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2336 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2337 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2338 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2339 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2340 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2341 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2342 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2343 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2344 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2345 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2346 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2347 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2348 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2349 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2350 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2351 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2352 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2353 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2354 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2355 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2356 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2357 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2358 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2359 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2360 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2361 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2362 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2363 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2364 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2365 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2366 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2367 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2368 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2369 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2370 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2371 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2372 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2373 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2374 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2375 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2376 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2377 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2378 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2379 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2380 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2381 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2382 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2383 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2384 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2385 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2386 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2387 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2388 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2389 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2390 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2391 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2392 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2393 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2394 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2395 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2396 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2397 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2398 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2399 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2400 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2401 1 Aguascalientes\n 1 Aguascalientes\n 1
## 2402 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2403 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2404 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2405 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2406 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2407 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2408 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2409 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2410 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2411 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2412 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2413 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2414 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2415 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2416 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2417 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2418 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2419 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2420 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2421 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2422 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2423 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2424 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2425 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2426 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2427 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2428 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2429 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2430 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2431 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2432 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2433 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2434 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2435 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2436 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2437 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2438 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2439 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2440 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2441 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2442 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2443 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2444 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2445 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2446 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2447 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2448 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2449 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2450 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2451 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2452 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2453 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2454 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2455 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2456 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2457 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2458 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2459 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2460 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2461 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2462 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2463 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2464 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2465 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2466 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2467 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2468 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2469 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2470 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2471 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2472 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2473 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2474 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2475 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2476 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2477 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2478 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2479 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2480 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2481 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2482 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2483 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2484 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2485 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2486 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2487 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2488 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2489 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2490 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2491 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2492 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2493 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2494 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2495 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2496 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2497 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2498 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2499 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2500 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2501 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2502 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2503 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2504 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2505 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2506 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2507 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2508 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2509 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2510 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2511 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2512 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2513 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2514 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2515 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2516 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2517 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2518 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2519 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2520 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2521 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2522 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2523 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2524 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2525 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2526 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2527 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2528 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2529 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2530 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2531 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2532 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2533 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2534 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2535 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2536 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2537 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2538 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2539 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2540 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2541 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2542 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2543 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2544 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2545 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2546 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2547 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2548 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2549 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2550 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2551 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2552 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2553 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2554 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2555 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2556 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2557 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2558 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2559 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2560 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2561 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2562 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2563 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2564 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2565 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2566 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2567 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2568 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2569 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2570 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2571 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2572 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2573 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2574 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2575 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2576 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2577 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2578 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2579 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2580 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2581 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2582 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2583 1 Aguascalientes\n 3 Calvillo\n 1
## 2584 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2585 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2586 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2587 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2588 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2589 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2590 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2591 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2592 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2593 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2594 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2595 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2596 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2597 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2598 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2599 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2600 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2601 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2602 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2603 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2604 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2605 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2606 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2607 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2608 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2609 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2610 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2611 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2612 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2613 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2614 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2615 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2616 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2617 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2618 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2619 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2620 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2621 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2622 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2623 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2624 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2625 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2626 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2627 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2628 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2629 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2630 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2631 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2632 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2633 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2634 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2635 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2636 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2637 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2638 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2639 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2640 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2641 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2642 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2643 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2644 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2645 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2646 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2647 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2648 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2649 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2650 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2651 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2652 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2653 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2654 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2655 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2656 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2657 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2658 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2659 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2660 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2661 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2662 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2663 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2664 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2665 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2666 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2667 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2668 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2669 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2670 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2671 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2672 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2673 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2674 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2675 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2676 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2677 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2678 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2679 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2680 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2681 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2682 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2683 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2684 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2685 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2686 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2687 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2688 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2689 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2690 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2691 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2692 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2693 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2694 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2695 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2696 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2697 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2698 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2699 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2700 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2701 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2702 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2703 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2704 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2705 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2706 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2707 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2708 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2709 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2710 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2711 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2712 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2713 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2714 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2715 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2716 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2717 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2718 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2719 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2720 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2721 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2722 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2723 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2724 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2725 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2726 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2727 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2728 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2729 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2730 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2731 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2732 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2733 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2734 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2735 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2736 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2737 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2738 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2739 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2740 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2741 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2742 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2743 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2744 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2745 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2746 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2747 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2748 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2749 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2750 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2751 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2752 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2753 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2754 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2755 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2756 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2757 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2758 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2759 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2760 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2761 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2762 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2763 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2764 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2765 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2766 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2767 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2768 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2769 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2770 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2771 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2772 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2773 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2774 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2775 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2776 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2777 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2778 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2779 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2780 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2781 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2782 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2783 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2784 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2785 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2786 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2787 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2788 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2789 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2790 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2791 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2792 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2793 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2794 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2795 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2796 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2797 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2798 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2799 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2800 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2801 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2802 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2803 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2804 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2805 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2806 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2807 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2808 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2809 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2810 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2811 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2812 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2813 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2814 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2815 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2816 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2817 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2818 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2819 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2820 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2821 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2822 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2823 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2824 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2825 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2826 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2827 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2828 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2829 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2830 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2831 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2832 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2833 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2834 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2835 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2836 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2837 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2838 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2839 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2840 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2841 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2842 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2843 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2844 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2845 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2846 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2847 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2848 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2849 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2850 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2851 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2852 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2853 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2854 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2855 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2856 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2857 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2858 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2859 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2860 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2861 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2862 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2863 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2864 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2865 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2866 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2867 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2868 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2869 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2870 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2871 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2872 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2873 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2874 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2875 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2876 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2877 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2878 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2879 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2880 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2881 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2882 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2883 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2884 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2885 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2886 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2887 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2888 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2889 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2890 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2891 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2892 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2893 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2894 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2895 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2896 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2897 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2898 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2899 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2900 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2901 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2902 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2903 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2904 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2905 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2906 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2907 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2908 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2909 1 Aguascalientes\n 5 Jesús María\n 1
## 2910 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2911 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2912 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2913 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2914 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2915 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2916 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2917 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2918 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2919 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2920 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2921 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2922 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2923 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2924 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2925 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2926 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2927 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2928 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2929 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2930 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2931 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2932 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2933 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2934 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2935 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2936 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2937 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2938 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2939 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2940 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2941 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2942 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2943 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2944 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2945 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2946 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2947 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2948 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2949 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2950 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2951 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2952 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2953 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2954 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2955 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2956 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2957 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2958 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2959 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2960 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2961 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2962 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2963 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2964 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2965 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2966 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2967 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2968 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2969 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2970 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2971 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2972 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2973 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2974 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2975 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2976 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2977 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2978 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2979 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2980 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2981 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2982 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2983 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2984 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2985 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2986 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2987 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2988 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2989 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2990 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2991 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2992 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2993 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2994 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2995 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2996 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2997 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2998 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 2999 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 3000 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 3001 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 3002 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 3003 1 Aguascalientes\n 6 Pabellón de Arteaga\n 1
## 3004 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3005 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3006 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3007 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3008 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3009 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3010 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3011 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3012 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3013 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3014 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3015 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3016 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3017 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3018 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3019 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3020 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3021 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3022 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3023 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3024 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3025 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3026 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3027 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3028 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3029 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3030 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3031 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3032 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3033 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3034 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3035 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3036 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3037 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3038 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3039 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3040 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3041 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3042 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3043 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3044 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3045 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3046 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3047 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3048 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3049 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3050 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3051 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3052 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3053 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3054 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3055 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3056 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3057 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3058 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3059 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3060 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3061 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3062 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3063 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3064 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3065 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3066 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3067 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3068 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3069 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3070 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3071 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3072 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3073 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3074 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3075 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3076 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3077 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3078 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3079 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3080 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3081 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3082 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3083 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3084 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3085 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3086 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3087 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3088 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3089 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3090 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3091 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3092 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3093 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3094 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3095 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3096 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3097 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3098 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3099 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3100 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3101 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3102 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3103 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3104 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3105 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3106 1 Aguascalientes\n 4 Cosío\n 1
## 3107 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3108 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3109 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3110 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3111 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3112 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3113 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3114 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3115 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3116 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3117 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3118 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3119 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3120 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3121 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3122 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3123 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3124 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3125 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3126 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3127 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3128 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3129 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3130 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3131 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3132 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3133 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3134 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3135 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3136 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3137 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3138 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3139 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3140 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3141 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3142 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3143 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3144 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3145 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3146 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3147 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3148 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3149 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3150 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3151 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3152 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3153 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3154 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3155 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3156 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3157 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3158 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3159 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3160 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3161 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3162 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3163 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3164 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3165 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3166 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3167 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3168 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3169 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3170 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3171 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3172 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3173 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3174 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3175 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3176 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3177 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3178 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3179 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3180 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3181 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3182 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3183 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3184 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3185 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3186 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3187 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3188 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3189 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3190 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3191 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3192 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3193 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3194 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3195 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3196 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3197 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3198 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3199 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3200 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3201 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3202 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3203 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3204 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3205 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3206 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3207 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3208 1 Aguascalientes\n 7 Rincón de Romos\n 1
## 3209 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3210 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3211 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3212 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3213 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3214 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3215 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3216 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3217 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3218 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3219 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3220 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3221 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3222 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3223 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3224 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3225 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3226 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3227 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3228 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3229 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3230 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3231 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3232 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3233 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3234 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3235 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3236 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3237 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3238 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3239 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3240 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3241 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3242 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3243 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3244 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3245 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3246 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3247 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3248 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3249 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3250 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3251 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3252 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3253 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3254 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3255 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3256 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3257 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3258 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3259 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3260 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3261 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3262 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3263 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3264 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3265 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3266 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3267 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3268 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3269 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3270 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3271 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3272 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3273 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3274 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3275 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3276 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3277 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3278 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3279 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3280 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3281 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3282 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3283 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3284 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3285 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3286 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3287 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3288 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3289 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3290 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3291 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3292 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3293 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3294 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3295 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3296 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3297 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3298 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3299 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3300 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3301 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3302 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3303 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3304 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3305 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3306 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3307 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3308 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3309 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3310 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3311 1 Aguascalientes\n 9 Tepezalá\n 1
## 3312 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3313 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3314 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3315 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3316 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3317 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3318 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3319 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3320 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3321 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3322 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3323 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3324 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3325 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3326 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3327 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3328 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3329 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3330 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3331 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3332 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3333 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3334 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3335 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3336 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3337 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3338 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3339 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3340 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3341 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3342 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3343 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3344 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3345 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3346 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3347 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3348 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3349 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3350 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3351 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3352 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3353 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3354 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3355 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3356 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3357 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3358 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3359 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3360 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3361 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3362 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3363 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3364 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3365 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3366 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3367 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3368 1 Aguascalientes\n 10 El Llano\n 1
## 3369 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3370 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3371 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3372 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3373 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3374 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3375 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3376 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3377 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3378 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3379 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3380 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3381 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3382 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3383 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3384 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3385 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3386 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3387 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3388 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3389 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3390 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3391 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3392 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3393 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3394 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3395 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3396 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3397 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3398 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3399 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3400 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3401 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3402 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3403 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3404 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3405 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3406 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3407 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3408 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3409 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3410 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3411 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3412 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3413 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3414 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3415 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3416 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3417 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3418 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3419 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3420 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3421 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3422 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3423 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3424 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3425 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3426 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3427 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3428 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3429 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3430 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3431 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3432 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3433 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3434 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3435 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3436 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3437 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3438 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3439 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3440 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3441 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3442 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3443 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3444 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3445 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3446 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3447 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## 3448 1 Aguascalientes\n 11 San Francisco de los Romo\n 1
## COD_RES_MU T_INSTRUM P15_1_1 P15_1_2 P15_1_3 P15_1_4 P15_1_5 P15_1_6
## 1 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 3 1 B1\n 1 2 1 2 1 2
## 4 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 5 1 B2\n 2 1 1 1 1 2
## 6 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 7 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 8 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 9 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 10 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 11 1 C1\n 2 2 1 2 1 2
## 12 1 B2\n 1 2 1 1 1 2
## 13 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 14 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 15 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 16 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 17 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 18 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 19 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 20 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 21 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 22 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 23 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 24 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 25 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 26 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 27 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 28 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 29 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 30 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 31 1 A1\n 1 1 2 1 2 2
## 32 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 33 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 34 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 35 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 36 1 A1\n 1 1 1 1 1 1
## 37 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 38 1 A1\n 2 1 1 1 1 2
## 39 1 C2\n 1 2 1 1 2 1
## 40 1 A1\n 1 2 1 2 2 2
## 41 1 A1\n 1 2 2 2 1 2
## 42 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 43 1 A1\n 1 1 2 2 2 2
## 44 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 45 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 46 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 47 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 48 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 49 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 50 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 51 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 52 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 53 1 B2\n 2 2 2 1 2 2
## 54 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 55 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 56 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 57 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 58 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 59 1 C1\n 1 2 1 1 2 2
## 60 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 61 1 B1\n 1 1 2 1 2 1
## 62 1 A1\n 1 1 1 2 2 1
## 63 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 64 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 65 1 C1\n 1 2 1 1 2 2
## 66 1 A1\n 1 1 2 2 2 1
## 67 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 68 1 B2\n 1 2 2 2 2 2
## 69 1 C1\n 2 2 1 2 1 2
## 70 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 71 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 72 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 73 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 74 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 75 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 76 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 77 1 C2\n 1 2 1 1 2 1
## 78 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 79 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 80 1 B1\n 2 2 2 1 2 2
## 81 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 82 1 A1\n 2 1 2 1 2 1
## 83 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 84 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 85 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 86 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 87 1 B2\n 1 2 2 1 2 2
## 88 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 89 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 90 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 91 1 B2\n 1 1 2 2 2 2
## 92 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 93 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 94 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 95 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 96 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 97 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 98 1 B2\n 2 2 2 1 2 2
## 99 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 100 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 101 1 C2\n 2 2 1 1 2 2
## 102 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 103 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 104 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 105 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 106 1 C2\n 1 1 2 1 2 2
## 107 1 C1\n 1 2 1 1 2 2
## 108 1 C1\n 2 1 1 1 2 2
## 109 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 110 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 111 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 112 1 B1\n 1 2 1 1 1 1
## 113 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 114 1 A1\n 1 1 2 1 2 1
## 115 1 C2\n 1 2 1 1 1 2
## 116 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 117 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 118 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 119 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 120 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 121 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 122 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 123 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 124 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 125 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 126 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 127 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 128 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 129 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 130 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 131 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 132 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 133 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 134 1 B2\n 1 1 1 1 2 2
## 135 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 136 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 137 1 A1\n 1 1 2 2 2 1
## 138 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 139 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 140 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 141 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 142 1 B2\n 1 1 1 2 2 2
## 143 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 144 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 145 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 146 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 147 1 B2\n 1 1 2 1 2 1
## 148 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 149 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 150 1 B2\n 1 2 1 1 1 2
## 151 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 152 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 153 1 A1\n 2 1 2 2 2 1
## 154 1 A1\n 1 2 2 1 2 1
## 155 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 156 1 C2\n 2 2 2 1 1 2
## 157 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 158 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 159 1 B1\n 1 2 2 2 1 2
## 160 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 161 1 A1\n 2 1 1 1 2 2
## 162 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 163 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 164 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 165 1 C2\n 2 2 2 1 2 1
## 166 1 B2\n 1 1 2 1 1 1
## 167 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 168 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 169 1 A1\n 1 1 1 1 1 2
## 170 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 171 1 A2\n 2 2 1 1 1 2
## 172 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 173 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 174 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 175 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 176 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 177 1 C2\n 1 2 1 1 1 1
## 178 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 179 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 180 1 A1\n 1 1 1 2 2 2
## 181 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 182 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 183 1 B2\n 2 1 2 2 2 2
## 184 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 185 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 186 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 187 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 188 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 189 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 190 1 C2\n 2 2 2 1 1 2
## 191 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 192 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 193 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 194 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 195 1 B2\n 1 2 2 2 2 2
## 196 1 A2\n 1 2 1 1 1 2
## 197 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 198 1 B2\n 1 2 1 1 2 1
## 199 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 200 1 C2\n 1 2 1 1 1 2
## 201 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 202 1 B1\n 1 2 1 1 2 2
## 203 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 204 1 B2\n 2 2 2 1 2 2
## 205 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 206 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 207 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 208 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 209 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 210 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 211 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 212 1 C1\n 2 2 1 2 1 2
## 213 1 C2\n 2 2 2 2 1 2
## 214 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 215 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 216 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 217 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 218 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 219 1 C1\n 1 2 1 1 2 2
## 220 1 C2\n 1 2 1 1 1 2
## 221 1 A1\n 2 1 1 1 2 2
## 222 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 223 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 224 1 B1\n 1 2 1 2 1 2
## 225 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 226 1 C1\n 2 1 1 1 1 2
## 227 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 228 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 229 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 230 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 231 1 B1\n 1 2 1 1 2 2
## 232 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 233 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 234 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 235 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 236 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 237 1 B2\n 2 1 1 2 2 1
## 238 1 A2\n 2 2 1 1 1 2
## 239 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 240 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 241 1 A1\n 1 2 2 2 1 2
## 242 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 243 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 244 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 245 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 246 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 247 1 C2\n 1 2 1 1 1 2
## 248 1 A1\n 1 1 2 1 2 1
## 249 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 250 1 A1\n 1 1 2 1 2 2
## 251 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 252 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 253 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 254 1 B2\n 2 2 2 1 2 2
## 255 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 256 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 257 1 C2\n 2 2 2 1 1 2
## 258 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 259 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 260 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 261 1 C1\n 1 2 2 1 2 2
## 262 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 263 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 264 1 B1\n 1 2 1 2 2 2
## 265 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 266 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 267 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 268 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 269 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 270 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 271 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 272 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 273 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 274 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 275 1 A1\n 1 1 1 1 1 1
## 276 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 277 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 278 1 B1\n 1 2 2 1 1 2
## 279 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 280 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 281 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 282 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 283 1 A1\n 1 1 2 1 2 2
## 284 1 A1\n 2 2 1 1 1 1
## 285 1 A1\n 2 2 1 1 1 1
## 286 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 287 1 A1\n 2 1 1 1 2 2
## 288 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 289 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 290 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 291 1 B2\n 1 1 2 2 2 2
## 292 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 293 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 294 1 A1\n 1 1 2 1 2 1
## 295 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 296 1 C1\n 1 2 1 2 2 2
## 297 1 B2\n 2 2 2 2 2 2
## 298 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 299 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 300 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 301 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 302 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 303 1 C2\n 1 1 1 1 2 1
## 304 1 C1\n 2 1 1 1 1 2
## 305 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 306 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 307 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 308 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 309 1 B2\n 1 2 2 2 2 2
## 310 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 311 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 312 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 313 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 314 1 C2\n 2 2 1 1 2 2
## 315 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 316 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 317 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 318 1 C1\n 1 2 1 1 2 1
## 319 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 320 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 321 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 322 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 323 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 324 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 325 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 326 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 327 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 328 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 329 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 330 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 331 1 A1\n 1 1 2 1 1 2
## 332 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 333 1 A1\n 1 1 1 1 1 2
## 334 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 335 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 336 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 337 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 338 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 339 1 B1\n 1 2 2 2 2 2
## 340 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 341 1 A1\n 2 2 1 1 1 1
## 342 1 A1\n 1 1 2 1 2 2
## 343 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 344 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 345 1 C1\n 2 2 1 1 1 1
## 346 1 C1\n 1 2 1 2 1 2
## 347 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 348 1 C1\n 1 2 1 1 2 2
## 349 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 350 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 351 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 352 1 C1\n 1 2 2 1 1 2
## 353 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 354 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 355 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 356 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 357 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 358 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 359 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 360 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 361 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 362 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 363 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 364 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 365 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 366 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 367 1 A1\n 1 2 2 2 1 2
## 368 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 369 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 370 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 371 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 372 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 373 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 374 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 375 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 376 1 A1\n 1 1 2 2 1 1
## 377 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 378 1 A1\n 1 2 1 2 2 2
## 379 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 380 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 381 1 C2\n 1 2 1 1 1 2
## 382 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 383 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 384 1 B2\n 1 1 2 1 1 2
## 385 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 386 1 C1\n 2 2 1 1 1 1
## 387 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 388 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 389 1 A1\n 2 1 2 1 2 1
## 390 1 B2\n 2 2 2 1 2 1
## 391 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 392 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 393 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 394 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 395 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 396 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 397 1 C1\n 1 2 1 1 2 2
## 398 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 399 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 400 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 401 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 402 1 A1\n 2 2 1 1 2 1
## 403 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 404 1 B1\n 1 2 2 1 2 2
## 405 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 406 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 407 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 408 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 409 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 410 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 411 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 412 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 413 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 414 1 B2\n 1 1 2 1 2 2
## 415 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 416 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 417 1 C1\n 2 1 2 2 2 2
## 418 1 A1\n 2 1 2 2 1 2
## 419 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 420 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 421 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 422 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 423 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 424 1 C1\n 1 1 2 1 2 2
## 425 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 426 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 427 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 428 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 429 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 430 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 431 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 432 1 A2\n 1 2 2 1 2 2
## 433 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 434 1 C1\n 2 2 2 1 1 1
## 435 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 436 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 437 1 B1\n 2 2 2 1 2 2
## 438 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 439 1 C1\n 1 2 1 1 2 2
## 440 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 441 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 442 1 B2\n 2 2 2 1 2 1
## 443 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 444 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 445 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 446 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 447 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 448 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 449 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 450 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 451 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 452 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 453 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 454 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 455 1 B1\n 2 1 2 1 1 2
## 456 1 B1\n 2 1 1 1 2 2
## 457 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 458 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 459 1 B2\n 1 2 2 1 2 2
## 460 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 461 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 462 1 A1\n 1 2 1 2 1 2
## 463 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 464 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 465 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 466 1 A1\n 2 1 2 1 2 1
## 467 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 468 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 469 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 470 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 471 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 472 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 473 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 474 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 475 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 476 1 A1\n 2 1 1 1 2 2
## 477 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 478 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 479 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 480 1 B2\n 2 2 1 1 2 2
## 481 1 B1\n 2 2 1 2 1 1
## 482 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 483 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 484 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 485 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 486 1 C1\n 2 2 2 1 2 2
## 487 1 B2\n 2 2 1 1 2 2
## 488 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 489 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 490 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 491 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 492 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 493 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 494 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 495 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 496 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 497 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 498 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 499 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 500 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 501 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 502 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 503 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 504 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 505 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 506 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 507 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 508 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 509 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 510 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 511 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 512 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 513 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 514 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 515 1 A1\n 2 2 1 2 2 2
## 516 1 A1\n 1 2 1 1 1 1
## 517 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 518 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 519 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 520 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 521 1 B2\n 1 1 1 2 2 2
## 522 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 523 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 524 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 525 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 526 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 527 1 B1\n 1 2 1 1 2 2
## 528 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 529 1 A1\n 2 2 1 2 2 2
## 530 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 531 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 532 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 533 1 B2\n 1 2 1 2 1 2
## 534 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 535 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 536 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 537 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 538 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 539 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 540 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 541 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 542 1 A1\n 1 1 2 1 2 2
## 543 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 544 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 545 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 546 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 547 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 548 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 549 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 550 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 551 1 B2\n 2 1 1 2 2 2
## 552 1 C2\n 2 1 1 1 2 2
## 553 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 554 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 555 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 556 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 557 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 558 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 559 1 C1\n 1 2 1 1 1 1
## 560 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 561 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 562 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 563 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 564 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 565 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 566 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 567 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 568 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 569 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 570 1 A1\n 2 2 1 2 2 2
## 571 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 572 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 573 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 574 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 575 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 576 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 577 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 578 1 A1\n 2 2 1 2 2 2
## 579 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 580 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 581 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 582 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 583 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 584 1 B2\n 2 1 1 1 2 1
## 585 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 586 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 587 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 588 1 A1\n 2 2 1 2 1 2
## 589 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 590 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 591 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 592 1 B1\n 1 2 2 1 1 2
## 593 1 B2\n 2 2 1 1 2 2
## 594 1 A1\n 1 1 1 1 1 1
## 595 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 596 1 A2\n 1 1 1 1 2 1
## 597 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 598 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 599 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 600 1 A1\n 2 1 1 1 2 2
## 601 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 602 1 A1\n 1 2 1 2 2 2
## 603 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 604 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 605 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 606 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 607 1 C2\n 1 2 1 1 1 2
## 608 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 609 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 610 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 611 1 C2\n 2 2 1 1 2 2
## 612 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 613 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 614 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 615 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 616 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 617 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 618 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 619 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 620 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 621 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 622 1 B2\n 2 2 1 1 2 2
## 623 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 624 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 625 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 626 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 627 1 B1\n 1 1 1 2 2 1
## 628 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 629 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 630 1 A1\n 2 1 2 1 2 2
## 631 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 632 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 633 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 634 1 C1\n 2 1 2 1 1 2
## 635 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 636 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 637 1 B1\n 2 2 1 1 1 1
## 638 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 639 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 640 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 641 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 642 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 643 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 644 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 645 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 646 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 647 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 648 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 649 1 A2\n 1 1 1 1 1 2
## 650 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 651 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 652 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 653 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 654 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 655 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 656 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 657 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 658 1 C1\n 2 2 2 1 2 2
## 659 1 C1\n 2 2 2 1 2 2
## 660 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 661 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 662 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 663 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 664 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 665 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 666 1 B1\n 2 2 2 1 2 2
## 667 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 668 1 A1\n 1 1 1 2 2 2
## 669 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 670 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 671 1 B2\n 2 2 2 1 2 2
## 672 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 673 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 674 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 675 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 676 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 677 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 678 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 679 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 680 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 681 1 A1\n 1 2 2 2 1 2
## 682 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 683 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 684 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 685 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 686 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 687 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 688 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 689 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 690 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 691 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 692 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 693 1 A1\n 2 1 1 1 2 1
## 694 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 695 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 696 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 697 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 698 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 699 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 700 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 701 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 702 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 703 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 704 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 705 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 706 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 707 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 708 1 C2\n 1 2 1 1 1 2
## 709 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 710 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 711 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 712 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 713 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 714 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 715 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 716 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 717 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 718 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 719 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 720 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 721 1 A1\n 1 1 2 1 2 2
## 722 1 B2\n 1 1 1 1 2 2
## 723 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 724 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 725 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 726 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 727 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 728 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 729 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 730 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 731 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 732 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 733 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 734 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 735 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 736 1 C1\n 2 2 2 2 1 2
## 737 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 738 1 A1\n 1 2 1 1 2 1
## 739 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 740 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 741 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 742 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 743 1 A1\n 1 2 1 2 2 2
## 744 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 745 1 A1\n 2 1 1 1 2 2
## 746 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 747 1 C1\n 1 2 1 1 2 2
## 748 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 749 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 750 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 751 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 752 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 753 1 C1\n 1 1 1 1 1 1
## 754 1 B2\n 1 2 1 1 1 2
## 755 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 756 1 A1\n 2 2 2 2 1 2
## 757 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 758 1 B2\n 1 2 1 1 1 2
## 759 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 760 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 761 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 762 1 C1\n 2 1 1 1 2 2
## 763 1 B1\n 1 2 2 1 2 2
## 764 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 765 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 766 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 767 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 768 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 769 1 A1\n 2 1 1 1 1 2
## 770 1 A1\n 2 1 2 1 2 2
## 771 1 C1\n 1 2 2 1 2 2
## 772 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 773 1 B2\n 1 1 1 1 1 1
## 774 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 775 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 776 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 777 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 778 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 779 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 780 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 781 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 782 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 783 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 784 1 A1\n 1 2 1 1 1 1
## 785 1 C2\n 1 2 1 1 1 2
## 786 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 787 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 788 1 B1\n 1 2 2 1 1 2
## 789 1 A1\n 1 2 1 1 1 1
## 790 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 791 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 792 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 793 1 A1\n 1 2 1 2 2 1
## 794 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 795 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 796 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 797 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 798 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 799 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 800 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 801 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 802 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 803 1 B1\n 1 1 2 1 2 2
## 804 1 B1\n 1 2 1 1 2 2
## 805 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 806 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 807 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 808 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 809 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 810 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 811 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 812 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 813 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 814 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 815 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 816 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 817 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 818 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 819 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 820 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 821 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 822 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 823 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 824 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 825 1 A2\n 2 2 1 1 1 2
## 826 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 827 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 828 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 829 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 830 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 831 1 B1\n 1 1 1 1 1 2
## 832 1 B1\n 1 2 1 1 1 1
## 833 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 834 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 835 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 836 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 837 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 838 1 C2\n 1 2 1 1 1 2
## 839 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 840 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 841 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 842 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 843 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 844 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 845 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 846 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 847 1 B1\n 2 2 1 2 1 2
## 848 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 849 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 850 1 A1\n 2 2 1 2 1 2
## 851 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 852 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 853 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 854 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 855 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 856 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 857 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 858 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 859 1 B1\n 2 2 1 2 2 2
## 860 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 861 1 A2\n 2 2 1 1 1 2
## 862 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 863 1 A2\n 2 2 2 1 1 2
## 864 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 865 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 866 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 867 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 868 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 869 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 870 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 871 1 C1\n 1 1 1 1 1 1
## 872 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 873 1 C1\n 1 2 2 1 1 2
## 874 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 875 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 876 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 877 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 878 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 879 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 880 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 881 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 882 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 883 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 884 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 885 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 886 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 887 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 888 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 889 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 890 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 891 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 892 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 893 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 894 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 895 1 B2\n 2 2 1 1 2 2
## 896 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 897 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 898 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 899 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 900 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 901 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 902 1 B2\n 1 1 2 1 2 2
## 903 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 904 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 905 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 906 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 907 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 908 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 909 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 910 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 911 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 912 1 B1\n 2 2 2 1 2 2
## 913 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 914 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 915 1 B1\n 2 2 2 2 1 2
## 916 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 917 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 918 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 919 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 920 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 921 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 922 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 923 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 924 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 925 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 926 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 927 1 C1\n 2 2 2 1 2 2
## 928 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 929 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 930 1 B1\n 2 2 2 1 2 2
## 931 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 932 1 C1\n 2 1 2 1 1 2
## 933 1 C2\n 1 2 1 1 2 2
## 934 1 A1\n 2 2 1 2 2 2
## 935 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 936 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 937 1 B1\n 2 2 2 1 2 1
## 938 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 939 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 940 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 941 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 942 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 943 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 944 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 945 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 946 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 947 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 948 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 949 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 950 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 951 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 952 1 B1\n 2 2 2 2 1 2
## 953 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 954 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 955 1 B2\n 2 2 2 1 2 2
## 956 1 A1\n 1 2 2 1 1 1
## 957 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 958 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 959 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 960 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 961 1 B2\n 1 1 1 1 2 1
## 962 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 963 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 964 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 965 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 966 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 967 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 968 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 969 1 A1\n 2 1 2 2 2 2
## 970 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 971 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 972 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 973 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 974 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 975 1 B2\n 1 1 2 1 1 2
## 976 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 977 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 978 1 A2\n 1 2 1 1 1 2
## 979 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 980 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 981 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 982 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 983 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 984 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 985 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 986 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 987 1 B1\n 1 2 1 1 2 2
## 988 1 C2\n 1 2 1 1 1 2
## 989 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 990 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 991 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 992 1 A1\n 1 1 1 1 1 2
## 993 1 A1\n 1 1 2 1 2 2
## 994 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 995 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 996 1 C2\n 2 2 1 1 2 2
## 997 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 998 1 C2\n 1 2 2 1 2 1
## 999 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1000 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1001 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1002 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1003 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 1004 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1005 1 B1\n 1 2 1 1 2 2
## 1006 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 1007 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1008 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 1009 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1010 1 A1\n 2 2 2 1 1 1
## 1011 1 B1\n 2 2 2 1 1 1
## 1012 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1013 1 C1\n 2 2 1 1 1 1
## 1014 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1015 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1016 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1017 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1018 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1019 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1020 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 1021 1 A1\n 2 2 2 2 1 2
## 1022 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 1023 1 A1\n 1 1 2 1 2 2
## 1024 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1025 1 A1\n 2 2 2 1 2 1
## 1026 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1027 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1028 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 1029 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1030 1 A1\n 1 1 1 2 2 1
## 1031 1 A1\n 1 1 1 1 1 1
## 1032 1 A1\n 1 1 1 2 2 1
## 1033 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1034 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1035 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1036 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1037 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1038 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1039 1 B2\n 1 2 1 1 1 2
## 1040 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1041 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1042 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1043 1 B2\n 2 2 1 1 2 2
## 1044 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1045 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 1046 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1047 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1048 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1049 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1050 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1051 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1052 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 1053 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1054 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1055 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1056 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1057 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1058 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 1059 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1060 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1061 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1062 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1063 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1064 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1065 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 1066 1 B2\n 1 2 2 1 2 2
## 1067 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1068 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1069 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1070 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1071 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1072 1 B1\n 1 2 1 1 2 2
## 1073 1 A1\n 1 1 2 2 2 1
## 1074 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1075 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1076 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1077 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1078 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1079 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1080 1 B2\n 2 2 1 1 2 2
## 1081 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1082 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 1083 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 1084 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1085 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1086 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 1087 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1088 1 C2\n 2 2 2 1 1 2
## 1089 1 A1\n 1 2 1 1 2 1
## 1090 1 B2\n 1 1 2 2 2 1
## 1091 1 A1\n 2 2 2 2 1 2
## 1092 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1093 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1094 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 1095 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 1096 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1097 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1098 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 1099 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1100 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1101 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1102 1 A1\n 1 1 2 1 1 1
## 1103 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 1104 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 1105 1 A2\n 2 2 2 1 1 2
## 1106 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1107 1 A1\n 2 2 1 2 1 2
## 1108 1 C2\n 2 2 2 1 2 2
## 1109 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1110 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1111 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1112 1 B2\n 1 1 1 2 2 2
## 1113 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1114 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1115 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1116 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1117 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 1118 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 1119 1 B1\n 2 2 1 1 1 1
## 1120 1 B1\n 2 2 1 2 2 1
## 1121 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1122 1 B2\n 2 2 1 1 2 2
## 1123 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1124 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1125 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 1126 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1127 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 1128 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1129 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1130 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1131 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1132 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1133 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1134 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1135 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 1136 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1137 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1138 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1139 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 1140 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1141 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 1142 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1143 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1144 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 1145 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1146 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1147 1 A1\n 2 1 1 1 2 2
## 1148 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1149 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1150 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1151 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1152 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1153 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1154 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1155 1 C1\n 2 2 2 1 1 1
## 1156 1 A1\n 2 2 1 1 1 1
## 1157 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 1158 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 1159 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 1160 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1161 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 1162 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1163 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1164 1 A1\n 2 2 2 1 1 1
## 1165 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1166 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1167 1 B2\n 2 2 1 2 2 2
## 1168 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1169 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1170 1 A2\n 1 2 1 1 1 2
## 1171 1 B1\n 1 2 2 1 2 2
## 1172 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1173 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1174 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1175 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 1176 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1177 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1178 1 A1\n 1 2 1 2 2 2
## 1179 1 A2\n 2 1 1 1 2 2
## 1180 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1181 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1182 1 C1\n 2 2 1 1 1 1
## 1183 1 C2\n 1 2 1 1 1 2
## 1184 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1185 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 1186 1 B2\n 1 2 2 1 2 1
## 1187 1 C1\n 1 1 1 2 2 1
## 1188 1 A1\n 2 2 1 1 1 1
## 1189 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 1190 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 1191 1 A1\n 1 2 1 1 1 1
## 1192 1 B2\n 1 2 1 1 1 2
## 1193 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1194 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 1195 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 1196 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1197 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 1198 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1199 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1200 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1201 1 C2\n 1 2 2 2 2 2
## 1202 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1203 1 C2\n 1 2 1 1 1 2
## 1204 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 1205 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1206 1 A1\n 1 1 2 2 2 1
## 1207 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1208 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1209 1 C1\n 1 2 2 1 1 2
## 1210 1 B1\n 1 2 1 1 2 1
## 1211 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1212 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1213 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1214 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1215 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1216 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1217 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1218 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1219 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 1220 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1221 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1222 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1223 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1224 1 C1\n 1 2 1 2 1 2
## 1225 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1226 1 B2\n 1 2 2 2 2 2
## 1227 1 C2\n 2 2 1 1 2 2
## 1228 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1229 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1230 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1231 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1232 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1233 1 C1\n 1 2 2 1 2 2
## 1234 1 B2\n 1 1 2 2 2 2
## 1235 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1236 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1237 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1238 1 B1\n 1 2 1 1 2 2
## 1239 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1240 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 1241 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1242 1 B1\n 1 2 1 1 2 2
## 1243 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1244 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1245 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1246 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1247 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1248 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 1249 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1250 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1251 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 1252 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 1253 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1254 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 1255 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1256 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1257 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1258 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1259 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1260 1 B2\n 1 1 1 1 2 1
## 1261 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1262 1 A1\n 2 2 2 2 1 2
## 1263 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1264 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1265 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1266 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 1267 1 A1\n 2 2 2 2 1 2
## 1268 1 B1\n 2 2 1 2 2 2
## 1269 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1270 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1271 1 A1\n 2 1 2 1 2 2
## 1272 1 C1\n 2 2 2 1 2 2
## 1273 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 1274 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1275 1 A1\n 1 1 2 2 1 1
## 1276 1 B2\n 1 1 1 1 2 1
## 1277 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1278 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1279 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1280 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1281 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1282 1 A1\n 1 1 1 1 1 1
## 1283 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1284 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1285 1 B2\n 1 2 1 1 2 1
## 1286 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1287 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 1288 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1289 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1290 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1291 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1292 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1293 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1294 1 B2\n 1 1 2 1 1 2
## 1295 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1296 1 A1\n 2 2 1 1 2 1
## 1297 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1298 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1299 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 1300 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1301 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1302 1 A1\n 2 2 2 2 1 2
## 1303 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1304 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1305 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 1306 1 C1\n 1 2 2 1 1 2
## 1307 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1308 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 1309 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1310 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1311 1 B2\n 2 1 1 1 2 1
## 1312 1 B2\n 1 1 1 1 1 1
## 1313 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1314 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1315 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1316 1 C1\n 2 1 2 1 2 1
## 1317 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1318 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1319 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1320 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 1321 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 1322 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 1323 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1324 1 A1\n 1 1 2 1 1 1
## 1325 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 1326 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1327 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 1328 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1329 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 1330 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1331 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1332 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1333 1 A1\n 1 2 2 1 1 1
## 1334 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1335 1 B1\n 2 2 2 1 2 2
## 1336 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 1337 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1338 1 A2\n 1 2 2 1 1 2
## 1339 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 1340 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1341 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1342 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 1343 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 1344 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1345 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 1346 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1347 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1348 1 A1\n 2 1 1 1 1 2
## 1349 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1350 1 A1\n 1 1 2 1 1 2
## 1351 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 1352 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 1353 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1354 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1355 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1356 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1357 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1358 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 1359 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1360 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1361 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1362 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1363 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 1364 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 1365 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1366 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1367 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 1368 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1369 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1370 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1371 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1372 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 1373 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1374 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1375 1 A1\n 1 1 2 1 2 2
## 1376 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 1377 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1378 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1379 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1380 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 1381 1 B1\n 1 2 1 2 2 1
## 1382 1 A1\n 2 2 2 1 2 1
## 1383 1 A2\n 1 2 1 1 2 2
## 1384 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 1385 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 1386 1 A1\n 1 1 2 2 2 2
## 1387 1 B2\n 1 2 1 1 1 2
## 1388 1 A1\n 1 2 1 2 2 2
## 1389 1 B1\n 1 1 1 1 1 1
## 1390 1 B1\n 1 2 1 1 2 1
## 1391 1 B1\n 1 1 2 1 2 1
## 1392 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 1393 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1394 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1395 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1396 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 1397 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1398 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1399 1 A1\n 1 1 1 1 1 1
## 1400 1 A1\n 1 1 1 2 2 1
## 1401 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1402 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 1403 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1404 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 1405 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1406 1 A1\n 2 2 1 1 1 1
## 1407 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1408 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1409 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1410 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 1411 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1412 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1413 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1414 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1415 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1416 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 1417 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1418 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1419 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1420 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1421 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1422 1 C1\n 2 1 2 1 2 2
## 1423 1 A1\n 2 2 2 2 1 2
## 1424 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1425 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1426 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 1427 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1428 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1429 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1430 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1431 1 A1\n 1 1 1 2 2 1
## 1432 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1433 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1434 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 1435 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1436 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 1437 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1438 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1439 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1440 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 1441 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1442 1 C2\n 2 2 2 1 1 2
## 1443 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 1444 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1445 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1446 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1447 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1448 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 1449 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1450 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1451 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1452 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1453 1 A2\n 1 2 1 1 1 2
## 1454 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1455 1 A1\n 2 2 2 2 1 2
## 1456 1 C2\n 1 2 1 1 1 2
## 1457 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1458 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1459 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1460 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 1461 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1462 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1463 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1464 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1465 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1466 1 B1\n 2 1 1 1 1 2
## 1467 1 A1\n 2 1 2 1 2 2
## 1468 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1469 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1470 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1471 1 B1\n 1 2 2 1 2 2
## 1472 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1473 1 A1\n 2 1 2 1 2 1
## 1474 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1475 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1476 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1477 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 1478 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 1479 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1480 1 B1\n 2 1 2 1 2 1
## 1481 1 B1\n 2 1 1 1 1 2
## 1482 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1483 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1484 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1485 1 A1\n 1 1 1 1 1 1
## 1486 1 A1\n 2 2 1 1 2 1
## 1487 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1488 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1489 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 1490 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 1491 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 1492 1 A1\n 1 1 1 1 1 1
## 1493 1 B1\n 1 2 2 1 2 2
## 1494 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1495 1 B1\n 1 2 2 1 2 2
## 1496 1 C2\n 1 2 2 1 1 2
## 1497 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1498 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1499 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1500 1 A1\n 2 2 1 2 2 2
## 1501 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1502 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 1503 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1504 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 1505 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1506 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 1507 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1508 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1509 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1510 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1511 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1512 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 1513 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 1514 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 1515 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1516 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 1517 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1518 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 1519 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1520 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1521 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1522 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1523 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1524 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1525 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1526 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 1527 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1528 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1529 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1530 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 1531 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1532 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1533 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1534 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1535 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1536 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 1537 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1538 1 A2\n 2 2 1 1 1 2
## 1539 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1540 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1541 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 1542 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1543 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1544 1 A1\n 2 1 2 1 2 2
## 1545 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1546 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1547 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1548 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1549 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1550 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1551 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1552 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1553 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 1554 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 1555 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1556 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1557 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1558 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1559 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 1560 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1561 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1562 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1563 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1564 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1565 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1566 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 1567 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1568 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1569 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1570 1 B1\n 1 2 1 1 1 1
## 1571 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1572 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 1573 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1574 1 C1\n 1 2 2 1 1 2
## 1575 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1576 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1577 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1578 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1579 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1580 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1581 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 1582 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1583 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1584 1 B1\n 1 2 1 1 2 2
## 1585 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 1586 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1587 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1588 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1589 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1590 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1591 1 A1\n 1 1 2 2 2 1
## 1592 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1593 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1594 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1595 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1596 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 1597 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 1598 1 A1\n 2 2 1 2 2 2
## 1599 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1600 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 1601 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 1602 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1603 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1604 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1605 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1606 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1607 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1608 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 1609 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1610 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1611 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1612 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1613 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 1614 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1615 1 A2\n 2 2 2 2 1 2
## 1616 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1617 1 B2\n 2 2 2 1 1 2
## 1618 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 1619 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1620 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1621 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1622 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1623 1 A1\n 2 2 2 1 1 1
## 1624 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1625 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1626 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1627 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1628 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1629 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1630 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 1631 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1632 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1633 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1634 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1635 1 B2\n 2 2 2 1 2 2
## 1636 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 1637 1 C1\n 1 2 1 1 1 1
## 1638 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1639 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1640 1 B1\n 1 2 2 1 1 2
## 1641 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1642 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1643 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 1644 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1645 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1646 1 B2\n 2 2 1 1 2 2
## 1647 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1648 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1649 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1650 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1651 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1652 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1653 1 A1\n 1 1 2 1 2 2
## 1654 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1655 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1656 1 B1\n 1 1 1 1 2 1
## 1657 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1658 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 1659 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1660 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1661 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1662 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1663 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1664 1 A1\n 1 1 2 2 2 1
## 1665 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1666 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1667 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1668 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1669 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 1670 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 1671 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 1672 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1673 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1674 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1675 1 C2\n 2 2 1 1 2 2
## 1676 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1677 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1678 1 A1\n 1 1 2 2 2 2
## 1679 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1680 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 1681 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1682 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1683 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1684 1 A1\n 1 2 1 2 2 2
## 1685 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1686 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 1687 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1688 1 C1\n 1 2 1 1 2 2
## 1689 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1690 1 A1\n 1 1 2 1 2 2
## 1691 1 B2\n 1 1 2 1 2 2
## 1692 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1693 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1694 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1695 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1696 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1697 1 C1\n 1 1 2 1 2 1
## 1698 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1699 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 1700 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1701 1 A2\n 2 2 1 1 1 2
## 1702 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1703 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1704 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 1705 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1706 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1707 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1708 1 A1\n 2 1 1 1 1 2
## 1709 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1710 1 A1\n 2 1 2 2 1 2
## 1711 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1712 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1713 1 B1\n 1 1 2 1 2 1
## 1714 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 1715 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 1716 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1717 1 B2\n 1 2 1 2 1 1
## 1718 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1719 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1720 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1721 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1722 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1723 1 A1\n 2 1 1 1 2 2
## 1724 1 C2\n 1 2 2 2 2 2
## 1725 1 C1\n 2 2 2 1 2 2
## 1726 1 B1\n 2 2 2 1 2 2
## 1727 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1728 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 1729 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 1730 1 A1\n 2 2 2 2 1 2
## 1731 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1732 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 1733 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 1734 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1735 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 1736 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1737 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1738 1 A1\n 2 1 1 1 2 2
## 1739 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1740 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 1741 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1742 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 1743 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1744 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1745 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 1746 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 1747 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1748 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 1749 1 B1\n 1 2 1 2 2 2
## 1750 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1751 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1752 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 1753 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1754 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1755 1 C1\n 2 2 2 1 1 1
## 1756 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1757 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1758 1 B2\n 2 2 1 1 2 2
## 1759 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 1760 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1761 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1762 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 1763 1 A1\n 2 2 1 2 2 2
## 1764 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 1765 1 B1\n 2 2 2 1 2 2
## 1766 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 1767 1 C2\n 1 1 2 2 2 2
## 1768 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1769 1 A1\n 1 1 1 2 2 1
## 1770 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1771 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1772 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1773 1 A1\n 2 2 2 2 1 2
## 1774 1 A1\n 1 2 1 2 2 2
## 1775 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1776 1 A1\n 1 1 2 1 1 2
## 1777 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1778 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1779 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1780 1 A2\n 2 2 1 1 1 2
## 1781 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 1782 1 A1\n 1 1 2 1 2 2
## 1783 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1784 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1785 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1786 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1787 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1788 1 B2\n 2 2 2 1 1 2
## 1789 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1790 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1791 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1792 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1793 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1794 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1795 1 A1\n 2 2 1 2 1 2
## 1796 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1797 1 A1\n 2 2 2 2 1 2
## 1798 1 C2\n 1 2 1 1 2 2
## 1799 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 1800 1 A1\n 1 1 1 1 1 2
## 1801 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1802 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1803 1 B1\n 2 2 2 1 2 2
## 1804 1 B1\n 2 2 1 1 1 1
## 1805 1 B2\n 2 2 1 1 2 2
## 1806 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1807 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1808 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1809 1 C1\n 1 2 2 1 1 2
## 1810 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1811 1 A1\n 1 2 2 1 1 1
## 1812 1 A1\n 1 1 2 1 2 1
## 1813 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 1814 1 A1\n 1 1 1 1 1 2
## 1815 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 1816 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1817 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1818 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1819 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1820 1 C1\n 1 2 1 1 2 2
## 1821 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 1822 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1823 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1824 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1825 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1826 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1827 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1828 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1829 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1830 1 C1\n 2 2 1 2 1 2
## 1831 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1832 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 1833 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 1834 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 1835 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1836 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1837 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1838 1 A1\n 1 1 2 1 1 2
## 1839 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1840 1 A1\n 1 2 1 2 1 2
## 1841 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1842 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1843 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1844 1 C2\n 1 2 2 1 1 2
## 1845 1 A1\n 2 1 2 1 1 1
## 1846 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1847 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1848 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1849 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1850 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1851 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1852 1 B1\n 2 2 2 1 2 2
## 1853 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1854 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1855 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1856 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1857 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1858 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1859 1 B1\n 1 2 2 1 2 2
## 1860 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1861 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1862 1 C1\n 1 2 1 1 1 1
## 1863 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1864 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1865 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1866 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1867 1 C1\n 1 1 1 1 1 1
## 1868 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 1869 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1870 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1871 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1872 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1873 1 A2\n 1 2 1 1 2 2
## 1874 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1875 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1876 1 A1\n 2 1 1 1 1 2
## 1877 1 B2\n 2 2 1 1 2 2
## 1878 1 C2\n 2 2 1 1 2 2
## 1879 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1880 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 1881 1 C2\n 1 2 1 1 1 2
## 1882 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1883 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1884 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1885 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1886 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1887 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1888 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1889 1 A1\n 1 2 2 1 2 1
## 1890 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1891 1 B1\n 2 2 2 2 2 2
## 1892 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1893 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1894 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1895 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1896 1 B2\n 2 2 2 1 1 2
## 1897 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1898 1 B1\n 2 1 2 2 2 1
## 1899 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 1900 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1901 1 A1\n 2 2 1 2 1 2
## 1902 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1903 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1904 1 B1\n 1 2 1 1 2 1
## 1905 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 1906 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1907 1 A1\n 2 1 1 1 2 2
## 1908 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1909 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1910 1 C1\n 2 2 1 1 1 1
## 1911 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1912 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1913 1 A1\n 1 2 1 1 1 1
## 1914 1 A1\n 2 2 1 2 2 2
## 1915 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1916 1 A1\n 2 2 1 1 2 1
## 1917 1 C2\n 1 2 1 1 1 2
## 1918 1 A1\n 1 1 2 2 2 1
## 1919 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1920 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1921 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 1922 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1923 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 1924 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1925 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1926 1 A1\n 1 2 1 1 1 1
## 1927 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1928 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1929 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1930 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1931 1 C2\n 2 2 1 1 2 2
## 1932 1 B1\n 2 2 2 1 2 2
## 1933 1 A1\n 1 1 2 1 2 2
## 1934 1 B2\n 1 2 2 2 2 2
## 1935 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 1936 1 A1\n 1 1 2 1 2 2
## 1937 1 C2\n 1 2 2 2 1 2
## 1938 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1939 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 1940 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1941 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1942 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1943 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1944 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1945 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1946 1 B2\n 1 1 1 2 2 1
## 1947 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1948 1 A1\n 2 2 1 1 1 1
## 1949 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 1950 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1951 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1952 1 B1\n 1 2 1 1 2 2
## 1953 1 B1\n 2 1 2 1 2 2
## 1954 1 B2\n 1 1 2 2 2 1
## 1955 1 A1\n 1 1 2 2 2 2
## 1956 1 C2\n 2 2 1 2 2 2
## 1957 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 1958 1 A1\n 2 1 2 2 2 1
## 1959 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1960 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1961 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1962 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 1963 1 C2\n 1 2 1 2 2 2
## 1964 1 A1\n 2 1 2 1 2 1
## 1965 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1966 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1967 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1968 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1969 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1970 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 1971 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 1972 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 1973 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1974 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1975 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1976 1 A1\n 1 1 1 1 1 2
## 1977 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1978 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1979 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1980 1 A1\n 2 1 1 1 2 1
## 1981 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1982 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1983 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1984 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1985 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 1986 1 C1\n 1 2 1 2 2 2
## 1987 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1988 1 B2\n 1 1 1 1 1 1
## 1989 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 1990 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 1991 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 1992 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 1993 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1994 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 1995 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 1996 1 B1\n 2 1 1 1 2 2
## 1997 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 1998 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 1999 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2000 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2001 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 2002 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2003 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2004 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2005 1 B2\n 2 2 2 2 2 2
## 2006 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2007 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2008 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2009 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2010 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 2011 1 B2\n 1 1 1 1 2 2
## 2012 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2013 1 B1\n 1 1 1 1 2 2
## 2014 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2015 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2016 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2017 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2018 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2019 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 2020 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2021 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 2022 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2023 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2024 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2025 1 C1\n 2 2 2 2 2 2
## 2026 1 A1\n 2 1 2 1 2 1
## 2027 1 A1\n 2 1 1 1 2 2
## 2028 1 C1\n 1 2 1 1 2 2
## 2029 1 A1\n 2 2 1 2 1 2
## 2030 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2031 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2032 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2033 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 2034 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2035 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2036 1 A1\n 2 1 2 2 2 2
## 2037 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 2038 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2039 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2040 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 2041 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2042 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2043 1 C1\n 1 2 1 1 2 2
## 2044 1 A2\n 1 2 1 1 2 2
## 2045 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2046 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2047 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2048 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2049 1 C1\n 1 2 1 1 2 2
## 2050 1 C1\n 2 1 2 2 2 2
## 2051 1 A2\n 1 2 1 1 1 2
## 2052 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2053 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2054 1 B2\n 1 2 1 2 2 2
## 2055 1 A2\n 2 2 1 1 1 2
## 2056 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2057 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2058 1 A1\n 1 2 1 2 2 2
## 2059 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2060 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2061 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2062 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 2063 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2064 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2065 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 2066 1 A1\n 2 1 1 1 1 1
## 2067 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 2068 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 2069 1 A1\n 2 2 2 1 1 1
## 2070 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2071 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2072 1 A2\n 2 2 1 1 1 2
## 2073 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2074 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2075 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2076 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2077 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2078 1 B2\n 1 1 2 2 2 2
## 2079 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2080 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 2081 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2082 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2083 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2084 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2085 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2086 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2087 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2088 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2089 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2090 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2091 1 A1\n 1 1 1 2 2 2
## 2092 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2093 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2094 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 2095 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2096 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 2097 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2098 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2099 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 2100 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2101 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2102 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2103 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2104 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2105 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 2106 1 B1\n 1 2 1 1 2 2
## 2107 1 A1\n 2 1 2 2 1 1
## 2108 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 2109 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2110 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2111 1 B2\n 1 2 1 1 1 2
## 2112 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2113 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 2114 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2115 1 A1\n 2 1 1 1 1 2
## 2116 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 2117 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2118 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 2119 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2120 1 A1\n 2 2 1 2 1 2
## 2121 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2122 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2123 1 A1\n 1 1 2 2 2 1
## 2124 1 A1\n 1 2 1 1 2 1
## 2125 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 2126 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2127 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 2128 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2129 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 2130 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2131 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 2132 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2133 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2134 1 B2\n 2 2 2 1 2 2
## 2135 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2136 1 C1\n 2 1 1 1 2 2
## 2137 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2138 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2139 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 2140 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 2141 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2142 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2143 1 B2\n 1 1 2 1 1 2
## 2144 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2145 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2146 1 C2\n 2 2 1 1 1 1
## 2147 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2148 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2149 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2150 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2151 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2152 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2153 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2154 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2155 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2156 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2157 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2158 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2159 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2160 1 C1\n 1 1 1 1 2 2
## 2161 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2162 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2163 1 B1\n 1 1 2 1 2 2
## 2164 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2165 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2166 1 A1\n 2 2 1 1 1 1
## 2167 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2168 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 2169 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2170 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2171 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 2172 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2173 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2174 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2175 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2176 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 2177 1 A1\n 2 1 2 2 2 1
## 2178 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2179 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2180 1 A1\n 2 2 1 2 2 1
## 2181 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 2182 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2183 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 2184 1 A1\n 2 2 1 1 2 1
## 2185 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2186 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 2187 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2188 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2189 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2190 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2191 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2192 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2193 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 2194 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2195 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2196 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2197 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 2198 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2199 1 A1\n 2 1 2 1 1 2
## 2200 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2201 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2202 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2203 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 2204 1 A1\n 2 2 1 2 2 2
## 2205 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2206 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2207 1 A1\n 1 2 1 2 1 2
## 2208 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2209 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 2210 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2211 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2212 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2213 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 2214 1 B1\n 2 1 2 1 2 1
## 2215 1 B2\n 1 1 2 1 2 2
## 2216 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2217 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2218 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 2219 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 2220 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2221 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2222 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2223 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2224 1 B2\n 2 1 2 2 2 1
## 2225 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 2226 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2227 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2228 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2229 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2230 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2231 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2232 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2233 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2234 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2235 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 2236 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2237 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2238 1 C2\n 2 2 2 1 2 2
## 2239 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2240 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2241 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2242 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2243 1 B2\n 2 2 2 1 2 2
## 2244 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2245 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2246 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 2247 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 2248 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2249 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2250 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2251 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2252 1 C1\n 2 1 2 1 1 2
## 2253 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2254 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 2255 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2256 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2257 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 2258 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2259 1 C1\n 1 2 2 2 1 2
## 2260 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 2261 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2262 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2263 1 C1\n 1 2 2 1 1 2
## 2264 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2265 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2266 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2267 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2268 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 2269 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 2270 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2271 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2272 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2273 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2274 1 A1\n 2 2 1 2 2 1
## 2275 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2276 1 A1\n 2 2 1 2 2 2
## 2277 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2278 1 A1\n 2 1 2 1 2 2
## 2279 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 2280 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2281 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2282 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 2283 1 C2\n 1 2 2 2 1 2
## 2284 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2285 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2286 1 B1\n 2 2 2 2 2 2
## 2287 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 2288 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2289 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 2290 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2291 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2292 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 2293 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2294 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2295 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 2296 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2297 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2298 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2299 1 B2\n 2 2 2 1 2 2
## 2300 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2301 1 A1\n 1 1 2 1 2 2
## 2302 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2303 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2304 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2305 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2306 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 2307 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2308 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 2309 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2310 1 C1\n 2 2 1 2 1 2
## 2311 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2312 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2313 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2314 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 2315 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2316 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2317 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2318 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2319 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2320 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2321 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2322 1 A2\n 2 2 2 1 2 2
## 2323 1 B1\n 1 2 1 1 2 2
## 2324 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2325 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2326 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2327 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2328 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2329 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2330 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2331 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2332 1 C1\n 1 2 2 1 1 2
## 2333 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2334 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2335 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2336 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2337 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2338 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2339 1 C2\n 1 2 1 1 1 2
## 2340 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2341 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2342 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2343 1 A1\n 1 1 2 1 2 2
## 2344 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 2345 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 2346 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 2347 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2348 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2349 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 2350 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 2351 1 B2\n 1 2 1 2 2 2
## 2352 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2353 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2354 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 2355 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2356 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 2357 1 A1\n 2 2 1 1 1 1
## 2358 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2359 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2360 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2361 1 A2\n 1 2 1 1 1 2
## 2362 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2363 1 C1\n 1 2 1 1 2 2
## 2364 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2365 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2366 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2367 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2368 1 C1\n 2 2 2 1 2 2
## 2369 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2370 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 2371 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 2372 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2373 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2374 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2375 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 2376 1 B2\n 2 2 2 1 2 2
## 2377 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2378 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2379 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2380 1 B1\n 1 2 1 1 2 2
## 2381 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 2382 1 A2\n 2 2 1 1 1 2
## 2383 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2384 1 A1\n 1 1 1 1 1 2
## 2385 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 2386 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2387 1 A1\n 1 1 2 2 2 1
## 2388 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2389 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2390 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2391 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 2392 1 C1\n 2 2 2 1 2 2
## 2393 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2394 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2395 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2396 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 2397 1 A1\n 1 1 2 1 1 2
## 2398 1 C2\n 1 2 1 1 2 2
## 2399 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2400 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2401 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2402 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 2403 1 A1\n 2 1 1 2 2 1
## 2404 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2405 1 A2\n 2 2 2 1 1 2
## 2406 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2407 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 2408 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2409 1 A1\n 2 2 1 2 2 2
## 2410 1 A1\n 1 1 1 1 1 2
## 2411 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2412 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 2413 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 2414 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2415 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2416 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 2417 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 2418 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2419 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 2420 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2421 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 2422 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2423 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2424 1 C2\n 1 2 1 1 2 2
## 2425 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2426 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2427 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 2428 1 C1\n 1 2 1 1 2 1
## 2429 1 A1\n 2 1 1 1 1 2
## 2430 1 B1\n 1 1 1 1 2 1
## 2431 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2432 1 C1\n 1 1 2 1 2 1
## 2433 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2434 1 A1\n 2 2 1 2 2 1
## 2435 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2436 1 A1\n 2 1 2 1 2 2
## 2437 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2438 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 2439 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2440 1 C2\n 2 2 2 1 1 2
## 2441 1 C1\n 2 2 2 2 1 2
## 2442 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2443 1 A1\n 2 1 2 1 2 2
## 2444 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 2445 1 B1\n 1 1 1 1 2 2
## 2446 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 2447 1 B2\n 2 2 1 2 1 2
## 2448 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2449 1 A1\n 2 1 1 1 2 1
## 2450 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2451 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 2452 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2453 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2454 1 A2\n 2 2 1 1 1 2
## 2455 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2456 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2457 1 C1\n 1 1 1 1 2 1
## 2458 1 A1\n 1 1 2 1 2 2
## 2459 1 C2\n 1 2 2 2 2 2
## 2460 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2461 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2462 1 A1\n 2 1 2 2 1 2
## 2463 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2464 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2465 1 B2\n 2 2 1 1 2 2
## 2466 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2467 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 2468 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 2469 1 A1\n 2 1 1 1 2 1
## 2470 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 2471 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2472 1 A1\n 1 2 1 1 1 1
## 2473 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 2474 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 2475 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2476 1 A2\n 2 2 1 1 1 2
## 2477 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 2478 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2479 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 2480 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2481 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2482 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2483 1 A1\n 2 2 1 2 2 2
## 2484 1 A1\n 2 1 2 1 2 2
## 2485 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2486 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2487 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2488 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2489 1 B1\n 2 1 2 2 2 1
## 2490 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2491 1 A1\n 1 1 2 1 2 1
## 2492 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2493 1 C1\n 2 2 2 2 1 2
## 2494 1 A1\n 2 1 1 2 1 2
## 2495 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2496 1 A1\n 2 1 2 1 2 2
## 2497 1 A1\n 2 2 1 2 1 2
## 2498 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2499 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2500 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 2501 1 A1\n 2 1 2 1 2 2
## 2502 1 A2\n 2 2 2 1 1 2
## 2503 1 A1\n 1 1 2 1 2 2
## 2504 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2505 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2506 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2507 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2508 1 A2\n 2 2 1 1 2 2
## 2509 1 C1\n 2 1 1 1 2 2
## 2510 1 B2\n 1 1 2 1 2 1
## 2511 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2512 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 2513 1 C1\n 2 2 2 1 2 2
## 2514 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2515 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2516 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2517 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 2518 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2519 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2520 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2521 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2522 1 A1\n 2 1 2 2 2 1
## 2523 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 2524 1 A1\n 1 1 2 1 2 1
## 2525 1 A1\n 2 1 2 1 2 2
## 2526 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2527 1 C2\n 1 2 2 2 2 2
## 2528 1 A1\n 2 1 1 1 1 2
## 2529 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2530 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 2531 1 A1\n 2 1 1 1 2 2
## 2532 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2533 1 A1\n 2 1 2 1 1 2
## 2534 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2535 1 A1\n 2 1 2 1 2 1
## 2536 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2537 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 2538 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2539 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 2540 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 2541 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2542 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2543 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2544 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2545 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2546 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2547 1 B1\n 1 1 1 1 1 1
## 2548 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2549 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2550 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2551 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2552 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2553 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2554 1 B2\n 2 2 2 1 2 1
## 2555 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 2556 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2557 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 2558 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 2559 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2560 1 A2\n 2 2 1 1 1 2
## 2561 1 B1\n 2 2 2 1 2 2
## 2562 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 2563 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2564 1 A2\n 2 2 1 1 1 2
## 2565 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2566 1 A1\n 2 1 1 1 2 2
## 2567 1 A1\n 1 2 1 2 2 2
## 2568 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2569 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2570 1 A1\n 2 2 1 2 1 2
## 2571 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2572 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2573 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2574 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2575 1 C2\n 2 2 2 1 1 2
## 2576 1 B2\n 1 1 1 2 2 2
## 2577 1 A1\n 2 1 2 2 2 1
## 2578 1 B2\n 2 1 1 1 2 2
## 2579 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 2580 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2581 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2582 1 B2\n 2 2 1 1 2 2
## 2583 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2584 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2585 1 C1\n 2 2 2 1 2 2
## 2586 1 B1\n 1 1 1 1 1 1
## 2587 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2588 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2589 1 B2\n 1 2 2 2 2 1
## 2590 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2591 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 2592 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 2593 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2594 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2595 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 2596 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 2597 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 2598 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2599 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2600 1 A1\n 1 1 1 1 1 1
## 2601 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2602 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 2603 1 A1\n 1 1 2 1 2 2
## 2604 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 2605 1 C2\n 2 2 2 1 1 2
## 2606 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2607 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2608 1 A1\n 2 2 2 1 2 1
## 2609 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 2610 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 2611 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2612 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2613 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2614 1 A1\n 1 1 2 1 2 1
## 2615 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2616 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2617 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2618 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 2619 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2620 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 2621 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2622 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 2623 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2624 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2625 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2626 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 2627 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2628 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 2629 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 2630 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2631 1 C1\n 1 1 1 1 1 2
## 2632 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 2633 1 B1\n 1 2 1 1 2 2
## 2634 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2635 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 2636 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 2637 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2638 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2639 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2640 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2641 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2642 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2643 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2644 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2645 1 A1\n 1 1 1 2 2 2
## 2646 1 B2\n 2 2 2 1 2 2
## 2647 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2648 1 A1\n 2 2 2 2 1 2
## 2649 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2650 1 B2\n 2 2 1 1 2 2
## 2651 1 A1\n 2 2 2 2 2 1
## 2652 1 B2\n 2 1 2 2 2 2
## 2653 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2654 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2655 1 C1\n 1 1 2 1 1 2
## 2656 1 A1\n 1 1 1 1 1 2
## 2657 1 C1\n 1 1 1 1 1 1
## 2658 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2659 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2660 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2661 1 A2\n 2 2 2 2 2 2
## 2662 1 A1\n 2 2 2 2 1 2
## 2663 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2664 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 2665 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2666 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2667 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2668 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2669 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2670 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2671 1 C1\n 1 2 2 2 1 2
## 2672 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2673 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 2674 1 B1\n 1 1 1 1 2 2
## 2675 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2676 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2677 1 A2\n 1 2 1 1 2 2
## 2678 1 A1\n 1 1 1 1 1 2
## 2679 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2680 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 2681 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2682 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2683 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2684 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 2685 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2686 1 A1\n 1 1 2 1 2 1
## 2687 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 2688 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2689 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2690 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2691 1 A1\n 1 2 1 1 2 1
## 2692 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2693 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2694 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2695 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2696 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2697 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 2698 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2699 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 2700 1 B2\n 2 1 2 1 2 2
## 2701 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2702 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 2703 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2704 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 2705 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2706 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 2707 1 A1\n 2 1 2 2 1 1
## 2708 1 B1\n 1 1 1 1 2 1
## 2709 1 A1\n 1 1 2 2 2 2
## 2710 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 2711 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2712 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2713 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2714 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2715 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2716 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 2717 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2718 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2719 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 2720 1 B2\n 1 2 1 1 1 1
## 2721 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2722 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 2723 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 2724 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2725 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2726 1 A1\n 2 2 1 1 1 1
## 2727 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2728 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2729 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 2730 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 2731 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 2732 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2733 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 2734 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2735 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2736 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2737 1 A1\n 1 1 2 1 2 1
## 2738 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2739 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2740 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2741 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2742 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2743 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2744 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2745 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2746 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2747 1 A1\n 2 2 1 2 2 2
## 2748 1 A1\n 2 2 2 2 1 2
## 2749 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2750 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2751 1 A1\n 2 2 1 1 2 1
## 2752 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2753 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2754 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 2755 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 2756 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2757 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 2758 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2759 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 2760 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2761 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2762 1 B1\n 2 2 2 1 2 2
## 2763 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2764 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2765 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2766 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 2767 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2768 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 2769 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2770 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2771 1 A1\n 2 1 1 1 2 2
## 2772 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 2773 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2774 1 C1\n 1 2 2 1 2 2
## 2775 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 2776 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 2777 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2778 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 2779 1 A1\n 2 1 1 1 1 1
## 2780 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 2781 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 2782 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2783 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 2784 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2785 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2786 1 B2\n 2 2 1 1 2 2
## 2787 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2788 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2789 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2790 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 2791 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2792 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2793 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2794 1 A1\n 2 1 1 1 2 2
## 2795 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2796 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2797 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2798 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2799 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2800 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2801 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 2802 1 C2\n 1 2 2 1 1 2
## 2803 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2804 1 A1\n 1 2 2 1 2 1
## 2805 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2806 1 B2\n 1 2 1 1 1 2
## 2807 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2808 1 A1\n 1 1 1 1 1 1
## 2809 1 B1\n 1 1 1 1 2 2
## 2810 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2811 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 2812 1 A1\n 2 1 1 2 2 2
## 2813 1 A1\n 2 1 2 1 1 2
## 2814 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2815 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2816 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 2817 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2818 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2819 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 2820 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2821 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2822 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2823 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2824 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2825 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2826 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2827 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 2828 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2829 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2830 1 B1\n 1 2 1 1 2 2
## 2831 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2832 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 2833 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2834 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2835 1 B2\n 2 2 2 1 2 2
## 2836 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2837 1 A1\n 2 2 1 1 1 1
## 2838 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2839 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 2840 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2841 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2842 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2843 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2844 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2845 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 2846 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2847 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2848 1 C1\n 1 2 1 2 2 2
## 2849 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2850 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2851 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2852 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 2853 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2854 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2855 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2856 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 2857 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2858 1 A1\n 1 1 2 1 2 2
## 2859 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 2860 1 B1\n 1 2 1 1 2 2
## 2861 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2862 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2863 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2864 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 2865 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 2866 1 A1\n 1 1 1 2 2 2
## 2867 1 A1\n 1 1 2 2 2 1
## 2868 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2869 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2870 1 A2\n 2 2 2 1 2 2
## 2871 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2872 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2873 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2874 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 2875 1 C1\n 1 2 2 2 2 2
## 2876 1 B2\n 1 1 2 2 2 1
## 2877 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2878 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2879 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2880 1 C1\n 1 1 1 1 1 2
## 2881 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2882 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2883 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2884 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 2885 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2886 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2887 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2888 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 2889 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2890 1 C1\n 1 1 1 1 1 2
## 2891 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2892 1 C1\n 1 2 2 2 1 2
## 2893 1 C2\n 1 2 1 1 1 2
## 2894 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 2895 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2896 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 2897 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2898 1 A1\n 2 1 2 1 1 1
## 2899 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2900 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2901 1 A1\n 2 2 2 1 1 1
## 2902 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 2903 1 A1\n 1 1 2 1 1 2
## 2904 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2905 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2906 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2907 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 2908 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 2909 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2910 1 A2\n 2 2 1 1 1 2
## 2911 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2912 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 2913 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 2914 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2915 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 2916 1 B1\n 1 2 2 1 2 1
## 2917 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 2918 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 2919 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2920 1 C1\n 2 2 2 1 2 2
## 2921 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2922 1 A2\n 2 2 1 1 1 2
## 2923 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2924 1 B2\n 2 2 1 1 1 2
## 2925 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2926 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2927 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2928 1 A2\n 2 2 1 1 2 2
## 2929 1 A1\n 2 1 2 1 2 2
## 2930 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2931 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2932 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2933 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2934 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2935 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 2936 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 2937 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 2938 1 B1\n 1 1 2 2 2 1
## 2939 1 A2\n 2 2 1 1 2 2
## 2940 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2941 1 A1\n 1 1 2 2 2 2
## 2942 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2943 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2944 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2945 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2946 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2947 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2948 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 2949 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 2950 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2951 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2952 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2953 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2954 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2955 1 C1\n 1 2 2 1 1 2
## 2956 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2957 1 C1\n 1 2 2 1 1 2
## 2958 1 A1\n 2 2 1 2 2 2
## 2959 1 C1\n 2 2 2 1 2 2
## 2960 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 2961 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2962 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2963 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2964 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2965 1 A1\n 2 1 1 1 2 2
## 2966 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2967 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 2968 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 2969 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2970 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 2971 1 A1\n 1 2 2 1 1 1
## 2972 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 2973 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 2974 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 2975 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 2976 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 2977 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2978 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 2979 1 C2\n 2 2 2 1 2 2
## 2980 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 2981 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2982 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2983 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2984 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 2985 1 A1\n 2 2 2 2 1 2
## 2986 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2987 1 A1\n 2 1 2 2 2 1
## 2988 1 A2\n 1 2 2 1 1 2
## 2989 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 2990 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 2991 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 2992 1 A1\n 2 1 2 1 2 1
## 2993 1 B1\n 2 2 2 1 1 2
## 2994 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 2995 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 2996 1 A1\n 2 2 1 2 2 2
## 2997 1 B2\n 1 1 1 1 2 1
## 2998 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 2999 1 A1\n 2 2 2 1 1 1
## 3000 1 C2\n 1 2 2 2 2 2
## 3001 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 3002 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 3003 1 B2\n 1 2 1 1 2 1
## 3004 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3005 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3006 1 A2\n 2 2 1 1 2 2
## 3007 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3008 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3009 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 3010 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 3011 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3012 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 3013 1 A1\n 1 1 2 1 2 2
## 3014 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 3015 1 C2\n 1 2 2 1 2 2
## 3016 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 3017 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 3018 1 B2\n 1 1 1 2 2 2
## 3019 1 A1\n 2 1 2 2 2 2
## 3020 1 A1\n 1 1 2 1 1 2
## 3021 1 A1\n 1 2 2 2 1 2
## 3022 1 C2\n 2 2 1 1 2 2
## 3023 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 3024 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3025 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 3026 1 C2\n 2 2 1 1 2 2
## 3027 1 C1\n 1 1 2 2 2 2
## 3028 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3029 1 C2\n 2 2 1 2 2 2
## 3030 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3031 1 A1\n 1 1 2 2 2 2
## 3032 1 C1\n 1 2 1 2 2 2
## 3033 1 C1\n 1 2 1 2 2 2
## 3034 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3035 1 A2\n 1 1 1 1 1 1
## 3036 1 A2\n 2 2 1 1 1 2
## 3037 1 A1\n 2 1 2 1 2 1
## 3038 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 3039 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3040 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 3041 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3042 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 3043 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3044 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 3045 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 3046 1 C1\n 1 2 2 1 2 2
## 3047 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 3048 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3049 1 A2\n 1 1 1 1 2 2
## 3050 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3051 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3052 1 A1\n 2 2 2 2 1 2
## 3053 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 3054 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 3055 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 3056 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 3057 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3058 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3059 1 B2\n 1 1 2 1 2 2
## 3060 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3061 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 3062 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3063 1 B2\n 1 1 1 1 2 2
## 3064 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3065 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 3066 1 A1\n 1 1 2 2 2 1
## 3067 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3068 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3069 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 3070 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 3071 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 3072 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 3073 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3074 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3075 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 3076 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 3077 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3078 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 3079 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 3080 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3081 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 3082 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 3083 1 C1\n 2 2 2 1 2 2
## 3084 1 C1\n 1 1 1 1 1 2
## 3085 1 A1\n 1 2 1 2 2 2
## 3086 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3087 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 3088 1 A1\n 1 1 2 2 2 2
## 3089 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 3090 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3091 1 A1\n 1 2 2 2 1 2
## 3092 1 A1\n 1 1 2 1 2 1
## 3093 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 3094 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 3095 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3096 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3097 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 3098 1 B2\n 1 2 2 2 2 2
## 3099 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3100 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3101 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3102 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3103 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 3104 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3105 1 A1\n 1 1 1 1 1 1
## 3106 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3107 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3108 1 C1\n 1 1 1 1 2 2
## 3109 1 C2\n 2 2 2 2 2 2
## 3110 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 3111 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 3112 1 A2\n 1 2 1 1 1 2
## 3113 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3114 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 3115 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 3116 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 3117 1 C1\n 2 2 1 2 1 2
## 3118 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 3119 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3120 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3121 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 3122 1 C1\n 2 2 1 2 1 2
## 3123 1 B2\n 1 2 1 1 2 1
## 3124 1 A2\n 2 2 1 1 1 2
## 3125 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3126 1 B2\n 1 1 1 1 1 1
## 3127 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 3128 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3129 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3130 1 A1\n 2 1 2 1 2 2
## 3131 1 A1\n 1 2 1 1 1 1
## 3132 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3133 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 3134 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 3135 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3136 1 C1\n 1 2 1 2 1 2
## 3137 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3138 1 A1\n 1 1 2 1 2 2
## 3139 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 3140 1 C1\n 1 1 1 1 1 2
## 3141 1 A1\n 2 2 1 2 1 2
## 3142 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3143 1 B2\n 1 1 2 1 2 1
## 3144 1 A1\n 2 2 1 1 1 1
## 3145 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3146 1 B1\n 1 1 1 1 2 1
## 3147 1 A1\n 1 2 1 2 2 2
## 3148 1 A1\n 2 1 1 1 2 1
## 3149 1 B1\n 1 1 2 2 2 2
## 3150 1 A2\n 2 2 2 1 2 2
## 3151 1 B2\n 1 2 2 1 2 1
## 3152 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 3153 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3154 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3155 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3156 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 3157 1 C1\n 1 1 1 1 1 1
## 3158 1 A1\n 2 1 2 1 2 1
## 3159 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 3160 1 B2\n 2 2 1 1 2 2
## 3161 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3162 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 3163 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3164 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3165 1 A1\n 1 1 2 1 2 1
## 3166 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 3167 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3168 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 3169 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3170 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 3171 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3172 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 3173 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3174 1 B1\n 2 2 2 1 2 1
## 3175 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3176 1 A1\n 2 2 1 1 2 1
## 3177 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3178 1 B1\n 2 2 2 1 2 2
## 3179 1 A2\n 2 2 2 1 2 2
## 3180 1 A1\n 2 2 1 2 1 2
## 3181 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3182 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3183 1 A1\n 2 1 2 1 1 2
## 3184 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 3185 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3186 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 3187 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3188 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3189 1 A1\n 1 2 1 2 2 2
## 3190 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 3191 1 A1\n 2 2 1 2 2 2
## 3192 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 3193 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3194 1 B1\n 1 2 2 2 1 2
## 3195 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3196 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3197 1 A2\n 2 2 1 1 2 2
## 3198 1 A1\n 1 1 2 2 2 1
## 3199 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 3200 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3201 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 3202 1 B1\n 1 1 1 1 2 2
## 3203 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 3204 1 B2\n 2 2 1 1 2 2
## 3205 1 C1\n 2 2 2 1 2 2
## 3206 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3207 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 3208 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3209 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 3210 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3211 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 3212 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3213 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3214 1 C2\n 2 2 1 1 2 2
## 3215 1 A1\n 1 2 1 1 2 1
## 3216 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3217 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3218 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 3219 1 B2\n 2 1 2 1 2 2
## 3220 1 B1\n 1 2 1 2 1 2
## 3221 1 B2\n 1 1 2 2 2 1
## 3222 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3223 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 3224 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 3225 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 3226 1 A1\n 1 1 1 1 1 1
## 3227 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 3228 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 3229 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 3230 1 B1\n 1 1 2 2 2 1
## 3231 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 3232 1 A2\n 1 2 1 1 2 2
## 3233 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 3234 1 A2\n 1 1 2 1 2 2
## 3235 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3236 1 A1\n 1 1 2 2 2 2
## 3237 1 C2\n 1 2 1 1 1 2
## 3238 1 B2\n 1 1 2 2 2 1
## 3239 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3240 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 3241 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 3242 1 B2\n 1 1 1 1 2 2
## 3243 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3244 1 A1\n 1 2 1 2 2 2
## 3245 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 3246 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3247 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3248 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 3249 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 3250 1 A1\n 2 1 2 2 2 1
## 3251 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 3252 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 3253 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 3254 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3255 1 B1\n 2 2 2 2 2 2
## 3256 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3257 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 3258 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 3259 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 3260 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3261 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3262 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 3263 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 3264 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3265 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 3266 1 A2\n 1 1 2 2 2 1
## 3267 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3268 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 3269 1 A2\n 2 1 1 1 2 1
## 3270 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 3271 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 3272 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3273 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3274 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 3275 1 A1\n 1 1 1 2 2 2
## 3276 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3277 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 3278 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 3279 1 A1\n 1 2 2 2 2 1
## 3280 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 3281 1 B1\n 1 2 2 1 2 2
## 3282 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3283 1 C2\n 1 1 2 2 1 1
## 3284 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 3285 1 A2\n 1 2 1 1 1 2
## 3286 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 3287 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 3288 1 C1\n 1 2 2 2 2 2
## 3289 1 B2\n 1 2 2 2 2 1
## 3290 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3291 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3292 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 3293 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3294 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 3295 1 A1\n 1 2 1 2 2 2
## 3296 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3297 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 3298 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3299 1 C1\n 2 2 2 1 2 2
## 3300 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 3301 1 B1\n 1 2 1 1 2 2
## 3302 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 3303 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 3304 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 3305 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3306 1 A2\n 1 2 1 1 1 2
## 3307 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 3308 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 3309 1 B2\n 1 2 1 1 1 2
## 3310 1 C1\n 1 2 1 1 1 2
## 3311 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3312 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3313 1 B2\n 1 1 1 2 2 1
## 3314 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3315 1 A1\n 1 1 2 2 2 2
## 3316 1 A1\n 1 1 2 2 2 1
## 3317 1 C1\n 1 1 1 1 2 1
## 3318 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 3319 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 3320 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 3321 1 B1\n 2 2 2 2 2 2
## 3322 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3323 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3324 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3325 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3326 1 A1\n 1 1 2 1 1 1
## 3327 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 3328 1 A1\n 1 1 1 2 2 1
## 3329 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3330 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 3331 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 3332 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3333 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3334 1 A1\n 1 1 2 2 2 1
## 3335 1 A2\n 2 2 1 1 2 2
## 3336 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 3337 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 3338 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3339 1 B1\n 1 1 1 1 2 1
## 3340 1 B2\n 1 1 2 1 2 2
## 3341 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3342 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3343 1 B2\n 1 1 1 1 1 1
## 3344 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 3345 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3346 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3347 1 A2\n 2 2 1 1 2 2
## 3348 1 B1\n 2 2 1 1 2 2
## 3349 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 3350 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 3351 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 3352 1 A1\n 1 1 2 2 2 1
## 3353 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3354 1 A1\n 2 2 2 2 2 2
## 3355 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 3356 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 3357 1 C2\n 1 1 1 1 2 2
## 3358 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 3359 1 A1\n 2 1 1 1 2 2
## 3360 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3361 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 3362 1 B2\n 2 2 1 1 2 2
## 3363 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3364 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3365 1 B1\n 1 2 1 1 1 2
## 3366 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 3367 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 3368 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 3369 1 A2\n 2 2 1 1 1 2
## 3370 1 B2\n 1 2 2 1 1 2
## 3371 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 3372 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 3373 1 A1\n 1 1 2 2 2 1
## 3374 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3375 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 3376 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3377 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 3378 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3379 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3380 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3381 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3382 1 C1\n 1 2 2 1 2 2
## 3383 1 C1\n 1 1 2 1 1 2
## 3384 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3385 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3386 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3387 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3388 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3389 1 B1\n 2 2 1 1 1 1
## 3390 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3391 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3392 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 3393 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3394 1 A1\n 2 2 2 1 2 2
## 3395 1 A1\n 1 2 2 1 1 2
## 3396 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3397 1 C1\n 1 2 1 1 2 2
## 3398 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 3399 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 3400 1 A1\n 2 2 1 2 2 2
## 3401 1 C1\n 2 2 1 1 2 2
## 3402 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 3403 1 A1\n 1 2 1 1 1 2
## 3404 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 3405 1 A1\n 1 2 1 1 1 1
## 3406 1 C1\n 1 2 1 1 2 2
## 3407 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 3408 1 B1\n 1 1 1 1 2 1
## 3409 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 3410 1 B2\n 1 2 1 1 2 2
## 3411 1 A1\n 1 1 2 2 2 1
## 3412 1 B1\n 2 2 1 1 1 2
## 3413 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3414 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 3415 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3416 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3417 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 3418 1 A2\n 1 1 1 1 2 1
## 3419 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3420 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3421 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3422 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 3423 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3424 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## 3425 1 A1\n 1 1 1 1 1 2
## 3426 1 A1\n 1 2 1 1 1 1
## 3427 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3428 1 C1\n 2 2 1 1 1 2
## 3429 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3430 1 A1\n 2 1 2 1 2 2
## 3431 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3432 1 A1\n 2 2 2 1 1 2
## 3433 1 A1\n 2 2 1 1 1 2
## 3434 1 C1\n 1 1 1 1 2 1
## 3435 1 A1\n 1 2 1 1 2 2
## 3436 1 A1\n 1 1 1 1 2 2
## 3437 1 B1\n 2 1 1 1 1 2
## 3438 1 C1\n 2 2 2 1 1 2
## 3439 1 C1\n 2 1 1 1 1 2
## 3440 1 B2\n 1 2 1 1 1 2
## 3441 1 A1\n 1 2 2 2 2 2
## 3442 1 B2\n 1 1 1 1 2 2
## 3443 1 A1\n 1 2 1 2 2 2
## 3444 1 A1\n 1 2 2 1 2 2
## 3445 1 C2\n 2 2 1 1 1 2
## 3446 1 A1\n 1 1 1 1 1 2
## 3447 1 A1\n 1 1 1 1 2 1
## 3448 1 A1\n 2 2 1 1 2 2
## P15_1_7 P15_1_8 P15_1_9 FAC_VIV FAC_MUJ ESTRATO UPM_DIS EST_DIS
## 1 1 1 2 72 72 2 26 10
## 2 2 2 2 82 82 2 28 10
## 3 2 2 2 82 82 2 28 10
## 4 1 1 2 82 82 2 28 10
## 5 1 1 2 94 94 3 29 20
## 6 2 2 2 94 189 3 29 20
## 7 1 2 2 94 283 3 29 20
## 8 1 1 2 94 94 3 29 20
## 9 1 2 2 94 283 3 29 20
## 10 2 2 2 61 61 2 30 10
## 11 2 2 2 61 243 2 30 10
## 12 2 2 2 61 61 2 30 10
## 13 1 2 2 85 85 3 31 20
## 14 2 2 2 85 169 3 31 20
## 15 1 2 2 85 85 3 31 20
## 16 2 2 2 92 185 3 32 20
## 17 1 2 2 92 92 3 32 20
## 18 1 1 2 92 92 3 32 20
## 19 1 2 2 92 92 3 32 20
## 20 2 2 2 74 148 3 33 20
## 21 2 2 2 74 148 3 33 20
## 22 1 2 2 74 148 3 33 20
## 23 2 2 2 115 115 4 2 30
## 24 2 2 2 115 115 4 2 30
## 25 2 2 2 115 115 4 2 30
## 26 1 2 2 86 86 3 3 20
## 27 2 2 2 86 172 3 3 20
## 28 1 1 2 86 172 3 3 20
## 29 2 2 2 100 100 4 4 30
## 30 1 2 2 100 199 4 4 30
## 31 1 1 2 93 278 4 5 30
## 32 1 1 2 93 93 4 5 30
## 33 1 2 2 93 93 3 6 20
## 34 2 2 2 93 93 3 6 20
## 35 1 1 2 93 93 3 6 20
## 36 2 1 2 92 276 3 7 20
## 37 1 2 2 92 92 3 7 20
## 38 2 1 2 100 100 3 8 20
## 39 1 1 1 100 100 3 8 20
## 40 1 1 1 92 92 3 9 20
## 41 1 2 2 92 92 3 9 20
## 42 2 1 2 92 184 3 9 20
## 43 1 1 2 92 184 3 9 20
## 44 1 2 2 104 104 3 10 20
## 45 2 2 2 104 311 3 10 20
## 46 1 1 1 104 104 3 10 20
## 47 1 2 2 92 184 3 11 20
## 48 1 1 2 92 92 3 11 20
## 49 2 1 2 92 275 3 11 20
## 50 2 2 2 92 184 3 11 20
## 51 1 2 2 92 92 3 11 20
## 52 2 2 2 80 240 3 12 20
## 53 1 1 2 80 80 3 12 20
## 54 2 2 2 80 80 3 12 20
## 55 1 2 2 80 80 3 12 20
## 56 2 2 2 80 80 3 12 20
## 57 1 2 2 86 172 3 13 20
## 58 1 1 2 86 259 3 13 20
## 59 1 2 2 86 172 3 13 20
## 60 1 2 2 86 86 3 13 20
## 61 1 1 1 101 101 3 14 20
## 62 1 1 2 101 101 3 14 20
## 63 2 2 2 101 203 3 14 20
## 64 1 2 2 101 203 3 14 20
## 65 2 1 2 75 75 2 16 10
## 66 1 1 1 75 150 2 16 10
## 67 2 1 2 75 75 2 16 10
## 68 1 2 1 75 75 2 16 10
## 69 2 2 2 75 75 2 16 10
## 70 2 2 2 106 213 3 17 20
## 71 2 1 2 106 213 3 17 20
## 72 1 1 1 106 106 3 17 20
## 73 2 2 2 91 274 3 18 20
## 74 1 1 2 91 91 3 18 20
## 75 1 1 1 91 182 3 18 20
## 76 2 2 2 75 75 2 19 10
## 77 1 1 2 75 149 2 19 10
## 78 2 2 2 75 373 2 19 10
## 79 2 2 2 75 75 2 19 10
## 80 1 1 2 84 252 2 20 10
## 81 2 1 2 84 84 2 20 10
## 82 1 1 2 84 84 2 20 10
## 83 2 2 2 84 84 2 20 10
## 84 1 2 2 90 270 3 21 20
## 85 2 2 2 90 180 3 21 20
## 86 1 1 2 90 90 3 21 20
## 87 2 2 2 90 90 3 21 20
## 88 1 2 2 86 257 2 22 10
## 89 1 1 2 86 172 2 22 10
## 90 2 2 2 86 172 2 22 10
## 91 1 1 2 93 93 2 23 10
## 92 2 2 2 93 93 2 23 10
## 93 1 2 2 93 186 2 23 10
## 94 2 2 2 86 171 2 25 10
## 95 1 1 2 86 86 2 25 10
## 96 1 2 2 86 257 2 25 10
## 97 2 2 2 86 86 2 25 10
## 98 1 2 2 72 72 2 26 10
## 99 2 2 2 88 176 3 55 20
## 100 2 2 2 88 88 3 55 20
## 101 2 2 2 88 88 3 55 20
## 102 2 2 2 88 88 3 55 20
## 103 2 2 2 90 90 3 56 20
## 104 2 2 2 90 90 3 56 20
## 105 2 1 2 90 90 3 56 20
## 106 1 1 2 86 86 3 58 20
## 107 2 1 2 86 86 3 58 20
## 108 2 1 2 98 98 3 83 20
## 109 2 1 2 98 98 3 83 20
## 110 1 1 2 98 98 3 83 20
## 111 1 2 2 98 196 3 83 20
## 112 2 2 2 99 197 4 84 30
## 113 1 2 2 99 197 4 84 30
## 114 1 1 2 99 99 4 84 30
## 115 1 1 2 99 197 4 84 30
## 116 2 2 2 95 95 3 85 20
## 117 2 2 2 95 95 3 85 20
## 118 2 2 2 95 95 3 85 20
## 119 1 2 2 95 95 3 85 20
## 120 2 2 2 86 86 3 86 20
## 121 2 1 2 86 86 3 86 20
## 122 2 2 2 86 259 3 86 20
## 123 1 1 2 73 73 3 87 20
## 124 1 1 1 73 292 3 87 20
## 125 1 2 2 73 292 3 87 20
## 126 1 2 2 73 219 3 87 20
## 127 2 2 2 110 110 4 88 30
## 128 2 2 2 110 219 4 88 30
## 129 2 2 2 110 110 4 88 30
## 130 1 2 2 93 93 3 59 20
## 131 1 2 1 93 93 3 59 20
## 132 2 2 2 93 186 3 59 20
## 133 2 2 2 80 80 3 60 20
## 134 1 1 1 80 320 3 60 20
## 135 2 1 2 72 72 3 61 20
## 136 2 2 2 72 143 3 61 20
## 137 1 1 2 72 72 3 61 20
## 138 2 2 2 74 74 3 62 20
## 139 2 2 2 74 221 3 62 20
## 140 2 2 2 77 77 3 63 20
## 141 2 2 2 77 154 3 63 20
## 142 1 1 2 77 154 3 63 20
## 143 1 2 2 74 148 3 64 20
## 144 2 2 2 74 223 3 64 20
## 145 2 2 2 74 74 3 64 20
## 146 2 2 2 76 76 3 65 20
## 147 1 1 1 76 76 3 65 20
## 148 2 2 2 85 85 3 66 20
## 149 2 2 2 85 255 3 66 20
## 150 1 1 2 74 74 3 68 20
## 151 1 1 2 74 149 3 68 20
## 152 1 2 2 74 149 3 68 20
## 153 1 1 2 74 74 3 68 20
## 154 1 1 1 83 83 3 69 20
## 155 2 2 2 83 83 3 69 20
## 156 2 2 2 79 238 3 70 20
## 157 2 2 2 79 317 3 70 20
## 158 1 1 2 79 79 3 70 20
## 159 2 2 2 71 71 2 72 10
## 160 2 2 2 71 142 2 72 10
## 161 2 1 2 71 142 2 72 10
## 162 1 1 2 71 142 2 72 10
## 163 1 2 2 71 71 2 72 10
## 164 2 1 2 88 88 3 73 20
## 165 1 2 1 88 88 3 73 20
## 166 1 1 2 88 88 3 73 20
## 167 1 1 2 88 176 3 73 20
## 168 2 2 2 96 386 3 74 20
## 169 1 1 2 96 96 3 74 20
## 170 2 1 2 96 193 3 74 20
## 171 2 1 2 96 96 4 75 30
## 172 2 2 2 96 289 4 75 30
## 173 2 2 2 96 96 4 75 30
## 174 2 2 2 96 192 4 75 30
## 175 2 2 2 96 385 4 75 30
## 176 2 2 2 84 251 3 76 20
## 177 2 2 2 84 167 3 76 20
## 178 2 2 2 84 84 3 76 20
## 179 1 2 2 84 251 3 76 20
## 180 1 1 1 90 90 3 77 20
## 181 1 2 2 90 90 3 77 20
## 182 1 1 2 93 185 3 78 20
## 183 1 1 2 93 93 3 78 20
## 184 1 2 2 93 93 3 78 20
## 185 2 2 2 93 185 3 78 20
## 186 2 2 2 93 187 3 79 20
## 187 1 2 2 93 93 3 79 20
## 188 1 1 2 93 93 3 79 20
## 189 1 1 2 84 84 3 80 20
## 190 2 2 2 84 168 3 80 20
## 191 2 1 2 84 84 3 80 20
## 192 1 2 1 84 168 3 80 20
## 193 2 2 2 84 168 3 80 20
## 194 2 1 2 90 90 3 81 20
## 195 1 1 1 90 90 3 81 20
## 196 2 2 2 90 269 3 81 20
## 197 2 2 2 84 84 3 82 20
## 198 1 1 2 84 84 3 82 20
## 199 2 1 2 84 84 3 82 20
## 200 2 1 2 84 168 3 82 20
## 201 2 1 2 84 252 3 82 20
## 202 2 2 2 74 74 3 33 20
## 203 1 2 2 74 74 3 33 20
## 204 1 2 2 74 74 2 34 10
## 205 1 1 2 74 74 2 34 10
## 206 1 2 2 86 171 3 35 20
## 207 1 1 2 86 86 3 35 20
## 208 2 2 2 86 171 3 35 20
## 209 2 1 2 86 86 3 35 20
## 210 2 1 2 86 86 3 35 20
## 211 1 2 2 78 78 3 36 20
## 212 2 1 2 78 155 3 36 20
## 213 2 2 2 78 233 3 36 20
## 214 2 2 2 78 78 3 36 20
## 215 2 2 2 84 84 3 37 20
## 216 2 2 2 84 169 3 37 20
## 217 1 2 2 84 169 3 37 20
## 218 1 2 2 84 84 3 37 20
## 219 2 1 2 84 168 3 38 20
## 220 2 2 2 84 505 3 38 20
## 221 2 1 2 84 84 3 38 20
## 222 2 2 2 80 80 3 39 20
## 223 1 1 2 80 80 3 39 20
## 224 1 2 2 80 160 3 39 20
## 225 1 1 2 80 321 3 39 20
## 226 2 2 2 75 151 3 40 20
## 227 2 2 2 75 151 3 40 20
## 228 2 2 2 75 301 3 40 20
## 229 2 2 2 75 75 3 40 20
## 230 1 2 2 75 75 3 40 20
## 231 1 1 2 102 205 3 43 20
## 232 2 2 2 102 102 3 43 20
## 233 2 2 2 105 105 3 44 20
## 234 2 1 2 105 105 3 44 20
## 235 1 1 2 105 105 3 44 20
## 236 1 1 2 94 94 3 46 20
## 237 1 2 1 94 94 3 46 20
## 238 2 2 2 94 281 3 46 20
## 239 1 2 2 94 187 3 46 20
## 240 1 2 2 73 146 3 47 20
## 241 1 2 2 73 218 3 47 20
## 242 1 2 2 73 146 3 47 20
## 243 2 2 2 91 91 3 48 20
## 244 2 2 2 91 183 3 48 20
## 245 2 1 2 91 183 3 48 20
## 246 1 1 1 91 91 3 48 20
## 247 2 2 2 93 373 2 49 10
## 248 1 1 1 93 93 2 49 10
## 249 2 2 2 93 93 2 49 10
## 250 2 1 2 93 93 2 49 10
## 251 2 2 2 90 179 3 50 20
## 252 1 2 2 90 90 3 50 20
## 253 1 2 2 90 179 3 50 20
## 254 2 2 2 90 90 3 50 20
## 255 2 1 2 97 97 3 51 20
## 256 2 2 2 97 97 3 51 20
## 257 1 1 2 97 291 3 51 20
## 258 2 1 2 97 97 3 51 20
## 259 2 2 2 97 194 3 51 20
## 260 1 2 2 88 177 3 52 20
## 261 1 1 2 88 88 3 52 20
## 262 2 2 2 91 91 3 53 20
## 263 2 2 2 91 183 3 53 20
## 264 2 1 2 91 91 3 53 20
## 265 2 1 2 101 101 4 54 30
## 266 2 2 2 101 101 4 54 30
## 267 1 2 2 114 229 4 106 30
## 268 1 2 2 115 230 4 107 30
## 269 2 2 2 115 115 4 107 30
## 270 1 2 2 115 230 4 107 30
## 271 1 1 2 103 103 3 108 20
## 272 2 2 2 103 308 3 108 20
## 273 1 1 2 103 205 3 108 20
## 274 1 2 2 103 103 3 108 20
## 275 2 1 2 100 200 3 109 20
## 276 1 2 2 99 99 2 132 10
## 277 1 1 2 99 99 2 132 10
## 278 1 2 2 99 99 2 132 10
## 279 1 2 2 128 128 4 133 30
## 280 2 2 2 128 255 4 133 30
## 281 2 2 2 93 371 4 134 30
## 282 1 2 2 93 279 4 134 30
## 283 1 1 2 101 101 3 135 20
## 284 1 1 2 101 101 3 135 20
## 285 1 2 2 101 101 3 135 20
## 286 2 2 2 101 203 3 135 20
## 287 1 2 2 86 86 3 136 20
## 288 2 1 2 86 86 3 136 20
## 289 2 2 2 86 172 3 136 20
## 290 1 1 2 95 191 3 137 20
## 291 2 2 2 95 95 3 137 20
## 292 2 2 2 95 286 3 137 20
## 293 1 2 2 100 100 2 111 10
## 294 1 1 1 100 201 2 111 10
## 295 1 1 2 100 100 2 111 10
## 296 2 1 2 100 100 2 111 10
## 297 1 1 1 85 170 2 112 10
## 298 1 1 2 85 85 2 112 10
## 299 2 2 2 85 85 2 112 10
## 300 2 2 2 85 170 2 112 10
## 301 2 2 2 87 174 2 113 10
## 302 2 2 2 87 87 2 113 10
## 303 1 1 2 87 87 2 113 10
## 304 1 1 2 81 243 2 114 10
## 305 1 2 2 81 162 2 114 10
## 306 1 1 2 81 243 2 114 10
## 307 2 1 2 81 81 2 114 10
## 308 2 2 2 81 81 2 114 10
## 309 1 1 1 86 172 2 115 10
## 310 1 1 2 86 86 2 115 10
## 311 2 2 2 86 86 2 115 10
## 312 1 2 2 86 172 2 115 10
## 313 1 2 2 94 376 2 116 10
## 314 1 2 2 94 282 2 116 10
## 315 1 2 1 94 188 2 116 10
## 316 2 2 2 94 94 2 116 10
## 317 2 2 2 94 188 2 116 10
## 318 1 1 1 100 100 3 117 20
## 319 2 2 2 100 201 3 117 20
## 320 1 2 2 100 100 3 117 20
## 321 1 1 1 100 201 3 117 20
## 322 1 2 2 92 92 3 118 20
## 323 1 2 2 92 92 3 118 20
## 324 2 2 2 92 92 3 118 20
## 325 2 2 2 92 92 3 118 20
## 326 1 1 2 95 284 2 119 10
## 327 1 1 2 95 95 2 119 10
## 328 1 1 2 95 95 2 119 10
## 329 2 2 2 95 95 2 119 10
## 330 1 1 2 95 95 2 119 10
## 331 1 2 2 96 96 2 121 10
## 332 1 2 2 96 193 2 121 10
## 333 1 2 2 96 193 2 121 10
## 334 1 1 2 96 385 2 121 10
## 335 1 2 2 93 93 2 122 10
## 336 1 1 2 93 93 2 122 10
## 337 1 1 2 93 187 2 122 10
## 338 2 2 2 95 190 2 123 10
## 339 1 1 1 95 95 2 123 10
## 340 1 2 2 95 285 2 123 10
## 341 2 2 2 95 95 2 123 10
## 342 1 1 2 95 95 2 123 10
## 343 2 2 2 93 373 2 124 10
## 344 1 1 2 93 93 2 124 10
## 345 2 2 2 92 369 2 125 10
## 346 1 2 2 92 184 2 125 10
## 347 1 2 2 89 268 3 126 20
## 348 2 2 2 89 89 3 126 20
## 349 1 1 2 89 89 3 126 20
## 350 2 2 2 89 89 3 126 20
## 351 2 2 2 94 94 3 127 20
## 352 1 2 1 94 281 3 127 20
## 353 2 2 2 94 187 3 127 20
## 354 2 2 2 94 187 3 127 20
## 355 2 2 2 94 94 3 127 20
## 356 1 2 2 91 91 3 128 20
## 357 1 1 2 91 182 3 128 20
## 358 1 2 2 91 274 3 128 20
## 359 2 2 2 91 91 3 128 20
## 360 2 2 2 92 92 3 130 20
## 361 1 1 2 92 92 3 130 20
## 362 1 2 2 92 92 3 130 20
## 363 2 2 2 92 183 3 130 20
## 364 2 1 1 82 164 3 131 20
## 365 2 1 2 82 82 3 131 20
## 366 2 2 2 82 82 3 131 20
## 367 1 2 2 82 82 3 131 20
## 368 2 2 1 82 82 3 131 20
## 369 2 2 2 99 692 2 132 10
## 370 1 1 2 99 396 2 132 10
## 371 2 2 2 110 110 4 88 30
## 372 2 2 2 110 110 4 89 30
## 373 2 2 2 110 110 4 89 30
## 374 2 2 2 110 110 4 89 30
## 375 2 1 2 81 243 2 90 10
## 376 1 1 1 81 81 2 90 10
## 377 1 2 1 81 243 2 90 10
## 378 1 1 2 81 81 2 90 10
## 379 2 2 2 94 94 3 91 20
## 380 2 2 2 94 94 3 91 20
## 381 1 1 1 94 189 3 91 20
## 382 1 2 2 94 94 3 91 20
## 383 2 1 2 85 170 3 92 20
## 384 2 1 2 85 85 3 92 20
## 385 2 2 2 85 170 3 92 20
## 386 1 2 2 85 170 3 92 20
## 387 1 2 2 88 88 3 93 20
## 388 2 2 2 88 88 3 93 20
## 389 1 2 2 88 88 3 93 20
## 390 1 1 2 85 85 2 94 10
## 391 2 2 1 85 85 2 94 10
## 392 2 1 2 85 85 2 94 10
## 393 1 2 2 85 85 2 94 10
## 394 1 1 2 86 86 3 95 20
## 395 2 1 2 91 273 3 96 20
## 396 1 2 2 91 91 3 96 20
## 397 1 2 2 91 182 3 96 20
## 398 1 1 2 96 191 3 97 20
## 399 1 1 2 96 96 3 97 20
## 400 2 1 2 96 96 3 97 20
## 401 1 1 2 96 96 3 97 20
## 402 1 1 2 96 96 3 97 20
## 403 2 2 2 95 190 4 99 30
## 404 1 1 2 95 95 4 99 30
## 405 2 2 2 95 95 4 99 30
## 406 2 1 2 95 95 4 99 30
## 407 1 2 2 95 95 4 99 30
## 408 1 1 2 98 98 3 100 20
## 409 2 2 2 98 98 3 100 20
## 410 1 2 2 98 98 3 100 20
## 411 1 1 2 98 98 3 100 20
## 412 1 2 2 98 98 3 100 20
## 413 1 2 2 83 83 4 101 30
## 414 1 1 2 83 83 4 101 30
## 415 2 2 2 83 83 4 101 30
## 416 2 2 2 83 83 4 101 30
## 417 1 2 1 86 259 3 102 20
## 418 2 1 2 86 173 3 102 20
## 419 2 2 2 86 86 3 102 20
## 420 2 2 2 93 187 2 103 10
## 421 2 2 2 93 93 2 103 10
## 422 1 1 2 93 187 2 103 10
## 423 2 2 2 93 93 2 103 10
## 424 1 1 2 93 93 3 104 20
## 425 1 2 2 93 186 3 104 20
## 426 1 1 2 93 93 3 104 20
## 427 2 2 2 87 87 3 105 20
## 428 2 2 2 87 175 3 105 20
## 429 2 1 2 87 87 3 105 20
## 430 1 1 2 87 87 3 105 20
## 431 1 2 2 87 87 3 105 20
## 432 2 1 2 114 343 4 106 30
## 433 1 2 2 114 229 4 106 30
## 434 2 2 2 114 229 4 106 30
## 435 2 2 2 88 88 2 159 10
## 436 2 2 2 88 176 2 159 10
## 437 1 1 2 88 88 2 159 10
## 438 1 2 2 92 92 3 160 20
## 439 1 1 2 92 184 3 160 20
## 440 2 2 2 92 184 3 160 20
## 441 1 1 2 92 277 3 160 20
## 442 1 1 2 92 92 3 160 20
## 443 2 1 2 89 89 3 161 20
## 444 2 2 2 89 267 3 161 20
## 445 2 2 2 89 89 3 161 20
## 446 1 2 2 89 89 3 161 20
## 447 2 2 2 89 89 3 161 20
## 448 1 1 2 94 94 4 186 30
## 449 2 2 2 94 94 4 186 30
## 450 2 1 2 107 533 4 187 30
## 451 1 1 2 107 213 4 187 30
## 452 2 2 2 107 107 4 187 30
## 453 1 1 2 107 107 4 187 30
## 454 2 2 2 94 94 4 188 30
## 455 1 2 2 94 281 4 188 30
## 456 1 1 1 94 94 4 188 30
## 457 2 2 2 92 185 4 189 30
## 458 2 2 2 85 85 4 190 30
## 459 1 1 2 85 171 4 190 30
## 460 2 2 2 85 85 4 190 30
## 461 2 2 2 85 85 4 190 30
## 462 2 1 2 90 90 4 191 30
## 463 2 2 2 90 181 4 191 30
## 464 2 2 2 90 90 4 191 30
## 465 2 2 2 95 95 3 162 20
## 466 1 1 2 95 95 3 162 20
## 467 1 1 2 95 190 3 162 20
## 468 1 1 2 115 115 4 164 30
## 469 2 2 2 115 115 4 164 30
## 470 2 2 2 115 230 4 164 30
## 471 2 2 2 103 103 4 165 30
## 472 2 2 2 91 91 3 166 20
## 473 1 1 2 91 91 3 166 20
## 474 2 2 2 91 362 3 166 20
## 475 1 2 2 91 181 3 166 20
## 476 1 1 2 91 91 3 166 20
## 477 2 2 2 105 210 3 167 20
## 478 2 2 2 105 105 3 167 20
## 479 2 2 2 105 105 3 167 20
## 480 1 2 2 105 105 3 167 20
## 481 1 2 2 96 192 4 168 30
## 482 2 1 2 96 192 4 168 30
## 483 2 2 2 96 96 4 168 30
## 484 1 2 2 90 180 3 169 20
## 485 2 2 2 90 269 3 169 20
## 486 2 2 2 90 90 3 169 20
## 487 1 1 2 104 207 4 170 30
## 488 2 2 2 104 207 4 170 30
## 489 1 2 2 104 207 4 170 30
## 490 1 2 2 104 104 4 170 30
## 491 2 2 2 83 83 3 171 20
## 492 2 2 2 83 166 3 171 20
## 493 2 2 2 83 83 3 171 20
## 494 2 2 2 83 83 3 171 20
## 495 1 2 2 108 216 4 172 30
## 496 1 2 2 108 108 4 172 30
## 497 2 2 2 108 108 4 172 30
## 498 1 2 2 103 207 4 175 30
## 499 1 2 2 103 103 4 175 30
## 500 2 2 2 75 151 2 176 10
## 501 1 2 2 75 75 2 176 10
## 502 1 2 2 75 75 2 176 10
## 503 2 2 2 75 151 2 176 10
## 504 2 1 1 80 80 2 178 10
## 505 1 2 2 80 159 2 178 10
## 506 1 1 2 80 80 2 178 10
## 507 1 1 1 81 81 2 179 10
## 508 1 2 2 81 81 2 179 10
## 509 2 2 2 81 81 2 179 10
## 510 2 1 2 92 92 3 180 20
## 511 2 2 2 92 92 3 180 20
## 512 2 1 2 81 162 2 181 10
## 513 1 1 2 81 81 2 181 10
## 514 1 1 2 81 325 2 181 10
## 515 1 1 2 81 162 2 181 10
## 516 1 2 2 81 81 2 181 10
## 517 1 1 2 92 92 2 182 10
## 518 2 2 2 92 277 2 182 10
## 519 2 1 2 92 277 2 182 10
## 520 1 2 2 92 92 2 182 10
## 521 1 2 2 91 182 3 183 20
## 522 2 2 2 91 91 3 183 20
## 523 2 2 2 91 91 3 183 20
## 524 2 2 2 91 91 3 183 20
## 525 2 2 2 90 90 3 184 20
## 526 2 2 2 90 90 3 184 20
## 527 2 1 2 90 181 3 184 20
## 528 2 2 2 90 181 3 184 20
## 529 1 1 2 95 190 3 185 20
## 530 2 2 2 95 95 3 185 20
## 531 1 1 2 95 95 3 185 20
## 532 2 2 2 95 285 3 185 20
## 533 2 1 2 95 95 3 185 20
## 534 2 2 2 94 188 4 186 30
## 535 2 2 2 74 148 3 138 20
## 536 1 2 2 74 74 3 138 20
## 537 1 2 2 74 74 3 138 20
## 538 2 2 2 74 222 3 138 20
## 539 2 2 2 94 94 3 139 20
## 540 1 1 2 94 94 3 139 20
## 541 1 2 2 94 94 3 139 20
## 542 1 1 2 99 99 4 140 30
## 543 2 2 2 99 198 4 140 30
## 544 2 1 2 94 189 4 141 30
## 545 2 2 2 94 94 4 141 30
## 546 2 2 2 94 94 4 141 30
## 547 2 1 2 102 102 4 143 30
## 548 2 2 2 102 203 4 143 30
## 549 1 1 2 102 102 4 143 30
## 550 2 2 2 102 203 4 143 30
## 551 2 2 2 102 102 4 143 30
## 552 2 1 2 110 330 2 144 10
## 553 2 1 2 110 110 2 144 10
## 554 2 2 2 110 220 2 144 10
## 555 2 2 1 130 260 3 145 20
## 556 2 2 2 130 260 3 145 20
## 557 2 2 2 99 296 3 146 20
## 558 2 2 2 99 296 3 146 20
## 559 1 2 2 99 99 3 146 20
## 560 2 2 2 99 197 3 146 20
## 561 2 2 2 99 99 3 147 20
## 562 2 2 2 99 99 3 147 20
## 563 1 2 2 99 199 3 147 20
## 564 2 2 2 99 99 3 147 20
## 565 1 1 2 99 199 3 147 20
## 566 2 2 2 98 98 3 148 20
## 567 2 2 2 98 98 3 148 20
## 568 1 2 2 98 98 3 148 20
## 569 2 2 2 98 98 3 148 20
## 570 1 2 2 93 93 2 149 10
## 571 1 1 2 93 93 2 149 10
## 572 2 2 2 93 93 2 149 10
## 573 1 2 2 93 93 2 149 10
## 574 1 2 2 99 199 3 150 20
## 575 1 1 2 99 199 3 150 20
## 576 2 2 2 99 99 3 150 20
## 577 1 2 2 99 298 3 150 20
## 578 1 1 2 92 92 3 151 20
## 579 2 2 2 92 92 3 151 20
## 580 1 2 2 92 185 3 151 20
## 581 2 2 2 92 92 3 151 20
## 582 2 2 2 98 98 3 152 20
## 583 1 2 2 98 196 3 152 20
## 584 1 1 2 98 98 3 152 20
## 585 2 2 2 98 196 3 152 20
## 586 1 1 2 104 104 4 153 30
## 587 1 1 2 104 104 4 153 30
## 588 1 2 2 104 104 4 153 30
## 589 2 2 2 88 265 2 156 10
## 590 1 1 2 88 88 2 156 10
## 591 2 2 2 88 88 2 156 10
## 592 1 2 2 88 353 2 156 10
## 593 2 2 2 84 167 2 157 10
## 594 1 1 1 84 167 2 157 10
## 595 2 2 2 84 84 2 157 10
## 596 1 2 2 84 84 2 157 10
## 597 2 2 2 84 167 2 157 10
## 598 1 2 2 91 363 3 158 20
## 599 2 2 2 91 91 3 158 20
## 600 2 1 2 91 91 3 158 20
## 601 1 2 2 91 181 3 158 20
## 602 1 2 2 91 91 3 158 20
## 603 2 2 2 88 88 2 159 10
## 604 1 1 2 96 384 2 213 10
## 605 1 2 2 96 96 2 213 10
## 606 2 2 2 96 96 2 213 10
## 607 2 2 2 96 384 2 213 10
## 608 2 2 2 96 192 2 213 10
## 609 2 2 2 99 99 2 214 10
## 610 1 1 2 99 99 2 214 10
## 611 2 2 2 99 296 2 214 10
## 612 1 2 2 99 197 2 214 10
## 613 2 2 2 94 188 3 215 20
## 614 2 2 2 94 94 3 215 20
## 615 2 2 2 89 89 2 355 10
## 616 2 1 2 89 89 2 355 10
## 617 2 2 1 89 266 2 356 10
## 618 2 2 2 97 194 3 357 20
## 619 1 2 2 97 194 3 357 20
## 620 2 2 2 97 194 3 357 20
## 621 2 2 2 94 94 3 231 20
## 622 1 2 2 94 189 3 231 20
## 623 2 1 2 91 91 3 232 20
## 624 1 1 2 91 91 3 232 20
## 625 2 2 2 91 91 3 232 20
## 626 1 1 2 91 91 3 232 20
## 627 1 1 2 95 95 3 233 20
## 628 1 1 2 95 95 3 233 20
## 629 2 2 2 95 95 3 233 20
## 630 1 1 2 95 95 3 233 20
## 631 1 1 2 100 398 3 234 20
## 632 2 2 2 100 199 3 234 20
## 633 2 2 2 87 87 3 282 20
## 634 2 2 2 87 348 3 282 20
## 635 2 2 2 87 87 3 282 20
## 636 2 2 2 87 87 3 282 20
## 637 2 2 2 87 87 3 282 20
## 638 2 2 2 100 201 3 284 20
## 639 2 1 2 100 201 3 284 20
## 640 2 2 2 100 100 3 284 20
## 641 1 2 2 100 100 3 284 20
## 642 1 2 2 100 100 3 284 20
## 643 1 2 2 95 95 3 286 20
## 644 2 2 2 95 189 3 286 20
## 645 2 2 2 94 376 3 215 20
## 646 2 2 2 77 77 3 309 20
## 647 2 2 2 77 154 3 309 20
## 648 2 2 2 77 77 3 309 20
## 649 1 1 1 77 77 3 309 20
## 650 2 2 2 93 279 3 310 20
## 651 2 2 2 93 93 3 310 20
## 652 2 2 2 93 93 3 310 20
## 653 1 2 2 93 372 3 310 20
## 654 2 2 2 103 308 2 311 10
## 655 2 2 2 103 103 2 311 10
## 656 1 1 2 96 96 3 358 20
## 657 1 1 2 96 96 3 358 20
## 658 1 2 2 96 191 3 358 20
## 659 1 1 2 88 175 3 359 20
## 660 2 2 2 88 88 3 359 20
## 661 2 2 2 88 88 3 359 20
## 662 1 2 2 88 175 3 359 20
## 663 2 2 2 97 97 3 360 20
## 664 2 2 2 97 195 3 360 20
## 665 2 1 2 97 97 3 360 20
## 666 1 2 1 97 292 3 360 20
## 667 1 2 2 100 100 3 234 20
## 668 1 2 2 100 100 3 234 20
## 669 2 2 2 88 88 3 235 20
## 670 2 2 2 88 176 3 235 20
## 671 2 1 2 88 176 3 235 20
## 672 2 2 2 88 88 3 235 20
## 673 1 1 2 88 176 3 235 20
## 674 2 2 2 88 88 3 236 20
## 675 2 2 2 88 88 3 236 20
## 676 2 2 2 88 176 3 236 20
## 677 1 1 2 88 88 3 236 20
## 678 2 2 2 95 191 3 238 20
## 679 2 2 2 95 95 3 238 20
## 680 2 2 2 95 95 3 286 20
## 681 2 1 2 97 97 4 287 30
## 682 2 2 2 97 291 4 287 30
## 683 1 2 2 97 97 4 287 30
## 684 1 2 2 88 88 3 288 20
## 685 1 2 2 88 88 3 288 20
## 686 2 1 2 88 88 3 288 20
## 687 2 2 2 88 88 3 288 20
## 688 1 2 2 97 97 4 289 30
## 689 1 2 2 97 97 4 289 30
## 690 1 2 2 103 103 2 311 10
## 691 2 1 2 103 103 2 311 10
## 692 1 2 2 92 92 3 313 20
## 693 1 1 2 92 92 3 313 20
## 694 2 2 2 92 92 3 313 20
## 695 2 2 2 92 184 3 313 20
## 696 2 2 2 71 141 3 314 20
## 697 2 2 2 71 141 3 314 20
## 698 1 2 2 71 71 3 314 20
## 699 1 2 2 71 71 3 314 20
## 700 2 2 2 91 181 3 315 20
## 701 1 2 2 106 106 4 381 30
## 702 2 2 2 106 106 4 381 30
## 703 1 2 2 106 211 4 381 30
## 704 1 2 2 97 97 3 383 20
## 705 2 2 2 97 97 3 383 20
## 706 1 2 2 97 388 3 383 20
## 707 2 2 2 87 173 3 384 20
## 708 2 2 2 87 173 3 384 20
## 709 1 2 2 87 87 3 384 20
## 710 2 2 2 97 97 3 239 20
## 711 2 2 2 97 97 3 239 20
## 712 2 2 2 97 97 3 239 20
## 713 2 2 2 97 194 3 239 20
## 714 2 2 2 95 95 3 240 20
## 715 1 2 2 95 95 3 240 20
## 716 2 2 2 95 95 3 240 20
## 717 2 2 2 95 191 3 240 20
## 718 1 2 2 95 382 3 240 20
## 719 1 2 2 93 93 3 241 20
## 720 1 2 2 97 97 4 289 30
## 721 2 1 2 97 195 4 289 30
## 722 1 1 2 97 97 4 289 30
## 723 1 2 2 99 99 3 290 20
## 724 2 2 2 99 99 3 290 20
## 725 2 2 2 99 395 3 290 20
## 726 2 2 2 99 198 3 290 20
## 727 2 2 2 97 97 3 291 20
## 728 2 2 2 97 193 3 291 20
## 729 1 2 2 98 196 3 292 20
## 730 1 2 2 91 91 3 315 20
## 731 2 2 2 91 91 3 315 20
## 732 2 1 2 91 91 3 316 20
## 733 2 1 2 91 91 3 316 20
## 734 2 1 2 91 91 3 316 20
## 735 2 2 2 91 182 3 316 20
## 736 1 2 2 82 164 2 318 10
## 737 2 2 1 82 164 2 318 10
## 738 1 1 2 82 82 2 318 10
## 739 2 2 2 82 164 2 318 10
## 740 1 2 2 95 95 2 319 10
## 741 1 2 2 87 87 3 384 20
## 742 2 2 2 87 87 3 384 20
## 743 1 2 2 92 184 2 385 10
## 744 1 2 2 92 184 2 385 10
## 745 2 2 2 92 92 2 385 10
## 746 1 2 2 92 184 2 385 10
## 747 2 1 2 92 184 2 385 10
## 748 2 2 2 90 90 3 386 20
## 749 2 2 2 90 359 3 386 20
## 750 1 2 2 90 180 3 386 20
## 751 2 2 2 90 90 3 386 20
## 752 2 2 2 96 191 2 387 10
## 753 1 1 1 93 279 3 241 20
## 754 1 2 2 93 93 3 241 20
## 755 2 2 2 99 99 3 242 20
## 756 1 2 2 99 99 3 242 20
## 757 2 1 2 99 197 3 242 20
## 758 1 1 2 99 197 3 242 20
## 759 2 1 2 91 182 3 243 20
## 760 2 2 2 91 182 3 243 20
## 761 2 1 2 91 91 3 243 20
## 762 1 1 2 98 98 3 292 20
## 763 1 2 1 92 184 3 294 20
## 764 2 2 2 92 92 3 294 20
## 765 2 1 2 92 92 3 294 20
## 766 2 2 2 92 184 3 294 20
## 767 2 2 2 97 97 3 295 20
## 768 2 2 2 97 195 3 295 20
## 769 1 2 2 97 195 3 295 20
## 770 1 2 2 97 97 3 295 20
## 771 2 2 2 95 285 2 319 10
## 772 2 2 2 95 95 2 319 10
## 773 1 2 2 95 190 2 319 10
## 774 1 2 2 95 95 2 319 10
## 775 1 2 2 99 99 3 320 20
## 776 1 1 2 99 99 3 320 20
## 777 1 2 2 99 296 3 320 20
## 778 2 2 2 99 99 3 320 20
## 779 2 2 2 90 270 3 321 20
## 780 2 2 2 90 180 3 321 20
## 781 1 2 2 90 90 3 321 20
## 782 1 1 2 90 90 3 321 20
## 783 1 1 2 91 91 3 361 20
## 784 1 1 2 91 91 3 361 20
## 785 1 2 2 89 89 2 362 10
## 786 1 1 2 89 178 2 362 10
## 787 2 2 2 89 267 2 362 10
## 788 1 2 2 89 178 2 362 10
## 789 1 2 2 89 89 2 362 10
## 790 1 2 2 88 176 2 363 10
## 791 1 2 2 88 176 2 363 10
## 792 2 2 2 88 88 2 363 10
## 793 1 1 2 88 88 2 363 10
## 794 2 2 2 88 177 3 244 20
## 795 2 2 2 88 177 3 244 20
## 796 2 2 2 88 177 3 244 20
## 797 2 2 2 88 177 3 244 20
## 798 2 2 2 88 88 3 244 20
## 799 1 1 2 90 90 2 245 10
## 800 1 1 2 90 90 2 245 10
## 801 1 2 2 90 179 2 245 10
## 802 2 2 2 90 90 2 245 10
## 803 1 1 1 90 179 2 245 10
## 804 2 1 2 84 84 2 246 10
## 805 1 2 2 84 168 2 246 10
## 806 1 2 2 84 168 2 246 10
## 807 2 2 2 84 168 2 246 10
## 808 2 1 2 99 197 3 296 20
## 809 1 2 2 99 99 3 296 20
## 810 2 2 2 99 99 3 296 20
## 811 2 2 2 92 92 3 297 20
## 812 2 2 2 92 92 3 297 20
## 813 1 2 2 92 183 3 297 20
## 814 1 2 2 91 91 3 298 20
## 815 2 2 1 91 91 3 298 20
## 816 1 2 2 91 91 3 298 20
## 817 2 2 2 91 91 3 298 20
## 818 1 1 2 91 91 4 322 30
## 819 1 2 2 91 183 4 322 30
## 820 2 2 1 91 274 4 322 30
## 821 2 1 2 91 91 4 322 30
## 822 2 1 1 91 91 4 322 30
## 823 2 2 2 97 194 3 323 20
## 824 2 2 2 97 194 3 323 20
## 825 1 2 2 97 97 3 323 20
## 826 1 2 2 97 97 3 323 20
## 827 1 1 2 97 194 3 323 20
## 828 1 2 2 89 179 3 324 20
## 829 1 1 2 89 179 3 324 20
## 830 1 2 2 89 89 3 324 20
## 831 1 2 2 89 179 3 324 20
## 832 2 2 2 89 89 3 324 20
## 833 1 2 2 88 88 2 363 10
## 834 1 2 2 143 287 3 364 20
## 835 1 1 2 143 143 3 364 20
## 836 1 1 2 143 143 3 364 20
## 837 2 2 2 143 143 3 364 20
## 838 1 2 2 143 143 3 364 20
## 839 2 2 2 93 187 3 365 20
## 840 1 2 2 93 93 3 365 20
## 841 1 1 2 93 187 3 365 20
## 842 2 2 2 93 187 3 365 20
## 843 1 2 2 93 93 3 365 20
## 844 2 2 2 93 186 3 366 20
## 845 1 1 2 93 186 3 366 20
## 846 2 2 2 91 181 2 247 10
## 847 1 2 2 91 272 2 247 10
## 848 1 2 2 91 181 2 247 10
## 849 1 1 1 91 91 2 247 10
## 850 1 1 2 83 166 2 248 10
## 851 2 2 2 83 166 2 248 10
## 852 2 2 2 83 250 2 248 10
## 853 2 2 2 83 83 2 248 10
## 854 2 2 2 82 82 2 249 10
## 855 2 2 2 82 82 2 249 10
## 856 1 2 2 82 82 2 249 10
## 857 1 1 1 82 164 2 249 10
## 858 2 2 2 91 91 3 298 20
## 859 2 2 2 92 185 3 299 20
## 860 2 2 2 92 185 3 299 20
## 861 1 2 2 92 277 3 299 20
## 862 2 2 2 92 185 3 299 20
## 863 2 2 2 92 92 3 299 20
## 864 2 2 2 92 183 3 300 20
## 865 1 2 2 92 92 3 300 20
## 866 2 2 2 92 92 3 300 20
## 867 2 2 2 92 92 3 300 20
## 868 1 2 2 94 94 3 301 20
## 869 2 2 2 94 94 3 301 20
## 870 2 2 2 103 103 4 325 30
## 871 1 1 1 103 206 4 325 30
## 872 2 2 2 100 301 3 326 20
## 873 1 2 2 100 201 3 326 20
## 874 2 2 2 100 100 3 326 20
## 875 2 1 2 100 100 3 326 20
## 876 1 2 2 100 100 3 326 20
## 877 2 2 2 90 90 3 327 20
## 878 2 2 2 90 90 3 327 20
## 879 2 2 2 90 181 3 327 20
## 880 2 1 2 93 186 3 366 20
## 881 2 2 2 93 93 3 366 20
## 882 2 2 2 93 93 3 366 20
## 883 2 2 2 91 91 3 367 20
## 884 1 2 2 91 91 3 367 20
## 885 2 2 2 91 91 3 367 20
## 886 2 2 2 91 182 3 367 20
## 887 1 1 2 81 81 2 368 10
## 888 2 2 2 81 162 2 368 10
## 889 2 1 2 81 81 2 368 10
## 890 2 2 2 81 81 2 368 10
## 891 2 2 2 91 181 3 369 20
## 892 2 2 2 82 82 2 249 10
## 893 2 2 2 93 93 2 250 10
## 894 2 2 2 93 93 2 250 10
## 895 1 1 2 93 185 2 250 10
## 896 1 1 2 89 178 2 251 10
## 897 1 2 2 89 89 2 251 10
## 898 1 1 2 89 89 2 251 10
## 899 1 2 2 89 178 2 251 10
## 900 1 2 2 89 266 2 251 10
## 901 2 2 2 79 79 2 252 10
## 902 1 1 1 79 79 2 252 10
## 903 1 1 2 94 187 3 301 20
## 904 2 2 2 94 281 3 301 20
## 905 2 2 2 91 91 3 302 20
## 906 1 1 2 91 91 3 302 20
## 907 1 2 2 91 273 3 302 20
## 908 2 2 2 91 91 3 302 20
## 909 1 2 2 98 98 3 303 20
## 910 1 2 2 98 98 3 303 20
## 911 1 2 2 98 196 3 303 20
## 912 2 2 2 98 196 3 303 20
## 913 1 1 2 84 84 3 304 20
## 914 1 2 2 90 181 3 327 20
## 915 2 2 2 92 185 3 328 20
## 916 2 2 2 92 92 3 328 20
## 917 2 2 2 92 185 3 328 20
## 918 1 2 2 92 92 3 328 20
## 919 1 1 2 92 185 3 328 20
## 920 1 2 1 93 93 3 329 20
## 921 2 2 2 93 93 3 329 20
## 922 2 1 2 93 93 3 330 20
## 923 1 2 2 93 93 3 330 20
## 924 2 2 2 91 91 3 369 20
## 925 1 1 2 91 91 3 369 20
## 926 2 2 2 91 91 3 369 20
## 927 1 2 2 84 167 2 370 10
## 928 1 1 2 84 84 2 370 10
## 929 2 1 2 84 84 2 370 10
## 930 1 1 2 94 189 3 372 20
## 931 2 2 2 94 94 3 372 20
## 932 1 1 2 94 189 3 372 20
## 933 1 2 2 94 378 3 372 20
## 934 2 2 2 94 94 3 372 20
## 935 2 2 2 79 79 2 252 10
## 936 2 2 2 79 79 2 252 10
## 937 1 1 2 79 79 2 252 10
## 938 1 1 2 104 209 4 253 30
## 939 2 2 2 104 209 4 253 30
## 940 1 2 2 104 104 4 253 30
## 941 2 2 2 104 209 4 253 30
## 942 1 2 2 104 313 4 253 30
## 943 1 2 2 111 333 4 254 30
## 944 1 2 2 101 101 4 256 30
## 945 1 1 2 84 169 3 304 20
## 946 1 2 2 84 169 3 304 20
## 947 1 2 2 84 84 3 304 20
## 948 1 2 2 91 91 3 306 20
## 949 1 2 2 91 91 3 306 20
## 950 2 2 2 91 91 3 306 20
## 951 1 2 2 91 91 3 306 20
## 952 2 2 2 91 181 3 306 20
## 953 1 2 2 84 167 3 308 20
## 954 2 2 2 84 167 3 308 20
## 955 1 1 2 84 167 3 308 20
## 956 1 2 2 84 84 3 308 20
## 957 1 1 2 93 186 3 330 20
## 958 1 2 2 93 186 3 330 20
## 959 1 1 1 83 250 3 331 20
## 960 2 2 2 83 83 3 331 20
## 961 1 1 2 98 98 3 332 20
## 962 1 2 2 98 98 3 332 20
## 963 1 2 2 98 98 3 332 20
## 964 2 2 2 98 98 3 332 20
## 965 1 1 1 93 93 3 333 20
## 966 2 1 2 93 93 3 333 20
## 967 1 2 2 86 86 4 373 30
## 968 2 2 2 86 86 4 373 30
## 969 1 1 2 86 86 4 373 30
## 970 2 2 2 86 86 4 373 30
## 971 2 2 2 86 86 4 373 30
## 972 2 2 2 95 95 4 374 30
## 973 2 2 2 95 285 4 374 30
## 974 2 2 2 95 380 4 374 30
## 975 1 1 2 88 177 3 375 20
## 976 1 1 2 101 101 4 256 30
## 977 2 2 2 101 304 4 256 30
## 978 1 1 2 94 189 4 257 30
## 979 1 1 2 120 120 4 258 30
## 980 1 2 2 120 240 4 258 30
## 981 2 2 2 120 120 4 258 30
## 982 1 2 2 90 362 4 191 30
## 983 2 2 2 108 108 4 192 30
## 984 2 2 2 108 323 4 192 30
## 985 1 1 2 108 108 4 192 30
## 986 2 2 2 108 431 4 192 30
## 987 1 2 2 88 88 3 193 20
## 988 2 2 2 88 176 3 193 20
## 989 1 2 2 88 88 3 193 20
## 990 2 2 2 88 176 3 193 20
## 991 1 1 2 88 88 3 193 20
## 992 1 2 2 95 190 3 194 20
## 993 1 1 2 95 95 3 194 20
## 994 1 1 2 93 280 3 333 20
## 995 2 2 2 93 280 3 333 20
## 996 2 2 2 89 266 2 334 10
## 997 2 2 2 89 89 2 334 10
## 998 1 1 2 89 89 2 334 10
## 999 2 2 2 89 266 2 334 10
## 1000 1 2 2 89 89 2 334 10
## 1001 2 1 2 89 89 3 335 20
## 1002 2 1 2 89 89 3 335 20
## 1003 2 2 2 89 89 3 335 20
## 1004 2 2 2 89 177 3 335 20
## 1005 1 1 2 91 91 3 337 20
## 1006 1 1 1 88 88 3 375 20
## 1007 1 2 2 104 104 4 376 30
## 1008 1 2 2 104 209 4 376 30
## 1009 2 2 2 104 104 4 376 30
## 1010 1 1 2 104 209 4 376 30
## 1011 2 2 2 104 104 4 376 30
## 1012 1 1 2 98 98 4 377 30
## 1013 1 1 2 98 197 4 377 30
## 1014 2 2 2 109 109 4 378 30
## 1015 2 2 2 109 328 4 378 30
## 1016 2 2 2 92 92 3 261 20
## 1017 1 2 2 92 184 3 261 20
## 1018 2 2 2 92 92 3 261 20
## 1019 1 1 1 92 184 3 261 20
## 1020 1 1 1 92 92 3 261 20
## 1021 2 2 2 100 100 3 262 20
## 1022 1 1 1 100 201 3 262 20
## 1023 1 1 2 100 100 3 262 20
## 1024 1 2 2 95 95 3 194 20
## 1025 1 2 2 91 91 3 195 20
## 1026 1 1 2 91 91 3 195 20
## 1027 2 2 2 91 91 3 195 20
## 1028 1 1 2 91 182 3 195 20
## 1029 2 1 2 44 44 2 196 10
## 1030 2 1 2 44 44 2 196 10
## 1031 2 1 2 44 44 2 196 10
## 1032 1 1 2 44 44 2 196 10
## 1033 1 2 2 88 88 3 197 20
## 1034 1 2 2 91 91 3 337 20
## 1035 2 2 2 91 91 3 337 20
## 1036 2 2 2 91 91 3 337 20
## 1037 2 2 2 98 295 3 338 20
## 1038 2 2 2 98 98 3 338 20
## 1039 1 2 2 101 101 3 339 20
## 1040 2 2 2 101 405 3 339 20
## 1041 2 2 2 101 101 3 339 20
## 1042 2 2 2 101 304 3 339 20
## 1043 2 1 2 96 192 3 340 20
## 1044 2 2 2 109 218 4 378 30
## 1045 2 2 2 109 437 4 378 30
## 1046 2 2 2 109 218 4 378 30
## 1047 2 2 2 94 94 3 379 20
## 1048 2 2 2 94 94 3 379 20
## 1049 2 2 2 95 191 4 380 30
## 1050 1 2 2 95 191 4 380 30
## 1051 1 2 2 95 191 4 380 30
## 1052 2 2 2 95 191 4 380 30
## 1053 2 2 2 106 106 4 381 30
## 1054 1 1 2 92 92 3 264 20
## 1055 2 2 2 92 92 3 264 20
## 1056 1 2 2 92 92 3 264 20
## 1057 2 1 2 92 92 3 264 20
## 1058 1 1 2 94 94 3 265 20
## 1059 2 2 2 94 94 3 265 20
## 1060 1 2 2 84 84 3 266 20
## 1061 1 2 2 84 84 3 266 20
## 1062 2 2 2 84 168 3 266 20
## 1063 2 2 2 88 175 3 197 20
## 1064 1 1 2 88 88 3 197 20
## 1065 1 2 2 88 88 3 197 20
## 1066 2 2 2 89 89 3 198 20
## 1067 2 2 2 89 267 3 198 20
## 1068 2 2 2 89 89 3 198 20
## 1069 1 1 2 89 89 3 198 20
## 1070 2 2 2 93 186 3 199 20
## 1071 1 2 2 93 186 3 199 20
## 1072 1 1 2 93 93 3 199 20
## 1073 1 1 1 93 93 3 199 20
## 1074 1 1 2 104 209 2 201 10
## 1075 1 2 2 96 96 3 340 20
## 1076 1 2 2 96 192 3 340 20
## 1077 2 2 2 96 96 3 340 20
## 1078 2 2 2 96 287 3 340 20
## 1079 2 2 2 97 97 3 341 20
## 1080 1 1 2 97 388 3 341 20
## 1081 1 2 2 97 97 3 341 20
## 1082 2 2 2 97 194 3 341 20
## 1083 1 1 2 97 388 3 341 20
## 1084 2 2 2 93 93 3 342 20
## 1085 1 2 2 93 278 3 342 20
## 1086 1 1 2 93 93 3 342 20
## 1087 2 1 2 93 186 3 342 20
## 1088 2 2 1 94 188 3 215 20
## 1089 2 2 2 101 101 4 216 30
## 1090 1 1 1 101 101 4 216 30
## 1091 1 2 2 101 203 4 216 30
## 1092 1 2 2 109 109 4 217 30
## 1093 2 2 2 109 219 4 217 30
## 1094 1 2 2 109 219 4 217 30
## 1095 1 1 2 86 171 3 218 20
## 1096 2 2 2 86 86 3 218 20
## 1097 2 2 2 84 168 3 266 20
## 1098 1 2 2 83 83 3 267 20
## 1099 2 2 2 83 83 3 267 20
## 1100 1 1 2 83 167 3 267 20
## 1101 1 2 2 83 83 3 267 20
## 1102 2 2 2 88 176 3 268 20
## 1103 1 1 2 88 264 3 268 20
## 1104 2 2 2 88 88 3 268 20
## 1105 1 2 2 88 88 3 268 20
## 1106 2 2 2 96 96 4 269 30
## 1107 2 2 2 96 288 4 269 30
## 1108 1 2 2 104 104 2 201 10
## 1109 1 1 2 104 104 2 201 10
## 1110 1 1 2 104 209 2 201 10
## 1111 2 2 2 104 209 2 201 10
## 1112 1 2 2 86 86 2 202 10
## 1113 1 1 2 86 86 2 202 10
## 1114 2 2 2 86 343 2 202 10
## 1115 1 2 2 86 257 2 202 10
## 1116 1 2 2 86 86 2 202 10
## 1117 1 1 2 83 166 2 203 10
## 1118 1 2 2 83 83 2 203 10
## 1119 2 1 2 83 166 2 203 10
## 1120 2 1 2 83 166 2 203 10
## 1121 1 1 2 83 83 2 203 10
## 1122 1 2 2 97 97 3 204 20
## 1123 1 2 2 98 98 3 343 20
## 1124 2 2 2 98 98 3 343 20
## 1125 1 2 2 99 99 2 344 10
## 1126 2 2 2 99 99 2 344 10
## 1127 2 2 2 99 297 2 344 10
## 1128 1 2 2 99 99 2 344 10
## 1129 2 2 2 99 198 2 344 10
## 1130 2 2 2 96 192 3 345 20
## 1131 1 2 2 96 287 3 345 20
## 1132 1 1 2 96 192 3 345 20
## 1133 2 2 2 96 96 3 345 20
## 1134 2 2 2 86 86 3 218 20
## 1135 2 2 2 86 257 3 218 20
## 1136 2 1 1 61 182 3 219 20
## 1137 2 2 2 61 61 3 219 20
## 1138 1 1 2 105 105 3 220 20
## 1139 2 2 2 105 210 3 220 20
## 1140 1 2 2 105 105 3 220 20
## 1141 1 2 2 105 105 3 220 20
## 1142 2 2 2 105 105 3 220 20
## 1143 2 2 2 98 196 3 221 20
## 1144 2 2 2 98 98 3 221 20
## 1145 1 2 2 96 192 4 269 30
## 1146 1 2 2 91 91 3 270 20
## 1147 1 2 2 91 91 3 270 20
## 1148 2 2 2 91 91 3 270 20
## 1149 2 2 2 91 91 3 270 20
## 1150 1 1 2 96 96 4 271 30
## 1151 2 1 2 96 192 4 271 30
## 1152 2 2 2 96 192 4 271 30
## 1153 2 2 2 96 96 4 271 30
## 1154 2 2 2 96 96 4 271 30
## 1155 1 2 2 104 209 4 272 30
## 1156 2 1 2 104 104 4 272 30
## 1157 1 1 1 97 97 3 204 20
## 1158 1 1 2 97 97 3 204 20
## 1159 1 1 2 97 194 3 204 20
## 1160 1 2 2 102 102 3 205 20
## 1161 1 1 2 102 102 3 205 20
## 1162 2 2 2 102 204 3 205 20
## 1163 1 2 2 102 102 3 205 20
## 1164 1 1 2 102 102 3 205 20
## 1165 2 2 2 96 192 3 206 20
## 1166 1 2 2 96 96 3 206 20
## 1167 1 1 2 96 96 3 206 20
## 1168 2 2 2 96 192 3 206 20
## 1169 2 2 2 96 479 3 345 20
## 1170 2 2 2 79 238 2 346 10
## 1171 1 1 2 79 79 2 346 10
## 1172 2 2 2 79 79 2 346 10
## 1173 1 2 2 79 79 2 346 10
## 1174 1 2 1 79 79 2 346 10
## 1175 2 2 2 87 175 3 347 20
## 1176 2 2 2 87 262 3 347 20
## 1177 2 2 2 87 87 3 347 20
## 1178 1 1 2 87 262 3 347 20
## 1179 1 1 2 93 93 3 348 20
## 1180 2 1 2 93 93 3 348 20
## 1181 1 2 2 98 294 3 221 20
## 1182 2 2 2 105 314 3 223 20
## 1183 2 2 2 105 210 3 223 20
## 1184 1 2 2 96 96 3 224 20
## 1185 2 2 2 96 191 3 224 20
## 1186 1 1 1 96 96 3 224 20
## 1187 1 1 2 96 192 3 225 20
## 1188 2 2 2 96 96 3 225 20
## 1189 2 2 2 104 209 4 272 30
## 1190 1 2 2 104 104 4 272 30
## 1191 2 2 2 104 104 4 272 30
## 1192 1 1 2 98 98 4 273 30
## 1193 2 2 2 98 196 4 273 30
## 1194 2 2 2 98 196 4 273 30
## 1195 1 1 1 98 196 4 273 30
## 1196 1 2 2 96 96 4 274 30
## 1197 2 1 2 96 191 4 274 30
## 1198 2 1 2 96 96 4 274 30
## 1199 1 1 2 96 96 4 274 30
## 1200 2 1 2 96 96 4 274 30
## 1201 1 2 1 90 181 3 275 20
## 1202 1 1 1 91 91 2 207 10
## 1203 1 1 2 91 272 2 207 10
## 1204 1 2 1 91 91 2 207 10
## 1205 2 1 2 91 91 2 207 10
## 1206 1 1 2 91 91 2 207 10
## 1207 2 1 2 92 92 3 208 20
## 1208 1 2 2 92 184 3 208 20
## 1209 2 2 2 92 276 3 208 20
## 1210 1 1 2 82 163 2 209 10
## 1211 1 2 2 82 327 2 209 10
## 1212 2 2 2 82 245 2 209 10
## 1213 1 2 2 82 82 2 209 10
## 1214 1 1 2 93 93 3 348 20
## 1215 1 1 2 91 182 3 349 20
## 1216 2 2 2 91 91 3 349 20
## 1217 2 2 2 91 273 3 349 20
## 1218 2 2 2 90 90 3 350 20
## 1219 2 1 2 90 180 3 350 20
## 1220 1 2 2 90 90 3 350 20
## 1221 2 2 2 90 90 3 350 20
## 1222 2 2 2 88 176 3 351 20
## 1223 2 1 2 88 88 3 351 20
## 1224 2 2 2 96 192 3 225 20
## 1225 2 2 2 79 79 3 226 20
## 1226 1 1 1 79 158 3 226 20
## 1227 1 2 2 79 158 3 226 20
## 1228 2 2 2 79 79 3 226 20
## 1229 2 2 2 79 79 3 226 20
## 1230 2 2 2 89 89 3 227 20
## 1231 2 2 2 89 178 3 227 20
## 1232 2 2 2 89 89 3 227 20
## 1233 2 2 2 80 160 3 228 20
## 1234 1 2 1 80 80 3 228 20
## 1235 1 1 2 80 240 3 228 20
## 1236 2 2 2 90 90 3 275 20
## 1237 1 2 2 90 90 3 275 20
## 1238 1 1 2 90 181 3 275 20
## 1239 2 2 2 96 192 3 276 20
## 1240 1 1 2 96 96 3 276 20
## 1241 1 2 2 96 192 3 276 20
## 1242 1 1 2 96 96 3 276 20
## 1243 2 2 2 96 192 3 276 20
## 1244 1 2 2 109 109 4 277 30
## 1245 2 2 2 109 326 4 277 30
## 1246 2 1 2 109 109 4 277 30
## 1247 2 2 2 109 217 4 277 30
## 1248 1 1 2 109 109 4 277 30
## 1249 1 2 2 91 91 3 278 20
## 1250 1 2 2 82 82 2 209 10
## 1251 1 1 2 91 91 2 210 10
## 1252 2 2 2 91 182 2 210 10
## 1253 2 2 2 91 182 2 210 10
## 1254 2 2 2 91 182 2 210 10
## 1255 1 1 2 91 182 2 210 10
## 1256 1 1 2 86 173 2 211 10
## 1257 1 1 2 86 173 2 211 10
## 1258 1 2 2 86 173 2 211 10
## 1259 2 2 2 86 173 2 211 10
## 1260 1 1 1 86 86 2 211 10
## 1261 1 1 2 98 98 2 212 10
## 1262 2 2 2 98 196 2 212 10
## 1263 2 2 2 98 98 2 212 10
## 1264 2 1 2 88 176 3 351 20
## 1265 1 2 2 90 90 3 352 20
## 1266 2 2 2 90 180 3 352 20
## 1267 1 2 2 90 180 3 352 20
## 1268 2 2 2 90 180 3 352 20
## 1269 1 2 2 90 90 3 352 20
## 1270 2 2 2 86 173 2 354 10
## 1271 2 1 2 86 173 2 354 10
## 1272 1 2 2 86 173 2 354 10
## 1273 1 2 2 86 86 2 354 10
## 1274 2 2 2 86 173 2 354 10
## 1275 1 2 2 80 240 3 228 20
## 1276 1 1 2 93 187 3 229 20
## 1277 1 2 2 93 93 3 229 20
## 1278 1 1 2 93 93 3 229 20
## 1279 2 2 2 93 93 3 229 20
## 1280 2 2 2 93 187 3 229 20
## 1281 2 2 2 95 286 3 230 20
## 1282 1 1 2 95 95 3 230 20
## 1283 2 1 2 95 95 3 230 20
## 1284 1 2 2 94 283 3 231 20
## 1285 1 1 1 94 94 3 231 20
## 1286 1 2 2 91 91 3 278 20
## 1287 2 2 2 91 273 3 278 20
## 1288 1 2 2 91 91 3 278 20
## 1289 2 2 2 91 91 3 278 20
## 1290 2 2 2 94 94 3 279 20
## 1291 1 1 2 94 187 3 279 20
## 1292 2 2 2 94 94 3 279 20
## 1293 2 2 2 94 187 3 279 20
## 1294 1 2 2 85 85 2 281 10
## 1295 2 2 2 85 85 2 281 10
## 1296 1 2 2 85 85 2 281 10
## 1297 1 2 2 85 85 2 281 10
## 1298 1 2 2 105 105 4 407 30
## 1299 2 2 2 105 209 4 407 30
## 1300 1 1 2 105 105 4 407 30
## 1301 2 2 2 105 105 4 407 30
## 1302 1 2 2 91 91 4 408 30
## 1303 1 1 2 91 91 4 408 30
## 1304 2 2 2 91 91 4 408 30
## 1305 2 2 2 91 91 4 409 30
## 1306 2 1 2 91 273 4 409 30
## 1307 2 2 2 80 80 3 541 20
## 1308 2 2 2 80 80 3 541 20
## 1309 2 2 2 80 239 3 541 20
## 1310 2 2 2 92 92 4 542 30
## 1311 2 2 1 92 276 4 542 30
## 1312 2 1 1 145 290 4 543 30
## 1313 2 2 2 88 176 4 544 30
## 1314 1 1 1 91 91 3 426 20
## 1315 1 1 2 91 91 3 426 20
## 1316 1 1 2 91 91 3 426 20
## 1317 1 1 1 91 182 3 426 20
## 1318 1 1 2 91 91 3 426 20
## 1319 2 2 2 88 88 2 427 10
## 1320 1 2 2 88 88 2 427 10
## 1321 1 1 2 88 88 2 427 10
## 1322 1 1 1 88 88 2 427 10
## 1323 2 2 2 88 88 2 427 10
## 1324 1 1 2 73 146 3 428 20
## 1325 2 2 1 73 73 3 428 20
## 1326 2 1 2 79 79 2 474 10
## 1327 2 2 2 79 157 2 474 10
## 1328 1 1 2 79 79 2 474 10
## 1329 2 2 2 79 157 2 474 10
## 1330 1 1 2 80 80 2 475 10
## 1331 1 1 2 80 80 2 475 10
## 1332 2 2 2 80 322 2 475 10
## 1333 2 1 2 80 80 2 475 10
## 1334 1 2 2 89 177 2 476 10
## 1335 1 1 2 89 89 2 476 10
## 1336 1 2 2 89 177 2 476 10
## 1337 2 2 2 91 91 4 409 30
## 1338 1 1 2 106 106 4 498 30
## 1339 2 2 2 92 92 2 499 10
## 1340 2 1 2 92 184 2 499 10
## 1341 2 2 2 91 91 2 500 10
## 1342 1 1 2 91 91 2 500 10
## 1343 2 2 2 91 182 2 500 10
## 1344 2 2 2 91 91 2 500 10
## 1345 1 2 1 94 187 4 501 30
## 1346 2 2 2 94 94 4 501 30
## 1347 2 2 2 88 176 4 544 30
## 1348 1 1 2 90 90 2 545 10
## 1349 2 2 2 90 90 2 545 10
## 1350 2 1 2 90 90 2 545 10
## 1351 2 2 2 93 93 2 546 10
## 1352 2 2 2 93 187 2 546 10
## 1353 1 2 2 73 73 3 428 20
## 1354 2 2 1 81 81 2 429 10
## 1355 2 2 2 81 162 2 429 10
## 1356 2 2 2 81 81 2 429 10
## 1357 1 2 2 81 81 2 429 10
## 1358 2 2 2 115 115 2 430 10
## 1359 2 2 2 115 115 2 430 10
## 1360 1 2 2 115 230 2 430 10
## 1361 2 2 2 115 115 2 430 10
## 1362 1 2 2 103 103 2 431 10
## 1363 2 2 2 89 267 3 477 20
## 1364 2 2 2 89 89 3 477 20
## 1365 1 2 2 89 89 3 477 20
## 1366 1 2 2 79 79 2 478 10
## 1367 2 2 2 79 157 2 478 10
## 1368 2 2 2 79 79 2 478 10
## 1369 1 1 2 79 79 2 478 10
## 1370 2 2 2 94 94 4 479 30
## 1371 2 2 2 94 188 4 479 30
## 1372 1 2 2 94 94 4 479 30
## 1373 1 1 2 94 94 4 479 30
## 1374 1 1 2 94 187 4 501 30
## 1375 1 1 1 94 94 4 501 30
## 1376 1 2 2 109 218 4 502 30
## 1377 2 2 2 123 123 2 503 10
## 1378 1 2 2 123 123 2 503 10
## 1379 2 2 2 123 123 2 503 10
## 1380 1 1 2 74 147 2 505 10
## 1381 1 2 1 77 77 2 547 10
## 1382 1 1 2 80 80 3 39 20
## 1383 1 1 2 88 88 2 643 120
## 1384 1 2 2 88 176 2 643 120
## 1385 1 2 2 88 88 2 643 120
## 1386 1 2 1 88 176 2 643 120
## 1387 2 2 2 88 88 2 643 120
## 1388 1 2 2 88 88 2 643 120
## 1389 1 1 1 88 88 2 643 120
## 1390 1 1 2 88 176 2 643 120
## 1391 1 1 1 88 88 2 643 120
## 1392 1 1 2 88 88 2 643 120
## 1393 1 1 2 85 85 2 456 10
## 1394 2 2 2 85 170 2 456 10
## 1395 2 2 2 93 187 2 457 10
## 1396 2 2 2 93 187 2 457 10
## 1397 1 2 2 103 103 2 431 10
## 1398 2 2 2 103 103 2 431 10
## 1399 2 2 1 103 206 2 432 10
## 1400 1 2 1 103 103 2 432 10
## 1401 1 1 2 103 103 2 432 10
## 1402 2 2 2 103 309 2 432 10
## 1403 2 1 2 114 114 4 433 30
## 1404 2 2 2 114 114 4 433 30
## 1405 2 2 2 114 228 4 433 30
## 1406 2 2 2 114 114 4 433 30
## 1407 1 1 2 114 114 4 433 30
## 1408 2 2 2 106 211 4 434 30
## 1409 2 2 2 94 281 4 479 30
## 1410 2 2 2 95 95 4 480 30
## 1411 2 2 2 95 191 4 480 30
## 1412 2 2 2 95 191 4 480 30
## 1413 1 2 2 95 95 4 480 30
## 1414 1 1 2 81 161 3 481 20
## 1415 1 2 2 81 242 3 481 20
## 1416 1 2 2 81 161 3 481 20
## 1417 1 2 2 81 81 3 481 20
## 1418 2 2 2 70 70 3 482 20
## 1419 1 2 2 74 74 2 505 10
## 1420 2 2 2 74 147 2 505 10
## 1421 2 2 2 74 74 2 505 10
## 1422 2 1 2 74 74 2 505 10
## 1423 1 2 2 82 82 2 506 10
## 1424 2 2 2 82 82 2 506 10
## 1425 1 2 2 82 82 2 506 10
## 1426 1 1 2 76 76 2 507 10
## 1427 1 2 2 76 76 2 507 10
## 1428 1 2 2 76 76 2 507 10
## 1429 1 1 1 93 186 2 411 10
## 1430 1 2 2 93 93 2 411 10
## 1431 1 1 1 93 93 2 411 10
## 1432 1 2 2 88 264 2 643 120
## 1433 2 2 2 88 88 2 643 120
## 1434 1 1 2 88 88 2 643 120
## 1435 1 1 2 85 171 2 644 120
## 1436 2 2 2 85 171 2 644 120
## 1437 1 2 2 85 85 2 644 120
## 1438 1 1 2 85 85 2 644 120
## 1439 2 1 2 85 341 2 644 120
## 1440 1 1 2 85 85 2 644 120
## 1441 1 2 2 85 85 2 644 120
## 1442 2 1 2 106 211 4 434 30
## 1443 1 2 2 106 106 4 434 30
## 1444 1 2 2 106 317 4 434 30
## 1445 1 1 2 96 96 4 436 30
## 1446 2 2 2 96 191 4 436 30
## 1447 2 2 2 96 96 4 436 30
## 1448 2 2 2 96 287 4 436 30
## 1449 2 2 2 96 191 4 436 30
## 1450 1 2 2 102 102 4 437 30
## 1451 2 2 2 102 204 4 437 30
## 1452 2 2 2 102 102 4 437 30
## 1453 1 1 2 102 102 4 437 30
## 1454 1 1 2 102 102 4 437 30
## 1455 2 2 2 70 70 3 482 20
## 1456 2 2 2 77 155 3 483 20
## 1457 2 1 2 77 77 3 483 20
## 1458 2 2 2 77 77 3 483 20
## 1459 1 2 2 74 74 2 484 10
## 1460 2 2 2 74 148 2 484 10
## 1461 2 2 2 74 223 2 484 10
## 1462 1 2 2 74 74 2 484 10
## 1463 2 1 2 77 77 2 485 10
## 1464 2 2 2 65 65 2 508 10
## 1465 1 2 2 65 129 2 508 10
## 1466 1 1 1 65 65 2 508 10
## 1467 2 1 2 93 93 2 509 10
## 1468 1 2 2 93 93 2 509 10
## 1469 2 2 2 93 93 2 509 10
## 1470 2 2 2 93 93 2 509 10
## 1471 2 2 2 112 224 2 510 10
## 1472 2 2 2 112 112 2 510 10
## 1473 1 1 2 112 224 2 510 10
## 1474 1 2 2 112 112 2 510 10
## 1475 1 2 2 77 77 2 547 10
## 1476 2 2 2 77 77 2 547 10
## 1477 1 2 2 77 77 2 547 10
## 1478 1 2 2 81 81 2 549 10
## 1479 2 2 2 81 81 2 549 10
## 1480 1 1 2 81 162 2 549 10
## 1481 1 1 2 81 81 2 549 10
## 1482 1 2 2 81 81 2 549 10
## 1483 1 2 2 115 115 4 550 30
## 1484 1 2 2 115 230 4 550 30
## 1485 2 1 2 89 178 3 438 20
## 1486 1 2 2 89 89 3 438 20
## 1487 1 2 2 89 89 3 438 20
## 1488 2 1 2 89 267 3 438 20
## 1489 1 1 2 94 94 4 439 30
## 1490 2 1 2 94 94 4 439 30
## 1491 1 2 1 94 94 4 439 30
## 1492 1 2 1 87 87 2 441 10
## 1493 1 2 2 87 174 2 441 10
## 1494 1 2 2 87 174 2 441 10
## 1495 2 1 2 87 87 2 441 10
## 1496 2 2 2 77 231 2 485 10
## 1497 2 2 2 81 81 2 486 10
## 1498 1 2 2 81 81 2 486 10
## 1499 1 2 2 81 81 2 486 10
## 1500 1 2 2 81 81 2 486 10
## 1501 1 1 2 81 81 2 486 10
## 1502 2 2 2 76 152 2 487 10
## 1503 2 2 2 76 152 2 487 10
## 1504 1 1 2 76 152 2 487 10
## 1505 2 2 2 83 83 2 488 10
## 1506 2 1 1 83 167 2 488 10
## 1507 2 2 2 72 72 2 511 10
## 1508 1 2 2 72 72 2 511 10
## 1509 1 2 2 72 72 2 512 10
## 1510 2 2 2 72 72 2 512 10
## 1511 1 1 2 72 72 2 512 10
## 1512 1 1 2 75 75 2 513 10
## 1513 2 2 2 75 226 2 513 10
## 1514 2 1 2 90 90 4 551 30
## 1515 1 2 2 90 90 4 551 30
## 1516 1 2 2 90 179 4 551 30
## 1517 1 2 2 91 91 4 552 30
## 1518 2 2 2 91 91 4 552 30
## 1519 1 1 2 91 91 4 552 30
## 1520 2 2 2 91 183 2 553 10
## 1521 2 2 2 91 91 2 553 10
## 1522 1 2 2 91 91 2 553 10
## 1523 2 2 2 91 91 2 553 10
## 1524 2 2 2 91 91 2 553 10
## 1525 2 1 2 97 97 2 442 10
## 1526 2 2 2 97 195 2 442 10
## 1527 1 2 2 97 97 2 442 10
## 1528 2 2 2 96 192 2 443 10
## 1529 1 2 2 96 192 2 443 10
## 1530 1 2 2 96 192 2 443 10
## 1531 2 2 2 96 96 2 443 10
## 1532 2 2 2 96 192 2 443 10
## 1533 1 2 2 95 95 4 444 30
## 1534 2 2 2 95 286 4 444 30
## 1535 2 1 2 95 95 4 444 30
## 1536 2 2 2 83 167 2 488 10
## 1537 2 2 2 83 83 2 488 10
## 1538 1 2 2 83 83 2 488 10
## 1539 2 2 2 80 80 2 489 10
## 1540 2 2 1 80 80 2 489 10
## 1541 1 1 2 90 181 4 490 30
## 1542 2 2 2 90 90 4 490 30
## 1543 2 2 2 75 75 2 513 10
## 1544 1 1 2 77 77 3 514 20
## 1545 2 2 2 77 77 3 514 20
## 1546 2 2 1 77 77 3 514 20
## 1547 2 2 2 77 77 3 514 20
## 1548 2 1 2 77 77 3 514 20
## 1549 1 2 2 73 73 2 515 10
## 1550 1 2 2 73 147 2 515 10
## 1551 1 1 2 73 73 2 515 10
## 1552 2 2 2 73 73 2 515 10
## 1553 1 1 2 117 117 2 516 10
## 1554 1 1 2 83 83 2 554 10
## 1555 2 2 2 83 83 2 554 10
## 1556 2 2 2 83 166 2 554 10
## 1557 1 2 2 83 83 2 554 10
## 1558 1 2 2 83 166 2 554 10
## 1559 1 1 2 82 82 3 555 20
## 1560 2 2 2 82 82 3 555 20
## 1561 1 2 2 82 82 3 555 20
## 1562 2 2 2 88 88 2 556 10
## 1563 2 2 2 88 88 2 556 10
## 1564 1 1 2 88 176 2 556 10
## 1565 1 2 2 95 95 4 444 30
## 1566 2 2 2 95 95 4 444 30
## 1567 2 1 2 98 98 4 445 30
## 1568 1 1 2 98 98 4 445 30
## 1569 1 2 2 98 391 4 445 30
## 1570 1 1 2 106 106 3 447 20
## 1571 2 2 2 106 106 3 447 20
## 1572 2 2 2 106 318 3 447 20
## 1573 1 2 2 95 190 4 491 30
## 1574 1 2 2 95 190 4 491 30
## 1575 2 2 2 95 95 4 491 30
## 1576 2 2 2 89 89 4 492 30
## 1577 2 2 2 89 89 4 492 30
## 1578 2 2 2 89 178 4 492 30
## 1579 2 2 2 87 87 4 493 30
## 1580 1 2 2 87 87 4 493 30
## 1581 2 2 2 87 87 4 493 30
## 1582 1 2 2 87 87 4 493 30
## 1583 2 2 2 117 117 2 516 10
## 1584 2 2 2 117 117 2 516 10
## 1585 2 2 2 117 117 2 516 10
## 1586 2 1 2 103 103 3 517 20
## 1587 2 2 2 103 103 3 517 20
## 1588 2 2 2 103 103 3 517 20
## 1589 2 2 2 103 103 3 517 20
## 1590 1 2 2 81 81 2 518 10
## 1591 1 1 2 81 81 2 518 10
## 1592 1 1 2 81 81 2 518 10
## 1593 1 2 2 81 163 2 518 10
## 1594 2 2 2 81 81 2 518 10
## 1595 1 2 2 98 98 4 519 30
## 1596 1 1 2 88 176 2 556 10
## 1597 1 1 2 86 86 2 557 10
## 1598 1 2 2 86 86 2 557 10
## 1599 2 2 2 86 86 2 557 10
## 1600 1 2 1 86 86 2 557 10
## 1601 1 1 2 86 86 2 557 10
## 1602 2 2 2 134 134 2 558 10
## 1603 1 1 2 134 134 2 558 10
## 1604 1 2 2 134 134 2 558 10
## 1605 2 2 2 94 94 4 539 30
## 1606 2 2 2 94 188 4 539 30
## 1607 1 2 2 81 81 2 540 10
## 1608 2 2 2 107 320 4 448 30
## 1609 1 2 2 88 88 2 449 10
## 1610 1 2 2 88 88 2 449 10
## 1611 1 2 2 88 88 2 449 10
## 1612 2 2 2 88 177 2 449 10
## 1613 1 2 2 88 177 2 449 10
## 1614 1 1 1 89 89 2 450 10
## 1615 1 2 2 89 178 2 450 10
## 1616 2 1 2 89 89 2 450 10
## 1617 1 2 1 89 89 2 450 10
## 1618 2 2 2 89 89 2 450 10
## 1619 1 2 2 85 170 2 451 10
## 1620 1 2 2 112 112 4 495 30
## 1621 1 2 2 112 112 4 495 30
## 1622 2 2 2 112 112 4 495 30
## 1623 1 1 2 112 112 4 495 30
## 1624 2 2 2 112 336 4 495 30
## 1625 1 2 2 97 97 4 496 30
## 1626 1 2 2 97 193 4 496 30
## 1627 2 2 2 97 97 4 496 30
## 1628 1 2 2 97 97 4 496 30
## 1629 2 2 2 106 106 4 498 30
## 1630 2 2 2 106 106 4 498 30
## 1631 1 2 2 98 98 4 519 30
## 1632 2 2 2 98 98 4 519 30
## 1633 1 1 2 98 196 4 519 30
## 1634 1 2 2 88 88 2 520 10
## 1635 2 1 2 88 88 2 520 10
## 1636 2 1 2 88 88 2 520 10
## 1637 2 1 2 88 177 2 520 10
## 1638 1 2 2 92 92 2 521 10
## 1639 2 2 2 92 92 2 521 10
## 1640 1 1 2 92 92 2 521 10
## 1641 1 1 2 92 184 2 521 10
## 1642 1 1 2 93 93 2 457 10
## 1643 2 1 2 99 99 3 146 20
## 1644 1 2 2 100 201 3 419 20
## 1645 2 2 2 99 99 3 320 20
## 1646 1 1 2 85 85 2 458 10
## 1647 1 2 2 85 85 2 458 10
## 1648 2 1 2 87 87 2 459 10
## 1649 2 2 2 78 156 2 393 10
## 1650 2 2 2 78 78 2 393 10
## 1651 1 2 2 78 78 2 393 10
## 1652 2 2 2 78 78 2 393 10
## 1653 1 1 2 78 78 2 393 10
## 1654 2 2 2 85 170 2 451 10
## 1655 1 2 2 85 170 2 451 10
## 1656 2 2 2 85 85 2 451 10
## 1657 2 2 2 85 85 2 451 10
## 1658 1 2 2 84 167 2 452 10
## 1659 1 2 2 84 84 2 452 10
## 1660 1 2 2 84 84 2 452 10
## 1661 1 1 2 84 84 2 452 10
## 1662 2 2 2 86 86 2 453 10
## 1663 1 1 2 86 86 2 453 10
## 1664 1 1 2 86 171 2 453 10
## 1665 1 1 2 96 96 2 387 10
## 1666 2 2 2 96 191 2 387 10
## 1667 1 2 2 96 96 2 387 10
## 1668 2 2 2 96 96 2 387 10
## 1669 1 2 2 83 166 2 388 10
## 1670 1 1 2 83 166 2 388 10
## 1671 2 2 2 83 166 2 388 10
## 1672 2 2 2 99 395 3 389 20
## 1673 2 2 2 99 197 3 389 20
## 1674 1 2 2 99 99 3 389 20
## 1675 2 1 2 99 197 3 389 20
## 1676 2 2 2 99 197 3 389 20
## 1677 2 2 2 99 199 3 390 20
## 1678 1 1 1 95 95 2 522 10
## 1679 2 2 2 95 95 2 522 10
## 1680 1 2 2 95 95 2 522 10
## 1681 2 2 2 95 95 2 522 10
## 1682 1 2 2 95 95 2 522 10
## 1683 1 1 2 87 87 2 523 10
## 1684 1 1 2 87 87 2 523 10
## 1685 2 2 2 87 87 2 523 10
## 1686 1 2 2 87 87 2 523 10
## 1687 2 2 2 86 172 2 524 10
## 1688 2 1 2 86 172 2 524 10
## 1689 2 2 2 86 86 2 524 10
## 1690 1 2 1 88 88 2 643 120
## 1691 1 1 1 87 173 3 395 20
## 1692 1 2 2 90 90 3 396 20
## 1693 2 2 2 90 90 3 396 20
## 1694 1 2 2 90 90 3 396 20
## 1695 2 2 2 90 90 3 396 20
## 1696 1 1 2 78 78 2 397 10
## 1697 2 2 2 78 157 2 397 10
## 1698 2 2 2 97 97 3 383 20
## 1699 2 2 2 71 141 3 314 20
## 1700 1 2 2 93 186 4 5 30
## 1701 2 2 2 145 290 4 543 30
## 1702 2 2 2 145 145 4 543 30
## 1703 2 1 2 145 145 4 543 30
## 1704 2 2 2 88 176 4 544 30
## 1705 2 2 2 88 176 3 351 20
## 1706 2 2 2 95 95 4 531 30
## 1707 1 1 2 86 86 2 453 10
## 1708 2 1 2 90 90 2 454 10
## 1709 2 2 2 90 90 2 454 10
## 1710 1 2 2 90 90 2 454 10
## 1711 1 2 2 90 90 2 454 10
## 1712 1 1 2 90 179 2 454 10
## 1713 1 1 1 85 85 2 455 10
## 1714 1 2 2 85 170 2 455 10
## 1715 2 2 2 85 255 2 455 10
## 1716 1 2 2 85 85 2 455 10
## 1717 1 1 1 85 170 2 455 10
## 1718 2 2 2 85 85 2 456 10
## 1719 2 2 2 85 170 2 456 10
## 1720 2 2 2 99 99 3 390 20
## 1721 1 1 2 99 99 3 390 20
## 1722 1 2 2 99 99 3 390 20
## 1723 1 1 2 88 88 2 391 10
## 1724 2 1 2 88 176 2 391 10
## 1725 2 2 2 88 88 2 391 10
## 1726 1 1 2 88 88 2 391 10
## 1727 1 2 2 91 91 3 392 20
## 1728 2 2 2 91 91 3 392 20
## 1729 1 2 2 91 91 3 392 20
## 1730 1 1 2 91 91 3 392 20
## 1731 2 2 2 86 86 2 524 10
## 1732 1 2 2 82 82 2 525 10
## 1733 2 2 2 82 164 2 525 10
## 1734 2 1 2 82 82 2 525 10
## 1735 2 2 2 82 247 2 525 10
## 1736 2 2 2 82 82 2 525 10
## 1737 2 2 2 87 87 2 526 10
## 1738 2 1 2 87 87 2 526 10
## 1739 2 2 2 87 87 2 526 10
## 1740 2 2 2 87 174 2 526 10
## 1741 1 2 2 79 79 3 527 20
## 1742 1 2 2 98 196 2 632 120
## 1743 2 2 2 98 98 2 632 120
## 1744 2 1 2 98 196 2 632 120
## 1745 1 1 1 88 88 2 643 120
## 1746 1 1 1 88 176 2 643 120
## 1747 1 1 2 88 176 2 643 120
## 1748 1 1 2 105 105 3 223 20
## 1749 2 2 2 88 88 3 401 20
## 1750 2 2 2 88 88 3 401 20
## 1751 2 2 2 101 202 4 533 30
## 1752 2 2 2 101 303 4 533 30
## 1753 2 2 2 101 101 4 533 30
## 1754 1 2 2 101 101 4 533 30
## 1755 1 1 2 101 101 4 533 30
## 1756 1 2 2 85 85 2 456 10
## 1757 2 2 2 93 186 4 534 30
## 1758 1 2 2 93 93 4 534 30
## 1759 1 1 2 93 186 4 534 30
## 1760 1 1 1 74 74 2 645 120
## 1761 2 2 1 93 93 2 457 10
## 1762 2 1 2 93 187 2 457 10
## 1763 2 2 2 95 95 4 535 30
## 1764 2 2 2 85 255 2 458 10
## 1765 2 1 2 85 170 2 458 10
## 1766 2 1 2 85 170 2 458 10
## 1767 1 1 2 83 83 2 416 10
## 1768 2 2 2 83 333 2 416 10
## 1769 1 1 2 83 333 2 416 10
## 1770 2 2 2 83 83 2 416 10
## 1771 1 2 2 83 83 2 416 10
## 1772 2 2 2 104 311 4 417 30
## 1773 2 2 2 104 104 4 417 30
## 1774 1 1 2 104 104 4 417 30
## 1775 2 2 2 87 87 3 395 20
## 1776 1 1 2 87 173 3 395 20
## 1777 2 2 2 79 79 3 527 20
## 1778 1 1 2 79 158 3 527 20
## 1779 2 2 2 79 158 3 527 20
## 1780 1 2 2 97 97 4 528 30
## 1781 2 2 2 97 193 4 528 30
## 1782 1 1 2 97 97 4 528 30
## 1783 1 2 2 89 89 2 529 10
## 1784 1 1 2 89 89 2 529 10
## 1785 2 2 2 89 89 2 529 10
## 1786 2 2 2 89 89 2 529 10
## 1787 1 2 2 86 171 2 530 10
## 1788 1 2 2 106 211 4 410 30
## 1789 2 2 2 106 106 4 410 30
## 1790 2 2 2 106 211 4 410 30
## 1791 2 2 2 106 106 4 410 30
## 1792 2 2 2 93 93 2 411 10
## 1793 2 2 2 84 84 3 37 20
## 1794 1 2 2 78 78 3 403 20
## 1795 1 1 1 78 78 3 403 20
## 1796 2 2 2 93 186 2 411 10
## 1797 1 2 1 71 71 3 412 20
## 1798 2 1 2 71 214 3 412 20
## 1799 2 2 1 87 87 2 459 10
## 1800 1 1 2 87 260 2 459 10
## 1801 2 2 2 87 173 2 459 10
## 1802 2 2 2 87 87 2 459 10
## 1803 1 2 2 83 248 2 460 10
## 1804 1 2 2 83 83 2 460 10
## 1805 1 1 2 83 83 2 460 10
## 1806 2 2 2 83 165 2 460 10
## 1807 1 2 2 83 165 2 460 10
## 1808 1 1 2 95 95 4 461 30
## 1809 2 2 2 95 284 4 461 30
## 1810 1 2 2 95 95 4 461 30
## 1811 2 1 1 95 190 4 461 30
## 1812 1 1 2 100 402 3 419 20
## 1813 2 1 2 100 201 3 419 20
## 1814 2 2 2 92 184 4 420 30
## 1815 1 1 2 92 277 4 420 30
## 1816 2 2 2 92 92 4 420 30
## 1817 1 2 2 92 92 4 420 30
## 1818 2 2 2 92 92 4 420 30
## 1819 1 2 2 78 157 2 397 10
## 1820 2 1 2 78 157 2 397 10
## 1821 1 2 2 78 78 2 397 10
## 1822 1 1 2 75 298 2 398 10
## 1823 2 2 2 86 86 2 530 10
## 1824 2 2 2 86 86 2 530 10
## 1825 2 2 2 86 86 2 530 10
## 1826 2 1 2 95 95 4 531 30
## 1827 2 2 2 86 86 4 469 30
## 1828 2 2 2 95 95 4 531 30
## 1829 2 2 2 95 95 4 531 30
## 1830 2 2 2 104 209 4 532 30
## 1831 2 2 2 104 104 4 532 30
## 1832 1 1 2 104 313 4 532 30
## 1833 2 2 2 104 209 4 532 30
## 1834 1 2 2 71 143 3 412 20
## 1835 2 2 2 50 50 2 413 10
## 1836 2 2 2 50 149 2 413 10
## 1837 2 2 1 50 50 2 413 10
## 1838 1 1 2 50 50 2 413 10
## 1839 2 2 2 50 99 2 413 10
## 1840 1 2 2 96 96 2 414 10
## 1841 2 2 2 96 192 2 414 10
## 1842 1 2 1 96 96 2 414 10
## 1843 2 2 2 96 96 2 414 10
## 1844 2 1 2 93 186 2 415 10
## 1845 2 2 2 93 93 2 415 10
## 1846 2 2 2 93 93 2 415 10
## 1847 2 2 2 112 336 3 462 20
## 1848 2 2 2 112 112 3 462 20
## 1849 2 1 2 112 112 3 462 20
## 1850 1 2 2 112 112 3 462 20
## 1851 2 2 2 86 86 2 463 10
## 1852 1 2 2 86 86 2 463 10
## 1853 2 2 2 86 86 2 463 10
## 1854 1 2 2 86 86 2 463 10
## 1855 2 1 2 86 86 2 463 10
## 1856 2 2 2 90 90 2 464 10
## 1857 2 2 2 90 90 2 464 10
## 1858 1 2 2 90 90 2 464 10
## 1859 2 1 2 90 180 2 464 10
## 1860 1 2 2 75 75 2 398 10
## 1861 2 1 2 75 75 2 398 10
## 1862 1 2 2 78 155 2 399 10
## 1863 2 2 2 78 233 2 399 10
## 1864 2 1 2 78 78 2 399 10
## 1865 1 2 2 78 78 2 399 10
## 1866 1 2 2 82 82 3 400 20
## 1867 1 1 2 82 82 3 400 20
## 1868 2 1 2 82 247 3 400 20
## 1869 2 2 2 82 82 3 400 20
## 1870 2 2 2 104 104 4 471 30
## 1871 1 2 2 104 104 4 471 30
## 1872 2 1 2 104 104 4 471 30
## 1873 2 2 2 104 104 4 471 30
## 1874 1 1 2 104 414 4 471 30
## 1875 1 2 2 93 371 3 472 20
## 1876 1 2 2 93 93 3 472 20
## 1877 2 1 2 93 93 4 534 30
## 1878 1 2 2 93 278 3 472 20
## 1879 1 2 2 93 93 3 472 20
## 1880 2 2 2 79 79 2 474 10
## 1881 1 1 2 93 186 4 534 30
## 1882 2 2 2 95 95 4 535 30
## 1883 2 1 2 95 95 4 535 30
## 1884 1 2 2 74 74 2 645 120
## 1885 2 2 2 95 95 4 535 30
## 1886 1 2 2 93 93 2 415 10
## 1887 2 2 2 93 93 2 415 10
## 1888 2 2 2 89 89 2 646 120
## 1889 1 1 1 89 89 2 646 120
## 1890 2 2 1 89 89 2 646 120
## 1891 2 2 2 92 184 2 125 10
## 1892 1 2 2 97 97 3 15 20
## 1893 2 2 2 93 93 3 604 110
## 1894 1 2 2 93 278 3 604 110
## 1895 1 2 2 93 93 3 604 110
## 1896 1 1 1 104 207 4 417 30
## 1897 2 2 2 91 91 2 418 10
## 1898 1 1 1 91 182 2 418 10
## 1899 2 2 2 94 94 2 465 10
## 1900 1 1 2 94 94 2 465 10
## 1901 2 2 2 94 94 2 465 10
## 1902 2 1 1 145 145 4 466 30
## 1903 2 2 2 145 290 4 466 30
## 1904 2 1 2 145 290 4 466 30
## 1905 1 2 2 145 145 4 466 30
## 1906 2 1 2 101 101 4 467 30
## 1907 2 1 2 101 101 4 467 30
## 1908 1 2 2 88 88 3 401 20
## 1909 2 1 2 88 175 3 401 20
## 1910 1 2 2 80 80 2 402 10
## 1911 2 2 2 80 160 2 402 10
## 1912 1 2 2 80 80 2 402 10
## 1913 1 1 2 80 80 2 402 10
## 1914 1 1 2 78 78 3 403 20
## 1915 2 2 2 86 173 2 631 120
## 1916 1 1 2 86 86 2 631 120
## 1917 2 2 2 78 156 3 403 20
## 1918 1 1 1 89 178 4 404 30
## 1919 2 2 2 95 189 4 535 30
## 1920 2 2 2 84 84 2 536 10
## 1921 1 1 2 84 84 2 536 10
## 1922 2 2 2 84 84 2 536 10
## 1923 1 2 2 71 71 4 537 30
## 1924 2 2 2 71 71 4 537 30
## 1925 2 2 2 71 71 4 537 30
## 1926 1 2 2 71 71 4 537 30
## 1927 1 2 2 71 71 4 537 30
## 1928 2 2 2 104 104 4 538 30
## 1929 2 2 2 104 207 4 538 30
## 1930 2 2 2 91 182 2 418 10
## 1931 1 1 2 91 91 2 418 10
## 1932 2 1 2 91 365 2 418 10
## 1933 1 1 2 89 89 2 646 120
## 1934 2 1 2 89 177 2 646 120
## 1935 2 2 2 89 177 2 646 120
## 1936 1 1 2 89 89 2 646 120
## 1937 2 2 2 89 177 2 646 120
## 1938 1 1 2 89 266 2 646 120
## 1939 1 2 2 89 89 2 646 120
## 1940 2 2 2 97 97 4 422 30
## 1941 2 1 2 101 101 4 467 30
## 1942 2 2 2 101 202 4 467 30
## 1943 2 2 2 92 92 4 468 30
## 1944 1 2 2 92 92 4 468 30
## 1945 2 2 2 92 92 4 468 30
## 1946 2 2 2 92 92 4 468 30
## 1947 1 2 2 86 173 4 469 30
## 1948 1 2 2 80 160 2 605 100
## 1949 2 2 2 86 86 4 469 30
## 1950 1 2 2 86 86 4 469 30
## 1951 2 2 2 81 242 3 470 20
## 1952 2 2 2 81 81 3 470 20
## 1953 1 2 2 89 89 4 404 30
## 1954 1 1 2 89 89 4 404 30
## 1955 1 1 2 89 89 4 404 30
## 1956 2 1 2 94 281 4 405 30
## 1957 1 2 2 94 281 4 405 30
## 1958 1 1 2 94 188 4 405 30
## 1959 2 2 2 94 94 4 405 30
## 1960 2 2 2 88 263 4 406 30
## 1961 1 1 2 88 88 4 406 30
## 1962 2 2 2 88 176 4 406 30
## 1963 1 1 2 88 176 4 406 30
## 1964 1 1 2 104 104 4 538 30
## 1965 2 2 2 104 104 4 538 30
## 1966 2 2 2 94 94 4 539 30
## 1967 2 2 2 94 94 4 539 30
## 1968 2 2 2 94 188 4 539 30
## 1969 1 2 2 90 90 2 630 120
## 1970 1 2 2 90 90 2 630 120
## 1971 1 1 2 90 90 2 630 120
## 1972 2 2 2 81 81 2 540 10
## 1973 2 2 2 81 81 2 540 10
## 1974 2 2 2 81 163 2 540 10
## 1975 2 2 2 81 81 2 540 10
## 1976 2 1 1 80 159 3 541 20
## 1977 2 2 2 80 159 3 541 20
## 1978 2 1 2 97 193 4 422 30
## 1979 2 2 2 85 255 2 424 10
## 1980 1 1 2 85 85 2 424 10
## 1981 2 2 2 85 85 2 424 10
## 1982 1 1 2 85 85 2 424 10
## 1983 2 2 2 85 85 2 424 10
## 1984 1 1 2 97 97 4 425 30
## 1985 1 2 2 97 97 4 425 30
## 1986 1 1 2 97 97 4 425 30
## 1987 2 2 2 97 292 4 425 30
## 1988 1 1 1 97 194 4 425 30
## 1989 1 1 2 81 162 3 470 20
## 1990 1 1 2 81 81 3 470 20
## 1991 2 2 2 80 80 2 605 100
## 1992 2 2 2 80 80 2 605 100
## 1993 2 1 2 69 69 2 606 100
## 1994 2 2 2 69 69 2 606 100
## 1995 2 2 2 69 69 2 606 100
## 1996 1 1 2 69 69 2 606 100
## 1997 2 1 2 69 69 2 606 100
## 1998 1 2 2 93 186 3 472 20
## 1999 1 2 2 95 95 3 173 20
## 2000 2 2 2 104 104 3 174 20
## 2001 2 2 2 95 95 3 177 20
## 2002 1 2 2 95 95 3 177 20
## 2003 2 2 2 104 104 2 200 10
## 2004 2 2 2 74 74 2 645 120
## 2005 1 1 2 104 208 2 200 10
## 2006 2 2 2 74 74 2 645 120
## 2007 1 1 2 74 74 2 645 120
## 2008 1 2 2 89 89 2 646 120
## 2009 1 2 2 96 191 3 222 20
## 2010 1 1 2 94 94 3 237 20
## 2011 2 1 2 94 94 3 237 20
## 2012 2 2 2 94 94 3 237 20
## 2013 1 2 2 94 281 3 237 20
## 2014 1 2 2 94 187 3 237 20
## 2015 1 2 2 114 341 4 255 30
## 2016 2 2 2 114 114 4 255 30
## 2017 2 2 2 93 185 3 604 110
## 2018 1 2 2 114 114 4 255 30
## 2019 1 1 1 81 244 2 647 120
## 2020 1 2 2 81 81 2 647 120
## 2021 2 1 2 91 91 3 302 20
## 2022 2 2 2 81 81 2 647 120
## 2023 2 2 2 90 180 2 630 120
## 2024 1 1 2 90 90 2 630 120
## 2025 1 2 2 90 271 2 630 120
## 2026 1 1 1 86 86 2 631 120
## 2027 1 2 2 86 86 2 631 120
## 2028 2 2 2 86 173 2 631 120
## 2029 2 2 2 86 173 2 631 120
## 2030 1 2 2 86 86 2 631 120
## 2031 2 2 2 86 259 2 631 120
## 2032 1 1 2 61 61 2 30 10
## 2033 2 2 2 74 74 2 34 10
## 2034 1 2 2 86 86 2 631 120
## 2035 1 2 2 86 173 2 631 120
## 2036 1 1 2 79 79 2 629 120
## 2037 1 1 2 79 79 2 629 120
## 2038 2 2 2 86 259 2 631 120
## 2039 1 1 2 86 259 2 631 120
## 2040 1 1 2 86 86 2 631 120
## 2041 1 2 2 69 69 2 606 100
## 2042 1 2 2 104 104 4 170 30
## 2043 1 1 2 101 101 4 446 30
## 2044 2 2 2 69 69 2 606 100
## 2045 2 2 2 104 104 2 648 120
## 2046 2 2 2 69 69 2 606 100
## 2047 1 2 2 69 139 2 606 100
## 2048 2 2 2 69 69 2 606 100
## 2049 2 2 2 75 225 3 607 60
## 2050 1 1 2 85 171 2 644 120
## 2051 1 1 2 85 256 2 644 120
## 2052 1 2 2 88 88 2 643 120
## 2053 1 2 2 88 88 2 643 120
## 2054 2 2 2 94 94 2 353 10
## 2055 2 2 2 94 188 2 353 10
## 2056 2 1 2 89 89 2 371 10
## 2057 2 2 2 89 89 2 371 10
## 2058 2 1 2 89 89 2 371 10
## 2059 2 2 2 89 178 2 371 10
## 2060 2 2 2 101 203 4 382 30
## 2061 1 1 2 89 89 2 646 120
## 2062 2 2 2 83 83 2 248 10
## 2063 2 2 2 87 87 3 395 20
## 2064 2 1 2 93 93 2 509 10
## 2065 2 2 2 80 160 2 605 100
## 2066 1 2 1 80 80 2 605 100
## 2067 1 1 2 80 80 2 605 100
## 2068 1 1 2 80 80 2 605 100
## 2069 1 2 2 104 104 3 423 20
## 2070 2 2 2 94 188 2 27 10
## 2071 2 2 2 94 188 2 27 10
## 2072 1 2 2 94 94 2 27 10
## 2073 1 2 2 94 94 2 27 10
## 2074 2 2 2 96 193 3 42 20
## 2075 2 2 2 93 93 4 134 30
## 2076 1 2 2 84 252 3 45 20
## 2077 2 2 2 84 168 3 45 20
## 2078 1 1 1 84 252 3 45 20
## 2079 2 2 2 84 168 3 45 20
## 2080 1 2 2 88 88 3 57 20
## 2081 2 2 2 88 88 3 57 20
## 2082 2 2 2 80 160 3 60 20
## 2083 1 2 2 72 72 2 512 10
## 2084 2 2 1 102 102 3 67 20
## 2085 1 2 2 91 91 3 392 20
## 2086 2 2 2 88 88 4 544 30
## 2087 2 2 2 93 93 3 241 20
## 2088 1 1 2 99 199 3 71 20
## 2089 1 1 1 96 96 3 98 20
## 2090 2 2 2 96 191 3 98 20
## 2091 2 1 2 96 191 3 98 20
## 2092 2 2 2 103 103 4 175 30
## 2093 2 2 2 101 101 4 446 30
## 2094 1 1 2 86 86 2 631 120
## 2095 2 2 2 86 86 2 631 120
## 2096 1 2 2 86 86 2 631 120
## 2097 2 2 2 86 86 2 631 120
## 2098 2 1 2 98 98 2 632 120
## 2099 2 2 2 98 294 2 632 120
## 2100 2 2 2 98 98 2 632 120
## 2101 2 2 2 90 90 4 490 30
## 2102 2 2 2 95 95 4 491 30
## 2103 2 2 2 89 89 4 492 30
## 2104 2 2 2 98 98 2 632 120
## 2105 1 2 2 98 98 2 632 120
## 2106 1 1 2 79 79 2 629 120
## 2107 1 2 2 79 79 2 629 120
## 2108 1 2 2 80 80 2 605 100
## 2109 2 2 2 80 239 2 605 100
## 2110 2 2 2 80 160 2 605 100
## 2111 2 2 2 80 80 2 605 100
## 2112 2 1 2 85 85 2 155 10
## 2113 2 2 2 90 179 3 56 20
## 2114 2 1 2 85 85 2 155 10
## 2115 1 2 2 101 203 4 216 30
## 2116 2 2 2 99 197 4 84 30
## 2117 2 1 2 140 140 4 163 30
## 2118 2 2 2 140 280 4 163 30
## 2119 1 2 1 95 95 3 173 20
## 2120 1 2 2 69 69 2 606 100
## 2121 2 1 2 69 139 2 606 100
## 2122 2 2 2 94 282 2 312 10
## 2123 1 1 1 94 94 2 312 10
## 2124 1 1 2 69 69 2 606 100
## 2125 2 2 2 104 313 2 200 10
## 2126 2 1 2 69 139 2 606 100
## 2127 1 1 2 104 208 2 200 10
## 2128 1 2 2 104 208 2 200 10
## 2129 2 2 2 96 191 3 222 20
## 2130 2 2 2 93 93 3 604 110
## 2131 1 2 2 93 93 3 604 110
## 2132 1 1 2 93 185 3 604 110
## 2133 1 1 2 93 93 3 604 110
## 2134 1 2 2 93 93 3 604 110
## 2135 2 2 2 93 185 3 604 110
## 2136 2 2 2 85 85 2 644 120
## 2137 2 1 2 85 85 2 644 120
## 2138 2 2 2 114 114 4 255 30
## 2139 1 2 2 93 278 3 604 110
## 2140 1 1 2 93 93 3 604 110
## 2141 2 2 2 107 107 4 260 30
## 2142 2 2 2 81 163 2 647 120
## 2143 2 2 2 102 305 3 263 20
## 2144 2 2 2 104 104 2 648 120
## 2145 2 2 2 100 100 3 262 20
## 2146 2 2 2 92 275 3 297 20
## 2147 2 1 1 111 111 4 142 30
## 2148 2 2 2 85 85 3 66 20
## 2149 2 2 2 98 98 2 632 120
## 2150 2 2 2 98 98 2 632 120
## 2151 1 2 2 98 196 2 632 120
## 2152 2 2 2 98 98 2 632 120
## 2153 2 2 2 94 94 3 215 20
## 2154 1 2 2 128 128 4 133 30
## 2155 2 2 2 79 159 2 629 120
## 2156 2 2 2 79 79 2 629 120
## 2157 1 2 2 69 69 2 606 100
## 2158 2 2 2 100 100 2 111 10
## 2159 1 1 2 69 69 2 606 100
## 2160 2 2 1 80 160 2 605 100
## 2161 1 2 2 101 202 4 446 30
## 2162 1 2 2 90 180 2 630 120
## 2163 2 2 2 90 90 2 630 120
## 2164 2 2 2 90 90 2 630 120
## 2165 2 1 2 92 185 2 317 10
## 2166 2 2 2 102 102 3 67 20
## 2167 2 2 2 92 185 2 317 10
## 2168 2 1 1 92 92 2 317 10
## 2169 2 2 2 94 94 3 336 20
## 2170 2 1 2 94 94 3 336 20
## 2171 2 2 2 75 225 3 607 60
## 2172 2 2 2 75 150 3 607 60
## 2173 2 2 2 85 85 2 644 120
## 2174 1 1 2 89 89 2 646 120
## 2175 1 2 2 85 171 2 644 120
## 2176 2 1 2 81 81 2 647 120
## 2177 1 1 2 81 81 2 647 120
## 2178 2 1 2 85 85 2 644 120
## 2179 1 2 2 96 193 4 628 30
## 2180 1 1 2 96 96 4 628 30
## 2181 2 2 2 93 93 3 604 110
## 2182 1 2 2 101 101 4 382 30
## 2183 1 2 2 89 177 2 646 120
## 2184 1 1 2 89 177 2 646 120
## 2185 1 2 2 81 81 2 647 120
## 2186 2 2 2 109 109 4 421 30
## 2187 2 2 2 104 104 2 648 120
## 2188 2 1 2 104 104 2 648 120
## 2189 2 2 2 104 104 2 648 120
## 2190 2 2 2 90 90 2 24 10
## 2191 2 2 2 104 104 3 423 20
## 2192 1 2 2 106 106 4 435 30
## 2193 1 2 2 106 106 4 435 30
## 2194 1 2 2 106 106 4 435 30
## 2195 2 2 2 106 317 4 435 30
## 2196 2 2 2 108 108 4 440 30
## 2197 2 2 2 108 217 4 440 30
## 2198 2 1 2 108 217 4 440 30
## 2199 1 2 2 108 108 4 440 30
## 2200 1 1 2 95 95 3 173 20
## 2201 2 2 2 94 188 2 312 10
## 2202 1 1 2 94 188 2 312 10
## 2203 2 2 2 95 286 3 137 20
## 2204 1 2 2 101 101 4 446 30
## 2205 1 2 2 90 180 2 630 120
## 2206 2 2 2 92 92 2 317 10
## 2207 1 1 2 90 90 2 630 120
## 2208 2 2 2 99 99 3 71 20
## 2209 2 2 2 90 180 2 630 120
## 2210 2 2 2 90 180 2 630 120
## 2211 1 2 2 90 90 2 630 120
## 2212 1 2 2 92 185 4 497 30
## 2213 1 1 2 90 90 2 545 10
## 2214 1 1 2 81 163 2 647 120
## 2215 1 1 1 81 81 2 647 120
## 2216 1 1 2 80 160 2 605 100
## 2217 2 2 2 90 90 2 630 120
## 2218 1 2 2 96 193 4 628 30
## 2219 1 1 2 101 203 2 548 10
## 2220 2 1 2 101 101 2 548 10
## 2221 1 2 2 96 96 4 628 30
## 2222 2 2 2 79 396 2 629 120
## 2223 2 2 2 79 79 2 629 120
## 2224 1 1 2 79 159 2 629 120
## 2225 2 2 2 79 79 2 629 120
## 2226 2 2 2 79 79 2 629 120
## 2227 2 2 2 74 74 2 645 120
## 2228 2 2 2 80 80 2 605 100
## 2229 2 2 2 108 217 4 440 30
## 2230 2 2 2 104 104 3 154 20
## 2231 2 2 2 104 104 3 154 20
## 2232 2 2 2 90 269 3 169 20
## 2233 1 1 2 79 79 2 629 120
## 2234 2 2 2 85 85 2 155 10
## 2235 2 2 2 89 179 3 126 20
## 2236 1 2 2 86 86 2 631 120
## 2237 2 2 2 100 100 3 305 20
## 2238 2 2 2 85 85 2 155 10
## 2239 2 2 2 140 140 4 163 30
## 2240 1 1 1 74 148 2 645 120
## 2241 1 1 1 69 69 2 606 100
## 2242 2 2 2 94 188 2 353 10
## 2243 1 1 2 90 90 2 630 120
## 2244 2 2 2 97 97 4 528 30
## 2245 2 2 2 69 69 2 606 100
## 2246 2 2 2 88 88 3 57 20
## 2247 2 2 2 92 185 2 317 10
## 2248 2 2 2 100 100 3 8 20
## 2249 2 2 2 86 172 3 95 20
## 2250 2 2 2 93 185 3 604 110
## 2251 1 1 2 107 107 4 494 30
## 2252 1 2 2 86 86 3 95 20
## 2253 2 2 2 91 182 3 96 20
## 2254 1 1 2 75 150 3 607 60
## 2255 2 2 2 104 104 2 648 120
## 2256 1 1 2 79 79 2 629 120
## 2257 2 2 2 79 159 2 629 120
## 2258 2 2 2 80 80 2 489 10
## 2259 2 2 2 74 222 2 645 120
## 2260 1 2 2 74 148 2 645 120
## 2261 2 2 2 93 187 3 1 20
## 2262 2 2 2 93 93 3 1 20
## 2263 2 2 2 102 203 3 263 20
## 2264 1 2 2 101 101 4 382 30
## 2265 2 2 2 102 102 3 263 20
## 2266 1 2 2 104 104 2 648 120
## 2267 2 2 2 104 104 2 648 120
## 2268 1 1 2 92 277 4 497 30
## 2269 1 1 2 92 184 3 307 20
## 2270 1 2 2 94 282 2 353 10
## 2271 1 1 2 79 159 2 629 120
## 2272 1 2 2 79 79 2 629 120
## 2273 2 2 2 85 85 2 155 10
## 2274 1 1 1 79 159 2 629 120
## 2275 2 1 2 79 238 2 629 120
## 2276 1 1 1 86 346 2 631 120
## 2277 2 2 2 100 100 3 305 20
## 2278 1 1 1 96 193 3 42 20
## 2279 1 1 2 69 69 2 606 100
## 2280 1 1 2 100 100 3 305 20
## 2281 2 1 2 80 80 2 605 100
## 2282 2 2 2 92 277 4 497 30
## 2283 2 2 1 90 181 2 24 10
## 2284 2 2 2 85 85 2 644 120
## 2285 2 2 2 90 180 3 473 20
## 2286 1 2 2 92 92 2 504 10
## 2287 2 2 2 90 90 2 630 120
## 2288 2 2 2 100 100 3 608 60
## 2289 2 2 2 90 180 2 630 120
## 2290 2 1 2 107 213 4 494 30
## 2291 2 2 2 90 269 3 473 20
## 2292 1 2 2 94 188 3 336 20
## 2293 2 2 2 94 188 3 336 20
## 2294 2 2 2 92 92 4 497 30
## 2295 2 2 2 90 271 2 24 10
## 2296 1 1 2 100 100 3 305 20
## 2297 1 2 2 90 181 2 24 10
## 2298 2 2 2 74 148 2 645 120
## 2299 1 1 2 94 94 2 27 10
## 2300 2 2 2 92 92 2 504 10
## 2301 1 2 2 101 101 2 548 10
## 2302 2 2 2 70 70 2 559 10
## 2303 2 2 2 93 93 3 604 110
## 2304 2 2 2 70 70 2 559 10
## 2305 1 1 2 101 203 4 382 30
## 2306 1 1 2 109 219 4 421 30
## 2307 1 2 1 70 70 2 559 10
## 2308 1 1 2 74 148 2 645 120
## 2309 1 1 2 94 94 2 353 10
## 2310 1 2 2 96 191 3 98 20
## 2311 1 2 2 104 207 3 423 20
## 2312 1 2 2 92 92 2 504 10
## 2313 1 1 2 88 176 4 406 30
## 2314 1 2 2 109 218 3 293 20
## 2315 2 2 2 98 98 2 632 120
## 2316 1 2 2 109 109 3 293 20
## 2317 2 2 2 98 98 2 632 120
## 2318 2 2 2 104 104 2 648 120
## 2319 2 2 2 104 209 2 648 120
## 2320 2 2 2 104 104 2 648 120
## 2321 1 2 2 93 93 3 604 110
## 2322 1 1 2 134 401 2 129 10
## 2323 1 1 2 111 223 4 142 30
## 2324 1 2 2 75 75 2 398 10
## 2325 1 2 2 104 104 3 154 20
## 2326 2 2 2 99 99 3 283 20
## 2327 2 2 2 100 100 3 608 60
## 2328 2 1 2 102 204 3 67 20
## 2329 2 1 2 90 90 3 473 20
## 2330 2 1 2 102 102 3 67 20
## 2331 2 2 2 93 187 3 1 20
## 2332 2 2 2 107 213 4 494 30
## 2333 1 2 2 90 180 3 473 20
## 2334 2 2 2 98 98 2 632 120
## 2335 2 1 2 88 88 2 280 10
## 2336 2 2 2 83 250 3 331 20
## 2337 2 2 2 104 207 3 154 20
## 2338 2 2 2 102 102 3 43 20
## 2339 2 2 1 91 183 3 53 20
## 2340 2 2 2 102 102 2 110 10
## 2341 2 2 2 92 92 3 313 20
## 2342 1 2 2 74 74 2 645 120
## 2343 1 2 2 70 70 2 559 10
## 2344 1 2 2 104 104 2 648 120
## 2345 1 2 2 70 70 2 559 10
## 2346 1 1 2 93 93 3 604 110
## 2347 1 1 2 106 106 4 410 30
## 2348 2 2 2 98 98 2 632 120
## 2349 1 2 2 80 80 2 605 100
## 2350 1 1 2 80 80 2 178 10
## 2351 1 1 1 97 193 3 15 20
## 2352 1 2 2 109 109 4 421 30
## 2353 1 1 2 81 81 2 647 120
## 2354 2 2 2 91 91 3 285 20
## 2355 2 2 2 104 104 2 648 120
## 2356 2 1 2 100 100 3 608 60
## 2357 2 2 2 90 90 3 473 20
## 2358 2 2 2 84 84 2 536 10
## 2359 2 2 2 109 218 3 293 20
## 2360 2 2 2 65 65 2 508 10
## 2361 1 2 2 87 349 2 120 10
## 2362 2 2 2 93 187 3 1 20
## 2363 1 1 2 97 97 3 15 20
## 2364 1 1 2 134 267 2 129 10
## 2365 1 1 2 81 81 2 647 120
## 2366 2 2 2 109 328 4 421 30
## 2367 2 2 2 99 199 3 283 20
## 2368 2 2 2 92 185 2 504 10
## 2369 2 2 2 74 148 2 645 120
## 2370 1 2 2 74 74 2 645 120
## 2371 2 2 2 74 222 2 645 120
## 2372 2 2 2 87 349 2 120 10
## 2373 2 2 2 97 193 3 15 20
## 2374 1 2 2 97 193 3 15 20
## 2375 1 1 2 81 81 2 647 120
## 2376 1 1 2 98 196 2 632 120
## 2377 2 2 2 95 189 3 173 20
## 2378 2 2 2 104 104 2 648 120
## 2379 1 1 2 102 102 2 110 10
## 2380 1 1 1 81 81 2 647 120
## 2381 1 2 2 87 87 2 120 10
## 2382 2 2 2 81 81 2 647 120
## 2383 1 1 2 74 74 2 645 120
## 2384 1 2 2 87 87 2 120 10
## 2385 2 2 2 74 148 2 645 120
## 2386 1 2 2 88 88 2 280 10
## 2387 2 1 2 102 102 2 110 10
## 2388 2 2 2 88 88 2 280 10
## 2389 2 2 2 88 88 2 280 10
## 2390 2 2 2 81 163 2 647 120
## 2391 1 2 1 102 102 4 259 30
## 2392 2 2 2 81 163 2 647 120
## 2393 2 2 2 65 129 2 508 10
## 2394 1 1 2 87 175 2 120 10
## 2395 2 2 2 134 134 2 129 10
## 2396 1 1 2 102 204 4 259 30
## 2397 1 1 1 74 74 2 645 120
## 2398 1 1 2 81 244 2 647 120
## 2399 2 2 2 134 134 2 129 10
## 2400 2 2 2 92 92 4 542 30
## 2401 1 2 2 81 81 2 647 120
## 2402 1 1 2 87 87 2 611 90
## 2403 1 1 2 87 261 2 611 90
## 2404 2 2 2 87 174 2 611 90
## 2405 1 2 2 78 157 2 636 120
## 2406 2 2 2 91 273 2 563 70
## 2407 2 2 2 97 97 2 560 70
## 2408 1 2 2 91 91 2 563 70
## 2409 1 2 2 78 78 2 636 120
## 2410 1 1 1 87 87 2 611 90
## 2411 2 2 2 97 193 2 560 70
## 2412 2 1 1 87 87 2 611 90
## 2413 2 2 2 87 87 2 611 90
## 2414 1 2 2 78 157 2 636 120
## 2415 2 2 2 91 182 2 563 70
## 2416 1 2 2 91 182 2 563 70
## 2417 2 1 2 97 290 2 560 70
## 2418 2 2 2 97 193 2 560 70
## 2419 2 2 2 78 235 2 636 120
## 2420 1 1 2 87 174 2 611 90
## 2421 2 1 1 97 290 2 560 70
## 2422 2 2 2 97 97 2 560 70
## 2423 2 2 2 91 91 2 563 70
## 2424 1 1 2 91 182 2 563 70
## 2425 1 1 2 73 73 2 634 120
## 2426 1 2 2 69 69 2 635 120
## 2427 1 2 2 91 273 2 563 70
## 2428 2 2 2 97 193 2 560 70
## 2429 2 1 2 97 97 2 560 70
## 2430 1 1 2 91 182 2 563 70
## 2431 2 2 2 100 299 2 562 70
## 2432 1 1 1 78 235 2 636 120
## 2433 2 2 2 78 235 2 636 120
## 2434 1 2 2 73 146 2 634 120
## 2435 1 1 2 78 78 2 636 120
## 2436 1 1 1 78 78 2 633 120
## 2437 2 1 2 87 87 2 611 90
## 2438 2 2 2 91 182 2 563 70
## 2439 1 2 1 87 87 2 611 90
## 2440 2 2 2 87 174 2 611 90
## 2441 2 2 2 91 273 2 563 70
## 2442 2 1 2 97 193 2 560 70
## 2443 1 1 2 78 157 2 636 120
## 2444 1 1 1 78 235 2 636 120
## 2445 1 1 2 73 73 2 634 120
## 2446 1 2 2 78 157 2 636 120
## 2447 1 2 2 91 273 2 563 70
## 2448 2 1 2 69 69 2 635 120
## 2449 1 1 2 91 91 2 563 70
## 2450 1 2 2 69 69 2 635 120
## 2451 1 1 2 97 97 2 560 70
## 2452 1 1 2 78 234 2 633 120
## 2453 2 1 2 69 69 2 652 120
## 2454 2 2 2 73 73 2 634 120
## 2455 1 2 2 87 87 2 611 90
## 2456 1 2 2 73 73 2 634 120
## 2457 1 2 2 73 146 2 634 120
## 2458 1 1 2 69 69 2 635 120
## 2459 1 1 1 69 69 2 635 120
## 2460 1 1 2 78 78 2 636 120
## 2461 2 2 2 88 88 2 651 120
## 2462 1 2 2 91 182 2 563 70
## 2463 2 2 2 91 91 2 563 70
## 2464 1 1 1 78 156 2 633 120
## 2465 1 1 2 87 174 2 611 90
## 2466 2 2 2 78 78 2 633 120
## 2467 1 1 2 78 78 2 633 120
## 2468 2 2 2 97 97 2 560 70
## 2469 1 2 1 69 69 2 652 120
## 2470 1 1 2 88 176 2 561 70
## 2471 1 1 2 78 78 2 633 120
## 2472 2 2 2 88 88 2 561 70
## 2473 1 2 2 100 200 2 562 70
## 2474 2 2 2 100 200 2 562 70
## 2475 1 2 2 87 174 2 611 90
## 2476 2 1 2 88 176 2 561 70
## 2477 1 1 2 78 78 2 633 120
## 2478 2 2 2 91 182 2 563 70
## 2479 1 2 2 69 206 2 635 120
## 2480 1 2 2 97 193 2 560 70
## 2481 1 1 2 87 87 2 611 90
## 2482 2 2 2 73 73 2 634 120
## 2483 2 2 2 69 69 2 652 120
## 2484 2 1 2 88 176 2 561 70
## 2485 2 2 2 69 69 2 635 120
## 2486 2 2 2 88 88 2 651 120
## 2487 2 2 2 97 193 2 560 70
## 2488 1 1 2 69 69 2 635 120
## 2489 1 1 2 69 69 2 635 120
## 2490 2 1 2 91 91 2 563 70
## 2491 1 1 1 78 78 2 633 120
## 2492 1 1 2 87 87 2 611 90
## 2493 2 2 2 69 346 2 652 120
## 2494 2 2 2 73 73 2 634 120
## 2495 2 2 2 87 87 2 611 90
## 2496 1 1 2 88 88 2 561 70
## 2497 2 2 2 88 88 2 561 70
## 2498 2 1 2 88 351 2 561 70
## 2499 1 1 2 69 69 2 635 120
## 2500 1 2 2 69 138 2 652 120
## 2501 1 1 2 100 100 2 562 70
## 2502 1 2 2 88 88 2 651 120
## 2503 1 1 1 69 69 2 635 120
## 2504 2 1 2 69 69 2 652 120
## 2505 2 2 2 69 69 2 652 120
## 2506 2 2 2 78 78 2 633 120
## 2507 1 2 2 78 78 2 636 120
## 2508 1 1 2 73 218 2 634 120
## 2509 1 2 2 78 156 2 633 120
## 2510 1 1 1 73 73 2 634 120
## 2511 2 1 2 69 69 2 652 120
## 2512 1 1 2 87 261 2 611 90
## 2513 2 1 2 100 200 2 562 70
## 2514 1 1 2 100 100 2 562 70
## 2515 2 2 2 100 100 2 562 70
## 2516 1 2 2 97 97 2 560 70
## 2517 2 2 2 91 182 2 563 70
## 2518 1 2 2 78 78 2 636 120
## 2519 2 2 2 78 78 2 636 120
## 2520 2 2 2 78 156 2 633 120
## 2521 2 2 2 69 69 2 652 120
## 2522 1 1 2 97 97 2 560 70
## 2523 1 2 2 69 69 2 652 120
## 2524 1 1 2 69 69 2 652 120
## 2525 1 2 2 100 100 2 562 70
## 2526 1 2 2 100 100 2 562 70
## 2527 1 2 2 100 299 2 562 70
## 2528 1 2 2 69 138 2 652 120
## 2529 1 2 2 88 88 2 651 120
## 2530 2 2 2 88 176 2 561 70
## 2531 1 1 2 73 73 2 634 120
## 2532 1 2 2 88 88 2 651 120
## 2533 1 1 2 78 78 2 636 120
## 2534 1 1 2 78 78 2 633 120
## 2535 1 1 2 78 78 2 636 120
## 2536 1 2 2 78 78 2 633 120
## 2537 1 2 2 88 88 2 651 120
## 2538 1 2 2 73 73 2 634 120
## 2539 1 1 2 100 100 2 562 70
## 2540 2 2 2 100 399 2 562 70
## 2541 1 1 2 73 73 2 634 120
## 2542 1 1 2 69 69 2 635 120
## 2543 1 2 2 97 97 2 560 70
## 2544 2 2 2 88 88 2 651 120
## 2545 2 2 2 78 78 2 636 120
## 2546 2 2 2 78 156 2 633 120
## 2547 1 1 1 78 156 2 633 120
## 2548 2 2 2 78 78 2 633 120
## 2549 2 1 2 73 73 2 634 120
## 2550 1 1 2 69 138 2 652 120
## 2551 1 1 2 69 69 2 652 120
## 2552 2 2 2 88 88 2 561 70
## 2553 1 2 2 88 88 2 561 70
## 2554 1 1 1 88 176 2 651 120
## 2555 2 2 2 88 88 2 651 120
## 2556 2 2 2 88 88 2 651 120
## 2557 1 2 2 88 264 2 651 120
## 2558 1 2 2 88 88 2 651 120
## 2559 2 2 2 87 87 2 611 90
## 2560 2 2 2 69 208 2 652 120
## 2561 1 1 2 69 69 2 652 120
## 2562 1 2 2 88 176 2 651 120
## 2563 1 2 2 100 100 2 562 70
## 2564 1 2 2 88 176 2 651 120
## 2565 1 2 2 69 69 2 635 120
## 2566 1 1 2 69 138 2 635 120
## 2567 1 1 2 73 73 2 634 120
## 2568 1 2 2 69 69 2 652 120
## 2569 1 1 2 91 91 2 563 70
## 2570 1 2 2 69 69 2 652 120
## 2571 2 2 2 88 88 2 651 120
## 2572 1 2 2 88 88 2 651 120
## 2573 2 1 2 100 299 2 562 70
## 2574 2 2 2 69 69 2 635 120
## 2575 1 2 2 88 264 2 651 120
## 2576 1 1 1 88 88 2 651 120
## 2577 1 1 2 87 87 2 611 90
## 2578 1 2 1 91 182 2 563 70
## 2579 2 2 2 88 264 2 651 120
## 2580 2 2 2 88 88 2 561 70
## 2581 1 1 2 73 73 2 634 120
## 2582 1 1 2 73 146 2 634 120
## 2583 1 2 2 88 88 2 651 120
## 2584 1 2 2 117 117 2 590 40
## 2585 2 2 2 75 75 2 564 40
## 2586 1 1 2 74 148 3 614 60
## 2587 1 1 2 95 95 2 591 40
## 2588 1 1 2 88 88 2 656 120
## 2589 1 1 1 74 74 2 575 40
## 2590 2 2 2 88 88 2 656 120
## 2591 1 2 2 95 191 2 591 40
## 2592 1 2 2 116 116 3 574 50
## 2593 2 2 2 83 167 3 622 110
## 2594 2 2 2 81 244 2 577 40
## 2595 2 2 2 100 100 2 642 120
## 2596 1 2 2 85 85 2 567 40
## 2597 1 2 2 98 195 2 565 40
## 2598 2 2 2 74 74 3 614 60
## 2599 1 2 2 85 85 2 640 120
## 2600 2 1 2 74 148 2 575 40
## 2601 1 2 2 88 88 2 656 120
## 2602 1 1 2 87 174 3 619 110
## 2603 1 2 2 85 170 2 640 120
## 2604 1 1 2 88 88 2 656 120
## 2605 2 2 2 85 170 2 567 40
## 2606 2 1 2 115 230 3 569 50
## 2607 1 2 2 95 95 2 591 40
## 2608 1 1 2 88 88 2 656 120
## 2609 2 2 2 86 86 2 568 40
## 2610 1 2 2 86 86 2 568 40
## 2611 2 2 2 83 83 3 622 110
## 2612 1 2 2 95 191 2 591 40
## 2613 1 1 2 75 149 2 564 40
## 2614 1 1 2 88 88 2 656 120
## 2615 2 2 2 88 176 2 656 120
## 2616 2 2 2 145 145 3 615 60
## 2617 1 2 2 100 200 2 642 120
## 2618 2 2 2 86 86 2 568 40
## 2619 2 2 2 88 352 2 656 120
## 2620 2 2 2 88 176 2 656 120
## 2621 1 1 2 83 83 3 622 110
## 2622 2 2 2 74 148 3 614 60
## 2623 1 1 2 79 157 2 655 120
## 2624 2 2 2 83 83 3 622 110
## 2625 1 1 2 100 100 2 642 120
## 2626 1 1 2 98 293 2 565 40
## 2627 2 2 2 100 100 2 642 120
## 2628 1 2 2 88 88 2 656 120
## 2629 1 2 2 88 88 2 656 120
## 2630 2 2 2 88 88 2 656 120
## 2631 2 2 2 87 87 3 619 110
## 2632 1 2 1 88 176 2 656 120
## 2633 2 1 2 77 77 2 585 40
## 2634 1 2 2 85 170 2 567 40
## 2635 1 2 2 79 158 2 639 120
## 2636 1 2 2 100 400 2 642 120
## 2637 2 2 2 81 326 2 586 40
## 2638 1 2 2 90 180 2 578 40
## 2639 2 2 2 74 74 3 614 60
## 2640 1 2 2 100 100 2 642 120
## 2641 2 2 2 100 200 2 642 120
## 2642 2 2 2 88 264 2 656 120
## 2643 2 1 2 98 98 2 565 40
## 2644 1 2 2 81 81 2 577 40
## 2645 1 1 2 85 254 2 640 120
## 2646 1 2 2 85 85 2 620 90
## 2647 2 2 2 100 100 2 642 120
## 2648 2 1 2 83 83 3 622 110
## 2649 2 1 2 126 251 3 572 50
## 2650 2 2 2 81 81 2 576 40
## 2651 1 2 2 79 158 2 639 120
## 2652 1 1 1 100 100 2 642 120
## 2653 1 1 2 85 170 2 640 120
## 2654 2 2 2 95 191 2 591 40
## 2655 2 2 2 79 236 2 655 120
## 2656 1 2 2 88 88 2 656 120
## 2657 1 1 1 116 231 3 574 50
## 2658 1 2 2 88 88 2 656 120
## 2659 2 2 2 85 170 2 640 120
## 2660 2 2 2 115 115 3 569 50
## 2661 1 1 1 79 79 2 639 120
## 2662 1 1 2 100 100 2 642 120
## 2663 2 2 2 85 85 2 620 90
## 2664 2 2 2 100 100 2 642 120
## 2665 1 2 2 81 81 2 576 40
## 2666 2 2 2 81 162 2 576 40
## 2667 1 2 2 81 243 2 576 40
## 2668 2 2 2 49 49 2 657 120
## 2669 1 2 2 85 85 2 640 120
## 2670 2 2 2 87 87 2 658 120
## 2671 2 1 2 85 170 2 640 120
## 2672 1 2 2 87 87 2 658 120
## 2673 1 1 2 74 74 2 575 40
## 2674 2 1 2 74 148 2 575 40
## 2675 2 2 2 90 180 2 578 40
## 2676 2 2 2 81 244 2 586 40
## 2677 1 2 2 85 85 2 640 120
## 2678 1 1 2 90 180 2 578 40
## 2679 2 1 2 85 170 2 640 120
## 2680 2 2 2 79 79 2 655 120
## 2681 2 2 2 79 79 2 655 120
## 2682 2 2 2 49 49 2 657 120
## 2683 1 1 2 87 87 3 619 110
## 2684 1 1 1 79 316 2 589 40
## 2685 2 2 2 103 103 3 573 50
## 2686 2 1 2 85 85 2 620 90
## 2687 1 2 2 85 170 2 620 90
## 2688 1 1 2 79 158 2 639 120
## 2689 2 2 2 87 87 3 619 110
## 2690 1 2 2 85 170 2 567 40
## 2691 1 2 2 79 79 2 655 120
## 2692 2 2 2 91 182 2 641 120
## 2693 1 2 2 91 182 2 641 120
## 2694 2 1 1 91 91 2 641 120
## 2695 1 2 2 103 103 3 573 50
## 2696 2 2 1 87 87 2 658 120
## 2697 1 1 2 85 85 2 640 120
## 2698 2 2 2 87 260 2 658 120
## 2699 2 2 2 116 231 3 574 50
## 2700 1 1 2 91 182 2 641 120
## 2701 1 2 2 116 116 3 574 50
## 2702 1 1 2 87 87 2 658 120
## 2703 2 2 2 87 87 2 658 120
## 2704 1 1 2 81 162 2 576 40
## 2705 2 2 2 49 97 2 657 120
## 2706 2 2 2 49 49 2 657 120
## 2707 1 1 2 80 80 2 579 40
## 2708 1 2 1 83 83 2 587 40
## 2709 2 2 2 103 103 3 573 50
## 2710 2 2 2 79 158 2 589 40
## 2711 1 2 2 81 244 2 577 40
## 2712 1 2 2 81 162 2 577 40
## 2713 1 1 2 90 90 2 578 40
## 2714 2 2 2 49 49 2 657 120
## 2715 2 2 2 96 96 3 571 50
## 2716 1 1 2 82 245 2 583 40
## 2717 2 2 2 94 94 2 584 40
## 2718 2 2 2 126 126 3 572 50
## 2719 2 2 2 79 236 2 655 120
## 2720 2 1 1 79 79 2 639 120
## 2721 2 2 2 79 79 2 655 120
## 2722 1 1 2 79 158 2 589 40
## 2723 1 1 2 83 83 3 622 110
## 2724 2 2 2 49 49 2 657 120
## 2725 1 1 2 75 75 2 564 40
## 2726 1 1 2 87 174 3 619 110
## 2727 1 2 2 79 79 2 639 120
## 2728 2 2 2 83 83 3 622 110
## 2729 1 2 2 87 87 3 619 110
## 2730 1 1 2 75 75 2 564 40
## 2731 1 1 2 85 170 2 567 40
## 2732 1 2 2 117 234 2 590 40
## 2733 1 2 1 117 117 2 590 40
## 2734 2 2 2 83 167 2 587 40
## 2735 1 2 2 83 83 3 622 110
## 2736 2 2 2 81 81 2 577 40
## 2737 1 2 2 83 83 3 622 110
## 2738 2 1 2 49 49 2 657 120
## 2739 2 2 2 145 290 3 615 60
## 2740 1 1 1 91 91 2 641 120
## 2741 1 1 2 49 97 2 657 120
## 2742 2 2 2 79 158 2 639 120
## 2743 2 2 2 49 49 2 657 120
## 2744 2 2 2 90 360 2 578 40
## 2745 2 2 2 91 182 2 641 120
## 2746 1 2 2 49 49 2 657 120
## 2747 2 2 2 91 91 2 641 120
## 2748 1 2 1 85 85 2 620 90
## 2749 1 2 2 112 112 3 570 50
## 2750 1 1 1 91 182 2 641 120
## 2751 1 1 2 98 98 2 565 40
## 2752 2 2 2 77 153 2 585 40
## 2753 1 2 2 79 79 2 639 120
## 2754 1 1 2 82 163 2 583 40
## 2755 2 1 2 85 170 2 620 90
## 2756 2 2 2 79 79 2 639 120
## 2757 2 1 2 85 85 2 640 120
## 2758 1 1 2 85 85 2 640 120
## 2759 1 1 2 126 377 3 572 50
## 2760 1 2 2 143 143 2 588 40
## 2761 1 2 2 103 206 3 573 50
## 2762 1 1 2 143 143 2 588 40
## 2763 1 1 2 143 143 2 588 40
## 2764 1 2 2 85 85 2 620 90
## 2765 2 2 2 85 85 2 620 90
## 2766 2 1 2 87 261 3 619 110
## 2767 1 2 2 49 49 2 657 120
## 2768 2 2 2 79 316 2 639 120
## 2769 2 2 2 77 77 2 566 40
## 2770 1 2 2 145 145 3 615 60
## 2771 2 1 2 91 182 2 641 120
## 2772 1 1 2 91 91 2 641 120
## 2773 1 2 2 85 170 2 620 90
## 2774 1 1 2 88 264 2 656 120
## 2775 2 2 2 64 127 3 617 60
## 2776 1 1 1 91 182 2 641 120
## 2777 1 2 2 85 85 2 640 120
## 2778 1 2 2 85 424 2 640 120
## 2779 1 2 2 91 91 2 641 120
## 2780 2 2 2 85 170 2 620 90
## 2781 1 1 1 100 100 2 642 120
## 2782 2 2 2 79 158 2 639 120
## 2783 1 1 2 85 170 2 640 120
## 2784 2 2 2 49 49 2 657 120
## 2785 2 2 2 95 95 3 616 60
## 2786 2 1 1 91 91 2 641 120
## 2787 1 1 2 91 91 2 641 120
## 2788 2 2 2 112 112 3 570 50
## 2789 1 1 2 115 230 3 569 50
## 2790 1 1 2 85 85 2 620 90
## 2791 2 2 2 126 126 3 572 50
## 2792 1 2 2 75 75 2 564 40
## 2793 1 2 2 87 87 2 658 120
## 2794 1 1 1 79 79 2 655 120
## 2795 1 1 2 112 112 3 570 50
## 2796 1 2 2 87 87 3 619 110
## 2797 1 2 2 79 236 2 655 120
## 2798 2 1 2 79 79 2 655 120
## 2799 2 1 2 94 94 2 584 40
## 2800 2 2 2 126 126 3 572 50
## 2801 1 1 2 79 79 2 655 120
## 2802 2 2 2 79 237 2 639 120
## 2803 2 2 2 83 167 3 622 110
## 2804 1 1 1 85 85 2 620 90
## 2805 2 2 2 79 237 2 639 120
## 2806 2 2 2 87 261 3 619 110
## 2807 1 1 2 87 261 3 619 110
## 2808 1 1 2 49 49 2 657 120
## 2809 1 1 1 79 79 2 655 120
## 2810 1 2 2 82 408 2 583 40
## 2811 1 1 2 77 153 2 566 40
## 2812 1 1 2 83 83 2 587 40
## 2813 1 2 2 83 167 2 587 40
## 2814 2 1 2 91 91 2 641 120
## 2815 1 2 2 49 97 2 657 120
## 2816 2 2 2 83 83 2 587 40
## 2817 1 2 2 85 85 2 620 90
## 2818 2 2 2 85 85 2 640 120
## 2819 2 2 2 94 188 3 621 60
## 2820 2 2 2 49 49 2 657 120
## 2821 2 2 2 87 87 2 658 120
## 2822 2 1 1 87 87 2 658 120
## 2823 1 2 2 79 158 2 639 120
## 2824 1 1 2 100 100 2 642 120
## 2825 2 2 2 145 145 3 615 60
## 2826 1 1 2 95 285 3 616 60
## 2827 1 1 2 85 85 2 620 90
## 2828 1 2 2 85 170 2 640 120
## 2829 2 2 2 80 159 2 579 40
## 2830 2 1 2 81 81 2 586 40
## 2831 1 1 1 80 80 2 579 40
## 2832 2 2 2 77 77 2 585 40
## 2833 1 1 2 87 87 3 619 110
## 2834 1 2 2 79 79 2 655 120
## 2835 2 2 2 94 94 3 621 60
## 2836 2 2 2 87 87 2 658 120
## 2837 1 2 2 87 87 2 582 40
## 2838 1 2 2 87 174 3 619 110
## 2839 2 2 2 87 174 3 619 110
## 2840 1 2 2 83 83 3 622 110
## 2841 1 2 2 88 88 2 656 120
## 2842 2 2 2 83 83 3 622 110
## 2843 1 2 2 87 173 2 658 120
## 2844 2 2 2 94 94 2 584 40
## 2845 2 2 2 85 85 2 620 90
## 2846 1 2 2 49 49 2 657 120
## 2847 2 2 2 64 64 3 617 60
## 2848 2 1 2 100 300 2 642 120
## 2849 2 2 2 100 100 2 642 120
## 2850 2 2 2 87 87 2 582 40
## 2851 1 2 2 83 83 3 622 110
## 2852 2 2 2 79 79 2 655 120
## 2853 1 2 2 117 234 2 590 40
## 2854 2 2 2 85 85 2 640 120
## 2855 2 2 2 95 379 3 616 60
## 2856 2 2 2 81 81 2 586 40
## 2857 1 1 2 100 100 2 642 120
## 2858 1 1 2 85 170 2 620 90
## 2859 2 2 2 94 188 2 584 40
## 2860 1 2 2 87 174 3 619 110
## 2861 2 2 2 63 63 2 580 40
## 2862 2 2 2 49 49 2 657 120
## 2863 2 2 2 87 173 2 658 120
## 2864 2 2 2 83 83 3 622 110
## 2865 1 1 1 77 153 2 566 40
## 2866 1 1 2 79 157 2 655 120
## 2867 1 2 2 117 234 2 590 40
## 2868 2 2 2 83 83 3 622 110
## 2869 1 2 2 85 85 2 640 120
## 2870 2 2 2 77 153 2 585 40
## 2871 1 2 2 91 91 2 641 120
## 2872 2 2 2 87 174 3 619 110
## 2873 2 2 2 87 87 2 658 120
## 2874 1 1 2 87 87 3 619 110
## 2875 1 2 2 63 63 2 580 40
## 2876 1 1 1 87 87 2 658 120
## 2877 1 2 2 85 85 2 620 90
## 2878 2 2 2 87 173 2 658 120
## 2879 1 1 1 77 153 2 566 40
## 2880 2 1 2 96 384 3 571 50
## 2881 1 2 2 95 190 3 616 60
## 2882 2 2 2 85 170 2 620 90
## 2883 1 2 2 81 163 2 586 40
## 2884 1 2 2 79 157 2 655 120
## 2885 2 2 2 64 127 3 617 60
## 2886 1 2 2 94 188 3 621 60
## 2887 2 2 2 94 94 3 621 60
## 2888 2 1 2 87 175 2 582 40
## 2889 2 2 2 87 87 3 619 110
## 2890 2 1 2 79 236 2 655 120
## 2891 1 2 2 96 96 3 571 50
## 2892 1 1 2 96 96 3 571 50
## 2893 2 2 2 87 174 3 619 110
## 2894 1 1 2 77 230 2 566 40
## 2895 2 2 2 100 100 2 642 120
## 2896 1 1 1 87 87 2 582 40
## 2897 2 2 2 100 100 2 642 120
## 2898 1 2 1 100 100 2 642 120
## 2899 2 2 2 64 127 3 617 60
## 2900 2 1 2 64 127 3 617 60
## 2901 1 2 2 110 110 3 618 60
## 2902 2 2 2 95 95 3 616 60
## 2903 1 2 2 87 87 3 619 110
## 2904 2 2 2 65 130 2 581 40
## 2905 1 1 2 65 65 2 581 40
## 2906 2 2 2 110 220 3 618 60
## 2907 2 1 1 110 330 3 618 60
## 2908 1 2 2 87 87 2 582 40
## 2909 1 2 2 65 65 2 581 40
## 2910 2 2 2 79 79 2 594 70
## 2911 1 2 2 90 180 3 592 80
## 2912 2 1 2 79 79 2 594 70
## 2913 2 2 2 79 79 2 594 70
## 2914 1 2 2 100 100 2 596 70
## 2915 2 2 2 79 158 2 594 70
## 2916 1 2 1 78 156 3 593 80
## 2917 2 2 2 79 79 2 594 70
## 2918 2 2 2 79 237 2 594 70
## 2919 1 2 2 100 100 2 596 70
## 2920 1 2 2 100 200 2 596 70
## 2921 2 2 2 79 158 2 594 70
## 2922 1 2 2 83 83 2 595 70
## 2923 2 2 2 78 78 3 593 80
## 2924 1 1 2 79 79 2 594 70
## 2925 1 1 1 100 200 2 596 70
## 2926 1 2 2 100 100 2 596 70
## 2927 1 2 2 83 166 2 595 70
## 2928 1 1 2 83 166 2 595 70
## 2929 1 1 2 78 78 3 593 80
## 2930 2 2 2 90 90 3 592 80
## 2931 1 2 2 100 100 2 596 70
## 2932 2 2 2 79 79 2 594 70
## 2933 1 1 2 100 100 2 596 70
## 2934 1 1 1 79 79 2 594 70
## 2935 2 2 2 90 90 3 592 80
## 2936 1 2 2 90 90 3 592 80
## 2937 2 1 2 90 180 3 592 80
## 2938 1 1 1 90 180 3 592 80
## 2939 2 2 2 83 83 2 595 70
## 2940 1 1 2 83 83 2 595 70
## 2941 1 1 2 100 100 2 659 120
## 2942 2 2 2 100 100 2 596 70
## 2943 1 1 2 100 100 2 596 70
## 2944 1 2 2 100 100 2 596 70
## 2945 2 2 2 79 79 2 594 70
## 2946 1 1 2 100 100 2 596 70
## 2947 2 1 2 79 79 2 594 70
## 2948 2 1 2 100 100 2 659 120
## 2949 1 1 1 100 100 2 659 120
## 2950 1 1 2 100 100 2 596 70
## 2951 2 2 2 78 78 3 593 80
## 2952 2 2 2 78 156 3 593 80
## 2953 2 2 2 78 234 3 593 80
## 2954 2 2 2 78 78 3 593 80
## 2955 1 2 2 100 200 2 659 120
## 2956 1 2 2 79 237 2 594 70
## 2957 2 2 2 90 270 3 592 80
## 2958 1 2 2 100 100 2 659 120
## 2959 2 2 2 79 158 2 594 70
## 2960 2 1 2 79 79 2 594 70
## 2961 1 2 2 100 100 2 659 120
## 2962 1 1 2 100 100 2 659 120
## 2963 2 2 2 90 180 3 592 80
## 2964 2 2 2 83 166 2 595 70
## 2965 1 2 2 83 83 2 595 70
## 2966 1 1 2 83 333 2 595 70
## 2967 1 1 1 78 78 3 593 80
## 2968 2 2 2 90 90 3 592 80
## 2969 1 1 2 78 156 3 593 80
## 2970 2 2 2 83 166 2 595 70
## 2971 2 2 2 83 166 2 595 70
## 2972 2 2 2 79 158 2 594 70
## 2973 2 1 2 100 100 2 659 120
## 2974 1 1 2 90 180 3 592 80
## 2975 1 2 2 100 100 2 659 120
## 2976 1 2 2 100 200 2 659 120
## 2977 2 2 2 90 180 3 592 80
## 2978 2 2 2 100 100 2 659 120
## 2979 2 1 2 100 200 2 596 70
## 2980 2 2 2 83 333 2 595 70
## 2981 1 2 2 100 100 2 596 70
## 2982 1 2 2 100 100 2 596 70
## 2983 2 2 2 90 180 3 592 80
## 2984 2 2 2 90 90 3 592 80
## 2985 1 1 2 83 83 2 595 70
## 2986 2 2 2 100 100 2 659 120
## 2987 2 1 1 83 166 2 595 70
## 2988 1 2 2 83 83 2 595 70
## 2989 1 2 2 83 166 2 595 70
## 2990 1 2 2 100 100 2 596 70
## 2991 1 2 2 100 100 2 659 120
## 2992 1 1 2 90 90 3 592 80
## 2993 2 2 2 100 100 2 596 70
## 2994 2 1 2 100 400 2 659 120
## 2995 2 2 2 83 250 2 595 70
## 2996 1 2 2 90 90 3 592 80
## 2997 1 1 1 90 90 3 592 80
## 2998 1 2 2 90 90 3 592 80
## 2999 1 2 2 100 100 2 659 120
## 3000 1 1 2 78 78 3 593 80
## 3001 2 2 2 83 333 2 595 70
## 3002 1 2 2 90 270 3 592 80
## 3003 1 1 1 83 83 2 595 70
## 3004 2 2 2 82 164 3 613 110
## 3005 1 1 2 76 229 2 612 100
## 3006 2 1 2 76 229 2 612 100
## 3007 2 2 2 71 71 2 638 120
## 3008 2 2 2 82 164 3 613 110
## 3009 2 1 2 76 153 2 612 100
## 3010 1 1 1 71 71 2 638 120
## 3011 2 2 2 82 82 3 613 110
## 3012 1 2 2 76 76 2 612 100
## 3013 2 1 2 71 142 2 638 120
## 3014 1 2 2 82 82 3 613 110
## 3015 1 1 2 79 79 2 637 120
## 3016 1 2 2 78 233 2 654 120
## 3017 2 2 2 82 82 3 613 110
## 3018 1 2 2 71 71 2 638 120
## 3019 1 1 2 82 82 2 653 120
## 3020 1 1 1 82 82 2 653 120
## 3021 1 1 2 82 164 3 613 110
## 3022 2 2 2 82 164 3 613 110
## 3023 2 2 2 82 164 3 613 110
## 3024 1 1 2 82 82 3 613 110
## 3025 1 2 2 76 153 2 612 100
## 3026 1 2 2 82 328 3 613 110
## 3027 1 2 1 71 213 2 638 120
## 3028 1 2 2 79 237 2 637 120
## 3029 2 2 2 71 142 2 638 120
## 3030 1 2 2 76 76 2 612 100
## 3031 1 1 1 82 82 3 613 110
## 3032 1 2 2 71 71 2 638 120
## 3033 1 1 2 71 71 2 638 120
## 3034 2 1 2 82 82 3 613 110
## 3035 1 1 1 82 164 3 613 110
## 3036 2 2 2 82 164 3 613 110
## 3037 1 1 1 76 153 2 612 100
## 3038 2 2 2 71 213 2 638 120
## 3039 1 2 2 79 79 2 637 120
## 3040 1 2 2 76 229 2 612 100
## 3041 2 2 2 78 233 2 654 120
## 3042 2 2 2 82 82 2 653 120
## 3043 1 1 2 78 78 2 654 120
## 3044 1 1 2 79 158 2 637 120
## 3045 2 1 2 76 153 2 612 100
## 3046 2 2 1 82 164 2 653 120
## 3047 2 2 2 82 164 2 653 120
## 3048 1 1 2 82 82 2 653 120
## 3049 2 1 2 76 76 2 612 100
## 3050 1 1 2 82 164 2 653 120
## 3051 1 2 2 82 82 3 613 110
## 3052 1 2 2 71 71 2 638 120
## 3053 2 2 2 78 78 2 654 120
## 3054 1 2 2 78 156 2 654 120
## 3055 2 2 2 71 142 2 638 120
## 3056 2 2 2 71 213 2 638 120
## 3057 2 2 2 78 78 2 654 120
## 3058 1 2 2 76 76 2 612 100
## 3059 1 1 1 82 82 3 613 110
## 3060 2 2 2 82 82 2 653 120
## 3061 1 1 2 76 76 2 612 100
## 3062 2 1 1 79 158 2 637 120
## 3063 1 1 2 82 246 2 653 120
## 3064 1 2 2 82 82 2 653 120
## 3065 2 2 2 79 237 2 637 120
## 3066 1 1 1 82 164 2 653 120
## 3067 1 1 2 71 142 2 638 120
## 3068 2 1 2 78 78 2 654 120
## 3069 2 2 2 78 78 2 654 120
## 3070 2 2 2 76 153 2 612 100
## 3071 1 1 2 76 76 2 612 100
## 3072 2 2 2 79 237 2 637 120
## 3073 2 2 2 76 153 2 612 100
## 3074 2 2 2 76 76 2 612 100
## 3075 1 2 2 82 82 2 653 120
## 3076 1 1 2 82 246 2 653 120
## 3077 1 1 2 79 158 2 637 120
## 3078 1 1 2 78 78 2 654 120
## 3079 1 2 2 79 158 2 637 120
## 3080 1 2 1 71 142 2 638 120
## 3081 1 2 2 78 78 2 654 120
## 3082 1 1 1 78 156 2 654 120
## 3083 1 2 2 71 142 2 638 120
## 3084 1 1 1 78 156 2 654 120
## 3085 1 1 2 71 142 2 638 120
## 3086 1 1 1 82 82 2 653 120
## 3087 2 2 2 78 156 2 654 120
## 3088 1 2 2 82 164 2 653 120
## 3089 1 1 2 78 156 2 654 120
## 3090 1 2 2 82 164 2 653 120
## 3091 1 1 1 78 78 2 654 120
## 3092 1 1 2 78 78 2 654 120
## 3093 1 1 1 79 79 2 637 120
## 3094 1 2 2 82 82 2 653 120
## 3095 2 2 2 82 82 2 653 120
## 3096 1 1 2 76 76 2 612 100
## 3097 1 2 2 71 71 2 638 120
## 3098 1 1 1 79 237 2 637 120
## 3099 2 2 2 79 158 2 637 120
## 3100 2 2 2 79 79 2 637 120
## 3101 2 1 2 76 76 2 612 100
## 3102 2 1 2 76 229 2 612 100
## 3103 2 2 2 78 233 2 654 120
## 3104 2 2 2 79 158 2 637 120
## 3105 1 2 2 79 79 2 637 120
## 3106 2 2 2 78 78 2 654 120
## 3107 1 2 2 97 194 2 662 120
## 3108 2 1 2 97 194 2 662 120
## 3109 2 2 2 97 389 2 662 120
## 3110 1 2 2 92 184 2 597 70
## 3111 1 2 2 92 276 2 597 70
## 3112 1 2 2 85 254 3 599 80
## 3113 1 2 2 79 159 3 598 80
## 3114 1 1 2 97 486 2 662 120
## 3115 2 2 2 97 97 2 662 120
## 3116 1 2 2 97 292 2 662 120
## 3117 2 2 2 85 169 3 599 80
## 3118 2 2 2 85 169 3 599 80
## 3119 2 2 2 79 79 3 598 80
## 3120 1 2 2 85 85 3 599 80
## 3121 2 2 2 87 87 2 661 120
## 3122 2 2 2 92 92 2 597 70
## 3123 2 1 1 92 92 2 597 70
## 3124 1 1 1 87 87 2 661 120
## 3125 2 2 2 97 97 2 662 120
## 3126 1 1 1 79 79 3 598 80
## 3127 1 2 2 97 194 2 662 120
## 3128 2 2 2 97 97 2 662 120
## 3129 2 2 2 85 169 3 599 80
## 3130 2 1 2 97 292 2 662 120
## 3131 2 1 2 92 92 2 597 70
## 3132 2 1 2 97 292 2 662 120
## 3133 1 1 2 79 79 3 598 80
## 3134 2 2 2 92 92 2 597 70
## 3135 2 1 2 87 261 2 661 120
## 3136 2 2 2 92 184 2 597 70
## 3137 1 2 2 79 318 3 598 80
## 3138 1 1 2 92 92 2 597 70
## 3139 1 2 2 92 184 2 597 70
## 3140 2 2 2 92 367 2 597 70
## 3141 2 2 2 85 85 3 599 80
## 3142 1 2 2 87 87 2 661 120
## 3143 1 2 2 87 87 2 661 120
## 3144 2 2 2 79 318 3 598 80
## 3145 1 1 2 79 79 3 598 80
## 3146 1 2 1 87 87 2 661 120
## 3147 2 2 2 97 97 2 662 120
## 3148 1 1 2 85 85 3 599 80
## 3149 1 1 2 78 156 2 660 120
## 3150 1 1 2 92 92 2 597 70
## 3151 1 1 1 97 194 2 662 120
## 3152 1 1 2 97 97 2 662 120
## 3153 2 2 2 79 159 3 598 80
## 3154 1 2 1 87 87 2 661 120
## 3155 1 1 1 97 97 2 662 120
## 3156 2 2 2 97 97 2 662 120
## 3157 1 1 1 92 276 2 597 70
## 3158 1 1 2 87 87 2 661 120
## 3159 2 2 2 79 79 3 598 80
## 3160 2 2 2 78 78 2 660 120
## 3161 2 2 2 92 92 2 597 70
## 3162 1 2 2 85 85 3 599 80
## 3163 1 1 2 85 85 3 599 80
## 3164 2 2 2 85 85 3 599 80
## 3165 1 1 2 78 78 2 660 120
## 3166 2 2 2 97 97 2 662 120
## 3167 2 2 2 85 254 3 599 80
## 3168 1 2 2 78 156 2 660 120
## 3169 2 2 2 78 78 2 660 120
## 3170 1 2 1 78 156 2 660 120
## 3171 1 2 2 92 184 2 597 70
## 3172 1 1 2 92 184 2 597 70
## 3173 2 2 2 85 85 3 599 80
## 3174 1 2 2 92 184 2 597 70
## 3175 2 2 2 79 79 3 598 80
## 3176 1 2 2 78 234 2 660 120
## 3177 1 2 2 87 87 2 661 120
## 3178 1 1 2 78 78 2 660 120
## 3179 1 1 2 87 87 2 661 120
## 3180 2 2 2 78 78 2 660 120
## 3181 1 2 2 97 292 2 662 120
## 3182 1 2 2 85 85 3 599 80
## 3183 1 1 2 78 78 2 660 120
## 3184 1 2 1 78 389 2 660 120
## 3185 1 2 2 85 254 3 599 80
## 3186 1 2 2 85 169 3 599 80
## 3187 1 2 2 87 87 2 661 120
## 3188 2 1 2 87 87 2 661 120
## 3189 2 2 2 79 79 3 598 80
## 3190 2 2 2 85 169 3 599 80
## 3191 2 2 2 78 156 2 660 120
## 3192 2 2 2 79 79 3 598 80
## 3193 1 2 2 87 435 2 661 120
## 3194 2 2 2 87 174 2 661 120
## 3195 2 1 2 87 87 2 661 120
## 3196 1 1 2 85 85 3 599 80
## 3197 1 1 1 87 87 2 661 120
## 3198 1 1 1 87 261 2 661 120
## 3199 1 2 2 78 78 2 660 120
## 3200 1 1 1 78 389 2 660 120
## 3201 2 2 2 79 79 3 598 80
## 3202 1 1 2 87 87 2 661 120
## 3203 2 1 2 78 78 2 660 120
## 3204 1 1 2 79 79 3 598 80
## 3205 2 2 2 78 234 2 660 120
## 3206 2 1 2 78 78 2 660 120
## 3207 2 2 2 87 87 2 661 120
## 3208 2 2 2 78 78 2 660 120
## 3209 2 1 2 74 221 2 623 100
## 3210 2 1 1 78 78 2 624 100
## 3211 2 2 2 78 78 2 624 100
## 3212 1 2 2 80 80 2 625 100
## 3213 2 2 1 74 74 2 623 100
## 3214 1 2 2 74 147 2 623 100
## 3215 1 2 2 80 80 2 625 100
## 3216 1 2 2 74 74 2 623 100
## 3217 1 2 2 78 78 2 624 100
## 3218 2 1 2 74 221 2 623 100
## 3219 1 1 2 80 160 2 625 100
## 3220 2 2 2 78 157 2 624 100
## 3221 1 1 2 74 74 2 623 100
## 3222 2 2 2 74 147 2 623 100
## 3223 1 1 2 78 78 2 624 100
## 3224 2 1 2 74 74 2 623 100
## 3225 1 1 1 74 74 2 623 100
## 3226 1 1 1 84 168 2 663 120
## 3227 1 1 2 80 160 2 625 100
## 3228 1 2 2 74 368 2 623 100
## 3229 2 1 2 78 78 2 624 100
## 3230 1 1 1 74 147 2 623 100
## 3231 2 2 2 74 147 2 623 100
## 3232 1 1 2 84 84 2 663 120
## 3233 1 1 2 84 84 2 663 120
## 3234 1 1 2 78 78 2 624 100
## 3235 2 2 2 74 74 2 623 100
## 3236 1 1 2 78 157 2 624 100
## 3237 2 2 2 78 157 2 624 100
## 3238 1 1 2 78 78 2 624 100
## 3239 2 2 2 72 143 2 626 100
## 3240 2 1 2 104 209 2 664 120
## 3241 2 2 2 104 104 2 664 120
## 3242 2 1 2 104 104 2 664 120
## 3243 2 2 2 104 209 2 664 120
## 3244 1 1 2 104 104 2 664 120
## 3245 1 2 2 80 160 2 625 100
## 3246 2 2 2 78 157 2 624 100
## 3247 2 2 2 80 319 2 625 100
## 3248 2 2 2 84 84 2 663 120
## 3249 2 2 2 74 74 2 623 100
## 3250 1 1 1 78 78 2 624 100
## 3251 2 2 2 80 160 2 625 100
## 3252 2 2 2 78 78 2 624 100
## 3253 1 1 2 104 104 2 664 120
## 3254 2 2 2 104 104 2 664 120
## 3255 2 2 2 80 239 2 625 100
## 3256 1 1 2 72 72 2 626 100
## 3257 2 1 2 72 143 2 626 100
## 3258 2 2 2 84 168 2 663 120
## 3259 1 2 2 84 84 2 663 120
## 3260 1 2 2 78 157 2 624 100
## 3261 1 2 2 78 157 2 624 100
## 3262 1 1 2 104 209 2 664 120
## 3263 2 1 1 78 78 2 624 100
## 3264 1 1 2 104 104 2 664 120
## 3265 1 2 2 104 209 2 664 120
## 3266 1 2 2 72 72 2 626 100
## 3267 2 2 2 74 74 2 623 100
## 3268 2 2 2 104 313 2 664 120
## 3269 1 2 2 104 209 2 664 120
## 3270 1 2 1 80 80 2 625 100
## 3271 1 1 2 80 80 2 625 100
## 3272 1 2 2 80 80 2 625 100
## 3273 1 1 2 84 253 2 663 120
## 3274 1 2 2 72 72 2 626 100
## 3275 1 1 2 74 147 2 623 100
## 3276 1 1 1 104 104 2 664 120
## 3277 2 1 2 72 143 2 626 100
## 3278 1 2 2 74 74 2 623 100
## 3279 1 2 2 72 72 2 626 100
## 3280 2 1 2 104 209 2 664 120
## 3281 1 1 2 104 104 2 664 120
## 3282 2 2 2 84 84 2 663 120
## 3283 1 1 1 80 80 2 625 100
## 3284 2 2 2 72 143 2 626 100
## 3285 2 2 2 84 253 2 663 120
## 3286 1 2 2 84 84 2 663 120
## 3287 2 2 2 84 168 2 663 120
## 3288 2 2 2 72 143 2 626 100
## 3289 1 1 2 72 72 2 626 100
## 3290 2 2 2 104 209 2 664 120
## 3291 2 2 2 80 80 2 625 100
## 3292 2 2 2 84 253 2 663 120
## 3293 1 1 2 72 72 2 626 100
## 3294 2 2 2 80 160 2 625 100
## 3295 1 1 2 84 84 2 663 120
## 3296 1 1 2 80 80 2 625 100
## 3297 1 2 2 84 168 2 663 120
## 3298 1 2 2 78 157 2 624 100
## 3299 2 2 2 80 160 2 625 100
## 3300 2 2 2 72 143 2 626 100
## 3301 2 2 1 84 337 2 663 120
## 3302 1 2 2 84 168 2 663 120
## 3303 1 2 2 72 143 2 626 100
## 3304 2 2 2 104 104 2 664 120
## 3305 1 2 2 72 72 2 626 100
## 3306 2 2 2 74 221 2 623 100
## 3307 2 2 2 72 72 2 626 100
## 3308 1 1 2 72 72 2 626 100
## 3309 2 2 2 74 368 2 623 100
## 3310 1 2 2 84 168 2 663 120
## 3311 2 2 2 84 84 2 663 120
## 3312 2 2 2 88 88 2 666 120
## 3313 1 2 2 91 183 2 665 120
## 3314 2 2 2 88 88 2 666 120
## 3315 1 1 2 85 341 2 627 90
## 3316 1 2 2 88 263 2 666 120
## 3317 1 1 2 88 263 2 666 120
## 3318 2 2 2 85 171 2 627 90
## 3319 2 2 2 88 175 2 666 120
## 3320 1 2 2 88 88 2 666 120
## 3321 1 2 1 88 88 2 666 120
## 3322 2 1 2 91 91 2 665 120
## 3323 1 2 2 91 91 2 665 120
## 3324 2 2 2 88 88 2 666 120
## 3325 2 2 2 88 88 2 666 120
## 3326 1 2 2 88 88 2 666 120
## 3327 2 1 2 85 171 2 627 90
## 3328 1 1 2 85 85 2 627 90
## 3329 1 2 2 91 183 2 665 120
## 3330 2 2 2 85 85 2 627 90
## 3331 2 2 2 85 85 2 627 90
## 3332 1 2 2 91 183 2 665 120
## 3333 2 2 2 85 171 2 627 90
## 3334 1 1 1 88 88 2 666 120
## 3335 2 2 2 91 274 2 665 120
## 3336 1 1 2 88 88 2 666 120
## 3337 2 2 2 85 171 2 627 90
## 3338 2 2 2 91 91 2 665 120
## 3339 1 1 2 88 88 2 666 120
## 3340 1 2 1 88 88 2 666 120
## 3341 1 2 2 91 183 2 665 120
## 3342 1 2 2 85 85 2 627 90
## 3343 1 1 1 85 85 2 627 90
## 3344 2 1 2 91 274 2 665 120
## 3345 2 2 2 85 85 2 627 90
## 3346 2 1 2 88 88 2 666 120
## 3347 1 2 2 85 85 2 627 90
## 3348 1 2 2 91 183 2 665 120
## 3349 2 2 2 85 171 2 627 90
## 3350 1 2 2 91 91 2 665 120
## 3351 2 2 2 91 91 2 665 120
## 3352 1 1 2 88 88 2 666 120
## 3353 1 1 2 85 85 2 627 90
## 3354 1 1 2 88 88 2 666 120
## 3355 1 2 2 88 175 2 666 120
## 3356 1 1 2 91 183 2 665 120
## 3357 1 1 2 85 341 2 627 90
## 3358 1 1 2 88 88 2 666 120
## 3359 1 1 2 91 91 2 665 120
## 3360 2 2 2 91 91 2 665 120
## 3361 2 2 2 85 171 2 627 90
## 3362 2 2 1 91 91 2 665 120
## 3363 1 2 2 85 171 2 627 90
## 3364 1 2 2 85 85 2 627 90
## 3365 2 2 2 85 85 2 627 90
## 3366 1 2 2 91 183 2 665 120
## 3367 1 2 2 88 263 2 666 120
## 3368 1 2 1 91 274 2 665 120
## 3369 2 2 2 73 146 2 600 70
## 3370 2 2 2 85 85 2 601 70
## 3371 2 2 2 80 160 3 602 80
## 3372 2 2 2 85 85 2 601 70
## 3373 1 1 1 86 86 2 603 70
## 3374 1 1 2 85 85 2 601 70
## 3375 2 2 2 80 160 3 602 80
## 3376 1 1 2 85 85 2 601 70
## 3377 1 2 2 86 86 2 603 70
## 3378 2 2 2 80 80 3 602 80
## 3379 2 2 2 86 86 2 603 70
## 3380 2 2 2 73 73 2 600 70
## 3381 2 2 2 73 73 2 600 70
## 3382 1 2 2 85 170 2 601 70
## 3383 1 2 2 86 172 2 603 70
## 3384 2 2 2 82 82 2 667 120
## 3385 2 2 2 86 86 2 603 70
## 3386 1 1 2 73 73 2 600 70
## 3387 1 2 2 86 86 2 603 70
## 3388 2 2 2 85 85 2 601 70
## 3389 2 2 2 73 73 2 600 70
## 3390 1 2 1 80 80 3 602 80
## 3391 1 2 2 86 86 2 603 70
## 3392 1 2 2 80 80 3 602 80
## 3393 2 2 2 82 82 2 667 120
## 3394 2 2 2 86 86 2 603 70
## 3395 1 2 2 85 85 2 601 70
## 3396 1 1 2 82 82 2 667 120
## 3397 1 1 2 85 170 2 601 70
## 3398 1 1 1 85 85 2 601 70
## 3399 1 1 2 73 220 2 600 70
## 3400 1 2 2 80 160 3 602 80
## 3401 2 2 2 80 240 3 602 80
## 3402 2 2 2 85 85 2 601 70
## 3403 2 2 2 82 164 2 667 120
## 3404 1 2 2 86 86 2 603 70
## 3405 1 1 2 86 86 2 603 70
## 3406 2 2 2 86 86 2 603 70
## 3407 1 2 2 82 164 2 667 120
## 3408 1 1 1 86 259 2 603 70
## 3409 1 2 2 73 146 2 600 70
## 3410 2 2 2 73 73 2 600 70
## 3411 2 2 1 86 86 2 603 70
## 3412 1 1 2 73 146 2 600 70
## 3413 1 2 2 80 80 3 602 80
## 3414 1 2 2 80 399 3 602 80
## 3415 1 2 2 82 82 2 667 120
## 3416 1 1 2 82 82 2 667 120
## 3417 2 2 2 86 86 2 603 70
## 3418 2 1 1 86 86 2 603 70
## 3419 2 2 2 82 82 2 667 120
## 3420 1 2 2 85 85 2 601 70
## 3421 1 2 1 86 86 2 603 70
## 3422 2 2 2 86 172 2 603 70
## 3423 1 2 2 73 73 2 600 70
## 3424 2 2 2 73 73 2 600 70
## 3425 2 1 2 80 160 3 602 80
## 3426 1 1 2 82 82 2 667 120
## 3427 1 1 2 80 160 3 602 80
## 3428 2 2 2 80 160 3 602 80
## 3429 2 2 2 82 82 2 667 120
## 3430 1 2 2 82 82 2 667 120
## 3431 2 2 2 85 255 2 601 70
## 3432 2 2 2 82 82 2 667 120
## 3433 1 2 2 85 85 2 601 70
## 3434 1 1 2 73 146 2 600 70
## 3435 1 2 2 80 160 3 602 80
## 3436 1 1 2 85 85 2 601 70
## 3437 1 2 2 73 146 2 600 70
## 3438 1 2 2 86 345 2 603 70
## 3439 2 2 2 82 164 2 667 120
## 3440 1 2 2 80 80 3 602 80
## 3441 1 1 1 85 255 2 601 70
## 3442 1 1 2 73 146 2 600 70
## 3443 1 2 2 85 85 2 601 70
## 3444 2 2 1 85 170 2 601 70
## 3445 2 2 1 80 160 3 602 80
## 3446 2 1 2 80 80 3 602 80
## 3447 1 1 2 86 86 2 603 70
## 3448 1 1 2 80 80 3 602 80
## [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 107808 rows ]## [1] "ID_VIV" "ID_MUJ" "UPM" "REN_M_ELE" "VIV_SEL"
## [6] "PROG" "HOGAR" "DOMINIO" "CVE_ENT" "NOM_ENT"
## [11] "CVE_MUN" "NOM_MUN" "COD_RES" "COD_RES_MU" "T_INSTRUM"
## [16] "P15_1_1" "P15_1_2" "P15_1_3" "P15_1_4" "P15_1_5"
## [21] "P15_1_6" "P15_1_7" "P15_1_8" "P15_1_9" "FAC_VIV"
## [26] "FAC_MUJ" "ESTRATO" "UPM_DIS" "EST_DIS"#21
datos_basicos4_21$P6_1_1= as.numeric(datos_basicos4_21$P6_1_1)
datos_basicos4_21$P6_1_2= as.numeric(datos_basicos4_21$P6_1_2)
datos_basicos4_21$P6_1_3= as.numeric(datos_basicos4_21$P6_1_3)
datos_basicos4_21$P6_1_4= as.numeric(datos_basicos4_21$P6_1_4)
datos_basicos4_21$P6_1_5= as.numeric(datos_basicos4_21$P6_1_5)
datos_basicos4_21$P6_2_1= as.numeric(datos_basicos4_21$P6_2_1)
datos_basicos4_21$P6_2_2= as.numeric(datos_basicos4_21$P6_2_2)
datos_basicos4_21$P6_2_3= as.numeric(datos_basicos4_21$P6_2_3)
datos_basicos4_21$P6_2_4= as.numeric(datos_basicos4_21$P6_2_4)
#16
datos_basicos4_16$P15_1_1= as.numeric(datos_basicos4_16$P15_1_1)
datos_basicos4_16$P15_1_2= as.numeric(datos_basicos4_16$P15_1_2)
datos_basicos4_16$P15_1_3= as.numeric(datos_basicos4_16$P15_1_3)
datos_basicos4_16$P15_1_4= as.numeric(datos_basicos4_16$P15_1_4)
datos_basicos4_16$P15_1_5= as.numeric(datos_basicos4_16$P15_1_5)Edad de mujeres
hist(datos_mujeres16$EDAD,
main = "Distribución de la edad (mujeres) 2016",
xlab = "Edad",
col = "lightblue",
border = "white")
hist(datos_mujeres21$EDAD,
main = "Distribución de la edad (mujeres) 2021",
xlab = "Edad",
col = "#DDA0DD",
border = "white")
library(dplyr)
# Filter auf Alter > 15
datos16 <- datos_mujeres16 %>% filter(EDAD > 15)
datos21 <- datos_mujeres21 %>% filter(EDAD > 15)
# Tabellen erstellen
tabla16 <- datos16 %>%
count(EDAD, name = "Frecuencia_16") %>%
mutate(Porcentaje_16 = round(100 * Frecuencia_16 / sum(Frecuencia_16), 1))
tabla21 <- datos21 %>%
count(EDAD, name = "Frecuencia_21") %>%
mutate(Porcentaje_21 = round(100 * Frecuencia_21 / sum(Frecuencia_21), 1))
# Beide Tabellen zusammenführen
tabla_final <- full_join(tabla16, tabla21, by = "EDAD") %>%
arrange(EDAD)
tabla_final## EDAD Frecuencia_16 Porcentaje_16 Frecuencia_21 Porcentaje_21
## 1 16 4194 2.5 3529 2.1
## 2 17 4113 2.5 3876 2.3
## 3 18 3949 2.4 3586 2.2
## 4 19 3598 2.2 3492 2.1
## 5 20 3908 2.4 3781 2.3
## 6 21 3627 2.2 3736 2.3
## 7 22 3901 2.4 3588 2.2
## 8 23 3764 2.3 3469 2.1
## 9 24 3762 2.3 3288 2.0
## 10 25 3693 2.2 3479 2.1
## 11 26 3536 2.1 3430 2.1
## 12 27 3313 2.0 3378 2.0
## 13 28 3496 2.1 3423 2.1
## 14 29 3130 1.9 3335 2.0
## 15 30 4063 2.5 3796 2.3
## 16 31 2888 1.7 2981 1.8
## 17 32 3457 2.1 3288 2.0
## 18 33 3315 2.0 3140 1.9
## 19 34 3320 2.0 2921 1.8
## 20 35 3439 2.1 3001 1.8
## 21 36 3554 2.1 3226 1.9
## 22 37 3045 1.8 2904 1.7
## 23 38 3722 2.2 3206 1.9
## 24 39 2992 1.8 2838 1.7
## 25 40 4070 2.5 3559 2.1
## 26 41 2661 1.6 2641 1.6
## 27 42 3552 2.1 3193 1.9
## 28 43 3158 1.9 2960 1.8
## 29 44 2825 1.7 2931 1.8
## 30 45 3057 1.8 3129 1.9
## 31 46 2948 1.8 2890 1.7
## 32 47 2501 1.5 2989 1.8
## 33 48 2861 1.7 2834 1.7
## 34 49 2536 1.5 2808 1.7
## 35 50 3280 2.0 3415 2.1
## 36 51 2074 1.3 2440 1.5
## 37 52 2569 1.6 2726 1.6
## 38 53 2433 1.5 2533 1.5
## 39 54 2344 1.4 2502 1.5
## 40 55 2275 1.4 2385 1.4
## 41 56 2305 1.4 2528 1.5
## 42 57 1787 1.1 2196 1.3
## 43 58 2060 1.2 2216 1.3
## 44 59 1823 1.1 2087 1.3
## 45 60 2178 1.3 2400 1.4
## 46 61 1355 0.8 1774 1.1
## 47 62 1583 1.0 1912 1.2
## 48 63 1530 0.9 1857 1.1
## 49 64 1417 0.9 1707 1.0
## 50 65 1700 1.0 1960 1.2
## 51 66 1403 0.8 1531 0.9
## 52 67 1217 0.7 1383 0.8
## 53 68 1159 0.7 1561 0.9
## 54 69 923 0.6 1081 0.7
## 55 70 1317 0.8 1313 0.8
## 56 71 784 0.5 986 0.6
## 57 72 935 0.6 1087 0.7
## 58 73 802 0.5 953 0.6
## 59 74 844 0.5 935 0.6
## 60 75 828 0.5 875 0.5
## 61 76 737 0.4 759 0.5
## 62 77 578 0.3 652 0.4
## 63 78 613 0.4 675 0.4
## 64 79 403 0.2 511 0.3
## 65 80 619 0.4 653 0.4
## 66 81 340 0.2 403 0.2
## 67 82 370 0.2 433 0.3
## 68 83 368 0.2 416 0.3
## 69 84 331 0.2 387 0.2
## 70 85 291 0.2 343 0.2
## 71 86 294 0.2 315 0.2
## 72 87 208 0.1 246 0.1
## 73 88 135 0.1 186 0.1
## 74 89 130 0.1 155 0.1
## 75 90 133 0.1 148 0.1
## 76 91 73 0.0 83 0.0
## 77 92 72 0.0 85 0.1
## 78 93 62 0.0 76 0.0
## 79 94 56 0.0 59 0.0
## 80 95 36 0.0 51 0.0
## 81 96 53 0.0 52 0.0
## 82 97 57 0.0 116 0.1
## 83 98 374 0.2 167 0.1
## 84 99 311 0.2 103 0.1library(dplyr)
# ----------------------------------------------------------
# 1. Seleccionar mujeres ≥ 15 años
# ----------------------------------------------------------
datos_mujeres16 <- datos_basicos1_16 %>%
filter(SEXO == 2, !is.na(EDAD), EDAD >= 15) %>%
select(
ID_VIV, UPM, PROG, VIV_SEL, HOGAR, ID_MUJ,
EDAD, NIV, P2_8, P2_10
)
# ----------------------------------------------------------
# 2. Crear variables binarias de violencia
# ----------------------------------------------------------
violec_especif16 <- violec_especif16 %>%
mutate(
viol16_fis_bin = if_else(viol16_fis_total > 0, 1, 0),
viol16_psi_bin = if_else(viol16_psi_total > 0, 1, 0),
viol16_sex_bin = if_else(viol16_sex_total > 0, 1, 0),
viol16_eco_bin = if_else(viol16_eco_total > 0, 1, 0),
viol16_any_bin = if_else(
viol16_fis_bin + viol16_psi_bin +
viol16_sex_bin + viol16_eco_bin > 0,
1, 0
),
viol16_any_disc = factor(
viol16_any_bin,
levels = c(0, 1),
labels = c("No", "Sí")
)
)
# ----------------------------------------------------------
# 3. Unir ambos conjuntos de datos
# ----------------------------------------------------------
joined16 <- datos_mujeres16 %>%
inner_join(
violec_especif16,
by = c("ID_VIV", "UPM", "PROG", "VIV_SEL", "HOGAR", "ID_MUJ")
) %>%
filter(!is.na(viol16_any_disc)) # ← korrekt
table(joined16$viol16_any_disc, useNA = "ifany")##
## No Sí
## 52623 39819library(dplyr)
joined16 <- joined16 %>%
mutate(
grupo_edad = case_when(
EDAD >= 15 & EDAD <= 24 ~ "15–24",
EDAD >= 25 & EDAD <= 34 ~ "25–34",
EDAD >= 35 & EDAD <= 44 ~ "35–44",
EDAD >= 45 & EDAD <= 54 ~ "45–54",
EDAD >= 55 ~ "55+",
TRUE ~ NA_character_
)
)
joined16$grupo_edad <- factor(
joined16$grupo_edad,
levels = c("15–24", "25–34", "35–44", "45–54", "55+")
)
library(scales)##
## Attache Paket: 'scales'## Das folgende Objekt ist maskiert 'package:readr':
##
## col_factorplot_data <- joined16 %>%
group_by(grupo_edad, viol16_any_disc) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(grupo_edad) %>%
mutate(
porcentaje = n / sum(n),
porcentaje_label = percent(porcentaje, accuracy = 1)
)
plot_data## # A tibble: 10 × 5
## # Groups: grupo_edad [5]
## grupo_edad viol16_any_disc n porcentaje porcentaje_label
## <fct> <fct> <int> <dbl> <chr>
## 1 15–24 No 4911 0.572 57%
## 2 15–24 Sí 3675 0.428 43%
## 3 25–34 No 12125 0.572 57%
## 4 25–34 Sí 9084 0.428 43%
## 5 35–44 No 12121 0.561 56%
## 6 35–44 Sí 9467 0.439 44%
## 7 45–54 No 9228 0.553 55%
## 8 45–54 Sí 7457 0.447 45%
## 9 55+ No 14238 0.584 58%
## 10 55+ Sí 10136 0.416 42%## Warning: Paket 'ggplot2' wurde unter R Version 4.4.2 erstelltggplot(plot_data,
aes(x = grupo_edad,
y = porcentaje,
fill = viol16_any_disc)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = porcentaje_label),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "white",
size = 4
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format(accuracy = 1)) +
scale_fill_manual(
values = c("No" = "#00BFC4", "Sí" = "#F8766D")
) +
labs(
x = "Grupo de edad",
y = "Porcentaje",
fill = "¿Violencia?",
title = "Porcentaje de mujeres que experimentaron violencia\nsegún grupo de edad (ENDIREH 2016)"
) +
theme_minimal(base_size = 14)
## [1] "ID_VIV" "ID_PER" "UPM" "VIV_SEL" "CVE_ENT"
## [6] "NOM_ENT" "CVE_MUN" "NOM_MUN" "HOGAR" "N_REN"
## [11] "NOMBRE" "PAREN" "SEXO" "EDAD" "P2_5"
## [16] "P2_6" "NIV" "GRA" "P2_8" "P2_9"
## [21] "P2_10" "P2_11" "P2_12" "P2_13" "P2_14"
## [26] "P2_15" "P2_16" "COD_M15" "CODIGO" "REN_MUJ_EL"
## [31] "REN_INF_AD" "FAC_VIV" "FAC_MUJ" "DOMINIO" "ESTRATO"
## [36] "EST_DIS" "UPM_DIS"## [1] "ID_VIV" "ID_PER"
## [3] "UPM" "VIV_SEL"
## [5] "HOGAR" "N_REN"
## [7] "DOMINIO" "CVE_ENT"
## [9] "NOM_ENT" "CVE_MUN"
## [11] "NOM_MUN" "T_INSTRUM"
## [13] "P14_1_1" "P14_1_2"
## [15] "P14_1_3" "P14_1_4"
## [17] "P14_1_5" "P14_1_6"
## [19] "P14_1_7" "P14_1_8"
## [21] "P14_1_9" "P14_1_10"
## [23] "P14_1_11" "P14_1_12"
## [25] "P14_1_13" "P14_1_14"
## [27] "P14_1_15" "P14_1_16"
## [29] "P14_1_17" "P14_1_18"
## [31] "P14_1_19" "P14_1_20"
## [33] "P14_1_21" "P14_1_22"
## [35] "P14_1_23AB" "P14_1_24AB"
## [37] "P14_1_25" "P14_1_26"
## [39] "P14_1_27" "P14_1_28"
## [41] "P14_1_29" "P14_1_30"
## [43] "P14_1_31" "P14_1_32"
## [45] "P14_1_33" "P14_1_34"
## [47] "P14_1_35AB" "P14_1_36AB"
## [49] "P14_1_37AB" "P14_1_38AB"
## [51] "P14_2_1" "P14_3_1"
## [53] "P14_2_2" "P14_3_2"
## [55] "P14_2_3" "P14_3_3"
## [57] "P14_2_4" "P14_3_4"
## [59] "P14_2_5" "P14_3_5"
## [61] "P14_2_6" "P14_3_6"
## [63] "P14_2_7" "P14_3_7"
## [65] "P14_2_8" "P14_3_8"
## [67] "P14_2_9" "P14_3_9"
## [69] "P14_2_10" "P14_3_10"
## [71] "P14_2_11" "P14_3_11"
## [73] "P14_2_12" "P14_3_12"
## [75] "P14_2_13" "P14_3_13"
## [77] "P14_2_14" "P14_3_14"
## [79] "P14_2_15" "P14_3_15"
## [81] "P14_2_16" "P14_3_16"
## [83] "P14_2_17" "P14_3_17"
## [85] "P14_2_18" "P14_3_18"
## [87] "P14_2_19" "P14_3_19"
## [89] "P14_2_20" "P14_3_20"
## [91] "P14_2_21" "P14_3_21"
## [93] "P14_2_22" "P14_3_22"
## [95] "P14_2_23AB" "P14_3_23AB"
## [97] "P14_2_24AB" "P14_3_24AB"
## [99] "P14_2_25" "P14_3_25"
## [101] "P14_2_26" "P14_3_26"
## [103] "P14_2_27" "P14_3_27"
## [105] "P14_2_28" "P14_3_28"
## [107] "P14_2_29" "P14_3_29"
## [109] "P14_2_30" "P14_3_30"
## [111] "P14_2_31" "P14_3_31"
## [113] "P14_2_32" "P14_3_32"
## [115] "P14_2_33" "P14_3_33"
## [117] "P14_2_34" "P14_3_34"
## [119] "P14_2_35AB" "P14_3_35AB"
## [121] "P14_2_36AB" "P14_3_36AB"
## [123] "P14_2_37AB" "P14_3_37AB"
## [125] "P14_2_38AB" "P14_3_38AB"
## [127] "P14_4" "P14_5_1"
## [129] "P14_5_2" "P14_5_3"
## [131] "P14_5_4" "P14_5_5"
## [133] "P14_5_6" "P14_5_7"
## [135] "P14_6" "P14_7_1"
## [137] "P14_7_2" "P14_8_1"
## [139] "P14_8_2" "P14_8_3"
## [141] "P14_8_4" "P14_8_5"
## [143] "P14_8_6" "P14_8_7"
## [145] "P14_8_8" "P14_8_9"
## [147] "P14_8_10" "P14_8_10E"
## [149] "R14_8_10X" "P14_9_1_1"
## [151] "P14_9_1_2" "P14_9_1_3"
## [153] "P14_10_1" "P14_11_1"
## [155] "P14_12_1" "P14_13_1"
## [157] "P14_9_2_1" "P14_9_2_2"
## [159] "P14_9_2_3" "P14_10_2"
## [161] "P14_11_2" "P14_12_2"
## [163] "P14_13_2" "P14_9_3_1"
## [165] "P14_9_3_2" "P14_9_3_3"
## [167] "P14_10_3" "P14_11_3"
## [169] "P14_12_3" "P14_13_3"
## [171] "P14_9_4_1" "P14_9_4_2"
## [173] "P14_9_4_3" "P14_10_4"
## [175] "P14_11_4" "P14_12_4"
## [177] "P14_13_4" "P14_9_5_1"
## [179] "P14_9_5_2" "P14_9_5_3"
## [181] "P14_10_5" "P14_11_5"
## [183] "P14_12_5" "P14_13_5"
## [185] "P14_9_6_1" "P14_9_6_2"
## [187] "P14_9_6_3" "P14_10_6"
## [189] "P14_11_6" "P14_12_6"
## [191] "P14_13_6" "P14_9_7_1"
## [193] "P14_9_7_2" "P14_9_7_3"
## [195] "P14_10_7" "P14_11_7"
## [197] "P14_12_7" "P14_13_7"
## [199] "P14_9_8_1" "P14_9_8_2"
## [201] "P14_9_8_3" "P14_10_8"
## [203] "P14_11_8" "P14_12_8"
## [205] "P14_13_8" "P14_9_9_1"
## [207] "P14_9_9_2" "P14_9_9_3"
## [209] "P14_10_9" "P14_11_9"
## [211] "P14_12_9" "P14_13_9"
## [213] "P14_9_10_1" "P14_9_10_2"
## [215] "P14_9_10_3" "P14_10_10"
## [217] "P14_11_10" "P14_12_10"
## [219] "P14_13_10" "FAC_VIV"
## [221] "FAC_MUJ" "ESTRATO"
## [223] "UPM_DIS" "EST_DIS"
## [225] "violencia21_fisica1" "violencia21_fisica2"
## [227] "violencia21_fisica3" "violencia21_fisica4"
## [229] "violencia21_fisica5" "violencia21_fisica6"
## [231] "violencia21_fisica7" "violencia21_fisica8"
## [233] "violencia21_fisica9" "violencia21_psicologica1"
## [235] "violencia21_psicologica2" "violencia21_psicologica3"
## [237] "violencia21_psicologica4" "violencia21_psicologica5"
## [239] "violencia21_psicologica6" "violencia21_psicologica7"
## [241] "violencia21_psicologica8" "violencia21_psicologica9"
## [243] "violencia21_psicologica10" "violencia21_psicologica11"
## [245] "violencia21_psicologica12" "violencia21_psicologica13"
## [247] "violencia21_psicologica14" "violencia21_psicologica15"
## [249] "violencia21_psicologica16" "violencia21_sexual1"
## [251] "violencia21_sexual2" "violencia21_sexual3"
## [253] "violencia21_sexual4" "violencia21_sexual5"
## [255] "violencia21_sexual6" "violencia21_economica1"
## [257] "violencia21_economica2" "violencia21_economica3"
## [259] "violencia21_economica4" "violencia21_economica5"
## [261] "violencia21_economica6" "violencia21_economica7"
## [263] "viol21_fis_total" "viol21_fis_disc"
## [265] "viol21_psi_total" "viol21_psi_disc"
## [267] "viol21_sex_total" "viol21_sex_disc"
## [269] "viol21_eco_total" "viol21_eco_disc"
## [271] "viol21_fis_bin" "viol21_psi_bin"
## [273] "viol21_sex_bin" "viol21_eco_bin"
## [275] "viol21_any_bin" "viol21_any_disc"library(dplyr)
library(ggplot2)
library(scales)
# ---------------------------------------------------------------------
# 1) Histograma de edad (2021)
# ---------------------------------------------------------------------
hist(datos_mujeres21$EDAD,
main = "Distribución de la edad (mujeres) 2021",
xlab = "Edad",
col = "#DDA0DD",
border = "white")
# ---------------------------------------------------------------------
# 2) Crear variables binarias de violencia (2021)
# ---------------------------------------------------------------------
violec_especif21 <- violec_especif21 %>%
mutate(
viol21_fis_bin = ifelse(viol21_fis_total > 0, 1, 0),
viol21_psi_bin = ifelse(viol21_psi_total > 0, 1, 0),
viol21_sex_bin = ifelse(viol21_sex_total > 0, 1, 0),
viol21_eco_bin = ifelse(viol21_eco_total > 0, 1, 0),
# Variable: 1 si vivió por lo menos una forma de violencia
viol21_any_bin = ifelse(
viol21_fis_bin + viol21_psi_bin + viol21_sex_bin + viol21_eco_bin > 0,
1, 0
),
viol21_any_disc = factor(
viol21_any_bin,
levels = c(0, 1),
labels = c("No", "Sí")
)
)
# Verificación
table(violec_especif21$viol21_any_disc)##
## No Sí
## 53460 37231# ---------------------------------------------------------------------
# 3) Crear grupos de edad y filtrar valores válidos
# ---------------------------------------------------------------------
datos_mujeres21 <- datos_mujeres21 %>%
mutate(
grupo_edad = case_when(
EDAD >= 15 & EDAD <= 24 ~ "15-24",
EDAD >= 25 & EDAD <= 34 ~ "25-34",
EDAD >= 35 & EDAD <= 44 ~ "35-44",
EDAD >= 45 & EDAD <= 54 ~ "45-54",
EDAD >= 55 & EDAD <= 64 ~ "55-64",
EDAD >= 65 ~ "65+",
TRUE ~ NA_character_
)
) %>%
filter(!is.na(grupo_edad))
# ---------------------------------------------------------------------
# 4) Unir bases (JOIN)
# Usa las IDs que comparten ambas bases:
# ID_VIV, UPM, PROG, VIV_SEL, HOGAR
# ---------------------------------------------------------------------
joined21 <- datos_mujeres21 %>%
left_join(
violec_especif21,
by = c("ID_VIV", "ID_PER", "UPM", "VIV_SEL", "HOGAR", "N_REN")
)
joined21 <- joined21 %>%
filter(
!is.na(viol21_any_bin) &
!is.na(EDAD) &
!is.na(grupo_edad)
)
# ---------------------------------------------------------------------
# 5) Calcular porcentajes para el gráfico
# ---------------------------------------------------------------------
plot_data21 <- joined21 %>%
group_by(grupo_edad, viol21_any_disc) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(grupo_edad) %>%
mutate(
porcentaje = n / sum(n),
porcentaje_label = percent(porcentaje, accuracy = 1)
)
# ---------------------------------------------------------------------
# 6) Gráfico: porcentaje de mujeres que vivieron violencia (2021)
# ---------------------------------------------------------------------
ggplot(plot_data21, aes(x = grupo_edad, y = porcentaje, fill = viol21_any_disc)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = porcentaje_label),
position = position_fill(vjust = 0.5),
color = "white",
size = 4
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format(accuracy = 1)) +
labs(
x = "Grupo de edad",
y = "Porcentaje",
fill = "¿Violencia?",
title = "Porcentaje de mujeres que experimentaron violencia \n(ENDIREH 2021)"
) +
theme_minimal(base_size = 14)
library(dplyr)
# -------------------------------------------------------------
# Funktion: Tabelle erstellen (absolute Zahlen + Prozentwerte)
# -------------------------------------------------------------
crear_tabla_violencia <- function(data, grupo_var, viol_var) {
data %>%
filter(!is.na(.data[[grupo_var]]),
!is.na(.data[[viol_var]])) %>%
group_by(.data[[grupo_var]], .data[[viol_var]]) %>%
summarise(
n = n(),
.groups = "drop"
) %>%
group_by(.data[[grupo_var]]) %>%
mutate(
porcentaje = round(100 * n / sum(n), 2)
) %>%
ungroup() %>%
arrange(.data[[grupo_var]], .data[[viol_var]])
}
# -------------------------------------------------------------
# 1) TABLA ENDIREH 2016
# -------------------------------------------------------------
tabla_2016 <- crear_tabla_violencia(
data = joined16,
grupo_var = "grupo_edad",
viol_var = "viol16_any_disc"
)
tabla_2016## # A tibble: 10 × 4
## grupo_edad viol16_any_disc n porcentaje
## <fct> <fct> <int> <dbl>
## 1 15–24 No 4911 57.2
## 2 15–24 Sí 3675 42.8
## 3 25–34 No 12125 57.2
## 4 25–34 Sí 9084 42.8
## 5 35–44 No 12121 56.2
## 6 35–44 Sí 9467 43.8
## 7 45–54 No 9228 55.3
## 8 45–54 Sí 7457 44.7
## 9 55+ No 14238 58.4
## 10 55+ Sí 10136 41.6# -------------------------------------------------------------
# 2) TABLA ENDIREH 2021
# -------------------------------------------------------------
tabla_2021 <- crear_tabla_violencia(
data = joined21,
grupo_var = "grupo_edad",
viol_var = "viol21_any_disc"
)
tabla_2021## # A tibble: 12 × 4
## grupo_edad viol21_any_disc n porcentaje
## <chr> <fct> <int> <dbl>
## 1 15-24 No 4015 60.4
## 2 15-24 Sí 2634 39.6
## 3 25-34 No 11683 60.2
## 4 25-34 Sí 7718 39.8
## 5 35-44 No 11327 58.5
## 6 35-44 Sí 8042 41.5
## 7 45-54 No 9776 56.6
## 8 45-54 Sí 7510 43.4
## 9 55-64 No 8180 58.1
## 10 55-64 Sí 5895 41.9
## 11 65+ No 8479 61.0
## 12 65+ Sí 5431 39.0Nivel educativo de mujeres
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(scales)
# ---------------------------------------------------------
# 0) NIV-Labels laut ENDIREH
# ---------------------------------------------------------
niv_labels <- c(
"0" = "Ninguno",
"1" = "Preescolar",
"2" = "Primaria",
"3" = "Secundaria",
"4" = "Preparatoria",
"5" = "Téc. (Prim.)",
"6" = "Téc. (Sec.)",
"7" = "Téc. (Prep.)",
"8" = "Normal (básica)",
"9" = "Normal (Lic.)",
"10" = "Licenciatura",
"11" = "Posgrado"
)
# ---------------------------------------------------------
# 1) Tabellen vorbereiten: NIV + Jahr
# ---------------------------------------------------------
niv16 <- datos_basicos1_16 %>%
filter(!is.na(NIV)) %>%
mutate(
year = "2016",
NIV_label = factor(niv_labels[as.character(NIV)], levels = niv_labels)
) %>%
group_by(NIV_label, year) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
mutate(porcentaje = n / sum(n))
niv21 <- datos_basicos1_21 %>%
filter(!is.na(NIV)) %>%
mutate(
year = "2021",
NIV_label = factor(niv_labels[as.character(NIV)], levels = niv_labels)
) %>%
group_by(NIV_label, year) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
mutate(porcentaje = n / sum(n))
# Zusammenführen
niv_all <- bind_rows(niv16, niv21)
# ---------------------------------------------------------
# 2) Grafik erstellen
# ---------------------------------------------------------
ggplot(niv_all, aes(x = NIV_label, y = porcentaje, fill = year)) +
geom_col(position = position_dodge(width = 0.9)) +
geom_text(
aes(label = paste0(round(100 * porcentaje, 1))),
position = position_dodge(width = 0.9),
vjust = -0.3,
size = 3
) +
scale_y_continuous(labels = percent_format(),
expand = expansion(mult = c(0, 0.1))) +
scale_fill_manual(values = c("2016" = "lightblue", "2021" = "#DDA0DD")) +
labs(
title = "Comparación del nivel educativo (2016 vs 2021)",
x = "Nivel educativo (NIV)",
y = "Porcentaje",
fill = "Año"
) +
theme_minimal(base_size = 14) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 40, hjust = 1))
library(dplyr)
# ---------------------------------------------------------
# NIV-Labels laut ENDIREH
# ---------------------------------------------------------
niv_labels <- c(
"0" = "Ninguno",
"1" = "Preescolar",
"2" = "Primaria",
"3" = "Secundaria",
"4" = "Preparatoria",
"5" = "Téc. (Prim.)",
"6" = "Téc. (Sec.)",
"7" = "Téc. (Prep.)",
"8" = "Normal (básica)",
"9" = "Normal (Lic.)",
"10" = "Licenciatura",
"11" = "Posgrado"
)
# ---------------------------------------------------------
# Tabelle 2016
# ---------------------------------------------------------
tabla_2016 <- datos_basicos1_16 %>%
filter(!is.na(NIV)) %>%
mutate(
year = 2016,
NIV_label = factor(niv_labels[as.character(NIV)], levels = niv_labels)
) %>%
group_by(NIV_label, year) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
mutate(
porcentaje = round(100 * n / sum(n), 2)
)
# ---------------------------------------------------------
# Tabelle 2021
# ---------------------------------------------------------
tabla_2021 <- datos_basicos1_21 %>%
filter(!is.na(NIV)) %>%
mutate(
year = 2021,
NIV_label = factor(niv_labels[as.character(NIV)], levels = niv_labels)
) %>%
group_by(NIV_label, year) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
mutate(
porcentaje = round(100 * n / sum(n), 2)
)
# ---------------------------------------------------------
# Tabellen zusammenführen
# ---------------------------------------------------------
tabla_niv <- bind_rows(tabla_2016, tabla_2021)
tabla_niv## # A tibble: 25 × 4
## NIV_label year n porcentaje
## <fct> <dbl> <int> <dbl>
## 1 Ninguno 2016 31718 7.38
## 2 Preescolar 2016 22585 5.25
## 3 Primaria 2016 131585 30.6
## 4 Secundaria 2016 111656 26.0
## 5 Preparatoria 2016 64874 15.1
## 6 Téc. (Prim.) 2016 1358 0.32
## 7 Téc. (Sec.) 2016 4878 1.13
## 8 Téc. (Prep.) 2016 5636 1.31
## 9 Normal (básica) 2016 652 0.15
## 10 Normal (Lic.) 2016 4903 1.14
## # ℹ 15 more rowslibrary(dplyr)
library(ggplot2)
library(scales)
# -----------------------------
# 0) NIV-Labels & Reihenfolge
# -----------------------------
niv_labels <- c(
"00" = "Ninguno",
"01" = "Preescolar",
"02" = "Primaria",
"03" = "Secundaria",
"04" = "Preparatoria",
"05" = "Téc. (Prim.)",
"06" = "Téc. (Sec.)",
"07" = "Téc. (Prep.)",
"08" = "Normal (básica)",
"09" = "Normal (Lic.)",
"10" = "Licenciatura",
"11" = "Posgrado"
)
niv_order <- unname(niv_labels) # Vektor der Label-Namen in gewünschter Reihenfolge
# -----------------------------
# 1) Bereinigung + NIV-Label in datos_basicos1_16
# -----------------------------
datos_16 <- datos_basicos1_16 %>%
filter(!is.na(NIV)) %>%
mutate(
NIV2 = sprintf("%02d", as.integer(NIV)), # 0 -> "00", 1 -> "01", ...
NIV_label = niv_labels[NIV2] # Label zuweisen (kann NA ergeben, falls NIV out-of-range)
)
# -----------------------------
# 2) Join mit Gewalt-Datensatz (nur nach vorhandenen gemeinsamen IDs)
# Wir joinen auf die IDs, die in beiden vorhanden sind; PROG war vorhanden, also nutzen wir:
# -----------------------------
common_ids <- intersect(
c("ID_VIV","UPM","PROG","VIV_SEL","HOGAR"),
intersect(names(datos_16), names(violec_especif16))
)
# falls common_ids leer, stop mit Hinweis
if (length(common_ids) == 0) stop("Keine gemeinsamen ID-Variablen zum joinen gefunden. Prüfe Variablennamen.")
datos_join <- datos_16 %>%
left_join(
select(violec_especif16, all_of(common_ids), everything()), # bring die ID-Spalten mit
by = common_ids
)
# -----------------------------
# 3) Sauberes Mapping der Gewalt-Variable (robust)
# - wenn numeric viol16_any_bin existiert, nutze sie
# - sonst wenn factor viol16_any_disc existiert, nutze levels "No"/"Sí"
# - mische NIEMALS NA in "No"
# -----------------------------
datos_join <- datos_join %>%
mutate(
violencia = case_when(
"viol16_any_bin" %in% names(.) & !is.na(viol16_any_bin) ~ if_else(viol16_any_bin == 1, "Sí", "No"),
"viol16_any_disc" %in% names(.) & !is.na(viol16_any_disc) ~ as.character(viol16_any_disc),
TRUE ~ NA_character_
)
)
# -----------------------------
# 4) Tabelle vorbereiten (NIV_label × violencia), NA weglassen
# -----------------------------
tabla_16 <- datos_join %>%
filter(!is.na(NIV_label), !is.na(violencia)) %>% # entferne Fälle ohne NIV oder ohne Info zu Gewalt
mutate(NIV_label = factor(NIV_label, levels = niv_order, ordered = TRUE)) %>%
group_by(NIV_label, violencia) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(NIV_label) %>%
mutate(porcentaje = round(100 * n / sum(n), 1)) %>%
ungroup()
# Kontrolle: falls in einer NIV-Kategorie nur "No" steht, porcentaje für "Sí" fehlt -> ok (0% wird nicht gezeigt)
# Wenn du explizit 0%-Zeilen willst, sag Bescheid.
# -----------------------------
# 5) Promedio (Durchschnitts-% von "Sí" über NIVs)
# Hier berechnen wir gewichtetes promedio über alle Frauen:
# -----------------------------
promedio_violencia <- tabla_16 %>%
filter(violencia == "Sí") %>%
summarise(prom = sum(n) / sum(tabla_16$n) * 100) %>% # gewichteter Anteil aller Frauen in "Sí"
pull(prom)
# -----------------------------
# 6) Plot (FARBCODES: Sí = #F8766D (rötlich-orange), No = #00BFC4 (türkis))
# -----------------------------
ggplot(tabla_16,
aes(x = NIV_label, y = porcentaje, fill = violencia)) +
geom_col(position = "stack") +
geom_text(aes(label = paste0(porcentaje)),
position = position_stack(vjust = 0.5),
color = "white", size = 3.5) +
geom_hline(yintercept = promedio_violencia, linetype = "dashed", color = "red", linewidth = 1) +
annotate("text",
x = length(niv_order),
y = promedio_violencia + 3,
label = paste0("Promedio violencia: ", round(promedio_violencia, 1), "%"),
color = "red", hjust = 1, size = 3.5) +
scale_fill_manual(values = c("No" = "#00BFC4", "Sí" = "#F8766D"), name = "¿Vivió violencia?") +
labs(
title = "Violencia según nivel educativo (ENDIREH 2016)",
x = "Nivel educativo (NIV)",
y = "Porcentaje (%)"
) +
theme_minimal(base_size = 13) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 35, hjust = 1))
# ---------------------------------------------------------------
# Tabelle: Bildungsniveau × Gewalt (absolut + Prozent)
# Nutzt die bereits berechnete tabla_16
# ---------------------------------------------------------------
tabla_16_final <- tabla_16 %>%
arrange(NIV_label, violencia) %>% # richtige Reihenfolge
mutate(
porcentaje = paste0(porcentaje, " %") # Prozent mit %
)
# Tabelle anzeigen
tabla_16_final## # A tibble: 22 × 4
## NIV_label violencia n porcentaje
## <ord> <chr> <int> <chr>
## 1 Preescolar No 14542 56.9 %
## 2 Preescolar Sí 11000 43.1 %
## 3 Primaria No 10799 54.8 %
## 4 Primaria Sí 8903 45.2 %
## 5 Secundaria No 58592 55.6 %
## 6 Secundaria Sí 46859 44.4 %
## 7 Preparatoria No 47014 54.8 %
## 8 Preparatoria Sí 38799 45.2 %
## 9 Téc. (Prim.) No 26582 56.8 %
## 10 Téc. (Prim.) Sí 20226 43.2 %
## # ℹ 12 more rowslibrary(dplyr)
library(ggplot2)
library(scales)
# -----------------------------
# 0) NIV-Labels & Reihenfolge
# -----------------------------
niv_labels <- c(
"00" = "Ninguno",
"01" = "Preescolar",
"02" = "Primaria",
"03" = "Secundaria",
"04" = "Preparatoria",
"05" = "Téc. (Prim.)",
"06" = "Téc. (Sec.)",
"07" = "Téc. (Prep.)",
"08" = "Normal (básica)",
"09" = "Normal (Lic.)",
"10" = "Licenciatura",
"11" = "Posgrado"
)
niv_order <- unname(niv_labels) # Vektor der Label-Namen in gewünschter Reihenfolge
# -----------------------------
# 1) Bereinigung + NIV-Label in datos_basicos1_21
# -----------------------------
datos_21 <- datos_basicos1_21 %>%
filter(!is.na(NIV)) %>%
mutate(
NIV2 = sprintf("%02d", as.integer(NIV)), # 0 -> "00", 1 -> "01", ...
NIV_label = niv_labels[NIV2] # Label zuweisen (kann NA ergeben, falls NIV out-of-range)
)
# -----------------------------
# 2) Join mit Gewalt-Datensatz (nur nach vorhandenen gemeinsamen IDs)
# Wir joinen auf die IDs, die in beiden vorhanden sind; PROG war vorhanden, also nutzen wir:
# -----------------------------
common_ids <- intersect(
c("ID_VIV","UPM","PROG","VIV_SEL","HOGAR"),
intersect(names(datos_21), names(violec_especif21))
)
# falls common_ids leer, stop mit Hinweis
if (length(common_ids) == 0) stop("Keine gemeinsamen ID-Variablen zum joinen gefunden. Prüfe Variablennamen.")
datos_join <- datos_21 %>%
left_join(
select(violec_especif21, all_of(common_ids), everything()), # bring die ID-Spalten mit
by = common_ids
)
# -----------------------------
# 3) Sauberes Mapping der Gewalt-Variable (robust)
# - wenn numeric viol21_any_bin existiert, nutze sie
# - sonst wenn factor viol21_any_disc existiert, nutze levels "No"/"Sí"
# - mische NIEMALS NA in "No"
# -----------------------------
datos_join <- datos_join %>%
mutate(
violencia = case_when(
"viol21_any_bin" %in% names(.) & !is.na(viol21_any_bin) ~ if_else(viol21_any_bin == 1, "Sí", "No"),
"viol21_any_disc" %in% names(.) & !is.na(viol21_any_disc) ~ as.character(viol21_any_disc),
TRUE ~ NA_character_
)
)
# -----------------------------
# 4) Tabelle vorbereiten (NIV_label × violencia), NA weglassen
# -----------------------------
tabla_21 <- datos_join %>%
filter(!is.na(NIV_label), !is.na(violencia)) %>% # entferne Fälle ohne NIV oder ohne Info zu Gewalt
mutate(NIV_label = factor(NIV_label, levels = niv_order, ordered = TRUE)) %>%
group_by(NIV_label, violencia) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(NIV_label) %>%
mutate(porcentaje = round(100 * n / sum(n), 1)) %>%
ungroup()
# Kontrolle: falls in einer NIV-Kategorie nur "No" steht, porcentaje für "Sí" fehlt -> ok (0% wird nicht gezeigt)
# Wenn du explizit 0%-Zeilen willst, sag Bescheid.
# -----------------------------
# 5) Promedio (Durchschnitts-% von "Sí" über NIVs)
# Hier berechnen wir gewichtetes promedio über alle Frauen:
# -----------------------------
promedio_violencia <- tabla_21 %>%
filter(violencia == "Sí") %>%
summarise(prom = sum(n) / sum(tabla_21$n) * 100) %>% # gewichteter Anteil aller Frauen in "Sí"
pull(prom)
# -----------------------------
# 6) Plot (FARBCODES: Sí = #F8766D (rötlich-orange), No = #00BFC4 (türkis))
# -----------------------------
ggplot(tabla_21,
aes(x = NIV_label, y = porcentaje, fill = violencia)) +
geom_col(position = "stack") +
geom_text(aes(label = paste0(porcentaje)),
position = position_stack(vjust = 0.5),
color = "white", size = 3.5) +
geom_hline(yintercept = promedio_violencia, linetype = "dashed", color = "red", linewidth = 1) +
annotate("text",
x = length(niv_order),
y = promedio_violencia + 3,
label = paste0("Promedio violencia: ", round(promedio_violencia, 1), "%"),
color = "red", hjust = 1, size = 3.5) +
scale_fill_manual(values = c("No" = "#00BFC4", "Sí" = "#F8766D"), name = "¿Vivió violencia?") +
labs(
title = "Violencia según nivel educativo (ENDIREH 2021)",
x = "Nivel educativo (NIV)",
y = "Porcentaje (%)"
) +
theme_minimal(base_size = 13) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 35, hjust = 1))
# --------------------------------------------
# Tabelle 2021: NIV_label × violencia (n + %)
# --------------------------------------------
tabla_21_final <- datos_join %>%
filter(!is.na(NIV_label), !is.na(violencia)) %>%
mutate(NIV_label = factor(NIV_label, levels = niv_order, ordered = TRUE)) %>%
group_by(NIV_label, violencia) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(NIV_label) %>%
mutate(
porcentaje = round(100 * n / sum(n), 1)
) %>%
ungroup() %>%
arrange(NIV_label, desc(violencia)) # orden: primero Sí, luego No (optional)
# Ausgabe ansehen:
tabla_21_final## # A tibble: 22 × 4
## NIV_label violencia n porcentaje
## <ord> <chr> <int> <dbl>
## 1 Preescolar Sí 8777 42.8
## 2 Preescolar No 11732 57.2
## 3 Primaria Sí 6421 42.2
## 4 Primaria No 8801 57.8
## 5 Secundaria Sí 38822 42.7
## 6 Secundaria No 52174 57.3
## 7 Preparatoria Sí 34788 42.6
## 8 Preparatoria No 46893 57.4
## 9 Téc. (Prim.) Sí 21698 41
## 10 Téc. (Prim.) No 31207 59
## # ℹ 12 more rowslibrary(dplyr)
library(ggplot2)
# --------------------------
# Labels definieren
# --------------------------
leer_labels <- c(
"1" = "Sí",
"2" = "No",
"9" = "No especificado"
)
# --------------------------
# Funktion zur Bereinigung
# --------------------------
prep_leer <- function(data, year) {
data %>%
mutate(
P2_8_char = as.character(P2_8),
leer_escribir = case_when(
P2_8_char %in% c("1","2","9") ~ leer_labels[P2_8_char],
TRUE ~ NA_character_
)
) %>%
filter(!is.na(leer_escribir)) %>%
group_by(leer_escribir) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
mutate(
porcentaje = round(100 * n / sum(n), 1),
year = year
)
}
# --------------------------
# Daten vorbereiten
# --------------------------
tabla_16 <- prep_leer(datos_basicos1_16, "2016")
tabla_21 <- prep_leer(datos_basicos1_21, "2021")
# Beide Jahre zusammenführen
tabla_both <- bind_rows(tabla_16, tabla_21)
# Reihenfolge der Kategorien fixieren
tabla_both$leer_escribir <- factor(tabla_both$leer_escribir,
levels = c("Sí", "No", "No especificado"),
ordered = TRUE)
# --------------------------
# Grafik erstellen
# --------------------------
ggplot(tabla_both, aes(x = leer_escribir, y = porcentaje, fill = year)) +
geom_col(position = position_dodge(width = 0.7)) +
geom_text(aes(label = paste0(porcentaje, "%")),
position = position_dodge(width = 0.7),
vjust = -0.3, size = 4) +
scale_fill_manual(values = c("2016" = "lightblue", "2021" = "#DDA0DD")) +
labs(
title = "¿Sabe leer y escribir un recado? (2016 vs 2021)",
x = "Leer y escribir",
y = "Porcentaje (%)",
fill = "Año"
) +
theme_minimal(base_size = 13)
library(dplyr)
# --------------------------
# Labels definieren
# --------------------------
leer_labels <- c(
"1" = "Sí",
"2" = "No",
"9" = "No especificado"
)
# --------------------------
# Funktion zur Aufbereitung
# --------------------------
prep_leer_tabla <- function(data, year) {
data %>%
mutate(
P2_8_char = as.character(P2_8),
leer_escribir = case_when(
P2_8_char %in% c("1","2","9") ~ leer_labels[P2_8_char],
TRUE ~ NA_character_
)
) %>%
filter(!is.na(leer_escribir)) %>%
group_by(leer_escribir) %>%
summarise(
n = n(),
porcentaje = round(100 * n / sum(n), 1),
.groups = "drop"
) %>%
mutate(year = year)
}
# --------------------------
# Daten vorbereiten
# --------------------------
tabla_16 <- prep_leer_tabla(datos_basicos1_16, "2016")
tabla_21 <- prep_leer_tabla(datos_basicos1_21, "2021")
# Beide Jahre zusammenführen
tabla_both <- bind_rows(tabla_16, tabla_21)
# Reihenfolge der Kategorien fixieren
tabla_both$leer_escribir <- factor(tabla_both$leer_escribir,
levels = c("Sí", "No", "No especificado"),
ordered = TRUE)
# --------------------------
# Tabelle anzeigen
# --------------------------
tabla_both %>%
arrange(year, leer_escribir) # optional sortieren nach Jahr und Kategorie## # A tibble: 6 × 4
## leer_escribir n porcentaje year
## <ord> <int> <dbl> <chr>
## 1 Sí 133021 100 2016
## 2 No 50979 100 2016
## 3 No especificado 1888 100 2016
## 4 Sí 110705 100 2021
## 5 No 46464 100 2021
## 6 No especificado 99 100 2021library(dplyr)
library(ggplot2)
# --------------------------
# Labels für Lese-/Schreibfähigkeit
# --------------------------
leer_labels <- c(
"1" = "Sí",
"2" = "No",
"9" = "No especificado"
)
# --------------------------
# Tabelle vorbereiten: Lese-/Schreibfähigkeit + Gewalt
# --------------------------
tabla_leer_viol <- datos_basicos1_16 %>%
mutate(
P2_8_char = as.character(P2_8),
leer_escribir = case_when(
P2_8_char %in% names(leer_labels) ~ leer_labels[P2_8_char],
TRUE ~ NA_character_
)
) %>%
filter(!is.na(leer_escribir)) %>%
# Join mit Gewaltvariablen
left_join(
violec_especif16 %>%
select(ID_VIV, ID_MUJ, UPM, VIV_SEL, HOGAR, viol16_any_disc),
by = c("ID_VIV", "ID_MUJ", "UPM", "VIV_SEL", "HOGAR")
) %>%
filter(!is.na(viol16_any_disc)) %>%
group_by(leer_escribir, viol16_any_disc) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(leer_escribir) %>%
mutate(porcentaje = round(100 * n / sum(n), 1)) %>%
ungroup()
# Reihenfolge der Kategorien fixieren
tabla_leer_viol$leer_escribir <- factor(
tabla_leer_viol$leer_escribir,
levels = c("Sí", "No", "No especificado"),
ordered = TRUE
)
tabla_leer_viol$viol16_any_disc <- factor(
tabla_leer_viol$viol16_any_disc,
levels = c("No", "Sí")
)
# --------------------------
# Grafik erstellen
# --------------------------
ggplot(tabla_leer_viol, aes(x = leer_escribir, y = porcentaje, fill = viol16_any_disc)) +
geom_col(position = "stack") +
geom_text(aes(label = paste0(porcentaje, "%")),
position = position_stack(vjust = 0.5),
color = "white", size = 3.5) +
scale_fill_manual(
values = c("No" = "#00BFC4", "Sí" = "#F8766D"),
name = "Violencia"
) +
labs(
title = "Relación entre leer/escribir y experiencia de violencia (2016)",
x = "¿Sabe leer y escribir un recado?",
y = "Porcentaje"
) +
theme_minimal(base_size = 13) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 35, hjust = 1))
library(dplyr)
tabla_leer_viol_tabla <- datos_basicos1_16 %>%
mutate(
P2_8_char = as.character(P2_8),
leer_escribir = case_when(
P2_8_char %in% names(leer_labels) ~ leer_labels[P2_8_char],
TRUE ~ NA_character_
)
) %>%
filter(!is.na(leer_escribir)) %>%
left_join(
violec_especif16 %>%
select(ID_VIV, ID_MUJ, UPM, VIV_SEL, HOGAR, viol16_any_disc),
by = c("ID_VIV", "ID_MUJ", "UPM", "VIV_SEL", "HOGAR")
) %>%
filter(!is.na(viol16_any_disc)) %>%
group_by(leer_escribir, viol16_any_disc) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(leer_escribir) %>%
mutate(
porcentaje = round(100 * n / sum(n), 1),
porcentaje_label = paste0(porcentaje, "%")
) %>%
ungroup()
tabla_leer_viol_tabla## # A tibble: 4 × 5
## leer_escribir viol16_any_disc n porcentaje porcentaje_label
## <chr> <fct> <int> <dbl> <chr>
## 1 No No 4377 58.7 58.7%
## 2 No Sí 3081 41.3 41.3%
## 3 Sí No 14906 56 56%
## 4 Sí Sí 11722 44 44%library(dplyr)
# Labels definieren
leer_labels <- c(
"1" = "Sí",
"2" = "No",
"9" = "No especificado"
)
# Tabelle vorbereiten: Lese-/Schreibfähigkeit + Gewalt 2021
tabla_leer_viol_21 <- datos_basicos1_21 %>%
mutate(
P2_8_char = as.character(P2_8),
leer_escribir = case_when(
P2_8_char %in% names(leer_labels) ~ leer_labels[P2_8_char],
TRUE ~ NA_character_
)
) %>%
filter(!is.na(leer_escribir)) %>%
# Join mit Gewaltvariablen (ID_PER statt ID_MUJ)
left_join(
violec_especif21 %>%
select(ID_VIV, ID_PER, UPM, VIV_SEL, HOGAR, viol21_any_disc),
by = c("ID_VIV", "ID_PER", "UPM", "VIV_SEL", "HOGAR")
) %>%
filter(!is.na(viol21_any_disc)) %>%
group_by(leer_escribir, viol21_any_disc) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(leer_escribir) %>%
mutate(porcentaje = round(100 * n / sum(n), 1)) %>%
ungroup()
# Kontrolle
tabla_leer_viol_21## # A tibble: 5 × 4
## leer_escribir viol21_any_disc n porcentaje
## <chr> <fct> <int> <dbl>
## 1 No No 3506 57.3
## 2 No Sí 2615 42.7
## 3 No especificado No 2 100
## 4 Sí No 12948 58
## 5 Sí Sí 9392 42library(dplyr)
library(ggplot2)
# Labels definieren
leer_labels <- c(
"1" = "Sí",
"2" = "No",
"9" = "No especificado"
)
# Tabelle vorbereiten: Lese-/Schreibfähigkeit + Gewalt 2021
tabla_leer_viol_21 <- datos_basicos1_21 %>%
mutate(
P2_8_char = as.character(P2_8),
leer_escribir = case_when(
P2_8_char %in% names(leer_labels) ~ leer_labels[P2_8_char],
TRUE ~ NA_character_
)
) %>%
filter(!is.na(leer_escribir)) %>%
# Join NUR über ID_PER
left_join(
violec_especif21 %>%
select(ID_PER, viol21_any_disc),
by = "ID_PER"
) %>%
filter(!is.na(viol21_any_disc)) %>%
group_by(leer_escribir, viol21_any_disc) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(leer_escribir) %>%
mutate(porcentaje = round(100 * n / sum(n), 1)) %>%
ungroup()
# Grafik: gestapelte Balken
ggplot(tabla_leer_viol_21,
aes(x = leer_escribir, y = porcentaje, fill = viol21_any_disc)) +
geom_col(position = "stack") +
geom_text(aes(label = paste0(porcentaje, "%")),
position = position_stack(vjust = 0.5),
color = "white", size = 3.5) +
scale_fill_manual(
values = c("No" = "#00BFC4", "Sí" = "#F8766D"),
name = "Violencia"
) +
labs(
title = "Relación entre leer/escribir y experiencia de violencia (2021)",
x = "¿Sabe leer y escribir un recado?",
y = "Porcentaje"
) +
theme_minimal(base_size = 13) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 35, hjust = 1))
Preguntar por la etnia
library(dplyr)
library(ggplot2)
# Daten filtern: nur Frauen
datos_mujeres21 <- datos_basicos1_21 %>%
filter(SEXO == 2)
# P2_10 als Faktor mit passenden Labels definieren
datos_mujeres21$P2_10 <- factor(datos_mujeres21$P2_10,
levels = c(1, 2, 3, 8),
labels = c("Sí", "Sí, en parte", "No", "No sabe"))
# Zusammenfassung: absolute Zahlen und Prozente
resumen <- datos_mujeres21 %>%
count(P2_10) %>%
mutate(
porcentaje = round(n / sum(n) * 100, 1),
label = paste0(n, "\n", porcentaje, "%") # beide Werte untereinander
)
# Balkendiagramm mit Labels
ggplot(resumen, aes(x = P2_10, y = n)) +
geom_col(fill = "#AF7AC5") +
geom_text(aes(label = label),
vjust = -0.3, size = 4, lineheight = 0.9) +
theme_minimal() +
labs(title = "¿Se considera indígena? (Sólo mujeres)",
x = "Respuesta",
y = "Frecuencia")
library(dplyr)
library(ggplot2)
# Daten filtern: nur Frauen
datos_mujeres16 <- datos_basicos1_16 %>%
filter(SEXO == 2)
# P2_10 als Faktor mit passenden Labels definieren
datos_mujeres16$P2_10 <- factor(datos_mujeres16$P2_10,
levels = c(1, 2, 3, 8),
labels = c("Sí", "Sí, en parte", "No", "No sabe"))
# Zusammenfassung: absolute Zahlen und Prozente
resumen <- datos_mujeres16 %>%
count(P2_10) %>%
mutate(
porcentaje = round(n / sum(n) * 100, 1),
label = paste0(n, "\n", porcentaje, "%") # beide Werte untereinander
)
# Balkendiagramm mit Labels
ggplot(resumen, aes(x = P2_10, y = n)) +
geom_col(fill = "#AF7AC5") +
geom_text(aes(label = label),
vjust = -0.3, size = 4, lineheight = 0.9) +
theme_minimal() +
labs(title = "¿Se considera indígena? (Sólo mujeres)",
x = "Respuesta",
y = "Frecuencia")
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(tidyr)
# ------------------------------------
# Labels
# ------------------------------------
p2_10_labels <- c(
"1" = "Sí",
"2" = "Sí, en parte",
"3" = "No",
"8" = "No sabe"
)
# ------------------------------------
# Funktion zur Aufbereitung pro Jahr
# ------------------------------------
prep_year <- function(data, year) {
data %>%
filter(SEXO == 2) %>% # nur Frauen
mutate(
P2_10_char = as.character(P2_10),
P2_10 = factor(
p2_10_labels[P2_10_char],
levels = p2_10_labels
),
year = year
) %>%
filter(!is.na(P2_10)) %>%
count(year, P2_10) %>%
group_by(year) %>%
mutate(
porcentaje = round(100 * n / sum(n), 1),
label = paste0(n, "\n", porcentaje, "%")
) %>%
ungroup()
}
# ------------------------------------
# Daten für beide Jahre vorbereiten
# ------------------------------------
df_16 <- prep_year(datos_basicos1_16, "2016")
df_21 <- prep_year(datos_basicos1_21, "2021")
df_both <- bind_rows(df_16, df_21)
# ------------------------------------
# Gemeinsame Grafik
# ------------------------------------
ggplot(df_both, aes(x = P2_10, y = n, fill = year)) +
geom_col(position = position_dodge(width = 0.8)) +
geom_text(
aes(label = label),
position = position_dodge(width = 0.8),
vjust = -0.3,
size = 3,
lineheight = 0.9
) +
scale_fill_manual(
values = c("2016" = "lightblue", "2021" = "#DDA0DD"),
name = "Año"
) +
theme_minimal(base_size = 13) +
labs(
title = "¿Se considera indígena? \nComparación 2016 vs 2021",
x = "Respuesta",
y = "Frecuencia"
) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 35, hjust = 1))
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(tidyr)
# ------------------------------------
# Labels
# ------------------------------------
p2_10_labels <- c(
"1" = "Sí",
"2" = "Sí, en parte",
"3" = "No",
"8" = "No sabe"
)
# ------------------------------------
# Funktion zur Aufbereitung pro Jahr
# ------------------------------------
prep_year <- function(data, year) {
data %>%
filter(SEXO == 2) %>% # nur Frauen
mutate(
P2_10_char = as.character(P2_10),
P2_10 = factor(
p2_10_labels[P2_10_char],
levels = p2_10_labels
),
year = year
) %>%
filter(!is.na(P2_10)) %>%
count(year, P2_10) %>%
group_by(year) %>%
mutate(
porcentaje = round(100 * n / sum(n) * 100, 1) / 100, # doppelte Sicherheit
label = paste0(n, "\n", round(100 * n / sum(n), 1), "%"),
# Neue Variable für die Textposition
vpos = ifelse((n / sum(n)) > 0.70, "inside", "above"),
# Neue Variable für die Textfarbe
col = ifelse((n / sum(n)) > 0.70, "white", "black"),
# Y-Position: im Balken (n/2) oder über dem Balken
y_pos = ifelse(vpos == "inside", n / 2, n + max(n) * 0.03)
) %>%
ungroup()
}
# ------------------------------------
# Daten zusammensetzen
# ------------------------------------
df_16 <- prep_year(datos_basicos1_16, "2016")
df_21 <- prep_year(datos_basicos1_21, "2021")
df_both <- bind_rows(df_16, df_21)
# ------------------------------------
# Grafik
# ------------------------------------
ggplot(df_both, aes(x = P2_10, y = n, fill = year)) +
geom_col(position = position_dodge(width = 0.8)) +
geom_text(
aes(
label = label,
y = y_pos,
color = col
),
position = position_dodge(width = 0.8),
size = 3.8,
lineheight = 0.9
) +
scale_color_identity() + # wichtig: benutzt die Textfarbe aus der Variable
scale_fill_manual(
values = c("2016" = "lightblue", "2021" = "#DDA0DD"),
name = "Año"
) +
theme_minimal(base_size = 13) +
labs(
title = "¿Se considera indígena? Comparación 2016 vs 2021",
x = "Respuesta",
y = "Frecuencia"
) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 35, hjust = 1))
library(dplyr)
library(ggplot2)
# 1. Nur Frauen über 15 mit ID und indigener Info
datos_mujeres_indigena <- datos_basicos1_21 %>%
filter(SEXO == 2, EDAD >= 15) %>%
select(ID_VIV, ID_PER, P2_10) %>%
filter(!is.na(P2_10))
# 2. Faktor-Labels für P2_10
datos_mujeres_indigena$P2_10 <- factor(datos_mujeres_indigena$P2_10,
levels = c(1, 2, 3, 8),
labels = c("Sí", "Sí, en parte", "No", "No sabe"))
# 3. Gewaltvariablen vorbereiten (nur Frauen über 15)
violencia_mujeres <- violec_especif21 %>%
filter(!is.na(viol21_any_disc)) %>%
select(ID_VIV, ID_PER, viol21_any_disc)
# 4. Join: Bildung + Gewalt
datos_combinados <- datos_mujeres_indigena %>%
left_join(violencia_mujeres, by = c("ID_VIV", "ID_PER")) %>%
filter(!is.na(viol21_any_disc)) # NA aus Gewalt entfernen
# 5. Prozentuale Verteilung berechnen
resumen_indigena <- datos_combinados %>%
group_by(P2_10, viol21_any_disc) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(P2_10) %>%
mutate(porcentaje = round(n / sum(n) * 100, 1))
# 6. Visualisierung
ggplot(resumen_indigena, aes(x = P2_10, y = porcentaje, fill = viol21_any_disc)) +
geom_col(position = "stack") +
geom_text(aes(label = paste0(porcentaje, "%")),
position = position_stack(vjust = 0.5), size = 3, color = "white") +
labs(title = "Porcentaje de mujeres (15+) que han experimentado violencia, según autoidentificación indígena \n2021",
x = "¿Se considera indígena?",
y = "Porcentaje",
fill = "¿Ha vivido violencia?") +
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(size = 11) # Beispielgröße, z.B. 18
)
# 1 = Gewalt erfahren, 0 = keine Gewalt
violec_especif16$viol16_fis_bin <- ifelse(violec_especif16$viol16_fis_total > 0, 1, 0)
violec_especif16$viol16_psi_bin <- ifelse(violec_especif16$viol16_psi_total > 0, 1, 0)
violec_especif16$viol16_sex_bin <- ifelse(violec_especif16$viol16_sex_total > 0, 1, 0)
violec_especif16$viol16_eco_bin <- ifelse(violec_especif16$viol16_eco_total > 0, 1, 0)
# Mindestens eine Form von Gewalt:
violec_especif16$viol16_any_bin <- ifelse(
violec_especif16$viol16_fis_bin +
violec_especif16$viol16_psi_bin +
violec_especif16$viol16_sex_bin +
violec_especif16$viol16_eco_bin > 0, 1, 0
)
# Faktor mit Labels
violec_especif16$viol16_any_disc <- factor(
violec_especif16$viol16_any_bin,
levels = c(0, 1),
labels = c("No", "Sí")
)
table(violec_especif16$viol16_any_disc)##
## No Sí
## 52623 39819library(dplyr)
library(ggplot2)
# Labels
p2_10_labels <- c(
"1" = "Sí",
"2" = "Sí, en parte",
"3" = "No",
"8" = "No sabe"
)
# Daten vorbereiten NUR Frauen
df_indigena_16 <- datos_basicos1_16 %>%
filter(SEXO == 2) %>%
mutate(
P2_10_char = as.character(P2_10),
indigena = factor(
p2_10_labels[P2_10_char],
levels = p2_10_labels
)
) %>%
filter(!is.na(indigena))
df_join_16 <- df_indigena_16 %>%
left_join(
violec_especif16 %>%
select(ID_VIV, ID_MUJ, UPM, VIV_SEL, HOGAR, viol16_any_disc),
by = c("ID_VIV", "ID_MUJ", "UPM", "VIV_SEL", "HOGAR")
) %>%
filter(!is.na(viol16_any_disc))
tabla_indigena_viol_16 <- df_join_16 %>%
count(indigena, viol16_any_disc) %>%
group_by(indigena) %>%
mutate(
porcentaje = round(100 * n / sum(n), 1)
) %>%
ungroup()
tabla_indigena_viol_16## # A tibble: 8 × 4
## indigena viol16_any_disc n porcentaje
## <fct> <fct> <int> <dbl>
## 1 Sí No 13145 55
## 2 Sí Sí 10776 45
## 3 Sí, en parte No 1082 53.4
## 4 Sí, en parte Sí 945 46.6
## 5 No No 37660 57.8
## 6 No Sí 27447 42.2
## 7 No sabe No 733 53
## 8 No sabe Sí 650 47ggplot(tabla_indigena_viol_16,
aes(x = indigena, y = porcentaje, fill = viol16_any_disc)) +
geom_col(position = "stack") +
geom_text(
aes(label = paste0(porcentaje, "%")),
position = position_stack(vjust = 0.5),
color = "white",
size = 4
) +
scale_fill_manual(
values = c("No" = "#00BFC4", "Sí" = "#F8766D"),
name = "Violencia"
) +
labs(
title = "Relación entre identidad indígena y experiencia de violencia (2016)",
x = "¿Se considera indígena?",
y = "Porcentaje"
) +
theme_minimal(base_size = 13) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 35, hjust = 1))
Zona residencial
library(dplyr)
library(ggplot2)
##########################################
# ------- A) FUNKTION FÜR BEREINIGUNG ----
##########################################
clean_dominio <- function(df) {
df %>%
mutate(
DOMINIO = gsub("\\s+", "", DOMINIO), # Leerzeichen entfernen
DOMINIO = na_if(DOMINIO, ""), # leere Strings in NA konvertieren
DOMINIO = factor(
DOMINIO,
levels = c("U", "C", "R"),
labels = c("Urbano", "Complemento urbano", "Rural")
)
)
}
##########################################
# -------- B) DATOS 2016 -----------------
##########################################
datos16 <- datos_basicos1_16 %>%
clean_dominio() %>%
filter(SEXO == 2, EDAD >= 15, !is.na(DOMINIO)) %>%
group_by(DOMINIO) %>%
summarise(n = n()) %>%
mutate(
porcentaje = round(n / sum(n) * 100, 1),
year = "2016"
)
##########################################
# -------- C) DATOS 2021 -----------------
##########################################
datos21 <- datos_basicos1_21 %>%
clean_dominio() %>%
filter(SEXO == 2, EDAD >= 15, !is.na(DOMINIO)) %>%
group_by(DOMINIO) %>%
summarise(n = n()) %>%
mutate(
porcentaje = round(n / sum(n) * 100, 1),
year = "2021"
)
##########################################
# -------- D) BEIDE JAHRE KOMBINIEREN ----
##########################################
resumen_total <- bind_rows(datos16, datos21)
##########################################
# -------- E) GRAFIK ---------------------
##########################################
ggplot(resumen_total, aes(x = DOMINIO, y = porcentaje, fill = year)) +
geom_col(position = "dodge") +
geom_text(
aes(label = paste0(porcentaje, "%")),
position = position_dodge(width = 0.9),
vjust = -0.3, size = 3
) +
labs(
title = "Comparación de la distribución por tipo de zona (2016 vs 2021)",
x = "Zona de residencia",
y = "Porcentaje de mujeres ≥ 15",
fill = "Año"
) +
theme_minimal() +
scale_fill_manual(
values = c(
"2016" = "lightblue",
"2021" = "#DDA0DD"
)
) +
scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.1)))
##########################################
# -------- F) TABELA (ABSOLUTO + %) -----
##########################################
tabla_resumen <- resumen_total %>%
select(year, DOMINIO, n, porcentaje) %>%
arrange(year, DOMINIO)
tabla_resumen## # A tibble: 6 × 4
## year DOMINIO n porcentaje
## <chr> <fct> <int> <dbl>
## 1 2016 Urbano 85833 50.6
## 2 2016 Complemento urbano 44209 26.1
## 3 2016 Rural 39637 23.4
## 4 2021 Urbano 85116 50.2
## 5 2021 Complemento urbano 44177 26
## 6 2021 Rural 40422 23.8library(dplyr)
library(ggplot2)
### 1) DOMINIO direkt aus datos_basicos1_16 holen (NICHT aus 2_16!)
datos_mujeres_zona16 <- datos_basicos1_16 %>%
filter(SEXO == 2, EDAD >= 15) %>%
mutate(
DOMINIO = gsub("\\s+", "", DOMINIO), # versteckte Leerzeichen entfernen
DOMINIO = factor(
DOMINIO,
levels = c("U", "C", "R"),
labels = c("Urbano", "Complemento urbano", "Rural")
)
) %>%
filter(!is.na(DOMINIO)) %>%
select(ID_VIV, UPM, VIV_SEL, HOGAR, N_REN, DOMINIO)
### 2) Gewalt-Daten vorbereiten
violencia_mujeres16 <- violec_especif16 %>%
filter(!is.na(viol16_any_disc)) %>% # 0/1 Gewalt
select(ID_VIV, UPM, VIV_SEL, HOGAR, REN_M_ELE, viol16_any_disc)
### 3) Join (N_REN ↔ REN_M_ELE)
datos_combinados_zona16 <- datos_mujeres_zona16 %>%
left_join(
violencia_mujeres16,
by = c("ID_VIV", "UPM", "VIV_SEL", "HOGAR", "N_REN" = "REN_M_ELE")
) %>%
filter(!is.na(viol16_any_disc)) # Fälle ohne Gewaltinfo entfernen
### 4) Zusammenfassen
resumen_zona16 <- datos_combinados_zona16 %>%
group_by(DOMINIO, viol16_any_disc) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(DOMINIO) %>%
mutate(porcentaje = round(n / sum(n) * 100, 1))
### 5) Grafik
ggplot(resumen_zona16,
aes(x = DOMINIO, y = porcentaje, fill = viol16_any_disc)) +
geom_col(position = "stack") +
geom_text(
aes(label = paste0(porcentaje, "%")),
position = position_stack(vjust = 0.5),
color = "white", size = 3
) +
labs(
title = "Porcentaje de mujeres que han vivido violencia\nsegún zona de residencia (ENDIREH 2016)",
x = "Zona de residencia",
y = "Porcentaje",
fill = "¿Ha vivido violencia?"
) +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
library(dplyr)
### 1) DOMINIO bereinigen & Frauen ≥15 auswählen
datos_mujeres_zona16 <- datos_basicos1_16 %>%
filter(SEXO == 2, EDAD >= 15) %>%
mutate(
DOMINIO = gsub("\\s+", "", DOMINIO),
DOMINIO = factor(
DOMINIO,
levels = c("U", "C", "R"),
labels = c("Urbano", "Complemento urbano", "Rural")
)
) %>%
filter(!is.na(DOMINIO)) %>%
select(ID_VIV, UPM, VIV_SEL, HOGAR, N_REN, DOMINIO)
### 2) Gewalt vorbereiten
violencia_mujeres16 <- violec_especif16 %>%
filter(!is.na(viol16_any_disc)) %>%
select(ID_VIV, UPM, VIV_SEL, HOGAR, REN_M_ELE, viol16_any_disc)
### 3) Join (N_REN ↔ REN_M_ELE)
datos_combinados_zona16 <- datos_mujeres_zona16 %>%
left_join(
violencia_mujeres16,
by = c("ID_VIV", "UPM", "VIV_SEL", "HOGAR",
"N_REN" = "REN_M_ELE")
) %>%
filter(!is.na(viol16_any_disc))
### 4) Tabelle: absolute + Prozentwerte
tabla_16 <- datos_combinados_zona16 %>%
group_by(DOMINIO, viol16_any_disc) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(DOMINIO) %>%
mutate(
porcentaje = round(n / sum(n) * 100, 1)
) %>%
arrange(DOMINIO, desc(viol16_any_disc))
tabla_16## # A tibble: 6 × 4
## # Groups: DOMINIO [3]
## DOMINIO viol16_any_disc n porcentaje
## <fct> <fct> <int> <dbl>
## 1 Urbano Sí 20444 45.8
## 2 Urbano No 24145 54.2
## 3 Complemento urbano Sí 10208 42.2
## 4 Complemento urbano No 14001 57.8
## 5 Rural Sí 9167 38.8
## 6 Rural No 14477 61.2## [1] "ID_VIV" "ID_PER" "UPM" "VIV_SEL" "CVE_ENT"
## [6] "NOM_ENT" "CVE_MUN" "NOM_MUN" "HOGAR" "N_REN"
## [11] "NOMBRE" "PAREN" "SEXO" "EDAD" "P2_5"
## [16] "P2_6" "NIV" "GRA" "P2_8" "P2_9"
## [21] "P2_10" "P2_11" "P2_12" "P2_13" "P2_14"
## [26] "P2_15" "P2_16" "COD_M15" "CODIGO" "REN_MUJ_EL"
## [31] "REN_INF_AD" "FAC_VIV" "FAC_MUJ" "DOMINIO" "ESTRATO"
## [36] "EST_DIS" "UPM_DIS"## [1] "ID_VIV" "ID_PER"
## [3] "UPM" "VIV_SEL"
## [5] "HOGAR" "N_REN"
## [7] "DOMINIO" "CVE_ENT"
## [9] "NOM_ENT" "CVE_MUN"
## [11] "NOM_MUN" "T_INSTRUM"
## [13] "P14_1_1" "P14_1_2"
## [15] "P14_1_3" "P14_1_4"
## [17] "P14_1_5" "P14_1_6"
## [19] "P14_1_7" "P14_1_8"
## [21] "P14_1_9" "P14_1_10"
## [23] "P14_1_11" "P14_1_12"
## [25] "P14_1_13" "P14_1_14"
## [27] "P14_1_15" "P14_1_16"
## [29] "P14_1_17" "P14_1_18"
## [31] "P14_1_19" "P14_1_20"
## [33] "P14_1_21" "P14_1_22"
## [35] "P14_1_23AB" "P14_1_24AB"
## [37] "P14_1_25" "P14_1_26"
## [39] "P14_1_27" "P14_1_28"
## [41] "P14_1_29" "P14_1_30"
## [43] "P14_1_31" "P14_1_32"
## [45] "P14_1_33" "P14_1_34"
## [47] "P14_1_35AB" "P14_1_36AB"
## [49] "P14_1_37AB" "P14_1_38AB"
## [51] "P14_2_1" "P14_3_1"
## [53] "P14_2_2" "P14_3_2"
## [55] "P14_2_3" "P14_3_3"
## [57] "P14_2_4" "P14_3_4"
## [59] "P14_2_5" "P14_3_5"
## [61] "P14_2_6" "P14_3_6"
## [63] "P14_2_7" "P14_3_7"
## [65] "P14_2_8" "P14_3_8"
## [67] "P14_2_9" "P14_3_9"
## [69] "P14_2_10" "P14_3_10"
## [71] "P14_2_11" "P14_3_11"
## [73] "P14_2_12" "P14_3_12"
## [75] "P14_2_13" "P14_3_13"
## [77] "P14_2_14" "P14_3_14"
## [79] "P14_2_15" "P14_3_15"
## [81] "P14_2_16" "P14_3_16"
## [83] "P14_2_17" "P14_3_17"
## [85] "P14_2_18" "P14_3_18"
## [87] "P14_2_19" "P14_3_19"
## [89] "P14_2_20" "P14_3_20"
## [91] "P14_2_21" "P14_3_21"
## [93] "P14_2_22" "P14_3_22"
## [95] "P14_2_23AB" "P14_3_23AB"
## [97] "P14_2_24AB" "P14_3_24AB"
## [99] "P14_2_25" "P14_3_25"
## [101] "P14_2_26" "P14_3_26"
## [103] "P14_2_27" "P14_3_27"
## [105] "P14_2_28" "P14_3_28"
## [107] "P14_2_29" "P14_3_29"
## [109] "P14_2_30" "P14_3_30"
## [111] "P14_2_31" "P14_3_31"
## [113] "P14_2_32" "P14_3_32"
## [115] "P14_2_33" "P14_3_33"
## [117] "P14_2_34" "P14_3_34"
## [119] "P14_2_35AB" "P14_3_35AB"
## [121] "P14_2_36AB" "P14_3_36AB"
## [123] "P14_2_37AB" "P14_3_37AB"
## [125] "P14_2_38AB" "P14_3_38AB"
## [127] "P14_4" "P14_5_1"
## [129] "P14_5_2" "P14_5_3"
## [131] "P14_5_4" "P14_5_5"
## [133] "P14_5_6" "P14_5_7"
## [135] "P14_6" "P14_7_1"
## [137] "P14_7_2" "P14_8_1"
## [139] "P14_8_2" "P14_8_3"
## [141] "P14_8_4" "P14_8_5"
## [143] "P14_8_6" "P14_8_7"
## [145] "P14_8_8" "P14_8_9"
## [147] "P14_8_10" "P14_8_10E"
## [149] "R14_8_10X" "P14_9_1_1"
## [151] "P14_9_1_2" "P14_9_1_3"
## [153] "P14_10_1" "P14_11_1"
## [155] "P14_12_1" "P14_13_1"
## [157] "P14_9_2_1" "P14_9_2_2"
## [159] "P14_9_2_3" "P14_10_2"
## [161] "P14_11_2" "P14_12_2"
## [163] "P14_13_2" "P14_9_3_1"
## [165] "P14_9_3_2" "P14_9_3_3"
## [167] "P14_10_3" "P14_11_3"
## [169] "P14_12_3" "P14_13_3"
## [171] "P14_9_4_1" "P14_9_4_2"
## [173] "P14_9_4_3" "P14_10_4"
## [175] "P14_11_4" "P14_12_4"
## [177] "P14_13_4" "P14_9_5_1"
## [179] "P14_9_5_2" "P14_9_5_3"
## [181] "P14_10_5" "P14_11_5"
## [183] "P14_12_5" "P14_13_5"
## [185] "P14_9_6_1" "P14_9_6_2"
## [187] "P14_9_6_3" "P14_10_6"
## [189] "P14_11_6" "P14_12_6"
## [191] "P14_13_6" "P14_9_7_1"
## [193] "P14_9_7_2" "P14_9_7_3"
## [195] "P14_10_7" "P14_11_7"
## [197] "P14_12_7" "P14_13_7"
## [199] "P14_9_8_1" "P14_9_8_2"
## [201] "P14_9_8_3" "P14_10_8"
## [203] "P14_11_8" "P14_12_8"
## [205] "P14_13_8" "P14_9_9_1"
## [207] "P14_9_9_2" "P14_9_9_3"
## [209] "P14_10_9" "P14_11_9"
## [211] "P14_12_9" "P14_13_9"
## [213] "P14_9_10_1" "P14_9_10_2"
## [215] "P14_9_10_3" "P14_10_10"
## [217] "P14_11_10" "P14_12_10"
## [219] "P14_13_10" "FAC_VIV"
## [221] "FAC_MUJ" "ESTRATO"
## [223] "UPM_DIS" "EST_DIS"
## [225] "violencia21_fisica1" "violencia21_fisica2"
## [227] "violencia21_fisica3" "violencia21_fisica4"
## [229] "violencia21_fisica5" "violencia21_fisica6"
## [231] "violencia21_fisica7" "violencia21_fisica8"
## [233] "violencia21_fisica9" "violencia21_psicologica1"
## [235] "violencia21_psicologica2" "violencia21_psicologica3"
## [237] "violencia21_psicologica4" "violencia21_psicologica5"
## [239] "violencia21_psicologica6" "violencia21_psicologica7"
## [241] "violencia21_psicologica8" "violencia21_psicologica9"
## [243] "violencia21_psicologica10" "violencia21_psicologica11"
## [245] "violencia21_psicologica12" "violencia21_psicologica13"
## [247] "violencia21_psicologica14" "violencia21_psicologica15"
## [249] "violencia21_psicologica16" "violencia21_sexual1"
## [251] "violencia21_sexual2" "violencia21_sexual3"
## [253] "violencia21_sexual4" "violencia21_sexual5"
## [255] "violencia21_sexual6" "violencia21_economica1"
## [257] "violencia21_economica2" "violencia21_economica3"
## [259] "violencia21_economica4" "violencia21_economica5"
## [261] "violencia21_economica6" "violencia21_economica7"
## [263] "viol21_fis_total" "viol21_fis_disc"
## [265] "viol21_psi_total" "viol21_psi_disc"
## [267] "viol21_sex_total" "viol21_sex_disc"
## [269] "viol21_eco_total" "viol21_eco_disc"
## [271] "viol21_fis_bin" "viol21_psi_bin"
## [273] "viol21_sex_bin" "viol21_eco_bin"
## [275] "viol21_any_bin" "viol21_any_disc"### 1) DOMINIO direkt aus datos_basicos1_16 holen (NICHT aus 2_16!)
datos_mujeres_zona21 <- datos_basicos1_21 %>%
filter(SEXO == 2, EDAD >= 15) %>%
mutate(
DOMINIO = gsub("\\s+", "", DOMINIO), # versteckte Leerzeichen entfernen
DOMINIO = factor(
DOMINIO,
levels = c("U", "C", "R"),
labels = c("Urbano", "Complemento urbano", "Rural")
)
) %>%
filter(!is.na(DOMINIO)) %>%
select(ID_VIV, UPM, VIV_SEL, HOGAR, N_REN, DOMINIO)
### 2) Gewalt-Daten vorbereiten
violencia_mujeres21 <- violec_especif21 %>%
filter(!is.na(viol21_any_disc)) %>% # 0/1 Gewalt
select(ID_VIV, UPM, VIV_SEL, HOGAR, N_REN, viol21_any_disc)
### 3) Join (N_REN ↔ REN_M_ELE)
datos_combinados_zona21 <- datos_mujeres_zona21 %>%
left_join(
violencia_mujeres21,
by = c("ID_VIV", "UPM", "VIV_SEL", "HOGAR", "N_REN" = "N_REN")
) %>%
filter(!is.na(viol21_any_disc)) # Fälle ohne Gewaltinfo entfernen
### 4) Zusammenfassen
resumen_zona21 <- datos_combinados_zona21 %>%
group_by(DOMINIO, viol21_any_disc) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(DOMINIO) %>%
mutate(porcentaje = round(n / sum(n) * 100, 1))
### 5) Grafik
ggplot(resumen_zona21,
aes(x = DOMINIO, y = porcentaje, fill = viol21_any_disc)) +
geom_col(position = "stack") +
geom_text(
aes(label = paste0(porcentaje, "%")),
position = position_stack(vjust = 0.5),
color = "white", size = 3
) +
labs(
title = "Porcentaje de mujeres que han vivido violencia\nsegún zona de residencia (ENDIREH 2021)",
x = "Zona de residencia",
y = "Porcentaje",
fill = "¿Ha vivido violencia?"
) +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
tabla_zona21 <- resumen_zona21 %>%
select(DOMINIO, viol21_any_disc, n, porcentaje) %>%
arrange(DOMINIO, viol21_any_disc)
tabla_zona21## # A tibble: 6 × 4
## # Groups: DOMINIO [3]
## DOMINIO viol21_any_disc n porcentaje
## <fct> <fct> <int> <dbl>
## 1 Urbano No 25424 58.2
## 2 Urbano Sí 18258 41.8
## 3 Complemento urbano No 13726 58.2
## 4 Complemento urbano Sí 9876 41.8
## 5 Rural No 14310 61.1
## 6 Rural Sí 9096 38.9estado civil
library(ggplot2)
library(dplyr)
# Beschriftungen für P3_1
estado_etiquetas <- c(
"1" = "Unión libre",
"2" = "Separada",
"3" = "Divorciada",
"4" = "Viuda",
"5" = "Casada",
"6" = "Soltera"
)
# Daten vorbereiten
datos_p3_1 <- datos_basicos2_21 %>%
filter(!is.na(P3_1)) %>%
count(P3_1) %>%
mutate(
porcentaje = n / sum(n) * 100,
etiqueta = paste0(round(porcentaje, 1), "%")
)
# Tortendiagramm nur mit Prozenten
ggplot(datos_p3_1, aes(x = "", y = porcentaje, fill = P3_1)) +
geom_col(width = 1, color = "white") +
coord_polar(theta = "y") +
geom_text(aes(label = etiqueta), position = position_stack(vjust = 0.5), size = 4) +
labs(
title = "Distribución porcentual del estado civil o conyugal de las mujeres 2021",
fill = "Estado"
) +
scale_fill_manual(
values = RColorBrewer::brewer.pal(6, "Set2"),
labels = estado_etiquetas
) +
theme_void()
library(ggplot2)
library(dplyr)
# Beschriftungen für P3_1
estado_etiquetas <- c(
"1" = "Unión libre",
"2" = "Separada",
"3" = "Divorciada",
"4" = "Viuda",
"5" = "Casada",
"6" = "Soltera"
)
# Daten vorbereiten
datos_p3_1 <- datos_basicos2_16 %>%
filter(!is.na(P3_1)) %>%
count(P3_1) %>%
mutate(
porcentaje = n / sum(n) * 100,
etiqueta = paste0(round(porcentaje, 1), "%")
)
# Tortendiagramm nur mit Prozenten
ggplot(datos_p3_1, aes(x = "", y = porcentaje, fill = P3_1)) +
geom_col(width = 1, color = "white") +
coord_polar(theta = "y") +
geom_text(aes(label = etiqueta), position = position_stack(vjust = 0.5), size = 4) +
labs(
title = "Distribución porcentual del estado civil o conyugal de las mujeres 2016",
fill = "Estado"
) +
scale_fill_manual(
values = RColorBrewer::brewer.pal(6, "Set2"),
labels = estado_etiquetas
) +
theme_void()
library(ggplot2)
library(dplyr)
# Etiketten definieren
p3_2_labels <- c("1" = "Sí", "2" = "No")
# Daten vorbereiten
datos_p3_2 <- datos_basicos2_21 %>%
filter(!is.na(P3_2)) %>%
count(P3_2) %>%
mutate(
porcentaje = n / sum(n) * 100,
etiqueta = paste0(round(porcentaje, 1), "%")
)
# Tortendiagramm mit Prozenten
ggplot(datos_p3_2, aes(x = "", y = porcentaje, fill = P3_2)) +
geom_col(width = 1, color = "white") +
coord_polar(theta = "y") +
geom_text(aes(label = etiqueta), position = position_stack(vjust = 0.5), size = 5) +
scale_fill_manual(
values = c("#66c2a5", "#fc8d62"),
labels = p3_2_labels
) +
labs(
title = "¿Su actual esposo o pareja vive con usted? 2021",
fill = "Respuesta"
) +
theme_void()
library(ggplot2)
library(dplyr)
# Etiketten definieren
p3_2_labels <- c("1" = "Sí", "2" = "No")
# Daten vorbereiten
datos_p3_2 <- datos_basicos2_16 %>%
filter(!is.na(P3_2)) %>%
count(P3_2) %>%
mutate(
porcentaje = n / sum(n) * 100,
etiqueta = paste0(round(porcentaje, 1), "%")
)
# Tortendiagramm mit Prozenten
ggplot(datos_p3_2, aes(x = "", y = porcentaje, fill = P3_2)) +
geom_col(width = 1, color = "white") +
coord_polar(theta = "y") +
geom_text(aes(label = etiqueta), position = position_stack(vjust = 0.5), size = 5) +
scale_fill_manual(
values = c("#66c2a5", "#fc8d62"),
labels = p3_2_labels
) +
labs(
title = "¿Su actual esposo o pareja vive con usted? 2016",
fill = "Respuesta"
) +
theme_void()
library(dplyr)
# 1. Daten aus datos_basicos1 und violec_especif21 verbinden
datos_completo <- inner_join(
datos_basicos1_21 %>% select(ID_VIV, ID_PER, SEXO, EDAD),
violec_especif21 %>% select(ID_VIV, ID_PER, viol21_any_disc),
by = c("ID_VIV", "ID_PER")
)
# 2. Mit datos_basicos2 verbinden, um P3_2 zu bekommen
datos_completo <- inner_join(
datos_completo,
datos_basicos2_21 %>% select(ID_VIV, ID_PER, P3_2),
by = c("ID_VIV", "ID_PER")
)
# 3. Filter: Frauen über 15, keine NA in P3_2 oder Gewaltvariable
datos_filtrado <- datos_completo %>%
filter(SEXO == 2, EDAD >= 15, !is.na(P3_2), !is.na(viol21_any_disc))
# 4. P3_2 als Faktor definieren
datos_filtrado$P3_2 <- factor(datos_filtrado$P3_2, levels = c(1, 2), labels = c("Sí", "No"))
# 5. Prozentuale Gewaltverteilung nach P3_2
resumen <- datos_filtrado %>%
count(P3_2, viol21_any_disc) %>%
group_by(P3_2) %>%
mutate(porcentaje = n / sum(n) * 100)
# 6. Plot
library(ggplot2)
ggplot(resumen, aes(x = P3_2, y = porcentaje, fill = factor(viol21_any_disc))) +
geom_col(position = "stack") +
geom_text(aes(label = paste0(round(porcentaje, 1), "%")),
position = position_stack(vjust = 0.5), color = "white") +
labs(
title = "Violencia según si su actual esposo o pareja vive con usted 2021",
x = "¿Su actual esposo o pareja vive con usted?",
y = "Porcentaje",
fill = "Violencia experimentada"
) +
theme_minimal()
library(dplyr)
# 1. Daten aus datos_basicos1 und violec_especif21 verbinden
datos_completo <- inner_join(
datos_basicos1_16 %>% select(ID_VIV, ID_MUJ, SEXO, EDAD),
violec_especif16 %>% select(ID_VIV, ID_MUJ, viol16_any_disc),
by = c("ID_VIV", "ID_MUJ")
)
# 2. Mit datos_basicos2 verbinden, um P3_2 zu bekommen
datos_completo <- inner_join(
datos_completo,
datos_basicos2_16 %>% select(ID_VIV, ID_MUJ, P3_2),
by = c("ID_VIV", "ID_MUJ")
)
# 3. Filter: Frauen über 15, keine NA in P3_2 oder Gewaltvariable
datos_filtrado <- datos_completo %>%
filter(SEXO == 2, EDAD >= 15, !is.na(P3_2), !is.na(viol16_any_disc))
# 4. P3_2 als Faktor definieren
datos_filtrado$P3_2 <- factor(datos_filtrado$P3_2, levels = c(1, 2), labels = c("Sí", "No"))
# 5. Prozentuale Gewaltverteilung nach P3_2
resumen <- datos_filtrado %>%
count(P3_2, viol16_any_disc) %>%
group_by(P3_2) %>%
mutate(porcentaje = n / sum(n) * 100)
# 6. Plot
library(ggplot2)
ggplot(resumen, aes(x = P3_2, y = porcentaje, fill = factor(viol16_any_disc))) +
geom_col(position = "stack") +
geom_text(aes(label = paste0(round(porcentaje, 1), "%")),
position = position_stack(vjust = 0.5), color = "white") +
labs(
title = "Violencia según si su actual esposo o pareja vive con usted 2016",
x = "¿Su actual esposo o pareja vive con usted?",
y = "Porcentaje",
fill = "Violencia experimentada"
) +
theme_minimal()
# Tabelle mit absoluten und prozentualen Werten
tabla_p3_2 <- resumen %>%
mutate(
violencia = factor(viol16_any_disc, levels = c(0, 1), labels = c("No", "Sí")),
porcentaje = round(porcentaje, 1)
) %>%
select(
`Pareja vive con usted` = P3_2,
`Violencia experimentada` = violencia,
Frecuencia = n,
Porcentaje = porcentaje
)
tabla_p3_2## # A tibble: 4 × 4
## # Groups: Pareja vive con usted [2]
## `Pareja vive con usted` `Violencia experimentada` Frecuencia Porcentaje
## <fct> <fct> <int> <dbl>
## 1 Sí <NA> 42869 60.7
## 2 Sí <NA> 27714 39.3
## 3 No <NA> 1252 54.1
## 4 No <NA> 1062 45.9library(dplyr)
library(ggplot2)
# Zusammenführen der Daten (angepasst an deine Variablennamen)
datos_combinados <- datos_basicos2_21 %>%
select(ID_VIV, ID_PER, P3_1) %>%
inner_join(violec_especif21 %>% select(ID_VIV, ID_PER, viol21_any_disc), by = c("ID_VIV", "ID_PER"))
# Filter NA und Faktor mit Labels
datos_combinados <- datos_combinados %>%
filter(!is.na(P3_1), !is.na(viol21_any_disc))
estado_etiquetas <- c(
"1" = "Unión libre",
"2" = "Separada",
"3" = "Divorciada",
"4" = "Viuda",
"5" = "Casada",
"6" = "Soltera"
)
datos_combinados$P3_1 <- factor(as.character(datos_combinados$P3_1), levels = names(estado_etiquetas), labels = estado_etiquetas)
datos_combinados$viol21_any_disc <- factor(datos_combinados$viol21_any_disc, levels = c("No", "Sí"))
# Prozentual gruppieren
resumen_estado_violencia <- datos_combinados %>%
group_by(P3_1, viol21_any_disc) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(P3_1) %>%
mutate(
porcentaje = round(100 * n / sum(n), 1),
etiqueta = paste0(porcentaje, "%")
)
# Plot mit Prozenten
ggplot(resumen_estado_violencia, aes(x = P3_1, y = porcentaje, fill = viol21_any_disc)) +
geom_col(position = "stack") +
geom_text(aes(label = etiqueta), position = position_stack(vjust = 0.5), size = 4, color = "white") +
labs(
title = "Distribución porcentual de experiencias de violencia según estado civil de las mujeres 21",
x = "Estado civil",
y = "Porcentaje",
fill = "Violencia experimentada"
) +
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(size = 12) # Beispielgröße, z.B. 18
)
# Tabelle erstellen: absoluten Werte und Prozent
tabla_estado_violencia <- resumen_estado_violencia %>%
mutate(
Violencia = viol21_any_disc,
Porcentaje = paste0(porcentaje, "%")
) %>%
select(
`Estado civil` = P3_1,
`Violencia experimentada` = Violencia,
Frecuencia = n,
Porcentaje
)
tabla_estado_violencia## # A tibble: 12 × 4
## # Groups: Estado civil [6]
## `Estado civil` `Violencia experimentada` Frecuencia Porcentaje
## <fct> <fct> <int> <chr>
## 1 Unión libre No 14590 61.8%
## 2 Unión libre Sí 9007 38.2%
## 3 Separada No 2392 30.7%
## 4 Separada Sí 5397 69.3%
## 5 Divorciada No 832 29.9%
## 6 Divorciada Sí 1946 70.1%
## 7 Viuda No 5838 61%
## 8 Viuda Sí 3726 39%
## 9 Casada No 28956 64.4%
## 10 Casada Sí 16021 35.6%
## 11 Soltera No 852 42.9%
## 12 Soltera Sí 1134 57.1%library(dplyr)
# Tabelle erstellen: absolute Werte und Prozente
tabla_estado_violencia <- resumen_estado_violencia %>%
select(
Estado_civil = P3_1,
Violencia = viol21_any_disc,
Frecuencia = n,
Porcentaje = porcentaje
) %>%
arrange(Estado_civil, Violencia)
tabla_estado_violencia## # A tibble: 12 × 4
## # Groups: Estado_civil [6]
## Estado_civil Violencia Frecuencia Porcentaje
## <fct> <fct> <int> <dbl>
## 1 Unión libre No 14590 61.8
## 2 Unión libre Sí 9007 38.2
## 3 Separada No 2392 30.7
## 4 Separada Sí 5397 69.3
## 5 Divorciada No 832 29.9
## 6 Divorciada Sí 1946 70.1
## 7 Viuda No 5838 61
## 8 Viuda Sí 3726 39
## 9 Casada No 28956 64.4
## 10 Casada Sí 16021 35.6
## 11 Soltera No 852 42.9
## 12 Soltera Sí 1134 57.1library(dplyr)
library(ggplot2)
# Zusammenführen der Daten (angepasst an deine Variablennamen)
# Zusammenführen der Daten (angepasst an deine Variablennamen)
datos_combinados <- datos_basicos2_16 %>%
select(ID_VIV, ID_MUJ, P3_1) %>%
inner_join(violec_especif16 %>% select(ID_VIV, ID_MUJ, viol16_any_disc), by = c("ID_VIV", "ID_MUJ"))
# Filter NA und Faktor mit Labels
datos_combinados <- datos_combinados %>%
filter(!is.na(P3_1), !is.na(viol16_any_disc))
estado_etiquetas <- c(
"1" = "Unión libre",
"2" = "Separada",
"3" = "Divorciada",
"4" = "Viuda",
"5" = "Casada",
"6" = "Soltera"
)
datos_combinados$P3_1 <- factor(as.character(datos_combinados$P3_1), levels = names(estado_etiquetas), labels = estado_etiquetas)
datos_combinados$viol16_any_disc <- factor(datos_combinados$viol16_any_disc, levels = c("No", "Sí"))
# Prozentual gruppieren
resumen_estado_violencia <- datos_combinados %>%
group_by(P3_1, viol16_any_disc) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(P3_1) %>%
mutate(
porcentaje = round(100 * n / sum(n), 1),
etiqueta = paste0(porcentaje, "%")
)
# Plot mit Prozenten
ggplot(resumen_estado_violencia, aes(x = P3_1, y = porcentaje, fill = viol16_any_disc)) +
geom_col(position = "stack") +
geom_text(aes(label = etiqueta), position = position_stack(vjust = 0.5), size = 4, color = "white") +
labs(
title = "Distribución porcentual de experiencias de violencia según estado civil de las mujeres 16",
x = "Estado civil",
y = "Porcentaje",
fill = "Violencia experimentada"
) +
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(size = 12) # Beispielgröße, z.B. 18
)
# Tabelle erstellen
tabla_estado_violencia_16 <- resumen_estado_violencia %>%
mutate(
Violencia = viol16_any_disc,
Porcentaje = paste0(porcentaje, "%")
) %>%
select(
`Estado civil` = P3_1,
`Violencia experimentada` = Violencia,
Frecuencia = n,
Porcentaje
)
tabla_estado_violencia_16## # A tibble: 12 × 4
## # Groups: Estado civil [6]
## `Estado civil` `Violencia experimentada` Frecuencia Porcentaje
## <fct> <fct> <int> <chr>
## 1 Unión libre No 12358 57.4%
## 2 Unión libre Sí 9173 42.6%
## 3 Separada No 2097 29.8%
## 4 Separada Sí 4940 70.2%
## 5 Divorciada No 639 30.2%
## 6 Divorciada Sí 1476 69.8%
## 7 Viuda No 4895 58.5%
## 8 Viuda Sí 3473 41.5%
## 9 Casada No 31763 61.8%
## 10 Casada Sí 19603 38.2%
## 11 Soltera No 871 43%
## 12 Soltera Sí 1154 57%estado actual (fianciero)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)
library(scales)
# 1️⃣ Variablen vorbereiten
datos_basicos3_21 <- datos_basicos3_21 %>%
mutate(
# Frauen: Einkommen in Monatswert umwandeln
P4_2_mensual = as.numeric(P4_2),
# Männer: Einkommen in Monatswert umrechnen
P4_5_AB = as.numeric(P4_5_AB),
P4_5_1_AB = as.numeric(P4_5_1_AB),
P4_5_AB_mensual = case_when(
P4_5_1_AB == 1 ~ P4_5_AB * 4, # semanal
P4_5_1_AB == 2 ~ P4_5_AB * 2, # quincenal
P4_5_1_AB == 3 ~ P4_5_AB, # mensual
TRUE ~ NA_real_
)
)
# 2️⃣ Daten für Plot vorbereiten
plot_income_bins <- datos_basicos3_21 %>%
transmute(
Mujeres = P4_2_mensual,
Hombres = P4_5_AB_mensual
) %>%
pivot_longer(
cols = c(Mujeres, Hombres),
names_to = "Sexo",
values_to = "Ingreso"
) %>%
filter(!is.na(Ingreso), Ingreso > 0) %>%
mutate(
ingreso_grupo = cut(
Ingreso,
breaks = c(0, 2000, 4000, 6000, 8000, 10000, 15000, 20000, Inf),
right = FALSE,
labels = c(
"< 2,000",
"2,000–3,999",
"4,000–5,999",
"6,000–7,999",
"8,000–9,999",
"10,000–14,999",
"15,000–19,999",
"20,000+"
)
)
)
# 3️⃣ Tabelle mit absoluten Zahlen und Prozenten
tabla_ingresos <- plot_income_bins %>%
count(ingreso_grupo, Sexo) %>%
group_by(ingreso_grupo) %>%
mutate(
porcentaje = n / sum(n) * 100,
porcentaje_label = paste0(round(porcentaje, 1), "%")
) %>%
ungroup()
# 4️⃣ Balkendiagramm
ggplot(tabla_ingresos,
aes(x = ingreso_grupo,
y = n,
fill = Sexo)) +
geom_col(position = position_dodge(width = 0.9)) +
geom_text(
aes(label = porcentaje_label),
position = position_dodge(width = 0.9),
vjust = -0.3,
size = 3
) +
scale_fill_manual(
values = c(
"Mujeres" = "pink",
"Hombres" = "lightblue"
)
) +
labs(
x = "Ingreso mensual (MXN)",
y = "Número de personas",
fill = "Sexo",
title = "Distribución del ingreso mensual por sexo (ENDIREH 2021)",
subtitle = "Porcentajes calculados dentro de cada grupo de ingreso"
) +
theme_minimal(base_size = 14) +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)
)
library(ggplot2)
# Variable in numerisch umgewandelt (falls nicht schon geschehen)
datos_basicos3_21$P4_3 <- suppressWarnings(as.numeric(as.character(datos_basicos3_21$P4_3)))
# Nur gültige Werte (1 = Sí, 2 = No)
datos_pareja <- datos_basicos3_21[datos_basicos3_21$P4_3 %in% c(1,2), ]
# Labels erstellen
datos_pareja$trabaja_pareja <- factor(datos_pareja$P4_3,
levels = c(1,2),
labels = c("Sí", "No"))
# Häufigkeiten berechnen
tabla_pareja <- as.data.frame(table(datos_pareja$trabaja_pareja))
colnames(tabla_pareja) <- c("Respuesta", "Freq")
tabla_pareja$Porcentaje <- round(tabla_pareja$Freq / sum(tabla_pareja$Freq) * 100, 1)
# --- Grafik ---
ggplot(tabla_pareja, aes(x = Respuesta, y = Porcentaje, fill = Respuesta)) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
geom_text(aes(label = paste0(Porcentaje, "%")),
vjust = -0.5, size = 4) +
labs(title = "¿Su (ex)pareja trabaja actualmente por un ingreso? 2021",
x = "Respuesta",
y = "Porcentaje de mujeres") +
scale_fill_manual(values = c("Sí" = "#2ECC71", "No" = "#E74C3C")) +
theme_minimal(base_size = 12)
library(ggplot2)
# --- 1) Variable bereinigen
datos_basicos3_21$P4_6_AB <- suppressWarnings(as.numeric(as.character(datos_basicos3_21$P4_6_AB)))
# Nur gültige Werte behalten (1 = Sí, 2 = No)
datos_familia <- datos_basicos3_21[datos_basicos3_21$P4_6_AB %in% c(1,2), ]
# --- 2) Labels hinzufügen
datos_familia$aporta_familia <- factor(datos_familia$P4_6_AB,
levels = c(1,2),
labels = c("Sí", "No"))
# --- 3) Häufigkeiten berechnen
tabla_familia <- as.data.frame(table(datos_familia$aporta_familia))
colnames(tabla_familia) <- c("Respuesta", "Freq")
tabla_familia$Porcentaje <- round(tabla_familia$Freq / sum(tabla_familia$Freq) * 100, 1)
# --- 4) Balkendiagramm zeichnen
ggplot(tabla_familia, aes(x = Respuesta, y = Porcentaje, fill = Respuesta)) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
geom_text(aes(label = paste0(Porcentaje, "%")),
vjust = -0.5, size = 4) +
labs(title = "¿Su (ex)pareja aparta dinero para su familia?",
x = "Respuesta",
y = "Porcentaje de mujeres") +
scale_fill_manual(values = c("Sí" = "#2ECC71", "No" = "#E74C3C")) +
theme_minimal(base_size = 12)
# --- 1) Bereinigen
datos_basicos3_21$P4_7_AB <- suppressWarnings(as.numeric(as.character(datos_basicos3_21$P4_7_AB)))
datos_aporte <- datos_basicos3_21[!is.na(datos_basicos3_21$P4_7_AB) & datos_basicos3_21$P4_7_AB > 0, ]
# --- 2) Klassen bilden (z. B. in 5000er-Schritten)
breaks <- seq(0, max(datos_aporte$P4_7_AB, na.rm = TRUE) + 5000, by = 5000)
labels <- paste0(breaks[-length(breaks)], "-", breaks[-1] - 1)
datos_aporte$clase_aporte <- cut(datos_aporte$P4_7_AB,
breaks = breaks,
labels = labels,
include.lowest = TRUE,
right = FALSE)
# --- 3) Tabelle erstellen
tabla_aporte <- as.data.frame(table(datos_aporte$clase_aporte))
colnames(tabla_aporte) <- c("Clase_aporte", "Frecuencia")
# Prozent berechnen
tabla_aporte$Porcentaje <- round(tabla_aporte$Frecuencia / sum(tabla_aporte$Frecuencia) * 100, 1)
# --- 4) Ergebnis anzeigen
tabla_aporte## Clase_aporte Frecuencia Porcentaje
## 1 0-4999 37448 56.1
## 2 5000-9999 15048 22.5
## 3 10000-14999 4024 6.0
## 4 15000-19999 1108 1.7
## 5 20000-24999 743 1.1
## 6 25000-29999 172 0.3
## 7 30000-34999 237 0.4
## 8 35000-39999 44 0.1
## 9 40000-44999 93 0.1
## 10 45000-49999 8 0.0
## 11 50000-54999 45 0.1
## 12 55000-59999 2 0.0
## 13 60000-64999 25 0.0
## 14 65000-69999 0 0.0
## 15 70000-74999 6 0.0
## 16 75000-79999 1 0.0
## 17 80000-84999 7 0.0
## 18 85000-89999 0 0.0
## 19 90000-94999 1 0.0
## 20 95000-99999 0 0.0
## 21 1e+05-104999 4 0.0
## 22 105000-109999 0 0.0
## 23 110000-114999 0 0.0
## 24 115000-119999 0 0.0
## 25 120000-124999 0 0.0
## 26 125000-129999 0 0.0
## 27 130000-134999 0 0.0
## 28 135000-139999 0 0.0
## 29 140000-144999 0 0.0
## 30 145000-149999 0 0.0
## 31 150000-154999 1 0.0
## 32 155000-159999 0 0.0
## 33 160000-164999 0 0.0
## 34 165000-169999 0 0.0
## 35 170000-174999 1 0.0
## 36 175000-179999 0 0.0
## 37 180000-184999 0 0.0
## 38 185000-189999 0 0.0
## 39 190000-194999 0 0.0
## 40 195000-199999 0 0.0
## 41 2e+05-204999 1 0.0
## 42 205000-209999 0 0.0
## 43 210000-214999 0 0.0
## 44 215000-219999 0 0.0
## 45 220000-224999 0 0.0
## 46 225000-229999 0 0.0
## 47 230000-234999 0 0.0
## 48 235000-239999 0 0.0
## 49 240000-244999 0 0.0
## 50 245000-249999 0 0.0
## 51 250000-254999 0 0.0
## 52 255000-259999 0 0.0
## 53 260000-264999 0 0.0
## 54 265000-269999 0 0.0
## 55 270000-274999 0 0.0
## 56 275000-279999 0 0.0
## 57 280000-284999 0 0.0
## 58 285000-289999 0 0.0
## 59 290000-294999 0 0.0
## 60 295000-299999 0 0.0
## 61 3e+05-304999 0 0.0
## 62 305000-309999 0 0.0
## 63 310000-314999 0 0.0
## 64 315000-319999 0 0.0
## 65 320000-324999 0 0.0
## 66 325000-329999 0 0.0
## 67 330000-334999 0 0.0
## 68 335000-339999 0 0.0
## 69 340000-344999 0 0.0
## 70 345000-349999 0 0.0
## 71 350000-354999 0 0.0
## 72 355000-359999 0 0.0
## 73 360000-364999 0 0.0
## 74 365000-369999 0 0.0
## 75 370000-374999 0 0.0
## 76 375000-379999 0 0.0
## 77 380000-384999 0 0.0
## 78 385000-389999 0 0.0
## 79 390000-394999 0 0.0
## 80 395000-399999 0 0.0
## 81 4e+05-404999 0 0.0
## 82 405000-409999 0 0.0
## 83 410000-414999 0 0.0
## 84 415000-419999 0 0.0
## 85 420000-424999 0 0.0
## 86 425000-429999 0 0.0
## 87 430000-434999 0 0.0
## 88 435000-439999 0 0.0
## 89 440000-444999 0 0.0
## 90 445000-449999 0 0.0
## 91 450000-454999 0 0.0
## 92 455000-459999 0 0.0
## 93 460000-464999 0 0.0
## 94 465000-469999 0 0.0
## 95 470000-474999 0 0.0
## 96 475000-479999 0 0.0
## 97 480000-484999 0 0.0
## 98 485000-489999 0 0.0
## 99 490000-494999 0 0.0
## 100 495000-499999 0 0.0
## 101 5e+05-504999 0 0.0
## 102 505000-509999 0 0.0
## 103 510000-514999 0 0.0
## 104 515000-519999 0 0.0
## 105 520000-524999 0 0.0
## 106 525000-529999 0 0.0
## 107 530000-534999 0 0.0
## 108 535000-539999 0 0.0
## 109 540000-544999 0 0.0
## 110 545000-549999 0 0.0
## 111 550000-554999 0 0.0
## 112 555000-559999 0 0.0
## 113 560000-564999 0 0.0
## 114 565000-569999 0 0.0
## 115 570000-574999 0 0.0
## 116 575000-579999 0 0.0
## 117 580000-584999 0 0.0
## 118 585000-589999 0 0.0
## 119 590000-594999 0 0.0
## 120 595000-599999 0 0.0
## 121 6e+05-604999 0 0.0
## 122 605000-609999 0 0.0
## 123 610000-614999 0 0.0
## 124 615000-619999 0 0.0
## 125 620000-624999 0 0.0
## 126 625000-629999 0 0.0
## 127 630000-634999 0 0.0
## 128 635000-639999 0 0.0
## 129 640000-644999 0 0.0
## 130 645000-649999 0 0.0
## 131 650000-654999 0 0.0
## 132 655000-659999 0 0.0
## 133 660000-664999 0 0.0
## 134 665000-669999 0 0.0
## 135 670000-674999 0 0.0
## 136 675000-679999 0 0.0
## 137 680000-684999 0 0.0
## 138 685000-689999 0 0.0
## 139 690000-694999 0 0.0
## 140 695000-699999 0 0.0
## 141 7e+05-704999 0 0.0
## 142 705000-709999 0 0.0
## 143 710000-714999 0 0.0
## 144 715000-719999 0 0.0
## 145 720000-724999 0 0.0
## 146 725000-729999 0 0.0
## 147 730000-734999 0 0.0
## 148 735000-739999 0 0.0
## 149 740000-744999 0 0.0
## 150 745000-749999 0 0.0
## 151 750000-754999 0 0.0
## 152 755000-759999 0 0.0
## 153 760000-764999 0 0.0
## 154 765000-769999 0 0.0
## 155 770000-774999 0 0.0
## 156 775000-779999 0 0.0
## 157 780000-784999 0 0.0
## 158 785000-789999 0 0.0
## 159 790000-794999 0 0.0
## 160 795000-799999 0 0.0
## 161 8e+05-804999 0 0.0
## 162 805000-809999 0 0.0
## 163 810000-814999 0 0.0
## 164 815000-819999 0 0.0
## 165 820000-824999 0 0.0
## 166 825000-829999 0 0.0
## 167 830000-834999 0 0.0
## 168 835000-839999 0 0.0
## 169 840000-844999 0 0.0
## 170 845000-849999 0 0.0
## 171 850000-854999 0 0.0
## 172 855000-859999 0 0.0
## 173 860000-864999 0 0.0
## 174 865000-869999 0 0.0
## 175 870000-874999 0 0.0
## 176 875000-879999 0 0.0
## 177 880000-884999 0 0.0
## 178 885000-889999 0 0.0
## 179 890000-894999 0 0.0
## 180 895000-899999 0 0.0
## 181 9e+05-904999 0 0.0
## 182 905000-909999 0 0.0
## 183 910000-914999 0 0.0
## 184 915000-919999 0 0.0
## 185 920000-924999 0 0.0
## 186 925000-929999 0 0.0
## 187 930000-934999 0 0.0
## 188 935000-939999 0 0.0
## 189 940000-944999 0 0.0
## 190 945000-949999 0 0.0
## 191 950000-954999 0 0.0
## 192 955000-959999 0 0.0
## 193 960000-964999 0 0.0
## 194 965000-969999 0 0.0
## 195 970000-974999 0 0.0
## 196 975000-979999 0 0.0
## 197 980000-984999 0 0.0
## 198 985000-989999 0 0.0
## 199 990000-994999 0 0.0
## 200 995000-999999 7779 11.6library(dplyr)
datos_basicos3_21 <- datos_basicos3_21 %>%
mutate(
P4_2 = as.numeric(P4_2),
P4_2_1 = as.numeric(P4_2_1),
P4_2_mensual = case_when(
P4_2_1 == 1 ~ P4_2 * 4, # semana → 4 Wochen im Monat
P4_2_1 == 2 ~ P4_2 * 2, # quincena → 2 Zahlungen im Monat
P4_2_1 == 3 ~ P4_2, # mes → unverändert
TRUE ~ NA_real_ # andere Codes (8, 9, blanco)
)
)
datos_basicos3_21$P4_5_AB_mensual## [1] 13000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [10] NA NA NA NA NA 6000 36000 NA NA
## [19] NA 5200 NA 800 NA NA NA 12000 NA
## [28] NA NA 10100 13000 NA NA NA NA 4000
## [37] NA NA NA NA NA NA NA 10000 NA
## [46] NA NA 6000 15600 NA NA 7200 NA NA
## [55] NA NA 6000 NA NA 8800 NA 3200 NA
## [64] NA NA 4800 7200 10000 NA NA NA 4000
## [73] NA NA 2400 NA NA NA NA 5200 NA
## [82] NA 12000 NA NA 4800 NA NA NA NA
## [91] NA NA NA NA NA NA 6000 NA NA
## [100] NA NA NA NA NA NA NA 4000 NA
## [109] 10000 NA NA NA NA 8000 8000 14000 NA
## [118] NA NA NA NA NA NA NA NA 7200
## [127] NA NA NA NA NA 16000 NA NA NA
## [136] NA NA 160000 NA NA NA NA 1200 NA
## [145] NA NA NA NA NA NA 6000 NA 6400
## [154] 6000 NA NA 8000 15000 NA 15000 8000 4000
## [163] NA NA NA NA 4000 NA NA NA NA
## [172] NA NA 10000 NA 16000 NA 6000 10000 NA
## [181] NA 8000 NA NA 4800 2000 6000 NA NA
## [190] NA NA 25000 10000 NA NA NA NA NA
## [199] NA 6000 NA 4400 8000 7200 NA NA NA
## [208] NA NA NA 28000 NA NA NA 10500 NA
## [217] NA NA NA NA NA NA NA 12000 NA
## [226] NA NA 4800 NA NA NA 7000 5920 NA
## [235] 12000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [244] NA 24 11500 NA NA NA NA NA NA
## [253] NA NA 8000 NA 10000 NA NA 3200 NA
## [262] NA 6500 NA NA NA NA 6000 NA NA
## [271] 12000 NA NA NA NA 16000 NA NA 12000
## [280] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [289] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [298] NA NA NA NA NA NA NA NA 12000
## [307] NA 20000 NA NA NA NA 10000 NA 6000
## [316] NA 8000 14000 NA NA NA NA NA NA
## [325] NA 4500 NA 4400 NA 3200 NA NA NA
## [334] NA 6000 NA NA NA NA NA 6000 NA
## [343] NA 1000 NA NA NA 5000 1200 NA NA
## [352] 15000 NA NA 8000 8000 4800 NA NA NA
## [361] 8000 NA 20000 30000 NA 7200 10000 NA NA
## [370] 8000 NA NA 15000 NA NA 20000 NA 20000
## [379] NA 24000 NA NA NA NA NA NA 1500
## [388] NA NA 8000 NA NA NA 4000 NA NA
## [397] 12000 15000 NA 14000 NA NA NA NA NA
## [406] NA 15200 NA NA 5200 8000 NA NA 4500
## [415] 4800 NA NA 4800 NA NA 10000 12000 NA
## [424] NA 6000 NA NA NA 8000 NA 8000 NA
## [433] NA NA NA NA NA 7000 12000 NA NA
## [442] NA NA NA NA 6000 NA NA NA NA
## [451] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [460] 10000 NA NA NA 14000 5000 NA NA NA
## [469] NA 8000 NA 8000 NA NA NA NA NA
## [478] 12000 12000 NA NA NA 10000 18000 NA NA
## [487] 10000 NA 12000 NA 60000 12000 NA 6400 7200
## [496] 5200 NA NA NA NA NA NA 4800 NA
## [505] NA NA NA 6400 NA NA NA NA NA
## [514] NA NA 2800 NA NA NA NA 3200 6000
## [523] 16000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [532] NA NA NA NA 6000 10000 NA NA 6000
## [541] NA NA NA 6000 5600 NA 16000 NA 20000
## [550] 28000 12000 8000 8000 4000 14000 NA NA 6000
## [559] NA NA 6000 4800 NA NA NA NA 10000
## [568] NA NA NA NA NA 8000 6000 NA NA
## [577] NA 4000 NA NA NA NA NA 60000 NA
## [586] NA 5000 NA NA 8800 12000 42000 NA 8000
## [595] NA NA 5000 12000 NA NA NA NA NA
## [604] NA NA NA NA NA 15000 4800 NA NA
## [613] NA 15000 NA NA NA NA NA 18000 NA
## [622] NA NA NA NA NA 10000 2400 NA 8000
## [631] 12000 NA NA NA 8000 NA 5000 NA NA
## [640] NA 6000 NA 5500 NA NA NA NA NA
## [649] 3500 NA 8000 NA NA 24000 2000 NA NA
## [658] NA NA NA NA NA NA 15000 NA 16000
## [667] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [676] NA NA 8000 NA NA 7200 8000 NA 6000
## [685] NA NA 7200 NA NA NA 2000 8000 NA
## [694] NA 7200 NA NA NA NA NA NA NA
## [703] NA NA NA NA 10000 NA NA NA NA
## [712] NA 8000 32000 NA NA 5000 NA NA 4800
## [721] NA NA NA NA 6000 NA NA NA NA
## [730] NA NA NA NA NA 12000 NA NA NA
## [739] NA NA 6500 NA 8000 8800 NA NA 10000
## [748] 4000 6000 NA NA 8000 NA NA 5600 16000
## [757] NA NA 7200 5200 48000 8000 NA NA NA
## [766] 6000 4000 NA 12000 10000 NA 6000 NA 4400
## [775] 8000 NA NA NA NA 6800 NA NA 4800
## [784] 5600 6000 NA NA NA NA 6000 NA NA
## [793] NA NA NA 20000 4000 NA NA 16000 NA
## [802] NA NA 20000 NA NA NA NA 20000 NA
## [811] NA NA 50000 12000 NA 4000 4800 8000 NA
## [820] NA 11000 5000 7000 NA 6000 NA NA NA
## [829] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [838] NA NA NA NA 8000 10000 NA NA NA
## [847] 20000 16000 NA NA NA NA NA NA NA
## [856] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [865] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [874] NA NA 5200 NA NA NA NA NA NA
## [883] NA NA NA 6000 7500 30000 15000 NA NA
## [892] NA NA 4800 8600 NA 3600 2500 11200 NA
## [901] 10000 NA NA NA NA NA 26000 NA NA
## [910] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [919] 20000 32000 25000 15000 NA NA NA NA 30000
## [928] 25000 NA 40000 4000 NA NA 9000 NA NA
## [937] NA 17000 NA NA NA NA 20000 NA NA
## [946] NA NA NA NA 10000 5200 NA NA NA
## [955] NA NA NA NA NA NA NA 5200 NA
## [964] 12000 NA NA 20000 NA 7000 15000 10000 NA
## [973] NA NA NA NA 6000 8000 NA NA NA
## [982] 6000 5200 NA 5000 NA NA 7000 8000 NA
## [991] NA 6600 NA 10000 NA NA NA NA NA
## [1000] 4000 NA 2000 NA NA NA NA NA NA
## [1009] NA NA NA 10000 NA NA 7000 NA NA
## [1018] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [1027] 17000 NA NA 15000 10000 NA NA NA 8000
## [1036] NA NA NA 6000 NA NA 6000 4800 NA
## [1045] 8000 7000 12000 NA 8000 NA 7200 NA 4800
## [1054] NA 26000 16000 NA 10000 NA NA 24000 NA
## [1063] NA NA 9800 NA NA NA NA NA NA
## [1072] NA NA NA NA NA NA 2000 NA NA
## [1081] NA NA NA NA 35000 NA NA NA NA
## [1090] NA NA 14000 10000 NA NA 16000 NA 20000
## [1099] 4000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [1108] NA NA 5200 8000 NA 10000 8000 12000 15000
## [1117] NA 8000 8000 15000 NA NA NA NA NA
## [1126] NA NA 9000 8000 6000 12000 84000 15000 8000
## [1135] NA NA NA NA NA 6400 7000 NA NA
## [1144] 6000 6000 999997 NA NA NA NA 8000 6000
## [1153] NA NA NA NA NA 4000 40000 NA NA
## [1162] NA NA NA 10000 NA NA NA NA NA
## [1171] NA NA 8000 NA 4000 NA NA NA NA
## [1180] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [1189] NA NA 6000 NA NA NA NA NA NA
## [1198] NA NA 9000 NA NA 20000 14000 NA NA
## [1207] 14000 NA NA NA NA 15000 NA NA NA
## [1216] NA NA 18000 NA NA NA 7200 NA NA
## [1225] NA 4000 NA NA 7000 6400 NA 6400 NA
## [1234] NA NA 16000 NA NA NA NA 4000 8000
## [1243] 6000 15000 NA NA 8000 NA NA NA 4400
## [1252] NA 3000 NA NA 18000 5000 NA NA NA
## [1261] 4000 6000 NA NA NA NA NA NA NA
## [1270] NA NA NA NA 6000 4800 8000 4000 NA
## [1279] NA NA NA NA NA 12000 NA 16000 14500
## [1288] 12000 4800 6000 6400 4400 NA NA 20000 15000
## [1297] NA NA NA 7000 4800 NA NA NA NA
## [1306] 1200 NA 10000 NA NA 10000 NA NA NA
## [1315] 12000 10000 4000 NA 12000 NA NA NA 14000
## [1324] NA 25000 NA NA 5700 NA NA 8000 6000
## [1333] NA NA NA 4000 NA 8000 NA NA NA
## [1342] NA NA NA NA NA 6000 NA NA NA
## [1351] NA 8000 NA NA NA NA NA NA 11200
## [1360] 12000 NA 10000 12000 NA NA NA NA NA
## [1369] NA NA NA NA NA NA 6000 NA 8000
## [1378] NA NA NA NA 4000 NA NA NA NA
## [1387] NA 4000 NA 14000 NA 11000 4800 NA 3000
## [1396] NA NA NA NA 12000 10000 20000 NA NA
## [1405] NA NA NA 11000 32000 NA NA NA NA
## [1414] NA NA NA NA NA NA NA NA 18000
## [1423] NA NA NA 6000 5000 8000 12000 NA NA
## [1432] NA NA NA 7000 7600 NA NA 8400 4400
## [1441] 4800 NA NA 7200 NA NA 8000 NA 20000
## [1450] NA NA 16000 4000 6800 12000 6400 10000 12000
## [1459] 2000 NA NA 6800 NA 4400 NA 10000 12000
## [1468] 7200 15000 3000 15000 NA NA NA NA NA
## [1477] NA 4000 8000 6400 3320 NA NA NA 14000
## [1486] NA 5600 6000 10000 4000 NA NA 12000 6000
## [1495] 11000 NA 6000 8000 NA 2400 7000 5600 NA
## [1504] NA 20000 NA NA NA NA NA 8000 14000
## [1513] 20000 10000 NA NA NA NA NA NA 10000
## [1522] 10000 6000 NA NA NA NA NA NA NA
## [1531] 15000 NA NA NA NA 8000 NA NA 32000
## [1540] NA 8000 NA NA 16000 NA NA NA NA
## [1549] NA NA 12000 25000 NA NA NA NA NA
## [1558] NA 10000 8000 NA 17200 NA 6000 12000 NA
## [1567] 8000 4000 10400 NA NA NA NA NA 9000
## [1576] 4800 12000 NA 7200 16000 7200 NA NA NA
## [1585] NA 4800 NA NA NA NA NA 4500 NA
## [1594] NA 4800 NA 6000 NA NA 800 NA 22000
## [1603] 10000 NA 2000 NA 10000 NA 12000 NA 5000
## [1612] NA 4000 6000 NA NA 12000 NA NA NA
## [1621] NA NA 5600 8800 4000 3748 NA 8000 NA
## [1630] 7000 6800 7600 NA 6400 4000 8000 NA 4800
## [1639] NA NA 12000 NA 12000 9600 4500 NA 400
## [1648] 4500 3200 NA NA 4800 12000 6000 NA NA
## [1657] NA 12000 NA 10000 4000 NA 8000 4000 NA
## [1666] 6400 25000 6000 NA NA NA 9000 NA NA
## [1675] NA NA 8000 NA NA 30000 NA NA NA
## [1684] 6000 22000 4000 8000 40000 5200 7200 NA 7200
## [1693] NA NA NA NA 6000 NA NA NA 18000
## [1702] NA NA NA 6000 7200 NA NA NA NA
## [1711] NA NA NA NA 6000 NA 6400 4800 NA
## [1720] 4800 10000 4800 4200 4800 2800 NA NA 6000
## [1729] NA 3200 NA NA 7200 NA 4000 7200 NA
## [1738] NA 6800 7000 7200 NA 6000 6800 NA 1800
## [1747] NA NA NA NA NA NA 5200 NA 4800
## [1756] 8000 NA 5200 4800 NA 4800 NA NA 600
## [1765] NA 4800 NA NA NA 10000 NA 30000 NA
## [1774] 30000 NA NA 12000 NA 12000 NA NA 8000
## [1783] NA 6400 NA NA 4000 NA 6000 NA NA
## [1792] 12000 NA NA 8000 4200 NA 10000 3200 4800
## [1801] NA 6000 5200 NA 20000 17000 NA NA 20000
## [1810] NA NA NA NA 15000 NA 18000 8000 NA
## [1819] 6000 6000 NA 8000 NA 7000 4000 6000 6400
## [1828] NA 10000 NA NA 6500 NA 10000 8000 5200
## [1837] 8000 8000 NA 8000 6000 18000 NA 4800 6000
## [1846] 5000 15000 NA 8000 12000 NA 6000 NA NA
## [1855] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [1864] NA 10000 NA NA 10000 NA NA 6000 6000
## [1873] 15000 NA NA 3200 NA 8000 NA NA 36000
## [1882] NA NA 8000 NA NA 14000 NA NA NA
## [1891] NA 3400 6400 30000 8000 NA NA 6000 NA
## [1900] NA NA NA NA NA 6000 NA NA NA
## [1909] 14000 NA NA NA NA 25000 NA NA NA
## [1918] NA NA 16 6000 6000 6000 10000 12000 NA
## [1927] NA NA NA 14000 NA 19600 4800 10000 4000
## [1936] 12000 NA NA NA NA 6400 10000 14000 1900
## [1945] NA NA 6000 18000 5500 NA NA NA NA
## [1954] NA NA 6000 NA NA 14000 NA 8000 NA
## [1963] NA NA 7000 NA 7000 6400 9200 NA 12100
## [1972] 6000 5600 5200 11000 11000 12000 8000 7000 NA
## [1981] 12000 5000 2400 NA NA 12000 NA NA NA
## [1990] 8000 12000 8000 NA NA NA 6000 15000 15000
## [1999] 4800 4000 25 NA 5200 5200 NA 28000 NA
## [2008] NA 4000 NA NA 6000 16000 NA NA 18000
## [2017] NA 6000 NA NA NA NA 7200 NA 16000
## [2026] 1600 4400 NA 6000 NA NA NA 4000 5200
## [2035] 7200 7600 NA NA NA 6400 6800 4400 NA
## [2044] 4400 6400 NA NA 18000 6000 6000 8000 NA
## [2053] 5600 5000 NA 8000 15000 8000 NA 8000 NA
## [2062] 6000 10000 NA 3600 NA 4000 12000 10000 15000
## [2071] NA NA 50000 NA NA 8000 NA NA NA
## [2080] NA NA 12000 12000 30000 NA NA NA 6000
## [2089] NA 8000 NA 6400 20000 NA 10000 10000 12000
## [2098] NA NA 6000 NA NA 7200 NA NA NA
## [2107] NA NA 6800 NA NA 8000 8000 NA NA
## [2116] NA 9600 4800 NA 12000 NA NA 9200 6000
## [2125] NA NA 2000 NA NA 7500 20000 NA NA
## [2134] 80000 NA 15000 NA 10000 9000 36000 NA 20000
## [2143] NA NA NA 10000 6000 5600 5200 NA 5200
## [2152] 4800 9000 6000 7200 NA 6400 NA NA 14000
## [2161] NA NA 8000 NA NA 6000 NA 10000 8000
## [2170] 12000 8000 NA NA 8000 6000 6000 25000 7000
## [2179] NA NA 8000 NA NA NA 4800 NA NA
## [2188] 12000 6400 NA NA NA NA 6000 NA 4800
## [2197] NA NA NA NA NA NA NA 4800 NA
## [2206] 4800 NA 2800 NA NA 20000 NA NA NA
## [2215] NA 8000 4000 NA NA NA NA NA NA
## [2224] NA NA 3200 4000 NA NA NA NA NA
## [2233] 16000 10000 NA NA NA 8000 NA NA 4400
## [2242] 4000 NA NA NA NA NA 4000 NA 4400
## [2251] 50000 7200 NA NA NA NA NA NA NA
## [2260] NA 6000 NA 4000 NA NA NA NA NA
## [2269] NA NA 10000 NA NA NA NA 10000 NA
## [2278] NA 25000 NA NA 8000 NA 20000 4800 NA
## [2287] 6000 10000 NA NA NA 4000 NA NA NA
## [2296] NA NA NA 4400 NA 6000 NA NA 4000
## [2305] NA 8000 NA NA NA 7500 8000 5200 NA
## [2314] NA 1600 NA NA 6000 9200 NA NA 6000
## [2323] 4000 NA 6800 4800 NA NA NA NA NA
## [2332] NA 4800 NA NA NA 8000 5200 NA 8000
## [2341] NA NA NA 10000 8000 6000 7200 NA 20000
## [2350] NA 16000 NA 12000 NA 15000 NA NA 10000
## [2359] 7200 7600 8000 10000 4800 6000 12000 NA NA
## [2368] NA 6400 NA NA NA 12000 NA 9200 NA
## [2377] 8000 NA 10000 170000 NA 6000 NA 10000 NA
## [2386] NA 4800 8000 7200 4400 NA 8000 28000 NA
## [2395] NA NA NA 12000 NA NA NA 8000 10000
## [2404] 8000 4800 NA NA NA NA 8000 9000 12000
## [2413] 8000 NA 8000 NA 10000 NA NA NA NA
## [2422] NA NA 9200 14000 NA NA NA NA NA
## [2431] NA NA NA NA 3200 NA NA 3200 8000
## [2440] NA NA 2400 NA NA NA NA 6000 NA
## [2449] NA NA NA NA NA 8000 8000 NA 4000
## [2458] NA NA NA NA 8000 NA NA NA 4400
## [2467] 9600 6000 10000 NA NA NA NA NA NA
## [2476] NA NA 8000 NA 7200 NA NA NA NA
## [2485] 4000 NA NA 13000 NA 7000 NA 10000 8000
## [2494] NA 34000 NA 6000 5600 5600 NA 4000 6000
## [2503] 10000 NA 7500 4800 NA NA NA 6000 NA
## [2512] NA NA 4800 12000 NA 4000 6000 NA 10000
## [2521] 7200 NA NA 12000 8000 NA NA 5000 6000
## [2530] NA NA NA NA NA 5000 2500 4400 4800
## [2539] NA 12000 NA NA NA NA NA NA NA
## [2548] NA 20000 NA 41360 10000 5200 NA 6400 4000
## [2557] 5600 NA NA NA 4800 NA 7200 10000 NA
## [2566] NA 8000 NA 6400 8000 NA 6000 4800 NA
## [2575] 7200 NA NA NA NA 8000 NA NA NA
## [2584] NA 8000 16000 7000 6000 8000 6400 12000 NA
## [2593] NA NA NA NA 8800 5200 8000 6000 8000
## [2602] NA 7200 NA NA 12800 NA NA 8000 NA
## [2611] 8000 NA NA 8000 28000 NA NA NA NA
## [2620] NA NA NA NA NA NA 8000 6800 32000
## [2629] NA 4400 NA 4800 4000 4000 NA NA NA
## [2638] 12000 7000 7200 NA NA NA 6000 NA NA
## [2647] NA NA NA NA NA NA NA 4800 2400
## [2656] NA NA NA 7200 NA NA NA NA 8000
## [2665] 7200 NA NA NA NA 7600 4000 NA 2000
## [2674] NA 6000 NA NA NA 5000 NA 2000 2000
## [2683] NA NA NA NA 4000 NA NA 5000 3200
## [2692] NA 8000 NA 6800 6000 NA NA NA NA
## [2701] NA 12000 NA 8000 NA 4400 NA NA NA
## [2710] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [2719] NA NA 15000 10000 NA NA NA 2000 NA
## [2728] 5200 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [2737] 1000 10000 6000 NA NA NA NA NA NA
## [2746] NA 20000 NA NA 15000 NA NA 9000 NA
## [2755] NA NA 6000 NA 20000 NA NA 15000 15000
## [2764] NA NA NA NA NA 20000 20000 NA 5000
## [2773] 12000 6400 NA NA NA NA 8000 NA NA
## [2782] NA NA NA NA NA 5200 NA 4800 6000
## [2791] NA 8000 NA 66177 NA NA NA 4400 4800
## [2800] NA 6000 NA NA 10000 NA NA NA 8000
## [2809] 11000 NA NA NA NA NA 8000 NA 7000
## [2818] NA 4000 NA NA NA NA NA NA 4800
## [2827] 4800 8000 NA 9200 NA NA 8000 NA 6400
## [2836] 3800 NA 8000 NA NA 6000 NA NA NA
## [2845] NA NA 8000 4800 NA 6000 NA 3600 NA
## [2854] NA NA NA 6000 NA 6000 NA NA NA
## [2863] NA NA NA NA NA NA 12000 4400 NA
## [2872] NA 40000 NA NA NA NA NA NA NA
## [2881] 4000 NA NA 6800 NA 28000 NA NA 7200
## [2890] NA NA NA NA NA NA NA 6000 NA
## [2899] NA NA NA NA 12000 12000 NA NA 7200
## [2908] 2000 7200 8000 6000 NA 10000 16000 NA NA
## [2917] 8000 NA NA NA 15000 20000 NA 4800 NA
## [2926] NA 4000 4800 1200 NA 5000 NA 8000 4800
## [2935] 3200 5200 4800 NA NA 4000 5600 3200 2400
## [2944] NA NA NA NA 3500 4000 NA NA 4000
## [2953] NA 8000 NA 16000 NA NA 5600 NA 2000
## [2962] 4800 NA NA NA NA 6000 6800 NA 4800
## [2971] NA NA NA NA NA NA NA 5200 10000
## [2980] NA NA NA NA 6000 NA NA NA NA
## [2989] NA NA NA NA 11200 4800 5200 6000 NA
## [2998] 3600 NA 4000 3200 NA 8000 NA NA NA
## [3007] NA 2800 4800 7200 6000 6000 6800 10000 NA
## [3016] NA 4000 8000 10000 6000 NA 25000 6000 5200
## [3025] 10000 8000 6000 8400 25000 NA 26000 5600 NA
## [3034] 20000 20000 NA NA NA NA NA 20000 NA
## [3043] 7200 NA NA 6000 12000 4000 NA NA 9800
## [3052] NA NA NA NA NA NA 7200 14000 NA
## [3061] 6000 6000 7200 NA 12000 NA 40000 NA 5200
## [3070] NA 8000 6000 6000 NA 12000 75000 60000 NA
## [3079] 13000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [3088] 30000 90000 NA 50000 80000 NA NA NA 6000
## [3097] 16000 NA NA NA NA NA 11200 3200 8000
## [3106] NA NA 4400 NA 6000 8000 6000 NA NA
## [3115] NA NA 6000 6000 8000 NA NA 5600 NA
## [3124] 6000 7200 4800 8000 NA NA NA NA 8000
## [3133] 6000 10000 NA 4000 NA NA NA 6000 6400
## [3142] 8000 14000 5200 6000 5600 NA 8000 NA 2800
## [3151] 3200 5600 4800 NA NA NA NA NA 4000
## [3160] NA 6800 NA 3600 4800 NA NA 7600 NA
## [3169] 6000 7200 NA NA NA NA 10400 NA 12000
## [3178] NA NA 4000 6000 1500 NA 7200 6000 5200
## [3187] NA 3200 4000 NA 4000 NA NA NA NA
## [3196] NA NA 4000 NA 2000 37224 NA 4800 NA
## [3205] NA NA 4800 NA NA 5200 NA 4800 6000
## [3214] NA 10000 NA 4000 NA NA 4800 NA NA
## [3223] 4000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [3232] NA NA 8000 6000 NA 4800 NA NA NA
## [3241] NA 6800 NA NA NA NA NA 8000 NA
## [3250] NA 2800 6000 5600 NA 4000 NA 66176 NA
## [3259] NA 6000 2000 10800 4800 6000 7600 10000 6000
## [3268] 8000 NA NA 16000 800 9600 NA NA 4800
## [3277] NA NA 4000 NA 4000 NA 4600 4800 4800
## [3286] NA NA NA NA NA 6000 10000 8000 NA
## [3295] NA NA 7200 NA NA NA NA 6800 8000
## [3304] 6000 4800 4000 NA 7200 NA NA 4000 8000
## [3313] 6000 6000 4000 NA 7200 6000 NA NA NA
## [3322] 8000 NA 4000 NA NA NA NA NA NA
## [3331] NA NA NA NA NA NA NA NA 4800
## [3340] 5200 4800 NA 4800 NA NA NA 4000 NA
## [3349] NA 7200 5200 8000 NA 5600 6000 NA 6000
## [3358] 6000 NA 8000 7200 NA 4800 NA NA NA
## [3367] NA 8000 8000 800 10000 NA 7200 4000 NA
## [3376] 4000 5200 NA NA 7200 NA 24000 12000 6000
## [3385] NA NA 4800 NA 6400 NA NA 4000 NA
## [3394] NA NA NA 5000 NA 4800 NA 4000 NA
## [3403] 4000 2000 6000 4400 4800 5200 5200 2800 NA
## [3412] NA NA NA NA 11600 12000 4000 9000 NA
## [3421] 6400 NA 3600 NA 3000 NA NA NA NA
## [3430] NA NA NA 7200 NA NA 5200 8000 NA
## [3439] NA 5600 NA 8000 NA 4800 6000 2400 4800
## [3448] NA NA 4000 NA NA NA NA NA NA
## [3457] NA 10000 6800 NA NA NA 7200 4800 NA
## [3466] 6400 NA 4000 NA 8000 NA 56000 NA NA
## [3475] 4800 NA NA NA 8000 8000 5600 6000 4000
## [3484] NA 11200 NA NA NA NA 7200 5200 8000
## [3493] NA 8000 7200 7200 NA 5200 6000 6400 NA
## [3502] NA 4400 NA NA 5200 NA NA NA 7200
## [3511] 6000 NA NA NA 6000 NA 8000 NA NA
## [3520] 4800 NA 6000 6000 NA 6000 NA 8400 16000
## [3529] NA NA NA NA 4800 NA NA NA NA
## [3538] 12000 NA NA 3000 15000 8000 NA NA NA
## [3547] NA NA NA NA NA NA NA 9000 NA
## [3556] 10000 11200 NA NA NA 30000 NA 60000 25000
## [3565] NA NA 120000 NA 15000 11200 NA NA NA
## [3574] NA 8000 NA NA NA NA NA NA NA
## [3583] 6400 8000 NA NA NA 12000 NA 20000 10000
## [3592] 8000 25000 NA NA NA NA NA 26000 4000
## [3601] NA NA 8000 NA NA 20000 NA 20000 NA
## [3610] NA 100000 NA NA NA 44000 NA NA NA
## [3619] 20000 NA 12000 NA NA 2800 NA NA NA
## [3628] 5200 NA NA NA NA NA NA 8000 NA
## [3637] NA NA 8000 NA NA NA NA 9000 NA
## [3646] NA 8800 NA 38000 NA NA 10000 NA NA
## [3655] 12000 NA 12000 NA 8000 10000 4000 NA 6000
## [3664] NA NA 15000 NA NA 4000 15000 NA 10000
## [3673] NA 9000 NA NA NA NA NA NA NA
## [3682] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [3691] NA NA NA 40000 NA NA 16000 24000 NA
## [3700] 18000 NA 10000 NA NA NA NA 6000 8000
## [3709] NA 3600 8400 NA 18000 NA NA 8000 16000
## [3718] NA 6000 NA NA 12000 NA NA 18000 NA
## [3727] 12800 NA NA 12000 NA NA NA NA NA
## [3736] 10000 14000 NA 8000 NA 7000 NA 8000 NA
## [3745] 10000 NA NA NA NA NA 36000 NA NA
## [3754] 4800 NA 6000 7200 4000 6800 2400 NA NA
## [3763] 13000 6800 NA NA NA NA 6000 36000 30000
## [3772] NA 8000 8000 NA NA NA 7200 8000 NA
## [3781] 10000 24000 NA 6000 10000 NA 10000 NA 7000
## [3790] NA NA NA NA 20000 8000 NA 8000 NA
## [3799] NA 12000 NA NA NA 6000 NA NA NA
## [3808] 10 5200 NA 16000 NA NA NA NA NA
## [3817] NA NA NA 10000 NA 15000 8000 14000 NA
## [3826] 14 NA NA NA 20000 NA 8000 NA NA
## [3835] NA 6000 12000 28000 NA NA NA 8000 NA
## [3844] NA NA NA NA NA 40000 NA NA NA
## [3853] NA NA NA 28000 NA NA NA NA 13400
## [3862] NA NA NA 6000 NA 11200 NA NA NA
## [3871] NA NA NA NA NA NA NA NA 6000
## [3880] NA 25000 NA NA NA NA NA NA NA
## [3889] NA 8000 NA 8000 16000 NA 36000 30000 NA
## [3898] NA NA NA NA 20000 NA 16000 NA 8400
## [3907] NA 56000 NA NA 13000 NA NA NA NA
## [3916] NA 20000 NA 13600 NA NA NA NA 16000
## [3925] 16000 NA NA 16000 14000 NA NA NA 10000
## [3934] 12000 NA NA NA 5600 NA 19200 8000 NA
## [3943] 10000 NA NA NA 6000 NA 4000 NA NA
## [3952] NA NA NA NA 25000 NA NA 30000 NA
## [3961] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [3970] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [3979] NA NA NA NA NA 20000 28000 5600 NA
## [3988] NA NA NA NA 8000 NA NA 6800 NA
## [3997] NA NA NA 12000 NA NA NA 8000 12000
## [4006] NA NA NA NA 12000 6000 8000 25000 NA
## [4015] 10000 NA 16800 NA 15200 NA NA NA NA
## [4024] NA NA NA NA NA NA NA 8400 NA
## [4033] 40000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [4042] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [4051] NA NA NA NA NA NA NA 16000 10000
## [4060] NA 4000 NA NA NA NA NA NA NA
## [4069] NA NA 8000 6000 NA 12000 NA NA NA
## [4078] NA NA 6000 NA NA 40000 NA NA 20000
## [4087] 12000 20000 NA 10000 30000 NA NA NA NA
## [4096] 20000 NA NA NA NA 10000 NA 7200 NA
## [4105] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [4114] NA NA NA 8000 NA 10000 NA NA NA
## [4123] NA NA NA 12000 NA NA NA NA NA
## [4132] NA NA 8000 14000 NA NA NA 34000 8000
## [4141] NA NA 10000 NA NA NA NA NA NA
## [4150] NA 72000 NA NA NA NA NA NA NA
## [4159] NA 26800 NA 8000 NA 16000 NA NA NA
## [4168] 5600 NA NA NA NA NA 11200 NA NA
## [4177] NA NA NA 9200 NA NA NA 10000 NA
## [4186] NA 8000 NA NA NA NA NA NA 9200
## [4195] 8000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [4204] 8000 NA NA NA 10000 NA NA 14000 NA
## [4213] NA 8000 NA 40000 20000 NA NA 3000 32000
## [4222] 6400 NA NA NA 20000 NA NA 12000 16000
## [4231] 20000 NA NA 6000 NA NA NA 12000 NA
## [4240] NA 20000 NA NA NA NA NA NA NA
## [4249] 8000 10000 25000 NA 8000 25000 40000 NA 30000
## [4258] NA 14000 12000 14000 32000 6000 NA NA NA
## [4267] NA NA 12000 NA NA NA NA NA 12000
## [4276] NA NA NA NA NA NA NA NA 16000
## [4285] NA NA NA 11200 9600 7200 NA 8000 NA
## [4294] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [4303] NA 4800 NA NA NA NA NA NA NA
## [4312] NA 7200 NA NA 7600 NA 7000 NA NA
## [4321] 7200 12000 14000 NA 4000 NA 14000 7200 8000
## [4330] 8000 NA NA 10000 15000 NA 11200 NA NA
## [4339] 15000 8000 12000 NA NA 3600 16 6000 NA
## [4348] NA NA NA NA 8800 NA 4800 NA 10400
## [4357] NA NA NA NA NA NA 21000 NA 12000
## [4366] NA NA 8000 NA NA NA 12400 12000 8000
## [4375] 14000 NA NA NA NA NA NA 20000 NA
## [4384] NA NA 16000 8000 NA NA NA NA 15000
## [4393] 12000 9000 18000 NA NA NA NA 6800 8000
## [4402] 6400 NA NA NA NA NA NA 20000 4000
## [4411] NA 18000 NA NA NA NA 8000 NA 12000
## [4420] NA 4800 24000 NA 11200 10000 NA 18000 NA
## [4429] 4000 NA NA NA 8000 NA NA NA NA
## [4438] NA 5500 NA 11200 9000 NA NA NA 8000
## [4447] 8000 12000 3600 10400 20000 14000 8000 NA NA
## [4456] 6000 14000 5200 NA 6000 20000 4000 7200 8000
## [4465] NA NA 20000 NA NA NA NA 6400 20000
## [4474] NA 6400 NA 10000 NA NA NA NA 15000
## [4483] NA NA 20000 NA NA NA NA NA NA
## [4492] NA NA 12000 NA 6800 8000 NA NA NA
## [4501] 10000 NA NA NA NA NA NA NA 8000
## [4510] NA 8000 NA 7000 NA NA NA 12000 6000
## [4519] NA 6000 NA 15000 NA NA 10400 9600 8000
## [4528] NA NA 120000 12000 NA NA 16000 NA NA
## [4537] NA 6000 NA NA NA NA NA 24000 8000
## [4546] 6000 NA NA 4000 NA 15000 NA 14000 NA
## [4555] NA NA NA NA NA NA 8800 NA 32000
## [4564] NA 8000 9600 NA NA NA NA NA NA
## [4573] 6000 NA NA 6000 8000 NA 10000 6000 8000
## [4582] NA 10000 NA NA NA NA 310204 NA 10000
## [4591] NA NA 30000 NA NA 12000 NA 12000 NA
## [4600] 10000 NA NA 10000 NA 12000 NA NA 20000
## [4609] 8000 8000 2000 NA 5600 12000 NA 3600 NA
## [4618] NA NA NA NA NA NA 12000 NA NA
## [4627] NA NA 8000 NA 24000 NA NA NA NA
## [4636] 20000 NA 20000 80000 NA 40000 NA 20000 NA
## [4645] 12000 NA NA 24000 NA NA NA 8000 30000
## [4654] NA 10800 NA NA NA NA NA NA NA
## [4663] 20000 NA NA NA NA 20000 NA NA 18000
## [4672] NA NA 24000 20000 NA NA 14000 NA 30000
## [4681] NA NA NA NA NA 7200 20000 12000 NA
## [4690] 16000 12000 NA NA NA 10000 NA NA 8000
## [4699] NA 10000 8000 NA 20000 NA NA 12000 NA
## [4708] NA 8000 8000 15000 20000 NA NA 30000 10000
## [4717] 16000 16000 NA NA NA NA NA NA 4000
## [4726] 8000 NA NA NA 7200 NA NA 13000 NA
## [4735] NA NA 1200 12000 NA 8000 NA NA NA
## [4744] NA NA 10000 NA NA NA NA NA NA
## [4753] NA NA NA NA 7600 NA 6400 NA 10400
## [4762] 15000 NA NA NA 6000 NA NA 6000 11000
## [4771] 12000 NA NA 8000 NA NA NA NA NA
## [4780] NA NA 40000 NA NA NA NA NA NA
## [4789] NA NA 16000 NA 8000 NA 7200 7600 6400
## [4798] 6400 NA NA 14000 10000 10000 NA 7200 16000
## [4807] NA 12000 7000 8000 NA NA 7200 NA NA
## [4816] 8000 4800 NA NA 4800 NA NA NA NA
## [4825] 8000 8000 8000 NA 16000 10000 NA 12000 16000
## [4834] 14000 14000 NA NA NA NA 64000 10000 14000
## [4843] NA 20000 16000 12000 30000 6800 NA NA NA
## [4852] 12000 16000 NA 10000 NA 6000 NA 8000 12000
## [4861] NA NA NA NA NA 8000 12000 8000 9600
## [4870] NA NA 10800 20000 8000 8800 7200 8000 12000
## [4879] 8000 20000 NA NA 24000 6800 NA NA NA
## [4888] NA 12000 NA 8800 8800 6400 15000 NA 10000
## [4897] NA NA 4800 NA 10000 NA 12000 NA NA
## [4906] NA NA 20000 10000 NA NA 10000 8000 6000
## [4915] 10000 NA NA 10000 10800 NA NA 32000 NA
## [4924] 30000 NA NA NA NA 12000 NA NA NA
## [4933] NA 7200 NA NA 6000 5600 NA NA NA
## [4942] NA 20000 NA 16000 NA NA 10000 NA 14000
## [4951] NA NA NA 8000 NA 11200 NA NA NA
## [4960] NA NA 12000 6000 8000 12000 NA NA 20000
## [4969] 20000 40000 NA 4000 NA 4000 NA 24000 NA
## [4978] 10000 NA NA 9000 NA NA NA 12000 NA
## [4987] 12000 NA 10000 NA NA 10000 9000 7000 NA
## [4996] 9200 8000 NA NA 12000 NA NA 7000 7000
## [5005] NA NA NA 8000 NA NA NA NA NA
## [5014] NA NA NA NA NA NA NA 5000 NA
## [5023] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [5032] NA NA NA 6000 NA NA NA 10000 NA
## [5041] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [5050] NA NA 8000 NA NA NA NA NA NA
## [5059] NA NA NA NA NA NA NA NA 8000
## [5068] NA 8000 NA NA NA NA NA NA NA
## [5077] 49632 NA NA NA NA NA NA 24000 NA
## [5086] NA 40000 8000 6000 8000 48000 12000 NA NA
## [5095] NA 12000 12000 NA NA NA NA NA NA
## [5104] NA NA 8000 10800 NA 6000 NA NA 9200
## [5113] NA NA NA 12000 NA NA NA 8000 NA
## [5122] NA NA NA NA NA 14000 NA NA NA
## [5131] NA NA 10000 NA 6000 12000 12000 NA NA
## [5140] 20000 NA NA NA NA 25000 20000 NA NA
## [5149] 12000 22000 16000 NA NA NA 6000 NA 8000
## [5158] 12000 6000 12000 10000 10000 NA NA NA 8000
## [5167] NA 10000 NA 20000 12000 5600 NA NA NA
## [5176] NA NA 20000 NA NA NA 10000 NA 14000
## [5185] 16000 NA NA NA NA 40000 20000 NA NA
## [5194] 8000 8000 NA 12000 NA 40000 NA NA NA
## [5203] 6000 16000 NA 12000 NA 8000 NA NA 8800
## [5212] NA NA 14000 8800 NA 10000 NA 6000 NA
## [5221] NA NA NA NA NA 7200 NA NA NA
## [5230] NA 24000 24000 NA NA 10000 NA NA 12000
## [5239] NA NA NA NA NA 12000 NA NA NA
## [5248] NA NA 8000 NA NA 8000 8000 NA 12800
## [5257] NA NA NA NA NA 10000 12000 NA NA
## [5266] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [5275] 7200 20000 NA NA NA NA 16000 8000 NA
## [5284] 8800 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [5293] NA NA NA NA NA NA 6800 NA NA
## [5302] 7200 NA 32000 NA NA 24000 12000 7600 NA
## [5311] NA 20000 NA 12000 NA NA NA NA NA
## [5320] NA NA 20000 NA NA NA 8800 20000 NA
## [5329] 6000 NA 8000 10000 NA 10000 7200 NA NA
## [5338] 8000 NA 60000 40000 NA 13600 12000 14000 NA
## [5347] NA 12000 24000 NA NA NA NA NA 12800
## [5356] 14000 NA NA NA 10000 11200 7200 NA NA
## [5365] 6000 NA 10000 NA 12000 35000 11200 6800 12800
## [5374] 6000 NA 14000 10000 6400 NA 10000 NA 6000
## [5383] NA 10000 8000 8000 12000 NA 4000 NA NA
## [5392] NA 20000 10000 NA NA NA NA 12000 8000
## [5401] NA 8000 NA 6800 NA NA 10000 NA 6000
## [5410] NA 8000 5000 6000 NA 6000 NA NA 8000
## [5419] NA 6000 NA NA NA 12000 8000 NA NA
## [5428] NA 20000 NA 16000 NA NA NA NA 20000
## [5437] NA 6400 8400 16000 NA NA NA NA NA
## [5446] NA NA NA NA 16000 12000 9200 NA 8000
## [5455] 8000 8000 10000 NA NA NA NA NA 3200
## [5464] NA 12000 NA NA 8000 NA 8000 NA 12000
## [5473] NA NA 12000 40000 NA NA NA NA NA
## [5482] NA 50000 10000 NA 8000 7200 NA NA NA
## [5491] NA 12000 6000 NA 8000 NA 12800 NA NA
## [5500] 36000 30000 NA NA 8000 NA 15000 NA 20000
## [5509] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [5518] NA 8000 NA NA NA 70000 12000 NA NA
## [5527] NA NA NA NA NA NA NA 10000 4000
## [5536] NA 20000 16000 NA NA NA 20000 NA 14000
## [5545] NA NA 6000 22000 NA NA NA NA NA
## [5554] NA 8000 10000 NA 12000 NA NA 12000 NA
## [5563] 9200 7000 10000 8000 NA 8000 NA NA NA
## [5572] 12000 NA 8800 NA 16000 NA NA 8800 NA
## [5581] NA NA 5200 6000 NA 7600 8000 NA NA
## [5590] 8000 NA 20000 24000 NA 7200 7200 NA 8800
## [5599] 16000 6000 6800 NA 10000 6800 NA NA 20000
## [5608] 8000 NA NA 10000 NA 6000 28000 NA 40000
## [5617] 8000 16800 NA NA 15200 NA NA 10000 NA
## [5626] NA NA NA 8000 16000 4000 6000 NA NA
## [5635] NA NA 10000 8000 NA NA NA NA NA
## [5644] 12000 6000 8000 NA NA NA NA NA NA
## [5653] NA 30000 NA NA 12000 NA 3200 8800 12000
## [5662] NA NA NA NA NA NA NA NA 10000
## [5671] NA NA NA NA 1200 NA NA 28000 NA
## [5680] 7600 9200 NA 6400 NA NA NA NA 10000
## [5689] NA NA 6400 NA 8400 NA NA NA NA
## [5698] NA 10000 NA NA 40000 34000 24000 200000 NA
## [5707] NA NA 8000 NA 12000 NA 8000 20000 NA
## [5716] NA NA 9200 NA 14000 NA NA NA NA
## [5725] NA NA NA NA NA NA NA 6000 NA
## [5734] NA 40000 12000 32000 2400 NA 15000 14000 NA
## [5743] NA NA 24000 NA 6000 NA NA NA 12000
## [5752] NA NA NA NA 8000 NA 4000 NA 15000
## [5761] 8000 NA 10000 NA NA 10000 12000 NA NA
## [5770] NA NA NA 20000 8000 7200 NA NA 14000
## [5779] NA NA NA 12000 NA 8000 6800 NA 8000
## [5788] NA NA 26000 16000 NA NA 6000 NA 10000
## [5797] NA NA NA NA NA 25000 22400 20000 NA
## [5806] 20000 22000 24000 NA NA 12000 NA NA NA
## [5815] NA NA 4800 NA NA 7200 8000 NA 10400
## [5824] 12000 NA 8000 NA 8000 NA 10000 NA 5600
## [5833] NA 12000 7200 NA NA 12000 NA 8000 NA
## [5842] NA 6800 8000 16000 8000 NA NA NA 6000
## [5851] NA 7200 NA 8000 NA NA NA 8000 7600
## [5860] NA 1200 10000 NA 16000 NA NA NA 8000
## [5869] 12000 7200 7200 NA NA NA NA NA NA
## [5878] 8000 NA NA NA NA 6400 NA 8000 NA
## [5887] NA NA 8000 NA 4800 8000 NA 6000 10000
## [5896] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [5905] NA NA NA 9600 NA NA NA NA NA
## [5914] NA 9200 NA NA NA NA NA NA NA
## [5923] NA NA NA NA NA 6000 6000 22000 NA
## [5932] NA NA NA 8800 8000 NA NA NA 18000
## [5941] 12000 NA 8000 8000 16000 NA NA 8000 NA
## [5950] 12000 10000 NA 12000 NA 10000 NA 12000 NA
## [5959] 12000 NA NA NA NA 40000 NA NA NA
## [5968] 25000 5600 2000 8000 NA 6000 NA NA 12000
## [5977] NA NA NA NA NA NA 20000 NA NA
## [5986] NA NA NA 6000 NA 10000 2300 NA NA
## [5995] 3000 NA 20000 10000 24000 NA NA NA NA
## [6004] NA 12000 NA NA NA NA NA NA NA
## [6013] NA 7200 7200 16000 NA NA NA 12000 7200
## [6022] 8000 4000 4000 2000 18040 18000 10000 3200 NA
## [6031] 10000 2000 NA NA 8000 8000 NA NA NA
## [6040] 6000 NA NA 8000 6800 8000 8000 NA NA
## [6049] NA 8000 NA NA 12000 NA 24000 NA NA
## [6058] NA NA 20000 NA 60000 NA NA NA NA
## [6067] NA NA NA 5000 NA 35000 40000 8000 NA
## [6076] NA NA NA NA NA 12000 12000 20000 NA
## [6085] NA 50000 12000 4800 NA NA NA 6400 NA
## [6094] NA NA 2000 NA NA 16000 NA 80000 6000
## [6103] 16600 NA NA 20000 12000 NA NA 20000 8000
## [6112] 6400 15200 8000 10000 8000 11200 5000 8000 NA
## [6121] 10000 NA NA 16000 7200 NA NA NA 6000
## [6130] NA NA NA NA NA NA NA 6000 NA
## [6139] NA NA NA NA NA 8000 NA NA NA
## [6148] NA NA NA NA NA NA NA 4800 NA
## [6157] 6000 NA 8000 NA 4000 13000 6000 NA 16000
## [6166] NA 8000 NA 15000 NA 12000 40000 8000 NA
## [6175] NA 7200 NA 19000 NA NA NA 8000 NA
## [6184] 12000 NA NA NA NA 9200 NA NA 10000
## [6193] NA 7200 20000 NA NA 16000 8800 8000 10000
## [6202] NA 8000 NA NA NA NA NA 8000 NA
## [6211] NA 12000 16000 16000 NA 16000 NA NA 20000
## [6220] 12000 16000 NA 12000 10000 10000 NA NA NA
## [6229] 12000 NA NA 16000 NA NA NA NA NA
## [6238] NA NA 25 NA 12000 NA NA NA NA
## [6247] 15200 45000 NA NA 20000 NA NA 25000 NA
## [6256] NA 12000 NA NA 4800 NA NA 6000 NA
## [6265] 4800 6800 NA NA NA 3200 NA 4800 NA
## [6274] 8000 NA 10000 6000 10000 8000 NA 32000 NA
## [6283] NA 4800 4800 NA 8000 6000 8000 NA 15000
## [6292] NA 8000 16000 8000 6000 NA NA 8000 NA
## [6301] NA NA 4000 4800 4800 6000 8000 28000 NA
## [6310] NA 6000 6000 11200 NA 5000 NA 5200 4800
## [6319] 6000 6400 5000 NA NA NA 10000 NA NA
## [6328] NA NA 7200 NA 8000 NA NA NA NA
## [6337] NA NA 10000 NA NA NA NA NA NA
## [6346] NA NA NA NA NA 12000 NA NA 28000
## [6355] NA NA NA NA 18400 NA NA 8000 NA
## [6364] NA 9000 NA NA NA 6000 6800 5600 NA
## [6373] 9500 NA NA NA 16000 NA 6400 7200 6000
## [6382] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [6391] NA NA NA NA NA NA NA NA 5600
## [6400] NA NA 8000 13600 18000 7600 NA NA NA
## [6409] 12000 NA NA NA NA NA 18000 NA 4000
## [6418] NA NA NA NA 9200 7200 NA NA 80000
## [6427] NA NA NA NA 8400 6000 6000 9200 12000
## [6436] NA NA 4000 8000 NA 10000 NA NA 6400
## [6445] NA 8000 NA 8000 4800 NA 4000 6800 6000
## [6454] 5600 12000 NA 11200 NA 7200 5400 NA 6000
## [6463] 6000 NA 14000 NA 11200 4000 NA NA NA
## [6472] 8000 24000 6800 NA NA NA NA NA 7600
## [6481] 7600 NA NA NA NA NA NA 14000 12000
## [6490] NA NA NA NA NA NA NA 8000 NA
## [6499] NA NA NA NA 14000 10000 8000 NA NA
## [6508] 8800 NA 16000 32000 NA 8000 10000 40000 NA
## [6517] 22000 8000 NA 6400 4000 5600 8000 4800 8000
## [6526] 9600 5200 16000 5280 25000 NA 8000 NA NA
## [6535] NA NA NA NA NA 4440 NA NA 6000
## [6544] NA NA 8000 NA NA 2800 8000 NA NA
## [6553] NA NA 19000 7600 12000 NA NA NA 4800
## [6562] NA 10000 7200 NA 8000 NA 10000 12000 NA
## [6571] NA 7200 10000 9200 NA 8000 NA 6000 8000
## [6580] 10000 NA 6000 8000 11200 NA NA 20000 6000
## [6589] 8000 NA 12000 NA NA 7200 20000 NA NA
## [6598] NA 12000 8000 NA NA 8000 16000 NA 10000
## [6607] 8000 NA 6000 8600 12000 7200 NA 12000 10000
## [6616] 4800 7000 6000 10000 40000 9200 8000 4800 NA
## [6625] 16000 6000 15200 NA 28000 NA 10000 7200 NA
## [6634] 2400 4800 NA NA NA NA NA NA 8000
## [6643] NA 7200 NA 4000 7600 NA 6800 NA NA
## [6652] NA NA NA NA 4800 7200 NA 16000 15000
## [6661] 16000 6800 NA 11200 NA 12000 NA 12000 NA
## [6670] NA 35000 NA 20000 NA NA NA 18000 NA
## [6679] NA NA NA NA NA NA NA 8000 4000
## [6688] NA 8000 12000 32000 15000 NA NA NA 6400
## [6697] NA 9000 NA NA NA NA NA 12000 5200
## [6706] 16000 4000 10000 NA NA NA NA 4800 NA
## [6715] 8000 6000 7200 7200 8000 8000 NA 10000 NA
## [6724] 8000 NA NA 8000 7200 NA 8000 8000 6000
## [6733] 6000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [6742] NA 20000 NA NA 20000 NA NA NA NA
## [6751] NA NA NA 12000 NA 12000 NA 20000 NA
## [6760] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [6769] NA NA 40000 40000 20000 NA NA NA NA
## [6778] 10000 6000 NA 10000 14000 NA NA NA NA
## [6787] 6000 NA NA NA 4000 NA 12000 5000 NA
## [6796] NA 18000 5000 NA 13000 4800 NA 4800 NA
## [6805] NA 8000 NA NA NA NA NA 8000 NA
## [6814] NA NA 7200 NA 14000 25000 NA NA NA
## [6823] NA 3200 NA NA NA NA NA NA NA
## [6832] NA NA 5800 20000 NA 2400 NA NA NA
## [6841] NA 18000 NA 20000 NA NA NA NA 20000
## [6850] NA NA NA NA NA 8000 NA 8000 NA
## [6859] 5600 16000 NA NA NA 6000 NA NA NA
## [6868] NA NA NA NA NA 6000 NA NA NA
## [6877] NA NA NA NA NA NA NA 20000 NA
## [6886] NA NA 6000 NA 12000 NA 6000 NA 4000
## [6895] NA 7200 NA NA NA NA NA 14000 10000
## [6904] NA NA NA 20000 NA 1600 NA NA NA
## [6913] NA 20000 NA NA NA NA NA NA NA
## [6922] NA NA 12000 NA NA NA 20000 NA NA
## [6931] 8000 NA NA NA NA 18000 8000 8000 10000
## [6940] 4400 NA NA NA NA NA NA 17000 NA
## [6949] 8400 NA NA 8000 NA NA NA NA 8000
## [6958] NA NA NA NA NA 16000 60000 NA NA
## [6967] NA NA NA 12000 40000 NA NA 20000 NA
## [6976] NA NA NA NA NA 20000 6000 NA 5000
## [6985] 8000 NA NA 4000 NA NA 20000 NA NA
## [6994] NA NA NA NA NA NA 8000 NA NA
## [7003] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [7012] NA NA NA NA 14000 NA NA NA NA
## [7021] NA 30000 NA NA NA 15 NA NA NA
## [7030] NA NA NA NA NA NA 10000 NA 16000
## [7039] NA 20000 10000 NA NA NA 25 20000 NA
## [7048] NA NA NA NA 10000 NA 4800 NA 20000
## [7057] NA NA NA 11300 NA 12000 5000 NA NA
## [7066] 7200 6000 NA 20000 6000 10000 9600 NA 8000
## [7075] 4000 4000 NA NA NA 7000 NA NA NA
## [7084] NA NA NA NA NA NA NA 4800 8000
## [7093] NA NA 10000 NA NA NA NA NA 8000
## [7102] NA 20000 NA 8000 40 NA NA NA NA
## [7111] 8000 NA 6000 NA NA NA NA 40000 NA
## [7120] NA 8000 NA 13600 NA 21600 6800 10000 NA
## [7129] NA NA NA 4400 NA NA NA NA NA
## [7138] NA NA NA NA NA 20000 NA NA NA
## [7147] 8000 NA 8000 10000 NA NA NA 8000 NA
## [7156] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [7165] NA NA NA NA NA 4500 NA NA NA
## [7174] NA NA NA 32000 30000 NA NA NA NA
## [7183] NA 4000 NA NA NA NA NA NA NA
## [7192] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [7201] NA NA NA 14000 NA NA NA NA NA
## [7210] NA NA NA NA 3000 NA NA 11000 NA
## [7219] 16000 NA NA 12000 NA NA 8000 NA NA
## [7228] NA NA NA NA NA NA 8000 NA 7000
## [7237] 7000 NA 4000 NA 4400 12000 8000 NA NA
## [7246] 30000 12000 NA NA 7000 NA NA 16000 NA
## [7255] 6000 6000 NA NA 10000 22000 NA 25000 5500
## [7264] NA NA 16000 NA NA 14000 NA 20000 NA
## [7273] NA NA 8000 10000 NA NA 10000 NA NA
## [7282] 10000 NA 10000 10000 NA NA NA 6000 12000
## [7291] NA 4000 NA NA NA 8000 12000 NA 4000
## [7300] NA 16000 NA 20000 10000 NA NA NA NA
## [7309] NA 4000 NA NA 8000 NA NA NA 4000
## [7318] NA NA 4800 24000 NA NA 4000 NA NA
## [7327] 9000 NA 12000 8000 NA NA NA 30000 20000
## [7336] 10000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [7345] NA NA NA NA NA NA NA NA 10000
## [7354] 8000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [7363] NA NA NA NA 8000 NA NA NA NA
## [7372] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [7381] NA 70 NA NA NA NA 4000 15200 NA
## [7390] NA NA 12000 4000 NA NA NA 10000 8000
## [7399] 10000 NA 20000 9000 8000 NA 7000 8000 6000
## [7408] 12000 NA NA NA 4800 NA 8000 NA NA
## [7417] 8000 8000 16000 16000 NA 8000 8000 6000 4800
## [7426] NA 12000 14000 NA NA NA NA NA NA
## [7435] NA NA NA NA NA NA 12000 20000 NA
## [7444] NA 6000 NA NA NA NA NA NA NA
## [7453] NA 15000 NA 12000 4000 6000 12000 NA NA
## [7462] 7200 NA NA 12000 NA NA NA 12000 NA
## [7471] NA NA 18000 24000 NA NA 14000 NA 8000
## [7480] NA NA NA 30000 NA NA 9000 NA 6000
## [7489] 16000 NA NA NA 50000 NA NA NA 30000
## [7498] NA NA NA NA 6000 NA 25000 30000 15000
## [7507] NA NA NA NA NA NA NA 4000 NA
## [7516] NA 10000 NA 12000 25000 NA 16000 NA NA
## [7525] NA 10000 NA NA NA 20000 24000 12000 8000
## [7534] NA 6000 NA NA NA 12000 NA 12000 NA
## [7543] 9000 NA 15000 NA NA NA 13600 NA 7200
## [7552] NA 11200 NA 6000 NA 28000 NA NA 6800
## [7561] 2800 2400 20000 6000 36000 12000 NA 32000 NA
## [7570] 9000 NA 12000 NA NA NA NA NA 8000
## [7579] NA 7200 11200 NA NA 9000 12000 NA 8000
## [7588] 16000 NA 12000 NA 18000 14000 NA 7500 NA
## [7597] NA NA 10000 NA NA 2000 10000 NA 25000
## [7606] 20000 NA NA 8000 NA NA 10000 14000 10000
## [7615] NA NA 10000 NA 5000 15000 NA NA 4000
## [7624] 12000 9000 30000 NA NA NA NA 18000 NA
## [7633] NA NA NA NA NA 8000 NA NA NA
## [7642] NA 6000 4000 8000 20000 NA 8000 NA NA
## [7651] NA 12000 NA NA NA NA 30000 10000 NA
## [7660] NA 16000 NA NA 6000 8000 15000 NA NA
## [7669] NA NA 12000 4800 16000 NA NA 40000 NA
## [7678] NA NA NA 10000 20000 NA 8000 10000 NA
## [7687] 6000 NA NA NA NA NA NA NA 10000
## [7696] NA NA 10000 8000 NA 44000 12000 10000 NA
## [7705] NA 20000 12000 NA 7000 NA NA 16000 NA
## [7714] 10000 NA NA NA NA 10000 NA NA 16000
## [7723] NA NA NA 20000 NA 10000 NA NA NA
## [7732] NA 10000 7000 30000 4400 15000 8000 NA NA
## [7741] NA NA 12000 NA NA NA 10000 12000 26000
## [7750] 4000 10000 6000 12000 25000 20000 NA NA NA
## [7759] NA 20000 13000 NA 30000 19000 20000 16000 8000
## [7768] NA 16000 8000 NA 14000 NA NA 8000 25000
## [7777] NA NA NA 8000 NA 18000 10000 8000 NA
## [7786] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [7795] NA 7200 NA 10000 10000 4000 NA 10800 6000
## [7804] 8000 NA NA 10000 NA 14000 4400 NA 9800
## [7813] 10000 NA NA 12000 NA 25000 NA 9200 NA
## [7822] 14000 NA 4800 NA 12000 15200 10000 NA NA
## [7831] 7400 14000 NA 8800 NA 5200 8000 12000 1600
## [7840] NA 8000 NA 11200 NA 6800 6000 NA 12000
## [7849] 8000 10000 10000 6000 NA 8000 NA 16000 NA
## [7858] NA NA NA 16000 NA NA NA NA 4800
## [7867] NA NA NA 7400 10000 8000 4000 20000 18000
## [7876] 20000 NA NA 9600 NA 6000 8000 20000 NA
## [7885] NA 6000 NA 7200 NA NA NA 8000 6000
## [7894] 20000 NA NA 11200 NA NA NA 10000 NA
## [7903] NA NA NA 11600 40000 NA NA NA NA
## [7912] NA 5600 2000 3200 5200 8600 NA NA 8000
## [7921] NA 10000 5800 NA 8000 10000 5600 NA NA
## [7930] 8000 8000 4400 4000 NA 7920 NA 8000 8000
## [7939] NA NA NA 8000 6000 12000 4800 12000 14000
## [7948] NA NA 20000 7000 12000 22000 5200 12000 NA
## [7957] 8000 8000 6000 NA 8000 14000 NA NA NA
## [7966] NA NA 4000 NA 7000 NA 6000 NA 8000
## [7975] 6000 NA NA 8000 40000 16000 6000 NA 8000
## [7984] 8000 16000 NA 6000 NA NA NA NA NA
## [7993] NA 8000 NA 12000 NA 4800 NA 6000 8000
## [8002] NA NA NA 16000 NA 12000 16000 10000 12000
## [8011] 12000 2400 NA 12000 NA 4000 6000 6000 5000
## [8020] 4000 8000 NA NA 6000 NA NA 6000 NA
## [8029] NA 6000 10400 NA NA 6000 8000 NA 6000
## [8038] NA NA 4000 16000 4800 18000 NA 7000 NA
## [8047] 12000 8000 NA 6000 NA NA 10000 NA NA
## [8056] NA 8000 NA 8000 NA 10000 NA 6400 6000
## [8065] 4000 6000 12000 10400 NA 12000 NA 10000 8000
## [8074] 2800 NA NA 4000 NA 7000 8000 NA NA
## [8083] NA NA 8000 4000 12000 14000 10000 6000 4000
## [8092] 8000 NA NA 4000 NA NA NA 6000 12400
## [8101] 8000 6000 3600 12000 6000 14000 6000 NA NA
## [8110] 8000 6000 18000 4400 8000 3200 NA 8000 20000
## [8119] NA 16000 NA NA NA NA NA 12000 15000
## [8128] 40000 20000 NA NA 12000 NA 50000 96000 NA
## [8137] 8000 22000 9000 NA NA NA 15600 NA 6000
## [8146] NA 10000 NA 12000 8000 NA 16000 10000 NA
## [8155] NA NA NA 10000 NA NA 18000 15000 NA
## [8164] NA 8000 NA 13800 20000 NA NA NA NA
## [8173] NA NA 6400 30000 NA NA NA 20000 NA
## [8182] NA NA 16000 NA 8000 NA 14400 NA 8000
## [8191] NA 4000 NA 14000 NA NA NA NA NA
## [8200] 12000 4000 NA 4000 NA 12000 NA NA 7000
## [8209] 10000 16000 NA 12000 6000 4000 NA NA NA
## [8218] NA NA 9000 NA NA 7000 3000 NA NA
## [8227] NA NA NA 20000 11200 NA NA 7000 NA
## [8236] NA 35000 12000 NA 8800 NA 8000 NA 6000
## [8245] 15000 8000 6000 NA 10000 NA NA 16000 NA
## [8254] 15200 12000 12000 10000 NA 24000 NA NA 12000
## [8263] NA NA NA 12800 NA 14000 15200 14000 12000
## [8272] NA NA NA NA NA 10000 20000 NA 8000
## [8281] NA 10400 NA 18000 15000 17000 5000 4000 NA
## [8290] 6000 16000 NA NA 16000 NA 11200 NA 12000
## [8299] NA 12000 7000 NA NA 8000 6500 NA 11000
## [8308] NA 8000 20000 NA 20000 12000 16000 NA NA
## [8317] 8000 10000 NA NA 8000 8000 NA NA 16000
## [8326] NA NA NA 8000 NA NA NA 30000 NA
## [8335] NA NA 8000 NA 8000 18000 6400 7000 NA
## [8344] 10000 8000 14000 NA 10400 12800 5000 6400 7000
## [8353] 16000 8000 7000 NA NA NA NA NA 10000
## [8362] 15000 NA 12000 6000 35000 NA NA 7000 NA
## [8371] 20000 NA 14000 8000 NA 8000 8000 14000 6000
## [8380] 5600 24000 15000 20000 7000 7000 6000 10000 12000
## [8389] 7200 12000 NA 14000 6000 10000 NA 10000 11200
## [8398] 6000 16000 6400 NA 14000 NA 11600 NA 8000
## [8407] NA 5000 NA NA 6000 NA NA NA 22000
## [8416] 20000 20000 15000 30000 NA NA NA 8000 25000
## [8425] NA NA 10000 16000 NA 10000 15000 NA 16000
## [8434] 10000 NA NA 26000 15000 NA NA NA NA
## [8443] 12000 20000 20000 12000 10000 NA 12000 25000 NA
## [8452] 18000 NA NA 8000 NA NA 6000 NA NA
## [8461] 4000 NA NA NA NA 16000 50000 2400 10000
## [8470] NA 4000 6000 4000 NA NA NA 11000 16000
## [8479] NA NA 20000 NA NA 7200 12800 NA 14000
## [8488] 20000 12000 4600 NA NA 7000 20000 NA NA
## [8497] 6000 10000 NA 10000 NA NA NA NA 12000
## [8506] NA 18000 NA NA NA NA NA 10000 NA
## [8515] 10000 NA NA 50000 24000 NA NA NA NA
## [8524] 20000 10000 14000 12000 NA NA NA NA 6000
## [8533] NA 24000 4000 NA NA 17000 NA NA 16000
## [8542] 14000 6000 8000 16000 NA NA NA NA NA
## [8551] 5000 NA 4000 NA 16000 16000 NA NA NA
## [8560] NA NA 17 8000 NA NA 7000 NA 30000
## [8569] 10000 3600 NA 100000 NA 14000 12000 10000 14000
## [8578] NA 16000 14000 NA NA 6000 30000 NA NA
## [8587] NA 40000 6400 40 NA NA 20000 10000 NA
## [8596] 10000 7000 NA NA 6000 NA 4000 6000 NA
## [8605] 10000 10000 16000 NA 22000 8800 30000 NA NA
## [8614] 18000 NA NA NA NA NA NA 8800 8000
## [8623] NA 10000 20000 NA 12000 7200 16000 NA 30000
## [8632] 16000 NA NA NA 16000 NA 16000 72000 NA
## [8641] NA NA 20000 8000 20800 NA 20000 14000 NA
## [8650] NA 6000 4800 NA NA 14000 NA 12000 NA
## [8659] 22000 13200 NA NA 12000 16000 6400 4000 NA
## [8668] 14000 NA NA NA NA 8000 15000 60000 NA
## [8677] NA 2500 NA NA NA NA NA NA 32000
## [8686] NA NA NA NA 10000 NA NA NA NA
## [8695] NA NA NA 9000 NA NA NA NA 7000
## [8704] NA NA 35000 15000 7000 NA 12400 8000 NA
## [8713] NA 13000 NA NA NA NA 30000 18000 9000
## [8722] NA NA NA NA 20000 10000 NA NA NA
## [8731] 12000 25000 50 10000 NA NA NA 14000 NA
## [8740] 5000 30000 15000 10000 10000 NA 20000 NA 20
## [8749] NA NA NA NA NA NA NA 10000 NA
## [8758] 8000 NA 18000 12000 NA 3600 NA NA 7200
## [8767] NA 14000 16000 NA NA 12000 6000 9000 14000
## [8776] 6000 NA NA NA 6000 NA 8600 NA NA
## [8785] 8000 NA NA NA NA NA NA NA 7000
## [8794] 8000 NA NA NA NA 4000 8000 NA NA
## [8803] 6000 NA 10000 7200 23000 NA 4000 14000 10000
## [8812] 14000 18000 NA NA 20000 NA 16000 8000 NA
## [8821] 10000 8000 NA 12000 NA NA 8000 14000 NA
## [8830] 8000 12000 7200 12000 12000 NA 8000 8000 10000
## [8839] 10000 8000 14800 10000 8000 10000 9000 NA 12000
## [8848] 7200 6400 10000 14000 8800 8000 NA 8000 8000
## [8857] NA 7000 7600 4000 7000 NA NA NA 12000
## [8866] 16000 NA 12000 10000 20000 6000 12000 8000 NA
## [8875] NA NA NA NA NA 8000 NA NA NA
## [8884] 10000 14000 1200 NA 8400 NA 12000 5000 15000
## [8893] 10400 NA 6000 NA NA 12800 16000 12000 12000
## [8902] NA 10000 NA 2000 7000 NA NA 14000 8000
## [8911] 10000 14000 3000 11200 NA 16000 NA 9600 8800
## [8920] 14000 NA 8000 NA 10000 NA NA NA 10000
## [8929] NA 10000 8000 NA 7200 NA NA 12000 NA
## [8938] 4800 NA 9000 6000 NA NA 6000 NA 12000
## [8947] NA 12000 NA 7000 16000 NA 8000 8000 9600
## [8956] 6800 10000 30000 10000 20000 12000 6000 7200 6000
## [8965] NA 20000 6000 16000 8000 12000 NA NA 8000
## [8974] 8000 10000 6000 6000 5000 4400 14000 4800 NA
## [8983] 4000 6000 5200 NA NA NA NA 8800 6000
## [8992] NA 4000 8000 10000 5200 9000 NA 4000 4000
## [9001] 6400 10000 7000 NA 4000 6000 1600 NA 7200
## [9010] 4800 6400 4800 NA 5200 6000 12000 7200 5520
## [9019] 4000 6000 24000 NA NA 12000 8000 NA 4800
## [9028] NA 60000 NA NA 3000 NA NA 15200 NA
## [9037] 5000 8000 NA 8000 2000 NA NA 6000 16000
## [9046] 8000 18000 NA 12000 NA NA NA NA NA
## [9055] NA NA NA NA 12000 NA 24000 NA NA
## [9064] NA 18 NA 4400 NA NA NA 4800 NA
## [9073] 7000 NA 9000 NA 7200 NA 20000 25000 20000
## [9082] 4000 26000 NA 12000 NA NA 22000 NA NA
## [9091] NA 20000 4000 NA NA NA NA NA 8000
## [9100] NA 12000 NA NA 10000 9600 8000 NA 10000
## [9109] 13000 NA 4000 6400 NA NA 12000 NA NA
## [9118] NA NA NA NA 8000 NA NA NA NA
## [9127] NA NA NA NA 10000 10000 3400 10000 NA
## [9136] 8000 NA 8000 NA NA NA 20000 NA 20000
## [9145] 35000 12000 NA 8000 7000 NA NA NA 10000
## [9154] 24000 NA 6000 8000 NA NA NA 20000 NA
## [9163] 28000 10000 18000 NA 6000 NA 28000 25000 6400
## [9172] 24000 NA NA NA 4800 16000 NA 8000 10000
## [9181] 10000 NA 5600 4000 NA 6400 6400 NA 6000
## [9190] 8000 NA NA NA 3000 4000 NA 8000 NA
## [9199] NA 8000 NA 7200 NA NA NA 4800 3200
## [9208] 6000 NA 8000 NA 6000 8800 NA NA NA
## [9217] 10000 8000 NA NA 8000 NA NA 15000 NA
## [9226] NA NA NA NA NA 15000 NA 20000 NA
## [9235] NA 20000 60000 NA 16000 NA 10000 8000 8000
## [9244] NA 8000 NA 8000 10000 NA 24000 NA 20000
## [9253] NA 6000 20000 12000 6000 4000 8000 5000 NA
## [9262] NA NA 10000 NA NA NA NA 10000 NA
## [9271] NA NA 10000 20000 6000 NA NA NA 12000
## [9280] NA 16000 NA NA NA NA 15000 NA NA
## [9289] 8000 7200 6000 NA NA 7000 NA NA 9000
## [9298] 20000 NA 20000 8000 NA 10000 NA 20000 20000
## [9307] 10000 6000 28000 NA 15000 NA 15000 NA NA
## [9316] NA NA 50000 NA NA 10000 6000 NA NA
## [9325] NA 10000 9000 7000 NA NA 8000 NA 5000
## [9334] 12000 30000 10000 12000 12000 NA 12000 10000 NA
## [9343] NA 12000 10000 5000 NA 8000 10000 NA 7600
## [9352] 4800 6000 NA 10000 NA 6400 10800 8000 NA
## [9361] 10000 8000 NA NA 9600 6000 NA 12000 NA
## [9370] NA NA 3000 8000 8000 14000 NA 4000 4000
## [9379] NA 11200 NA 12000 8000 8000 12000 7200 10000
## [9388] 5600 28000 NA NA 20000 NA NA 5400 NA
## [9397] 20000 20000 16000 NA NA NA 12000 NA 20000
## [9406] NA 7200 NA NA 8000 1200 5600 16000 20000
## [9415] 8000 6000 NA 4600 14000 13600 9000 6000 6000
## [9424] 10000 10000 NA NA 10000 NA NA 6800 8000
## [9433] 4800 NA 11600 NA NA 64000 14000 16000 NA
## [9442] 24000 NA NA 4000 40000 14000 NA 8800 18000
## [9451] NA NA 8000 NA NA 10000 NA NA 8800
## [9460] NA 14000 12000 8000 9200 17000 4200 NA 10000
## [9469] 10000 4000 8000 7000 NA 6000 12000 6000 16000
## [9478] 4000 NA NA NA 6000 12000 4800 1000 NA
## [9487] 16000 NA 2000 8000 NA NA NA 8000 12000
## [9496] NA 12000 8000 6400 8000 NA 16000 NA 1200
## [9505] 8400 9000 30000 10000 2000 4000 4000 NA 4000
## [9514] 6000 NA 8000 NA NA 8000 6400 6000 NA
## [9523] NA NA NA 10000 NA NA NA NA 6000
## [9532] NA NA 4800 NA 16000 NA 6400 NA 6400
## [9541] 8000 20000 8000 NA 6000 6000 10000 6000 NA
## [9550] 4800 NA NA 6000 5200 18000 8000 NA 12000
## [9559] 10000 NA NA 14800 NA 4000 15000 NA NA
## [9568] NA NA NA NA 5000 NA NA 8000 NA
## [9577] 6000 NA 5000 NA NA NA 4500 NA 6000
## [9586] NA 8000 10000 9000 20000 NA NA NA NA
## [9595] 4000 NA 19200 NA NA 12000 4800 NA NA
## [9604] 12000 NA NA 8000 NA 8000 NA NA NA
## [9613] 4000 NA 20000 NA 6000 11200 11200 8800 NA
## [9622] 8000 8000 NA 8000 8000 5520 NA NA NA
## [9631] 2000 NA 8000 NA NA NA NA 4000 4000
## [9640] NA NA NA 8000 3200 NA NA 800 2800
## [9649] 6000 NA NA NA 6400 NA NA 5000 NA
## [9658] 8400 11200 NA 8000 8000 NA 6000 NA 1680
## [9667] 5200 2000 NA NA NA NA 4000 6000 5000
## [9676] 10000 3000 NA 4000 NA NA 10000 10000 NA
## [9685] 12000 7200 6000 8000 NA 8000 16000 NA 4800
## [9694] 16000 NA NA 20000 NA NA NA NA 10000
## [9703] NA NA NA NA 4480 5600 NA 7200 14000
## [9712] 7200 5600 NA 6000 8000 8800 NA 5400 11200
## [9721] 5000 NA NA 2000 9200 NA NA 10000 10000
## [9730] 12000 7600 6000 16000 NA NA 4000 NA NA
## [9739] NA NA 4800 NA NA NA 10000 4000 4800
## [9748] NA 12000 6000 NA 2000 NA NA 5600 NA
## [9757] NA 4800 4000 10000 12000 NA NA NA NA
## [9766] NA 14000 NA 6800 8000 4000 10000 4500 4000
## [9775] 20000 5600 4800 4800 NA NA 16000 NA 20000
## [9784] NA NA NA 12000 NA 8000 NA NA 8000
## [9793] 6000 4000 7200 2000 NA 4400 2000 NA NA
## [9802] 6000 8000 4000 NA 12000 20000 NA NA NA
## [9811] NA 6000 8000 8000 10000 14000 10000 12000 NA
## [9820] NA 24000 NA NA 8000 NA NA 8000 NA
## [9829] NA NA 10000 NA NA NA 15000 11200 NA
## [9838] NA 12000 NA NA 11200 8000 10000 18000 NA
## [9847] 2600 NA NA 10000 NA NA NA 2000 4000
## [9856] 20000 NA NA 20000 NA 3200 NA 2400 4000
## [9865] 4000 NA 4000 1500 3200 NA 6000 NA NA
## [9874] 6000 NA NA NA NA 20000 NA NA NA
## [9883] NA NA NA NA 12000 NA NA NA NA
## [9892] NA NA 4000 NA NA NA 4000 2800 10000
## [9901] NA NA NA 8000 NA 6000 4800 NA NA
## [9910] NA 4000 NA NA 8000 10000 NA NA 4800
## [9919] NA 10000 NA NA NA 4000 5000 NA 4000
## [9928] 5000 NA NA NA 4400 NA NA NA NA
## [9937] NA NA NA 2400 4000 6400 NA NA NA
## [9946] NA 2400 NA 6000 NA NA 8000 NA NA
## [9955] NA NA 11200 NA NA NA NA NA NA
## [9964] NA NA NA NA 12000 NA NA NA NA
## [9973] 10000 NA NA NA NA NA NA 10000 NA
## [9982] NA NA NA 5000 NA NA 12000 NA NA
## [9991] 8000 7000 NA NA NA NA NA NA 7000
## [10000] NA NA NA 1200 4000 NA 12000 NA NA
## [10009] NA NA 7200 NA 7000 NA 8000 4000 NA
## [10018] NA 6000 12000 4000 NA NA 3200 NA NA
## [10027] 17000 NA 5600 NA NA NA NA NA NA
## [10036] 6000 NA NA NA 3200 NA 5200 NA NA
## [10045] 4800 NA NA 4800 10000 NA NA 20000 NA
## [10054] 14000 NA NA NA 8000 4800 NA NA 8000
## [10063] 6000 NA 5600 NA 4800 6400 8000 900 5600
## [10072] NA 14000 7200 NA 6000 NA NA NA NA
## [10081] 5200 NA NA NA NA NA 6000 NA 2000
## [10090] NA 11200 NA NA NA NA 12000 NA NA
## [10099] 20000 NA NA 3600 NA 4800 NA 6000 NA
## [10108] NA NA NA 5000 NA 20000 NA 4000 16000
## [10117] 8000 14000 14000 NA NA 4000 NA NA 7000
## [10126] NA 6000 NA NA 6000 NA 4000 NA NA
## [10135] NA 16000 20000 4000 NA NA 4000 NA 6000
## [10144] NA NA NA 5200 10000 NA 7000 NA 7000
## [10153] NA NA NA 8000 10000 NA 2400 6400 NA
## [10162] NA NA 2000 6000 11000 10000 4000 NA 6000
## [10171] NA 10000 3200 NA NA NA NA NA NA
## [10180] NA NA NA NA NA NA 7200 NA NA
## [10189] 30000 NA 1000 5000 NA NA 6000 NA NA
## [10198] NA 4000 NA 30000 NA NA NA NA NA
## [10207] NA 10000 NA NA NA NA NA 7000 NA
## [10216] 20000 NA NA NA NA 2400 NA 15000 10000
## [10225] 10000 NA 8000 NA NA NA NA 4000 10200
## [10234] NA NA 12000 NA NA NA 4200 11000 NA
## [10243] 7500 NA NA NA 4000 NA 10000 NA NA
## [10252] NA NA 12000 NA NA 11000 3600 20000 4000
## [10261] NA 8000 NA 8000 3000 NA 7200 NA NA
## [10270] 8000 NA NA 9000 24000 NA NA 12000 3600
## [10279] 12000 4000 NA 8000 NA NA NA NA NA
## [10288] NA 8000 20000 NA NA 72000 NA NA 2000
## [10297] NA NA 10000 NA NA NA NA NA 20000
## [10306] 9000 NA 6000 NA NA NA NA NA NA
## [10315] NA 10000 NA 5500 NA NA 5000 8000 10000
## [10324] 4000 NA NA 6400 NA NA 15000 NA NA
## [10333] NA 6400 NA NA 5000 NA 6750 NA NA
## [10342] NA 4000 NA 8000 NA 4800 NA NA NA
## [10351] 12800 4400 4000 NA NA NA NA NA NA
## [10360] 10000 1600 NA 4600 4000 400 NA 10000 NA
## [10369] NA NA NA NA 6000 4000 NA NA NA
## [10378] 2400 NA NA NA 9000 NA 20000 16000 NA
## [10387] NA NA 10000 NA 8000 NA 14000 NA NA
## [10396] NA 5600 6000 NA 6000 7000 NA NA 8000
## [10405] NA NA 4800 14000 NA 20000 NA 7200 12000
## [10414] 7000 NA NA 4800 NA NA 10000 NA 6000
## [10423] 6000 NA NA 6400 NA NA NA NA 35000
## [10432] NA NA NA NA NA 30000 10000 NA NA
## [10441] NA NA 10000 NA NA NA NA NA NA
## [10450] NA 6000 NA NA NA 3200 8000 6000 5000
## [10459] 2000 NA NA 4000 NA NA 10000 NA NA
## [10468] NA NA NA NA NA 5000 NA NA 8000
## [10477] NA NA 26000 NA NA NA NA NA 8000
## [10486] 4000 NA NA 4800 NA 10000 7600 NA NA
## [10495] NA 4000 NA NA NA NA NA NA 4000
## [10504] 4800 8000 NA NA 8000 6000 20000 NA 6000
## [10513] 16800 7000 4800 32000 NA NA 4600 NA NA
## [10522] NA NA NA 10000 6000 NA NA 3200 NA
## [10531] 5000 6000 9200 8000 NA NA NA NA 20000
## [10540] NA 5000 NA 7000 NA 6800 24000 NA 2000
## [10549] NA NA 14000 NA NA 4000 NA 8000 3600
## [10558] NA NA 20000 NA NA 10000 NA 9000 NA
## [10567] NA 10000 9200 7200 5600 NA 8000 NA NA
## [10576] 6000 2800 8000 4400 NA NA 6000 8000 6000
## [10585] 8000 5400 4400 8800 4000 NA 4000 NA 4000
## [10594] NA NA 14000 NA 12000 NA NA 4000 NA
## [10603] NA 14000 4200 15000 NA 4800 6800 NA 10000
## [10612] 6000 7000 12000 4000 6000 12000 NA 4000 8000
## [10621] NA NA NA 3800 NA NA NA NA NA
## [10630] 6000 NA 8000 NA NA NA NA 10000 NA
## [10639] 5200 NA NA 4000 NA NA NA 10000 4800
## [10648] 6000 NA NA NA NA 6000 10000 NA 6000
## [10657] NA 4800 12500 6000 NA 4800 4800 NA NA
## [10666] NA 4800 NA 15000 NA 6000 NA 20000 10000
## [10675] 1800 9600 8000 NA NA NA 5600 3000 NA
## [10684] 12000 NA NA NA NA 6000 NA 7000 NA
## [10693] NA 12000 4000 6000 3096 NA NA 4800 4000
## [10702] 10000 8000 5000 NA 23000 7000 NA 16000 NA
## [10711] 6500 NA NA 8000 NA NA NA 5600 8800
## [10720] 18000 6000 NA NA NA NA 6000 7200 2400
## [10729] 5200 2800 NA 10000 NA NA 20000 6400 4800
## [10738] 7000 NA 16000 NA NA 4000 6400 NA 3200
## [10747] 6000 4800 NA 12000 4800 8800 NA 10200 NA
## [10756] 8000 16000 NA 4000 NA NA NA 3200 NA
## [10765] NA NA 8000 6200 7200 2400 8000 NA NA
## [10774] 20000 NA 7200 NA NA NA NA 5600 NA
## [10783] 6000 8000 2000 2800 NA NA NA 16000 4000
## [10792] 10000 3000 NA 5200 14000 16000 14000 15000 6000
## [10801] 5000 NA NA 4400 NA 4000 NA 4800 7600
## [10810] NA NA NA 4000 5600 NA NA NA NA
## [10819] NA NA 12000 NA 8400 NA NA NA 4800
## [10828] NA 6000 4800 NA 8000 30000 4000 40000 9200
## [10837] NA 3400 5000 24000 5200 6000 NA 12000 8000
## [10846] NA NA 4000 6000 NA NA 4000 4000 NA
## [10855] 13200 7200 NA 13000 NA 7200 5000 NA NA
## [10864] 8000 4000 NA 4800 NA 4000 NA 5200 NA
## [10873] NA 8000 4800 NA 11200 3000 NA 6000 6000
## [10882] NA 4800 5200 9200 8000 NA 4800 2000 6500
## [10891] NA 4000 NA NA NA NA 10000 40000 5600
## [10900] NA 30000 1800 6000 NA NA 9000 NA NA
## [10909] NA 12000 NA NA NA NA 8800 16000 NA
## [10918] NA NA NA NA NA NA 20000 39000 NA
## [10927] 40000 10000 NA 6000 NA NA NA 10000 NA
## [10936] NA NA 25000 NA 12000 18000 NA NA NA
## [10945] NA 10000 NA NA NA 19600 7000 NA NA
## [10954] NA NA 10000 NA NA 9000 NA NA 8000
## [10963] 7800 NA 3800 NA 3400 NA NA NA 7000
## [10972] NA 14000 5000 NA 10000 6000 NA 14000 NA
## [10981] NA NA NA NA NA NA 6000 6000 7600
## [10990] NA NA 10000 4800 NA NA NA 8000 6000
## [10999] 15000 26000 NA NA 30000 NA NA NA NA
## [11008] 40000 17000 NA 12000 NA NA 9200 NA 11000
## [11017] NA NA NA NA 8000 NA 8000 NA NA
## [11026] 7200 6000 NA NA NA 15000 NA NA 6000
## [11035] NA NA NA NA 10000 4000 NA NA NA
## [11044] 7200 20000 NA NA 4000 NA 4800 12000 4000
## [11053] 6000 NA 8000 2000 NA 6000 4000 NA NA
## [11062] 4000 NA 25000 NA 4000 3000 NA NA 2800
## [11071] 10000 10000 NA NA 50000 NA 8000 NA NA
## [11080] 5000 1000 NA NA NA 7200 NA 15000 20000
## [11089] NA NA 6000 NA 11200 8000 NA 6000 3360
## [11098] NA NA 8000 NA 9000 7000 8000 4800 20000
## [11107] 14000 8000 6000 NA 9000 NA NA 10000 NA
## [11116] 10000 8000 NA 20000 NA NA NA NA NA
## [11125] NA NA 20000 NA NA NA 10000 NA NA
## [11134] NA 4000 2400 18000 NA 8000 NA 14000 NA
## [11143] NA 3200 NA 12000 NA NA 3000 11600 NA
## [11152] NA 6000 NA NA NA NA 10000 18000 NA
## [11161] NA 11000 NA NA 9000 NA NA NA NA
## [11170] NA NA 18000 NA 6000 8000 NA 4000 10000
## [11179] NA 28000 3000 8000 NA NA 20000 NA NA
## [11188] NA NA NA NA NA 4000 NA NA NA
## [11197] NA 7000 24000 NA NA 20000 NA 6000 10000
## [11206] NA NA 6000 NA 26000 NA 14000 NA NA
## [11215] NA 10000 NA NA 10000 4000 4000 NA NA
## [11224] NA NA NA NA NA NA NA NA 10000
## [11233] NA NA NA NA NA 5000 NA 6000 NA
## [11242] 10000 NA NA NA 15000 NA NA 5600 NA
## [11251] 30000 NA NA NA NA NA NA 12000 NA
## [11260] NA NA NA NA NA NA NA NA 13000
## [11269] NA 16000 NA 6600 8000 NA NA NA NA
## [11278] NA NA NA 2800 NA NA NA NA 22000
## [11287] NA 10000 10 NA NA NA NA 8300 NA
## [11296] NA NA 10000 50000 NA NA NA NA NA
## [11305] 20000 NA NA NA NA NA 45000 NA NA
## [11314] NA 7200 20000 8000 NA NA 10000 NA NA
## [11323] NA NA 6000 NA 9000 10000 NA NA 12000
## [11332] 10000 NA NA NA NA 8000 10000 NA NA
## [11341] 12000 NA NA NA NA 8400 8000 NA NA
## [11350] 6000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [11359] 22000 20000 6000 6000 NA NA 4000 NA NA
## [11368] 6000 15000 NA 12000 4800 NA 6000 NA NA
## [11377] NA NA NA 5600 NA NA NA NA 8000
## [11386] 14000 NA 5000 NA 20000 8000 NA NA NA
## [11395] 10000 4000 NA NA NA NA NA NA NA
## [11404] NA NA NA 10000 NA NA NA NA NA
## [11413] 12000 NA NA NA 8000 NA 8000 NA NA
## [11422] 6000 8000 NA 4800 5000 NA 10000 8000 42000
## [11431] NA NA 4000 10000 6000 7000 NA 4800 NA
## [11440] NA 7000 NA 6000 NA 12000 12000 8000 NA
## [11449] NA NA NA NA 6000 12000 NA 4000 4800
## [11458] 10000 4000 NA 5000 3000 12000 NA 9600 NA
## [11467] 20000 4000 4000 NA 16000 10000 8000 NA NA
## [11476] 7000 NA NA 12000 4600 7000 NA 60000 NA
## [11485] NA 6000 6000 4000 NA NA NA 10000 6000
## [11494] 6000 NA 3200 8800 18000 NA NA NA 10000
## [11503] NA NA NA 18000 NA 6800 NA 22000 NA
## [11512] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [11521] NA NA NA 20000 8000 NA 8000 NA 24000
## [11530] 6000 NA NA NA NA 3600 NA 12000 40000
## [11539] NA NA 30000 6000 5600 26000 40000 NA NA
## [11548] 7200 NA 10000 NA NA NA 30000 NA NA
## [11557] NA 50000 NA 6000 NA NA NA NA NA
## [11566] NA 28000 NA 6000 10000 NA NA NA NA
## [11575] 20000 NA NA 40000 NA NA 8000 NA NA
## [11584] 5000 NA NA NA 12000 NA NA 26000 14000
## [11593] NA 40000 NA NA NA 8000 NA 10000 6000
## [11602] 20000 NA NA 7000 NA 10000 6000 NA NA
## [11611] NA 4800 5000 NA 4800 8000 NA NA 12000
## [11620] 8000 6000 4080 NA 6000 7200 NA 4000 3000
## [11629] 7000 16000 NA NA 4800 12000 NA 2800 NA
## [11638] NA 4800 6000 NA 4000 NA NA 6000 12000
## [11647] 4000 4000 NA NA 4000 14000 NA NA 7600
## [11656] 4000 8000 3600 NA NA NA 4000 NA 2000
## [11665] 2500 NA 3000 NA 2000 6000 3000 3000 4400
## [11674] NA 8000 NA 6000 6000 13000 10000 NA NA
## [11683] NA 5000 NA NA 3000 10000 10000 3000 NA
## [11692] 3000 NA NA 10000 NA 2000 NA NA NA
## [11701] NA NA NA 7000 7200 5000 3600 4800 5000
## [11710] NA 3600 14400 NA NA NA 6000 NA 6000
## [11719] 6400 NA NA 6400 6000 4800 7600 NA NA
## [11728] 10000 2400 NA 4000 14000 12000 5000 NA 6000
## [11737] 10000 4000 NA NA NA 9000 NA 12000 4800
## [11746] NA NA NA NA NA 10000 NA NA 4000
## [11755] NA NA 10000 7200 NA 6000 6000 11200 NA
## [11764] NA 12000 NA 8000 4000 12000 NA 16000 NA
## [11773] 10000 6400 NA NA NA 8400 4000 NA NA
## [11782] 5200 6400 5600 2800 4800 NA 6000 NA 5600
## [11791] 12000 NA 4000 NA NA 20000 NA NA 4800
## [11800] 11600 2800 NA NA 12000 NA 2400 4000 16000
## [11809] NA NA NA NA 8000 2400 NA 4800 NA
## [11818] 4000 4400 4800 NA NA NA 4000 5600 NA
## [11827] NA NA 22000 NA 16000 NA NA NA NA
## [11836] NA 4000 6000 8000 NA 9000 NA 6000 NA
## [11845] 6000 8800 NA NA 14000 4000 9000 NA NA
## [11854] NA NA NA NA 16000 NA NA 3200 5600
## [11863] NA NA 10000 NA 1600 8000 NA NA NA
## [11872] NA NA NA 4000 10000 NA NA NA NA
## [11881] NA 7200 NA 6000 5000 2000 7200 10000 NA
## [11890] 3400 NA NA 10000 NA NA 8000 12000 NA
## [11899] NA 14000 4800 NA NA 2000 6400 10000 NA
## [11908] 11200 4000 500 NA 4800 7200 2400 2000 6000
## [11917] NA NA 3600 NA NA 3600 9600 5600 12000
## [11926] 7200 1400 1200 NA 2400 1600 NA 3600 NA
## [11935] 3200 2400 NA NA 833 2400 NA 2800 NA
## [11944] NA NA 20000 8000 11000 NA 4200 1400 NA
## [11953] 3000 4000 NA 2000 4000 4800 NA NA NA
## [11962] NA 8000 12000 NA NA 4800 NA 400 4800
## [11971] NA NA NA 5400 NA NA 5200 NA NA
## [11980] NA 6000 11600 NA NA 3200 3800 6000 NA
## [11989] NA 8000 8000 4000 NA NA 5200 13000 2000
## [11998] NA 4800 NA 10000 6000 9000 6800 2400 NA
## [12007] 1200 NA 4800 NA NA 8000 3200 4000 NA
## [12016] NA NA 7200 10000 4800 6000 NA 4800 NA
## [12025] NA NA 10000 2800 NA 2800 NA 10400 NA
## [12034] 2400 4000 10000 15000 NA NA 2000 4800 3200
## [12043] 7200 NA NA NA NA NA NA 6000 NA
## [12052] NA 9600 4800 6000 NA 3200 NA 6000 3200
## [12061] NA NA NA NA 4000 5200 NA NA 4800
## [12070] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [12079] NA 8000 3400 NA 4000 20000 NA NA NA
## [12088] NA NA NA 8000 NA 17000 NA 3000 NA
## [12097] NA 8000 4200 2000 NA 4000 NA NA NA
## [12106] NA NA NA 9000 NA NA NA 4000 NA
## [12115] 4000 NA 3200 5200 5600 NA 3200 4800 4200
## [12124] NA 4800 2800 3200 NA 8000 NA 12000 3000
## [12133] 8000 NA NA 4000 800 14400 NA NA NA
## [12142] NA 6000 NA 16000 NA NA NA NA 3000
## [12151] 19000 NA NA NA NA 4800 NA 11200 25000
## [12160] NA 4800 NA 6000 4000 NA NA NA 5200
## [12169] NA NA 2400 NA NA 2000 4000 5000 6800
## [12178] 2800 NA NA NA 2000 10000 3600 6000 4000
## [12187] 14000 8000 4000 4000 NA 2000 5200 NA NA
## [12196] 2800 NA 6000 NA NA NA 6000 NA NA
## [12205] 6000 4000 4000 NA NA 2400 5200 NA NA
## [12214] NA NA NA NA 8000 8000 14000 8000 NA
## [12223] 2400 3600 10000 6000 4000 4800 NA 3200 NA
## [12232] 6000 NA 3200 NA 2800 800 20000 4000 NA
## [12241] 6000 4000 6000 8000 4000 NA NA NA 8000
## [12250] NA NA NA NA 8000 NA NA 4800 NA
## [12259] NA NA NA 6000 3200 NA NA NA 2400
## [12268] 4400 NA 6000 4000 NA 1200 NA NA 3500
## [12277] 2800 3000 2200 NA NA 4000 4000 6000 NA
## [12286] 7200 NA NA 4000 NA 4800 12000 3200 4600
## [12295] 2500 4000 NA 2000 600 8000 NA NA NA
## [12304] 4800 NA NA NA 5200 20000 4000 8000 NA
## [12313] 3600 NA NA NA 10000 2800 NA 5200 3600
## [12322] NA 4800 7000 20000 NA 7200 NA 6800 4000
## [12331] 2800 6000 5600 5000 10000 1000 1500 12000 NA
## [12340] 7000 4000 3600 NA 2800 NA NA NA 4000
## [12349] 10000 NA NA NA 4000 NA NA 4000 6400
## [12358] 8000 4800 6000 2400 NA 9600 7200 NA NA
## [12367] NA NA NA 6400 NA NA 3000 4200 6000
## [12376] 3200 4800 6000 NA NA 5000 12000 2000 NA
## [12385] NA 12000 NA NA 1500 16000 5200 NA NA
## [12394] 5600 7200 NA NA 4000 NA NA 3600 NA
## [12403] 3600 1200 NA NA NA NA NA 1000 NA
## [12412] NA NA NA NA NA 4000 8000 NA NA
## [12421] NA NA 5200 NA 6000 6000 8000 6000 NA
## [12430] NA 4500 1600 NA 5600 12000 2400 12000 NA
## [12439] NA NA 3600 NA NA 3200 6000 NA NA
## [12448] NA 800 3200 3200 2400 NA NA 3200 NA
## [12457] NA NA 3200 NA NA 4800 6400 2000 6000
## [12466] 3000 14000 NA 3600 7200 3600 NA NA 4000
## [12475] 6000 3200 NA NA 4000 NA 4800 NA 4000
## [12484] 2800 NA 7600 NA 6100 14000 2800 2800 NA
## [12493] 4800 5400 2800 4800 4800 NA NA 3800 6000
## [12502] 4800 5800 3000 6000 7000 4000 6000 NA 4000
## [12511] 3200 NA NA 2000 7200 8000 1600 8000 7200
## [12520] NA 6000 NA 4000 4500 16000 2600 7000 7600
## [12529] 800 NA 6000 14000 1200 8000 5000 NA NA
## [12538] 2400 NA 8000 4000 NA 6000 NA 3000 3200
## [12547] NA NA 4000 NA 6000 8400 16000 10000 NA
## [12556] NA 12000 NA NA 4000 NA NA NA 30000
## [12565] NA 11000 NA 12000 NA NA 7000 NA NA
## [12574] NA NA NA 3200 NA 4000 4000 6000 NA
## [12583] 4800 NA NA 10000 6000 6000 NA 5600 2000
## [12592] 3400 NA NA 2800 60000 NA 12600 NA 5000
## [12601] 7800 NA 2000 2400 3600 4000 8000 NA NA
## [12610] 8000 4800 NA NA 10000 NA NA NA NA
## [12619] 4800 NA 11200 NA 10000 4000 2500 8400 NA
## [12628] NA NA 3000 8000 NA NA 3200 3600 2800
## [12637] NA NA NA NA 4200 NA 6800 3000 5000
## [12646] 6000 NA 4800 10000 4000 4800 10000 4800 6000
## [12655] 1200 NA NA NA 4800 NA 16000 NA 2000
## [12664] 750 4800 250 2000 NA 2600 6000 2000 NA
## [12673] 2500 3200 NA 4000 NA NA 10000 NA 7000
## [12682] 3600 NA 5200 NA NA 1200 NA 10000 8000
## [12691] 3000 3600 NA NA 3000 NA 10000 NA NA
## [12700] NA 12000 NA NA NA NA 4200 NA 6800
## [12709] 400 4000 8000 2400 NA NA NA 4500 NA
## [12718] NA 14000 NA 6800 4800 2000 3600 3100 4400
## [12727] 80000 4500 2400 NA 6800 24000 4800 3600 2400
## [12736] 3600 6400 NA NA 4000 4800 4400 2000 4100
## [12745] NA 6000 2400 NA NA NA 3600 2000 NA
## [12754] NA 3600 4400 6000 NA 2000 4800 4000 NA
## [12763] 5600 NA 4400 7200 4000 4800 NA NA 4000
## [12772] NA 10000 4000 8000 NA NA 10000 4000 3200
## [12781] NA 4000 3000 8000 2400 20000 4000 4000 6600
## [12790] NA 7200 2400 3600 4400 4800 NA 4000 NA
## [12799] 8000 2400 NA 1600 3200 15000 3600 NA 4800
## [12808] NA 4000 4800 NA NA 4200 4000 NA 6000
## [12817] NA 2000 NA NA NA 4800 NA 800 4800
## [12826] 4800 4000 7000 4000 NA NA 4000 5200 5200
## [12835] 4800 4000 5600 NA 4000 NA 12000 4000 NA
## [12844] NA 6800 5000 NA 4000 NA NA 6000 3200
## [12853] NA 6000 14000 NA NA 3200 12000 NA NA
## [12862] 4800 10000 4000 4800 NA NA 6000 NA 3000
## [12871] 1200 NA NA 1200 NA NA 4000 NA 3600
## [12880] 3000 3200 NA NA NA 4800 2400 NA 2800
## [12889] 3200 11200 10000 4800 6000 NA 2800 NA NA
## [12898] NA 4800 NA NA 5000 4000 3600 3600 NA
## [12907] 8000 5000 4400 NA NA 4400 NA 1400 4800
## [12916] 6000 4800 NA 1000 6000 NA 2800 3000 4800
## [12925] 4000 NA 6000 NA 2800 4800 NA 3200 4500
## [12934] 7000 NA 7000 4800 3000 5000 4800 8000 NA
## [12943] NA NA 2400 4080 1500 NA 4800 2000 3200
## [12952] 6000 NA NA 6000 NA NA 2400 4000 8000
## [12961] NA NA 8000 NA NA 10000 4000 4800 NA
## [12970] 10000 4200 4000 7200 NA 2000 1600 4000 3200
## [12979] NA 7000 9000 4800 6000 8000 NA 5600 NA
## [12988] 1400 5600 NA 4500 NA 7000 2000 NA NA
## [12997] 12000 4000 4000 NA 1000 6000 3000 16000 5000
## [13006] NA 12800 NA 4000 15000 NA 3200 NA NA
## [13015] NA NA NA 7000 5200 4800 800 3600 4000
## [13024] 400 4000 1000 NA 4500 NA 3000 NA 4000
## [13033] 2000 4000 4800 NA 500 2000 NA 2000 NA
## [13042] 4500 1200 4000 3200 800 2000 4800 1600 NA
## [13051] 4000 NA 4500 NA 5600 NA 3520 7200 8000
## [13060] 8000 2000 6800 NA NA NA 7200 NA 5200
## [13069] 4800 8000 NA NA NA 7000 NA NA 3800
## [13078] 2000 5600 4800 NA 3200 NA 2000 12000 30000
## [13087] NA NA 4500 NA 4000 22000 2400 2400 3000
## [13096] NA NA 2400 5800 3200 NA NA 3000 4000
## [13105] 6000 4000 6000 NA NA 2400 NA 4000 2800
## [13114] NA 4000 3000 NA NA NA NA 5200 NA
## [13123] 8000 3600 NA 6000 NA NA NA 5600 5600
## [13132] NA 4500 4000 NA NA NA 1200 NA 4500
## [13141] 8000 NA 1200 4500 4000 6000 NA 4500 10000
## [13150] 3600 6000 7200 6000 NA NA 1200 6400 4000
## [13159] 4000 3000 NA NA 4800 2000 NA 2400 4500
## [13168] NA 4000 NA NA NA 4500 6000 NA NA
## [13177] NA 6000 NA NA NA NA 1200 2000 3000
## [13186] 4450 NA NA 1500 NA NA 2000 NA NA
## [13195] NA NA NA NA 4000 7200 NA 7200 2400
## [13204] 2000 NA 3000 4500 4500 NA NA 4500 NA
## [13213] 20000 NA 4500 1500 NA 7200 2000 NA 700
## [13222] 10000 1200 NA 2800 NA NA 4000 NA NA
## [13231] NA NA NA 4500 4000 4500 9000 9000 NA
## [13240] 2000 9000 NA 2800 1200 1800 NA 7000 NA
## [13249] NA NA 1200 NA NA NA 4000 NA NA
## [13258] 3000 4500 NA 4500 NA 8000 3000 NA NA
## [13267] NA 1800 NA 2000 NA NA 4500 8400 7200
## [13276] NA 14400 NA NA 6000 1200 NA 1800 6400
## [13285] NA 6000 10000 6400 6000 NA 7000 NA 4500
## [13294] NA 4000 4500 NA 4000 NA NA NA 3000
## [13303] 4000 32000 6400 4500 2000 NA 3200 3600 3000
## [13312] NA 4500 2800 2000 3200 1200 2000 800 2000
## [13321] NA NA 6000 NA 3600 4000 4500 4500 NA
## [13330] 2400 4000 1600 1600 12000 4000 4500 4000 4000
## [13339] 6000 4000 NA NA 5600 800 2400 1200 1200
## [13348] 6000 2800 1800 2000 4800 4500 4500 NA NA
## [13357] 3200 3400 800 2800 NA 4800 4500 4800 NA
## [13366] NA 4800 3000 4000 NA 1000 2000 NA 3360
## [13375] 2400 2800 3360 3600 NA 4800 4000 3000 4800
## [13384] 4800 4800 4800 4000 800 3600 NA NA NA
## [13393] NA 2000 4000 NA NA 4800 6000 6000 2400
## [13402] 4000 NA 2400 4800 3500 6000 4000 4800 NA
## [13411] NA NA 7200 4800 5000 4800 8000 8000 4000
## [13420] 4800 4400 8000 NA 4800 4000 4400 NA NA
## [13429] 4800 NA 8000 NA 6000 6000 NA NA 5600
## [13438] NA 4000 NA 16000 12000 NA NA NA NA
## [13447] NA NA 6800 NA NA NA NA NA 4800
## [13456] 8000 8000 8000 12000 8000 NA NA 8000 NA
## [13465] NA NA NA 4800 9600 NA NA 10000 NA
## [13474] 9200 4800 NA NA 6800 NA 4800 NA 8000
## [13483] NA 6000 5600 6800 6000 NA NA 7200 4800
## [13492] 5600 6400 NA NA NA NA NA NA NA
## [13501] 12000 5200 16000 6000 NA NA 14000 5600 4800
## [13510] 5600 4800 NA 5200 NA NA NA NA 8000
## [13519] NA 6000 NA NA 8000 NA 6000 18000 5600
## [13528] 6000 4800 NA 16000 NA NA 6000 NA 8000
## [13537] 144000 2400 4400 16000 NA 5200 5600 NA 4000
## [13546] NA 6000 4800 NA NA 12000 NA 6000 NA
## [13555] NA 4000 NA NA NA 4800 6000 NA 4800
## [13564] NA 8000 6000 6400 6000 3200 NA 12000 3200
## [13573] 6000 8000 NA 8800 NA 8000 6000 8000 8000
## [13582] 6000 NA 16800 NA NA 11600 NA 2400 6000
## [13591] 16000 8000 NA 10000 NA NA NA 7600 NA
## [13600] NA NA NA NA NA NA NA NA 8000
## [13609] NA NA 14000 NA 8000 NA NA NA NA
## [13618] NA NA NA NA NA NA 12000 NA NA
## [13627] NA NA NA NA 20000 NA NA NA NA
## [13636] NA NA NA NA NA NA NA 12000 NA
## [13645] NA NA NA 4800 NA 20000 NA NA NA
## [13654] 28000 NA NA NA NA 10000 NA 6000 NA
## [13663] NA NA NA 40000 4000 30000 NA NA NA
## [13672] 18000 NA NA 15000 10000 NA NA NA 20000
## [13681] NA 8000 50000 NA NA 10000 NA NA NA
## [13690] NA 7200 NA NA NA 8000 NA 4000 NA
## [13699] NA NA 4000 NA NA NA NA NA NA
## [13708] NA 8000 10000 NA NA 6000 NA NA NA
## [13717] 20000 NA NA NA NA NA NA NA 20000
## [13726] NA 8000 NA NA 8800 4000 5200 4800 NA
## [13735] 12000 NA NA NA 11200 6000 NA NA NA
## [13744] NA NA NA NA NA 8000 NA NA NA
## [13753] 30000 NA NA 16000 20000 NA NA NA NA
## [13762] NA NA 12000 NA NA NA NA NA NA
## [13771] NA NA 7200 6000 NA 8000 NA NA 6800
## [13780] NA NA NA NA NA NA NA 2000 NA
## [13789] NA 18000 NA NA NA NA NA NA NA
## [13798] NA NA 7600 NA NA 7200 8000 NA NA
## [13807] 8000 NA NA NA 4000 8000 NA NA NA
## [13816] 9000 NA NA 6000 8000 NA NA NA NA
## [13825] NA 7400 7200 6000 NA NA NA NA NA
## [13834] NA 6400 NA 4000 4800 NA NA 10800 NA
## [13843] 5000 6800 NA 6000 12000 24000 1200 5200 NA
## [13852] 8000 4800 7200 NA NA 4000 11200 2000 12000
## [13861] NA 4800 NA NA 25000 NA NA NA 8400
## [13870] 6000 NA NA 3000 10000 NA NA 5600 NA
## [13879] NA 6000 6000 NA NA 10000 3200 NA 7600
## [13888] 6400 6000 NA 4000 800 4800 NA 28000 NA
## [13897] 32000 7200 NA NA 6400 NA NA NA NA
## [13906] NA 4000 NA 40000 NA NA NA NA NA
## [13915] 4000 NA 20000 8000 NA NA NA 7600 30000
## [13924] NA NA NA 10000 NA NA NA NA NA
## [13933] NA 20000 NA NA NA NA NA NA NA
## [13942] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [13951] NA 8000 10000 NA NA NA NA NA NA
## [13960] 2400 6000 NA NA NA 6800 12000 4800 72000
## [13969] NA NA NA 4000 NA NA 10000 25000 NA
## [13978] NA NA NA 6000 NA NA NA NA NA
## [13987] NA NA NA NA NA NA 5600 NA NA
## [13996] NA NA NA 14000 NA NA NA NA 8000
## [14005] NA 16000 NA 9200 400 NA 16000 NA 10000
## [14014] NA NA NA 3600 NA NA NA 6800 NA
## [14023] NA 4400 NA NA NA NA 14000 NA NA
## [14032] 5200 12000 NA 8000 NA NA NA NA NA
## [14041] NA 20000 6000 10000 NA NA 7200 NA 6000
## [14050] NA 6800 NA NA 8800 NA NA NA 8000
## [14059] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [14068] 50000 NA 10000 26000 NA NA 50000 3600 38000
## [14077] NA NA NA NA NA 20000 NA NA NA
## [14086] 7200 20000 NA NA 12000 12000 4600 NA NA
## [14095] 8000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [14104] 4000 6000 NA NA NA NA NA NA NA
## [14113] 6000 7200 8000 8000 NA NA NA 6000 NA
## [14122] 20000 NA NA 11200 NA NA NA 8000 NA
## [14131] 6000 8000 8000 NA NA 10000 NA NA NA
## [14140] 10000 NA NA NA 10000 NA NA NA 4000
## [14149] NA 10000 10000 12000 NA NA NA 30000 NA
## [14158] NA NA NA NA 60000 NA NA 10000 NA
## [14167] NA NA NA 8000 NA 4800 NA NA NA
## [14176] NA 16 NA 15000 NA 9200 NA NA 8000
## [14185] NA 6000 2000 12000 8000 NA 8000 6400 9200
## [14194] 12000 NA 24000 NA NA NA 10000 8000 NA
## [14203] 4800 NA NA NA 8000 10000 6000 NA NA
## [14212] 14000 NA NA NA NA NA 20000 NA 40000
## [14221] NA NA NA NA 12000 15000 14000 NA NA
## [14230] 50000 NA 4800 6000 NA 12000 3200 NA 4000
## [14239] 3200 6000 NA NA 8000 NA NA NA NA
## [14248] NA NA NA NA NA NA NA 30000 NA
## [14257] NA NA NA NA NA 4800 NA NA 11200
## [14266] 6000 NA NA NA NA 12000 NA NA NA
## [14275] NA NA NA NA NA NA NA 6800 NA
## [14284] NA NA 15000 6000 NA NA NA 8000 6000
## [14293] 6400 NA 6000 20000 14000 4800 NA NA 12000
## [14302] NA 2400 7200 5200 8000 NA NA NA NA
## [14311] NA 7000 12000 NA NA NA NA NA 8540
## [14320] 6000 NA NA NA NA 6000 NA NA NA
## [14329] NA NA NA NA 14000 8000 NA 6400 6500
## [14338] NA NA NA NA 8400 NA NA NA 8000
## [14347] NA 8000 NA NA NA NA NA 11200 7000
## [14356] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [14365] 7400 NA NA 7200 4000 10000 NA NA NA
## [14374] NA 6000 NA NA NA 6000 8000 13000 NA
## [14383] 10000 4000 NA NA 8000 NA NA NA NA
## [14392] 6000 NA NA 4200 NA NA NA NA NA
## [14401] NA NA 14000 10000 NA 11800 NA NA NA
## [14410] NA 20000 NA NA 7000 NA NA NA NA
## [14419] 2400 NA 8000 12000 NA 8000 14000 20000 12000
## [14428] 7200 8000 16000 5600 4000 12000 5600 8000 NA
## [14437] 12000 30000 12000 NA NA NA 10000 14000 NA
## [14446] 6000 14800 7200 NA NA NA 15000 40000 NA
## [14455] NA 10000 8000 5000 NA 12000 11000 NA 13000
## [14464] NA NA 4800 8000 8000 NA NA NA NA
## [14473] NA 7200 NA 20000 NA NA NA NA 15000
## [14482] NA NA NA 2800 NA NA NA NA NA
## [14491] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [14500] NA NA NA 24000 NA 6000 6400 NA NA
## [14509] NA 50000 40000 NA NA NA 1200 24000 NA
## [14518] 4000 7200 7200 NA 15000 14000 NA 8000 8000
## [14527] NA NA NA NA NA 6400 12000 NA NA
## [14536] NA 60000 NA NA NA 6000 NA NA 12000
## [14545] NA NA 13000 8000 NA NA 8000 NA 12000
## [14554] NA 8000 NA 54000 12000 NA 12000 10000 9500
## [14563] NA 4800 NA NA NA NA NA NA NA
## [14572] NA NA 5600 NA 8000 4800 NA NA NA
## [14581] NA NA NA 64000 6800 1000 2000 3600 12000
## [14590] 10000 13400 20000 20000 4800 7200 10800 NA 800
## [14599] NA NA NA 16000 4000 NA 14000 6000 NA
## [14608] 5600 NA NA 6000 NA NA 12800 8000 8000
## [14617] 6000 24000 NA 6000 NA NA 8000 12000 8000
## [14626] NA NA 40000 NA 20000 NA NA 4800 8000
## [14635] NA NA 12000 NA 6000 10000 NA 8000 NA
## [14644] 2800 NA 5600 NA 8000 12000 7200 12000 NA
## [14653] NA NA 6000 NA NA 8000 NA NA 4000
## [14662] NA 20000 NA NA 14000 NA NA 3200 NA
## [14671] NA 4000 10000 NA 10000 NA NA NA NA
## [14680] NA 6000 8000 NA 8000 NA NA 6000 6000
## [14689] NA NA NA 3200 NA NA 4800 6000 NA
## [14698] NA NA NA 10000 4800 8000 6000 NA NA
## [14707] NA NA NA NA NA 160000 NA NA NA
## [14716] NA 7200 NA NA NA NA 7200 20000 7200
## [14725] NA NA NA NA 6000 NA NA NA 16000
## [14734] 3000 24000 8000 10 8000 8000 4800 NA 4000
## [14743] 7200 20000 12000 NA NA 10000 12000 NA 10000
## [14752] 10000 10000 4800 NA 12000 NA 2800 NA NA
## [14761] 12000 NA NA NA 14000 NA NA NA 16000
## [14770] NA NA NA NA NA NA NA NA 7000
## [14779] 8000 NA NA NA 12000 NA NA NA 20000
## [14788] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [14797] NA 10000 12000 NA 10000 NA 8000 10000 5600
## [14806] NA NA NA NA 24000 8400 6000 11200 5200
## [14815] NA NA 16000 NA 8000 7200 6800 NA NA
## [14824] NA 10000 NA 5200 14000 NA NA 6000 NA
## [14833] NA 4000 NA 4400 8000 NA 8000 NA NA
## [14842] 6000 NA NA NA 2000 8000 NA 6000 2500
## [14851] NA NA 4000 NA 4800 5600 NA 2120 NA
## [14860] NA NA 6000 NA 5600 4800 6400 6000 27000
## [14869] NA NA 8000 NA 6000 NA NA NA 4400
## [14878] 4800 6000 NA 7200 NA 7000 6000 15000 4800
## [14887] NA NA NA NA NA NA NA 10600 7200
## [14896] 15000 14000 11200 7200 8000 6000 8000 NA 10000
## [14905] 6400 NA 45000 7200 10000 NA 10000 NA 28000
## [14914] 16000 NA 12000 3200 10000 NA NA NA 10000
## [14923] NA 12000 12000 10000 NA 8000 4000 5200 NA
## [14932] 8000 6000 8800 NA 14000 20000 NA NA NA
## [14941] 60000 15000 NA NA NA NA 6000 NA 20000
## [14950] NA NA NA NA NA NA 20000 NA NA
## [14959] 4800 11000 NA NA 7000 NA NA NA NA
## [14968] 2000 NA NA 8000 3000 NA NA NA NA
## [14977] NA 10000 NA 48000 NA NA NA NA NA
## [14986] 5000 4800 NA 6000 6800 7200 11200 4500 NA
## [14995] NA NA NA 1600 NA NA NA NA NA
## [15004] NA NA NA 4000 6000 NA NA NA NA
## [15013] 9000 NA NA NA NA NA NA 15000 NA
## [15022] NA NA NA NA NA NA 6000 NA NA
## [15031] NA 30000 NA NA NA 28000 NA NA NA
## [15040] 4800 NA 30000 NA NA NA 15000 NA NA
## [15049] NA 15000 14000 NA 12000 10800 NA NA NA
## [15058] NA NA 6000 35000 4800 NA 8000 NA NA
## [15067] 3600 NA NA 19000 NA NA 5200 7200 NA
## [15076] NA NA 4800 NA NA 8000 NA 4000 NA
## [15085] NA 6000 NA 8000 NA NA NA 8000 NA
## [15094] NA NA NA 5600 4800 6000 NA 6000 NA
## [15103] NA NA NA NA NA 9200 8000 NA NA
## [15112] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [15121] 6000 8000 NA NA NA NA NA 10000 10000
## [15130] NA NA NA NA 15000 20000 NA NA NA
## [15139] 5000 6000 NA NA NA NA 6800 NA NA
## [15148] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [15157] NA NA NA 9000 NA NA NA NA 8000
## [15166] 3000 NA NA NA NA 1200 NA 45000 NA
## [15175] 6000 NA NA NA NA 4000 NA 8000 6000
## [15184] 12000 NA 6000 4800 NA 6000 NA 4200 NA
## [15193] NA NA NA NA 5000 6000 NA NA NA
## [15202] NA 10000 NA NA 4800 NA 16000 6000 NA
## [15211] 6000 NA 4000 NA NA NA 8800 NA NA
## [15220] NA NA 7600 6000 NA NA NA NA NA
## [15229] 8000 8000 NA 3200 NA NA NA 7600 NA
## [15238] NA NA NA NA 6000 NA NA NA NA
## [15247] NA NA NA NA NA NA NA 10000 NA
## [15256] NA 4500 NA NA NA NA NA NA NA
## [15265] NA NA NA NA 4000 12000 20000 16000 NA
## [15274] NA NA NA NA NA NA 5000 NA 3200
## [15283] 2000 7200 10000 NA 6000 30000 NA NA NA
## [15292] NA 6000 NA 14000 NA NA NA 4000 4000
## [15301] 8000 NA NA 15200 18000 8000 NA 12000 16000
## [15310] NA 6000 4000 6000 NA NA NA NA 6000
## [15319] 14000 8000 NA NA 4000 4000 NA NA NA
## [15328] NA NA NA 6000 6000 6000 NA 4000 5200
## [15337] 7600 NA 6000 14000 6000 12000 NA NA NA
## [15346] NA NA 10000 5200 NA 6000 NA 4000 8000
## [15355] NA NA 24000 NA NA 12000 NA NA NA
## [15364] NA 6000 8000 NA NA NA NA 2000 14000
## [15373] 2000 5200 NA NA NA NA NA 6000 NA
## [15382] NA 4800 6000 NA 4400 7200 NA NA 12000
## [15391] NA NA NA NA NA 4800 NA NA 12000
## [15400] NA NA 10000 NA NA NA NA NA 6000
## [15409] 16000 NA 6000 NA NA NA NA 5200 NA
## [15418] NA NA 9000 6400 1600 6000 NA NA 9000
## [15427] NA 10000 2000 NA NA 8800 NA NA 8000
## [15436] NA 14000 NA NA 9600 4000 6400 NA NA
## [15445] NA 5600 NA 8000 NA NA NA NA NA
## [15454] 35000 24000 20000 NA NA NA 14000 NA NA
## [15463] NA 6000 NA 8800 4800 NA NA 4000 12000
## [15472] NA NA NA 6000 NA 20000 8000 NA 4800
## [15481] NA NA 20000 2800 15000 NA 4000 8000 20000
## [15490] NA NA NA 4000 NA 4000 NA 10000 NA
## [15499] 12000 14000 NA NA NA NA NA 6400 15000
## [15508] NA NA 12000 12000 NA 6000 NA NA NA
## [15517] 4000 6400 NA NA 4000 NA NA 20000 6000
## [15526] 1600 NA NA 17000 NA NA NA NA NA
## [15535] 6000 8400 NA NA NA NA 8000 8800 1200
## [15544] NA 6000 6400 12000 NA NA NA 10000 10000
## [15553] NA NA NA NA NA NA 3200 8000 NA
## [15562] 6000 NA NA 4800 NA 8000 NA 4800 NA
## [15571] NA NA NA 30000 4400 NA 24000 NA 4800
## [15580] 8000 16000 NA NA 12000 7200 16000 8800 8000
## [15589] 28000 NA NA 4800 NA 2800 6000 4800 NA
## [15598] NA 7200 NA NA NA 4800 8400 6000 4800
## [15607] 4000 6800 4000 7200 6000 4000 3200 7200 6000
## [15616] NA NA 6000 NA NA 7200 NA 9200 4800
## [15625] 4000 4000 4000 8000 NA 4000 7000 NA 8000
## [15634] NA NA NA NA NA NA 5200 NA 8800
## [15643] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [15652] NA NA 4800 6000 16000 NA 7200 8000 NA
## [15661] NA NA NA 5600 4000 NA 8000 NA NA
## [15670] 6400 8000 NA 20000 NA NA NA NA 11400
## [15679] NA 6000 6000 6000 4000 NA NA NA 12000
## [15688] NA NA 10000 14000 11200 NA 6000 NA NA
## [15697] NA 10000 NA 13600 NA 20000 NA NA NA
## [15706] 4400 8000 6800 NA NA NA NA NA NA
## [15715] 5600 12000 6000 NA 8000 NA 6000 NA 4800
## [15724] 10000 NA 5600 3200 NA NA NA 12000 NA
## [15733] NA 4800 NA NA NA 10000 16000 NA 4800
## [15742] NA 5600 NA NA 12000 8400 NA NA 20000
## [15751] 10000 NA 7200 12000 NA NA NA NA NA
## [15760] 4000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [15769] NA 4000 3600 NA 1200 22800 NA NA 4800
## [15778] 20000 7200 6000 8000 8000 8000 NA NA 6000
## [15787] 6400 NA NA 10000 12000 5600 NA NA NA
## [15796] 12000 6000 NA 5000 3200 6000 6400 NA 7000
## [15805] NA NA NA 8000 6000 4000 NA 7200 NA
## [15814] 8000 5600 NA NA NA NA 12000 6000 8000
## [15823] 16000 NA 4800 16000 NA NA 24000 NA NA
## [15832] 6400 10000 NA 6000 30000 2000 NA NA 10800
## [15841] NA 4000 NA 5600 NA NA NA 6000 12000
## [15850] 6500 NA 4400 NA NA NA NA NA 2000
## [15859] NA NA 4000 NA 4000 4000 NA NA 5200
## [15868] NA 8000 8000 NA NA NA 6800 16000 6000
## [15877] NA NA NA 4800 NA NA NA NA 5600
## [15886] NA NA NA NA 4400 14000 NA 6000 NA
## [15895] 4800 NA NA 7200 NA NA NA NA NA
## [15904] 10000 7200 10000 12000 NA 50000 28000 12000 16000
## [15913] NA NA 40000 2000 NA 11000 NA 8000 26000
## [15922] NA NA NA NA NA 14000 200000 6800 12000
## [15931] 10000 6000 NA NA NA NA NA 5600 5600
## [15940] 32000 NA NA 15200 NA NA NA NA 9200
## [15949] 5600 NA NA 10000 32000 5000 4800 8000 NA
## [15958] NA 6000 4800 NA NA 5920 7200 NA 5200
## [15967] 5600 NA 7200 6800 8000 9200 4000 NA 8000
## [15976] 8400 8000 NA 9200 NA NA NA 5200 NA
## [15985] 6000 7200 NA NA 4800 24000 6000 14000 NA
## [15994] NA NA 12000 NA NA NA NA NA 6400
## [16003] 5200 4800 14000 NA NA NA NA NA 7200
## [16012] 18000 NA NA NA 6000 12000 NA 16000 6000
## [16021] NA NA NA 10000 15000 NA NA NA 14000
## [16030] NA NA 15000 NA NA NA NA NA 3200
## [16039] NA NA 6000 7000 NA NA NA 100000 NA
## [16048] NA NA 5000 NA NA NA NA 6000 NA
## [16057] 8400 NA NA 6000 NA 10000 8000 NA 12000
## [16066] 8000 7200 6800 6000 3600 8400 NA 40000 8000
## [16075] 6000 9600 7200 12000 4800 NA 16000 8000 NA
## [16084] 6400 7000 9200 NA NA NA NA 12000 NA
## [16093] 5600 5200 7200 9000 NA 8400 6000 12000 6000
## [16102] 25 12000 NA 6000 10800 6000 NA NA 10000
## [16111] NA 6000 NA NA NA NA NA NA NA
## [16120] NA NA NA 12000 10000 8000 NA NA NA
## [16129] NA 20000 NA 7200 NA 1200 8000 NA NA
## [16138] 7500 NA 6000 NA 6000 NA 6000 NA 8800
## [16147] 10000 NA 3500 NA NA 2400 NA 8000 NA
## [16156] 16000 6800 NA NA NA NA NA NA 2800
## [16165] 3200 NA NA 20000 9200 20000 12000 4400 10000
## [16174] 6000 NA NA NA 10000 40000 4800 NA 6800
## [16183] NA 7200 12000 NA 7200 12000 5500 NA 4400
## [16192] NA NA NA 9200 NA NA 40000 NA 3600
## [16201] 15000 15000 NA NA 20000 30000 NA NA NA
## [16210] NA 30000 NA NA NA NA NA NA 30000
## [16219] NA 8000 NA 5200 NA NA NA NA NA
## [16228] NA NA 10000 NA NA 6800 NA 12000 5200
## [16237] NA NA NA 6000 NA NA 4000 20000 8000
## [16246] 2600 16000 NA 4000 NA NA NA NA 6800
## [16255] 9400 NA 2400 12000 9000 12000 NA 4000 NA
## [16264] NA 7200 10000 NA NA NA NA NA 10000
## [16273] NA NA NA 2000 NA 4000 NA NA NA
## [16282] 4800 NA NA 6000 NA NA 14000 NA NA
## [16291] 6000 NA 2000 NA NA NA NA NA NA
## [16300] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [16309] NA 5200 NA NA 14000 NA NA NA 8000
## [16318] NA 20000 NA NA NA 7200 NA NA NA
## [16327] 12000 NA 15000 NA NA NA NA 8000 NA
## [16336] NA 6000 NA 8000 6000 6000 5800 16000 6000
## [16345] NA NA NA NA 12000 NA 5500 NA NA
## [16354] 10000 8000 NA NA NA 6400 6800 7200 NA
## [16363] 6400 NA NA 8800 NA NA 8000 8000 5200
## [16372] NA 6000 4000 6000 NA NA 10000 8000 7200
## [16381] 20000 17000 5200 3200 NA 7200 9000 NA NA
## [16390] 4000 4000 NA NA NA 6000 4400 10800 4000
## [16399] NA NA NA NA 1800 6000 8000 NA NA
## [16408] 5600 12000 NA NA NA 4000 2800 8000 10000
## [16417] 7200 NA 4800 NA 10000 4400 14000 9600 7200
## [16426] 7200 NA 2400 2800 8000 3600 6800 NA NA
## [16435] NA 7200 NA 8000 3200 NA NA NA NA
## [16444] 4800 NA 5600 10000 8000 NA 25000 NA 12800
## [16453] 4800 12000 10000 NA 4000 7200 NA 16000 NA
## [16462] NA NA NA 5200 NA NA NA 8000 NA
## [16471] 5600 6400 4800 12000 NA NA 4800 NA 6000
## [16480] 13000 4800 7200 7200 8000 6000 NA NA 7200
## [16489] 2400 7200 NA 6000 NA 4800 NA 4800 6000
## [16498] NA NA 4800 NA NA 10400 NA 4400 8000
## [16507] NA NA 10000 NA 5200 NA NA 16000 NA
## [16516] 6000 4800 6400 8000 10000 NA NA 4000 NA
## [16525] NA 8000 8000 NA 2800 NA 5200 4000 7200
## [16534] 4800 NA NA NA NA NA 11200 NA 7200
## [16543] NA 6000 6000 NA NA NA NA 6000 NA
## [16552] NA NA 4800 12000 NA 6000 NA 6000 7200
## [16561] 8000 NA 6000 NA 4800 9600 5000 NA NA
## [16570] NA NA 3600 NA NA NA 1000 NA NA
## [16579] NA 50000 NA 8000 4000 NA 6000 NA 4800
## [16588] NA 3800 NA 4800 6000 NA NA NA NA
## [16597] 6000 NA NA 4800 NA NA 5600 NA NA
## [16606] 2800 NA NA NA NA 6400 9200 NA 22400
## [16615] 5500 8000 8000 NA NA 6000 6000 NA 6400
## [16624] 4000 5600 NA NA NA NA 3800 NA NA
## [16633] 2800 7200 4800 8400 NA NA 8400 NA 3600
## [16642] 4800 4800 NA 8400 NA 8000 5200 6400 NA
## [16651] 4800 NA 12000 NA 4000 4800 6000 5600 NA
## [16660] 7200 NA NA 6000 NA NA NA 6000 5600
## [16669] NA NA 5600 NA NA 6000 NA NA 4400
## [16678] NA 4800 4000 4000 2400 4000 NA 5600 NA
## [16687] NA NA 3200 NA NA NA NA NA NA
## [16696] NA NA NA NA 2000 NA 4800 6800 7200
## [16705] 4400 4000 NA 4800 NA 6000 NA 4000 5200
## [16714] NA 6800 NA 4400 5600 8000 NA 5200 4200
## [16723] NA 4800 6000 NA NA 7800 5200 6400 NA
## [16732] NA NA NA NA NA NA 8000 NA NA
## [16741] NA 6000 4200 8000 NA 4800 NA 10800 12000
## [16750] NA 5000 6000 NA 8000 NA 6000 6400 24000
## [16759] NA NA 6000 NA 4800 NA NA 5000 16000
## [16768] NA 4000 NA 3200 6800 28000 4800 4000 6000
## [16777] 4800 9600 12000 10000 NA 25000 NA 2400 4000
## [16786] 2000 NA 2400 2400 NA 2000 NA NA NA
## [16795] 1200 2000 2000 2000 NA 6000 NA 1000 1200
## [16804] 4000 1720 NA NA 1600 6000 4000 3600 NA
## [16813] 20000 NA NA 4000 5600 2000 NA 1000 NA
## [16822] 10000 4000 NA NA 6000 8000 4000 6400 6000
## [16831] 4800 20000 NA NA NA 11200 NA 10000 NA
## [16840] 6800 5200 5200 6000 NA 3600 3200 NA 4800
## [16849] 3600 NA NA NA 4800 NA 3200 NA 10000
## [16858] NA 10000 7600 16000 8000 6000 48000 6400 NA
## [16867] NA 6000 9200 12000 4000 7200 NA NA NA
## [16876] 4000 7200 NA 4400 NA NA 6000 4000 NA
## [16885] NA 5200 NA 5600 NA NA 4000 5600 16000
## [16894] 7000 NA NA NA 10000 NA NA NA NA
## [16903] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [16912] NA NA 7000 NA NA 8000 NA NA 40000
## [16921] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [16930] NA NA NA NA 14000 NA NA NA NA
## [16939] NA 15000 NA 60000 24000 NA 8000 20000 NA
## [16948] 12000 NA 15200 1600 NA NA NA 82721 12000
## [16957] NA NA NA NA NA 20000 12000 NA NA
## [16966] NA NA NA NA 14000 14000 NA NA 16000
## [16975] NA NA NA 16000 NA NA 6000 NA 7200
## [16984] 6400 5600 NA NA NA 8000 8000 NA NA
## [16993] 5200 NA 12000 8000 NA 8000 26000 NA 8000
## [17002] 5600 1600 NA NA NA NA NA 16000 NA
## [17011] NA NA NA NA 5000 NA 20000 NA 8000
## [17020] NA NA NA NA 1500 NA NA NA NA
## [17029] NA 18000 20000 NA NA NA NA NA NA
## [17038] NA NA NA NA NA NA 12000 NA NA
## [17047] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [17056] NA NA 10000 NA NA NA NA 6000 NA
## [17065] 30000 NA NA 7000 NA 800 8000 16000 7600
## [17074] 8000 NA NA 6600 NA 2400 NA NA NA
## [17083] NA NA NA NA NA NA NA NA 8000
## [17092] NA 14000 NA NA NA NA NA 10000 NA
## [17101] NA NA NA 10000 NA NA NA NA NA
## [17110] NA NA NA NA 2500 10000 12000 8000 NA
## [17119] NA NA NA NA 16000 NA NA 16000 NA
## [17128] NA NA NA NA NA NA 4800 6000 NA
## [17137] NA 7000 NA 4800 1200 NA 5600 17000 NA
## [17146] NA NA NA NA 40000 12000 NA 18000 NA
## [17155] NA NA 4000 NA NA NA NA NA NA
## [17164] NA 18200 15000 NA NA 40000 NA 6000 NA
## [17173] 11200 6000 8000 NA NA NA NA NA NA
## [17182] NA NA NA NA 8000 6000 20000 NA 3200
## [17191] NA 10000 NA NA NA NA NA 6000 NA
## [17200] 7000 7000 5000 6000 6000 1600 NA 4000 NA
## [17209] NA NA 4800 NA NA NA NA 10000 NA
## [17218] NA 5200 NA NA NA NA NA NA 4000
## [17227] NA NA NA NA 2000 12000 NA NA NA
## [17236] NA 4000 16000 NA 10000 6000 NA NA NA
## [17245] NA NA 15000 NA NA NA 24000 NA NA
## [17254] 14000 NA NA 14000 NA NA NA 60000 NA
## [17263] NA 4000 NA 12000 NA NA NA NA 7200
## [17272] 4800 NA NA NA NA NA 16000 12000 7200
## [17281] NA 8000 NA 8000 NA NA NA 8000 7500
## [17290] 10000 NA 6400 16000 NA NA NA NA 10000
## [17299] NA 6000 8000 NA NA NA NA NA NA
## [17308] 38000 22000 NA NA NA 16000 24000 NA NA
## [17317] 20000 NA NA NA NA NA NA NA 24000
## [17326] NA NA NA NA NA NA 23000 3200 6000
## [17335] NA NA NA NA NA 8000 NA NA 8000
## [17344] 5000 NA NA 4000 NA 8000 NA NA NA
## [17353] 20000 NA NA NA NA NA NA 7000 NA
## [17362] NA NA NA 6000 NA 10000 20000 NA 8000
## [17371] 12000 NA NA 12000 NA 8000 8000 NA 4500
## [17380] 10400 14000 8000 NA NA 8000 NA 12000 4800
## [17389] 5200 NA 5000 16000 4000 NA NA NA 3200
## [17398] NA 18000 8000 NA NA 12000 40000 NA 18000
## [17407] NA 32 NA NA 4000 NA 9600 10000 NA
## [17416] 8000 8000 NA NA NA 4000 NA 8000 NA
## [17425] 8000 6000 NA NA 7000 4800 NA NA NA
## [17434] 6000 5600 NA NA NA NA 12000 NA NA
## [17443] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [17452] 14000 NA 10000 NA 3000 10000 NA NA NA
## [17461] NA 12000 NA 6000 NA NA NA NA 16000
## [17470] 15000 NA NA 6000 2800 NA NA 8000 NA
## [17479] NA NA NA 6000 NA 6800 NA 19600 10000
## [17488] NA 6000 NA NA NA 10000 8000 10800 NA
## [17497] 28000 6400 6000 NA NA NA NA NA 12000
## [17506] 4000 NA NA 7200 8000 10000 NA 6000 12000
## [17515] 8000 7200 6000 NA NA 18000 NA NA NA
## [17524] 3400 NA 6000 NA NA 5200 NA 60000 9000
## [17533] 8000 NA NA NA NA NA NA 12000 NA
## [17542] NA NA NA 10000 12000 NA 1200 8000 NA
## [17551] NA NA NA NA NA NA NA 4800 NA
## [17560] 12000 20000 NA NA 26000 10400 NA 6000 22000
## [17569] NA NA NA NA 10000 NA NA 6000 NA
## [17578] 10000 NA NA NA NA NA 8000 6000 NA
## [17587] NA 20000 NA NA 11200 8400 8000 6000 4800
## [17596] NA NA 10000 NA 4800 NA NA 20000 14000
## [17605] NA NA NA NA NA NA NA 2400 NA
## [17614] 10000 NA NA NA NA 8000 13000 NA NA
## [17623] NA NA 6000 NA NA NA NA NA NA
## [17632] 10000 NA NA 23000 NA 8000 4800 12000 NA
## [17641] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [17650] NA NA 8000 5000 NA NA 5000 NA NA
## [17659] NA NA 25000 NA 14000 3600 8000 4000 NA
## [17668] NA NA NA 5600 NA 9600 10000 8000 NA
## [17677] 8000 7600 8000 NA NA 5000 NA NA 8000
## [17686] 7000 NA NA NA 6600 NA NA NA NA
## [17695] NA NA 7000 NA NA NA 8000 NA NA
## [17704] NA NA NA 7000 NA NA 20000 14000 NA
## [17713] NA 20000 NA 8000 NA 4000 NA 5000 NA
## [17722] NA NA NA NA 6000 NA NA NA NA
## [17731] NA NA 7200 NA NA NA NA 8000 6000
## [17740] NA NA 6000 8000 7200 NA NA NA 7600
## [17749] NA 8000 NA NA NA 8000 NA NA NA
## [17758] 6000 6000 10000 NA 6000 NA 5400 NA NA
## [17767] NA 8000 NA NA NA NA NA NA NA
## [17776] NA 16000 NA 20000 NA 8000 9000 NA NA
## [17785] 6000 NA 15000 NA NA NA 6000 6000 10000
## [17794] NA 4800 3000 9000 NA NA NA NA 3000
## [17803] NA 8000 13000 5200 NA NA NA 1999994 NA
## [17812] NA NA NA NA 1999994 NA 1999994 NA NA
## [17821] 1999994 NA 12000 12000 7400 NA NA 5200 NA
## [17830] 4800 8000 12000 NA NA NA 20000 NA NA
## [17839] NA NA NA NA 8000 6000 NA NA NA
## [17848] NA 10000 NA 4500 4400 NA 8000 6000 12000
## [17857] 16000 7000 NA 6000 NA 20000 NA NA 13000
## [17866] NA 7000 12000 NA NA 6000 NA NA NA
## [17875] 20000 800 5000 NA NA NA 8000 NA 10000
## [17884] 3000 NA NA NA 10000 NA 8000 NA NA
## [17893] NA NA NA NA NA 12000 12000 11200 NA
## [17902] NA 4800 6000 NA 7200 12000 NA NA 6000
## [17911] 5600 NA 6000 2400 NA 8000 NA 8000 NA
## [17920] NA NA 6000 NA NA 12000 8000 NA 10000
## [17929] NA NA NA NA NA NA 5000 NA NA
## [17938] 7000 NA NA NA 8000 10000 3000 3000 NA
## [17947] 8000 7500 NA NA NA 8000 NA 10000 20000
## [17956] 10000 NA 1999994 NA 3999988 NA NA NA NA
## [17965] 8000 NA NA 3999988 1999994 NA NA NA 1999994
## [17974] NA NA NA NA 3999988 3999988 3999988 NA 8500
## [17983] 13000 6400 NA NA 6000 NA 14000 6000 10000
## [17992] NA 4000 NA 8000 NA NA NA NA NA
## [18001] NA NA NA NA 7200 NA NA 8000 NA
## [18010] 30000 NA NA NA 4000 NA 12000 10000 NA
## [18019] 8000 NA 4000 8000 NA 8000 12000 NA NA
## [18028] NA 4000 NA NA 4000 NA 3000 5000 6000
## [18037] NA 20000 NA 4000 15000 NA 5000 NA NA
## [18046] NA NA 6000 NA NA 8000 10000 NA NA
## [18055] NA NA NA NA 5000 NA NA 9000 40000
## [18064] NA 6000 NA NA NA 7000 7200 NA NA
## [18073] NA 4800 NA 12000 NA NA 18000 NA NA
## [18082] NA NA NA NA NA 30000 25000 NA NA
## [18091] 6000 NA NA NA NA NA 6000 NA NA
## [18100] NA NA NA NA NA NA 7500 NA 15000
## [18109] NA NA 4800 NA NA 1999994 NA 1999994 NA
## [18118] NA NA 25000 10000 6000 NA 20000 NA NA
## [18127] 20000 NA NA 16000 NA 6000 4800 NA NA
## [18136] 8000 NA 4800 10000 NA NA 16000 NA 4800
## [18145] 10000 24000 11200 10000 8000 12000 6800 NA 8000
## [18154] NA NA NA 8000 NA NA 22000 10000 NA
## [18163] 6000 NA 8000 18000 14000 NA 12000 NA NA
## [18172] NA NA 6000 NA NA 10000 NA NA 6000
## [18181] 6000 NA 6000 NA 5200 NA 8000 NA NA
## [18190] 6000 6000 6000 7000 20000 8000 8000 NA 10000
## [18199] 10000 10000 NA 10000 15000 10000 NA 16000 8000
## [18208] 8000 8000 NA 8000 NA 4600 NA 7000 NA
## [18217] NA NA NA NA NA NA NA NA 6000
## [18226] NA NA NA NA NA NA NA 10000 NA
## [18235] NA 7000 NA NA NA 1500 16000 14000 NA
## [18244] 2000 NA NA NA 3000 4000 NA NA NA
## [18253] NA NA 6000 NA NA NA NA NA NA
## [18262] 6800 7200 4800 NA 8000 NA NA NA NA
## [18271] 10000 NA NA 10800 NA 10000 NA NA 12000
## [18280] NA NA NA NA NA NA NA 8000 NA
## [18289] NA NA NA NA 15000 NA NA 16000 NA
## [18298] NA NA NA NA NA NA NA 6000 NA
## [18307] 7000 NA 8000 NA NA NA NA NA NA
## [18316] 8800 7200 4800 NA NA 6000 4000 NA 8000
## [18325] 7000 NA 4000 11600 NA 14400 7200 NA 6000
## [18334] NA NA 16000 NA NA NA NA NA NA
## [18343] 12000 NA NA NA NA NA NA 4000 7200
## [18352] 4600 10000 NA 4400 7000 NA NA 2600 NA
## [18361] 1600 NA 7200 6000 10000 NA 8000 NA 6000
## [18370] NA NA 4000 7000 10000 7200 NA NA NA
## [18379] 10000 6000 8000 9000 NA NA NA NA NA
## [18388] 14000 20000 NA NA NA NA NA 10000 NA
## [18397] NA NA NA NA NA NA 7200 NA NA
## [18406] 14000 NA 4800 NA NA NA NA NA 6000
## [18415] NA 10000 6000 NA NA 10000 NA NA 15000
## [18424] NA 14000 NA NA 10000 10000 NA NA NA
## [18433] NA 9200 NA NA NA NA NA 4500 NA
## [18442] NA 2400 8000 NA NA NA NA NA NA
## [18451] 40000 10000 9000 NA 7000 NA 10000 16000 NA
## [18460] NA 8000 NA NA 8000 20000 13000 15000 10000
## [18469] NA NA NA NA NA NA NA 6000 NA
## [18478] 14000 6000 NA NA 16000 8000 NA NA NA
## [18487] NA NA 10000 NA NA NA NA NA NA
## [18496] NA 15000 6000 6000 20000 6000 NA 9600 7200
## [18505] NA 8000 NA 20000 NA 7000 NA NA NA
## [18514] 10000 NA 8000 7200 20000 10000 NA NA 8000
## [18523] 12000 NA 6000 20000 11600 17000 NA NA NA
## [18532] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [18541] 14000 NA 32000 NA NA NA NA 13000 NA
## [18550] NA NA NA 20000 NA NA NA NA NA
## [18559] 12000 NA 12000 NA 6000 NA NA 6400 NA
## [18568] NA NA NA 10000 NA 12000 NA 3200 NA
## [18577] NA 14000 NA NA NA NA NA NA 14000
## [18586] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [18595] NA 6000 8000 NA 9000 NA 32000 NA 20000
## [18604] NA NA NA NA NA NA NA NA 8000
## [18613] NA 9000 9000 NA NA NA NA NA 16000
## [18622] NA NA 15000 NA NA NA NA NA 8000
## [18631] 9000 7600 NA NA NA NA NA NA NA
## [18640] NA NA NA NA NA 7500 12000 12000 NA
## [18649] 6800 7200 NA 30000 NA 8000 NA NA 6000
## [18658] NA NA NA NA 16000 NA 8000 NA NA
## [18667] 8000 NA NA 40000 12000 NA NA NA NA
## [18676] NA 16000 8000 NA 6000 NA 6400 NA 20000
## [18685] 13000 12000 12000 16000 15000 8000 7200 NA 10800
## [18694] 6400 NA 10000 10000 7600 NA 6500 15000 NA
## [18703] NA 16000 NA 9000 14000 NA NA NA NA
## [18712] 14400 8000 16000 NA NA NA NA NA 7600
## [18721] 13200 16000 9000 NA NA NA 15000 8000 NA
## [18730] NA NA NA NA NA 9000 NA NA NA
## [18739] NA NA NA 6000 NA NA 10000 NA NA
## [18748] 8800 NA 8000 6800 NA NA 6400 NA NA
## [18757] NA 6000 NA 7000 14000 NA NA 20000 NA
## [18766] 30000 NA 26000 8000 13000 7000 NA 4800 10000
## [18775] NA NA NA NA 4 NA NA NA NA
## [18784] NA NA NA 20000 NA NA 8000 3500 15000
## [18793] 14000 NA NA NA 8000 NA NA NA NA
## [18802] NA 10000 NA NA NA 10800 7000 10000 NA
## [18811] 7000 NA 5000 NA NA 8000 NA 12000 NA
## [18820] 4800 NA NA 12000 10000 NA NA 5980 NA
## [18829] 8400 NA 6000 12000 16000 NA NA 1200 NA
## [18838] NA 7000 20000 NA NA 6000 12000 4000 NA
## [18847] 12000 NA 10000 10000 8000 3999988 10800 5000 6000
## [18856] NA NA NA NA 4800 10000 3400 NA NA
## [18865] 12000 NA 8000 NA NA NA 8000 NA 6400
## [18874] 6000 NA 8000 6000 NA 11200 NA 6000 NA
## [18883] NA NA 8000 NA NA NA NA NA 4000
## [18892] NA 4000 4800 12000 NA 3600 8000 NA NA
## [18901] 4000 NA 4800 4000 3200 5600 6000 15000 NA
## [18910] 9600 NA 7200 NA 1920 4800 NA 8000 NA
## [18919] NA NA NA 8000 8000 NA NA NA NA
## [18928] NA 8000 7200 11200 14000 6000 NA NA NA
## [18937] 7600 NA NA NA 6000 NA 7200 NA 16000
## [18946] NA 7200 NA NA 12000 6000 6000 NA 2800
## [18955] NA 6000 6000 NA NA NA NA 10000 NA
## [18964] 14000 NA NA NA 10000 NA NA NA 40000
## [18973] NA 4000 NA 10000 NA NA NA NA 14000
## [18982] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [18991] 10000 NA 6000 NA NA 7200 NA NA 12000
## [19000] 10000 20000 4000 NA NA NA 5000 NA 10000
## [19009] 10000 10000 NA 5000 7200 NA 6000 8000 NA
## [19018] NA 24000 NA 8000 10000 8000 30000 6000 NA
## [19027] NA NA NA NA 20000 NA NA NA NA
## [19036] NA NA 6000 NA 6000 NA NA 6000 6000
## [19045] NA 12000 NA NA NA NA NA NA NA
## [19054] 10000 NA NA 4800 NA NA 10800 6400 6000
## [19063] NA 12000 6000 6000 4400 NA 12000 NA 4800
## [19072] NA 7200 NA NA NA NA 4400 4800 NA
## [19081] 9600 NA 6400 NA 6000 NA NA NA NA
## [19090] 10000 6000 6000 20000 12000 12000 4800 NA NA
## [19099] 5600 4800 9600 8000 6400 6000 NA NA NA
## [19108] 6000 2400 5200 4800 NA 8000 6000 9200 NA
## [19117] 7200 NA 4800 21600 NA 7200 NA 4400 NA
## [19126] 8000 NA NA 1600 12000 6800 NA 3600 NA
## [19135] NA NA 7400 10000 NA NA 6000 NA 12000
## [19144] NA NA 4800 8000 4000 NA 6000 7600 12000
## [19153] 6000 7200 9600 5200 NA NA 8000 15000 NA
## [19162] 6000 NA 8000 NA 28000 8000 NA 8000 4800
## [19171] 9200 16000 NA 6000 6800 8000 6000 8400 NA
## [19180] NA 7600 NA 6000 NA NA NA 6800 NA
## [19189] NA 6000 NA NA 8000 NA NA 4000 NA
## [19198] 7400 4800 NA 10000 NA NA NA 6000 NA
## [19207] NA 5200 NA 12000 NA NA 7200 NA NA
## [19216] NA 20000 NA NA NA NA 5200 NA 4000
## [19225] NA 6000 NA NA 4000 14000 6000 NA NA
## [19234] 15000 8000 12000 12000 2800 7000 NA 6000 8000
## [19243] 15000 NA 14000 NA 5600 NA NA 4000 NA
## [19252] 8000 NA NA NA NA 4000 NA NA 12000
## [19261] NA 6800 NA NA NA NA 16000 15000 7600
## [19270] 6000 NA NA NA 6000 12000 16000 NA 11200
## [19279] 12000 11000 8000 NA NA NA NA NA 30000
## [19288] 18000 NA NA 5200 5200 NA NA 15000 NA
## [19297] NA NA 4800 6400 11000 NA NA NA NA
## [19306] NA 15000 NA NA NA NA NA NA 12000
## [19315] 9600 NA 6000 6000 10000 7000 2000 8800 8000
## [19324] 14000 10000 16000 NA 8000 NA 14000 12000 16000
## [19333] NA 16000 NA NA NA 12000 NA NA NA
## [19342] 4800 NA 4800 NA 12000 NA NA 12000 4800
## [19351] 6000 4800 NA NA NA 4800 4800 NA 70000
## [19360] NA 7200 8400 NA NA NA NA NA 6000
## [19369] NA 8000 NA 30000 6000 NA NA NA 15000
## [19378] 8000 10000 2400 12000 NA NA 8000 8000 NA
## [19387] 8000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [19396] NA NA NA NA 4000 3999988 NA 3999988 NA
## [19405] 6000 3600 NA 2400 NA NA NA NA NA
## [19414] NA NA NA NA NA NA NA 7200 6000
## [19423] NA 15000 NA NA 10000 3999988 NA 3999988 NA
## [19432] NA NA NA 1200 NA 3999988 NA NA 3999988
## [19441] 10000 NA 18000 NA NA NA NA NA NA
## [19450] 6480 NA NA NA NA 16000 NA NA NA
## [19459] NA NA NA 4800 NA 4800 4800 NA NA
## [19468] NA NA NA 6000 4800 NA NA 17200 NA
## [19477] NA 7200 12000 3000 6800 NA 10000 NA 5200
## [19486] NA 13600 NA NA NA NA 9000 NA NA
## [19495] NA NA 800 NA NA 2400 NA 14000 15000
## [19504] NA NA NA NA NA NA 11000 8000 8000
## [19513] NA NA NA NA 7200 NA 12000 NA NA
## [19522] NA NA 12000 13000 6000 10000 6000 4800 6000
## [19531] 6000 8000 7200 5000 16000 NA NA NA 10000
## [19540] 8000 7200 NA 6000 NA NA NA NA 8000
## [19549] NA 8400 6800 NA NA NA NA NA NA
## [19558] 7600 NA 9200 4000 NA NA NA 7000 NA
## [19567] 9600 8000 8000 4800 6000 7200 NA NA 7200
## [19576] 11200 10000 16800 NA NA 99264 7200 7200 16000
## [19585] NA NA NA 6000 NA NA 8000 6000 10000
## [19594] NA 7200 NA 8000 12000 NA 8000 NA 7500
## [19603] 12000 NA 8000 NA NA NA 8000 12000 NA
## [19612] 10000 NA 16000 4000 NA NA NA NA 7200
## [19621] NA NA NA 4400 NA NA NA 4800 NA
## [19630] NA 5200 8000 NA NA NA NA 7600 NA
## [19639] NA NA 2400 5000 NA NA NA NA NA
## [19648] 7200 NA NA NA 24000 NA 7200 NA 5000
## [19657] NA 7200 NA NA NA NA 8000 4000 NA
## [19666] 20000 NA NA 10000 2000 NA NA 10000 NA
## [19675] 9600 7200 NA 8000 NA 14000 5000 NA 26000
## [19684] NA 10000 NA NA NA NA NA NA NA
## [19693] NA 8400 NA 7200 NA NA NA NA NA
## [19702] NA NA 18000 8000 12000 11200 NA NA 8000
## [19711] NA 6000 4500 16000 NA NA 10000 NA NA
## [19720] NA 6000 4000 NA NA NA NA NA NA
## [19729] NA NA 20000 NA NA 12800 8000 NA NA
## [19738] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [19747] NA NA 20000 24000 NA NA NA NA NA
## [19756] NA 16000 6000 4000 4000 6000 NA 6000 NA
## [19765] 4800 NA 4000 10000 12000 5600 7200 4800 6000
## [19774] NA 8000 NA 8000 NA 3200 4000 NA 12000
## [19783] NA NA NA 10000 NA NA 7200 6000 NA
## [19792] NA NA 2400 NA NA NA NA 4000 NA
## [19801] NA 4000 4800 NA 6000 NA NA NA NA
## [19810] NA 5000 NA 6000 NA NA 7800 7000 NA
## [19819] NA NA 30000 5000 NA 5200 NA 7200 8800
## [19828] 4000 NA 6000 NA NA NA NA NA NA
## [19837] NA NA 7200 8000 4000 7600 NA NA 4800
## [19846] NA 4800 4000 NA 9200 NA NA NA 12000
## [19855] NA 7200 NA NA NA NA 12000 8000 NA
## [19864] NA 16000 4800 NA NA 4000 4800 7200 NA
## [19873] NA NA NA NA NA 1500 NA NA NA
## [19882] 3200 NA NA NA NA 10000 7200 6800 10000
## [19891] NA 4000 NA NA NA 6400 NA 4000 6000
## [19900] NA NA NA 6000 NA NA 4800 NA NA
## [19909] NA NA 4800 12000 10000 4000 NA NA NA
## [19918] NA NA 8000 4000 7200 6000 4000 24000 4000
## [19927] NA NA NA 7200 NA 14000 NA 4000 12000
## [19936] NA 4000 4000 NA NA 5600 6000 NA 6000
## [19945] 5600 NA 5600 NA NA NA 6000 3200 NA
## [19954] NA 6000 3200 5600 NA 19600 4800 NA 2400
## [19963] NA NA 4000 5600 11600 NA 6000 NA 5200
## [19972] NA 5600 NA NA 6800 6000 12000 NA NA
## [19981] NA NA 6400 8000 9000 NA 5200 6000 NA
## [19990] NA 6400 NA NA NA NA 4800 4000 NA
## [19999] 6000 NA NA NA 6000 NA NA 6000 4000
## [20008] 5000 NA 12000 NA 2800 NA NA 3600 4800
## [20017] 8000 6400 NA 6000 NA 6000 NA NA NA
## [20026] NA NA 12000 7200 12000 NA 4800 NA 4000
## [20035] 10000 NA 6000 6000 7200 4000 NA 4000 4000
## [20044] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [20053] 4000 NA NA 8000 NA 5000 6000 NA 10000
## [20062] NA NA NA 6000 NA 8000 NA 6000 8400
## [20071] 6000 NA 8000 NA NA 6800 8000 NA 5600
## [20080] NA NA NA 8000 5600 18000 6000 NA NA
## [20089] 5000 NA 12000 NA NA NA 10000 11000 NA
## [20098] NA 24000 8000 12000 NA NA 4000 NA NA
## [20107] NA 20000 NA NA NA NA 2800 4800 5000
## [20116] NA NA NA 8800 NA NA 11200 NA 9200
## [20125] 25000 8000 12000 10000 12000 NA 8000 6000 NA
## [20134] NA NA NA NA 2400 NA 6800 3200 NA
## [20143] NA 16000 5000 NA 4800 NA 6000 4800 8400
## [20152] 4800 7200 12000 7200 4400 7200 8000 10000 NA
## [20161] NA NA 6000 NA 4000 9600 4400 16000 6000
## [20170] NA NA 2400 NA NA 10000 NA 4800 NA
## [20179] 8000 2500 NA 4800 4800 NA NA NA NA
## [20188] 9600 NA NA NA 8000 4800 NA NA NA
## [20197] NA NA 4800 NA 3200 NA NA 7000 12000
## [20206] 2000 10000 NA NA 7000 NA NA NA 2000
## [20215] NA NA 10000 NA NA 8000 NA NA 4000
## [20224] NA NA NA NA NA NA NA 20000 12000
## [20233] NA 3600 NA NA NA 4000 NA NA 3000
## [20242] 6000 NA NA 4000 NA NA 11200 4000 NA
## [20251] 5000 NA 6000 NA 4000 NA 1000 NA NA
## [20260] 6000 NA 2000 2000 3200 NA NA 8600 NA
## [20269] 5000 NA 3800 NA NA NA NA 10000 NA
## [20278] NA 4800 NA 3600 30000 8000 NA 9600 4800
## [20287] NA 4000 NA NA 20000 4000 NA NA 3000
## [20296] NA 6000 NA 4000 NA 8000 8000 12000 6000
## [20305] NA NA NA NA NA NA 2800 10000 NA
## [20314] 5000 NA 8000 NA NA NA NA NA NA
## [20323] NA NA NA 3000 2000 3000 NA 5000 10000
## [20332] 7000 4600 NA NA NA NA NA NA NA
## [20341] NA NA NA 4800 NA NA 700 NA NA
## [20350] NA 16000 6000 NA 15000 NA NA 4000 NA
## [20359] NA 10000 NA NA NA NA NA NA NA
## [20368] 8000 NA NA 4000 NA 5000 NA 10000 NA
## [20377] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [20386] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [20395] NA NA NA NA NA 6000 NA 4800 NA
## [20404] 8000 NA NA NA 12000 NA NA 5000 NA
## [20413] NA NA 10000 8400 NA 4000 2000 3000 NA
## [20422] 1600 NA 4800 NA NA 20000 NA 6000 NA
## [20431] 6000 NA NA NA NA NA 6000 NA NA
## [20440] 3000 5000 21000 14000 NA NA NA NA NA
## [20449] NA 5000 8000 NA 14000 6000 6000 NA NA
## [20458] 4500 NA NA 16000 NA NA NA NA 10000
## [20467] NA 4800 NA 6000 NA NA 8000 NA 10000
## [20476] NA 8000 10000 6000 NA 2000 NA 4000 NA
## [20485] NA NA NA 7200 4000 NA NA 4000 NA
## [20494] 7200 11400 12000 12000 10000 NA 4800 NA 8000
## [20503] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [20512] NA NA NA 20000 NA NA NA NA NA
## [20521] NA NA NA NA 5000 8000 NA 4000 8000
## [20530] NA NA 20000 NA NA NA NA NA 5000
## [20539] 10000 13000 NA 6000 NA NA NA NA NA
## [20548] NA NA NA NA NA 2000 NA 8000 8000
## [20557] NA 1200 6000 4000 4800 NA NA NA 9000
## [20566] 35000 NA NA NA 5000 20000 NA 4000 4000
## [20575] NA NA NA 4800 NA NA NA NA NA
## [20584] 4000 10000 20000 NA NA 6000 NA NA NA
## [20593] NA 3400 5000 NA NA NA 20000 NA NA
## [20602] NA 20000 NA NA NA 4000 NA NA 8000
## [20611] NA NA NA NA 10000 NA NA NA NA
## [20620] 14000 NA NA 4000 NA NA 10000 NA 10000
## [20629] 16000 6000 NA NA 20000 NA NA 4500 2800
## [20638] NA 12000 4000 NA NA NA 40000 8500 NA
## [20647] NA NA NA NA 2000 8000 NA NA NA
## [20656] NA 15000 NA 8000 NA NA NA NA NA
## [20665] 7200 4000 10000 4000 NA NA 3200 NA NA
## [20674] NA 5600 6000 NA 7000 NA NA 8000 4800
## [20683] NA NA 2400 4600 16000 NA 3600 10000 NA
## [20692] 10000 12000 9000 NA NA 6000 4800 NA 15000
## [20701] NA 20000 NA NA 5000 NA NA NA NA
## [20710] 5200 NA 4000 NA 30000 NA 12000 NA 20000
## [20719] NA 4000 NA NA NA NA 8000 NA NA
## [20728] NA NA NA 4400 NA NA 6000 10000 8000
## [20737] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [20746] 10000 20000 NA NA 8000 10000 NA NA 9000
## [20755] 7200 2400 NA 14000 4200 NA 24000 NA NA
## [20764] NA 8000 3600 NA NA NA NA 4000 NA
## [20773] NA 3000 NA NA 8000 3200 NA NA NA
## [20782] NA 5600 NA 4800 2000 NA NA 3000 NA
## [20791] NA NA 14000 NA NA NA NA NA 30000
## [20800] 5000 6000 NA 8000 NA NA NA NA NA
## [20809] NA 7000 8000 NA NA NA 13000 4000 NA
## [20818] NA NA 10000 NA NA 8000 NA NA NA
## [20827] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [20836] NA 40000 800 4000 NA NA NA 4000 NA
## [20845] NA 12000 5400 NA 12000 NA NA NA 4000
## [20854] NA 2800 4000 8000 4800 8000 3600 NA NA
## [20863] NA NA NA NA NA 6000 NA NA 3200
## [20872] 7000 NA 6000 10000 8000 NA 6000 1000 NA
## [20881] NA NA 14000 NA NA NA NA 15000 NA
## [20890] NA 7000 NA 3600 NA NA NA NA NA
## [20899] 8000 7400 NA NA 10000 4000 NA NA NA
## [20908] NA 5200 12000 NA NA NA NA NA NA
## [20917] NA 6000 NA NA 8000 4000 NA 4800 NA
## [20926] 3600 NA 4000 NA 5200 4000 NA 4000 15000
## [20935] 7000 6000 NA 10000 NA 5200 NA NA 10000
## [20944] NA 41360 5600 NA 2800 NA NA NA NA
## [20953] NA 6000 12400 4000 8000 7200 5600 6000 6000
## [20962] NA 4000 7200 7200 4000 NA 4800 3600 12000
## [20971] NA 4800 2000 2000 4000 NA 12000 NA 2800
## [20980] NA 8000 NA NA NA NA 6000 10000 7000
## [20989] 10000 1000 4800 NA NA NA 6000 NA 4000
## [20998] NA 2400 NA 6000 8000 NA 8000 NA 2500
## [21007] NA 15200 12000 2000 NA NA NA 10000 NA
## [21016] NA NA 2500 8000 3600 NA NA 3000 8000
## [21025] NA 8000 5200 NA 6000 NA 8000 NA NA
## [21034] 2000 NA 4000 NA NA 5000 NA NA 10000
## [21043] NA 12000 NA NA NA NA NA 6000 NA
## [21052] NA NA 7000 4000 NA NA 3200 NA NA
## [21061] NA NA 12000 5000 24000 6000 5000 NA NA
## [21070] NA 70 NA NA 2000 20000 4000 10000 50000
## [21079] NA 8000 NA NA 30000 NA 16000 24000 NA
## [21088] NA NA 7000 12000 10000 4800 3200 8000 NA
## [21097] 6000 NA NA NA 10000 NA 4000 2000 NA
## [21106] 5000 4800 NA 1800 NA NA NA NA 2800
## [21115] NA 1200 NA 1200 NA NA 2000 NA NA
## [21124] NA 5200 2000 6000 4000 NA 2400 9000 NA
## [21133] NA 7200 1200 7000 NA 40000 NA 11000 NA
## [21142] 4000 3000 6000 4800 NA NA NA NA NA
## [21151] 4000 7200 3800 NA NA NA NA 2000 10000
## [21160] NA NA NA 4800 6000 NA NA NA NA
## [21169] NA NA NA NA 8000 8000 NA NA NA
## [21178] NA NA 6000 7600 NA NA NA NA 6000
## [21187] NA 2400 NA 3600 NA 8000 NA 6000 NA
## [21196] NA NA 6000 4000 NA NA NA 4000 NA
## [21205] NA NA NA NA NA NA NA 4800 NA
## [21214] 8000 NA 2400 NA 2000 3200 NA NA 3600
## [21223] NA 10000 NA 2800 NA 6000 2000 400 2000
## [21232] 6000 NA 4000 NA 2600 NA NA 12000 NA
## [21241] 4000 8000 1200 7000 6000 2500 2000 NA NA
## [21250] NA 4000 NA NA NA NA 8000 4000 NA
## [21259] 2000 NA 2000 4000 NA 8000 NA NA 4800
## [21268] NA 7200 NA NA 6000 6000 NA NA NA
## [21277] NA NA 7000 3600 NA NA NA NA 10000
## [21286] 8000 NA NA NA NA NA NA 3500 NA
## [21295] NA NA 4000 NA 10000 NA 50000 15000 5000
## [21304] NA NA NA NA NA NA NA 3000 2800
## [21313] 5000 18000 4200 3200 12000 4000 NA NA NA
## [21322] NA 2600 NA 3000 NA 7000 NA NA 4000
## [21331] NA 3600 8000 NA NA NA NA 800 NA
## [21340] NA 6000 10000 NA NA 1500 NA 20000 14000
## [21349] NA NA 6000 12000 6000 NA 6000 NA NA
## [21358] 4000 NA NA NA 3000 NA 9000 NA 3120
## [21367] 5000 6000 28000 8000 NA NA 6000 NA NA
## [21376] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [21385] 4000 2400 5000 28000 4000 4000 NA 6000 5200
## [21394] NA NA 4000 6000 NA 4000 5000 NA NA
## [21403] NA 6000 4800 NA 5000 10000 NA NA NA
## [21412] NA NA 8000 10000 24000 NA 6000 NA 8000
## [21421] 2000 10000 20000 4000 NA NA NA 15200 8000
## [21430] NA 14000 8000 NA NA NA NA NA NA
## [21439] NA NA 5200 13000 4800 7200 4800 2000 NA
## [21448] NA NA NA NA 3000 7000 NA 4800 NA
## [21457] 20000 6000 NA NA 4800 6000 NA 4000 NA
## [21466] NA 7000 3600 4000 6000 NA NA 8000 4000
## [21475] NA NA 10000 NA NA NA NA 2800 4000
## [21484] 2400 400 2000 5000 NA 2400 2000 2000 1200
## [21493] NA NA 1440 NA 2400 NA 2000 10000 1500
## [21502] NA 4200 5600 2400 NA 3000 3200 NA 4000
## [21511] NA NA 8000 3200 4800 4800 6000 NA NA
## [21520] NA NA NA 4500 NA 2000 NA 2800 NA
## [21529] 1800 14000 2400 NA NA NA 4000 NA 700
## [21538] NA 400 2800 NA NA 2240 6000 NA 9600
## [21547] 2500 800 NA NA 4000 NA 4000 NA NA
## [21556] 4000 7200 NA NA NA 4000 2800 NA 4000
## [21565] NA NA NA 2000 2800 1600 1920 4000 NA
## [21574] 1400 4800 NA NA 4000 NA NA 6600 5000
## [21583] 14000 6000 1840 NA 6000 800 2000 NA NA
## [21592] NA 2000 NA NA NA 10000 NA NA NA
## [21601] NA NA NA NA NA 4800 7200 NA 4800
## [21610] NA 2000 NA NA NA NA NA NA 2000
## [21619] 8000 NA NA 10000 NA 2800 NA 3200 NA
## [21628] 4400 300 12000 NA 2000 NA NA 1800 NA
## [21637] 2400 600 2000 600 NA 600 1000 2400 2400
## [21646] NA NA NA 5000 3500 4000 NA 4800 NA
## [21655] 5200 4000 12000 NA NA NA NA 3200 NA
## [21664] NA 7200 7200 14000 2800 2600 6000 5600 2800
## [21673] NA NA 2400 6000 NA NA NA NA NA
## [21682] 16000 5600 NA 8000 NA 4800 3600 6000 4000
## [21691] 2400 2800 6000 2400 NA NA 6000 NA 2400
## [21700] NA NA 5000 1600 NA 10800 NA NA 8000
## [21709] 3600 2400 8000 14000 9200 NA NA 1500 NA
## [21718] 4000 600 NA 800 3000 NA NA NA 800
## [21727] 500 600 1800 NA NA 800 1000 4000 NA
## [21736] NA 8000 3600 4400 NA NA 2000 7200 7200
## [21745] NA 4800 10000 NA 4000 3600 10000 NA NA
## [21754] NA 16000 10000 NA NA NA NA 4000 NA
## [21763] 15000 4800 NA NA NA NA NA NA NA
## [21772] 4000 5000 NA NA 8000 NA NA NA NA
## [21781] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [21790] NA NA 1200 NA NA 5000 16000 NA NA
## [21799] NA 8000 7200 4000 NA 6000 NA NA 6000
## [21808] NA NA NA 7200 NA NA 5200 6000 4000
## [21817] NA 4800 NA 3200 NA NA 4800 4800 4000
## [21826] NA NA 6000 NA 3600 NA NA NA NA
## [21835] 2400 4800 NA 12000 NA 52000 9000 NA 10000
## [21844] 4800 NA 4000 NA 4000 12000 4000 6000 NA
## [21853] 2400 NA 4000 NA NA 9000 2400 6000 NA
## [21862] NA NA NA 6800 3000 NA NA 8000 4000
## [21871] NA NA 4000 1000 2000 2800 NA 5000 600
## [21880] NA 1500 750 2000 2400 600 7200 NA 1500
## [21889] 600 2400 800 600 800 500 NA NA NA
## [21898] 600 NA 6000 4000 12000 6400 NA NA NA
## [21907] 1200 5000 8000 NA NA 5200 NA NA NA
## [21916] NA 3600 NA NA 7200 4800 NA 2400 NA
## [21925] 6000 4000 NA NA NA 4000 1600 NA 6000
## [21934] NA 3200 1800 NA 1200 10400 2800 6000 3000
## [21943] 2880 800 NA NA 2000 8000 NA 1200 6000
## [21952] 2000 2400 3000 NA 3000 2400 11400 2000 NA
## [21961] 2000 NA NA 3000 1600 4800 NA NA NA
## [21970] 3000 NA NA 8000 4000 NA 2000 6000 NA
## [21979] NA NA NA 3000 2600 NA NA 5000 3500
## [21988] 2400 NA 2880 3600 3120 3120 NA 2000 3200
## [21997] 2400 3200 NA 5600 NA NA 5200 14400 NA
## [22006] NA NA NA NA NA 3400 NA 12000 NA
## [22015] 6000 NA 2880 8000 3600 NA 4000 4800 2400
## [22024] 8000 2400 3200 3000 3600 2400 3600 NA 2400
## [22033] 9000 2000 20000 NA 3000 3200 4400 3000 NA
## [22042] NA NA NA 10300 NA NA NA 12000 NA
## [22051] 4800 24000 16000 4400 750 4800 NA NA 4000
## [22060] NA NA NA 16000 7200 6000 10000 NA 14000
## [22069] 8000 NA NA 6000 NA 6000 4000 2800 7200
## [22078] 4400 NA NA NA 3600 NA NA 3200 7200
## [22087] NA NA NA NA NA 7200 NA 4000 NA
## [22096] 2000 3600 2800 2880 3600 4000 NA NA 1600
## [22105] NA 1200 3200 2880 4000 7200 2800 NA 7200
## [22114] NA 2800 2800 30000 NA NA NA 8000 NA
## [22123] 4800 NA NA NA 4000 8000 3600 NA NA
## [22132] 4200 NA 3200 800 3200 2800 14000 NA NA
## [22141] NA 3200 6000 NA 8000 6000 NA 4800 10000
## [22150] NA 11000 7200 NA NA NA 2000 NA 1800
## [22159] 4000 NA 1320 NA 3200 NA 2000 NA NA
## [22168] NA 2400 1200 2000 1000 NA 800 NA NA
## [22177] 2000 NA 2000 2000 NA NA 2400 1200 800
## [22186] 8000 1500 2000 NA 2000 2000 2000 2400 NA
## [22195] 5200 5600 NA NA 2800 NA 6000 NA NA
## [22204] NA 2800 NA 4000 6000 3200 NA NA 6400
## [22213] 1200 3000 NA 4000 2000 NA 2000 1600 3200
## [22222] 5600 2400 4000 2400 2000 2000 5200 NA NA
## [22231] NA 7000 NA 4400 6000 8000 NA NA NA
## [22240] 6000 6000 3000 6000 4800 6000 4400 4000 NA
## [22249] 12000 3200 2000 4000 4000 2400 NA NA NA
## [22258] NA NA NA 1200 4800 NA 2400 2200 NA
## [22267] 2000 1200 NA NA 4000 NA NA NA NA
## [22276] NA 6400 2800 480 2800 4000 NA 2000 4000
## [22285] 4000 6000 1200 NA 6000 NA NA NA 3000
## [22294] 6000 6000 5000 NA NA 4800 NA NA NA
## [22303] 12000 4800 5000 1200 2800 NA NA NA 7200
## [22312] 4800 NA NA NA NA 4000 4000 NA 5200
## [22321] NA 2400 NA 2000 7200 NA 8000 5600 NA
## [22330] 500 NA NA NA NA 2800 NA 2400 2900
## [22339] NA NA 640 3800 3600 1600 1600 NA NA
## [22348] NA 2000 1600 NA NA 4000 2800 4000 2800
## [22357] 3200 1600 NA 2400 10000 22000 2800 2000 NA
## [22366] 2000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [22375] NA 800 2000 NA NA NA NA 2800 NA
## [22384] NA NA 3600 15000 NA NA NA 4800 2400
## [22393] NA NA 2800 1440 NA NA NA NA NA
## [22402] NA 4400 NA 2400 NA 8400 NA NA NA
## [22411] 2880 2000 7200 NA NA 2880 2400 NA NA
## [22420] 4800 NA 2000 2400 NA NA NA 2400 800
## [22429] NA 1600 NA NA 600 600 7200 5600 2880
## [22438] NA NA NA NA 10000 3600 4800 3600 3200
## [22447] 3600 NA 4800 NA 1000 NA NA NA NA
## [22456] 1000 NA NA NA NA NA 2000 NA 3200
## [22465] NA NA 6000 NA NA NA 8000 NA NA
## [22474] 4800 5200 NA 4500 NA NA NA 2000 NA
## [22483] 4800 NA NA 2400 2400 NA NA 2000 1200
## [22492] NA 3600 NA 2600 4000 2400 NA NA NA
## [22501] 1600 1200 38000 NA 2000 1440 NA NA NA
## [22510] NA 2000 2000 NA 4800 3200 2800 3000 2800
## [22519] NA 3600 2000 NA NA 1600 4800 NA 440
## [22528] NA 18000 NA NA NA NA 2000 2000 2000
## [22537] NA NA NA NA 2000 2400 NA 2880 2400
## [22546] 5000 7200 NA NA 6000 NA 3120 NA NA
## [22555] NA 4000 NA NA NA 1500 NA 2600 4000
## [22564] NA NA 7000 2800 NA NA NA NA NA
## [22573] 2800 NA 4000 2800 2000 2400 NA 2000 1800
## [22582] 2000 4000 2000 NA 3600 2000 2400 NA 3600
## [22591] 2000 3000 2000 NA NA NA 10000 4000 6000
## [22600] 1000 NA NA 4000 NA 3000 2400 4800 5200
## [22609] 2000 NA NA 2000 3800 NA 1200 1200 2000
## [22618] 4000 2000 2000 3000 2000 10000 NA NA 3400
## [22627] 3000 4000 2400 1600 NA 2800 8000 1800 2000
## [22636] 3600 800 4000 NA 2000 NA 7200 NA 416
## [22645] NA NA 3600 NA 4800 NA 2000 6000 400
## [22654] 3120 NA 2000 NA NA 2000 1200 20000 1600
## [22663] NA 2400 3600 NA NA NA NA 800 NA
## [22672] NA NA 2000 2400 NA 2400 2000 10000 NA
## [22681] 1800 3600 NA NA NA 3000 NA 6400 NA
## [22690] NA NA 8000 NA NA NA NA NA NA
## [22699] NA NA 1800 3600 3600 NA NA 4000 2400
## [22708] 2400 NA 2400 3200 6000 NA 1600 NA NA
## [22717] 2800 2800 NA 1000 2400 NA 2800 7200 NA
## [22726] NA NA 8000 NA NA NA 4000 2000 3000
## [22735] NA NA NA NA 12000 3200 1200 NA NA
## [22744] NA NA 3200 NA NA 48000 NA 1440 1800
## [22753] 12000 NA 1200 1600 NA NA NA 1360 1200
## [22762] 5000 NA NA NA NA 2000 NA 2000 NA
## [22771] 4080 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [22780] 1440 NA NA 6000 NA NA NA NA NA
## [22789] NA NA NA 3200 NA 7000 2000 1200 2000
## [22798] NA 2000 NA 5000 NA NA NA NA NA
## [22807] 6000 12000 NA 2800 12400 4800 3600 NA NA
## [22816] NA 3200 NA NA 800 NA NA NA 4000
## [22825] NA 2400 4000 3600 3600 3600 NA 5200 8000
## [22834] 5200 NA NA 4000 NA NA NA NA NA
## [22843] 1000 NA NA NA NA NA NA 8000 2880
## [22852] 2600 NA NA 2400 NA 4600 8000 NA 8000
## [22861] 2000 NA 3200 4000 3200 NA NA 4800 NA
## [22870] 6000 3200 4800 NA NA 2000 4800 3600 1300
## [22879] 500 560 NA 400 NA 1500 NA NA 1300
## [22888] 10000 2000 NA 750 NA 1500 600 1200 8000
## [22897] NA NA NA NA 2000 1500 1500 2000 4800
## [22906] 3600 NA NA NA NA NA NA NA 4000
## [22915] 3200 3200 NA 4000 2000 2800 NA NA NA
## [22924] NA NA NA NA 4800 3200 NA 1500 3000
## [22933] 8000 NA 3600 3600 NA 3000 3600 NA NA
## [22942] NA NA 2000 2400 2000 NA NA 1800 NA
## [22951] 2000 1600 NA 3000 NA 4000 2800 2800 2400
## [22960] NA NA NA NA 2400 NA 5000 NA 2400
## [22969] 2400 12000 1000 NA 2000 8000 NA 4000 64000
## [22978] 48000 40000 16000 NA 2000 NA NA 2400 1200
## [22987] 2800 NA NA NA NA 2000 4000 NA 1000
## [22996] NA NA NA NA 800 NA 3000 1440 NA
## [23005] 6000 1400 NA 1400 NA 1000 NA 1500 500
## [23014] 5600 700 4000 2000 NA NA 5000 3200 960
## [23023] NA 1000 6000 NA 4000 500 NA 3200 7000
## [23032] 500 7200 NA NA NA NA 2400 2400 NA
## [23041] NA 16000 2000 NA NA NA 4200 NA NA
## [23050] 2400 12000 4000 1600 3200 NA 2500 2000 600
## [23059] NA NA NA NA NA NA NA NA 1500
## [23068] 3120 NA 3200 1500 4000 NA 9000 NA NA
## [23077] NA NA 4000 2000 NA NA 2400 3200 3200
## [23086] 3600 3600 NA 5200 NA 2400 NA 3000 2600
## [23095] 2000 NA 3200 1440 NA NA 2000 NA NA
## [23104] 6000 NA NA 2000 NA 2800 4000 NA NA
## [23113] 4000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [23122] NA NA NA NA 2000 NA 2000 2000 2200
## [23131] 2000 2000 16000 NA NA NA 2000 2000 NA
## [23140] 2000 1800 NA NA 3000 2000 10000 NA 4000
## [23149] NA 2800 NA 2800 8000 8000 2000 6000 NA
## [23158] 16000 NA 4800 NA 10000 4800 6000 4000 NA
## [23167] NA 12000 12000 12000 8000 8400 8000 NA NA
## [23176] 3000 3200 1600 5200 800 2400 NA 2400 2880
## [23185] 8000 2000 4000 4000 NA 600 800 500 NA
## [23194] 1000 NA NA 2400 NA NA 1200 2000 1200
## [23203] 2000 4000 1200 1000 2500 4800 600 NA NA
## [23212] 1000 600 2000 NA NA NA NA NA 1500
## [23221] 2000 NA 1500 NA 1800 NA NA 1000 1000
## [23230] 1000 1500 9000 8400 4000 3600 2400 NA 2000
## [23239] 2000 2400 8000 8800 NA NA NA 3000 NA
## [23248] 3200 NA 2500 4800 2880 4000 NA NA NA
## [23257] 3600 10400 NA 2800 2400 NA 4800 3000 1920
## [23266] 10000 NA 800 2000 4400 2400 1440 1440 4800
## [23275] 1440 2400 NA 1360 3120 NA NA 1000 NA
## [23284] 150 4400 800 700 3200 NA 3200 3200 2800
## [23293] NA 2800 NA 1200 2800 3200 2800 2000 2000
## [23302] 3000 NA 2400 NA 10000 NA 2800 3200 4000
## [23311] 2800 NA NA NA 3200 2800 4756 NA 4800
## [23320] NA NA 7200 NA 4000 5000 NA NA 6000
## [23329] 6000 2000 4000 NA 4000 6000 2000 NA 2400
## [23338] NA 8000 NA 2800 4600 NA 2000 NA 4000
## [23347] 3600 6000 NA 5000 8000 6000 4000 NA NA
## [23356] 2000 NA NA 4000 NA NA NA NA 1600
## [23365] NA 2000 NA 2400 2400 6000 NA NA NA
## [23374] NA 3000 3200 NA 40000 NA NA NA NA
## [23383] NA NA NA NA NA NA NA NA 2000
## [23392] NA NA NA 2400 NA 2400 NA 800 NA
## [23401] 3000 3200 5000 4500 NA 2800 NA 4000 4000
## [23410] NA NA 4200 NA 2400 NA NA 2000 2400
## [23419] NA NA 3600 NA 1000 1200 2000 NA 2000
## [23428] 3000 2400 5200 NA NA NA NA 800 NA
## [23437] NA NA NA NA NA 1400 800 2000 NA
## [23446] 1400 NA 800 1000 NA NA NA NA NA
## [23455] NA 4000 NA NA 2000 NA NA NA NA
## [23464] NA 4000 3200 1600 NA NA 8000 8400 1200
## [23473] NA NA 3200 1400 2400 NA NA NA 2000
## [23482] NA 6000 NA 6000 4000 4800 10000 2000 4000
## [23491] NA NA 2400 2400 6000 9600 NA 10000 NA
## [23500] 2400 2000 8000 6000 NA 4000 4800 NA NA
## [23509] NA NA 8000 NA NA 4800 16000 6000 8000
## [23518] NA NA 500 700 3400 400 700 NA 3200
## [23527] 8000 3600 NA 600 NA 600 800 3200 NA
## [23536] 1500 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [23545] 2000 3000 NA NA NA 4000 2400 NA 1200
## [23554] 2400 1600 8000 NA 2400 NA NA NA NA
## [23563] NA 2400 NA NA 6000 NA NA 8000 4000
## [23572] 4000 NA NA 4400 NA NA NA 2800 4000
## [23581] NA NA NA NA 4000 NA NA 2800 2800
## [23590] 2400 2400 NA 14000 4800 3600 4000 3600 NA
## [23599] NA 2800 NA NA 4000 2400 6000 NA NA
## [23608] NA NA NA 4800 3200 4000 2400 2400 2400
## [23617] NA 7200 2400 NA 2000 8000 NA 8200 16000
## [23626] 8000 4000 NA NA 5600 2000 NA NA 2400
## [23635] NA 3600 3600 4800 NA 5200 3600 NA 3200
## [23644] 2400 4000 NA NA 4800 NA NA NA NA
## [23653] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [23662] NA NA NA NA NA NA 4800 NA NA
## [23671] NA NA NA 5000 3200 2400 NA 10000 NA
## [23680] NA 8000 NA NA 3600 2880 1200 3600 840
## [23689] 1800 NA NA 1120 4000 1500 1000 NA 1400
## [23698] NA NA 2000 NA 4000 NA 3200 NA NA
## [23707] NA 3600 3000 1600 NA 1400 900 NA 2000
## [23716] NA NA 8000 NA 1920 1440 24000 4000 NA
## [23725] NA 8000 1200 1200 2400 800 NA 2000 NA
## [23734] 2800 2400 2400 2000 2800 1500 NA 900 900
## [23743] 850 NA 4200 1000 2000 NA NA NA NA
## [23752] 2800 NA 2600 3360 3200 3200 NA 3200 NA
## [23761] NA 1200 NA 2400 60000 2000 NA 3080 NA
## [23770] NA NA 6000 1200 2400 NA 4000 NA 1200
## [23779] 1600 1200 1200 1500 NA NA NA 4000 NA
## [23788] 12000 NA NA NA NA NA NA NA 10000
## [23797] NA 8000 7200 NA NA NA NA NA NA
## [23806] NA NA NA NA 8000 NA 40000 60000 NA
## [23815] NA NA NA NA NA NA 4800 12000 NA
## [23824] NA 20000 NA 12000 8000 NA NA NA NA
## [23833] 4000 NA 7600 NA 5400 NA NA NA NA
## [23842] 16000 50000 5000 NA NA NA NA NA NA
## [23851] 120000 8000 6000 NA 2000 6000 NA NA NA
## [23860] NA NA 6000 NA NA NA 12000 NA 8000
## [23869] 12000 NA NA NA 20000 8000 NA NA NA
## [23878] 8000 8000 NA 12000 NA NA NA 15600 NA
## [23887] 32000 NA 6000 6000 20000 13600 NA 12000 NA
## [23896] NA 20000 NA NA NA 6000 NA 4400 NA
## [23905] NA 8000 NA NA NA NA NA NA NA
## [23914] 18000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [23923] NA 10000 NA NA NA NA NA NA NA
## [23932] NA 8000 12000 NA NA 10000 NA NA 16000
## [23941] 7200 NA 28000 10000 NA 8000 4000 10000 8000
## [23950] 12000 NA NA NA NA NA 14000 800 15000
## [23959] NA 8400 8000 NA NA NA NA 10800 10000
## [23968] 14000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [23977] NA NA 14000 18000 6000 NA NA 7500 10000
## [23986] NA 6000 NA 6000 NA 10000 NA NA 4800
## [23995] 7200 NA NA NA NA NA 3500 4800 NA
## [24004] NA 40000 16000 NA NA 10000 NA NA NA
## [24013] NA 8000 NA NA NA NA 45000 NA 999997
## [24022] 7000 NA NA NA 3200 NA NA NA NA
## [24031] NA NA NA 20000 NA 3480 20000 NA NA
## [24040] 6400 8000 NA 10000 12000 NA NA 4000 15000
## [24049] 8000 6000 NA NA 12000 NA NA NA NA
## [24058] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [24067] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [24076] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [24085] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [24094] NA NA NA NA 7000 NA NA NA NA
## [24103] 15000 NA 12000 NA 5000 6400 NA NA NA
## [24112] 28000 NA NA NA NA NA NA 32000 NA
## [24121] 8000 50000 20000 NA 12000 26000 NA 8000 NA
## [24130] 8400 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [24139] NA NA 25000 NA NA NA NA NA NA
## [24148] 30000 NA NA 2800 4800 4800 8000 NA NA
## [24157] NA NA 5000 NA NA 3999988 NA NA NA
## [24166] NA 6000 NA NA NA NA NA NA NA
## [24175] NA NA 100000 NA NA NA NA NA NA
## [24184] NA NA NA 6000 5600 NA NA 12000 NA
## [24193] NA 20000 22000 20000 20000 NA 12000 8000 NA
## [24202] 14000 NA NA NA 9000 NA NA NA NA
## [24211] NA 5600 NA 4800 NA NA NA NA 30000
## [24220] NA NA 8000 24000 NA NA NA NA NA
## [24229] 18000 NA NA NA NA NA NA NA 8800
## [24238] 12000 6000 NA 20000 NA NA 5000 NA NA
## [24247] NA NA NA 22000 NA 20000 NA NA 16000
## [24256] 50000 NA 10000 NA 7200 NA 4000 12000 NA
## [24265] NA NA NA NA NA NA NA 5000 NA
## [24274] NA NA 16000 6000 NA NA 16 NA NA
## [24283] NA NA NA 20000 NA NA NA 16000 NA
## [24292] NA 10000 10000 NA NA 8000 NA 6400 NA
## [24301] 13000 12000 NA 6000 NA 9000 2400 7200 NA
## [24310] 8000 NA 50000 20000 NA NA NA NA 6000
## [24319] NA NA 8000 NA 20000 NA NA NA 50000
## [24328] NA NA NA NA NA 8000 25000 NA NA
## [24337] NA NA 8000 NA NA NA NA 17000 NA
## [24346] NA NA 10000 7200 NA NA NA 9600 NA
## [24355] NA NA NA 6000 NA NA 8000 NA NA
## [24364] NA 10000 8000 NA NA NA NA NA NA
## [24373] 8000 NA 2000 6000 8000 NA 8800 20000 15000
## [24382] 12000 NA NA NA NA 12000 NA 6000 NA
## [24391] NA 10000 NA 16000 NA NA NA 2000 NA
## [24400] 4400 NA NA NA 12000 NA 32000 16000 NA
## [24409] NA 45000 NA 20000 NA 8000 NA NA NA
## [24418] NA NA 7200 NA 18000 NA NA NA 20000
## [24427] NA NA NA 16000 NA NA 9200 10000 NA
## [24436] NA NA 8000 18000 8800 12000 8000 NA 12000
## [24445] NA 10000 8000 NA NA NA NA NA NA
## [24454] 8000 NA 6000 NA 6000 NA 6000 NA 13600
## [24463] 5000 NA 4800 NA NA NA 4800 NA NA
## [24472] 6000 6000 25000 4000 10000 7600 NA 7000 4000
## [24481] NA NA NA NA NA NA 26000 20000 7500
## [24490] 12000 NA 10000 NA 25000 NA NA NA 6800
## [24499] NA NA 10000 20000 NA NA 16000 NA NA
## [24508] NA NA NA NA NA NA NA 5200 NA
## [24517] NA NA 14000 NA NA NA 18000 NA NA
## [24526] NA 7600 8000 NA 10000 NA NA NA 14000
## [24535] NA NA NA NA NA 7600 NA NA NA
## [24544] NA 12000 10000 NA 8000 10000 NA NA NA
## [24553] NA NA 8000 NA 8000 7000 NA 12000 NA
## [24562] NA NA NA 12000 60000 12000 NA 6000 6800
## [24571] 7200 NA NA 35000 10000 NA NA 12000 9000
## [24580] NA NA NA 22000 NA 21000 NA 12000 11000
## [24589] 20000 NA 16000 36000 8000 12000 4000 NA 4800
## [24598] 40000 NA 20000 4800 8000 NA NA NA 38000
## [24607] NA 10000 NA NA 120000 20000 25000 8000 NA
## [24616] NA 12000 18000 NA NA NA NA 30000 NA
## [24625] 90000 NA NA 8000 3999988 NA 10000 8000 NA
## [24634] NA NA 4000 12000 4000 6400 4800 NA NA
## [24643] NA NA NA NA 60000 NA NA 7200 NA
## [24652] 11000 6000 NA 200000 50000 40000 25000 6000 NA
## [24661] NA NA NA 14000 20000 6000 NA NA NA
## [24670] NA NA 7000 NA 20400 NA 12000 NA NA
## [24679] NA NA NA NA 12000 NA 8000 3200 NA
## [24688] 35000 20000 10000 60000 NA NA NA 7000 8000
## [24697] NA 40000 NA NA NA NA 6000 NA 14000
## [24706] NA 8800 NA 12000 5200 4600 7000 8000 24000
## [24715] NA NA 6000 8000 5600 7200 NA NA NA
## [24724] 6000 10000 8000 8000 6000 22000 50000 NA 6000
## [24733] 8000 14000 NA NA 8000 18000 16000 NA NA
## [24742] NA 8000 5600 13600 NA 11600 NA NA NA
## [24751] NA NA 6000 NA NA 16400 8000 NA 4400
## [24760] NA 30000 15000 NA NA NA 6000 12000 16000
## [24769] NA NA NA NA NA 4000 NA NA NA
## [24778] NA NA 20000 NA NA NA NA 16000 NA
## [24787] NA NA NA 22000 NA NA NA 8800 NA
## [24796] NA 20000 8000 40000 10000 4800 NA NA NA
## [24805] NA NA 16000 20000 8000 NA NA NA NA
## [24814] NA 30000 12000 NA 20000 NA NA NA 16000
## [24823] NA NA 9000 NA NA NA NA 4800 NA
## [24832] NA NA NA 20000 4800 NA 6000 NA 7600
## [24841] NA NA NA 8000 8800 16000 NA NA 6000
## [24850] NA 24000 6000 18000 NA NA 2800 NA 5600
## [24859] 11200 NA 8000 NA NA NA 6000 NA NA
## [24868] 8000 12000 NA NA NA NA NA 18000 12
## [24877] 12000 NA NA NA 10000 NA NA NA NA
## [24886] NA NA 7000 NA NA 12000 NA NA NA
## [24895] 7000 14000 NA NA NA NA 8000 NA NA
## [24904] 3999988 NA NA NA NA NA 4800 NA NA
## [24913] 8000 8000 7200 12000 10000 15000 12000 15000 NA
## [24922] 6000 NA 15000 NA NA 10000 NA NA 40000
## [24931] NA NA NA NA NA 6000 NA 8000 NA
## [24940] NA NA NA NA 5600 NA NA NA NA
## [24949] NA NA 30000 80000 6000 4800 14000 10000 10000
## [24958] 4000 10400 NA NA 4800 8000 NA NA 8000
## [24967] NA NA 12000 NA 10000 14000 8000 32000 NA
## [24976] NA NA NA NA NA 15000 40000 NA NA
## [24985] 72000 NA 18000 NA 8000 8000 NA 10000 8800
## [24994] NA 25000 18000 NA NA NA NA NA NA
## [25003] NA NA NA NA NA 10400 NA NA NA
## [25012] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [25021] NA NA 8400 6800 NA NA NA NA NA
## [25030] NA NA NA NA NA NA 8000 NA NA
## [25039] 5200 10400 4000 NA NA 4800 NA NA 4800
## [25048] NA 8000 NA 7000 8000 8000 12000 NA 19200
## [25057] NA 8000 NA 12000 4000 NA 10000 5600 12000
## [25066] 8000 NA NA 6000 NA NA 4800 NA 7000
## [25075] NA 7200 7200 NA NA NA NA NA 12000
## [25084] NA NA NA NA NA NA NA NA 16000
## [25093] NA 7200 NA NA 10000 40000 NA 8800 NA
## [25102] 4000 NA 15000 8000 NA NA 6800 NA NA
## [25111] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [25120] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [25129] NA 13000 NA NA NA NA NA NA NA
## [25138] NA NA NA NA 5200 NA NA NA NA
## [25147] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [25156] NA 7200 NA NA NA NA NA NA NA
## [25165] NA NA 20000 25000 NA 7600 NA 4800 2400
## [25174] 6000 NA NA 8000 10000 NA NA 20000 NA
## [25183] 6800 NA 12000 NA 4260 10000 NA NA 7200
## [25192] NA 8000 NA 8000 6800 NA NA 7200 6000
## [25201] 6000 10000 7200 NA NA NA NA NA NA
## [25210] NA NA NA NA 8000 5600 NA 6800 NA
## [25219] 8000 NA NA NA NA 6000 NA NA NA
## [25228] NA NA 18000 NA NA NA NA NA NA
## [25237] NA NA 6000 NA 6800 NA 8000 10800 NA
## [25246] NA 8000 10000 NA 6000 NA 4000 5600 NA
## [25255] 6400 NA 4800 4800 24000 NA NA NA NA
## [25264] 4800 NA NA NA 35000 NA NA 20000 80000
## [25273] NA 60000 50000 30000 NA NA NA 5200 5200
## [25282] 6400 NA 6000 NA 10000 NA NA 30000 10000
## [25291] NA 14000 NA NA NA 3200 20000 NA 78000
## [25300] 140000 NA NA 8000 NA NA NA NA 32000
## [25309] NA 6400 NA 8000 NA NA 6000 NA NA
## [25318] NA NA 5400 NA 6400 NA 6000 NA 5200
## [25327] NA NA NA NA 7200 NA NA 800 NA
## [25336] NA NA NA 4800 NA 6000 10000 8000 4800
## [25345] NA 4000 NA 9200 28800 10000 2400 NA NA
## [25354] 10000 10000 4800 7200 6000 6800 NA NA NA
## [25363] 10000 NA NA NA NA 6800 13000 NA NA
## [25372] 10000 12000 6000 NA NA NA NA 6000 10000
## [25381] 8000 NA 6200 8000 3600 NA NA 10000 NA
## [25390] 8000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [25399] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [25408] NA NA 8000 NA NA NA 14400 NA NA
## [25417] NA NA NA NA NA NA NA NA 8000
## [25426] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [25435] NA NA 10000 NA 6000 NA 8000 NA NA
## [25444] NA 4800 NA NA 6000 10000 NA NA NA
## [25453] NA NA NA 8000 NA NA NA NA NA
## [25462] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [25471] 6000 NA 4000 NA NA 50400 NA 25000 NA
## [25480] NA 8000 NA NA NA 8000 6000 NA NA
## [25489] 4000 NA NA NA NA NA NA NA 10000
## [25498] NA NA NA 40000 NA 8000 NA NA 7200
## [25507] NA 5600 NA NA NA 6400 NA NA 5200
## [25516] NA NA 7200 NA 7200 4000 4000 19600 NA
## [25525] 5600 NA 40000 NA NA 32 16000 NA 12000
## [25534] NA NA 7200 NA NA NA NA NA NA
## [25543] 5000 NA 7200 6000 NA 6000 NA NA 6000
## [25552] NA NA NA 6000 7200 NA NA 7200 7200
## [25561] NA NA NA NA 20000 NA 10000 NA 7200
## [25570] NA NA NA NA NA NA NA 12000 14000
## [25579] 6000 NA NA 9200 4800 NA NA NA NA
## [25588] 12000 NA 12000 NA NA NA NA NA NA
## [25597] 6000 NA NA NA NA NA 8000 NA NA
## [25606] NA NA NA 24000 NA NA NA 8000 5200
## [25615] NA 7200 7200 6400 NA NA NA 5600 6400
## [25624] 6000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [25633] NA NA NA NA NA 8000 NA NA 7200
## [25642] 4800 NA 14000 NA 5600 NA NA 4800 NA
## [25651] 1200 NA NA NA NA 10000 NA NA 9600
## [25660] NA NA 14000 NA 24000 16000 NA 5600 NA
## [25669] NA NA NA NA NA NA NA 10400 8400
## [25678] 8000 5600 NA 20000 10000 NA NA 20000 15000
## [25687] 5200 10000 8000 6000 NA 5520 8000 16000 7200
## [25696] NA 15000 16000 30000 2400 NA NA NA NA
## [25705] NA 20000 2000 4000 10000 38000 32000 6000 6800
## [25714] NA NA 5200 NA NA 6000 NA 4000 8400
## [25723] NA NA 7200 6000 4000 NA 15000 1200 15000
## [25732] 12000 NA NA 10000 6800 4400 8000 NA NA
## [25741] 70000 NA NA NA NA NA 32000 NA NA
## [25750] NA 2000 8000 8000 NA 15000 16000 NA NA
## [25759] NA 20000 NA 14000 NA NA NA NA 10000
## [25768] 16000 8000 NA 10000 NA NA NA NA NA
## [25777] NA NA NA NA NA 13000 15000 6400 NA
## [25786] 8000 12000 NA NA NA NA NA 13000 NA
## [25795] 10000 12000 NA NA NA 16000 4800 NA NA
## [25804] NA NA NA 24000 NA 20000 5200 32000 NA
## [25813] 7200 NA NA NA NA NA NA 4800 16000
## [25822] 5600 NA 4800 4800 NA NA NA NA NA
## [25831] 8000 NA NA 8000 NA 6000 NA 8000 25000
## [25840] NA NA 16000 NA NA 20000 8800 6000 NA
## [25849] NA 8000 16000 NA 14000 4800 NA NA 6000
## [25858] 12000 NA 6000 30000 NA 14000 NA NA 24000
## [25867] NA NA NA NA NA NA 5200 NA NA
## [25876] NA NA 18000 6000 6000 4800 NA NA NA
## [25885] 6600 7200 NA NA NA NA 8000 5200 36000
## [25894] NA NA NA 6000 9600 NA NA NA 6800
## [25903] 12000 NA NA 6000 6400 NA NA 4800 NA
## [25912] 7200 5200 16000 4800 NA NA 3200 NA NA
## [25921] 4000 NA NA NA NA NA 1600 8000 NA
## [25930] NA 6800 NA NA NA 8000 NA 8000 NA
## [25939] NA 6000 12000 10000 NA 8000 6000 NA 8000
## [25948] 7200 6800 NA 7200 4200 NA NA NA NA
## [25957] NA 28000 12000 NA NA NA 20000 NA NA
## [25966] NA 8000 NA 5000 NA NA NA NA NA
## [25975] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [25984] NA NA NA NA NA NA NA NA 5200
## [25993] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [26002] NA NA NA NA 3600 4800 NA 8000 NA
## [26011] NA NA NA NA NA 6000 9200 7000 14000
## [26020] 8000 NA 10000 NA 10000 NA 10000 NA 10000
## [26029] NA 8000 NA NA NA 6000 NA 6800 20000
## [26038] 12000 20000 10000 NA 20000 12000 14000 NA NA
## [26047] 9600 20000 6000 4000 NA NA NA 6000 12000
## [26056] NA NA 6000 NA NA 6000 9200 30000 40000
## [26065] 30000 36000 6000 NA 8000 16000 NA 6200 NA
## [26074] 8000 7200 6800 5200 NA 6000 NA 10000 NA
## [26083] NA 11200 5200 NA NA NA 6800 NA NA
## [26092] 5200 10000 5600 NA NA NA NA NA NA
## [26101] 12000 NA 8000 NA NA 6400 NA NA NA
## [26110] 8000 NA NA 7200 7000 6000 7600 NA 7200
## [26119] NA 12000 NA NA 12000 NA 10000 NA NA
## [26128] 6000 8400 NA 5200 NA NA 6400 NA 12000
## [26137] NA NA 12000 NA NA NA NA 6000 8000
## [26146] NA 8000 10000 6800 8000 NA NA 6400 NA
## [26155] NA 6400 8000 7600 NA 8000 NA NA 4800
## [26164] 7200 NA 10000 4000 4000 NA 40000 NA NA
## [26173] 25000 NA NA NA 40000 25000 NA NA NA
## [26182] NA NA NA 20000 45000 NA NA 10000 80000
## [26191] 30000 NA NA NA NA NA 4800 NA 12000
## [26200] 15000 8000 5600 4500 NA NA 8000 NA 8000
## [26209] 6800 NA 8000 3600 8000 6000 7200 7200 6000
## [26218] 9600 10000 4400 20000 NA NA NA 8000 NA
## [26227] 6000 NA NA NA 8000 13200 5600 6800 NA
## [26236] 4800 NA 5200 6400 7200 NA 7200 7200 3600
## [26245] NA 6000 NA 40000 45000 50000 NA NA NA
## [26254] NA NA 4800 5600 6000 NA 6000 8000 12000
## [26263] 5200 3200 5600 4400 NA NA NA NA NA
## [26272] 4400 16000 NA 8000 NA NA NA 12000 NA
## [26281] NA 6000 NA 7200 NA NA NA 12000 NA
## [26290] NA NA NA 7200 NA NA NA 8400 NA
## [26299] 4800 12000 NA NA NA NA NA NA 18000
## [26308] NA NA 6000 NA NA NA NA 6000 NA
## [26317] NA NA 12000 8000 10000 NA 9000 10000 NA
## [26326] NA NA 4800 NA NA NA 12000 30000 14000
## [26335] 4240 NA 9600 6000 6000 6000 8000 4000 NA
## [26344] NA NA 8000 5000 12000 10000 8000 5200 NA
## [26353] 8000 NA 4000 NA NA NA NA NA NA
## [26362] 28000 NA 8000 NA NA NA NA 8000 NA
## [26371] NA 12000 NA 14000 NA NA 20000 NA NA
## [26380] NA 8000 4800 10000 NA NA NA 10400 20000
## [26389] 12000 8000 NA NA 8400 NA NA 7000 14000
## [26398] 20000 16000 4800 6800 NA 28000 NA NA 8000
## [26407] NA NA 12000 NA 6000 NA 8000 NA NA
## [26416] NA NA 10000 8000 3200 20000 6000 NA NA
## [26425] 7200 NA 8800 NA 10000 9200 NA 15000 8000
## [26434] NA NA 11200 NA NA NA NA 12000 40000
## [26443] 6000 28000 6000 NA NA NA NA 12000 NA
## [26452] NA 48000 NA 40000 NA NA 8000 NA NA
## [26461] NA NA 4800 12000 NA NA NA 6000 NA
## [26470] NA NA NA 16000 6000 12000 4400 NA NA
## [26479] NA NA 6400 NA NA NA 9000 NA NA
## [26488] 6000 NA 8000 NA 6800 8000 NA 5200 NA
## [26497] 4800 NA NA 5200 NA NA NA NA NA
## [26506] NA 10000 NA 6000 6800 NA NA NA 3000
## [26515] NA NA NA 5200 NA NA 10000 7600 4800
## [26524] NA NA NA 5200 5800 NA 14000 NA NA
## [26533] NA 4800 10000 8000 NA 8000 20000 NA 7200
## [26542] 4000 NA NA NA 8800 NA 7600 NA 12000
## [26551] NA 4000 NA NA NA NA 5200 1200 NA
## [26560] NA NA NA 8000 8000 NA NA 5200 NA
## [26569] NA 6400 8000 6000 NA 14000 9000 NA NA
## [26578] NA NA 8000 8000 NA NA NA 4000 NA
## [26587] NA 8000 NA NA 4800 6000 NA NA 6000
## [26596] 18000 NA 6000 6800 6000 NA 4400 NA NA
## [26605] NA 8000 NA NA NA 6000 12000 9200 NA
## [26614] 8000 4800 NA 10000 9000 11200 NA NA NA
## [26623] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [26632] NA NA NA NA 6000 NA NA NA NA
## [26641] NA 4800 30000 NA NA 10000 NA NA 8000
## [26650] 15000 4000 NA 8400 NA NA 32000 NA NA
## [26659] 6800 NA 5200 NA NA 16000 NA 5600 8000
## [26668] 6000 NA 4800 12000 NA NA 8000 6000 7200
## [26677] 8000 6000 6000 NA NA NA 4800 8000 NA
## [26686] 13000 40000 NA 8000 NA NA 6400 NA NA
## [26695] NA 14000 NA NA 20000 9200 4000 NA NA
## [26704] NA NA NA NA 80000 NA NA NA NA
## [26713] NA 32000 NA 16000 NA 6000 NA NA 20000
## [26722] NA NA NA 16000 NA NA NA NA NA
## [26731] 6000 NA 7200 4000 NA NA 4800 NA 12000
## [26740] NA 5000 NA NA 6000 NA 24000 NA NA
## [26749] NA NA 6000 4000 NA 8400 8000 NA NA
## [26758] NA NA 4800 10000 NA NA 7000 NA 4800
## [26767] NA 6400 7200 8000 NA 6000 6000 NA NA
## [26776] 12000 8000 NA 10000 NA NA 6800 10000 6400
## [26785] NA 5600 12800 6000 3600 NA 70000 NA NA
## [26794] NA 5600 NA NA 8000 8000 NA NA 24000
## [26803] 4000 11200 NA NA 12000 NA 5200 10000 6000
## [26812] NA 4800 NA NA 4500 NA NA NA 4000
## [26821] 4500 4000 NA 4500 4500 NA 4500 NA 4500
## [26830] 4500 NA NA 3000 3000 NA 2700 3000 4000
## [26839] 4000 4000 4000 3000 NA 3000 3000 3000 NA
## [26848] NA NA 4000 3200 3200 3200 1600 2000 NA
## [26857] NA 3200 NA NA NA NA 2000 NA NA
## [26866] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [26875] NA NA 4000 NA 3200 NA NA NA NA
## [26884] NA 6000 NA NA NA NA 8000 NA NA
## [26893] 8000 8000 NA NA NA NA NA NA NA
## [26902] NA NA NA 12800 NA 6800 NA 9600 NA
## [26911] 12000 NA 9200 8000 NA NA NA NA NA
## [26920] 6000 5000 8000 10000 NA NA NA NA NA
## [26929] 1500 NA 4000 6000 2400 1000 3000 NA 3300
## [26938] NA 3300 3000 4000 3200 4000 NA NA 8000
## [26947] NA NA NA NA 6000 NA NA 8000 7200
## [26956] NA 6000 NA 16000 NA NA NA 4000 NA
## [26965] NA 9000 NA NA NA NA NA NA NA
## [26974] NA 5000 6000 NA NA NA 5000 4000 NA
## [26983] NA 4000 NA NA NA NA NA NA NA
## [26992] NA NA NA NA NA 4000 8000 NA 20000
## [27001] 3600 8000 12000 3000 4000 NA NA 6000 NA
## [27010] 4000 9000 NA 6000 NA NA 4800 6000 24000
## [27019] 10000 5600 NA NA NA NA 4200 4000 NA
## [27028] 2000 NA 32000 NA 9000 NA NA NA NA
## [27037] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [27046] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [27055] NA NA 8000 4800 NA NA NA NA 4800
## [27064] 4400 NA 4800 NA 16000 6800 NA NA NA
## [27073] 6000 NA 80000 NA NA 4800 2400 NA NA
## [27082] 4400 NA NA NA NA NA NA 7200 NA
## [27091] 4800 10000 NA 8000 NA 10000 7200 NA 11000
## [27100] 4000 NA NA 5200 5200 NA NA NA 4000
## [27109] NA NA 4300 4800 NA NA NA NA 4800
## [27118] 8000 4000 NA 8000 8400 NA 5000 3200 5000
## [27127] NA NA 12600 NA NA NA 6000 28000 16000
## [27136] 20000 NA NA NA 4000 NA NA NA NA
## [27145] NA 8000 4800 6000 7200 NA 9000 NA 8000
## [27154] NA NA NA NA NA 10000 NA NA NA
## [27163] 7200 30000 NA 2800 NA NA NA NA NA
## [27172] NA NA NA 4800 NA 4000 5200 8000 4800
## [27181] NA NA 4000 NA 6400 NA 800 NA NA
## [27190] NA 7200 7200 NA 8000 NA NA 4000 9100
## [27199] NA NA NA NA 8000 NA 4000 NA 4800
## [27208] 20000 20000 NA 10000 NA 11000 NA NA NA
## [27217] NA 25000 6000 NA NA NA NA NA 20000
## [27226] 7000 NA NA 4500 20000 12000 NA 6000 NA
## [27235] NA NA 8500 12000 NA NA NA 8000 NA
## [27244] 7000 NA NA 6000 7000 NA NA NA NA
## [27253] 4500 4500 2000 10000 NA 25000 NA 7500 NA
## [27262] NA 6000 NA NA NA NA NA NA 4000
## [27271] NA 6000 3000 NA 7000 NA NA NA NA
## [27280] NA NA NA NA NA NA NA 30000 12000
## [27289] 6000 NA 20000 NA NA NA NA 6000 NA
## [27298] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [27307] 10000 20000 NA NA NA NA NA 6000 5000
## [27316] NA NA NA NA NA NA 8000 NA 30000
## [27325] NA NA NA NA 20000 8000 NA NA NA
## [27334] 8000 NA 7000 6000 5000 NA NA 9000 7000
## [27343] NA 5500 NA 6000 NA 18000 NA NA 11100
## [27352] NA NA NA 8000 NA NA 8000 8000 40000
## [27361] 10000 NA 20000 25000 NA NA NA NA 14000
## [27370] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [27379] NA NA 35000 NA 6000 NA NA 28000 25000
## [27388] NA NA 20000 NA 40000 50000 NA 5000 6000
## [27397] NA NA NA NA NA 6000 NA NA NA
## [27406] NA NA NA NA 8000 NA NA NA NA
## [27415] NA 10000 NA 12000 NA 15000 NA NA 12000
## [27424] NA 3200 NA NA 16000 6400 5200 NA 52000
## [27433] NA NA NA NA NA NA NA 5000 NA
## [27442] NA NA NA NA NA NA 4500 35000 NA
## [27451] NA 7500 NA 6400 NA NA NA NA 11000
## [27460] NA NA 10000 8000 NA NA NA NA NA
## [27469] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [27478] 10000 NA NA 9000 NA 4000 NA NA 12000
## [27487] NA NA NA 6000 4000 NA NA NA 10000
## [27496] 2200 NA NA NA 15000 NA 6000 8000 NA
## [27505] NA 10000 NA NA 20000 NA NA NA NA
## [27514] NA 15000 NA NA 7000 NA NA 10000 NA
## [27523] 6500 NA 6000 NA NA NA NA 6000 9000
## [27532] NA NA 20000 NA NA NA NA NA NA
## [27541] NA NA NA 50000 NA NA NA NA 30000
## [27550] NA NA NA NA NA 8000 NA NA 25
## [27559] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [27568] NA NA NA NA 12000 NA 10000 NA NA
## [27577] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [27586] NA NA NA NA 12000 NA NA NA NA
## [27595] NA NA NA NA NA NA NA 15000 4000
## [27604] NA NA NA NA NA NA NA 8000 NA
## [27613] 6000 NA NA NA 14000 5200 10000 NA 10000
## [27622] NA 12000 NA NA 15000 12000 NA 10000 NA
## [27631] NA NA 4000 6000 NA NA 30000 3000 7000
## [27640] 8000 6000 24000 NA NA 3600 NA NA NA
## [27649] 4800 NA NA NA NA NA NA 10000 NA
## [27658] 18000 NA 15000 6000 NA NA NA NA NA
## [27667] NA NA 8000 NA NA NA NA NA NA
## [27676] NA NA 6000 6000 NA 4800 10000 NA NA
## [27685] 4000 NA 6000 8000 NA NA 6000 NA NA
## [27694] NA 6000 NA NA NA 4000 NA NA 4000
## [27703] NA NA NA 10000 NA NA 14000 20000 24000
## [27712] NA 11200 NA 6000 NA NA 10000 NA 10000
## [27721] 12000 12000 NA NA NA NA NA NA NA
## [27730] NA NA NA NA NA NA 20000 35000 NA
## [27739] 17000 12000 NA 12000 NA NA NA NA NA
## [27748] NA NA 15000 NA NA NA NA NA NA
## [27757] NA NA NA NA NA NA 18000 NA 4000
## [27766] NA NA NA 12000 NA NA 20000 NA 16000
## [27775] NA NA NA 5000 NA 32000 NA NA 5200
## [27784] NA NA NA NA NA 4800 NA 8000 16000
## [27793] NA 10000 28000 NA 9000 NA NA NA NA
## [27802] NA NA 10000 NA NA 10000 NA NA 8000
## [27811] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [27820] NA NA NA 12000 NA 12000 NA NA NA
## [27829] NA NA NA NA NA 6000 NA 10000 NA
## [27838] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [27847] 8000 NA NA NA 1000 NA NA NA NA
## [27856] NA NA NA NA NA NA NA 13000 10000
## [27865] NA 20000 NA 30000 32000 10000 NA 30000 20000
## [27874] 6000 NA NA NA 16000 10000 NA NA NA
## [27883] NA 14000 24000 12000 24000 NA 12000 NA NA
## [27892] NA NA NA NA NA 16000 NA NA NA
## [27901] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [27910] NA 6000 NA NA NA NA NA NA 5200
## [27919] NA NA 10000 NA NA NA NA NA NA
## [27928] NA 6000 NA NA NA NA 1140 NA NA
## [27937] NA NA 25000 NA NA NA NA 7000 NA
## [27946] NA NA NA NA 2000 NA NA NA 7000
## [27955] NA NA NA NA NA NA NA NA 6000
## [27964] NA NA NA NA 8000 NA NA 4500 NA
## [27973] 6000 8400 40000 3000 20000 NA 6000 NA NA
## [27982] NA NA 6000 10000 8000 NA NA NA NA
## [27991] NA 6000 NA 4000 8000 NA NA NA NA
## [28000] NA NA NA NA 6000 NA 6000 8000 NA
## [28009] NA NA NA 8000 6000 25000 NA NA NA
## [28018] 15000 8000 6000 NA 6000 NA NA 4000 10000
## [28027] NA NA NA 8000 4000 NA NA NA NA
## [28036] NA 14000 NA NA NA NA NA NA 12000
## [28045] NA 2000 NA 8000 4800 10000 10000 NA 4000
## [28054] NA 9000 25000 NA NA NA NA 10000 9000
## [28063] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [28072] NA NA NA NA NA NA 12000 20000 NA
## [28081] NA NA NA 4000 4000 NA NA NA NA
## [28090] 6000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [28099] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [28108] NA NA NA NA 15000 16000 NA 4000 NA
## [28117] 6000 NA NA NA NA 10000 NA 15000 7000
## [28126] NA NA 6000 25000 NA NA 10000 NA NA
## [28135] NA NA NA 6000 NA NA 3000 NA 6000
## [28144] NA 6000 2000 NA 15000 NA 15000 1000 NA
## [28153] 7000 NA NA NA 6000 16000 NA NA 10000
## [28162] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [28171] NA 7200 8000 NA NA NA NA NA NA
## [28180] NA NA NA NA NA NA NA 10000 NA
## [28189] NA NA NA 40000 NA NA NA NA NA
## [28198] 9000 NA NA NA NA 13000 10000 NA NA
## [28207] 4500 1500 3000 NA NA NA NA NA 11200
## [28216] 6000 NA 10000 NA NA NA NA 13000 NA
## [28225] 14000 NA NA NA NA NA NA 6000 NA
## [28234] NA NA 3200 NA NA NA NA NA 9000
## [28243] NA 15000 NA NA NA NA NA NA NA
## [28252] NA NA NA NA NA NA NA 12000 NA
## [28261] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [28270] NA NA 6000 NA NA 8000 NA NA 12000
## [28279] NA NA NA 4000 NA 12000 10000 NA 6000
## [28288] NA NA NA 10000 NA 6400 7000 NA NA
## [28297] 6000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [28306] 1600 8000 NA NA NA NA NA NA 8000
## [28315] NA 6000 NA 10000 NA 7500 28000 NA 5600
## [28324] NA NA NA NA 12000 6000 NA 8000 NA
## [28333] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [28342] NA NA NA 10000 NA 8000 NA NA NA
## [28351] 8000 NA 4000 NA NA 4000 NA NA 4800
## [28360] NA 4400 15000 NA 14000 NA NA 8000 NA
## [28369] 3000 NA NA NA 6000 NA NA NA NA
## [28378] NA 12000 NA NA NA NA NA 6000 NA
## [28387] 12000 NA 12 NA NA NA NA NA NA
## [28396] NA 4200 3000 NA 8000 NA NA NA 6000
## [28405] NA NA 1600 NA 9000 NA NA NA NA
## [28414] NA NA NA NA NA 6000 NA NA NA
## [28423] NA 12000 NA NA 6000 5200 NA NA 8000
## [28432] NA NA NA NA NA NA 14000 6000 7000
## [28441] NA NA NA NA NA 4000 NA NA NA
## [28450] NA NA NA 1500 NA NA NA NA NA
## [28459] 4000 NA NA NA 9200 NA NA NA 8000
## [28468] 4000 NA NA 4800 NA 5600 3000 NA NA
## [28477] NA 12000 NA NA NA NA NA NA NA
## [28486] NA NA 10000 NA NA NA NA NA 5500
## [28495] 5000 6400 NA NA 7500 NA NA 3000 NA
## [28504] 10000 NA NA NA NA NA 6000 4000 NA
## [28513] NA NA NA NA NA 6000 NA NA 8000
## [28522] NA 5600 NA 10000 7000 7000 10000 NA NA
## [28531] NA NA 8000 NA 12000 NA NA NA NA
## [28540] 8000 NA NA NA NA NA 15200 NA NA
## [28549] 24000 NA NA NA NA 10000 20000 NA 7000
## [28558] 3000 NA NA 3004 NA NA 2500 NA NA
## [28567] NA NA NA NA NA NA NA 5000 NA
## [28576] 5000 NA NA 6000 4800 7200 NA 5600 4000
## [28585] 7200 NA NA 6000 NA 8000 7000 NA 6000
## [28594] NA 8000 NA 4000 6000 NA NA NA NA
## [28603] NA NA NA NA NA NA NA 3000 7200
## [28612] 10000 NA 6000 NA NA NA NA NA NA
## [28621] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [28630] NA NA NA NA NA NA NA NA 9000
## [28639] 8000 NA NA NA NA NA NA 8000 20000
## [28648] 2000 NA 8400 NA 6000 NA NA NA 10000
## [28657] NA NA NA 5000 4800 3200 4000 NA NA
## [28666] NA NA NA NA 14000 6000 4000 4000 NA
## [28675] 6000 NA 20000 NA NA NA NA NA NA
## [28684] NA NA NA NA NA 8000 7000 NA NA
## [28693] NA 5200 8000 12000 NA 6000 50000 NA NA
## [28702] 12000 NA NA NA NA NA NA NA 14000
## [28711] NA NA 20000 8000 NA NA 12000 NA NA
## [28720] 7000 3000 4800 NA 15000 NA NA 3000 NA
## [28729] NA NA NA 6000 10000 NA 15000 NA 6000
## [28738] NA NA 5000 NA NA NA 6000 10000 10000
## [28747] NA 4500 NA NA 8000 3200 3600 16000 NA
## [28756] 5000 NA 2000 NA NA NA NA NA NA
## [28765] NA NA NA 3000 7000 NA NA NA NA
## [28774] NA 9000 NA NA NA 20000 4000 NA NA
## [28783] NA NA 6000 NA 7200 6400 2000 4000 6000
## [28792] 6000 7200 6000 NA NA NA 10000 NA NA
## [28801] NA 3200 4800 NA NA NA NA NA 2000
## [28810] NA NA NA 4800 8000 NA NA NA NA
## [28819] 40000 NA NA 12000 NA NA NA NA NA
## [28828] NA NA 10000 3200 NA 15000 NA 10000 NA
## [28837] NA NA 12000 NA 20000 NA NA 8000 NA
## [28846] 4000 8000 NA NA NA NA 8000 NA NA
## [28855] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [28864] NA NA 8000 NA NA NA NA NA 6000
## [28873] NA 4000 NA NA 15000 NA 7000 NA 10000
## [28882] NA NA NA NA 12000 NA NA NA NA
## [28891] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [28900] 29000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [28909] 8000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [28918] NA NA 4000 NA NA NA 7000 8000 NA
## [28927] NA NA 4000 NA NA NA NA 10000 15000
## [28936] 4298 4000 12000 NA 25000 NA NA NA NA
## [28945] NA NA NA NA NA 6000 NA NA NA
## [28954] 3000 7000 6000 NA NA NA NA NA NA
## [28963] NA NA NA NA NA 18000 NA 4000 8000
## [28972] NA NA NA NA NA NA NA 4000 NA
## [28981] 12000 8000 NA 9000 NA NA 12800 8000 NA
## [28990] 3200 NA NA NA NA 6000 NA 6000 4800
## [28999] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [29008] NA 20000 NA NA NA NA NA 6000 NA
## [29017] 12000 14000 NA NA NA NA NA NA 8000
## [29026] 12000 8000 NA 4000 NA NA NA 4000 NA
## [29035] NA NA NA NA NA NA 8000 10000 NA
## [29044] NA NA NA NA 2800 NA 4000 4000 10000
## [29053] NA NA 8000 NA 6000 14000 9000 NA 7000
## [29062] NA NA NA 7200 NA NA NA NA NA
## [29071] NA 17000 NA NA NA NA NA 25000 3000
## [29080] NA NA NA NA 9000 NA NA NA NA
## [29089] NA NA NA NA 6000 NA NA NA NA
## [29098] NA 7000 NA NA NA NA 5000 10000 NA
## [29107] 10000 NA 12000 NA 1800 4800 12000 2000 6000
## [29116] 8000 12000 NA NA 6000 NA NA NA NA
## [29125] NA NA NA 4000 NA NA NA NA 5000
## [29134] 15000 NA 15000 15000 NA 5200 NA NA NA
## [29143] NA NA 9000 4000 NA 2800 NA NA NA
## [29152] NA NA 50000 NA NA NA NA NA NA
## [29161] 20000 NA NA 10000 6000 NA 10000 15000 50000
## [29170] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [29179] NA NA 12000 NA NA NA NA NA NA
## [29188] 11500 NA NA NA NA NA 40000 12000 NA
## [29197] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [29206] NA NA NA 6000 NA 100 NA 5000 NA
## [29215] 30000 8000 5000 NA 14000 2000 NA 5000 12000
## [29224] NA NA NA NA NA NA 4800 NA 10000
## [29233] 4000 NA NA 7600 NA NA 2800 NA NA
## [29242] NA NA 5800 8000 4000 4800 NA NA NA
## [29251] NA NA 7000 NA NA NA 7000 NA 6000
## [29260] NA NA NA NA NA NA NA 10000 NA
## [29269] NA NA 4800 NA 10000 12000 NA 10000 3000
## [29278] 6000 30000 NA NA NA NA 5800 NA NA
## [29287] 28000 NA NA NA NA NA NA 1000 4600
## [29296] 1000 NA NA 2000 NA NA 10000 NA NA
## [29305] 9000 NA NA NA NA 10000 NA NA 15000
## [29314] NA 4000 NA NA NA 1000 3000 NA NA
## [29323] 1000 6000 18000 NA 40000 14000 NA NA NA
## [29332] NA NA NA 5600 6000 NA NA NA NA
## [29341] 6000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [29350] NA NA 8000 30000 NA NA NA NA NA
## [29359] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [29368] 9000 NA 7000 NA NA NA NA NA NA
## [29377] 6000 NA NA NA 3200 6000 NA NA 4400
## [29386] NA 10000 2000 5200 5400 16 NA NA NA
## [29395] NA NA 12000 NA NA NA 4400 5200 NA
## [29404] 6000 4000 NA 8000 NA 4800 3000 NA NA
## [29413] NA NA 7000 20000 NA NA NA NA 8000
## [29422] 4200 NA NA NA 4000 NA NA 5000 6000
## [29431] NA NA 8400 7500 NA 3200 NA NA NA
## [29440] 3800 8000 NA NA NA NA NA NA 12000
## [29449] 32000 NA NA 4000 NA 4000 NA 6000 NA
## [29458] NA 10000 NA 6000 NA NA 28000 NA NA
## [29467] NA NA 15000 35000 NA NA NA 12000 NA
## [29476] 6000 NA NA 5000 3200 10000 NA NA 35000
## [29485] NA NA 10000 6000 NA NA NA 6000 NA
## [29494] NA 10000 NA NA 8000 11600 4000 NA NA
## [29503] NA 5000 NA NA NA NA NA NA NA
## [29512] NA 5000 NA 4800 6000 NA NA NA 10000
## [29521] NA NA NA NA NA 7000 NA 10000 NA
## [29530] NA NA 12000 NA NA NA NA NA NA
## [29539] 45000 NA NA 40000 8000 NA NA NA NA
## [29548] NA NA NA NA NA 36000 NA 60000 NA
## [29557] 6000 10000 15000 35000 NA NA 4000 9000 40000
## [29566] NA NA NA 35000 NA 5000 16000 20000 50000
## [29575] 35000 NA NA NA 30000 90000 NA NA NA
## [29584] NA NA NA NA 15000 NA NA NA NA
## [29593] NA NA 13000 NA NA NA 20000 NA NA
## [29602] 5000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [29611] NA NA 10000 20000 NA 10000 NA NA 200000
## [29620] NA NA NA NA NA NA 7000 NA 12000
## [29629] 30000 NA 12000 NA NA 16000 130000 NA NA
## [29638] 12000 NA NA 60000 NA 40000 NA NA NA
## [29647] 20000 NA 50000 30000 NA NA 12000 NA NA
## [29656] NA 30000 70000 15000 NA NA NA 30000 NA
## [29665] 20000 NA NA NA NA NA NA NA 12000
## [29674] 6000 4000 20000 NA NA NA NA NA NA
## [29683] NA 24000 NA NA NA NA 7000 NA 3000
## [29692] NA NA NA 7000 NA NA NA NA NA
## [29701] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [29710] NA 20000 NA NA NA NA NA 8000 15000
## [29719] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [29728] NA NA NA NA 30000 NA NA NA NA
## [29737] NA NA 12000 10000 NA NA NA NA NA
## [29746] NA NA NA 10000 NA NA NA NA NA
## [29755] 16000 NA 20000 NA NA NA NA 16000 NA
## [29764] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [29773] NA NA 2000 NA NA NA 10000 NA NA
## [29782] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [29791] NA NA NA NA NA NA NA 100000 NA
## [29800] 10000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [29809] NA NA NA 24000 NA 20000 NA 45000 NA
## [29818] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [29827] NA NA NA NA 4000 NA NA NA NA
## [29836] NA 60000 NA NA NA NA NA NA NA
## [29845] 100000 NA NA NA 40000 NA NA NA NA
## [29854] NA NA NA NA NA NA 40000 NA NA
## [29863] NA NA NA NA NA NA 35000 NA 35000
## [29872] 7000 20000 5000 16000 NA NA NA NA NA
## [29881] NA NA NA NA NA NA NA 20000 NA
## [29890] NA NA NA 7000 NA NA NA NA 15000
## [29899] 15000 NA NA NA 6800 NA NA NA NA
## [29908] NA NA 4000 NA NA NA NA NA NA
## [29917] NA NA NA NA 40000 NA NA NA 8000
## [29926] NA NA 4000 NA 8000 10000 5000 NA NA
## [29935] NA NA NA NA NA NA NA 30000 70000
## [29944] 40000 NA NA NA NA NA 29000 NA NA
## [29953] NA 15000 40000 NA NA NA 7000 NA 12000
## [29962] NA 14000 NA NA NA NA NA 2300 NA
## [29971] NA NA 3000 NA NA NA NA 8000 NA
## [29980] NA 4000 NA NA NA NA 12000 NA NA
## [29989] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [29998] NA NA NA NA NA NA 6500 NA 4000
## [30007] 18000 NA 7000 NA 6000 NA 4000 7000 NA
## [30016] NA NA NA NA NA NA NA 3600 NA
## [30025] NA 2800 2800 NA 6000 NA 6000 4000 NA
## [30034] 10000 NA NA 6000 NA 6000 14000 NA NA
## [30043] 5000 6000 4000 NA NA NA NA 12000 NA
## [30052] 12000 NA NA 9500 NA NA 5000 NA NA
## [30061] NA NA 6000 4000 NA 12000 NA NA NA
## [30070] NA NA 30000 1500 NA NA NA 5000 NA
## [30079] NA 5000 NA 4000 8000 NA 20000 NA 7200
## [30088] 20000 NA NA 8000 NA 7000 8000 NA NA
## [30097] 8000 4000 NA NA NA 5000 NA NA NA
## [30106] NA 12000 NA NA NA NA NA NA NA
## [30115] NA NA NA NA NA 6000 NA NA NA
## [30124] NA NA NA NA 4800 NA 9200 NA NA
## [30133] NA NA NA 4800 NA NA NA NA NA
## [30142] 10000 NA NA NA 8000 NA 11000 NA NA
## [30151] 5200 NA 18000 NA NA NA 9000 NA 8000
## [30160] NA 20000 NA 5000 15000 NA 5000 NA 9000
## [30169] NA NA NA 40000 9200 NA NA NA NA
## [30178] NA NA NA 15000 NA NA NA NA 8000
## [30187] 8000 NA NA NA NA NA 15000 NA NA
## [30196] NA NA 50000 NA 12000 NA NA NA 15000
## [30205] 7000 NA NA 8000 4000 10000 NA NA NA
## [30214] NA 7000 8000 7000 NA NA NA NA NA
## [30223] NA 6000 10000 NA 6000 NA NA NA NA
## [30232] 8000 4000 1000 6000 NA 18000 10000 1700 3600
## [30241] 12000 NA NA NA NA 12000 NA 7200 1000
## [30250] NA NA NA NA NA NA NA 4000 NA
## [30259] NA NA 7000 NA 5000 NA NA NA NA
## [30268] NA 20000 NA 12000 NA 4000 10000 NA 6000
## [30277] NA 8400 6000 NA 18000 NA NA 6000 NA
## [30286] 6000 14000 NA NA NA 4000 NA NA NA
## [30295] NA NA NA NA 14000 NA NA NA 10000
## [30304] NA 4800 NA NA NA NA NA 5000 NA
## [30313] 1000 NA NA NA 15000 16000 NA NA 2800
## [30322] 4800 NA NA NA NA NA 4000 NA 30000
## [30331] NA 7200 10000 NA NA NA 4000 8000 NA
## [30340] NA NA 10000 8500 4000 NA NA NA NA
## [30349] 15000 NA NA NA 20000 NA 40000 NA 4000
## [30358] NA 4000 NA 5000 NA 2000 NA NA NA
## [30367] NA 6000 NA 15000 18000 NA NA NA NA
## [30376] NA NA NA NA NA NA 10000 NA NA
## [30385] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [30394] NA NA NA NA NA 30000 30000 NA NA
## [30403] NA NA 40000 NA NA NA 40000 NA NA
## [30412] NA NA 7000 NA 5000 NA NA NA NA
## [30421] 6000 NA NA NA NA NA NA 1000 NA
## [30430] 5000 5000 3000 NA NA 6000 NA 4000 6000
## [30439] 1000 NA 2000 4000 NA NA NA 50000 6000
## [30448] NA NA NA NA NA NA NA NA 5600
## [30457] 8000 18000 10000 NA 3500 8000 15000 24000 NA
## [30466] NA NA 20000 NA NA NA 30000 5200 NA
## [30475] 7200 6000 NA 6000 NA 20000 NA NA NA
## [30484] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [30493] NA NA NA NA NA NA NA 12000 NA
## [30502] NA 5000 6500 8000 6000 10000 5000 NA NA
## [30511] NA 8000 NA 4000 15000 NA NA NA NA
## [30520] NA 15000 NA NA 4000 NA NA NA NA
## [30529] NA 24000 4000 10000 7200 NA NA NA NA
## [30538] NA 5600 NA 16000 5000 NA NA NA NA
## [30547] NA NA NA 8000 NA NA 8000 14000 NA
## [30556] NA NA NA NA NA 6800 5000 NA NA
## [30565] NA NA NA NA 4000 NA 20000 NA NA
## [30574] NA NA NA NA 4800 4000 NA 4000 NA
## [30583] 6800 7000 NA NA NA NA 16000 9200 NA
## [30592] 16000 NA NA NA NA 8000 NA NA 30000
## [30601] NA NA NA 4800 NA NA NA NA NA
## [30610] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [30619] NA 10000 8000 6000 8000 NA NA NA 25000
## [30628] 6000 NA NA 8000 10000 NA NA 4000 14000
## [30637] 8000 NA NA NA NA 7200 NA NA 9000
## [30646] NA 10000 18000 5400 12000 7000 7000 NA 6000
## [30655] 6000 NA 7200 NA NA NA NA NA 6000
## [30664] NA NA NA 15000 5600 NA NA NA NA
## [30673] NA NA NA 6000 NA NA 3200 NA 12000
## [30682] NA NA NA NA NA 10000 NA NA NA
## [30691] NA NA NA NA 6000 NA 4000 NA NA
## [30700] NA NA 4600 NA 6400 NA 6000 NA NA
## [30709] NA NA NA 14000 NA NA NA NA NA
## [30718] NA NA NA NA 40000 NA NA NA NA
## [30727] 6000 NA NA 10000 NA NA NA NA 8000
## [30736] 8000 NA 6000 NA NA NA 2400 NA NA
## [30745] NA NA NA NA NA NA 12000 NA NA
## [30754] NA 8500 7200 NA NA NA NA 5500 NA
## [30763] 30000 NA NA NA NA NA NA NA 8000
## [30772] NA 16000 NA NA NA 5400 NA NA NA
## [30781] NA NA 20000 NA NA 5000 NA 8000 NA
## [30790] NA NA 5600 NA NA 4000 4800 NA 12000
## [30799] 5200 NA 16000 12000 6000 12000 NA NA NA
## [30808] NA NA NA 4000 5000 NA NA NA 5200
## [30817] NA 6000 NA NA NA NA NA 4600 8000
## [30826] NA 30000 15000 NA NA 1200 8000 6000 4000
## [30835] 8800 20000 NA 8000 NA 20000 8000 14000 NA
## [30844] NA 4800 NA NA 6800 NA NA 4800 NA
## [30853] NA 5500 NA NA NA 8000 NA 17 8000
## [30862] 12000 NA 6000 NA NA 7000 NA 8000 15000
## [30871] 9000 NA NA 44000 NA NA NA NA NA
## [30880] 6400 NA NA 4400 NA NA NA NA NA
## [30889] NA NA 16000 NA 6000 14000 10000 1600 10000
## [30898] 5000 NA NA NA NA 10000 NA NA NA
## [30907] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [30916] NA 5200 NA NA NA 4800 NA NA NA
## [30925] 4000 NA 4800 12000 10000 6000 4800 8000 6000
## [30934] 3200 6000 8000 NA 4000 8000 NA 12000 2800
## [30943] NA NA 12000 NA 4800 NA NA 7000 NA
## [30952] 4000 4000 NA 8000 4000 7200 NA 3000 NA
## [30961] NA NA NA 10000 NA 4000 NA 4000 NA
## [30970] NA NA NA NA 9000 25000 NA NA NA
## [30979] NA NA NA NA NA 9200 NA 10000 7000
## [30988] 3200 NA NA NA NA NA 8000 NA 3000
## [30997] NA 7200 NA NA NA NA 10000 6000 NA
## [31006] NA NA 4800 7200 4800 NA 6400 NA NA
## [31015] 3200 NA NA 6000 NA NA NA NA NA
## [31024] NA NA NA 16000 10000 5200 6000 NA NA
## [31033] NA 10000 6000 18000 10000 6000 NA 8000 NA
## [31042] 6000 NA NA 5600 7200 NA 6000 NA 5200
## [31051] 4800 6000 7000 13000 5600 NA NA NA NA
## [31060] NA 8000 NA NA NA NA NA NA NA
## [31069] NA NA 4000 NA 6000 8000 3200 NA NA
## [31078] NA NA NA NA NA 10000 6000 NA NA
## [31087] NA 12000 NA 10000 12000 NA 8000 NA 5400
## [31096] 5600 NA 8000 NA 7200 2800 NA NA 9000
## [31105] 6000 NA NA 20000 5000 16000 3999988 NA 15000
## [31114] 50000 4000 NA NA NA NA NA 12000 12000
## [31123] NA NA NA NA 6400 8000 6000 NA 6800
## [31132] 10000 NA 6000 NA NA NA 8000 28000 NA
## [31141] NA NA NA NA 20000 7200 NA NA 7000
## [31150] 10000 NA NA 16000 NA 5200 NA 25000 NA
## [31159] NA NA NA NA NA 6000 NA 10000 10000
## [31168] 8400 12000 NA NA 20000 NA 6400 NA 5200
## [31177] NA 40000 8000 NA 16000 NA 6000 8000 NA
## [31186] 6200 NA 1800 7000 NA NA 6000 NA NA
## [31195] 5600 NA NA 16000 NA NA NA NA NA
## [31204] NA 6000 8000 NA 7200 6000 NA NA 14000
## [31213] NA 6000 NA NA NA NA 14000 6000 NA
## [31222] NA 6000 NA 6000 NA NA NA NA NA
## [31231] NA NA NA NA 5600 7200 NA NA 6000
## [31240] 12800 4400 NA 13000 NA NA NA NA NA
## [31249] 4800 4000 NA NA NA NA 8000 NA 7200
## [31258] 15000 NA NA NA NA NA 9000 20000 NA
## [31267] NA 12000 NA NA NA NA NA 6000 6000
## [31276] NA NA 5600 4800 9000 NA NA 12000 NA
## [31285] NA 16000 NA NA 4400 NA NA 16000 8000
## [31294] 10000 NA NA 5200 4800 NA NA NA 5200
## [31303] NA 5200 NA 20000 NA 5000 NA NA 8000
## [31312] NA 8000 7200 NA NA 7200 NA 6000 6000
## [31321] 6000 NA 4800 NA NA NA NA NA NA
## [31330] 15000 7000 NA NA NA NA 80000 NA NA
## [31339] NA NA NA NA NA NA 20000 NA NA
## [31348] 6000 NA NA 8000 NA NA 16000 10000 NA
## [31357] 50000 24000 50000 NA NA NA NA NA NA
## [31366] NA NA 8000 NA NA 8000 NA NA NA
## [31375] NA NA NA NA 7200 NA NA NA NA
## [31384] NA NA NA 7000 NA NA 11000 NA NA
## [31393] NA NA NA NA NA 12000 35000 8000 12000
## [31402] NA 6400 NA 13000 5600 NA 8000 NA NA
## [31411] NA 15000 4800 NA NA NA NA NA NA
## [31420] NA 14000 NA NA 6000 NA 8000 NA NA
## [31429] NA 6400 NA 4000 NA 4000 5000 4000 7200
## [31438] NA NA 12000 35000 5800 NA 8800 8000 6000
## [31447] 8000 16000 NA 10000 NA 4400 18000 4000 NA
## [31456] 8000 4000 NA 12000 NA NA 12000 NA 7600
## [31465] NA 6000 25000 6000 6000 NA 8000 NA 4800
## [31474] NA 14000 12000 NA NA NA NA NA 10000
## [31483] 4400 10000 7000 6400 30000 6000 6400 NA 11000
## [31492] 14000 10000 NA NA NA 22000 10000 4800 4800
## [31501] 8000 NA NA 8000 NA 20000 10000 6000 6000
## [31510] NA 6500 5200 NA 4000 7000 12000 6000 NA
## [31519] 5200 NA 7600 7200 4600 4800 4000 10000 10000
## [31528] NA 10000 NA 40000 15000 NA 10000 3200 NA
## [31537] 10000 NA NA NA 7000 NA 3000 NA NA
## [31546] 8800 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [31555] 3200 6000 NA NA NA NA 5200 NA NA
## [31564] 4000 5600 NA 10000 NA NA NA NA 3200
## [31573] 5000 NA NA NA NA NA NA 14000 NA
## [31582] 4000 NA NA NA 4800 NA 5600 NA NA
## [31591] NA NA NA NA NA 8000 NA NA NA
## [31600] NA 6000 NA NA NA NA 10000 NA NA
## [31609] 10000 15000 7200 NA 8800 NA NA NA NA
## [31618] 12800 10000 NA 10000 NA NA 12000 NA NA
## [31627] NA 4000 8000 NA NA 8000 NA NA 15000
## [31636] NA 18000 NA NA NA 6000 NA 6000 2000
## [31645] NA NA 7200 30000 6600 10000 NA 4800 NA
## [31654] 6400 9000 NA NA NA NA NA NA NA
## [31663] 8000 NA NA NA 8000 12000 NA NA NA
## [31672] 30000 30000 NA NA 10000 6000 NA 5600 20000
## [31681] 6000 NA 4800 6000 6000 NA NA 6000 6000
## [31690] 4000 NA NA NA NA 8000 10000 3200 NA
## [31699] 11000 NA NA NA 12000 NA NA NA 5000
## [31708] 10000 12000 NA NA NA NA 9000 23000 NA
## [31717] NA 7600 9600 NA NA NA NA 4800 5200
## [31726] 20000 NA NA NA NA 10800 4800 3200 NA
## [31735] 12000 8000 6400 NA 18000 NA 6000 12000 6000
## [31744] 36000 NA 8000 6000 6000 8000 4800 8000 6000
## [31753] 4000 8000 NA 4000 NA 5200 NA NA NA
## [31762] NA NA NA NA 4800 NA 12000 28000 NA
## [31771] NA NA NA NA 4000 8000 NA 14000 3200
## [31780] NA NA NA NA 4800 NA NA 15000 NA
## [31789] 6800 NA 9300 NA 6000 NA NA NA NA
## [31798] NA 11200 NA NA NA NA 16000 NA NA
## [31807] NA 16000 NA NA NA NA NA NA NA
## [31816] 7200 NA NA NA 10000 NA 8400 7200 6000
## [31825] NA 6000 NA NA NA 4800 10000 5200 2000
## [31834] 6000 NA NA 5200 NA NA NA NA NA
## [31843] 4000 NA 5600 16000 5200 NA NA NA NA
## [31852] NA 5000 NA NA 2400 4800 4800 NA 9000
## [31861] NA NA NA 16000 5600 NA 11200 NA NA
## [31870] 8000 NA NA NA NA 10000 5200 5000 NA
## [31879] NA NA 12000 8000 NA 8000 5000 5200 5600
## [31888] NA 3000 NA NA NA NA NA NA 2000
## [31897] 12000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [31906] NA NA NA NA NA NA NA 4000 NA
## [31915] NA NA 10000 NA NA 6000 NA NA 5600
## [31924] 6800 7000 5000 NA NA NA 4800 NA 7200
## [31933] 11200 NA 8000 8000 8000 NA 4000 2800 12000
## [31942] 8000 NA NA NA NA NA 6000 NA NA
## [31951] 12000 25000 NA NA NA 8000 NA NA 3000
## [31960] NA NA NA 2400 8000 NA NA NA 9000
## [31969] 5200 24000 10000 5200 NA 5200 8000 NA NA
## [31978] NA 10000 4800 NA NA 12000 7200 8000 4800
## [31987] 16000 6000 NA NA 10000 3500 NA 6800 5800
## [31996] NA 8800 10000 12000 NA 13000 NA 19000 NA
## [32005] NA 10000 18000 11200 12000 25000 15000 NA 6000
## [32014] 6000 NA NA NA NA NA NA 20000 NA
## [32023] 4800 6000 NA NA NA NA NA 10000 4000
## [32032] NA 6000 12000 NA NA NA 4000 NA NA
## [32041] 4800 5000 NA 3000 NA NA 8000 NA 6400
## [32050] 10000 10000 11400 5200 NA 8000 NA 8800 NA
## [32059] 4000 13000 10000 NA 4000 8800 7600 NA 4000
## [32068] 4000 6800 4800 12000 14000 5800 4800 NA NA
## [32077] 6000 NA NA NA NA NA 12000 NA 5200
## [32086] NA 12000 4600 NA 4000 NA NA 4800 8200
## [32095] 2000 NA 16000 6000 NA 9000 2000 NA 10000
## [32104] NA 4000 NA NA NA NA NA 10000 3400
## [32113] NA NA NA 7200 NA NA 3200 NA 17000
## [32122] NA 9000 4800 NA NA 5600 NA 10000 NA
## [32131] NA 12000 NA 4000 15000 NA NA NA NA
## [32140] NA 8000 NA NA NA 10000 NA NA NA
## [32149] NA NA NA 6400 6000 NA 8000 NA NA
## [32158] NA 8000 NA NA NA 8000 2400 8000 7200
## [32167] NA NA 8400 10000 NA NA NA NA NA
## [32176] 8000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [32185] NA 20000 8000 10800 12000 5200 NA NA NA
## [32194] NA NA 16000 NA NA NA NA NA 8000
## [32203] 10000 12000 7200 5000 NA 2000 NA 6000 NA
## [32212] NA NA NA NA NA 14000 NA NA 4000
## [32221] 6000 NA NA 6800 5200 8000 7200 NA 6800
## [32230] NA NA 16000 NA NA 20000 NA NA 4000
## [32239] 8000 NA 16000 NA 8000 NA 4800 NA NA
## [32248] NA NA 20000 10000 NA 16000 NA NA 2000
## [32257] 10000 8000 NA NA NA 3200 NA NA NA
## [32266] 18000 14000 NA NA NA 11200 8000 NA NA
## [32275] NA 10000 800 4800 4800 6000 NA 9000 4000
## [32284] NA 4800 4800 4800 12000 3200 NA 6000 NA
## [32293] 3200 NA NA NA NA NA NA 7600 NA
## [32302] 8000 NA NA 6000 NA NA 6000 NA NA
## [32311] NA 10000 NA 7200 6000 NA 6800 5200 NA
## [32320] NA NA NA NA 16000 8000 8000 NA NA
## [32329] 6800 NA NA 7200 NA 6000 3200 NA NA
## [32338] NA NA NA 8800 NA NA NA 4800 3999988
## [32347] NA NA NA NA 4800 NA 4000 NA NA
## [32356] NA 5200 NA 14000 20000 4800 NA NA NA
## [32365] NA NA NA NA 8000 4800 NA 5400 7200
## [32374] 8000 6000 3000 NA NA NA NA 4000 8000
## [32383] NA 8000 NA 4000 NA NA NA 8000 7000
## [32392] 6000 12000 10000 NA 2000 8000 NA 2800 52000
## [32401] 6000 NA 20000 5000 6000 NA 10000 NA NA
## [32410] NA 6000 NA NA NA 5200 8000 NA NA
## [32419] 4000 NA 5600 NA NA NA 5200 6000 NA
## [32428] NA NA 2000 4800 NA NA 4800 14000 6000
## [32437] NA 8000 8000 NA NA 16000 NA NA 8000
## [32446] NA 10000 NA NA NA 4800 NA NA NA
## [32455] 12000 NA NA NA 8000 3000 NA 12000 NA
## [32464] NA 6000 NA 4800 8000 7200 8000 18000 NA
## [32473] NA NA NA NA 4800 NA NA NA NA
## [32482] 8800 6000 NA 10000 NA NA NA NA 8000
## [32491] 8000 6000 6000 NA 24000 NA 7200 NA NA
## [32500] 10000 3600 NA 20000 NA 7200 4800 6600 4800
## [32509] 16000 8600 10000 6800 NA 3600 3200 NA NA
## [32518] NA NA NA 6000 6000 NA 6000 4000 NA
## [32527] 5200 2500 1000 4000 5000 NA NA NA NA
## [32536] NA NA 3600 NA 10000 6400 4800 16000 14000
## [32545] NA 8000 10000 12000 6000 NA NA NA 8000
## [32554] NA 4800 5600 2000 4400 12000 4000 6000 NA
## [32563] NA 12000 NA NA NA 4800 NA NA 4000
## [32572] NA NA 10000 NA 8000 30000 NA NA 4800
## [32581] 10000 NA 4000 NA 4800 6000 NA 6800 6000
## [32590] NA 5400 4800 NA 8000 5200 NA 400 3200
## [32599] 6800 NA 3000 NA NA 6000 NA NA NA
## [32608] NA NA NA 12000 NA NA NA NA 4800
## [32617] NA NA NA NA 8000 NA NA NA 30000
## [32626] NA 3200 NA NA 6800 NA 6000 NA NA
## [32635] 4800 6000 100000 NA 6800 NA NA 12000 10000
## [32644] 30000 12000 7200 6000 6000 NA NA NA NA
## [32653] NA 8000 NA 6800 NA NA 10000 NA NA
## [32662] NA NA 6000 4000 NA 6000 6000 NA NA
## [32671] 2000 NA NA 4800 2700 NA NA NA NA
## [32680] NA NA NA NA 8000 NA NA 6000 8000
## [32689] NA 4000 8000 NA NA NA 18000 8000 NA
## [32698] 5600 NA 800 NA 3500 NA 15000 NA 20000
## [32707] 30000 NA NA 7200 24000 9000 NA 4400 NA
## [32716] NA NA NA 10000 12000 4800 NA 10000 NA
## [32725] 12000 NA 25000 6000 6000 NA 12000 NA NA
## [32734] NA 8400 NA 1999994 6000 6000 NA NA NA
## [32743] 8000 NA 8000 NA NA NA NA 9000 NA
## [32752] NA 10000 NA 2800 NA 4800 NA NA 16000
## [32761] NA NA 12000 11000 NA NA 4500 NA NA
## [32770] 4000 NA NA NA NA 9200 6000 6000 NA
## [32779] 4400 NA 6800 NA NA NA NA NA NA
## [32788] 4000 NA NA 12000 NA 4000 NA 2400 NA
## [32797] NA NA NA NA NA 8000 NA NA NA
## [32806] NA NA 6000 NA NA 9000 16000 NA 4000
## [32815] NA 5200 4000 NA NA 3200 NA 7200 NA
## [32824] 3200 8000 NA NA NA NA NA NA 13600
## [32833] NA NA NA NA 4800 NA 2000 9000 NA
## [32842] NA NA NA 8000 NA 3600 NA NA NA
## [32851] NA NA 240 NA 3600 NA NA NA NA
## [32860] NA NA 6000 NA 20000 12000 5200 NA 5600
## [32869] NA NA NA NA NA NA NA 10000 8000
## [32878] 8000 NA NA 5600 6000 NA 8000 3200 6000
## [32887] 8000 6000 NA 10000 NA 8000 NA 3000 NA
## [32896] 3200 NA 7200 8000 5800 NA 7200 NA 6400
## [32905] NA NA NA NA 5200 10000 8000 6400 NA
## [32914] NA 8000 NA 5200 6000 7200 8000 8000 6400
## [32923] 6400 NA NA NA NA 4000 NA NA NA
## [32932] NA NA 6000 NA NA 7200 5200 NA 4800
## [32941] 6000 6400 7500 6000 7200 NA NA 5800 NA
## [32950] NA 8000 10000 NA 4800 NA NA 5000 NA
## [32959] NA NA NA 6400 11200 NA NA NA 12000
## [32968] NA NA NA NA 14000 NA 6000 NA NA
## [32977] NA NA 6000 NA 5200 5600 NA NA 4000
## [32986] NA 6000 NA 12000 5200 6400 4800 4800 NA
## [32995] 4800 10000 4800 5200 NA NA 5200 NA 6000
## [33004] 6000 NA 5600 NA 4800 6000 4200 2800 NA
## [33013] NA 2400 2500 NA 2400 NA 2000 NA 3000
## [33022] NA NA 10000 4000 NA 6000 NA NA NA
## [33031] NA NA NA 4800 15000 NA NA NA NA
## [33040] NA 4000 NA 4000 6000 4000 NA NA NA
## [33049] NA NA 2000 2000 NA NA NA NA NA
## [33058] 6400 NA 15000 NA NA NA NA NA NA
## [33067] 4000 NA 32000 NA 6000 NA NA NA 2400
## [33076] NA NA 12000 4800 6000 6000 NA 8000 9600
## [33085] NA 6000 NA NA 4000 5000 NA 3200 7200
## [33094] 4000 NA NA 6800 10000 6000 5200 4000 NA
## [33103] 5600 NA 6400 8000 NA NA 8000 NA 4800
## [33112] NA NA 25000 NA NA NA 4000 NA NA
## [33121] NA 4000 NA 4800 8000 4800 NA NA 6000
## [33130] NA 8400 NA NA NA 8000 4800 10000 NA
## [33139] 7200 NA NA 3200 NA NA NA 1000 NA
## [33148] NA NA NA NA NA 6000 NA 10000 NA
## [33157] 2800 4000 6000 4000 6000 NA 8000 10000 8000
## [33166] 4800 8000 NA NA NA NA NA 12000 8000
## [33175] NA 10000 12000 NA 4000 NA 6000 NA 8000
## [33184] 8000 NA 4000 NA NA NA NA 7200 8000
## [33193] NA NA NA 8000 5200 4400 NA NA NA
## [33202] NA NA 6000 NA 6800 14000 6400 NA 4800
## [33211] 14000 4800 6000 NA NA 4000 4800 6000 6000
## [33220] 4000 NA 7500 5600 6500 4000 NA 4500 NA
## [33229] NA 5600 2800 NA NA NA NA 8000 NA
## [33238] 7000 NA NA 5600 7000 5200 NA NA 6400
## [33247] NA 6000 NA 5000 3600 NA 6000 NA NA
## [33256] 4000 NA 5200 6400 6000 NA NA NA NA
## [33265] 4000 6400 16000 7200 12000 NA 16000 6400 7200
## [33274] 20000 6800 3200 NA 13000 NA NA 8000 6400
## [33283] NA 5600 5600 8000 9200 7600 NA NA NA
## [33292] 4800 NA NA NA NA 7600 6500 10000 40000
## [33301] NA 7200 12000 NA 8000 NA NA NA NA
## [33310] 3200 NA NA 24000 7200 4800 16000 8400 NA
## [33319] NA 6000 NA NA NA NA 10000 NA 13000
## [33328] 8000 12000 4800 NA 6000 NA 8000 4800 4000
## [33337] 4800 NA NA NA 120000 6000 NA NA 4000
## [33346] NA NA 2000 9600 2400 6000 2800 NA NA
## [33355] 1200 3000 NA NA NA NA NA NA NA
## [33364] NA 10000 9600 6000 8000 28000 10000 10000 12000
## [33373] NA 8800 7200 NA 6800 8800 8400 8800 NA
## [33382] NA 4000 2000 NA NA NA 5600 NA NA
## [33391] NA NA 4500 4000 NA NA NA 4000 3000
## [33400] 6400 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [33409] NA NA NA NA NA NA NA NA 4500
## [33418] NA NA 11200 3000 NA 2000 NA NA NA
## [33427] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [33436] NA NA NA 10000 NA NA 4800 NA NA
## [33445] 4000 4800 4000 6000 NA 6000 4000 8000 NA
## [33454] 20000 NA 5200 8000 4200 48000 3200 NA 4000
## [33463] 8000 3999988 4000 NA NA 3999988 NA 24000 NA
## [33472] NA NA NA 4800 NA 4800 1200 8000 NA
## [33481] 4000 2400 NA NA 5200 NA NA 5000 4000
## [33490] NA NA NA 4800 NA NA 2000 2500 NA
## [33499] NA NA 4500 NA NA NA NA NA NA
## [33508] NA NA NA NA NA 3000 NA NA NA
## [33517] NA NA NA 2000 8000 8800 4800 NA NA
## [33526] NA NA NA 2400 2400 NA 4000 NA 6000
## [33535] NA NA 8000 2400 6000 NA 2000 6000 NA
## [33544] 6000 2000 4500 5000 NA NA NA 4800 8000
## [33553] 12000 NA NA NA NA 10400 NA NA 4400
## [33562] NA NA 5600 3200 800 4000 NA NA NA
## [33571] 3000 4000 NA NA 4000 NA NA 8000 4000
## [33580] 4000 NA NA NA 4000 NA 5200 NA 4000
## [33589] NA 4500 NA NA 2000 6800 1000 8000 3200
## [33598] NA NA 5000 NA 6000 NA 2800 1200 NA
## [33607] 9000 5600 NA NA NA 10000 NA NA 4800
## [33616] 6000 NA 1500 NA NA 6000 NA NA 6000
## [33625] NA 4500 NA 12000 6000 NA NA 20000 NA
## [33634] NA NA NA 4000 NA 4000 4800 8000 NA
## [33643] NA NA 3600 NA NA NA NA NA 10000
## [33652] NA NA NA 4500 NA NA NA NA NA
## [33661] NA NA 4000 NA 2000 NA 6000 NA 3200
## [33670] 2800 2000 NA 2000 2000 NA NA 4000 700
## [33679] 4000 NA NA NA NA NA NA 2000 NA
## [33688] NA NA NA 6000 4800 NA 8000 NA 14000
## [33697] NA 48000 NA 12000 4000 6400 4000 8000 NA
## [33706] NA NA NA 2000 NA 14000 NA NA 2000
## [33715] 3200 NA 4800 NA NA NA NA NA NA
## [33724] 4800 NA 4000 NA 14000 8000 6400 5000 NA
## [33733] NA NA NA NA NA NA 4000 NA NA
## [33742] NA NA NA NA 6000 NA NA NA NA
## [33751] 14000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [33760] NA NA 2800 NA NA NA NA NA NA
## [33769] NA 6000 NA NA NA NA NA NA 3700
## [33778] 6000 4000 4000 5600 NA NA NA NA 6000
## [33787] 7200 NA NA NA NA 4400 NA NA NA
## [33796] 9000 NA 4800 NA NA NA NA NA 6000
## [33805] NA 4800 NA NA 6400 4800 NA 30000 NA
## [33814] NA 6000 NA 10000 4800 6000 8000 8400 NA
## [33823] 5600 5200 4800 9600 NA 12000 16000 16000 NA
## [33832] NA NA 14000 16000 NA NA 12000 11200 6000
## [33841] NA NA 16000 NA 10000 NA 9200 20000 NA
## [33850] 4800 NA 5200 NA 12000 NA 6000 NA NA
## [33859] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [33868] NA NA 14000 NA 20000 4000 NA NA NA
## [33877] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [33886] 8000 NA 4000 NA NA 4800 NA NA NA
## [33895] 4000 5600 7000 NA NA NA NA NA NA
## [33904] NA 10000 NA NA NA NA NA 15000 NA
## [33913] 20000 NA 6000 3200 NA NA NA NA NA
## [33922] NA 4000 8400 2000 7800 6000 NA 8000 NA
## [33931] 4800 NA NA NA 8000 6000 NA NA 8000
## [33940] NA NA 8000 10000 8000 NA NA NA NA
## [33949] 6000 NA NA NA NA 6000 5200 NA NA
## [33958] NA NA NA 12000 NA NA 15000 18000 NA
## [33967] NA NA NA 30000 NA NA 10000 8000 NA
## [33976] NA NA NA 14000 10000 NA 20000 NA NA
## [33985] 8000 NA 6000 NA NA NA NA NA NA
## [33994] 6000 NA 2000 NA 7000 NA NA NA 24000
## [34003] NA 4000 6000 NA 2000 NA NA 6000 5600
## [34012] NA 4000 NA NA 6000 8000 6000 NA 1500
## [34021] 7000 NA NA 12000 4800 4000 NA NA NA
## [34030] NA 6000 1200 6000 NA NA NA NA NA
## [34039] NA 7200 NA NA 8000 NA NA NA 4400
## [34048] NA NA NA NA 25000 NA NA NA 10000
## [34057] 20000 50000 NA NA 5200 10000 40000 NA NA
## [34066] NA 8000 NA NA NA 16000 NA 12000 6000
## [34075] NA 25000 NA 40000 17000 NA NA NA 10000
## [34084] NA 28000 15000 NA NA 10000 NA 10000 NA
## [34093] NA NA 4800 NA NA 10000 16000 NA 7200
## [34102] 6000 6000 NA 12000 6000 NA 8000 NA 12000
## [34111] 10000 2000 3600 NA NA 6000 NA 4800 NA
## [34120] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [34129] NA NA 5600 NA 4000 NA 4000 NA NA
## [34138] 7200 NA 14000 20000 NA NA NA NA 4000
## [34147] 4800 NA 10000 16000 NA NA NA 4000 NA
## [34156] NA 5600 NA NA NA NA 5200 9600 NA
## [34165] NA 7200 NA NA NA NA 8000 NA NA
## [34174] NA 28000 NA NA NA 14000 3200 NA NA
## [34183] 12000 10000 NA NA NA NA 8000 10000 NA
## [34192] NA NA 7200 4000 NA NA 5200 NA NA
## [34201] NA NA NA NA 11200 NA NA NA 8000
## [34210] 6000 NA 15000 NA NA 4000 10000 NA 7000
## [34219] NA NA NA NA 5600 NA NA NA NA
## [34228] NA 7000 20000 NA 6000 NA 4000 NA NA
## [34237] NA NA NA NA 10000 4800 NA NA NA
## [34246] NA 2800 NA NA 10000 NA NA 6000 NA
## [34255] NA NA NA NA 4800 7600 7000 NA NA
## [34264] NA NA NA NA NA NA NA 6000 NA
## [34273] NA 7000 10000 14000 6000 4000 3000 NA NA
## [34282] NA NA NA 8000 NA NA 10000 4800 NA
## [34291] NA NA NA 4000 4800 NA 6000 20000 NA
## [34300] NA NA 15000 NA NA 3200 NA 12000 4500
## [34309] 5200 NA 7200 4000 8000 NA NA NA 24000
## [34318] NA 20000 30000 30000 24000 NA NA NA NA
## [34327] 18000 NA NA NA NA NA NA NA 4800
## [34336] 4800 NA NA NA 6800 NA 6400 NA 6000
## [34345] NA NA NA 3500 NA NA 8000 10000 NA
## [34354] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [34363] 7200 NA 4800 NA NA 2000 7200 NA NA
## [34372] NA NA NA 3600 NA NA 9600 NA NA
## [34381] 8000 28000 NA NA NA 9000 NA NA 12800
## [34390] NA NA NA NA NA 40000 40000 NA NA
## [34399] NA 18000 NA NA NA NA NA NA NA
## [34408] NA NA NA NA NA 6800 NA 6000 NA
## [34417] NA NA 7200 NA NA NA NA NA NA
## [34426] NA NA NA NA NA NA NA NA 27000
## [34435] NA NA NA NA NA 7200 NA NA NA
## [34444] NA NA NA NA NA NA 23000 NA NA
## [34453] NA 9000 10000 8000 5600 NA NA 8000 NA
## [34462] 6400 3200 NA NA NA NA NA NA NA
## [34471] NA 6000 4000 12000 NA NA NA NA NA
## [34480] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [34489] NA NA NA NA NA 4000 NA NA 4000
## [34498] 4000 6000 NA NA NA NA 3200 NA 8000
## [34507] NA NA NA NA NA NA 7200 NA NA
## [34516] 8000 NA NA NA NA NA 3800 8000 NA
## [34525] NA 24000 NA NA NA NA NA 16000 NA
## [34534] NA NA NA 4800 NA NA 7200 10800 NA
## [34543] NA NA NA NA NA 4000 6000 NA 29200
## [34552] NA 4000 NA NA NA NA 16000 4000 8000
## [34561] NA NA NA NA NA 8000 18000 3200 7200
## [34570] NA NA NA NA NA NA NA 6400 36000
## [34579] NA NA NA 10000 NA NA NA NA NA
## [34588] NA NA NA 14000 NA NA NA NA NA
## [34597] NA 4800 3200 NA NA 4000 NA NA NA
## [34606] NA 6000 4000 NA 12000 NA 6000 NA 28000
## [34615] 8000 10000 12000 10000 NA NA NA 6400 NA
## [34624] NA NA 7200 7600 6000 8000 6800 NA NA
## [34633] 8000 7200 NA NA NA NA 24000 NA 12000
## [34642] NA 11600 NA 10000 12000 NA NA NA 20000
## [34651] 6000 NA 4000 8000 20000 NA 35000 12000 30000
## [34660] 6400 7600 NA 14000 NA NA NA 5200 NA
## [34669] 6000 8000 8000 2800 NA NA NA 7000 NA
## [34678] NA NA NA 50000 35000 NA NA NA NA
## [34687] NA NA NA 6000 7200 NA NA NA NA
## [34696] NA NA 9200 NA 6000 NA NA 7200 NA
## [34705] NA 14000 NA NA NA 10000 NA 20000 4800
## [34714] NA 8000 12000 NA 12000 5600 NA 6000 NA
## [34723] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [34732] NA NA 8000 8000 NA NA NA NA 4000
## [34741] 6000 5400 10000 NA NA NA 1700 NA NA
## [34750] 9800 NA NA NA NA 14000 NA NA NA
## [34759] NA NA NA 9600 NA NA NA NA NA
## [34768] NA NA NA NA NA NA 12000 NA 7000
## [34777] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [34786] 2800 NA NA 10000 NA 6000 NA NA 15000
## [34795] NA NA NA 8000 6000 8000 NA NA NA
## [34804] 14000 NA 30000 12000 NA 21000 NA NA NA
## [34813] 21000 NA NA 800 4000 NA NA 10000 6000
## [34822] 8000 17000 16000 15200 NA 6000 NA 6000 NA
## [34831] 7200 NA 8000 NA NA 9600 NA NA NA
## [34840] 6000 6000 NA NA 6000 7200 NA NA 7200
## [34849] 5600 12000 NA NA NA NA NA NA NA
## [34858] NA NA NA NA 8000 NA NA NA NA
## [34867] NA NA 12000 12000 NA 7200 NA NA NA
## [34876] NA 7200 NA 6400 7200 8000 NA NA NA
## [34885] 4800 NA NA NA 12000 NA NA 8000 7200
## [34894] NA NA 8000 4000 6000 5200 10000 3200 7200
## [34903] 4400 NA 4800 7000 8000 15000 NA NA 8000
## [34912] NA NA NA NA NA 8000 6400 20000 NA
## [34921] NA 8000 5000 NA 8000 6000 6000 6000 6000
## [34930] NA 8000 6000 7200 NA 7200 8000 NA 7200
## [34939] NA NA NA NA NA NA 7200 8000 10000
## [34948] NA 8000 NA 4000 6000 1600 NA NA NA
## [34957] NA NA NA NA NA NA 10000 8500 NA
## [34966] NA NA NA NA NA 8000 25000 NA 20000
## [34975] 60000 NA NA 8000 NA NA NA 7000 NA
## [34984] NA NA NA NA 8000 NA NA 4600 NA
## [34993] NA NA NA NA 4032 8000 6000 8000 NA
## [35002] 6400 30000 NA 4000 NA NA 9600 NA NA
## [35011] NA NA NA 18000 30000 10000 5000 NA 5000
## [35020] NA 400 6200 14000 NA 2800 NA 8000 NA
## [35029] 20000 NA 15000 NA 8000 NA NA 6000 NA
## [35038] NA NA NA NA NA NA NA 7200 NA
## [35047] 8000 NA NA 6400 NA NA NA 6000 12000
## [35056] NA NA 7200 NA NA NA 6000 NA NA
## [35065] 28000 NA 20000 16000 6000 NA 10000 6000 14000
## [35074] NA 6000 NA 20000 NA NA 14000 NA NA
## [35083] 12800 10000 NA NA NA NA NA 12000 12000
## [35092] NA NA 30000 24000 NA NA NA NA NA
## [35101] NA 6400 8000 10000 NA NA 6400 2800 NA
## [35110] NA NA 6000 7400 8000 NA 8000 5600 8000
## [35119] NA 6000 NA 10000 NA 6400 4800 4000 8000
## [35128] 16000 5000 NA 10000 6000 NA NA 11200 5200
## [35137] NA NA NA NA 20000 NA NA NA 6000
## [35146] NA NA 5600 NA NA NA NA NA NA
## [35155] NA NA NA NA 8000 3200 NA NA 8000
## [35164] NA 10000 NA NA NA NA NA NA NA
## [35173] NA 12000 1200 4800 8000 NA NA NA 4800
## [35182] 15000 NA 6000 NA NA 10000 9000 NA 6000
## [35191] NA NA 16000 NA NA 4800 4800 11200 NA
## [35200] 10000 NA 16000 NA NA NA NA 14000 NA
## [35209] 3600 NA NA NA 7200 NA NA NA 11200
## [35218] 4000 5800 NA NA NA NA NA NA NA
## [35227] NA NA NA NA NA NA 7200 5800 NA
## [35236] NA NA NA 4000 18000 NA 26000 NA NA
## [35245] 6000 4800 NA 5200 NA 6000 8000 NA NA
## [35254] 6000 NA NA NA 16000 NA NA NA 3600
## [35263] NA 11000 NA 8000 NA 8000 NA 7200 NA
## [35272] 4800 NA NA NA NA NA 10000 4800 NA
## [35281] 6000 4800 4800 5600 NA NA NA 4800 NA
## [35290] NA 7600 10000 NA NA NA NA NA NA
## [35299] 10000 NA 8000 NA 72000 5600 12000 NA NA
## [35308] NA NA 6000 NA NA NA NA NA NA
## [35317] NA NA NA NA 12000 30000 NA 10000 5000
## [35326] NA NA NA 7600 NA 4000 4400 NA NA
## [35335] 6000 8000 NA 6000 12000 5200 8000 NA 4800
## [35344] NA NA NA 6000 7200 NA NA 4800 NA
## [35353] NA 6000 NA NA 20000 NA NA 15000 4000
## [35362] NA NA 4800 8000 8000 NA 8400 NA 4000
## [35371] 6000 4000 6000 20000 NA NA NA NA NA
## [35380] NA NA NA NA NA NA 12000 NA 30000
## [35389] NA NA NA NA NA 7000 NA NA NA
## [35398] NA NA NA 7000 6400 NA NA NA 12000
## [35407] NA NA NA 6400 NA 10000 NA NA 4800
## [35416] NA 8000 NA NA 6000 NA 8000 NA NA
## [35425] 5200 NA 4800 2800 12000 7200 5600 20000 3600
## [35434] 5200 8800 5600 10000 6000 NA 3200 NA 4800
## [35443] 10000 NA NA NA NA NA 8000 8400 NA
## [35452] NA 8000 6000 NA NA 7200 7800 NA NA
## [35461] NA NA NA 5600 4000 6000 NA 4400 4000
## [35470] 6000 NA 4800 NA NA 7200 6000 NA NA
## [35479] NA 8000 8000 NA NA NA NA 6000 NA
## [35488] NA 10000 NA NA 6000 6000 NA NA 4000
## [35497] NA 4000 NA NA NA 3200 NA NA NA
## [35506] 4800 NA 4800 NA 12000 14000 NA NA NA
## [35515] NA NA NA 32000 NA NA NA NA NA
## [35524] NA 6000 NA NA 15000 8000 16000 NA NA
## [35533] 4000 NA NA 6400 15000 NA NA NA NA
## [35542] NA NA 18000 NA NA NA NA NA 36000
## [35551] NA NA NA NA NA NA NA 7200 24000
## [35560] NA NA NA 10000 25000 NA NA NA 8800
## [35569] 24000 30000 6000 12000 9200 NA NA NA 7000
## [35578] 4000 NA 3200 NA NA 14000 NA 12600 NA
## [35587] 6000 NA 15000 12000 NA NA NA NA NA
## [35596] 12000 4800 4400 8000 6000 5600 NA 6000 NA
## [35605] 5000 NA NA NA NA NA 6000 NA NA
## [35614] NA 4000 6000 6000 NA 4000 4000 NA 3200
## [35623] NA 4000 NA 2800 6000 NA NA NA 6000
## [35632] NA 4400 20000 4000 NA NA 12000 16000 NA
## [35641] NA NA NA NA 9000 NA NA NA NA
## [35650] NA NA 3999988 NA 4800 4200 8000 9000 4000
## [35659] 6000 NA NA 14000 NA NA NA 6000 4800
## [35668] NA NA 7200 NA NA NA NA NA 6000
## [35677] NA NA NA 6000 8000 NA NA 2400 6000
## [35686] 6800 5600 5200 8000 11200 4800 4600 NA NA
## [35695] NA 5200 NA NA NA NA NA NA NA
## [35704] NA NA NA NA 8000 12000 6000 NA 8000
## [35713] NA 8000 9200 8000 16000 NA 3200 NA NA
## [35722] NA NA 8000 10000 10000 NA NA 8000 6800
## [35731] 6000 NA 6000 9600 6600 NA 4000 NA NA
## [35740] 7000 7200 NA 3000 10000 NA NA 20000 NA
## [35749] NA 5200 5600 5200 NA NA 7000 4000 10000
## [35758] NA 2000 NA 8000 8000 NA NA 5000 NA
## [35767] NA 10000 NA NA 8000 7000 NA NA NA
## [35776] 6000 9200 7200 8400 10000 NA NA NA 6000
## [35785] NA NA 9600 6000 NA 22000 NA 8000 NA
## [35794] NA NA 7200 9600 NA NA 8800 6000 NA
## [35803] NA NA 6800 NA 8000 6000 NA NA 6000
## [35812] NA NA NA NA NA 5000 NA NA NA
## [35821] NA NA NA NA NA NA 6000 6000 NA
## [35830] NA NA NA 7200 25000 NA NA NA 16000
## [35839] NA NA 8000 NA NA 6400 6000 NA NA
## [35848] NA NA NA NA NA 14000 7200 NA NA
## [35857] NA NA 4800 NA 10800 NA NA NA NA
## [35866] NA 10000 NA NA NA 6000 NA 3200 4800
## [35875] 8000 NA NA 4800 NA 7000 NA NA 8000
## [35884] 2400 7600 8000 7200 10000 12000 NA NA 4000
## [35893] NA NA 6000 NA 4000 NA NA NA 7000
## [35902] NA NA 4000 4000 NA 6000 NA NA NA
## [35911] 30000 NA 4800 10000 4400 NA NA NA NA
## [35920] 10000 NA NA NA 8000 NA 4400 12000 NA
## [35929] NA NA NA 4400 NA NA 4000 800 NA
## [35938] NA NA NA NA 10000 NA NA NA NA
## [35947] NA NA NA NA NA 6400 NA 14000 NA
## [35956] NA NA NA 10000 NA NA NA NA NA
## [35965] NA NA 4000 NA NA NA NA NA NA
## [35974] NA 8800 NA NA NA NA NA 5200 NA
## [35983] NA NA 7000 NA NA NA 3200 NA NA
## [35992] 8000 6000 2000 4800 4800 5600 NA NA 11200
## [36001] NA NA 1200 2800 4000 4400 NA NA 3200
## [36010] NA NA 8000 NA 5600 NA 6400 7200 NA
## [36019] NA NA 4800 NA NA NA 6000 4000 5200
## [36028] 10000 NA 4800 NA NA NA 6000 NA 4000
## [36037] 4800 NA NA 4800 4800 NA NA NA 4000
## [36046] 3200 2400 NA 4000 5600 NA NA NA 11000
## [36055] NA NA 7200 4800 5000 NA NA 10000 6000
## [36064] 12000 6400 NA 4400 NA NA NA NA 7600
## [36073] NA 10000 NA 8000 NA 8000 NA NA NA
## [36082] 5000 NA 4000 NA NA NA NA NA NA
## [36091] 6000 6000 NA 7200 NA 6000 6000 NA 74000
## [36100] NA NA 6000 NA 7200 NA 6800 18000 7200
## [36109] 10000 8800 NA NA NA 5600 NA 40000 NA
## [36118] NA 2000 NA NA NA NA NA NA 7200
## [36127] 6800 8000 8800 NA NA NA NA NA NA
## [36136] NA NA 5200 NA 4000 NA NA 10000 4800
## [36145] 8000 5200 NA 7200 6000 4800 NA NA NA
## [36154] NA 4800 NA NA NA 4800 NA 4000 NA
## [36163] NA NA 6000 NA NA NA 6400 NA NA
## [36172] 6000 4000 3600 3200 5200 NA NA NA NA
## [36181] NA 8000 NA NA 8000 NA 8000 10000 NA
## [36190] 6000 6000 NA 8000 8800 NA 120000 8000 6400
## [36199] NA 4800 NA NA NA NA NA NA NA
## [36208] 6000 6000 10000 12000 NA NA 6000 800 6000
## [36217] 7200 NA 6400 7200 7600 NA NA NA NA
## [36226] NA NA NA NA 6000 6000 8000 5600 NA
## [36235] NA NA 6000 7200 NA NA 4000 6800 6400
## [36244] 20000 NA NA 5600 3200 NA 18000 NA NA
## [36253] NA NA 6000 1600 NA 7800 10000 NA NA
## [36262] NA NA NA NA NA NA 24000 6000 NA
## [36271] 8000 NA NA NA NA NA 6000 NA NA
## [36280] NA NA NA 8400 6000 NA NA 48000 NA
## [36289] 4800 NA 1600 NA NA NA 12000 NA NA
## [36298] 6400 NA NA 7200 NA NA NA NA NA
## [36307] NA 4400 6000 NA NA 3400 NA 6000 3000
## [36316] NA 2000 NA NA NA NA 6400 NA 10000
## [36325] 5000 NA 6000 5200 NA 6000 10000 NA NA
## [36334] NA 7200 NA 8000 4000 5600 7200 NA NA
## [36343] 5200 NA NA NA NA NA NA 4000 NA
## [36352] NA NA NA 4800 6000 NA NA NA NA
## [36361] NA 4800 7600 NA 3600 NA 2400 4800 6000
## [36370] NA 4800 NA 2800 NA NA 5600 NA NA
## [36379] NA NA 6800 NA 15200 NA NA 700 NA
## [36388] NA NA 4400 4800 6800 8000 NA 4800 NA
## [36397] NA NA NA NA NA NA NA 6800 20000
## [36406] NA NA NA NA NA NA NA 5600 NA
## [36415] NA 7200 NA NA NA NA 800 NA NA
## [36424] NA NA 25000 12000 6000 7200 10000 NA 80000
## [36433] 6800 NA NA 5600 8400 NA 6000 10000 7600
## [36442] 8000 7200 NA NA 7200 NA 6000 NA 18000
## [36451] 5200 NA 6800 8000 NA 18000 6400 6000 10000
## [36460] NA NA 5600 NA 4000 NA NA 8000 4000
## [36469] NA NA NA 8400 7200 NA 8200 12000 NA
## [36478] NA 5200 NA 8000 6400 7200 24000 5600 6800
## [36487] 3000 4000 NA 6000 4800 NA NA 5200 12000
## [36496] NA NA NA 4000 NA NA NA 6400 NA
## [36505] 4800 8000 7200 2800 NA NA 1300 NA NA
## [36514] 8000 3200 10000 NA NA 4800 NA NA 6000
## [36523] NA 4800 4000 NA NA 8000 NA NA 6000
## [36532] 4800 NA NA NA 6000 NA 4000 NA NA
## [36541] NA NA 4800 NA 2800 NA NA NA NA
## [36550] 6000 NA NA NA NA 2000 39000 NA NA
## [36559] 16000 8400 NA NA 10000 4400 4000 NA 4000
## [36568] NA 4000 NA NA 4000 NA 6000 4000 NA
## [36577] 2400 NA 800 6000 NA 4800 6400 6000 4000
## [36586] NA 7200 8000 1200 1600 NA 16000 NA 6000
## [36595] NA NA 24000 6800 5200 1600 5200 6000 5200
## [36604] 6800 4800 4800 4400 NA 4800 4800 4800 4800
## [36613] 6000 NA NA 5600 NA NA NA 6400 NA
## [36622] 11200 14000 5200 NA 6000 NA NA NA 6800
## [36631] 8000 3600 NA NA NA NA 2800 NA 8000
## [36640] 6000 4000 3200 2000 4800 NA 4000 4000 4800
## [36649] 4800 NA 12000 NA 10000 NA NA NA 7500
## [36658] NA NA 6000 4800 NA 6000 6000 NA 10000
## [36667] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [36676] NA NA 7200 NA NA 8000 6000 NA 8000
## [36685] NA 8000 8000 NA 8000 6400 NA 7000 NA
## [36694] 6000 NA NA NA NA 10400 NA NA 6400
## [36703] NA NA NA NA 6000 NA NA 8000 NA
## [36712] 5600 4400 8000 NA 8000 NA 10000 7200 NA
## [36721] 6000 4800 NA 4800 NA NA NA NA 8000
## [36730] 8000 NA 800 NA NA NA 7200 7600 11200
## [36739] NA NA 8000 NA 6800 8000 NA 6000 NA
## [36748] NA 6800 NA NA NA NA NA NA 6000
## [36757] NA 12000 5600 NA NA NA NA NA 5600
## [36766] 4800 7200 5280 6000 NA 6000 4000 5600 8000
## [36775] 12000 5600 12000 8000 NA NA NA 14000 4800
## [36784] 8000 8000 NA 8800 NA NA NA NA 3000
## [36793] NA 41360 NA NA NA 6800 NA NA 6000
## [36802] 6000 6000 7200 NA NA 11600 NA NA NA
## [36811] NA 4800 NA NA NA NA NA 5600 200
## [36820] 6400 NA NA NA 6000 4000 6000 4800 NA
## [36829] NA NA 5600 5600 7200 NA 2400 4000 7200
## [36838] NA NA 6000 NA NA NA NA 7200 NA
## [36847] NA NA NA 4000 NA 20000 NA 7200 NA
## [36856] NA NA NA 4000 2400 NA 4800 NA 14000
## [36865] 2000 14400 2000 NA 4400 NA 8000 10800 2800
## [36874] NA NA 7200 NA 3200 NA NA 200 NA
## [36883] NA NA NA NA NA NA NA 2400 NA
## [36892] NA NA NA NA 30000 800 2400 NA NA
## [36901] NA NA NA NA NA 10000 NA NA NA
## [36910] NA 4800 5200 400 NA 2400 6000 NA 4000
## [36919] 6000 NA NA NA 2800 NA 6000 5600 NA
## [36928] 8400 NA 2400 7200 NA 6400 NA NA 4000
## [36937] NA 6400 10000 NA NA 4800 4800 NA 10000
## [36946] NA NA NA 11200 7200 NA 7200 NA NA
## [36955] NA 6000 8800 NA 6000 8000 8000 NA 8000
## [36964] NA NA 7200 6800 8000 NA NA 14000 8000
## [36973] 3600 11200 NA 6800 NA NA NA NA 4800
## [36982] NA NA 40000 70000 NA 5200 NA NA 10000
## [36991] 1400 NA NA 9600 NA NA NA NA 6000
## [37000] NA 5600 NA 24000 6000 6000 5600 4800 40000
## [37009] 4800 10000 NA 7200 NA NA NA NA NA
## [37018] NA 4000 NA 4000 3000 4800 6000 NA NA
## [37027] 3400 NA NA NA NA NA 3200 6400 NA
## [37036] 4000 4000 NA NA NA 4800 12000 NA 24000
## [37045] NA 5200 NA NA NA 6800 5600 NA NA
## [37054] NA 6000 NA NA NA NA 4800 10000 NA
## [37063] 7200 6000 6000 NA 5200 NA 4000 NA NA
## [37072] NA NA 6000 NA 7200 NA NA NA NA
## [37081] NA NA NA NA 7200 NA NA NA NA
## [37090] 7200 NA 7200 6600 3600 8000 6000 NA 4000
## [37099] 4800 3200 8000 3600 NA NA 4800 NA NA
## [37108] 6000 5200 4800 NA NA 4800 NA NA 4400
## [37117] NA 4000 7200 NA 12000 NA 3200 4400 7200
## [37126] 8000 NA 2000 NA 6000 NA 4800 8000 NA
## [37135] 6000 NA 6000 8000 4800 6400 2800 NA NA
## [37144] 6000 12000 NA NA 6000 NA 5600 6000 3200
## [37153] NA 4800 1200 7200 NA 3200 8000 NA 4800
## [37162] NA 4800 NA NA NA 6400 NA NA NA
## [37171] 5200 6400 8000 8800 5200 NA NA NA 6000
## [37180] 48000 3600 8000 NA NA NA NA 4000 NA
## [37189] NA 1600 6000 4800 2800 6800 NA NA 16000
## [37198] NA 10000 NA NA NA NA 4800 40000 7200
## [37207] 5040 4000 NA 7200 NA NA 6000 NA 8000
## [37216] 4800 NA 9200 8000 NA 20000 6800 7200 7200
## [37225] NA 2000 8000 8000 NA NA NA 8000 8000
## [37234] 10000 7600 10800 12000 7200 8000 NA NA NA
## [37243] 12000 8400 NA NA 4800 NA NA NA 6400
## [37252] NA 7200 NA 5600 NA NA NA 4800 7200
## [37261] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [37270] NA NA NA 6000 NA 5200 NA NA 6400
## [37279] NA 10000 8800 NA NA 4000 NA 12000 6000
## [37288] 5200 NA 5200 NA 8000 NA 8000 NA 6400
## [37297] 8000 NA 12000 NA 12000 4500 8000 NA NA
## [37306] 6000 NA 6400 NA 10000 10000 8000 NA NA
## [37315] NA 9200 NA NA NA NA NA NA NA
## [37324] 6000 NA 8400 NA 7200 5600 NA 8000 NA
## [37333] 6800 NA 4000 NA 7600 7200 8000 NA NA
## [37342] 12000 NA NA 4800 6000 4000 8000 4600 NA
## [37351] NA NA NA NA 7200 32000 NA NA NA
## [37360] NA NA NA NA NA NA 8000 6000 5600
## [37369] NA 5520 NA 4200 NA 1000 NA 4800 NA
## [37378] NA 8000 3200 10000 4000 NA 4800 NA NA
## [37387] 6000 NA 16000 NA NA NA NA NA 10000
## [37396] NA NA 7200 NA 5600 NA 4000 NA NA
## [37405] NA 4800 NA NA 7200 NA NA NA NA
## [37414] 3200 NA NA 2000 NA NA NA 2000 NA
## [37423] 4800 NA 14000 NA 4000 5600 6000 NA 8000
## [37432] NA NA NA 10000 7200 8000 NA NA 8000
## [37441] NA NA NA 1200 NA 3200 5200 NA 6000
## [37450] NA NA NA 20000 6000 NA 9600 NA 3600
## [37459] 6000 NA 6000 16000 NA NA NA NA NA
## [37468] NA NA NA NA NA 4800 7200 15000 NA
## [37477] NA NA 4000 NA NA 4800 7200 6000 NA
## [37486] NA NA NA NA NA 20000 NA NA NA
## [37495] NA NA NA 16000 NA 4000 NA 7000 NA
## [37504] 4000 NA NA NA NA NA NA 4000 NA
## [37513] 6000 2400 NA NA NA 12000 16000 3000 NA
## [37522] NA 5000 NA NA 7000 NA NA NA 4000
## [37531] NA NA NA NA 1200 NA NA 8000 NA
## [37540] NA NA 8000 2000 NA NA NA 12000 NA
## [37549] 16000 6000 NA 4800 NA NA 4000 NA 10000
## [37558] 1200 NA 14000 NA 6000 NA 6000 6000 24000
## [37567] NA NA NA NA NA NA 12000 NA 14000
## [37576] NA 24000 7200 NA NA NA NA NA 16000
## [37585] 5600 5000 NA NA 4800 4000 NA 4000 NA
## [37594] NA NA NA NA NA 4000 4000 NA 6000
## [37603] NA NA 2800 NA NA NA NA NA NA
## [37612] NA NA NA NA 30000 2000 NA NA NA
## [37621] 8000 10000 12000 NA NA NA NA 4000 8000
## [37630] 3200 3600 4000 2000 4000 1000 NA 8000 3200
## [37639] NA NA 5000 NA 10000 6000 NA NA 10400
## [37648] NA NA 4800 2000 NA NA NA 16000 NA
## [37657] NA 7200 NA 6000 NA NA NA NA NA
## [37666] NA NA 7200 2400 NA NA NA 34000 NA
## [37675] NA NA 6000 20000 NA NA 5000 NA NA
## [37684] NA NA NA NA NA 5000 4000 NA NA
## [37693] NA NA NA NA NA NA NA NA 11000
## [37702] NA NA NA 6000 12000 NA NA NA NA
## [37711] NA NA NA NA NA NA NA NA 3200
## [37720] NA 2000 5600 7200 8000 NA 8000 NA 6000
## [37729] NA NA 6000 NA NA NA NA NA NA
## [37738] 4000 NA NA NA 9000 NA 3000 12000 NA
## [37747] 6000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [37756] NA NA 8000 20000 NA NA NA NA NA
## [37765] NA NA NA NA NA 10000 NA NA NA
## [37774] 6000 4000 NA NA NA NA NA 2000 15000
## [37783] 5000 NA NA 10400 NA NA 8000 10800 NA
## [37792] 4000 7200 NA NA NA NA NA 16000 5600
## [37801] NA NA NA 6000 4800 NA NA 5000 NA
## [37810] 2800 8000 6000 NA NA NA NA NA NA
## [37819] 16000 NA NA 4000 NA 4000 NA 2000 NA
## [37828] NA 3000 2000 8000 NA NA NA NA 3000
## [37837] NA 6000 34000 6400 NA 6000 4800 NA 8000
## [37846] 5000 NA NA 6000 6000 NA 4200 NA NA
## [37855] NA 11200 NA NA 8000 NA NA NA 4000
## [37864] NA 12000 1000 NA NA 10000 1200 NA 4800
## [37873] 4000 6400 NA 8000 2400 NA 8000 NA 2400
## [37882] 3800 NA NA 15000 NA NA NA NA NA
## [37891] NA NA NA NA 6000 6400 NA NA 5000
## [37900] 1600 4000 5600 NA NA 4800 NA NA NA
## [37909] 10400 NA NA NA NA 7200 6500 NA NA
## [37918] NA 4600 4000 NA 4800 10000 4000 4800 NA
## [37927] NA NA NA 8400 NA NA NA NA 4000
## [37936] NA NA NA 6400 4800 10000 NA NA NA
## [37945] NA NA 4800 7200 NA 6000 6400 NA NA
## [37954] NA 10000 NA 4000 NA 6000 NA NA 8000
## [37963] 6400 NA 9000 NA 3000 10000 11200 8000 16000
## [37972] NA NA NA NA 4000 9000 5000 3200 4000
## [37981] NA 4800 2000 2800 NA NA 4000 NA 6000
## [37990] NA NA NA 6000 8000 2000 NA NA NA
## [37999] 6000 NA 8000 4800 NA 8000 12000 4000 4000
## [38008] NA NA NA 2400 7200 1200 NA 5200 NA
## [38017] 4800 NA NA 2000 6000 NA NA NA NA
## [38026] 7000 15000 10000 NA NA NA 4800 NA NA
## [38035] NA NA 8000 NA 12000 4000 3200 3000 2000
## [38044] NA NA NA NA 8000 NA NA NA NA
## [38053] NA NA NA NA 6000 NA 4800 3200 4800
## [38062] NA 3000 NA NA NA NA 9000 4000 NA
## [38071] 2000 NA NA 12000 NA NA 4000 NA NA
## [38080] NA 15000 NA 10000 NA 8000 6000 NA 4000
## [38089] NA NA 6000 2000 NA 4000 10000 6000 NA
## [38098] 6000 6000 NA NA 6000 6000 7800 NA NA
## [38107] 10000 NA NA 4000 NA 16000 NA NA NA
## [38116] 20000 NA NA NA 9600 NA NA 20000 8000
## [38125] 6000 NA NA 10000 NA 7000 NA 60000 7200
## [38134] 24000 8000 NA 8000 NA NA 20000 NA 5000
## [38143] NA 4800 NA NA 4800 NA 4000 9600 4800
## [38152] NA 7200 NA NA NA NA 8000 NA 4000
## [38161] NA NA NA NA NA NA NA 6000 NA
## [38170] NA NA 3200 NA 4000 NA 8000 NA 2800
## [38179] NA 4000 NA 8400 NA NA NA NA NA
## [38188] NA NA NA 6000 6000 NA 10000 NA 2000
## [38197] 8000 6000 4000 NA 3600 NA 5800 12000 6800
## [38206] 6000 NA 6400 NA NA NA 15000 NA NA
## [38215] NA 4800 4000 NA 4800 NA 8000 NA 9000
## [38224] NA 12000 NA 14000 NA 7000 NA NA NA
## [38233] NA 21000 6000 8000 10000 NA NA NA NA
## [38242] 4400 3200 NA 8000 NA 15000 6000 NA 14000
## [38251] NA 8000 2000 NA 4800 NA NA 10000 NA
## [38260] NA NA NA 3000 NA NA NA NA NA
## [38269] 8000 NA 4000 NA 10000 NA 3600 1400 2400
## [38278] NA NA 4400 3600 NA NA NA NA NA
## [38287] NA NA 6600 12000 NA 8000 NA 10000 NA
## [38296] 14000 7000 10000 4000 NA 3000 20000 4000 NA
## [38305] 7000 8000 NA NA 9000 6000 NA 6000 10000
## [38314] 2400 NA NA NA 5000 34000 8000 5000 6000
## [38323] NA 9000 NA NA NA NA NA NA NA
## [38332] NA NA NA 8000 4000 NA 10000 NA 4000
## [38341] 25000 NA NA 10000 NA 6000 NA 8000 10000
## [38350] 5000 4000 2400 NA NA 4800 5200 4000 9400
## [38359] 8000 NA NA NA NA 10000 NA NA NA
## [38368] 6000 4000 NA NA NA NA 7200 4000 NA
## [38377] NA NA NA NA 6000 NA NA NA NA
## [38386] 5000 8000 4800 NA NA 8400 12000 NA NA
## [38395] NA NA NA NA NA 8000 5600 NA NA
## [38404] NA NA 4000 NA NA 64000 NA NA 3000
## [38413] 8400 4000 10000 9000 NA NA NA NA 4000
## [38422] 3200 NA 4000 NA NA NA NA 4000 NA
## [38431] NA 4000 NA NA NA NA NA NA NA
## [38440] 2800 4000 20000 4800 NA 14000 NA 10000 NA
## [38449] 18000 3000 NA NA NA 10000 NA NA NA
## [38458] NA NA 5000 6000 NA NA NA NA 2000
## [38467] NA 9000 2800 16000 NA NA 4000 4000 NA
## [38476] NA NA NA 5400 16000 6000 3200 NA NA
## [38485] NA 8000 1000 10000 7400 NA NA 12000 14000
## [38494] NA 6000 NA 18000 NA 2400 NA 1500 NA
## [38503] 4800 NA 5600 NA 4800 4000 NA NA NA
## [38512] NA 6000 8000 NA NA NA NA NA 8800
## [38521] 12000 7200 NA 6400 NA 6000 NA 2400 4800
## [38530] 3200 NA NA 8000 NA 5000 NA NA 4800
## [38539] 9000 NA NA 6800 NA 10000 NA 10000 NA
## [38548] NA 6000 8000 7000 NA NA 4000 1200 NA
## [38557] NA 10000 NA 2800 40000 NA NA NA NA
## [38566] NA 6000 NA NA NA 3200 NA NA 4000
## [38575] 4800 4000 NA 7200 4000 NA NA NA NA
## [38584] 2400 NA 8000 NA NA 12000 NA NA NA
## [38593] NA 2400 4800 NA 4800 4000 6000 NA 4800
## [38602] NA 4800 NA NA NA NA NA 1000 NA
## [38611] 1600 4800 5600 NA NA 6000 1200 NA 6400
## [38620] 2400 NA NA 12000 NA 8000 NA 2000 24000
## [38629] 8000 10000 20000 NA 8000 NA NA NA 4800
## [38638] 5200 4000 6000 NA 20000 NA NA 8000 NA
## [38647] NA 10000 NA 4000 NA NA NA NA NA
## [38656] 10000 NA 6000 NA NA 10000 NA 6000 NA
## [38665] 6000 8000 12000 NA NA 10000 4800 NA 10000
## [38674] NA 10000 NA 4000 NA 3600 NA NA 8000
## [38683] 5600 NA 4600 NA 4800 NA NA 8000 3000
## [38692] 10000 8400 8400 16000 NA 6000 NA NA NA
## [38701] 11200 10000 NA NA 8400 7200 NA NA 6000
## [38710] NA 14000 NA NA NA NA NA NA NA
## [38719] NA NA 15000 NA 6400 NA 1400 4000 NA
## [38728] 8000 NA NA 8000 5000 12000 NA NA NA
## [38737] NA NA NA 4000 4000 NA 3600 NA NA
## [38746] NA NA NA NA NA NA 6000 NA NA
## [38755] NA NA 7200 12000 NA NA 10000 12800 8000
## [38764] 4000 NA NA NA 10000 NA 2800 6800 NA
## [38773] NA 4800 6000 4000 NA 2000 6000 8000 NA
## [38782] NA NA NA 2000 5000 NA 6400 NA NA
## [38791] NA NA NA NA NA NA NA 8000 NA
## [38800] NA NA NA NA NA NA 7200 NA NA
## [38809] 16000 NA NA 1500 NA NA NA NA 6000
## [38818] NA NA NA NA NA NA 4800 8000 NA
## [38827] NA NA NA NA 2000 4800 10000 4000 4200
## [38836] 10000 3800 NA NA NA NA 4000 NA 7200
## [38845] 6400 2400 NA 10000 NA NA NA NA NA
## [38854] NA 3000 NA NA NA 8400 1600 NA NA
## [38863] NA NA NA NA 7200 NA NA 600 3600
## [38872] NA 4000 NA 6000 NA 10000 NA 10000 8000
## [38881] NA 8000 NA NA 5000 NA NA 8000 7500
## [38890] NA NA 4000 NA 2800 NA NA NA NA
## [38899] 12000 NA 9000 NA NA NA NA NA 4800
## [38908] NA NA 8000 NA 10000 7000 NA NA 5500
## [38917] 2000 10000 NA NA NA NA NA NA NA
## [38926] 4800 NA 6000 NA NA NA 3200 NA NA
## [38935] 8800 NA 4800 NA 2400 4000 8000 2800 4000
## [38944] NA 6000 6000 4800 NA 4800 4000 NA NA
## [38953] 8000 7000 1600 5200 NA 4800 NA NA 10000
## [38962] 2400 NA NA 4200 15000 6300 NA 3000 NA
## [38971] NA 3000 2000 NA NA NA NA NA 6000
## [38980] 4800 3200 NA 4000 NA 1200 4000 NA 4400
## [38989] NA NA 12000 4000 NA 9000 NA NA NA
## [38998] NA 4000 8000 NA NA 7200 6000 NA 4800
## [39007] 1200 NA 6000 4800 4800 NA NA NA NA
## [39016] 6000 NA NA 5000 30000 7200 4800 NA 8000
## [39025] 800 NA 3600 NA 3000 NA NA NA NA
## [39034] 5600 NA NA NA NA 24000 NA NA NA
## [39043] 12000 6000 5000 6000 4800 NA 8000 NA NA
## [39052] 3999988 NA 3000 NA 4000 NA 4800 6000 13000
## [39061] NA NA NA 4000 NA 6000 7400 4080 6000
## [39070] 2000 1600 NA 2000 2000 NA NA NA 2000
## [39079] 4000 4000 1600 6000 2400 20000 NA 4000 NA
## [39088] NA NA 7200 NA NA NA 12000 4000 NA
## [39097] 4800 4000 NA 2000 NA 7200 NA NA NA
## [39106] 10000 7200 2000 NA NA 4800 2400 3200 NA
## [39115] NA NA NA NA NA NA NA NA 2500
## [39124] NA 6000 NA 6000 NA NA NA NA NA
## [39133] 4800 7200 NA NA 4000 NA NA 12000 8000
## [39142] 7200 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [39151] NA 1200 NA 5200 NA NA NA 8000 2400
## [39160] NA NA NA NA NA 4000 6000 NA 4000
## [39169] 4800 3800 NA NA 4800 NA NA 7200 9600
## [39178] NA 4000 4800 NA NA 6000 NA NA 2000
## [39187] NA 7000 3200 NA NA 800 NA 6000 NA
## [39196] 3200 NA 2000 NA 2880 3000 NA 5600 NA
## [39205] 40000 NA 8000 NA 10800 NA NA NA 9000
## [39214] NA 3200 8000 NA 20000 5600 7000 12000 NA
## [39223] NA 12000 6000 10000 14000 10000 NA 4000 NA
## [39232] 4000 4800 NA NA NA NA 7200 NA NA
## [39241] 4800 NA NA NA 4000 NA NA 6000 40000
## [39250] 800 5000 NA 12000 NA NA 6000 2800 4800
## [39259] 5600 5600 4000 NA 4000 6000 1800 NA 10000
## [39268] 5000 NA NA 10000 NA 12000 20000 8000 NA
## [39277] 4000 NA NA 4000 NA 2000 NA NA NA
## [39286] 3600 NA NA 4000 4000 NA NA NA 200
## [39295] 2400 2400 1000 2400 4000 4800 NA 4000 NA
## [39304] 6000 NA 800 1200 3200 NA 1200 14000 NA
## [39313] NA NA 6000 NA 8000 NA NA NA NA
## [39322] NA NA NA NA NA NA NA NA 3200
## [39331] 4000 NA 10400 4000 NA 2400 NA NA NA
## [39340] NA NA NA 1600 4000 7200 6800 NA 6000
## [39349] 7200 4800 NA 6000 8000 4800 NA NA 2400
## [39358] NA NA 3000 NA NA NA 7200 NA NA
## [39367] NA 6000 NA 2000 NA NA NA 10000 11600
## [39376] 4000 NA NA NA NA 3200 NA 6000 4000
## [39385] 12000 NA 4800 NA NA NA 24000 6000 NA
## [39394] 1200 NA 2400 4000 4000 NA NA 1200 4200
## [39403] 6000 NA 3200 4800 NA 4000 NA NA NA
## [39412] 4800 5000 5600 NA 3999988 NA NA NA 800
## [39421] 1200 NA 5000 NA NA NA 800 NA NA
## [39430] NA 4000 2400 4800 NA 2000 NA NA 8000
## [39439] NA 6000 6000 NA 4000 3600 NA NA NA
## [39448] 1200 2800 4000 NA 4000 16000 NA 6000 4000
## [39457] 5000 NA NA NA 10000 NA NA NA NA
## [39466] NA NA NA NA NA NA 4000 NA 4800
## [39475] NA 4000 NA 2800 NA 7200 NA NA NA
## [39484] NA 2000 5600 4000 NA NA 4000 NA 4800
## [39493] 2000 3200 4800 2000 3200 8000 NA 4000 6000
## [39502] NA 5200 NA 5600 16000 NA 8000 6000 NA
## [39511] 6000 6000 6000 2400 4000 NA NA 4800 9600
## [39520] NA 6000 1600 4000 6000 4300 NA 1000 2400
## [39529] NA 2800 NA NA NA 4800 NA NA NA
## [39538] NA 8600 7200 NA NA NA 2000 3000 NA
## [39547] 1500 NA NA NA 4000 NA NA NA NA
## [39556] NA NA NA 1600 4000 NA NA 1200 800
## [39565] NA NA NA NA NA NA NA NA 2400
## [39574] NA NA 7600 NA NA NA NA 2400 NA
## [39583] 1800 5000 NA NA 960 NA 3800 32000 1500
## [39592] NA 4000 NA 4200 NA 7000 NA 5600 5200
## [39601] 8000 NA NA 5000 3200 4000 NA NA NA
## [39610] 8000 NA NA NA NA 4000 4000 NA NA
## [39619] NA NA 7200 4300 1600 NA NA 4800 8000
## [39628] 10000 NA NA 6000 NA 4000 NA NA 5000
## [39637] 4800 NA 8800 NA NA NA 6400 NA 7200
## [39646] 1000 3000 NA NA NA NA NA NA NA
## [39655] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [39664] 4000 4800 4000 NA 4800 5600 4800 NA NA
## [39673] NA 2400 1600 1600 NA NA NA 2000 NA
## [39682] NA 2000 NA 10800 NA NA 6000 NA NA
## [39691] NA 5000 8000 NA NA NA NA NA NA
## [39700] NA 6000 4000 NA NA 3000 12000 NA 1200
## [39709] NA NA 3600 2000 NA 2000 NA NA 6000
## [39718] NA 4800 NA NA 2400 NA 7200 8400 NA
## [39727] NA NA NA NA NA NA NA 5200 NA
## [39736] 12000 3000 6000 4800 4800 2000 NA NA 4000
## [39745] NA 5000 4000 NA NA 2400 NA 2400 7200
## [39754] 2400 NA NA 6000 4000 4000 4000 NA NA
## [39763] NA 4000 2000 2000 NA NA 6000 2400 4000
## [39772] NA 4800 NA 4000 NA 2400 NA NA NA
## [39781] 4800 NA NA 800 3200 NA NA 4800 7200
## [39790] 4000 NA 8000 2000 6000 NA 4000 1200 3000
## [39799] NA NA NA NA NA NA 20000 2000 NA
## [39808] NA NA NA NA NA NA NA 6000 NA
## [39817] 6000 NA NA NA 2400 8000 NA NA 3200
## [39826] NA 8000 NA NA 6000 NA NA NA 16000
## [39835] 6400 1600 NA NA NA NA NA 1600 NA
## [39844] 1500 NA NA NA 2000 NA NA NA NA
## [39853] NA NA 4000 1000 NA NA NA NA 2240
## [39862] NA 1200 NA NA NA NA NA NA NA
## [39871] 1000 1680 4800 1680 NA NA NA NA NA
## [39880] NA 4000 NA NA NA 4000 12000 NA NA
## [39889] NA NA NA 4800 NA 4800 2000 NA 2400
## [39898] NA NA 1600 NA NA 2000 NA 4000 NA
## [39907] 2400 4800 NA 4000 NA 4500 4000 4800 2000
## [39916] NA 3600 4800 4800 3200 2800 NA 8800 NA
## [39925] NA NA NA 2400 1440 2000 2800 3600 2800
## [39934] 1200 2000 NA 2880 1800 NA NA NA 2880
## [39943] NA NA NA NA NA 2400 4000 3000 10000
## [39952] NA 8800 4800 NA 6000 2000 2000 NA 5200
## [39961] NA 1600 3600 5600 2800 3600 NA NA 4000
## [39970] 6000 4000 1400 NA 4000 NA 1000 NA 5000
## [39979] 5000 NA 10000 NA 10000 6000 NA NA 840
## [39988] 2400 6000 6000 NA NA 4000 NA NA NA
## [39997] NA 14000 NA NA 4000 NA 5000 6000 NA
## [40006] 6000 4800 2400 NA 4000 NA 10000 NA 8000
## [40015] 4800 2000 NA 14000 3600 2000 1000 NA NA
## [40024] NA 2400 4000 5600 NA NA 2500 NA 8000
## [40033] NA NA 6000 6000 3200 NA 3000 2800 6000
## [40042] 3000 NA NA 500 NA NA NA 4800 NA
## [40051] NA 2000 NA 2000 4800 8000 NA NA 7200
## [40060] NA NA 7000 2400 NA 7200 NA 1200 NA
## [40069] NA 1200 NA NA NA NA NA 2000 NA
## [40078] 4000 1200 NA NA NA 1600 NA 8000 2400
## [40087] 3000 NA NA 4800 2400 NA NA 3800 NA
## [40096] NA 1500 1040 NA NA 1000 NA NA 1600
## [40105] NA NA 1800 NA NA 3600 NA 3200 NA
## [40114] 6600 NA 4800 NA NA NA 6000 NA NA
## [40123] NA 2000 4800 1200 NA 11200 NA NA 5200
## [40132] 1600 3200 NA NA NA NA 2000 1500 2000
## [40141] 3000 2000 NA 3000 4800 NA NA NA NA
## [40150] 900 NA NA 2400 6400 NA NA 2000 2000
## [40159] 800 NA 4000 NA NA NA 6000 NA NA
## [40168] NA NA NA 2400 2000 4000 NA NA NA
## [40177] NA NA 2400 1600 NA 1600 NA NA 5200
## [40186] 3000 NA 6800 NA NA 3200 1440 NA NA
## [40195] 4800 1440 NA 18000 NA 2000 NA 3200 NA
## [40204] 3999988 1200 7200 NA NA NA NA NA 2400
## [40213] NA NA 1600 NA NA 8800 9200 NA NA
## [40222] 8000 12000 NA NA NA 12000 NA 7200 6000
## [40231] 8000 3600 NA NA 4000 NA 1000 NA 8000
## [40240] 4500 8000 NA 4000 16000 NA NA 2500 NA
## [40249] NA 3200 NA NA NA 3600 6000 6400 1200
## [40258] 3000 NA 1800 NA 2400 1800 NA 8000 NA
## [40267] NA 1200 NA 4800 NA NA 1200 1600 NA
## [40276] 4000 4800 NA 5000 2000 1800 NA NA NA
## [40285] NA NA 2400 NA NA NA 1200 1200 1200
## [40294] NA NA 1600 800 4000 1800 NA NA 600
## [40303] 4000 NA NA NA NA NA 2800 NA 2000
## [40312] NA 6000 4000 12000 NA 10400 NA 9600 NA
## [40321] NA NA 2400 6000 2400 NA NA 2000 NA
## [40330] NA 1500 NA 2000 1200 600 NA 6000 NA
## [40339] 1000 NA 3000 1200 NA NA NA NA NA
## [40348] 1440 NA 3000 2400 3000 NA NA NA 2000
## [40357] 960 3600 NA NA NA 3200 NA 1200 NA
## [40366] 3200 NA 2880 960 NA NA 2000 NA NA
## [40375] NA 1560 400 NA 1440 700 NA 960 11200
## [40384] 4000 800 NA 1200 NA 960 2400 1200 6000
## [40393] NA NA 4800 NA 4000 8000 3200 2000 2400
## [40402] NA NA 10000 NA 3600 NA NA NA NA
## [40411] NA 2400 800 3000 2000 1600 NA NA 4000
## [40420] NA 1200 NA NA 800 2400 NA 1600 NA
## [40429] 4800 3200 NA NA 4500 NA 4000 NA NA
## [40438] NA 2800 12000 NA 6000 NA 4800 6000 4800
## [40447] 6000 NA NA NA NA 4800 NA NA 4800
## [40456] 2400 4000 800 NA NA 8000 4000 11000 2400
## [40465] NA 8000 NA 10000 2000 4000 NA NA NA
## [40474] NA NA NA 4000 1600 NA NA NA 8000
## [40483] 4400 NA NA 4800 2000 NA NA 6000 6000
## [40492] 3600 NA 5600 NA 3200 NA 4000 NA 4800
## [40501] NA NA NA 3400 NA 48000 NA 2000 NA
## [40510] NA 3600 3600 NA 3200 NA NA 4000 3000
## [40519] 2000 2800 2000 1600 NA NA 800 800 NA
## [40528] 2400 1200 NA 2400 NA 1200 1200 2000 NA
## [40537] 4000 2000 NA NA 960 NA NA NA NA
## [40546] NA NA NA NA NA NA NA 1000 NA
## [40555] NA 800 NA NA 2400 NA NA NA NA
## [40564] NA 6000 1200 NA 4000 NA 9000 NA 2400
## [40573] NA 5400 6000 4000 5200 10000 NA 7200 12000
## [40582] 4000 6000 6000 4000 8000 3200 4000 7200 NA
## [40591] 7200 4000 2000 8000 8000 NA 4000 2400 NA
## [40600] NA NA NA 6000 4400 7200 2000 4000 6000
## [40609] NA 4000 NA NA 2000 NA NA NA 25000
## [40618] NA NA 8000 NA NA NA NA 7200 NA
## [40627] 6000 NA NA NA NA NA NA NA 3640
## [40636] 4800 4800 4800 3600 8000 5600 8000 NA NA
## [40645] NA NA 2800 NA NA 12000 14000 60000 4000
## [40654] NA 4000 5600 1200 NA 2000 NA NA 6000
## [40663] NA NA NA NA 4000 NA 1800 4000 350
## [40672] NA 1400 4800 8000 NA NA NA NA NA
## [40681] NA NA NA NA NA 8000 NA 10600 NA
## [40690] NA NA NA NA 4000 NA NA 960 1560
## [40699] 960 NA NA 2000 NA NA NA NA NA
## [40708] NA NA NA 2000 6000 7200 14000 8400 4000
## [40717] 999997 800 3600 NA NA NA 10000 5000 NA
## [40726] NA 4200 NA NA NA NA NA NA NA
## [40735] NA NA NA 7200 NA NA NA NA NA
## [40744] NA NA NA NA 4800 4800 1200 250 2400
## [40753] NA NA NA 4800 NA NA 4000 NA NA
## [40762] 3000 1200 NA 14400 3000 6000 NA NA 8000
## [40771] 12000 400 NA NA 2400 NA 10000 NA 5000
## [40780] 4800 NA NA NA 3000 800 NA NA 16000
## [40789] NA 2000 3000 1200 NA NA 1600 NA 4800
## [40798] NA NA NA 1200 NA 3200 NA NA NA
## [40807] NA NA 1600 NA 7200 NA 6000 1200 1600
## [40816] 6000 2400 6000 NA 7200 4000 NA 6000 300
## [40825] NA NA NA 1000 150 2000 NA 2800 NA
## [40834] 3000 NA 1400 10000 2600 NA 6000 NA NA
## [40843] 2400 3000 NA NA NA 450 NA 800 NA
## [40852] 1200 1600 NA NA NA NA 1300 NA 4000
## [40861] 3200 NA 1200 4000 NA 4000 2400 5600 NA
## [40870] 4800 8000 NA NA NA NA 1600 NA NA
## [40879] NA NA 2000 1000 8000 NA NA NA 7000
## [40888] 2000 NA NA NA NA NA 3000 1560 NA
## [40897] NA 10000 1600 NA NA 10000 2400 NA 4000
## [40906] NA 4600 4000 4000 NA 7000 NA NA 5000
## [40915] 6000 NA 6000 4800 3600 4800 4800 NA NA
## [40924] NA 2400 NA NA NA NA NA NA NA
## [40933] NA NA NA NA NA NA 4000 4000 NA
## [40942] NA NA NA 5000 6000 8000 10000 NA NA
## [40951] 7600 NA NA NA NA NA NA NA 10000
## [40960] 4800 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [40969] NA NA NA 30000 NA NA NA NA NA
## [40978] NA NA NA 2000 NA NA NA NA NA
## [40987] 30000 10000 6000 NA NA NA NA NA 10000
## [40996] NA NA NA 24000 40000 NA NA NA 5600
## [41005] NA NA NA 20000 NA NA NA NA NA
## [41014] NA NA NA 15000 NA NA NA NA 4000
## [41023] NA 7000 NA 8560 NA NA NA NA NA
## [41032] NA NA NA NA NA NA NA 9600 NA
## [41041] NA NA NA 14400 NA 15000 NA NA NA
## [41050] 8000 NA 3200 NA NA NA NA NA NA
## [41059] NA NA NA NA 8000 NA 4800 NA NA
## [41068] 4000 NA 6000 NA 2000 7200 NA NA 3000
## [41077] 5000 NA 1200 10000 6000 10000 NA NA NA
## [41086] 6000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [41095] NA NA NA NA NA NA NA NA 5000
## [41104] 7200 NA NA 4800 NA 6000 6500 3000 48000
## [41113] 6000 NA NA NA NA 4000 8000 NA NA
## [41122] 4000 NA NA NA NA NA NA 2000 NA
## [41131] NA NA 4000 NA 6000 8000 12000 8000 7200
## [41140] 5000 NA NA NA 2800 6000 NA NA 4500
## [41149] 1200 NA 5000 8000 NA NA 10000 NA 4000
## [41158] 10000 NA 5000 12000 NA 20000 12000 NA 16000
## [41167] 40000 25000 NA NA 6000 4600 NA NA 13000
## [41176] NA 8000 NA NA NA NA NA 10000 NA
## [41185] NA NA NA NA 6200 NA NA NA NA
## [41194] 6000 11200 NA 8000 NA NA NA NA 6000
## [41203] NA 4000 NA NA 20000 NA NA NA 40000
## [41212] NA NA 20000 NA NA 20000 NA 20000 NA
## [41221] 20000 NA NA 14000 NA NA NA NA NA
## [41230] NA NA NA NA 16000 NA NA NA NA
## [41239] NA NA 6000 5200 3600 7200 4800 NA NA
## [41248] NA 6400 10000 NA NA NA NA 8000 NA
## [41257] NA NA 6000 NA NA NA 25000 3200 14000
## [41266] NA NA NA NA NA 12800 NA 6000 NA
## [41275] NA NA NA NA 6000 NA NA 12000 6000
## [41284] NA NA NA 3200 12000 NA NA NA NA
## [41293] NA NA NA 8000 NA NA NA NA NA
## [41302] NA NA 6000 NA 10000 8000 4800 NA NA
## [41311] NA NA NA NA NA 12000 12000 NA 7200
## [41320] NA NA 6000 800 3600 NA NA NA NA
## [41329] 3600 4400 1600 2000 5600 NA NA NA NA
## [41338] 4000 NA NA 6000 NA NA NA 10000 NA
## [41347] NA NA NA NA 7000 NA NA NA NA
## [41356] NA NA NA 8000 7200 8000 NA 1000 16000
## [41365] 3000 NA NA NA NA NA NA 2000 3000
## [41374] NA 8800 NA 2800 NA 6000 6000 NA 8400
## [41383] NA NA NA 8000 NA NA NA NA NA
## [41392] NA 10000 8000 NA NA NA NA NA 7200
## [41401] NA 4800 NA NA NA 2000 NA NA NA
## [41410] 8000 4000 15000 NA NA NA 6000 12000 NA
## [41419] NA 20000 4800 7200 NA NA NA NA 4800
## [41428] 3200 4800 6000 8000 NA NA 6000 NA 4800
## [41437] NA 4800 NA NA 9000 NA 10000 NA 4200
## [41446] NA NA NA NA 8000 NA 6000 NA NA
## [41455] 6000 NA 8000 3200 8000 NA NA NA 4000
## [41464] 5600 5000 2800 NA NA NA 4000 NA NA
## [41473] NA NA NA NA NA NA 4000 4000 4000
## [41482] 3200 NA NA NA 2400 NA NA 4000 NA
## [41491] 4000 8000 NA NA 2000 NA NA NA 6000
## [41500] NA 10000 7000 8000 NA NA 8000 10400 NA
## [41509] NA NA NA 7000 6000 7600 NA NA 4600
## [41518] 5200 6000 NA 30000 NA NA 2000 NA 8000
## [41527] NA NA NA NA 20000 10000 NA NA NA
## [41536] NA NA NA NA NA NA 6000 NA 100000
## [41545] NA NA NA 4800 6000 20000 12000 NA 7000
## [41554] 6000 3200 70000 3200 12000 NA 6600 8000 4000
## [41563] NA 8000 4000 NA NA 6000 NA NA 3200
## [41572] NA NA 20000 20000 NA 4800 6000 8000 NA
## [41581] NA 4800 NA NA NA NA NA NA NA
## [41590] NA NA 6000 NA NA NA NA NA NA
## [41599] 4000 8000 NA NA NA NA NA 4800 NA
## [41608] 8000 NA 12000 NA 10000 8000 8000 NA 8000
## [41617] NA 4000 NA NA NA NA NA 10000 NA
## [41626] NA NA NA 8000 NA NA NA 12000 NA
## [41635] 8000 12000 8000 NA NA NA NA 6000 NA
## [41644] NA 4800 4000 30000 NA NA NA NA 3200
## [41653] 3200 10000 NA 5500 NA 3200 NA 15000 NA
## [41662] NA 6000 4000 NA NA 4800 NA 20000 20000
## [41671] NA NA NA NA NA NA 12000 2000 NA
## [41680] 20000 NA 4000 NA 4000 NA 8000 NA NA
## [41689] NA 30000 NA NA 6000 5000 NA 7200 NA
## [41698] NA NA 3000 NA 4000 7200 NA 8000 NA
## [41707] 4000 NA NA NA NA 6000 5600 NA NA
## [41716] 6000 4800 4400 NA NA NA NA NA NA
## [41725] 2400 10000 6000 7200 NA NA NA 4000 4000
## [41734] NA NA 5200 NA NA 4800 7600 3200 NA
## [41743] NA 5600 7200 3200 NA 8000 10000 NA NA
## [41752] NA NA 4000 5000 NA 20000 NA NA 4000
## [41761] NA 5000 4000 NA NA 12000 NA 6000 40000
## [41770] NA 15000 6000 6000 NA NA 7200 NA NA
## [41779] NA 12000 NA NA NA 6000 80000 6000 NA
## [41788] NA NA NA NA NA NA NA 24000 NA
## [41797] NA 3500 NA 9000 NA 4200 10000 7200 10000
## [41806] NA 14000 8000 6000 NA 6000 11200 10000 NA
## [41815] 6000 NA NA NA NA 2400 8000 NA 10000
## [41824] NA NA NA 8800 1200 NA NA NA NA
## [41833] NA NA 2800 4000 NA NA NA NA NA
## [41842] NA 8000 4000 NA NA NA NA 12000 10000
## [41851] 2400 NA NA NA 6000 NA NA NA 10000
## [41860] NA 12000 NA NA NA 6800 NA NA NA
## [41869] 8000 NA 4800 5600 NA 8000 5200 4000 NA
## [41878] NA NA 3000 NA NA NA 6400 NA NA
## [41887] NA NA 7200 NA NA 28000 11000 8000 8400
## [41896] 8000 5000 NA NA 7200 1200 NA NA NA
## [41905] 20000 NA 8000 NA NA NA NA NA NA
## [41914] NA NA 5200 4000 NA 4000 6800 7200 NA
## [41923] NA NA NA 2400 NA NA 4000 20000 NA
## [41932] NA NA NA NA NA 3200 NA NA NA
## [41941] 3200 NA NA 4000 8000 NA NA NA NA
## [41950] 6400 7200 4000 6000 5600 NA 6000 NA 6000
## [41959] NA NA 4000 2000 7000 NA NA 2000 NA
## [41968] 1500 NA 8000 4000 800 NA 3000 12000 3000
## [41977] NA NA NA NA NA 4500 6000 4000 NA
## [41986] NA NA 2800 1200 NA NA NA 7200 8000
## [41995] NA 32000 6000 NA 6000 4800 NA NA NA
## [42004] NA NA NA 7200 14000 6000 NA 8000 NA
## [42013] NA 4800 6000 6000 NA 6000 1500 NA NA
## [42022] NA NA NA 7200 4400 NA NA NA NA
## [42031] NA NA 8000 NA 4800 NA NA NA NA
## [42040] NA 6000 6000 1000 NA NA 12000 NA NA
## [42049] 7200 NA 4000 NA 20000 NA NA 6400 NA
## [42058] NA NA NA 16000 18000 3600 NA NA NA
## [42067] NA 8000 40000 2000 NA 7200 NA NA 24000
## [42076] NA NA 4000 6000 NA 20000 10000 NA 9200
## [42085] 8000 8500 NA 6000 8000 NA NA NA 16000
## [42094] 12000 NA NA 4000 NA 8000 12000 4800 6000
## [42103] NA 8000 6000 NA NA NA NA NA 3600
## [42112] 6000 20000 NA NA 10000 NA NA NA 4800
## [42121] NA 6800 NA NA 4800 20000 NA 1600 10000
## [42130] 6000 NA NA 2400 8000 NA 2800 3200 6800
## [42139] NA 12000 8000 NA 10400 3200 4000 NA NA
## [42148] NA NA NA 7200 NA NA 8800 3600 NA
## [42157] NA NA 6400 12000 5600 2000 NA NA NA
## [42166] NA 11200 NA NA NA NA NA NA 2000
## [42175] NA NA 800 NA NA NA NA 6000 NA
## [42184] NA NA NA NA NA 6000 NA NA 7200
## [42193] 1600 7000 4000 NA NA 7000 NA 12000 NA
## [42202] 4800 NA 6000 6000 NA NA 6400 NA 11600
## [42211] NA NA NA NA NA 10000 NA 16000 NA
## [42220] NA NA 6000 NA NA NA NA NA NA
## [42229] NA 20000 6000 NA NA 20000 NA 8000 2400
## [42238] 12000 NA NA 8000 20000 4000 NA NA NA
## [42247] NA NA 20000 NA NA 20000 NA 28000 NA
## [42256] NA 4800 NA NA NA 8000 16000 18000 NA
## [42265] NA 3000 NA NA NA NA 6000 5000 6000
## [42274] 4000 6000 16000 3200 NA 12000 NA 8800 7200
## [42283] NA 5200 NA NA NA 8000 8000 28000 NA
## [42292] 7200 NA 10000 NA NA NA NA 11200 10000
## [42301] NA NA 7200 8000 10000 8000 2400 20000 NA
## [42310] NA NA 5600 10000 NA NA 18000 NA NA
## [42319] 12000 2000 15000 NA NA 8000 NA NA 10000
## [42328] NA NA NA 14000 NA NA 20000 8500 NA
## [42337] 3600 NA NA NA 7000 2000 NA 6400 12000
## [42346] 4000 NA 6000 NA 4800 4800 42000 NA NA
## [42355] 4400 NA NA NA NA NA NA NA 12000
## [42364] 10000 4000 4800 NA NA NA 40000 NA NA
## [42373] NA NA NA NA 10000 NA NA NA 7200
## [42382] 7200 6400 2800 NA 7200 NA NA NA NA
## [42391] 12000 NA NA 7200 7200 NA 4800 4000 NA
## [42400] 7200 NA NA 4800 6000 NA NA NA 4400
## [42409] 10000 5600 6000 NA NA NA NA 8400 NA
## [42418] NA NA 8000 5200 6000 20000 40000 NA NA
## [42427] 6800 NA NA 6000 NA NA NA NA 4800
## [42436] 6000 NA 7200 5200 6000 NA 4800 NA 8000
## [42445] NA NA NA NA NA 3200 NA 8000 6000
## [42454] 7200 2000 NA NA 2000 4800 NA NA NA
## [42463] NA 20000 NA NA 2800 NA 5000 NA 6400
## [42472] 4000 10000 NA NA NA NA 4800 6000 NA
## [42481] 10000 6000 NA NA 2400 NA 60000 5600 6000
## [42490] NA 6000 NA 10000 8000 NA 1200 NA 4000
## [42499] 4800 4000 3600 6400 2400 NA NA NA 6000
## [42508] NA 6000 10000 6000 NA NA NA 8000 3600
## [42517] 16000 4000 4000 NA NA NA NA NA 8000
## [42526] 6000 NA 24000 NA NA 10000 NA NA 4000
## [42535] 7200 NA NA 10000 NA NA NA NA NA
## [42544] NA 5600 6000 NA 16000 12000 4000 NA NA
## [42553] NA NA NA NA 8000 NA 6000 NA NA
## [42562] 4800 NA NA NA 4800 NA NA NA NA
## [42571] NA NA NA NA NA 4000 NA 7600 NA
## [42580] NA NA 6000 NA NA NA NA NA 4800
## [42589] NA 4800 NA 4800 NA NA 9400 4800 NA
## [42598] NA NA 4000 NA NA NA 8000 16000 NA
## [42607] NA NA 4000 8000 NA 12000 NA NA NA
## [42616] NA NA NA NA NA NA NA 10600 4800
## [42625] NA NA NA NA NA NA 6000 5600 NA
## [42634] NA NA NA NA NA 2400 NA 6000 NA
## [42643] 24000 NA NA NA 8000 NA 4800 NA NA
## [42652] NA NA 5200 NA NA 7200 8000 4800 12000
## [42661] NA 8000 600 NA NA NA NA NA NA
## [42670] 4000 7200 NA NA NA NA NA NA 16000
## [42679] 6000 NA 6000 8000 NA NA 15200 NA 9200
## [42688] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [42697] NA NA NA NA 7000 NA NA NA NA
## [42706] NA NA NA NA 7000 12000 NA NA NA
## [42715] 6800 NA NA NA 7000 NA NA NA NA
## [42724] 8000 NA 8000 NA 4000 NA NA 6000 NA
## [42733] NA NA NA 8000 4000 4000 NA NA NA
## [42742] NA 6800 6000 NA NA NA 6000 NA NA
## [42751] NA 6000 NA NA 4800 6000 14000 3600 NA
## [42760] NA 4800 NA NA NA 5000 20000 6000 NA
## [42769] NA NA NA 4800 4400 3200 NA NA NA
## [42778] NA 6000 10000 NA 6000 NA 6000 NA NA
## [42787] NA NA 3000 4400 NA NA NA NA 10000
## [42796] 1400 NA NA 12000 NA NA NA NA 4000
## [42805] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [42814] NA 10000 40000 5000 NA NA NA NA NA
## [42823] 5000 NA 7000 NA NA NA NA 10000 NA
## [42832] NA 10000 NA NA NA NA 15000 NA NA
## [42841] NA NA NA NA 6000 NA 15000 10000 NA
## [42850] 7000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [42859] NA NA NA 9500 NA NA NA NA NA
## [42868] NA NA NA 7600 2000 NA 7200 1200 6000
## [42877] 6000 3600 4000 3600 NA 2400 NA NA 4400
## [42886] 6000 4000 NA NA 6000 1920 NA NA NA
## [42895] NA NA NA NA 4000 4100 6000 8000 7200
## [42904] NA 2000 NA NA NA NA NA 2400 10000
## [42913] NA NA 4800 NA 3200 NA NA NA NA
## [42922] 5600 6000 6000 1600 4000 NA NA NA NA
## [42931] NA 2400 NA NA 3000 NA NA NA 5600
## [42940] NA 4000 4000 7000 NA 4600 NA 7000 NA
## [42949] NA 2800 NA NA NA NA 6000 6000 8000
## [42958] 8000 4000 5600 4000 6400 NA NA NA NA
## [42967] NA 4000 4800 NA NA 4000 80000 8000 NA
## [42976] 8000 7200 11200 NA NA NA NA NA 6000
## [42985] NA NA NA 1600 2400 4800 5000 NA NA
## [42994] 10000 NA 6000 2400 NA 8000 NA 2400 NA
## [43003] 1440 1440 2000 4000 NA NA 12000 4320 NA
## [43012] 3120 NA NA 5200 NA 4000 NA 400 NA
## [43021] NA 1600 NA 4000 NA 3600 NA 6000 NA
## [43030] 3000 6000 5200 NA 6000 4800 NA 4800 NA
## [43039] NA NA 7200 6000 3200 NA NA 8000 6000
## [43048] 3200 NA 1600 3600 NA 1200 4800 1600 NA
## [43057] 2400 NA 6000 2400 8000 36000 4000 NA NA
## [43066] 7200 NA NA NA 7200 2000 NA NA 6000
## [43075] NA 4800 NA 4000 2000 NA NA NA NA
## [43084] NA NA 4800 8000 NA NA NA NA NA
## [43093] NA 4000 3200 NA 4800 NA 5600 NA 10000
## [43102] NA NA 140 NA 40000 NA 56000 NA NA
## [43111] NA NA NA NA 4000 5200 NA NA 7200
## [43120] 2800 6000 NA 6000 10000 4000 NA NA 4000
## [43129] NA 6400 5000 NA NA 4800 NA 6000 6000
## [43138] NA NA NA 6000 NA NA NA 4000 3600
## [43147] 20000 NA NA NA NA 24000 3500 NA NA
## [43156] NA 10000 2000 NA 4800 NA 6000 NA NA
## [43165] NA 6000 3600 2800 NA NA 5000 NA NA
## [43174] NA NA NA 2000 1500 NA 4000 NA 6000
## [43183] 4000 8000 3000 5600 5600 NA NA 4800 NA
## [43192] NA 6800 3600 NA NA NA 1800 NA NA
## [43201] 4800 NA NA 2400 2400 2400 NA NA 1600
## [43210] NA 8000 1800 7200 1000 NA 3000 2400 7200
## [43219] 4000 1120 NA 1200 2000 2600 NA 2000 1200
## [43228] 2000 NA 1600 8000 NA 6000 2000 NA 1800
## [43237] 4000 NA 3200 NA NA NA NA NA NA
## [43246] NA 12000 4800 5600 5600 NA NA 4000 4000
## [43255] NA NA NA NA NA 1000 NA 4800 2000
## [43264] NA NA NA 6600 NA 12000 NA 6000 NA
## [43273] 6000 NA NA NA 10000 4000 NA 5200 NA
## [43282] 4000 NA NA NA NA NA NA 2000 2800
## [43291] NA 24000 NA 2800 NA 2800 4400 NA NA
## [43300] 8000 200000 NA NA NA NA 8000 NA 8000
## [43309] NA NA NA NA 5600 NA NA 6000 NA
## [43318] NA NA NA NA 4000 NA 28000 6000 NA
## [43327] 30000 6000 10000 NA NA NA 7200 3200 12000
## [43336] NA NA 12000 NA 3200 NA NA NA 6000
## [43345] 6000 NA NA NA 4800 6000 4800 NA NA
## [43354] NA NA NA 5000 2000 NA 4000 NA 4800
## [43363] 1440 5000 NA NA 2000 2400 2800 3600 1000
## [43372] 1200 NA 4800 7200 NA 10000 7200 NA NA
## [43381] NA NA 12000 10000 NA NA 6000 8000 NA
## [43390] 3200 9000 20000 NA NA 16000 NA NA 25000
## [43399] NA NA NA NA 12000 NA 4000 2000 NA
## [43408] 1600 2048 NA 1600 NA NA 4800 3200 8000
## [43417] 10000 NA NA NA 5600 NA 6000 NA 5000
## [43426] NA NA NA NA 5200 NA 1200 2800 NA
## [43435] NA 40000 NA NA NA 2000 NA NA NA
## [43444] 5000 NA 14000 8000 NA NA 10000 NA NA
## [43453] 2400 4800 2400 4000 6000 NA NA NA NA
## [43462] 4000 NA NA NA 7200 8000 NA NA 3200
## [43471] 2000 NA NA NA 1600 NA NA 2400 5600
## [43480] NA NA 5200 NA 4800 3200 NA NA 1600
## [43489] NA 3000 4000 NA NA NA NA 2000 NA
## [43498] NA NA 3200 NA NA 3000 NA 2800 NA
## [43507] NA NA 4800 5200 4000 4800 3200 4800 3600
## [43516] 4800 NA 2000 2400 8800 4000 NA NA 4000
## [43525] NA NA 2000 NA NA 2000 2400 NA NA
## [43534] NA NA 2400 NA NA 1600 4800 4800 NA
## [43543] NA NA 4800 20000 NA NA NA NA NA
## [43552] NA NA NA NA 6000 NA 2800 2400 NA
## [43561] 16000 NA 12000 NA NA NA NA NA NA
## [43570] NA 4000 4000 15000 NA NA 4000 NA 6000
## [43579] NA NA 2400 6000 4800 3200 11200 12000 10000
## [43588] 7200 NA NA 7200 6400 4800 8000 NA 6000
## [43597] 5000 6000 NA 8000 NA 7200 5200 4800 4000
## [43606] 6000 6000 3045 NA NA NA 7200 8000 NA
## [43615] NA NA 4000 NA NA NA NA NA NA
## [43624] 4000 NA NA NA NA NA 7200 NA 4800
## [43633] 6000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [43642] NA NA NA 2800 2000 2400 NA 2800 2880
## [43651] NA 2000 2880 3600 NA 5600 NA 3000 600
## [43660] 2400 2600 NA NA NA 2600 NA 4000 NA
## [43669] NA NA 2800 NA NA 2000 8000 NA NA
## [43678] 5200 NA NA NA 1600 3600 2400 1920 NA
## [43687] 1440 4800 4000 3600 3600 3200 NA 4800 6000
## [43696] 1440 NA NA NA 3000 NA NA 2400 3200
## [43705] NA NA 6000 4080 1600 NA NA NA 800
## [43714] 4800 NA 4000 NA NA NA NA 4800 NA
## [43723] 6000 NA NA NA NA 7000 NA 4800 NA
## [43732] 2400 3000 1800 NA 3600 2800 3200 NA NA
## [43741] 2400 NA NA 5600 NA NA 4000 NA NA
## [43750] NA 4800 NA NA NA NA NA 10000 NA
## [43759] NA NA NA 5000 NA NA 4000 7200 4000
## [43768] 4000 8000 4000 NA NA 12000 8800 6000 8000
## [43777] 4000 2000 NA NA 6000 NA NA 6400 NA
## [43786] 3600 4000 4000 NA NA NA 1800 NA 6400
## [43795] NA NA 2000 6000 NA 32000 NA 1600 NA
## [43804] 3600 NA NA 4800 8000 5000 NA NA 3400
## [43813] 3200 8000 NA NA NA 4000 4000 NA 2000
## [43822] NA NA 6800 NA 2000 NA NA 6000 NA
## [43831] NA NA 1800 NA NA NA 4800 NA 3600
## [43840] 4800 4800 4000 NA 4800 4400 NA 6000 NA
## [43849] NA 6000 NA 4000 4000 4000 4800 NA NA
## [43858] NA NA 4800 9200 NA NA NA NA NA
## [43867] NA 2400 NA 2000 6000 NA NA 3600 2400
## [43876] NA NA NA NA 4000 NA NA 4000 NA
## [43885] NA NA NA NA 4800 NA NA 4800 NA
## [43894] 6000 NA 4000 4000 4000 NA NA NA NA
## [43903] NA 4000 NA NA 2400 NA NA NA NA
## [43912] NA 6000 4320 NA 3600 NA NA NA 4800
## [43921] 4800 NA NA NA NA NA NA 2400 5000
## [43930] 6000 4800 2000 4000 4000 4800 4000 NA 4000
## [43939] NA 3600 4000 NA 2000 4800 NA 24000 3200
## [43948] NA NA 4800 NA 2500 NA NA NA 1800
## [43957] NA NA 4800 2000 5200 NA NA 8000 NA
## [43966] NA NA NA 8000 6000 2000 NA 7200 6000
## [43975] 7200 NA NA NA 6000 4000 8000 6400 NA
## [43984] NA NA NA NA 12000 NA NA 4000 4800
## [43993] 3600 NA 4800 7200 8000 NA 14000 64000 NA
## [44002] NA NA NA NA NA NA NA 4800 4000
## [44011] NA 2800 NA NA 3500 8000 NA NA NA
## [44020] 4000 NA 1600 6000 NA 6000 1200 NA 10000
## [44029] 5200 6000 NA 5200 8000 4800 4800 4800 2000
## [44038] NA NA NA NA NA NA 6000 NA NA
## [44047] NA 7200 NA NA NA NA NA NA NA
## [44056] NA 4800 NA NA 6000 6000 NA 6000 8000
## [44065] 4000 NA NA NA NA NA 6000 NA 12000
## [44074] 7200 NA 2400 6000 NA NA NA NA NA
## [44083] NA NA 8000 2800 6000 NA 2000 NA NA
## [44092] 3000 2080 2000 NA 3600 14000 NA NA 4800
## [44101] NA NA NA NA 4000 3200 NA NA NA
## [44110] 4400 5000 8000 NA NA NA 4800 NA 2160
## [44119] NA 5000 NA NA NA 3000 12000 28000 10000
## [44128] 5200 NA 7200 5200 NA 3000 2000 8000 NA
## [44137] 8000 NA NA 6400 8000 3000 NA 2400 NA
## [44146] 1200 NA NA 1200 NA 2000 NA 3000 2800
## [44155] 2000 2600 700 NA 3200 6000 NA 3000 3000
## [44164] 4000 NA 3999988 NA NA 10000 7200 2000 NA
## [44173] 4800 NA 2600 4000 NA NA NA NA 4000
## [44182] 3600 3200 NA 2400 7000 NA NA 4800 2400
## [44191] NA 4800 NA NA NA NA NA 2400 4000
## [44200] NA 8000 4800 6000 NA 2400 3200 4000 NA
## [44209] NA 6000 NA 7200 3600 NA 3600 NA NA
## [44218] 2400 NA NA NA NA NA 5200 NA NA
## [44227] NA NA NA 8000 NA NA NA NA 6000
## [44236] 10000 NA 8000 NA NA NA 8000 8000 NA
## [44245] NA 7000 8000 NA NA NA 12000 NA 14000
## [44254] NA NA 10000 NA NA NA NA 2400 NA
## [44263] NA 28000 4800 NA NA 4000 NA NA 5200
## [44272] 4800 6000 2400 3000 4000 3200 5000 NA 1200
## [44281] NA NA 4000 NA NA NA 3200 4000 4000
## [44290] 4800 1000 NA 4000 3200 5200 NA 14000 4000
## [44299] NA NA 2800 NA 8000 NA NA 8000 NA
## [44308] 5200 6000 7600 4000 NA NA 1800 4800 NA
## [44317] 7200 6600 4000 NA 4000 7200 7200 7200 7200
## [44326] NA NA 2400 2000 1600 2000 2000 1200 NA
## [44335] 1800 1600 1600 NA 2400 7200 1800 NA 8000
## [44344] 3000 NA 1200 6000 1200 NA 2800 NA 2400
## [44353] 2000 NA NA 4800 2000 2800 2000 NA NA
## [44362] 3200 NA NA 4000 NA 10000 3200 NA 6000
## [44371] 6000 6000 NA NA NA NA NA NA NA
## [44380] 4800 7200 8000 NA 5600 20000 NA 3200 NA
## [44389] 4800 NA 7200 NA NA 6000 4800 NA 4800
## [44398] 3200 NA NA 2400 2000 NA 4000 3200 NA
## [44407] NA 3000 2400 NA NA 2400 1440 2400 NA
## [44416] 2000 7200 12000 3000 6000 1500 3200 NA 4800
## [44425] NA 4800 8000 8800 1800 NA 4000 NA 8000
## [44434] NA 2400 NA NA 6000 4800 NA NA NA
## [44443] 6000 NA NA NA NA 6000 3000 NA NA
## [44452] NA NA NA NA 7000 NA NA NA NA
## [44461] NA NA NA NA NA 2600 2400 2400 NA
## [44470] NA 4000 2000 NA NA NA 6000 NA 800
## [44479] 7000 4800 NA NA NA 6400 6000 NA NA
## [44488] NA 6000 NA 6000 6000 1600 18000 NA NA
## [44497] 4800 NA 2400 2400 5600 8000 NA NA 4000
## [44506] 10000 NA 30000 NA NA 4000 20000 10000 18000
## [44515] 12000 NA NA NA NA 4800 NA 14000 NA
## [44524] NA NA 10000 10000 NA NA NA 15200 NA
## [44533] NA NA 6000 NA NA 12000 NA NA NA
## [44542] NA NA NA 20000 NA NA NA NA NA
## [44551] NA NA NA 20000 15000 20000 NA NA NA
## [44560] 4800 11200 NA 7200 NA NA NA NA NA
## [44569] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [44578] NA NA NA NA NA 12000 NA NA 15000
## [44587] NA 8000 NA NA NA NA 25000 20000 NA
## [44596] 12000 NA 8000 NA NA NA 7000 10000 8000
## [44605] NA NA NA NA NA 5200 6000 NA 6000
## [44614] 20000 NA NA NA 12000 NA NA NA NA
## [44623] 3000 7200 NA NA 5000 50000 NA NA NA
## [44632] NA NA NA 20000 NA NA NA NA 10000
## [44641] 10000 NA 14000 4600 12000 NA NA NA 10000
## [44650] 8500 NA NA NA NA 20000 16000 7200 NA
## [44659] NA NA NA NA 12000 NA 50000 NA 30000
## [44668] NA NA NA NA NA NA NA NA 10000
## [44677] 10000 6000 NA NA 7600 45000 NA NA NA
## [44686] NA NA NA NA NA NA NA NA 8000
## [44695] NA NA NA NA 6000 NA NA NA 5000
## [44704] NA NA 12000 NA NA NA NA NA 2000
## [44713] NA NA NA 2400 NA 10000 NA NA NA
## [44722] NA NA NA 7200 NA NA NA NA NA
## [44731] NA 8000 NA 12000 NA NA NA NA NA
## [44740] 7200 NA 10000 NA 10000 NA 4800 6000 NA
## [44749] NA 9000 17000 NA NA NA NA NA NA
## [44758] NA NA NA NA NA 8000 NA NA NA
## [44767] NA NA 20000 NA 20000 NA 4800 NA NA
## [44776] NA 6200 7200 NA NA NA NA 10000 NA
## [44785] NA NA NA NA NA 8000 NA NA 8000
## [44794] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [44803] 5000 6000 25000 NA NA NA NA 6000 NA
## [44812] 8000 6000 9000 NA NA NA NA NA NA
## [44821] 16000 NA 25000 NA NA NA 4440 NA 4800
## [44830] NA NA NA 5000 9200 10000 NA NA NA
## [44839] NA NA NA NA NA NA NA NA 10000
## [44848] 4500 5000 NA NA NA 7000 NA NA NA
## [44857] NA NA NA NA NA NA NA NA 15000
## [44866] NA NA NA NA 10000 NA NA NA NA
## [44875] NA 15000 10000 NA 50000 NA NA NA NA
## [44884] NA 4000 8000 NA NA NA NA NA NA
## [44893] NA NA NA NA NA NA NA 5000 12000
## [44902] NA NA NA NA 20000 6000 NA NA NA
## [44911] NA 8000 10000 NA NA NA NA NA NA
## [44920] 3000 NA 8000 NA NA 6000 7000 NA 4800
## [44929] NA 10000 NA 8000 NA NA NA NA NA
## [44938] NA 8000 NA NA 7200 NA 10000 NA NA
## [44947] NA NA NA NA NA NA NA 14000 NA
## [44956] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [44965] NA 12000 NA 25000 NA 50000 NA NA NA
## [44974] 6800 8000 5000 30000 NA 10000 NA 7200 NA
## [44983] NA 10000 NA 6000 NA NA NA NA NA
## [44992] NA NA 6000 9200 NA 10000 10000 NA NA
## [45001] NA 10000 NA NA NA 4000 NA NA NA
## [45010] 10000 NA NA NA NA NA NA 7200 NA
## [45019] NA NA NA NA NA 4800 NA NA NA
## [45028] NA NA NA NA NA NA 5000 NA 4000
## [45037] NA NA 8000 NA NA 10000 8000 10000 NA
## [45046] NA NA NA 8000 NA NA NA NA NA
## [45055] NA NA NA NA NA NA NA 8000 NA
## [45064] NA NA NA NA 40000 NA NA 12000 NA
## [45073] 20000 15000 NA NA 16000 6000 5000 20000 8000
## [45082] NA 16000 16000 8000 8000 6000 NA NA 7200
## [45091] 12000 NA NA NA NA NA 4000 NA 8000
## [45100] 6000 NA 5000 4200 10000 NA NA NA NA
## [45109] NA NA NA NA NA NA NA 6000 10000
## [45118] 7200 10000 6000 6000 NA 10000 11000 NA NA
## [45127] 6000 NA 7000 7600 8500 NA 6000 NA NA
## [45136] 6000 7000 NA NA NA 14000 NA NA 8000
## [45145] NA 3000 NA NA 9000 NA NA NA NA
## [45154] NA NA NA NA NA NA 4800 NA NA
## [45163] NA NA NA 3200 NA 22000 NA NA NA
## [45172] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [45181] NA 6000 NA 10000 NA 40000 NA NA NA
## [45190] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [45199] NA NA NA NA NA 13000 NA 4000 NA
## [45208] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [45217] NA NA NA 30000 4800 NA NA 8000 10000
## [45226] 8000 NA NA 10000 15000 NA NA 10000 NA
## [45235] 5600 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [45244] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [45253] NA NA NA NA 1600 NA NA NA NA
## [45262] NA NA NA NA NA NA 8000 NA NA
## [45271] NA NA 3000 NA 8000 NA NA 8000 4000
## [45280] NA NA 8000 8000 NA NA NA 5000 10000
## [45289] 2000 7200 NA 12000 6000 6000 7200 7000 NA
## [45298] NA 8000 4000 NA 12000 10000 NA 10000 NA
## [45307] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [45316] NA 6000 6400 6000 NA NA NA NA NA
## [45325] 9000 6000 4800 8000 NA 11000 15000 7200 15000
## [45334] 20000 NA 6000 NA 14000 NA NA NA NA
## [45343] 15000 6500 NA 4800 6000 NA NA 7200 NA
## [45352] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [45361] NA NA NA 6000 NA NA NA NA 8000
## [45370] 8000 10000 NA NA NA 8000 10000 4000 8000
## [45379] 10000 NA 8000 NA 8000 10000 NA NA NA
## [45388] 12000 8000 12000 NA 6000 NA 4000 NA NA
## [45397] 9000 15000 NA NA 12000 NA NA NA NA
## [45406] 6000 NA 19200 4000 NA NA NA NA NA
## [45415] NA NA 8000 6000 5000 NA NA NA NA
## [45424] NA NA NA 40000 NA NA NA 8000 NA
## [45433] NA NA NA NA NA NA NA 12000 10000
## [45442] NA NA NA NA 6000 NA 6000 NA NA
## [45451] 14000 NA NA 6000 NA 25000 8000 10000 10000
## [45460] NA 16000 15000 NA 25000 NA NA NA NA
## [45469] NA NA NA NA NA NA NA NA 12000
## [45478] 8000 NA 8000 NA 10000 12000 18000 4000 4000
## [45487] NA NA NA NA NA NA NA 12000 NA
## [45496] NA 15000 NA 40000 NA NA 4000 4000 NA
## [45505] NA NA NA NA 8000 NA NA 16000 NA
## [45514] NA NA NA 4800 NA NA NA NA NA
## [45523] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [45532] 5200 6000 NA 4800 4400 NA NA NA NA
## [45541] NA 6000 6000 NA 10000 3600 NA NA NA
## [45550] NA NA NA NA 6000 10000 8000 6000 8000
## [45559] 7500 NA 6400 NA 20000 18000 NA 8000 NA
## [45568] NA NA 28000 NA NA NA NA NA NA
## [45577] NA NA NA 6000 6450 NA 6000 NA 6000
## [45586] NA NA NA 8800 NA NA 4000 NA 20000
## [45595] NA NA 4000 NA NA 4200 NA NA NA
## [45604] NA NA NA NA 9200 12000 NA 16000 7200
## [45613] 10000 6000 NA NA 8000 NA NA NA 20000
## [45622] 10000 10000 NA NA 8000 NA 8000 NA 10000
## [45631] 10000 NA 6000 4400 NA 8000 10000 NA 8000
## [45640] NA 8000 10000 NA 7000 NA 20000 NA NA
## [45649] 25 NA 16000 NA NA NA NA NA NA
## [45658] NA NA 3000 NA NA NA NA NA NA
## [45667] NA NA NA 10000 NA NA NA 10000 NA
## [45676] NA 7000 NA NA NA 6000 6000 8000 NA
## [45685] 20000 10000 10000 NA 3200 NA NA NA NA
## [45694] NA 18000 NA 12000 NA NA NA 6000 NA
## [45703] NA NA NA NA NA NA NA NA 8000
## [45712] 7600 NA 7200 9000 6000 NA 60000 NA NA
## [45721] NA 3600 NA NA NA 35 NA NA 6500
## [45730] NA NA NA NA NA NA 40000 20000 14400
## [45739] NA NA NA NA NA NA NA NA 16000
## [45748] NA NA NA NA NA NA NA 15000 12000
## [45757] 6000 8000 6000 10000 NA 4000 NA NA NA
## [45766] NA NA NA 10000 NA NA NA NA NA
## [45775] NA NA 20000 6000 NA 7000 4000 11200 8000
## [45784] 9200 3600 12000 NA NA NA 10000 30000 NA
## [45793] 12000 NA NA NA NA 10000 NA NA 15000
## [45802] NA 10000 18000 NA NA 12000 5200 12000 NA
## [45811] 8000 60000 NA NA NA 60000 NA NA NA
## [45820] 8000 7200 NA NA 10000 NA NA NA NA
## [45829] NA 60000 30000 NA 40000 NA NA NA NA
## [45838] 12000 NA NA NA 30000 NA 10000 NA NA
## [45847] NA NA 30000 NA NA NA NA 7600 NA
## [45856] NA 15000 NA 4500 NA NA 4000 8000 12000
## [45865] NA 10000 NA 9200 7200 5200 NA NA NA
## [45874] NA 8800 8000 7200 NA 4000 NA 7500 NA
## [45883] NA NA NA 10000 8000 NA 6000 NA NA
## [45892] 8000 NA NA NA NA NA NA 15000 NA
## [45901] 8000 15000 NA NA 12000 4800 14000 12000 NA
## [45910] NA 12800 NA 9000 NA NA 17000 NA NA
## [45919] NA NA NA NA NA NA 30000 NA 22000
## [45928] 30000 NA NA 6000 6000 NA NA NA NA
## [45937] NA NA 8000 7600 NA NA NA NA NA
## [45946] NA 6500 NA NA NA NA 12000 20000 NA
## [45955] 12000 NA 7000 8000 NA NA NA NA NA
## [45964] NA NA 6600 NA NA NA NA 20000 18000
## [45973] NA NA NA 9200 8000 NA NA NA NA
## [45982] 6800 NA NA NA 40000 40000 NA NA NA
## [45991] NA NA NA NA NA 4800 NA NA NA
## [46000] NA NA NA NA NA NA 15000 17000 15000
## [46009] 22 14000 NA NA NA NA NA NA NA
## [46018] NA NA NA NA NA 15000 NA NA NA
## [46027] NA NA NA 3400 NA 40000 NA 7200 NA
## [46036] 6800 8000 NA 10000 NA NA NA NA NA
## [46045] 5200 NA 10000 NA NA 30000 NA NA 12000
## [46054] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [46063] NA NA 8000 NA NA NA NA NA 12000
## [46072] NA 25000 NA NA NA 8000 8000 6000 10000
## [46081] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [46090] NA NA 25000 NA NA NA NA 20000 NA
## [46099] NA NA NA NA 5200 NA 10000 NA NA
## [46108] NA NA NA 25000 NA 20000 NA 10000 8800
## [46117] NA NA 14000 7200 9200 NA NA NA NA
## [46126] 16000 NA 25000 NA 12000 NA NA 14000 NA
## [46135] 12000 NA 12000 8000 NA NA NA 5200 8000
## [46144] NA 6000 8000 10000 NA NA NA NA NA
## [46153] NA NA NA NA NA NA 35000 NA NA
## [46162] NA NA NA NA 6500 NA 11200 NA NA
## [46171] NA NA NA NA NA NA 20000 NA NA
## [46180] 30000 NA NA 40000 NA 20000 14000 NA NA
## [46189] NA NA 10000 25000 NA 16000 NA 8000 10800
## [46198] NA 5500 NA NA NA NA 14000 7200 7000
## [46207] NA 8000 NA NA 12000 16000 NA 20000 NA
## [46216] 30000 6000 NA 20000 NA NA NA NA NA
## [46225] NA NA NA NA 40000 NA NA 4800 30000
## [46234] NA 15000 NA 8000 15000 12000 12000 80000 36000
## [46243] NA NA 20000 NA NA 10000 NA 12000 12000
## [46252] NA NA NA NA 20000 NA NA NA 8000
## [46261] 8000 10000 4000 NA 6000 6000 NA NA NA
## [46270] 12000 NA 8000 NA 24000 12000 8000 11200 NA
## [46279] NA 6800 NA NA NA NA 8000 NA NA
## [46288] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [46297] 10000 NA 15000 NA 12000 NA NA NA 4800
## [46306] 10000 NA NA NA 10000 NA 4800 4000 NA
## [46315] NA NA NA NA NA 4000 4400 NA NA
## [46324] NA NA NA 20000 NA 12000 NA NA 8000
## [46333] 12000 NA NA 9000 10000 NA NA 8000 NA
## [46342] 10000 NA NA 7200 10000 NA NA NA NA
## [46351] NA NA 14000 NA NA NA NA NA NA
## [46360] NA NA NA 8000 NA NA NA 14000 NA
## [46369] NA NA 10000 NA NA NA NA 6400 NA
## [46378] NA 6800 NA NA 8000 12000 NA 7200 NA
## [46387] 8000 NA NA NA 6000 NA 5200 NA 6000
## [46396] NA 14000 NA NA 32000 NA NA NA NA
## [46405] NA 12000 NA 8000 NA NA NA NA 4000
## [46414] 8000 9000 4000 NA NA NA NA 12000 NA
## [46423] NA 8000 6800 NA NA NA 6000 NA NA
## [46432] NA NA NA NA 16000 NA NA NA NA
## [46441] 14000 NA NA NA NA 5600 NA NA NA
## [46450] NA 6800 NA 18000 20000 NA 8000 NA 6400
## [46459] 5000 NA NA 7200 NA NA NA 6000 NA
## [46468] NA 5200 NA 6800 3000 NA 7200 4800 6000
## [46477] NA 25 12000 NA NA NA NA NA NA
## [46486] NA NA NA NA NA NA NA 6000 NA
## [46495] NA NA NA 6000 NA 14000 7200 7200 6800
## [46504] NA NA NA NA 6800 NA 8000 15000 NA
## [46513] 6000 7200 NA 7200 NA NA 5200 8000 NA
## [46522] 8000 NA 16000 NA NA NA 8000 NA 15000
## [46531] 15000 6000 NA NA NA 4800 5600 NA NA
## [46540] 10000 NA 7200 NA NA 8000 4000 NA NA
## [46549] 6000 NA 12000 10000 NA NA NA NA 4000
## [46558] 10000 NA NA 11600 6000 NA 4800 NA NA
## [46567] NA NA 4800 5200 8000 6000 NA NA 12000
## [46576] 6000 NA 30000 NA NA NA NA NA 15000
## [46585] 4000 NA NA 12000 NA NA NA NA NA
## [46594] NA NA NA 6000 NA 6000 6000 NA NA
## [46603] 6400 8000 4000 NA 12600 4800 4000 6000 10000
## [46612] 11200 NA NA NA 6000 32000 16000 8800 NA
## [46621] NA NA 10000 NA NA NA 14000 8000 11200
## [46630] 10800 6000 NA NA 14000 20000 8800 NA NA
## [46639] 24000 NA NA NA NA 6000 NA NA NA
## [46648] NA NA 8000 12000 NA NA 7200 NA 10000
## [46657] 6000 NA NA NA 12000 24000 8000 5200 NA
## [46666] NA NA 11200 NA 6000 8000 8000 NA NA
## [46675] NA NA 4800 8000 12000 8000 6000 NA NA
## [46684] NA 8000 NA 8000 NA NA 4000 8000 NA
## [46693] NA NA 11000 NA 5000 3000 NA NA NA
## [46702] 20800 NA 10000 NA 4000 6000 10000 8800 5000
## [46711] NA 16000 6800 8000 8000 3600 4000 8400 5200
## [46720] NA 6800 NA 4200 24000 NA 10000 NA NA
## [46729] 8000 20000 5000 NA 14000 NA 4800 NA NA
## [46738] 4800 4800 NA NA NA 8800 NA NA NA
## [46747] NA NA NA 8000 5200 10000 6000 NA 13200
## [46756] 10000 5000 NA NA 7200 8000 NA NA NA
## [46765] 6000 12000 16000 NA 5000 NA NA 4400 6000
## [46774] NA NA NA NA NA 8000 NA NA 8000
## [46783] 12800 NA 6000 NA 4000 8000 20000 NA NA
## [46792] 10400 NA 5200 8000 NA NA 20000 10000 20000
## [46801] 13000 NA 6000 15000 NA NA NA 14000 4000
## [46810] 6400 NA NA NA 4000 4000 NA 6000 6000
## [46819] 40000 NA NA 8000 NA 8000 5600 10000 6400
## [46828] NA 8000 14000 NA 6800 6800 12000 NA NA
## [46837] 5200 10000 9600 NA NA NA 12000 NA NA
## [46846] NA 8000 NA NA NA 6000 NA 8000 4000
## [46855] NA 8000 NA NA NA 4000 5200 10000 NA
## [46864] 5600 NA 7200 6000 NA NA NA 6000 9000
## [46873] NA NA NA 9600 NA 4000 5200 11200 NA
## [46882] 6400 NA NA 10000 6000 5000 10000 NA NA
## [46891] 14400 4400 NA NA NA NA NA 120000 NA
## [46900] 40000 10000 NA NA 11200 6000 NA 9200 NA
## [46909] 4800 NA 8000 4400 6000 8000 6000 4000 8000
## [46918] NA 8000 12000 4800 NA 6000 NA 30000 NA
## [46927] NA NA NA 20000 16000 12000 NA NA NA
## [46936] 8800 NA 4800 NA NA 12000 16000 10000 NA
## [46945] 8000 7200 NA 4800 NA 6000 NA NA 8000
## [46954] NA 8000 NA NA 6000 NA NA 6000 8000
## [46963] 20000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [46972] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [46981] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [46990] 8000 3200 14000 NA NA NA 12000 NA NA
## [46999] NA NA NA NA NA 8800 4800 NA 4800
## [47008] NA 8000 8000 4800 6000 NA NA NA NA
## [47017] 6000 6000 NA NA 16000 NA NA NA NA
## [47026] NA 6400 8800 NA 7200 10000 NA NA NA
## [47035] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [47044] NA NA 8000 4800 NA NA NA NA 8000
## [47053] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [47062] NA NA NA 4800 8000 NA NA NA NA
## [47071] NA NA 7000 NA NA 9200 10000 10000 7000
## [47080] 6000 6000 NA 2000 10000 NA 12000 NA NA
## [47089] 4800 NA NA 8000 10000 NA NA NA 4400
## [47098] NA 2000 NA NA NA NA NA NA 12000
## [47107] 24000 NA 4800 NA 8000 6400 NA 12000 10000
## [47116] 5000 NA NA NA NA NA 30000 4000 NA
## [47125] NA NA 12000 NA NA NA 6800 NA 12000
## [47134] NA NA 8000 NA 4800 8000 NA NA NA
## [47143] NA 7200 7200 NA 6000 NA 6000 9200 NA
## [47152] NA 7200 8000 6800 6800 6000 5200 4200 NA
## [47161] 5200 NA 10000 NA NA NA NA NA NA
## [47170] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [47179] NA 7200 4400 6000 NA 7200 6000 NA 8000
## [47188] 10000 NA 5000 12000 NA 12000 NA 4800 8000
## [47197] NA NA 7200 NA 2000 NA NA NA 7200
## [47206] NA NA 10000 NA NA 4000 20000 NA 8000
## [47215] 8000 4400 6400 4800 6000 8000 NA NA NA
## [47224] NA NA NA NA 6000 NA NA NA NA
## [47233] 7200 8000 NA 8000 6000 6000 8800 6400 NA
## [47242] NA 6000 NA 7200 8000 4800 NA 4000 5200
## [47251] 11200 4800 8000 NA NA NA 12000 10000 14000
## [47260] NA 5200 NA 16000 NA 8000 NA NA NA
## [47269] NA 20000 8000 NA 12000 NA NA 20000 8000
## [47278] NA NA NA NA NA NA 8000 NA 8000
## [47287] NA 8000 2000 NA 12000 10000 28000 4000 NA
## [47296] 4000 NA 2000 NA 7400 4000 NA NA NA
## [47305] 4800 NA 10000 8800 NA 18000 4000 30000 NA
## [47314] NA 8000 NA NA 7600 20000 4800 4800 6000
## [47323] 7600 11000 NA 6000 NA NA NA NA 6000
## [47332] 8000 NA NA 35000 NA NA NA NA 16000
## [47341] NA 4000 8000 NA NA NA NA 9000 NA
## [47350] NA NA NA NA NA 16000 NA 24000 NA
## [47359] 8000 8000 10000 NA 2000 NA 14000 NA NA
## [47368] 10000 NA 10000 20000 NA NA NA NA 70000
## [47377] 10000 NA 15000 NA NA 40000 NA NA NA
## [47386] NA NA 6000 NA 6400 NA 4000 6000 12000
## [47395] NA NA NA NA NA 9600 NA 8000 12000
## [47404] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [47413] NA NA NA 8000 NA NA NA NA NA
## [47422] 6400 NA 2400 7200 12000 NA 9000 6000 12000
## [47431] NA NA 7200 12000 NA 3600 NA NA 9600
## [47440] NA NA 8000 5200 NA 3200 NA 5600 7200
## [47449] 6000 10000 6000 7000 8000 6000 8000 NA NA
## [47458] NA NA NA NA 5600 NA 4000 NA NA
## [47467] NA NA NA 9200 NA 6000 8000 NA NA
## [47476] NA 8000 5200 NA NA NA NA 4800 8800
## [47485] NA NA 5200 NA NA NA 8000 NA 6000
## [47494] NA NA NA NA 7600 7200 NA NA 6000
## [47503] NA 6800 NA 5200 NA NA NA 4800 NA
## [47512] 4800 6000 NA 8000 7200 7200 NA NA 3200
## [47521] 14000 NA 11000 26000 NA 8000 NA 20000 NA
## [47530] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [47539] NA NA NA NA 4000 10000 NA NA 17000
## [47548] NA NA NA NA 14000 8000 4800 5200 NA
## [47557] 7200 NA 7200 2400 NA NA 5600 NA NA
## [47566] NA 10800 NA 6000 NA 8000 4000 2000 NA
## [47575] NA 9600 NA 7200 7200 6800 14000 NA 5200
## [47584] 10000 8000 8800 NA 7200 NA NA NA 2400
## [47593] NA 8000 NA NA NA NA NA 10000 6000
## [47602] NA NA NA NA 12000 NA NA 6000 NA
## [47611] NA 7200 NA NA NA 4000 NA 6000 4800
## [47620] NA 7200 6000 NA NA 4800 NA NA NA
## [47629] NA NA NA 7200 NA NA NA NA NA
## [47638] 7200 1500 NA 6000 6000 NA NA 4800 NA
## [47647] 1200 NA 5200 6000 5200 NA NA 36000 12000
## [47656] NA 10000 NA 7200 NA 9200 6000 NA NA
## [47665] 4800 4800 NA 6400 6000 6400 NA NA NA
## [47674] NA 10000 5200 NA 5600 NA NA 8000 8000
## [47683] 7200 NA NA NA 8000 NA 5440 6000 NA
## [47692] 7600 NA 7200 NA NA 8000 7600 NA 5000
## [47701] 10000 8000 11200 NA 8000 7200 12000 NA NA
## [47710] NA NA 7200 NA NA NA 6000 NA 7200
## [47719] 3200 NA 6000 6000 4000 NA 10000 4800 12000
## [47728] 8400 4800 7200 6000 6000 NA NA NA NA
## [47737] NA 4000 7600 NA 6000 4000 NA NA NA
## [47746] NA NA NA 8000 18000 6800 8000 12000 7200
## [47755] NA 7200 10000 NA 7600 6000 NA 6000 1200
## [47764] 8800 NA NA 6400 32000 8000 NA 15000 NA
## [47773] NA 10000 10000 NA NA 8000 1000 NA NA
## [47782] NA 2400 NA NA 12000 NA NA 3600 NA
## [47791] NA 8800 NA NA 8000 10000 NA NA 12000
## [47800] NA 10000 NA NA 5600 NA NA 9600 21200
## [47809] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [47818] NA NA NA NA NA 6000 NA NA 7600
## [47827] 2400 NA 6000 48000 NA 12000 NA 7200 7200
## [47836] NA NA NA 5600 4000 NA NA NA 8000
## [47845] NA 16000 14000 NA 7600 6000 8000 NA NA
## [47854] NA NA 5400 NA NA NA NA NA 10000
## [47863] NA NA 11600 48000 6400 5600 9600 6000 8000
## [47872] 7200 NA NA NA 1600 NA NA NA 7500
## [47881] NA NA 8000 NA NA 4800 10000 5600 NA
## [47890] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [47899] 2000 NA 6000 4800 NA NA 4000 NA 4000
## [47908] NA NA NA NA 4000 NA NA 14000 25000
## [47917] NA 6000 NA NA NA 10000 14000 18000 NA
## [47926] NA 4000 NA 4500 10000 NA 7200 NA NA
## [47935] NA 12000 NA NA 1600 4000 19600 NA NA
## [47944] NA NA 6000 NA 32000 NA 20000 2400 18000
## [47953] 5200 6000 NA 4000 10000 NA NA 18000 NA
## [47962] 4000 8000 7200 8000 NA NA 8000 NA 10000
## [47971] NA 6000 6000 8000 NA NA NA NA NA
## [47980] 4000 6000 NA NA NA 6000 NA NA 4800
## [47989] 50000 NA NA 7000 NA NA 8000 6000 NA
## [47998] 7200 4800 10000 NA NA NA NA NA 20000
## [48007] NA 3200 12000 NA NA NA NA NA 4400
## [48016] NA NA 6400 NA NA NA NA NA NA
## [48025] 3600 9000 6000 2800 18000 1600 NA NA 7000
## [48034] NA NA 1600 NA 4000 NA 5000 3600 NA
## [48043] 8000 NA NA 4800 3200 3600 NA 4000 NA
## [48052] 30000 NA NA 14000 NA 4800 NA NA 6000
## [48061] NA NA NA NA NA NA 14000 NA 11600
## [48070] NA 10000 8000 40000 6000 NA 4400 3200 NA
## [48079] 8000 NA 6000 15000 25000 3600 NA NA 18000
## [48088] NA NA NA 20000 6000 NA NA 8000 2800
## [48097] 8000 6000 NA NA NA NA NA 8000 16000
## [48106] 8000 7200 NA NA NA 2800 8000 3000 8000
## [48115] 7200 NA 6000 4000 NA NA 18000 NA NA
## [48124] 15000 NA NA NA NA 800 1800 10000 10000
## [48133] 4000 10000 NA 2800 NA NA 4000 NA 2800
## [48142] NA 4200 1000 10000 4000 NA NA NA NA
## [48151] NA NA 2800 NA 5600 4800 16000 2000 3200
## [48160] 4800 NA NA 7800 NA NA 10000 NA 7000
## [48169] 30000 NA NA NA 3600 5000 6400 NA NA
## [48178] 4000 7200 10000 NA NA NA NA NA NA
## [48187] NA NA NA 2000 NA NA 24000 28000 4800
## [48196] NA NA NA 6000 NA NA NA NA NA
## [48205] 8000 NA NA 14000 NA 10000 NA 6000 NA
## [48214] 8000 NA NA 4800 NA 8000 NA NA NA
## [48223] 12000 2000 NA 4000 800 4000 5000 6000 NA
## [48232] NA NA NA 10000 NA NA NA 10000 8000
## [48241] NA NA NA 8000 NA 6500 NA NA NA
## [48250] 4000 NA NA 12000 6000 NA 8000 NA NA
## [48259] 4000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [48268] NA 8000 NA NA NA NA NA 5000 NA
## [48277] NA NA NA NA NA NA 7200 2500 6000
## [48286] 8500 NA 12000 6400 6000 NA 10000 NA 4000
## [48295] 3200 2000 2400 NA NA NA 2800 4800 4800
## [48304] NA NA NA NA NA NA 12000 7200 NA
## [48313] NA 6000 NA 4000 6400 6000 NA NA 7000
## [48322] 8000 NA NA NA 8000 NA NA 4000 4000
## [48331] 5000 NA NA NA 4800 NA NA NA NA
## [48340] 300 NA 8000 NA 13800 4800 NA 7200 10000
## [48349] 4000 4000 4800 NA NA NA NA 6800 8000
## [48358] NA NA NA 4000 NA 6000 NA NA 35000
## [48367] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [48376] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [48385] NA NA NA NA NA 8000 NA 8000 NA
## [48394] 7200 10000 NA NA 4000 6000 NA NA 5200
## [48403] NA NA 10000 NA NA NA NA NA 18000
## [48412] NA NA NA NA 12000 NA NA NA 2600
## [48421] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [48430] NA NA NA NA NA NA 12000 NA NA
## [48439] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [48448] NA NA NA NA NA NA 7200 NA 4000
## [48457] NA NA NA NA NA NA NA 6000 NA
## [48466] NA 3600 NA NA NA 2400 5200 9200 NA
## [48475] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [48484] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [48493] NA 5500 NA NA NA NA NA NA 6000
## [48502] NA NA NA NA NA NA 10000 NA NA
## [48511] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [48520] NA NA 12000 NA 3200 5200 NA NA NA
## [48529] NA NA NA NA 20000 NA 8000 8000 6000
## [48538] NA 20000 NA NA 3600 4000 NA NA 4000
## [48547] NA 4800 NA NA 4000 NA NA NA NA
## [48556] NA NA NA NA NA 3200 12000 NA 3600
## [48565] NA NA 3000 5000 NA 5000 NA 3200 NA
## [48574] NA 8000 4800 3200 800 NA NA NA 10000
## [48583] NA 8500 NA 8000 NA NA NA NA 2400
## [48592] NA NA 3600 NA NA 8000 NA 3600 NA
## [48601] NA NA 5000 NA 4000 NA NA 6000 NA
## [48610] NA NA NA 3600 9000 NA NA 3000 4800
## [48619] NA NA NA NA 10000 NA 4000 NA 4000
## [48628] NA NA NA NA 5000 NA NA NA 4400
## [48637] 4800 6000 NA NA 6000 3920 3920 8000 4800
## [48646] 10000 2800 4000 10000 NA 3600 6000 24000 NA
## [48655] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [48664] NA 8000 NA NA NA NA 7200 NA NA
## [48673] NA NA 9000 8000 NA NA NA 3400 NA
## [48682] NA NA NA 10000 7000 NA NA NA NA
## [48691] 7000 NA 5000 10000 5000 NA NA NA 10000
## [48700] 20000 NA 8500 15000 NA NA 4000 NA NA
## [48709] 40000 NA NA NA NA 4000 6000 NA NA
## [48718] NA NA 32000 NA 12000 NA NA NA NA
## [48727] 8000 NA NA 20000 2000 NA NA NA NA
## [48736] NA NA 12000 NA NA 6000 8400 8000 NA
## [48745] NA 4800 NA NA NA NA NA NA NA
## [48754] 7000 NA 12000 NA NA NA NA NA NA
## [48763] 5600 NA NA NA 16000 6000 5600 NA NA
## [48772] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [48781] NA NA NA NA 2800 4000 NA NA NA
## [48790] NA NA 9000 NA NA NA NA NA NA
## [48799] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [48808] 6000 8000 NA NA NA 16000 10000 NA NA
## [48817] 8000 NA NA NA NA 6000 10000 8000 NA
## [48826] 5000 8000 6000 2000 8000 6000 3800 20000 NA
## [48835] NA 7200 28000 7200 NA NA 7000 15000 NA
## [48844] 8000 NA 8000 4000 10000 NA 25000 2800 7000
## [48853] 9200 NA NA NA 15000 NA 4000 6000 4000
## [48862] 20000 NA 30000 48000 NA NA 20000 NA 20000
## [48871] 20000 NA 40000 40000 NA NA NA 10000 NA
## [48880] NA NA NA NA 20000 NA 13000 20000 NA
## [48889] NA NA NA NA NA NA NA NA 10000
## [48898] NA NA NA 10000 NA NA 10000 4800 NA
## [48907] NA NA 5200 NA NA 7200 4000 NA NA
## [48916] 2000 8000 NA 4500 NA NA NA NA NA
## [48925] 12000 NA NA NA NA NA 7200 NA NA
## [48934] NA NA 14000 NA NA 10000 NA NA NA
## [48943] NA 5000 NA NA NA 10000 NA 7000 10000
## [48952] NA 5600 NA 5500 7600 NA 5200 2400 NA
## [48961] NA 5600 8000 NA NA NA NA NA NA
## [48970] NA NA NA NA NA NA 3200 NA NA
## [48979] 10000 18000 4000 NA NA NA NA NA NA
## [48988] NA NA 60000 NA NA 4000 NA NA NA
## [48997] NA 14000 9200 NA 8000 4800 12000 NA NA
## [49006] 6000 NA 6000 NA NA NA 8000 7200 8100
## [49015] 4400 NA NA NA 3600 8000 NA NA 4000
## [49024] 5600 8200 NA NA NA NA NA NA NA
## [49033] NA NA 8000 NA NA 4800 8000 NA NA
## [49042] NA NA NA 4800 NA NA 4000 4200 8000
## [49051] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [49060] NA NA 12000 18000 8000 NA NA 5000 NA
## [49069] 5000 NA 12000 NA 8000 10000 NA NA NA
## [49078] NA 4800 10000 NA NA NA NA NA NA
## [49087] 5200 NA 7000 NA NA NA NA NA 6000
## [49096] 25000 NA NA NA NA 28000 3500 4000 6000
## [49105] NA NA NA NA NA 6000 6000 NA 7200
## [49114] NA NA NA 8000 NA NA 6000 NA NA
## [49123] 4000 NA NA 3200 4000 NA NA NA 6000
## [49132] NA NA 6000 NA NA NA NA NA NA
## [49141] NA NA NA NA NA NA NA 6000 4800
## [49150] NA NA NA NA 6500 NA NA NA NA
## [49159] NA NA 10000 NA 15000 4800 NA 15000 NA
## [49168] 6400 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [49177] NA NA NA NA 4800 10000 NA NA NA
## [49186] 6000 NA NA NA NA 6600 NA NA 9000
## [49195] NA 9000 12000 NA NA NA NA 9000 NA
## [49204] NA NA NA NA 8000 NA NA NA NA
## [49213] NA NA NA 2000 7200 NA NA NA 8000
## [49222] NA 8000 8000 4000 NA NA 8000 NA NA
## [49231] NA 14000 NA NA NA 6000 NA 8000 8000
## [49240] NA NA 24000 NA NA NA NA NA 6000
## [49249] 4800 NA NA 8000 NA 2800 NA NA 5600
## [49258] NA NA 11200 NA NA NA NA NA 6000
## [49267] 4800 NA NA NA NA NA NA 4800 NA
## [49276] NA NA NA NA NA 6000 7200 NA NA
## [49285] NA NA 14000 NA NA NA 7000 NA NA
## [49294] 5000 6000 NA 7000 10000 NA NA NA 4000
## [49303] 12000 NA NA 12000 4000 6800 NA 4000 NA
## [49312] NA NA 4000 NA 8000 NA NA NA 18000
## [49321] 5400 NA NA 8200 4800 4000 NA NA NA
## [49330] 5000 NA NA NA 10000 NA NA 10000 NA
## [49339] NA 6000 NA NA NA NA NA NA NA
## [49348] NA NA NA 10000 NA 6400 NA NA NA
## [49357] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [49366] NA NA NA 5600 NA NA NA NA NA
## [49375] NA 60000 NA NA NA NA NA 80000 NA
## [49384] NA 6000 14000 NA 12000 NA NA NA NA
## [49393] NA 18000 NA NA NA NA 8000 4000 NA
## [49402] NA 10000 20000 NA NA 8000 8400 NA NA
## [49411] NA NA NA 9200 NA 2800 6800 NA NA
## [49420] 6000 NA NA NA NA NA 7200 NA NA
## [49429] NA 6000 NA NA 8000 4000 10000 NA NA
## [49438] NA NA NA NA NA NA 12000 NA NA
## [49447] NA NA NA NA NA NA NA NA 8000
## [49456] NA NA NA NA NA 9000 NA 10000 NA
## [49465] NA NA NA 4800 7200 4000 NA 8000 NA
## [49474] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [49483] 5600 NA NA NA NA 8000 NA NA 4000
## [49492] NA NA NA NA NA NA NA NA 6000
## [49501] 6000 NA NA NA NA NA 1800 15000 NA
## [49510] NA NA NA 25000 25000 4000 8000 7000 NA
## [49519] NA NA NA NA NA NA 14000 NA NA
## [49528] NA 24000 NA 6000 NA 500 6000 NA NA
## [49537] NA NA 5000 NA 12000 4800 NA NA NA
## [49546] NA NA NA 16000 9000 NA NA NA NA
## [49555] NA 12000 NA NA 8000 NA NA 60000 NA
## [49564] NA NA 10000 NA NA NA 30000 4800 6000
## [49573] 6000 4800 NA 1200 NA NA 12000 32000 8000
## [49582] NA NA NA NA 60000 11200 NA 4800 NA
## [49591] 8000 NA NA 10000 16000 NA 40000 6000 NA
## [49600] NA NA 4000 NA 4600 NA 15000 2400 2000
## [49609] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [49618] NA NA NA NA NA NA NA 4800 NA
## [49627] NA NA NA 4000 7000 2000 NA NA NA
## [49636] NA 12000 NA NA NA NA 4000 2800 NA
## [49645] NA NA NA NA NA NA 8000 NA NA
## [49654] 8000 3200 NA 2800 NA 3200 NA NA 3600
## [49663] NA NA NA 8000 4000 NA NA 4000 NA
## [49672] 6000 NA 7200 2000 NA NA 8000 7000 NA
## [49681] 5400 NA 7000 6400 NA NA NA NA 4000
## [49690] NA 8000 NA NA 4000 8000 NA NA NA
## [49699] NA NA NA NA NA 2800 16000 NA NA
## [49708] NA 6000 10000 NA 4800 NA 4800 NA NA
## [49717] NA NA NA 4000 NA NA NA 3600 NA
## [49726] NA NA NA 18000 NA NA 6000 NA 14400
## [49735] NA NA NA 6000 NA 4000 NA NA NA
## [49744] 15000 NA NA NA NA NA NA 4000 NA
## [49753] 4000 NA NA NA NA NA 30000 NA NA
## [49762] NA NA NA NA 6800 40000 NA NA NA
## [49771] NA NA NA NA 16000 NA 10000 NA NA
## [49780] NA NA 4000 NA NA NA 4000 8000 14000
## [49789] NA NA NA NA NA NA 8000 NA NA
## [49798] NA 8000 NA NA NA 5000 15000 NA NA
## [49807] 4800 NA 16000 4800 8000 5000 NA 4000 NA
## [49816] NA NA 4400 4800 NA NA 14000 NA 4800
## [49825] 3200 NA NA NA NA 15000 8400 6000 NA
## [49834] 3200 NA NA NA NA 4400 NA 3600 NA
## [49843] 9000 4000 8000 NA 12000 NA 2000 6000 10000
## [49852] 6000 NA NA 6000 NA NA NA NA NA
## [49861] NA 6000 12000 NA NA 4600 NA 6400 NA
## [49870] NA NA 6000 NA NA NA NA NA NA
## [49879] NA NA NA 7200 4000 9000 14000 6000 NA
## [49888] 12000 NA 10000 NA NA NA NA NA NA
## [49897] NA 1500 NA 14000 NA 8000 8000 NA NA
## [49906] 4800 6000 NA 14000 NA NA NA 6400 NA
## [49915] NA 12000 NA NA NA NA NA NA NA
## [49924] NA NA 16000 6400 4000 1600 NA NA 8000
## [49933] 400 NA 15000 NA NA NA NA NA 4400
## [49942] NA NA NA 15000 NA NA 6000 8000 2800
## [49951] NA 4800 2400 NA 2000 NA 4800 4000 12000
## [49960] 4800 NA NA NA NA NA 6000 NA NA
## [49969] NA NA 5000 6000 NA NA NA NA 70000
## [49978] NA 34000 NA 32000 3700 NA NA 12000 NA
## [49987] NA NA NA 5200 6000 8000 NA NA 6000
## [49996] NA NA NA NA NA NA 6000 NA NA
## [50005] NA NA NA 12000 5200 NA 6000 6000 NA
## [50014] 4000 4000 NA 4000 NA NA 12000 NA NA
## [50023] 6400 6000 NA 3600 NA NA NA 2800 12000
## [50032] NA 8000 NA NA 10000 NA NA NA 4000
## [50041] 5200 5000 NA NA 130000 6000 10000 20000 6000
## [50050] 8800 NA 6000 5600 NA 32000 NA 8000 2000
## [50059] NA NA NA 14000 4800 NA NA NA NA
## [50068] NA NA NA NA NA 10000 5000 7200 NA
## [50077] NA NA NA NA 16000 NA 2000 NA 6600
## [50086] 10000 NA 8000 13200 NA NA 20000 NA NA
## [50095] NA NA NA NA 4000 NA NA NA 8000
## [50104] 16000 NA 20000 48800 3000 4800 NA 4800 6000
## [50113] NA NA NA 11000 NA 12000 6000 7000 NA
## [50122] NA NA NA NA NA NA 10000 NA NA
## [50131] NA 3200 NA NA 4000 NA NA 4000 NA
## [50140] NA NA NA 5000 NA 15000 6000 NA NA
## [50149] 8000 4000 22000 NA NA NA 7000 NA 28000
## [50158] 6000 NA NA NA 4000 NA 4000 NA NA
## [50167] 6400 NA NA 4000 3200 NA 2000 NA 8000
## [50176] 20000 NA 24000 20000 17000 12000 40000 NA 10000
## [50185] NA 10000 NA NA NA NA 6000 2000 NA
## [50194] NA 8000 NA NA 8000 NA 8000 NA 20000
## [50203] NA NA 4500 NA NA 2800 NA 8000 6000
## [50212] 18000 NA 6000 NA NA NA NA NA 4000
## [50221] 4000 8000 NA 2000 NA 6000 1600 NA NA
## [50230] 4000 NA 4800 NA NA 10000 NA 25000 5000
## [50239] NA 12000 NA NA NA 6800 NA 9000 NA
## [50248] 8000 NA NA 6000 7600 NA NA NA NA
## [50257] 2000 4000 16000 16000 NA 9000 NA 8000 NA
## [50266] NA NA 5600 8000 7000 NA NA NA NA
## [50275] NA NA NA NA NA 4800 NA NA 12000
## [50284] NA NA 8000 NA NA 5600 8000 NA NA
## [50293] NA NA 2400 NA NA 4000 NA NA 10000
## [50302] 18000 NA 4000 NA NA 4800 NA NA NA
## [50311] 6800 4000 NA 8000 NA NA NA NA 4800
## [50320] NA 8000 NA NA NA NA 7000 NA NA
## [50329] 7200 6800 5000 6800 NA 7000 NA 7200 NA
## [50338] 10000 14000 4800 NA 2800 NA 8000 NA 6000
## [50347] NA 8000 7200 NA 8000 7200 NA NA NA
## [50356] NA 6000 NA NA NA NA NA NA 2000
## [50365] NA 4800 NA NA NA NA NA NA NA
## [50374] 3200 NA NA 6000 4000 5000 3000 NA NA
## [50383] NA 9000 3000 NA 12000 NA 6500 40000 4000
## [50392] 8000 NA NA 8000 NA 15000 6000 4000 NA
## [50401] NA NA 7000 5600 3200 NA NA 4000 800
## [50410] 4000 4000 NA 1000 4000 NA NA 2400 NA
## [50419] 5000 3000 NA 7000 NA 3200 3000 4000 NA
## [50428] NA NA 2800 NA NA NA NA 16000 NA
## [50437] 20000 7000 NA NA 7000 6800 2000 NA 1200
## [50446] 4000 8000 NA 5000 7200 NA 14000 NA 4000
## [50455] 14000 7200 6000 NA 2000 NA 2400 NA NA
## [50464] 5400 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [50473] NA 4000 NA NA NA 6000 8000 NA 6000
## [50482] NA 6400 NA NA NA 6000 4800 NA NA
## [50491] 4800 NA NA NA 8000 3200 5200 NA NA
## [50500] NA NA 7000 7200 NA NA NA 7200 15000
## [50509] NA NA NA NA NA NA NA NA 40000
## [50518] 10000 NA NA NA NA 8000 6000 NA 6800
## [50527] NA 4200 NA 4800 4000 6000 8000 NA NA
## [50536] 16000 NA NA NA NA 4000 NA 2000 NA
## [50545] NA NA 4000 10000 6000 NA 5200 16000 NA
## [50554] NA NA 16000 NA 2000 NA NA 10000 10000
## [50563] 2000 16000 NA NA 4000 NA NA 7200 12000
## [50572] 4000 2000 NA 4000 4000 4000 NA NA 7000
## [50581] NA 6000 NA NA NA NA 6400 4000 7000
## [50590] NA NA NA 5200 NA NA 3200 7000 NA
## [50599] 4400 NA 6500 NA NA 10000 4000 NA 8000
## [50608] 4400 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [50617] NA NA NA NA NA 5200 NA NA 3200
## [50626] NA 10600 NA NA 18000 5200 NA 10000 NA
## [50635] NA 14000 NA 5200 NA NA 6400 NA NA
## [50644] 4000 NA NA NA NA 10000 8000 NA 4000
## [50653] 4000 NA 12000 5200 NA NA 12000 NA NA
## [50662] 6000 NA 4000 NA 2800 4800 NA 7600 3200
## [50671] 3200 2800 NA 800 NA 800 2000 NA 2000
## [50680] NA 6000 4000 4000 NA 2880 NA 2000 10000
## [50689] 4000 5600 NA 3000 4000 3000 3600 3000 NA
## [50698] NA NA NA NA 11200 12000 NA NA NA
## [50707] NA NA NA 4000 7200 NA NA NA 12000
## [50716] NA NA NA 10000 NA 25000 NA 6800 8000
## [50725] NA 8000 4000 2000 NA NA NA 2400 NA
## [50734] NA NA 2000 10000 4000 NA 4000 6000 NA
## [50743] 4000 NA 6000 NA 4000 8000 NA 4800 NA
## [50752] 4800 14000 3600 3200 4800 3200 9000 NA NA
## [50761] NA 4000 NA NA 10000 NA 6000 6000 6400
## [50770] 4800 NA 6000 7200 3600 4000 NA 4800 6000
## [50779] 6800 NA 4400 NA NA 12000 2400 24000 NA
## [50788] 12800 4236 NA 8800 NA NA 5200 7200 NA
## [50797] NA 4000 NA NA 5600 NA NA NA NA
## [50806] NA NA NA 11200 10000 NA NA 6000 NA
## [50815] NA 9000 6500 NA 8000 NA NA NA NA
## [50824] NA 3600 NA NA NA 5600 6000 7000 19600
## [50833] NA NA 7200 11200 NA NA NA 8000 7000
## [50842] 1200 NA NA NA 6000 NA NA 8000 4400
## [50851] 8000 NA NA 8000 NA 6000 8000 12000 NA
## [50860] 20000 10000 NA 4000 NA NA NA NA NA
## [50869] NA NA NA NA NA 15000 NA 8000 4800
## [50878] 8000 NA NA NA 6000 NA NA NA 16000
## [50887] 17000 12000 NA NA 6000 NA NA 400 NA
## [50896] 3200 7400 NA 10000 7000 NA 6500 20000 NA
## [50905] 7000 12000 10000 NA NA NA NA 4800 NA
## [50914] NA 6000 4000 NA NA 10000 12000 NA NA
## [50923] NA NA NA NA 3200 NA 6000 NA 8000
## [50932] NA 15000 NA NA NA NA NA NA NA
## [50941] 10000 NA NA NA NA 7200 NA NA 4800
## [50950] NA NA NA NA NA NA NA 7200 5000
## [50959] 8000 7200 7200 NA NA NA NA NA NA
## [50968] 15000 NA NA NA NA 5200 NA NA 9500
## [50977] 8000 5200 NA 6800 NA NA NA 60000 25000
## [50986] NA 30000 NA 5000 NA 3200 NA NA 2400
## [50995] 4000 NA 4800 NA NA 4000 NA 6000 NA
## [51004] NA NA 4000 3200 NA NA 800 NA NA
## [51013] NA NA 4800 NA 7200 6000 4800 14000 NA
## [51022] 6000 6000 NA 7600 NA NA NA NA NA
## [51031] 10000 NA 4400 NA 4000 8000 12000 NA 6000
## [51040] NA NA 6000 3000 NA 10000 NA NA 6000
## [51049] NA NA NA NA 4800 NA 4000 NA NA
## [51058] NA 12000 NA NA NA NA NA NA NA
## [51067] 1500 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [51076] NA 10000 NA 8000 NA NA NA NA 4000
## [51085] 2500 4000 3200 10000 6000 NA NA 4800 NA
## [51094] 1200 NA 2800 NA NA 12000 12000 NA NA
## [51103] NA 6000 NA 6000 NA 1440 NA 2000 2000
## [51112] 8000 3600 NA 6000 NA 8000 NA 6000 NA
## [51121] 4800 4800 6000 NA NA NA NA NA 4000
## [51130] 4000 NA 6000 6000 NA NA 16000 6400 6000
## [51139] 4800 NA NA NA 8000 7600 3200 4800 NA
## [51148] 8000 4000 5200 4000 6800 8000 NA NA NA
## [51157] NA NA 8000 10000 2000 6000 12000 3200 8800
## [51166] 3600 4800 4400 5600 4800 6800 10000 3600 NA
## [51175] NA NA NA NA 8000 4800 1600 8000 NA
## [51184] NA 2000 3200 NA NA 4000 2400 2400 2400
## [51193] NA NA NA 2400 NA NA NA NA NA
## [51202] 6000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [51211] NA 4000 NA NA NA NA NA 6000 NA
## [51220] NA NA NA 4000 4000 NA NA 5200 14000
## [51229] 8000 4000 1400 NA 4500 3200 NA 2800 3000
## [51238] 4000 NA NA 10000 NA 3600 8000 NA 3000
## [51247] NA 18000 NA NA NA NA NA 3200 30000
## [51256] NA 4000 6400 3200 6000 NA 4800 NA 4800
## [51265] NA 8000 NA NA NA NA NA 8000 NA
## [51274] NA NA NA 6000 NA 15000 3000 NA NA
## [51283] 6000 NA NA 5000 4000 8000 NA 4200 NA
## [51292] NA NA 10000 8000 NA NA NA 4000 NA
## [51301] NA 4800 NA 6000 4000 8000 4800 4000 NA
## [51310] 4800 NA NA 3000 1600 NA NA NA 3000
## [51319] 5000 NA NA 6000 NA 4800 4800 7200 5600
## [51328] 12000 4800 15000 4000 5600 2800 6000 4800 NA
## [51337] NA 8000 NA NA 6000 NA NA NA 4800
## [51346] NA 8000 7200 6800 NA 6400 NA NA NA
## [51355] 6000 NA 4000 3200 NA 2000 2400 4800 1600
## [51364] NA NA NA NA 6000 6000 NA NA 3600
## [51373] NA 5000 NA NA NA NA 10000 NA NA
## [51382] NA 6000 4000 NA 4800 6000 6000 4000 NA
## [51391] NA 3600 40000 NA NA 2400 6000 NA 2800
## [51400] NA NA 40000 NA NA NA 8000 NA 4800
## [51409] NA 4800 NA NA 4800 NA 14000 NA 5000
## [51418] NA 7600 NA NA NA NA NA NA NA
## [51427] NA 2000 NA NA NA NA 12000 NA NA
## [51436] NA NA NA NA NA NA NA NA 7600
## [51445] 9000 NA 3000 NA NA NA NA NA NA
## [51454] NA NA 8000 NA NA NA 9600 10000 6000
## [51463] 10000 NA NA NA 8000 NA NA NA NA
## [51472] NA NA NA NA NA 14000 NA NA NA
## [51481] NA NA NA NA 20000 NA 12800 9600 NA
## [51490] NA 10000 6200 NA NA NA NA NA 10000
## [51499] NA NA NA 2000 NA NA 5200 NA NA
## [51508] NA NA NA 6000 8000 NA NA NA 8000
## [51517] NA 10000 NA NA 8000 NA 30000 8000 NA
## [51526] NA NA NA NA 25000 NA NA 70000 NA
## [51535] NA NA NA NA NA NA 8000 72000 20000
## [51544] 12000 NA 10000 NA NA NA NA NA NA
## [51553] NA NA 12000 NA NA NA NA NA 6400
## [51562] 10000 NA NA NA 6000 NA NA NA NA
## [51571] 4800 7000 7200 10000 6000 NA NA NA NA
## [51580] NA NA NA NA NA NA NA 15200 NA
## [51589] NA NA 6000 4000 6000 NA 7200 NA NA
## [51598] NA NA NA NA 4800 NA NA NA NA
## [51607] 8000 NA NA 6000 NA NA 6000 6000 NA
## [51616] 7200 15000 NA NA 10000 10000 3800 NA NA
## [51625] 8000 NA NA NA NA NA 4000 16000 NA
## [51634] NA NA NA NA 8000 NA NA NA NA
## [51643] 6000 NA 4800 28000 NA NA NA 4800 5200
## [51652] NA NA NA NA NA NA 12000 20000 32000
## [51661] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [51670] NA 60000 NA NA NA NA 8000 6000 10000
## [51679] NA NA 2400 20000 5200 NA NA NA 1600
## [51688] 18000 6400 NA 20000 NA NA NA 40000 NA
## [51697] NA NA NA 5200 2800 NA NA 14000 18000
## [51706] NA NA 10000 10000 10000 NA 8000 NA NA
## [51715] NA NA 10000 7000 NA NA NA NA NA
## [51724] NA NA NA NA NA 10000 NA 8000 17000
## [51733] NA NA 6000 10000 NA 10000 NA NA NA
## [51742] NA NA NA 12000 NA NA NA NA 7200
## [51751] NA NA 6000 NA NA 10000 NA NA NA
## [51760] 7600 9200 NA NA NA NA NA 20000 NA
## [51769] 3000 NA 20000 12800 NA NA NA NA NA
## [51778] NA NA NA NA NA NA 4800 3600 NA
## [51787] 10000 NA NA NA NA 7200 NA NA NA
## [51796] NA NA NA 6000 5200 NA 6400 7200 NA
## [51805] NA NA NA 3000 NA NA NA 12000 NA
## [51814] NA 4000 7200 3200 6000 10000 10000 7000 10000
## [51823] 20000 10000 NA 10000 16000 9000 6000 5000 NA
## [51832] 12000 7000 4800 8000 5200 NA 8000 8000 NA
## [51841] 10000 5000 4800 NA 6000 NA 10000 8000 NA
## [51850] NA NA NA 3200 NA 10000 12000 NA NA
## [51859] NA NA NA 6000 5200 12000 6000 NA NA
## [51868] NA 8000 NA NA 11600 NA 16000 NA NA
## [51877] NA NA NA 8000 14000 NA NA 12000 NA
## [51886] NA NA NA NA NA 10000 NA 20000 NA
## [51895] 20000 10000 10000 NA 8000 NA NA NA NA
## [51904] NA NA NA NA NA NA 5600 8000 NA
## [51913] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [51922] 24000 4000 3200 4800 NA 8000 NA 16000 NA
## [51931] 4000 NA 16000 4800 NA 8800 6000 NA 6000
## [51940] 8000 NA NA 12000 NA 32000 6000 NA 12000
## [51949] 11200 9000 6000 NA 4800 9200 10000 6000 NA
## [51958] 4800 8000 NA NA NA NA NA NA NA
## [51967] NA NA 15000 NA 4000 5200 NA NA NA
## [51976] NA NA 6000 8000 NA 7200 NA NA NA
## [51985] NA NA 12000 NA NA NA 4000 12000 NA
## [51994] 16000 2400 6000 NA 12000 10000 NA NA 8000
## [52003] NA NA NA 12000 NA 6000 NA 5200 NA
## [52012] 8000 NA 8400 6000 NA 6000 7200 NA NA
## [52021] NA 10000 10000 NA 11600 6800 NA 16000 NA
## [52030] 8000 12000 NA NA NA 8400 9200 7200 NA
## [52039] NA 5600 NA 10000 20000 6400 10000 12000 NA
## [52048] 6000 5600 10000 10000 NA 5200 NA NA 8800
## [52057] NA NA NA 4000 NA NA NA NA 4800
## [52066] NA NA NA NA 8000 NA NA 6000 NA
## [52075] NA NA 8000 12000 6000 NA 6000 NA 8000
## [52084] 6000 6000 NA NA NA NA 8000 NA NA
## [52093] NA 10000 NA NA NA NA 6500 NA NA
## [52102] NA 6000 NA NA NA NA 3600 NA NA
## [52111] 6000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [52120] NA NA 4000 NA NA 4800 13200 NA NA
## [52129] NA 3000 NA NA NA NA 8000 NA NA
## [52138] 7200 NA 4800 NA NA NA 6000 NA NA
## [52147] 12000 NA 5600 NA NA NA NA 10000 NA
## [52156] NA NA 4000 10000 16000 7200 NA NA 10000
## [52165] NA NA 4000 NA NA 10000 NA 7200 7200
## [52174] NA NA NA NA NA NA NA 5000 NA
## [52183] 5000 NA NA NA NA 5200 NA 4400 NA
## [52192] 10000 4000 NA 6000 NA 8000 NA 9000 8000
## [52201] NA NA 4000 NA NA 12000 NA NA NA
## [52210] NA NA NA NA 12000 8000 6000 40000 NA
## [52219] NA NA NA NA 6000 NA 3000 NA NA
## [52228] NA 8000 11000 NA NA 100000 NA 4000 4800
## [52237] 16000 NA 24000 NA NA 6000 5200 NA 12000
## [52246] 6000 3000 NA 6000 4800 NA NA 5000 NA
## [52255] 6800 4000 4000 6000 NA 1600 4000 NA NA
## [52264] NA NA 6000 3000 NA 5000 12000 6000 NA
## [52273] 4800 4400 4000 10000 7200 6000 4800 8000 9200
## [52282] 5600 4800 4800 NA 9000 NA 10000 NA 28000
## [52291] NA 6800 6800 NA NA 4000 NA NA 6000
## [52300] NA NA 24000 4800 8000 NA NA 16000 NA
## [52309] 4800 8000 NA 4800 6000 4800 NA 6000 6000
## [52318] NA NA 5200 8000 NA NA 4400 6000 NA
## [52327] 16000 NA 5000 NA NA 2800 7200 16000 NA
## [52336] NA 8000 NA 6000 NA 4000 2000 NA NA
## [52345] 8000 NA NA 8000 NA 16000 5200 NA 12000
## [52354] 18000 6000 16000 NA 16000 NA 8000 NA NA
## [52363] 12000 NA NA 12000 NA 8800 8000 12000 14000
## [52372] 4000 8000 8000 8800 NA 8000 NA 24000 8000
## [52381] 16000 16000 12000 10000 NA 7200 20000 10000 NA
## [52390] 4000 NA 6000 8000 12000 11200 12000 NA 10000
## [52399] NA 12000 10000 NA NA NA NA NA 7200
## [52408] NA NA 6000 NA 8000 5200 7200 NA 10000
## [52417] NA 9000 4800 2400 NA NA 6000 NA 16000
## [52426] NA 4000 6000 6400 NA 8000 6400 6000 4000
## [52435] NA 5600 NA 6000 NA 8000 NA 4000 8000
## [52444] NA NA 4800 8000 10000 8000 NA 10000 NA
## [52453] 7200 24000 NA NA NA 16000 NA NA NA
## [52462] 6000 20000 NA NA NA NA 12800 NA 2000
## [52471] NA NA 40000 8800 12000 NA NA 8000 8000
## [52480] NA 16000 NA NA NA 10000 NA 10000 7200
## [52489] 12000 8000 8000 7200 4000 NA 9600 NA 8000
## [52498] 12000 8000 7200 6000 10000 8000 NA 10000 NA
## [52507] 12000 8000 NA NA 4800 6000 NA NA NA
## [52516] 11200 10000 8000 NA NA NA 4000 NA 4800
## [52525] 6000 10000 4800 NA NA NA NA NA 8000
## [52534] 6000 NA NA NA NA 15000 NA NA NA
## [52543] NA NA 4800 NA 6000 NA NA 14000 NA
## [52552] 4400 5600 NA NA 10000 NA NA NA NA
## [52561] NA NA 5200 NA NA NA NA 8000 NA
## [52570] NA 12000 NA NA NA 15000 7200 NA NA
## [52579] NA 4000 4000 11200 NA 20000 5600 50000 8000
## [52588] 7200 9600 NA 12000 NA 24000 7000 NA 8000
## [52597] NA 8000 60000 7200 NA 6000 NA NA 8000
## [52606] 4800 4800 NA NA NA NA NA 7200 NA
## [52615] NA 4000 NA 3600 14000 2000 NA 5200 8000
## [52624] 24000 NA NA NA NA NA NA 7200 NA
## [52633] 3200 NA NA NA NA 6000 7200 NA 10000
## [52642] NA 8000 2800 NA NA NA NA NA NA
## [52651] NA 3200 NA 4000 NA 12000 6000 NA NA
## [52660] NA 4000 10000 NA NA NA 6000 NA NA
## [52669] 16000 4000 NA 8000 NA 14000 NA 15000 NA
## [52678] 7200 NA 12000 16000 NA 16000 NA 8000 60000
## [52687] NA 16000 NA NA NA 20000 NA 15000 NA
## [52696] NA NA 12000 7600 6000 NA 6000 NA 11000
## [52705] NA 8000 NA 2000 NA 6000 12000 NA 8000
## [52714] 7200 NA NA NA NA 2000 NA NA 14000
## [52723] NA 6000 NA NA 7000 NA NA 8000 8000
## [52732] NA NA 8000 NA NA NA 7200 NA 12000
## [52741] NA NA NA NA NA NA NA 10000 NA
## [52750] 4800 NA NA NA NA NA 12000 5200 8000
## [52759] NA NA 4000 NA 7000 6000 NA 800 NA
## [52768] NA NA NA NA NA 8000 NA 4800 NA
## [52777] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [52786] 7200 NA NA NA 4000 6000 7600 6000 8000
## [52795] 4000 NA NA 16000 4000 7200 NA NA NA
## [52804] NA NA 10000 NA 12000 NA NA 5200 8000
## [52813] 4800 NA NA 10000 NA NA 8000 NA 6000
## [52822] 12000 6000 NA NA NA NA NA NA 6000
## [52831] NA NA 9000 NA NA 6000 3200 10000 NA
## [52840] 8400 NA NA NA 4000 4400 16000 10400 NA
## [52849] 40000 NA NA NA NA NA 8000 NA 6000
## [52858] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [52867] NA NA 6000 NA 8000 NA NA NA NA
## [52876] NA 6800 NA NA 1200 NA 6000 NA 4800
## [52885] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [52894] 7200 NA NA NA NA NA NA NA 6000
## [52903] NA NA NA NA NA 3200 NA NA NA
## [52912] NA NA NA NA NA 5200 NA 12000 NA
## [52921] 4000 NA NA NA NA 5000 6000 NA 8000
## [52930] 7000 NA NA NA NA 3600 NA 6800 NA
## [52939] NA 4000 8000 6800 NA NA NA 4800 NA
## [52948] NA 8000 NA 4800 6000 5000 NA 2400 NA
## [52957] 7200 8000 NA NA 2400 4000 10000 6000 NA
## [52966] 4800 3200 6800 1200 NA 6000 6400 NA NA
## [52975] 9600 NA NA NA NA 24000 NA 8000 NA
## [52984] 7200 6000 40000 8000 4000 NA 8000 NA 4000
## [52993] NA 20000 6000 6000 7200 3600 36000 8000 20000
## [53002] 40000 20000 7200 NA 8000 4000 NA NA NA
## [53011] NA NA NA 3200 NA 5600 9200 4800 6000
## [53020] 7000 6000 8000 10000 NA NA 12000 8000 NA
## [53029] NA 4800 NA NA 2000 NA 4800 NA NA
## [53038] 14000 NA 2800 8600 NA 6000 10000 5200 4800
## [53047] 3200 NA 3000 NA NA 4800 NA NA NA
## [53056] NA NA NA 4000 4800 NA NA NA NA
## [53065] NA NA NA NA 8000 NA NA NA NA
## [53074] 8000 4800 NA NA 12000 9200 NA 10000 NA
## [53083] 5600 NA 600 NA NA NA NA NA NA
## [53092] 8000 NA 3200 NA NA NA 100000 5000 10000
## [53101] NA 1200 NA NA NA NA NA 8000 10000
## [53110] 7240 NA 8000 NA 4000 NA NA NA 4800
## [53119] NA 13000 8000 NA NA NA NA 8000 11600
## [53128] NA NA NA 2800 NA NA 4000 NA NA
## [53137] 3200 6000 NA 4000 4000 NA NA NA NA
## [53146] NA NA NA 4800 NA NA NA NA 6000
## [53155] NA NA 4000 10000 NA 6000 NA 7200 NA
## [53164] NA 7200 6000 8000 2400 NA 8000 NA NA
## [53173] NA 12000 6000 5200 NA 10000 8000 8400 NA
## [53182] NA NA NA 2000 6000 8000 NA NA NA
## [53191] 6800 7200 4800 10000 NA NA NA 6000 NA
## [53200] 4000 15000 NA 4800 NA 3200 NA 3200 5000
## [53209] 6000 12000 NA 7200 8000 6000 6000 5000 8000
## [53218] 4800 7200 4000 6000 6000 20000 6000 NA NA
## [53227] 3200 6000 6000 NA 2000 3600 8000 4800 4000
## [53236] NA NA NA NA 6000 10000 4000 12000 NA
## [53245] NA 4000 NA 8000 14000 NA 6500 8000 4800
## [53254] NA 8000 NA 6000 NA NA NA NA NA
## [53263] 4000 8000 6000 NA NA NA NA NA 7200
## [53272] 10000 6800 6000 NA 3600 10800 NA NA 5200
## [53281] NA 10000 10000 15000 NA NA NA NA 16000
## [53290] 20000 NA 6000 NA 10000 12000 7000 8000 NA
## [53299] NA NA 8000 NA NA 2400 NA NA NA
## [53308] NA NA 16000 NA 12000 6000 NA NA NA
## [53317] NA NA NA NA NA NA NA 6600 NA
## [53326] 4800 NA 4800 NA 8000 5200 10500 6000 NA
## [53335] 6000 5200 6000 NA NA 8000 1600 6000 7200
## [53344] 5200 NA 8000 NA 5200 6000 8000 NA 7200
## [53353] 5600 4800 4000 6000 4000 NA NA NA 4800
## [53362] 6000 NA 5600 8000 NA 6000 NA 4000 3200
## [53371] 2000 6000 3200 8000 10000 11000 NA NA NA
## [53380] 5600 NA NA 10000 NA 2400 4000 NA NA
## [53389] NA NA NA 12000 9000 6000 NA NA 16000
## [53398] 8800 NA 8000 NA 8000 NA NA NA NA
## [53407] NA NA NA NA NA 6800 NA NA 7200
## [53416] NA NA NA 7200 NA NA NA NA NA
## [53425] 3000 NA 6000 NA NA 4800 12000 NA NA
## [53434] 6000 NA 1600 NA 8000 6000 NA 4000 6000
## [53443] NA 4000 8000 NA 6000 3200 2800 NA NA
## [53452] NA 6800 8000 4000 NA 6400 4000 NA 4000
## [53461] 7200 7200 13000 6000 6000 NA NA NA NA
## [53470] NA NA 6800 NA NA 3200 NA NA NA
## [53479] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [53488] NA NA NA 5200 20000 NA NA 2000 4000
## [53497] 4400 NA 7200 NA 3500 1500 6000 8000 NA
## [53506] 4800 NA 2000 NA NA NA 4800 NA NA
## [53515] NA NA NA NA NA NA 6400 NA NA
## [53524] 9400 NA NA 4000 11000 NA 4000 NA NA
## [53533] 21600 3000 NA NA NA NA NA 2000 4800
## [53542] NA 2800 1000 8000 NA 6000 NA 6000 10000
## [53551] 4000 6000 6800 NA 6000 4000 NA NA 9000
## [53560] 6000 8000 NA 7200 3200 NA NA 8000 NA
## [53569] 2800 6000 2000 7600 NA NA 4800 6000 NA
## [53578] NA NA NA NA NA NA 4800 NA NA
## [53587] NA NA NA NA 10000 NA NA NA NA
## [53596] NA NA NA NA NA NA 20000 24000 8000
## [53605] 4800 NA NA NA NA NA 10100 NA 10000
## [53614] 6000 10000 NA NA NA 4600 NA NA NA
## [53623] NA NA 4000 4000 NA NA NA 6000 NA
## [53632] 6000 6000 8000 NA 8000 NA 28000 NA 6000
## [53641] NA NA NA 7200 NA NA 28000 6800 10000
## [53650] 4000 NA 30000 NA NA 6000 8000 4000 NA
## [53659] NA NA 2800 NA NA 6800 NA 4000 NA
## [53668] NA NA 15000 12000 NA 6000 NA NA NA
## [53677] NA NA 2000 NA NA NA NA NA 4000
## [53686] NA 2400 4000 2800 7600 7200 NA 6000 NA
## [53695] NA 6400 NA 2400 4000 NA NA NA 6000
## [53704] NA 6000 NA 4000 4800 9600 NA NA 7200
## [53713] NA NA NA 12000 5200 NA NA NA 6400
## [53722] 7200 NA NA 5200 4500 NA 10000 NA NA
## [53731] 6000 NA NA NA 10000 NA NA 5200 NA
## [53740] 4800 NA NA NA NA 6000 6000 NA 4800
## [53749] 3960 5600 12000 NA NA 5400 NA NA NA
## [53758] 6000 6000 3600 NA 4800 NA 6000 6000 12000
## [53767] NA NA 4800 NA NA 11400 NA NA NA
## [53776] NA NA NA 5200 NA 6400 NA 4000 NA
## [53785] 4800 NA 4800 NA 8000 2000 NA NA NA
## [53794] NA 16000 2400 NA 10000 NA 12000 10000 14000
## [53803] NA 4800 NA NA NA 5000 17200 10000 NA
## [53812] 8800 5000 NA NA 8000 NA 4000 3200 8000
## [53821] 8000 NA 6000 NA NA 6000 NA 4800 4000
## [53830] NA NA NA NA NA 4800 NA 4800 NA
## [53839] 7200 NA 4800 NA 4800 7200 6400 4800 NA
## [53848] 3200 NA 12000 5600 NA 6400 7200 3200 NA
## [53857] 7200 6800 5600 6000 NA 8000 NA 6000 7200
## [53866] 10000 6000 3600 NA 28000 NA 5000 NA 8000
## [53875] NA NA NA NA NA 6000 NA NA 12000
## [53884] NA 3000 6800 7200 20000 NA 4000 NA 6400
## [53893] NA NA NA 6000 6400 6400 4800 16000 8000
## [53902] 6000 NA 12000 4000 NA 6400 NA NA NA
## [53911] NA 6000 30000 NA 10000 NA NA 5200 NA
## [53920] 6000 10000 6000 NA 8000 80000 10000 10000 NA
## [53929] 10000 NA 4800 6000 7200 NA 3200 10000 NA
## [53938] 4800 NA 4800 7200 NA NA 16000 6400 NA
## [53947] 4800 NA 6000 8000 NA 6000 8000 10000 NA
## [53956] 6000 8000 NA NA 7200 NA NA NA 7600
## [53965] 7200 5200 6000 4800 NA 5600 NA 2400 NA
## [53974] 2000 9000 NA NA NA 6000 NA 6000 4800
## [53983] NA NA NA 4000 NA NA NA 7200 12000
## [53992] NA 4000 8000 10000 5200 8000 NA 6000 NA
## [54001] 6000 3200 NA NA 4000 NA NA 3200 6000
## [54010] 4800 NA 4200 NA 4000 NA 4800 800 NA
## [54019] 2800 NA NA NA NA NA 6000 NA NA
## [54028] NA NA 64000 4000 NA 9000 NA 6000 NA
## [54037] 9600 NA 4800 4800 4800 5000 NA NA NA
## [54046] NA NA NA NA 7200 NA 6000 NA NA
## [54055] NA NA NA NA 10000 NA 6000 12000 NA
## [54064] 6800 NA 10000 9600 NA 6800 NA 2400 10000
## [54073] 6000 NA NA NA NA 20000 NA NA NA
## [54082] NA NA NA NA 8000 6000 4800 4800 NA
## [54091] 4800 4800 6000 7200 NA 6000 NA NA 6000
## [54100] 4800 4800 NA 6000 6000 NA NA 6000 NA
## [54109] NA NA NA 4000 6000 2800 NA 10000 5200
## [54118] NA NA 4000 NA NA 6800 6000 NA NA
## [54127] 11200 NA 7600 NA NA NA 2400 NA 11520
## [54136] 6000 6000 NA NA NA NA 7600 NA 10000
## [54145] 9600 NA 8000 NA NA NA 12000 NA 12000
## [54154] 7200 10000 NA NA NA 8400 2000 3000 4800
## [54163] 7200 NA 5200 4800 NA NA NA 8000 NA
## [54172] NA 6000 6800 NA NA NA NA 2000 NA
## [54181] 3000 12000 4000 2000 NA 60800 NA 17200 4800
## [54190] NA 8800 8000 NA 2000 6000 NA 7200 4000
## [54199] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [54208] NA NA NA NA NA NA NA 6400 NA
## [54217] 2000 NA NA 9600 NA NA NA NA NA
## [54226] 30000 6000 NA NA NA NA 14000 NA NA
## [54235] 6000 16000 6000 5200 NA 3000 20000 1500 NA
## [54244] NA NA 5600 4800 NA NA 6000 NA NA
## [54253] 6000 6000 NA NA 4800 NA NA NA NA
## [54262] NA NA 4800 NA NA NA NA NA 8000
## [54271] 2000 NA 2400 10000 3200 6000 NA NA NA
## [54280] NA 8000 NA NA 4000 3600 4800 3000 NA
## [54289] 6000 NA 14000 10000 NA NA NA 6000 6000
## [54298] 6400 8000 10000 6000 8000 NA 6000 NA NA
## [54307] NA 4000 40 NA NA NA 8000 NA 6000
## [54316] 4800 NA NA 6000 NA 6000 NA 4000 5600
## [54325] 8000 6000 8000 20000 2000 NA 36000 NA NA
## [54334] 6000 3600 NA 3200 NA NA 3200 NA 10000
## [54343] NA 4800 NA NA 7200 NA 8000 4800 NA
## [54352] 6000 5600 5000 NA NA 5600 6000 NA NA
## [54361] NA 8000 7200 NA NA 7200 NA NA 2000
## [54370] NA NA NA 6000 5600 NA NA NA 8400
## [54379] 4800 4800 3200 NA 2800 2400 4800 NA 15000
## [54388] 6000 3200 4000 NA 4000 3200 4800 6000 7600
## [54397] NA NA NA 8000 4000 1600 3600 6000 NA
## [54406] 6000 8000 NA 6000 6000 NA NA 6400 24000
## [54415] NA 10000 8000 8000 6000 16000 NA NA 1200
## [54424] 12000 6000 3200 10000 3200 8000 NA 4800 NA
## [54433] NA NA NA 4800 NA 4000 4800 NA NA
## [54442] NA NA NA NA NA 2000 NA NA 7200
## [54451] 9200 NA 7200 5200 NA 4800 6000 NA NA
## [54460] 8000 NA NA NA 4800 NA 4800 3600 NA
## [54469] NA NA NA NA NA NA 900 2400 2400
## [54478] NA NA 2000 NA NA NA 4800 NA NA
## [54487] 6000 NA 6000 NA 12000 6000 6000 3600 NA
## [54496] NA NA NA 4000 NA NA 5200 NA 4000
## [54505] NA 6000 NA 4000 4800 NA 5200 4000 4800
## [54514] 4800 12000 NA 10000 4800 4800 4000 NA NA
## [54523] 7200 4000 NA 4800 8000 8000 NA 3600 NA
## [54532] NA 8000 NA NA 6800 2400 NA 7600 10000
## [54541] 4000 NA 5200 9200 NA NA 10000 4800 NA
## [54550] 7200 NA NA 10000 NA 5200 NA NA NA
## [54559] NA NA NA NA NA NA NA 4400 NA
## [54568] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [54577] 1500 10000 4000 4800 8000 4800 6000 6000 4000
## [54586] 7000 3920 4000 NA 3200 NA 10000 4000 6000
## [54595] 4000 4800 6000 NA 5520 3600 6000 NA 5200
## [54604] 4000 6000 6400 4800 NA NA NA 4000 4800
## [54613] 4800 4800 NA 8000 8000 8000 16000 NA NA
## [54622] 6400 6000 4000 NA 1200 4000 2400 NA 4000
## [54631] 8000 NA 5600 NA NA 7200 6800 NA NA
## [54640] 5600 NA NA NA 4800 NA NA 3200 6400
## [54649] 4000 8000 NA NA 4200 NA 8000 NA NA
## [54658] NA 7000 NA 7000 8000 NA 4800 NA 2000
## [54667] NA NA NA 2800 NA NA 4000 NA NA
## [54676] 9000 9600 12000 NA 8000 NA NA 5000 NA
## [54685] NA 8000 NA 8000 NA NA NA NA 14000
## [54694] NA NA NA 4600 3200 NA 4000 NA NA
## [54703] NA NA NA NA 2400 8000 2400 NA 10000
## [54712] 6000 6000 16000 120000 40000 NA NA NA NA
## [54721] NA NA NA 16000 3200 120000 3200 8000 7200
## [54730] 3600 8600 12000 NA NA NA NA 4400 NA
## [54739] 6400 7200 12000 6000 7200 10000 8800 6000 NA
## [54748] 10000 NA NA 10000 8000 6000 9000 NA 10000
## [54757] NA 8000 NA NA NA NA NA NA NA
## [54766] 9600 NA NA 9200 NA NA 6400 NA NA
## [54775] NA 9600 6000 NA 6000 5200 4800 6000 NA
## [54784] 5600 NA NA 8000 NA 4800 NA NA NA
## [54793] NA 7200 4800 6000 2400 NA NA 6000 NA
## [54802] NA 6000 NA NA NA NA NA NA NA
## [54811] NA 6000 8000 NA NA NA NA 4000 4000
## [54820] 9200 NA 8000 NA NA 6000 6000 16000 NA
## [54829] 5000 NA NA NA NA 6000 6000 NA NA
## [54838] NA 8000 NA 6800 NA NA 6000 4800 NA
## [54847] NA NA NA NA NA 12000 8400 NA NA
## [54856] 60000 NA 6000 NA NA 6000 NA NA NA
## [54865] NA NA 72000 4800 4000 NA NA NA NA
## [54874] NA NA 6000 NA NA NA NA NA NA
## [54883] 6000 6000 NA 6800 NA 5200 5000 4800 4800
## [54892] NA NA NA 4800 4800 3200 2400 NA NA
## [54901] 10000 NA 15000 2400 10000 NA NA NA NA
## [54910] 4800 4800 NA 4800 6000 4000 NA 6000 40000
## [54919] NA NA 13000 25000 NA 12000 14000 4000 NA
## [54928] NA NA NA NA NA 8000 12000 NA 3400
## [54937] NA 3000 14000 NA NA NA NA 12000 NA
## [54946] NA 6000 NA NA NA NA 6400 NA NA
## [54955] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [54964] NA 4000 NA NA NA NA 4800 NA NA
## [54973] 2400 NA 4800 5600 6000 NA 5000 NA 6000
## [54982] NA NA 6000 NA NA 2500 15000 NA NA
## [54991] 3200 7000 NA NA NA 6000 NA NA 4000
## [55000] 14000 NA NA NA NA NA NA 6000 3200
## [55009] NA NA 4400 NA NA NA NA NA NA
## [55018] 4000 4000 15000 NA NA 8000 NA NA NA
## [55027] NA 4800 15000 800 NA NA NA NA 4000
## [55036] NA 7200 NA NA NA NA 4800 NA NA
## [55045] NA 9600 4800 NA 4800 NA NA NA NA
## [55054] NA NA NA 3600 NA NA NA NA NA
## [55063] NA 5000 NA NA NA NA NA 4800 6000
## [55072] 4800 6000 NA NA NA NA NA NA NA
## [55081] NA NA NA NA 28000 NA 5000 NA NA
## [55090] NA 8000 NA NA NA 10000 14000 NA NA
## [55099] NA NA NA 15000 NA NA NA NA 9000
## [55108] 8000 4000 8000 NA 12000 1200 NA 2000 NA
## [55117] NA NA 7000 NA NA NA NA NA NA
## [55126] NA NA NA 10000 NA NA NA 6000 6000
## [55135] NA 4800 NA NA 6000 28000 NA NA NA
## [55144] 7000 NA NA NA 10000 NA NA 4000 12000
## [55153] NA NA NA 4000 NA NA 3200 NA NA
## [55162] 12000 NA 3200 NA NA NA 4000 8000 NA
## [55171] 7200 6800 NA NA NA 6000 NA 8000 10000
## [55180] 10000 NA NA NA 4000 3000 NA NA NA
## [55189] NA 10000 NA NA NA 1600 4300 NA NA
## [55198] NA NA NA NA NA NA 7200 7200 NA
## [55207] NA NA NA NA NA NA NA 3500 NA
## [55216] NA 12000 NA 5400 5000 NA NA NA 4400
## [55225] 8000 12000 NA NA 8000 NA NA 7200 3200
## [55234] 6000 6000 NA NA 5200 4800 NA NA NA
## [55243] 5200 8000 6800 NA NA NA NA NA NA
## [55252] NA NA NA NA NA NA NA NA 8000
## [55261] 3000 7000 NA 15000 7000 NA NA 28000 NA
## [55270] NA NA NA NA NA NA NA 18000 3600
## [55279] NA 20000 NA NA 22000 NA NA 7200 NA
## [55288] 12000 NA NA 3200 NA 4000 NA NA NA
## [55297] NA NA NA 10000 NA 12000 NA NA NA
## [55306] NA 8000 2000 NA 7200 NA NA 20000 NA
## [55315] 10000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [55324] NA 4000 NA NA NA 24000 NA NA 40000
## [55333] NA NA NA NA NA NA NA 8000 NA
## [55342] NA NA 9920 NA NA NA NA NA NA
## [55351] NA 4000 15000 NA NA 12000 NA NA NA
## [55360] 4000 4320 NA NA NA NA NA NA NA
## [55369] NA NA NA NA NA NA 10000 NA 4000
## [55378] NA NA NA NA NA 7000 NA NA NA
## [55387] NA NA NA NA NA 4000 NA NA NA
## [55396] NA NA NA NA 30000 NA NA NA NA
## [55405] NA NA NA NA 30000 NA NA NA NA
## [55414] NA NA NA NA NA 4000 3000 NA NA
## [55423] NA 16000 NA NA NA NA NA NA NA
## [55432] NA NA NA 10000 NA NA NA NA NA
## [55441] NA 8000 NA NA 1200 NA 14000 NA NA
## [55450] NA 55000 NA 6400 4000 6800 5000 NA 6000
## [55459] NA NA NA 10000 NA NA 15000 NA 5000
## [55468] 7200 NA NA 4000 NA NA 20000 NA NA
## [55477] 7600 NA NA NA 10000 12000 NA 4800 3600
## [55486] NA 12000 NA NA NA NA NA 7200 NA
## [55495] NA NA NA 2000 NA 8000 NA NA NA
## [55504] NA 4800 3000 NA 5800 3000 NA NA NA
## [55513] NA NA NA 4000 NA NA NA NA NA
## [55522] NA NA 8000 15000 8000 30000 NA NA 7000
## [55531] NA NA NA 4000 NA NA 6000 7200 4000
## [55540] NA NA NA NA NA NA NA 3600 NA
## [55549] NA 6000 4000 NA NA NA NA NA NA
## [55558] NA NA NA NA 20000 NA NA NA NA
## [55567] 36000 NA 14000 10000 NA 5600 NA NA NA
## [55576] NA NA NA NA NA NA 2000 4000 10000
## [55585] NA NA 4000 NA NA NA NA 7000 7000
## [55594] NA NA NA NA NA 6000 4000 NA NA
## [55603] NA NA NA NA 8000 6000 NA NA NA
## [55612] NA NA NA NA NA 4800 NA NA NA
## [55621] 4000 NA 6000 NA 6800 NA 4000 NA NA
## [55630] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [55639] NA NA NA NA NA NA NA NA 10000
## [55648] NA NA NA NA NA 15000 NA 8000 NA
## [55657] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [55666] NA NA NA NA NA NA NA 10000 NA
## [55675] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [55684] NA NA NA 6000 NA NA NA NA NA
## [55693] 8000 NA NA 8000 6000 NA NA NA NA
## [55702] NA 8000 NA NA 12000 3000 NA NA 6000
## [55711] NA NA 6000 10000 NA NA NA NA NA
## [55720] NA 5600 8000 NA NA 7200 NA 1400 NA
## [55729] 10000 7200 NA NA NA NA 15000 6000 NA
## [55738] NA NA 6000 NA NA 4800 NA 12000 NA
## [55747] NA NA NA NA 8000 NA 8000 NA 12000
## [55756] NA NA 2800 NA NA NA 6000 NA NA
## [55765] 6000 4000 NA NA NA NA NA 6000 NA
## [55774] 2400 NA NA NA 6000 NA NA NA NA
## [55783] 5600 2000 3200 NA NA 12000 NA NA NA
## [55792] NA 16000 NA NA NA 10000 NA NA NA
## [55801] 2800 1200 NA NA NA 6000 NA NA NA
## [55810] NA NA 6000 5000 4500 NA NA NA 6000
## [55819] NA 3000 10000 6000 3600 NA NA NA 8000
## [55828] NA NA NA 4000 NA NA 6000 25000 16000
## [55837] NA NA NA NA 8000 6400 NA NA NA
## [55846] NA 18000 6000 10000 4800 NA NA 12000 NA
## [55855] NA NA NA NA NA NA NA NA 4800
## [55864] NA 3600 NA 3500 7000 12000 NA NA NA
## [55873] NA NA NA NA 4000 4800 NA 8000 NA
## [55882] 11000 NA NA NA NA NA NA NA 16000
## [55891] 2400 NA NA NA NA NA 6000 NA NA
## [55900] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [55909] NA NA 5000 NA 10000 NA NA 6000 NA
## [55918] 6000 9600 6000 NA 6000 6000 10000 NA 3600
## [55927] NA NA NA 24000 NA 8000 10000 NA NA
## [55936] NA 6000 NA 6000 NA NA NA 7000 3600
## [55945] NA 4000 10000 NA NA 10000 4000 7200 4000
## [55954] NA 3000 6000 NA NA NA 7600 7200 6000
## [55963] NA NA 5600 NA NA NA NA NA NA
## [55972] 4000 NA 8000 12000 NA NA 6400 8000 NA
## [55981] NA NA NA 6400 NA NA NA NA NA
## [55990] NA NA 6000 6000 12000 NA 3600 NA NA
## [55999] NA 7000 5000 NA NA 10000 NA NA NA
## [56008] NA NA NA NA 8800 NA 5000 NA NA
## [56017] NA NA NA NA NA NA 7200 NA 15000
## [56026] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [56035] NA NA NA NA NA NA NA 14000 NA
## [56044] NA NA NA 9600 NA NA NA 13000 NA
## [56053] NA 12000 NA NA NA NA 4000 8000 NA
## [56062] NA NA NA NA 20000 NA NA NA NA
## [56071] 4000 NA NA NA NA NA 6000 NA NA
## [56080] 35000 NA NA 6600 NA 8000 5600 NA NA
## [56089] NA NA NA NA NA NA 10000 NA NA
## [56098] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [56107] NA 10600 NA 12000 6000 NA 10000 NA 4000
## [56116] NA 4000 12000 5000 NA 3400 NA NA 4000
## [56125] NA 8000 7200 NA 2400 NA NA 12000 NA
## [56134] NA NA 4000 10000 NA NA NA NA NA
## [56143] 7500 NA NA 14000 NA NA 6000 NA NA
## [56152] NA NA NA NA NA NA 14000 8400 NA
## [56161] NA 6000 NA NA 5000 NA NA 10000 7000
## [56170] 8000 NA 15000 7200 6000 4800 6000 NA 16000
## [56179] NA NA 5600 NA 15000 NA NA 5200 NA
## [56188] NA NA NA NA NA NA 4000 NA NA
## [56197] NA 3600 4800 8000 NA NA 3600 10000 4500
## [56206] 12000 3200 NA NA 6000 4800 5200 2800 12000
## [56215] 8000 4800 2400 NA 6000 4200 NA NA 6000
## [56224] 8000 6400 NA 16000 9600 8000 NA NA NA
## [56233] NA NA NA 6000 NA 3000 NA NA 8000
## [56242] NA 4000 NA 10000 4800 NA NA 12000 NA
## [56251] NA 20000 NA 12000 10000 9000 15000 2400 8000
## [56260] 8000 4800 5600 12000 12000 NA NA NA 6800
## [56269] NA NA NA NA NA 8000 18000 NA 10000
## [56278] NA 12000 NA NA 3500 NA NA NA NA
## [56287] 4000 3000 10000 NA NA NA 5500 7000 6000
## [56296] NA NA 5000 NA NA 12000 NA 8000 6000
## [56305] NA NA 7200 NA NA NA NA NA NA
## [56314] NA NA NA 6000 NA NA NA NA 12000
## [56323] 4000 4000 6000 NA 10400 NA 6000 6000 8000
## [56332] 4800 5200 NA NA 8000 6000 NA 4000 NA
## [56341] 4800 17000 NA NA NA NA NA 6000 6000
## [56350] 1200 NA NA 5000 NA 5600 NA 7600 NA
## [56359] 6000 NA NA 4800 6000 NA 4800 6000 6000
## [56368] NA NA 6000 NA 6000 2800 4000 8000 NA
## [56377] NA NA NA 8000 5600 NA 4000 10000 12000
## [56386] NA 6000 NA NA NA NA NA NA NA
## [56395] NA NA NA NA 2400 6000 NA NA NA
## [56404] NA NA 12000 NA 8000 NA NA NA NA
## [56413] 6400 NA NA 8000 4000 4600 NA 5000 NA
## [56422] NA NA 6000 NA NA 7200 NA NA NA
## [56431] NA 30000 40000 NA NA NA 4160 NA 6000
## [56440] 3200 NA 3500 NA NA NA NA 5200 NA
## [56449] NA NA NA NA NA NA 7200 12000 NA
## [56458] NA 10000 8000 2000 NA NA 6000 8000 6000
## [56467] NA NA NA NA NA 6000 8000 NA NA
## [56476] 6000 NA NA NA 6000 NA NA 12000 NA
## [56485] NA NA NA 3200 NA 600 NA NA NA
## [56494] NA NA 8000 NA NA NA NA NA NA
## [56503] 4800 5200 NA NA NA 12000 6000 15000 NA
## [56512] NA NA NA NA NA NA 12000 NA 6000
## [56521] 3600 2400 8000 NA NA NA NA NA NA
## [56530] NA NA NA NA NA 5600 7200 NA NA
## [56539] NA NA NA NA NA 2400 NA NA NA
## [56548] NA NA NA NA NA 6600 NA 8000 1600
## [56557] NA 6000 5600 2000 5600 NA NA NA NA
## [56566] 4800 10000 NA NA NA NA 6800 NA NA
## [56575] 5000 NA NA NA NA NA 1400 6800 NA
## [56584] NA NA NA NA NA NA 9000 NA 5000
## [56593] NA 4000 6000 7200 NA NA 4000 8000 8000
## [56602] NA NA NA 6000 10000 6000 8000 NA 6000
## [56611] NA NA 5000 NA NA 12000 NA 5000 NA
## [56620] 3200 14000 3600 NA NA NA NA 4000 NA
## [56629] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [56638] NA NA NA NA NA NA 4000 6000 NA
## [56647] NA NA 8000 6000 NA NA NA NA 4800
## [56656] NA NA 4000 4000 5600 NA NA NA NA
## [56665] 4000 10000 NA NA NA NA 7200 NA NA
## [56674] NA NA NA NA NA 4800 NA 12000 NA
## [56683] NA NA NA 8000 NA NA NA NA NA
## [56692] NA NA 4800 7200 NA 6000 NA NA 7200
## [56701] 8000 NA 1000 NA NA 7200 NA NA NA
## [56710] 8000 NA 6000 NA 7200 8000 NA 2000 NA
## [56719] NA NA NA 8000 4600 NA NA NA NA
## [56728] NA 3600 NA 4800 4000 8000 NA 3800 NA
## [56737] NA NA NA NA 5600 10000 NA 3800 5200
## [56746] 6000 8000 5000 14000 NA NA NA NA 6000
## [56755] NA NA 6000 NA NA NA NA NA NA
## [56764] NA NA NA 16000 4000 NA NA NA NA
## [56773] NA NA 6000 NA 6000 NA NA NA 16000
## [56782] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [56791] NA NA 4000 NA 6000 12000 NA NA 5200
## [56800] NA 8000 7200 7200 NA NA 5200 6000 NA
## [56809] NA 6000 6000 NA NA NA NA 4800 NA
## [56818] 28000 NA 8000 NA NA NA NA NA NA
## [56827] NA NA 14000 NA NA NA NA NA 20000
## [56836] NA NA NA NA NA NA 4000 NA NA
## [56845] NA 6000 NA 4000 NA 7200 NA 6800 NA
## [56854] NA NA NA NA NA NA 8000 NA NA
## [56863] NA NA NA 5000 8000 NA NA NA NA
## [56872] NA NA NA 8800 8000 NA NA NA 8000
## [56881] 4000 NA 3600 NA 6000 6000 NA NA NA
## [56890] 6000 NA NA NA NA NA NA NA 7000
## [56899] 10000 3000 NA NA 6000 20000 3200 NA NA
## [56908] 20000 NA NA 5600 NA 6400 8000 4500 4000
## [56917] NA NA NA NA NA 4800 NA 4800 NA
## [56926] NA NA NA NA 3800 5200 NA 4000 NA
## [56935] NA NA NA NA NA 7200 3600 NA NA
## [56944] NA 4000 NA NA NA NA NA NA NA
## [56953] NA NA NA NA 8000 4000 NA NA NA
## [56962] 6000 NA NA NA NA NA NA 2400 NA
## [56971] 4000 NA NA 8000 NA 4000 4400 NA 7200
## [56980] 6000 NA NA NA NA NA 3000 4800 NA
## [56989] 4000 6000 4800 6000 NA 4800 NA 4000 4000
## [56998] 4000 5200 NA 4000 4800 NA 4500 3600 NA
## [57007] 5200 NA 16000 NA 4800 NA NA NA 8000
## [57016] NA NA NA NA 4800 NA 4800 4000 6000
## [57025] NA NA 6000 NA NA 8000 8000 6000 4800
## [57034] NA 3200 4800 6000 NA NA 4000 NA NA
## [57043] NA NA 6000 14000 NA NA NA 4000 NA
## [57052] NA 4800 NA 4000 NA NA NA NA 4000
## [57061] NA 4000 2400 NA 8000 NA 6000 NA NA
## [57070] NA 4800 NA NA NA NA NA NA NA
## [57079] 20000 NA NA NA NA NA NA 7000 4800
## [57088] NA 4400 3200 NA NA NA 6000 NA 10000
## [57097] NA 12000 3200 6000 10000 NA NA NA NA
## [57106] 15000 NA 6000 10000 6000 NA 12000 6000 NA
## [57115] 6000 10000 NA NA NA NA NA NA 5000
## [57124] NA 16000 8000 6000 NA NA 5000 NA NA
## [57133] 800 NA NA NA NA NA 2400 NA NA
## [57142] 6000 11000 NA NA 10000 7600 7200 NA NA
## [57151] NA NA 25 NA NA NA NA 1600 NA
## [57160] NA NA NA NA 4000 6000 NA NA NA
## [57169] NA 10000 7200 NA NA 8000 NA 10000 4000
## [57178] NA NA NA 80000 5600 NA 5200 7500 NA
## [57187] 5600 4800 NA NA NA 8000 NA NA 5200
## [57196] NA 4800 8000 NA NA NA 2000 NA NA
## [57205] 5200 10000 NA 3000 8000 NA 1000 NA NA
## [57214] NA NA 4800 NA NA NA 4000 NA 5200
## [57223] 2000 8000 NA NA NA 5000 NA NA NA
## [57232] 12000 4000 4400 NA 5000 7000 NA 7000 5000
## [57241] 5000 4000 NA NA 6400 4000 4000 5000 NA
## [57250] NA 8600 NA 6800 NA NA NA NA 12000
## [57259] NA NA NA NA NA NA NA NA 10000
## [57268] NA NA NA 7000 NA NA NA NA NA
## [57277] NA NA 2600 NA NA 1200 4000 NA 4800
## [57286] NA 3200 NA NA NA 6000 NA NA 4000
## [57295] NA NA NA 4800 NA NA NA NA 5800
## [57304] NA 6800 2800 NA NA NA NA 4000 NA
## [57313] NA NA 10000 7200 NA 6000 4800 NA NA
## [57322] NA NA 4000 4800 NA NA 2000 4000 NA
## [57331] 40000 4000 NA NA NA NA NA NA 4
## [57340] 2400 NA NA 2000 NA 2000 2000 3000 NA
## [57349] 2000 NA NA NA 2000 4000 NA 8000 NA
## [57358] NA NA NA 1600 NA 6000 NA 8000 NA
## [57367] 4800 9000 NA 5000 NA NA NA NA NA
## [57376] NA NA 5000 4000 4800 20000 NA NA 4800
## [57385] 2000 2000 2000 12000 NA 3600 NA NA NA
## [57394] 3200 NA NA 2400 4800 2400 2400 NA NA
## [57403] 8000 10000 5600 NA 8400 NA NA 8000 NA
## [57412] NA NA 11200 7200 4800 NA 4000 NA NA
## [57421] 6000 20000 NA NA NA 8000 7200 NA NA
## [57430] 16000 8000 NA NA 5600 4000 NA 10000 4000
## [57439] NA 4000 NA 8400 8000 6000 6000 7200 NA
## [57448] 2400 NA NA 4000 NA 10000 NA NA 6000
## [57457] 5000 6000 8000 NA 2800 NA 3200 8000 NA
## [57466] NA NA NA NA 8000 NA 3200 4000 3200
## [57475] 6000 NA NA 7200 NA 4000 4800 6000 2000
## [57484] 8000 NA 4000 2000 NA 800 NA 4000 2800
## [57493] NA NA NA NA NA 2600 NA 2400 600
## [57502] 4000 NA NA 6000 NA NA NA 2400 NA
## [57511] 4400 NA NA 2600 6000 1200 NA NA 5600
## [57520] NA 2000 4000 NA 4000 2400 NA 4000 NA
## [57529] 4800 NA NA 1200 NA 4000 NA 6000 6000
## [57538] NA NA 12000 NA NA 3200 NA 4000 NA
## [57547] NA 5200 2800 4000 NA 4000 NA NA 8000
## [57556] NA 8000 5000 NA 8400 3200 10000 NA 800
## [57565] 2000 16000 8000 10000 NA NA 18000 8000 12000
## [57574] 9600 NA NA NA 4800 7200 NA 8000 NA
## [57583] NA NA 7000 NA NA NA NA NA NA
## [57592] 4000 NA 4000 NA NA NA NA NA NA
## [57601] 4000 6000 NA NA NA NA NA 9000 NA
## [57610] NA 7000 11200 NA NA NA 6000 NA NA
## [57619] 7200 7000 NA NA NA NA NA 10000 NA
## [57628] 6000 NA 4800 NA NA NA NA NA NA
## [57637] NA NA 115000 NA 800 NA NA NA NA
## [57646] NA NA 4000 NA 6800 4000 NA 14000 NA
## [57655] NA NA NA NA NA 10000 4400 8000 NA
## [57664] 4000 NA NA 10000 10000 5200 NA NA NA
## [57673] NA 3600 8000 4800 NA NA 4800 NA NA
## [57682] NA NA 3600 NA 6000 10000 NA 6000 NA
## [57691] NA NA NA 8800 NA 4000 NA 6000 NA
## [57700] NA 4000 NA NA 4000 4800 NA 6000 NA
## [57709] 4800 6000 NA NA NA NA NA NA NA
## [57718] NA 6000 NA NA NA NA NA NA NA
## [57727] NA NA 8000 NA NA 7200 9000 NA NA
## [57736] NA 10000 NA NA NA NA NA NA NA
## [57745] NA NA NA 10000 NA NA NA NA 4400
## [57754] 24000 NA NA NA 6000 NA NA NA 4000
## [57763] NA 1800 2000 NA NA NA 8000 NA 7000
## [57772] NA NA NA 8000 NA NA NA 6000 NA
## [57781] NA NA NA NA 8000 NA 20000 NA 8000
## [57790] NA NA 7200 NA 4800 6000 NA 4800 NA
## [57799] 6000 NA 4800 NA 7600 NA NA NA 20000
## [57808] NA NA NA NA NA NA 4000 NA 6000
## [57817] NA NA 6000 NA 8000 4800 NA 2000 4800
## [57826] 3600 8000 NA NA NA NA NA 50000 10800
## [57835] NA NA 30000 20000 NA 2400 1600 10000 NA
## [57844] NA 4400 NA NA NA NA 2000 NA 3600
## [57853] 12000 NA 8000 2400 2000 NA 7200 NA 4800
## [57862] NA NA 4000 6000 NA NA NA 6000 NA
## [57871] 4000 NA 5000 6000 3200 4800 NA NA 4800
## [57880] NA 5600 6000 17000 NA 4000 NA 4800 6000
## [57889] 5000 NA 4000 6000 4000 NA NA 12000 NA
## [57898] 6000 7200 NA 4000 NA 4800 NA NA NA
## [57907] 4000 NA 2400 NA 6000 4000 NA 10000 NA
## [57916] 10000 NA NA 4000 6400 2000 NA 4800 NA
## [57925] NA 4800 10000 7200 7000 NA 5200 6000 4000
## [57934] NA NA NA NA NA NA 6000 3120 NA
## [57943] NA NA 2800 4000 NA 6000 NA 2000 1200
## [57952] NA NA NA 2800 NA 3200 3200 1200 NA
## [57961] 2000 NA NA NA NA NA NA NA 8000
## [57970] NA NA 4800 NA NA NA NA NA 8000
## [57979] NA NA NA NA 6000 NA 3000 6000 6000
## [57988] NA NA 4000 4000 NA 4200 4800 9600 NA
## [57997] NA 4000 8000 4800 NA 6000 NA NA 3600
## [58006] NA NA 5200 11200 NA 4000 NA 2000 3000
## [58015] 8000 NA NA 5200 6400 NA 3600 4800 2800
## [58024] 6000 14000 10000 3200 NA NA 8000 NA 4000
## [58033] NA NA NA NA NA 7000 6000 6400 NA
## [58042] 5200 10000 NA NA 4800 6000 NA NA NA
## [58051] NA 5200 NA NA 4800 10000 44000 6000 NA
## [58060] NA NA 15000 8000 8000 10000 NA 6000 7200
## [58069] 4400 NA NA NA 3600 7600 NA 10000 NA
## [58078] 8000 4000 NA 8000 NA 4800 2800 4800 NA
## [58087] NA 4000 NA NA 4000 5000 5600 5000 NA
## [58096] NA NA NA 8000 NA 4000 4000 NA 36
## [58105] NA NA 6000 6000 4000 NA 2400 NA NA
## [58114] 12000 4000 NA NA NA 4000 NA NA NA
## [58123] NA 4000 9200 NA NA NA NA 8000 NA
## [58132] 4000 NA NA NA NA 4800 6000 6000 4000
## [58141] 4000 NA 7200 NA NA NA NA 6000 3000
## [58150] 7200 8000 4800 4000 2000 NA NA 8000 NA
## [58159] NA NA 6000 NA 800 8000 NA 4800 NA
## [58168] 6000 6400 NA NA 6400 NA NA NA NA
## [58177] NA NA NA 6000 NA NA NA NA NA
## [58186] NA NA NA 6000 NA 6000 NA 5000 7000
## [58195] NA 6000 10000 4000 6000 800 NA 2000 NA
## [58204] NA NA 8000 NA NA NA 10000 4800 NA
## [58213] 1600 NA 7200 7200 NA 14000 NA 4000 6000
## [58222] NA NA NA NA NA NA 12000 NA NA
## [58231] 7200 NA NA NA NA NA 6000 NA 6000
## [58240] NA NA NA 4000 6000 3000 6000 10000 3000
## [58249] 5280 NA 4800 NA NA 10000 10000 NA NA
## [58258] NA NA NA 5000 NA NA NA NA NA
## [58267] NA 12000 NA 5000 NA 30000 6000 NA NA
## [58276] NA NA NA 8000 2500 16000 8000 NA NA
## [58285] NA NA NA 12000 NA NA NA NA NA
## [58294] NA 15000 3999988 NA NA NA NA NA 6000
## [58303] 16000 NA 10000 NA NA 10000 NA NA NA
## [58312] 4000 NA NA 10000 NA NA NA NA 8000
## [58321] NA NA NA NA NA 12000 NA 7600 3600
## [58330] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [58339] NA NA 10000 5000 NA 16000 NA 4800 NA
## [58348] NA NA 30000 NA NA NA NA NA 4000
## [58357] NA 20000 NA NA NA NA NA 20000 NA
## [58366] NA NA 10000 NA 7200 8000 NA 10000 NA
## [58375] NA NA NA 4000 4000 11000 NA NA NA
## [58384] NA NA 8000 NA NA 14000 NA NA NA
## [58393] NA 8000 6000 6800 NA NA 6000 NA 14000
## [58402] NA NA 4000 NA 8000 7000 NA 8000 8000
## [58411] NA 8000 NA NA NA NA NA NA 6000
## [58420] 6000 NA NA 8000 NA NA NA NA 6000
## [58429] 7200 NA 8000 NA NA 7200 17000 19000 8000
## [58438] 3000 10000 NA NA 4800 3200 3200 12000 4000
## [58447] 9000 5600 NA 6000 15000 6000 10000 9000 NA
## [58456] 10000 NA 6000 NA 5000 8000 6000 8400 8000
## [58465] NA NA 12000 NA NA NA 7200 4800 NA
## [58474] 4000 12000 NA NA 8000 NA NA 14000 NA
## [58483] NA 3600 16000 NA 8000 NA NA NA 20000
## [58492] 30000 NA 15000 15000 NA NA NA 20000 16000
## [58501] NA 10000 NA NA 5600 NA 6000 NA 20000
## [58510] 3200 NA NA NA NA NA NA NA 24000
## [58519] NA 12000 8000 8400 NA NA 8000 NA NA
## [58528] 12000 5000 20000 NA NA NA NA NA 17800
## [58537] NA NA NA NA NA NA NA 5000 NA
## [58546] 8000 NA 8000 6800 NA NA NA NA NA
## [58555] 8500 NA NA NA NA NA NA 8000 NA
## [58564] 12000 7200 28000 6800 NA NA 6000 6800 NA
## [58573] NA NA NA 10000 NA 12000 NA NA NA
## [58582] NA NA 12000 NA NA 20000 40000 NA NA
## [58591] NA NA 6000 22000 2400 NA NA NA 10000
## [58600] 10000 11000 12000 7200 NA NA 50000 NA NA
## [58609] NA NA 5200 NA NA 12000 NA NA 4400
## [58618] NA NA 10000 4000 NA NA 15000 NA NA
## [58627] 6000 NA 9000 7200 NA NA 8000 7000 NA
## [58636] NA NA 9000 NA 6400 NA NA NA NA
## [58645] 8000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [58654] NA 5600 12000 4000 NA 8000 NA 4000 NA
## [58663] NA NA NA 24000 NA NA NA NA NA
## [58672] NA 10000 NA 104000 2000 NA NA NA 13000
## [58681] NA 4800 8000 NA NA NA 6000 NA 7200
## [58690] NA 6200 16000 2600 12000 NA 5000 11200 NA
## [58699] 8800 6000 8000 NA 12000 6800 NA NA NA
## [58708] 5600 NA 8000 NA 6800 4800 NA 7200 24000
## [58717] NA NA 10000 NA 13000 5600 NA NA NA
## [58726] 14000 NA 6000 6000 8400 6000 10000 NA NA
## [58735] 8000 NA NA NA 8000 10000 4000 4800 NA
## [58744] 7200 NA NA NA 8000 8000 NA 3000 NA
## [58753] NA 7200 8000 5000 NA 6000 6000 4800 10000
## [58762] NA 6000 8000 5600 NA NA 10000 12000 30000
## [58771] NA NA 50000 NA NA 8000 NA NA NA
## [58780] NA NA 2400 NA NA 9200 NA 10000 NA
## [58789] NA NA NA 8000 NA 4000 NA 12000 NA
## [58798] 30000 7000 NA NA NA NA NA NA NA
## [58807] 12000 10000 9000 NA NA 24000 6000 NA 7200
## [58816] 3000 NA NA NA NA NA 10000 NA NA
## [58825] NA NA 3200 NA NA NA 16000 20000 50000
## [58834] NA NA 15000 10000 NA 30000 NA NA NA
## [58843] 40000 NA NA 5000 4000 NA 6000 NA 14400
## [58852] NA NA 20000 20000 25000 10000 NA 9800 8000
## [58861] 6800 NA NA 20000 NA NA NA NA NA
## [58870] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [58879] NA 5000 NA NA 4800 NA NA NA 9000
## [58888] NA NA NA NA 8000 NA 8000 NA NA
## [58897] NA NA NA NA 15000 NA NA NA NA
## [58906] NA NA NA 10000 6400 10000 NA NA NA
## [58915] NA NA 16000 NA NA NA NA NA 18000
## [58924] NA NA NA NA NA NA 10000 NA NA
## [58933] NA NA NA NA NA NA NA 15000 NA
## [58942] NA NA NA 10000 NA NA 4800 NA NA
## [58951] 8000 NA 4000 NA NA NA 4800 2800 NA
## [58960] 9000 NA 12000 NA NA NA 8000 NA 8000
## [58969] NA 4800 NA NA NA NA 16000 NA 6000
## [58978] NA NA 12000 NA 6400 NA NA 8000 6000
## [58987] NA NA 8000 NA NA NA 5200 NA NA
## [58996] 12000 9000 NA 6000 NA NA NA 14000 NA
## [59005] 5600 NA NA NA 6000 NA NA NA 6000
## [59014] NA NA NA 4000 NA 9600 10000 NA NA
## [59023] 20000 NA NA NA 15000 NA 4000 NA NA
## [59032] 20000 NA NA NA 4000 3200 NA NA NA
## [59041] NA NA NA NA 18000 NA NA NA NA
## [59050] 10000 8000 NA NA NA 8000 NA NA NA
## [59059] 6000 2800 2000 NA 8000 NA NA NA NA
## [59068] NA 1600 NA NA NA NA 9000 NA 12000
## [59077] NA 8000 NA NA NA 5000 NA NA 12000
## [59086] 14000 NA NA 20000 NA 9600 16000 4400 NA
## [59095] 7200 36000 NA 16000 8000 8500 NA 4500 8000
## [59104] NA 12000 6000 8000 NA NA 8000 NA 4800
## [59113] NA NA 20000 NA 6800 NA NA NA NA
## [59122] NA NA NA NA 8000 3400 NA NA NA
## [59131] NA NA 15000 4000 10000 NA NA NA 6000
## [59140] NA 10800 12000 5600 6000 16000 NA 10000 8000
## [59149] NA 4400 NA 10000 15000 NA NA NA NA
## [59158] 10000 NA NA 5000 NA NA 12000 NA NA
## [59167] NA NA NA NA NA 6000 NA NA 10000
## [59176] NA NA NA 10000 NA 8000 4800 NA 8000
## [59185] 8000 8000 NA NA NA NA NA NA 12000
## [59194] 20000 8000 NA 12000 NA NA NA 7200 NA
## [59203] NA NA 8000 NA NA 14000 NA 12000 4000
## [59212] 8800 NA 18000 40000 NA 4000 6000 30000 NA
## [59221] NA 4000 NA 8000 NA NA 7000 NA 60000
## [59230] NA NA 14000 NA NA 10000 8000 6000 10000
## [59239] NA NA 5200 30000 NA 10000 6000 NA NA
## [59248] NA NA NA NA NA NA 13000 10600 NA
## [59257] 5200 NA NA 8000 NA 9000 NA 6000 NA
## [59266] NA 8000 NA NA NA NA 5000 NA 6000
## [59275] 10000 7200 12000 NA NA 12000 NA NA 7000
## [59284] NA NA NA 10000 8000 NA 20000 NA NA
## [59293] 8000 12000 12000 NA NA NA 6000 5600 NA
## [59302] NA NA NA 7000 15000 12000 20000 NA NA
## [59311] 4600 8000 NA NA NA 12000 6000 NA NA
## [59320] 14000 NA 12000 5200 20000 NA 2000 8000 10000
## [59329] 12000 NA 6000 NA NA NA NA 8000 10000
## [59338] 12000 NA 7400 8000 NA 8000 NA 10000 8500
## [59347] NA NA NA 6000 8000 NA 8000 11600 NA
## [59356] NA NA NA NA 4800 7200 NA NA 4000
## [59365] NA NA NA 10000 NA 4000 4400 8000 10000
## [59374] NA NA NA NA 6000 6800 NA NA NA
## [59383] NA NA 5400 10000 6000 NA NA 20000 NA
## [59392] NA 10000 NA NA 12000 8000 7200 7200 NA
## [59401] NA 2400 NA 4800 NA NA NA NA 2000
## [59410] 2400 8000 NA 6000 NA 15000 NA 4000 4000
## [59419] NA 5000 8000 NA NA NA 5000 4000 NA
## [59428] NA 12000 8000 4800 NA NA 10000 11200 10000
## [59437] 7600 NA NA NA NA NA NA 10000 NA
## [59446] 12000 NA NA 13000 5600 NA 12000 NA 19200
## [59455] NA 8000 NA NA NA 12000 NA 8000 NA
## [59464] NA NA NA NA NA 20000 NA 32000 12000
## [59473] 20000 NA 4000 6000 20000 7000 NA 6720 8000
## [59482] 8000 12000 NA 6000 10000 NA NA NA 2800
## [59491] NA NA 7200 3000 NA 10000 12000 NA NA
## [59500] NA NA NA 2000 8000 12000 7200 NA 9000
## [59509] 8000 12000 8800 NA NA 8000 NA 7200 12000
## [59518] 4800 6000 NA NA NA NA NA NA 6000
## [59527] 8000 3200 NA 4000 7200 8000 NA NA NA
## [59536] NA NA NA 8000 6000 NA 1900 NA NA
## [59545] 6000 6000 NA NA NA 10000 4000 NA 60000
## [59554] NA NA 4400 NA NA NA NA NA NA
## [59563] 7200 NA NA 8000 NA NA NA NA NA
## [59572] NA NA 11200 6000 NA NA 8000 14000 NA
## [59581] NA NA 12000 20000 NA NA NA NA 8000
## [59590] NA 7200 6000 6000 6000 NA NA 4000 NA
## [59599] NA 4000 NA 8000 NA 20000 4000 NA 12000
## [59608] 7200 NA NA NA NA NA NA 3600 9000
## [59617] NA NA 6000 NA 6000 NA NA 6000 NA
## [59626] 10000 NA NA NA NA 13000 16000 NA NA
## [59635] NA 10000 4000 NA NA NA NA NA NA
## [59644] NA NA NA NA NA 5200 NA NA 16000
## [59653] NA 7000 2000 NA NA 6000 6000 4600 NA
## [59662] 28000 NA NA 12000 NA NA NA NA 7200
## [59671] 16000 NA NA NA 6400 6000 NA NA 5600
## [59680] NA NA NA NA NA NA NA NA 6000
## [59689] NA NA NA NA 6000 NA 10000 NA 16000
## [59698] NA 14400 NA NA 6000 32000 NA NA 2100
## [59707] NA NA NA NA 18000 8000 4200 NA 6000
## [59716] 8000 NA NA NA 15000 NA 4800 NA 12000
## [59725] NA NA NA NA NA NA 10000 NA 6000
## [59734] 20000 NA NA NA NA NA 7200 NA 8000
## [59743] 5600 5400 6000 NA 8000 NA 2400 NA NA
## [59752] 6000 NA NA NA NA 7000 1000 NA 9000
## [59761] NA NA 8000 NA 6000 6400 NA 60000 NA
## [59770] NA NA 3000 NA NA NA NA 4800 NA
## [59779] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [59788] NA 2400 3200 3200 2000 NA 10000 7200 NA
## [59797] NA NA 3600 4800 3200 3000 NA NA 7200
## [59806] NA NA NA 4800 4800 NA 6400 7000 8000
## [59815] NA NA NA NA 48000 8000 10000 12000 NA
## [59824] 20000 14000 NA NA NA 19000 NA 6000 8000
## [59833] 7200 NA 8000 20000 NA NA NA 11200 NA
## [59842] 8000 NA 8000 50000 NA NA NA NA NA
## [59851] NA NA NA NA NA 13000 NA 20000 20000
## [59860] 15000 18000 NA NA NA NA NA NA NA
## [59869] 9000 NA NA NA NA NA NA 60000 NA
## [59878] 60000 NA 22000 NA NA NA NA 10000 NA
## [59887] NA 20000 NA NA NA NA 500 NA 8000
## [59896] NA 15000 NA NA 6000 6000 NA NA NA
## [59905] 14000 14000 18000 NA NA 8000 NA 9000 4800
## [59914] NA 7200 NA 8000 3000 NA 8000 NA 10000
## [59923] NA NA NA NA NA 6800 11600 NA 4000
## [59932] NA 6000 8000 11200 NA NA NA NA 10000
## [59941] NA NA NA NA 6000 20000 NA NA NA
## [59950] 8000 NA NA NA NA NA 8800 NA NA
## [59959] NA NA NA NA 6400 NA 9600 8000 NA
## [59968] NA NA NA 6000 NA NA NA 8000 16000
## [59977] NA 8000 4000 24000 4000 NA 8000 NA 7200
## [59986] NA 12000 10000 NA NA 7000 NA NA NA
## [59995] NA 10000 20000 NA 2400 5200 NA 5000 11200
## [60004] 20000 NA NA NA NA NA NA NA 6000
## [60013] NA 20000 16000 NA NA NA NA 6000 3000
## [60022] NA 8000 NA NA 7200 8000 NA 7000 NA
## [60031] 12000 16000 NA NA 6400 NA NA NA NA
## [60040] NA NA 6000 NA NA 3600 25000 7200 2000
## [60049] 7200 12000 NA NA 4000 4000 NA NA NA
## [60058] NA 4000 NA 5600 6000 NA 8000 NA NA
## [60067] NA 4800 5200 6000 4800 7200 NA 10000 25600
## [60076] 4800 3200 NA 8000 NA 4800 6000 NA 8000
## [60085] 17600 NA 6000 NA NA 2000 NA 12800 4000
## [60094] 5600 6000 4800 4000 7200 6000 6000 NA 4000
## [60103] NA NA NA 8000 NA NA 5200 8000 4800
## [60112] 8000 NA NA 5600 NA NA NA NA NA
## [60121] NA 6000 NA 4000 6000 10000 NA 3999988 NA
## [60130] 6000 8000 NA NA 4000 6000 NA NA NA
## [60139] 6000 NA NA 4800 4000 NA 4000 NA 8000
## [60148] NA NA NA NA 3200 8000 NA 8400 NA
## [60157] 48000 NA 4400 NA NA NA 10000 2000 NA
## [60166] NA 22000 NA NA NA 4000 2400 NA NA
## [60175] 12000 2000 NA NA 14800 4800 3600 8000 NA
## [60184] 10000 NA 6000 8000 16800 20000 NA NA 2000
## [60193] NA NA NA NA NA NA 8000 NA 6000
## [60202] 1200 8000 NA NA NA 14000 NA NA NA
## [60211] NA NA NA NA NA NA NA 10000 NA
## [60220] NA 16000 10000 NA NA 6000 NA NA NA
## [60229] 6000 8000 1600 4000 NA 4800 NA 18000 12000
## [60238] NA NA NA NA 6400 NA NA 8000 7200
## [60247] 8000 8000 20000 5600 5000 NA NA NA 6000
## [60256] NA 2800 NA 7200 NA NA 7200 NA 10000
## [60265] 8000 12000 NA 6000 7600 NA 4800 NA 4800
## [60274] NA 9600 NA 4000 NA 8000 NA NA NA
## [60283] NA 8000 NA NA NA NA NA NA NA
## [60292] 20000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [60301] NA NA NA NA NA NA 10400 7200 8000
## [60310] 6000 NA NA NA 16000 NA NA 4320 NA
## [60319] 6000 5200 NA NA NA NA NA NA 8000
## [60328] 9000 NA NA 6400 NA NA NA NA NA
## [60337] NA NA 4000 NA NA 6800 NA NA NA
## [60346] 3200 4000 6000 4800 4800 5000 4200 NA NA
## [60355] NA 4166 7200 3000 3000 14400 12000 NA 10000
## [60364] NA NA 8000 NA NA NA NA NA NA
## [60373] NA 2800 4000 6000 NA NA NA 4000 5600
## [60382] 6000 NA NA NA NA NA NA 6000 5600
## [60391] 4200 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [60400] NA 12000 10000 4800 NA 6400 NA NA 4000
## [60409] NA 2000 NA 4000 7200 6000 NA NA NA
## [60418] 2800 NA 4000 7200 NA 6400 4800 8000 NA
## [60427] 14000 40000 NA NA NA 6000 NA 4800 NA
## [60436] NA NA NA 6000 NA NA NA 4000 8000
## [60445] NA 4800 NA NA NA 12000 4400 NA NA
## [60454] NA NA 4800 NA 9000 12000 14000 12000 NA
## [60463] 6000 NA 14000 10000 12000 NA 9600 NA 8000
## [60472] NA NA 12000 40000 NA 12000 NA NA NA
## [60481] NA 9200 NA NA NA NA NA NA NA
## [60490] 5000 NA NA 12000 NA NA NA NA NA
## [60499] NA NA 8000 NA NA NA NA NA NA
## [60508] NA NA NA 5200 4800 NA NA 12000 NA
## [60517] NA NA 14000 NA NA NA NA 10000 NA
## [60526] NA 9200 NA 6800 16000 NA 4000 NA NA
## [60535] NA NA NA 8000 NA 14000 NA 20000 NA
## [60544] 20000 NA NA NA NA NA NA 20000 NA
## [60553] NA 5000 40000 NA NA NA NA NA 40000
## [60562] NA NA NA NA 12000 NA NA NA NA
## [60571] NA 16000 NA NA NA 8000 4000 NA 5000
## [60580] 4000 NA NA NA 16000 NA 8000 8000 NA
## [60589] NA 100000 NA NA NA 12000 10000 NA 10000
## [60598] 8000 10600 4400 8000 12000 9600 NA NA NA
## [60607] 16000 12000 NA NA 8000 NA 10000 10000 12000
## [60616] NA NA 10000 NA 4000 NA NA NA NA
## [60625] NA NA 10000 NA NA NA 4000 8800 4000
## [60634] 4800 7200 NA NA 10000 NA NA 7200 10000
## [60643] NA 6400 8000 5000 11200 4800 NA NA 11000
## [60652] NA NA 3000 3600 NA NA 20000 NA NA
## [60661] NA 28000 NA 27000 NA NA 12400 8000 8000
## [60670] NA 20000 NA 12800 NA 11000 NA NA NA
## [60679] NA 11000 10000 NA NA NA 8000 NA NA
## [60688] NA NA NA 13000 4000 4800 800 5400 NA
## [60697] NA 3600 2400 8000 3800 3200 6000 NA NA
## [60706] NA NA NA NA NA 11200 NA NA NA
## [60715] 12000 6000 10000 9600 NA NA 7200 NA 6000
## [60724] 7200 NA NA 6000 2000 3200 NA NA NA
## [60733] 7200 5200 6800 7200 7200 NA 9000 NA 8000
## [60742] NA NA NA 8000 8000 6000 8800 8000 8000
## [60751] NA NA NA 12000 NA NA 4800 NA 8000
## [60760] NA NA 8400 NA 10000 7200 7200 10400 NA
## [60769] 3200 14000 NA 4000 NA NA 5600 NA NA
## [60778] NA NA NA 10000 NA NA NA 3000 NA
## [60787] 4000 NA NA NA 4800 NA 8000 NA 3000
## [60796] NA 8000 4800 NA NA 10000 NA 6000 NA
## [60805] NA 4800 NA NA NA 6000 NA 4800 12000
## [60814] 6000 4000 3600 14000 10000 NA 4800 4000 4800
## [60823] NA 3800 NA NA 4800 2400 NA NA 5040
## [60832] 2400 NA 40000 NA NA NA 8000 NA 4800
## [60841] NA NA NA 3600 6400 12000 NA 8000 NA
## [60850] NA NA NA 4000 NA NA NA 20000 NA
## [60859] 4080 NA NA 1400 4000 20000 5000 NA 2400
## [60868] NA NA 4800 NA 7200 NA 4000 NA NA
## [60877] NA 5800 NA 2000 NA NA NA NA 8400
## [60886] NA NA 4800 NA 3200 NA NA 12000 5200
## [60895] 8000 NA NA NA 12000 NA NA 4800 NA
## [60904] 4000 4000 7200 6000 NA 4500 NA 12000 NA
## [60913] NA NA NA NA 6000 NA NA NA 10000
## [60922] NA 45360 NA NA NA NA NA 12000 46000
## [60931] NA 8400 11200 NA NA 6000 60000 NA NA
## [60940] 7200 NA NA NA NA NA 5200 36000 10000
## [60949] 140000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [60958] NA NA 7200 NA 10000 NA 4000 6000 NA
## [60967] 5600 6000 NA 12000 NA NA 4000 NA NA
## [60976] NA 11200 4000 NA NA 2000 12000 NA 4400
## [60985] 6800 NA NA NA 1200 8000 7200 NA NA
## [60994] NA 1800 4800 7000 NA NA NA 6000 6000
## [61003] 6000 1200 NA NA 6000 NA 4166 NA NA
## [61012] 5000 2000 NA NA NA 6000 NA 4800 4000
## [61021] 3200 6400 NA 4800 NA 4400 NA 4800 NA
## [61030] 4800 NA NA 4000 NA NA NA NA 10000
## [61039] NA 2000 NA NA NA NA 18600 4000 NA
## [61048] NA 11200 NA 9000 NA NA NA NA NA
## [61057] NA NA NA NA NA 8000 NA NA NA
## [61066] NA NA NA NA 10000 14000 16000 NA NA
## [61075] NA NA NA 22800 NA 8000 NA NA 4400
## [61084] NA 6400 28000 10000 10000 20000 NA NA NA
## [61093] NA NA 10000 NA NA NA NA NA NA
## [61102] 4000 NA NA NA 16000 NA NA NA NA
## [61111] 12000 6000 NA NA NA NA NA NA 6000
## [61120] 2000 NA NA NA 12000 6000 NA 7200 5200
## [61129] 5200 3600 NA NA NA 10000 20000 NA 2400
## [61138] 2000 NA 2800 5000 2800 NA 6000 NA 4800
## [61147] NA NA NA NA NA NA 5800 5000 6800
## [61156] NA NA NA 6800 NA NA 8000 8000 6000
## [61165] 8000 4000 NA 4000 NA 3500 NA NA 6000
## [61174] 6400 NA 5000 NA 8000 12000 NA 10000 NA
## [61183] NA 4000 NA NA NA NA NA 5000 8000
## [61192] 12000 3200 4000 8000 3200 4300 5600 NA NA
## [61201] NA NA NA NA 4000 NA 6000 NA 4400
## [61210] NA 4000 8800 NA 4800 NA NA NA NA
## [61219] 8000 NA 1999994 NA NA 4000 6000 4000 4000
## [61228] NA 5000 NA NA 5000 NA 4800 2000 NA
## [61237] NA 4000 NA 4000 2000 4800 NA NA NA
## [61246] NA NA 8000 2400 1200 NA NA NA NA
## [61255] NA NA NA NA 4800 NA 8000 NA NA
## [61264] 4000 NA 4000 2800 4000 6000 2000 NA 4000
## [61273] NA 4800 5000 NA 2000 NA NA NA 4800
## [61282] NA 2000 NA 4800 NA NA 7600 NA NA
## [61291] 5600 NA 4000 14000 14400 6000 NA NA NA
## [61300] 4000 4000 NA NA NA NA NA NA 4200
## [61309] 2400 6000 NA NA NA 3200 NA 2400 6000
## [61318] 2400 6000 NA NA 12000 20000 4000 20000 NA
## [61327] NA 8400 8000 8000 NA NA 6000 8000 6000
## [61336] NA 4800 NA 8000 NA NA NA NA 4800
## [61345] NA 3200 NA NA 1400 NA NA NA 6000
## [61354] NA 2000 NA 2000 5000 3600 4800 10000 4800
## [61363] 6000 NA NA 2800 3000 NA 3000 3200 NA
## [61372] 7600 2000 NA NA 8400 7200 NA 5600 NA
## [61381] NA 4000 NA NA NA 2400 NA NA NA
## [61390] 4000 2000 4000 NA NA NA NA 3600 NA
## [61399] NA NA 8000 12000 NA NA NA NA 6000
## [61408] 4000 NA NA NA 7200 NA 12000 NA NA
## [61417] 1200 6000 6000 NA NA NA NA 8000 NA
## [61426] NA 4800 6000 NA 4000 NA NA 4400 NA
## [61435] NA NA 8000 4800 NA NA NA NA NA
## [61444] 3000 7200 NA 10000 6000 NA 4000 8000 NA
## [61453] 6000 8000 NA 6000 6000 6000 8000 NA NA
## [61462] 800 8000 NA 12000 NA 10000 NA 10000 NA
## [61471] 8000 7200 NA 5000 NA 5000 NA 6000 6000
## [61480] 6000 NA NA NA 8400 NA 6000 19200 NA
## [61489] NA 7200 NA 24000 NA NA 40000 4000 NA
## [61498] 20000 NA NA 4000 6000 NA NA 8000 NA
## [61507] 4000 6000 4000 5600 4800 NA 4000 NA 20000
## [61516] 6000 20000 NA 4000 4000 40000 NA NA 3200
## [61525] NA 3200 3200 4800 NA 4800 16000 NA 6000
## [61534] NA NA NA NA NA NA 5400 NA NA
## [61543] NA NA NA NA NA 4800 40000 NA NA
## [61552] 4000 NA NA 6000 10000 NA NA NA NA
## [61561] 7000 7200 8000 14000 2000 NA 5000 NA NA
## [61570] NA 5000 NA NA 4000 NA NA 8000 6000
## [61579] 4800 8000 NA NA 2000 6400 6400 NA 6800
## [61588] 8000 7800 NA 8600 NA NA NA NA 15000
## [61597] NA 7200 NA NA NA 3200 NA 5600 NA
## [61606] NA 7200 NA 4800 NA NA 8000 NA 7200
## [61615] 10000 4800 7200 NA NA NA NA 10800 NA
## [61624] 8000 NA NA 7200 NA 5600 NA NA NA
## [61633] 8800 NA 2000 4000 NA 24000 4800 NA NA
## [61642] 10000 NA 8000 4800 5200 NA 24000 NA NA
## [61651] NA 4000 NA 6400 9000 NA NA 15000 NA
## [61660] NA 6000 NA NA NA NA 4800 7000 7200
## [61669] 2500 NA NA 6400 8000 NA 5600 NA NA
## [61678] 6000 7200 6000 6000 NA NA 4000 NA NA
## [61687] 4800 NA NA 1600 NA NA 6000 1200 NA
## [61696] NA NA NA 4000 600 6000 8000 NA 2000
## [61705] 3600 NA NA 2000 NA NA 6000 3200 NA
## [61714] 5000 1200 4800 5000 NA 6000 NA 4000 4800
## [61723] 4000 NA NA NA NA 5200 3000 NA NA
## [61732] 2400 NA 8000 9200 7200 4800 8000 NA NA
## [61741] NA 10000 NA NA 10000 10000 NA NA 4800
## [61750] 6000 NA NA NA 2000 NA 6000 NA NA
## [61759] 4000 NA 18000 NA NA 5000 NA NA NA
## [61768] NA NA 7200 NA NA 7600 28000 NA 30000
## [61777] NA 5000 NA 12000 NA NA NA 6000 NA
## [61786] NA 7200 20000 5600 NA NA NA NA 14000
## [61795] 7200 10000 NA NA NA 12800 4800 8000 6000
## [61804] 6400 12000 8000 8000 8000 6000 NA NA NA
## [61813] 8000 NA 3200 NA 8000 NA 5600 6000 NA
## [61822] NA 38000 35000 20000 NA NA NA NA 28000
## [61831] 8000 8000 NA 12000 80000 8000 40000 NA NA
## [61840] NA NA NA NA 10000 NA NA 32000 NA
## [61849] NA 7000 12000 4000 NA 5200 7500 NA NA
## [61858] 12000 NA 8000 12000 NA NA NA NA NA
## [61867] NA NA 6800 NA NA 10000 NA NA NA
## [61876] 1600 50000 NA NA 8000 4000 12000 NA 10400
## [61885] NA 7000 16000 NA 4000 NA 16000 NA NA
## [61894] 6000 15000 NA 4800 NA 10000 NA NA NA
## [61903] 12000 7200 NA NA 12000 NA 12000 6000 14000
## [61912] 18000 3200 12000 12000 8800 NA NA 6000 NA
## [61921] NA NA NA 20000 NA NA 12000 NA 6000
## [61930] 7000 6000 NA NA NA NA NA 8000 NA
## [61939] 12000 NA NA NA NA NA 28000 NA 7000
## [61948] NA 9200 12000 NA NA NA 5200 NA 12000
## [61957] 6400 NA 11200 2000 24000 14000 NA 18000 NA
## [61966] NA NA 6000 12000 NA 15000 NA 12000 NA
## [61975] 16000 NA 7000 5600 15000 NA NA NA NA
## [61984] 11200 5000 NA NA 15000 NA NA NA NA
## [61993] 18000 NA NA 6000 NA 10000 4400 NA 6000
## [62002] 6400 20000 14000 NA NA NA 6000 12000 NA
## [62011] NA NA NA NA 4000 NA 5600 7200 2800
## [62020] 7000 NA NA NA 6400 NA 6400 NA 3200
## [62029] NA NA NA 15000 11500 10000 NA 30000 NA
## [62038] 20000 7200 7000 8000 NA 7000 6000 NA NA
## [62047] 4000 NA 30000 12000 NA 26000 NA NA 10000
## [62056] NA NA NA 12000 NA 16000 NA NA 8000
## [62065] 30000 NA NA 12000 10000 NA 6000 NA 8000
## [62074] 13000 30000 25000 12000 NA NA NA 12000 14000
## [62083] NA NA NA 5600 10000 4000 10000 NA NA
## [62092] NA 4000 8000 NA 10000 4800 9000 5000 14000
## [62101] NA NA NA NA NA NA 6000 NA 10000
## [62110] 12000 NA NA 14000 NA NA NA 18000 NA
## [62119] 8000 NA 4800 6400 NA 19000 NA 20000 8000
## [62128] 7200 NA NA NA 50000 10000 20000 NA NA
## [62137] NA 16 NA NA NA 8000 NA 10000 30000
## [62146] NA NA 18000 6000 7600 NA 32000 NA NA
## [62155] 7000 8000 10000 NA 10000 10000 14000 18000 12000
## [62164] NA 10000 NA NA NA 4000 NA NA 6400
## [62173] 7200 6000 NA NA 8000 NA NA 6400 NA
## [62182] 14000 NA 10000 10000 NA 8000 8000 NA NA
## [62191] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [62200] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [62209] NA NA 20000 NA 35 NA 20000 NA NA
## [62218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [62227] 5600 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [62236] NA NA NA NA NA 20000 NA NA NA
## [62245] 17 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [62254] NA NA NA NA NA NA NA 45 NA
## [62263] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [62272] NA NA NA 4400 NA NA NA 7200 NA
## [62281] NA NA NA NA 6000 9000 20000 11200 NA
## [62290] NA NA NA 7200 2400 NA NA NA NA
## [62299] 4000 NA 4000 NA NA NA NA NA NA
## [62308] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [62317] NA NA NA NA NA 7200 NA NA NA
## [62326] 9000 NA NA 8000 10000 4000 NA NA NA
## [62335] NA 8000 NA NA 12000 NA NA 9000 NA
## [62344] 4000 7600 7200 NA NA NA NA NA NA
## [62353] NA NA 12000 8000 NA 20000 10000 NA 30000
## [62362] NA 7200 NA NA 2000 NA NA 4000 8000
## [62371] NA NA NA NA 30000 NA NA 5000 NA
## [62380] NA NA NA NA NA 8000 NA NA 2800
## [62389] NA NA NA NA 16000 NA NA 4000 20000
## [62398] NA NA NA 10000 NA NA NA NA 5200
## [62407] NA NA 7500 NA 10000 6000 NA 10000 4100
## [62416] NA 4800 NA NA 7200 NA NA 4800 5600
## [62425] NA NA NA NA 10000 NA NA NA 32000
## [62434] NA 12000 8000 9600 9200 NA NA NA NA
## [62443] NA NA NA 14000 NA NA NA NA 1200
## [62452] NA 6800 NA NA 7200 NA 10000 14000 16000
## [62461] NA 20000 5600 NA NA NA NA NA NA
## [62470] NA NA NA NA 12000 4800 4000 NA 15000
## [62479] NA 4000 10000 NA 12000 NA 7200 NA NA
## [62488] NA NA NA NA NA NA NA 10000 9000
## [62497] NA 8000 NA NA NA NA NA NA 20000
## [62506] NA NA NA 16000 6000 NA NA NA NA
## [62515] 6000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [62524] 6000 12000 6000 NA NA NA 4000 4800 2000
## [62533] 8000 NA 10000 6200 NA 5200 7600 NA NA
## [62542] 7200 7000 11200 NA 6000 NA 3600 NA 6000
## [62551] NA 6000 NA 30000 7600 3600 NA 4800 NA
## [62560] NA NA 10000 NA NA NA NA 6000 15000
## [62569] 15000 NA NA 8000 4000 NA 6000 6000 5000
## [62578] NA 2000 9600 NA NA NA NA NA 10000
## [62587] 8000 NA NA 4000 NA NA NA NA NA
## [62596] NA 20000 8000 6800 NA NA NA 20000 10000
## [62605] 24000 NA 8000 NA 6800 4000 NA NA 60000
## [62614] NA NA NA NA 8000 10000 NA NA NA
## [62623] NA NA NA 22000 NA 12000 NA NA 4100
## [62632] 7000 6400 NA NA 6800 NA NA NA NA
## [62641] NA NA 12000 NA NA 18000 8000 8000 10000
## [62650] NA 2800 NA NA NA 12000 6000 1600 4000
## [62659] NA 8000 NA NA NA NA 10400 6000 NA
## [62668] NA NA NA 20000 NA NA NA NA NA
## [62677] NA NA NA 12000 NA NA 8000 6000 NA
## [62686] NA NA NA NA 18000 NA NA NA NA
## [62695] NA NA 3000 NA NA NA 14000 NA NA
## [62704] NA NA 18 NA NA NA NA NA NA
## [62713] NA NA NA 16000 NA NA 6400 NA NA
## [62722] 26000 NA NA 1000 NA NA NA NA NA
## [62731] NA NA 11200 NA NA 15000 NA NA NA
## [62740] NA NA 14000 7200 24 NA NA NA 8000
## [62749] NA NA NA NA 8000 NA NA NA NA
## [62758] NA NA NA NA NA 8000 NA 8000 NA
## [62767] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [62776] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [62785] 20000 20000 NA NA NA NA NA NA NA
## [62794] NA NA NA NA NA NA 12000 NA NA
## [62803] NA 16000 NA 6000 NA 20000 NA 12000 NA
## [62812] NA 5600 12000 NA NA NA NA NA 7000
## [62821] NA 22400 NA NA 9200 NA NA 10000 5200
## [62830] NA 10000 NA 18000 NA 4800 10000 8000 NA
## [62839] 6000 NA NA NA NA NA 8000 6000 NA
## [62848] 5200 7200 800 NA NA NA NA NA 5600
## [62857] NA NA NA 18000 8000 NA NA NA 8000
## [62866] NA NA 14000 NA NA NA 20000 NA 8000
## [62875] NA 7000 7600 NA NA NA 14000 16000 30000
## [62884] 30000 5200 NA NA NA NA NA NA 12000
## [62893] NA NA NA NA 8500 NA NA NA 8000
## [62902] 14000 15000 NA 16500 12000 NA NA 8000 7200
## [62911] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [62920] NA 10000 NA NA NA NA 40000 NA 14000
## [62929] NA 12000 12000 NA NA NA NA 5000 NA
## [62938] NA NA 15000 NA 10000 NA 5000 10000 NA
## [62947] NA NA NA 4800 4000 NA 16000 6000 NA
## [62956] NA NA 4000 10000 NA 6000 NA 8000 10000
## [62965] 6400 5200 NA NA NA 8000 8000 NA NA
## [62974] NA NA NA NA NA NA 13000 NA 20000
## [62983] NA NA NA NA 16 NA 8000 16000 5200
## [62992] NA 6400 NA NA NA NA NA NA 10000
## [63001] NA 15000 NA NA NA NA NA NA NA
## [63010] NA NA NA NA 10000 NA 4500 6800 NA
## [63019] NA NA NA 35000 NA 8000 NA NA NA
## [63028] 10000 NA NA 5000 NA 15000 NA NA 8000
## [63037] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [63046] NA 11200 24000 NA NA NA NA NA NA
## [63055] 6000 6000 NA 8500 NA 8000 8000 NA 15000
## [63064] NA NA NA 6000 28000 12 NA 8000 24000
## [63073] NA NA NA NA NA NA 20000 NA 20000
## [63082] 16000 NA 12000 NA NA 20000 NA NA NA
## [63091] NA NA NA 4000 NA NA 8000 10000 20000
## [63100] NA 10000 10000 6000 NA 10000 NA 5000 NA
## [63109] 15000 13000 NA 15000 18000 NA NA 14000 NA
## [63118] NA 15000 30000 10400 20000 NA NA 15000 NA
## [63127] NA NA NA NA NA 4000 16000 8000 7200
## [63136] NA 5200 8000 16000 NA NA NA 6000 4000
## [63145] NA NA NA 10000 NA 8000 3200 8000 6000
## [63154] 12000 20000 NA NA NA NA NA NA NA
## [63163] 4200 NA 8000 12000 NA NA 10000 NA 12000
## [63172] NA NA 12800 NA 2000 NA 20000 12000 NA
## [63181] NA NA NA NA NA NA 8000 NA NA
## [63190] NA NA NA NA NA NA NA NA 6000
## [63199] 8000 12800 12000 8388 NA 19600 3600 NA 9200
## [63208] 12000 8000 20000 16000 6000 NA NA NA 16000
## [63217] NA 12000 16000 6000 NA NA NA NA 6000
## [63226] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [63235] 12000 6000 NA NA 6000 NA NA NA NA
## [63244] NA NA NA NA NA NA NA 16 NA
## [63253] NA 6000 16000 NA 10000 12000 4800 NA 8000
## [63262] NA NA NA 8000 6000 4000 7200 NA 1500
## [63271] 29000 12000 NA NA NA NA 12000 NA 30000
## [63280] NA NA 4000 10000 8000 NA 2500 NA NA
## [63289] NA 8000 NA NA NA 5000 NA NA NA
## [63298] 11000 12000 NA NA NA 15000 11000 NA NA
## [63307] NA NA NA NA 7200 NA NA NA NA
## [63316] NA NA NA 4800 8000 10000 7200 7600 NA
## [63325] NA 10000 NA NA 5200 NA NA NA NA
## [63334] NA NA 8000 NA NA NA NA NA NA
## [63343] 7200 NA NA NA NA NA NA 60000 NA
## [63352] NA NA NA NA NA 70000 NA 15000 8000
## [63361] NA NA NA 8000 NA NA NA NA 6400
## [63370] 8000 NA NA NA NA NA 8000 NA NA
## [63379] NA 4400 24000 NA NA NA NA NA NA
## [63388] 4800 NA NA NA NA NA NA NA 30000
## [63397] 12000 30000 NA 10000 NA 20000 NA 16000 NA
## [63406] NA NA 32000 NA NA NA 6000 30000 NA
## [63415] 12000 NA 6800 12000 NA NA NA NA 25000
## [63424] NA NA NA 8000 4800 16000 10000 7200 12000
## [63433] NA NA NA NA NA NA 20000 NA NA
## [63442] NA 8000 NA 8800 NA 24000 NA NA NA
## [63451] NA 20000 NA NA NA NA 30000 NA NA
## [63460] NA NA 20000 NA NA NA 10000 NA NA
## [63469] NA 35 NA NA NA NA NA NA NA
## [63478] 40000 NA 40000 NA 8000 NA 20000 NA NA
## [63487] 4000 NA NA NA NA 56 NA NA NA
## [63496] NA NA 16000 NA NA NA NA NA NA
## [63505] 8000 NA 10400 12000 10000 8000 6400 5400 8000
## [63514] 30000 NA NA NA NA 8000 NA NA NA
## [63523] 10000 7200 NA 6000 10000 6000 11200 10000 NA
## [63532] NA 8000 5200 NA 12000 12000 NA 60000 NA
## [63541] NA 8800 NA 7200 NA 6000 7000 NA 12000
## [63550] 10000 NA NA NA NA NA NA 10000 NA
## [63559] NA NA 14000 5200 NA NA 10000 7600 NA
## [63568] NA NA NA 10000 5600 NA NA NA NA
## [63577] 16000 NA NA 12000 NA NA NA 7200 NA
## [63586] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [63595] NA 12000 NA 7200 NA NA 14800 20000 15000
## [63604] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [63613] NA NA 8000 11200 NA NA 45000 NA NA
## [63622] NA 10000 5000 NA NA 6000 4000 NA 9200
## [63631] NA NA 8000 4800 NA 12000 12000 NA NA
## [63640] NA NA 20000 NA NA NA NA 12000 NA
## [63649] 30000 15000 NA NA 6000 NA NA NA 8000
## [63658] 10000 NA NA 50000 NA NA NA NA 15000
## [63667] 6400 NA NA 8000 NA NA 8000 NA NA
## [63676] NA NA NA 15000 15200 NA NA NA 5760
## [63685] NA NA 13600 NA NA 6400 7200 12000 NA
## [63694] NA 4200 NA NA NA NA NA NA NA
## [63703] 7500 NA NA NA 8000 NA NA 35 NA
## [63712] NA NA NA NA 35000 NA NA 7200 NA
## [63721] 7200 NA 9000 NA 10000 8000 16000 12000 NA
## [63730] NA NA 10000 NA NA NA 7000 5200 12000
## [63739] NA 15000 NA NA NA 50000 9800 NA 30000
## [63748] NA 10000 NA NA NA NA 2000 NA NA
## [63757] 8000 NA 18000 NA 40000 8000 NA NA NA
## [63766] 4000 8000 2000 NA 8000 NA 8000 12000 6800
## [63775] NA NA NA NA 10000 NA 6000 8000 NA
## [63784] NA NA 7200 NA NA NA 8000 NA NA
## [63793] NA 8000 10000 NA NA NA 12000 6000 NA
## [63802] 12000 NA NA 8000 NA NA NA NA 15000
## [63811] 24000 NA NA NA NA NA NA 5000 20000
## [63820] NA 30000 10000 80000 30000 NA 25000 NA 20000
## [63829] NA 8000 NA 2000 1000 15000 NA NA NA
## [63838] NA NA NA NA NA 20000 40000 NA NA
## [63847] NA NA NA NA NA NA NA 7000 NA
## [63856] NA NA NA 20000 NA NA NA NA 30000
## [63865] NA NA 7200 NA 6000 24000 8000 NA NA
## [63874] NA NA 2000 11000 6000 NA NA NA 10000
## [63883] NA NA NA NA NA 10000 10000 NA NA
## [63892] NA 48000 NA 24000 NA NA NA NA NA
## [63901] NA NA NA NA NA NA 8800 NA NA
## [63910] 35000 16000 44000 10000 4000 NA NA NA NA
## [63919] NA NA 8000 50000 NA NA NA NA NA
## [63928] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [63937] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [63946] NA NA NA NA NA 14000 NA NA NA
## [63955] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [63964] NA NA NA NA NA 16000 8000 NA NA
## [63973] NA NA 16000 NA NA NA NA NA NA
## [63982] NA NA 8000 7200 4800 NA NA 8000 NA
## [63991] NA NA NA NA NA 12000 NA NA NA
## [64000] NA NA NA NA NA 10000 NA 10000 NA
## [64009] 11000 NA 4000 NA NA NA NA NA NA
## [64018] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [64027] NA NA NA NA 50000 10000 NA NA 10000
## [64036] NA NA NA NA 40000 12000 NA NA NA
## [64045] NA 8000 NA 12000 5000 20000 NA NA NA
## [64054] 30000 NA 8000 NA NA NA 6000 10000 NA
## [64063] NA NA NA NA 6350 NA NA NA NA
## [64072] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [64081] NA NA NA NA NA NA NA NA 20000
## [64090] NA 10000 NA 11200 8000 NA 20000 NA NA
## [64099] NA 12000 8000 NA NA 8000 NA NA NA
## [64108] NA NA 10000 9000 NA 4000 NA NA 60000
## [64117] NA NA 5000 NA NA NA NA NA 35000
## [64126] 12000 NA NA 8000 NA NA NA 6800 NA
## [64135] NA 12800 NA NA NA NA 15000 NA 8000
## [64144] NA 10000 NA 12000 NA 7200 11200 4000 NA
## [64153] NA 10000 6000 NA NA NA 10000 NA NA
## [64162] NA 14000 6000 NA NA 24000 8000 20000 NA
## [64171] 10000 NA NA 12000 NA NA NA NA NA
## [64180] NA NA NA 30000 25000 10400 NA NA NA
## [64189] 15000 20000 NA NA 12000 6000 NA NA 20000
## [64198] NA NA 14000 NA 10000 18000 12000 NA NA
## [64207] NA 8000 NA NA 10000 NA NA 3000 6000
## [64216] NA NA 6800 NA NA 6000 6000 NA 12000
## [64225] NA 12000 NA NA 20000 NA NA 14000 NA
## [64234] 80000 NA NA 4800 NA NA NA NA 10000
## [64243] NA 8000 NA 8000 11200 10000 NA 1600 NA
## [64252] NA NA NA 10000 14000 7200 NA NA 30000
## [64261] NA NA NA 12000 8000 NA NA NA 6000
## [64270] 6000 6000 4800 14000 NA 15000 NA NA 8000
## [64279] NA NA 23000 NA 16000 NA 15000 NA NA
## [64288] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [64297] NA NA NA 4800 NA NA NA NA NA
## [64306] 30000 16000 6000 NA NA NA NA 6400 NA
## [64315] 5600 NA 10000 5000 NA 8000 NA NA NA
## [64324] NA 8000 NA NA NA 8000 25000 15000 NA
## [64333] NA NA NA 45000 NA NA NA NA NA
## [64342] NA NA NA NA 7000 NA 8000 NA 4800
## [64351] 8000 NA NA 11200 NA NA 8000 NA 8800
## [64360] NA NA NA 16000 NA NA 32000 10000 NA
## [64369] NA NA 9000 NA NA NA NA 16000 NA
## [64378] NA NA NA 15000 NA NA NA 12000 8000
## [64387] 4400 NA 16000 NA NA 25000 18000 NA 20000
## [64396] 50000 12000 NA 18000 6000 NA NA 4800 8000
## [64405] NA NA NA NA NA NA 5200 NA 5200
## [64414] 7200 4800 NA NA NA 14000 NA NA 8000
## [64423] NA NA 7200 NA NA NA NA NA NA
## [64432] NA NA 4800 6800 4000 10000 6000 11000 5600
## [64441] NA NA NA NA NA 12000 NA NA 6000
## [64450] NA 28000 NA 8800 NA NA 4800 4000 12000
## [64459] NA NA NA NA 10000 NA 2000 7200 4000
## [64468] 7200 NA NA NA NA 6000 16000 NA NA
## [64477] NA 4000 6400 8000 8000 NA NA 8000 NA
## [64486] 11200 NA 8000 8000 8000 7200 24000 NA NA
## [64495] 11000 NA 10000 5200 10000 NA 5200 6000 NA
## [64504] NA NA NA 10000 12000 8000 12000 20000 20000
## [64513] 12000 NA NA NA NA NA 32000 14000 NA
## [64522] NA NA NA 20000 6000 6000 NA NA NA
## [64531] 6000 8000 NA NA NA NA NA NA 4000
## [64540] 8000 NA NA NA 12000 6000 9000 8000 10000
## [64549] NA 8800 NA NA 8500 NA 4000 6000 NA
## [64558] NA NA NA 7200 11000 NA 8000 9600 NA
## [64567] NA 8000 15000 7500 4400 1300 5000 12000 NA
## [64576] 10000 NA 7200 5600 NA 3000 8000 6500 NA
## [64585] 1600 8000 10000 NA NA 6000 NA NA NA
## [64594] NA NA 4800 6000 14000 NA NA 6000 NA
## [64603] 3000 12000 6400 NA 6000 8000 NA 12000 NA
## [64612] 8000 NA 8000 6000 NA NA NA NA NA
## [64621] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [64630] NA NA 6000 NA NA NA NA NA 6000
## [64639] 6000 1200 NA NA NA 8000 4800 5000 40000
## [64648] 12000 NA 16000 30000 8000 NA 4800 6000 NA
## [64657] NA 8000 6000 4000 4800 NA NA NA 4800
## [64666] 6400 12000 14000 18000 NA NA NA NA 3000
## [64675] NA NA NA 5600 10000 NA NA NA NA
## [64684] NA 4800 NA 4800 11200 NA NA 2800 5200
## [64693] NA NA 6000 NA NA 6000 NA NA 10000
## [64702] 6000 6000 9600 NA 4800 10000 NA NA 8000
## [64711] 12000 10000 NA NA 4000 NA NA NA NA
## [64720] NA 10000 NA NA NA 6000 18000 6000 6000
## [64729] NA NA NA NA 6800 NA 12000 6000 NA
## [64738] NA NA 10000 NA NA NA NA NA NA
## [64747] NA 6000 NA 5000 NA 8000 NA 6000 4000
## [64756] 8000 NA NA 5600 NA 4800 6000 8400 8000
## [64765] NA NA 20000 NA 14000 15500 15000 12000 NA
## [64774] NA NA NA NA 8000 NA NA NA 40000
## [64783] NA 7000 28000 NA 7200 8000 NA NA NA
## [64792] NA 10000 30000 NA NA NA NA 25000 18
## [64801] 10000 25000 6000 20000 10000 8000 NA NA NA
## [64810] NA NA 20000 NA NA 6000 NA 12000 NA
## [64819] 8000 8000 10000 NA NA 8000 8000 12000 7600
## [64828] NA NA NA 12000 5200 NA 14000 7000 NA
## [64837] 8000 16000 9500 9000 8400 7200 7200 7600 6000
## [64846] 10000 NA 9600 8000 NA 4000 8000 NA NA
## [64855] NA 4000 NA NA NA 5200 6000 NA NA
## [64864] 8000 25000 16000 NA NA NA NA NA 12000
## [64873] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [64882] 6000 NA NA NA NA 100000 16000 20000 10400
## [64891] NA 7200 6000 6000 NA NA 4800 NA NA
## [64900] NA NA NA NA NA NA 8000 12000 NA
## [64909] NA 13000 6800 NA 6000 4600 NA 8000 5600
## [64918] NA NA NA 12000 NA NA NA NA NA
## [64927] 5600 NA NA NA NA 15000 NA NA 32000
## [64936] 6000 NA 8000 16000 1800 4800 7200 NA NA
## [64945] NA NA 7200 6400 8800 NA NA NA NA
## [64954] 15000 NA NA NA NA 5400 NA NA NA
## [64963] 10000 NA NA NA 12000 10000 NA NA NA
## [64972] NA NA NA NA NA NA 16000 NA NA
## [64981] NA 20000 NA 8000 2000 2000 NA NA 10800
## [64990] NA 6000 NA NA 4800 20000 NA 16000 NA
## [64999] NA 8400 8000 7200 6000 8000 NA NA NA
## [65008] 2000 15000 NA NA NA NA NA 12000 NA
## [65017] 8000 4000 NA NA NA NA NA NA 7200
## [65026] NA NA 10400 4800 NA 5000 6000 NA 6000
## [65035] 6400 7200 6800 12000 8000 8000 NA NA NA
## [65044] NA NA 2400 NA 2400 2000 NA 2800 NA
## [65053] 4400 4000 2400 6000 NA 2400 3000 NA NA
## [65062] NA NA NA NA NA NA NA NA 6000
## [65071] 8000 4800 NA NA 4000 4000 NA NA NA
## [65080] 6000 7200 8000 4000 NA NA NA NA NA
## [65089] NA 10000 NA 11200 8000 10800 8000 NA NA
## [65098] NA 6000 NA 4800 8000 7200 NA NA 32000
## [65107] NA NA 20000 NA 15000 NA NA NA NA
## [65116] 7000 NA 9000 8000 8800 20000 NA NA 5988
## [65125] NA 5200 4000 NA 800 NA NA 18000 NA
## [65134] 1000 NA NA NA 4800 NA NA 3000 5000
## [65143] 10000 NA NA NA NA 12000 4000 NA NA
## [65152] NA NA NA 20000 NA NA NA NA NA
## [65161] NA 10000 NA NA NA NA NA NA 8500
## [65170] 8000 5200 NA 7200 12000 NA NA NA NA
## [65179] NA 6000 7000 4000 6000 2000 NA 12000 6400
## [65188] NA NA 3000 10000 NA 30000 4000 2000 NA
## [65197] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [65206] NA NA NA 6000 NA 20000 NA NA 8000
## [65215] 10000 5000 NA 25000 6000 NA 6000 3400 NA
## [65224] NA 10000 NA 10000 NA 10000 NA 20000 10000
## [65233] NA NA 7000 NA NA NA NA NA NA
## [65242] 8000 20000 100000 NA NA 2000 6000 NA 12000
## [65251] NA NA NA NA 3000 6500 NA NA 10000
## [65260] 16000 4800 NA 6000 6000 NA 10000 6000 NA
## [65269] NA NA NA NA NA 40000 8000 NA 4800
## [65278] 6800 7200 NA NA NA NA 15000 NA NA
## [65287] NA 800 10000 NA NA NA NA NA 20000
## [65296] NA NA 4800 NA NA 5000 NA NA NA
## [65305] 45000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [65314] NA NA 20000 4000 5600 NA 10000 6000 NA
## [65323] NA NA 7000 NA NA 8000 6000 NA NA
## [65332] NA 10000 NA NA NA NA 1000 NA 13000
## [65341] NA NA NA NA 16000 10000 NA NA 3200
## [65350] NA 10000 6400 600 NA NA 13000 NA NA
## [65359] NA NA 8000 NA 3200 NA 6000 4000 NA
## [65368] 7200 NA 7200 NA NA NA 8000 NA 4800
## [65377] NA 4000 2400 16000 NA NA NA NA 7200
## [65386] NA 7000 NA 4000 6000 8000 NA NA 30000
## [65395] NA NA 8000 4000 8000 NA NA NA NA
## [65404] NA NA 6000 8000 4800 NA 4800 NA NA
## [65413] 6000 NA 3200 4000 NA NA 2800 8000 NA
## [65422] NA NA NA NA NA NA NA NA 1200
## [65431] NA 12000 NA 2400 9200 NA 4000 NA 20000
## [65440] 6400 NA NA NA NA NA NA NA 8000
## [65449] NA NA 10000 NA 4000 NA NA NA NA
## [65458] NA NA NA NA 3600 NA NA 6000 NA
## [65467] 16000 8000 6000 NA NA NA NA NA NA
## [65476] NA NA 8400 14000 NA NA 12000 12000 6000
## [65485] NA NA NA 3200 NA NA NA 4800 3600
## [65494] 10000 4800 NA NA 8000 NA 5000 NA NA
## [65503] NA NA 16000 NA NA NA 8000 5000 NA
## [65512] 8000 NA NA NA 6000 NA NA 6000 6000
## [65521] 12000 8000 NA NA NA NA NA NA NA
## [65530] NA NA NA 24000 5000 6400 5000 NA NA
## [65539] 14000 16000 NA NA NA NA NA NA NA
## [65548] NA NA NA NA NA 8000 6000 NA 5200
## [65557] NA NA NA NA 800 NA NA 3000 5500
## [65566] 18000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [65575] NA NA NA NA 30000 NA 30000 6000 NA
## [65584] NA NA 34000 NA NA 4800 NA NA NA
## [65593] 6800 NA 6000 8000 NA NA 3200 NA 6400
## [65602] NA 3600 4000 3200 NA NA NA NA 7200
## [65611] 4000 NA NA 10000 NA 1500 3200 NA 5000
## [65620] 7200 7200 6000 1800 6800 NA NA 8000 10000
## [65629] NA 8000 4000 14000 NA NA 5000 4400 NA
## [65638] 3000 4400 NA NA 1600 2000 NA NA 4000
## [65647] NA 4000 4000 NA 3200 NA 6000 NA 3200
## [65656] NA NA NA 4000 NA 6000 800 NA 7000
## [65665] 6000 NA 10000 NA 8400 7600 2000 NA NA
## [65674] NA NA NA NA 6000 NA NA NA NA
## [65683] NA 30000 NA NA NA 7200 NA 2000 12000
## [65692] 4800 NA NA 8800 8000 NA NA NA NA
## [65701] NA NA NA 8000 NA 2400 8000 NA 6000
## [65710] NA 7000 NA NA 12000 NA NA 14000 NA
## [65719] NA NA NA 8800 NA NA NA NA NA
## [65728] 24000 20000 NA NA NA 18000 20000 NA NA
## [65737] NA 6000 10000 NA NA NA NA NA NA
## [65746] NA NA NA 6000 NA 8000 NA NA NA
## [65755] NA NA NA NA 10000 NA NA NA NA
## [65764] 4000 NA 6000 NA 4000 18000 36000 NA 10000
## [65773] NA NA 5000 NA 20000 NA NA NA 6000
## [65782] 4800 NA NA NA NA NA 6400 5000 9200
## [65791] NA NA 2000 17000 4000 9200 NA 24000 6000
## [65800] 7600 NA 4000 NA NA NA 8000 7200 NA
## [65809] NA 7000 7000 NA NA NA 7200 NA NA
## [65818] NA NA 2000 NA 4000 10000 6000 NA NA
## [65827] 18000 NA 12000 4000 NA NA NA 8000 12000
## [65836] 4000 6000 NA NA 5200 6000 NA NA 15000
## [65845] 11500 NA NA 12000 NA NA 10000 10000 NA
## [65854] 50000 NA 6000 NA NA NA NA 8000 NA
## [65863] 8800 NA NA NA 2800 8000 NA 6000 NA
## [65872] 8000 6400 NA 1000 4400 4800 7200 NA 2000
## [65881] 8000 9200 NA 38000 16000 5600 NA NA 1400
## [65890] 7200 NA NA 18000 NA NA 6000 NA 8000
## [65899] 12000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [65908] NA 8000 NA 8000 NA NA 9000 10000 5200
## [65917] 20000 NA NA 15000 NA 8000 8000 10000 4000
## [65926] 6400 12000 6000 NA NA 8000 15000 10000 40000
## [65935] NA NA 10000 8400 7200 NA NA 7600 NA
## [65944] 6000 NA 2000 NA NA 9000 3600 6000 NA
## [65953] 8000 4800 NA NA NA 6000 NA NA NA
## [65962] NA NA NA 8000 NA 8000 12000 7000 3000
## [65971] NA 11200 NA NA NA NA NA 3200 6000
## [65980] 3200 NA 7500 NA 12000 8000 NA 25000 NA
## [65989] NA NA 4000 NA 4000 NA 12000 NA 4000
## [65998] 7200 5000 2000 4000 7200 5600 8000 5000 4600
## [66007] 6000 2000 NA NA NA NA 8600 NA NA
## [66016] 10000 800 6400 NA 4500 4000 NA 5600 1600
## [66025] NA 2400 6000 5000 4000 NA NA NA 4800
## [66034] NA NA 4000 NA NA 14000 NA 8000 NA
## [66043] NA NA 6000 NA NA NA 6000 NA 10000
## [66052] 6400 12000 NA NA NA 7200 NA NA 5000
## [66061] NA NA NA 6000 6000 NA NA 4800 NA
## [66070] NA 8000 NA NA NA 4000 4000 8600 12000
## [66079] NA NA NA NA 9000 7000 NA NA 6800
## [66088] 6000 9000 9600 NA 4800 NA 8000 NA NA
## [66097] 3600 NA 6000 6000 3000 18000 NA NA NA
## [66106] 6000 NA NA NA 9000 NA 2400 5000 NA
## [66115] 1200 NA 4800 NA 1000 NA NA 2000 4000
## [66124] NA NA NA 4000 4000 NA NA 4000 6000
## [66133] 7000 NA NA 5600 NA NA 16000 NA NA
## [66142] 7200 NA NA NA 12000 NA NA 4000 4000
## [66151] 4000 NA NA 10000 NA NA NA NA 3200
## [66160] NA NA 5400 NA 4000 NA 17000 6000 NA
## [66169] 8000 NA 4800 NA 6000 3200 NA NA 8000
## [66178] NA NA NA NA NA NA 4000 1000 4800
## [66187] NA 3000 NA 8000 5000 6000 NA NA NA
## [66196] 6000 1200 6000 2000 2000 4000 NA NA NA
## [66205] 8000 NA NA NA NA 3200 NA 20000 2400
## [66214] 4000 NA NA NA 3200 NA NA NA 2400
## [66223] NA 14000 NA NA NA NA 12000 8000 5000
## [66232] NA NA 800 10000 NA NA 4800 6000 7000
## [66241] 7200 10000 7000 6000 NA NA 6400 NA NA
## [66250] NA NA NA 3600 3600 12000 NA 8000 8000
## [66259] NA 20000 NA 25000 NA 4000 NA NA NA
## [66268] 4000 14000 NA NA NA 5000 NA 3200 6400
## [66277] NA 2000 11200 3200 NA NA NA 14000 1600
## [66286] NA 1400 NA 8000 NA 6000 NA NA NA
## [66295] 8400 NA NA NA NA NA 8400 NA NA
## [66304] NA 15000 8000 60000 9000 3200 NA NA NA
## [66313] 9000 NA NA 6000 8000 NA NA NA NA
## [66322] NA 4000 2800 NA 6000 10000 8000 NA NA
## [66331] 6000 12000 6000 4000 8000 NA NA NA NA
## [66340] NA NA NA 1200 800 NA NA NA 6000
## [66349] NA 8000 2000 7600 4000 10000 6000 2800 7000
## [66358] 4000 6000 NA NA NA 8000 NA 6000 7200
## [66367] NA 7000 NA NA NA 5600 4800 NA NA
## [66376] NA 2000 NA 2000 NA 1000 NA 5600 NA
## [66385] 6000 NA 10000 NA NA NA NA 6800 NA
## [66394] NA 2800 4800 5200 NA NA NA 16000 3000
## [66403] 8000 NA 16000 NA NA 4000 NA NA NA
## [66412] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [66421] 6000 NA 6000 6400 NA 4000 11200 2000 NA
## [66430] NA 6000 NA NA NA 6000 NA 3000 3000
## [66439] NA 10000 800 NA 3000 5200 10000 NA NA
## [66448] 2000 5040 NA NA 10000 1800 NA 3600 6000
## [66457] 4000 NA 2000 2800 3200 2000 1500 NA 800
## [66466] 4000 10000 NA NA 4000 4000 NA NA NA
## [66475] NA 4800 NA NA NA NA NA NA NA
## [66484] 2000 6400 4800 10000 NA 560 NA 4000 1200
## [66493] NA NA 8000 5000 3000 NA NA NA NA
## [66502] NA NA 2400 10000 4000 NA NA NA NA
## [66511] NA NA NA 5200 NA 6000 7200 NA 11000
## [66520] 9000 3500 5000 NA 6000 NA 4800 NA 10000
## [66529] NA 8000 NA NA NA 8000 NA NA NA
## [66538] 4000 4000 6000 NA NA NA NA 6000 5200
## [66547] NA NA NA NA NA NA 6000 NA NA
## [66556] NA NA NA 8000 NA 4800 3200 NA 6000
## [66565] NA 6800 12000 17000 NA NA NA NA NA
## [66574] NA 2800 NA NA NA NA 20000 NA NA
## [66583] NA 2800 NA 10000 NA 10000 8000 6000 NA
## [66592] NA NA NA NA NA 4000 NA NA 8000
## [66601] NA 8000 NA NA NA 8000 6000 8000 NA
## [66610] 8000 NA NA 12000 NA 6000 10000 NA 8000
## [66619] NA 12000 30000 6000 NA NA 9000 2500 NA
## [66628] NA 5000 14000 NA NA 8400 4800 NA 4000
## [66637] 4000 NA 10000 8000 12000 4800 20000 10000 40000
## [66646] 2000 3200 NA NA NA NA 12000 NA NA
## [66655] NA NA NA NA NA NA 10000 6000 NA
## [66664] NA NA NA 6000 NA 4800 NA NA 7200
## [66673] NA 6000 NA 10800 NA NA NA NA NA
## [66682] NA NA 4000 NA 10000 NA 10000 7000 NA
## [66691] NA NA 7200 NA 9600 NA NA NA 6000
## [66700] NA NA 4000 NA 6000 1200 NA 500 1400
## [66709] 2400 NA NA NA NA NA 7200 4000 8000
## [66718] 4800 NA NA NA 4800 4800 10000 NA NA
## [66727] NA NA 6000 NA NA NA NA 1500 NA
## [66736] NA NA NA NA NA NA 4000 NA NA
## [66745] 3000 5200 7200 NA NA 4000 NA NA NA
## [66754] 6000 2400 4000 NA NA 6000 3600 8000 1000
## [66763] NA NA NA NA 6000 NA NA NA NA
## [66772] NA NA NA NA 1200 NA 4800 NA NA
## [66781] 7200 2400 2000 NA NA NA NA NA NA
## [66790] NA NA 2000 2000 NA NA NA 3600 NA
## [66799] 6000 NA NA NA NA NA NA 7200 NA
## [66808] 4000 3200 NA 8400 20000 NA NA 3000 3200
## [66817] 600 10000 4800 NA NA NA 8000 3200 4000
## [66826] 6000 4000 10000 6000 6000 4800 4000 2000 NA
## [66835] 5000 NA 3000 NA 2000 4000 10000 1600 8000
## [66844] 3000 NA 7200 6400 4000 NA NA NA 3000
## [66853] NA 4000 NA 3500 4000 NA 8000 NA 10000
## [66862] 30000 5600 NA NA NA 11000 NA NA NA
## [66871] NA NA 2900 NA NA 2000 1500 NA 5000
## [66880] 4800 NA NA 1600 NA 3200 4800 2800 3000
## [66889] 4800 NA NA 3200 2400 NA NA 7200 NA
## [66898] NA 3600 5000 NA NA 8000 NA NA NA
## [66907] 23000 NA NA 10000 NA NA NA NA NA
## [66916] NA NA 5000 NA NA NA NA NA 3200
## [66925] NA 6000 5600 6000 NA NA NA 4000 6000
## [66934] 4000 NA NA 3200 NA NA 4000 4000 NA
## [66943] NA 2400 3600 2400 4800 1600 3600 NA NA
## [66952] NA 12000 4000 NA 7200 4800 NA NA NA
## [66961] NA 40000 6000 6800 6400 4000 NA 4800 NA
## [66970] 4000 NA 6000 NA NA NA 8400 7200 6200
## [66979] NA NA NA 12000 NA 4400 6000 3000 7200
## [66988] NA 1800 10000 8000 NA NA NA NA NA
## [66997] 8000 NA 4800 6800 NA NA 8000 NA NA
## [67006] 10000 NA 7200 4800 NA NA 6000 NA 1440
## [67015] NA 1440 NA 1600 NA NA 1440 4000 1400
## [67024] NA NA 800 960 1800 1200 1440 NA NA
## [67033] NA NA NA NA NA 5600 12000 NA 2000
## [67042] NA NA 10000 5000 NA NA NA 2800 NA
## [67051] NA 10000 2800 3200 2880 2800 8000 NA 8000
## [67060] NA 8000 3200 NA 1200 4000 NA NA NA
## [67069] 2000 10000 NA NA NA NA NA NA 4000
## [67078] 4800 NA 2400 4800 NA 8000 NA 2880 NA
## [67087] 2800 4800 3000 3120 2400 2800 2400 NA 6000
## [67096] 2000 NA NA NA 7200 NA 6000 6000 4000
## [67105] NA NA NA NA NA 4800 4000 NA NA
## [67114] NA 4000 6000 NA 4800 6000 NA 7200 NA
## [67123] 4800 NA 2400 2800 NA NA NA NA 9600
## [67132] NA 8000 2000 16000 5000 4800 10000 6000 NA
## [67141] NA 10000 NA 10000 NA 9000 NA 5000 NA
## [67150] 5000 NA 12000 4800 NA NA NA NA NA
## [67159] NA NA NA NA NA 8600 NA NA 3000
## [67168] 3600 NA 6000 NA 8000 NA 4800 4000 NA
## [67177] NA NA NA 12000 NA 4000 NA 10000 NA
## [67186] NA NA 1200 NA NA NA NA 4000 NA
## [67195] NA NA NA 800 1600 1200 6000 4000 NA
## [67204] NA NA 2400 7600 2800 8000 NA 7200 11200
## [67213] NA NA 8000 NA 7200 NA NA NA NA
## [67222] NA NA NA NA NA 8000 8000 NA NA
## [67231] NA 2400 2400 NA 2400 2400 2400 NA 1200
## [67240] NA NA 4800 2400 NA NA NA 4000 NA
## [67249] NA NA 4500 4000 3000 5600 NA 4500 4500
## [67258] 3200 NA 4500 NA 4500 NA NA NA 4500
## [67267] 4000 6000 2080 3120 NA NA 1200 2400 1560
## [67276] 4000 4000 NA NA 1800 NA 2400 NA 2000
## [67285] NA NA NA 4800 3600 NA 1400 NA 1200
## [67294] NA 1600 NA 1200 1200 1600 NA NA NA
## [67303] 1200 NA NA NA 2400 800 1800 NA NA
## [67312] NA NA NA 2000 1600 NA NA NA NA
## [67321] 2400 4000 4000 4400 4000 NA 4800 NA NA
## [67330] 4000 6000 4800 NA 2400 6400 NA NA 2000
## [67339] NA NA 7000 NA NA NA NA 2400 1600
## [67348] NA NA 2800 3200 1600 NA NA 8000 NA
## [67357] 4000 8000 NA NA NA NA NA NA NA
## [67366] NA NA NA 3000 NA NA 2000 NA 2000
## [67375] 3600 4800 NA NA NA NA 7200 4000 NA
## [67384] 8000 4000 7000 6000 6000 4000 2000 5000 12000
## [67393] 6000 NA NA NA NA 1200 NA 1200 NA
## [67402] 4200 NA 1200 1080 2500 1000 8000 3600 NA
## [67411] 5200 NA 2000 2000 2000 4800 9600 NA 6000
## [67420] NA NA NA NA NA NA 3000 500 4800
## [67429] NA NA 1500 NA 24000 NA NA 2800 NA
## [67438] 2400 NA NA NA 4000 6000 4000 2000 NA
## [67447] NA NA NA NA 20000 NA 7200 NA 6000
## [67456] 1200 NA NA NA NA 12000 NA NA NA
## [67465] 800 NA NA NA 20000 4800 NA 7200 NA
## [67474] NA NA 2000 4000 800 NA 1600 NA 1200
## [67483] NA NA NA 4800 NA NA NA NA NA
## [67492] NA NA NA NA NA 4800 NA NA 7000
## [67501] 6800 NA 3600 NA NA NA NA NA NA
## [67510] 3200 4000 800 NA NA 800 NA 4000 4800
## [67519] 7200 3000 NA 2000 3000 2000 NA NA 6400
## [67528] 7800 NA 8000 2000 NA 2400 18000 8000 NA
## [67537] NA NA NA NA 7200 NA NA 6000 8000
## [67546] NA NA 4800 4000 NA NA NA NA NA
## [67555] 8400 NA NA NA NA NA NA NA 4800
## [67564] NA NA NA NA NA NA NA NA 3200
## [67573] 2800 10000 NA 3000 NA NA 6400 NA NA
## [67582] NA NA 10000 20000 2000 NA 6000 2000 3200
## [67591] 1600 NA NA NA NA NA NA 5200 4000
## [67600] 2000 NA NA 6000 NA 4800 NA NA NA
## [67609] NA 2800 NA NA 3600 1000 24000 2800 NA
## [67618] NA 3000 2000 600 NA NA NA NA NA
## [67627] 800 1000 NA NA NA NA 4000 NA 4000
## [67636] NA 4000 4800 3200 NA NA NA NA NA
## [67645] NA 2000 NA NA NA NA NA NA 1600
## [67654] NA NA NA NA NA 1200 NA NA 4000
## [67663] NA 10800 2000 7200 11200 8000 6400 4800 NA
## [67672] NA NA 6000 12000 NA 12800 NA 12000 NA
## [67681] NA 4000 NA NA NA NA NA 400 NA
## [67690] 4800 NA NA 2000 NA NA 800 NA NA
## [67699] NA NA 600 NA NA NA NA NA NA
## [67708] NA 3200 NA 1200 NA 2400 1200 2000 NA
## [67717] NA 2400 3600 NA 4000 NA 2400 NA NA
## [67726] NA NA NA NA NA NA 2000 1440 NA
## [67735] NA NA NA NA 4000 NA 4000 NA 4000
## [67744] NA NA NA NA NA 1800 2400 NA 4000
## [67753] NA 58000 1000 NA NA 1000 650 NA 6000
## [67762] NA NA 3000 4000 6000 5200 10000 1920 3200
## [67771] 400 NA NA NA NA NA NA 4000 NA
## [67780] NA NA 4000 4000 NA NA NA NA NA
## [67789] NA NA 4000 2000 2000 10000 NA NA NA
## [67798] NA NA NA NA NA NA 4800 NA NA
## [67807] NA NA NA 3600 12000 2800 NA 3000 NA
## [67816] NA NA 6000 10000 NA 10000 4500 NA 2000
## [67825] 4000 4000 4800 5000 4000 NA NA NA 6000
## [67834] 6000 5000 5000 8000 NA 7200 3200 5400 20000
## [67843] NA NA 25000 6800 10000 NA 7200 4800 NA
## [67852] 20000 4800 2400 3600 2400 2880 36000 3200 6000
## [67861] 4800 3200 3000 NA 6000 NA 8000 NA 3200
## [67870] 1200 2000 8400 NA 2000 8000 4000 2000 NA
## [67879] NA NA 4000 6000 6000 NA 32000 10000 7200
## [67888] 6000 4000 12000 6000 7200 8000 8400 8000 6000
## [67897] 12000 8000 NA NA 2000 2400 NA 8000 NA
## [67906] 5000 NA 12000 NA 2000 NA 3400 8400 NA
## [67915] 2000 NA 2500 4000 NA 3200 NA NA NA
## [67924] 20000 1400 2000 1600 1200 1200 1200 1600 NA
## [67933] 1200 4000 1000 NA NA NA NA 640 4800
## [67942] 2000 NA NA 800 4800 NA 4000 4000 4800
## [67951] NA NA NA 1600 1800 NA NA NA NA
## [67960] NA NA 6400 NA NA 10000 NA NA NA
## [67969] NA NA 4800 NA NA NA NA 2400 4800
## [67978] 5200 NA 2000 NA NA 4800 NA NA NA
## [67987] 6000 NA NA 2200 NA 2000 NA NA NA
## [67996] NA NA NA NA 2000 4800 NA 1800 3000
## [68005] NA 3000 1800 NA NA 2000 6800 NA 4000
## [68014] 12000 3600 7200 6600 NA NA 6000 NA 6000
## [68023] NA 6000 NA NA NA NA 4800 NA NA
## [68032] NA NA 4000 2800 12000 28000 10000 6000 NA
## [68041] NA 6000 NA NA NA NA NA 1200 NA
## [68050] 2880 NA 800 1600 NA 2400 NA 3600 NA
## [68059] 1600 NA 2000 2400 2400 3600 8400 4800 2000
## [68068] NA 2000 1600 NA 2800 4000 500 NA NA
## [68077] 3800 10000 NA NA 2400 800 2000 4000 NA
## [68086] NA 4800 2800 NA NA NA 600 9000 2000
## [68095] 8000 2000 NA 1500 NA NA NA NA 1400
## [68104] NA NA 1200 NA 1600 NA NA NA NA
## [68113] 2000 NA 4000 NA 2000 NA NA 2000 NA
## [68122] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [68131] NA NA NA NA 11000 NA NA NA NA
## [68140] NA NA NA NA 2400 NA NA NA NA
## [68149] NA 2000 NA NA NA NA NA 5000 NA
## [68158] NA 8000 NA NA NA NA NA NA NA
## [68167] NA NA NA NA NA NA 4000 3500 3000
## [68176] NA 10000 7000 7200 3000 NA 3500 NA NA
## [68185] NA 4000 NA 7200 NA 1200 NA NA 2400
## [68194] NA NA NA 10000 NA 4800 NA NA NA
## [68203] 4800 NA NA 3000 NA NA NA NA 3200
## [68212] NA NA NA 4000 3600 4200 2800 3000 NA
## [68221] NA NA NA 6000 NA NA NA 2000 NA
## [68230] 2000 NA NA 1000 500 1200 1800 1200 1600
## [68239] 800 NA NA NA 1000 NA 16000 2000 400
## [68248] 10000 2000 NA NA 3600 NA 3600 4000 NA
## [68257] 3200 2000 NA 6000 NA NA NA NA 4500
## [68266] 8000 20000 6000 NA NA NA 4800 6000 1200
## [68275] 12000 6000 NA NA 10000 6000 4800 NA 48000
## [68284] 8000 NA NA 6000 6600 NA 8000 NA 6000
## [68293] NA NA NA NA NA 2400 NA NA 1600
## [68302] NA NA 2000 6000 1800 1200 1800 NA NA
## [68311] 8000 2400 3600 3600 1800 2000 10000 4000 NA
## [68320] 2800 NA NA NA NA NA NA 3200 NA
## [68329] 3200 2000 4000 NA NA NA 4000 2800 NA
## [68338] NA NA NA 4000 NA 7200 6000 NA NA
## [68347] 6000 NA 1000 4500 10000 NA NA NA 6000
## [68356] 10000 7000 NA NA NA NA NA NA 2000
## [68365] 16000 NA 6000 4000 2400 NA 3200 6000 NA
## [68374] NA 2000 NA NA 10000 6000 10000 NA 4000
## [68383] NA NA NA NA 2000 NA 4800 3200 8000
## [68392] NA 3200 NA 4800 1200 4000 NA 12000 NA
## [68401] 21600 600 2000 NA 2000 NA 16000 NA 10000
## [68410] NA NA NA 2400 NA NA NA NA NA
## [68419] 4000 NA NA NA NA 2000 NA 6000 NA
## [68428] NA 7200 NA NA NA NA NA 6000 4800
## [68437] NA 1600 7000 5000 NA NA 10000 NA 4000
## [68446] 2000 4000 NA 2400 NA NA 2400 NA 3000
## [68455] 3200 NA NA 2000 8000 NA 1800 NA NA
## [68464] 12200 NA NA 3200 NA NA NA 8000 2000
## [68473] NA NA NA NA NA NA NA 4000 3200
## [68482] NA NA NA 4800 1200 4000 NA NA 5800
## [68491] NA 4000 NA 4000 NA 14000 NA NA 3000
## [68500] NA NA NA NA 6000 1600 NA NA 2000
## [68509] NA NA NA NA NA 8000 NA 3200 1920
## [68518] NA 2400 800 NA 1600 NA NA 4000 3600
## [68527] NA 2000 2000 800 NA 2400 NA 3000 800
## [68536] NA NA NA NA 2880 2400 3200 2000 2880
## [68545] NA 2800 1800 NA 1200 NA 800 2400 NA
## [68554] NA 3200 NA NA NA 1600 300 3600 NA
## [68563] 6000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [68572] 4000 NA NA NA NA 7200 7000 NA NA
## [68581] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [68590] NA 6000 NA NA 4000 NA NA 4800 6000
## [68599] NA 12000 NA 4000 12000 NA 4000 NA 6000
## [68608] NA 5000 NA 6000 NA 4000 NA 3200 NA
## [68617] NA NA NA NA NA NA NA NA 3600
## [68626] NA 6000 NA NA NA 6000 3000 NA 8000
## [68635] NA NA NA 6000 7200 NA 1120 NA NA
## [68644] NA 6000 6000 4000 8000 NA 3600 2000 4400
## [68653] NA NA NA 6000 6800 NA NA NA NA
## [68662] 4000 NA NA NA 800 NA NA NA NA
## [68671] NA NA NA 3000 NA NA 6400 NA 3000
## [68680] NA 2000 4800 NA NA NA NA NA NA
## [68689] NA 2400 NA 1440 NA 1000 1600 NA NA
## [68698] NA NA NA 840 NA NA NA NA 8000
## [68707] 4000 NA 2400 NA 4000 8000 18800 NA 2000
## [68716] 6400 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [68725] NA NA 4800 NA NA NA NA 8000 4000
## [68734] NA NA NA NA 2000 NA NA 3000 NA
## [68743] 8000 NA 8000 NA NA NA NA NA NA
## [68752] NA NA 2000 800 6000 NA NA NA NA
## [68761] NA NA NA 2400 3200 NA 8000 NA 1000
## [68770] NA 6000 8000 NA 2000 4000 NA NA NA
## [68779] 3000 NA 3000 NA NA 2000 NA 4000 NA
## [68788] NA 3200 2400 NA 3200 NA NA NA 2400
## [68797] NA 4000 NA NA NA NA 3600 NA NA
## [68806] NA NA NA 6000 NA 4000 NA NA NA
## [68815] NA NA 4800 4000 6000 NA NA 2800 NA
## [68824] NA 5200 NA NA NA 7200 1200 9600 5600
## [68833] 4000 3600 2400 NA 4000 12000 2000 NA 6000
## [68842] NA 4800 NA NA NA 2000 NA 6000 NA
## [68851] NA NA 4800 NA 5200 NA NA NA 10600
## [68860] 4000 12000 NA 22000 NA 4800 4000 12000 NA
## [68869] NA NA NA NA 4800 NA 2000 6000 NA
## [68878] NA NA NA NA 8000 NA NA 12000 NA
## [68887] 6000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [68896] NA NA NA NA 4800 6800 5000 NA NA
## [68905] NA NA NA NA 32000 NA NA NA NA
## [68914] NA NA 30000 7000 NA NA 9200 NA 16000
## [68923] NA 4800 NA NA NA NA NA NA NA
## [68932] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [68941] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [68950] 10000 10000 9000 NA 10000 20000 NA 17000 NA
## [68959] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [68968] NA 4800 NA NA NA NA NA NA NA
## [68977] NA 12000 6500 NA NA NA NA 20000 NA
## [68986] 8000 4000 12000 8000 5000 7200 NA 3500 8000
## [68995] NA 6800 NA NA 10000 30000 NA NA NA
## [69004] NA 15000 NA NA NA 6000 NA 4000 8000
## [69013] NA NA NA 7200 6400 NA 2400 NA 3000
## [69022] 7000 NA 2400 NA NA 4800 NA NA NA
## [69031] NA NA 4000 6000 NA NA NA NA NA
## [69040] NA NA NA 6000 NA 25000 NA NA NA
## [69049] 5000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [69058] NA 30000 4000 4200 NA 2800 7200 9000 8000
## [69067] NA 2800 NA NA NA NA NA NA NA
## [69076] 3200 30000 8000 10000 7000 6000 2000 NA NA
## [69085] NA NA 8000 7400 2000 3200 NA 2400 8000
## [69094] NA NA NA NA NA NA 40000 NA NA
## [69103] NA NA 15000 NA NA 10000 NA 15000 NA
## [69112] 6000 6000 8000 3600 NA 14000 500 NA 30000
## [69121] 15000 4000 NA NA NA NA NA NA NA
## [69130] NA 4000 10000 NA NA 8000 NA 3000 NA
## [69139] 8000 8000 NA 4000 NA 6000 6000 5000 NA
## [69148] 12000 NA NA NA 10000 NA NA 2000 NA
## [69157] 12000 8000 4000 6000 12000 NA NA 4000 NA
## [69166] NA NA NA NA 10000 NA NA NA NA
## [69175] NA 8000 NA NA 5200 8800 NA NA NA
## [69184] NA NA NA NA 6000 NA NA NA NA
## [69193] 100000 20000 20000 6000 NA NA NA 8000 NA
## [69202] 3200 NA NA NA 9200 NA 5600 NA NA
## [69211] NA NA NA NA 4800 NA NA NA NA
## [69220] NA NA NA NA NA NA NA 10000 NA
## [69229] 30000 NA NA NA NA 9000 NA 16000 NA
## [69238] NA NA NA NA NA 6000 NA NA NA
## [69247] 8000 NA NA NA NA 6000 NA NA NA
## [69256] NA NA NA NA NA 3200 NA 7200 3200
## [69265] NA 5600 6000 NA 8000 NA NA 20000 10000
## [69274] NA NA NA NA NA NA 3200 15000 NA
## [69283] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [69292] NA NA 15000 NA 40000 NA NA NA NA
## [69301] NA NA NA NA NA NA 14000 12000 5600
## [69310] NA NA 8000 10000 12000 NA NA NA NA
## [69319] NA NA 10000 NA 12000 15000 9000 NA 8000
## [69328] NA 8000 NA NA 5200 NA 15000 NA NA
## [69337] 12000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [69346] NA NA NA NA NA 15000 12000 NA 3200
## [69355] 16000 5000 NA 10000 NA NA NA 6000 NA
## [69364] 5600 NA 4800 NA 10000 8000 4000 6000 NA
## [69373] 6000 12000 5200 3200 NA NA 5000 10000 NA
## [69382] NA NA 4000 15000 20000 7200 NA 4000 NA
## [69391] NA NA NA NA NA NA NA 10000 6000
## [69400] NA 6000 5600 10000 NA NA 3000 NA NA
## [69409] 10400 NA NA NA NA 4800 NA 11200 NA
## [69418] NA NA NA 6000 4400 NA NA 6000 NA
## [69427] 12000 NA 5600 NA 3200 NA NA NA NA
## [69436] NA 4000 NA 10000 NA 5000 8000 NA NA
## [69445] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [69454] NA NA 4000 NA NA NA NA 4600 NA
## [69463] 6000 4000 NA 8000 NA 16000 NA NA 6400
## [69472] NA 4000 4000 6000 6000 NA NA NA 6000
## [69481] NA NA 4000 10000 8000 NA NA 5000 NA
## [69490] 6000 NA 10000 NA NA 8000 8000 NA NA
## [69499] 3000 8000 NA NA 2800 3000 NA NA 7200
## [69508] 12000 6000 NA NA NA NA NA NA 5000
## [69517] NA 9000 12000 NA NA NA 10000 NA NA
## [69526] NA NA NA 4000 NA 12000 NA 10000 26
## [69535] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [69544] 4000 NA NA 4800 6800 4800 NA NA NA
## [69553] NA 3400 12000 5000 6000 8000 NA NA 6000
## [69562] NA NA NA NA NA 4000 7600 NA 4800
## [69571] NA NA NA NA NA NA 3000 NA 8000
## [69580] NA NA 10000 50000 10000 NA NA 30000 8000
## [69589] NA NA 4000 NA NA NA 15200 6000 NA
## [69598] 9000 5000 NA NA 4880 4400 4000 NA 2800
## [69607] 4000 1200 NA NA NA NA NA NA NA
## [69616] NA NA 2000 8000 NA NA NA NA NA
## [69625] 3000 8800 7200 5600 6000 6400 6000 NA NA
## [69634] 4000 NA 10000 NA NA 8000 NA 9000 NA
## [69643] NA 4000 1200 4000 6000 NA 20000 15000 NA
## [69652] NA NA NA NA 11000 NA NA 6000 NA
## [69661] NA 8000 4000 NA 8000 NA NA 6000 NA
## [69670] NA NA NA NA NA 14000 8000 8000 NA
## [69679] 6000 NA 11200 9000 10000 NA NA 13000 6000
## [69688] NA NA NA NA NA 8000 8000 8000 NA
## [69697] 4800 6000 NA NA 4400 NA 6000 NA NA
## [69706] 12000 NA NA NA NA 6000 18000 NA 5200
## [69715] NA 4000 NA 7200 NA NA NA 6000 4000
## [69724] NA NA 1600 10000 NA NA 6000 NA NA
## [69733] NA 20000 5000 NA NA NA NA NA 4000
## [69742] 8000 4000 4800 NA 6000 NA 8000 NA NA
## [69751] 7200 NA 6000 3600 NA 6000 30000 NA 24000
## [69760] NA 7200 NA 4000 6000 NA 8000 8000 4000
## [69769] NA 10000 NA 6800 NA NA NA NA 8000
## [69778] 8000 NA NA NA 11000 12000 NA NA NA
## [69787] NA 6000 8000 NA 7200 NA NA NA NA
## [69796] NA NA 4800 NA NA NA 1200 NA 10000
## [69805] NA NA NA NA 6000 NA NA NA 4000
## [69814] 8600 NA NA NA NA 12000 NA NA NA
## [69823] NA 2800 4400 NA 6000 NA 4000 NA 3000
## [69832] 10000 NA 4000 NA NA NA 4800 NA 5200
## [69841] 7000 NA NA 5600 5200 NA NA NA 4800
## [69850] 6400 NA NA 6000 5600 NA NA NA NA
## [69859] 4000 8500 3200 4000 7600 6800 NA 4000 NA
## [69868] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [69877] NA 4000 3000 NA NA NA NA NA NA
## [69886] 5000 NA NA 6000 NA NA NA NA NA
## [69895] NA NA 8000 NA 6000 8000 NA NA 4000
## [69904] NA NA NA 10000 10000 NA 5000 2000 4000
## [69913] 8000 NA 10000 10000 NA 4000 4000 20000 NA
## [69922] NA 2000 3000 6000 NA 4000 NA NA 7000
## [69931] 800 5000 NA NA NA 1680 NA NA NA
## [69940] NA 6000 NA NA NA 8000 NA NA NA
## [69949] NA NA 4800 NA NA NA NA NA 5600
## [69958] 28000 10000 NA 7000 NA NA NA NA 6000
## [69967] NA NA NA NA NA NA 4400 4800 NA
## [69976] NA NA NA 8000 3200 NA NA 3600 3200
## [69985] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [69994] 14000 NA NA 8000 NA NA 3200 4000 8000
## [70003] 4000 10000 NA NA NA NA NA 8000 NA
## [70012] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [70021] 4000 NA NA 3000 NA NA NA NA 16000
## [70030] 3200 NA 5000 4000 8000 6400 NA NA 8000
## [70039] 4000 4000 3200 NA NA NA NA 6000 3400
## [70048] NA NA 7600 4800 NA 4800 30000 NA NA
## [70057] NA NA 10000 NA NA NA NA NA 20000
## [70066] NA NA NA 12000 15000 3200 6000 NA 10000
## [70075] NA NA NA NA NA 6000 7000 4800 4000
## [70084] 8000 NA NA 4000 NA 4800 NA NA 4000
## [70093] 2000 NA NA NA 5200 12000 8000 NA 8000
## [70102] NA NA NA NA NA NA 4800 6800 4200
## [70111] NA NA NA NA NA 3360 3200 NA 2400
## [70120] NA NA 6000 NA NA NA NA NA NA
## [70129] 6000 6400 4000 4800 7200 NA NA 2400 NA
## [70138] 6000 6000 5200 NA NA NA NA 6000 NA
## [70147] NA NA NA NA NA 2000 NA 10000 3200
## [70156] NA 4800 2600 NA NA 10000 NA NA NA
## [70165] NA 4000 NA NA NA NA NA NA 6000
## [70174] 6000 8000 NA NA NA NA 12000 400 4800
## [70183] NA 8500 NA NA 8000 NA 3000 NA NA
## [70192] NA 2000 4400 NA 4000 8000 2800 NA 4000
## [70201] NA NA 4800 NA NA 6000 NA 4800 12000
## [70210] 2000 NA 4000 10000 NA NA NA NA NA
## [70219] NA NA NA 6000 NA NA 3200 NA NA
## [70228] NA 4000 NA NA 4300 NA 4000 NA 10000
## [70237] 6000 NA 3200 NA 5000 4500 6000 4800 20000
## [70246] NA 32000 4800 NA NA 20000 20000 12000 12000
## [70255] NA 7200 NA 10000 NA 3000 NA NA 40000
## [70264] NA NA NA 12000 NA NA NA NA NA
## [70273] NA 4000 NA NA 16000 NA NA 4800 10000
## [70282] 28000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [70291] 14000 8000 NA NA 16000 NA NA 18000 NA
## [70300] NA 14000 NA 6000 NA NA NA 2000 NA
## [70309] 5000 16000 3000 8000 NA NA 4000 NA NA
## [70318] 14000 NA 7600 NA NA NA 6000 NA 50000
## [70327] 14000 6000 6000 NA NA NA 3200 4400 NA
## [70336] 14000 NA 4800 2800 4000 8000 6000 3200 NA
## [70345] NA NA NA NA NA NA NA 28000 NA
## [70354] NA 3200 8000 NA 8000 NA 10000 NA NA
## [70363] 7000 6000 NA NA NA 6000 NA 4400 NA
## [70372] 10000 NA NA 5000 NA NA NA NA NA
## [70381] 3600 NA 30000 NA NA NA 5000 NA 12000
## [70390] 12000 NA NA 16000 2400 NA NA 4400 NA
## [70399] NA 8000 6000 NA 6000 4400 6000 3200 4000
## [70408] 3000 NA NA NA 4800 NA NA NA NA
## [70417] 8000 NA 6800 12000 NA 8000 NA 3600 18000
## [70426] NA 7200 NA 7200 NA NA NA NA NA
## [70435] NA NA 4000 NA NA 12000 NA 6000 NA
## [70444] NA NA NA 12000 12000 6000 35000 NA 20000
## [70453] NA 50000 6000 5000 NA NA NA NA NA
## [70462] NA 800 NA NA NA NA NA NA 4800
## [70471] NA NA 3600 NA 6000 2800 4800 NA 4800
## [70480] 3000 NA 4800 NA 10000 2400 NA 10000 12000
## [70489] 2000 7200 NA NA 5200 NA 16000 6000 NA
## [70498] 6000 NA 10000 NA 12000 3600 4800 NA 4800
## [70507] 10000 6000 NA 3600 NA NA 7200 7200 NA
## [70516] NA NA NA NA NA 7600 NA NA 4000
## [70525] NA NA NA 2400 4800 NA NA 3200 NA
## [70534] 8000 4800 1500 NA 2400 NA 4800 NA NA
## [70543] 3600 2800 NA 8000 4800 4800 4000 8640 3200
## [70552] 3600 3200 6000 8000 NA NA 6000 3000 NA
## [70561] 4800 NA NA 3600 3600 NA 8000 8000 2000
## [70570] NA NA 2400 NA NA NA NA NA NA
## [70579] NA NA NA 6400 NA 12000 4000 6000 2000
## [70588] NA NA 5600 NA NA NA 6000 6000 10000
## [70597] 7000 NA 22400 NA NA NA NA 3200 NA
## [70606] 6000 NA NA 4000 NA 4800 2400 NA 8000
## [70615] 5000 2000 2800 4000 NA NA 4800 NA NA
## [70624] NA NA 2400 NA NA NA NA NA NA
## [70633] 3200 3800 9600 NA NA 3200 14000 NA NA
## [70642] NA NA 4000 NA NA NA NA NA NA
## [70651] 4200 NA NA 4000 4000 NA 10000 4800 NA
## [70660] 8000 8000 3000 NA 8000 NA NA NA 5600
## [70669] NA 2000 NA NA 7600 6000 NA 8000 NA
## [70678] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [70687] NA 14000 NA NA 2400 NA 4000 NA 8000
## [70696] NA NA 1200 5000 4800 NA 7200 6800 NA
## [70705] NA 4400 10000 NA NA 6000 NA NA 3600
## [70714] 5200 NA 4800 2400 3600 NA NA 3200 NA
## [70723] 3000 4800 NA NA 2000 NA NA NA 4000
## [70732] NA 10000 NA 4400 2500 NA 6000 4800 3600
## [70741] 1200 4000 NA NA 5600 2400 4000 NA 160
## [70750] 6000 NA NA NA NA NA 8000 14000 NA
## [70759] NA 4400 4000 NA NA 3200 12000 4000 2400
## [70768] 2400 6000 NA 8000 7000 8000 6400 NA NA
## [70777] NA 12000 3120 11200 NA 7200 4800 12000 10000
## [70786] NA 1000 3200 NA NA NA NA NA NA
## [70795] 1200 6000 NA 8000 7000 2400 NA 3000 NA
## [70804] NA 6000 6000 NA 2000 NA NA 6000 NA
## [70813] 2800 NA 2400 NA 6400 NA 4800 4800 4400
## [70822] 13000 NA NA 8000 NA 8000 2400 10000 NA
## [70831] NA NA 4000 NA 7600 2800 4800 NA NA
## [70840] NA NA 6000 7000 3600 NA 8000 8000 2400
## [70849] 2400 6000 NA 4000 NA 4400 3600 NA 6000
## [70858] NA 1400 8000 NA 4000 5600 NA NA 8000
## [70867] NA 7200 6000 NA NA NA 4000 5200 4000
## [70876] NA 4000 NA NA 6000 NA 8000 8000 NA
## [70885] NA 6000 8000 NA 7200 NA NA 6400 4000
## [70894] 6000 NA 6000 NA 9000 6000 5600 NA 8800
## [70903] 6400 2800 NA 8000 4400 2800 6400 6000 2200
## [70912] NA NA 6000 6000 2400 NA 7600 NA 6000
## [70921] 9600 NA 4800 NA 14000 NA NA 4000 NA
## [70930] NA NA 10000 NA NA 4800 NA NA NA
## [70939] 3600 NA 6000 NA NA NA NA NA 6000
## [70948] NA 3000 12000 NA NA 8000 NA 2000 NA
## [70957] 1200 NA 8000 NA 6000 NA NA NA 10000
## [70966] 1000 10000 6000 NA NA 10000 12000 NA 4000
## [70975] 4000 NA NA NA 7200 7200 3600 NA NA
## [70984] 8000 14000 4800 NA 14000 NA NA NA NA
## [70993] NA NA 4000 NA NA NA NA 5600 NA
## [71002] NA 8000 NA NA NA NA NA NA NA
## [71011] 20000 6000 NA 12000 NA 1600 7200 NA 5200
## [71020] NA NA 6000 12000 7200 NA NA 6400 NA
## [71029] NA 1800 10000 NA NA 4000 NA NA NA
## [71038] NA 3600 8000 6000 8000 NA 1600 5200 6000
## [71047] 5200 6800 6000 NA NA NA 2000 NA 6000
## [71056] 7600 NA NA 12000 NA 8000 800 NA NA
## [71065] NA NA NA 9000 NA NA 2000 15000 NA
## [71074] 40000 3600 6000 16000 18000 6000 NA 7000 5200
## [71083] 4000 NA 4400 4000 NA 4800 4000 NA 4400
## [71092] 4000 NA NA NA 4000 84000 10000 10000 NA
## [71101] 10000 NA NA NA NA NA NA 10000 2800
## [71110] NA NA 4800 NA NA 24000 NA NA 2000
## [71119] 10000 4800 NA NA NA NA NA NA NA
## [71128] NA NA NA 4800 3200 NA NA 4000 1200
## [71137] NA 4800 NA NA NA 4800 NA NA NA
## [71146] NA NA NA 4000 NA 15000 6000 5600 NA
## [71155] 4000 NA 4800 NA 3600 NA 4400 NA 5600
## [71164] 4800 6000 NA 6800 4000 NA 32000 3000 10000
## [71173] 2800 6000 7200 NA 7200 6000 8000 4000 NA
## [71182] NA 3200 6000 NA 20000 NA NA 3000 1120
## [71191] NA NA NA NA NA NA NA 4800 NA
## [71200] NA 720 NA NA 10000 NA 6000 6800 NA
## [71209] NA NA 2000 5600 NA 4000 NA 5600 4800
## [71218] NA NA 10000 6000 NA 2400 NA 3200 NA
## [71227] NA NA 14000 NA NA NA 6800 4800 4800
## [71236] NA NA 4800 NA NA NA NA NA NA
## [71245] NA NA NA NA NA NA 40000 NA 6000
## [71254] 2000 6000 NA 4000 NA NA 20000 NA 4800
## [71263] 7200 NA NA NA 12000 6800 NA 10000 4000
## [71272] 7200 4800 NA 1200 NA 2400 2800 4000 NA
## [71281] NA NA NA NA 2000 3200 NA NA NA
## [71290] NA NA 6400 NA NA 4800 NA 2800 NA
## [71299] NA 10000 3200 NA NA NA 3600 16000 8000
## [71308] 3600 NA 2000 2200 NA 1600 NA NA 3000
## [71317] 2400 3200 NA 2000 NA NA 3000 5600 NA
## [71326] NA NA NA NA 18000 NA NA NA 16000
## [71335] NA NA NA NA 8000 8000 NA NA 28000
## [71344] NA 12000 NA 2300 6000 NA NA 5000 8000
## [71353] NA 1500 3000 4000 NA 4000 20000 8000 NA
## [71362] 15000 NA NA 3600 4000 NA NA 4000 NA
## [71371] NA NA 3200 6000 NA NA NA NA NA
## [71380] NA NA NA NA NA NA NA NA 12000
## [71389] 6000 6400 10000 NA NA NA 8000 NA 3200
## [71398] NA NA 3600 3200 8000 NA 2800 NA NA
## [71407] NA 3200 4800 4000 3200 NA 7000 NA NA
## [71416] 4000 4000 2400 6000 NA NA NA NA 4800
## [71425] 5600 NA 16000 NA NA NA NA 1600 10000
## [71434] 10000 NA NA NA NA 2400 3840 4800 640
## [71443] NA NA 4800 3600 NA 8000 NA 7600 5600
## [71452] NA NA 6400 5600 NA 8000 5000 NA 12000
## [71461] NA 4800 17000 NA NA NA NA NA NA
## [71470] 3200 NA 3200 NA NA NA NA 2000 NA
## [71479] 3000 NA NA NA NA NA NA 8000 7200
## [71488] NA NA NA NA NA 4000 4800 10000 NA
## [71497] NA NA 4800 4800 8400 4000 3500 4800 24000
## [71506] NA NA NA NA 8000 NA NA 6000 3400
## [71515] NA NA NA NA 8000 NA 7200 NA NA
## [71524] 6000 8000 7200 NA NA 3200 NA 10000 8000
## [71533] NA 3000 6000 5600 NA NA 5200 3200 3000
## [71542] NA NA NA NA NA 4800 NA NA 4000
## [71551] NA NA 7200 2000 NA 5600 3400 NA 8000
## [71560] 4000 NA 8000 3200 NA NA NA 6000 6400
## [71569] NA 3200 NA 1320 2800 NA NA 2200 3600
## [71578] NA 5200 6000 NA 1600 NA 3600 NA NA
## [71587] NA 10000 6000 3000 NA 3200 NA NA 2000
## [71596] 4000 1400 3200 4800 6000 NA 3600 NA NA
## [71605] 3200 7200 2800 6000 2800 6400 10800 7200 2400
## [71614] NA 8000 3600 NA 12800 6000 NA 2000 NA
## [71623] NA 1200 48000 4800 1200 4000 NA NA NA
## [71632] NA 4000 NA 3200 NA NA 1200 NA NA
## [71641] 3600 NA 2800 3600 NA 4000 3000 NA NA
## [71650] NA NA 3200 NA NA NA NA NA NA
## [71659] NA NA NA 3000 NA 3200 NA 1200 NA
## [71668] 6000 NA NA 10000 3600 12000 NA NA 6000
## [71677] 4800 NA 16000 NA 4800 4000 NA 4000 NA
## [71686] 16000 3600 NA NA 6000 2400 NA 2400 2000
## [71695] 4800 4800 NA 1500 4000 2800 3000 NA 2800
## [71704] NA NA 30000 4000 4000 4400 5600 4800 NA
## [71713] NA NA NA 11200 NA 4400 NA 7000 NA
## [71722] 4800 NA NA NA NA NA NA 3200 3200
## [71731] 4000 3600 4000 1120 3200 5600 6000 NA 1040
## [71740] NA NA NA 1600 6000 8800 NA NA NA
## [71749] NA NA 2800 8000 8000 NA 6000 6000 NA
## [71758] NA 4800 NA NA NA 7200 7200 NA 4000
## [71767] 4800 NA 600 NA NA NA 1000 4800 4800
## [71776] NA 9000 NA 5600 1200 1600 2000 NA NA
## [71785] 3000 2000 4000 2000 NA NA NA NA 6000
## [71794] 2400 NA NA NA NA 1600 NA NA NA
## [71803] 3200 4000 NA NA NA 1600 3200 NA 6000
## [71812] 2880 NA 3200 NA NA NA NA 2400 3600
## [71821] NA NA NA 4000 4000 2400 NA 4800 NA
## [71830] NA NA 800 1000 NA 4800 4800 8000 NA
## [71839] 4000 3600 2000 NA 8000 NA 6000 2400 NA
## [71848] 6000 6000 6000 6000 NA 8000 2800 3000 NA
## [71857] NA NA NA NA 4000 NA 2000 2400 1600
## [71866] 1600 1200 NA 8000 NA 4800 NA 2400 NA
## [71875] 3000 NA 800 2480 NA 1600 NA NA NA
## [71884] NA 2800 2200 NA 6400 800 4400 3600 NA
## [71893] NA 560 6000 NA NA NA 6400 4800 3600
## [71902] NA 16000 NA 4000 3200 3000 4000 2400 NA
## [71911] 2800 2000 2800 3000 NA NA 3800 NA NA
## [71920] NA NA NA NA NA 3000 NA NA 4000
## [71929] 2400 NA 2000 2400 NA 2000 1600 8000 NA
## [71938] 2400 NA 5200 2600 NA 640 NA NA NA
## [71947] NA 2400 3600 1800 NA NA 3600 NA 1600
## [71956] 8000 8000 NA 1600 NA NA NA NA 1200
## [71965] 3600 8000 NA NA 3200 NA NA 600 500
## [71974] 2400 2880 2800 NA 2400 4000 NA 2400 NA
## [71983] NA 2800 NA NA 2000 NA NA NA 3200
## [71992] 3200 4800 6000 4000 NA 1200 3200 2400 NA
## [72001] 2400 NA NA 4800 NA 4000 NA 4000 NA
## [72010] 7200 NA NA 3200 6000 6000 NA 7600 NA
## [72019] NA NA NA 4000 NA NA NA 8000 2400
## [72028] 7200 3200 NA NA 3600 4800 4000 8000 8000
## [72037] 4000 4000 4000 NA NA 5200 NA NA NA
## [72046] 4000 NA NA 4800 NA 4800 NA 4000 NA
## [72055] NA NA NA 10000 NA NA NA NA 10000
## [72064] NA 4800 NA NA 4800 2400 NA NA NA
## [72073] 6000 2800 4200 NA NA NA NA 2400 NA
## [72082] NA NA 4000 4800 3200 4800 4800 3200 NA
## [72091] 6000 2000 7200 NA 2400 4000 4000 3200 2400
## [72100] 3200 NA 3200 NA 2400 NA NA 4000 NA
## [72109] 4000 NA NA 3000 NA 8000 6000 3200 NA
## [72118] 3200 NA NA 3000 NA 2400 NA 3200 NA
## [72127] 5200 1200 5600 NA 3120 NA NA NA NA
## [72136] NA 2880 4800 NA 4800 1120 6400 1200 1440
## [72145] 1200 NA 1600 NA NA 1200 NA 2800 2000
## [72154] NA 520 6400 NA 5600 1560 1200 1560 NA
## [72163] 2200 4800 NA 6000 2400 4000 NA NA NA
## [72172] 1800 NA 1800 1440 1600 2400 NA NA 1600
## [72181] NA 500 3200 1560 NA 1000 14000 NA 2000
## [72190] NA 2000 1000 2000 2400 1200 2400 NA NA
## [72199] 2400 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [72208] 2000 2400 NA 4800 4500 5600 1400 3600 4000
## [72217] 4000 NA 4000 3600 3200 3600 NA 4000 6000
## [72226] NA NA 4800 NA 3600 NA 4800 4800 NA
## [72235] 6000 5000 NA 4500 NA NA NA NA 6400
## [72244] 2000 NA 1920 1200 10000 1000 960 18000 1000
## [72253] 2000 NA NA 4800 NA 2000 NA 5000 3000
## [72262] NA 16000 2400 NA NA 4000 NA 6000 2000
## [72271] NA 1200 4000 NA 6000 4000 3000 2000 1500
## [72280] 3000 1600 3200 2400 6000 NA 2000 NA 6000
## [72289] NA NA NA NA NA NA 3200 2000 7200
## [72298] NA NA NA NA NA 1040 NA NA NA
## [72307] NA NA NA 1600 10000 4800 NA NA NA
## [72316] 2400 NA NA NA NA NA NA NA 4000
## [72325] 4000 NA 6000 NA NA NA NA NA NA
## [72334] NA NA NA 6000 NA NA 4000 NA NA
## [72343] 4000 NA NA 3200 4000 NA 3000 NA NA
## [72352] 10000 400 NA NA NA NA NA 5000 NA
## [72361] 4800 NA NA NA NA NA 3600 4000 NA
## [72370] NA NA 4800 7200 NA 8000 NA NA NA
## [72379] NA 2000 NA NA NA 3600 4000 NA NA
## [72388] NA NA 10000 NA NA NA NA NA NA
## [72397] 20000 NA NA NA 12000 NA 10000 8000 NA
## [72406] 5000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [72415] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [72424] 7000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [72433] NA NA NA NA NA NA 3000 NA NA
## [72442] 7500 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [72451] 10000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [72460] NA NA NA NA NA NA NA 15000 NA
## [72469] NA NA 12000 NA NA NA NA NA NA
## [72478] NA NA NA NA NA NA NA 10000 NA
## [72487] NA NA NA NA NA NA 7500 15000 8000
## [72496] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [72505] NA NA 6000 NA NA NA 4000 NA NA
## [72514] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [72523] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [72532] 15000 NA NA 8000 NA NA NA NA NA
## [72541] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [72550] NA NA NA NA 8000 NA 18000 10000 6000
## [72559] NA 12000 NA NA 20000 30000 15000 9000 4800
## [72568] NA NA 15000 NA NA NA NA NA 6000
## [72577] 12000 8000 NA 12000 NA NA 8000 NA NA
## [72586] NA 4000 7000 NA NA 7200 8000 NA 7500
## [72595] NA NA 8000 NA NA 6000 NA NA 9600
## [72604] NA 12000 6000 NA NA 25000 NA 6000 NA
## [72613] NA NA 4000 NA NA 12000 6000 NA 10000
## [72622] 5000 NA NA 12000 3200 NA 8400 NA 12000
## [72631] NA 6000 7000 NA NA NA NA NA 8000
## [72640] NA 7000 NA 6000 NA 30000 NA NA NA
## [72649] 50000 NA NA NA NA NA NA 14000 NA
## [72658] NA NA NA 8000 10000 5200 NA 10000 NA
## [72667] 5200 4000 NA 11200 NA NA 10000 4000 NA
## [72676] NA NA NA NA NA 12000 NA NA NA
## [72685] NA 7800 14000 NA 8000 NA NA 7000 NA
## [72694] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [72703] NA NA 10800 NA NA NA NA NA NA
## [72712] 12000 6800 NA NA NA NA NA NA 12000
## [72721] NA NA NA 20000 NA NA 17000 20000 NA
## [72730] NA 15000 NA NA 20000 NA NA NA 6000
## [72739] NA NA NA NA NA NA 8000 NA NA
## [72748] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [72757] NA NA NA NA 5000 NA NA NA NA
## [72766] 8000 NA NA NA NA NA NA 12000 NA
## [72775] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [72784] 6000 NA 9000 NA 12000 NA NA NA NA
## [72793] NA NA NA 20000 NA NA 10000 12000 20000
## [72802] 17000 NA 6000 5600 6000 15000 NA 30000 NA
## [72811] 10000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [72820] NA NA 12000 NA NA NA NA 2000 4800
## [72829] NA NA NA 30000 NA NA NA 15000 NA
## [72838] NA NA NA 20000 28000 15000 NA NA 45000
## [72847] NA 8000 NA NA NA NA 13000 NA NA
## [72856] 6000 7000 NA NA 12000 NA NA 30000 60000
## [72865] NA 100000 NA 40000 NA NA 12000 NA 6000
## [72874] 10000 2000 20000 NA NA 6000 6400 NA NA
## [72883] 6000 NA NA 14000 NA NA NA NA 18000
## [72892] 12000 15000 NA NA NA NA 8000 NA NA
## [72901] 9200 NA NA 6400 18000 NA NA NA NA
## [72910] NA 7500 NA NA NA NA NA NA NA
## [72919] NA NA NA NA NA NA NA NA 12000
## [72928] NA NA NA NA NA NA NA NA 8000
## [72937] 16000 NA NA NA 6400 NA 6000 NA NA
## [72946] NA NA NA 10000 NA NA NA 13000 NA
## [72955] NA NA NA NA NA NA NA 10000 NA
## [72964] 7200 NA NA 18000 NA 8000 13000 13000 NA
## [72973] NA NA NA NA 12000 NA NA NA NA
## [72982] NA NA 14000 NA NA 4400 NA NA NA
## [72991] NA 8000 13000 NA 30000 14000 NA NA NA
## [73000] NA NA 14000 NA NA NA NA NA NA
## [73009] NA NA 2400 NA 6000 NA 10000 6000 NA
## [73018] NA NA NA 20000 NA NA NA NA 13000
## [73027] 20000 NA NA 8000 28000 NA 7000 4800 NA
## [73036] 10000 NA NA 6400 10000 NA NA NA 7200
## [73045] NA 18000 16000 NA NA NA NA NA 8000
## [73054] NA 4000 20000 NA 4400 NA 12000 NA NA
## [73063] NA NA 10000 3200 NA 30000 8000 10000 NA
## [73072] NA NA 12000 NA 6000 NA NA 14000 11000
## [73081] NA NA NA NA NA NA 16000 5600 15000
## [73090] 8000 NA 20000 35000 NA NA NA 8000 NA
## [73099] NA NA NA NA NA NA NA NA 8000
## [73108] 5000 2000 NA NA 6000 8400 4000 NA 6000
## [73117] 6000 NA NA 8000 NA 3600 NA NA NA
## [73126] NA NA 4800 8000 NA NA NA 15000 NA
## [73135] NA NA 14000 8000 NA NA NA NA NA
## [73144] NA NA 20000 NA 8000 4000 NA NA NA
## [73153] NA NA 72000 12000 NA NA 7500 NA NA
## [73162] NA NA NA NA NA NA NA NA 6000
## [73171] NA NA NA NA NA NA NA NA 10000
## [73180] NA NA NA NA NA NA NA 2000 NA
## [73189] NA NA NA NA NA 15000 NA NA NA
## [73198] NA NA NA NA NA 2500 NA NA 5000
## [73207] NA NA NA NA NA 40000 NA NA 6000
## [73216] NA NA NA NA NA 2800 NA 15000 NA
## [73225] 3800 6000 NA NA NA 8000 NA 16000 NA
## [73234] NA 6000 8000 NA NA NA NA 14000 10000
## [73243] NA NA NA NA NA 8500 NA 10000 NA
## [73252] 20000 6200 NA NA NA NA NA NA NA
## [73261] NA 15000 NA 4000 8000 NA 5600 NA NA
## [73270] NA 8000 8000 NA 6000 20000 NA NA 8000
## [73279] 2800 NA 15000 NA NA NA NA 5000 NA
## [73288] NA NA NA NA NA 10000 10000 NA NA
## [73297] NA NA 8000 NA NA NA 6000 4000 18000
## [73306] 6000 15000 NA NA 12800 NA NA NA 14000
## [73315] 4000 NA NA NA NA 8000 NA 7000 NA
## [73324] NA NA NA NA NA NA NA 11200 20000
## [73333] 5000 NA 30000 NA NA NA NA NA NA
## [73342] NA NA NA 13000 10000 NA NA NA NA
## [73351] NA NA NA 5000 NA 20000 NA NA NA
## [73360] 4280 NA NA 10000 NA NA NA NA NA
## [73369] NA NA NA NA 7600 NA 12000 NA 6000
## [73378] NA NA NA NA NA NA 9000 NA NA
## [73387] NA NA NA 12000 7000 NA NA NA NA
## [73396] NA 12000 NA 12000 NA NA 15000 NA 11000
## [73405] NA 12000 NA NA NA 4000 10000 NA 22000
## [73414] NA 15000 NA NA 5200 NA 10000 NA NA
## [73423] NA NA NA 15000 10000 NA 18000 NA NA
## [73432] NA NA 27000 30000 20000 10000 25000 NA NA
## [73441] NA 12000 NA 20000 12000 NA 8000 6000 NA
## [73450] NA NA 40000 NA NA NA NA NA NA
## [73459] NA NA 30000 NA NA NA NA NA 10000
## [73468] NA NA NA 12000 18000 NA 8000 NA 14000
## [73477] NA NA NA NA 7600 NA 12000 NA 17000
## [73486] NA 15000 NA 4800 NA 15000 20000 NA NA
## [73495] 6000 NA NA NA NA NA NA 20000 NA
## [73504] NA 6000 6000 14000 NA 3000 NA NA 6000
## [73513] NA NA 12000 12000 NA NA NA 8000 NA
## [73522] NA 6400 NA 7000 NA NA NA NA NA
## [73531] NA NA NA 10000 12000 NA 8000 NA NA
## [73540] NA 6000 15000 NA NA 25000 NA 2800 NA
## [73549] NA 8000 3200 5200 NA NA 9600 20000 NA
## [73558] 8000 10000 NA 8000 NA NA 13000 NA 8000
## [73567] NA NA NA 4000 NA NA 12000 4000 NA
## [73576] NA 32000 6800 4400 NA 6000 8000 NA NA
## [73585] 6400 18000 8000 4400 NA NA NA NA NA
## [73594] NA NA NA 5000 NA 22000 NA NA NA
## [73603] NA 3600 NA 8000 NA 8000 8000 NA NA
## [73612] 7200 NA NA 8400 NA 8000 NA NA NA
## [73621] 11000 8000 8000 10000 3000 10000 NA 12000 NA
## [73630] NA 4000 NA NA NA 8000 NA NA 4800
## [73639] NA NA NA NA NA 16000 NA NA NA
## [73648] 8000 NA 11000 NA 40000 NA NA 4000 6000
## [73657] 8000 NA NA NA NA 13000 6500 NA NA
## [73666] NA 10000 NA NA NA 8000 NA NA 6000
## [73675] NA NA NA NA NA NA NA 7000 NA
## [73684] NA NA 20000 NA NA 6000 13000 NA 6000
## [73693] NA 8000 3600 NA NA NA 6000 12000 NA
## [73702] 7200 10000 NA NA NA 6000 7000 NA NA
## [73711] NA 4000 NA NA NA NA 10000 NA 2400
## [73720] NA NA NA NA NA NA 12000 NA 10000
## [73729] 12000 7200 4800 NA 7000 6000 5000 8800 4000
## [73738] NA NA NA 18000 4800 8400 8000 NA NA
## [73747] 6000 NA 10000 13200 16000 NA NA NA 6000
## [73756] NA NA 10000 NA NA 6000 10000 NA 20000
## [73765] NA 8000 NA 12000 7000 4000 5600 15000 NA
## [73774] NA NA 10000 NA 4400 10000 NA 16000 NA
## [73783] NA NA 4000 NA 16000 NA NA 8000 10000
## [73792] NA 6000 NA NA 24000 NA 5200 NA 12000
## [73801] NA NA 12000 18000 20000 NA 4000 10000 14000
## [73810] NA 10000 12000 6000 10000 NA 7000 NA NA
## [73819] NA 7000 NA 8000 NA NA 10000 NA NA
## [73828] NA NA NA 15000 8000 NA NA NA NA
## [73837] NA NA NA NA NA 6800 NA NA NA
## [73846] NA NA 10000 NA NA 10000 NA 6000 NA
## [73855] NA 4000 8000 NA 3000 NA NA 30000 NA
## [73864] NA 20000 30000 NA NA 30000 NA 20000 NA
## [73873] NA NA NA NA NA NA NA 50000 NA
## [73882] NA NA NA NA NA NA NA 6240 NA
## [73891] NA 12000 50000 NA NA NA NA 30000 NA
## [73900] NA 10000 40000 NA NA 30000 NA NA NA
## [73909] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [73918] NA NA 15000 NA NA 13000 12000 NA NA
## [73927] 7000 8880 NA NA NA NA NA NA NA
## [73936] NA NA NA 40000 NA NA NA NA NA
## [73945] NA NA NA 14000 NA NA NA NA 6500
## [73954] NA 5600 NA 20000 NA NA NA NA 30000
## [73963] NA NA NA NA NA 60000 NA 12000 NA
## [73972] 8000 NA NA 12000 NA 15000 10000 10000 NA
## [73981] NA NA NA 8000 10400 17000 NA NA NA
## [73990] 10000 NA NA NA 20000 NA NA NA NA
## [73999] NA NA 15000 NA 7000 NA NA NA 10000
## [74008] 6000 6000 5600 NA NA NA NA 6000 NA
## [74017] NA NA NA 18000 NA NA NA 15000 20000
## [74026] 7000 NA NA 4000 15000 NA NA 16000 8000
## [74035] NA NA NA 10000 4000 11200 NA NA NA
## [74044] 8000 NA NA NA NA NA NA 10000 17000
## [74053] NA 3600 6400 4000 NA NA 4800 NA NA
## [74062] NA NA NA NA NA NA NA 7200 NA
## [74071] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [74080] 12000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [74089] NA NA 6000 NA 12000 NA 5000 4800 NA
## [74098] 50000 20000 15000 NA 6000 NA 1200 6000 6800
## [74107] NA NA 16000 NA NA 12000 25000 NA 12000
## [74116] NA NA NA 7000 NA NA 26000 7000 NA
## [74125] NA NA NA 5000 8000 NA 11000 NA NA
## [74134] 10000 NA NA NA NA NA NA 8000 22000
## [74143] NA NA 7200 NA NA 5600 7200 9200 10000
## [74152] NA NA NA NA NA 5600 NA NA NA
## [74161] NA NA 10000 NA NA 8000 6000 NA 8000
## [74170] NA 8000 NA NA NA NA 8000 NA 10000
## [74179] 7200 10000 14000 NA NA 4800 NA NA NA
## [74188] NA NA NA 7200 NA NA 9400 NA 4000
## [74197] NA NA 5200 NA 8000 4800 NA NA NA
## [74206] NA 12000 NA NA NA NA NA NA 24000
## [74215] NA NA NA 6000 NA NA 15000 NA NA
## [74224] NA NA 7200 NA 6400 6800 6400 14000 6000
## [74233] 9000 NA 7000 NA 5000 6000 8000 NA NA
## [74242] NA 4800 7200 7200 11200 20000 6000 NA 8400
## [74251] 12000 6400 NA 10000 NA 4000 NA NA 6000
## [74260] 5600 10000 NA 4200 7000 4800 NA 6000 8000
## [74269] NA NA NA 4800 4400 NA 5000 NA 6000
## [74278] NA 5200 NA NA NA 4800 NA 8000 8000
## [74287] 10000 20000 10000 NA NA 12000 NA NA 9200
## [74296] 18000 8000 4800 NA 20000 NA NA 6000 NA
## [74305] NA NA 4000 6000 4000 NA NA NA NA
## [74314] NA 4000 NA 4000 NA 9600 10000 5400 NA
## [74323] 8000 NA NA 12000 NA NA 8000 NA 8800
## [74332] NA NA NA NA NA 9200 NA 8000 NA
## [74341] NA NA 4000 9000 6400 NA NA 10000 NA
## [74350] 16000 NA NA NA NA 6500 30000 8400 12000
## [74359] NA NA 12000 NA NA 8000 NA 14000 NA
## [74368] NA 11200 12000 15000 6000 NA NA 4800 6000
## [74377] NA NA NA NA NA 10000 7000 NA NA
## [74386] 16000 8000 NA NA NA 4000 6000 NA 8000
## [74395] 8000 NA NA NA NA 8000 8000 10000 8000
## [74404] NA NA 10000 NA NA 4000 10000 NA 7200
## [74413] NA 4000 NA 4800 NA 4400 4000 NA NA
## [74422] NA NA 7200 NA 8000 5400 NA 8000 3600
## [74431] NA 6000 NA NA 6400 6000 10000 NA NA
## [74440] 14000 3200 NA 5600 NA NA 4800 NA NA
## [74449] NA 5200 NA NA 6800 6000 10000 NA NA
## [74458] 5800 5600 NA NA NA 4000 NA NA 8000
## [74467] 5000 8000 6000 5200 NA NA 5000 8800 NA
## [74476] NA NA 6000 500 12000 NA NA 5000 NA
## [74485] NA 10000 NA NA NA 12000 16000 NA NA
## [74494] NA 3200 8000 6800 10000 NA NA 4000 10000
## [74503] NA 6000 NA NA NA 8000 5200 8000 NA
## [74512] NA NA 7600 6000 NA 7200 7000 12000 6000
## [74521] NA 8000 NA NA NA 16000 NA NA 6000
## [74530] NA 24000 NA NA 5600 7200 NA 7200 6800
## [74539] NA NA NA NA NA 80000 NA NA NA
## [74548] NA NA 35000 16000 150 100000 NA NA NA
## [74557] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [74566] NA 50000 30000 NA NA NA NA 15000 10000
## [74575] NA 70000 NA NA NA 7000 NA NA NA
## [74584] NA NA 8000 2000 6000 NA 6400 9200 NA
## [74593] NA NA 10000 NA NA NA NA NA NA
## [74602] NA 14000 5600 3600 NA 40000 NA 6400 NA
## [74611] NA NA NA 19200 8000 NA 4400 NA 5600
## [74620] NA NA NA NA 18000 NA NA 7000 NA
## [74629] 14000 12000 5200 NA NA NA NA NA 4800
## [74638] NA 8400 NA 4500 6800 NA NA NA NA
## [74647] NA 8000 NA 12000 NA NA NA NA 4800
## [74656] 4000 6000 NA 7200 6000 6000 NA NA 4400
## [74665] NA NA NA 7200 4800 NA 4000 NA NA
## [74674] NA 6000 NA NA 14000 4500 NA 5000 NA
## [74683] NA 7200 4000 NA 6000 NA 8000 NA 6000
## [74692] NA NA NA 6400 NA 5600 6400 NA 3000
## [74701] NA 4000 7000 4800 24000 5600 6000 10000 6400
## [74710] 6000 7200 NA 14000 NA 4800 5600 5200 NA
## [74719] 5600 NA NA NA 4800 NA 4800 NA 12000
## [74728] NA NA NA NA NA 6000 NA NA 4800
## [74737] 7200 NA NA 7600 5200 8000 NA NA NA
## [74746] NA NA 20000 6800 8000 8000 4000 4800 7200
## [74755] 4800 NA 4400 5200 NA NA NA NA NA
## [74764] NA NA 3600 2000 NA 7200 10000 5200 NA
## [74773] 6800 NA NA NA 5600 8000 NA NA NA
## [74782] 8000 11000 NA 8000 6000 NA 6000 20000 15000
## [74791] 16000 NA NA 50000 NA 3000 NA 4000 NA
## [74800] 3200 2000 NA NA NA 16000 NA 4000 6400
## [74809] 4400 4800 2000 6000 NA NA 4000 800 8000
## [74818] NA 6000 NA NA NA NA NA 6000 NA
## [74827] NA 4800 6000 NA 6000 8000 16000 NA NA
## [74836] 10000 NA 8000 NA NA NA 6800 3000 NA
## [74845] NA 8000 NA NA 5200 8000 6000 8000 10000
## [74854] NA NA NA NA NA 5600 NA 3600 NA
## [74863] NA NA NA NA 10000 8000 6000 6000 NA
## [74872] NA NA NA NA 8000 NA 6000 NA NA
## [74881] 4800 NA NA NA NA NA NA NA 10000
## [74890] 12000 6000 NA NA 12000 11000 2800 6000 NA
## [74899] NA NA 8000 7200 7200 9200 6800 NA NA
## [74908] NA 1200 7200 NA 10000 7200 NA 4800 10400
## [74917] NA NA 10000 NA 6000 NA NA NA NA
## [74926] NA NA NA NA NA NA NA 6800 8000
## [74935] NA NA NA NA NA NA NA 6000 6000
## [74944] 6000 5400 NA NA NA NA 4000 8000 10000
## [74953] 7000 5500 7600 NA 5200 4800 NA 4800 NA
## [74962] 6000 NA 14000 NA NA NA 6000 8000 8000
## [74971] NA 6400 5000 NA NA NA 12000 NA 6800
## [74980] NA 4800 20000 NA 12000 NA 5600 NA NA
## [74989] 5000 NA 5000 NA 16000 NA NA 20000 9000
## [74998] NA NA 4000 NA 6000 NA NA NA 4800
## [75007] NA NA 4000 8000 NA 10000 NA NA NA
## [75016] 14000 4400 NA NA NA 4000 10000 NA 8000
## [75025] NA 4800 NA NA NA 6000 NA 6800 NA
## [75034] 8000 NA 6000 NA NA NA NA NA 8000
## [75043] NA NA NA 6000 7200 NA NA NA NA
## [75052] 12000 7200 2800 NA NA 12000 NA NA 8000
## [75061] NA 8000 4800 NA NA NA NA 8000 8000
## [75070] 12000 7200 8000 8000 8000 NA 8000 6000 6000
## [75079] 7600 NA NA NA NA NA NA 8000 6000
## [75088] NA 6400 NA NA NA 2000 16000 NA NA
## [75097] NA NA 7200 5200 4000 14000 NA NA 7000
## [75106] 4000 24000 NA NA NA NA 5000 4000 NA
## [75115] NA NA 5000 NA 12000 NA 1500 7200 NA
## [75124] 40000 NA 10000 8000 8000 10000 NA NA NA
## [75133] NA NA 6000 NA NA 8000 8000 NA 10000
## [75142] NA NA 8000 6000 40000 NA NA NA 10000
## [75151] 14800 8000 NA 7200 2800 NA NA NA NA
## [75160] NA 8000 NA 32000 20000 NA 12000 NA NA
## [75169] NA 10000 8000 NA NA NA NA 7200 8000
## [75178] 6000 NA 6000 20000 16000 NA 1600 NA 5600
## [75187] 4000 70000 NA 30000 NA 70000 NA NA NA
## [75196] NA 6000 6000 10000 NA 8000 5200 NA 10000
## [75205] 8000 6000 NA 6000 NA 4800 6000 NA 8000
## [75214] 6000 1000 NA NA 4000 1200 NA 8000 6400
## [75223] NA NA 8800 NA NA NA 6000 NA 8800
## [75232] NA NA NA NA NA NA 6400 NA NA
## [75241] NA NA NA 10000 3600 10000 4800 6000 NA
## [75250] 6000 NA 4000 NA NA 7200 10000 NA 4800
## [75259] 3000 3000 NA NA 24000 NA 14000 NA 5000
## [75268] NA NA NA NA NA 6000 7200 8000 NA
## [75277] 3200 5000 NA 11200 NA 5200 NA NA NA
## [75286] 12000 NA 12000 4800 4000 6400 NA 4000 4000
## [75295] NA NA 3200 4000 4000 NA NA NA 1800
## [75304] 1800 NA NA NA 5200 NA NA 2000 NA
## [75313] NA 4000 NA NA 8000 NA NA 6000 NA
## [75322] 6000 NA 7200 12000 NA 6000 18000 NA 4000
## [75331] NA 6000 NA NA NA NA NA 3200 NA
## [75340] NA NA 4000 NA NA NA NA NA NA
## [75349] 6000 NA 4800 NA 4600 6000 10000 NA NA
## [75358] NA NA NA NA NA 6000 NA 4800 NA
## [75367] NA 2000 NA NA NA 800 NA NA 4800
## [75376] NA 5600 NA NA NA NA NA 7200 4800
## [75385] 800 2800 2400 2400 NA 10000 6000 5000 NA
## [75394] NA 4800 7200 12000 4800 NA 11200 8800 NA
## [75403] 4000 NA 10000 NA 12000 NA NA 25000 NA
## [75412] NA 5200 NA NA 7200 6800 3600 6000 NA
## [75421] 6000 NA 7200 NA NA 40000 1200 NA 6000
## [75430] 8800 NA NA 7200 NA 6400 8000 10000 NA
## [75439] 6000 8000 6400 NA NA 7200 NA NA NA
## [75448] NA 15000 NA NA NA 7600 NA NA 10000
## [75457] NA NA 8000 NA 6000 9000 NA NA 4800
## [75466] 7200 NA NA 6000 NA NA 6000 6200 NA
## [75475] 8000 NA NA 8000 10000 NA 4000 7200 NA
## [75484] NA 8000 8000 NA NA 57904 NA NA NA
## [75493] NA NA NA NA NA NA 16000 NA 7200
## [75502] 4000 NA NA 1200 NA 8000 NA NA NA
## [75511] 5000 NA 7200 50000 NA 7200 NA NA NA
## [75520] NA 4800 NA NA 6000 4000 NA NA 12000
## [75529] NA 4800 2000 8000 4000 4000 NA NA NA
## [75538] NA NA NA 6000 NA NA NA NA NA
## [75547] 4000 NA NA NA NA NA 12000 NA 8000
## [75556] 4000 NA NA NA NA 5600 4800 20000 4800
## [75565] NA NA NA 6000 7200 4400 4000 7200 9600
## [75574] NA NA NA 8000 4000 NA NA NA 320
## [75583] NA NA 4000 NA 1600 6000 14000 6800 4000
## [75592] 6000 8000 6000 4000 4000 4800 NA NA NA
## [75601] 4800 6000 NA 4000 11200 4000 NA 2400 4000
## [75610] NA 6000 4000 NA NA NA 3200 NA 10200
## [75619] NA NA NA 12000 NA 7200 NA 6000 10000
## [75628] 11200 NA NA 10000 7200 2000 NA NA NA
## [75637] NA NA 6000 NA 6000 14000 36000 8000 16000
## [75646] 20000 14000 NA NA NA 5600 14000 6000 NA
## [75655] NA NA NA 8000 NA 5600 NA 10000 NA
## [75664] NA 20000 NA 4800 NA 6400 NA NA 4800
## [75673] NA 8000 NA NA NA 18000 6000 3000 12000
## [75682] NA 3000 9000 7200 8000 11600 30000 NA 8000
## [75691] NA NA 4000 6000 6000 NA NA NA 8800
## [75700] NA NA 4800 NA 6800 NA 4800 NA 5200
## [75709] 4400 8000 6000 NA 6000 4800 3600 7200 NA
## [75718] 3200 NA 6000 NA 8000 6400 NA 7200 NA
## [75727] 1200 NA NA 10000 NA 2400 12000 NA NA
## [75736] 6000 11200 3200 NA 12000 12000 NA NA NA
## [75745] 32000 NA 4000 6800 16 4000 5200 8000 6000
## [75754] NA 8800 5600 NA NA NA 6000 NA 40000
## [75763] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [75772] NA 4000 7200 8800 6000 6000 NA 7200 15000
## [75781] NA 8800 NA 14400 NA 7200 NA NA NA
## [75790] 6000 NA 5000 NA 8800 20000 NA 2800 NA
## [75799] NA NA NA NA NA NA NA 66176 NA
## [75808] NA NA NA NA NA NA 4800 5200 12000
## [75817] NA 8000 4000 7200 3000 NA 12000 8000 6000
## [75826] NA 12000 NA NA 8000 NA NA 10000 NA
## [75835] NA NA NA 8000 NA NA NA 14000 NA
## [75844] NA 3000 NA NA 4400 NA NA NA NA
## [75853] 8000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [75862] NA NA NA NA 4000 NA NA NA NA
## [75871] 8000 NA 16000 NA NA 11000 NA NA NA
## [75880] 25000 8000 NA NA NA NA NA 30000 6000
## [75889] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [75898] NA NA 10000 14000 NA 18000 NA 10000 NA
## [75907] NA 6000 NA NA 18000 20000 NA NA NA
## [75916] 6000 10000 16000 4000 NA NA NA 2500 40000
## [75925] NA NA NA NA NA 30000 NA NA NA
## [75934] NA 6000 NA NA 7000 NA NA 6800 NA
## [75943] 6000 NA NA 12000 NA 10000 NA 8000 7000
## [75952] 2880 NA 16000 NA NA 15000 NA NA 2000
## [75961] NA NA NA NA NA 8000 NA NA NA
## [75970] 4600 NA 10000 15000 4900 4800 NA 9600 NA
## [75979] NA 6800 NA 8000 NA NA NA NA NA
## [75988] 10000 NA 40000 20000 NA NA NA NA NA
## [75997] NA NA NA NA NA NA NA NA 12000
## [76006] NA NA NA 16000 NA 10000 NA 4000 NA
## [76015] NA NA 10000 NA NA NA NA 16000 5000
## [76024] 4000 NA NA NA 8000 NA 20000 NA 9600
## [76033] NA NA 10000 NA NA NA NA 14000 12000
## [76042] 4000 8000 12000 7200 NA NA NA NA NA
## [76051] NA NA NA NA NA NA 4000 NA NA
## [76060] 3000 4000 NA NA NA NA NA NA NA
## [76069] 5000 NA 20000 4800 NA NA NA NA 6000
## [76078] 5000 3000 NA NA NA 12000 NA 4000 10000
## [76087] NA 7000 10000 2400 NA 4800 NA 1200 9000
## [76096] 28000 5000 NA 7000 NA NA NA NA NA
## [76105] 8000 2000 NA NA NA 8000 10000 NA NA
## [76114] NA 6000 9000 NA 10000 NA 10000 10000 4000
## [76123] 2400 NA NA 4800 6000 NA NA 8000 NA
## [76132] NA NA 10000 7000 NA 7000 6000 NA NA
## [76141] 10000 8000 NA NA 4800 2400 4800 NA 4000
## [76150] NA NA 10000 NA NA 6000 NA NA NA
## [76159] 6000 NA 28000 NA 4000 NA 8000 6000 2800
## [76168] 4000 12000 6400 NA 6000 NA 4000 4000 NA
## [76177] 4200 NA 10000 NA NA 7200 4000 6000 15000
## [76186] 14000 NA 6000 NA 4000 NA NA NA 4400
## [76195] 6000 20000 12000 NA NA NA NA NA NA
## [76204] 3200 6000 8000 4500 NA NA 4000 12000 12000
## [76213] NA NA 10000 NA NA NA NA NA NA
## [76222] NA 20000 NA 14000 NA 10000 NA 5600 8000
## [76231] NA NA 25000 NA 50000 NA NA 10500 NA
## [76240] NA NA NA NA 7200 2800 NA NA 10000
## [76249] NA NA 12000 9200 NA NA 10000 7000 NA
## [76258] NA NA 3600 4000 NA 7000 NA NA NA
## [76267] NA NA 8000 12000 NA 10000 NA 8000 NA
## [76276] 13200 NA NA NA 10000 NA 4000 14000 NA
## [76285] NA 12000 NA 12000 NA NA NA 10000 NA
## [76294] NA NA NA NA 5000 NA NA 6000 7000
## [76303] NA 4000 10000 NA NA NA NA NA NA
## [76312] 20000 NA NA NA 30000 8000 NA 8000 10000
## [76321] NA NA NA 6000 NA NA NA NA NA
## [76330] NA NA NA NA 3360 4000 9200 8000 12800
## [76339] NA 11000 15000 6000 7000 8000 NA 24000 NA
## [76348] 7000 4000 NA 10000 NA NA NA NA NA
## [76357] NA NA NA 14000 6000 14000 NA NA NA
## [76366] NA NA NA NA NA NA NA 10000 NA
## [76375] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [76384] 35000 NA 15000 NA 10000 NA NA NA NA
## [76393] 20000 5600 NA 4000 2000 8000 4000 6000 NA
## [76402] NA NA 22000 NA 15000 7000 NA 10000 NA
## [76411] NA NA 16000 8800 6000 NA 24000 NA 28000
## [76420] 20000 4800 NA 15000 NA 8000 NA NA NA
## [76429] 13000 NA NA NA NA 15000 NA NA NA
## [76438] NA NA 8000 NA 16000 6000 NA NA NA
## [76447] NA 8000 NA NA 30000 NA 10000 NA NA
## [76456] NA NA NA NA 8500 16000 5000 NA NA
## [76465] NA 8000 5000 8000 NA NA 7000 6000 5000
## [76474] 10000 NA NA NA NA NA NA 6000 3000
## [76483] NA 8000 5000 NA NA 5600 NA 6000 20000
## [76492] 3000 4000 NA NA 2000 19500 NA NA NA
## [76501] 7200 NA NA NA 7500 5000 NA 6000 13500
## [76510] 4000 4800 7000 NA NA NA NA NA NA
## [76519] 6000 NA 3000 NA 12000 NA NA 15000 20000
## [76528] NA 8000 NA 8000 3000 4000 NA 10000 NA
## [76537] 5200 14400 12000 NA 16000 8000 9000 NA NA
## [76546] NA 1400 NA NA NA 7000 10000 NA 4000
## [76555] NA 8000 4000 NA NA NA 16000 6000 7000
## [76564] NA NA 10000 NA 5000 3200 6000 12000 7200
## [76573] NA 10000 NA 10000 4000 NA NA NA 5000
## [76582] NA NA NA NA NA NA 8000 NA 3000
## [76591] NA 15000 NA 4000 6000 5000 NA NA NA
## [76600] NA NA 5000 NA NA NA 4200 NA 12000
## [76609] NA NA 15000 NA 15000 NA 12000 NA NA
## [76618] NA 20000 NA NA NA NA 8000 NA NA
## [76627] 8000 NA 7000 NA 16000 20000 NA 8000 7200
## [76636] NA NA 2400 4000 18000 NA 10000 8000 NA
## [76645] 18000 NA 7000 2400 20000 NA 7000 NA 30000
## [76654] NA NA 8000 NA 5600 NA 16000 NA NA
## [76663] 6000 22000 6000 NA 7000 NA 15000 NA NA
## [76672] NA NA 10000 25000 NA NA 4000 7000 NA
## [76681] NA NA NA NA NA NA NA NA 12000
## [76690] 20000 8000 3600 NA 6000 NA NA NA NA
## [76699] NA 4000 NA NA NA 4000 NA 8000 NA
## [76708] 6000 NA NA NA NA 4000 NA NA 6000
## [76717] NA NA NA NA NA 5000 NA NA 8000
## [76726] NA NA NA 10000 NA 10000 6000 NA NA
## [76735] 4000 NA 4000 3600 15000 NA NA 3000 10000
## [76744] 5000 NA NA 6400 NA NA NA NA NA
## [76753] 15000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [76762] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [76771] 4000 NA 12000 NA NA NA 4000 NA NA
## [76780] NA NA NA 3600 1200 NA NA 4000 12000
## [76789] 20000 NA NA 15000 NA 16000 NA 12800 NA
## [76798] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [76807] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [76816] 6000 13000 3800 NA NA NA NA 8000 NA
## [76825] 25000 NA NA NA 12000 6000 14000 12000 NA
## [76834] NA NA NA NA 8000 8000 10000 10000 10000
## [76843] NA 10000 NA NA 4000 NA 6000 7200 NA
## [76852] NA NA 15000 10000 NA NA NA NA 15505
## [76861] NA NA NA 4000 NA 16000 NA NA NA
## [76870] NA NA NA NA NA 8000 NA NA NA
## [76879] 12000 5000 5000 3600 NA NA NA 12000 12000
## [76888] 10000 12000 4000 NA NA 6000 NA 20000 NA
## [76897] 5000 14000 12000 NA NA NA 15000 NA 8000
## [76906] 14000 8000 8000 NA NA 20000 8000 NA NA
## [76915] 8000 NA NA NA 7000 NA NA NA 9000
## [76924] NA 6400 3800 NA NA 4800 NA 12000 NA
## [76933] 6000 14000 NA 8000 8000 NA 4800 6000 10000
## [76942] NA 8000 6000 NA NA 8000 NA 16000 NA
## [76951] 20000 10000 NA 12000 NA NA NA NA NA
## [76960] NA 8000 NA NA NA NA NA NA NA
## [76969] NA NA 35000 10000 20000 NA NA NA NA
## [76978] NA NA 19000 15000 NA NA 16000 5000 9000
## [76987] 8000 NA NA NA 20000 8000 20000 6000 36000
## [76996] 18000 16000 NA 10000 NA 6000 NA NA 6000
## [77005] NA 10000 20000 NA NA NA 16000 4200 NA
## [77014] NA 20000 NA NA NA 16000 6000 NA NA
## [77023] 4400 4800 8000 NA 12000 NA NA 8000 16000
## [77032] 7200 NA NA 6000 5600 NA 2000 10000 9000
## [77041] NA 4000 10800 4000 6000 NA NA 4000 8000
## [77050] NA 7000 NA NA 6000 NA NA 2600 12000
## [77059] NA NA NA NA 4800 NA NA NA 18
## [77068] NA NA 4060 NA 8000 NA NA NA 8000
## [77077] 6000 NA 4800 NA NA 9000 25000 4000 30000
## [77086] 15000 24000 NA 15000 NA NA 18000 NA NA
## [77095] NA NA NA NA 10000 NA NA NA NA
## [77104] NA NA 30000 NA 20000 NA NA NA NA
## [77113] NA 21000 NA NA 11000 NA NA NA 6000
## [77122] 4000 NA NA 3600 NA 10000 4400 NA 4000
## [77131] 9000 NA NA 14000 NA 10000 NA 12000 9000
## [77140] NA 25000 5000 NA 6000 NA 4000 16000 NA
## [77149] 10800 NA 13000 NA 3000 NA 14000 20000 14000
## [77158] NA 18000 18000 10000 4800 32000 5500 NA 9000
## [77167] NA NA 6000 16000 12000 NA 12000 7000 NA
## [77176] 4000 9600 8000 NA 7000 NA NA NA NA
## [77185] 12000 12000 6000 3000 7000 NA NA NA 6000
## [77194] 9500 10000 NA NA NA 12000 8000 NA 8000
## [77203] NA NA 5000 8000 8000 NA NA NA NA
## [77212] 16000 14000 8000 NA 20000 NA 4000 10000 3500
## [77221] 6000 NA 8000 7300 NA NA 10000 NA NA
## [77230] 6400 6000 NA NA NA 10000 NA NA 6000
## [77239] NA NA NA NA NA 8000 NA 10000 30000
## [77248] 4400 5000 10000 10000 NA NA 8000 NA NA
## [77257] 6000 5000 NA NA 8000 5000 NA 10000 12000
## [77266] NA NA 4400 NA NA NA 5000 10000 16000
## [77275] 9000 8000 NA NA NA 7000 NA NA NA
## [77284] NA NA NA 5000 12000 12000 6000 6500 NA
## [77293] 6400 4800 5800 NA 6000 11000 5800 NA 4000
## [77302] NA 7200 12000 11000 3000 NA 6000 NA 6000
## [77311] NA 6000 5600 NA NA 8000 NA 14000 NA
## [77320] NA NA 11000 NA NA NA 6000 NA 1500
## [77329] NA 7200 16000 4000 4000 4000 8000 14000 8000
## [77338] 5600 10000 8000 NA NA NA NA NA 6400
## [77347] 10000 8000 NA 9000 20000 NA NA 12000 NA
## [77356] 10000 10000 NA NA NA NA 6800 NA NA
## [77365] NA NA NA 15000 30000 2000 NA 35000 NA
## [77374] 8000 8800 6000 7000 7000 10000 32000 4000 7000
## [77383] NA NA 5000 3600 4200 7000 6000 16000 8000
## [77392] 3500 NA NA 14000 12000 4000 7600 32000 NA
## [77401] NA NA NA NA 8000 10000 NA NA NA
## [77410] 4600 NA NA 8000 28000 NA 3500 NA 6000
## [77419] NA 10000 NA 16000 NA NA NA 12000 32000
## [77428] NA 12000 40000 12000 NA NA NA 12000 NA
## [77437] 20000 NA 7000 4800 NA 4000 NA 4000 30000
## [77446] 12000 NA 30000 7400 5000 NA 8000 NA NA
## [77455] NA NA 9200 6000 NA NA NA NA NA
## [77464] NA 8000 NA NA 4000 NA 1000 20000 8000
## [77473] 6000 NA NA NA NA 7200 7200 6500 600
## [77482] 9400 NA NA 8000 9000 NA NA 6000 NA
## [77491] 2400 4000 NA 8000 NA NA 6000 NA NA
## [77500] 10000 30000 1200 7000 13000 NA 7000 NA NA
## [77509] 12000 6000 NA 4800 8000 NA 7000 4000 3000
## [77518] 4800 7000 6000 25000 NA NA NA NA 15000
## [77527] 16000 50000 NA NA 14000 10000 6800 NA 8000
## [77536] 10000 6000 NA 4000 NA NA 12000 8000 4000
## [77545] NA 18000 20000 NA NA 12000 NA NA 5000
## [77554] 6000 10000 10000 NA 2800 NA 10000 6000 NA
## [77563] 15200 8000 10000 7200 NA 10000 NA 8000 4800
## [77572] 20000 2000 7000 NA 6000 NA NA NA NA
## [77581] 4000 6000 7000 6000 NA 2800 NA NA NA
## [77590] NA NA 4000 4000 NA NA 6000 12000 2400
## [77599] 4800 14000 NA NA 5000 10000 4000 NA NA
## [77608] NA NA 10000 NA 10000 NA NA 4000 2000
## [77617] 5000 5000 NA 5000 4000 5200 4400 NA 3400
## [77626] 6800 4800 2000 NA NA NA 11200 7200 NA
## [77635] 7200 6000 NA 7000 NA 4800 8000 7200 7000
## [77644] 7000 5000 4000 6000 15000 NA 8000 4800 15000
## [77653] 15000 NA 6000 8000 NA 16000 6000 NA 6000
## [77662] 5000 18000 NA 10000 14000 NA NA 10000 NA
## [77671] NA NA 15000 15000 10000 8000 8000 NA NA
## [77680] 6800 8000 NA 7200 11200 NA NA NA 6000
## [77689] 5000 NA 9200 NA 7000 NA 1600 10000 NA
## [77698] NA 10000 NA NA NA 7200 NA NA NA
## [77707] NA 8000 NA NA 500 NA NA NA NA
## [77716] NA 15200 15200 NA NA 48000 NA NA 8000
## [77725] NA 8000 10000 9000 NA 9000 NA 5200 6000
## [77734] 10000 16000 NA NA NA NA 8000 NA 2000
## [77743] NA 7200 9000 NA 11000 8000 6200 10000 NA
## [77752] NA 28000 NA NA 2000 16000 7200 NA NA
## [77761] NA NA 8000 8000 7000 3000 NA NA 7000
## [77770] NA NA 10000 15000 6000 NA NA NA NA
## [77779] 8000 NA 10400 12000 NA NA 10000 2400 8000
## [77788] NA 12000 NA NA NA NA 6500 NA NA
## [77797] 7600 11200 NA 2400 NA 10000 4000 NA 8000
## [77806] 8000 10000 NA NA 12000 NA 8000 3600 1999994
## [77815] 12000 9000 8400 6000 NA 8000 NA NA 8000
## [77824] 7000 NA 10000 10000 NA NA NA 10000 10000
## [77833] NA 1999994 16000 8500 999997 12000 999997 NA 8000
## [77842] 999997 20000 999997 6000 NA NA 1999994 1999994 NA
## [77851] 5000 NA 15000 NA 8000 5400 NA 8000 NA
## [77860] NA 7000 2000 NA 6000 16000 NA 8000 18000
## [77869] NA 20000 10000 8000 NA 6000 NA 10000 NA
## [77878] 5200 14000 18000 NA 6000 20000 8000 NA NA
## [77887] 999997 NA NA 15000 NA NA NA NA NA
## [77896] 7000 8000 20000 12000 4000 NA 10000 NA NA
## [77905] 8000 NA 8000 NA NA NA 7000 3000 10000
## [77914] 5000 2800 4000 NA 6000 20000 4000 NA NA
## [77923] NA NA NA 2000 NA NA 5000 30000 NA
## [77932] 10000 NA 8000 NA 16000 8000 4800 12000 3000
## [77941] 16000 10000 6000 2400 NA 3000 NA 8000 NA
## [77950] 8400 12000 NA 4800 3600 NA 5000 12000 10000
## [77959] 10800 6000 NA 12000 NA 10000 NA NA NA
## [77968] 5000 NA NA NA 32000 24000 NA 10000 10000
## [77977] 8000 NA NA 6000 NA NA NA 14000 2400
## [77986] 20000 NA NA 6000 8000 4000 5000 NA 4000
## [77995] NA 6000 12000 NA 60000 6000 NA NA NA
## [78004] 2800 NA NA NA 7000 NA NA 3200 NA
## [78013] NA NA NA 10000 30000 NA NA NA 9000
## [78022] NA 5200 NA NA 4000 NA NA 7600 NA
## [78031] 4400 18000 NA NA 3000 NA NA 6000 NA
## [78040] 6000 3000 NA 6000 NA 5000 NA 12000 8000
## [78049] 6000 16000 NA NA NA 12000 NA 4000 NA
## [78058] NA NA NA 8000 8000 11200 4500 5400 7200
## [78067] NA NA 11000 12000 4000 NA 6000 NA 15000
## [78076] NA 14000 8000 6000 26000 8000 NA NA NA
## [78085] 6000 5000 NA 2400 NA 5600 7200 8000 NA
## [78094] 6000 NA 11200 8000 8000 6000 NA NA NA
## [78103] NA NA NA NA NA 8000 NA 6000 NA
## [78112] 8000 NA 5000 NA NA 1200 NA NA 7600
## [78121] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [78130] 2500 8000 1999994 NA 7200 30000 6800 NA 7000
## [78139] NA 1999994 NA 7600 NA 10500 20000 20000 17000
## [78148] NA 12000 6000 NA NA 12000 NA NA 8000
## [78157] 4000 6000 3000 6000 6400 7200 NA 8400 7200
## [78166] 7200 18000 7600 5000 NA 7400 6000 4000 7600
## [78175] 12000 18000 1000 7000 8000 7600 NA 10000 NA
## [78184] NA 4800 24000 NA NA 14000 46000 NA 10000
## [78193] 12000 8000 10000 NA 4800 NA NA NA NA
## [78202] 6000 NA 4000 NA NA 4400 5600 NA NA
## [78211] 3200 7200 4000 NA NA 3000 4800 NA NA
## [78220] NA 8000 NA NA 5000 NA NA NA NA
## [78229] NA NA NA 4400 6000 2000 NA 9000 NA
## [78238] NA 5600 NA 6000 NA 2000 4800 10000 3000
## [78247] 4800 4000 9600 6000 NA 2400 6000 NA NA
## [78256] NA 7000 4000 NA NA NA NA 16000 NA
## [78265] NA NA NA NA 22000 16000 10400 NA 3600
## [78274] 12000 6400 NA NA NA 11000 8000 8000 8000
## [78283] NA NA 12000 2800 NA NA NA NA NA
## [78292] NA NA NA 7200 NA 1200 6000 2000 2000
## [78301] 10000 NA NA NA 7200 3000 6000 8000 24000
## [78310] 4000 NA NA NA NA 6000 NA 16000 NA
## [78319] 8000 2000 NA NA NA 5000 4800 NA NA
## [78328] NA NA NA NA NA 4800 NA NA NA
## [78337] NA 12000 NA 6000 8000 4200 8000 8000 NA
## [78346] NA NA 4000 2000 NA 8000 5000 6000 3200
## [78355] NA 7000 NA NA 5000 10000 NA 7200 NA
## [78364] 10000 6000 6000 8000 NA 5000 NA 6000 NA
## [78373] 6000 NA 3200 NA 3800 12000 2400 6400 6000
## [78382] 4000 3600 NA 3600 4800 1000 6000 8000 NA
## [78391] 4000 NA 3200 NA 4000 NA 6000 10000 16000
## [78400] 4800 NA 10000 12000 3600 7000 12800 NA NA
## [78409] NA NA NA 3000 6000 16000 4000 12000 NA
## [78418] NA 5800 8000 NA 5400 NA NA 3600 800
## [78427] 3200 NA NA 7000 NA NA NA NA NA
## [78436] NA 1400 1600 NA NA NA 8000 3600 8000
## [78445] NA 1600 4400 NA NA NA NA NA 12000
## [78454] 6000 6400 NA NA 8000 NA NA 6000 NA
## [78463] 3600 NA NA 1400 1200 2000 4800 7600 NA
## [78472] 4800 2800 2000 NA NA NA NA NA NA
## [78481] NA NA 3000 5000 NA 7200 6000 10000 7200
## [78490] NA 9000 NA NA 4000 1800 NA NA 2400
## [78499] 320 6000 NA 6000 4000 7000 6000 NA NA
## [78508] 8000 12000 NA 7000 10000 3400 NA 6000 3400
## [78517] NA NA 6000 NA 12000 8000 14400 2000 10000
## [78526] 4000 NA 7200 6000 NA NA NA NA NA
## [78535] 6000 12000 2400 3200 NA 9800 NA 5000 NA
## [78544] 3400 14000 5200 NA 5600 7000 3600 NA 9000
## [78553] 6000 12000 18000 NA 15000 NA 7000 10000 8000
## [78562] 12000 12000 NA 6000 12000 9180 NA 8000 5000
## [78571] NA NA NA 10000 10000 32000 8000 NA NA
## [78580] 3500 NA 7000 4000 NA 1600 4800 NA NA
## [78589] 4500 3600 NA NA NA NA 6000 NA NA
## [78598] 9000 3000 NA NA NA 2800 3600 NA 3600
## [78607] NA 12000 4000 4000 NA 4000 10000 4800 2000
## [78616] NA 5200 NA 6000 12000 4000 30000 NA 2800
## [78625] 6000 28000 NA 8000 NA 20000 6000 NA 2000
## [78634] 8000 4800 40000 10000 NA 4000 NA NA 16000
## [78643] NA 1600 9000 3000 3000 2800 2400 6000 7000
## [78652] 3600 3600 NA NA 4800 2400 NA 2400 NA
## [78661] 3200 NA 15000 NA 3200 4000 16000 NA 8000
## [78670] 6000 4800 6000 6000 NA 12000 6000 NA 6000
## [78679] 3600 NA 3200 NA 20000 3600 12000 14000 NA
## [78688] 10000 2100 6000 2500 1200 NA 2000 NA NA
## [78697] NA NA NA NA 2000 3000 NA NA 4000
## [78706] 2800 4800 4000 4400 NA NA 5000 NA 4400
## [78715] 12000 6000 3200 8000 2500 2400 NA 8000 2000
## [78724] 22000 NA 3600 NA NA 28000 NA NA NA
## [78733] NA 5000 3000 NA NA NA 8000 NA NA
## [78742] NA 2400 NA 3000 NA 6000 2400 2000 2800
## [78751] 5600 200 NA 500 NA NA NA NA 4000
## [78760] 4500 NA 2400 8000 3000 12000 NA 800 8000
## [78769] NA 4000 2800 NA 800 600 400 NA 400
## [78778] 1200 2000 NA NA NA 4800 NA NA 11200
## [78787] 1200 NA NA NA NA NA NA NA 4000
## [78796] NA NA 14000 NA NA NA NA 8000 7200
## [78805] 14000 NA NA NA NA NA NA NA 80000
## [78814] 6000 NA NA 10000 10000 16000 8000 9600 6000
## [78823] 4800 5000 NA 4800 NA 800 NA NA 4500
## [78832] NA 4000 4000 2000 NA NA NA NA 1200
## [78841] 2400 2000 NA NA NA 2000 NA NA NA
## [78850] NA 4220 6000 NA 2000 NA 8000 NA 4200
## [78859] 4800 2400 NA 4000 9000 NA 4000 6000 NA
## [78868] 5000 21000 NA NA 6000 NA NA NA 12000
## [78877] NA 1200 4000 4800 NA 12000 NA NA 12000
## [78886] 10000 NA NA 8000 NA NA NA 6000 4500
## [78895] NA NA NA 6000 2400 NA 800 7200 7200
## [78904] NA NA NA NA 4500 3200 1500 NA NA
## [78913] 14000 4000 800 4000 16000 4800 4000 NA NA
## [78922] 3000 8800 2000 12000 10800 NA NA NA NA
## [78931] NA 2400 2000 4500 3600 NA 3500 NA 4000
## [78940] NA 1500 1200 NA NA 4500 10000 4000 4000
## [78949] 4000 4500 3200 NA 2000 NA NA 5200 NA
## [78958] NA NA 3400 NA NA 4500 NA 6000 4800
## [78967] 10000 4000 4800 14000 NA 8000 4000 NA NA
## [78976] 3200 NA 20000 NA NA NA 10000 NA NA
## [78985] NA NA NA NA NA 10000 NA 8000 4600
## [78994] NA 4000 NA NA NA NA NA NA NA
## [79003] 8000 18000 NA NA NA 12000 NA NA 4800
## [79012] NA NA 8000 NA 8000 NA NA 2800 32000
## [79021] NA 4800 NA 8000 5600 NA 4000 NA NA
## [79030] 6000 NA NA NA 10000 NA 4800 NA NA
## [79039] NA 13000 NA NA NA 6000 NA NA 4000
## [79048] 6000 NA NA 3600 NA 6000 NA 3200 NA
## [79057] NA NA NA NA 28000 NA 20000 NA NA
## [79066] 5200 NA 3000 4400 NA NA NA 12000 8000
## [79075] 5600 12000 12000 12000 NA 25000 10000 7200 6000
## [79084] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [79093] NA NA NA 16000 4000 NA NA 8000 4800
## [79102] 4000 7000 3200 NA NA NA NA NA NA
## [79111] 8000 10000 NA NA 24000 NA NA 8000 NA
## [79120] NA NA NA NA 6000 18000 6000 NA NA
## [79129] NA NA 5200 NA NA 10000 NA NA NA
## [79138] NA NA NA 6000 2000 10000 NA 8400 NA
## [79147] NA 6000 NA NA NA NA NA NA NA
## [79156] 8000 12000 NA 5000 NA NA 6000 NA 14000
## [79165] 5000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [79174] 4000 NA NA NA NA 11200 NA NA 4000
## [79183] 8000 6000 NA NA NA 4800 NA NA 10000
## [79192] NA 11200 800 11200 9000 6000 NA NA NA
## [79201] 25000 NA NA 10000 NA NA 8000 NA NA
## [79210] NA NA 10000 NA NA NA 5200 NA NA
## [79219] NA NA NA NA 4000 12000 4800 NA NA
## [79228] NA 10000 NA NA NA NA NA 5200 6400
## [79237] NA NA 12000 NA 8000 NA NA 8000 4800
## [79246] 7000 NA 20000 8000 6000 NA NA NA NA
## [79255] NA NA NA 12000 NA 8500 1000 6000 NA
## [79264] 7200 NA NA NA 8000 14000 6800 NA 8000
## [79273] 8800 5600 NA NA NA 4000 6000 NA NA
## [79282] NA 800 NA 4000 3000 NA 4400 NA 10000
## [79291] NA 6000 3200 10000 NA 45000 15000 NA NA
## [79300] 8000 NA NA NA NA NA 15000 NA NA
## [79309] 5200 6400 3000 NA NA 7200 NA 10000 NA
## [79318] NA NA NA NA NA 8000 NA NA 10000
## [79327] 14400 NA NA NA NA NA NA 6000 8000
## [79336] 2400 15000 12000 NA NA 30000 NA 9000 15000
## [79345] NA NA NA 12000 NA NA NA NA NA
## [79354] NA 20000 NA NA NA 8000 NA 4000 6000
## [79363] NA NA NA NA 10000 4000 NA 6000 8400
## [79372] 8800 NA 5200 6000 NA NA NA 6000 25000
## [79381] NA 40000 NA NA 4000 12000 30000 NA NA
## [79390] NA 8000 NA NA NA 40000 NA NA NA
## [79399] NA NA 60000 NA NA NA NA 4000 NA
## [79408] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [79417] 5200 NA NA NA 4800 NA 6000 NA NA
## [79426] NA NA 6000 5000 28000 20000 NA 16000 12000
## [79435] 12000 NA NA NA 10000 NA NA NA NA
## [79444] 8000 28000 NA NA NA NA 14000 NA NA
## [79453] NA 3000 NA NA 20000 NA 30000 NA NA
## [79462] NA NA NA NA NA 8000 20000 NA NA
## [79471] NA NA 16000 NA 13000 NA NA NA NA
## [79480] 12000 NA 10000 6000 28000 NA NA NA NA
## [79489] NA NA NA NA 6000 NA NA NA 10000
## [79498] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [79507] NA NA NA NA NA 10000 NA 15000 NA
## [79516] NA NA 20000 6000 NA NA 40000 6000 NA
## [79525] 10000 18000 NA NA NA NA NA NA NA
## [79534] NA 50000 40000 NA NA NA NA NA NA
## [79543] 50000 NA NA 5000 NA NA NA NA NA
## [79552] 15000 NA NA NA NA 12000 NA 8000 20000
## [79561] NA NA NA 5000 NA NA NA NA NA
## [79570] NA NA NA NA NA NA 12000 12000 NA
## [79579] NA NA 12000 7200 NA 8000 NA NA 8000
## [79588] NA 6000 NA NA NA NA NA NA 6000
## [79597] NA 24000 NA NA 12000 NA 15000 20000 10000
## [79606] 55000 6000 NA NA NA 35000 NA NA 13000
## [79615] 16000 NA NA NA NA NA NA NA 26000
## [79624] NA 5600 NA NA NA NA 16000 NA NA
## [79633] NA NA NA NA NA NA NA 7200 NA
## [79642] NA NA NA 20000 NA NA NA 6400 8000
## [79651] NA NA NA NA NA 12000 6000 10000 NA
## [79660] NA 4000 NA NA NA NA NA 30000 NA
## [79669] NA NA 14500 NA 10000 NA NA NA 3000
## [79678] NA NA 15000 NA 5200 NA NA 6400 2800
## [79687] 8400 NA 4000 NA NA NA NA 8800 NA
## [79696] NA NA 6000 NA 4200 2800 8000 NA NA
## [79705] 10000 9600 NA NA NA 4800 NA NA 10000
## [79714] NA NA NA 6000 NA 4000 4000 NA NA
## [79723] NA NA NA NA 8000 NA NA NA 5000
## [79732] 4800 6400 NA NA 6000 NA NA 11200 12000
## [79741] 12000 16000 NA 10000 NA 22 NA NA NA
## [79750] NA NA NA NA NA NA 15000 NA 13800
## [79759] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [79768] NA NA NA NA NA 6400 NA NA 4800
## [79777] NA 8000 NA NA 6000 6400 20000 NA 6000
## [79786] NA NA NA NA 4000 NA 8000 5600 9200
## [79795] NA NA NA NA NA NA 4800 8000 NA
## [79804] NA NA NA NA 1600 40000 12000 16000 14000
## [79813] 4400 15000 NA NA 6400 NA 6000 NA NA
## [79822] 4000 16000 8000 NA NA NA NA NA 6000
## [79831] 8000 6000 NA 6000 4000 NA NA NA NA
## [79840] 40000 NA NA NA 16000 8000 NA NA NA
## [79849] NA NA NA NA NA NA NA 4800 NA
## [79858] NA 4800 NA 3200 30000 NA 30000 NA NA
## [79867] NA NA NA NA 8000 10000 3600 15000 NA
## [79876] 8000 4800 NA NA 6000 NA NA NA NA
## [79885] 8000 5200 NA 8000 6000 5200 3200 NA 12400
## [79894] NA 4800 10000 8000 NA 4800 NA NA NA
## [79903] 8000 12000 45000 5200 7600 6000 NA NA 12000
## [79912] 24000 10000 15000 NA NA 25000 NA NA NA
## [79921] NA NA 15000 NA NA NA NA NA NA
## [79930] NA 8400 NA NA 8000 6000 6000 NA NA
## [79939] 25000 7200 10800 NA 8000 NA NA NA 8000
## [79948] 9200 NA 6000 3200 NA NA NA NA NA
## [79957] NA NA 10000 NA 12000 NA NA 10000 NA
## [79966] 8000 11200 7000 NA 8000 NA 3000 NA NA
## [79975] 8000 NA NA 4800 NA NA NA NA NA
## [79984] NA NA 9600 10000 NA NA 32000 NA 6000
## [79993] NA 6000 NA NA 9000 16000 40000 NA 80000
## [80002] 10000 NA 20000 NA 8000 NA NA NA NA
## [80011] NA NA 7200 NA NA NA NA 40000 NA
## [80020] NA NA 5000 4000 NA NA NA 8000 NA
## [80029] NA NA 3000 NA NA NA NA NA NA
## [80038] 10000 4800 9000 30000 NA 12000 NA NA NA
## [80047] NA 3600 NA 10000 8000 10800 NA 6000 10000
## [80056] 6000 NA NA NA NA 12000 NA 10000 8000
## [80065] 12000 24000 NA 8000 NA 14000 7000 NA 8000
## [80074] 6000 NA 8000 12000 NA 11000 NA 8000 7200
## [80083] NA NA NA NA NA NA 4800 11400 12000
## [80092] NA 27000 NA 6400 NA 5000 NA 18000 NA
## [80101] NA NA NA NA 9000 NA 8400 NA NA
## [80110] NA 10000 12000 7000 NA 6000 NA 12000 NA
## [80119] NA NA NA NA NA 6000 NA 8000 NA
## [80128] NA NA NA NA NA NA 25000 12000 NA
## [80137] 3200 16000 NA NA 6000 5400 8000 NA 18000
## [80146] NA NA 8000 12000 6000 NA 12000 NA NA
## [80155] NA NA NA NA NA NA NA 4000 NA
## [80164] NA 10000 NA 6400 6000 NA 13600 NA NA
## [80173] NA NA NA NA NA NA NA NA 4800
## [80182] NA NA 6000 NA 6800 8000 NA NA NA
## [80191] NA NA NA 12000 NA NA NA NA NA
## [80200] NA NA 12600 NA NA NA NA 15200 NA
## [80209] 2500 NA NA NA NA NA 6000 6400 18000
## [80218] NA NA NA NA NA 8000 NA 8000 NA
## [80227] NA NA NA 8000 4800 NA 12000 30000 NA
## [80236] NA NA NA NA NA NA NA 4000 NA
## [80245] NA NA NA 9000 NA 4000 NA NA 8000
## [80254] NA NA 8000 8000 4000 NA NA NA NA
## [80263] NA NA NA NA NA 5200 NA NA NA
## [80272] 6000 15000 8800 NA 20000 1500 NA NA NA
## [80281] NA NA 10000 6800 NA NA NA 6000 NA
## [80290] 12000 NA NA 5000 6800 NA 7200 NA NA
## [80299] NA 3000 NA 4800 16000 6400 NA 8000 NA
## [80308] NA 8000 NA 4800 NA NA NA 5200 4000
## [80317] NA NA 30000 NA NA NA NA NA NA
## [80326] 6000 NA NA 7000 NA NA NA NA 6400
## [80335] 4400 NA NA 11600 14000 NA 12000 NA 8500
## [80344] NA 30000 NA 10000 8800 2000 NA NA NA
## [80353] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [80362] NA NA 25000 5600 12000 16000 NA NA NA
## [80371] NA NA NA NA NA 4000 12000 4800 30000
## [80380] NA 18000 NA 4800 NA NA 15000 NA NA
## [80389] 13000 NA 3200 NA NA NA NA NA NA
## [80398] NA NA NA 8000 NA NA NA NA NA
## [80407] NA 8000 8000 NA 6400 NA 5200 NA NA
## [80416] 1400 NA 8000 NA 8000 NA NA NA 4800
## [80425] NA 12400 NA 16000 9000 NA 5000 NA 10000
## [80434] 32000 NA 6400 NA NA 4400 NA 700 6000
## [80443] 10000 6000 NA NA 5000 8000 16000 NA NA
## [80452] NA NA NA NA NA 4000 4000 16 8000
## [80461] 10000 NA 10000 NA NA NA 7000 12000 4500
## [80470] 16000 4000 11000 NA 4000 10800 6000 6000 NA
## [80479] NA NA 16000 NA NA 8000 NA 6000 6400
## [80488] 8000 8000 6000 NA 9600 NA NA NA NA
## [80497] NA NA 7200 4000 NA 15200 NA NA NA
## [80506] NA NA 10000 NA NA NA NA NA NA
## [80515] NA 7000 NA NA NA NA NA NA NA
## [80524] 8000 3200 NA NA NA 14400 6000 NA NA
## [80533] NA NA NA NA 20000 NA NA NA NA
## [80542] 6000 NA 6400 4800 4000 4000 NA NA 2000
## [80551] 8000 3600 2000 4800 NA 4000 12000 NA 3600
## [80560] 6200 NA NA NA 6800 NA NA NA 6000
## [80569] NA NA 60000 NA 50500 NA NA 4000 6400
## [80578] 4000 20000 NA NA NA NA 6000 NA 4000
## [80587] 16000 NA NA 8000 NA NA 12000 NA NA
## [80596] 8000 5000 NA 4000 14000 8000 4000 NA 5600
## [80605] NA 3600 5000 NA NA 5600 NA 8000 NA
## [80614] 5000 NA 4800 4000 4000 NA 4000 NA NA
## [80623] NA 8000 NA NA 8000 NA NA 3200 NA
## [80632] NA 6000 NA 8000 6000 5400 5000 NA NA
## [80641] 6000 NA NA 8000 3200 NA NA NA 2400
## [80650] NA 7000 NA NA 10000 NA 6400 NA NA
## [80659] 5000 7200 6000 2000 3200 NA 4800 4800 7600
## [80668] NA NA 30000 NA NA 24000 NA 8000 2400
## [80677] 16000 10000 NA 12000 NA NA NA 1600 NA
## [80686] NA NA 8000 6400 NA NA NA NA NA
## [80695] NA NA NA 10800 6000 8000 10000 NA NA
## [80704] 3600 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [80713] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [80722] NA 4800 NA 4800 NA NA 50000 NA NA
## [80731] NA NA NA NA 7200 15200 NA 12000 10000
## [80740] NA NA 800 NA 6000 8600 6400 NA NA
## [80749] NA 6000 NA NA NA 6000 NA 10000 20000
## [80758] 6400 22000 8000 NA 14000 NA 16000 NA NA
## [80767] NA 4000 NA NA 10000 32000 NA 8000 NA
## [80776] NA NA NA NA 2800 NA NA NA NA
## [80785] NA NA 3600 NA NA NA NA NA 6600
## [80794] NA NA 12000 NA 2800 NA 3200 NA NA
## [80803] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [80812] NA 3200 6000 NA NA 8400 14000 NA NA
## [80821] 5200 8300 3400 NA NA 8000 2000 10000 NA
## [80830] NA NA 8000 NA NA NA NA NA 20000
## [80839] 8000 NA NA NA 6400 10000 NA NA NA
## [80848] 5400 NA NA NA NA NA 10000 10000 NA
## [80857] 10000 6000 1200 NA NA NA 4000 NA NA
## [80866] NA NA NA 1200 2800 NA 14000 2400 NA
## [80875] 8000 NA NA NA NA NA 1600 2400 NA
## [80884] 2800 3200 NA 15000 6400 NA NA NA 6000
## [80893] NA 8000 NA NA NA NA NA 6000 NA
## [80902] NA NA 7400 NA 6000 1200 NA 10000 6000
## [80911] NA 24000 NA NA NA 4800 4800 NA 8000
## [80920] 6000 30000 6800 NA NA 12000 NA 1600 6000
## [80929] 3200 2800 1600 NA 4000 1280 NA 4000 NA
## [80938] 4000 NA 3000 5200 NA 14000 6000 NA 7200
## [80947] 4400 NA 3000 4000 NA 4000 NA NA NA
## [80956] NA NA 4000 NA NA NA NA 10000 NA
## [80965] NA 4800 2800 6000 NA NA NA 2000 4800
## [80974] 2000 NA NA NA NA NA 3600 8800 5400
## [80983] 4800 NA NA NA NA NA NA 4000 NA
## [80992] NA NA 4400 NA NA NA NA NA NA
## [81001] NA 6000 NA 4400 10000 6000 12000 NA NA
## [81010] NA 2000 NA NA NA NA NA NA NA
## [81019] NA NA NA 6000 NA 5200 6000 NA NA
## [81028] NA 12000 NA 4800 16000 NA NA 7200 NA
## [81037] NA NA NA NA 7000 NA NA NA NA
## [81046] 4000 NA NA 4000 NA 20000 8000 6000 9600
## [81055] NA NA NA 4800 NA NA NA 6000 NA
## [81064] NA 6000 NA 9000 NA 4400 NA 2400 NA
## [81073] 4000 NA 6000 NA 2000 11000 3600 NA NA
## [81082] 4000 1200 NA 3600 NA NA 2400 6000 10000
## [81091] 1200 4800 3600 4800 NA 8000 NA 5200 NA
## [81100] NA NA NA NA 6000 NA 6000 10000 NA
## [81109] 10000 4800 6000 7200 NA 4000 4000 NA 6000
## [81118] NA NA 2000 NA NA NA 12000 NA NA
## [81127] 4000 2400 4800 NA 6000 NA 3200 NA NA
## [81136] 1920 2400 NA NA NA 15000 NA NA NA
## [81145] NA 4800 NA 8000 NA NA NA NA NA
## [81154] 3200 NA NA NA NA NA NA NA 16000
## [81163] NA 44000 4000 4800 NA NA 56000 NA NA
## [81172] 4000 NA NA 3400 NA 7000 NA 5200 4000
## [81181] 6000 NA 4800 NA NA NA NA NA 4000
## [81190] NA NA 4800 NA NA 2400 2400 NA NA
## [81199] NA 4000 NA 11600 NA 2000 NA 6000 24000
## [81208] NA NA NA NA NA NA NA 4000 NA
## [81217] NA NA NA NA 4000 NA NA NA 4000
## [81226] NA NA 8000 NA NA 4000 6000 NA 4800
## [81235] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [81244] NA NA 6000 4000 4000 NA 5600 5600 NA
## [81253] NA 2000 4000 NA NA NA 4000 6000 15000
## [81262] NA 4000 5000 NA 4800 NA 5600 NA NA
## [81271] NA NA NA 7200 NA NA 4000 NA NA
## [81280] 8000 4800 NA NA 2000 1800 800 1280 NA
## [81289] NA 3000 4000 2000 NA 7200 NA NA 400
## [81298] NA 2400 2800 NA NA 800 NA NA NA
## [81307] NA NA 1000 6000 NA NA NA 20000 2400
## [81316] 4000 9000 NA NA 8800 5200 NA NA 7200
## [81325] 4000 6000 10000 NA 4800 2800 4400 NA 4000
## [81334] 20000 NA 2000 NA NA NA NA NA 2000
## [81343] NA NA 4000 2400 NA NA 2000 4000 6000
## [81352] 2400 NA NA 6000 NA NA NA NA NA
## [81361] 4800 2800 10000 10000 16000 NA NA 6000 NA
## [81370] NA 6000 NA NA 4800 6000 NA 6000 NA
## [81379] 12000 NA NA 4800 6000 4000 NA NA NA
## [81388] 4800 3600 NA NA NA 2000 2000 NA 4800
## [81397] NA 8000 1200 NA 4800 NA 2400 2400 NA
## [81406] NA NA 2000 3200 NA NA NA NA NA
## [81415] NA 4000 NA NA NA 4000 6000 4800 3600
## [81424] NA 40000 NA NA NA 4800 NA 2800 NA
## [81433] 4800 4800 NA NA NA 4000 800 NA NA
## [81442] NA NA NA NA NA NA NA NA 5200
## [81451] 4800 4000 NA 4800 6000 NA NA NA NA
## [81460] 5600 4800 NA NA NA NA NA NA 4800
## [81469] NA 4800 NA NA NA NA 2000 NA 7200
## [81478] NA NA 4800 NA 4000 NA 4000 10000 4800
## [81487] NA NA NA NA 2000 2400 16000 NA 3600
## [81496] NA NA 3200 NA 4000 4800 NA 2000 6000
## [81505] 7200 4000 NA NA 2000 2400 NA NA 6400
## [81514] NA 2000 2000 4800 4800 NA 2080 NA 6020
## [81523] 2000 NA NA 3400 NA NA NA 4200 NA
## [81532] 1600 1440 4800 NA 6000 NA 3600 NA 1600
## [81541] NA 3200 4800 4000 NA 8000 2000 2000 800
## [81550] 4000 4200 6000 NA NA NA 4000 4000 NA
## [81559] 4000 NA 4800 1000 7200 NA NA 4000 4800
## [81568] 5400 NA NA 4800 NA NA 4200 4400 NA
## [81577] NA NA 4000 4000 NA 6000 NA 4800 2500
## [81586] 6000 NA NA 2400 4800 NA NA 3600 2400
## [81595] 4500 2800 NA 2000 NA 1600 2000 1200 800
## [81604] NA NA 2000 2800 NA NA 2000 1560 NA
## [81613] NA 3800 2000 800 NA NA 2000 6000 NA
## [81622] NA NA 1200 NA NA 4000 3000 2800 4000
## [81631] NA NA 7200 3600 NA NA 2800 NA 5600
## [81640] 6000 NA 7200 NA NA 6000 12000 6400 NA
## [81649] 6000 NA 10000 3500 4000 6800 4800 6200 NA
## [81658] NA NA 1600 NA NA 7200 NA 2400 NA
## [81667] NA NA NA 6000 NA NA NA 6000 NA
## [81676] NA 7200 4000 4800 NA 10000 NA NA 10000
## [81685] NA NA 12000 NA 8000 NA 6000 NA 8000
## [81694] NA 2000 NA 8000 6000 14000 8000 NA 8000
## [81703] 18000 NA 8000 6000 NA 7200 8000 5600 NA
## [81712] 7200 NA 8000 NA NA 6000 4800 NA 5000
## [81721] NA 2000 NA 6000 2000 NA 8000 8000 NA
## [81730] NA 8000 NA NA 8000 NA NA NA NA
## [81739] 1200 NA NA NA NA 3000 NA NA NA
## [81748] 4800 NA 2400 8000 NA NA NA NA NA
## [81757] NA 4400 12000 10000 NA 6000 40000 4800 80000
## [81766] NA NA NA NA NA 4800 NA 4800 NA
## [81775] 4000 4800 NA NA NA 2000 NA 2800 4800
## [81784] 8000 NA 4800 6000 4000 4000 NA 1800 16000
## [81793] 9600 NA 6800 4800 3200 8000 NA NA NA
## [81802] NA NA 6400 NA 4000 4800 8000 6000 4000
## [81811] NA NA 16000 7200 7200 NA NA NA NA
## [81820] NA 30000 NA 8000 6000 24000 NA NA NA
## [81829] NA NA NA 20680 NA 3200 NA 4800 38000
## [81838] NA NA 9000 NA NA 2500 NA NA NA
## [81847] 4800 6000 NA NA NA 7200 NA NA NA
## [81856] NA NA 8000 8000 4000 NA 7200 3120 2400
## [81865] 4000 3600 NA NA 4000 4800 4500 2000 6000
## [81874] 3200 NA NA 2400 1200 6000 7200 NA 5200
## [81883] NA NA 4800 NA 5000 2000 NA 4000 8000
## [81892] NA NA NA 12000 NA 3080 4000 NA NA
## [81901] NA NA 4000 6000 NA 5200 NA 5000 8000
## [81910] 5600 NA 3000 5000 NA NA 4800 NA 3000
## [81919] NA NA 2400 NA NA 1000 NA NA 500
## [81928] NA NA NA 2800 NA NA 6800 4500 640
## [81937] 1440 NA 4800 NA NA 3200 NA 1200 2240
## [81946] NA 5200 600 4400 2000 NA NA NA 2400
## [81955] 1800 NA NA 2000 NA 3000 NA NA NA
## [81964] NA NA 1200 2800 NA NA NA 1000 NA
## [81973] NA 4800 NA 3200 NA NA NA NA 6000
## [81982] 5600 2400 NA 2400 3200 4800 4000 NA 2400
## [81991] NA 4800 6000 4000 3200 NA 7200 NA 6000
## [82000] NA 2000 NA NA NA 12000 NA NA NA
## [82009] 8000 NA 12000 6000 7600 NA NA 4800 NA
## [82018] NA 1800 NA NA NA NA NA 2000 NA
## [82027] NA NA 4000 NA NA 5000 NA NA NA
## [82036] NA 1750 NA NA NA NA NA 4800 2000
## [82045] NA 800 NA NA NA NA NA NA NA
## [82054] NA NA 10000 7000 NA NA 2800 1200 NA
## [82063] NA NA 4000 7200 6400 NA 8000 2800 16000
## [82072] 16000 NA 16000 NA NA 40000 NA 40000 7000
## [82081] NA NA NA NA NA 2800 NA 4000 2000
## [82090] NA NA 7200 11200 7600 NA 2000 3200 2000
## [82099] 4000 3800 2000 2400 2800 7200 2400 4800 4800
## [82108] 3600 NA NA 800 1600 NA 3600 NA NA
## [82117] NA NA NA 3000 16000 NA 2400 2400 NA
## [82126] 3000 1600 NA 3000 NA 1560 NA NA NA
## [82135] 3000 NA NA 1200 NA 3800 NA 4800 NA
## [82144] NA 4000 NA 1600 NA 3000 NA 4000 4000
## [82153] 4800 9600 1200 1000 3120 10000 NA NA NA
## [82162] 2000 NA NA NA NA NA NA 800 3600
## [82171] NA NA NA 4000 3200 2400 NA 3600 NA
## [82180] 2000 3600 2400 2000 NA 1500 2400 NA 2800
## [82189] NA 4500 3200 NA 4800 NA NA NA NA
## [82198] NA NA NA NA 3600 7200 NA 2400 2000
## [82207] 3200 NA NA 5200 NA NA NA NA NA
## [82216] 4500 NA 2400 4800 4800 NA NA NA NA
## [82225] NA NA NA 4400 NA NA 4000 4800 NA
## [82234] NA NA 2000 NA 10000 NA NA 6000 NA
## [82243] 7200 2400 8000 NA NA NA NA 4800 NA
## [82252] 4000 4000 NA NA NA NA 5200 NA NA
## [82261] 8000 NA 5200 10000 10000 9200 8800 NA 10000
## [82270] NA 6400 6000 NA NA 3200 8000 NA NA
## [82279] NA NA NA NA NA NA NA 4800 8000
## [82288] NA 4500 NA NA NA 5200 NA 3600 NA
## [82297] NA NA NA 4000 NA 3600 NA 9200 NA
## [82306] 3200 NA 1200 5600 4000 3600 1440 NA NA
## [82315] NA NA 4000 NA NA NA NA 1600 2000
## [82324] NA NA NA NA NA 11200 NA 2000 NA
## [82333] 2400 NA 5600 NA 2800 NA NA 7200 8000
## [82342] 3600 NA NA NA NA 3200 4000 4800 NA
## [82351] NA 4000 NA NA NA 2000 3200 1200 5280
## [82360] 1920 NA NA 2800 1500 3000 2000 7200 NA
## [82369] 4800 4000 3600 2000 NA NA NA 4800 4800
## [82378] 8000 7200 NA 6400 NA NA 12000 NA 7200
## [82387] 3200 NA NA NA NA 7200 1000 7200 3600
## [82396] 6400 4800 NA NA NA NA NA NA 6000
## [82405] 4800 NA 5600 NA NA 6400 NA 4000 4000
## [82414] 4000 NA 12000 4000 NA NA NA NA NA
## [82423] NA NA 4800 4800 NA NA 16000 NA 6000
## [82432] NA 7000 NA NA NA 14000 NA 4000 NA
## [82441] NA NA 10600 NA 8000 14000 7200 6800 8000
## [82450] 4800 8000 NA NA NA 6000 NA 2000 6000
## [82459] 10000 6000 NA NA 1200 NA 9600 3200 2000
## [82468] NA 3400 NA 5600 NA NA 6000 10000 NA
## [82477] NA 8000 NA NA NA NA 8600 NA 6000
## [82486] NA 2400 NA NA 6400 2400 NA 5600 NA
## [82495] 12000 NA NA 5200 NA 6000 NA 8000 NA
## [82504] NA 2000 NA 4800 NA 4000 6000 NA 12000
## [82513] NA NA NA 1600 NA 4000 NA NA NA
## [82522] NA 10000 NA 5000 NA NA NA NA NA
## [82531] 6400 NA 10000 6000 NA NA NA NA NA
## [82540] 5000 4000 NA NA NA NA NA 16000 NA
## [82549] NA NA NA NA 4000 NA NA NA NA
## [82558] NA 10000 NA NA NA 18000 NA NA 4000
## [82567] NA 12000 18000 NA 7000 NA NA NA NA
## [82576] NA NA NA NA NA NA 20000 NA NA
## [82585] 8000 NA NA 6900 6000 NA NA NA 6400
## [82594] NA 8000 4800 9000 2000 NA NA 50000 NA
## [82603] NA NA 20000 NA NA NA NA NA NA
## [82612] NA 4000 15000 NA 3200 2000 NA NA 12000
## [82621] NA 10000 NA NA NA NA 4800 NA 6000
## [82630] NA NA NA NA 2400 4800 12000 NA NA
## [82639] NA 5600 12000 2800 7200 8000 NA 8000 NA
## [82648] NA NA NA NA NA NA 20000 NA NA
## [82657] 6000 13000 NA NA 10000 NA 4800 8000 NA
## [82666] NA NA 12000 NA NA NA NA NA 8000
## [82675] 12000 NA NA NA NA NA NA 28000 8800
## [82684] 3600 4200 NA NA NA NA NA 6000 NA
## [82693] NA NA 8000 8000 4000 NA NA 5200 NA
## [82702] NA NA 7600 5000 NA 7000 NA NA NA
## [82711] NA NA NA NA NA NA 7000 NA NA
## [82720] NA NA NA NA 12000 NA NA NA 40000
## [82729] 8000 12000 NA NA NA NA 4000 NA 14000
## [82738] NA NA NA 10000 8000 NA 7000 NA NA
## [82747] NA 10000 15000 8000 10000 NA NA 6000 10000
## [82756] 8000 8000 5600 20000 NA NA 10000 10000 NA
## [82765] NA NA 30000 NA NA NA NA 80000 NA
## [82774] NA 12000 5000 NA NA 4000 10000 4000 20000
## [82783] 12000 NA 8000 7500 12000 NA NA 4800 4800
## [82792] 12000 NA NA NA 12000 10000 NA 10000 8000
## [82801] 10800 8000 NA 20000 10000 NA 14000 NA 12000
## [82810] NA NA 12000 10000 14000 6000 NA 6000 NA
## [82819] NA NA NA NA NA 8000 NA NA 10000
## [82828] NA NA 8800 NA 33000 NA NA NA 5000
## [82837] NA NA NA NA 6000 12000 NA NA NA
## [82846] NA NA 5000 8000 NA NA NA NA NA
## [82855] 10000 5200 20000 6000 NA NA NA NA NA
## [82864] NA NA NA NA NA NA NA NA 12000
## [82873] NA NA NA 20000 15000 NA 15000 20000 NA
## [82882] NA NA NA NA NA 16000 NA NA NA
## [82891] NA NA NA NA NA NA 11000 27000 NA
## [82900] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [82909] NA 20000 NA NA NA NA NA NA NA
## [82918] NA NA 5000 NA NA 50000 NA NA 14000
## [82927] 6800 NA NA 10000 NA 12000 NA NA NA
## [82936] 10000 NA NA NA NA 16000 12000 NA 8500
## [82945] NA 12000 6000 NA NA NA 4000 NA NA
## [82954] 9200 NA 20000 NA NA 14000 NA 40000 16000
## [82963] NA NA NA NA NA NA NA 25000 NA
## [82972] 24000 NA 7200 16000 10000 NA 7600 NA 16000
## [82981] NA 5200 NA 6400 NA NA 16000 30000 NA
## [82990] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [82999] 10000 8000 NA 7200 15000 10000 NA NA 9000
## [83008] 12000 16000 9600 10000 16000 NA 8000 NA 6000
## [83017] NA NA NA 10000 7200 14000 NA 7400 NA
## [83026] 12000 NA NA NA NA NA 9600 NA NA
## [83035] 8000 6000 8000 NA 4000 NA 6800 10000 8000
## [83044] 12000 5000 8000 NA 17200 5200 4000 NA NA
## [83053] NA 7200 8000 NA 9200 12000 13600 14000 NA
## [83062] 10000 5800 10000 NA 6000 NA 12000 15000 4600
## [83071] 10000 NA 20000 17000 30000 NA NA NA NA
## [83080] 20000 NA 20000 NA NA 7000 5000 NA NA
## [83089] 6000 NA NA NA NA NA NA NA 20000
## [83098] NA NA 7000 NA NA NA 6000 NA NA
## [83107] 8000 NA 9000 NA NA NA NA NA NA
## [83116] NA 12000 12000 NA NA 12000 5600 10000 30000
## [83125] NA 14000 30000 10000 NA NA NA NA 8000
## [83134] 8000 NA NA 7200 10000 NA NA NA NA
## [83143] 8000 NA NA 8000 NA NA NA NA NA
## [83152] NA NA NA NA NA NA NA NA 3000
## [83161] NA NA NA NA 8000 NA NA NA NA
## [83170] 8000 NA 16000 NA NA NA NA 10000 8000
## [83179] 6000 NA NA 9600 NA NA NA 14800 NA
## [83188] 6400 NA NA 10000 NA NA NA NA NA
## [83197] NA NA NA NA NA 7000 NA 8000 NA
## [83206] NA NA 12000 20000 NA 9000 NA 10000 10000
## [83215] 4000 NA NA NA 10000 7200 NA 5000 NA
## [83224] NA 10000 20000 NA 4800 NA 8800 8000 NA
## [83233] 12000 14800 8000 6000 8000 NA NA NA 7200
## [83242] NA 6000 NA NA NA NA NA 12000 16000
## [83251] 15000 10000 NA NA 12000 NA 6000 NA 12000
## [83260] NA NA NA 10000 NA 8000 20000 NA NA
## [83269] 30000 NA NA NA NA 6000 NA NA 6000
## [83278] NA 5600 4800 NA NA NA 12000 NA NA
## [83287] 10000 NA NA NA 12000 40000 NA 30000 6000
## [83296] 14000 16000 10000 15000 25000 12000 NA NA NA
## [83305] NA NA 20000 12000 NA NA NA NA NA
## [83314] NA 4000 8000 10000 NA NA 8000 NA 10000
## [83323] NA NA NA NA NA 8000 20000 25000 12000
## [83332] 6000 NA NA 4800 6000 10000 14000 NA NA
## [83341] 12000 NA NA 8000 NA NA NA NA 12000
## [83350] NA NA NA NA 8000 50000 6000 NA NA
## [83359] 5000 15000 NA 4800 8000 17400 8000 20000 NA
## [83368] NA NA NA 5200 8000 NA NA 8000 NA
## [83377] NA 8000 7000 10000 NA 10000 12000 4800 12000
## [83386] 14000 NA NA 7000 10000 NA 24000 7200 30000
## [83395] NA 14000 12000 14000 NA 14000 9600 12000 9200
## [83404] NA NA 5600 8000 5000 NA NA NA 8200
## [83413] NA NA NA NA NA 4000 13500 8000 NA
## [83422] NA NA 8000 8000 10000 32000 6000 10000 8800
## [83431] NA 8000 8000 10000 NA NA 12000 NA 4800
## [83440] NA 4400 NA 32000 NA 60000 7200 15000 10000
## [83449] 4000 NA NA NA NA 12000 NA NA NA
## [83458] NA 15000 8000 12000 10000 NA 12000 16000 NA
## [83467] NA 20000 NA NA NA NA 10000 NA NA
## [83476] 7200 12000 8000 NA NA 14000 NA 15000 8000
## [83485] 12000 NA 8000 NA NA NA NA 18000 6000
## [83494] NA NA NA NA 10000 16000 20000 NA 7000
## [83503] 9200 8000 6000 NA 7400 2000 7000 10000 16000
## [83512] 15000 4400 7200 12000 NA NA NA NA 8000
## [83521] 6000 12000 NA 64000 NA NA 8000 13000 8000
## [83530] 12000 9200 15000 NA NA NA 10000 12000 NA
## [83539] 7200 10000 NA NA NA 4800 NA 14000 6000
## [83548] NA 9000 6800 NA NA 5000 16000 7400 15000
## [83557] 4800 16000 NA NA 12000 5000 32000 NA 7000
## [83566] 12000 NA 8000 30000 10000 8000 14000 5000 6400
## [83575] NA NA NA NA 14000 10000 11000 16000 4000
## [83584] NA 10000 NA 12000 12000 NA 10000 NA NA
## [83593] NA 7000 20000 NA NA NA 12000 14000 8000
## [83602] 7200 NA 18000 NA 8000 NA 5600 6000 NA
## [83611] NA 16000 12000 13400 10000 11000 12000 4000 30000
## [83620] NA NA 30000 20000 NA 12000 15000 NA NA
## [83629] 25000 15000 6200 40000 5000 10000 NA 20000 12000
## [83638] 9600 NA 8000 26000 NA 7000 NA 14000 NA
## [83647] NA 7000 10000 NA NA NA 12000 NA 20000
## [83656] 20000 NA NA 8000 8000 6000 25000 50000 NA
## [83665] NA 24000 NA NA NA NA 26000 7000 NA
## [83674] 14000 NA NA 28000 NA 12000 5000 NA NA
## [83683] NA 9200 NA 3400 NA 6000 NA 6000 11000
## [83692] 25000 10000 NA NA NA 20000 NA NA NA
## [83701] NA NA NA NA NA 8000 10000 NA NA
## [83710] NA NA NA NA NA 30000 NA NA NA
## [83719] 12000 NA NA 6000 2800 6000 7200 NA NA
## [83728] NA 7200 NA 8000 6000 NA 12000 NA NA
## [83737] 6000 NA 12000 NA NA NA NA NA NA
## [83746] NA 8000 NA 14000 NA 20000 NA 14000 NA
## [83755] NA 10000 6000 14000 NA NA 8000 5600 NA
## [83764] NA NA NA 8600 NA 8000 NA 5000 NA
## [83773] NA 20000 NA NA 24000 NA NA NA NA
## [83782] NA 800 9600 NA NA NA 7200 NA NA
## [83791] NA NA 7000 NA NA NA NA 7000 NA
## [83800] NA 8000 4600 NA 4800 NA NA NA 4500
## [83809] 4800 10000 NA 12000 NA NA NA NA NA
## [83818] NA NA NA NA NA 4000 NA NA NA
## [83827] NA 3600 NA 9200 15000 12000 NA NA 10000
## [83836] 16000 NA NA NA 6000 10000 NA 14000 40000
## [83845] 14000 NA NA 40000 NA NA 16000 NA NA
## [83854] NA NA NA 4800 16000 4000 12000 4800 5400
## [83863] 7200 NA 8000 NA NA NA 8000 6000 11200
## [83872] NA 6000 NA 40000 12000 NA 4000 NA NA
## [83881] NA NA 13000 NA NA NA NA NA NA
## [83890] 7200 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [83899] NA 16000 NA NA NA NA NA 7200 18000
## [83908] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [83917] NA NA 20000 NA NA NA 6000 NA NA
## [83926] 11600 NA NA NA 8000 NA 6800 NA NA
## [83935] NA NA NA NA 6000 NA NA NA NA
## [83944] NA NA NA NA NA NA 2000 10000 6000
## [83953] 1500 NA NA NA NA 5600 12000 NA NA
## [83962] 8000 NA NA NA 7000 12000 NA 3600 NA
## [83971] NA 12000 NA NA NA NA 5600 NA 4800
## [83980] 6000 NA NA NA NA 5000 6800 4000 NA
## [83989] NA NA NA NA NA 20000 8000 NA NA
## [83998] 18000 6000 NA NA NA NA NA NA NA
## [84007] NA NA NA NA NA NA NA 6000 NA
## [84016] NA NA 9200 NA NA NA NA NA 7000
## [84025] 5000 NA 16000 NA 8000 NA 8000 12000 8000
## [84034] 16000 9000 4000 NA 8000 16000 NA 8000 NA
## [84043] NA NA NA 4000 NA NA NA 17000 6000
## [84052] NA NA NA NA 2800 6400 NA 6000 NA
## [84061] 20000 NA NA 7200 NA NA NA 4800 NA
## [84070] NA NA NA 12000 NA NA NA NA 60000
## [84079] 8000 20000 35000 NA NA NA NA 16000 10000
## [84088] 5600 7200 NA 4800 7000 12000 NA 12000 8000
## [84097] NA 6000 28000 NA NA 13000 8000 NA NA
## [84106] NA NA 8000 NA 7000 NA NA NA 11000
## [84115] NA NA NA 8000 NA NA 9600 12000 12000
## [84124] NA NA 10000 22000 2400 NA NA NA 18000
## [84133] 6500 16000 20000 5600 NA 8000 12000 NA NA
## [84142] NA NA 9000 4400 3000 16000 16000 NA NA
## [84151] NA NA NA 8000 6000 14000 8000 NA 4800
## [84160] 6000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [84169] 12000 NA 12000 NA 6000 NA 6000 NA NA
## [84178] NA NA NA 10000 8400 NA NA NA NA
## [84187] NA NA NA NA NA NA NA 7600 NA
## [84196] NA NA 30000 6000 25000 12000 NA 20000 NA
## [84205] NA NA NA NA 6000 NA 10000 NA NA
## [84214] 8000 40000 8000 10400 NA 14000 7000 NA NA
## [84223] 6400 10000 NA 20000 10000 2400 7000 3000 NA
## [84232] NA NA 8000 10800 NA NA NA 6000 7600
## [84241] NA NA 10000 NA 8000 NA 8000 10000 NA
## [84250] 8000 6000 4000 NA 8000 8000 NA 6000 NA
## [84259] 6800 NA 10000 NA 10000 6000 NA 6000 NA
## [84268] 6400 NA NA NA NA 10000 NA 4800 4800
## [84277] 8000 12000 4400 4800 1600 6000 NA 5000 NA
## [84286] NA NA NA 16000 10000 15000 NA 14000 NA
## [84295] 6000 NA 10000 7200 4000 8000 6000 25000 20000
## [84304] 10000 7000 NA NA NA NA NA NA NA
## [84313] 2500 6000 NA NA NA NA NA NA NA
## [84322] NA 10000 20000 7000 NA 8000 6400 NA NA
## [84331] 7200 NA 8000 11000 NA 6000 2000 NA NA
## [84340] 6000 5400 8600 NA 25000 NA 11200 NA 6000
## [84349] NA NA NA NA NA NA NA NA 12000
## [84358] NA NA 16000 NA NA NA 10000 6400 10000
## [84367] 16000 NA 6000 7000 NA NA 40000 NA NA
## [84376] 10000 7200 12000 NA 14000 NA 6000 NA NA
## [84385] 5400 NA 2000 NA NA NA NA NA NA
## [84394] NA NA 6000 NA NA NA NA 5000 NA
## [84403] NA NA NA NA 10000 3200 NA 12000 NA
## [84412] 40000 NA 14000 NA 20000 NA 30000 NA 20000
## [84421] 6000 NA 15000 30000 NA NA NA NA NA
## [84430] NA 10000 7200 NA NA NA NA 12000 NA
## [84439] 14000 NA 30000 NA NA NA 14000 NA NA
## [84448] NA NA NA NA 3600 NA NA NA NA
## [84457] 14000 NA NA 2400 10000 NA 30000 NA NA
## [84466] 4000 7200 4320 NA NA NA NA NA NA
## [84475] NA 4400 NA NA NA NA 10000 NA NA
## [84484] NA NA NA NA 10000 NA NA NA 5000
## [84493] NA 4800 NA NA 7000 NA NA NA 10000
## [84502] NA 8000 NA NA NA NA NA 8000 NA
## [84511] NA 30000 10000 15000 NA NA 4000 5000 NA
## [84520] NA NA NA 18000 NA 4000 NA NA NA
## [84529] NA NA NA NA NA 40000 20000 30000 NA
## [84538] 8000 NA 8000 8000 8000 11000 NA NA NA
## [84547] NA 4800 8000 NA 22400 8000 8000 16000 6000
## [84556] NA 12000 NA NA NA 8000 NA NA 10000
## [84565] NA NA 6000 NA NA 6000 NA NA 12000
## [84574] 8000 8000 8000 10000 14000 6000 NA NA 6400
## [84583] NA 16000 NA NA 5200 NA NA 8000 8800
## [84592] 7200 NA 6000 NA 6000 7000 NA NA 20000
## [84601] NA 12000 20000 9000 NA NA 20000 NA NA
## [84610] NA 8000 NA 4800 NA NA NA 7200 6000
## [84619] NA 7600 NA 4800 11200 2800 10000 NA 5000
## [84628] 14000 NA 8000 NA NA NA NA 2000 NA
## [84637] NA NA NA 3600 NA NA 6000 NA NA
## [84646] NA 4000 NA 6400 NA NA 2400 NA 4800
## [84655] NA NA NA NA NA NA NA 5000 5600
## [84664] 2800 NA 50000 6000 5200 3600 NA NA NA
## [84673] 8000 NA 12000 6000 NA 7200 NA 6000 NA
## [84682] 4000 NA 3200 NA 12000 8000 2800 NA 5200
## [84691] NA 6000 2000 7200 3000 NA 6000 4040 7600
## [84700] NA NA 4400 3200 8000 NA NA 8000 NA
## [84709] NA NA NA NA NA NA NA 7000 12000
## [84718] NA NA 5000 20000 NA NA NA NA 4800
## [84727] 20000 NA NA NA NA 6500 NA NA NA
## [84736] 28000 14000 NA NA NA NA NA NA NA
## [84745] NA NA 12000 7000 NA 4000 4800 5600 NA
## [84754] 2800 4000 NA NA NA 5000 3600 3200 NA
## [84763] NA 5000 16000 NA 8500 6000 NA NA NA
## [84772] 12000 6000 NA NA NA 8000 6000 NA NA
## [84781] NA NA NA NA 6000 7200 NA NA 16000
## [84790] NA NA NA NA 5400 NA 8000 NA 7200
## [84799] 6000 NA NA 12000 6400 10000 8000 NA 20000
## [84808] 10000 NA 11600 10000 8000 6000 NA 6000 6000
## [84817] NA NA 7200 7200 NA 4400 8800 8800 10000
## [84826] NA NA NA NA NA 6000 NA 7600 8000
## [84835] 7200 NA NA NA 6000 18000 4400 3800 NA
## [84844] 6000 NA NA 8000 NA NA NA 9000 2000
## [84853] 8000 NA NA 6000 NA 4800 NA NA NA
## [84862] NA NA 9600 NA NA NA NA NA NA
## [84871] NA NA NA NA 4000 NA NA NA 4000
## [84880] NA NA 5600 NA 4800 NA NA NA NA
## [84889] NA NA 25000 NA NA 20000 4000 NA NA
## [84898] NA NA NA NA NA 4000 8000 NA NA
## [84907] NA NA NA 6000 8400 NA NA 3600 NA
## [84916] NA NA 6000 NA NA NA NA NA 4000
## [84925] NA 4000 4800 NA 10000 3600 5200 2800 4000
## [84934] NA NA 4000 NA 6000 10000 NA NA NA
## [84943] NA NA NA 5600 NA NA NA 6000 3200
## [84952] NA 6000 6000 5600 NA 8000 NA 4500 NA
## [84961] NA 10000 14000 7000 NA NA 10000 NA NA
## [84970] NA 4000 16000 6000 NA 5600 5200 4044 4000
## [84979] NA 12000 3600 9600 NA 12000 NA 8800 NA
## [84988] NA NA NA NA NA NA NA 6000 6000
## [84997] NA NA NA 7200 NA 10000 NA NA 6000
## [85006] 12500 20000 6000 7200 14000 NA 12000 NA NA
## [85015] 8000 NA NA 6000 NA 5600 6000 NA NA
## [85024] 6000 NA 6000 NA NA 6000 NA NA NA
## [85033] NA 6800 NA 4800 20000 NA NA 4000 NA
## [85042] NA NA NA NA 24000 NA 10000 NA NA
## [85051] NA NA 12000 5600 12000 4800 5000 8000 8000
## [85060] 6000 6000 NA 11200 NA NA 14000 3600 3400
## [85069] NA NA 7200 9000 NA 6000 6000 NA NA
## [85078] 14000 1200 8000 10000 6800 NA 8000 12000 8000
## [85087] NA NA NA NA 8000 4800 NA 6000 NA
## [85096] 6000 NA NA NA NA NA 6000 NA NA
## [85105] 6000 NA NA 5200 3200 6000 NA NA NA
## [85114] NA NA 3600 NA NA NA 3600 NA 4000
## [85123] 8000 6400 NA 8000 NA 4800 NA 4800 4800
## [85132] 4800 4000 3000 8000 NA 4800 4000 8000 NA
## [85141] NA NA 5200 NA 14000 NA NA 8000 NA
## [85150] 11200 2000 8000 NA 16000 6000 NA 12000 NA
## [85159] NA NA 10000 NA 5600 NA NA 10000 NA
## [85168] NA NA NA NA NA 5600 6000 NA 8000
## [85177] 4000 4000 12000 6400 10000 NA 8000 24000 6000
## [85186] 8000 4800 NA 10000 NA NA 8000 NA NA
## [85195] NA 6000 4000 8000 3200 NA 8000 6000 8000
## [85204] 14000 6000 NA NA 2800 NA NA NA NA
## [85213] 5600 NA 12000 6000 NA NA NA 4000 NA
## [85222] NA 4800 NA 8400 NA NA 4000 4800 4000
## [85231] NA NA 3200 1800 NA NA 4000 3600 NA
## [85240] NA NA NA 7600 NA 8000 NA NA NA
## [85249] 7200 NA NA NA NA 22000 9600 NA NA
## [85258] NA 4000 3000 9000 16000 NA 4800 NA 7200
## [85267] 2800 NA NA NA 3000 7200 4000 NA 6000
## [85276] 6000 NA NA NA NA NA 10000 NA NA
## [85285] NA 7200 6000 3600 NA NA 5200 4000 NA
## [85294] 4000 NA 4800 NA NA NA 8000 7000 7600
## [85303] NA 6500 NA 9600 8400 NA NA NA NA
## [85312] NA 6000 5800 NA 10000 20000 8000 8000 NA
## [85321] 6000 NA 6000 NA 6000 7200 12000 NA 7200
## [85330] NA NA NA 4800 NA 12000 6000 NA 12000
## [85339] 10000 NA 4800 NA NA NA NA NA NA
## [85348] 6000 6000 6000 NA NA NA 4800 NA 14000
## [85357] 8000 NA NA 4800 NA 3400 NA 4800 NA
## [85366] 8000 NA NA NA NA 6000 NA NA 8000
## [85375] NA 20000 NA NA 6000 10400 6000 NA NA
## [85384] NA 10000 8000 8000 10000 2000 4800 NA 5200
## [85393] 4000 NA 12000 NA 6000 8000 12000 6800 NA
## [85402] NA NA 8000 NA NA NA NA NA NA
## [85411] NA NA 3000 NA 7200 NA 12000 12000 NA
## [85420] 6000 NA 4800 10000 9600 4800 NA 5600 NA
## [85429] 8000 6000 NA 4000 8000 8000 NA 10000 6000
## [85438] 8400 NA 9200 NA 6000 6000 NA 6000 NA
## [85447] NA NA NA 4800 NA NA NA 7200 NA
## [85456] NA 6000 NA NA NA 7200 4000 NA 7200
## [85465] NA 6400 4800 NA NA NA NA NA 10000
## [85474] NA NA 3600 6400 NA 7200 NA NA NA
## [85483] NA 7200 4000 5200 12000 NA NA NA NA
## [85492] NA NA NA 6800 NA 6000 12000 8000 NA
## [85501] NA NA 4800 4800 6000 5600 4800 6000 7200
## [85510] NA NA NA 5200 7200 5600 8000 8000 6000
## [85519] 6000 6000 4000 4000 NA NA NA 2800 4000
## [85528] NA 8000 NA 16000 4000 NA NA NA NA
## [85537] 7200 NA 6000 8000 NA 6000 6000 NA NA
## [85546] 12800 8000 NA 7200 6000 NA 6000 5200 5000
## [85555] 8000 NA 4000 NA NA 4800 NA NA NA
## [85564] 6000 NA NA NA 8000 6000 NA 6000 NA
## [85573] NA 6000 5200 NA NA 6000 6000 6000 6000
## [85582] NA 5600 4000 8000 6000 6000 6000 6400 4000
## [85591] 6800 NA NA 6000 6000 6000 7200 6000 20000
## [85600] NA 16000 NA 5200 12000 12000 8000 10000 NA
## [85609] NA 6000 6000 6000 4800 30000 14000 NA NA
## [85618] NA 12000 NA 4000 NA NA NA NA 3000
## [85627] 8000 4800 NA NA NA 6000 5000 11200 NA
## [85636] NA NA NA NA NA 3000 NA NA 2400
## [85645] NA NA 4500 NA 6400 NA 8000 NA 5600
## [85654] NA 4000 NA 4800 NA NA 6000 8000 5000
## [85663] 4800 4000 3000 6000 NA 7200 NA NA NA
## [85672] 1600 NA 4000 10000 NA 6000 NA NA NA
## [85681] 4000 NA NA 6000 NA NA 9200 NA 6000
## [85690] NA 5000 NA NA 4000 NA 8000 7600 5600
## [85699] NA NA NA 5600 NA NA 8000 6500 NA
## [85708] 6000 NA 2400 NA NA 5600 NA 3600 NA
## [85717] 2800 10000 6000 4000 NA NA NA NA NA
## [85726] NA 5600 NA 7200 5200 5600 NA 6000 NA
## [85735] NA NA NA NA NA NA NA 4000 4500
## [85744] 6000 8120 8000 NA 6400 NA 6000 6400 NA
## [85753] NA 6800 NA NA 4200 6000 4800 NA NA
## [85762] NA 4000 2800 3600 6400 4000 NA NA NA
## [85771] 2400 NA NA NA NA NA 8000 10000 NA
## [85780] 4000 NA NA NA NA 2000 NA 5600 6000
## [85789] NA NA 16000 NA NA 7200 4000 NA NA
## [85798] NA 4800 2400 3200 6000 NA NA 4000 2880
## [85807] 8000 6000 4800 8000 12000 10000 NA NA NA
## [85816] 6000 8800 6000 NA NA NA NA NA 4800
## [85825] 4000 6000 8000 NA 5600 7200 NA NA 7200
## [85834] NA 4800 7200 4800 5000 4800 NA NA NA
## [85843] 8000 4800 4500 NA 4800 3000 NA NA 8000
## [85852] 4800 NA 7000 NA NA NA NA 4000 3600
## [85861] 15000 40000 NA NA 32000 5600 NA NA NA
## [85870] NA NA 6000 NA NA 3200 NA 8000 5000
## [85879] 5600 NA NA 2000 NA NA NA 4800 NA
## [85888] 6000 NA 6000 4000 8000 NA NA 4800 4000
## [85897] 4800 2000 6000 NA 8000 NA 4800 NA NA
## [85906] 6800 16000 4000 6000 6000 5000 6400 3600 8000
## [85915] NA 12000 6400 NA NA 8000 8000 NA 2400
## [85924] NA NA 10000 NA NA 2240 10000 3600 4800
## [85933] 5200 4800 NA 10000 NA 12000 6000 5520 6400
## [85942] NA 6000 NA 4800 NA NA 3600 NA NA
## [85951] 6800 5000 6000 NA NA NA NA NA NA
## [85960] 4000 4800 NA NA NA NA NA 6000 NA
## [85969] NA NA 11600 8400 6800 NA NA 7200 7200
## [85978] NA NA NA 6400 NA NA 7200 3600 NA
## [85987] NA NA 6000 3000 NA NA NA NA 8000
## [85996] NA NA 9200 8000 12000 NA 6000 NA 6000
## [86005] 12000 NA 8000 NA 6000 5000 5200 7000 4400
## [86014] 7600 9000 NA NA 14000 2400 10000 NA NA
## [86023] 4800 NA NA NA 10000 NA NA NA 10000
## [86032] NA 3600 40000 NA 10000 10000 5800 NA NA
## [86041] 12000 16000 NA 4000 NA NA 4000 NA NA
## [86050] NA 6000 NA 16000 NA NA NA NA 5000
## [86059] NA NA 8000 8000 NA NA NA NA NA
## [86068] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [86077] NA NA NA 3000 NA NA NA NA NA
## [86086] NA 4800 1200 NA NA NA NA NA NA
## [86095] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [86104] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [86113] NA NA NA NA NA 5040 19000 5600 NA
## [86122] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [86131] NA NA NA NA 10000 NA NA NA NA
## [86140] NA NA 7000 NA NA NA 28000 5000 NA
## [86149] NA 4000 10000 NA NA 6200 NA 12000 3700
## [86158] 6000 NA NA NA NA NA 16000 NA NA
## [86167] NA NA NA 6000 NA NA NA NA 2000
## [86176] NA NA 8000 5200 NA NA NA NA NA
## [86185] NA NA 12000 NA NA NA 8000 NA 8000
## [86194] NA 18000 NA 8000 10000 NA NA 10000 4800
## [86203] NA 20000 3200 NA NA NA NA NA 8000
## [86212] 8000 12000 4000 4000 4000 NA 4000 10000 12000
## [86221] NA 8000 25000 20000 8000 8000 6000 20000 NA
## [86230] NA NA 24000 20000 NA NA 20000 15000 NA
## [86239] NA NA 8000 NA NA NA NA NA NA
## [86248] NA 15000 8800 NA 8000 30000 NA NA NA
## [86257] NA 7200 NA 3000 NA 7200 NA NA NA
## [86266] NA 3200 5600 4000 8000 6800 NA NA NA
## [86275] 12000 NA NA 12000 NA 10000 NA 4000 4800
## [86284] NA 15000 NA NA NA NA NA NA NA
## [86293] NA 6000 NA NA NA NA NA NA 10000
## [86302] NA NA NA NA NA 12000 7200 NA NA
## [86311] NA NA NA 2800 12000 8000 NA NA 7200
## [86320] NA 14000 NA NA NA NA NA 10000 NA
## [86329] 12000 NA NA NA NA NA NA 9000 5600
## [86338] 10000 NA 6000 NA NA 4800 NA NA 9000
## [86347] 6400 NA NA NA 11000 2000 NA 10000 8000
## [86356] 14000 4000 NA 5000 NA 10000 NA 16000 4400
## [86365] NA 6000 NA NA NA NA NA NA NA
## [86374] NA 6000 7200 25000 10000 4800 2400 NA 8400
## [86383] 8000 10000 7200 4800 8000 10000 NA NA 6800
## [86392] 22000 20000 NA NA NA NA 10000 NA 5200
## [86401] NA 6000 10000 NA NA 6000 NA NA NA
## [86410] 8000 11000 10000 10000 NA NA 8000 NA 8000
## [86419] 7200 12000 14000 5200 NA NA NA 12000 NA
## [86428] 8000 NA 5200 30000 14000 4000 12000 26000 NA
## [86437] NA NA NA NA 20000 8000 NA NA NA
## [86446] NA NA 9000 24000 NA 6800 NA NA NA
## [86455] NA NA 4000 NA NA NA NA NA NA
## [86464] NA NA NA 10000 NA NA NA NA NA
## [86473] NA NA NA NA 40000 NA 7200 NA 8000
## [86482] 12000 NA NA 6000 NA NA NA NA NA
## [86491] NA 4000 15000 6000 NA 20000 2000 10000 NA
## [86500] NA NA NA NA NA NA NA 20000 NA
## [86509] NA NA NA NA 7000 6000 NA NA 10000
## [86518] NA NA NA 7200 NA NA NA NA NA
## [86527] 30000 6000 NA 32000 15000 NA 8000 NA NA
## [86536] 5000 NA NA 8000 18000 NA 50000 NA NA
## [86545] NA 30000 NA NA NA NA NA NA 1200
## [86554] NA 16000 8000 NA NA NA 7200 NA NA
## [86563] 12000 8000 NA NA 16 6400 30000 4800 NA
## [86572] NA 8800 11000 NA 12000 NA NA 20000 10000
## [86581] NA 50000 NA NA 20000 8000 NA NA NA
## [86590] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [86599] NA NA NA NA NA 50000 NA 6000 NA
## [86608] NA 12000 NA NA 5000 NA NA NA NA
## [86617] 20000 6000 250000 NA NA NA NA 6000 NA
## [86626] NA NA 5000 NA NA 10000 8800 NA NA
## [86635] 1600 NA 8000 NA 4000 8000 4000 6000 9000
## [86644] 4800 8000 NA NA NA NA 16000 NA NA
## [86653] 16000 NA NA NA 10000 NA NA NA NA
## [86662] NA NA NA NA NA 10000 12000 NA 16000
## [86671] 25 5600 NA NA 2800 5200 NA NA NA
## [86680] NA NA 8000 NA NA 50000 NA NA NA
## [86689] NA NA 17000 12000 8000 15000 NA 40000 NA
## [86698] NA 10000 20000 50000 NA 35000 NA NA NA
## [86707] NA NA NA NA 15000 NA 30000 NA NA
## [86716] 15000 NA NA NA 10000 NA NA 6000 NA
## [86725] NA NA 12000 NA 9 NA 16000 14000 6000
## [86734] NA NA 30000 NA NA NA 28000 NA NA
## [86743] 25 NA NA 40000 NA NA NA 30000 NA
## [86752] NA NA 12000 3200 25000 8000 NA 20000 8000
## [86761] 25000 30000 NA NA NA NA NA 50000 NA
## [86770] 10000 NA NA NA 16000 NA NA 6000 NA
## [86779] NA 12000 NA 6000 NA 6400 NA NA 5000
## [86788] NA NA NA NA NA NA 8000 NA NA
## [86797] NA NA NA NA NA NA NA 25000 NA
## [86806] NA NA 10000 NA NA NA NA NA NA
## [86815] NA 4800 NA 13000 30000 NA 20000 NA NA
## [86824] 14000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [86833] NA NA 30000 NA NA NA 7200 20000 NA
## [86842] 7000 NA NA 15000 7200 NA NA NA 8000
## [86851] 15000 8000 6000 NA 15200 8000 7000 NA NA
## [86860] NA 8000 NA 10000 7800 NA NA NA NA
## [86869] NA 32000 NA NA 4000 3000 NA 8000 6000
## [86878] NA 6000 NA NA NA 10000 NA 6000 NA
## [86887] NA NA NA NA NA NA NA 25000 15000
## [86896] 10000 NA 35000 7400 NA NA NA NA NA
## [86905] NA NA 24000 NA NA NA NA NA NA
## [86914] 4800 NA 8000 12000 12000 6000 NA NA 8500
## [86923] NA NA 8000 NA NA 30000 NA 30000 30000
## [86932] 6000 NA NA NA NA NA 18000 8000 NA
## [86941] NA NA 3600 NA 4000 6000 6000 7200 NA
## [86950] 44000 NA 7200 5200 NA 10000 NA NA 6000
## [86959] NA NA NA NA 18000 8000 NA 35000 NA
## [86968] NA NA 40000 20000 20000 NA 15000 NA 10000
## [86977] NA NA NA 17000 NA 20000 8000 4000 NA
## [86986] NA 4000 6000 NA NA NA NA NA 6000
## [86995] NA 17200 NA NA 10000 NA NA NA NA
## [87004] NA NA NA NA NA NA NA NA 8800
## [87013] NA NA NA NA NA NA NA 6000 NA
## [87022] 12000 NA NA NA 8000 NA NA 6000 6000
## [87031] NA 16000 6000 10000 NA 5000 NA NA 6000
## [87040] NA 10000 NA 8000 12000 NA NA NA 10000
## [87049] 8000 NA NA NA NA NA 7200 NA NA
## [87058] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [87067] NA NA 10000 NA NA 5600 NA NA NA
## [87076] NA NA NA 6000 NA NA 5200 NA 10000
## [87085] 12000 8000 NA NA 20000 NA NA NA 2000
## [87094] 16000 NA NA 6000 NA NA NA 16000 NA
## [87103] NA 24000 NA 10000 NA NA 10000 15200 NA
## [87112] NA 35000 16000 NA NA NA NA NA NA
## [87121] 9200 NA 6000 11600 NA 5200 NA 10000 NA
## [87130] 8000 8000 8800 6000 NA 15000 15000 NA 50000
## [87139] NA NA NA NA NA 30000 NA NA NA
## [87148] 20000 8000 4000 NA 6000 8000 8800 6800 24000
## [87157] 4000 8400 6000 NA 9000 12000 NA NA NA
## [87166] 12000 11200 7200 12000 NA 17000 NA NA NA
## [87175] NA 3200 NA NA NA NA 50000 12000 NA
## [87184] NA 12000 NA NA 8000 NA NA NA 12000
## [87193] NA NA 5200 12000 12000 NA NA 11200 6800
## [87202] NA 8000 7200 8000 8000 NA NA NA NA
## [87211] NA NA 6800 NA NA NA NA NA 6400
## [87220] NA NA 8000 4000 NA NA NA 10000 NA
## [87229] NA NA 3000 NA NA NA 6000 24000 NA
## [87238] 12000 NA 15000 5600 12000 20000 NA 8000 12000
## [87247] 8000 5200 NA NA 32000 NA NA NA 30000
## [87256] 4000 NA 20000 NA NA NA 6000 7000 NA
## [87265] NA 4800 35000 16000 8000 8000 6800 NA NA
## [87274] 4800 NA 20000 NA 12000 NA NA NA 4000
## [87283] NA NA NA 6400 4800 NA NA 10000 NA
## [87292] NA 12000 6500 8000 2800 NA NA 6000 10000
## [87301] 16000 NA 8000 10000 NA NA NA 5600 NA
## [87310] NA 8800 NA NA NA NA NA 10000 NA
## [87319] NA 6000 12000 20000 20000 NA NA 6000 NA
## [87328] NA NA 15000 6000 8000 6800 NA 4000 NA
## [87337] NA NA 6000 9200 NA NA NA NA NA
## [87346] NA 20000 NA 4000 15000 NA NA NA NA
## [87355] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [87364] NA NA NA NA NA 10000 NA NA NA
## [87373] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [87382] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [87391] NA NA 6000 8800 NA NA NA NA NA
## [87400] NA NA NA NA NA NA NA 5200 NA
## [87409] 10000 NA NA 2000 NA 7200 10000 7000 12000
## [87418] NA NA NA 10000 20000 7200 NA 8000 NA
## [87427] NA 10000 NA 8000 4800 NA NA 7000 NA
## [87436] NA NA NA 5000 20000 15000 20000 35000 18000
## [87445] NA NA NA NA 6800 NA NA NA 7000
## [87454] NA NA 6000 NA 6000 NA 8000 NA 6000
## [87463] 8000 NA NA NA NA 7000 NA NA 11200
## [87472] 32000 6000 12000 10000 10000 NA NA NA 20000
## [87481] 30000 NA 8000 13000 10000 20000 NA NA NA
## [87490] NA 12000 NA 6000 NA 15000 NA NA 16000
## [87499] NA NA NA NA NA 3200 NA NA NA
## [87508] 6400 NA 22000 20000 8000 2800 14000 6000 NA
## [87517] NA NA NA 80000 10000 10000 NA NA 4000
## [87526] NA NA 4800 NA NA NA 13000 NA NA
## [87535] NA 4800 NA 5600 NA 6000 8000 NA NA
## [87544] NA 8000 5000 10000 NA NA NA NA NA
## [87553] 5600 NA 4000 NA 7600 6000 NA 7200 NA
## [87562] 9600 NA 7200 6400 2000 10000 NA NA NA
## [87571] NA 2000 12000 NA 7000 8000 NA NA NA
## [87580] NA NA NA 6000 NA 8800 NA 5000 8000
## [87589] NA 6000 NA 4000 NA NA NA NA NA
## [87598] NA 11200 12000 NA 4800 NA NA NA 6000
## [87607] NA 5000 4800 6000 NA 4800 8000 NA 12000
## [87616] NA 16000 12000 6000 NA 5000 NA 20000 NA
## [87625] NA 4000 10000 NA 5500 NA 4000 12000 6000
## [87634] NA 25000 35000 NA NA NA NA NA NA
## [87643] 4800 4800 NA NA NA 5000 5600 NA 6000
## [87652] 12000 6000 NA 8000 NA NA NA NA NA
## [87661] NA NA 4000 6400 3600 11200 NA 7000 NA
## [87670] 7200 NA 12000 NA NA NA NA NA NA
## [87679] NA NA NA NA 7000 NA 12000 NA NA
## [87688] NA NA 40000 NA NA NA 7200 NA NA
## [87697] NA NA NA NA 4800 NA NA NA NA
## [87706] NA 6400 NA NA NA 12000 6000 6000 20000
## [87715] 7200 NA 9000 6800 NA 20000 NA 8000 16000
## [87724] NA 30000 4800 6000 NA 6000 6400 NA 7200
## [87733] NA 18000 28000 NA NA NA NA NA 12000
## [87742] NA NA NA NA 10000 8000 10000 15000 NA
## [87751] NA NA 60000 NA NA NA NA NA NA
## [87760] NA 12000 5200 10800 10000 NA NA NA NA
## [87769] 8000 NA 40000 5600 NA 4000 16000 6000 6000
## [87778] 8000 NA NA 8000 NA NA NA NA NA
## [87787] NA 3600 NA NA NA 12000 4000 16000 NA
## [87796] NA NA NA NA NA NA 19000 NA NA
## [87805] NA NA NA NA NA 6000 NA NA 7600
## [87814] NA 44000 20000 6000 NA NA NA NA NA
## [87823] 8000 8000 12000 NA NA 8000 NA 6400 NA
## [87832] 10000 20000 7200 6000 10000 NA 3600 NA 12000
## [87841] NA 6000 12000 NA 40000 NA NA NA 3400
## [87850] 8000 NA NA 20000 NA 12000 6000 10000 12000
## [87859] NA 6000 30000 NA 20000 NA NA NA NA
## [87868] 10000 6000 NA 7200 6000 NA 12000 7200 4000
## [87877] NA 20000 NA 10000 22000 NA NA NA 6000
## [87886] NA 15000 8000 6400 NA 16000 8000 NA 10000
## [87895] 15000 NA NA NA NA NA NA 40000 NA
## [87904] NA NA 16000 NA NA NA NA NA 36000
## [87913] NA 7000 NA 7200 NA 10000 5600 8000 NA
## [87922] NA NA NA NA 8000 NA 3992 10000 8000
## [87931] 4000 12000 8000 4000 10000 NA NA NA NA
## [87940] 30000 NA 2000 8000 NA NA NA 36000 40000
## [87949] 20000 NA 32000 NA NA NA NA 8000 6400
## [87958] NA NA NA NA 28000 NA 20000 20000 8000
## [87967] 6000 NA NA 8000 NA NA NA 8000 NA
## [87976] 8000 NA 8000 37600 7200 NA NA 12000 16000
## [87985] 8000 NA NA NA NA NA 10000 NA NA
## [87994] NA NA NA NA NA 8000 NA NA 12000
## [88003] NA 6000 NA 36000 23000 6800 NA NA NA
## [88012] NA 22000 NA 22000 6000 10000 NA NA 10000
## [88021] NA NA NA 8000 6000 6400 NA NA NA
## [88030] 12000 6000 6000 8800 NA 5600 NA 12000 4800
## [88039] 12000 NA NA NA 8000 NA NA 24000 NA
## [88048] 29600 3000 4000 3200 8800 9000 NA NA NA
## [88057] NA NA NA 8000 4800 36000 NA NA 8000
## [88066] 6000 34000 30000 10000 8000 NA NA NA NA
## [88075] 6000 10000 NA 6000 NA 7600 NA 10000 7200
## [88084] NA 40000 12000 14000 6400 NA NA NA 12000
## [88093] 12000 10000 5600 NA NA NA 30000 NA 16000
## [88102] 32000 NA 56000 6000 16000 9200 NA NA NA
## [88111] 6000 6000 10000 NA NA NA 10000 6000 6400
## [88120] 7200 40000 NA 7200 7400 5200 14000 6800 10000
## [88129] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [88138] 4800 NA NA NA 11200 NA NA NA 6400
## [88147] 12000 NA NA 16000 16000 NA 15000 NA NA
## [88156] NA NA 12000 NA NA NA 4800 NA 12000
## [88165] NA NA 12000 NA NA NA 6000 6000 NA
## [88174] NA NA 5600 8000 8000 NA 60000 NA 6000
## [88183] NA NA 3200 NA 6000 NA NA NA 7000
## [88192] NA NA NA NA 5600 16000 NA NA NA
## [88201] NA 6000 NA 32000 10000 8000 NA 7000 5600
## [88210] NA NA NA 6000 NA NA NA NA 6000
## [88219] 10000 12000 NA NA NA 7200 NA 13200 NA
## [88228] 6000 14000 NA NA NA NA NA NA NA
## [88237] 6400 NA 20000 NA NA NA NA 12000 NA
## [88246] NA NA 8000 12000 NA 12000 NA NA NA
## [88255] NA 8000 NA 8000 NA NA 10000 NA 7400
## [88264] NA NA NA 7200 NA 6000 NA NA 16000
## [88273] NA NA NA NA NA NA 8000 NA NA
## [88282] NA NA NA NA 5600 NA 10000 NA NA
## [88291] NA NA 12000 NA 10000 NA 6000 6400 10000
## [88300] 8000 4000 12000 10000 6000 4000 5200 6000 NA
## [88309] 10000 6000 5600 10000 NA 10400 5000 10000 NA
## [88318] 47000 5000 NA 6000 6000 NA 6000 NA NA
## [88327] 4000 6000 5200 NA 25000 NA NA 8000 NA
## [88336] NA 20000 12000 4000 9000 6000 NA 16000 8000
## [88345] 12000 5200 3000 4800 48000 8000 NA 3600 6400
## [88354] 5200 8000 8000 NA NA 8000 NA NA NA
## [88363] 6800 NA 5600 NA NA 12000 NA NA NA
## [88372] NA 21000 3000 7600 7800 NA 8000 10000 16000
## [88381] 3000 6000 5600 9000 6000 NA NA NA 4000
## [88390] 8000 10000 12000 20000 NA NA NA NA NA
## [88399] 14000 5000 8000 NA 6400 NA 8000 7200 NA
## [88408] 12000 NA 12000 NA NA NA NA 8000 4000
## [88417] NA 6000 NA NA NA NA 22000 NA NA
## [88426] NA NA 14000 NA 6000 5200 NA NA NA
## [88435] 20000 6000 8000 NA NA NA NA NA NA
## [88444] NA NA NA 11200 NA NA NA NA NA
## [88453] NA NA NA NA NA NA 4800 6000 NA
## [88462] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [88471] 5000 NA NA 13000 NA 4000 4800 NA NA
## [88480] 4000 4800 3600 11600 NA NA 4800 4000 14000
## [88489] NA 4800 4704 NA NA NA NA NA NA
## [88498] NA 18000 6000 NA NA NA NA NA NA
## [88507] NA NA 12000 NA NA 8000 NA 6000 30000
## [88516] 20000 NA 3600 5200 NA NA 14000 NA NA
## [88525] 32000 NA 16 NA 6000 NA NA NA NA
## [88534] NA 14000 6000 10800 2000 NA 10000 4000 NA
## [88543] NA NA NA 7600 NA NA NA NA 15000
## [88552] NA NA NA 8000 NA NA NA NA 8000
## [88561] NA NA NA NA 12000 NA NA NA 4000
## [88570] NA 8000 NA NA NA NA NA NA NA
## [88579] NA NA 9200 NA NA 10000 NA 8000 NA
## [88588] NA NA 30000 NA NA 10000 NA 8000 NA
## [88597] NA NA NA NA 8000 6000 NA NA NA
## [88606] NA NA NA 4800 6000 NA NA NA NA
## [88615] 4000 4800 14000 NA NA NA NA 7200 NA
## [88624] 4800 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [88633] 4800 7000 NA NA NA 5000 NA 6000 NA
## [88642] NA NA 9000 NA NA 4800 NA NA NA
## [88651] NA NA 6000 NA NA 6000 NA 22000 NA
## [88660] 2400 NA NA 7200 NA NA 3000 NA 4000
## [88669] 4000 NA 8000 6000 2900 NA NA NA NA
## [88678] NA 7600 6000 NA NA 6000 10000 4800 4500
## [88687] NA NA 4000 NA 9600 5600 NA 16000 4800
## [88696] NA 12500 NA NA 12000 NA NA 8000 9000
## [88705] NA NA NA NA 6000 NA NA NA 4800
## [88714] NA NA NA NA NA 4000 NA NA NA
## [88723] NA NA NA 4000 NA 4800 NA NA NA
## [88732] NA NA NA 6000 6000 22000 NA NA NA
## [88741] NA NA 6000 30000 7200 2000 NA NA 7200
## [88750] 1200 NA NA NA 4000 4200 5600 4800 NA
## [88759] 6800 NA NA NA 17000 11200 NA NA NA
## [88768] 2800 NA 4800 NA NA 4000 10000 3600 NA
## [88777] NA 16000 6800 16000 6000 NA NA NA NA
## [88786] NA NA 10000 NA 20000 10000 16000 NA NA
## [88795] 20000 NA NA NA NA NA 8000 NA NA
## [88804] NA NA NA NA NA NA 6000 NA NA
## [88813] NA NA NA NA NA 3800 4000 28000 6000
## [88822] 20000 12000 NA NA NA NA 8000 NA 40000
## [88831] NA 12000 NA 6000 4000 40000 4000 7200 NA
## [88840] NA NA NA 10000 NA 16000 NA 3200 6400
## [88849] NA NA NA 7200 NA 4800 NA NA 10000
## [88858] 24000 8000 NA 4800 6000 NA 12000 NA NA
## [88867] 4800 10400 6800 NA 6000 20000 2800 3600 10000
## [88876] NA 16000 10000 NA NA 12000 6000 10000 NA
## [88885] 4000 60000 8000 7200 10000 NA NA 8000 2400
## [88894] NA NA NA 12000 15000 NA NA NA NA
## [88903] NA 7200 NA NA NA 2000 NA NA 3600
## [88912] NA 6000 NA NA 4500 NA NA NA NA
## [88921] NA NA NA NA 4000 NA NA 4800 NA
## [88930] 3600 4000 6400 6000 6000 6000 3200 4000 25000
## [88939] NA 10000 NA 7000 NA NA NA NA NA
## [88948] 14000 NA 4000 NA NA NA 7200 NA 4800
## [88957] 6000 NA NA NA 4800 NA NA NA 5600
## [88966] 5600 NA NA NA NA 7200 8000 NA 4000
## [88975] NA 4800 6000 NA NA 8000 NA 4800 NA
## [88984] NA NA NA NA NA NA 8400 NA 14000
## [88993] 6000 10000 14000 10000 NA 4800 28000 5600 20000
## [89002] 8000 10000 NA 4800 NA 8000 NA NA 8000
## [89011] 14000 NA 8000 NA NA 7800 NA NA NA
## [89020] NA NA 8400 NA 14000 NA 5200 NA NA
## [89029] NA 5600 NA 12000 NA NA 24000 60000 24000
## [89038] NA NA 4800 20000 15000 6400 14000 36000 80000
## [89047] NA 6400 44000 NA 9200 NA NA NA 5200
## [89056] 8000 3200 8800 NA NA 2800 NA 7200 NA
## [89065] 12800 14000 3120 2800 NA NA NA NA NA
## [89074] 2800 NA 12000 6000 NA 12000 6000 3600 6000
## [89083] NA 7200 NA NA 9500 NA 15000 6800 8000
## [89092] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [89101] NA 5600 NA NA 5600 NA NA NA NA
## [89110] 20000 6400 NA 11600 8000 NA 12000 8000 8000
## [89119] 8000 NA NA NA 11600 12800 4000 3400 NA
## [89128] 6000 NA 4000 NA NA NA 5200 10000 NA
## [89137] NA 3600 5000 NA 4800 4400 NA 5600 NA
## [89146] 2880 NA NA NA 3600 NA NA 6000 10400
## [89155] NA 3400 NA 2800 NA 4000 NA 4800 20000
## [89164] NA 10000 NA NA 4800 5200 6000 NA 7600
## [89173] NA 6000 12000 NA NA NA 8000 NA NA
## [89182] NA NA NA 7200 NA 5600 20000 8000 6000
## [89191] 10000 NA 8000 NA NA 800 NA NA 5600
## [89200] NA NA 6000 6000 NA NA NA NA NA
## [89209] NA NA 12000 6000 12800 NA NA 8800 NA
## [89218] 6000 7200 NA NA 5000 6000 NA NA 4000
## [89227] NA 8000 8000 NA NA 12000 NA NA 6000
## [89236] 3360 NA NA NA NA NA 3000 4000 NA
## [89245] 4800 NA NA NA NA 8000 8000 NA NA
## [89254] 8000 NA 4800 4320 NA 3600 NA NA 12000
## [89263] NA 12000 4800 4800 NA 3600 NA NA NA
## [89272] NA NA 6400 NA 4800 14000 NA NA NA
## [89281] NA NA NA NA 9600 NA NA NA NA
## [89290] 8000 NA NA NA 2800 NA NA NA NA
## [89299] NA NA 2000 7200 NA 7200 NA 8000 NA
## [89308] NA 6000 NA 4800 7000 7000 NA NA NA
## [89317] NA NA NA NA 3880 NA NA NA NA
## [89326] NA NA NA 4000 NA NA 4800 5000 6000
## [89335] NA 8800 8000 7200 6400 2000 6000 8000 6000
## [89344] 4800 7000 NA NA 6000 NA 8000 NA 4000
## [89353] NA 5200 NA 7500 NA NA NA 7000 6000
## [89362] 4000 NA 4800 3000 NA NA 3200 NA 4800
## [89371] NA NA 6000 3200 4800 7200 1600 6000 NA
## [89380] 1200 NA NA 2400 NA 2400 NA NA NA
## [89389] NA 4000 6000 NA NA 4000 10000 NA 8000
## [89398] NA 6000 4000 NA NA 4800 2800 4000 NA
## [89407] 4400 NA 7200 NA NA NA NA NA 6400
## [89416] NA NA NA 6000 NA NA 20000 NA NA
## [89425] NA NA NA 4800 NA NA 10000 NA 20000
## [89434] NA 6000 NA NA 18000 NA NA 29000 NA
## [89443] NA 10000 NA NA NA NA 6000 7500 NA
## [89452] NA NA NA NA NA 8000 NA 22000 NA
## [89461] 10000 2000 NA 6000 5000 NA 5000 NA 8000
## [89470] 12000 NA NA NA NA NA 8000 8000 NA
## [89479] 6000 NA NA NA NA NA NA 32000 NA
## [89488] NA NA 5000 NA 10000 NA 6000 16000 6000
## [89497] NA NA NA NA NA 4000 8000 6000 NA
## [89506] 5000 NA NA 32000 20000 NA NA NA NA
## [89515] NA NA NA NA 15000 NA NA NA NA
## [89524] 16000 NA 12000 10000 NA NA NA NA 8000
## [89533] NA NA NA NA NA NA NA NA 5000
## [89542] NA NA NA 6000 NA 12000 NA NA NA
## [89551] 6000 NA NA 14000 4000 NA NA NA NA
## [89560] NA NA 14000 6000 NA NA NA NA NA
## [89569] 12000 NA NA 15000 36000 6000 6000 18000 NA
## [89578] 10000 7000 6000 NA NA NA 35000 NA NA
## [89587] 5600 NA NA 11000 NA 5600 NA 5000 NA
## [89596] 5600 NA NA NA NA 10000 9600 12000 NA
## [89605] NA NA NA NA NA NA NA 7000 NA
## [89614] 4000 NA NA NA 15000 5000 NA 4000 NA
## [89623] NA NA 4000 NA NA 8000 NA NA NA
## [89632] 15000 20000 30000 NA NA NA NA 6000 NA
## [89641] NA 4500 10000 NA NA 4800 4800 NA NA
## [89650] 8000 NA 16000 10000 4000 NA 20000 6000 NA
## [89659] 8000 NA 14000 NA NA 4000 NA NA NA
## [89668] NA 3200 NA 7000 3000 6000 NA 8000 NA
## [89677] 9000 8000 NA NA NA 18000 NA 12000 NA
## [89686] NA NA 25000 6000 6000 20000 8000 NA NA
## [89695] 6000 6400 8000 NA NA NA NA NA 8000
## [89704] NA NA 24000 6000 NA NA 5600 NA 4200
## [89713] 3000 5000 NA NA NA 10000 5000 NA NA
## [89722] NA 7000 7000 15000 10000 8000 2000 NA NA
## [89731] NA 2400 NA 8400 4000 6000 2000 NA NA
## [89740] NA 4000 NA 8000 NA NA 10000 NA NA
## [89749] 2000 NA NA NA 5000 7000 NA NA 6000
## [89758] NA NA 2800 8000 NA 8000 3000 7300 NA
## [89767] 10000 NA NA NA NA 7200 NA NA 4400
## [89776] NA 30000 NA NA NA 4000 NA NA NA
## [89785] 17000 5800 NA 3600 NA NA NA NA NA
## [89794] NA NA NA 7000 NA NA 4000 NA 8000
## [89803] NA 7000 3000 12800 4100 NA NA NA 48000
## [89812] NA 10000 8000 NA NA NA NA NA NA
## [89821] 36000 NA NA 4000 20000 40000 NA 25000 12000
## [89830] NA NA NA NA NA 6000 NA NA NA
## [89839] 6000 NA 8000 9000 NA 12000 NA NA NA
## [89848] NA NA NA NA NA NA NA 6000 9000
## [89857] NA 4000 4000 NA 8400 NA NA NA NA
## [89866] 7200 NA 10000 7200 NA NA 8000 3600 4800
## [89875] 4800 7600 6000 6800 8000 NA 8000 20000 8000
## [89884] 6000 6000 6000 35000 6000 NA 60000 20000 30000
## [89893] 6000 15000 3200 7200 40000 NA NA 50000 40000
## [89902] NA NA 2000 3000 20000 NA NA NA 28000
## [89911] 40000 4000 11000 12000 20000 40000 NA 8000 14000
## [89920] NA NA NA 4000 NA 4000 20000 NA 16000
## [89929] 4000 NA 10000 6000 16000 NA NA 10000 NA
## [89938] NA NA 4000 NA NA NA 6000 8000 5200
## [89947] NA NA NA NA 4800 NA NA NA NA
## [89956] 20000 2400 NA NA NA NA 10200 NA NA
## [89965] 12000 NA 22000 NA 4000 10000 6000 8400 7200
## [89974] 5000 5000 NA 6000 20000 NA NA 30000 30000
## [89983] NA NA NA NA NA NA NA 8000 NA
## [89992] 8000 NA 14000 4000 NA NA NA NA 4800
## [90001] NA NA 4000 NA NA 4000 2800 14000 10000
## [90010] 12000 2000 10000 NA 4800 NA NA 6000 NA
## [90019] NA NA 2400 NA NA NA NA NA 20000
## [90028] 8400 NA NA NA NA NA NA NA 3000
## [90037] NA NA NA NA 3200 NA 10000 NA NA
## [90046] NA 30000 NA NA 30000 NA 1600 NA 5000
## [90055] 6000 NA NA 3200 NA 4000 4000 6000 NA
## [90064] NA 24000 NA 4000 NA 19000 NA NA NA
## [90073] NA 6000 NA 4800 NA NA NA NA NA
## [90082] 4000 NA NA NA NA 8000 4000 12000 NA
## [90091] 6400 5000 NA NA NA NA 2800 5200 NA
## [90100] 6800 8000 6000 4800 NA NA 8000 8000 NA
## [90109] NA 9200 20000 NA 2000 10800 15200 NA NA
## [90118] NA 4000 NA 11200 4800 8000 4000 NA 7200
## [90127] 6000 NA 4000 8000 5400 NA NA 6000 7000
## [90136] NA NA 4000 8000 5000 12000 14000 NA 20000
## [90145] NA 18000 NA NA 6000 NA 3400 10000 NA
## [90154] NA 10000 NA NA NA 10000 NA 4000 NA
## [90163] NA NA NA 11000 24000 NA 4000 NA NA
## [90172] NA 16000 6000 6000 5000 NA NA 2400 8000
## [90181] NA NA NA 4800 NA 5000 NA NA 15000
## [90190] NA 9000 NA 4000 NA NA 2000 NA 3600
## [90199] 4000 42000 NA NA 12000 8000 NA NA NA
## [90208] 5200 NA 4000 NA NA NA NA 18000 2800
## [90217] 4800 4000 8000 NA NA NA NA NA 20000
## [90226] 14400 4000 NA NA NA NA NA NA NA
## [90235] NA NA NA NA 30000 NA NA NA NA
## [90244] 10000 4000 NA 5600 NA NA NA NA 6800
## [90253] NA 5600 10000 NA 8000 5600 NA NA NA
## [90262] 4000 NA 4500 NA NA NA NA NA NA
## [90271] NA NA NA 4800 NA 4800 12000 16000 4448
## [90280] NA 12000 24000 15000 NA NA 6000 6000 NA
## [90289] NA 6000 8000 4000 8000 NA NA 6000 NA
## [90298] NA NA 12000 10000 16000 NA NA NA NA
## [90307] 24000 NA 4000 NA 5000 5000 NA 7200 2000
## [90316] 10400 12000 NA 7200 NA 6800 4000 NA 6000
## [90325] 5600 20000 NA 6800 NA NA NA NA NA
## [90334] NA NA NA NA 12000 NA 5000 NA NA
## [90343] NA NA 2000 8000 NA NA 3600 4000 5200
## [90352] 6000 7000 9200 8000 NA NA 4000 12000 NA
## [90361] NA 8000 NA NA 2400 5600 10500 NA NA
## [90370] 5200 NA NA 7200 2800 NA 6000 5000 6000
## [90379] 3200 NA 2400 NA 4800 NA 4800 NA 8000
## [90388] 2000 6000 4000 8000 50000 8000 4600 NA 8000
## [90397] 1800 NA NA NA 20000 NA 10400 NA 2800
## [90406] 20000 NA 8000 10000 4000 NA 7200 NA NA
## [90415] NA 4000 NA NA NA 8000 5000 NA 30000
## [90424] 3000 8800 NA NA NA 40000 NA 11200 NA
## [90433] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [90442] 11200 27200 NA NA NA NA NA NA NA
## [90451] NA 14000 10000 NA 34000 NA 12000 11200 NA
## [90460] NA 40000 10000 8000 NA NA 10000 6000 6000
## [90469] 4000 2000 9000 NA 10000 NA NA 4000 NA
## [90478] NA NA NA 8000 NA 4400 7200 NA 12000
## [90487] 7000 4800 NA NA 8000 8000 NA NA 18400
## [90496] NA 6000 NA 4000 4400 6000 NA NA NA
## [90505] NA 16000 NA 4800 NA 16000 4000 4800 10000
## [90514] 6000 NA 6000 2000 NA NA 8000 NA NA
## [90523] 20000 12000 4800 18000 NA NA 9000 12000 12000
## [90532] NA 8000 NA NA NA 14000 5000 NA 10000
## [90541] NA NA NA NA NA NA 6000 3600 4700
## [90550] NA NA NA NA NA 2800 1400 2000 4000
## [90559] NA 6000 NA 2800 4400 12000 10000 2400 NA
## [90568] 6000 2400 4600 3200 6000 2600 2400 NA NA
## [90577] NA 6000 3600 NA NA NA 2600 3600 2800
## [90586] 2800 4800 NA 4400 NA NA NA NA NA
## [90595] 1200 6000 6000 NA NA 5600 NA NA 2800
## [90604] NA NA 20000 2400 6000 NA 6000 6400 3200
## [90613] 4000 6000 10000 NA NA NA 6000 6000 NA
## [90622] 3200 4000 NA NA 3000 NA NA NA NA
## [90631] 4000 7200 6000 6000 NA 3200 4000 NA 2000
## [90640] NA 2000 2000 NA 5200 10000 3600 NA NA
## [90649] 3600 3600 NA NA NA 6000 3400 NA 3000
## [90658] NA 4000 NA 3600 2800 3200 3000 7200 6000
## [90667] 4000 3000 9000 800 NA 2800 3000 NA NA
## [90676] NA 5000 2800 3000 NA 3000 NA NA 8000
## [90685] NA 2400 17000 2800 NA NA 14000 10000 NA
## [90694] 3600 NA NA 12800 3200 2880 4000 2400 8000
## [90703] 4000 NA 2800 2400 NA 16000 NA 3000 2000
## [90712] 2880 3200 NA NA NA 4000 NA NA 10000
## [90721] 6000 4000 NA NA 3000 30000 NA NA 2000
## [90730] NA 12000 NA NA NA NA NA 6000 6000
## [90739] 2000 5600 NA NA 4000 10000 1200 NA NA
## [90748] 9 24000 NA 14000 27000 NA NA 60000 7500
## [90757] NA NA NA NA NA NA NA NA 6000
## [90766] 15000 8000 4000 NA NA 8000 4000 40000 NA
## [90775] 8000 NA 10000 NA 10000 2000 8400 NA NA
## [90784] NA 10000 6000 8000 6000 NA 8000 8000 7000
## [90793] 15000 9000 NA 10000 NA 6200 NA NA 8000
## [90802] NA 14000 7600 6000 NA NA 6000 NA 16000
## [90811] NA 6000 NA 8000 6000 NA 10000 4800 6600
## [90820] NA NA NA 10000 7000 NA 4400 NA NA
## [90829] NA NA NA NA NA NA NA NA 14000
## [90838] 15000 4000 8000 4000 NA 6000 5200 8000 11500
## [90847] 50000 NA 10000 NA 50000 6400 3000 4800 10000
## [90856] NA NA 14000 12000 NA 2800 4000 NA NA
## [90865] NA 8000 NA NA NA NA NA NA 7200
## [90874] NA NA NA NA 6000 NA NA 2400 8000
## [90883] 2000 7200 NA NA 3600 NA NA 4000 5600
## [90892] 8000 NA 16000 3200 10000 2400 4000 NA 2800
## [90901] NA 10000 NA 8000 8000 5000 NA NA 6000
## [90910] NA NA 6000 NA 10000 NA 32000 NA 6000
## [90919] 5000 NA NA 4000 NA 3000 NA NA NA
## [90928] NA NA 10000 6000 NA 8000 3200 NA 4000
## [90937] NA 8000 2000 NA 8400 4000 8000 10000 NA
## [90946] 8000 6000 NA NA 7200 5000 17000 NA 5600
## [90955] 5200 6000 NA NA 2000 NA 2400 2400 NA
## [90964] NA 2400 NA NA 10000 3200 NA NA NA
## [90973] NA NA 4800 NA 4000 NA NA 6000 3200
## [90982] NA NA 12000 4800 6000 4000 NA 4400 NA
## [90991] NA NA 4200 NA NA NA 18000 10000 4000
## [91000] 10000 NA NA NA 8400 NA NA NA NA
## [91009] NA NA 6000 NA NA 6000 3500 5600 NA
## [91018] NA 6400 NA 10000 3600 NA 14000 NA 7200
## [91027] NA NA NA 6000 NA 6000 3000 26000 NA
## [91036] 8000 NA NA NA NA NA NA 3000 1200
## [91045] 30000 2000 2000 NA 7200 3800 4000 2000 NA
## [91054] NA 6000 NA NA 1600 4800 2400 NA NA
## [91063] 4800 NA 4000 NA NA NA NA NA NA
## [91072] 5600 NA NA NA 4000 7200 4000 NA 6000
## [91081] 14000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [91090] NA NA NA 2000 NA NA 8000 5000 9600
## [91099] 8400 NA NA NA 5000 12000 NA 10000 NA
## [91108] 3000 NA 12000 6000 4800 NA 7000 4000 NA
## [91117] NA 6000 7000 NA NA 6600 NA 4000 NA
## [91126] 5800 NA 20000 7200 NA NA NA 10000 3000
## [91135] NA NA NA 7000 NA 8000 4000 15000 NA
## [91144] 4000 4000 7200 NA 7000 NA NA 2000 NA
## [91153] 2000 5000 NA NA NA NA NA 800 NA
## [91162] 5400 NA 6000 4000 1600 14000 NA 8000 4400
## [91171] NA NA NA NA 5600 NA NA 8000 8000
## [91180] 3200 14000 NA NA 6000 18000 10000 NA NA
## [91189] 8000 NA 8000 NA 6000 NA 6800 7000 NA
## [91198] 5000 NA 15000 10000 6000 8000 NA NA NA
## [91207] 5600 8000 NA NA NA NA 9000 2000 NA
## [91216] 4800 1600 NA 5200 5000 NA 2000 14400 8000
## [91225] NA NA 4000 NA NA 6000 NA NA NA
## [91234] 12000 NA 7000 NA NA 9400 NA NA 8000
## [91243] 4200 NA 5400 NA 8000 7200 NA NA 7000
## [91252] NA 6000 NA 20000 8000 9600 15200 NA 2000
## [91261] NA NA 25000 NA 12000 10000 NA 2000 NA
## [91270] NA 2400 NA NA 8000 4800 16000 20000 10000
## [91279] NA 8000 2600 14000 10000 NA 8000 8000 NA
## [91288] NA 12000 15000 NA NA NA 4000 8000 NA
## [91297] 12000 12000 8400 NA 10000 10800 2000 NA NA
## [91306] 6000 12000 NA NA NA NA NA NA NA
## [91315] 20000 4800 7200 4000 NA NA NA NA 12000
## [91324] NA 14000 NA NA NA 8000 NA 8000 16000
## [91333] NA NA 24000 12000 10000 30000 NA 6000 NA
## [91342] NA NA 3600 NA 4000 8000 2000 NA 7000
## [91351] NA NA 10000 3320 NA NA 10000 NA NA
## [91360] 7000 4000 NA NA NA NA NA 8000 NA
## [91369] NA NA 6000 2000 NA NA 2000 NA 4000
## [91378] 2400 3600 3600 5200 NA NA 5600 4000 20000
## [91387] 8000 NA NA NA 6000 4000 NA 4000 9000
## [91396] NA NA NA 12000 4000 4000 6000 NA NA
## [91405] NA NA NA NA NA NA NA 6000 8000
## [91414] 10000 NA NA NA NA 5000 8000 4800 NA
## [91423] NA NA NA 5000 3600 NA NA 5200 NA
## [91432] NA 3000 4000 NA 6000 4800 7200 2600 8000
## [91441] 3600 3600 3600 10000 NA 7200 12000 3000 3000
## [91450] NA NA NA 4000 NA 6000 4600 NA NA
## [91459] NA 2400 NA NA NA NA NA 4000 4800
## [91468] 8000 NA 6400 NA 11600 NA NA 2000 NA
## [91477] 11200 7000 6000 NA 10000 4800 4800 NA 700
## [91486] NA 6400 3000 8000 8000 NA 3200 4000 7200
## [91495] 4000 NA 4000 6000 NA NA NA NA NA
## [91504] 4000 NA 10000 NA 4000 5600 NA NA NA
## [91513] NA 1500 4800 NA 6000 NA 4800 NA 12800
## [91522] NA 5400 3120 2400 NA 3200 NA 6000 8000
## [91531] NA NA 4000 NA NA NA NA NA NA
## [91540] 9000 NA 4800 6000 NA NA NA NA 6400
## [91549] 4000 7000 6000 NA NA 4000 NA 13000 6000
## [91558] 10000 NA 8000 NA 6000 11200 NA NA NA
## [91567] NA 12000 7600 9600 1200 7200 4000 NA NA
## [91576] 3200 NA 4000 10000 NA NA 2400 6000 NA
## [91585] NA NA 3000 8000 NA NA 4800 10000 7200
## [91594] 8000 NA 5200 7200 12000 NA 12000 12000 12000
## [91603] NA 6000 10000 4800 NA 14800 7600 3600 16000
## [91612] NA 6000 NA 6400 6400 20000 8000 6000 6400
## [91621] 8000 4800 NA NA 800 NA 7000 7200 10000
## [91630] 2000 5600 NA NA 6000 NA 2000 NA 3000
## [91639] NA NA 8000 NA NA NA NA NA 4000
## [91648] NA NA 10000 NA 6000 6800 7200 NA 8000
## [91657] 11200 5000 2000 3000 NA NA NA 6000 4800
## [91666] NA 4800 NA NA NA NA NA 8800 NA
## [91675] NA 7200 6000 2880 8000 4000 6000 2200 NA
## [91684] 6400 NA NA 7200 NA NA 4800 NA 10000
## [91693] NA NA NA 6000 5 2800 2800 11200 NA
## [91702] NA 4800 6000 NA NA 8000 5000 NA 2800
## [91711] NA NA 7000 NA NA 3800 4500 2400 3600
## [91720] NA 8400 NA NA NA 4800 4800 4000 NA
## [91729] 5500 2600 NA NA NA NA 7000 7600 4000
## [91738] NA NA NA NA 6000 NA NA NA 5200
## [91747] NA 5000 2000 NA 7600 NA 2400 NA NA
## [91756] 2400 5600 7200 NA 11200 NA 7200 5200 NA
## [91765] NA NA NA NA NA NA 7200 NA NA
## [91774] 8400 4800 NA 6000 NA 5600 10000 NA 2400
## [91783] 7200 4000 10000 4000 NA NA NA NA NA
## [91792] 5000 8000 4800 8000 3600 NA NA NA 2000
## [91801] NA NA NA NA NA 4800 10800 5400 NA
## [91810] NA 7000 8000 18000 2000 NA NA NA NA
## [91819] NA NA NA NA NA NA 8000 6000 6000
## [91828] 1200 NA NA 4000 6000 12000 4000 16000 25000
## [91837] 12000 12800 5600 NA NA 2400 12000 NA NA
## [91846] NA 2000 NA 6000 NA 4000 NA NA NA
## [91855] 7200 NA 2800 NA NA 2000 6000 NA NA
## [91864] NA 900 3000 NA 3000 6400 4800 1200 NA
## [91873] NA 2400 NA NA 3600 6000 NA NA NA
## [91882] NA 8000 4400 NA 2000 2000 7200 10000 3600
## [91891] 4000 NA NA NA NA NA 9000 NA 12000
## [91900] 3400 4000 2400 NA 2000 1600 2000 2000 20000
## [91909] NA 2000 3000 2400 1200 NA 2000 NA 800
## [91918] 4000 NA NA 4000 4800 NA NA 2400 4000
## [91927] NA 6000 NA 6000 NA NA NA 12000 2400
## [91936] NA NA 16000 2000 NA NA 3200 NA NA
## [91945] 30000 6000 NA 2800 3200 NA NA NA 12000
## [91954] 12000 NA NA NA NA 2600 2400 NA 3200
## [91963] 3600 3000 2000 2000 4800 4000 3600 4000 4000
## [91972] 2400 6000 NA 8000 8800 NA 4000 3200 16000
## [91981] 12000 NA 12000 8000 12000 NA 8000 NA NA
## [91990] 10000 NA 3200 4000 2800 3600 NA 2800 4800
## [91999] NA NA NA 5200 2800 NA NA NA NA
## [92008] NA 2400 6000 NA NA NA NA NA 4000
## [92017] 3000 1600 2240 NA 3400 NA NA 3000 NA
## [92026] 4000 10000 NA 2000 NA 2000 3000 NA 1600
## [92035] NA 3000 NA 12000 NA 5000 9000 3200 NA
## [92044] 6000 4000 4800 NA NA 10000 NA 10800 7200
## [92053] 8000 NA NA 4800 2800 NA NA 2400 NA
## [92062] NA NA 15000 10000 8000 NA 1200 NA 4000
## [92071] 1800 1200 8800 4000 NA NA 4800 2000 2800
## [92080] NA NA NA 3000 3200 2000 NA NA NA
## [92089] NA 3600 2000 NA 6000 NA 1400 12000 2000
## [92098] NA NA 6000 8000 8800 NA 20000 8400 NA
## [92107] 4000 4000 NA 3200 NA NA NA 5600 NA
## [92116] 18000 NA NA NA 960 6000 44000 NA NA
## [92125] 12000 3600 4800 NA 10000 12000 8000 4000 7200
## [92134] NA NA NA 20000 NA 10000 NA NA 8000
## [92143] 4800 NA 10000 7400 10000 4800 NA 6000 NA
## [92152] NA 10000 4600 NA 4000 NA NA 2400 8000
## [92161] 7200 6000 6400 6000 4800 NA NA 2000 2880
## [92170] 6000 2000 NA NA NA 4800 6000 6000 NA
## [92179] NA NA NA 9000 NA 8000 4000 2400 5000
## [92188] NA 3800 2800 2000 NA NA NA NA 2400
## [92197] 10000 NA NA 14000 NA NA 10000 4000 4800
## [92206] NA 8000 NA NA NA 6000 3000 2400 8000
## [92215] NA NA 3200 2000 NA NA 7600 4000 NA
## [92224] NA 2400 8000 4800 2400 2400 2000 5000 NA
## [92233] 8000 7200 NA 14000 3600 NA 4000 5200 4800
## [92242] NA 2000 NA 10400 4000 6000 1680 6000 NA
## [92251] NA NA 6000 3200 3200 NA 3600 4800 2800
## [92260] NA 3200 6000 NA 11000 3200 NA 7800 11600
## [92269] 5600 6800 NA 4800 3000 NA 12000 NA NA
## [92278] 24000 NA 4000 8000 NA 8000 5200 NA NA
## [92287] NA 1000 NA NA NA 7200 NA NA 3600
## [92296] 10000 NA NA NA NA 3200 NA NA NA
## [92305] 6000 3360 NA 2800 2000 NA NA NA 5600
## [92314] 10000 NA NA NA 4800 7200 3600 NA 5000
## [92323] 2800 4800 4800 NA NA NA 6000 2000 NA
## [92332] NA 4000 2000 NA 2400 1800 NA 2880 NA
## [92341] NA 2800 NA NA NA 8000 3200 2800 60000
## [92350] NA 2800 2800 6000 4800 NA NA 2000 4000
## [92359] 4320 4000 NA NA NA 4800 NA 1500 4000
## [92368] NA 2400 4200 NA NA NA 3200 5200 NA
## [92377] 4000 12000 4400 NA NA 7000 4800 6000 12000
## [92386] 3000 3000 NA 3200 12000 7200 16000 2000 2800
## [92395] NA NA NA 3600 NA NA NA NA 3600
## [92404] 10000 NA NA NA 2800 4000 NA 5600 NA
## [92413] NA 4000 NA NA 19200 3000 800 25000 2800
## [92422] 8000 NA 3600 NA 2400 2240 6000 NA 1200
## [92431] NA NA 5200 2400 6000 3600 NA NA 4800
## [92440] NA NA NA NA 6000 NA NA 2880 7200
## [92449] 2960 3800 NA NA NA NA 2400 2350 2400
## [92458] 1600 12000 NA NA NA NA NA NA 2800
## [92467] NA NA 3000 NA 6000 NA NA NA 8000
## [92476] NA NA 2400 3000 9000 NA 10000 14000 4000
## [92485] 8400 4000 NA 2000 20000 9000 12000 2000 4000
## [92494] 3000 4000 NA 2400 8000 NA 800 2400 2000
## [92503] 1200 4800 NA 2800 4000 NA NA NA NA
## [92512] 3600 NA 2400 NA NA NA 5200 3600 6400
## [92521] NA NA NA 4800 NA 2400 NA 1600 NA
## [92530] NA 2600 NA NA NA NA 13000 NA NA
## [92539] 4000 NA 2000 12000 NA 2800 2800 NA 4800
## [92548] 4800 4000 4000 4000 4500 NA NA 3600 2400
## [92557] NA NA 3120 8000 3400 NA NA NA NA
## [92566] NA NA NA 2000 3200 4800 NA NA NA
## [92575] 16000 NA NA 20000 30000 4000 NA NA 4000
## [92584] NA NA NA NA 6000 7000 6000 NA 18000
## [92593] NA NA 3200 7000 6000 NA 5200 7000 NA
## [92602] NA 2800 NA 1800 3600 NA NA 7200 NA
## [92611] NA NA 6000 NA NA NA NA 4000 8000
## [92620] 3200 10000 NA 12000 NA NA 4000 NA NA
## [92629] 5600 16000 NA 12000 NA 8000 5400 8000 NA
## [92638] 3000 8000 NA 8000 4000 5200 3000 4800 NA
## [92647] 3200 6000 NA NA NA 8000 NA NA NA
## [92656] 2000 3600 8000 3600 NA NA 3200 NA 17000
## [92665] NA NA NA 8000 4800 3600 3600 3600 8800
## [92674] NA NA NA NA 4400 NA 3200 NA 6000
## [92683] 3600 NA 4800 1200 4000 6400 4400 6000 NA
## [92692] 3200 3400 4000 2400 6000 NA 6000 NA 7200
## [92701] 6000 6000 NA NA 6000 NA 7200 4000 6000
## [92710] 4800 NA NA NA 6000 5200 2400 4800 NA
## [92719] 8000 NA NA NA 5000 NA 1600 4000 3000
## [92728] NA NA 2400 NA 2400 3400 10000 4000 14000
## [92737] 2400 3600 NA NA 2500 3200 4000 4600 NA
## [92746] 2800 2800 5000 3600 6000 2800 3200 NA 3200
## [92755] 4000 5000 3600 3600 2800 NA 3600 2000 2240
## [92764] 4000 2800 2400 NA NA 4000 NA 1680 NA
## [92773] 3000 NA NA 3000 2400 NA 4200 1200 1800
## [92782] NA 2800 4000 NA 2800 3200 5000 3600 4500
## [92791] NA 19000 3600 2000 4400 4800 2400 3600 12000
## [92800] NA 16000 NA 4800 3200 3600 4000 4800 3600
## [92809] NA 8000 NA 4800 NA 4400 8000 NA 4000
## [92818] 8000 NA 4200 2800 3200 2400 1200 NA 6000
## [92827] 5000 7000 3640 NA 3120 7200 12000 NA NA
## [92836] 4800 1500 2880 12000 3200 12000 1200 2000 NA
## [92845] 10000 NA NA NA NA 8000 1920 NA 4000
## [92854] 1200 4000 NA NA 10000 5800 NA 4000 3000
## [92863] 7200 NA 6000 NA 4000 10000 10000 NA 3000
## [92872] 6000 4000 NA 4000 2800 NA NA NA NA
## [92881] NA NA 4800 NA NA NA NA NA 8000
## [92890] NA NA 8000 NA NA NA 9000 5200 NA
## [92899] NA 24000 NA NA NA 1999994 NA 7000 NA
## [92908] NA NA NA 2000 NA 8000 NA NA 3200
## [92917] 7200 6400 20000 5200 3000 NA NA 8000 NA
## [92926] NA NA NA 3600 NA NA NA NA 20000
## [92935] NA NA 30000 NA NA NA NA 4000 NA
## [92944] NA NA NA NA 24000 NA 4000 NA 3200
## [92953] 12000 NA NA 2000 4000 11000 NA NA NA
## [92962] NA NA NA 5000 NA NA NA NA 4000
## [92971] NA NA 6000 NA 8000 NA 2400 NA 12000
## [92980] NA 6000 8000 NA NA 3600 6400 NA 9000
## [92989] NA 5200 NA NA NA 7200 NA 6000 NA
## [92998] NA 6000 3200 NA NA NA NA NA NA
## [93007] NA NA NA NA 7200 6000 8400 NA NA
## [93016] 10000 NA NA NA NA NA 40000 6000 NA
## [93025] NA NA NA NA NA NA 30000 8000 8000
## [93034] NA 14000 16000 12000 NA 10000 12000 NA NA
## [93043] 4000 4800 NA NA NA 4800 40000 10000 NA
## [93052] 18000 NA NA NA NA NA NA 24000 NA
## [93061] NA NA 6000 NA 5600 NA NA NA NA
## [93070] NA 3800 NA NA NA 30000 NA 12000 23000
## [93079] NA 6400 NA NA NA NA NA 8400 NA
## [93088] NA NA NA NA NA 32000 NA NA NA
## [93097] NA NA NA NA 4500 NA 12000 NA NA
## [93106] NA NA NA NA NA NA NA NA 10000
## [93115] NA NA 5000 NA 7200 NA NA 2400 NA
## [93124] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [93133] NA NA NA NA NA 6000 12000 16000 NA
## [93142] NA 8000 24000 16000 8000 NA NA NA NA
## [93151] 5200 26000 NA NA NA NA NA 8000 8000
## [93160] 4000 NA NA NA NA NA 12000 NA NA
## [93169] 10000 NA NA NA 22000 10000 NA NA 10400
## [93178] NA 6000 4800 8000 NA 11200 6000 3500 5600
## [93187] NA NA 10000 7200 4000 8000 NA NA 10000
## [93196] NA NA NA NA 20000 NA 12000 NA NA
## [93205] NA 8000 NA 6400 NA NA 14000 16000 NA
## [93214] NA NA 6000 NA NA 4400 NA NA NA
## [93223] NA 10000 12000 NA 4600 NA NA NA NA
## [93232] 16000 NA NA 6000 NA NA NA NA NA
## [93241] NA NA NA NA NA NA NA 8000 NA
## [93250] NA NA NA NA NA 4000 NA NA 6000
## [93259] NA NA NA NA NA NA 12000 12000 NA
## [93268] NA NA 50000 NA NA NA NA NA 6000
## [93277] NA 10000 NA NA NA NA NA NA NA
## [93286] 4000 NA NA 6800 NA NA NA NA NA
## [93295] NA NA NA NA 20000 NA NA NA NA
## [93304] NA NA NA 6000 NA NA NA 4800 NA
## [93313] NA NA NA 4800 NA NA NA NA NA
## [93322] NA NA NA NA NA NA NA 10000 NA
## [93331] NA 8000 NA NA NA 8000 NA 15000 NA
## [93340] NA NA 6000 8000 NA NA 5000 NA NA
## [93349] NA NA NA 8000 NA 6400 NA NA NA
## [93358] 6000 NA NA 6400 NA NA 12000 NA NA
## [93367] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [93376] 5600 NA 18000 NA NA NA 8000 NA 8000
## [93385] NA 6000 7600 NA NA NA NA NA NA
## [93394] NA NA 4000 NA 20000 6400 NA NA NA
## [93403] 6400 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [93412] 6000 NA NA NA 10000 NA NA NA NA
## [93421] NA NA NA NA 4800 NA NA NA NA
## [93430] NA 6000 NA 5600 5600 NA NA NA NA
## [93439] NA NA 7200 NA NA 8000 10400 8000 NA
## [93448] 6000 NA 7200 6000 NA NA NA NA 8000
## [93457] 10000 NA 12000 8000 NA 20000 8000 6800 16000
## [93466] 4000 NA NA NA NA NA NA 6000 NA
## [93475] NA NA 6000 6000 NA 4000 8000 6000 NA
## [93484] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [93493] NA 20000 NA NA NA NA NA NA NA
## [93502] NA NA NA NA NA NA NA 8000 6400
## [93511] NA NA NA 8000 NA NA NA NA 6000
## [93520] 12000 NA 8000 NA NA NA 6400 8000 NA
## [93529] 24000 6800 9600 NA 4000 6000 4000 4800 6000
## [93538] NA NA 6000 NA NA NA NA NA NA
## [93547] NA NA NA 22400 NA NA NA NA 8000
## [93556] NA 10600 6400 NA 9000 8000 10000 6800 NA
## [93565] NA NA NA 7200 4000 NA 5200 NA NA
## [93574] NA NA NA NA NA NA 8000 NA NA
## [93583] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [93592] NA NA NA 12000 NA NA NA NA NA
## [93601] NA NA NA NA 8000 NA NA NA NA
## [93610] NA 16000 NA NA 10000 NA 8800 NA NA
## [93619] 4800 NA NA 2400 NA 2000 4000 4000 13600
## [93628] NA 6000 NA NA NA NA NA NA NA
## [93637] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [93646] NA NA 3600 NA NA NA NA NA NA
## [93655] 10000 12000 10000 16000 14000 NA NA NA 4000
## [93664] 6400 6000 12000 NA 14000 5600 NA NA NA
## [93673] NA 10000 4000 NA 6000 6000 NA NA NA
## [93682] NA NA NA NA NA NA NA NA 6000
## [93691] NA 4000 NA 12000 NA NA NA 7200 NA
## [93700] 7200 NA NA NA 24000 76000 NA NA NA
## [93709] NA 20000 NA NA NA 8000 NA NA NA
## [93718] 50000 16000 NA NA 4800 8000 6000 NA NA
## [93727] NA 6000 4800 NA NA 20000 NA NA 12000
## [93736] 5600 NA NA NA 38000 15000 NA NA 8000
## [93745] NA 8000 NA 7200 NA NA NA NA NA
## [93754] NA 10000 20000 NA NA NA NA NA 40000
## [93763] NA NA 8000 5200 NA 2500 4800 6000 NA
## [93772] NA 8000 NA NA 8000 NA NA 6000 20000
## [93781] 10000 NA 15000 10000 36000 NA NA NA NA
## [93790] NA NA NA 10000 NA NA 11200 6800 14800
## [93799] NA 6000 11000 24000 7200 NA 6000 4000 NA
## [93808] NA 10000 NA 2400 NA 8800 3000 12000 12000
## [93817] 18000 NA 6000 NA NA 6000 4800 4800 NA
## [93826] NA 12000 4800 4800 6800 12000 NA 8000 NA
## [93835] 7200 4000 1800 12000 10000 12000 7200 5200 6000
## [93844] 16000 6400 NA NA 8000 1200 7000 NA 28000
## [93853] NA 6000 3600 NA NA 6000 NA NA 6000
## [93862] 32000 12000 7200 NA 6000 NA NA NA NA
## [93871] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [93880] 7000 NA 3400 NA NA NA NA 8000 14000
## [93889] 8200 7200 16000 7200 11000 7200 10000 8000 NA
## [93898] 60000 NA 128000 NA NA 6000 NA NA 6000
## [93907] NA NA 6000 NA 7200 NA 7700 NA 6000
## [93916] 4000 16000 1200 12000 NA 20000 NA 8000 NA
## [93925] 16000 10000 NA 6000 NA 6200 6000 6000 20000
## [93934] 8000 NA NA 4000 25000 NA NA 6000 12000
## [93943] NA NA 6000 6000 NA NA 6000 NA NA
## [93952] NA NA 11200 NA NA NA 6000 8000 NA
## [93961] 4000 5600 NA NA NA 8000 2000 8000 NA
## [93970] 4800 NA NA NA NA 6400 NA NA 12000
## [93979] 8000 16000 12000 NA 6400 7200 6000 NA 13000
## [93988] 6000 4800 NA 15000 NA 12000 NA 16000 NA
## [93997] 8000 12000 NA 10000 NA NA NA NA 7200
## [94006] 16000 5600 28000 7000 NA NA 10000 8000 NA
## [94015] NA NA 20000 7200 2000 NA 7200 6400 8400
## [94024] NA NA 10000 NA NA NA NA NA 5200
## [94033] 4800 14000 7200 20000 7200 NA NA NA NA
## [94042] NA NA NA NA NA 6000 NA 8000 4800
## [94051] 6000 24000 4000 5200 10000 NA 8000 NA 10000
## [94060] 10000 NA NA NA 3200 NA NA NA 8000
## [94069] NA 7000 NA NA NA NA NA 20000 15200
## [94078] NA NA 11200 NA 1400 6000 NA NA NA
## [94087] 6400 NA 50000 NA NA 10000 NA NA NA
## [94096] 5200 15600 NA NA NA NA NA 4800 6000
## [94105] 4000 NA 8000 NA NA NA NA NA NA
## [94114] NA 20000 NA NA 6000 NA 8000 NA 8000
## [94123] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [94132] NA 10000 NA 6000 NA NA 10000 4000 45000
## [94141] 6000 NA NA 6000 NA 8000 NA NA 16000
## [94150] 8000 3200 NA 24000 10000 NA 4800 4800 NA
## [94159] 8000 NA NA NA 6000 NA NA NA 6000
## [94168] NA NA NA NA 6000 7200 NA NA NA
## [94177] NA NA 8000 4800 NA NA 8000 8000 6000
## [94186] NA 2000 NA NA 4000 6000 NA NA 5200
## [94195] 3200 10000 4800 30000 2000 6000 NA 14000 NA
## [94204] 14000 4800 8400 4800 8000 NA NA 6000 7600
## [94213] 4000 NA NA NA NA 24 4000 NA NA
## [94222] 12000 6000 20000 20000 12000 8000 5600 4000 20000
## [94231] NA 6000 8000 NA NA 6400 20000 6000 24000
## [94240] 4000 14000 6000 NA 12000 NA NA 8000 NA
## [94249] 4000 2800 3200 4000 4000 NA NA 3000 NA
## [94258] NA 2000 32000 8000 20000 3200 6000 NA NA
## [94267] NA NA NA 5600 2400 NA 18000 NA 10000
## [94276] 5000 4800 5600 4800 8000 15000 NA 12000 6000
## [94285] 4000 6000 5600 4400 NA 6000 7200 NA NA
## [94294] 6000 6000 4320 NA NA NA NA 10000 6000
## [94303] NA 4000 NA 6400 NA NA 12000 NA 4000
## [94312] 2800 7200 NA 20000 NA 8000 NA 7200 NA
## [94321] NA NA 20000 NA 5600 5200 NA 6800 NA
## [94330] NA NA NA NA NA NA 8000 NA 20000
## [94339] NA NA NA 5200 4000 15000 8000 NA 6000
## [94348] NA 10000 NA 5600 NA NA NA NA 5200
## [94357] NA 4000 NA NA NA NA 2000 NA 4000
## [94366] NA 6000 6800 NA NA 5600 32000 NA 10000
## [94375] 6000 NA NA 30000 NA 6000 10000 NA 8000
## [94384] 4800 NA NA NA NA NA 8000 NA 12000
## [94393] 4800 NA NA NA 2800 8000 8000 NA 4000
## [94402] NA 20000 20000 NA NA NA NA 6000 8000
## [94411] 5200 NA 4000 4000 NA 3200 8000 6000 NA
## [94420] NA NA NA NA 10000 20000 NA NA 9200
## [94429] NA NA 12000 10000 14000 12000 12000 14000 NA
## [94438] NA 7000 NA NA NA NA NA NA NA
## [94447] 10000 27000 NA 4800 NA NA NA NA NA
## [94456] 24000 6400 NA 6000 6000 6000 6000 20000 NA
## [94465] 1200 4800 NA 6000 1000 5600 3200 4000 NA
## [94474] NA NA 8000 4000 NA NA 2400 4800 NA
## [94483] NA 5600 NA NA NA 8000 4800 8000 NA
## [94492] 8000 4000 NA 6000 NA 5000 5200 7200 4400
## [94501] NA 12000 NA 3200 4800 NA 6800 NA 10000
## [94510] 8000 5600 12000 12000 NA NA 6000 NA NA
## [94519] NA 6800 10000 8000 6000 5600 NA NA NA
## [94528] NA 6000 NA 6800 NA 13000 6200 NA 4600
## [94537] NA NA 5200 NA 4400 NA 8000 6000 22000
## [94546] 8000 NA NA 20000 NA 6000 NA 6000 NA
## [94555] NA 8000 8000 NA 2000 NA 50000 NA 50000
## [94564] 30000 30000 NA NA 50000 NA NA NA NA
## [94573] NA 6000 NA NA NA 7000 NA NA 10000
## [94582] NA NA 36000 14000 16000 NA NA NA NA
## [94591] NA NA 5000 10000 NA NA NA NA NA
## [94600] 4000 NA 25000 16000 NA NA NA NA NA
## [94609] NA NA NA 11000 NA NA 4000 8000 NA
## [94618] NA 6000 10000 NA NA NA NA NA NA
## [94627] NA NA NA NA NA NA NA 5600 NA
## [94636] NA NA NA 8000 NA 6000 NA 6000 NA
## [94645] NA 20000 20000 6000 NA NA NA 10000 NA
## [94654] NA NA 5600 15000 4000 NA NA 8000 NA
## [94663] NA NA NA 8000 NA NA 4000 2800 NA
## [94672] NA NA 54000 8000 NA 9600 NA NA 30000
## [94681] NA NA NA 6000 NA NA 18000 NA NA
## [94690] NA NA 8000 NA 14000 NA NA NA NA
## [94699] 6000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [94708] NA 45000 NA NA 2000 7200 3200 NA NA
## [94717] 8800 8000 NA 12000 NA NA NA NA NA
## [94726] NA 6000 NA 10000 4000 NA 14000 2000 2000
## [94735] NA 12000 NA NA NA NA 3200 NA NA
## [94744] 16000 NA 16000 NA NA 12000 NA NA NA
## [94753] NA 7200 13000 NA NA NA 6000 10000 NA
## [94762] 20000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [94771] 7200 NA 10000 NA NA NA 10000 10000 NA
## [94780] NA NA 16000 NA NA NA 4000 NA NA
## [94789] 15000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [94798] NA 8000 NA 3000 5000 NA NA NA NA
## [94807] NA NA 6400 NA 12000 NA NA NA NA
## [94816] 5200 NA NA NA NA NA NA 6000 6000
## [94825] NA NA NA NA 6000 NA NA 5500 NA
## [94834] NA NA NA NA NA 3600 NA NA NA
## [94843] 24000 NA NA 4800 NA NA NA NA NA
## [94852] NA NA 10000 NA 8000 NA 7000 NA NA
## [94861] NA 3600 NA NA NA NA 5400 NA 6000
## [94870] NA NA NA 4000 NA NA NA NA NA
## [94879] NA 4000 NA 7600 4800 NA 12000 NA NA
## [94888] 6000 NA 12000 NA NA 2400 NA 14000 7200
## [94897] 10000 4800 4000 NA NA NA 5200 NA NA
## [94906] NA NA 6000 4800 NA NA NA NA 20000
## [94915] NA NA 4400 NA NA NA NA NA NA
## [94924] NA 4000 NA NA 8000 NA NA NA NA
## [94933] NA 3000 20000 NA NA NA NA NA 12000
## [94942] NA 4000 NA NA NA 8000 NA NA 40000
## [94951] 5520 NA 4800 4000 10000 10000 1600 NA NA
## [94960] NA 5000 NA NA 6000 8000 NA 36000 5000
## [94969] 7200 4000 NA NA NA NA NA 4000 20000
## [94978] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [94987] NA NA 10000 9000 NA 2400 NA NA NA
## [94996] NA 8000 NA NA NA NA 12000 NA NA
## [95005] NA NA 6000 NA 4000 NA 8000 40000 7000
## [95014] NA 25000 15000 6000 NA 4800 7000 NA 6000
## [95023] 6400 NA NA NA 6600 5200 NA 21000 9400
## [95032] 8000 5000 5600 NA 8000 8000 4800 NA 3600
## [95041] NA 4000 NA NA NA 6000 NA NA NA
## [95050] NA 9000 NA NA 3200 7200 4400 3000 NA
## [95059] 7000 NA 6000 4400 8000 14000 10000 3000 9000
## [95068] NA 1400 8000 NA NA NA NA NA 12000
## [95077] NA 2200 NA 5000 NA 4400 6000 10000 NA
## [95086] 6000 6000 NA NA NA NA 12000 10000 NA
## [95095] 5000 8000 NA 17000 NA 4600 NA 13000 NA
## [95104] NA NA NA 8800 NA 8000 NA 6000 NA
## [95113] 4000 8000 5600 4800 NA 8000 NA 4000 NA
## [95122] NA NA NA NA NA NA 10000 NA NA
## [95131] NA 20000 NA NA NA NA NA NA 5000
## [95140] NA 8000 4400 NA 14000 4000 NA NA NA
## [95149] 9600 7200 12600 6000 NA NA NA NA NA
## [95158] 10000 NA NA 8000 NA NA NA NA NA
## [95167] NA NA NA NA 15200 NA NA NA NA
## [95176] NA 4000 12000 12000 8000 12000 NA 8000 NA
## [95185] 3000 8000 NA NA NA 10000 NA NA 4000
## [95194] NA NA NA NA NA NA 15000 NA NA
## [95203] 9000 3200 NA 6000 NA NA NA NA NA
## [95212] 18000 NA NA NA NA NA NA 5000 7400
## [95221] 9000 12000 NA 18000 NA NA NA NA NA
## [95230] NA 7000 NA NA NA 4300 NA NA NA
## [95239] 6400 4000 NA NA 7200 4800 4400 10000 2000
## [95248] NA NA NA NA 4000 4000 NA NA NA
## [95257] 15000 8000 4000 NA NA 3000 NA 4000 NA
## [95266] NA 3500 NA 8000 6000 NA 2000 NA 12000
## [95275] 3800 NA 14000 NA NA NA 5000 5600 NA
## [95284] NA 40000 NA NA NA 12000 NA NA 4600
## [95293] NA 4800 15600 4800 5600 NA 4800 NA NA
## [95302] 4000 NA NA 6000 6000 NA NA 20000 NA
## [95311] 7000 NA 8000 8400 6000 NA NA NA NA
## [95320] NA 8800 10000 7000 12000 10000 NA NA 8000
## [95329] NA NA NA NA NA 6800 20000 6000 4000
## [95338] 25000 NA NA 6400 20000 10000 16000 NA NA
## [95347] 4800 NA 8000 10000 NA 8000 6000 NA NA
## [95356] NA NA NA NA 7000 8000 NA NA 4400
## [95365] NA NA 7200 NA 6400 4000 3200 NA 6000
## [95374] 5200 NA 2400 5600 6000 2000 NA 8000 NA
## [95383] NA NA 5200 NA 12000 4000 6000 1200 6000
## [95392] NA NA 4800 4000 8000 4800 10000 4000 4000
## [95401] 5300 4800 NA 5200 3200 2900 6000 3600 NA
## [95410] NA 7200 NA NA NA NA NA NA 10000
## [95419] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [95428] NA NA NA 4000 NA 16000 NA NA 6400
## [95437] NA 12000 8000 NA NA 64000 NA NA NA
## [95446] NA NA NA NA NA NA 25000 NA NA
## [95455] NA NA NA NA NA NA NA 8000 15000
## [95464] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [95473] NA 16000 60000 NA NA NA 4800 4800 8400
## [95482] NA NA 8000 6000 4000 3200 NA 6000 14000
## [95491] NA NA NA NA 4400 NA NA 6400 NA
## [95500] 10000 NA NA NA NA NA NA 4000 6000
## [95509] NA 2400 2400 6500 NA 10000 3600 NA 6000
## [95518] 3200 NA 2800 4800 4000 2000 NA NA 8000
## [95527] 20000 NA 4000 NA NA NA NA NA 7200
## [95536] 8000 NA NA NA NA NA 4000 NA NA
## [95545] 8000 3600 NA 6000 4400 NA NA 10000 NA
## [95554] NA 10000 8000 2400 NA NA NA 4400 NA
## [95563] NA 16000 NA 4800 3200 NA NA NA 6400
## [95572] NA NA 4800 6000 20000 NA NA 4400 20000
## [95581] NA NA NA NA 6000 NA NA NA NA
## [95590] 3200 6000 NA NA NA 8000 NA NA NA
## [95599] 4800 NA NA NA 16000 4800 NA 2000 NA
## [95608] NA NA 10000 NA 4000 NA NA NA 3200
## [95617] NA 4000 8000 NA 8000 NA NA 4000 4800
## [95626] 800 12000 NA 5200 NA 8000 7200 6400 7200
## [95635] NA NA NA 6000 NA NA 4400 2000 12000
## [95644] NA NA 3200 NA NA NA NA NA NA
## [95653] NA NA NA NA NA NA NA 6000 NA
## [95662] 6000 NA NA NA NA NA 10000 1200 12800
## [95671] NA NA NA NA 5200 NA NA NA 2600
## [95680] NA NA 13000 20000 NA 2800 NA NA 7000
## [95689] 6000 NA NA NA NA 4000 NA NA 3000
## [95698] 8000 NA 2800 NA NA NA NA NA NA
## [95707] 1200 4800 6000 6000 4000 NA NA 4800 4000
## [95716] NA NA NA NA NA 3600 5200 NA NA
## [95725] NA 3600 3600 3200 NA NA NA 2500 NA
## [95734] 2800 3800 NA NA 6000 6000 4000 3600 NA
## [95743] NA NA 4800 NA NA 5600 8000 1200 10000
## [95752] NA 10000 NA NA 6000 7200 12000 NA NA
## [95761] 6000 7200 NA NA NA NA 2800 6000 NA
## [95770] NA NA 6000 4800 20000 NA 2000 NA 4800
## [95779] 8000 5200 NA 1800 2400 2000 NA 2800 NA
## [95788] NA 4800 4400 3000 6000 2400 10000 4800 NA
## [95797] NA 4000 NA NA 2000 4800 6000 2800 4000
## [95806] 4000 NA 1400 NA 2000 NA 2800 NA 8000
## [95815] NA 8000 NA NA 5000 2400 10000 NA 3200
## [95824] 3200 1800 3800 4000 NA NA NA 1200 NA
## [95833] NA NA 3200 1600 NA 8000 5600 8000 NA
## [95842] 4800 NA NA 3000 60800 48000 40000 NA 2000
## [95851] 4800 2000 NA 2400 2800 4800 NA NA NA
## [95860] 2400 NA 6000 NA 7200 4000 2400 NA 4160
## [95869] 3200 3600 2400 NA NA NA 2000 NA NA
## [95878] NA NA 4800 NA 3200 10000 NA 5600 NA
## [95887] NA NA 4800 NA 3200 6000 3200 10000 4320
## [95896] 3600 7200 3200 14000 4800 NA 3200 NA NA
## [95905] NA 2800 NA 2400 10400 NA NA 4000 NA
## [95914] NA 4000 3000 2400 NA NA NA 2000 8000
## [95923] NA 2800 NA NA NA NA NA NA NA
## [95932] NA 10000 4000 NA 6000 2400 NA NA 8000
## [95941] 4800 4800 NA 2000 1500 NA NA 3200 3200
## [95950] NA NA NA NA NA 2400 4000 NA NA
## [95959] 4800 4000 4000 6000 2400 NA NA 6000 3600
## [95968] NA 4000 8000 5000 4800 6000 NA NA NA
## [95977] 4800 6000 4000 2400 NA 4800 2400 NA NA
## [95986] 3200 4800 NA 1600 NA 4800 3000 NA 6000
## [95995] NA NA 5000 NA 4800 2000 NA NA NA
## [96004] NA NA NA NA 7200 6000 4800 NA NA
## [96013] NA 14800 6000 NA NA NA NA 4000 NA
## [96022] NA 5200 6000 NA 7200 6000 5000 8000 NA
## [96031] NA 2400 4000 NA NA 9000 4000 6000 4000
## [96040] NA 3200 NA 8000 4000 8000 NA 6800 NA
## [96049] 5000 4000 NA 2800 2400 NA 4000 NA NA
## [96058] NA 6000 NA 40000 4000 NA NA NA 2500
## [96067] NA NA 3200 6000 4800 NA NA 6000 NA
## [96076] 2000 NA NA 7200 3200 NA 4000 2000 3000
## [96085] 3000 NA 6000 6000 NA 5600 4000 3200 4800
## [96094] 6000 NA NA 12000 8000 NA 3200 4000 NA
## [96103] 3600 NA NA NA NA NA 8000 NA NA
## [96112] NA NA NA NA 4800 2000 NA NA NA
## [96121] 5000 NA NA NA 4000 8000 4000 NA 3920
## [96130] NA NA NA NA 4000 NA 6000 30000 NA
## [96139] 8000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [96148] NA NA NA NA 600 NA NA NA NA
## [96157] NA 6000 8000 NA NA 4000 NA NA 3200
## [96166] NA 16000 8000 NA NA 16000 NA NA 6000
## [96175] 20000 NA NA NA NA NA 8000 6000 8000
## [96184] 7200 NA NA 4500 NA 10000 NA 1200 NA
## [96193] 9000 8000 15000 NA NA NA NA NA NA
## [96202] 6000 NA NA 1600 4000 NA NA NA 6000
## [96211] 8000 NA NA 12000 NA NA NA NA 12000
## [96220] 8000 NA 12000 NA NA 3200 2800 NA NA
## [96229] NA NA 5000 NA NA NA 8000 6000 NA
## [96238] NA NA NA 8000 8000 NA NA NA NA
## [96247] 5000 NA NA 6000 4800 NA NA NA NA
## [96256] NA NA NA NA 6000 5600 NA 12000 3000
## [96265] 5000 NA 7600 6000 14000 NA NA NA NA
## [96274] NA NA NA NA 2000 NA 4000 NA NA
## [96283] 16000 NA 4000 NA 15000 NA 1600 4800 5000
## [96292] NA NA NA NA 5400 NA NA NA NA
## [96301] NA NA NA 6400 8000 NA 2000 NA 6000
## [96310] 7200 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [96319] NA 2400 NA NA NA 6400 2000 7000 NA
## [96328] NA 2400 NA NA NA NA 4800 4000 800
## [96337] 7200 5200 NA NA NA NA 6000 NA 800
## [96346] 6000 NA 2800 4000 NA 2000 NA 8000 NA
## [96355] NA NA 800 4000 4400 2000 4800 NA 10000
## [96364] 6000 800 NA NA NA 38000 30000 80000 NA
## [96373] NA NA NA 3600 3200 NA NA 3200 NA
## [96382] 4800 NA NA 10000 NA NA NA NA 4000
## [96391] NA 3500 4000 4800 NA NA NA NA 6000
## [96400] NA 400 NA NA 4000 NA NA 4800 7000
## [96409] NA 9000 2000 NA NA NA NA 3200 NA
## [96418] NA NA NA NA NA NA NA NA 7200
## [96427] NA NA NA NA NA 6000 3200 5200 4000
## [96436] NA NA NA NA 11000 4000 6000 NA NA
## [96445] NA 15000 6000 NA NA 4800 6000 NA NA
## [96454] 4000 NA NA 3200 NA NA NA NA NA
## [96463] 4000 6000 6000 NA 20000 NA NA NA 6000
## [96472] 16000 8000 6000 8000 NA 2000 NA 10000 NA
## [96481] NA NA 2000 5000 NA NA 4000 18000 NA
## [96490] NA NA NA NA 3200 10000 NA NA NA
## [96499] 10000 NA NA 12000 3600 NA 20000 4800 40000
## [96508] 4800 NA NA NA NA NA 10000 NA 5600
## [96517] 4000 5000 NA 8800 NA 2800 12000 3200 12000
## [96526] 5000 NA 3200 NA NA NA 6000 NA NA
## [96535] 2800 NA 7000 NA NA NA NA 3600 8000
## [96544] 6000 4800 NA NA 2000 NA 16000 NA 4000
## [96553] 1600 NA NA NA 6000 8000 4000 4000 7200
## [96562] 4800 NA NA NA 2000 NA 6000 NA NA
## [96571] NA 3200 4000 NA NA 7200 NA NA NA
## [96580] 3200 NA NA 8000 NA 8000 NA 6800 NA
## [96589] NA NA NA 3200 NA NA NA 8000 NA
## [96598] NA 8000 NA 2000 NA NA NA NA 6000
## [96607] 6000 2800 NA NA NA 4000 NA NA NA
## [96616] NA NA NA 800 NA NA NA NA 13000
## [96625] NA NA NA NA NA NA 8800 NA NA
## [96634] NA NA NA NA NA NA 10000 14000 5000
## [96643] NA NA NA NA 6000 NA 2000 NA 8000
## [96652] 4800 NA NA 2400 2800 4800 NA 3000 NA
## [96661] 8400 16000 NA NA NA 3200 NA NA 4800
## [96670] NA NA 2000 7000 7000 NA NA NA 10000
## [96679] NA 6000 3200 3000 5600 10000 4000 7200 4800
## [96688] 10000 4000 4000 4000 NA 6000 4000 NA NA
## [96697] NA NA 2400 8000 4800 8000 NA NA 4000
## [96706] 6000 NA 3400 4000 NA 4000 4000 4000 NA
## [96715] 2400 NA NA 4800 10000 NA NA NA NA
## [96724] NA 3200 3200 7200 NA 4800 NA 3600 12400
## [96733] 4400 4800 4000 2400 3000 NA NA 1600 12000
## [96742] NA NA 4000 8000 NA NA 8000 NA 10000
## [96751] NA 4600 NA NA NA 4000 12000 3200 5200
## [96760] 4400 3200 3500 NA NA 14000 5600 NA NA
## [96769] NA 3200 7200 20000 NA 8000 4800 NA 4400
## [96778] 4800 4800 NA NA NA 5200 NA 3200 NA
## [96787] 10000 NA 4800 NA NA 6400 NA NA NA
## [96796] NA NA NA NA NA NA 7600 400 7200
## [96805] 400 NA 4800 12000 NA NA 8000 NA NA
## [96814] NA 6000 NA NA 7200 NA NA 6000 NA
## [96823] NA 5000 NA 5200 6000 9600 6000 NA NA
## [96832] NA NA 2800 10400 6000 NA 6000 10000 NA
## [96841] 5200 6000 14000 NA NA 3600 6000 6000 NA
## [96850] 4800 NA 6000 NA 4000 4000 NA NA NA
## [96859] NA NA NA NA 5200 NA NA NA NA
## [96868] 7200 NA NA 10800 4400 NA 4800 8000 8000
## [96877] NA NA 5600 6000 4800 NA NA 6000 NA
## [96886] 4000 NA NA NA 20000 4000 NA NA 6000
## [96895] NA NA 8000 NA NA NA 5200 11200 10000
## [96904] NA NA NA 8000 7200 NA 6000 NA 8000
## [96913] NA NA NA NA NA NA NA NA 8000
## [96922] 12000 NA 6400 NA NA 6000 NA 14000 NA
## [96931] NA 6000 8000 8000 NA 7200 6000 NA NA
## [96940] 8000 2000 NA 4800 NA 6000 14000 6800 7200
## [96949] NA NA 6000 NA 4000 4800 6000 3000 NA
## [96958] NA NA NA NA 5000 8000 NA 10400 5200
## [96967] NA 1600 10000 4000 6000 NA NA NA NA
## [96976] NA 7200 NA 9600 NA NA NA 10000 NA
## [96985] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [96994] NA NA 2400 NA 3600 4800 NA 4000 10000
## [97003] 5000 NA NA NA NA NA NA 6000 6000
## [97012] 5000 NA NA NA 2400 12000 18000 28000 NA
## [97021] NA NA 4400 NA 4800 NA 5200 NA 8000
## [97030] NA 4800 6000 NA NA NA 3600 NA NA
## [97039] 4800 12000 5200 NA 6000 NA NA NA NA
## [97048] NA NA NA NA NA NA NA 5200 NA
## [97057] NA NA NA NA 4800 NA 6000 5000 NA
## [97066] NA NA NA 6000 NA 3200 NA 2000 NA
## [97075] NA 8000 NA NA 8000 NA 4000 NA NA
## [97084] NA 4800 NA NA 4400 NA NA 4000 4000
## [97093] 2400 NA NA NA NA NA 4000 NA NA
## [97102] 2000 25000 NA 5200 NA NA NA 12000 NA
## [97111] 12000 NA NA NA 5400 NA 2000 NA NA
## [97120] 7000 20000 NA NA NA NA 12000 NA NA
## [97129] NA NA 10000 NA NA NA NA 2000 NA
## [97138] NA 8000 3000 NA NA NA NA NA 16000
## [97147] 7000 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [97156] NA 12000 NA 25000 NA NA 6000 NA 6000
## [97165] NA NA NA NA NA NA NA NA 14400
## [97174] 6000 NA 6000 NA NA 11000 8000 NA 6800
## [97183] 1600 NA 12000 6000 NA 4800 NA 4800 2400
## [97192] NA NA NA NA NA NA 40000 NA 6000
## [97201] 4800 4800 NA NA 4800 NA NA NA 7000
## [97210] NA NA NA 14000 12000 NA NA NA NA
## [97219] 5200 4000 NA NA NA 4000 5200 NA 4000
## [97228] NA 8000 24000 NA NA NA 8000 NA NA
## [97237] NA 6800 4800 NA NA NA 3200 NA 4800
## [97246] NA NA NA 4000 NA NA 8000 NA NA
## [97255] NA 4800 2000 NA NA 3200 7000 NA NA
## [97264] NA 6000 NA NA 2400 4000 NA NA 8000
## [97273] NA NA NA NA NA 6000 NA NA 4000
## [97282] NA 16000 NA NA 7200 2800 NA 2000 1000
## [97291] 8000 NA NA NA NA 8000 1000 NA 4800
## [97300] NA NA NA NA 8000 4000 NA NA NA
## [97309] NA NA 6000 7600 NA NA 7200 NA NA
## [97318] 2400 8000 NA 3500 NA NA NA NA NA
## [97327] NA NA NA 3200 NA NA 6000 6000 NA
## [97336] NA 4800 NA NA 4000 4000 NA NA NA
## [97345] 4000 4800 NA NA 10000 NA NA 4800 15000
## [97354] NA 6000 4000 NA 15000 NA 6000 NA NA
## [97363] 12000 NA 4000 NA 4700 NA NA NA 6000
## [97372] NA NA NA NA 2400 NA NA 4000 4000
## [97381] 3200 NA NA 6000 NA 10000 NA NA 15000
## [97390] NA 12000 14000 NA NA NA NA NA NA
## [97399] 8000 NA NA NA 6000 3000 NA NA NA
## [97408] 5600 NA NA NA NA 10000 8000 NA NA
## [97417] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [97426] NA NA NA NA NA 22000 4800 NA NA
## [97435] 6000 NA 16000 15000 NA NA NA NA NA
## [97444] 4000 8000 5000 5000 NA NA NA NA NA
## [97453] 4800 NA 4800 4000 4800 4800 4800 NA NA
## [97462] NA 3600 NA 3200 NA NA 10000 6000 4700
## [97471] 5600 NA 4000 7000 NA NA NA NA 5600
## [97480] NA NA NA 7200 NA 10000 NA 5600 NA
## [97489] 6000 NA NA NA NA NA NA 2800 NA
## [97498] NA 8000 4000 NA NA 4800 NA 3600 NA
## [97507] 3200 NA NA 5200 NA NA NA 10000 15000
## [97516] NA 4000 5600 4000 NA 8000 NA 12000 8000
## [97525] 6000 4800 NA NA NA 4000 800 NA NA
## [97534] 2000 NA 2800 3200 NA NA NA NA NA
## [97543] NA 3200 NA 6000 NA 8000 NA 6400 6000
## [97552] 14000 NA NA 4000 NA 8000 4800 NA NA
## [97561] NA 2000 4800 8000 NA NA NA 3200 8000
## [97570] 4000 3200 NA 3200 4000 NA NA NA 6000
## [97579] 8000 3200 NA 3600 NA 2000 NA 2800 800
## [97588] 4000 NA 4400 NA NA 7200 NA 1120 2800
## [97597] 2000 NA NA 12000 NA 3600 NA 8000 14000
## [97606] NA NA 8000 3200 NA NA 6000 NA NA
## [97615] NA 2000 NA NA 12000 NA NA NA NA
## [97624] 4800 2500 NA 2000 NA 3600 NA 6000 6000
## [97633] 2000 2800 NA 4800 2500 4000 NA NA 6000
## [97642] 4000 NA 30000 6400 10000 4000 NA NA NA
## [97651] NA 6400 NA NA 6000 NA NA NA NA
## [97660] 3200 12000 6000 NA NA NA NA 6000 5200
## [97669] 4000 NA NA 3200 NA NA NA NA 3600
## [97678] NA 8000 2800 6400 2000 NA NA NA NA
## [97687] NA NA NA 4800 NA NA 4000 NA NA
## [97696] NA 2000 NA NA 4000 NA 6800 6000 4800
## [97705] 4800 NA NA NA NA 10000 NA NA 6800
## [97714] 5200 4000 6800 6800 14000 NA 3800 3600 NA
## [97723] 4800 3800 NA 5600 6800 3200 NA NA 3200
## [97732] 3200 3600 NA 3200 2000 NA 3000 3600 10000
## [97741] NA 1200 4200 NA 2800 10000 6400 NA NA
## [97750] NA 1200 11200 NA NA NA 8000 7600 5600
## [97759] 10000 6000 NA 4400 NA NA NA NA 4800
## [97768] NA NA 7200 NA NA NA NA 4800 NA
## [97777] 3200 NA 2800 3000 NA NA 2400 6000 4800
## [97786] NA NA 4000 6000 NA NA NA NA NA
## [97795] 1600 3600 4000 9200 32000 4800 4800 4400 7200
## [97804] NA 20000 8000 12000 28000 5000 1200 7000 6000
## [97813] NA NA 5200 NA 10000 5000 4000 NA NA
## [97822] NA NA NA NA 3200 NA 4000 NA NA
## [97831] 4000 NA 4000 NA 8000 5200 6000 NA NA
## [97840] NA NA 4000 60000 NA NA 6000 NA NA
## [97849] 4000 6000 1200 2000 NA NA NA NA NA
## [97858] 12000 NA 4000 3600 2400 NA NA NA NA
## [97867] 10000 NA 2000 NA NA 4000 6800 NA NA
## [97876] NA NA 8000 NA NA 4400 4000 3200 NA
## [97885] 4000 NA NA 4000 NA 2000 NA 4800 2800
## [97894] 8000 3200 4000 NA 4000 2000 3200 NA NA
## [97903] NA 7200 NA NA 2800 NA NA NA NA
## [97912] NA NA NA NA NA 3200 2400 12000 NA
## [97921] 8000 NA NA NA 10000 3000 2000 8000 NA
## [97930] 10000 8400 NA 3200 NA NA NA 7200 8000
## [97939] 7200 NA NA 23000 5200 2400 4000 NA NA
## [97948] 6000 7200 5000 NA 5600 NA NA NA NA
## [97957] NA 15200 11200 NA 7200 NA 4000 12800 NA
## [97966] 16000 4000 2000 4000 4800 NA NA NA NA
## [97975] NA NA 2400 3600 NA 3600 NA 3200 5200
## [97984] 7200 2800 NA 12000 4800 5200 7200 NA NA
## [97993] NA NA NA 3200 NA NA 4800 2800 NA
## [98002] NA NA 6000 NA NA NA NA NA NA
## [98011] 3600 10000 3600 3200 10000 10000 NA NA NA
## [98020] NA 4400 4000 8000 12000 2400 NA NA 4000
## [98029] 6400 8000 9000 NA 6000 NA 4000 NA NA
## [98038] NA NA NA 6000 2000 NA 4400 NA NA
## [98047] NA NA NA NA 7000 NA NA NA NA
## [98056] NA NA 7000 3000 15000 10000 800 7000 4000
## [98065] NA 5000 NA NA 8000 NA NA NA 6800
## [98074] NA 8000 NA 4800 NA 6000 7200 6600 14000
## [98083] NA 5000 10000 NA NA NA 5600 8000 NA
## [98092] 4000 NA 5600 8000 3200 4800 8000 NA NA
## [98101] 7200 7000 7200 NA NA 8000 4800 800 2000
## [98110] 4000 3200 6000 NA 6400 4800 3200 4400 2000
## [98119] 5200 6400 NA 8800 6800 5600 5600 6000 NA
## [98128] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [98137] NA NA NA 12000 2000 1200 NA NA NA
## [98146] 1600 16000 NA NA 8000 NA 4000 NA 6000
## [98155] 10000 NA 5600 NA NA NA 7200 4000 NA
## [98164] 8000 6000 NA NA 4000 2000 NA NA NA
## [98173] 2000 NA NA 3400 NA NA NA 4800 NA
## [98182] 4000 NA NA NA NA 6000 NA NA NA
## [98191] 6000 NA 4800 4000 NA NA NA 6000 2800
## [98200] NA NA NA NA 6000 2000 4800 NA NA
## [98209] NA 5000 NA NA 3600 NA NA 5000 NA
## [98218] 200 2000 7200 NA NA 500 6000 NA 20000
## [98227] 6000 NA NA NA 2000 5800 2000 2800 NA
## [98236] 14000 NA 10000 NA NA 4600 NA 4800 NA
## [98245] NA NA 4800 7000 NA 4800 NA 14000 NA
## [98254] NA NA NA 4800 2000 NA NA 6000 6000
## [98263] 5600 8000 8800 4000 NA NA NA NA 4800
## [98272] 12000 NA 6000 NA NA NA 7000 6000 6000
## [98281] 4800 NA 1200 9600 7200 7600 6400 12000 NA
## [98290] 6000 NA 3200 8000 8000 6000 NA 8000 NA
## [98299] 8000 NA NA 3200 6000 NA NA NA NA
## [98308] 14000 NA NA 7000 10000 NA 10000 NA 4000
## [98317] NA NA NA 3200 6000 NA NA NA NA
## [98326] 8000 14000 NA NA NA NA NA 4200 10000
## [98335] 4000 NA NA NA 20000 NA NA NA NA
## [98344] NA 4000 NA NA NA NA 2400 4800 NA
## [98353] NA 10000 NA NA 20000 NA NA NA NA
## [98362] 7000 NA 5000 2800 16000 NA 3000 NA NA
## [98371] NA NA 6000 NA 8000 NA 20000 NA NA
## [98380] NA NA NA NA NA 4000 NA NA NA
## [98389] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [98398] 7000 7200 40000 12000 NA NA 6000 4000 NA
## [98407] 6000 12000 NA NA NA NA 7000 NA 6000
## [98416] 10000 10000 NA 6000 NA 8000 NA 800 NA
## [98425] NA NA NA NA 8000 20000 NA NA NA
## [98434] NA NA NA NA 40000 NA 4000 16000 NA
## [98443] NA 12000 3600 7000 NA NA NA 2000 NA
## [98452] 2000 4800 NA NA NA NA NA NA 4800
## [98461] 4000 NA NA NA NA NA NA 6000 NA
## [98470] 10000 4000 NA NA 12000 6000 NA NA NA
## [98479] NA NA NA NA NA NA NA 8000 3500
## [98488] NA 2400 NA NA NA NA NA NA 6000
## [98497] 8000 NA 6000 NA 10000 3000 NA 6400 NA
## [98506] NA 8000 6000 NA NA 8000 NA NA NA
## [98515] NA NA NA NA 7200 NA NA NA NA
## [98524] 10000 NA NA 5200 NA 2500 4000 8000 NA
## [98533] 4000 3600 6000 NA 4400 NA 4800 NA 8800
## [98542] 10000 8000 5600 NA 8000 6000 6000 NA 2400
## [98551] NA NA NA NA NA 12000 NA NA NA
## [98560] 2000 NA 6000 NA NA NA 30000 NA 4000
## [98569] 20000 8000 NA NA NA NA NA 6000 2400
## [98578] 6000 NA NA 8000 7000 NA 6800 4000 6000
## [98587] NA NA NA NA NA NA 6000 4800 NA
## [98596] 10000 NA 4800 NA 7200 6000 NA NA NA
## [98605] 4800 NA NA NA NA NA 1600 20000 2800
## [98614] NA NA NA 4800 NA 3200 2400 NA NA
## [98623] 2400 NA NA NA NA NA NA NA NA
## [98632] NA NA NA 4000 NA NA 7000 4000 6400
## [98641] 4800 7200 NA 4800 NA NA NA 2000 NA
## [98650] NA NA 8400 3200 6000 NA NA NA NA
## [98659] NA 4000 4800 4800 NA 4800 5200 4000 NA
## [98668] 4000 2000 3200 9000 NA NA NA 800 4800
## [98677] 6000 NA 5000 2000 6000 4400 4000 3200 4800
## [98686] NA 4800 5600 2000 3200 NA 6000 NA 2400
## [98695] NA 3600 NA 800 4800 1600 4800 3600 10000
## [98704] NA NA 4800 NA 4800 4800 NA NA NA
## [98713] 3200 8000 NA NA 6000 1200 NA NA 6000
## [98722] 7200 4400 4800 9000 NA NA NA NA 4000
## [98731] NA 4000 NA 10000 4800 NA NA 8000 NA
## [98740] 2400 NA 6000 NA NA NA 15000 NA 10000
## [98749] 1200 NA NA NA NA 6000 NA NA 10000
## [98758] NA 2600 8400 5600 15000 NA 4400 NA 4800
## [98767] 6000 NA 6000 4800 3200 6000 NA NA NA
## [98776] NA NA 8000 NA NA 3000 NA NA NA
## [98785] NA NA 13000 NA 4800 14000 NA NA 8000
## [98794] NA NA NA 60000 NA NA NA 10000 NA
## [98803] 20000 15000 NA NA NA 6000 19000 6000 6400
## [98812] 16000 14000 2800 NA 4000 3000 NA 4000 NA
## [98821] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [98830] NA NA 1200 NA NA 4000 NA 4000 NA
## [98839] NA NA 3200 12000 8000 NA NA 6000 NA
## [98848] NA 4000 NA NA NA 4400 NA NA NA
## [98857] 11200 NA 8000 NA NA NA NA NA NA
## [98866] NA NA NA NA NA NA 4000 NA NA
## [98875] 4000 NA 12000 NA NA 20000 6000 NA NA
## [98884] NA 4000 NA 4000 NA 5000 NA 5600 NA
## [98893] NA NA NA 4500 4000 NA 6000 NA 6000
## [98902] NA NA NA 3200 20000 6000 3200 6000 4800
## [98911] NA 7200 3200 6000 4000 NA NA 2800 NA
## [98920] NA 6000 4800 NA NA 6000 NA NA 6000
## [98929] NA NA NA 3200 NA NA NA NA NA
## [98938] NA 4000 10000 8000 NA NA NA NA 4800
## [98947] NA 4800 2400 NA NA 1000 NA NA 7200
## [98956] NA NA 2000 4000 3200 NA NA 2500 NA
## [98965] 6000 NA 4800 NA 5200 NA NA NA NA
## [98974] 12000 NA 2400 8000 7000 2800 NA NA 4000
## [98983] NA NA 2000 4200 4800 NA 8000 NA NA
## [98992] NA NA 4800 NA NA NA NA NA NA
## [99001] NA NA 8000 NA NA NA 2000 NA 4800
## [99010] NA NA NA 6000 8000 NA 6000 10000 1600
## [99019] 5200 4800 NA 3200 4000 NA 4000 20000 3800
## [99028] 2000 4800 NA NA NA 4800 4000 NA 6000
## [99037] NA 4800 14000 4800 NA 2000 NA 8000 NA
## [99046] NA NA NA 2000 6000 4000 NA NA 3200
## [99055] NA NA 2000 4800 5000 NA 4800 4800 2800
## [99064] NA 8000 NA NA 6000 4000 NA NA 4000
## [99073] 8000 5200 4000 16000 NA NA 4000 NA NA
## [99082] NA NA 4000 NA 6400 NA 2000 NA 4000
## [99091] NA NA NA NA 45000 NA NA 9000 NA
## [99100] 4800 NA NA 28000 12000 NA 7000 NA NA
## [99109] 4000 NA NA NA NA NA NA 4000 NA
## [99118] NA NA NA NA NA NA 5000 2000 30000
## [99127] 15000 4000 6000 8000 6000 15000 1600 NA NA
## [99136] NA 1200 NA NA 4800 NA NA NA NA
## [99145] NA NA 12000 NA 2400 NA 6000 4800 NA
## [99154] NA 4800 NA 3200 NA NA 5200 NA 4800
## [99163] 10000 6000 6000 NA NA NA NA NA 3200
## [99172] NA 3200 NA NA 4800 4800 NA 2400 3000
## [99181] NA NA NA NA NA 10000 NA NA NA
## [99190] NA NA 12000 5000 3600 NA NA NA 600
## [99199] 3200 4000 2000 4400 NA 2800 NA 4800 4400
## [99208] 4400 NA NA NA 4800 6000 3600 NA 3600
## [99217] NA 3120 4000 NA 3600 4000 NA 2800 3200
## [99226] NA 5600 NA NA NA NA 3200 NA 1600
## [99235] NA 5600 3200 NA NA 4000 3200 NA 3200
## [99244] NA 7200 4000 NA NA NA 6000 NA NA
## [99253] NA 6000 NA NA 4800 NA NA NA 4800
## [99262] NA NA NA 4800 NA 3500 NA 3200 NA
## [99271] NA 20000 NA 6000 NA 12000 NA 6000 NA
## [99280] 12000 NA 2000 NA 12000 NA NA NA 4000
## [99289] NA NA NA NA NA NA NA 3200 NA
## [99298] NA 4800 NA NA NA NA NA 8000 2800
## [99307] NA 2800 8000 NA NA NA 8000 NA 4000
## [99316] NA 7200 4000 4800 NA NA NA NA 10000
## [99325] NA NA NA NA NA NA NA NA 4800
## [99334] 3600 4000 10000 NA NA NA NA NA 3200
## [99343] NA NA 15000 NA NA NA NA NA NA
## [99352] NA 4000 3400 NA NA NA NA 4000 NA
## [99361] NA 4000 3600 NA NA NA 4000 6000 2400
## [99370] 4800 12000 NA 2000 NA 8000 NA NA NA
## [99379] 3600 NA NA NA 800 NA 8000 3600 6000
## [99388] 1600 NA NA 2000 NA 2000 NA NA NA
## [99397] NA NA 6000 NA NA NA NA 8000 2400
## [99406] NA NA 4800 NA NA NA NA NA NA
## [99415] NA NA NA NA NA 16000 5200 NA NA
## [99424] NA NA NA 2000 6400 4000 NA 7600 3600
## [99433] 2400 4000 NA 2000 NA NA NA 10000 NA
## [99442] 4000 4800 3200 NA NA NA NA NA 2800
## [99451] NA 3200 NA 2800 8000 2800 NA 4400 1400
## [99460] NA NA NA 2400 4000 3600 2000 NA NA
## [99469] NA 2400 4000 8000 6000 NA 3400 20000 NA
## [99478] NA NA 3200 3600 4000 NA 2000 3200 NA
## [99487] NA NA NA NA 2000 NA 12000 7600 8000
## [99496] 5200 7000 7200 4000 NA NA NA NA 3600
## [99505] 3200 NA 4800 NA 4000 NA 8000 6000 4800
## [99514] 1200 NA NA NA 3600 6000 NA NA 5200
## [99523] 5600 NA 8000 2800 NA NA 8000 NA 7200
## [99532] NA 8000 8000 5600 7200 6400 4800 NA NA
## [99541] 6000 2000 NA 3600 4000 NA 2000 3200 3600
## [99550] NA NA 4000 7200 7200 3600 NA 6000 NA
## [99559] NA 12000 4800 3600 2800 NA 4000 4000 2000
## [99568] NA 6000 24000 NA 1200 NA 3200 NA NA
## [99577] NA 6400 NA 6400 3200 5200 NA 6000 2400
## [99586] NA NA NA 2800 4800 4800 NA 8000 NA
## [99595] 4800 NA 8000 NA NA 8000 6400 6000 NA
## [99604] 3600 NA NA NA NA NA 7200 7200 2000
## [99613] 4400 4000 NA 2000 4800 NA 4800 2400 NA
## [99622] 6000 NA NA 4000 10000 NA NA NA NA
## [99631] 4000 NA 4000 NA 2000 6000 3200 NA 6000
## [99640] NA 2800 2400 NA 6000 2800 NA 4000 NA
## [99649] NA 4000 NA 6000 NA NA NA NA 2000
## [99658] 4000 NA 3200 2000 NA NA NA NA 7200
## [99667] NA NA NA NA NA NA NA NA 3600
## [99676] NA 3200 NA NA NA NA 3200 7200 6000
## [99685] 3600 NA NA 4000 8000 NA NA 3200 5200
## [99694] NA NA NA 3200 NA 6000 20000 NA 3600
## [99703] 12000 NA NA NA NA NA 10000 NA 2000
## [99712] 2000 NA NA 500 NA 3200 2000 3200 3200
## [99721] NA NA 8000 2400 NA NA 4000 2400 1600
## [99730] NA 2000 1600 NA NA 4400 NA NA 4000
## [99739] NA NA NA NA NA 7000 NA NA NA
## [99748] NA NA NA NA 4800 8000 NA 7000 NA
## [99757] 12000 NA NA NA 2400 6400 NA 7200 NA
## [99766] NA NA NA 6000 NA 4000 3200 NA 4800
## [99775] NA NA NA NA NA NA 1000 4000 NA
## [99784] 8000 NA 10000 4800 4000 NA NA 4000 NA
## [99793] NA NA NA 6000 NA NA 8000 39000 4000
## [99802] NA NA NA NA NA 40000 NA NA 4800
## [99811] 12000 2880 6000 8800 3200 2000 NA 6000 NA
## [99820] NA 2000 3200 12000 2400 NA 10000 800 6000
## [99829] 8000 NA NA 4800 NA NA 6400 4000 NA
## [99838] NA 9200 2000 NA 3600 NA NA NA 8000
## [99847] 6000 NA NA NA NA NA NA NA 8000
## [99856] NA NA NA 6000 NA NA NA NA NA
## [99865] NA 10000 NA NA 4800 6000 NA 8000 NA
## [99874] 6000 NA NA 6000 8000 NA NA NA NA
## [99883] NA 7000 5000 NA NA NA NA NA NA
## [99892] NA NA NA NA NA 12000 7000 NA NA
## [99901] NA NA NA NA 8000 NA NA NA NA
## [99910] NA NA NA 2000 8000 NA NA 4000 8000
## [99919] NA NA NA NA NA 8000 4000 NA 4800
## [99928] 15000 14000 NA NA NA NA NA NA 4000
## [99937] NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [99946] 10000 NA 5000 NA NA NA NA NA NA
## [99955] 10000 15000 NA NA 2000 NA NA 1200 4000
## [99964] NA NA 30000 NA NA NA NA NA NA
## [99973] 7000 2400 NA NA 6000 NA NA NA NA
## [99982] 3600 6000 NA NA NA 6000 NA 7000 6000
## [99991] 4000 NA 3000 12000 12000 16000 NA NA 2400
## [ reached getOption("max.print") -- omitted 10128 entries ]library(dplyr)
datos_basicos3 <- datos_basicos3_21 %>%
mutate(
P4_5_AB = as.numeric(P4_5_AB),
P4_5_1_AB = as.numeric(P4_5_1_AB),
P4_5_AB_mensual = case_when(
P4_5_1_AB == 1 ~ P4_5_AB * 4, # semana → 4 Wochen
P4_5_1_AB == 2 ~ P4_5_AB * 2, # quincena → 2 Zahlungen
P4_5_1_AB == 3 ~ P4_5_AB, # mes → unverändert
TRUE ~ NA_real_ # andere Codes (8, 9, blanco)
)
)library(dplyr)
# 1️⃣ Einkommensdaten vorbereiten
datos_basicos3_21 <- datos_basicos3_21 %>%
mutate(
P4_2_mensual = as.numeric(P4_2), # Frauen
P4_5_AB = as.numeric(P4_5_AB),
P4_5_1_AB = as.numeric(P4_5_1_AB),
P4_5_AB_mensual = case_when( # Männer
P4_5_1_AB == 1 ~ P4_5_AB * 4,
P4_5_1_AB == 2 ~ P4_5_AB * 2,
P4_5_1_AB == 3 ~ P4_5_AB,
TRUE ~ NA_real_
)
)
# 2️⃣ Werte extrahieren
female <- datos_basicos3_21$P4_2_mensual
male <- datos_basicos3_21$P4_5_AB_mensual
# nur endliche Werte behalten
female <- female[is.finite(female)]
male <- male[is.finite(male)]
# sicherstellen, dass es Daten gibt
stopifnot(length(female) > 0, length(male) > 0)
# 3️⃣ Bin-Einstellungen
binwidth <- 1000
min_val <- floor(min(c(female, male)) / binwidth) * binwidth
max_val <- ceiling(max(c(female, male)) / binwidth) * binwidth
bins <- seq(min_val, max_val, by = binwidth)
# 4️⃣ Funktion zum Zählen
count_bins <- function(values, bins, gender_label) {
values <- values[is.finite(values)]
if (length(values) == 0) {
return(
data.frame(
Income_group = character(0),
Count = integer(0),
Gender = character(0)
)
)
}
h <- hist(values, breaks = bins, plot = FALSE)
data.frame(
Income_group = paste(head(h$breaks, -1), tail(h$breaks, -1), sep = "–"),
Count = h$counts,
Gender = gender_label
)
}
# 5️⃣ Tabellen erstellen
df_female <- count_bins(female, bins, "Mujeres")
df_male <- count_bins(male, bins, "Hombres")
df_counts <- bind_rows(df_female, df_male)
# 6️⃣ Ausgabe prüfen
df_counts## Income_group Count Gender
## 1 0–1000 15295 Mujeres
## 2 1000–2000 11918 Mujeres
## 3 2000–3000 3536 Mujeres
## 4 3000–4000 2467 Mujeres
## 5 4000–5000 2328 Mujeres
## 6 5000–6000 1648 Mujeres
## 7 6000–7000 955 Mujeres
## 8 7000–8000 1390 Mujeres
## 9 8000–9000 460 Mujeres
## 10 9000–10000 1393 Mujeres
## 11 10000–11000 199 Mujeres
## 12 11000–12000 648 Mujeres
## 13 12000–13000 141 Mujeres
## 14 13000–14000 219 Mujeres
## 15 14000–15000 659 Mujeres
## 16 15000–16000 160 Mujeres
## 17 16000–17000 56 Mujeres
## 18 17000–18000 159 Mujeres
## 19 18000–19000 26 Mujeres
## 20 19000–20000 518 Mujeres
## 21 20000–21000 11 Mujeres
## 22 21000–22000 45 Mujeres
## 23 22000–23000 18 Mujeres
## 24 23000–24000 37 Mujeres
## 25 24000–25000 157 Mujeres
## 26 25000–26000 22 Mujeres
## 27 26000–27000 7 Mujeres
## 28 27000–28000 26 Mujeres
## 29 28000–29000 5 Mujeres
## 30 29000–30000 182 Mujeres
## 31 30000–31000 0 Mujeres
## 32 31000–32000 8 Mujeres
## 33 32000–33000 3 Mujeres
## 34 33000–34000 2 Mujeres
## 35 34000–35000 21 Mujeres
## 36 35000–36000 7 Mujeres
## 37 36000–37000 3 Mujeres
## 38 37000–38000 3 Mujeres
## 39 38000–39000 3 Mujeres
## 40 39000–40000 76 Mujeres
## 41 40000–41000 0 Mujeres
## 42 41000–42000 0 Mujeres
## 43 42000–43000 0 Mujeres
## 44 43000–44000 2 Mujeres
## 45 44000–45000 12 Mujeres
## 46 45000–46000 0 Mujeres
## 47 46000–47000 0 Mujeres
## 48 47000–48000 1 Mujeres
## 49 48000–49000 0 Mujeres
## 50 49000–50000 52 Mujeres
## 51 50000–51000 0 Mujeres
## 52 51000–52000 2 Mujeres
## 53 52000–53000 0 Mujeres
## 54 53000–54000 0 Mujeres
## 55 54000–55000 1 Mujeres
## 56 55000–56000 0 Mujeres
## 57 56000–57000 1 Mujeres
## 58 57000–58000 0 Mujeres
## 59 58000–59000 0 Mujeres
## 60 59000–60000 9 Mujeres
## 61 60000–61000 0 Mujeres
## 62 61000–62000 1 Mujeres
## 63 62000–63000 0 Mujeres
## 64 63000–64000 1 Mujeres
## 65 64000–65000 1 Mujeres
## 66 65000–66000 0 Mujeres
## 67 66000–67000 0 Mujeres
## 68 67000–68000 0 Mujeres
## 69 68000–69000 0 Mujeres
## 70 69000–70000 4 Mujeres
## 71 70000–71000 0 Mujeres
## 72 71000–72000 0 Mujeres
## 73 72000–73000 0 Mujeres
## 74 73000–74000 0 Mujeres
## 75 74000–75000 1 Mujeres
## 76 75000–76000 0 Mujeres
## 77 76000–77000 0 Mujeres
## 78 77000–78000 0 Mujeres
## 79 78000–79000 0 Mujeres
## 80 79000–80000 9 Mujeres
## 81 80000–81000 0 Mujeres
## 82 81000–82000 0 Mujeres
## 83 82000–83000 0 Mujeres
## 84 83000–84000 0 Mujeres
## 85 84000–85000 0 Mujeres
## 86 85000–86000 0 Mujeres
## 87 86000–87000 0 Mujeres
## 88 87000–88000 1 Mujeres
## 89 88000–89000 0 Mujeres
## 90 89000–90000 3 Mujeres
## 91 90000–91000 0 Mujeres
## 92 91000–92000 1 Mujeres
## 93 92000–93000 0 Mujeres
## 94 93000–94000 0 Mujeres
## 95 94000–95000 0 Mujeres
## 96 95000–96000 0 Mujeres
## 97 96000–97000 0 Mujeres
## 98 97000–98000 0 Mujeres
## 99 98000–99000 0 Mujeres
## 100 99000–1e+05 2 Mujeres
## 101 1e+05–101000 0 Mujeres
## 102 101000–102000 0 Mujeres
## 103 102000–103000 0 Mujeres
## 104 103000–104000 0 Mujeres
## 105 104000–105000 0 Mujeres
## 106 105000–106000 1 Mujeres
## 107 106000–107000 0 Mujeres
## 108 107000–108000 0 Mujeres
## 109 108000–109000 0 Mujeres
## 110 109000–110000 0 Mujeres
## 111 110000–111000 0 Mujeres
## 112 111000–112000 0 Mujeres
## 113 112000–113000 0 Mujeres
## 114 113000–114000 0 Mujeres
## 115 114000–115000 0 Mujeres
## 116 115000–116000 0 Mujeres
## 117 116000–117000 0 Mujeres
## 118 117000–118000 0 Mujeres
## 119 118000–119000 0 Mujeres
## 120 119000–120000 1 Mujeres
## 121 120000–121000 0 Mujeres
## 122 121000–122000 0 Mujeres
## 123 122000–123000 0 Mujeres
## 124 123000–124000 0 Mujeres
## 125 124000–125000 0 Mujeres
## 126 125000–126000 0 Mujeres
## 127 126000–127000 0 Mujeres
## 128 127000–128000 0 Mujeres
## 129 128000–129000 0 Mujeres
## 130 129000–130000 0 Mujeres
## 131 130000–131000 0 Mujeres
## 132 131000–132000 0 Mujeres
## 133 132000–133000 0 Mujeres
## 134 133000–134000 0 Mujeres
## 135 134000–135000 1 Mujeres
## 136 135000–136000 0 Mujeres
## 137 136000–137000 0 Mujeres
## 138 137000–138000 0 Mujeres
## 139 138000–139000 0 Mujeres
## 140 139000–140000 0 Mujeres
## 141 140000–141000 0 Mujeres
## 142 141000–142000 0 Mujeres
## 143 142000–143000 0 Mujeres
## 144 143000–144000 0 Mujeres
## 145 144000–145000 0 Mujeres
## 146 145000–146000 0 Mujeres
## 147 146000–147000 0 Mujeres
## 148 147000–148000 0 Mujeres
## 149 148000–149000 0 Mujeres
## 150 149000–150000 0 Mujeres
## 151 150000–151000 0 Mujeres
## 152 151000–152000 0 Mujeres
## 153 152000–153000 0 Mujeres
## 154 153000–154000 0 Mujeres
## 155 154000–155000 0 Mujeres
## 156 155000–156000 0 Mujeres
## 157 156000–157000 0 Mujeres
## 158 157000–158000 0 Mujeres
## 159 158000–159000 0 Mujeres
## 160 159000–160000 0 Mujeres
## 161 160000–161000 0 Mujeres
## 162 161000–162000 0 Mujeres
## 163 162000–163000 0 Mujeres
## 164 163000–164000 0 Mujeres
## 165 164000–165000 0 Mujeres
## 166 165000–166000 0 Mujeres
## 167 166000–167000 0 Mujeres
## 168 167000–168000 0 Mujeres
## 169 168000–169000 0 Mujeres
## 170 169000–170000 1 Mujeres
## 171 170000–171000 0 Mujeres
## 172 171000–172000 0 Mujeres
## 173 172000–173000 0 Mujeres
## 174 173000–174000 0 Mujeres
## 175 174000–175000 0 Mujeres
## 176 175000–176000 0 Mujeres
## 177 176000–177000 0 Mujeres
## 178 177000–178000 0 Mujeres
## 179 178000–179000 0 Mujeres
## 180 179000–180000 0 Mujeres
## 181 180000–181000 0 Mujeres
## 182 181000–182000 0 Mujeres
## 183 182000–183000 0 Mujeres
## 184 183000–184000 0 Mujeres
## 185 184000–185000 0 Mujeres
## 186 185000–186000 0 Mujeres
## 187 186000–187000 0 Mujeres
## 188 187000–188000 0 Mujeres
## 189 188000–189000 0 Mujeres
## 190 189000–190000 0 Mujeres
## 191 190000–191000 0 Mujeres
## 192 191000–192000 0 Mujeres
## 193 192000–193000 0 Mujeres
## 194 193000–194000 0 Mujeres
## 195 194000–195000 0 Mujeres
## 196 195000–196000 0 Mujeres
## 197 196000–197000 0 Mujeres
## 198 197000–198000 0 Mujeres
## 199 198000–199000 0 Mujeres
## 200 199000–2e+05 1 Mujeres
## 201 2e+05–201000 0 Mujeres
## 202 201000–202000 0 Mujeres
## 203 202000–203000 0 Mujeres
## 204 203000–204000 0 Mujeres
## 205 204000–205000 0 Mujeres
## 206 205000–206000 0 Mujeres
## 207 206000–207000 0 Mujeres
## 208 207000–208000 0 Mujeres
## 209 208000–209000 0 Mujeres
## 210 209000–210000 0 Mujeres
## 211 210000–211000 0 Mujeres
## 212 211000–212000 0 Mujeres
## 213 212000–213000 0 Mujeres
## 214 213000–214000 0 Mujeres
## 215 214000–215000 0 Mujeres
## 216 215000–216000 0 Mujeres
## 217 216000–217000 0 Mujeres
## 218 217000–218000 0 Mujeres
## 219 218000–219000 0 Mujeres
## 220 219000–220000 0 Mujeres
## 221 220000–221000 0 Mujeres
## 222 221000–222000 0 Mujeres
## 223 222000–223000 0 Mujeres
## 224 223000–224000 0 Mujeres
## 225 224000–225000 0 Mujeres
## 226 225000–226000 0 Mujeres
## 227 226000–227000 0 Mujeres
## 228 227000–228000 0 Mujeres
## 229 228000–229000 0 Mujeres
## 230 229000–230000 0 Mujeres
## 231 230000–231000 0 Mujeres
## 232 231000–232000 0 Mujeres
## 233 232000–233000 0 Mujeres
## 234 233000–234000 0 Mujeres
## 235 234000–235000 0 Mujeres
## 236 235000–236000 0 Mujeres
## 237 236000–237000 0 Mujeres
## 238 237000–238000 0 Mujeres
## 239 238000–239000 0 Mujeres
## 240 239000–240000 0 Mujeres
## 241 240000–241000 0 Mujeres
## 242 241000–242000 0 Mujeres
## 243 242000–243000 0 Mujeres
## 244 243000–244000 0 Mujeres
## 245 244000–245000 0 Mujeres
## 246 245000–246000 0 Mujeres
## 247 246000–247000 0 Mujeres
## 248 247000–248000 0 Mujeres
## 249 248000–249000 0 Mujeres
## 250 249000–250000 0 Mujeres
## 251 250000–251000 0 Mujeres
## 252 251000–252000 0 Mujeres
## 253 252000–253000 0 Mujeres
## 254 253000–254000 0 Mujeres
## 255 254000–255000 0 Mujeres
## 256 255000–256000 0 Mujeres
## 257 256000–257000 0 Mujeres
## 258 257000–258000 0 Mujeres
## 259 258000–259000 0 Mujeres
## 260 259000–260000 0 Mujeres
## 261 260000–261000 0 Mujeres
## 262 261000–262000 0 Mujeres
## 263 262000–263000 0 Mujeres
## 264 263000–264000 0 Mujeres
## 265 264000–265000 0 Mujeres
## 266 265000–266000 0 Mujeres
## 267 266000–267000 0 Mujeres
## 268 267000–268000 0 Mujeres
## 269 268000–269000 0 Mujeres
## 270 269000–270000 0 Mujeres
## 271 270000–271000 0 Mujeres
## 272 271000–272000 0 Mujeres
## 273 272000–273000 0 Mujeres
## 274 273000–274000 0 Mujeres
## 275 274000–275000 0 Mujeres
## 276 275000–276000 0 Mujeres
## 277 276000–277000 0 Mujeres
## 278 277000–278000 0 Mujeres
## 279 278000–279000 0 Mujeres
## 280 279000–280000 0 Mujeres
## 281 280000–281000 0 Mujeres
## 282 281000–282000 0 Mujeres
## 283 282000–283000 0 Mujeres
## 284 283000–284000 0 Mujeres
## 285 284000–285000 0 Mujeres
## 286 285000–286000 0 Mujeres
## 287 286000–287000 0 Mujeres
## 288 287000–288000 0 Mujeres
## 289 288000–289000 0 Mujeres
## 290 289000–290000 0 Mujeres
## 291 290000–291000 0 Mujeres
## 292 291000–292000 0 Mujeres
## 293 292000–293000 0 Mujeres
## 294 293000–294000 0 Mujeres
## 295 294000–295000 0 Mujeres
## 296 295000–296000 0 Mujeres
## 297 296000–297000 0 Mujeres
## 298 297000–298000 0 Mujeres
## 299 298000–299000 0 Mujeres
## 300 299000–3e+05 0 Mujeres
## 301 3e+05–301000 0 Mujeres
## 302 301000–302000 0 Mujeres
## 303 302000–303000 0 Mujeres
## 304 303000–304000 0 Mujeres
## 305 304000–305000 0 Mujeres
## 306 305000–306000 0 Mujeres
## 307 306000–307000 0 Mujeres
## 308 307000–308000 0 Mujeres
## 309 308000–309000 0 Mujeres
## 310 309000–310000 0 Mujeres
## 311 310000–311000 0 Mujeres
## 312 311000–312000 0 Mujeres
## 313 312000–313000 0 Mujeres
## 314 313000–314000 0 Mujeres
## 315 314000–315000 0 Mujeres
## 316 315000–316000 0 Mujeres
## 317 316000–317000 0 Mujeres
## 318 317000–318000 0 Mujeres
## 319 318000–319000 0 Mujeres
## 320 319000–320000 0 Mujeres
## 321 320000–321000 0 Mujeres
## 322 321000–322000 0 Mujeres
## 323 322000–323000 0 Mujeres
## 324 323000–324000 0 Mujeres
## 325 324000–325000 0 Mujeres
## 326 325000–326000 0 Mujeres
## 327 326000–327000 0 Mujeres
## 328 327000–328000 0 Mujeres
## 329 328000–329000 0 Mujeres
## 330 329000–330000 0 Mujeres
## 331 330000–331000 0 Mujeres
## 332 331000–332000 0 Mujeres
## 333 332000–333000 0 Mujeres
## 334 333000–334000 0 Mujeres
## 335 334000–335000 0 Mujeres
## 336 335000–336000 0 Mujeres
## 337 336000–337000 0 Mujeres
## 338 337000–338000 0 Mujeres
## 339 338000–339000 0 Mujeres
## 340 339000–340000 0 Mujeres
## 341 340000–341000 0 Mujeres
## 342 341000–342000 0 Mujeres
## 343 342000–343000 0 Mujeres
## 344 343000–344000 0 Mujeres
## 345 344000–345000 0 Mujeres
## 346 345000–346000 0 Mujeres
## 347 346000–347000 0 Mujeres
## 348 347000–348000 0 Mujeres
## 349 348000–349000 0 Mujeres
## 350 349000–350000 0 Mujeres
## 351 350000–351000 0 Mujeres
## 352 351000–352000 0 Mujeres
## 353 352000–353000 0 Mujeres
## 354 353000–354000 0 Mujeres
## 355 354000–355000 0 Mujeres
## 356 355000–356000 0 Mujeres
## 357 356000–357000 0 Mujeres
## 358 357000–358000 0 Mujeres
## 359 358000–359000 0 Mujeres
## 360 359000–360000 0 Mujeres
## 361 360000–361000 0 Mujeres
## 362 361000–362000 0 Mujeres
## 363 362000–363000 0 Mujeres
## 364 363000–364000 0 Mujeres
## 365 364000–365000 0 Mujeres
## 366 365000–366000 0 Mujeres
## 367 366000–367000 0 Mujeres
## 368 367000–368000 0 Mujeres
## 369 368000–369000 0 Mujeres
## 370 369000–370000 0 Mujeres
## 371 370000–371000 0 Mujeres
## 372 371000–372000 0 Mujeres
## 373 372000–373000 0 Mujeres
## 374 373000–374000 0 Mujeres
## 375 374000–375000 0 Mujeres
## 376 375000–376000 0 Mujeres
## 377 376000–377000 0 Mujeres
## 378 377000–378000 0 Mujeres
## 379 378000–379000 0 Mujeres
## 380 379000–380000 0 Mujeres
## 381 380000–381000 0 Mujeres
## 382 381000–382000 0 Mujeres
## 383 382000–383000 0 Mujeres
## 384 383000–384000 0 Mujeres
## 385 384000–385000 0 Mujeres
## 386 385000–386000 0 Mujeres
## 387 386000–387000 0 Mujeres
## 388 387000–388000 0 Mujeres
## 389 388000–389000 0 Mujeres
## 390 389000–390000 0 Mujeres
## 391 390000–391000 0 Mujeres
## 392 391000–392000 0 Mujeres
## 393 392000–393000 0 Mujeres
## 394 393000–394000 0 Mujeres
## 395 394000–395000 0 Mujeres
## 396 395000–396000 0 Mujeres
## 397 396000–397000 0 Mujeres
## 398 397000–398000 0 Mujeres
## 399 398000–399000 0 Mujeres
## 400 399000–4e+05 0 Mujeres
## 401 4e+05–401000 0 Mujeres
## 402 401000–402000 0 Mujeres
## 403 402000–403000 0 Mujeres
## 404 403000–404000 0 Mujeres
## 405 404000–405000 0 Mujeres
## 406 405000–406000 0 Mujeres
## 407 406000–407000 0 Mujeres
## 408 407000–408000 0 Mujeres
## 409 408000–409000 0 Mujeres
## 410 409000–410000 0 Mujeres
## 411 410000–411000 0 Mujeres
## 412 411000–412000 0 Mujeres
## 413 412000–413000 0 Mujeres
## 414 413000–414000 0 Mujeres
## 415 414000–415000 0 Mujeres
## 416 415000–416000 0 Mujeres
## 417 416000–417000 0 Mujeres
## 418 417000–418000 0 Mujeres
## 419 418000–419000 0 Mujeres
## 420 419000–420000 0 Mujeres
## 421 420000–421000 0 Mujeres
## 422 421000–422000 0 Mujeres
## 423 422000–423000 0 Mujeres
## 424 423000–424000 0 Mujeres
## 425 424000–425000 0 Mujeres
## 426 425000–426000 0 Mujeres
## 427 426000–427000 0 Mujeres
## 428 427000–428000 0 Mujeres
## 429 428000–429000 0 Mujeres
## 430 429000–430000 0 Mujeres
## 431 430000–431000 0 Mujeres
## 432 431000–432000 0 Mujeres
## 433 432000–433000 0 Mujeres
## 434 433000–434000 0 Mujeres
## 435 434000–435000 0 Mujeres
## 436 435000–436000 0 Mujeres
## 437 436000–437000 0 Mujeres
## 438 437000–438000 0 Mujeres
## 439 438000–439000 0 Mujeres
## 440 439000–440000 0 Mujeres
## 441 440000–441000 0 Mujeres
## 442 441000–442000 0 Mujeres
## 443 442000–443000 0 Mujeres
## 444 443000–444000 0 Mujeres
## 445 444000–445000 0 Mujeres
## 446 445000–446000 0 Mujeres
## 447 446000–447000 0 Mujeres
## 448 447000–448000 0 Mujeres
## 449 448000–449000 0 Mujeres
## 450 449000–450000 0 Mujeres
## 451 450000–451000 0 Mujeres
## 452 451000–452000 0 Mujeres
## 453 452000–453000 0 Mujeres
## 454 453000–454000 0 Mujeres
## 455 454000–455000 0 Mujeres
## 456 455000–456000 0 Mujeres
## 457 456000–457000 0 Mujeres
## 458 457000–458000 0 Mujeres
## 459 458000–459000 0 Mujeres
## 460 459000–460000 0 Mujeres
## 461 460000–461000 0 Mujeres
## 462 461000–462000 0 Mujeres
## 463 462000–463000 0 Mujeres
## 464 463000–464000 0 Mujeres
## 465 464000–465000 0 Mujeres
## 466 465000–466000 0 Mujeres
## 467 466000–467000 0 Mujeres
## 468 467000–468000 0 Mujeres
## 469 468000–469000 0 Mujeres
## 470 469000–470000 0 Mujeres
## 471 470000–471000 0 Mujeres
## 472 471000–472000 0 Mujeres
## 473 472000–473000 0 Mujeres
## 474 473000–474000 0 Mujeres
## 475 474000–475000 0 Mujeres
## 476 475000–476000 0 Mujeres
## 477 476000–477000 0 Mujeres
## 478 477000–478000 0 Mujeres
## 479 478000–479000 0 Mujeres
## 480 479000–480000 0 Mujeres
## 481 480000–481000 0 Mujeres
## 482 481000–482000 0 Mujeres
## 483 482000–483000 0 Mujeres
## 484 483000–484000 0 Mujeres
## 485 484000–485000 0 Mujeres
## 486 485000–486000 0 Mujeres
## 487 486000–487000 0 Mujeres
## 488 487000–488000 0 Mujeres
## 489 488000–489000 0 Mujeres
## 490 489000–490000 0 Mujeres
## 491 490000–491000 0 Mujeres
## 492 491000–492000 0 Mujeres
## 493 492000–493000 0 Mujeres
## 494 493000–494000 0 Mujeres
## 495 494000–495000 0 Mujeres
## 496 495000–496000 0 Mujeres
## 497 496000–497000 0 Mujeres
## 498 497000–498000 0 Mujeres
## 499 498000–499000 0 Mujeres
## 500 499000–5e+05 1 Mujeres
## 501 5e+05–501000 0 Mujeres
## 502 501000–502000 0 Mujeres
## 503 502000–503000 0 Mujeres
## 504 503000–504000 0 Mujeres
## 505 504000–505000 0 Mujeres
## 506 505000–506000 0 Mujeres
## 507 506000–507000 0 Mujeres
## 508 507000–508000 0 Mujeres
## 509 508000–509000 0 Mujeres
## 510 509000–510000 0 Mujeres
## 511 510000–511000 0 Mujeres
## 512 511000–512000 0 Mujeres
## 513 512000–513000 0 Mujeres
## 514 513000–514000 0 Mujeres
## 515 514000–515000 0 Mujeres
## 516 515000–516000 0 Mujeres
## 517 516000–517000 0 Mujeres
## 518 517000–518000 0 Mujeres
## 519 518000–519000 0 Mujeres
## 520 519000–520000 0 Mujeres
## 521 520000–521000 0 Mujeres
## 522 521000–522000 0 Mujeres
## 523 522000–523000 0 Mujeres
## 524 523000–524000 0 Mujeres
## 525 524000–525000 0 Mujeres
## 526 525000–526000 0 Mujeres
## 527 526000–527000 0 Mujeres
## 528 527000–528000 0 Mujeres
## 529 528000–529000 0 Mujeres
## 530 529000–530000 0 Mujeres
## 531 530000–531000 0 Mujeres
## 532 531000–532000 0 Mujeres
## 533 532000–533000 0 Mujeres
## 534 533000–534000 0 Mujeres
## 535 534000–535000 0 Mujeres
## 536 535000–536000 0 Mujeres
## 537 536000–537000 0 Mujeres
## 538 537000–538000 0 Mujeres
## 539 538000–539000 0 Mujeres
## 540 539000–540000 0 Mujeres
## 541 540000–541000 0 Mujeres
## 542 541000–542000 0 Mujeres
## 543 542000–543000 0 Mujeres
## 544 543000–544000 0 Mujeres
## 545 544000–545000 0 Mujeres
## 546 545000–546000 0 Mujeres
## 547 546000–547000 0 Mujeres
## 548 547000–548000 0 Mujeres
## 549 548000–549000 0 Mujeres
## 550 549000–550000 0 Mujeres
## 551 550000–551000 0 Mujeres
## 552 551000–552000 0 Mujeres
## 553 552000–553000 0 Mujeres
## 554 553000–554000 0 Mujeres
## 555 554000–555000 0 Mujeres
## 556 555000–556000 0 Mujeres
## 557 556000–557000 0 Mujeres
## 558 557000–558000 0 Mujeres
## 559 558000–559000 0 Mujeres
## 560 559000–560000 0 Mujeres
## 561 560000–561000 0 Mujeres
## 562 561000–562000 0 Mujeres
## 563 562000–563000 0 Mujeres
## 564 563000–564000 0 Mujeres
## 565 564000–565000 0 Mujeres
## 566 565000–566000 0 Mujeres
## 567 566000–567000 0 Mujeres
## 568 567000–568000 0 Mujeres
## 569 568000–569000 0 Mujeres
## 570 569000–570000 0 Mujeres
## 571 570000–571000 0 Mujeres
## 572 571000–572000 0 Mujeres
## 573 572000–573000 0 Mujeres
## 574 573000–574000 0 Mujeres
## 575 574000–575000 0 Mujeres
## 576 575000–576000 0 Mujeres
## 577 576000–577000 0 Mujeres
## 578 577000–578000 0 Mujeres
## 579 578000–579000 0 Mujeres
## 580 579000–580000 0 Mujeres
## 581 580000–581000 0 Mujeres
## 582 581000–582000 0 Mujeres
## 583 582000–583000 0 Mujeres
## 584 583000–584000 0 Mujeres
## 585 584000–585000 0 Mujeres
## 586 585000–586000 0 Mujeres
## 587 586000–587000 0 Mujeres
## 588 587000–588000 0 Mujeres
## 589 588000–589000 0 Mujeres
## 590 589000–590000 0 Mujeres
## 591 590000–591000 0 Mujeres
## 592 591000–592000 0 Mujeres
## 593 592000–593000 0 Mujeres
## 594 593000–594000 0 Mujeres
## 595 594000–595000 0 Mujeres
## 596 595000–596000 0 Mujeres
## 597 596000–597000 0 Mujeres
## 598 597000–598000 0 Mujeres
## 599 598000–599000 0 Mujeres
## 600 599000–6e+05 0 Mujeres
## 601 6e+05–601000 0 Mujeres
## 602 601000–602000 0 Mujeres
## 603 602000–603000 0 Mujeres
## 604 603000–604000 0 Mujeres
## 605 604000–605000 0 Mujeres
## 606 605000–606000 0 Mujeres
## 607 606000–607000 0 Mujeres
## 608 607000–608000 0 Mujeres
## 609 608000–609000 0 Mujeres
## 610 609000–610000 0 Mujeres
## 611 610000–611000 0 Mujeres
## 612 611000–612000 0 Mujeres
## 613 612000–613000 0 Mujeres
## 614 613000–614000 0 Mujeres
## 615 614000–615000 0 Mujeres
## 616 615000–616000 0 Mujeres
## 617 616000–617000 0 Mujeres
## 618 617000–618000 0 Mujeres
## 619 618000–619000 0 Mujeres
## 620 619000–620000 0 Mujeres
## 621 620000–621000 0 Mujeres
## 622 621000–622000 0 Mujeres
## 623 622000–623000 0 Mujeres
## 624 623000–624000 0 Mujeres
## 625 624000–625000 0 Mujeres
## 626 625000–626000 0 Mujeres
## 627 626000–627000 0 Mujeres
## 628 627000–628000 0 Mujeres
## 629 628000–629000 0 Mujeres
## 630 629000–630000 0 Mujeres
## 631 630000–631000 0 Mujeres
## 632 631000–632000 0 Mujeres
## 633 632000–633000 0 Mujeres
## 634 633000–634000 0 Mujeres
## 635 634000–635000 0 Mujeres
## 636 635000–636000 0 Mujeres
## 637 636000–637000 0 Mujeres
## 638 637000–638000 0 Mujeres
## 639 638000–639000 0 Mujeres
## 640 639000–640000 0 Mujeres
## 641 640000–641000 0 Mujeres
## 642 641000–642000 0 Mujeres
## 643 642000–643000 0 Mujeres
## 644 643000–644000 0 Mujeres
## 645 644000–645000 0 Mujeres
## 646 645000–646000 0 Mujeres
## 647 646000–647000 0 Mujeres
## 648 647000–648000 0 Mujeres
## 649 648000–649000 0 Mujeres
## 650 649000–650000 0 Mujeres
## 651 650000–651000 0 Mujeres
## 652 651000–652000 0 Mujeres
## 653 652000–653000 0 Mujeres
## 654 653000–654000 0 Mujeres
## 655 654000–655000 0 Mujeres
## 656 655000–656000 0 Mujeres
## 657 656000–657000 0 Mujeres
## 658 657000–658000 0 Mujeres
## 659 658000–659000 0 Mujeres
## 660 659000–660000 0 Mujeres
## 661 660000–661000 0 Mujeres
## 662 661000–662000 0 Mujeres
## 663 662000–663000 0 Mujeres
## 664 663000–664000 0 Mujeres
## 665 664000–665000 0 Mujeres
## 666 665000–666000 0 Mujeres
## 667 666000–667000 0 Mujeres
## 668 667000–668000 0 Mujeres
## 669 668000–669000 0 Mujeres
## 670 669000–670000 0 Mujeres
## 671 670000–671000 0 Mujeres
## 672 671000–672000 0 Mujeres
## 673 672000–673000 0 Mujeres
## 674 673000–674000 0 Mujeres
## 675 674000–675000 0 Mujeres
## 676 675000–676000 0 Mujeres
## 677 676000–677000 0 Mujeres
## 678 677000–678000 0 Mujeres
## 679 678000–679000 0 Mujeres
## 680 679000–680000 0 Mujeres
## 681 680000–681000 0 Mujeres
## 682 681000–682000 0 Mujeres
## 683 682000–683000 0 Mujeres
## 684 683000–684000 0 Mujeres
## 685 684000–685000 0 Mujeres
## 686 685000–686000 0 Mujeres
## 687 686000–687000 0 Mujeres
## 688 687000–688000 0 Mujeres
## 689 688000–689000 0 Mujeres
## 690 689000–690000 0 Mujeres
## 691 690000–691000 0 Mujeres
## 692 691000–692000 0 Mujeres
## 693 692000–693000 0 Mujeres
## 694 693000–694000 0 Mujeres
## 695 694000–695000 0 Mujeres
## 696 695000–696000 0 Mujeres
## 697 696000–697000 0 Mujeres
## 698 697000–698000 0 Mujeres
## 699 698000–699000 0 Mujeres
## 700 699000–7e+05 0 Mujeres
## 701 7e+05–701000 0 Mujeres
## 702 701000–702000 0 Mujeres
## 703 702000–703000 0 Mujeres
## 704 703000–704000 0 Mujeres
## 705 704000–705000 0 Mujeres
## 706 705000–706000 0 Mujeres
## 707 706000–707000 0 Mujeres
## 708 707000–708000 0 Mujeres
## 709 708000–709000 0 Mujeres
## 710 709000–710000 0 Mujeres
## 711 710000–711000 0 Mujeres
## 712 711000–712000 0 Mujeres
## 713 712000–713000 0 Mujeres
## 714 713000–714000 0 Mujeres
## 715 714000–715000 0 Mujeres
## 716 715000–716000 0 Mujeres
## 717 716000–717000 0 Mujeres
## 718 717000–718000 0 Mujeres
## 719 718000–719000 0 Mujeres
## 720 719000–720000 0 Mujeres
## 721 720000–721000 0 Mujeres
## 722 721000–722000 0 Mujeres
## 723 722000–723000 0 Mujeres
## 724 723000–724000 0 Mujeres
## 725 724000–725000 0 Mujeres
## 726 725000–726000 0 Mujeres
## 727 726000–727000 0 Mujeres
## 728 727000–728000 0 Mujeres
## 729 728000–729000 0 Mujeres
## 730 729000–730000 0 Mujeres
## 731 730000–731000 0 Mujeres
## 732 731000–732000 0 Mujeres
## 733 732000–733000 0 Mujeres
## 734 733000–734000 0 Mujeres
## 735 734000–735000 0 Mujeres
## 736 735000–736000 0 Mujeres
## 737 736000–737000 0 Mujeres
## 738 737000–738000 0 Mujeres
## 739 738000–739000 0 Mujeres
## 740 739000–740000 0 Mujeres
## 741 740000–741000 0 Mujeres
## 742 741000–742000 0 Mujeres
## 743 742000–743000 0 Mujeres
## 744 743000–744000 0 Mujeres
## 745 744000–745000 0 Mujeres
## 746 745000–746000 0 Mujeres
## 747 746000–747000 0 Mujeres
## 748 747000–748000 0 Mujeres
## 749 748000–749000 0 Mujeres
## 750 749000–750000 0 Mujeres
## 751 750000–751000 0 Mujeres
## 752 751000–752000 0 Mujeres
## 753 752000–753000 0 Mujeres
## 754 753000–754000 0 Mujeres
## 755 754000–755000 0 Mujeres
## 756 755000–756000 0 Mujeres
## 757 756000–757000 0 Mujeres
## 758 757000–758000 0 Mujeres
## 759 758000–759000 0 Mujeres
## 760 759000–760000 0 Mujeres
## 761 760000–761000 0 Mujeres
## 762 761000–762000 0 Mujeres
## 763 762000–763000 0 Mujeres
## 764 763000–764000 0 Mujeres
## 765 764000–765000 0 Mujeres
## 766 765000–766000 0 Mujeres
## 767 766000–767000 0 Mujeres
## 768 767000–768000 0 Mujeres
## 769 768000–769000 0 Mujeres
## 770 769000–770000 0 Mujeres
## 771 770000–771000 0 Mujeres
## 772 771000–772000 0 Mujeres
## 773 772000–773000 0 Mujeres
## 774 773000–774000 0 Mujeres
## 775 774000–775000 0 Mujeres
## 776 775000–776000 0 Mujeres
## 777 776000–777000 0 Mujeres
## 778 777000–778000 0 Mujeres
## 779 778000–779000 0 Mujeres
## 780 779000–780000 0 Mujeres
## 781 780000–781000 0 Mujeres
## 782 781000–782000 0 Mujeres
## 783 782000–783000 0 Mujeres
## 784 783000–784000 0 Mujeres
## 785 784000–785000 0 Mujeres
## 786 785000–786000 0 Mujeres
## 787 786000–787000 0 Mujeres
## 788 787000–788000 0 Mujeres
## 789 788000–789000 0 Mujeres
## 790 789000–790000 0 Mujeres
## 791 790000–791000 0 Mujeres
## 792 791000–792000 0 Mujeres
## 793 792000–793000 0 Mujeres
## 794 793000–794000 0 Mujeres
## 795 794000–795000 0 Mujeres
## 796 795000–796000 0 Mujeres
## 797 796000–797000 0 Mujeres
## 798 797000–798000 0 Mujeres
## 799 798000–799000 0 Mujeres
## 800 799000–8e+05 1 Mujeres
## 801 8e+05–801000 0 Mujeres
## 802 801000–802000 0 Mujeres
## 803 802000–803000 0 Mujeres
## 804 803000–804000 0 Mujeres
## 805 804000–805000 0 Mujeres
## 806 805000–806000 0 Mujeres
## 807 806000–807000 0 Mujeres
## 808 807000–808000 0 Mujeres
## 809 808000–809000 0 Mujeres
## 810 809000–810000 0 Mujeres
## 811 810000–811000 0 Mujeres
## 812 811000–812000 0 Mujeres
## 813 812000–813000 0 Mujeres
## 814 813000–814000 0 Mujeres
## 815 814000–815000 0 Mujeres
## 816 815000–816000 0 Mujeres
## 817 816000–817000 0 Mujeres
## 818 817000–818000 0 Mujeres
## 819 818000–819000 0 Mujeres
## 820 819000–820000 0 Mujeres
## 821 820000–821000 0 Mujeres
## 822 821000–822000 0 Mujeres
## 823 822000–823000 0 Mujeres
## 824 823000–824000 0 Mujeres
## 825 824000–825000 0 Mujeres
## 826 825000–826000 0 Mujeres
## 827 826000–827000 0 Mujeres
## 828 827000–828000 0 Mujeres
## 829 828000–829000 0 Mujeres
## 830 829000–830000 0 Mujeres
## 831 830000–831000 0 Mujeres
## 832 831000–832000 0 Mujeres
## 833 832000–833000 0 Mujeres
## 834 833000–834000 0 Mujeres
## 835 834000–835000 0 Mujeres
## 836 835000–836000 0 Mujeres
## 837 836000–837000 0 Mujeres
## 838 837000–838000 0 Mujeres
## 839 838000–839000 0 Mujeres
## 840 839000–840000 0 Mujeres
## 841 840000–841000 0 Mujeres
## 842 841000–842000 0 Mujeres
## 843 842000–843000 0 Mujeres
## 844 843000–844000 0 Mujeres
## 845 844000–845000 0 Mujeres
## 846 845000–846000 0 Mujeres
## 847 846000–847000 0 Mujeres
## 848 847000–848000 0 Mujeres
## 849 848000–849000 0 Mujeres
## 850 849000–850000 0 Mujeres
## 851 850000–851000 0 Mujeres
## 852 851000–852000 0 Mujeres
## 853 852000–853000 0 Mujeres
## 854 853000–854000 0 Mujeres
## 855 854000–855000 0 Mujeres
## 856 855000–856000 0 Mujeres
## 857 856000–857000 0 Mujeres
## 858 857000–858000 0 Mujeres
## 859 858000–859000 0 Mujeres
## 860 859000–860000 0 Mujeres
## 861 860000–861000 0 Mujeres
## 862 861000–862000 0 Mujeres
## 863 862000–863000 0 Mujeres
## 864 863000–864000 0 Mujeres
## 865 864000–865000 0 Mujeres
## 866 865000–866000 0 Mujeres
## 867 866000–867000 0 Mujeres
## 868 867000–868000 0 Mujeres
## 869 868000–869000 0 Mujeres
## 870 869000–870000 0 Mujeres
## 871 870000–871000 0 Mujeres
## 872 871000–872000 0 Mujeres
## 873 872000–873000 0 Mujeres
## 874 873000–874000 0 Mujeres
## 875 874000–875000 0 Mujeres
## 876 875000–876000 0 Mujeres
## 877 876000–877000 0 Mujeres
## 878 877000–878000 0 Mujeres
## 879 878000–879000 0 Mujeres
## 880 879000–880000 0 Mujeres
## 881 880000–881000 0 Mujeres
## 882 881000–882000 0 Mujeres
## 883 882000–883000 0 Mujeres
## 884 883000–884000 0 Mujeres
## 885 884000–885000 0 Mujeres
## 886 885000–886000 0 Mujeres
## 887 886000–887000 0 Mujeres
## 888 887000–888000 0 Mujeres
## 889 888000–889000 0 Mujeres
## 890 889000–890000 0 Mujeres
## 891 890000–891000 0 Mujeres
## 892 891000–892000 0 Mujeres
## 893 892000–893000 0 Mujeres
## 894 893000–894000 0 Mujeres
## 895 894000–895000 0 Mujeres
## 896 895000–896000 0 Mujeres
## 897 896000–897000 0 Mujeres
## 898 897000–898000 0 Mujeres
## 899 898000–899000 0 Mujeres
## 900 899000–9e+05 0 Mujeres
## 901 9e+05–901000 0 Mujeres
## 902 901000–902000 0 Mujeres
## 903 902000–903000 0 Mujeres
## 904 903000–904000 0 Mujeres
## 905 904000–905000 0 Mujeres
## 906 905000–906000 0 Mujeres
## 907 906000–907000 0 Mujeres
## 908 907000–908000 0 Mujeres
## 909 908000–909000 0 Mujeres
## 910 909000–910000 0 Mujeres
## 911 910000–911000 0 Mujeres
## 912 911000–912000 0 Mujeres
## 913 912000–913000 0 Mujeres
## 914 913000–914000 0 Mujeres
## 915 914000–915000 0 Mujeres
## 916 915000–916000 0 Mujeres
## 917 916000–917000 0 Mujeres
## 918 917000–918000 0 Mujeres
## 919 918000–919000 0 Mujeres
## 920 919000–920000 0 Mujeres
## 921 920000–921000 0 Mujeres
## 922 921000–922000 0 Mujeres
## 923 922000–923000 0 Mujeres
## 924 923000–924000 0 Mujeres
## 925 924000–925000 0 Mujeres
## 926 925000–926000 0 Mujeres
## 927 926000–927000 0 Mujeres
## 928 927000–928000 0 Mujeres
## 929 928000–929000 0 Mujeres
## 930 929000–930000 0 Mujeres
## 931 930000–931000 0 Mujeres
## 932 931000–932000 0 Mujeres
## 933 932000–933000 0 Mujeres
## 934 933000–934000 0 Mujeres
## 935 934000–935000 0 Mujeres
## 936 935000–936000 0 Mujeres
## 937 936000–937000 0 Mujeres
## 938 937000–938000 0 Mujeres
## 939 938000–939000 0 Mujeres
## 940 939000–940000 0 Mujeres
## 941 940000–941000 0 Mujeres
## 942 941000–942000 0 Mujeres
## 943 942000–943000 0 Mujeres
## 944 943000–944000 0 Mujeres
## 945 944000–945000 0 Mujeres
## 946 945000–946000 0 Mujeres
## 947 946000–947000 0 Mujeres
## 948 947000–948000 0 Mujeres
## 949 948000–949000 0 Mujeres
## 950 949000–950000 0 Mujeres
## 951 950000–951000 0 Mujeres
## 952 951000–952000 0 Mujeres
## 953 952000–953000 0 Mujeres
## 954 953000–954000 0 Mujeres
## 955 954000–955000 0 Mujeres
## 956 955000–956000 0 Mujeres
## 957 956000–957000 0 Mujeres
## 958 957000–958000 0 Mujeres
## 959 958000–959000 0 Mujeres
## 960 959000–960000 0 Mujeres
## 961 960000–961000 0 Mujeres
## 962 961000–962000 0 Mujeres
## 963 962000–963000 0 Mujeres
## 964 963000–964000 0 Mujeres
## 965 964000–965000 0 Mujeres
## 966 965000–966000 0 Mujeres
## 967 966000–967000 0 Mujeres
## 968 967000–968000 0 Mujeres
## 969 968000–969000 0 Mujeres
## 970 969000–970000 0 Mujeres
## 971 970000–971000 0 Mujeres
## 972 971000–972000 0 Mujeres
## 973 972000–973000 0 Mujeres
## 974 973000–974000 0 Mujeres
## 975 974000–975000 0 Mujeres
## 976 975000–976000 0 Mujeres
## 977 976000–977000 0 Mujeres
## 978 977000–978000 0 Mujeres
## 979 978000–979000 0 Mujeres
## 980 979000–980000 0 Mujeres
## 981 980000–981000 0 Mujeres
## 982 981000–982000 0 Mujeres
## 983 982000–983000 0 Mujeres
## 984 983000–984000 0 Mujeres
## 985 984000–985000 0 Mujeres
## 986 985000–986000 0 Mujeres
## 987 986000–987000 0 Mujeres
## 988 987000–988000 0 Mujeres
## 989 988000–989000 0 Mujeres
## 990 989000–990000 0 Mujeres
## 991 990000–991000 0 Mujeres
## 992 991000–992000 0 Mujeres
## 993 992000–993000 0 Mujeres
## 994 993000–994000 0 Mujeres
## 995 994000–995000 0 Mujeres
## 996 995000–996000 0 Mujeres
## 997 996000–997000 0 Mujeres
## 998 997000–998000 0 Mujeres
## 999 998000–999000 0 Mujeres
## 1000 999000–1e+06 4058 Mujeres
## 1001 1e+06–1001000 0 Mujeres
## 1002 1001000–1002000 0 Mujeres
## 1003 1002000–1003000 0 Mujeres
## 1004 1003000–1004000 0 Mujeres
## 1005 1004000–1005000 0 Mujeres
## 1006 1005000–1006000 0 Mujeres
## 1007 1006000–1007000 0 Mujeres
## 1008 1007000–1008000 0 Mujeres
## 1009 1008000–1009000 0 Mujeres
## 1010 1009000–1010000 0 Mujeres
## 1011 1010000–1011000 0 Mujeres
## 1012 1011000–1012000 0 Mujeres
## 1013 1012000–1013000 0 Mujeres
## 1014 1013000–1014000 0 Mujeres
## 1015 1014000–1015000 0 Mujeres
## 1016 1015000–1016000 0 Mujeres
## 1017 1016000–1017000 0 Mujeres
## 1018 1017000–1018000 0 Mujeres
## 1019 1018000–1019000 0 Mujeres
## 1020 1019000–1020000 0 Mujeres
## 1021 1020000–1021000 0 Mujeres
## 1022 1021000–1022000 0 Mujeres
## 1023 1022000–1023000 0 Mujeres
## 1024 1023000–1024000 0 Mujeres
## 1025 1024000–1025000 0 Mujeres
## 1026 1025000–1026000 0 Mujeres
## 1027 1026000–1027000 0 Mujeres
## 1028 1027000–1028000 0 Mujeres
## 1029 1028000–1029000 0 Mujeres
## 1030 1029000–1030000 0 Mujeres
## 1031 1030000–1031000 0 Mujeres
## 1032 1031000–1032000 0 Mujeres
## 1033 1032000–1033000 0 Mujeres
## 1034 1033000–1034000 0 Mujeres
## 1035 1034000–1035000 0 Mujeres
## 1036 1035000–1036000 0 Mujeres
## 1037 1036000–1037000 0 Mujeres
## 1038 1037000–1038000 0 Mujeres
## 1039 1038000–1039000 0 Mujeres
## 1040 1039000–1040000 0 Mujeres
## 1041 1040000–1041000 0 Mujeres
## 1042 1041000–1042000 0 Mujeres
## 1043 1042000–1043000 0 Mujeres
## 1044 1043000–1044000 0 Mujeres
## 1045 1044000–1045000 0 Mujeres
## 1046 1045000–1046000 0 Mujeres
## 1047 1046000–1047000 0 Mujeres
## 1048 1047000–1048000 0 Mujeres
## 1049 1048000–1049000 0 Mujeres
## 1050 1049000–1050000 0 Mujeres
## 1051 1050000–1051000 0 Mujeres
## 1052 1051000–1052000 0 Mujeres
## 1053 1052000–1053000 0 Mujeres
## 1054 1053000–1054000 0 Mujeres
## 1055 1054000–1055000 0 Mujeres
## 1056 1055000–1056000 0 Mujeres
## 1057 1056000–1057000 0 Mujeres
## 1058 1057000–1058000 0 Mujeres
## 1059 1058000–1059000 0 Mujeres
## 1060 1059000–1060000 0 Mujeres
## 1061 1060000–1061000 0 Mujeres
## 1062 1061000–1062000 0 Mujeres
## 1063 1062000–1063000 0 Mujeres
## 1064 1063000–1064000 0 Mujeres
## 1065 1064000–1065000 0 Mujeres
## 1066 1065000–1066000 0 Mujeres
## 1067 1066000–1067000 0 Mujeres
## 1068 1067000–1068000 0 Mujeres
## 1069 1068000–1069000 0 Mujeres
## 1070 1069000–1070000 0 Mujeres
## 1071 1070000–1071000 0 Mujeres
## 1072 1071000–1072000 0 Mujeres
## 1073 1072000–1073000 0 Mujeres
## 1074 1073000–1074000 0 Mujeres
## 1075 1074000–1075000 0 Mujeres
## 1076 1075000–1076000 0 Mujeres
## 1077 1076000–1077000 0 Mujeres
## 1078 1077000–1078000 0 Mujeres
## 1079 1078000–1079000 0 Mujeres
## 1080 1079000–1080000 0 Mujeres
## 1081 1080000–1081000 0 Mujeres
## 1082 1081000–1082000 0 Mujeres
## 1083 1082000–1083000 0 Mujeres
## 1084 1083000–1084000 0 Mujeres
## 1085 1084000–1085000 0 Mujeres
## 1086 1085000–1086000 0 Mujeres
## 1087 1086000–1087000 0 Mujeres
## 1088 1087000–1088000 0 Mujeres
## 1089 1088000–1089000 0 Mujeres
## 1090 1089000–1090000 0 Mujeres
## 1091 1090000–1091000 0 Mujeres
## 1092 1091000–1092000 0 Mujeres
## 1093 1092000–1093000 0 Mujeres
## 1094 1093000–1094000 0 Mujeres
## 1095 1094000–1095000 0 Mujeres
## 1096 1095000–1096000 0 Mujeres
## 1097 1096000–1097000 0 Mujeres
## 1098 1097000–1098000 0 Mujeres
## 1099 1098000–1099000 0 Mujeres
## 1100 1099000–1100000 0 Mujeres
## 1101 1100000–1101000 0 Mujeres
## 1102 1101000–1102000 0 Mujeres
## 1103 1102000–1103000 0 Mujeres
## 1104 1103000–1104000 0 Mujeres
## 1105 1104000–1105000 0 Mujeres
## 1106 1105000–1106000 0 Mujeres
## 1107 1106000–1107000 0 Mujeres
## 1108 1107000–1108000 0 Mujeres
## 1109 1108000–1109000 0 Mujeres
## 1110 1109000–1110000 0 Mujeres
## 1111 1110000–1111000 0 Mujeres
## 1112 1111000–1112000 0 Mujeres
## 1113 1112000–1113000 0 Mujeres
## 1114 1113000–1114000 0 Mujeres
## 1115 1114000–1115000 0 Mujeres
## 1116 1115000–1116000 0 Mujeres
## 1117 1116000–1117000 0 Mujeres
## 1118 1117000–1118000 0 Mujeres
## 1119 1118000–1119000 0 Mujeres
## 1120 1119000–1120000 0 Mujeres
## 1121 1120000–1121000 0 Mujeres
## 1122 1121000–1122000 0 Mujeres
## 1123 1122000–1123000 0 Mujeres
## 1124 1123000–1124000 0 Mujeres
## 1125 1124000–1125000 0 Mujeres
## 1126 1125000–1126000 0 Mujeres
## 1127 1126000–1127000 0 Mujeres
## 1128 1127000–1128000 0 Mujeres
## 1129 1128000–1129000 0 Mujeres
## 1130 1129000–1130000 0 Mujeres
## 1131 1130000–1131000 0 Mujeres
## 1132 1131000–1132000 0 Mujeres
## 1133 1132000–1133000 0 Mujeres
## 1134 1133000–1134000 0 Mujeres
## 1135 1134000–1135000 0 Mujeres
## 1136 1135000–1136000 0 Mujeres
## 1137 1136000–1137000 0 Mujeres
## 1138 1137000–1138000 0 Mujeres
## 1139 1138000–1139000 0 Mujeres
## 1140 1139000–1140000 0 Mujeres
## 1141 1140000–1141000 0 Mujeres
## 1142 1141000–1142000 0 Mujeres
## 1143 1142000–1143000 0 Mujeres
## 1144 1143000–1144000 0 Mujeres
## 1145 1144000–1145000 0 Mujeres
## 1146 1145000–1146000 0 Mujeres
## 1147 1146000–1147000 0 Mujeres
## 1148 1147000–1148000 0 Mujeres
## 1149 1148000–1149000 0 Mujeres
## 1150 1149000–1150000 0 Mujeres
## 1151 1150000–1151000 0 Mujeres
## 1152 1151000–1152000 0 Mujeres
## 1153 1152000–1153000 0 Mujeres
## 1154 1153000–1154000 0 Mujeres
## 1155 1154000–1155000 0 Mujeres
## 1156 1155000–1156000 0 Mujeres
## 1157 1156000–1157000 0 Mujeres
## 1158 1157000–1158000 0 Mujeres
## 1159 1158000–1159000 0 Mujeres
## 1160 1159000–1160000 0 Mujeres
## 1161 1160000–1161000 0 Mujeres
## 1162 1161000–1162000 0 Mujeres
## 1163 1162000–1163000 0 Mujeres
## 1164 1163000–1164000 0 Mujeres
## 1165 1164000–1165000 0 Mujeres
## 1166 1165000–1166000 0 Mujeres
## 1167 1166000–1167000 0 Mujeres
## 1168 1167000–1168000 0 Mujeres
## 1169 1168000–1169000 0 Mujeres
## 1170 1169000–1170000 0 Mujeres
## 1171 1170000–1171000 0 Mujeres
## 1172 1171000–1172000 0 Mujeres
## 1173 1172000–1173000 0 Mujeres
## 1174 1173000–1174000 0 Mujeres
## 1175 1174000–1175000 0 Mujeres
## 1176 1175000–1176000 0 Mujeres
## 1177 1176000–1177000 0 Mujeres
## 1178 1177000–1178000 0 Mujeres
## 1179 1178000–1179000 0 Mujeres
## 1180 1179000–1180000 0 Mujeres
## 1181 1180000–1181000 0 Mujeres
## 1182 1181000–1182000 0 Mujeres
## 1183 1182000–1183000 0 Mujeres
## 1184 1183000–1184000 0 Mujeres
## 1185 1184000–1185000 0 Mujeres
## 1186 1185000–1186000 0 Mujeres
## 1187 1186000–1187000 0 Mujeres
## 1188 1187000–1188000 0 Mujeres
## 1189 1188000–1189000 0 Mujeres
## 1190 1189000–1190000 0 Mujeres
## 1191 1190000–1191000 0 Mujeres
## 1192 1191000–1192000 0 Mujeres
## 1193 1192000–1193000 0 Mujeres
## 1194 1193000–1194000 0 Mujeres
## 1195 1194000–1195000 0 Mujeres
## 1196 1195000–1196000 0 Mujeres
## 1197 1196000–1197000 0 Mujeres
## 1198 1197000–1198000 0 Mujeres
## 1199 1198000–1199000 0 Mujeres
## 1200 1199000–1200000 0 Mujeres
## 1201 1200000–1201000 0 Mujeres
## 1202 1201000–1202000 0 Mujeres
## 1203 1202000–1203000 0 Mujeres
## 1204 1203000–1204000 0 Mujeres
## 1205 1204000–1205000 0 Mujeres
## 1206 1205000–1206000 0 Mujeres
## 1207 1206000–1207000 0 Mujeres
## 1208 1207000–1208000 0 Mujeres
## 1209 1208000–1209000 0 Mujeres
## 1210 1209000–1210000 0 Mujeres
## 1211 1210000–1211000 0 Mujeres
## 1212 1211000–1212000 0 Mujeres
## 1213 1212000–1213000 0 Mujeres
## 1214 1213000–1214000 0 Mujeres
## 1215 1214000–1215000 0 Mujeres
## 1216 1215000–1216000 0 Mujeres
## 1217 1216000–1217000 0 Mujeres
## 1218 1217000–1218000 0 Mujeres
## 1219 1218000–1219000 0 Mujeres
## 1220 1219000–1220000 0 Mujeres
## 1221 1220000–1221000 0 Mujeres
## 1222 1221000–1222000 0 Mujeres
## 1223 1222000–1223000 0 Mujeres
## 1224 1223000–1224000 0 Mujeres
## 1225 1224000–1225000 0 Mujeres
## 1226 1225000–1226000 0 Mujeres
## 1227 1226000–1227000 0 Mujeres
## 1228 1227000–1228000 0 Mujeres
## 1229 1228000–1229000 0 Mujeres
## 1230 1229000–1230000 0 Mujeres
## 1231 1230000–1231000 0 Mujeres
## 1232 1231000–1232000 0 Mujeres
## 1233 1232000–1233000 0 Mujeres
## 1234 1233000–1234000 0 Mujeres
## 1235 1234000–1235000 0 Mujeres
## 1236 1235000–1236000 0 Mujeres
## 1237 1236000–1237000 0 Mujeres
## 1238 1237000–1238000 0 Mujeres
## 1239 1238000–1239000 0 Mujeres
## 1240 1239000–1240000 0 Mujeres
## 1241 1240000–1241000 0 Mujeres
## 1242 1241000–1242000 0 Mujeres
## 1243 1242000–1243000 0 Mujeres
## 1244 1243000–1244000 0 Mujeres
## 1245 1244000–1245000 0 Mujeres
## 1246 1245000–1246000 0 Mujeres
## 1247 1246000–1247000 0 Mujeres
## 1248 1247000–1248000 0 Mujeres
## 1249 1248000–1249000 0 Mujeres
## 1250 1249000–1250000 0 Mujeres
## 1251 1250000–1251000 0 Mujeres
## 1252 1251000–1252000 0 Mujeres
## 1253 1252000–1253000 0 Mujeres
## 1254 1253000–1254000 0 Mujeres
## 1255 1254000–1255000 0 Mujeres
## 1256 1255000–1256000 0 Mujeres
## 1257 1256000–1257000 0 Mujeres
## 1258 1257000–1258000 0 Mujeres
## 1259 1258000–1259000 0 Mujeres
## 1260 1259000–1260000 0 Mujeres
## 1261 1260000–1261000 0 Mujeres
## 1262 1261000–1262000 0 Mujeres
## 1263 1262000–1263000 0 Mujeres
## 1264 1263000–1264000 0 Mujeres
## 1265 1264000–1265000 0 Mujeres
## 1266 1265000–1266000 0 Mujeres
## 1267 1266000–1267000 0 Mujeres
## 1268 1267000–1268000 0 Mujeres
## 1269 1268000–1269000 0 Mujeres
## 1270 1269000–1270000 0 Mujeres
## 1271 1270000–1271000 0 Mujeres
## 1272 1271000–1272000 0 Mujeres
## 1273 1272000–1273000 0 Mujeres
## 1274 1273000–1274000 0 Mujeres
## 1275 1274000–1275000 0 Mujeres
## 1276 1275000–1276000 0 Mujeres
## 1277 1276000–1277000 0 Mujeres
## 1278 1277000–1278000 0 Mujeres
## 1279 1278000–1279000 0 Mujeres
## 1280 1279000–1280000 0 Mujeres
## 1281 1280000–1281000 0 Mujeres
## 1282 1281000–1282000 0 Mujeres
## 1283 1282000–1283000 0 Mujeres
## 1284 1283000–1284000 0 Mujeres
## 1285 1284000–1285000 0 Mujeres
## 1286 1285000–1286000 0 Mujeres
## 1287 1286000–1287000 0 Mujeres
## 1288 1287000–1288000 0 Mujeres
## 1289 1288000–1289000 0 Mujeres
## 1290 1289000–1290000 0 Mujeres
## 1291 1290000–1291000 0 Mujeres
## 1292 1291000–1292000 0 Mujeres
## 1293 1292000–1293000 0 Mujeres
## 1294 1293000–1294000 0 Mujeres
## 1295 1294000–1295000 0 Mujeres
## 1296 1295000–1296000 0 Mujeres
## 1297 1296000–1297000 0 Mujeres
## 1298 1297000–1298000 0 Mujeres
## 1299 1298000–1299000 0 Mujeres
## 1300 1299000–1300000 0 Mujeres
## 1301 1300000–1301000 0 Mujeres
## 1302 1301000–1302000 0 Mujeres
## 1303 1302000–1303000 0 Mujeres
## 1304 1303000–1304000 0 Mujeres
## 1305 1304000–1305000 0 Mujeres
## 1306 1305000–1306000 0 Mujeres
## 1307 1306000–1307000 0 Mujeres
## 1308 1307000–1308000 0 Mujeres
## 1309 1308000–1309000 0 Mujeres
## 1310 1309000–1310000 0 Mujeres
## 1311 1310000–1311000 0 Mujeres
## 1312 1311000–1312000 0 Mujeres
## 1313 1312000–1313000 0 Mujeres
## 1314 1313000–1314000 0 Mujeres
## 1315 1314000–1315000 0 Mujeres
## 1316 1315000–1316000 0 Mujeres
## 1317 1316000–1317000 0 Mujeres
## 1318 1317000–1318000 0 Mujeres
## 1319 1318000–1319000 0 Mujeres
## 1320 1319000–1320000 0 Mujeres
## 1321 1320000–1321000 0 Mujeres
## 1322 1321000–1322000 0 Mujeres
## 1323 1322000–1323000 0 Mujeres
## 1324 1323000–1324000 0 Mujeres
## 1325 1324000–1325000 0 Mujeres
## 1326 1325000–1326000 0 Mujeres
## 1327 1326000–1327000 0 Mujeres
## 1328 1327000–1328000 0 Mujeres
## 1329 1328000–1329000 0 Mujeres
## 1330 1329000–1330000 0 Mujeres
## 1331 1330000–1331000 0 Mujeres
## 1332 1331000–1332000 0 Mujeres
## 1333 1332000–1333000 0 Mujeres
## 1334 1333000–1334000 0 Mujeres
## 1335 1334000–1335000 0 Mujeres
## 1336 1335000–1336000 0 Mujeres
## 1337 1336000–1337000 0 Mujeres
## 1338 1337000–1338000 0 Mujeres
## 1339 1338000–1339000 0 Mujeres
## 1340 1339000–1340000 0 Mujeres
## 1341 1340000–1341000 0 Mujeres
## 1342 1341000–1342000 0 Mujeres
## 1343 1342000–1343000 0 Mujeres
## 1344 1343000–1344000 0 Mujeres
## 1345 1344000–1345000 0 Mujeres
## 1346 1345000–1346000 0 Mujeres
## 1347 1346000–1347000 0 Mujeres
## 1348 1347000–1348000 0 Mujeres
## 1349 1348000–1349000 0 Mujeres
## 1350 1349000–1350000 0 Mujeres
## 1351 1350000–1351000 0 Mujeres
## 1352 1351000–1352000 0 Mujeres
## 1353 1352000–1353000 0 Mujeres
## 1354 1353000–1354000 0 Mujeres
## 1355 1354000–1355000 0 Mujeres
## 1356 1355000–1356000 0 Mujeres
## 1357 1356000–1357000 0 Mujeres
## 1358 1357000–1358000 0 Mujeres
## 1359 1358000–1359000 0 Mujeres
## 1360 1359000–1360000 0 Mujeres
## 1361 1360000–1361000 0 Mujeres
## 1362 1361000–1362000 0 Mujeres
## 1363 1362000–1363000 0 Mujeres
## 1364 1363000–1364000 0 Mujeres
## 1365 1364000–1365000 0 Mujeres
## 1366 1365000–1366000 0 Mujeres
## 1367 1366000–1367000 0 Mujeres
## 1368 1367000–1368000 0 Mujeres
## 1369 1368000–1369000 0 Mujeres
## 1370 1369000–1370000 0 Mujeres
## 1371 1370000–1371000 0 Mujeres
## 1372 1371000–1372000 0 Mujeres
## 1373 1372000–1373000 0 Mujeres
## 1374 1373000–1374000 0 Mujeres
## 1375 1374000–1375000 0 Mujeres
## 1376 1375000–1376000 0 Mujeres
## 1377 1376000–1377000 0 Mujeres
## 1378 1377000–1378000 0 Mujeres
## 1379 1378000–1379000 0 Mujeres
## 1380 1379000–1380000 0 Mujeres
## 1381 1380000–1381000 0 Mujeres
## 1382 1381000–1382000 0 Mujeres
## 1383 1382000–1383000 0 Mujeres
## 1384 1383000–1384000 0 Mujeres
## 1385 1384000–1385000 0 Mujeres
## 1386 1385000–1386000 0 Mujeres
## 1387 1386000–1387000 0 Mujeres
## 1388 1387000–1388000 0 Mujeres
## 1389 1388000–1389000 0 Mujeres
## 1390 1389000–1390000 0 Mujeres
## 1391 1390000–1391000 0 Mujeres
## 1392 1391000–1392000 0 Mujeres
## 1393 1392000–1393000 0 Mujeres
## 1394 1393000–1394000 0 Mujeres
## 1395 1394000–1395000 0 Mujeres
## 1396 1395000–1396000 0 Mujeres
## 1397 1396000–1397000 0 Mujeres
## 1398 1397000–1398000 0 Mujeres
## 1399 1398000–1399000 0 Mujeres
## 1400 1399000–1400000 0 Mujeres
## 1401 1400000–1401000 0 Mujeres
## 1402 1401000–1402000 0 Mujeres
## 1403 1402000–1403000 0 Mujeres
## 1404 1403000–1404000 0 Mujeres
## 1405 1404000–1405000 0 Mujeres
## 1406 1405000–1406000 0 Mujeres
## 1407 1406000–1407000 0 Mujeres
## 1408 1407000–1408000 0 Mujeres
## 1409 1408000–1409000 0 Mujeres
## 1410 1409000–1410000 0 Mujeres
## 1411 1410000–1411000 0 Mujeres
## 1412 1411000–1412000 0 Mujeres
## 1413 1412000–1413000 0 Mujeres
## 1414 1413000–1414000 0 Mujeres
## 1415 1414000–1415000 0 Mujeres
## 1416 1415000–1416000 0 Mujeres
## 1417 1416000–1417000 0 Mujeres
## 1418 1417000–1418000 0 Mujeres
## 1419 1418000–1419000 0 Mujeres
## 1420 1419000–1420000 0 Mujeres
## 1421 1420000–1421000 0 Mujeres
## 1422 1421000–1422000 0 Mujeres
## 1423 1422000–1423000 0 Mujeres
## 1424 1423000–1424000 0 Mujeres
## 1425 1424000–1425000 0 Mujeres
## 1426 1425000–1426000 0 Mujeres
## 1427 1426000–1427000 0 Mujeres
## 1428 1427000–1428000 0 Mujeres
## 1429 1428000–1429000 0 Mujeres
## 1430 1429000–1430000 0 Mujeres
## 1431 1430000–1431000 0 Mujeres
## 1432 1431000–1432000 0 Mujeres
## 1433 1432000–1433000 0 Mujeres
## 1434 1433000–1434000 0 Mujeres
## 1435 1434000–1435000 0 Mujeres
## 1436 1435000–1436000 0 Mujeres
## 1437 1436000–1437000 0 Mujeres
## 1438 1437000–1438000 0 Mujeres
## 1439 1438000–1439000 0 Mujeres
## 1440 1439000–1440000 0 Mujeres
## 1441 1440000–1441000 0 Mujeres
## 1442 1441000–1442000 0 Mujeres
## 1443 1442000–1443000 0 Mujeres
## 1444 1443000–1444000 0 Mujeres
## 1445 1444000–1445000 0 Mujeres
## 1446 1445000–1446000 0 Mujeres
## 1447 1446000–1447000 0 Mujeres
## 1448 1447000–1448000 0 Mujeres
## 1449 1448000–1449000 0 Mujeres
## 1450 1449000–1450000 0 Mujeres
## 1451 1450000–1451000 0 Mujeres
## 1452 1451000–1452000 0 Mujeres
## 1453 1452000–1453000 0 Mujeres
## 1454 1453000–1454000 0 Mujeres
## 1455 1454000–1455000 0 Mujeres
## 1456 1455000–1456000 0 Mujeres
## 1457 1456000–1457000 0 Mujeres
## 1458 1457000–1458000 0 Mujeres
## 1459 1458000–1459000 0 Mujeres
## 1460 1459000–1460000 0 Mujeres
## 1461 1460000–1461000 0 Mujeres
## 1462 1461000–1462000 0 Mujeres
## 1463 1462000–1463000 0 Mujeres
## 1464 1463000–1464000 0 Mujeres
## 1465 1464000–1465000 0 Mujeres
## 1466 1465000–1466000 0 Mujeres
## 1467 1466000–1467000 0 Mujeres
## 1468 1467000–1468000 0 Mujeres
## 1469 1468000–1469000 0 Mujeres
## 1470 1469000–1470000 0 Mujeres
## 1471 1470000–1471000 0 Mujeres
## 1472 1471000–1472000 0 Mujeres
## 1473 1472000–1473000 0 Mujeres
## 1474 1473000–1474000 0 Mujeres
## 1475 1474000–1475000 0 Mujeres
## 1476 1475000–1476000 0 Mujeres
## 1477 1476000–1477000 0 Mujeres
## 1478 1477000–1478000 0 Mujeres
## 1479 1478000–1479000 0 Mujeres
## 1480 1479000–1480000 0 Mujeres
## 1481 1480000–1481000 0 Mujeres
## 1482 1481000–1482000 0 Mujeres
## 1483 1482000–1483000 0 Mujeres
## 1484 1483000–1484000 0 Mujeres
## 1485 1484000–1485000 0 Mujeres
## 1486 1485000–1486000 0 Mujeres
## 1487 1486000–1487000 0 Mujeres
## 1488 1487000–1488000 0 Mujeres
## 1489 1488000–1489000 0 Mujeres
## 1490 1489000–1490000 0 Mujeres
## 1491 1490000–1491000 0 Mujeres
## 1492 1491000–1492000 0 Mujeres
## 1493 1492000–1493000 0 Mujeres
## 1494 1493000–1494000 0 Mujeres
## 1495 1494000–1495000 0 Mujeres
## 1496 1495000–1496000 0 Mujeres
## 1497 1496000–1497000 0 Mujeres
## 1498 1497000–1498000 0 Mujeres
## 1499 1498000–1499000 0 Mujeres
## 1500 1499000–1500000 0 Mujeres
## 1501 1500000–1501000 0 Mujeres
## 1502 1501000–1502000 0 Mujeres
## 1503 1502000–1503000 0 Mujeres
## 1504 1503000–1504000 0 Mujeres
## 1505 1504000–1505000 0 Mujeres
## 1506 1505000–1506000 0 Mujeres
## 1507 1506000–1507000 0 Mujeres
## 1508 1507000–1508000 0 Mujeres
## 1509 1508000–1509000 0 Mujeres
## 1510 1509000–1510000 0 Mujeres
## 1511 1510000–1511000 0 Mujeres
## 1512 1511000–1512000 0 Mujeres
## 1513 1512000–1513000 0 Mujeres
## 1514 1513000–1514000 0 Mujeres
## 1515 1514000–1515000 0 Mujeres
## 1516 1515000–1516000 0 Mujeres
## 1517 1516000–1517000 0 Mujeres
## 1518 1517000–1518000 0 Mujeres
## 1519 1518000–1519000 0 Mujeres
## 1520 1519000–1520000 0 Mujeres
## 1521 1520000–1521000 0 Mujeres
## 1522 1521000–1522000 0 Mujeres
## 1523 1522000–1523000 0 Mujeres
## 1524 1523000–1524000 0 Mujeres
## 1525 1524000–1525000 0 Mujeres
## 1526 1525000–1526000 0 Mujeres
## 1527 1526000–1527000 0 Mujeres
## 1528 1527000–1528000 0 Mujeres
## 1529 1528000–1529000 0 Mujeres
## 1530 1529000–1530000 0 Mujeres
## 1531 1530000–1531000 0 Mujeres
## 1532 1531000–1532000 0 Mujeres
## 1533 1532000–1533000 0 Mujeres
## 1534 1533000–1534000 0 Mujeres
## 1535 1534000–1535000 0 Mujeres
## 1536 1535000–1536000 0 Mujeres
## 1537 1536000–1537000 0 Mujeres
## 1538 1537000–1538000 0 Mujeres
## 1539 1538000–1539000 0 Mujeres
## 1540 1539000–1540000 0 Mujeres
## 1541 1540000–1541000 0 Mujeres
## 1542 1541000–1542000 0 Mujeres
## 1543 1542000–1543000 0 Mujeres
## 1544 1543000–1544000 0 Mujeres
## 1545 1544000–1545000 0 Mujeres
## 1546 1545000–1546000 0 Mujeres
## 1547 1546000–1547000 0 Mujeres
## 1548 1547000–1548000 0 Mujeres
## 1549 1548000–1549000 0 Mujeres
## 1550 1549000–1550000 0 Mujeres
## 1551 1550000–1551000 0 Mujeres
## 1552 1551000–1552000 0 Mujeres
## 1553 1552000–1553000 0 Mujeres
## 1554 1553000–1554000 0 Mujeres
## 1555 1554000–1555000 0 Mujeres
## 1556 1555000–1556000 0 Mujeres
## 1557 1556000–1557000 0 Mujeres
## 1558 1557000–1558000 0 Mujeres
## 1559 1558000–1559000 0 Mujeres
## 1560 1559000–1560000 0 Mujeres
## 1561 1560000–1561000 0 Mujeres
## 1562 1561000–1562000 0 Mujeres
## 1563 1562000–1563000 0 Mujeres
## 1564 1563000–1564000 0 Mujeres
## 1565 1564000–1565000 0 Mujeres
## 1566 1565000–1566000 0 Mujeres
## 1567 1566000–1567000 0 Mujeres
## 1568 1567000–1568000 0 Mujeres
## 1569 1568000–1569000 0 Mujeres
## 1570 1569000–1570000 0 Mujeres
## 1571 1570000–1571000 0 Mujeres
## 1572 1571000–1572000 0 Mujeres
## 1573 1572000–1573000 0 Mujeres
## 1574 1573000–1574000 0 Mujeres
## 1575 1574000–1575000 0 Mujeres
## 1576 1575000–1576000 0 Mujeres
## 1577 1576000–1577000 0 Mujeres
## 1578 1577000–1578000 0 Mujeres
## 1579 1578000–1579000 0 Mujeres
## 1580 1579000–1580000 0 Mujeres
## 1581 1580000–1581000 0 Mujeres
## 1582 1581000–1582000 0 Mujeres
## 1583 1582000–1583000 0 Mujeres
## 1584 1583000–1584000 0 Mujeres
## 1585 1584000–1585000 0 Mujeres
## 1586 1585000–1586000 0 Mujeres
## 1587 1586000–1587000 0 Mujeres
## 1588 1587000–1588000 0 Mujeres
## 1589 1588000–1589000 0 Mujeres
## 1590 1589000–1590000 0 Mujeres
## 1591 1590000–1591000 0 Mujeres
## 1592 1591000–1592000 0 Mujeres
## 1593 1592000–1593000 0 Mujeres
## 1594 1593000–1594000 0 Mujeres
## 1595 1594000–1595000 0 Mujeres
## 1596 1595000–1596000 0 Mujeres
## 1597 1596000–1597000 0 Mujeres
## 1598 1597000–1598000 0 Mujeres
## 1599 1598000–1599000 0 Mujeres
## 1600 1599000–1600000 0 Mujeres
## 1601 1600000–1601000 0 Mujeres
## 1602 1601000–1602000 0 Mujeres
## 1603 1602000–1603000 0 Mujeres
## 1604 1603000–1604000 0 Mujeres
## 1605 1604000–1605000 0 Mujeres
## 1606 1605000–1606000 0 Mujeres
## 1607 1606000–1607000 0 Mujeres
## 1608 1607000–1608000 0 Mujeres
## 1609 1608000–1609000 0 Mujeres
## 1610 1609000–1610000 0 Mujeres
## 1611 1610000–1611000 0 Mujeres
## 1612 1611000–1612000 0 Mujeres
## 1613 1612000–1613000 0 Mujeres
## 1614 1613000–1614000 0 Mujeres
## 1615 1614000–1615000 0 Mujeres
## 1616 1615000–1616000 0 Mujeres
## 1617 1616000–1617000 0 Mujeres
## 1618 1617000–1618000 0 Mujeres
## 1619 1618000–1619000 0 Mujeres
## 1620 1619000–1620000 0 Mujeres
## 1621 1620000–1621000 0 Mujeres
## 1622 1621000–1622000 0 Mujeres
## 1623 1622000–1623000 0 Mujeres
## 1624 1623000–1624000 0 Mujeres
## 1625 1624000–1625000 0 Mujeres
## 1626 1625000–1626000 0 Mujeres
## 1627 1626000–1627000 0 Mujeres
## 1628 1627000–1628000 0 Mujeres
## 1629 1628000–1629000 0 Mujeres
## 1630 1629000–1630000 0 Mujeres
## 1631 1630000–1631000 0 Mujeres
## 1632 1631000–1632000 0 Mujeres
## 1633 1632000–1633000 0 Mujeres
## 1634 1633000–1634000 0 Mujeres
## 1635 1634000–1635000 0 Mujeres
## 1636 1635000–1636000 0 Mujeres
## 1637 1636000–1637000 0 Mujeres
## 1638 1637000–1638000 0 Mujeres
## 1639 1638000–1639000 0 Mujeres
## 1640 1639000–1640000 0 Mujeres
## 1641 1640000–1641000 0 Mujeres
## 1642 1641000–1642000 0 Mujeres
## 1643 1642000–1643000 0 Mujeres
## 1644 1643000–1644000 0 Mujeres
## 1645 1644000–1645000 0 Mujeres
## 1646 1645000–1646000 0 Mujeres
## 1647 1646000–1647000 0 Mujeres
## 1648 1647000–1648000 0 Mujeres
## 1649 1648000–1649000 0 Mujeres
## 1650 1649000–1650000 0 Mujeres
## 1651 1650000–1651000 0 Mujeres
## 1652 1651000–1652000 0 Mujeres
## 1653 1652000–1653000 0 Mujeres
## 1654 1653000–1654000 0 Mujeres
## 1655 1654000–1655000 0 Mujeres
## 1656 1655000–1656000 0 Mujeres
## 1657 1656000–1657000 0 Mujeres
## 1658 1657000–1658000 0 Mujeres
## 1659 1658000–1659000 0 Mujeres
## 1660 1659000–1660000 0 Mujeres
## 1661 1660000–1661000 0 Mujeres
## 1662 1661000–1662000 0 Mujeres
## 1663 1662000–1663000 0 Mujeres
## 1664 1663000–1664000 0 Mujeres
## 1665 1664000–1665000 0 Mujeres
## 1666 1665000–1666000 0 Mujeres
## 1667 1666000–1667000 0 Mujeres
## 1668 1667000–1668000 0 Mujeres
## 1669 1668000–1669000 0 Mujeres
## 1670 1669000–1670000 0 Mujeres
## 1671 1670000–1671000 0 Mujeres
## 1672 1671000–1672000 0 Mujeres
## 1673 1672000–1673000 0 Mujeres
## 1674 1673000–1674000 0 Mujeres
## 1675 1674000–1675000 0 Mujeres
## 1676 1675000–1676000 0 Mujeres
## 1677 1676000–1677000 0 Mujeres
## 1678 1677000–1678000 0 Mujeres
## 1679 1678000–1679000 0 Mujeres
## 1680 1679000–1680000 0 Mujeres
## 1681 1680000–1681000 0 Mujeres
## 1682 1681000–1682000 0 Mujeres
## 1683 1682000–1683000 0 Mujeres
## 1684 1683000–1684000 0 Mujeres
## 1685 1684000–1685000 0 Mujeres
## 1686 1685000–1686000 0 Mujeres
## 1687 1686000–1687000 0 Mujeres
## 1688 1687000–1688000 0 Mujeres
## 1689 1688000–1689000 0 Mujeres
## 1690 1689000–1690000 0 Mujeres
## 1691 1690000–1691000 0 Mujeres
## 1692 1691000–1692000 0 Mujeres
## 1693 1692000–1693000 0 Mujeres
## 1694 1693000–1694000 0 Mujeres
## 1695 1694000–1695000 0 Mujeres
## 1696 1695000–1696000 0 Mujeres
## 1697 1696000–1697000 0 Mujeres
## 1698 1697000–1698000 0 Mujeres
## 1699 1698000–1699000 0 Mujeres
## 1700 1699000–1700000 0 Mujeres
## 1701 1700000–1701000 0 Mujeres
## 1702 1701000–1702000 0 Mujeres
## 1703 1702000–1703000 0 Mujeres
## 1704 1703000–1704000 0 Mujeres
## 1705 1704000–1705000 0 Mujeres
## 1706 1705000–1706000 0 Mujeres
## 1707 1706000–1707000 0 Mujeres
## 1708 1707000–1708000 0 Mujeres
## 1709 1708000–1709000 0 Mujeres
## 1710 1709000–1710000 0 Mujeres
## 1711 1710000–1711000 0 Mujeres
## 1712 1711000–1712000 0 Mujeres
## 1713 1712000–1713000 0 Mujeres
## 1714 1713000–1714000 0 Mujeres
## 1715 1714000–1715000 0 Mujeres
## 1716 1715000–1716000 0 Mujeres
## 1717 1716000–1717000 0 Mujeres
## 1718 1717000–1718000 0 Mujeres
## 1719 1718000–1719000 0 Mujeres
## 1720 1719000–1720000 0 Mujeres
## 1721 1720000–1721000 0 Mujeres
## 1722 1721000–1722000 0 Mujeres
## 1723 1722000–1723000 0 Mujeres
## 1724 1723000–1724000 0 Mujeres
## 1725 1724000–1725000 0 Mujeres
## 1726 1725000–1726000 0 Mujeres
## 1727 1726000–1727000 0 Mujeres
## 1728 1727000–1728000 0 Mujeres
## 1729 1728000–1729000 0 Mujeres
## 1730 1729000–1730000 0 Mujeres
## 1731 1730000–1731000 0 Mujeres
## 1732 1731000–1732000 0 Mujeres
## 1733 1732000–1733000 0 Mujeres
## 1734 1733000–1734000 0 Mujeres
## 1735 1734000–1735000 0 Mujeres
## 1736 1735000–1736000 0 Mujeres
## 1737 1736000–1737000 0 Mujeres
## 1738 1737000–1738000 0 Mujeres
## 1739 1738000–1739000 0 Mujeres
## 1740 1739000–1740000 0 Mujeres
## 1741 1740000–1741000 0 Mujeres
## 1742 1741000–1742000 0 Mujeres
## 1743 1742000–1743000 0 Mujeres
## 1744 1743000–1744000 0 Mujeres
## 1745 1744000–1745000 0 Mujeres
## 1746 1745000–1746000 0 Mujeres
## 1747 1746000–1747000 0 Mujeres
## 1748 1747000–1748000 0 Mujeres
## 1749 1748000–1749000 0 Mujeres
## 1750 1749000–1750000 0 Mujeres
## 1751 1750000–1751000 0 Mujeres
## 1752 1751000–1752000 0 Mujeres
## 1753 1752000–1753000 0 Mujeres
## 1754 1753000–1754000 0 Mujeres
## 1755 1754000–1755000 0 Mujeres
## 1756 1755000–1756000 0 Mujeres
## 1757 1756000–1757000 0 Mujeres
## 1758 1757000–1758000 0 Mujeres
## 1759 1758000–1759000 0 Mujeres
## 1760 1759000–1760000 0 Mujeres
## 1761 1760000–1761000 0 Mujeres
## 1762 1761000–1762000 0 Mujeres
## 1763 1762000–1763000 0 Mujeres
## 1764 1763000–1764000 0 Mujeres
## 1765 1764000–1765000 0 Mujeres
## 1766 1765000–1766000 0 Mujeres
## 1767 1766000–1767000 0 Mujeres
## 1768 1767000–1768000 0 Mujeres
## 1769 1768000–1769000 0 Mujeres
## 1770 1769000–1770000 0 Mujeres
## 1771 1770000–1771000 0 Mujeres
## 1772 1771000–1772000 0 Mujeres
## 1773 1772000–1773000 0 Mujeres
## 1774 1773000–1774000 0 Mujeres
## 1775 1774000–1775000 0 Mujeres
## 1776 1775000–1776000 0 Mujeres
## 1777 1776000–1777000 0 Mujeres
## 1778 1777000–1778000 0 Mujeres
## 1779 1778000–1779000 0 Mujeres
## 1780 1779000–1780000 0 Mujeres
## 1781 1780000–1781000 0 Mujeres
## 1782 1781000–1782000 0 Mujeres
## 1783 1782000–1783000 0 Mujeres
## 1784 1783000–1784000 0 Mujeres
## 1785 1784000–1785000 0 Mujeres
## 1786 1785000–1786000 0 Mujeres
## 1787 1786000–1787000 0 Mujeres
## 1788 1787000–1788000 0 Mujeres
## 1789 1788000–1789000 0 Mujeres
## 1790 1789000–1790000 0 Mujeres
## 1791 1790000–1791000 0 Mujeres
## 1792 1791000–1792000 0 Mujeres
## 1793 1792000–1793000 0 Mujeres
## 1794 1793000–1794000 0 Mujeres
## 1795 1794000–1795000 0 Mujeres
## 1796 1795000–1796000 0 Mujeres
## 1797 1796000–1797000 0 Mujeres
## 1798 1797000–1798000 0 Mujeres
## 1799 1798000–1799000 0 Mujeres
## 1800 1799000–1800000 0 Mujeres
## 1801 1800000–1801000 0 Mujeres
## 1802 1801000–1802000 0 Mujeres
## 1803 1802000–1803000 0 Mujeres
## 1804 1803000–1804000 0 Mujeres
## 1805 1804000–1805000 0 Mujeres
## 1806 1805000–1806000 0 Mujeres
## 1807 1806000–1807000 0 Mujeres
## 1808 1807000–1808000 0 Mujeres
## 1809 1808000–1809000 0 Mujeres
## 1810 1809000–1810000 0 Mujeres
## 1811 1810000–1811000 0 Mujeres
## 1812 1811000–1812000 0 Mujeres
## 1813 1812000–1813000 0 Mujeres
## 1814 1813000–1814000 0 Mujeres
## 1815 1814000–1815000 0 Mujeres
## 1816 1815000–1816000 0 Mujeres
## 1817 1816000–1817000 0 Mujeres
## 1818 1817000–1818000 0 Mujeres
## 1819 1818000–1819000 0 Mujeres
## 1820 1819000–1820000 0 Mujeres
## 1821 1820000–1821000 0 Mujeres
## 1822 1821000–1822000 0 Mujeres
## 1823 1822000–1823000 0 Mujeres
## 1824 1823000–1824000 0 Mujeres
## 1825 1824000–1825000 0 Mujeres
## 1826 1825000–1826000 0 Mujeres
## 1827 1826000–1827000 0 Mujeres
## 1828 1827000–1828000 0 Mujeres
## 1829 1828000–1829000 0 Mujeres
## 1830 1829000–1830000 0 Mujeres
## 1831 1830000–1831000 0 Mujeres
## 1832 1831000–1832000 0 Mujeres
## 1833 1832000–1833000 0 Mujeres
## 1834 1833000–1834000 0 Mujeres
## 1835 1834000–1835000 0 Mujeres
## 1836 1835000–1836000 0 Mujeres
## 1837 1836000–1837000 0 Mujeres
## 1838 1837000–1838000 0 Mujeres
## 1839 1838000–1839000 0 Mujeres
## 1840 1839000–1840000 0 Mujeres
## 1841 1840000–1841000 0 Mujeres
## 1842 1841000–1842000 0 Mujeres
## 1843 1842000–1843000 0 Mujeres
## 1844 1843000–1844000 0 Mujeres
## 1845 1844000–1845000 0 Mujeres
## 1846 1845000–1846000 0 Mujeres
## 1847 1846000–1847000 0 Mujeres
## 1848 1847000–1848000 0 Mujeres
## 1849 1848000–1849000 0 Mujeres
## 1850 1849000–1850000 0 Mujeres
## 1851 1850000–1851000 0 Mujeres
## 1852 1851000–1852000 0 Mujeres
## 1853 1852000–1853000 0 Mujeres
## 1854 1853000–1854000 0 Mujeres
## 1855 1854000–1855000 0 Mujeres
## 1856 1855000–1856000 0 Mujeres
## 1857 1856000–1857000 0 Mujeres
## 1858 1857000–1858000 0 Mujeres
## 1859 1858000–1859000 0 Mujeres
## 1860 1859000–1860000 0 Mujeres
## 1861 1860000–1861000 0 Mujeres
## 1862 1861000–1862000 0 Mujeres
## 1863 1862000–1863000 0 Mujeres
## 1864 1863000–1864000 0 Mujeres
## 1865 1864000–1865000 0 Mujeres
## 1866 1865000–1866000 0 Mujeres
## 1867 1866000–1867000 0 Mujeres
## 1868 1867000–1868000 0 Mujeres
## 1869 1868000–1869000 0 Mujeres
## 1870 1869000–1870000 0 Mujeres
## 1871 1870000–1871000 0 Mujeres
## 1872 1871000–1872000 0 Mujeres
## 1873 1872000–1873000 0 Mujeres
## 1874 1873000–1874000 0 Mujeres
## 1875 1874000–1875000 0 Mujeres
## 1876 1875000–1876000 0 Mujeres
## 1877 1876000–1877000 0 Mujeres
## 1878 1877000–1878000 0 Mujeres
## 1879 1878000–1879000 0 Mujeres
## 1880 1879000–1880000 0 Mujeres
## 1881 1880000–1881000 0 Mujeres
## 1882 1881000–1882000 0 Mujeres
## 1883 1882000–1883000 0 Mujeres
## 1884 1883000–1884000 0 Mujeres
## 1885 1884000–1885000 0 Mujeres
## 1886 1885000–1886000 0 Mujeres
## 1887 1886000–1887000 0 Mujeres
## 1888 1887000–1888000 0 Mujeres
## 1889 1888000–1889000 0 Mujeres
## 1890 1889000–1890000 0 Mujeres
## 1891 1890000–1891000 0 Mujeres
## 1892 1891000–1892000 0 Mujeres
## 1893 1892000–1893000 0 Mujeres
## 1894 1893000–1894000 0 Mujeres
## 1895 1894000–1895000 0 Mujeres
## 1896 1895000–1896000 0 Mujeres
## 1897 1896000–1897000 0 Mujeres
## 1898 1897000–1898000 0 Mujeres
## 1899 1898000–1899000 0 Mujeres
## 1900 1899000–1900000 0 Mujeres
## 1901 1900000–1901000 0 Mujeres
## 1902 1901000–1902000 0 Mujeres
## 1903 1902000–1903000 0 Mujeres
## 1904 1903000–1904000 0 Mujeres
## 1905 1904000–1905000 0 Mujeres
## 1906 1905000–1906000 0 Mujeres
## 1907 1906000–1907000 0 Mujeres
## 1908 1907000–1908000 0 Mujeres
## 1909 1908000–1909000 0 Mujeres
## 1910 1909000–1910000 0 Mujeres
## 1911 1910000–1911000 0 Mujeres
## 1912 1911000–1912000 0 Mujeres
## 1913 1912000–1913000 0 Mujeres
## 1914 1913000–1914000 0 Mujeres
## 1915 1914000–1915000 0 Mujeres
## 1916 1915000–1916000 0 Mujeres
## 1917 1916000–1917000 0 Mujeres
## 1918 1917000–1918000 0 Mujeres
## 1919 1918000–1919000 0 Mujeres
## 1920 1919000–1920000 0 Mujeres
## 1921 1920000–1921000 0 Mujeres
## 1922 1921000–1922000 0 Mujeres
## 1923 1922000–1923000 0 Mujeres
## 1924 1923000–1924000 0 Mujeres
## 1925 1924000–1925000 0 Mujeres
## 1926 1925000–1926000 0 Mujeres
## 1927 1926000–1927000 0 Mujeres
## 1928 1927000–1928000 0 Mujeres
## 1929 1928000–1929000 0 Mujeres
## 1930 1929000–1930000 0 Mujeres
## 1931 1930000–1931000 0 Mujeres
## 1932 1931000–1932000 0 Mujeres
## 1933 1932000–1933000 0 Mujeres
## 1934 1933000–1934000 0 Mujeres
## 1935 1934000–1935000 0 Mujeres
## 1936 1935000–1936000 0 Mujeres
## 1937 1936000–1937000 0 Mujeres
## 1938 1937000–1938000 0 Mujeres
## 1939 1938000–1939000 0 Mujeres
## 1940 1939000–1940000 0 Mujeres
## 1941 1940000–1941000 0 Mujeres
## 1942 1941000–1942000 0 Mujeres
## 1943 1942000–1943000 0 Mujeres
## 1944 1943000–1944000 0 Mujeres
## 1945 1944000–1945000 0 Mujeres
## 1946 1945000–1946000 0 Mujeres
## 1947 1946000–1947000 0 Mujeres
## 1948 1947000–1948000 0 Mujeres
## 1949 1948000–1949000 0 Mujeres
## 1950 1949000–1950000 0 Mujeres
## 1951 1950000–1951000 0 Mujeres
## 1952 1951000–1952000 0 Mujeres
## 1953 1952000–1953000 0 Mujeres
## 1954 1953000–1954000 0 Mujeres
## 1955 1954000–1955000 0 Mujeres
## 1956 1955000–1956000 0 Mujeres
## 1957 1956000–1957000 0 Mujeres
## 1958 1957000–1958000 0 Mujeres
## 1959 1958000–1959000 0 Mujeres
## 1960 1959000–1960000 0 Mujeres
## 1961 1960000–1961000 0 Mujeres
## 1962 1961000–1962000 0 Mujeres
## 1963 1962000–1963000 0 Mujeres
## 1964 1963000–1964000 0 Mujeres
## 1965 1964000–1965000 0 Mujeres
## 1966 1965000–1966000 0 Mujeres
## 1967 1966000–1967000 0 Mujeres
## 1968 1967000–1968000 0 Mujeres
## 1969 1968000–1969000 0 Mujeres
## 1970 1969000–1970000 0 Mujeres
## 1971 1970000–1971000 0 Mujeres
## 1972 1971000–1972000 0 Mujeres
## 1973 1972000–1973000 0 Mujeres
## 1974 1973000–1974000 0 Mujeres
## 1975 1974000–1975000 0 Mujeres
## 1976 1975000–1976000 0 Mujeres
## 1977 1976000–1977000 0 Mujeres
## 1978 1977000–1978000 0 Mujeres
## 1979 1978000–1979000 0 Mujeres
## 1980 1979000–1980000 0 Mujeres
## 1981 1980000–1981000 0 Mujeres
## 1982 1981000–1982000 0 Mujeres
## 1983 1982000–1983000 0 Mujeres
## 1984 1983000–1984000 0 Mujeres
## 1985 1984000–1985000 0 Mujeres
## 1986 1985000–1986000 0 Mujeres
## 1987 1986000–1987000 0 Mujeres
## 1988 1987000–1988000 0 Mujeres
## 1989 1988000–1989000 0 Mujeres
## 1990 1989000–1990000 0 Mujeres
## 1991 1990000–1991000 0 Mujeres
## 1992 1991000–1992000 0 Mujeres
## 1993 1992000–1993000 0 Mujeres
## 1994 1993000–1994000 0 Mujeres
## 1995 1994000–1995000 0 Mujeres
## 1996 1995000–1996000 0 Mujeres
## 1997 1996000–1997000 0 Mujeres
## 1998 1997000–1998000 0 Mujeres
## 1999 1998000–1999000 0 Mujeres
## 2000 1999000–2e+06 0 Mujeres
## 2001 2e+06–2001000 0 Mujeres
## 2002 2001000–2002000 0 Mujeres
## 2003 2002000–2003000 0 Mujeres
## 2004 2003000–2004000 0 Mujeres
## 2005 2004000–2005000 0 Mujeres
## 2006 2005000–2006000 0 Mujeres
## 2007 2006000–2007000 0 Mujeres
## 2008 2007000–2008000 0 Mujeres
## 2009 2008000–2009000 0 Mujeres
## 2010 2009000–2010000 0 Mujeres
## 2011 2010000–2011000 0 Mujeres
## 2012 2011000–2012000 0 Mujeres
## 2013 2012000–2013000 0 Mujeres
## 2014 2013000–2014000 0 Mujeres
## 2015 2014000–2015000 0 Mujeres
## 2016 2015000–2016000 0 Mujeres
## 2017 2016000–2017000 0 Mujeres
## 2018 2017000–2018000 0 Mujeres
## 2019 2018000–2019000 0 Mujeres
## 2020 2019000–2020000 0 Mujeres
## 2021 2020000–2021000 0 Mujeres
## 2022 2021000–2022000 0 Mujeres
## 2023 2022000–2023000 0 Mujeres
## 2024 2023000–2024000 0 Mujeres
## 2025 2024000–2025000 0 Mujeres
## 2026 2025000–2026000 0 Mujeres
## 2027 2026000–2027000 0 Mujeres
## 2028 2027000–2028000 0 Mujeres
## 2029 2028000–2029000 0 Mujeres
## 2030 2029000–2030000 0 Mujeres
## 2031 2030000–2031000 0 Mujeres
## 2032 2031000–2032000 0 Mujeres
## 2033 2032000–2033000 0 Mujeres
## 2034 2033000–2034000 0 Mujeres
## 2035 2034000–2035000 0 Mujeres
## 2036 2035000–2036000 0 Mujeres
## 2037 2036000–2037000 0 Mujeres
## 2038 2037000–2038000 0 Mujeres
## 2039 2038000–2039000 0 Mujeres
## 2040 2039000–2040000 0 Mujeres
## 2041 2040000–2041000 0 Mujeres
## 2042 2041000–2042000 0 Mujeres
## 2043 2042000–2043000 0 Mujeres
## 2044 2043000–2044000 0 Mujeres
## 2045 2044000–2045000 0 Mujeres
## 2046 2045000–2046000 0 Mujeres
## 2047 2046000–2047000 0 Mujeres
## 2048 2047000–2048000 0 Mujeres
## 2049 2048000–2049000 0 Mujeres
## 2050 2049000–2050000 0 Mujeres
## 2051 2050000–2051000 0 Mujeres
## 2052 2051000–2052000 0 Mujeres
## 2053 2052000–2053000 0 Mujeres
## 2054 2053000–2054000 0 Mujeres
## 2055 2054000–2055000 0 Mujeres
## 2056 2055000–2056000 0 Mujeres
## 2057 2056000–2057000 0 Mujeres
## 2058 2057000–2058000 0 Mujeres
## 2059 2058000–2059000 0 Mujeres
## 2060 2059000–2060000 0 Mujeres
## 2061 2060000–2061000 0 Mujeres
## 2062 2061000–2062000 0 Mujeres
## 2063 2062000–2063000 0 Mujeres
## 2064 2063000–2064000 0 Mujeres
## 2065 2064000–2065000 0 Mujeres
## 2066 2065000–2066000 0 Mujeres
## 2067 2066000–2067000 0 Mujeres
## 2068 2067000–2068000 0 Mujeres
## 2069 2068000–2069000 0 Mujeres
## 2070 2069000–2070000 0 Mujeres
## 2071 2070000–2071000 0 Mujeres
## 2072 2071000–2072000 0 Mujeres
## 2073 2072000–2073000 0 Mujeres
## 2074 2073000–2074000 0 Mujeres
## 2075 2074000–2075000 0 Mujeres
## 2076 2075000–2076000 0 Mujeres
## 2077 2076000–2077000 0 Mujeres
## 2078 2077000–2078000 0 Mujeres
## 2079 2078000–2079000 0 Mujeres
## 2080 2079000–2080000 0 Mujeres
## 2081 2080000–2081000 0 Mujeres
## 2082 2081000–2082000 0 Mujeres
## 2083 2082000–2083000 0 Mujeres
## 2084 2083000–2084000 0 Mujeres
## 2085 2084000–2085000 0 Mujeres
## 2086 2085000–2086000 0 Mujeres
## 2087 2086000–2087000 0 Mujeres
## 2088 2087000–2088000 0 Mujeres
## 2089 2088000–2089000 0 Mujeres
## 2090 2089000–2090000 0 Mujeres
## 2091 2090000–2091000 0 Mujeres
## 2092 2091000–2092000 0 Mujeres
## 2093 2092000–2093000 0 Mujeres
## 2094 2093000–2094000 0 Mujeres
## 2095 2094000–2095000 0 Mujeres
## 2096 2095000–2096000 0 Mujeres
## 2097 2096000–2097000 0 Mujeres
## 2098 2097000–2098000 0 Mujeres
## 2099 2098000–2099000 0 Mujeres
## 2100 2099000–2100000 0 Mujeres
## 2101 2100000–2101000 0 Mujeres
## 2102 2101000–2102000 0 Mujeres
## 2103 2102000–2103000 0 Mujeres
## 2104 2103000–2104000 0 Mujeres
## 2105 2104000–2105000 0 Mujeres
## 2106 2105000–2106000 0 Mujeres
## 2107 2106000–2107000 0 Mujeres
## 2108 2107000–2108000 0 Mujeres
## 2109 2108000–2109000 0 Mujeres
## 2110 2109000–2110000 0 Mujeres
## 2111 2110000–2111000 0 Mujeres
## 2112 2111000–2112000 0 Mujeres
## 2113 2112000–2113000 0 Mujeres
## 2114 2113000–2114000 0 Mujeres
## 2115 2114000–2115000 0 Mujeres
## 2116 2115000–2116000 0 Mujeres
## 2117 2116000–2117000 0 Mujeres
## 2118 2117000–2118000 0 Mujeres
## 2119 2118000–2119000 0 Mujeres
## 2120 2119000–2120000 0 Mujeres
## 2121 2120000–2121000 0 Mujeres
## 2122 2121000–2122000 0 Mujeres
## 2123 2122000–2123000 0 Mujeres
## 2124 2123000–2124000 0 Mujeres
## 2125 2124000–2125000 0 Mujeres
## 2126 2125000–2126000 0 Mujeres
## 2127 2126000–2127000 0 Mujeres
## 2128 2127000–2128000 0 Mujeres
## 2129 2128000–2129000 0 Mujeres
## 2130 2129000–2130000 0 Mujeres
## 2131 2130000–2131000 0 Mujeres
## 2132 2131000–2132000 0 Mujeres
## 2133 2132000–2133000 0 Mujeres
## 2134 2133000–2134000 0 Mujeres
## 2135 2134000–2135000 0 Mujeres
## 2136 2135000–2136000 0 Mujeres
## 2137 2136000–2137000 0 Mujeres
## 2138 2137000–2138000 0 Mujeres
## 2139 2138000–2139000 0 Mujeres
## 2140 2139000–2140000 0 Mujeres
## 2141 2140000–2141000 0 Mujeres
## 2142 2141000–2142000 0 Mujeres
## 2143 2142000–2143000 0 Mujeres
## 2144 2143000–2144000 0 Mujeres
## 2145 2144000–2145000 0 Mujeres
## 2146 2145000–2146000 0 Mujeres
## 2147 2146000–2147000 0 Mujeres
## 2148 2147000–2148000 0 Mujeres
## 2149 2148000–2149000 0 Mujeres
## 2150 2149000–2150000 0 Mujeres
## 2151 2150000–2151000 0 Mujeres
## 2152 2151000–2152000 0 Mujeres
## 2153 2152000–2153000 0 Mujeres
## 2154 2153000–2154000 0 Mujeres
## 2155 2154000–2155000 0 Mujeres
## 2156 2155000–2156000 0 Mujeres
## 2157 2156000–2157000 0 Mujeres
## 2158 2157000–2158000 0 Mujeres
## 2159 2158000–2159000 0 Mujeres
## 2160 2159000–2160000 0 Mujeres
## 2161 2160000–2161000 0 Mujeres
## 2162 2161000–2162000 0 Mujeres
## 2163 2162000–2163000 0 Mujeres
## 2164 2163000–2164000 0 Mujeres
## 2165 2164000–2165000 0 Mujeres
## 2166 2165000–2166000 0 Mujeres
## 2167 2166000–2167000 0 Mujeres
## 2168 2167000–2168000 0 Mujeres
## 2169 2168000–2169000 0 Mujeres
## 2170 2169000–2170000 0 Mujeres
## 2171 2170000–2171000 0 Mujeres
## 2172 2171000–2172000 0 Mujeres
## 2173 2172000–2173000 0 Mujeres
## 2174 2173000–2174000 0 Mujeres
## 2175 2174000–2175000 0 Mujeres
## 2176 2175000–2176000 0 Mujeres
## 2177 2176000–2177000 0 Mujeres
## 2178 2177000–2178000 0 Mujeres
## 2179 2178000–2179000 0 Mujeres
## 2180 2179000–2180000 0 Mujeres
## 2181 2180000–2181000 0 Mujeres
## 2182 2181000–2182000 0 Mujeres
## 2183 2182000–2183000 0 Mujeres
## 2184 2183000–2184000 0 Mujeres
## 2185 2184000–2185000 0 Mujeres
## 2186 2185000–2186000 0 Mujeres
## 2187 2186000–2187000 0 Mujeres
## 2188 2187000–2188000 0 Mujeres
## 2189 2188000–2189000 0 Mujeres
## 2190 2189000–2190000 0 Mujeres
## 2191 2190000–2191000 0 Mujeres
## 2192 2191000–2192000 0 Mujeres
## 2193 2192000–2193000 0 Mujeres
## 2194 2193000–2194000 0 Mujeres
## 2195 2194000–2195000 0 Mujeres
## 2196 2195000–2196000 0 Mujeres
## 2197 2196000–2197000 0 Mujeres
## 2198 2197000–2198000 0 Mujeres
## 2199 2198000–2199000 0 Mujeres
## 2200 2199000–2200000 0 Mujeres
## 2201 2200000–2201000 0 Mujeres
## 2202 2201000–2202000 0 Mujeres
## 2203 2202000–2203000 0 Mujeres
## 2204 2203000–2204000 0 Mujeres
## 2205 2204000–2205000 0 Mujeres
## 2206 2205000–2206000 0 Mujeres
## 2207 2206000–2207000 0 Mujeres
## 2208 2207000–2208000 0 Mujeres
## 2209 2208000–2209000 0 Mujeres
## 2210 2209000–2210000 0 Mujeres
## 2211 2210000–2211000 0 Mujeres
## 2212 2211000–2212000 0 Mujeres
## 2213 2212000–2213000 0 Mujeres
## 2214 2213000–2214000 0 Mujeres
## 2215 2214000–2215000 0 Mujeres
## 2216 2215000–2216000 0 Mujeres
## 2217 2216000–2217000 0 Mujeres
## 2218 2217000–2218000 0 Mujeres
## 2219 2218000–2219000 0 Mujeres
## 2220 2219000–2220000 0 Mujeres
## 2221 2220000–2221000 0 Mujeres
## 2222 2221000–2222000 0 Mujeres
## 2223 2222000–2223000 0 Mujeres
## 2224 2223000–2224000 0 Mujeres
## 2225 2224000–2225000 0 Mujeres
## 2226 2225000–2226000 0 Mujeres
## 2227 2226000–2227000 0 Mujeres
## 2228 2227000–2228000 0 Mujeres
## 2229 2228000–2229000 0 Mujeres
## 2230 2229000–2230000 0 Mujeres
## 2231 2230000–2231000 0 Mujeres
## 2232 2231000–2232000 0 Mujeres
## 2233 2232000–2233000 0 Mujeres
## 2234 2233000–2234000 0 Mujeres
## 2235 2234000–2235000 0 Mujeres
## 2236 2235000–2236000 0 Mujeres
## 2237 2236000–2237000 0 Mujeres
## 2238 2237000–2238000 0 Mujeres
## 2239 2238000–2239000 0 Mujeres
## 2240 2239000–2240000 0 Mujeres
## 2241 2240000–2241000 0 Mujeres
## 2242 2241000–2242000 0 Mujeres
## 2243 2242000–2243000 0 Mujeres
## 2244 2243000–2244000 0 Mujeres
## 2245 2244000–2245000 0 Mujeres
## 2246 2245000–2246000 0 Mujeres
## 2247 2246000–2247000 0 Mujeres
## 2248 2247000–2248000 0 Mujeres
## 2249 2248000–2249000 0 Mujeres
## 2250 2249000–2250000 0 Mujeres
## 2251 2250000–2251000 0 Mujeres
## 2252 2251000–2252000 0 Mujeres
## 2253 2252000–2253000 0 Mujeres
## 2254 2253000–2254000 0 Mujeres
## 2255 2254000–2255000 0 Mujeres
## 2256 2255000–2256000 0 Mujeres
## 2257 2256000–2257000 0 Mujeres
## 2258 2257000–2258000 0 Mujeres
## 2259 2258000–2259000 0 Mujeres
## 2260 2259000–2260000 0 Mujeres
## 2261 2260000–2261000 0 Mujeres
## 2262 2261000–2262000 0 Mujeres
## 2263 2262000–2263000 0 Mujeres
## 2264 2263000–2264000 0 Mujeres
## 2265 2264000–2265000 0 Mujeres
## 2266 2265000–2266000 0 Mujeres
## 2267 2266000–2267000 0 Mujeres
## 2268 2267000–2268000 0 Mujeres
## 2269 2268000–2269000 0 Mujeres
## 2270 2269000–2270000 0 Mujeres
## 2271 2270000–2271000 0 Mujeres
## 2272 2271000–2272000 0 Mujeres
## 2273 2272000–2273000 0 Mujeres
## 2274 2273000–2274000 0 Mujeres
## 2275 2274000–2275000 0 Mujeres
## 2276 2275000–2276000 0 Mujeres
## 2277 2276000–2277000 0 Mujeres
## 2278 2277000–2278000 0 Mujeres
## 2279 2278000–2279000 0 Mujeres
## 2280 2279000–2280000 0 Mujeres
## 2281 2280000–2281000 0 Mujeres
## 2282 2281000–2282000 0 Mujeres
## 2283 2282000–2283000 0 Mujeres
## 2284 2283000–2284000 0 Mujeres
## 2285 2284000–2285000 0 Mujeres
## 2286 2285000–2286000 0 Mujeres
## 2287 2286000–2287000 0 Mujeres
## 2288 2287000–2288000 0 Mujeres
## 2289 2288000–2289000 0 Mujeres
## 2290 2289000–2290000 0 Mujeres
## 2291 2290000–2291000 0 Mujeres
## 2292 2291000–2292000 0 Mujeres
## 2293 2292000–2293000 0 Mujeres
## 2294 2293000–2294000 0 Mujeres
## 2295 2294000–2295000 0 Mujeres
## 2296 2295000–2296000 0 Mujeres
## 2297 2296000–2297000 0 Mujeres
## 2298 2297000–2298000 0 Mujeres
## 2299 2298000–2299000 0 Mujeres
## 2300 2299000–2300000 0 Mujeres
## 2301 2300000–2301000 0 Mujeres
## 2302 2301000–2302000 0 Mujeres
## 2303 2302000–2303000 0 Mujeres
## 2304 2303000–2304000 0 Mujeres
## 2305 2304000–2305000 0 Mujeres
## 2306 2305000–2306000 0 Mujeres
## 2307 2306000–2307000 0 Mujeres
## 2308 2307000–2308000 0 Mujeres
## 2309 2308000–2309000 0 Mujeres
## 2310 2309000–2310000 0 Mujeres
## 2311 2310000–2311000 0 Mujeres
## 2312 2311000–2312000 0 Mujeres
## 2313 2312000–2313000 0 Mujeres
## 2314 2313000–2314000 0 Mujeres
## 2315 2314000–2315000 0 Mujeres
## 2316 2315000–2316000 0 Mujeres
## 2317 2316000–2317000 0 Mujeres
## 2318 2317000–2318000 0 Mujeres
## 2319 2318000–2319000 0 Mujeres
## 2320 2319000–2320000 0 Mujeres
## 2321 2320000–2321000 0 Mujeres
## 2322 2321000–2322000 0 Mujeres
## 2323 2322000–2323000 0 Mujeres
## 2324 2323000–2324000 0 Mujeres
## 2325 2324000–2325000 0 Mujeres
## 2326 2325000–2326000 0 Mujeres
## 2327 2326000–2327000 0 Mujeres
## 2328 2327000–2328000 0 Mujeres
## 2329 2328000–2329000 0 Mujeres
## 2330 2329000–2330000 0 Mujeres
## 2331 2330000–2331000 0 Mujeres
## 2332 2331000–2332000 0 Mujeres
## 2333 2332000–2333000 0 Mujeres
## 2334 2333000–2334000 0 Mujeres
## 2335 2334000–2335000 0 Mujeres
## 2336 2335000–2336000 0 Mujeres
## 2337 2336000–2337000 0 Mujeres
## 2338 2337000–2338000 0 Mujeres
## 2339 2338000–2339000 0 Mujeres
## 2340 2339000–2340000 0 Mujeres
## 2341 2340000–2341000 0 Mujeres
## 2342 2341000–2342000 0 Mujeres
## 2343 2342000–2343000 0 Mujeres
## 2344 2343000–2344000 0 Mujeres
## 2345 2344000–2345000 0 Mujeres
## 2346 2345000–2346000 0 Mujeres
## 2347 2346000–2347000 0 Mujeres
## 2348 2347000–2348000 0 Mujeres
## 2349 2348000–2349000 0 Mujeres
## 2350 2349000–2350000 0 Mujeres
## 2351 2350000–2351000 0 Mujeres
## 2352 2351000–2352000 0 Mujeres
## 2353 2352000–2353000 0 Mujeres
## 2354 2353000–2354000 0 Mujeres
## 2355 2354000–2355000 0 Mujeres
## 2356 2355000–2356000 0 Mujeres
## 2357 2356000–2357000 0 Mujeres
## 2358 2357000–2358000 0 Mujeres
## 2359 2358000–2359000 0 Mujeres
## 2360 2359000–2360000 0 Mujeres
## 2361 2360000–2361000 0 Mujeres
## 2362 2361000–2362000 0 Mujeres
## 2363 2362000–2363000 0 Mujeres
## 2364 2363000–2364000 0 Mujeres
## 2365 2364000–2365000 0 Mujeres
## 2366 2365000–2366000 0 Mujeres
## 2367 2366000–2367000 0 Mujeres
## 2368 2367000–2368000 0 Mujeres
## 2369 2368000–2369000 0 Mujeres
## 2370 2369000–2370000 0 Mujeres
## 2371 2370000–2371000 0 Mujeres
## 2372 2371000–2372000 0 Mujeres
## 2373 2372000–2373000 0 Mujeres
## 2374 2373000–2374000 0 Mujeres
## 2375 2374000–2375000 0 Mujeres
## 2376 2375000–2376000 0 Mujeres
## 2377 2376000–2377000 0 Mujeres
## 2378 2377000–2378000 0 Mujeres
## 2379 2378000–2379000 0 Mujeres
## 2380 2379000–2380000 0 Mujeres
## 2381 2380000–2381000 0 Mujeres
## 2382 2381000–2382000 0 Mujeres
## 2383 2382000–2383000 0 Mujeres
## 2384 2383000–2384000 0 Mujeres
## 2385 2384000–2385000 0 Mujeres
## 2386 2385000–2386000 0 Mujeres
## 2387 2386000–2387000 0 Mujeres
## 2388 2387000–2388000 0 Mujeres
## 2389 2388000–2389000 0 Mujeres
## 2390 2389000–2390000 0 Mujeres
## 2391 2390000–2391000 0 Mujeres
## 2392 2391000–2392000 0 Mujeres
## 2393 2392000–2393000 0 Mujeres
## 2394 2393000–2394000 0 Mujeres
## 2395 2394000–2395000 0 Mujeres
## 2396 2395000–2396000 0 Mujeres
## 2397 2396000–2397000 0 Mujeres
## 2398 2397000–2398000 0 Mujeres
## 2399 2398000–2399000 0 Mujeres
## 2400 2399000–2400000 0 Mujeres
## 2401 2400000–2401000 0 Mujeres
## 2402 2401000–2402000 0 Mujeres
## 2403 2402000–2403000 0 Mujeres
## 2404 2403000–2404000 0 Mujeres
## 2405 2404000–2405000 0 Mujeres
## 2406 2405000–2406000 0 Mujeres
## 2407 2406000–2407000 0 Mujeres
## 2408 2407000–2408000 0 Mujeres
## 2409 2408000–2409000 0 Mujeres
## 2410 2409000–2410000 0 Mujeres
## 2411 2410000–2411000 0 Mujeres
## 2412 2411000–2412000 0 Mujeres
## 2413 2412000–2413000 0 Mujeres
## 2414 2413000–2414000 0 Mujeres
## 2415 2414000–2415000 0 Mujeres
## 2416 2415000–2416000 0 Mujeres
## 2417 2416000–2417000 0 Mujeres
## 2418 2417000–2418000 0 Mujeres
## 2419 2418000–2419000 0 Mujeres
## 2420 2419000–2420000 0 Mujeres
## 2421 2420000–2421000 0 Mujeres
## 2422 2421000–2422000 0 Mujeres
## 2423 2422000–2423000 0 Mujeres
## 2424 2423000–2424000 0 Mujeres
## 2425 2424000–2425000 0 Mujeres
## 2426 2425000–2426000 0 Mujeres
## 2427 2426000–2427000 0 Mujeres
## 2428 2427000–2428000 0 Mujeres
## 2429 2428000–2429000 0 Mujeres
## 2430 2429000–2430000 0 Mujeres
## 2431 2430000–2431000 0 Mujeres
## 2432 2431000–2432000 0 Mujeres
## 2433 2432000–2433000 0 Mujeres
## 2434 2433000–2434000 0 Mujeres
## 2435 2434000–2435000 0 Mujeres
## 2436 2435000–2436000 0 Mujeres
## 2437 2436000–2437000 0 Mujeres
## 2438 2437000–2438000 0 Mujeres
## 2439 2438000–2439000 0 Mujeres
## 2440 2439000–2440000 0 Mujeres
## 2441 2440000–2441000 0 Mujeres
## 2442 2441000–2442000 0 Mujeres
## 2443 2442000–2443000 0 Mujeres
## 2444 2443000–2444000 0 Mujeres
## 2445 2444000–2445000 0 Mujeres
## 2446 2445000–2446000 0 Mujeres
## 2447 2446000–2447000 0 Mujeres
## 2448 2447000–2448000 0 Mujeres
## 2449 2448000–2449000 0 Mujeres
## 2450 2449000–2450000 0 Mujeres
## 2451 2450000–2451000 0 Mujeres
## 2452 2451000–2452000 0 Mujeres
## 2453 2452000–2453000 0 Mujeres
## 2454 2453000–2454000 0 Mujeres
## 2455 2454000–2455000 0 Mujeres
## 2456 2455000–2456000 0 Mujeres
## 2457 2456000–2457000 0 Mujeres
## 2458 2457000–2458000 0 Mujeres
## 2459 2458000–2459000 0 Mujeres
## 2460 2459000–2460000 0 Mujeres
## 2461 2460000–2461000 0 Mujeres
## 2462 2461000–2462000 0 Mujeres
## 2463 2462000–2463000 0 Mujeres
## 2464 2463000–2464000 0 Mujeres
## 2465 2464000–2465000 0 Mujeres
## 2466 2465000–2466000 0 Mujeres
## 2467 2466000–2467000 0 Mujeres
## 2468 2467000–2468000 0 Mujeres
## 2469 2468000–2469000 0 Mujeres
## 2470 2469000–2470000 0 Mujeres
## 2471 2470000–2471000 0 Mujeres
## 2472 2471000–2472000 0 Mujeres
## 2473 2472000–2473000 0 Mujeres
## 2474 2473000–2474000 0 Mujeres
## 2475 2474000–2475000 0 Mujeres
## 2476 2475000–2476000 0 Mujeres
## 2477 2476000–2477000 0 Mujeres
## 2478 2477000–2478000 0 Mujeres
## 2479 2478000–2479000 0 Mujeres
## 2480 2479000–2480000 0 Mujeres
## 2481 2480000–2481000 0 Mujeres
## 2482 2481000–2482000 0 Mujeres
## 2483 2482000–2483000 0 Mujeres
## 2484 2483000–2484000 0 Mujeres
## 2485 2484000–2485000 0 Mujeres
## 2486 2485000–2486000 0 Mujeres
## 2487 2486000–2487000 0 Mujeres
## 2488 2487000–2488000 0 Mujeres
## 2489 2488000–2489000 0 Mujeres
## 2490 2489000–2490000 0 Mujeres
## 2491 2490000–2491000 0 Mujeres
## 2492 2491000–2492000 0 Mujeres
## 2493 2492000–2493000 0 Mujeres
## 2494 2493000–2494000 0 Mujeres
## 2495 2494000–2495000 0 Mujeres
## 2496 2495000–2496000 0 Mujeres
## 2497 2496000–2497000 0 Mujeres
## 2498 2497000–2498000 0 Mujeres
## 2499 2498000–2499000 0 Mujeres
## 2500 2499000–2500000 0 Mujeres
## 2501 2500000–2501000 0 Mujeres
## 2502 2501000–2502000 0 Mujeres
## 2503 2502000–2503000 0 Mujeres
## 2504 2503000–2504000 0 Mujeres
## 2505 2504000–2505000 0 Mujeres
## 2506 2505000–2506000 0 Mujeres
## 2507 2506000–2507000 0 Mujeres
## 2508 2507000–2508000 0 Mujeres
## 2509 2508000–2509000 0 Mujeres
## 2510 2509000–2510000 0 Mujeres
## 2511 2510000–2511000 0 Mujeres
## 2512 2511000–2512000 0 Mujeres
## 2513 2512000–2513000 0 Mujeres
## 2514 2513000–2514000 0 Mujeres
## 2515 2514000–2515000 0 Mujeres
## 2516 2515000–2516000 0 Mujeres
## 2517 2516000–2517000 0 Mujeres
## 2518 2517000–2518000 0 Mujeres
## 2519 2518000–2519000 0 Mujeres
## 2520 2519000–2520000 0 Mujeres
## 2521 2520000–2521000 0 Mujeres
## 2522 2521000–2522000 0 Mujeres
## 2523 2522000–2523000 0 Mujeres
## 2524 2523000–2524000 0 Mujeres
## 2525 2524000–2525000 0 Mujeres
## 2526 2525000–2526000 0 Mujeres
## 2527 2526000–2527000 0 Mujeres
## 2528 2527000–2528000 0 Mujeres
## 2529 2528000–2529000 0 Mujeres
## 2530 2529000–2530000 0 Mujeres
## 2531 2530000–2531000 0 Mujeres
## 2532 2531000–2532000 0 Mujeres
## 2533 2532000–2533000 0 Mujeres
## 2534 2533000–2534000 0 Mujeres
## 2535 2534000–2535000 0 Mujeres
## 2536 2535000–2536000 0 Mujeres
## 2537 2536000–2537000 0 Mujeres
## 2538 2537000–2538000 0 Mujeres
## 2539 2538000–2539000 0 Mujeres
## 2540 2539000–2540000 0 Mujeres
## 2541 2540000–2541000 0 Mujeres
## 2542 2541000–2542000 0 Mujeres
## 2543 2542000–2543000 0 Mujeres
## 2544 2543000–2544000 0 Mujeres
## 2545 2544000–2545000 0 Mujeres
## 2546 2545000–2546000 0 Mujeres
## 2547 2546000–2547000 0 Mujeres
## 2548 2547000–2548000 0 Mujeres
## 2549 2548000–2549000 0 Mujeres
## 2550 2549000–2550000 0 Mujeres
## 2551 2550000–2551000 0 Mujeres
## 2552 2551000–2552000 0 Mujeres
## 2553 2552000–2553000 0 Mujeres
## 2554 2553000–2554000 0 Mujeres
## 2555 2554000–2555000 0 Mujeres
## 2556 2555000–2556000 0 Mujeres
## 2557 2556000–2557000 0 Mujeres
## 2558 2557000–2558000 0 Mujeres
## 2559 2558000–2559000 0 Mujeres
## 2560 2559000–2560000 0 Mujeres
## 2561 2560000–2561000 0 Mujeres
## 2562 2561000–2562000 0 Mujeres
## 2563 2562000–2563000 0 Mujeres
## 2564 2563000–2564000 0 Mujeres
## 2565 2564000–2565000 0 Mujeres
## 2566 2565000–2566000 0 Mujeres
## 2567 2566000–2567000 0 Mujeres
## 2568 2567000–2568000 0 Mujeres
## 2569 2568000–2569000 0 Mujeres
## 2570 2569000–2570000 0 Mujeres
## 2571 2570000–2571000 0 Mujeres
## 2572 2571000–2572000 0 Mujeres
## 2573 2572000–2573000 0 Mujeres
## 2574 2573000–2574000 0 Mujeres
## 2575 2574000–2575000 0 Mujeres
## 2576 2575000–2576000 0 Mujeres
## 2577 2576000–2577000 0 Mujeres
## 2578 2577000–2578000 0 Mujeres
## 2579 2578000–2579000 0 Mujeres
## 2580 2579000–2580000 0 Mujeres
## 2581 2580000–2581000 0 Mujeres
## 2582 2581000–2582000 0 Mujeres
## 2583 2582000–2583000 0 Mujeres
## 2584 2583000–2584000 0 Mujeres
## 2585 2584000–2585000 0 Mujeres
## 2586 2585000–2586000 0 Mujeres
## 2587 2586000–2587000 0 Mujeres
## 2588 2587000–2588000 0 Mujeres
## 2589 2588000–2589000 0 Mujeres
## 2590 2589000–2590000 0 Mujeres
## 2591 2590000–2591000 0 Mujeres
## 2592 2591000–2592000 0 Mujeres
## 2593 2592000–2593000 0 Mujeres
## 2594 2593000–2594000 0 Mujeres
## 2595 2594000–2595000 0 Mujeres
## 2596 2595000–2596000 0 Mujeres
## 2597 2596000–2597000 0 Mujeres
## 2598 2597000–2598000 0 Mujeres
## 2599 2598000–2599000 0 Mujeres
## 2600 2599000–2600000 0 Mujeres
## 2601 2600000–2601000 0 Mujeres
## 2602 2601000–2602000 0 Mujeres
## 2603 2602000–2603000 0 Mujeres
## 2604 2603000–2604000 0 Mujeres
## 2605 2604000–2605000 0 Mujeres
## 2606 2605000–2606000 0 Mujeres
## 2607 2606000–2607000 0 Mujeres
## 2608 2607000–2608000 0 Mujeres
## 2609 2608000–2609000 0 Mujeres
## 2610 2609000–2610000 0 Mujeres
## 2611 2610000–2611000 0 Mujeres
## 2612 2611000–2612000 0 Mujeres
## 2613 2612000–2613000 0 Mujeres
## 2614 2613000–2614000 0 Mujeres
## 2615 2614000–2615000 0 Mujeres
## 2616 2615000–2616000 0 Mujeres
## 2617 2616000–2617000 0 Mujeres
## 2618 2617000–2618000 0 Mujeres
## 2619 2618000–2619000 0 Mujeres
## 2620 2619000–2620000 0 Mujeres
## 2621 2620000–2621000 0 Mujeres
## 2622 2621000–2622000 0 Mujeres
## 2623 2622000–2623000 0 Mujeres
## 2624 2623000–2624000 0 Mujeres
## 2625 2624000–2625000 0 Mujeres
## 2626 2625000–2626000 0 Mujeres
## 2627 2626000–2627000 0 Mujeres
## 2628 2627000–2628000 0 Mujeres
## 2629 2628000–2629000 0 Mujeres
## 2630 2629000–2630000 0 Mujeres
## 2631 2630000–2631000 0 Mujeres
## 2632 2631000–2632000 0 Mujeres
## 2633 2632000–2633000 0 Mujeres
## 2634 2633000–2634000 0 Mujeres
## 2635 2634000–2635000 0 Mujeres
## 2636 2635000–2636000 0 Mujeres
## 2637 2636000–2637000 0 Mujeres
## 2638 2637000–2638000 0 Mujeres
## 2639 2638000–2639000 0 Mujeres
## 2640 2639000–2640000 0 Mujeres
## 2641 2640000–2641000 0 Mujeres
## 2642 2641000–2642000 0 Mujeres
## 2643 2642000–2643000 0 Mujeres
## 2644 2643000–2644000 0 Mujeres
## 2645 2644000–2645000 0 Mujeres
## 2646 2645000–2646000 0 Mujeres
## 2647 2646000–2647000 0 Mujeres
## 2648 2647000–2648000 0 Mujeres
## 2649 2648000–2649000 0 Mujeres
## 2650 2649000–2650000 0 Mujeres
## 2651 2650000–2651000 0 Mujeres
## 2652 2651000–2652000 0 Mujeres
## 2653 2652000–2653000 0 Mujeres
## 2654 2653000–2654000 0 Mujeres
## 2655 2654000–2655000 0 Mujeres
## 2656 2655000–2656000 0 Mujeres
## 2657 2656000–2657000 0 Mujeres
## 2658 2657000–2658000 0 Mujeres
## 2659 2658000–2659000 0 Mujeres
## 2660 2659000–2660000 0 Mujeres
## 2661 2660000–2661000 0 Mujeres
## 2662 2661000–2662000 0 Mujeres
## 2663 2662000–2663000 0 Mujeres
## 2664 2663000–2664000 0 Mujeres
## 2665 2664000–2665000 0 Mujeres
## 2666 2665000–2666000 0 Mujeres
## 2667 2666000–2667000 0 Mujeres
## 2668 2667000–2668000 0 Mujeres
## 2669 2668000–2669000 0 Mujeres
## 2670 2669000–2670000 0 Mujeres
## 2671 2670000–2671000 0 Mujeres
## 2672 2671000–2672000 0 Mujeres
## 2673 2672000–2673000 0 Mujeres
## 2674 2673000–2674000 0 Mujeres
## 2675 2674000–2675000 0 Mujeres
## 2676 2675000–2676000 0 Mujeres
## 2677 2676000–2677000 0 Mujeres
## 2678 2677000–2678000 0 Mujeres
## 2679 2678000–2679000 0 Mujeres
## 2680 2679000–2680000 0 Mujeres
## 2681 2680000–2681000 0 Mujeres
## 2682 2681000–2682000 0 Mujeres
## 2683 2682000–2683000 0 Mujeres
## 2684 2683000–2684000 0 Mujeres
## 2685 2684000–2685000 0 Mujeres
## 2686 2685000–2686000 0 Mujeres
## 2687 2686000–2687000 0 Mujeres
## 2688 2687000–2688000 0 Mujeres
## 2689 2688000–2689000 0 Mujeres
## 2690 2689000–2690000 0 Mujeres
## 2691 2690000–2691000 0 Mujeres
## 2692 2691000–2692000 0 Mujeres
## 2693 2692000–2693000 0 Mujeres
## 2694 2693000–2694000 0 Mujeres
## 2695 2694000–2695000 0 Mujeres
## 2696 2695000–2696000 0 Mujeres
## 2697 2696000–2697000 0 Mujeres
## 2698 2697000–2698000 0 Mujeres
## 2699 2698000–2699000 0 Mujeres
## 2700 2699000–2700000 0 Mujeres
## 2701 2700000–2701000 0 Mujeres
## 2702 2701000–2702000 0 Mujeres
## 2703 2702000–2703000 0 Mujeres
## 2704 2703000–2704000 0 Mujeres
## 2705 2704000–2705000 0 Mujeres
## 2706 2705000–2706000 0 Mujeres
## 2707 2706000–2707000 0 Mujeres
## 2708 2707000–2708000 0 Mujeres
## 2709 2708000–2709000 0 Mujeres
## 2710 2709000–2710000 0 Mujeres
## 2711 2710000–2711000 0 Mujeres
## 2712 2711000–2712000 0 Mujeres
## 2713 2712000–2713000 0 Mujeres
## 2714 2713000–2714000 0 Mujeres
## 2715 2714000–2715000 0 Mujeres
## 2716 2715000–2716000 0 Mujeres
## 2717 2716000–2717000 0 Mujeres
## 2718 2717000–2718000 0 Mujeres
## 2719 2718000–2719000 0 Mujeres
## 2720 2719000–2720000 0 Mujeres
## 2721 2720000–2721000 0 Mujeres
## 2722 2721000–2722000 0 Mujeres
## 2723 2722000–2723000 0 Mujeres
## 2724 2723000–2724000 0 Mujeres
## 2725 2724000–2725000 0 Mujeres
## 2726 2725000–2726000 0 Mujeres
## 2727 2726000–2727000 0 Mujeres
## 2728 2727000–2728000 0 Mujeres
## 2729 2728000–2729000 0 Mujeres
## 2730 2729000–2730000 0 Mujeres
## 2731 2730000–2731000 0 Mujeres
## 2732 2731000–2732000 0 Mujeres
## 2733 2732000–2733000 0 Mujeres
## 2734 2733000–2734000 0 Mujeres
## 2735 2734000–2735000 0 Mujeres
## 2736 2735000–2736000 0 Mujeres
## 2737 2736000–2737000 0 Mujeres
## 2738 2737000–2738000 0 Mujeres
## 2739 2738000–2739000 0 Mujeres
## 2740 2739000–2740000 0 Mujeres
## 2741 2740000–2741000 0 Mujeres
## 2742 2741000–2742000 0 Mujeres
## 2743 2742000–2743000 0 Mujeres
## 2744 2743000–2744000 0 Mujeres
## 2745 2744000–2745000 0 Mujeres
## 2746 2745000–2746000 0 Mujeres
## 2747 2746000–2747000 0 Mujeres
## 2748 2747000–2748000 0 Mujeres
## 2749 2748000–2749000 0 Mujeres
## 2750 2749000–2750000 0 Mujeres
## 2751 2750000–2751000 0 Mujeres
## 2752 2751000–2752000 0 Mujeres
## 2753 2752000–2753000 0 Mujeres
## 2754 2753000–2754000 0 Mujeres
## 2755 2754000–2755000 0 Mujeres
## 2756 2755000–2756000 0 Mujeres
## 2757 2756000–2757000 0 Mujeres
## 2758 2757000–2758000 0 Mujeres
## 2759 2758000–2759000 0 Mujeres
## 2760 2759000–2760000 0 Mujeres
## 2761 2760000–2761000 0 Mujeres
## 2762 2761000–2762000 0 Mujeres
## 2763 2762000–2763000 0 Mujeres
## 2764 2763000–2764000 0 Mujeres
## 2765 2764000–2765000 0 Mujeres
## 2766 2765000–2766000 0 Mujeres
## 2767 2766000–2767000 0 Mujeres
## 2768 2767000–2768000 0 Mujeres
## 2769 2768000–2769000 0 Mujeres
## 2770 2769000–2770000 0 Mujeres
## 2771 2770000–2771000 0 Mujeres
## 2772 2771000–2772000 0 Mujeres
## 2773 2772000–2773000 0 Mujeres
## 2774 2773000–2774000 0 Mujeres
## 2775 2774000–2775000 0 Mujeres
## 2776 2775000–2776000 0 Mujeres
## 2777 2776000–2777000 0 Mujeres
## 2778 2777000–2778000 0 Mujeres
## 2779 2778000–2779000 0 Mujeres
## 2780 2779000–2780000 0 Mujeres
## 2781 2780000–2781000 0 Mujeres
## 2782 2781000–2782000 0 Mujeres
## 2783 2782000–2783000 0 Mujeres
## 2784 2783000–2784000 0 Mujeres
## 2785 2784000–2785000 0 Mujeres
## 2786 2785000–2786000 0 Mujeres
## 2787 2786000–2787000 0 Mujeres
## 2788 2787000–2788000 0 Mujeres
## 2789 2788000–2789000 0 Mujeres
## 2790 2789000–2790000 0 Mujeres
## 2791 2790000–2791000 0 Mujeres
## 2792 2791000–2792000 0 Mujeres
## 2793 2792000–2793000 0 Mujeres
## 2794 2793000–2794000 0 Mujeres
## 2795 2794000–2795000 0 Mujeres
## 2796 2795000–2796000 0 Mujeres
## 2797 2796000–2797000 0 Mujeres
## 2798 2797000–2798000 0 Mujeres
## 2799 2798000–2799000 0 Mujeres
## 2800 2799000–2800000 0 Mujeres
## 2801 2800000–2801000 0 Mujeres
## 2802 2801000–2802000 0 Mujeres
## 2803 2802000–2803000 0 Mujeres
## 2804 2803000–2804000 0 Mujeres
## 2805 2804000–2805000 0 Mujeres
## 2806 2805000–2806000 0 Mujeres
## 2807 2806000–2807000 0 Mujeres
## 2808 2807000–2808000 0 Mujeres
## 2809 2808000–2809000 0 Mujeres
## 2810 2809000–2810000 0 Mujeres
## 2811 2810000–2811000 0 Mujeres
## 2812 2811000–2812000 0 Mujeres
## 2813 2812000–2813000 0 Mujeres
## 2814 2813000–2814000 0 Mujeres
## 2815 2814000–2815000 0 Mujeres
## 2816 2815000–2816000 0 Mujeres
## 2817 2816000–2817000 0 Mujeres
## 2818 2817000–2818000 0 Mujeres
## 2819 2818000–2819000 0 Mujeres
## 2820 2819000–2820000 0 Mujeres
## 2821 2820000–2821000 0 Mujeres
## 2822 2821000–2822000 0 Mujeres
## 2823 2822000–2823000 0 Mujeres
## 2824 2823000–2824000 0 Mujeres
## 2825 2824000–2825000 0 Mujeres
## 2826 2825000–2826000 0 Mujeres
## 2827 2826000–2827000 0 Mujeres
## 2828 2827000–2828000 0 Mujeres
## 2829 2828000–2829000 0 Mujeres
## 2830 2829000–2830000 0 Mujeres
## 2831 2830000–2831000 0 Mujeres
## 2832 2831000–2832000 0 Mujeres
## 2833 2832000–2833000 0 Mujeres
## 2834 2833000–2834000 0 Mujeres
## 2835 2834000–2835000 0 Mujeres
## 2836 2835000–2836000 0 Mujeres
## 2837 2836000–2837000 0 Mujeres
## 2838 2837000–2838000 0 Mujeres
## 2839 2838000–2839000 0 Mujeres
## 2840 2839000–2840000 0 Mujeres
## 2841 2840000–2841000 0 Mujeres
## 2842 2841000–2842000 0 Mujeres
## 2843 2842000–2843000 0 Mujeres
## 2844 2843000–2844000 0 Mujeres
## 2845 2844000–2845000 0 Mujeres
## 2846 2845000–2846000 0 Mujeres
## 2847 2846000–2847000 0 Mujeres
## 2848 2847000–2848000 0 Mujeres
## 2849 2848000–2849000 0 Mujeres
## 2850 2849000–2850000 0 Mujeres
## 2851 2850000–2851000 0 Mujeres
## 2852 2851000–2852000 0 Mujeres
## 2853 2852000–2853000 0 Mujeres
## 2854 2853000–2854000 0 Mujeres
## 2855 2854000–2855000 0 Mujeres
## 2856 2855000–2856000 0 Mujeres
## 2857 2856000–2857000 0 Mujeres
## 2858 2857000–2858000 0 Mujeres
## 2859 2858000–2859000 0 Mujeres
## 2860 2859000–2860000 0 Mujeres
## 2861 2860000–2861000 0 Mujeres
## 2862 2861000–2862000 0 Mujeres
## 2863 2862000–2863000 0 Mujeres
## 2864 2863000–2864000 0 Mujeres
## 2865 2864000–2865000 0 Mujeres
## 2866 2865000–2866000 0 Mujeres
## 2867 2866000–2867000 0 Mujeres
## 2868 2867000–2868000 0 Mujeres
## 2869 2868000–2869000 0 Mujeres
## 2870 2869000–2870000 0 Mujeres
## 2871 2870000–2871000 0 Mujeres
## 2872 2871000–2872000 0 Mujeres
## 2873 2872000–2873000 0 Mujeres
## 2874 2873000–2874000 0 Mujeres
## 2875 2874000–2875000 0 Mujeres
## 2876 2875000–2876000 0 Mujeres
## 2877 2876000–2877000 0 Mujeres
## 2878 2877000–2878000 0 Mujeres
## 2879 2878000–2879000 0 Mujeres
## 2880 2879000–2880000 0 Mujeres
## 2881 2880000–2881000 0 Mujeres
## 2882 2881000–2882000 0 Mujeres
## 2883 2882000–2883000 0 Mujeres
## 2884 2883000–2884000 0 Mujeres
## 2885 2884000–2885000 0 Mujeres
## 2886 2885000–2886000 0 Mujeres
## 2887 2886000–2887000 0 Mujeres
## 2888 2887000–2888000 0 Mujeres
## 2889 2888000–2889000 0 Mujeres
## 2890 2889000–2890000 0 Mujeres
## 2891 2890000–2891000 0 Mujeres
## 2892 2891000–2892000 0 Mujeres
## 2893 2892000–2893000 0 Mujeres
## 2894 2893000–2894000 0 Mujeres
## 2895 2894000–2895000 0 Mujeres
## 2896 2895000–2896000 0 Mujeres
## 2897 2896000–2897000 0 Mujeres
## 2898 2897000–2898000 0 Mujeres
## 2899 2898000–2899000 0 Mujeres
## 2900 2899000–2900000 0 Mujeres
## 2901 2900000–2901000 0 Mujeres
## 2902 2901000–2902000 0 Mujeres
## 2903 2902000–2903000 0 Mujeres
## 2904 2903000–2904000 0 Mujeres
## 2905 2904000–2905000 0 Mujeres
## 2906 2905000–2906000 0 Mujeres
## 2907 2906000–2907000 0 Mujeres
## 2908 2907000–2908000 0 Mujeres
## 2909 2908000–2909000 0 Mujeres
## 2910 2909000–2910000 0 Mujeres
## 2911 2910000–2911000 0 Mujeres
## 2912 2911000–2912000 0 Mujeres
## 2913 2912000–2913000 0 Mujeres
## 2914 2913000–2914000 0 Mujeres
## 2915 2914000–2915000 0 Mujeres
## 2916 2915000–2916000 0 Mujeres
## 2917 2916000–2917000 0 Mujeres
## 2918 2917000–2918000 0 Mujeres
## 2919 2918000–2919000 0 Mujeres
## 2920 2919000–2920000 0 Mujeres
## 2921 2920000–2921000 0 Mujeres
## 2922 2921000–2922000 0 Mujeres
## 2923 2922000–2923000 0 Mujeres
## 2924 2923000–2924000 0 Mujeres
## 2925 2924000–2925000 0 Mujeres
## 2926 2925000–2926000 0 Mujeres
## 2927 2926000–2927000 0 Mujeres
## 2928 2927000–2928000 0 Mujeres
## 2929 2928000–2929000 0 Mujeres
## 2930 2929000–2930000 0 Mujeres
## 2931 2930000–2931000 0 Mujeres
## 2932 2931000–2932000 0 Mujeres
## 2933 2932000–2933000 0 Mujeres
## 2934 2933000–2934000 0 Mujeres
## 2935 2934000–2935000 0 Mujeres
## 2936 2935000–2936000 0 Mujeres
## 2937 2936000–2937000 0 Mujeres
## 2938 2937000–2938000 0 Mujeres
## 2939 2938000–2939000 0 Mujeres
## 2940 2939000–2940000 0 Mujeres
## 2941 2940000–2941000 0 Mujeres
## 2942 2941000–2942000 0 Mujeres
## 2943 2942000–2943000 0 Mujeres
## 2944 2943000–2944000 0 Mujeres
## 2945 2944000–2945000 0 Mujeres
## 2946 2945000–2946000 0 Mujeres
## 2947 2946000–2947000 0 Mujeres
## 2948 2947000–2948000 0 Mujeres
## 2949 2948000–2949000 0 Mujeres
## 2950 2949000–2950000 0 Mujeres
## 2951 2950000–2951000 0 Mujeres
## 2952 2951000–2952000 0 Mujeres
## 2953 2952000–2953000 0 Mujeres
## 2954 2953000–2954000 0 Mujeres
## 2955 2954000–2955000 0 Mujeres
## 2956 2955000–2956000 0 Mujeres
## 2957 2956000–2957000 0 Mujeres
## 2958 2957000–2958000 0 Mujeres
## 2959 2958000–2959000 0 Mujeres
## 2960 2959000–2960000 0 Mujeres
## 2961 2960000–2961000 0 Mujeres
## 2962 2961000–2962000 0 Mujeres
## 2963 2962000–2963000 0 Mujeres
## 2964 2963000–2964000 0 Mujeres
## 2965 2964000–2965000 0 Mujeres
## 2966 2965000–2966000 0 Mujeres
## 2967 2966000–2967000 0 Mujeres
## 2968 2967000–2968000 0 Mujeres
## 2969 2968000–2969000 0 Mujeres
## 2970 2969000–2970000 0 Mujeres
## 2971 2970000–2971000 0 Mujeres
## 2972 2971000–2972000 0 Mujeres
## 2973 2972000–2973000 0 Mujeres
## 2974 2973000–2974000 0 Mujeres
## 2975 2974000–2975000 0 Mujeres
## 2976 2975000–2976000 0 Mujeres
## 2977 2976000–2977000 0 Mujeres
## 2978 2977000–2978000 0 Mujeres
## 2979 2978000–2979000 0 Mujeres
## 2980 2979000–2980000 0 Mujeres
## 2981 2980000–2981000 0 Mujeres
## 2982 2981000–2982000 0 Mujeres
## 2983 2982000–2983000 0 Mujeres
## 2984 2983000–2984000 0 Mujeres
## 2985 2984000–2985000 0 Mujeres
## 2986 2985000–2986000 0 Mujeres
## 2987 2986000–2987000 0 Mujeres
## 2988 2987000–2988000 0 Mujeres
## 2989 2988000–2989000 0 Mujeres
## 2990 2989000–2990000 0 Mujeres
## 2991 2990000–2991000 0 Mujeres
## 2992 2991000–2992000 0 Mujeres
## 2993 2992000–2993000 0 Mujeres
## 2994 2993000–2994000 0 Mujeres
## 2995 2994000–2995000 0 Mujeres
## 2996 2995000–2996000 0 Mujeres
## 2997 2996000–2997000 0 Mujeres
## 2998 2997000–2998000 0 Mujeres
## 2999 2998000–2999000 0 Mujeres
## 3000 2999000–3e+06 0 Mujeres
## 3001 3e+06–3001000 0 Mujeres
## 3002 3001000–3002000 0 Mujeres
## 3003 3002000–3003000 0 Mujeres
## 3004 3003000–3004000 0 Mujeres
## 3005 3004000–3005000 0 Mujeres
## 3006 3005000–3006000 0 Mujeres
## 3007 3006000–3007000 0 Mujeres
## 3008 3007000–3008000 0 Mujeres
## 3009 3008000–3009000 0 Mujeres
## 3010 3009000–3010000 0 Mujeres
## 3011 3010000–3011000 0 Mujeres
## 3012 3011000–3012000 0 Mujeres
## 3013 3012000–3013000 0 Mujeres
## 3014 3013000–3014000 0 Mujeres
## 3015 3014000–3015000 0 Mujeres
## 3016 3015000–3016000 0 Mujeres
## 3017 3016000–3017000 0 Mujeres
## 3018 3017000–3018000 0 Mujeres
## 3019 3018000–3019000 0 Mujeres
## 3020 3019000–3020000 0 Mujeres
## 3021 3020000–3021000 0 Mujeres
## 3022 3021000–3022000 0 Mujeres
## 3023 3022000–3023000 0 Mujeres
## 3024 3023000–3024000 0 Mujeres
## 3025 3024000–3025000 0 Mujeres
## 3026 3025000–3026000 0 Mujeres
## 3027 3026000–3027000 0 Mujeres
## 3028 3027000–3028000 0 Mujeres
## 3029 3028000–3029000 0 Mujeres
## 3030 3029000–3030000 0 Mujeres
## 3031 3030000–3031000 0 Mujeres
## 3032 3031000–3032000 0 Mujeres
## 3033 3032000–3033000 0 Mujeres
## 3034 3033000–3034000 0 Mujeres
## 3035 3034000–3035000 0 Mujeres
## 3036 3035000–3036000 0 Mujeres
## 3037 3036000–3037000 0 Mujeres
## 3038 3037000–3038000 0 Mujeres
## 3039 3038000–3039000 0 Mujeres
## 3040 3039000–3040000 0 Mujeres
## 3041 3040000–3041000 0 Mujeres
## 3042 3041000–3042000 0 Mujeres
## 3043 3042000–3043000 0 Mujeres
## 3044 3043000–3044000 0 Mujeres
## 3045 3044000–3045000 0 Mujeres
## 3046 3045000–3046000 0 Mujeres
## 3047 3046000–3047000 0 Mujeres
## 3048 3047000–3048000 0 Mujeres
## 3049 3048000–3049000 0 Mujeres
## 3050 3049000–3050000 0 Mujeres
## 3051 3050000–3051000 0 Mujeres
## 3052 3051000–3052000 0 Mujeres
## 3053 3052000–3053000 0 Mujeres
## 3054 3053000–3054000 0 Mujeres
## 3055 3054000–3055000 0 Mujeres
## 3056 3055000–3056000 0 Mujeres
## 3057 3056000–3057000 0 Mujeres
## 3058 3057000–3058000 0 Mujeres
## 3059 3058000–3059000 0 Mujeres
## 3060 3059000–3060000 0 Mujeres
## 3061 3060000–3061000 0 Mujeres
## 3062 3061000–3062000 0 Mujeres
## 3063 3062000–3063000 0 Mujeres
## 3064 3063000–3064000 0 Mujeres
## 3065 3064000–3065000 0 Mujeres
## 3066 3065000–3066000 0 Mujeres
## 3067 3066000–3067000 0 Mujeres
## 3068 3067000–3068000 0 Mujeres
## 3069 3068000–3069000 0 Mujeres
## 3070 3069000–3070000 0 Mujeres
## 3071 3070000–3071000 0 Mujeres
## 3072 3071000–3072000 0 Mujeres
## 3073 3072000–3073000 0 Mujeres
## 3074 3073000–3074000 0 Mujeres
## 3075 3074000–3075000 0 Mujeres
## 3076 3075000–3076000 0 Mujeres
## 3077 3076000–3077000 0 Mujeres
## 3078 3077000–3078000 0 Mujeres
## 3079 3078000–3079000 0 Mujeres
## 3080 3079000–3080000 0 Mujeres
## 3081 3080000–3081000 0 Mujeres
## 3082 3081000–3082000 0 Mujeres
## 3083 3082000–3083000 0 Mujeres
## 3084 3083000–3084000 0 Mujeres
## 3085 3084000–3085000 0 Mujeres
## 3086 3085000–3086000 0 Mujeres
## 3087 3086000–3087000 0 Mujeres
## 3088 3087000–3088000 0 Mujeres
## 3089 3088000–3089000 0 Mujeres
## 3090 3089000–3090000 0 Mujeres
## 3091 3090000–3091000 0 Mujeres
## 3092 3091000–3092000 0 Mujeres
## 3093 3092000–3093000 0 Mujeres
## 3094 3093000–3094000 0 Mujeres
## 3095 3094000–3095000 0 Mujeres
## 3096 3095000–3096000 0 Mujeres
## 3097 3096000–3097000 0 Mujeres
## 3098 3097000–3098000 0 Mujeres
## 3099 3098000–3099000 0 Mujeres
## 3100 3099000–3100000 0 Mujeres
## 3101 3100000–3101000 0 Mujeres
## 3102 3101000–3102000 0 Mujeres
## 3103 3102000–3103000 0 Mujeres
## 3104 3103000–3104000 0 Mujeres
## 3105 3104000–3105000 0 Mujeres
## 3106 3105000–3106000 0 Mujeres
## 3107 3106000–3107000 0 Mujeres
## 3108 3107000–3108000 0 Mujeres
## 3109 3108000–3109000 0 Mujeres
## 3110 3109000–3110000 0 Mujeres
## 3111 3110000–3111000 0 Mujeres
## 3112 3111000–3112000 0 Mujeres
## 3113 3112000–3113000 0 Mujeres
## 3114 3113000–3114000 0 Mujeres
## 3115 3114000–3115000 0 Mujeres
## 3116 3115000–3116000 0 Mujeres
## 3117 3116000–3117000 0 Mujeres
## 3118 3117000–3118000 0 Mujeres
## 3119 3118000–3119000 0 Mujeres
## 3120 3119000–3120000 0 Mujeres
## 3121 3120000–3121000 0 Mujeres
## 3122 3121000–3122000 0 Mujeres
## 3123 3122000–3123000 0 Mujeres
## 3124 3123000–3124000 0 Mujeres
## 3125 3124000–3125000 0 Mujeres
## 3126 3125000–3126000 0 Mujeres
## 3127 3126000–3127000 0 Mujeres
## 3128 3127000–3128000 0 Mujeres
## 3129 3128000–3129000 0 Mujeres
## 3130 3129000–3130000 0 Mujeres
## 3131 3130000–3131000 0 Mujeres
## 3132 3131000–3132000 0 Mujeres
## 3133 3132000–3133000 0 Mujeres
## 3134 3133000–3134000 0 Mujeres
## 3135 3134000–3135000 0 Mujeres
## 3136 3135000–3136000 0 Mujeres
## 3137 3136000–3137000 0 Mujeres
## 3138 3137000–3138000 0 Mujeres
## 3139 3138000–3139000 0 Mujeres
## 3140 3139000–3140000 0 Mujeres
## 3141 3140000–3141000 0 Mujeres
## 3142 3141000–3142000 0 Mujeres
## 3143 3142000–3143000 0 Mujeres
## 3144 3143000–3144000 0 Mujeres
## 3145 3144000–3145000 0 Mujeres
## 3146 3145000–3146000 0 Mujeres
## 3147 3146000–3147000 0 Mujeres
## 3148 3147000–3148000 0 Mujeres
## 3149 3148000–3149000 0 Mujeres
## 3150 3149000–3150000 0 Mujeres
## 3151 3150000–3151000 0 Mujeres
## 3152 3151000–3152000 0 Mujeres
## 3153 3152000–3153000 0 Mujeres
## 3154 3153000–3154000 0 Mujeres
## 3155 3154000–3155000 0 Mujeres
## 3156 3155000–3156000 0 Mujeres
## 3157 3156000–3157000 0 Mujeres
## 3158 3157000–3158000 0 Mujeres
## 3159 3158000–3159000 0 Mujeres
## 3160 3159000–3160000 0 Mujeres
## 3161 3160000–3161000 0 Mujeres
## 3162 3161000–3162000 0 Mujeres
## 3163 3162000–3163000 0 Mujeres
## 3164 3163000–3164000 0 Mujeres
## 3165 3164000–3165000 0 Mujeres
## 3166 3165000–3166000 0 Mujeres
## 3167 3166000–3167000 0 Mujeres
## 3168 3167000–3168000 0 Mujeres
## 3169 3168000–3169000 0 Mujeres
## 3170 3169000–3170000 0 Mujeres
## 3171 3170000–3171000 0 Mujeres
## 3172 3171000–3172000 0 Mujeres
## 3173 3172000–3173000 0 Mujeres
## 3174 3173000–3174000 0 Mujeres
## 3175 3174000–3175000 0 Mujeres
## 3176 3175000–3176000 0 Mujeres
## 3177 3176000–3177000 0 Mujeres
## 3178 3177000–3178000 0 Mujeres
## 3179 3178000–3179000 0 Mujeres
## 3180 3179000–3180000 0 Mujeres
## 3181 3180000–3181000 0 Mujeres
## 3182 3181000–3182000 0 Mujeres
## 3183 3182000–3183000 0 Mujeres
## 3184 3183000–3184000 0 Mujeres
## 3185 3184000–3185000 0 Mujeres
## 3186 3185000–3186000 0 Mujeres
## 3187 3186000–3187000 0 Mujeres
## 3188 3187000–3188000 0 Mujeres
## 3189 3188000–3189000 0 Mujeres
## 3190 3189000–3190000 0 Mujeres
## 3191 3190000–3191000 0 Mujeres
## 3192 3191000–3192000 0 Mujeres
## 3193 3192000–3193000 0 Mujeres
## 3194 3193000–3194000 0 Mujeres
## 3195 3194000–3195000 0 Mujeres
## 3196 3195000–3196000 0 Mujeres
## 3197 3196000–3197000 0 Mujeres
## 3198 3197000–3198000 0 Mujeres
## 3199 3198000–3199000 0 Mujeres
## 3200 3199000–3200000 0 Mujeres
## 3201 3200000–3201000 0 Mujeres
## 3202 3201000–3202000 0 Mujeres
## 3203 3202000–3203000 0 Mujeres
## 3204 3203000–3204000 0 Mujeres
## 3205 3204000–3205000 0 Mujeres
## 3206 3205000–3206000 0 Mujeres
## 3207 3206000–3207000 0 Mujeres
## 3208 3207000–3208000 0 Mujeres
## 3209 3208000–3209000 0 Mujeres
## 3210 3209000–3210000 0 Mujeres
## 3211 3210000–3211000 0 Mujeres
## 3212 3211000–3212000 0 Mujeres
## 3213 3212000–3213000 0 Mujeres
## 3214 3213000–3214000 0 Mujeres
## 3215 3214000–3215000 0 Mujeres
## 3216 3215000–3216000 0 Mujeres
## 3217 3216000–3217000 0 Mujeres
## 3218 3217000–3218000 0 Mujeres
## 3219 3218000–3219000 0 Mujeres
## 3220 3219000–3220000 0 Mujeres
## 3221 3220000–3221000 0 Mujeres
## 3222 3221000–3222000 0 Mujeres
## 3223 3222000–3223000 0 Mujeres
## 3224 3223000–3224000 0 Mujeres
## 3225 3224000–3225000 0 Mujeres
## 3226 3225000–3226000 0 Mujeres
## 3227 3226000–3227000 0 Mujeres
## 3228 3227000–3228000 0 Mujeres
## 3229 3228000–3229000 0 Mujeres
## 3230 3229000–3230000 0 Mujeres
## 3231 3230000–3231000 0 Mujeres
## 3232 3231000–3232000 0 Mujeres
## 3233 3232000–3233000 0 Mujeres
## 3234 3233000–3234000 0 Mujeres
## 3235 3234000–3235000 0 Mujeres
## 3236 3235000–3236000 0 Mujeres
## 3237 3236000–3237000 0 Mujeres
## 3238 3237000–3238000 0 Mujeres
## 3239 3238000–3239000 0 Mujeres
## 3240 3239000–3240000 0 Mujeres
## 3241 3240000–3241000 0 Mujeres
## 3242 3241000–3242000 0 Mujeres
## 3243 3242000–3243000 0 Mujeres
## 3244 3243000–3244000 0 Mujeres
## 3245 3244000–3245000 0 Mujeres
## 3246 3245000–3246000 0 Mujeres
## 3247 3246000–3247000 0 Mujeres
## 3248 3247000–3248000 0 Mujeres
## 3249 3248000–3249000 0 Mujeres
## 3250 3249000–3250000 0 Mujeres
## 3251 3250000–3251000 0 Mujeres
## 3252 3251000–3252000 0 Mujeres
## 3253 3252000–3253000 0 Mujeres
## 3254 3253000–3254000 0 Mujeres
## 3255 3254000–3255000 0 Mujeres
## 3256 3255000–3256000 0 Mujeres
## 3257 3256000–3257000 0 Mujeres
## 3258 3257000–3258000 0 Mujeres
## 3259 3258000–3259000 0 Mujeres
## 3260 3259000–3260000 0 Mujeres
## 3261 3260000–3261000 0 Mujeres
## 3262 3261000–3262000 0 Mujeres
## 3263 3262000–3263000 0 Mujeres
## 3264 3263000–3264000 0 Mujeres
## 3265 3264000–3265000 0 Mujeres
## 3266 3265000–3266000 0 Mujeres
## 3267 3266000–3267000 0 Mujeres
## 3268 3267000–3268000 0 Mujeres
## 3269 3268000–3269000 0 Mujeres
## 3270 3269000–3270000 0 Mujeres
## 3271 3270000–3271000 0 Mujeres
## 3272 3271000–3272000 0 Mujeres
## 3273 3272000–3273000 0 Mujeres
## 3274 3273000–3274000 0 Mujeres
## 3275 3274000–3275000 0 Mujeres
## 3276 3275000–3276000 0 Mujeres
## 3277 3276000–3277000 0 Mujeres
## 3278 3277000–3278000 0 Mujeres
## 3279 3278000–3279000 0 Mujeres
## 3280 3279000–3280000 0 Mujeres
## 3281 3280000–3281000 0 Mujeres
## 3282 3281000–3282000 0 Mujeres
## 3283 3282000–3283000 0 Mujeres
## 3284 3283000–3284000 0 Mujeres
## 3285 3284000–3285000 0 Mujeres
## 3286 3285000–3286000 0 Mujeres
## 3287 3286000–3287000 0 Mujeres
## 3288 3287000–3288000 0 Mujeres
## 3289 3288000–3289000 0 Mujeres
## 3290 3289000–3290000 0 Mujeres
## 3291 3290000–3291000 0 Mujeres
## 3292 3291000–3292000 0 Mujeres
## 3293 3292000–3293000 0 Mujeres
## 3294 3293000–3294000 0 Mujeres
## 3295 3294000–3295000 0 Mujeres
## 3296 3295000–3296000 0 Mujeres
## 3297 3296000–3297000 0 Mujeres
## 3298 3297000–3298000 0 Mujeres
## 3299 3298000–3299000 0 Mujeres
## 3300 3299000–3300000 0 Mujeres
## 3301 3300000–3301000 0 Mujeres
## 3302 3301000–3302000 0 Mujeres
## 3303 3302000–3303000 0 Mujeres
## 3304 3303000–3304000 0 Mujeres
## 3305 3304000–3305000 0 Mujeres
## 3306 3305000–3306000 0 Mujeres
## 3307 3306000–3307000 0 Mujeres
## 3308 3307000–3308000 0 Mujeres
## 3309 3308000–3309000 0 Mujeres
## 3310 3309000–3310000 0 Mujeres
## 3311 3310000–3311000 0 Mujeres
## 3312 3311000–3312000 0 Mujeres
## 3313 3312000–3313000 0 Mujeres
## 3314 3313000–3314000 0 Mujeres
## 3315 3314000–3315000 0 Mujeres
## 3316 3315000–3316000 0 Mujeres
## 3317 3316000–3317000 0 Mujeres
## 3318 3317000–3318000 0 Mujeres
## 3319 3318000–3319000 0 Mujeres
## 3320 3319000–3320000 0 Mujeres
## 3321 3320000–3321000 0 Mujeres
## 3322 3321000–3322000 0 Mujeres
## 3323 3322000–3323000 0 Mujeres
## 3324 3323000–3324000 0 Mujeres
## 3325 3324000–3325000 0 Mujeres
## 3326 3325000–3326000 0 Mujeres
## 3327 3326000–3327000 0 Mujeres
## 3328 3327000–3328000 0 Mujeres
## 3329 3328000–3329000 0 Mujeres
## 3330 3329000–3330000 0 Mujeres
## 3331 3330000–3331000 0 Mujeres
## 3332 3331000–3332000 0 Mujeres
## 3333 3332000–3333000 0 Mujeres
## 3334 3333000–3334000 0 Mujeres
## 3335 3334000–3335000 0 Mujeres
## 3336 3335000–3336000 0 Mujeres
## 3337 3336000–3337000 0 Mujeres
## 3338 3337000–3338000 0 Mujeres
## 3339 3338000–3339000 0 Mujeres
## 3340 3339000–3340000 0 Mujeres
## 3341 3340000–3341000 0 Mujeres
## 3342 3341000–3342000 0 Mujeres
## 3343 3342000–3343000 0 Mujeres
## 3344 3343000–3344000 0 Mujeres
## 3345 3344000–3345000 0 Mujeres
## 3346 3345000–3346000 0 Mujeres
## 3347 3346000–3347000 0 Mujeres
## 3348 3347000–3348000 0 Mujeres
## 3349 3348000–3349000 0 Mujeres
## 3350 3349000–3350000 0 Mujeres
## 3351 3350000–3351000 0 Mujeres
## 3352 3351000–3352000 0 Mujeres
## 3353 3352000–3353000 0 Mujeres
## 3354 3353000–3354000 0 Mujeres
## 3355 3354000–3355000 0 Mujeres
## 3356 3355000–3356000 0 Mujeres
## 3357 3356000–3357000 0 Mujeres
## 3358 3357000–3358000 0 Mujeres
## 3359 3358000–3359000 0 Mujeres
## 3360 3359000–3360000 0 Mujeres
## 3361 3360000–3361000 0 Mujeres
## 3362 3361000–3362000 0 Mujeres
## 3363 3362000–3363000 0 Mujeres
## 3364 3363000–3364000 0 Mujeres
## 3365 3364000–3365000 0 Mujeres
## 3366 3365000–3366000 0 Mujeres
## 3367 3366000–3367000 0 Mujeres
## 3368 3367000–3368000 0 Mujeres
## 3369 3368000–3369000 0 Mujeres
## 3370 3369000–3370000 0 Mujeres
## 3371 3370000–3371000 0 Mujeres
## 3372 3371000–3372000 0 Mujeres
## 3373 3372000–3373000 0 Mujeres
## 3374 3373000–3374000 0 Mujeres
## 3375 3374000–3375000 0 Mujeres
## 3376 3375000–3376000 0 Mujeres
## 3377 3376000–3377000 0 Mujeres
## 3378 3377000–3378000 0 Mujeres
## 3379 3378000–3379000 0 Mujeres
## 3380 3379000–3380000 0 Mujeres
## 3381 3380000–3381000 0 Mujeres
## 3382 3381000–3382000 0 Mujeres
## 3383 3382000–3383000 0 Mujeres
## 3384 3383000–3384000 0 Mujeres
## 3385 3384000–3385000 0 Mujeres
## 3386 3385000–3386000 0 Mujeres
## 3387 3386000–3387000 0 Mujeres
## 3388 3387000–3388000 0 Mujeres
## 3389 3388000–3389000 0 Mujeres
## 3390 3389000–3390000 0 Mujeres
## 3391 3390000–3391000 0 Mujeres
## 3392 3391000–3392000 0 Mujeres
## 3393 3392000–3393000 0 Mujeres
## 3394 3393000–3394000 0 Mujeres
## 3395 3394000–3395000 0 Mujeres
## 3396 3395000–3396000 0 Mujeres
## 3397 3396000–3397000 0 Mujeres
## 3398 3397000–3398000 0 Mujeres
## 3399 3398000–3399000 0 Mujeres
## 3400 3399000–3400000 0 Mujeres
## 3401 3400000–3401000 0 Mujeres
## 3402 3401000–3402000 0 Mujeres
## 3403 3402000–3403000 0 Mujeres
## 3404 3403000–3404000 0 Mujeres
## 3405 3404000–3405000 0 Mujeres
## 3406 3405000–3406000 0 Mujeres
## 3407 3406000–3407000 0 Mujeres
## 3408 3407000–3408000 0 Mujeres
## 3409 3408000–3409000 0 Mujeres
## 3410 3409000–3410000 0 Mujeres
## 3411 3410000–3411000 0 Mujeres
## 3412 3411000–3412000 0 Mujeres
## 3413 3412000–3413000 0 Mujeres
## 3414 3413000–3414000 0 Mujeres
## 3415 3414000–3415000 0 Mujeres
## 3416 3415000–3416000 0 Mujeres
## 3417 3416000–3417000 0 Mujeres
## 3418 3417000–3418000 0 Mujeres
## 3419 3418000–3419000 0 Mujeres
## 3420 3419000–3420000 0 Mujeres
## 3421 3420000–3421000 0 Mujeres
## 3422 3421000–3422000 0 Mujeres
## 3423 3422000–3423000 0 Mujeres
## 3424 3423000–3424000 0 Mujeres
## 3425 3424000–3425000 0 Mujeres
## 3426 3425000–3426000 0 Mujeres
## 3427 3426000–3427000 0 Mujeres
## 3428 3427000–3428000 0 Mujeres
## 3429 3428000–3429000 0 Mujeres
## 3430 3429000–3430000 0 Mujeres
## 3431 3430000–3431000 0 Mujeres
## 3432 3431000–3432000 0 Mujeres
## 3433 3432000–3433000 0 Mujeres
## 3434 3433000–3434000 0 Mujeres
## 3435 3434000–3435000 0 Mujeres
## 3436 3435000–3436000 0 Mujeres
## 3437 3436000–3437000 0 Mujeres
## 3438 3437000–3438000 0 Mujeres
## 3439 3438000–3439000 0 Mujeres
## 3440 3439000–3440000 0 Mujeres
## 3441 3440000–3441000 0 Mujeres
## 3442 3441000–3442000 0 Mujeres
## 3443 3442000–3443000 0 Mujeres
## 3444 3443000–3444000 0 Mujeres
## 3445 3444000–3445000 0 Mujeres
## 3446 3445000–3446000 0 Mujeres
## 3447 3446000–3447000 0 Mujeres
## 3448 3447000–3448000 0 Mujeres
## 3449 3448000–3449000 0 Mujeres
## 3450 3449000–3450000 0 Mujeres
## 3451 3450000–3451000 0 Mujeres
## 3452 3451000–3452000 0 Mujeres
## 3453 3452000–3453000 0 Mujeres
## 3454 3453000–3454000 0 Mujeres
## 3455 3454000–3455000 0 Mujeres
## 3456 3455000–3456000 0 Mujeres
## 3457 3456000–3457000 0 Mujeres
## 3458 3457000–3458000 0 Mujeres
## 3459 3458000–3459000 0 Mujeres
## 3460 3459000–3460000 0 Mujeres
## 3461 3460000–3461000 0 Mujeres
## 3462 3461000–3462000 0 Mujeres
## 3463 3462000–3463000 0 Mujeres
## 3464 3463000–3464000 0 Mujeres
## 3465 3464000–3465000 0 Mujeres
## 3466 3465000–3466000 0 Mujeres
## 3467 3466000–3467000 0 Mujeres
## 3468 3467000–3468000 0 Mujeres
## 3469 3468000–3469000 0 Mujeres
## 3470 3469000–3470000 0 Mujeres
## 3471 3470000–3471000 0 Mujeres
## 3472 3471000–3472000 0 Mujeres
## 3473 3472000–3473000 0 Mujeres
## 3474 3473000–3474000 0 Mujeres
## 3475 3474000–3475000 0 Mujeres
## 3476 3475000–3476000 0 Mujeres
## 3477 3476000–3477000 0 Mujeres
## 3478 3477000–3478000 0 Mujeres
## 3479 3478000–3479000 0 Mujeres
## 3480 3479000–3480000 0 Mujeres
## 3481 3480000–3481000 0 Mujeres
## 3482 3481000–3482000 0 Mujeres
## 3483 3482000–3483000 0 Mujeres
## 3484 3483000–3484000 0 Mujeres
## 3485 3484000–3485000 0 Mujeres
## 3486 3485000–3486000 0 Mujeres
## 3487 3486000–3487000 0 Mujeres
## 3488 3487000–3488000 0 Mujeres
## 3489 3488000–3489000 0 Mujeres
## 3490 3489000–3490000 0 Mujeres
## 3491 3490000–3491000 0 Mujeres
## 3492 3491000–3492000 0 Mujeres
## 3493 3492000–3493000 0 Mujeres
## 3494 3493000–3494000 0 Mujeres
## 3495 3494000–3495000 0 Mujeres
## 3496 3495000–3496000 0 Mujeres
## 3497 3496000–3497000 0 Mujeres
## 3498 3497000–3498000 0 Mujeres
## 3499 3498000–3499000 0 Mujeres
## 3500 3499000–3500000 0 Mujeres
## 3501 3500000–3501000 0 Mujeres
## 3502 3501000–3502000 0 Mujeres
## 3503 3502000–3503000 0 Mujeres
## 3504 3503000–3504000 0 Mujeres
## 3505 3504000–3505000 0 Mujeres
## 3506 3505000–3506000 0 Mujeres
## 3507 3506000–3507000 0 Mujeres
## 3508 3507000–3508000 0 Mujeres
## 3509 3508000–3509000 0 Mujeres
## 3510 3509000–3510000 0 Mujeres
## 3511 3510000–3511000 0 Mujeres
## 3512 3511000–3512000 0 Mujeres
## 3513 3512000–3513000 0 Mujeres
## 3514 3513000–3514000 0 Mujeres
## 3515 3514000–3515000 0 Mujeres
## 3516 3515000–3516000 0 Mujeres
## 3517 3516000–3517000 0 Mujeres
## 3518 3517000–3518000 0 Mujeres
## 3519 3518000–3519000 0 Mujeres
## 3520 3519000–3520000 0 Mujeres
## 3521 3520000–3521000 0 Mujeres
## 3522 3521000–3522000 0 Mujeres
## 3523 3522000–3523000 0 Mujeres
## 3524 3523000–3524000 0 Mujeres
## 3525 3524000–3525000 0 Mujeres
## 3526 3525000–3526000 0 Mujeres
## 3527 3526000–3527000 0 Mujeres
## 3528 3527000–3528000 0 Mujeres
## 3529 3528000–3529000 0 Mujeres
## 3530 3529000–3530000 0 Mujeres
## 3531 3530000–3531000 0 Mujeres
## 3532 3531000–3532000 0 Mujeres
## 3533 3532000–3533000 0 Mujeres
## 3534 3533000–3534000 0 Mujeres
## 3535 3534000–3535000 0 Mujeres
## 3536 3535000–3536000 0 Mujeres
## 3537 3536000–3537000 0 Mujeres
## 3538 3537000–3538000 0 Mujeres
## 3539 3538000–3539000 0 Mujeres
## 3540 3539000–3540000 0 Mujeres
## 3541 3540000–3541000 0 Mujeres
## 3542 3541000–3542000 0 Mujeres
## 3543 3542000–3543000 0 Mujeres
## 3544 3543000–3544000 0 Mujeres
## 3545 3544000–3545000 0 Mujeres
## 3546 3545000–3546000 0 Mujeres
## 3547 3546000–3547000 0 Mujeres
## 3548 3547000–3548000 0 Mujeres
## 3549 3548000–3549000 0 Mujeres
## 3550 3549000–3550000 0 Mujeres
## 3551 3550000–3551000 0 Mujeres
## 3552 3551000–3552000 0 Mujeres
## 3553 3552000–3553000 0 Mujeres
## 3554 3553000–3554000 0 Mujeres
## 3555 3554000–3555000 0 Mujeres
## 3556 3555000–3556000 0 Mujeres
## 3557 3556000–3557000 0 Mujeres
## 3558 3557000–3558000 0 Mujeres
## 3559 3558000–3559000 0 Mujeres
## 3560 3559000–3560000 0 Mujeres
## 3561 3560000–3561000 0 Mujeres
## 3562 3561000–3562000 0 Mujeres
## 3563 3562000–3563000 0 Mujeres
## 3564 3563000–3564000 0 Mujeres
## 3565 3564000–3565000 0 Mujeres
## 3566 3565000–3566000 0 Mujeres
## 3567 3566000–3567000 0 Mujeres
## 3568 3567000–3568000 0 Mujeres
## 3569 3568000–3569000 0 Mujeres
## 3570 3569000–3570000 0 Mujeres
## 3571 3570000–3571000 0 Mujeres
## 3572 3571000–3572000 0 Mujeres
## 3573 3572000–3573000 0 Mujeres
## 3574 3573000–3574000 0 Mujeres
## 3575 3574000–3575000 0 Mujeres
## 3576 3575000–3576000 0 Mujeres
## 3577 3576000–3577000 0 Mujeres
## 3578 3577000–3578000 0 Mujeres
## 3579 3578000–3579000 0 Mujeres
## 3580 3579000–3580000 0 Mujeres
## 3581 3580000–3581000 0 Mujeres
## 3582 3581000–3582000 0 Mujeres
## 3583 3582000–3583000 0 Mujeres
## 3584 3583000–3584000 0 Mujeres
## 3585 3584000–3585000 0 Mujeres
## 3586 3585000–3586000 0 Mujeres
## 3587 3586000–3587000 0 Mujeres
## 3588 3587000–3588000 0 Mujeres
## 3589 3588000–3589000 0 Mujeres
## 3590 3589000–3590000 0 Mujeres
## 3591 3590000–3591000 0 Mujeres
## 3592 3591000–3592000 0 Mujeres
## 3593 3592000–3593000 0 Mujeres
## 3594 3593000–3594000 0 Mujeres
## 3595 3594000–3595000 0 Mujeres
## 3596 3595000–3596000 0 Mujeres
## 3597 3596000–3597000 0 Mujeres
## 3598 3597000–3598000 0 Mujeres
## 3599 3598000–3599000 0 Mujeres
## 3600 3599000–3600000 0 Mujeres
## 3601 3600000–3601000 0 Mujeres
## 3602 3601000–3602000 0 Mujeres
## 3603 3602000–3603000 0 Mujeres
## 3604 3603000–3604000 0 Mujeres
## 3605 3604000–3605000 0 Mujeres
## 3606 3605000–3606000 0 Mujeres
## 3607 3606000–3607000 0 Mujeres
## 3608 3607000–3608000 0 Mujeres
## 3609 3608000–3609000 0 Mujeres
## 3610 3609000–3610000 0 Mujeres
## 3611 3610000–3611000 0 Mujeres
## 3612 3611000–3612000 0 Mujeres
## 3613 3612000–3613000 0 Mujeres
## 3614 3613000–3614000 0 Mujeres
## 3615 3614000–3615000 0 Mujeres
## 3616 3615000–3616000 0 Mujeres
## 3617 3616000–3617000 0 Mujeres
## 3618 3617000–3618000 0 Mujeres
## 3619 3618000–3619000 0 Mujeres
## 3620 3619000–3620000 0 Mujeres
## 3621 3620000–3621000 0 Mujeres
## 3622 3621000–3622000 0 Mujeres
## 3623 3622000–3623000 0 Mujeres
## 3624 3623000–3624000 0 Mujeres
## 3625 3624000–3625000 0 Mujeres
## 3626 3625000–3626000 0 Mujeres
## 3627 3626000–3627000 0 Mujeres
## 3628 3627000–3628000 0 Mujeres
## 3629 3628000–3629000 0 Mujeres
## 3630 3629000–3630000 0 Mujeres
## 3631 3630000–3631000 0 Mujeres
## 3632 3631000–3632000 0 Mujeres
## 3633 3632000–3633000 0 Mujeres
## 3634 3633000–3634000 0 Mujeres
## 3635 3634000–3635000 0 Mujeres
## 3636 3635000–3636000 0 Mujeres
## 3637 3636000–3637000 0 Mujeres
## 3638 3637000–3638000 0 Mujeres
## 3639 3638000–3639000 0 Mujeres
## 3640 3639000–3640000 0 Mujeres
## 3641 3640000–3641000 0 Mujeres
## 3642 3641000–3642000 0 Mujeres
## 3643 3642000–3643000 0 Mujeres
## 3644 3643000–3644000 0 Mujeres
## 3645 3644000–3645000 0 Mujeres
## 3646 3645000–3646000 0 Mujeres
## 3647 3646000–3647000 0 Mujeres
## 3648 3647000–3648000 0 Mujeres
## 3649 3648000–3649000 0 Mujeres
## 3650 3649000–3650000 0 Mujeres
## 3651 3650000–3651000 0 Mujeres
## 3652 3651000–3652000 0 Mujeres
## 3653 3652000–3653000 0 Mujeres
## 3654 3653000–3654000 0 Mujeres
## 3655 3654000–3655000 0 Mujeres
## 3656 3655000–3656000 0 Mujeres
## 3657 3656000–3657000 0 Mujeres
## 3658 3657000–3658000 0 Mujeres
## 3659 3658000–3659000 0 Mujeres
## 3660 3659000–3660000 0 Mujeres
## 3661 3660000–3661000 0 Mujeres
## 3662 3661000–3662000 0 Mujeres
## 3663 3662000–3663000 0 Mujeres
## 3664 3663000–3664000 0 Mujeres
## 3665 3664000–3665000 0 Mujeres
## 3666 3665000–3666000 0 Mujeres
## 3667 3666000–3667000 0 Mujeres
## 3668 3667000–3668000 0 Mujeres
## 3669 3668000–3669000 0 Mujeres
## 3670 3669000–3670000 0 Mujeres
## 3671 3670000–3671000 0 Mujeres
## 3672 3671000–3672000 0 Mujeres
## 3673 3672000–3673000 0 Mujeres
## 3674 3673000–3674000 0 Mujeres
## 3675 3674000–3675000 0 Mujeres
## 3676 3675000–3676000 0 Mujeres
## 3677 3676000–3677000 0 Mujeres
## 3678 3677000–3678000 0 Mujeres
## 3679 3678000–3679000 0 Mujeres
## 3680 3679000–3680000 0 Mujeres
## 3681 3680000–3681000 0 Mujeres
## 3682 3681000–3682000 0 Mujeres
## 3683 3682000–3683000 0 Mujeres
## 3684 3683000–3684000 0 Mujeres
## 3685 3684000–3685000 0 Mujeres
## 3686 3685000–3686000 0 Mujeres
## 3687 3686000–3687000 0 Mujeres
## 3688 3687000–3688000 0 Mujeres
## 3689 3688000–3689000 0 Mujeres
## 3690 3689000–3690000 0 Mujeres
## 3691 3690000–3691000 0 Mujeres
## 3692 3691000–3692000 0 Mujeres
## 3693 3692000–3693000 0 Mujeres
## 3694 3693000–3694000 0 Mujeres
## 3695 3694000–3695000 0 Mujeres
## 3696 3695000–3696000 0 Mujeres
## 3697 3696000–3697000 0 Mujeres
## 3698 3697000–3698000 0 Mujeres
## 3699 3698000–3699000 0 Mujeres
## 3700 3699000–3700000 0 Mujeres
## 3701 3700000–3701000 0 Mujeres
## 3702 3701000–3702000 0 Mujeres
## 3703 3702000–3703000 0 Mujeres
## 3704 3703000–3704000 0 Mujeres
## 3705 3704000–3705000 0 Mujeres
## 3706 3705000–3706000 0 Mujeres
## 3707 3706000–3707000 0 Mujeres
## 3708 3707000–3708000 0 Mujeres
## 3709 3708000–3709000 0 Mujeres
## 3710 3709000–3710000 0 Mujeres
## 3711 3710000–3711000 0 Mujeres
## 3712 3711000–3712000 0 Mujeres
## 3713 3712000–3713000 0 Mujeres
## 3714 3713000–3714000 0 Mujeres
## 3715 3714000–3715000 0 Mujeres
## 3716 3715000–3716000 0 Mujeres
## 3717 3716000–3717000 0 Mujeres
## 3718 3717000–3718000 0 Mujeres
## 3719 3718000–3719000 0 Mujeres
## 3720 3719000–3720000 0 Mujeres
## 3721 3720000–3721000 0 Mujeres
## 3722 3721000–3722000 0 Mujeres
## 3723 3722000–3723000 0 Mujeres
## 3724 3723000–3724000 0 Mujeres
## 3725 3724000–3725000 0 Mujeres
## 3726 3725000–3726000 0 Mujeres
## 3727 3726000–3727000 0 Mujeres
## 3728 3727000–3728000 0 Mujeres
## 3729 3728000–3729000 0 Mujeres
## 3730 3729000–3730000 0 Mujeres
## 3731 3730000–3731000 0 Mujeres
## 3732 3731000–3732000 0 Mujeres
## 3733 3732000–3733000 0 Mujeres
## 3734 3733000–3734000 0 Mujeres
## 3735 3734000–3735000 0 Mujeres
## 3736 3735000–3736000 0 Mujeres
## 3737 3736000–3737000 0 Mujeres
## 3738 3737000–3738000 0 Mujeres
## 3739 3738000–3739000 0 Mujeres
## 3740 3739000–3740000 0 Mujeres
## 3741 3740000–3741000 0 Mujeres
## 3742 3741000–3742000 0 Mujeres
## 3743 3742000–3743000 0 Mujeres
## 3744 3743000–3744000 0 Mujeres
## 3745 3744000–3745000 0 Mujeres
## 3746 3745000–3746000 0 Mujeres
## 3747 3746000–3747000 0 Mujeres
## 3748 3747000–3748000 0 Mujeres
## 3749 3748000–3749000 0 Mujeres
## 3750 3749000–3750000 0 Mujeres
## 3751 3750000–3751000 0 Mujeres
## 3752 3751000–3752000 0 Mujeres
## 3753 3752000–3753000 0 Mujeres
## 3754 3753000–3754000 0 Mujeres
## 3755 3754000–3755000 0 Mujeres
## 3756 3755000–3756000 0 Mujeres
## 3757 3756000–3757000 0 Mujeres
## 3758 3757000–3758000 0 Mujeres
## 3759 3758000–3759000 0 Mujeres
## 3760 3759000–3760000 0 Mujeres
## 3761 3760000–3761000 0 Mujeres
## 3762 3761000–3762000 0 Mujeres
## 3763 3762000–3763000 0 Mujeres
## 3764 3763000–3764000 0 Mujeres
## 3765 3764000–3765000 0 Mujeres
## 3766 3765000–3766000 0 Mujeres
## 3767 3766000–3767000 0 Mujeres
## 3768 3767000–3768000 0 Mujeres
## 3769 3768000–3769000 0 Mujeres
## 3770 3769000–3770000 0 Mujeres
## 3771 3770000–3771000 0 Mujeres
## 3772 3771000–3772000 0 Mujeres
## 3773 3772000–3773000 0 Mujeres
## 3774 3773000–3774000 0 Mujeres
## 3775 3774000–3775000 0 Mujeres
## 3776 3775000–3776000 0 Mujeres
## 3777 3776000–3777000 0 Mujeres
## 3778 3777000–3778000 0 Mujeres
## 3779 3778000–3779000 0 Mujeres
## 3780 3779000–3780000 0 Mujeres
## 3781 3780000–3781000 0 Mujeres
## 3782 3781000–3782000 0 Mujeres
## 3783 3782000–3783000 0 Mujeres
## 3784 3783000–3784000 0 Mujeres
## 3785 3784000–3785000 0 Mujeres
## 3786 3785000–3786000 0 Mujeres
## 3787 3786000–3787000 0 Mujeres
## 3788 3787000–3788000 0 Mujeres
## 3789 3788000–3789000 0 Mujeres
## 3790 3789000–3790000 0 Mujeres
## 3791 3790000–3791000 0 Mujeres
## 3792 3791000–3792000 0 Mujeres
## 3793 3792000–3793000 0 Mujeres
## 3794 3793000–3794000 0 Mujeres
## 3795 3794000–3795000 0 Mujeres
## 3796 3795000–3796000 0 Mujeres
## 3797 3796000–3797000 0 Mujeres
## 3798 3797000–3798000 0 Mujeres
## 3799 3798000–3799000 0 Mujeres
## 3800 3799000–3800000 0 Mujeres
## 3801 3800000–3801000 0 Mujeres
## 3802 3801000–3802000 0 Mujeres
## 3803 3802000–3803000 0 Mujeres
## 3804 3803000–3804000 0 Mujeres
## 3805 3804000–3805000 0 Mujeres
## 3806 3805000–3806000 0 Mujeres
## 3807 3806000–3807000 0 Mujeres
## 3808 3807000–3808000 0 Mujeres
## 3809 3808000–3809000 0 Mujeres
## 3810 3809000–3810000 0 Mujeres
## 3811 3810000–3811000 0 Mujeres
## 3812 3811000–3812000 0 Mujeres
## 3813 3812000–3813000 0 Mujeres
## 3814 3813000–3814000 0 Mujeres
## 3815 3814000–3815000 0 Mujeres
## 3816 3815000–3816000 0 Mujeres
## 3817 3816000–3817000 0 Mujeres
## 3818 3817000–3818000 0 Mujeres
## 3819 3818000–3819000 0 Mujeres
## 3820 3819000–3820000 0 Mujeres
## 3821 3820000–3821000 0 Mujeres
## 3822 3821000–3822000 0 Mujeres
## 3823 3822000–3823000 0 Mujeres
## 3824 3823000–3824000 0 Mujeres
## 3825 3824000–3825000 0 Mujeres
## 3826 3825000–3826000 0 Mujeres
## 3827 3826000–3827000 0 Mujeres
## 3828 3827000–3828000 0 Mujeres
## 3829 3828000–3829000 0 Mujeres
## 3830 3829000–3830000 0 Mujeres
## 3831 3830000–3831000 0 Mujeres
## 3832 3831000–3832000 0 Mujeres
## 3833 3832000–3833000 0 Mujeres
## 3834 3833000–3834000 0 Mujeres
## 3835 3834000–3835000 0 Mujeres
## 3836 3835000–3836000 0 Mujeres
## 3837 3836000–3837000 0 Mujeres
## 3838 3837000–3838000 0 Mujeres
## 3839 3838000–3839000 0 Mujeres
## 3840 3839000–3840000 0 Mujeres
## 3841 3840000–3841000 0 Mujeres
## 3842 3841000–3842000 0 Mujeres
## 3843 3842000–3843000 0 Mujeres
## 3844 3843000–3844000 0 Mujeres
## 3845 3844000–3845000 0 Mujeres
## 3846 3845000–3846000 0 Mujeres
## 3847 3846000–3847000 0 Mujeres
## 3848 3847000–3848000 0 Mujeres
## 3849 3848000–3849000 0 Mujeres
## 3850 3849000–3850000 0 Mujeres
## 3851 3850000–3851000 0 Mujeres
## 3852 3851000–3852000 0 Mujeres
## 3853 3852000–3853000 0 Mujeres
## 3854 3853000–3854000 0 Mujeres
## 3855 3854000–3855000 0 Mujeres
## 3856 3855000–3856000 0 Mujeres
## 3857 3856000–3857000 0 Mujeres
## 3858 3857000–3858000 0 Mujeres
## 3859 3858000–3859000 0 Mujeres
## 3860 3859000–3860000 0 Mujeres
## 3861 3860000–3861000 0 Mujeres
## 3862 3861000–3862000 0 Mujeres
## 3863 3862000–3863000 0 Mujeres
## 3864 3863000–3864000 0 Mujeres
## 3865 3864000–3865000 0 Mujeres
## 3866 3865000–3866000 0 Mujeres
## 3867 3866000–3867000 0 Mujeres
## 3868 3867000–3868000 0 Mujeres
## 3869 3868000–3869000 0 Mujeres
## 3870 3869000–3870000 0 Mujeres
## 3871 3870000–3871000 0 Mujeres
## 3872 3871000–3872000 0 Mujeres
## 3873 3872000–3873000 0 Mujeres
## 3874 3873000–3874000 0 Mujeres
## 3875 3874000–3875000 0 Mujeres
## 3876 3875000–3876000 0 Mujeres
## 3877 3876000–3877000 0 Mujeres
## 3878 3877000–3878000 0 Mujeres
## 3879 3878000–3879000 0 Mujeres
## 3880 3879000–3880000 0 Mujeres
## 3881 3880000–3881000 0 Mujeres
## 3882 3881000–3882000 0 Mujeres
## 3883 3882000–3883000 0 Mujeres
## 3884 3883000–3884000 0 Mujeres
## 3885 3884000–3885000 0 Mujeres
## 3886 3885000–3886000 0 Mujeres
## 3887 3886000–3887000 0 Mujeres
## 3888 3887000–3888000 0 Mujeres
## 3889 3888000–3889000 0 Mujeres
## 3890 3889000–3890000 0 Mujeres
## 3891 3890000–3891000 0 Mujeres
## 3892 3891000–3892000 0 Mujeres
## 3893 3892000–3893000 0 Mujeres
## 3894 3893000–3894000 0 Mujeres
## 3895 3894000–3895000 0 Mujeres
## 3896 3895000–3896000 0 Mujeres
## 3897 3896000–3897000 0 Mujeres
## 3898 3897000–3898000 0 Mujeres
## 3899 3898000–3899000 0 Mujeres
## 3900 3899000–3900000 0 Mujeres
## 3901 3900000–3901000 0 Mujeres
## 3902 3901000–3902000 0 Mujeres
## 3903 3902000–3903000 0 Mujeres
## 3904 3903000–3904000 0 Mujeres
## 3905 3904000–3905000 0 Mujeres
## 3906 3905000–3906000 0 Mujeres
## 3907 3906000–3907000 0 Mujeres
## 3908 3907000–3908000 0 Mujeres
## 3909 3908000–3909000 0 Mujeres
## 3910 3909000–3910000 0 Mujeres
## 3911 3910000–3911000 0 Mujeres
## 3912 3911000–3912000 0 Mujeres
## 3913 3912000–3913000 0 Mujeres
## 3914 3913000–3914000 0 Mujeres
## 3915 3914000–3915000 0 Mujeres
## 3916 3915000–3916000 0 Mujeres
## 3917 3916000–3917000 0 Mujeres
## 3918 3917000–3918000 0 Mujeres
## 3919 3918000–3919000 0 Mujeres
## 3920 3919000–3920000 0 Mujeres
## 3921 3920000–3921000 0 Mujeres
## 3922 3921000–3922000 0 Mujeres
## 3923 3922000–3923000 0 Mujeres
## 3924 3923000–3924000 0 Mujeres
## 3925 3924000–3925000 0 Mujeres
## 3926 3925000–3926000 0 Mujeres
## 3927 3926000–3927000 0 Mujeres
## 3928 3927000–3928000 0 Mujeres
## 3929 3928000–3929000 0 Mujeres
## 3930 3929000–3930000 0 Mujeres
## 3931 3930000–3931000 0 Mujeres
## 3932 3931000–3932000 0 Mujeres
## 3933 3932000–3933000 0 Mujeres
## 3934 3933000–3934000 0 Mujeres
## 3935 3934000–3935000 0 Mujeres
## 3936 3935000–3936000 0 Mujeres
## 3937 3936000–3937000 0 Mujeres
## 3938 3937000–3938000 0 Mujeres
## 3939 3938000–3939000 0 Mujeres
## 3940 3939000–3940000 0 Mujeres
## 3941 3940000–3941000 0 Mujeres
## 3942 3941000–3942000 0 Mujeres
## 3943 3942000–3943000 0 Mujeres
## 3944 3943000–3944000 0 Mujeres
## 3945 3944000–3945000 0 Mujeres
## 3946 3945000–3946000 0 Mujeres
## 3947 3946000–3947000 0 Mujeres
## 3948 3947000–3948000 0 Mujeres
## 3949 3948000–3949000 0 Mujeres
## 3950 3949000–3950000 0 Mujeres
## 3951 3950000–3951000 0 Mujeres
## 3952 3951000–3952000 0 Mujeres
## 3953 3952000–3953000 0 Mujeres
## 3954 3953000–3954000 0 Mujeres
## 3955 3954000–3955000 0 Mujeres
## 3956 3955000–3956000 0 Mujeres
## 3957 3956000–3957000 0 Mujeres
## 3958 3957000–3958000 0 Mujeres
## 3959 3958000–3959000 0 Mujeres
## 3960 3959000–3960000 0 Mujeres
## 3961 3960000–3961000 0 Mujeres
## 3962 3961000–3962000 0 Mujeres
## 3963 3962000–3963000 0 Mujeres
## 3964 3963000–3964000 0 Mujeres
## 3965 3964000–3965000 0 Mujeres
## 3966 3965000–3966000 0 Mujeres
## 3967 3966000–3967000 0 Mujeres
## 3968 3967000–3968000 0 Mujeres
## 3969 3968000–3969000 0 Mujeres
## 3970 3969000–3970000 0 Mujeres
## 3971 3970000–3971000 0 Mujeres
## 3972 3971000–3972000 0 Mujeres
## 3973 3972000–3973000 0 Mujeres
## 3974 3973000–3974000 0 Mujeres
## 3975 3974000–3975000 0 Mujeres
## 3976 3975000–3976000 0 Mujeres
## 3977 3976000–3977000 0 Mujeres
## 3978 3977000–3978000 0 Mujeres
## 3979 3978000–3979000 0 Mujeres
## 3980 3979000–3980000 0 Mujeres
## 3981 3980000–3981000 0 Mujeres
## 3982 3981000–3982000 0 Mujeres
## 3983 3982000–3983000 0 Mujeres
## 3984 3983000–3984000 0 Mujeres
## 3985 3984000–3985000 0 Mujeres
## 3986 3985000–3986000 0 Mujeres
## 3987 3986000–3987000 0 Mujeres
## 3988 3987000–3988000 0 Mujeres
## 3989 3988000–3989000 0 Mujeres
## 3990 3989000–3990000 0 Mujeres
## 3991 3990000–3991000 0 Mujeres
## 3992 3991000–3992000 0 Mujeres
## 3993 3992000–3993000 0 Mujeres
## 3994 3993000–3994000 0 Mujeres
## 3995 3994000–3995000 0 Mujeres
## 3996 3995000–3996000 0 Mujeres
## 3997 3996000–3997000 0 Mujeres
## 3998 3997000–3998000 0 Mujeres
## 3999 3998000–3999000 0 Mujeres
## 4000 3999000–4e+06 0 Mujeres
## 4001 0–1000 627 Hombres
## 4002 1000–2000 2432 Hombres
## 4003 2000–3000 2505 Hombres
## 4004 3000–4000 6131 Hombres
## 4005 4000–5000 4688 Hombres
## 4006 5000–6000 7370 Hombres
## 4007 6000–7000 2072 Hombres
## 4008 7000–8000 7261 Hombres
## 4009 8000–9000 904 Hombres
## 4010 9000–10000 3567 Hombres
## 4011 10000–11000 274 Hombres
## 4012 11000–12000 2767 Hombres
## 4013 12000–13000 197 Hombres
## 4014 13000–14000 807 Hombres
## 4015 14000–15000 680 Hombres
## 4016 15000–16000 970 Hombres
## 4017 16000–17000 63 Hombres
## 4018 17000–18000 297 Hombres
## 4019 18000–19000 22 Hombres
## 4020 19000–20000 1233 Hombres
## 4021 20000–21000 14 Hombres
## 4022 21000–22000 75 Hombres
## 4023 22000–23000 20 Hombres
## 4024 23000–24000 259 Hombres
## 4025 24000–25000 192 Hombres
## 4026 25000–26000 37 Hombres
## 4027 26000–27000 11 Hombres
## 4028 27000–28000 126 Hombres
## 4029 28000–29000 5 Hombres
## 4030 29000–30000 393 Hombres
## 4031 30000–31000 0 Hombres
## 4032 31000–32000 111 Hombres
## 4033 32000–33000 1 Hombres
## 4034 33000–34000 10 Hombres
## 4035 34000–35000 57 Hombres
## 4036 35000–36000 40 Hombres
## 4037 36000–37000 0 Hombres
## 4038 37000–38000 14 Hombres
## 4039 38000–39000 3 Hombres
## 4040 39000–40000 288 Hombres
## 4041 40000–41000 0 Hombres
## 4042 41000–42000 7 Hombres
## 4043 42000–43000 0 Hombres
## 4044 43000–44000 10 Hombres
## 4045 44000–45000 21 Hombres
## 4046 45000–46000 4 Hombres
## 4047 46000–47000 1 Hombres
## 4048 47000–48000 27 Hombres
## 4049 48000–49000 1 Hombres
## 4050 49000–50000 107 Hombres
## 4051 50000–51000 2 Hombres
## 4052 51000–52000 3 Hombres
## 4053 52000–53000 0 Hombres
## 4054 53000–54000 2 Hombres
## 4055 54000–55000 3 Hombres
## 4056 55000–56000 5 Hombres
## 4057 56000–57000 0 Hombres
## 4058 57000–58000 2 Hombres
## 4059 58000–59000 1 Hombres
## 4060 59000–60000 78 Hombres
## 4061 60000–61000 2 Hombres
## 4062 61000–62000 0 Hombres
## 4063 62000–63000 0 Hombres
## 4064 63000–64000 10 Hombres
## 4065 64000–65000 0 Hombres
## 4066 65000–66000 0 Hombres
## 4067 66000–67000 3 Hombres
## 4068 67000–68000 0 Hombres
## 4069 68000–69000 0 Hombres
## 4070 69000–70000 16 Hombres
## 4071 70000–71000 0 Hombres
## 4072 71000–72000 10 Hombres
## 4073 72000–73000 0 Hombres
## 4074 73000–74000 1 Hombres
## 4075 74000–75000 1 Hombres
## 4076 75000–76000 2 Hombres
## 4077 76000–77000 0 Hombres
## 4078 77000–78000 1 Hombres
## 4079 78000–79000 0 Hombres
## 4080 79000–80000 37 Hombres
## 4081 80000–81000 0 Hombres
## 4082 81000–82000 0 Hombres
## 4083 82000–83000 1 Hombres
## 4084 83000–84000 2 Hombres
## 4085 84000–85000 0 Hombres
## 4086 85000–86000 0 Hombres
## 4087 86000–87000 0 Hombres
## 4088 87000–88000 1 Hombres
## 4089 88000–89000 0 Hombres
## 4090 89000–90000 3 Hombres
## 4091 90000–91000 0 Hombres
## 4092 91000–92000 0 Hombres
## 4093 92000–93000 0 Hombres
## 4094 93000–94000 0 Hombres
## 4095 94000–95000 0 Hombres
## 4096 95000–96000 1 Hombres
## 4097 96000–97000 0 Hombres
## 4098 97000–98000 0 Hombres
## 4099 98000–99000 0 Hombres
## 4100 99000–1e+05 19 Hombres
## 4101 1e+05–101000 0 Hombres
## 4102 101000–102000 0 Hombres
## 4103 102000–103000 0 Hombres
## 4104 103000–104000 1 Hombres
## 4105 104000–105000 0 Hombres
## 4106 105000–106000 0 Hombres
## 4107 106000–107000 0 Hombres
## 4108 107000–108000 0 Hombres
## 4109 108000–109000 0 Hombres
## 4110 109000–110000 0 Hombres
## 4111 110000–111000 0 Hombres
## 4112 111000–112000 1 Hombres
## 4113 112000–113000 0 Hombres
## 4114 113000–114000 0 Hombres
## 4115 114000–115000 1 Hombres
## 4116 115000–116000 0 Hombres
## 4117 116000–117000 0 Hombres
## 4118 117000–118000 0 Hombres
## 4119 118000–119000 0 Hombres
## 4120 119000–120000 9 Hombres
## 4121 120000–121000 0 Hombres
## 4122 121000–122000 0 Hombres
## 4123 122000–123000 0 Hombres
## 4124 123000–124000 0 Hombres
## 4125 124000–125000 0 Hombres
## 4126 125000–126000 0 Hombres
## 4127 126000–127000 0 Hombres
## 4128 127000–128000 1 Hombres
## 4129 128000–129000 0 Hombres
## 4130 129000–130000 2 Hombres
## 4131 130000–131000 0 Hombres
## 4132 131000–132000 0 Hombres
## 4133 132000–133000 0 Hombres
## 4134 133000–134000 0 Hombres
## 4135 134000–135000 0 Hombres
## 4136 135000–136000 0 Hombres
## 4137 136000–137000 0 Hombres
## 4138 137000–138000 0 Hombres
## 4139 138000–139000 0 Hombres
## 4140 139000–140000 2 Hombres
## 4141 140000–141000 0 Hombres
## 4142 141000–142000 0 Hombres
## 4143 142000–143000 0 Hombres
## 4144 143000–144000 1 Hombres
## 4145 144000–145000 0 Hombres
## 4146 145000–146000 0 Hombres
## 4147 146000–147000 0 Hombres
## 4148 147000–148000 0 Hombres
## 4149 148000–149000 0 Hombres
## 4150 149000–150000 0 Hombres
## 4151 150000–151000 0 Hombres
## 4152 151000–152000 0 Hombres
## 4153 152000–153000 0 Hombres
## 4154 153000–154000 0 Hombres
## 4155 154000–155000 0 Hombres
## 4156 155000–156000 0 Hombres
## 4157 156000–157000 0 Hombres
## 4158 157000–158000 0 Hombres
## 4159 158000–159000 0 Hombres
## 4160 159000–160000 2 Hombres
## 4161 160000–161000 0 Hombres
## 4162 161000–162000 0 Hombres
## 4163 162000–163000 0 Hombres
## 4164 163000–164000 0 Hombres
## 4165 164000–165000 0 Hombres
## 4166 165000–166000 0 Hombres
## 4167 166000–167000 0 Hombres
## 4168 167000–168000 0 Hombres
## 4169 168000–169000 0 Hombres
## 4170 169000–170000 1 Hombres
## 4171 170000–171000 0 Hombres
## 4172 171000–172000 0 Hombres
## 4173 172000–173000 0 Hombres
## 4174 173000–174000 0 Hombres
## 4175 174000–175000 0 Hombres
## 4176 175000–176000 0 Hombres
## 4177 176000–177000 0 Hombres
## 4178 177000–178000 0 Hombres
## 4179 178000–179000 0 Hombres
## 4180 179000–180000 0 Hombres
## 4181 180000–181000 0 Hombres
## 4182 181000–182000 0 Hombres
## 4183 182000–183000 0 Hombres
## 4184 183000–184000 0 Hombres
## 4185 184000–185000 0 Hombres
## 4186 185000–186000 0 Hombres
## 4187 186000–187000 0 Hombres
## 4188 187000–188000 0 Hombres
## 4189 188000–189000 0 Hombres
## 4190 189000–190000 0 Hombres
## 4191 190000–191000 0 Hombres
## 4192 191000–192000 0 Hombres
## 4193 192000–193000 0 Hombres
## 4194 193000–194000 0 Hombres
## 4195 194000–195000 0 Hombres
## 4196 195000–196000 0 Hombres
## 4197 196000–197000 0 Hombres
## 4198 197000–198000 0 Hombres
## 4199 198000–199000 0 Hombres
## 4200 199000–2e+05 6 Hombres
## 4201 2e+05–201000 0 Hombres
## 4202 201000–202000 0 Hombres
## 4203 202000–203000 0 Hombres
## 4204 203000–204000 0 Hombres
## 4205 204000–205000 0 Hombres
## 4206 205000–206000 0 Hombres
## 4207 206000–207000 0 Hombres
## 4208 207000–208000 0 Hombres
## 4209 208000–209000 0 Hombres
## 4210 209000–210000 0 Hombres
## 4211 210000–211000 0 Hombres
## 4212 211000–212000 0 Hombres
## 4213 212000–213000 0 Hombres
## 4214 213000–214000 0 Hombres
## 4215 214000–215000 0 Hombres
## 4216 215000–216000 0 Hombres
## 4217 216000–217000 0 Hombres
## 4218 217000–218000 0 Hombres
## 4219 218000–219000 0 Hombres
## 4220 219000–220000 0 Hombres
## 4221 220000–221000 0 Hombres
## 4222 221000–222000 0 Hombres
## 4223 222000–223000 0 Hombres
## 4224 223000–224000 0 Hombres
## 4225 224000–225000 0 Hombres
## 4226 225000–226000 0 Hombres
## 4227 226000–227000 0 Hombres
## 4228 227000–228000 0 Hombres
## 4229 228000–229000 0 Hombres
## 4230 229000–230000 0 Hombres
## 4231 230000–231000 0 Hombres
## 4232 231000–232000 0 Hombres
## 4233 232000–233000 0 Hombres
## 4234 233000–234000 0 Hombres
## 4235 234000–235000 0 Hombres
## 4236 235000–236000 0 Hombres
## 4237 236000–237000 0 Hombres
## 4238 237000–238000 0 Hombres
## 4239 238000–239000 0 Hombres
## 4240 239000–240000 0 Hombres
## 4241 240000–241000 0 Hombres
## 4242 241000–242000 0 Hombres
## 4243 242000–243000 0 Hombres
## 4244 243000–244000 0 Hombres
## 4245 244000–245000 0 Hombres
## 4246 245000–246000 0 Hombres
## 4247 246000–247000 0 Hombres
## 4248 247000–248000 0 Hombres
## 4249 248000–249000 0 Hombres
## 4250 249000–250000 1 Hombres
## 4251 250000–251000 0 Hombres
## 4252 251000–252000 0 Hombres
## 4253 252000–253000 0 Hombres
## 4254 253000–254000 0 Hombres
## 4255 254000–255000 0 Hombres
## 4256 255000–256000 0 Hombres
## 4257 256000–257000 0 Hombres
## 4258 257000–258000 0 Hombres
## 4259 258000–259000 0 Hombres
## 4260 259000–260000 0 Hombres
## 4261 260000–261000 0 Hombres
## 4262 261000–262000 0 Hombres
## 4263 262000–263000 0 Hombres
## 4264 263000–264000 0 Hombres
## 4265 264000–265000 0 Hombres
## 4266 265000–266000 0 Hombres
## 4267 266000–267000 0 Hombres
## 4268 267000–268000 0 Hombres
## 4269 268000–269000 0 Hombres
## 4270 269000–270000 0 Hombres
## 4271 270000–271000 0 Hombres
## 4272 271000–272000 0 Hombres
## 4273 272000–273000 0 Hombres
## 4274 273000–274000 0 Hombres
## 4275 274000–275000 0 Hombres
## 4276 275000–276000 0 Hombres
## 4277 276000–277000 0 Hombres
## 4278 277000–278000 0 Hombres
## 4279 278000–279000 0 Hombres
## 4280 279000–280000 0 Hombres
## 4281 280000–281000 0 Hombres
## 4282 281000–282000 0 Hombres
## 4283 282000–283000 0 Hombres
## 4284 283000–284000 0 Hombres
## 4285 284000–285000 0 Hombres
## 4286 285000–286000 0 Hombres
## 4287 286000–287000 0 Hombres
## 4288 287000–288000 0 Hombres
## 4289 288000–289000 0 Hombres
## 4290 289000–290000 0 Hombres
## 4291 290000–291000 0 Hombres
## 4292 291000–292000 0 Hombres
## 4293 292000–293000 0 Hombres
## 4294 293000–294000 0 Hombres
## 4295 294000–295000 0 Hombres
## 4296 295000–296000 0 Hombres
## 4297 296000–297000 0 Hombres
## 4298 297000–298000 0 Hombres
## 4299 298000–299000 0 Hombres
## 4300 299000–3e+05 0 Hombres
## 4301 3e+05–301000 0 Hombres
## 4302 301000–302000 0 Hombres
## 4303 302000–303000 0 Hombres
## 4304 303000–304000 0 Hombres
## 4305 304000–305000 0 Hombres
## 4306 305000–306000 0 Hombres
## 4307 306000–307000 0 Hombres
## 4308 307000–308000 0 Hombres
## 4309 308000–309000 0 Hombres
## 4310 309000–310000 0 Hombres
## 4311 310000–311000 1 Hombres
## 4312 311000–312000 0 Hombres
## 4313 312000–313000 0 Hombres
## 4314 313000–314000 0 Hombres
## 4315 314000–315000 0 Hombres
## 4316 315000–316000 0 Hombres
## 4317 316000–317000 0 Hombres
## 4318 317000–318000 0 Hombres
## 4319 318000–319000 0 Hombres
## 4320 319000–320000 0 Hombres
## 4321 320000–321000 0 Hombres
## 4322 321000–322000 0 Hombres
## 4323 322000–323000 0 Hombres
## 4324 323000–324000 0 Hombres
## 4325 324000–325000 0 Hombres
## 4326 325000–326000 0 Hombres
## 4327 326000–327000 0 Hombres
## 4328 327000–328000 0 Hombres
## 4329 328000–329000 0 Hombres
## 4330 329000–330000 0 Hombres
## 4331 330000–331000 0 Hombres
## 4332 331000–332000 0 Hombres
## 4333 332000–333000 0 Hombres
## 4334 333000–334000 0 Hombres
## 4335 334000–335000 0 Hombres
## 4336 335000–336000 0 Hombres
## 4337 336000–337000 0 Hombres
## 4338 337000–338000 0 Hombres
## 4339 338000–339000 0 Hombres
## 4340 339000–340000 0 Hombres
## 4341 340000–341000 0 Hombres
## 4342 341000–342000 0 Hombres
## 4343 342000–343000 0 Hombres
## 4344 343000–344000 0 Hombres
## 4345 344000–345000 0 Hombres
## 4346 345000–346000 0 Hombres
## 4347 346000–347000 0 Hombres
## 4348 347000–348000 0 Hombres
## 4349 348000–349000 0 Hombres
## 4350 349000–350000 0 Hombres
## 4351 350000–351000 0 Hombres
## 4352 351000–352000 0 Hombres
## 4353 352000–353000 0 Hombres
## 4354 353000–354000 0 Hombres
## 4355 354000–355000 0 Hombres
## 4356 355000–356000 0 Hombres
## 4357 356000–357000 0 Hombres
## 4358 357000–358000 0 Hombres
## 4359 358000–359000 0 Hombres
## 4360 359000–360000 0 Hombres
## 4361 360000–361000 0 Hombres
## 4362 361000–362000 0 Hombres
## 4363 362000–363000 0 Hombres
## 4364 363000–364000 0 Hombres
## 4365 364000–365000 0 Hombres
## 4366 365000–366000 0 Hombres
## 4367 366000–367000 0 Hombres
## 4368 367000–368000 0 Hombres
## 4369 368000–369000 0 Hombres
## 4370 369000–370000 0 Hombres
## 4371 370000–371000 0 Hombres
## 4372 371000–372000 0 Hombres
## 4373 372000–373000 0 Hombres
## 4374 373000–374000 0 Hombres
## 4375 374000–375000 0 Hombres
## 4376 375000–376000 0 Hombres
## 4377 376000–377000 0 Hombres
## 4378 377000–378000 0 Hombres
## 4379 378000–379000 0 Hombres
## 4380 379000–380000 0 Hombres
## 4381 380000–381000 0 Hombres
## 4382 381000–382000 0 Hombres
## 4383 382000–383000 0 Hombres
## 4384 383000–384000 0 Hombres
## 4385 384000–385000 0 Hombres
## 4386 385000–386000 0 Hombres
## 4387 386000–387000 0 Hombres
## 4388 387000–388000 0 Hombres
## 4389 388000–389000 0 Hombres
## 4390 389000–390000 0 Hombres
## 4391 390000–391000 0 Hombres
## 4392 391000–392000 0 Hombres
## 4393 392000–393000 0 Hombres
## 4394 393000–394000 0 Hombres
## 4395 394000–395000 0 Hombres
## 4396 395000–396000 0 Hombres
## 4397 396000–397000 0 Hombres
## 4398 397000–398000 0 Hombres
## 4399 398000–399000 0 Hombres
## 4400 399000–4e+05 0 Hombres
## 4401 4e+05–401000 0 Hombres
## 4402 401000–402000 0 Hombres
## 4403 402000–403000 0 Hombres
## 4404 403000–404000 0 Hombres
## 4405 404000–405000 0 Hombres
## 4406 405000–406000 0 Hombres
## 4407 406000–407000 0 Hombres
## 4408 407000–408000 0 Hombres
## 4409 408000–409000 0 Hombres
## 4410 409000–410000 0 Hombres
## 4411 410000–411000 0 Hombres
## 4412 411000–412000 0 Hombres
## 4413 412000–413000 0 Hombres
## 4414 413000–414000 0 Hombres
## 4415 414000–415000 0 Hombres
## 4416 415000–416000 0 Hombres
## 4417 416000–417000 0 Hombres
## 4418 417000–418000 0 Hombres
## 4419 418000–419000 0 Hombres
## 4420 419000–420000 0 Hombres
## 4421 420000–421000 0 Hombres
## 4422 421000–422000 0 Hombres
## 4423 422000–423000 0 Hombres
## 4424 423000–424000 0 Hombres
## 4425 424000–425000 0 Hombres
## 4426 425000–426000 0 Hombres
## 4427 426000–427000 0 Hombres
## 4428 427000–428000 0 Hombres
## 4429 428000–429000 0 Hombres
## 4430 429000–430000 0 Hombres
## 4431 430000–431000 0 Hombres
## 4432 431000–432000 0 Hombres
## 4433 432000–433000 0 Hombres
## 4434 433000–434000 0 Hombres
## 4435 434000–435000 0 Hombres
## 4436 435000–436000 0 Hombres
## 4437 436000–437000 0 Hombres
## 4438 437000–438000 0 Hombres
## 4439 438000–439000 0 Hombres
## 4440 439000–440000 0 Hombres
## 4441 440000–441000 0 Hombres
## 4442 441000–442000 0 Hombres
## 4443 442000–443000 0 Hombres
## 4444 443000–444000 0 Hombres
## 4445 444000–445000 0 Hombres
## 4446 445000–446000 0 Hombres
## 4447 446000–447000 0 Hombres
## 4448 447000–448000 0 Hombres
## 4449 448000–449000 0 Hombres
## 4450 449000–450000 0 Hombres
## 4451 450000–451000 0 Hombres
## 4452 451000–452000 0 Hombres
## 4453 452000–453000 0 Hombres
## 4454 453000–454000 0 Hombres
## 4455 454000–455000 0 Hombres
## 4456 455000–456000 0 Hombres
## 4457 456000–457000 0 Hombres
## 4458 457000–458000 0 Hombres
## 4459 458000–459000 0 Hombres
## 4460 459000–460000 0 Hombres
## 4461 460000–461000 0 Hombres
## 4462 461000–462000 0 Hombres
## 4463 462000–463000 0 Hombres
## 4464 463000–464000 0 Hombres
## 4465 464000–465000 0 Hombres
## 4466 465000–466000 0 Hombres
## 4467 466000–467000 0 Hombres
## 4468 467000–468000 0 Hombres
## 4469 468000–469000 0 Hombres
## 4470 469000–470000 0 Hombres
## 4471 470000–471000 0 Hombres
## 4472 471000–472000 0 Hombres
## 4473 472000–473000 0 Hombres
## 4474 473000–474000 0 Hombres
## 4475 474000–475000 0 Hombres
## 4476 475000–476000 0 Hombres
## 4477 476000–477000 0 Hombres
## 4478 477000–478000 0 Hombres
## 4479 478000–479000 0 Hombres
## 4480 479000–480000 0 Hombres
## 4481 480000–481000 0 Hombres
## 4482 481000–482000 0 Hombres
## 4483 482000–483000 0 Hombres
## 4484 483000–484000 0 Hombres
## 4485 484000–485000 0 Hombres
## 4486 485000–486000 0 Hombres
## 4487 486000–487000 0 Hombres
## 4488 487000–488000 0 Hombres
## 4489 488000–489000 0 Hombres
## 4490 489000–490000 0 Hombres
## 4491 490000–491000 0 Hombres
## 4492 491000–492000 0 Hombres
## 4493 492000–493000 0 Hombres
## 4494 493000–494000 0 Hombres
## 4495 494000–495000 0 Hombres
## 4496 495000–496000 0 Hombres
## 4497 496000–497000 0 Hombres
## 4498 497000–498000 0 Hombres
## 4499 498000–499000 0 Hombres
## 4500 499000–5e+05 0 Hombres
## 4501 5e+05–501000 0 Hombres
## 4502 501000–502000 0 Hombres
## 4503 502000–503000 0 Hombres
## 4504 503000–504000 0 Hombres
## 4505 504000–505000 0 Hombres
## 4506 505000–506000 0 Hombres
## 4507 506000–507000 0 Hombres
## 4508 507000–508000 0 Hombres
## 4509 508000–509000 0 Hombres
## 4510 509000–510000 0 Hombres
## 4511 510000–511000 0 Hombres
## 4512 511000–512000 0 Hombres
## 4513 512000–513000 0 Hombres
## 4514 513000–514000 0 Hombres
## 4515 514000–515000 0 Hombres
## 4516 515000–516000 0 Hombres
## 4517 516000–517000 0 Hombres
## 4518 517000–518000 0 Hombres
## 4519 518000–519000 0 Hombres
## 4520 519000–520000 0 Hombres
## 4521 520000–521000 0 Hombres
## 4522 521000–522000 0 Hombres
## 4523 522000–523000 0 Hombres
## 4524 523000–524000 0 Hombres
## 4525 524000–525000 0 Hombres
## 4526 525000–526000 0 Hombres
## 4527 526000–527000 0 Hombres
## 4528 527000–528000 0 Hombres
## 4529 528000–529000 0 Hombres
## 4530 529000–530000 0 Hombres
## 4531 530000–531000 0 Hombres
## 4532 531000–532000 0 Hombres
## 4533 532000–533000 0 Hombres
## 4534 533000–534000 0 Hombres
## 4535 534000–535000 0 Hombres
## 4536 535000–536000 0 Hombres
## 4537 536000–537000 0 Hombres
## 4538 537000–538000 0 Hombres
## 4539 538000–539000 0 Hombres
## 4540 539000–540000 0 Hombres
## 4541 540000–541000 0 Hombres
## 4542 541000–542000 0 Hombres
## 4543 542000–543000 0 Hombres
## 4544 543000–544000 0 Hombres
## 4545 544000–545000 0 Hombres
## 4546 545000–546000 0 Hombres
## 4547 546000–547000 0 Hombres
## 4548 547000–548000 0 Hombres
## 4549 548000–549000 0 Hombres
## 4550 549000–550000 0 Hombres
## 4551 550000–551000 0 Hombres
## 4552 551000–552000 0 Hombres
## 4553 552000–553000 0 Hombres
## 4554 553000–554000 0 Hombres
## 4555 554000–555000 0 Hombres
## 4556 555000–556000 0 Hombres
## 4557 556000–557000 0 Hombres
## 4558 557000–558000 0 Hombres
## 4559 558000–559000 0 Hombres
## 4560 559000–560000 0 Hombres
## 4561 560000–561000 0 Hombres
## 4562 561000–562000 0 Hombres
## 4563 562000–563000 0 Hombres
## 4564 563000–564000 0 Hombres
## 4565 564000–565000 0 Hombres
## 4566 565000–566000 0 Hombres
## 4567 566000–567000 0 Hombres
## 4568 567000–568000 0 Hombres
## 4569 568000–569000 0 Hombres
## 4570 569000–570000 0 Hombres
## 4571 570000–571000 0 Hombres
## 4572 571000–572000 0 Hombres
## 4573 572000–573000 0 Hombres
## 4574 573000–574000 0 Hombres
## 4575 574000–575000 0 Hombres
## 4576 575000–576000 0 Hombres
## 4577 576000–577000 0 Hombres
## 4578 577000–578000 0 Hombres
## 4579 578000–579000 0 Hombres
## 4580 579000–580000 0 Hombres
## 4581 580000–581000 0 Hombres
## 4582 581000–582000 0 Hombres
## 4583 582000–583000 0 Hombres
## 4584 583000–584000 0 Hombres
## 4585 584000–585000 0 Hombres
## 4586 585000–586000 0 Hombres
## 4587 586000–587000 0 Hombres
## 4588 587000–588000 0 Hombres
## 4589 588000–589000 0 Hombres
## 4590 589000–590000 0 Hombres
## 4591 590000–591000 0 Hombres
## 4592 591000–592000 0 Hombres
## 4593 592000–593000 0 Hombres
## 4594 593000–594000 0 Hombres
## 4595 594000–595000 0 Hombres
## 4596 595000–596000 0 Hombres
## 4597 596000–597000 0 Hombres
## 4598 597000–598000 0 Hombres
## 4599 598000–599000 0 Hombres
## 4600 599000–6e+05 0 Hombres
## 4601 6e+05–601000 0 Hombres
## 4602 601000–602000 0 Hombres
## 4603 602000–603000 0 Hombres
## 4604 603000–604000 0 Hombres
## 4605 604000–605000 0 Hombres
## 4606 605000–606000 0 Hombres
## 4607 606000–607000 0 Hombres
## 4608 607000–608000 0 Hombres
## 4609 608000–609000 0 Hombres
## 4610 609000–610000 0 Hombres
## 4611 610000–611000 0 Hombres
## 4612 611000–612000 0 Hombres
## 4613 612000–613000 0 Hombres
## 4614 613000–614000 0 Hombres
## 4615 614000–615000 0 Hombres
## 4616 615000–616000 0 Hombres
## 4617 616000–617000 0 Hombres
## 4618 617000–618000 0 Hombres
## 4619 618000–619000 0 Hombres
## 4620 619000–620000 0 Hombres
## 4621 620000–621000 0 Hombres
## 4622 621000–622000 0 Hombres
## 4623 622000–623000 0 Hombres
## 4624 623000–624000 0 Hombres
## 4625 624000–625000 0 Hombres
## 4626 625000–626000 0 Hombres
## 4627 626000–627000 0 Hombres
## 4628 627000–628000 0 Hombres
## 4629 628000–629000 0 Hombres
## 4630 629000–630000 0 Hombres
## 4631 630000–631000 0 Hombres
## 4632 631000–632000 0 Hombres
## 4633 632000–633000 0 Hombres
## 4634 633000–634000 0 Hombres
## 4635 634000–635000 0 Hombres
## 4636 635000–636000 0 Hombres
## 4637 636000–637000 0 Hombres
## 4638 637000–638000 0 Hombres
## 4639 638000–639000 0 Hombres
## 4640 639000–640000 0 Hombres
## 4641 640000–641000 0 Hombres
## 4642 641000–642000 0 Hombres
## 4643 642000–643000 0 Hombres
## 4644 643000–644000 0 Hombres
## 4645 644000–645000 0 Hombres
## 4646 645000–646000 0 Hombres
## 4647 646000–647000 0 Hombres
## 4648 647000–648000 0 Hombres
## 4649 648000–649000 0 Hombres
## 4650 649000–650000 0 Hombres
## 4651 650000–651000 0 Hombres
## 4652 651000–652000 0 Hombres
## 4653 652000–653000 0 Hombres
## 4654 653000–654000 0 Hombres
## 4655 654000–655000 0 Hombres
## 4656 655000–656000 0 Hombres
## 4657 656000–657000 0 Hombres
## 4658 657000–658000 0 Hombres
## 4659 658000–659000 0 Hombres
## 4660 659000–660000 0 Hombres
## 4661 660000–661000 0 Hombres
## 4662 661000–662000 0 Hombres
## 4663 662000–663000 0 Hombres
## 4664 663000–664000 0 Hombres
## 4665 664000–665000 0 Hombres
## 4666 665000–666000 0 Hombres
## 4667 666000–667000 0 Hombres
## 4668 667000–668000 0 Hombres
## 4669 668000–669000 0 Hombres
## 4670 669000–670000 0 Hombres
## 4671 670000–671000 0 Hombres
## 4672 671000–672000 0 Hombres
## 4673 672000–673000 0 Hombres
## 4674 673000–674000 0 Hombres
## 4675 674000–675000 0 Hombres
## 4676 675000–676000 0 Hombres
## 4677 676000–677000 0 Hombres
## 4678 677000–678000 0 Hombres
## 4679 678000–679000 0 Hombres
## 4680 679000–680000 0 Hombres
## 4681 680000–681000 0 Hombres
## 4682 681000–682000 0 Hombres
## 4683 682000–683000 0 Hombres
## 4684 683000–684000 0 Hombres
## 4685 684000–685000 0 Hombres
## 4686 685000–686000 0 Hombres
## 4687 686000–687000 0 Hombres
## 4688 687000–688000 0 Hombres
## 4689 688000–689000 0 Hombres
## 4690 689000–690000 0 Hombres
## 4691 690000–691000 0 Hombres
## 4692 691000–692000 0 Hombres
## 4693 692000–693000 0 Hombres
## 4694 693000–694000 0 Hombres
## 4695 694000–695000 0 Hombres
## 4696 695000–696000 0 Hombres
## 4697 696000–697000 0 Hombres
## 4698 697000–698000 0 Hombres
## 4699 698000–699000 0 Hombres
## 4700 699000–7e+05 0 Hombres
## 4701 7e+05–701000 0 Hombres
## 4702 701000–702000 0 Hombres
## 4703 702000–703000 0 Hombres
## 4704 703000–704000 0 Hombres
## 4705 704000–705000 0 Hombres
## 4706 705000–706000 0 Hombres
## 4707 706000–707000 0 Hombres
## 4708 707000–708000 0 Hombres
## 4709 708000–709000 0 Hombres
## 4710 709000–710000 0 Hombres
## 4711 710000–711000 0 Hombres
## 4712 711000–712000 0 Hombres
## 4713 712000–713000 0 Hombres
## 4714 713000–714000 0 Hombres
## 4715 714000–715000 0 Hombres
## 4716 715000–716000 0 Hombres
## 4717 716000–717000 0 Hombres
## 4718 717000–718000 0 Hombres
## 4719 718000–719000 0 Hombres
## 4720 719000–720000 0 Hombres
## 4721 720000–721000 0 Hombres
## 4722 721000–722000 0 Hombres
## 4723 722000–723000 0 Hombres
## 4724 723000–724000 0 Hombres
## 4725 724000–725000 0 Hombres
## 4726 725000–726000 0 Hombres
## 4727 726000–727000 0 Hombres
## 4728 727000–728000 0 Hombres
## 4729 728000–729000 0 Hombres
## 4730 729000–730000 0 Hombres
## 4731 730000–731000 0 Hombres
## 4732 731000–732000 0 Hombres
## 4733 732000–733000 0 Hombres
## 4734 733000–734000 0 Hombres
## 4735 734000–735000 0 Hombres
## 4736 735000–736000 0 Hombres
## 4737 736000–737000 0 Hombres
## 4738 737000–738000 0 Hombres
## 4739 738000–739000 0 Hombres
## 4740 739000–740000 0 Hombres
## 4741 740000–741000 0 Hombres
## 4742 741000–742000 0 Hombres
## 4743 742000–743000 0 Hombres
## 4744 743000–744000 0 Hombres
## 4745 744000–745000 0 Hombres
## 4746 745000–746000 0 Hombres
## 4747 746000–747000 0 Hombres
## 4748 747000–748000 0 Hombres
## 4749 748000–749000 0 Hombres
## 4750 749000–750000 0 Hombres
## 4751 750000–751000 0 Hombres
## 4752 751000–752000 0 Hombres
## 4753 752000–753000 0 Hombres
## 4754 753000–754000 0 Hombres
## 4755 754000–755000 0 Hombres
## 4756 755000–756000 0 Hombres
## 4757 756000–757000 0 Hombres
## 4758 757000–758000 0 Hombres
## 4759 758000–759000 0 Hombres
## 4760 759000–760000 0 Hombres
## 4761 760000–761000 0 Hombres
## 4762 761000–762000 0 Hombres
## 4763 762000–763000 0 Hombres
## 4764 763000–764000 0 Hombres
## 4765 764000–765000 0 Hombres
## 4766 765000–766000 0 Hombres
## 4767 766000–767000 0 Hombres
## 4768 767000–768000 0 Hombres
## 4769 768000–769000 0 Hombres
## 4770 769000–770000 0 Hombres
## 4771 770000–771000 0 Hombres
## 4772 771000–772000 0 Hombres
## 4773 772000–773000 0 Hombres
## 4774 773000–774000 0 Hombres
## 4775 774000–775000 0 Hombres
## 4776 775000–776000 0 Hombres
## 4777 776000–777000 0 Hombres
## 4778 777000–778000 0 Hombres
## 4779 778000–779000 0 Hombres
## 4780 779000–780000 0 Hombres
## 4781 780000–781000 0 Hombres
## 4782 781000–782000 0 Hombres
## 4783 782000–783000 0 Hombres
## 4784 783000–784000 0 Hombres
## 4785 784000–785000 0 Hombres
## 4786 785000–786000 0 Hombres
## 4787 786000–787000 0 Hombres
## 4788 787000–788000 0 Hombres
## 4789 788000–789000 0 Hombres
## 4790 789000–790000 0 Hombres
## 4791 790000–791000 0 Hombres
## 4792 791000–792000 0 Hombres
## 4793 792000–793000 0 Hombres
## 4794 793000–794000 0 Hombres
## 4795 794000–795000 0 Hombres
## 4796 795000–796000 0 Hombres
## 4797 796000–797000 0 Hombres
## 4798 797000–798000 0 Hombres
## 4799 798000–799000 0 Hombres
## 4800 799000–8e+05 0 Hombres
## 4801 8e+05–801000 0 Hombres
## 4802 801000–802000 0 Hombres
## 4803 802000–803000 0 Hombres
## 4804 803000–804000 0 Hombres
## 4805 804000–805000 0 Hombres
## 4806 805000–806000 0 Hombres
## 4807 806000–807000 0 Hombres
## 4808 807000–808000 0 Hombres
## 4809 808000–809000 0 Hombres
## 4810 809000–810000 0 Hombres
## 4811 810000–811000 0 Hombres
## 4812 811000–812000 0 Hombres
## 4813 812000–813000 0 Hombres
## 4814 813000–814000 0 Hombres
## 4815 814000–815000 0 Hombres
## 4816 815000–816000 0 Hombres
## 4817 816000–817000 0 Hombres
## 4818 817000–818000 0 Hombres
## 4819 818000–819000 0 Hombres
## 4820 819000–820000 0 Hombres
## 4821 820000–821000 0 Hombres
## 4822 821000–822000 0 Hombres
## 4823 822000–823000 0 Hombres
## 4824 823000–824000 0 Hombres
## 4825 824000–825000 0 Hombres
## 4826 825000–826000 0 Hombres
## 4827 826000–827000 0 Hombres
## 4828 827000–828000 0 Hombres
## 4829 828000–829000 0 Hombres
## 4830 829000–830000 0 Hombres
## 4831 830000–831000 0 Hombres
## 4832 831000–832000 0 Hombres
## 4833 832000–833000 0 Hombres
## 4834 833000–834000 0 Hombres
## 4835 834000–835000 0 Hombres
## 4836 835000–836000 0 Hombres
## 4837 836000–837000 0 Hombres
## 4838 837000–838000 0 Hombres
## 4839 838000–839000 0 Hombres
## 4840 839000–840000 0 Hombres
## 4841 840000–841000 0 Hombres
## 4842 841000–842000 0 Hombres
## 4843 842000–843000 0 Hombres
## 4844 843000–844000 0 Hombres
## 4845 844000–845000 0 Hombres
## 4846 845000–846000 0 Hombres
## 4847 846000–847000 0 Hombres
## 4848 847000–848000 0 Hombres
## 4849 848000–849000 0 Hombres
## 4850 849000–850000 0 Hombres
## 4851 850000–851000 0 Hombres
## 4852 851000–852000 0 Hombres
## 4853 852000–853000 0 Hombres
## 4854 853000–854000 0 Hombres
## 4855 854000–855000 0 Hombres
## 4856 855000–856000 0 Hombres
## 4857 856000–857000 0 Hombres
## 4858 857000–858000 0 Hombres
## 4859 858000–859000 0 Hombres
## 4860 859000–860000 0 Hombres
## 4861 860000–861000 0 Hombres
## 4862 861000–862000 0 Hombres
## 4863 862000–863000 0 Hombres
## 4864 863000–864000 0 Hombres
## 4865 864000–865000 0 Hombres
## 4866 865000–866000 0 Hombres
## 4867 866000–867000 0 Hombres
## 4868 867000–868000 0 Hombres
## 4869 868000–869000 0 Hombres
## 4870 869000–870000 0 Hombres
## 4871 870000–871000 0 Hombres
## 4872 871000–872000 0 Hombres
## 4873 872000–873000 0 Hombres
## 4874 873000–874000 0 Hombres
## 4875 874000–875000 0 Hombres
## 4876 875000–876000 0 Hombres
## 4877 876000–877000 0 Hombres
## 4878 877000–878000 0 Hombres
## 4879 878000–879000 0 Hombres
## 4880 879000–880000 0 Hombres
## 4881 880000–881000 0 Hombres
## 4882 881000–882000 0 Hombres
## 4883 882000–883000 0 Hombres
## 4884 883000–884000 0 Hombres
## 4885 884000–885000 0 Hombres
## 4886 885000–886000 0 Hombres
## 4887 886000–887000 0 Hombres
## 4888 887000–888000 0 Hombres
## 4889 888000–889000 0 Hombres
## 4890 889000–890000 0 Hombres
## 4891 890000–891000 0 Hombres
## 4892 891000–892000 0 Hombres
## 4893 892000–893000 0 Hombres
## 4894 893000–894000 0 Hombres
## 4895 894000–895000 0 Hombres
## 4896 895000–896000 0 Hombres
## 4897 896000–897000 0 Hombres
## 4898 897000–898000 0 Hombres
## 4899 898000–899000 0 Hombres
## 4900 899000–9e+05 0 Hombres
## 4901 9e+05–901000 0 Hombres
## 4902 901000–902000 0 Hombres
## 4903 902000–903000 0 Hombres
## 4904 903000–904000 0 Hombres
## 4905 904000–905000 0 Hombres
## 4906 905000–906000 0 Hombres
## 4907 906000–907000 0 Hombres
## 4908 907000–908000 0 Hombres
## 4909 908000–909000 0 Hombres
## 4910 909000–910000 0 Hombres
## 4911 910000–911000 0 Hombres
## 4912 911000–912000 0 Hombres
## 4913 912000–913000 0 Hombres
## 4914 913000–914000 0 Hombres
## 4915 914000–915000 0 Hombres
## 4916 915000–916000 0 Hombres
## 4917 916000–917000 0 Hombres
## 4918 917000–918000 0 Hombres
## 4919 918000–919000 0 Hombres
## 4920 919000–920000 0 Hombres
## 4921 920000–921000 0 Hombres
## 4922 921000–922000 0 Hombres
## 4923 922000–923000 0 Hombres
## 4924 923000–924000 0 Hombres
## 4925 924000–925000 0 Hombres
## 4926 925000–926000 0 Hombres
## 4927 926000–927000 0 Hombres
## 4928 927000–928000 0 Hombres
## 4929 928000–929000 0 Hombres
## 4930 929000–930000 0 Hombres
## 4931 930000–931000 0 Hombres
## 4932 931000–932000 0 Hombres
## 4933 932000–933000 0 Hombres
## 4934 933000–934000 0 Hombres
## 4935 934000–935000 0 Hombres
## 4936 935000–936000 0 Hombres
## 4937 936000–937000 0 Hombres
## 4938 937000–938000 0 Hombres
## 4939 938000–939000 0 Hombres
## 4940 939000–940000 0 Hombres
## 4941 940000–941000 0 Hombres
## 4942 941000–942000 0 Hombres
## 4943 942000–943000 0 Hombres
## 4944 943000–944000 0 Hombres
## 4945 944000–945000 0 Hombres
## 4946 945000–946000 0 Hombres
## 4947 946000–947000 0 Hombres
## 4948 947000–948000 0 Hombres
## 4949 948000–949000 0 Hombres
## 4950 949000–950000 0 Hombres
## 4951 950000–951000 0 Hombres
## 4952 951000–952000 0 Hombres
## 4953 952000–953000 0 Hombres
## 4954 953000–954000 0 Hombres
## 4955 954000–955000 0 Hombres
## 4956 955000–956000 0 Hombres
## 4957 956000–957000 0 Hombres
## 4958 957000–958000 0 Hombres
## 4959 958000–959000 0 Hombres
## 4960 959000–960000 0 Hombres
## 4961 960000–961000 0 Hombres
## 4962 961000–962000 0 Hombres
## 4963 962000–963000 0 Hombres
## 4964 963000–964000 0 Hombres
## 4965 964000–965000 0 Hombres
## 4966 965000–966000 0 Hombres
## 4967 966000–967000 0 Hombres
## 4968 967000–968000 0 Hombres
## 4969 968000–969000 0 Hombres
## 4970 969000–970000 0 Hombres
## 4971 970000–971000 0 Hombres
## 4972 971000–972000 0 Hombres
## 4973 972000–973000 0 Hombres
## 4974 973000–974000 0 Hombres
## 4975 974000–975000 0 Hombres
## 4976 975000–976000 0 Hombres
## 4977 976000–977000 0 Hombres
## 4978 977000–978000 0 Hombres
## 4979 978000–979000 0 Hombres
## 4980 979000–980000 0 Hombres
## 4981 980000–981000 0 Hombres
## 4982 981000–982000 0 Hombres
## 4983 982000–983000 0 Hombres
## 4984 983000–984000 0 Hombres
## 4985 984000–985000 0 Hombres
## 4986 985000–986000 0 Hombres
## 4987 986000–987000 0 Hombres
## 4988 987000–988000 0 Hombres
## 4989 988000–989000 0 Hombres
## 4990 989000–990000 0 Hombres
## 4991 990000–991000 0 Hombres
## 4992 991000–992000 0 Hombres
## 4993 992000–993000 0 Hombres
## 4994 993000–994000 0 Hombres
## 4995 994000–995000 0 Hombres
## 4996 995000–996000 0 Hombres
## 4997 996000–997000 0 Hombres
## 4998 997000–998000 0 Hombres
## 4999 998000–999000 0 Hombres
## 5000 999000–1e+06 8 Hombres
## 5001 1e+06–1001000 0 Hombres
## 5002 1001000–1002000 0 Hombres
## 5003 1002000–1003000 0 Hombres
## 5004 1003000–1004000 0 Hombres
## 5005 1004000–1005000 0 Hombres
## 5006 1005000–1006000 0 Hombres
## 5007 1006000–1007000 0 Hombres
## 5008 1007000–1008000 0 Hombres
## 5009 1008000–1009000 0 Hombres
## 5010 1009000–1010000 0 Hombres
## 5011 1010000–1011000 0 Hombres
## 5012 1011000–1012000 0 Hombres
## 5013 1012000–1013000 0 Hombres
## 5014 1013000–1014000 0 Hombres
## 5015 1014000–1015000 0 Hombres
## 5016 1015000–1016000 0 Hombres
## 5017 1016000–1017000 0 Hombres
## 5018 1017000–1018000 0 Hombres
## 5019 1018000–1019000 0 Hombres
## 5020 1019000–1020000 0 Hombres
## 5021 1020000–1021000 0 Hombres
## 5022 1021000–1022000 0 Hombres
## 5023 1022000–1023000 0 Hombres
## 5024 1023000–1024000 0 Hombres
## 5025 1024000–1025000 0 Hombres
## 5026 1025000–1026000 0 Hombres
## 5027 1026000–1027000 0 Hombres
## 5028 1027000–1028000 0 Hombres
## 5029 1028000–1029000 0 Hombres
## 5030 1029000–1030000 0 Hombres
## 5031 1030000–1031000 0 Hombres
## 5032 1031000–1032000 0 Hombres
## 5033 1032000–1033000 0 Hombres
## 5034 1033000–1034000 0 Hombres
## 5035 1034000–1035000 0 Hombres
## 5036 1035000–1036000 0 Hombres
## 5037 1036000–1037000 0 Hombres
## 5038 1037000–1038000 0 Hombres
## 5039 1038000–1039000 0 Hombres
## 5040 1039000–1040000 0 Hombres
## 5041 1040000–1041000 0 Hombres
## 5042 1041000–1042000 0 Hombres
## 5043 1042000–1043000 0 Hombres
## 5044 1043000–1044000 0 Hombres
## 5045 1044000–1045000 0 Hombres
## 5046 1045000–1046000 0 Hombres
## 5047 1046000–1047000 0 Hombres
## 5048 1047000–1048000 0 Hombres
## 5049 1048000–1049000 0 Hombres
## 5050 1049000–1050000 0 Hombres
## 5051 1050000–1051000 0 Hombres
## 5052 1051000–1052000 0 Hombres
## 5053 1052000–1053000 0 Hombres
## 5054 1053000–1054000 0 Hombres
## 5055 1054000–1055000 0 Hombres
## 5056 1055000–1056000 0 Hombres
## 5057 1056000–1057000 0 Hombres
## 5058 1057000–1058000 0 Hombres
## 5059 1058000–1059000 0 Hombres
## 5060 1059000–1060000 0 Hombres
## 5061 1060000–1061000 0 Hombres
## 5062 1061000–1062000 0 Hombres
## 5063 1062000–1063000 0 Hombres
## 5064 1063000–1064000 0 Hombres
## 5065 1064000–1065000 0 Hombres
## 5066 1065000–1066000 0 Hombres
## 5067 1066000–1067000 0 Hombres
## 5068 1067000–1068000 0 Hombres
## 5069 1068000–1069000 0 Hombres
## 5070 1069000–1070000 0 Hombres
## 5071 1070000–1071000 0 Hombres
## 5072 1071000–1072000 0 Hombres
## 5073 1072000–1073000 0 Hombres
## 5074 1073000–1074000 0 Hombres
## 5075 1074000–1075000 0 Hombres
## 5076 1075000–1076000 0 Hombres
## 5077 1076000–1077000 0 Hombres
## 5078 1077000–1078000 0 Hombres
## 5079 1078000–1079000 0 Hombres
## 5080 1079000–1080000 0 Hombres
## 5081 1080000–1081000 0 Hombres
## 5082 1081000–1082000 0 Hombres
## 5083 1082000–1083000 0 Hombres
## 5084 1083000–1084000 0 Hombres
## 5085 1084000–1085000 0 Hombres
## 5086 1085000–1086000 0 Hombres
## 5087 1086000–1087000 0 Hombres
## 5088 1087000–1088000 0 Hombres
## 5089 1088000–1089000 0 Hombres
## 5090 1089000–1090000 0 Hombres
## 5091 1090000–1091000 0 Hombres
## 5092 1091000–1092000 0 Hombres
## 5093 1092000–1093000 0 Hombres
## 5094 1093000–1094000 0 Hombres
## 5095 1094000–1095000 0 Hombres
## 5096 1095000–1096000 0 Hombres
## 5097 1096000–1097000 0 Hombres
## 5098 1097000–1098000 0 Hombres
## 5099 1098000–1099000 0 Hombres
## 5100 1099000–1100000 0 Hombres
## 5101 1100000–1101000 0 Hombres
## 5102 1101000–1102000 0 Hombres
## 5103 1102000–1103000 0 Hombres
## 5104 1103000–1104000 0 Hombres
## 5105 1104000–1105000 0 Hombres
## 5106 1105000–1106000 0 Hombres
## 5107 1106000–1107000 0 Hombres
## 5108 1107000–1108000 0 Hombres
## 5109 1108000–1109000 0 Hombres
## 5110 1109000–1110000 0 Hombres
## 5111 1110000–1111000 0 Hombres
## 5112 1111000–1112000 0 Hombres
## 5113 1112000–1113000 0 Hombres
## 5114 1113000–1114000 0 Hombres
## 5115 1114000–1115000 0 Hombres
## 5116 1115000–1116000 0 Hombres
## 5117 1116000–1117000 0 Hombres
## 5118 1117000–1118000 0 Hombres
## 5119 1118000–1119000 0 Hombres
## 5120 1119000–1120000 0 Hombres
## 5121 1120000–1121000 0 Hombres
## 5122 1121000–1122000 0 Hombres
## 5123 1122000–1123000 0 Hombres
## 5124 1123000–1124000 0 Hombres
## 5125 1124000–1125000 0 Hombres
## 5126 1125000–1126000 0 Hombres
## 5127 1126000–1127000 0 Hombres
## 5128 1127000–1128000 0 Hombres
## 5129 1128000–1129000 0 Hombres
## 5130 1129000–1130000 0 Hombres
## 5131 1130000–1131000 0 Hombres
## 5132 1131000–1132000 0 Hombres
## 5133 1132000–1133000 0 Hombres
## 5134 1133000–1134000 0 Hombres
## 5135 1134000–1135000 0 Hombres
## 5136 1135000–1136000 0 Hombres
## 5137 1136000–1137000 0 Hombres
## 5138 1137000–1138000 0 Hombres
## 5139 1138000–1139000 0 Hombres
## 5140 1139000–1140000 0 Hombres
## 5141 1140000–1141000 0 Hombres
## 5142 1141000–1142000 0 Hombres
## 5143 1142000–1143000 0 Hombres
## 5144 1143000–1144000 0 Hombres
## 5145 1144000–1145000 0 Hombres
## 5146 1145000–1146000 0 Hombres
## 5147 1146000–1147000 0 Hombres
## 5148 1147000–1148000 0 Hombres
## 5149 1148000–1149000 0 Hombres
## 5150 1149000–1150000 0 Hombres
## 5151 1150000–1151000 0 Hombres
## 5152 1151000–1152000 0 Hombres
## 5153 1152000–1153000 0 Hombres
## 5154 1153000–1154000 0 Hombres
## 5155 1154000–1155000 0 Hombres
## 5156 1155000–1156000 0 Hombres
## 5157 1156000–1157000 0 Hombres
## 5158 1157000–1158000 0 Hombres
## 5159 1158000–1159000 0 Hombres
## 5160 1159000–1160000 0 Hombres
## 5161 1160000–1161000 0 Hombres
## 5162 1161000–1162000 0 Hombres
## 5163 1162000–1163000 0 Hombres
## 5164 1163000–1164000 0 Hombres
## 5165 1164000–1165000 0 Hombres
## 5166 1165000–1166000 0 Hombres
## 5167 1166000–1167000 0 Hombres
## 5168 1167000–1168000 0 Hombres
## 5169 1168000–1169000 0 Hombres
## 5170 1169000–1170000 0 Hombres
## 5171 1170000–1171000 0 Hombres
## 5172 1171000–1172000 0 Hombres
## 5173 1172000–1173000 0 Hombres
## 5174 1173000–1174000 0 Hombres
## 5175 1174000–1175000 0 Hombres
## 5176 1175000–1176000 0 Hombres
## 5177 1176000–1177000 0 Hombres
## 5178 1177000–1178000 0 Hombres
## 5179 1178000–1179000 0 Hombres
## 5180 1179000–1180000 0 Hombres
## 5181 1180000–1181000 0 Hombres
## 5182 1181000–1182000 0 Hombres
## 5183 1182000–1183000 0 Hombres
## 5184 1183000–1184000 0 Hombres
## 5185 1184000–1185000 0 Hombres
## 5186 1185000–1186000 0 Hombres
## 5187 1186000–1187000 0 Hombres
## 5188 1187000–1188000 0 Hombres
## 5189 1188000–1189000 0 Hombres
## 5190 1189000–1190000 0 Hombres
## 5191 1190000–1191000 0 Hombres
## 5192 1191000–1192000 0 Hombres
## 5193 1192000–1193000 0 Hombres
## 5194 1193000–1194000 0 Hombres
## 5195 1194000–1195000 0 Hombres
## 5196 1195000–1196000 0 Hombres
## 5197 1196000–1197000 0 Hombres
## 5198 1197000–1198000 0 Hombres
## 5199 1198000–1199000 0 Hombres
## 5200 1199000–1200000 0 Hombres
## 5201 1200000–1201000 0 Hombres
## 5202 1201000–1202000 0 Hombres
## 5203 1202000–1203000 0 Hombres
## 5204 1203000–1204000 0 Hombres
## 5205 1204000–1205000 0 Hombres
## 5206 1205000–1206000 0 Hombres
## 5207 1206000–1207000 0 Hombres
## 5208 1207000–1208000 0 Hombres
## 5209 1208000–1209000 0 Hombres
## 5210 1209000–1210000 0 Hombres
## 5211 1210000–1211000 0 Hombres
## 5212 1211000–1212000 0 Hombres
## 5213 1212000–1213000 0 Hombres
## 5214 1213000–1214000 0 Hombres
## 5215 1214000–1215000 0 Hombres
## 5216 1215000–1216000 0 Hombres
## 5217 1216000–1217000 0 Hombres
## 5218 1217000–1218000 0 Hombres
## 5219 1218000–1219000 0 Hombres
## 5220 1219000–1220000 0 Hombres
## 5221 1220000–1221000 0 Hombres
## 5222 1221000–1222000 0 Hombres
## 5223 1222000–1223000 0 Hombres
## 5224 1223000–1224000 0 Hombres
## 5225 1224000–1225000 0 Hombres
## 5226 1225000–1226000 0 Hombres
## 5227 1226000–1227000 0 Hombres
## 5228 1227000–1228000 0 Hombres
## 5229 1228000–1229000 0 Hombres
## 5230 1229000–1230000 0 Hombres
## 5231 1230000–1231000 0 Hombres
## 5232 1231000–1232000 0 Hombres
## 5233 1232000–1233000 0 Hombres
## 5234 1233000–1234000 0 Hombres
## 5235 1234000–1235000 0 Hombres
## 5236 1235000–1236000 0 Hombres
## 5237 1236000–1237000 0 Hombres
## 5238 1237000–1238000 0 Hombres
## 5239 1238000–1239000 0 Hombres
## 5240 1239000–1240000 0 Hombres
## 5241 1240000–1241000 0 Hombres
## 5242 1241000–1242000 0 Hombres
## 5243 1242000–1243000 0 Hombres
## 5244 1243000–1244000 0 Hombres
## 5245 1244000–1245000 0 Hombres
## 5246 1245000–1246000 0 Hombres
## 5247 1246000–1247000 0 Hombres
## 5248 1247000–1248000 0 Hombres
## 5249 1248000–1249000 0 Hombres
## 5250 1249000–1250000 0 Hombres
## 5251 1250000–1251000 0 Hombres
## 5252 1251000–1252000 0 Hombres
## 5253 1252000–1253000 0 Hombres
## 5254 1253000–1254000 0 Hombres
## 5255 1254000–1255000 0 Hombres
## 5256 1255000–1256000 0 Hombres
## 5257 1256000–1257000 0 Hombres
## 5258 1257000–1258000 0 Hombres
## 5259 1258000–1259000 0 Hombres
## 5260 1259000–1260000 0 Hombres
## 5261 1260000–1261000 0 Hombres
## 5262 1261000–1262000 0 Hombres
## 5263 1262000–1263000 0 Hombres
## 5264 1263000–1264000 0 Hombres
## 5265 1264000–1265000 0 Hombres
## 5266 1265000–1266000 0 Hombres
## 5267 1266000–1267000 0 Hombres
## 5268 1267000–1268000 0 Hombres
## 5269 1268000–1269000 0 Hombres
## 5270 1269000–1270000 0 Hombres
## 5271 1270000–1271000 0 Hombres
## 5272 1271000–1272000 0 Hombres
## 5273 1272000–1273000 0 Hombres
## 5274 1273000–1274000 0 Hombres
## 5275 1274000–1275000 0 Hombres
## 5276 1275000–1276000 0 Hombres
## 5277 1276000–1277000 0 Hombres
## 5278 1277000–1278000 0 Hombres
## 5279 1278000–1279000 0 Hombres
## 5280 1279000–1280000 0 Hombres
## 5281 1280000–1281000 0 Hombres
## 5282 1281000–1282000 0 Hombres
## 5283 1282000–1283000 0 Hombres
## 5284 1283000–1284000 0 Hombres
## 5285 1284000–1285000 0 Hombres
## 5286 1285000–1286000 0 Hombres
## 5287 1286000–1287000 0 Hombres
## 5288 1287000–1288000 0 Hombres
## 5289 1288000–1289000 0 Hombres
## 5290 1289000–1290000 0 Hombres
## 5291 1290000–1291000 0 Hombres
## 5292 1291000–1292000 0 Hombres
## 5293 1292000–1293000 0 Hombres
## 5294 1293000–1294000 0 Hombres
## 5295 1294000–1295000 0 Hombres
## 5296 1295000–1296000 0 Hombres
## 5297 1296000–1297000 0 Hombres
## 5298 1297000–1298000 0 Hombres
## 5299 1298000–1299000 0 Hombres
## 5300 1299000–1300000 0 Hombres
## 5301 1300000–1301000 0 Hombres
## 5302 1301000–1302000 0 Hombres
## 5303 1302000–1303000 0 Hombres
## 5304 1303000–1304000 0 Hombres
## 5305 1304000–1305000 0 Hombres
## 5306 1305000–1306000 0 Hombres
## 5307 1306000–1307000 0 Hombres
## 5308 1307000–1308000 0 Hombres
## 5309 1308000–1309000 0 Hombres
## 5310 1309000–1310000 0 Hombres
## 5311 1310000–1311000 0 Hombres
## 5312 1311000–1312000 0 Hombres
## 5313 1312000–1313000 0 Hombres
## 5314 1313000–1314000 0 Hombres
## 5315 1314000–1315000 0 Hombres
## 5316 1315000–1316000 0 Hombres
## 5317 1316000–1317000 0 Hombres
## 5318 1317000–1318000 0 Hombres
## 5319 1318000–1319000 0 Hombres
## 5320 1319000–1320000 0 Hombres
## 5321 1320000–1321000 0 Hombres
## 5322 1321000–1322000 0 Hombres
## 5323 1322000–1323000 0 Hombres
## 5324 1323000–1324000 0 Hombres
## 5325 1324000–1325000 0 Hombres
## 5326 1325000–1326000 0 Hombres
## 5327 1326000–1327000 0 Hombres
## 5328 1327000–1328000 0 Hombres
## 5329 1328000–1329000 0 Hombres
## 5330 1329000–1330000 0 Hombres
## 5331 1330000–1331000 0 Hombres
## 5332 1331000–1332000 0 Hombres
## 5333 1332000–1333000 0 Hombres
## 5334 1333000–1334000 0 Hombres
## 5335 1334000–1335000 0 Hombres
## 5336 1335000–1336000 0 Hombres
## 5337 1336000–1337000 0 Hombres
## 5338 1337000–1338000 0 Hombres
## 5339 1338000–1339000 0 Hombres
## 5340 1339000–1340000 0 Hombres
## 5341 1340000–1341000 0 Hombres
## 5342 1341000–1342000 0 Hombres
## 5343 1342000–1343000 0 Hombres
## 5344 1343000–1344000 0 Hombres
## 5345 1344000–1345000 0 Hombres
## 5346 1345000–1346000 0 Hombres
## 5347 1346000–1347000 0 Hombres
## 5348 1347000–1348000 0 Hombres
## 5349 1348000–1349000 0 Hombres
## 5350 1349000–1350000 0 Hombres
## 5351 1350000–1351000 0 Hombres
## 5352 1351000–1352000 0 Hombres
## 5353 1352000–1353000 0 Hombres
## 5354 1353000–1354000 0 Hombres
## 5355 1354000–1355000 0 Hombres
## 5356 1355000–1356000 0 Hombres
## 5357 1356000–1357000 0 Hombres
## 5358 1357000–1358000 0 Hombres
## 5359 1358000–1359000 0 Hombres
## 5360 1359000–1360000 0 Hombres
## 5361 1360000–1361000 0 Hombres
## 5362 1361000–1362000 0 Hombres
## 5363 1362000–1363000 0 Hombres
## 5364 1363000–1364000 0 Hombres
## 5365 1364000–1365000 0 Hombres
## 5366 1365000–1366000 0 Hombres
## 5367 1366000–1367000 0 Hombres
## 5368 1367000–1368000 0 Hombres
## 5369 1368000–1369000 0 Hombres
## 5370 1369000–1370000 0 Hombres
## 5371 1370000–1371000 0 Hombres
## 5372 1371000–1372000 0 Hombres
## 5373 1372000–1373000 0 Hombres
## 5374 1373000–1374000 0 Hombres
## 5375 1374000–1375000 0 Hombres
## 5376 1375000–1376000 0 Hombres
## 5377 1376000–1377000 0 Hombres
## 5378 1377000–1378000 0 Hombres
## 5379 1378000–1379000 0 Hombres
## 5380 1379000–1380000 0 Hombres
## 5381 1380000–1381000 0 Hombres
## 5382 1381000–1382000 0 Hombres
## 5383 1382000–1383000 0 Hombres
## 5384 1383000–1384000 0 Hombres
## 5385 1384000–1385000 0 Hombres
## 5386 1385000–1386000 0 Hombres
## 5387 1386000–1387000 0 Hombres
## 5388 1387000–1388000 0 Hombres
## 5389 1388000–1389000 0 Hombres
## 5390 1389000–1390000 0 Hombres
## 5391 1390000–1391000 0 Hombres
## 5392 1391000–1392000 0 Hombres
## 5393 1392000–1393000 0 Hombres
## 5394 1393000–1394000 0 Hombres
## 5395 1394000–1395000 0 Hombres
## 5396 1395000–1396000 0 Hombres
## 5397 1396000–1397000 0 Hombres
## 5398 1397000–1398000 0 Hombres
## 5399 1398000–1399000 0 Hombres
## 5400 1399000–1400000 0 Hombres
## 5401 1400000–1401000 0 Hombres
## 5402 1401000–1402000 0 Hombres
## 5403 1402000–1403000 0 Hombres
## 5404 1403000–1404000 0 Hombres
## 5405 1404000–1405000 0 Hombres
## 5406 1405000–1406000 0 Hombres
## 5407 1406000–1407000 0 Hombres
## 5408 1407000–1408000 0 Hombres
## 5409 1408000–1409000 0 Hombres
## 5410 1409000–1410000 0 Hombres
## 5411 1410000–1411000 0 Hombres
## 5412 1411000–1412000 0 Hombres
## 5413 1412000–1413000 0 Hombres
## 5414 1413000–1414000 0 Hombres
## 5415 1414000–1415000 0 Hombres
## 5416 1415000–1416000 0 Hombres
## 5417 1416000–1417000 0 Hombres
## 5418 1417000–1418000 0 Hombres
## 5419 1418000–1419000 0 Hombres
## 5420 1419000–1420000 0 Hombres
## 5421 1420000–1421000 0 Hombres
## 5422 1421000–1422000 0 Hombres
## 5423 1422000–1423000 0 Hombres
## 5424 1423000–1424000 0 Hombres
## 5425 1424000–1425000 0 Hombres
## 5426 1425000–1426000 0 Hombres
## 5427 1426000–1427000 0 Hombres
## 5428 1427000–1428000 0 Hombres
## 5429 1428000–1429000 0 Hombres
## 5430 1429000–1430000 0 Hombres
## 5431 1430000–1431000 0 Hombres
## 5432 1431000–1432000 0 Hombres
## 5433 1432000–1433000 0 Hombres
## 5434 1433000–1434000 0 Hombres
## 5435 1434000–1435000 0 Hombres
## 5436 1435000–1436000 0 Hombres
## 5437 1436000–1437000 0 Hombres
## 5438 1437000–1438000 0 Hombres
## 5439 1438000–1439000 0 Hombres
## 5440 1439000–1440000 0 Hombres
## 5441 1440000–1441000 0 Hombres
## 5442 1441000–1442000 0 Hombres
## 5443 1442000–1443000 0 Hombres
## 5444 1443000–1444000 0 Hombres
## 5445 1444000–1445000 0 Hombres
## 5446 1445000–1446000 0 Hombres
## 5447 1446000–1447000 0 Hombres
## 5448 1447000–1448000 0 Hombres
## 5449 1448000–1449000 0 Hombres
## 5450 1449000–1450000 0 Hombres
## 5451 1450000–1451000 0 Hombres
## 5452 1451000–1452000 0 Hombres
## 5453 1452000–1453000 0 Hombres
## 5454 1453000–1454000 0 Hombres
## 5455 1454000–1455000 0 Hombres
## 5456 1455000–1456000 0 Hombres
## 5457 1456000–1457000 0 Hombres
## 5458 1457000–1458000 0 Hombres
## 5459 1458000–1459000 0 Hombres
## 5460 1459000–1460000 0 Hombres
## 5461 1460000–1461000 0 Hombres
## 5462 1461000–1462000 0 Hombres
## 5463 1462000–1463000 0 Hombres
## 5464 1463000–1464000 0 Hombres
## 5465 1464000–1465000 0 Hombres
## 5466 1465000–1466000 0 Hombres
## 5467 1466000–1467000 0 Hombres
## 5468 1467000–1468000 0 Hombres
## 5469 1468000–1469000 0 Hombres
## 5470 1469000–1470000 0 Hombres
## 5471 1470000–1471000 0 Hombres
## 5472 1471000–1472000 0 Hombres
## 5473 1472000–1473000 0 Hombres
## 5474 1473000–1474000 0 Hombres
## 5475 1474000–1475000 0 Hombres
## 5476 1475000–1476000 0 Hombres
## 5477 1476000–1477000 0 Hombres
## 5478 1477000–1478000 0 Hombres
## 5479 1478000–1479000 0 Hombres
## 5480 1479000–1480000 0 Hombres
## 5481 1480000–1481000 0 Hombres
## 5482 1481000–1482000 0 Hombres
## 5483 1482000–1483000 0 Hombres
## 5484 1483000–1484000 0 Hombres
## 5485 1484000–1485000 0 Hombres
## 5486 1485000–1486000 0 Hombres
## 5487 1486000–1487000 0 Hombres
## 5488 1487000–1488000 0 Hombres
## 5489 1488000–1489000 0 Hombres
## 5490 1489000–1490000 0 Hombres
## 5491 1490000–1491000 0 Hombres
## 5492 1491000–1492000 0 Hombres
## 5493 1492000–1493000 0 Hombres
## 5494 1493000–1494000 0 Hombres
## 5495 1494000–1495000 0 Hombres
## 5496 1495000–1496000 0 Hombres
## 5497 1496000–1497000 0 Hombres
## 5498 1497000–1498000 0 Hombres
## 5499 1498000–1499000 0 Hombres
## 5500 1499000–1500000 0 Hombres
## 5501 1500000–1501000 0 Hombres
## 5502 1501000–1502000 0 Hombres
## 5503 1502000–1503000 0 Hombres
## 5504 1503000–1504000 0 Hombres
## 5505 1504000–1505000 0 Hombres
## 5506 1505000–1506000 0 Hombres
## 5507 1506000–1507000 0 Hombres
## 5508 1507000–1508000 0 Hombres
## 5509 1508000–1509000 0 Hombres
## 5510 1509000–1510000 0 Hombres
## 5511 1510000–1511000 0 Hombres
## 5512 1511000–1512000 0 Hombres
## 5513 1512000–1513000 0 Hombres
## 5514 1513000–1514000 0 Hombres
## 5515 1514000–1515000 0 Hombres
## 5516 1515000–1516000 0 Hombres
## 5517 1516000–1517000 0 Hombres
## 5518 1517000–1518000 0 Hombres
## 5519 1518000–1519000 0 Hombres
## 5520 1519000–1520000 0 Hombres
## 5521 1520000–1521000 0 Hombres
## 5522 1521000–1522000 0 Hombres
## 5523 1522000–1523000 0 Hombres
## 5524 1523000–1524000 0 Hombres
## 5525 1524000–1525000 0 Hombres
## 5526 1525000–1526000 0 Hombres
## 5527 1526000–1527000 0 Hombres
## 5528 1527000–1528000 0 Hombres
## 5529 1528000–1529000 0 Hombres
## 5530 1529000–1530000 0 Hombres
## 5531 1530000–1531000 0 Hombres
## 5532 1531000–1532000 0 Hombres
## 5533 1532000–1533000 0 Hombres
## 5534 1533000–1534000 0 Hombres
## 5535 1534000–1535000 0 Hombres
## 5536 1535000–1536000 0 Hombres
## 5537 1536000–1537000 0 Hombres
## 5538 1537000–1538000 0 Hombres
## 5539 1538000–1539000 0 Hombres
## 5540 1539000–1540000 0 Hombres
## 5541 1540000–1541000 0 Hombres
## 5542 1541000–1542000 0 Hombres
## 5543 1542000–1543000 0 Hombres
## 5544 1543000–1544000 0 Hombres
## 5545 1544000–1545000 0 Hombres
## 5546 1545000–1546000 0 Hombres
## 5547 1546000–1547000 0 Hombres
## 5548 1547000–1548000 0 Hombres
## 5549 1548000–1549000 0 Hombres
## 5550 1549000–1550000 0 Hombres
## 5551 1550000–1551000 0 Hombres
## 5552 1551000–1552000 0 Hombres
## 5553 1552000–1553000 0 Hombres
## 5554 1553000–1554000 0 Hombres
## 5555 1554000–1555000 0 Hombres
## 5556 1555000–1556000 0 Hombres
## 5557 1556000–1557000 0 Hombres
## 5558 1557000–1558000 0 Hombres
## 5559 1558000–1559000 0 Hombres
## 5560 1559000–1560000 0 Hombres
## 5561 1560000–1561000 0 Hombres
## 5562 1561000–1562000 0 Hombres
## 5563 1562000–1563000 0 Hombres
## 5564 1563000–1564000 0 Hombres
## 5565 1564000–1565000 0 Hombres
## 5566 1565000–1566000 0 Hombres
## 5567 1566000–1567000 0 Hombres
## 5568 1567000–1568000 0 Hombres
## 5569 1568000–1569000 0 Hombres
## 5570 1569000–1570000 0 Hombres
## 5571 1570000–1571000 0 Hombres
## 5572 1571000–1572000 0 Hombres
## 5573 1572000–1573000 0 Hombres
## 5574 1573000–1574000 0 Hombres
## 5575 1574000–1575000 0 Hombres
## 5576 1575000–1576000 0 Hombres
## 5577 1576000–1577000 0 Hombres
## 5578 1577000–1578000 0 Hombres
## 5579 1578000–1579000 0 Hombres
## 5580 1579000–1580000 0 Hombres
## 5581 1580000–1581000 0 Hombres
## 5582 1581000–1582000 0 Hombres
## 5583 1582000–1583000 0 Hombres
## 5584 1583000–1584000 0 Hombres
## 5585 1584000–1585000 0 Hombres
## 5586 1585000–1586000 0 Hombres
## 5587 1586000–1587000 0 Hombres
## 5588 1587000–1588000 0 Hombres
## 5589 1588000–1589000 0 Hombres
## 5590 1589000–1590000 0 Hombres
## 5591 1590000–1591000 0 Hombres
## 5592 1591000–1592000 0 Hombres
## 5593 1592000–1593000 0 Hombres
## 5594 1593000–1594000 0 Hombres
## 5595 1594000–1595000 0 Hombres
## 5596 1595000–1596000 0 Hombres
## 5597 1596000–1597000 0 Hombres
## 5598 1597000–1598000 0 Hombres
## 5599 1598000–1599000 0 Hombres
## 5600 1599000–1600000 0 Hombres
## 5601 1600000–1601000 0 Hombres
## 5602 1601000–1602000 0 Hombres
## 5603 1602000–1603000 0 Hombres
## 5604 1603000–1604000 0 Hombres
## 5605 1604000–1605000 0 Hombres
## 5606 1605000–1606000 0 Hombres
## 5607 1606000–1607000 0 Hombres
## 5608 1607000–1608000 0 Hombres
## 5609 1608000–1609000 0 Hombres
## 5610 1609000–1610000 0 Hombres
## 5611 1610000–1611000 0 Hombres
## 5612 1611000–1612000 0 Hombres
## 5613 1612000–1613000 0 Hombres
## 5614 1613000–1614000 0 Hombres
## 5615 1614000–1615000 0 Hombres
## 5616 1615000–1616000 0 Hombres
## 5617 1616000–1617000 0 Hombres
## 5618 1617000–1618000 0 Hombres
## 5619 1618000–1619000 0 Hombres
## 5620 1619000–1620000 0 Hombres
## 5621 1620000–1621000 0 Hombres
## 5622 1621000–1622000 0 Hombres
## 5623 1622000–1623000 0 Hombres
## 5624 1623000–1624000 0 Hombres
## 5625 1624000–1625000 0 Hombres
## 5626 1625000–1626000 0 Hombres
## 5627 1626000–1627000 0 Hombres
## 5628 1627000–1628000 0 Hombres
## 5629 1628000–1629000 0 Hombres
## 5630 1629000–1630000 0 Hombres
## 5631 1630000–1631000 0 Hombres
## 5632 1631000–1632000 0 Hombres
## 5633 1632000–1633000 0 Hombres
## 5634 1633000–1634000 0 Hombres
## 5635 1634000–1635000 0 Hombres
## 5636 1635000–1636000 0 Hombres
## 5637 1636000–1637000 0 Hombres
## 5638 1637000–1638000 0 Hombres
## 5639 1638000–1639000 0 Hombres
## 5640 1639000–1640000 0 Hombres
## 5641 1640000–1641000 0 Hombres
## 5642 1641000–1642000 0 Hombres
## 5643 1642000–1643000 0 Hombres
## 5644 1643000–1644000 0 Hombres
## 5645 1644000–1645000 0 Hombres
## 5646 1645000–1646000 0 Hombres
## 5647 1646000–1647000 0 Hombres
## 5648 1647000–1648000 0 Hombres
## 5649 1648000–1649000 0 Hombres
## 5650 1649000–1650000 0 Hombres
## 5651 1650000–1651000 0 Hombres
## 5652 1651000–1652000 0 Hombres
## 5653 1652000–1653000 0 Hombres
## 5654 1653000–1654000 0 Hombres
## 5655 1654000–1655000 0 Hombres
## 5656 1655000–1656000 0 Hombres
## 5657 1656000–1657000 0 Hombres
## 5658 1657000–1658000 0 Hombres
## 5659 1658000–1659000 0 Hombres
## 5660 1659000–1660000 0 Hombres
## 5661 1660000–1661000 0 Hombres
## 5662 1661000–1662000 0 Hombres
## 5663 1662000–1663000 0 Hombres
## 5664 1663000–1664000 0 Hombres
## 5665 1664000–1665000 0 Hombres
## 5666 1665000–1666000 0 Hombres
## 5667 1666000–1667000 0 Hombres
## 5668 1667000–1668000 0 Hombres
## 5669 1668000–1669000 0 Hombres
## 5670 1669000–1670000 0 Hombres
## 5671 1670000–1671000 0 Hombres
## 5672 1671000–1672000 0 Hombres
## 5673 1672000–1673000 0 Hombres
## 5674 1673000–1674000 0 Hombres
## 5675 1674000–1675000 0 Hombres
## 5676 1675000–1676000 0 Hombres
## 5677 1676000–1677000 0 Hombres
## 5678 1677000–1678000 0 Hombres
## 5679 1678000–1679000 0 Hombres
## 5680 1679000–1680000 0 Hombres
## 5681 1680000–1681000 0 Hombres
## 5682 1681000–1682000 0 Hombres
## 5683 1682000–1683000 0 Hombres
## 5684 1683000–1684000 0 Hombres
## 5685 1684000–1685000 0 Hombres
## 5686 1685000–1686000 0 Hombres
## 5687 1686000–1687000 0 Hombres
## 5688 1687000–1688000 0 Hombres
## 5689 1688000–1689000 0 Hombres
## 5690 1689000–1690000 0 Hombres
## 5691 1690000–1691000 0 Hombres
## 5692 1691000–1692000 0 Hombres
## 5693 1692000–1693000 0 Hombres
## 5694 1693000–1694000 0 Hombres
## 5695 1694000–1695000 0 Hombres
## 5696 1695000–1696000 0 Hombres
## 5697 1696000–1697000 0 Hombres
## 5698 1697000–1698000 0 Hombres
## 5699 1698000–1699000 0 Hombres
## 5700 1699000–1700000 0 Hombres
## 5701 1700000–1701000 0 Hombres
## 5702 1701000–1702000 0 Hombres
## 5703 1702000–1703000 0 Hombres
## 5704 1703000–1704000 0 Hombres
## 5705 1704000–1705000 0 Hombres
## 5706 1705000–1706000 0 Hombres
## 5707 1706000–1707000 0 Hombres
## 5708 1707000–1708000 0 Hombres
## 5709 1708000–1709000 0 Hombres
## 5710 1709000–1710000 0 Hombres
## 5711 1710000–1711000 0 Hombres
## 5712 1711000–1712000 0 Hombres
## 5713 1712000–1713000 0 Hombres
## 5714 1713000–1714000 0 Hombres
## 5715 1714000–1715000 0 Hombres
## 5716 1715000–1716000 0 Hombres
## 5717 1716000–1717000 0 Hombres
## 5718 1717000–1718000 0 Hombres
## 5719 1718000–1719000 0 Hombres
## 5720 1719000–1720000 0 Hombres
## 5721 1720000–1721000 0 Hombres
## 5722 1721000–1722000 0 Hombres
## 5723 1722000–1723000 0 Hombres
## 5724 1723000–1724000 0 Hombres
## 5725 1724000–1725000 0 Hombres
## 5726 1725000–1726000 0 Hombres
## 5727 1726000–1727000 0 Hombres
## 5728 1727000–1728000 0 Hombres
## 5729 1728000–1729000 0 Hombres
## 5730 1729000–1730000 0 Hombres
## 5731 1730000–1731000 0 Hombres
## 5732 1731000–1732000 0 Hombres
## 5733 1732000–1733000 0 Hombres
## 5734 1733000–1734000 0 Hombres
## 5735 1734000–1735000 0 Hombres
## 5736 1735000–1736000 0 Hombres
## 5737 1736000–1737000 0 Hombres
## 5738 1737000–1738000 0 Hombres
## 5739 1738000–1739000 0 Hombres
## 5740 1739000–1740000 0 Hombres
## 5741 1740000–1741000 0 Hombres
## 5742 1741000–1742000 0 Hombres
## 5743 1742000–1743000 0 Hombres
## 5744 1743000–1744000 0 Hombres
## 5745 1744000–1745000 0 Hombres
## 5746 1745000–1746000 0 Hombres
## 5747 1746000–1747000 0 Hombres
## 5748 1747000–1748000 0 Hombres
## 5749 1748000–1749000 0 Hombres
## 5750 1749000–1750000 0 Hombres
## 5751 1750000–1751000 0 Hombres
## 5752 1751000–1752000 0 Hombres
## 5753 1752000–1753000 0 Hombres
## 5754 1753000–1754000 0 Hombres
## 5755 1754000–1755000 0 Hombres
## 5756 1755000–1756000 0 Hombres
## 5757 1756000–1757000 0 Hombres
## 5758 1757000–1758000 0 Hombres
## 5759 1758000–1759000 0 Hombres
## 5760 1759000–1760000 0 Hombres
## 5761 1760000–1761000 0 Hombres
## 5762 1761000–1762000 0 Hombres
## 5763 1762000–1763000 0 Hombres
## 5764 1763000–1764000 0 Hombres
## 5765 1764000–1765000 0 Hombres
## 5766 1765000–1766000 0 Hombres
## 5767 1766000–1767000 0 Hombres
## 5768 1767000–1768000 0 Hombres
## 5769 1768000–1769000 0 Hombres
## 5770 1769000–1770000 0 Hombres
## 5771 1770000–1771000 0 Hombres
## 5772 1771000–1772000 0 Hombres
## 5773 1772000–1773000 0 Hombres
## 5774 1773000–1774000 0 Hombres
## 5775 1774000–1775000 0 Hombres
## 5776 1775000–1776000 0 Hombres
## 5777 1776000–1777000 0 Hombres
## 5778 1777000–1778000 0 Hombres
## 5779 1778000–1779000 0 Hombres
## 5780 1779000–1780000 0 Hombres
## 5781 1780000–1781000 0 Hombres
## 5782 1781000–1782000 0 Hombres
## 5783 1782000–1783000 0 Hombres
## 5784 1783000–1784000 0 Hombres
## 5785 1784000–1785000 0 Hombres
## 5786 1785000–1786000 0 Hombres
## 5787 1786000–1787000 0 Hombres
## 5788 1787000–1788000 0 Hombres
## 5789 1788000–1789000 0 Hombres
## 5790 1789000–1790000 0 Hombres
## 5791 1790000–1791000 0 Hombres
## 5792 1791000–1792000 0 Hombres
## 5793 1792000–1793000 0 Hombres
## 5794 1793000–1794000 0 Hombres
## 5795 1794000–1795000 0 Hombres
## 5796 1795000–1796000 0 Hombres
## 5797 1796000–1797000 0 Hombres
## 5798 1797000–1798000 0 Hombres
## 5799 1798000–1799000 0 Hombres
## 5800 1799000–1800000 0 Hombres
## 5801 1800000–1801000 0 Hombres
## 5802 1801000–1802000 0 Hombres
## 5803 1802000–1803000 0 Hombres
## 5804 1803000–1804000 0 Hombres
## 5805 1804000–1805000 0 Hombres
## 5806 1805000–1806000 0 Hombres
## 5807 1806000–1807000 0 Hombres
## 5808 1807000–1808000 0 Hombres
## 5809 1808000–1809000 0 Hombres
## 5810 1809000–1810000 0 Hombres
## 5811 1810000–1811000 0 Hombres
## 5812 1811000–1812000 0 Hombres
## 5813 1812000–1813000 0 Hombres
## 5814 1813000–1814000 0 Hombres
## 5815 1814000–1815000 0 Hombres
## 5816 1815000–1816000 0 Hombres
## 5817 1816000–1817000 0 Hombres
## 5818 1817000–1818000 0 Hombres
## 5819 1818000–1819000 0 Hombres
## 5820 1819000–1820000 0 Hombres
## 5821 1820000–1821000 0 Hombres
## 5822 1821000–1822000 0 Hombres
## 5823 1822000–1823000 0 Hombres
## 5824 1823000–1824000 0 Hombres
## 5825 1824000–1825000 0 Hombres
## 5826 1825000–1826000 0 Hombres
## 5827 1826000–1827000 0 Hombres
## 5828 1827000–1828000 0 Hombres
## 5829 1828000–1829000 0 Hombres
## 5830 1829000–1830000 0 Hombres
## 5831 1830000–1831000 0 Hombres
## 5832 1831000–1832000 0 Hombres
## 5833 1832000–1833000 0 Hombres
## 5834 1833000–1834000 0 Hombres
## 5835 1834000–1835000 0 Hombres
## 5836 1835000–1836000 0 Hombres
## 5837 1836000–1837000 0 Hombres
## 5838 1837000–1838000 0 Hombres
## 5839 1838000–1839000 0 Hombres
## 5840 1839000–1840000 0 Hombres
## 5841 1840000–1841000 0 Hombres
## 5842 1841000–1842000 0 Hombres
## 5843 1842000–1843000 0 Hombres
## 5844 1843000–1844000 0 Hombres
## 5845 1844000–1845000 0 Hombres
## 5846 1845000–1846000 0 Hombres
## 5847 1846000–1847000 0 Hombres
## 5848 1847000–1848000 0 Hombres
## 5849 1848000–1849000 0 Hombres
## 5850 1849000–1850000 0 Hombres
## 5851 1850000–1851000 0 Hombres
## 5852 1851000–1852000 0 Hombres
## 5853 1852000–1853000 0 Hombres
## 5854 1853000–1854000 0 Hombres
## 5855 1854000–1855000 0 Hombres
## 5856 1855000–1856000 0 Hombres
## 5857 1856000–1857000 0 Hombres
## 5858 1857000–1858000 0 Hombres
## 5859 1858000–1859000 0 Hombres
## 5860 1859000–1860000 0 Hombres
## 5861 1860000–1861000 0 Hombres
## 5862 1861000–1862000 0 Hombres
## 5863 1862000–1863000 0 Hombres
## 5864 1863000–1864000 0 Hombres
## 5865 1864000–1865000 0 Hombres
## 5866 1865000–1866000 0 Hombres
## 5867 1866000–1867000 0 Hombres
## 5868 1867000–1868000 0 Hombres
## 5869 1868000–1869000 0 Hombres
## 5870 1869000–1870000 0 Hombres
## 5871 1870000–1871000 0 Hombres
## 5872 1871000–1872000 0 Hombres
## 5873 1872000–1873000 0 Hombres
## 5874 1873000–1874000 0 Hombres
## 5875 1874000–1875000 0 Hombres
## 5876 1875000–1876000 0 Hombres
## 5877 1876000–1877000 0 Hombres
## 5878 1877000–1878000 0 Hombres
## 5879 1878000–1879000 0 Hombres
## 5880 1879000–1880000 0 Hombres
## 5881 1880000–1881000 0 Hombres
## 5882 1881000–1882000 0 Hombres
## 5883 1882000–1883000 0 Hombres
## 5884 1883000–1884000 0 Hombres
## 5885 1884000–1885000 0 Hombres
## 5886 1885000–1886000 0 Hombres
## 5887 1886000–1887000 0 Hombres
## 5888 1887000–1888000 0 Hombres
## 5889 1888000–1889000 0 Hombres
## 5890 1889000–1890000 0 Hombres
## 5891 1890000–1891000 0 Hombres
## 5892 1891000–1892000 0 Hombres
## 5893 1892000–1893000 0 Hombres
## 5894 1893000–1894000 0 Hombres
## 5895 1894000–1895000 0 Hombres
## 5896 1895000–1896000 0 Hombres
## 5897 1896000–1897000 0 Hombres
## 5898 1897000–1898000 0 Hombres
## 5899 1898000–1899000 0 Hombres
## 5900 1899000–1900000 0 Hombres
## 5901 1900000–1901000 0 Hombres
## 5902 1901000–1902000 0 Hombres
## 5903 1902000–1903000 0 Hombres
## 5904 1903000–1904000 0 Hombres
## 5905 1904000–1905000 0 Hombres
## 5906 1905000–1906000 0 Hombres
## 5907 1906000–1907000 0 Hombres
## 5908 1907000–1908000 0 Hombres
## 5909 1908000–1909000 0 Hombres
## 5910 1909000–1910000 0 Hombres
## 5911 1910000–1911000 0 Hombres
## 5912 1911000–1912000 0 Hombres
## 5913 1912000–1913000 0 Hombres
## 5914 1913000–1914000 0 Hombres
## 5915 1914000–1915000 0 Hombres
## 5916 1915000–1916000 0 Hombres
## 5917 1916000–1917000 0 Hombres
## 5918 1917000–1918000 0 Hombres
## 5919 1918000–1919000 0 Hombres
## 5920 1919000–1920000 0 Hombres
## 5921 1920000–1921000 0 Hombres
## 5922 1921000–1922000 0 Hombres
## 5923 1922000–1923000 0 Hombres
## 5924 1923000–1924000 0 Hombres
## 5925 1924000–1925000 0 Hombres
## 5926 1925000–1926000 0 Hombres
## 5927 1926000–1927000 0 Hombres
## 5928 1927000–1928000 0 Hombres
## 5929 1928000–1929000 0 Hombres
## 5930 1929000–1930000 0 Hombres
## 5931 1930000–1931000 0 Hombres
## 5932 1931000–1932000 0 Hombres
## 5933 1932000–1933000 0 Hombres
## 5934 1933000–1934000 0 Hombres
## 5935 1934000–1935000 0 Hombres
## 5936 1935000–1936000 0 Hombres
## 5937 1936000–1937000 0 Hombres
## 5938 1937000–1938000 0 Hombres
## 5939 1938000–1939000 0 Hombres
## 5940 1939000–1940000 0 Hombres
## 5941 1940000–1941000 0 Hombres
## 5942 1941000–1942000 0 Hombres
## 5943 1942000–1943000 0 Hombres
## 5944 1943000–1944000 0 Hombres
## 5945 1944000–1945000 0 Hombres
## 5946 1945000–1946000 0 Hombres
## 5947 1946000–1947000 0 Hombres
## 5948 1947000–1948000 0 Hombres
## 5949 1948000–1949000 0 Hombres
## 5950 1949000–1950000 0 Hombres
## 5951 1950000–1951000 0 Hombres
## 5952 1951000–1952000 0 Hombres
## 5953 1952000–1953000 0 Hombres
## 5954 1953000–1954000 0 Hombres
## 5955 1954000–1955000 0 Hombres
## 5956 1955000–1956000 0 Hombres
## 5957 1956000–1957000 0 Hombres
## 5958 1957000–1958000 0 Hombres
## 5959 1958000–1959000 0 Hombres
## 5960 1959000–1960000 0 Hombres
## 5961 1960000–1961000 0 Hombres
## 5962 1961000–1962000 0 Hombres
## 5963 1962000–1963000 0 Hombres
## 5964 1963000–1964000 0 Hombres
## 5965 1964000–1965000 0 Hombres
## 5966 1965000–1966000 0 Hombres
## 5967 1966000–1967000 0 Hombres
## 5968 1967000–1968000 0 Hombres
## 5969 1968000–1969000 0 Hombres
## 5970 1969000–1970000 0 Hombres
## 5971 1970000–1971000 0 Hombres
## 5972 1971000–1972000 0 Hombres
## 5973 1972000–1973000 0 Hombres
## 5974 1973000–1974000 0 Hombres
## 5975 1974000–1975000 0 Hombres
## 5976 1975000–1976000 0 Hombres
## 5977 1976000–1977000 0 Hombres
## 5978 1977000–1978000 0 Hombres
## 5979 1978000–1979000 0 Hombres
## 5980 1979000–1980000 0 Hombres
## 5981 1980000–1981000 0 Hombres
## 5982 1981000–1982000 0 Hombres
## 5983 1982000–1983000 0 Hombres
## 5984 1983000–1984000 0 Hombres
## 5985 1984000–1985000 0 Hombres
## 5986 1985000–1986000 0 Hombres
## 5987 1986000–1987000 0 Hombres
## 5988 1987000–1988000 0 Hombres
## 5989 1988000–1989000 0 Hombres
## 5990 1989000–1990000 0 Hombres
## 5991 1990000–1991000 0 Hombres
## 5992 1991000–1992000 0 Hombres
## 5993 1992000–1993000 0 Hombres
## 5994 1993000–1994000 0 Hombres
## 5995 1994000–1995000 0 Hombres
## 5996 1995000–1996000 0 Hombres
## 5997 1996000–1997000 0 Hombres
## 5998 1997000–1998000 0 Hombres
## 5999 1998000–1999000 0 Hombres
## 6000 1999000–2e+06 19 Hombres
## 6001 2e+06–2001000 0 Hombres
## 6002 2001000–2002000 0 Hombres
## 6003 2002000–2003000 0 Hombres
## 6004 2003000–2004000 0 Hombres
## 6005 2004000–2005000 0 Hombres
## 6006 2005000–2006000 0 Hombres
## 6007 2006000–2007000 0 Hombres
## 6008 2007000–2008000 0 Hombres
## 6009 2008000–2009000 0 Hombres
## 6010 2009000–2010000 0 Hombres
## 6011 2010000–2011000 0 Hombres
## 6012 2011000–2012000 0 Hombres
## 6013 2012000–2013000 0 Hombres
## 6014 2013000–2014000 0 Hombres
## 6015 2014000–2015000 0 Hombres
## 6016 2015000–2016000 0 Hombres
## 6017 2016000–2017000 0 Hombres
## 6018 2017000–2018000 0 Hombres
## 6019 2018000–2019000 0 Hombres
## 6020 2019000–2020000 0 Hombres
## 6021 2020000–2021000 0 Hombres
## 6022 2021000–2022000 0 Hombres
## 6023 2022000–2023000 0 Hombres
## 6024 2023000–2024000 0 Hombres
## 6025 2024000–2025000 0 Hombres
## 6026 2025000–2026000 0 Hombres
## 6027 2026000–2027000 0 Hombres
## 6028 2027000–2028000 0 Hombres
## 6029 2028000–2029000 0 Hombres
## 6030 2029000–2030000 0 Hombres
## 6031 2030000–2031000 0 Hombres
## 6032 2031000–2032000 0 Hombres
## 6033 2032000–2033000 0 Hombres
## 6034 2033000–2034000 0 Hombres
## 6035 2034000–2035000 0 Hombres
## 6036 2035000–2036000 0 Hombres
## 6037 2036000–2037000 0 Hombres
## 6038 2037000–2038000 0 Hombres
## 6039 2038000–2039000 0 Hombres
## 6040 2039000–2040000 0 Hombres
## 6041 2040000–2041000 0 Hombres
## 6042 2041000–2042000 0 Hombres
## 6043 2042000–2043000 0 Hombres
## 6044 2043000–2044000 0 Hombres
## 6045 2044000–2045000 0 Hombres
## 6046 2045000–2046000 0 Hombres
## 6047 2046000–2047000 0 Hombres
## 6048 2047000–2048000 0 Hombres
## 6049 2048000–2049000 0 Hombres
## 6050 2049000–2050000 0 Hombres
## 6051 2050000–2051000 0 Hombres
## 6052 2051000–2052000 0 Hombres
## 6053 2052000–2053000 0 Hombres
## 6054 2053000–2054000 0 Hombres
## 6055 2054000–2055000 0 Hombres
## 6056 2055000–2056000 0 Hombres
## 6057 2056000–2057000 0 Hombres
## 6058 2057000–2058000 0 Hombres
## 6059 2058000–2059000 0 Hombres
## 6060 2059000–2060000 0 Hombres
## 6061 2060000–2061000 0 Hombres
## 6062 2061000–2062000 0 Hombres
## 6063 2062000–2063000 0 Hombres
## 6064 2063000–2064000 0 Hombres
## 6065 2064000–2065000 0 Hombres
## 6066 2065000–2066000 0 Hombres
## 6067 2066000–2067000 0 Hombres
## 6068 2067000–2068000 0 Hombres
## 6069 2068000–2069000 0 Hombres
## 6070 2069000–2070000 0 Hombres
## 6071 2070000–2071000 0 Hombres
## 6072 2071000–2072000 0 Hombres
## 6073 2072000–2073000 0 Hombres
## 6074 2073000–2074000 0 Hombres
## 6075 2074000–2075000 0 Hombres
## 6076 2075000–2076000 0 Hombres
## 6077 2076000–2077000 0 Hombres
## 6078 2077000–2078000 0 Hombres
## 6079 2078000–2079000 0 Hombres
## 6080 2079000–2080000 0 Hombres
## 6081 2080000–2081000 0 Hombres
## 6082 2081000–2082000 0 Hombres
## 6083 2082000–2083000 0 Hombres
## 6084 2083000–2084000 0 Hombres
## 6085 2084000–2085000 0 Hombres
## 6086 2085000–2086000 0 Hombres
## 6087 2086000–2087000 0 Hombres
## 6088 2087000–2088000 0 Hombres
## 6089 2088000–2089000 0 Hombres
## 6090 2089000–2090000 0 Hombres
## 6091 2090000–2091000 0 Hombres
## 6092 2091000–2092000 0 Hombres
## 6093 2092000–2093000 0 Hombres
## 6094 2093000–2094000 0 Hombres
## 6095 2094000–2095000 0 Hombres
## 6096 2095000–2096000 0 Hombres
## 6097 2096000–2097000 0 Hombres
## 6098 2097000–2098000 0 Hombres
## 6099 2098000–2099000 0 Hombres
## 6100 2099000–2100000 0 Hombres
## 6101 2100000–2101000 0 Hombres
## 6102 2101000–2102000 0 Hombres
## 6103 2102000–2103000 0 Hombres
## 6104 2103000–2104000 0 Hombres
## 6105 2104000–2105000 0 Hombres
## 6106 2105000–2106000 0 Hombres
## 6107 2106000–2107000 0 Hombres
## 6108 2107000–2108000 0 Hombres
## 6109 2108000–2109000 0 Hombres
## 6110 2109000–2110000 0 Hombres
## 6111 2110000–2111000 0 Hombres
## 6112 2111000–2112000 0 Hombres
## 6113 2112000–2113000 0 Hombres
## 6114 2113000–2114000 0 Hombres
## 6115 2114000–2115000 0 Hombres
## 6116 2115000–2116000 0 Hombres
## 6117 2116000–2117000 0 Hombres
## 6118 2117000–2118000 0 Hombres
## 6119 2118000–2119000 0 Hombres
## 6120 2119000–2120000 0 Hombres
## 6121 2120000–2121000 0 Hombres
## 6122 2121000–2122000 0 Hombres
## 6123 2122000–2123000 0 Hombres
## 6124 2123000–2124000 0 Hombres
## 6125 2124000–2125000 0 Hombres
## 6126 2125000–2126000 0 Hombres
## 6127 2126000–2127000 0 Hombres
## 6128 2127000–2128000 0 Hombres
## 6129 2128000–2129000 0 Hombres
## 6130 2129000–2130000 0 Hombres
## 6131 2130000–2131000 0 Hombres
## 6132 2131000–2132000 0 Hombres
## 6133 2132000–2133000 0 Hombres
## 6134 2133000–2134000 0 Hombres
## 6135 2134000–2135000 0 Hombres
## 6136 2135000–2136000 0 Hombres
## 6137 2136000–2137000 0 Hombres
## 6138 2137000–2138000 0 Hombres
## 6139 2138000–2139000 0 Hombres
## 6140 2139000–2140000 0 Hombres
## 6141 2140000–2141000 0 Hombres
## 6142 2141000–2142000 0 Hombres
## 6143 2142000–2143000 0 Hombres
## 6144 2143000–2144000 0 Hombres
## 6145 2144000–2145000 0 Hombres
## 6146 2145000–2146000 0 Hombres
## 6147 2146000–2147000 0 Hombres
## 6148 2147000–2148000 0 Hombres
## 6149 2148000–2149000 0 Hombres
## 6150 2149000–2150000 0 Hombres
## 6151 2150000–2151000 0 Hombres
## 6152 2151000–2152000 0 Hombres
## 6153 2152000–2153000 0 Hombres
## 6154 2153000–2154000 0 Hombres
## 6155 2154000–2155000 0 Hombres
## 6156 2155000–2156000 0 Hombres
## 6157 2156000–2157000 0 Hombres
## 6158 2157000–2158000 0 Hombres
## 6159 2158000–2159000 0 Hombres
## 6160 2159000–2160000 0 Hombres
## 6161 2160000–2161000 0 Hombres
## 6162 2161000–2162000 0 Hombres
## 6163 2162000–2163000 0 Hombres
## 6164 2163000–2164000 0 Hombres
## 6165 2164000–2165000 0 Hombres
## 6166 2165000–2166000 0 Hombres
## 6167 2166000–2167000 0 Hombres
## 6168 2167000–2168000 0 Hombres
## 6169 2168000–2169000 0 Hombres
## 6170 2169000–2170000 0 Hombres
## 6171 2170000–2171000 0 Hombres
## 6172 2171000–2172000 0 Hombres
## 6173 2172000–2173000 0 Hombres
## 6174 2173000–2174000 0 Hombres
## 6175 2174000–2175000 0 Hombres
## 6176 2175000–2176000 0 Hombres
## 6177 2176000–2177000 0 Hombres
## 6178 2177000–2178000 0 Hombres
## 6179 2178000–2179000 0 Hombres
## 6180 2179000–2180000 0 Hombres
## 6181 2180000–2181000 0 Hombres
## 6182 2181000–2182000 0 Hombres
## 6183 2182000–2183000 0 Hombres
## 6184 2183000–2184000 0 Hombres
## 6185 2184000–2185000 0 Hombres
## 6186 2185000–2186000 0 Hombres
## 6187 2186000–2187000 0 Hombres
## 6188 2187000–2188000 0 Hombres
## 6189 2188000–2189000 0 Hombres
## 6190 2189000–2190000 0 Hombres
## 6191 2190000–2191000 0 Hombres
## 6192 2191000–2192000 0 Hombres
## 6193 2192000–2193000 0 Hombres
## 6194 2193000–2194000 0 Hombres
## 6195 2194000–2195000 0 Hombres
## 6196 2195000–2196000 0 Hombres
## 6197 2196000–2197000 0 Hombres
## 6198 2197000–2198000 0 Hombres
## 6199 2198000–2199000 0 Hombres
## 6200 2199000–2200000 0 Hombres
## 6201 2200000–2201000 0 Hombres
## 6202 2201000–2202000 0 Hombres
## 6203 2202000–2203000 0 Hombres
## 6204 2203000–2204000 0 Hombres
## 6205 2204000–2205000 0 Hombres
## 6206 2205000–2206000 0 Hombres
## 6207 2206000–2207000 0 Hombres
## 6208 2207000–2208000 0 Hombres
## 6209 2208000–2209000 0 Hombres
## 6210 2209000–2210000 0 Hombres
## 6211 2210000–2211000 0 Hombres
## 6212 2211000–2212000 0 Hombres
## 6213 2212000–2213000 0 Hombres
## 6214 2213000–2214000 0 Hombres
## 6215 2214000–2215000 0 Hombres
## 6216 2215000–2216000 0 Hombres
## 6217 2216000–2217000 0 Hombres
## 6218 2217000–2218000 0 Hombres
## 6219 2218000–2219000 0 Hombres
## 6220 2219000–2220000 0 Hombres
## 6221 2220000–2221000 0 Hombres
## 6222 2221000–2222000 0 Hombres
## 6223 2222000–2223000 0 Hombres
## 6224 2223000–2224000 0 Hombres
## 6225 2224000–2225000 0 Hombres
## 6226 2225000–2226000 0 Hombres
## 6227 2226000–2227000 0 Hombres
## 6228 2227000–2228000 0 Hombres
## 6229 2228000–2229000 0 Hombres
## 6230 2229000–2230000 0 Hombres
## 6231 2230000–2231000 0 Hombres
## 6232 2231000–2232000 0 Hombres
## 6233 2232000–2233000 0 Hombres
## 6234 2233000–2234000 0 Hombres
## 6235 2234000–2235000 0 Hombres
## 6236 2235000–2236000 0 Hombres
## 6237 2236000–2237000 0 Hombres
## 6238 2237000–2238000 0 Hombres
## 6239 2238000–2239000 0 Hombres
## 6240 2239000–2240000 0 Hombres
## 6241 2240000–2241000 0 Hombres
## 6242 2241000–2242000 0 Hombres
## 6243 2242000–2243000 0 Hombres
## 6244 2243000–2244000 0 Hombres
## 6245 2244000–2245000 0 Hombres
## 6246 2245000–2246000 0 Hombres
## 6247 2246000–2247000 0 Hombres
## 6248 2247000–2248000 0 Hombres
## 6249 2248000–2249000 0 Hombres
## 6250 2249000–2250000 0 Hombres
## 6251 2250000–2251000 0 Hombres
## 6252 2251000–2252000 0 Hombres
## 6253 2252000–2253000 0 Hombres
## 6254 2253000–2254000 0 Hombres
## 6255 2254000–2255000 0 Hombres
## 6256 2255000–2256000 0 Hombres
## 6257 2256000–2257000 0 Hombres
## 6258 2257000–2258000 0 Hombres
## 6259 2258000–2259000 0 Hombres
## 6260 2259000–2260000 0 Hombres
## 6261 2260000–2261000 0 Hombres
## 6262 2261000–2262000 0 Hombres
## 6263 2262000–2263000 0 Hombres
## 6264 2263000–2264000 0 Hombres
## 6265 2264000–2265000 0 Hombres
## 6266 2265000–2266000 0 Hombres
## 6267 2266000–2267000 0 Hombres
## 6268 2267000–2268000 0 Hombres
## 6269 2268000–2269000 0 Hombres
## 6270 2269000–2270000 0 Hombres
## 6271 2270000–2271000 0 Hombres
## 6272 2271000–2272000 0 Hombres
## 6273 2272000–2273000 0 Hombres
## 6274 2273000–2274000 0 Hombres
## 6275 2274000–2275000 0 Hombres
## 6276 2275000–2276000 0 Hombres
## 6277 2276000–2277000 0 Hombres
## 6278 2277000–2278000 0 Hombres
## 6279 2278000–2279000 0 Hombres
## 6280 2279000–2280000 0 Hombres
## 6281 2280000–2281000 0 Hombres
## 6282 2281000–2282000 0 Hombres
## 6283 2282000–2283000 0 Hombres
## 6284 2283000–2284000 0 Hombres
## 6285 2284000–2285000 0 Hombres
## 6286 2285000–2286000 0 Hombres
## 6287 2286000–2287000 0 Hombres
## 6288 2287000–2288000 0 Hombres
## 6289 2288000–2289000 0 Hombres
## 6290 2289000–2290000 0 Hombres
## 6291 2290000–2291000 0 Hombres
## 6292 2291000–2292000 0 Hombres
## 6293 2292000–2293000 0 Hombres
## 6294 2293000–2294000 0 Hombres
## 6295 2294000–2295000 0 Hombres
## 6296 2295000–2296000 0 Hombres
## 6297 2296000–2297000 0 Hombres
## 6298 2297000–2298000 0 Hombres
## 6299 2298000–2299000 0 Hombres
## 6300 2299000–2300000 0 Hombres
## 6301 2300000–2301000 0 Hombres
## 6302 2301000–2302000 0 Hombres
## 6303 2302000–2303000 0 Hombres
## 6304 2303000–2304000 0 Hombres
## 6305 2304000–2305000 0 Hombres
## 6306 2305000–2306000 0 Hombres
## 6307 2306000–2307000 0 Hombres
## 6308 2307000–2308000 0 Hombres
## 6309 2308000–2309000 0 Hombres
## 6310 2309000–2310000 0 Hombres
## 6311 2310000–2311000 0 Hombres
## 6312 2311000–2312000 0 Hombres
## 6313 2312000–2313000 0 Hombres
## 6314 2313000–2314000 0 Hombres
## 6315 2314000–2315000 0 Hombres
## 6316 2315000–2316000 0 Hombres
## 6317 2316000–2317000 0 Hombres
## 6318 2317000–2318000 0 Hombres
## 6319 2318000–2319000 0 Hombres
## 6320 2319000–2320000 0 Hombres
## 6321 2320000–2321000 0 Hombres
## 6322 2321000–2322000 0 Hombres
## 6323 2322000–2323000 0 Hombres
## 6324 2323000–2324000 0 Hombres
## 6325 2324000–2325000 0 Hombres
## 6326 2325000–2326000 0 Hombres
## 6327 2326000–2327000 0 Hombres
## 6328 2327000–2328000 0 Hombres
## 6329 2328000–2329000 0 Hombres
## 6330 2329000–2330000 0 Hombres
## 6331 2330000–2331000 0 Hombres
## 6332 2331000–2332000 0 Hombres
## 6333 2332000–2333000 0 Hombres
## 6334 2333000–2334000 0 Hombres
## 6335 2334000–2335000 0 Hombres
## 6336 2335000–2336000 0 Hombres
## 6337 2336000–2337000 0 Hombres
## 6338 2337000–2338000 0 Hombres
## 6339 2338000–2339000 0 Hombres
## 6340 2339000–2340000 0 Hombres
## 6341 2340000–2341000 0 Hombres
## 6342 2341000–2342000 0 Hombres
## 6343 2342000–2343000 0 Hombres
## 6344 2343000–2344000 0 Hombres
## 6345 2344000–2345000 0 Hombres
## 6346 2345000–2346000 0 Hombres
## 6347 2346000–2347000 0 Hombres
## 6348 2347000–2348000 0 Hombres
## 6349 2348000–2349000 0 Hombres
## 6350 2349000–2350000 0 Hombres
## 6351 2350000–2351000 0 Hombres
## 6352 2351000–2352000 0 Hombres
## 6353 2352000–2353000 0 Hombres
## 6354 2353000–2354000 0 Hombres
## 6355 2354000–2355000 0 Hombres
## 6356 2355000–2356000 0 Hombres
## 6357 2356000–2357000 0 Hombres
## 6358 2357000–2358000 0 Hombres
## 6359 2358000–2359000 0 Hombres
## 6360 2359000–2360000 0 Hombres
## 6361 2360000–2361000 0 Hombres
## 6362 2361000–2362000 0 Hombres
## 6363 2362000–2363000 0 Hombres
## 6364 2363000–2364000 0 Hombres
## 6365 2364000–2365000 0 Hombres
## 6366 2365000–2366000 0 Hombres
## 6367 2366000–2367000 0 Hombres
## 6368 2367000–2368000 0 Hombres
## 6369 2368000–2369000 0 Hombres
## 6370 2369000–2370000 0 Hombres
## 6371 2370000–2371000 0 Hombres
## 6372 2371000–2372000 0 Hombres
## 6373 2372000–2373000 0 Hombres
## 6374 2373000–2374000 0 Hombres
## 6375 2374000–2375000 0 Hombres
## 6376 2375000–2376000 0 Hombres
## 6377 2376000–2377000 0 Hombres
## 6378 2377000–2378000 0 Hombres
## 6379 2378000–2379000 0 Hombres
## 6380 2379000–2380000 0 Hombres
## 6381 2380000–2381000 0 Hombres
## 6382 2381000–2382000 0 Hombres
## 6383 2382000–2383000 0 Hombres
## 6384 2383000–2384000 0 Hombres
## 6385 2384000–2385000 0 Hombres
## 6386 2385000–2386000 0 Hombres
## 6387 2386000–2387000 0 Hombres
## 6388 2387000–2388000 0 Hombres
## 6389 2388000–2389000 0 Hombres
## 6390 2389000–2390000 0 Hombres
## 6391 2390000–2391000 0 Hombres
## 6392 2391000–2392000 0 Hombres
## 6393 2392000–2393000 0 Hombres
## 6394 2393000–2394000 0 Hombres
## 6395 2394000–2395000 0 Hombres
## 6396 2395000–2396000 0 Hombres
## 6397 2396000–2397000 0 Hombres
## 6398 2397000–2398000 0 Hombres
## 6399 2398000–2399000 0 Hombres
## 6400 2399000–2400000 0 Hombres
## 6401 2400000–2401000 0 Hombres
## 6402 2401000–2402000 0 Hombres
## 6403 2402000–2403000 0 Hombres
## 6404 2403000–2404000 0 Hombres
## 6405 2404000–2405000 0 Hombres
## 6406 2405000–2406000 0 Hombres
## 6407 2406000–2407000 0 Hombres
## 6408 2407000–2408000 0 Hombres
## 6409 2408000–2409000 0 Hombres
## 6410 2409000–2410000 0 Hombres
## 6411 2410000–2411000 0 Hombres
## 6412 2411000–2412000 0 Hombres
## 6413 2412000–2413000 0 Hombres
## 6414 2413000–2414000 0 Hombres
## 6415 2414000–2415000 0 Hombres
## 6416 2415000–2416000 0 Hombres
## 6417 2416000–2417000 0 Hombres
## 6418 2417000–2418000 0 Hombres
## 6419 2418000–2419000 0 Hombres
## 6420 2419000–2420000 0 Hombres
## 6421 2420000–2421000 0 Hombres
## 6422 2421000–2422000 0 Hombres
## 6423 2422000–2423000 0 Hombres
## 6424 2423000–2424000 0 Hombres
## 6425 2424000–2425000 0 Hombres
## 6426 2425000–2426000 0 Hombres
## 6427 2426000–2427000 0 Hombres
## 6428 2427000–2428000 0 Hombres
## 6429 2428000–2429000 0 Hombres
## 6430 2429000–2430000 0 Hombres
## 6431 2430000–2431000 0 Hombres
## 6432 2431000–2432000 0 Hombres
## 6433 2432000–2433000 0 Hombres
## 6434 2433000–2434000 0 Hombres
## 6435 2434000–2435000 0 Hombres
## 6436 2435000–2436000 0 Hombres
## 6437 2436000–2437000 0 Hombres
## 6438 2437000–2438000 0 Hombres
## 6439 2438000–2439000 0 Hombres
## 6440 2439000–2440000 0 Hombres
## 6441 2440000–2441000 0 Hombres
## 6442 2441000–2442000 0 Hombres
## 6443 2442000–2443000 0 Hombres
## 6444 2443000–2444000 0 Hombres
## 6445 2444000–2445000 0 Hombres
## 6446 2445000–2446000 0 Hombres
## 6447 2446000–2447000 0 Hombres
## 6448 2447000–2448000 0 Hombres
## 6449 2448000–2449000 0 Hombres
## 6450 2449000–2450000 0 Hombres
## 6451 2450000–2451000 0 Hombres
## 6452 2451000–2452000 0 Hombres
## 6453 2452000–2453000 0 Hombres
## 6454 2453000–2454000 0 Hombres
## 6455 2454000–2455000 0 Hombres
## 6456 2455000–2456000 0 Hombres
## 6457 2456000–2457000 0 Hombres
## 6458 2457000–2458000 0 Hombres
## 6459 2458000–2459000 0 Hombres
## 6460 2459000–2460000 0 Hombres
## 6461 2460000–2461000 0 Hombres
## 6462 2461000–2462000 0 Hombres
## 6463 2462000–2463000 0 Hombres
## 6464 2463000–2464000 0 Hombres
## 6465 2464000–2465000 0 Hombres
## 6466 2465000–2466000 0 Hombres
## 6467 2466000–2467000 0 Hombres
## 6468 2467000–2468000 0 Hombres
## 6469 2468000–2469000 0 Hombres
## 6470 2469000–2470000 0 Hombres
## 6471 2470000–2471000 0 Hombres
## 6472 2471000–2472000 0 Hombres
## 6473 2472000–2473000 0 Hombres
## 6474 2473000–2474000 0 Hombres
## 6475 2474000–2475000 0 Hombres
## 6476 2475000–2476000 0 Hombres
## 6477 2476000–2477000 0 Hombres
## 6478 2477000–2478000 0 Hombres
## 6479 2478000–2479000 0 Hombres
## 6480 2479000–2480000 0 Hombres
## 6481 2480000–2481000 0 Hombres
## 6482 2481000–2482000 0 Hombres
## 6483 2482000–2483000 0 Hombres
## 6484 2483000–2484000 0 Hombres
## 6485 2484000–2485000 0 Hombres
## 6486 2485000–2486000 0 Hombres
## 6487 2486000–2487000 0 Hombres
## 6488 2487000–2488000 0 Hombres
## 6489 2488000–2489000 0 Hombres
## 6490 2489000–2490000 0 Hombres
## 6491 2490000–2491000 0 Hombres
## 6492 2491000–2492000 0 Hombres
## 6493 2492000–2493000 0 Hombres
## 6494 2493000–2494000 0 Hombres
## 6495 2494000–2495000 0 Hombres
## 6496 2495000–2496000 0 Hombres
## 6497 2496000–2497000 0 Hombres
## 6498 2497000–2498000 0 Hombres
## 6499 2498000–2499000 0 Hombres
## 6500 2499000–2500000 0 Hombres
## 6501 2500000–2501000 0 Hombres
## 6502 2501000–2502000 0 Hombres
## 6503 2502000–2503000 0 Hombres
## 6504 2503000–2504000 0 Hombres
## 6505 2504000–2505000 0 Hombres
## 6506 2505000–2506000 0 Hombres
## 6507 2506000–2507000 0 Hombres
## 6508 2507000–2508000 0 Hombres
## 6509 2508000–2509000 0 Hombres
## 6510 2509000–2510000 0 Hombres
## 6511 2510000–2511000 0 Hombres
## 6512 2511000–2512000 0 Hombres
## 6513 2512000–2513000 0 Hombres
## 6514 2513000–2514000 0 Hombres
## 6515 2514000–2515000 0 Hombres
## 6516 2515000–2516000 0 Hombres
## 6517 2516000–2517000 0 Hombres
## 6518 2517000–2518000 0 Hombres
## 6519 2518000–2519000 0 Hombres
## 6520 2519000–2520000 0 Hombres
## 6521 2520000–2521000 0 Hombres
## 6522 2521000–2522000 0 Hombres
## 6523 2522000–2523000 0 Hombres
## 6524 2523000–2524000 0 Hombres
## 6525 2524000–2525000 0 Hombres
## 6526 2525000–2526000 0 Hombres
## 6527 2526000–2527000 0 Hombres
## 6528 2527000–2528000 0 Hombres
## 6529 2528000–2529000 0 Hombres
## 6530 2529000–2530000 0 Hombres
## 6531 2530000–2531000 0 Hombres
## 6532 2531000–2532000 0 Hombres
## 6533 2532000–2533000 0 Hombres
## 6534 2533000–2534000 0 Hombres
## 6535 2534000–2535000 0 Hombres
## 6536 2535000–2536000 0 Hombres
## 6537 2536000–2537000 0 Hombres
## 6538 2537000–2538000 0 Hombres
## 6539 2538000–2539000 0 Hombres
## 6540 2539000–2540000 0 Hombres
## 6541 2540000–2541000 0 Hombres
## 6542 2541000–2542000 0 Hombres
## 6543 2542000–2543000 0 Hombres
## 6544 2543000–2544000 0 Hombres
## 6545 2544000–2545000 0 Hombres
## 6546 2545000–2546000 0 Hombres
## 6547 2546000–2547000 0 Hombres
## 6548 2547000–2548000 0 Hombres
## 6549 2548000–2549000 0 Hombres
## 6550 2549000–2550000 0 Hombres
## 6551 2550000–2551000 0 Hombres
## 6552 2551000–2552000 0 Hombres
## 6553 2552000–2553000 0 Hombres
## 6554 2553000–2554000 0 Hombres
## 6555 2554000–2555000 0 Hombres
## 6556 2555000–2556000 0 Hombres
## 6557 2556000–2557000 0 Hombres
## 6558 2557000–2558000 0 Hombres
## 6559 2558000–2559000 0 Hombres
## 6560 2559000–2560000 0 Hombres
## 6561 2560000–2561000 0 Hombres
## 6562 2561000–2562000 0 Hombres
## 6563 2562000–2563000 0 Hombres
## 6564 2563000–2564000 0 Hombres
## 6565 2564000–2565000 0 Hombres
## 6566 2565000–2566000 0 Hombres
## 6567 2566000–2567000 0 Hombres
## 6568 2567000–2568000 0 Hombres
## 6569 2568000–2569000 0 Hombres
## 6570 2569000–2570000 0 Hombres
## 6571 2570000–2571000 0 Hombres
## 6572 2571000–2572000 0 Hombres
## 6573 2572000–2573000 0 Hombres
## 6574 2573000–2574000 0 Hombres
## 6575 2574000–2575000 0 Hombres
## 6576 2575000–2576000 0 Hombres
## 6577 2576000–2577000 0 Hombres
## 6578 2577000–2578000 0 Hombres
## 6579 2578000–2579000 0 Hombres
## 6580 2579000–2580000 0 Hombres
## 6581 2580000–2581000 0 Hombres
## 6582 2581000–2582000 0 Hombres
## 6583 2582000–2583000 0 Hombres
## 6584 2583000–2584000 0 Hombres
## 6585 2584000–2585000 0 Hombres
## 6586 2585000–2586000 0 Hombres
## 6587 2586000–2587000 0 Hombres
## 6588 2587000–2588000 0 Hombres
## 6589 2588000–2589000 0 Hombres
## 6590 2589000–2590000 0 Hombres
## 6591 2590000–2591000 0 Hombres
## 6592 2591000–2592000 0 Hombres
## 6593 2592000–2593000 0 Hombres
## 6594 2593000–2594000 0 Hombres
## 6595 2594000–2595000 0 Hombres
## 6596 2595000–2596000 0 Hombres
## 6597 2596000–2597000 0 Hombres
## 6598 2597000–2598000 0 Hombres
## 6599 2598000–2599000 0 Hombres
## 6600 2599000–2600000 0 Hombres
## 6601 2600000–2601000 0 Hombres
## 6602 2601000–2602000 0 Hombres
## 6603 2602000–2603000 0 Hombres
## 6604 2603000–2604000 0 Hombres
## 6605 2604000–2605000 0 Hombres
## 6606 2605000–2606000 0 Hombres
## 6607 2606000–2607000 0 Hombres
## 6608 2607000–2608000 0 Hombres
## 6609 2608000–2609000 0 Hombres
## 6610 2609000–2610000 0 Hombres
## 6611 2610000–2611000 0 Hombres
## 6612 2611000–2612000 0 Hombres
## 6613 2612000–2613000 0 Hombres
## 6614 2613000–2614000 0 Hombres
## 6615 2614000–2615000 0 Hombres
## 6616 2615000–2616000 0 Hombres
## 6617 2616000–2617000 0 Hombres
## 6618 2617000–2618000 0 Hombres
## 6619 2618000–2619000 0 Hombres
## 6620 2619000–2620000 0 Hombres
## 6621 2620000–2621000 0 Hombres
## 6622 2621000–2622000 0 Hombres
## 6623 2622000–2623000 0 Hombres
## 6624 2623000–2624000 0 Hombres
## 6625 2624000–2625000 0 Hombres
## 6626 2625000–2626000 0 Hombres
## 6627 2626000–2627000 0 Hombres
## 6628 2627000–2628000 0 Hombres
## 6629 2628000–2629000 0 Hombres
## 6630 2629000–2630000 0 Hombres
## 6631 2630000–2631000 0 Hombres
## 6632 2631000–2632000 0 Hombres
## 6633 2632000–2633000 0 Hombres
## 6634 2633000–2634000 0 Hombres
## 6635 2634000–2635000 0 Hombres
## 6636 2635000–2636000 0 Hombres
## 6637 2636000–2637000 0 Hombres
## 6638 2637000–2638000 0 Hombres
## 6639 2638000–2639000 0 Hombres
## 6640 2639000–2640000 0 Hombres
## 6641 2640000–2641000 0 Hombres
## 6642 2641000–2642000 0 Hombres
## 6643 2642000–2643000 0 Hombres
## 6644 2643000–2644000 0 Hombres
## 6645 2644000–2645000 0 Hombres
## 6646 2645000–2646000 0 Hombres
## 6647 2646000–2647000 0 Hombres
## 6648 2647000–2648000 0 Hombres
## 6649 2648000–2649000 0 Hombres
## 6650 2649000–2650000 0 Hombres
## 6651 2650000–2651000 0 Hombres
## 6652 2651000–2652000 0 Hombres
## 6653 2652000–2653000 0 Hombres
## 6654 2653000–2654000 0 Hombres
## 6655 2654000–2655000 0 Hombres
## 6656 2655000–2656000 0 Hombres
## 6657 2656000–2657000 0 Hombres
## 6658 2657000–2658000 0 Hombres
## 6659 2658000–2659000 0 Hombres
## 6660 2659000–2660000 0 Hombres
## 6661 2660000–2661000 0 Hombres
## 6662 2661000–2662000 0 Hombres
## 6663 2662000–2663000 0 Hombres
## 6664 2663000–2664000 0 Hombres
## 6665 2664000–2665000 0 Hombres
## 6666 2665000–2666000 0 Hombres
## 6667 2666000–2667000 0 Hombres
## 6668 2667000–2668000 0 Hombres
## 6669 2668000–2669000 0 Hombres
## 6670 2669000–2670000 0 Hombres
## 6671 2670000–2671000 0 Hombres
## 6672 2671000–2672000 0 Hombres
## 6673 2672000–2673000 0 Hombres
## 6674 2673000–2674000 0 Hombres
## 6675 2674000–2675000 0 Hombres
## 6676 2675000–2676000 0 Hombres
## 6677 2676000–2677000 0 Hombres
## 6678 2677000–2678000 0 Hombres
## 6679 2678000–2679000 0 Hombres
## 6680 2679000–2680000 0 Hombres
## 6681 2680000–2681000 0 Hombres
## 6682 2681000–2682000 0 Hombres
## 6683 2682000–2683000 0 Hombres
## 6684 2683000–2684000 0 Hombres
## 6685 2684000–2685000 0 Hombres
## 6686 2685000–2686000 0 Hombres
## 6687 2686000–2687000 0 Hombres
## 6688 2687000–2688000 0 Hombres
## 6689 2688000–2689000 0 Hombres
## 6690 2689000–2690000 0 Hombres
## 6691 2690000–2691000 0 Hombres
## 6692 2691000–2692000 0 Hombres
## 6693 2692000–2693000 0 Hombres
## 6694 2693000–2694000 0 Hombres
## 6695 2694000–2695000 0 Hombres
## 6696 2695000–2696000 0 Hombres
## 6697 2696000–2697000 0 Hombres
## 6698 2697000–2698000 0 Hombres
## 6699 2698000–2699000 0 Hombres
## 6700 2699000–2700000 0 Hombres
## 6701 2700000–2701000 0 Hombres
## 6702 2701000–2702000 0 Hombres
## 6703 2702000–2703000 0 Hombres
## 6704 2703000–2704000 0 Hombres
## 6705 2704000–2705000 0 Hombres
## 6706 2705000–2706000 0 Hombres
## 6707 2706000–2707000 0 Hombres
## 6708 2707000–2708000 0 Hombres
## 6709 2708000–2709000 0 Hombres
## 6710 2709000–2710000 0 Hombres
## 6711 2710000–2711000 0 Hombres
## 6712 2711000–2712000 0 Hombres
## 6713 2712000–2713000 0 Hombres
## 6714 2713000–2714000 0 Hombres
## 6715 2714000–2715000 0 Hombres
## 6716 2715000–2716000 0 Hombres
## 6717 2716000–2717000 0 Hombres
## 6718 2717000–2718000 0 Hombres
## 6719 2718000–2719000 0 Hombres
## 6720 2719000–2720000 0 Hombres
## 6721 2720000–2721000 0 Hombres
## 6722 2721000–2722000 0 Hombres
## 6723 2722000–2723000 0 Hombres
## 6724 2723000–2724000 0 Hombres
## 6725 2724000–2725000 0 Hombres
## 6726 2725000–2726000 0 Hombres
## 6727 2726000–2727000 0 Hombres
## 6728 2727000–2728000 0 Hombres
## 6729 2728000–2729000 0 Hombres
## 6730 2729000–2730000 0 Hombres
## 6731 2730000–2731000 0 Hombres
## 6732 2731000–2732000 0 Hombres
## 6733 2732000–2733000 0 Hombres
## 6734 2733000–2734000 0 Hombres
## 6735 2734000–2735000 0 Hombres
## 6736 2735000–2736000 0 Hombres
## 6737 2736000–2737000 0 Hombres
## 6738 2737000–2738000 0 Hombres
## 6739 2738000–2739000 0 Hombres
## 6740 2739000–2740000 0 Hombres
## 6741 2740000–2741000 0 Hombres
## 6742 2741000–2742000 0 Hombres
## 6743 2742000–2743000 0 Hombres
## 6744 2743000–2744000 0 Hombres
## 6745 2744000–2745000 0 Hombres
## 6746 2745000–2746000 0 Hombres
## 6747 2746000–2747000 0 Hombres
## 6748 2747000–2748000 0 Hombres
## 6749 2748000–2749000 0 Hombres
## 6750 2749000–2750000 0 Hombres
## 6751 2750000–2751000 0 Hombres
## 6752 2751000–2752000 0 Hombres
## 6753 2752000–2753000 0 Hombres
## 6754 2753000–2754000 0 Hombres
## 6755 2754000–2755000 0 Hombres
## 6756 2755000–2756000 0 Hombres
## 6757 2756000–2757000 0 Hombres
## 6758 2757000–2758000 0 Hombres
## 6759 2758000–2759000 0 Hombres
## 6760 2759000–2760000 0 Hombres
## 6761 2760000–2761000 0 Hombres
## 6762 2761000–2762000 0 Hombres
## 6763 2762000–2763000 0 Hombres
## 6764 2763000–2764000 0 Hombres
## 6765 2764000–2765000 0 Hombres
## 6766 2765000–2766000 0 Hombres
## 6767 2766000–2767000 0 Hombres
## 6768 2767000–2768000 0 Hombres
## 6769 2768000–2769000 0 Hombres
## 6770 2769000–2770000 0 Hombres
## 6771 2770000–2771000 0 Hombres
## 6772 2771000–2772000 0 Hombres
## 6773 2772000–2773000 0 Hombres
## 6774 2773000–2774000 0 Hombres
## 6775 2774000–2775000 0 Hombres
## 6776 2775000–2776000 0 Hombres
## 6777 2776000–2777000 0 Hombres
## 6778 2777000–2778000 0 Hombres
## 6779 2778000–2779000 0 Hombres
## 6780 2779000–2780000 0 Hombres
## 6781 2780000–2781000 0 Hombres
## 6782 2781000–2782000 0 Hombres
## 6783 2782000–2783000 0 Hombres
## 6784 2783000–2784000 0 Hombres
## 6785 2784000–2785000 0 Hombres
## 6786 2785000–2786000 0 Hombres
## 6787 2786000–2787000 0 Hombres
## 6788 2787000–2788000 0 Hombres
## 6789 2788000–2789000 0 Hombres
## 6790 2789000–2790000 0 Hombres
## 6791 2790000–2791000 0 Hombres
## 6792 2791000–2792000 0 Hombres
## 6793 2792000–2793000 0 Hombres
## 6794 2793000–2794000 0 Hombres
## 6795 2794000–2795000 0 Hombres
## 6796 2795000–2796000 0 Hombres
## 6797 2796000–2797000 0 Hombres
## 6798 2797000–2798000 0 Hombres
## 6799 2798000–2799000 0 Hombres
## 6800 2799000–2800000 0 Hombres
## 6801 2800000–2801000 0 Hombres
## 6802 2801000–2802000 0 Hombres
## 6803 2802000–2803000 0 Hombres
## 6804 2803000–2804000 0 Hombres
## 6805 2804000–2805000 0 Hombres
## 6806 2805000–2806000 0 Hombres
## 6807 2806000–2807000 0 Hombres
## 6808 2807000–2808000 0 Hombres
## 6809 2808000–2809000 0 Hombres
## 6810 2809000–2810000 0 Hombres
## 6811 2810000–2811000 0 Hombres
## 6812 2811000–2812000 0 Hombres
## 6813 2812000–2813000 0 Hombres
## 6814 2813000–2814000 0 Hombres
## 6815 2814000–2815000 0 Hombres
## 6816 2815000–2816000 0 Hombres
## 6817 2816000–2817000 0 Hombres
## 6818 2817000–2818000 0 Hombres
## 6819 2818000–2819000 0 Hombres
## 6820 2819000–2820000 0 Hombres
## 6821 2820000–2821000 0 Hombres
## 6822 2821000–2822000 0 Hombres
## 6823 2822000–2823000 0 Hombres
## 6824 2823000–2824000 0 Hombres
## 6825 2824000–2825000 0 Hombres
## 6826 2825000–2826000 0 Hombres
## 6827 2826000–2827000 0 Hombres
## 6828 2827000–2828000 0 Hombres
## 6829 2828000–2829000 0 Hombres
## 6830 2829000–2830000 0 Hombres
## 6831 2830000–2831000 0 Hombres
## 6832 2831000–2832000 0 Hombres
## 6833 2832000–2833000 0 Hombres
## 6834 2833000–2834000 0 Hombres
## 6835 2834000–2835000 0 Hombres
## 6836 2835000–2836000 0 Hombres
## 6837 2836000–2837000 0 Hombres
## 6838 2837000–2838000 0 Hombres
## 6839 2838000–2839000 0 Hombres
## 6840 2839000–2840000 0 Hombres
## 6841 2840000–2841000 0 Hombres
## 6842 2841000–2842000 0 Hombres
## 6843 2842000–2843000 0 Hombres
## 6844 2843000–2844000 0 Hombres
## 6845 2844000–2845000 0 Hombres
## 6846 2845000–2846000 0 Hombres
## 6847 2846000–2847000 0 Hombres
## 6848 2847000–2848000 0 Hombres
## 6849 2848000–2849000 0 Hombres
## 6850 2849000–2850000 0 Hombres
## 6851 2850000–2851000 0 Hombres
## 6852 2851000–2852000 0 Hombres
## 6853 2852000–2853000 0 Hombres
## 6854 2853000–2854000 0 Hombres
## 6855 2854000–2855000 0 Hombres
## 6856 2855000–2856000 0 Hombres
## 6857 2856000–2857000 0 Hombres
## 6858 2857000–2858000 0 Hombres
## 6859 2858000–2859000 0 Hombres
## 6860 2859000–2860000 0 Hombres
## 6861 2860000–2861000 0 Hombres
## 6862 2861000–2862000 0 Hombres
## 6863 2862000–2863000 0 Hombres
## 6864 2863000–2864000 0 Hombres
## 6865 2864000–2865000 0 Hombres
## 6866 2865000–2866000 0 Hombres
## 6867 2866000–2867000 0 Hombres
## 6868 2867000–2868000 0 Hombres
## 6869 2868000–2869000 0 Hombres
## 6870 2869000–2870000 0 Hombres
## 6871 2870000–2871000 0 Hombres
## 6872 2871000–2872000 0 Hombres
## 6873 2872000–2873000 0 Hombres
## 6874 2873000–2874000 0 Hombres
## 6875 2874000–2875000 0 Hombres
## 6876 2875000–2876000 0 Hombres
## 6877 2876000–2877000 0 Hombres
## 6878 2877000–2878000 0 Hombres
## 6879 2878000–2879000 0 Hombres
## 6880 2879000–2880000 0 Hombres
## 6881 2880000–2881000 0 Hombres
## 6882 2881000–2882000 0 Hombres
## 6883 2882000–2883000 0 Hombres
## 6884 2883000–2884000 0 Hombres
## 6885 2884000–2885000 0 Hombres
## 6886 2885000–2886000 0 Hombres
## 6887 2886000–2887000 0 Hombres
## 6888 2887000–2888000 0 Hombres
## 6889 2888000–2889000 0 Hombres
## 6890 2889000–2890000 0 Hombres
## 6891 2890000–2891000 0 Hombres
## 6892 2891000–2892000 0 Hombres
## 6893 2892000–2893000 0 Hombres
## 6894 2893000–2894000 0 Hombres
## 6895 2894000–2895000 0 Hombres
## 6896 2895000–2896000 0 Hombres
## 6897 2896000–2897000 0 Hombres
## 6898 2897000–2898000 0 Hombres
## 6899 2898000–2899000 0 Hombres
## 6900 2899000–2900000 0 Hombres
## 6901 2900000–2901000 0 Hombres
## 6902 2901000–2902000 0 Hombres
## 6903 2902000–2903000 0 Hombres
## 6904 2903000–2904000 0 Hombres
## 6905 2904000–2905000 0 Hombres
## 6906 2905000–2906000 0 Hombres
## 6907 2906000–2907000 0 Hombres
## 6908 2907000–2908000 0 Hombres
## 6909 2908000–2909000 0 Hombres
## 6910 2909000–2910000 0 Hombres
## 6911 2910000–2911000 0 Hombres
## 6912 2911000–2912000 0 Hombres
## 6913 2912000–2913000 0 Hombres
## 6914 2913000–2914000 0 Hombres
## 6915 2914000–2915000 0 Hombres
## 6916 2915000–2916000 0 Hombres
## 6917 2916000–2917000 0 Hombres
## 6918 2917000–2918000 0 Hombres
## 6919 2918000–2919000 0 Hombres
## 6920 2919000–2920000 0 Hombres
## 6921 2920000–2921000 0 Hombres
## 6922 2921000–2922000 0 Hombres
## 6923 2922000–2923000 0 Hombres
## 6924 2923000–2924000 0 Hombres
## 6925 2924000–2925000 0 Hombres
## 6926 2925000–2926000 0 Hombres
## 6927 2926000–2927000 0 Hombres
## 6928 2927000–2928000 0 Hombres
## 6929 2928000–2929000 0 Hombres
## 6930 2929000–2930000 0 Hombres
## 6931 2930000–2931000 0 Hombres
## 6932 2931000–2932000 0 Hombres
## 6933 2932000–2933000 0 Hombres
## 6934 2933000–2934000 0 Hombres
## 6935 2934000–2935000 0 Hombres
## 6936 2935000–2936000 0 Hombres
## 6937 2936000–2937000 0 Hombres
## 6938 2937000–2938000 0 Hombres
## 6939 2938000–2939000 0 Hombres
## 6940 2939000–2940000 0 Hombres
## 6941 2940000–2941000 0 Hombres
## 6942 2941000–2942000 0 Hombres
## 6943 2942000–2943000 0 Hombres
## 6944 2943000–2944000 0 Hombres
## 6945 2944000–2945000 0 Hombres
## 6946 2945000–2946000 0 Hombres
## 6947 2946000–2947000 0 Hombres
## 6948 2947000–2948000 0 Hombres
## 6949 2948000–2949000 0 Hombres
## 6950 2949000–2950000 0 Hombres
## 6951 2950000–2951000 0 Hombres
## 6952 2951000–2952000 0 Hombres
## 6953 2952000–2953000 0 Hombres
## 6954 2953000–2954000 0 Hombres
## 6955 2954000–2955000 0 Hombres
## 6956 2955000–2956000 0 Hombres
## 6957 2956000–2957000 0 Hombres
## 6958 2957000–2958000 0 Hombres
## 6959 2958000–2959000 0 Hombres
## 6960 2959000–2960000 0 Hombres
## 6961 2960000–2961000 0 Hombres
## 6962 2961000–2962000 0 Hombres
## 6963 2962000–2963000 0 Hombres
## 6964 2963000–2964000 0 Hombres
## 6965 2964000–2965000 0 Hombres
## 6966 2965000–2966000 0 Hombres
## 6967 2966000–2967000 0 Hombres
## 6968 2967000–2968000 0 Hombres
## 6969 2968000–2969000 0 Hombres
## 6970 2969000–2970000 0 Hombres
## 6971 2970000–2971000 0 Hombres
## 6972 2971000–2972000 0 Hombres
## 6973 2972000–2973000 0 Hombres
## 6974 2973000–2974000 0 Hombres
## 6975 2974000–2975000 0 Hombres
## 6976 2975000–2976000 0 Hombres
## 6977 2976000–2977000 0 Hombres
## 6978 2977000–2978000 0 Hombres
## 6979 2978000–2979000 0 Hombres
## 6980 2979000–2980000 0 Hombres
## 6981 2980000–2981000 0 Hombres
## 6982 2981000–2982000 0 Hombres
## 6983 2982000–2983000 0 Hombres
## 6984 2983000–2984000 0 Hombres
## 6985 2984000–2985000 0 Hombres
## 6986 2985000–2986000 0 Hombres
## 6987 2986000–2987000 0 Hombres
## 6988 2987000–2988000 0 Hombres
## 6989 2988000–2989000 0 Hombres
## 6990 2989000–2990000 0 Hombres
## 6991 2990000–2991000 0 Hombres
## 6992 2991000–2992000 0 Hombres
## 6993 2992000–2993000 0 Hombres
## 6994 2993000–2994000 0 Hombres
## 6995 2994000–2995000 0 Hombres
## 6996 2995000–2996000 0 Hombres
## 6997 2996000–2997000 0 Hombres
## 6998 2997000–2998000 0 Hombres
## 6999 2998000–2999000 0 Hombres
## 7000 2999000–3e+06 0 Hombres
## 7001 3e+06–3001000 0 Hombres
## 7002 3001000–3002000 0 Hombres
## 7003 3002000–3003000 0 Hombres
## 7004 3003000–3004000 0 Hombres
## 7005 3004000–3005000 0 Hombres
## 7006 3005000–3006000 0 Hombres
## 7007 3006000–3007000 0 Hombres
## 7008 3007000–3008000 0 Hombres
## 7009 3008000–3009000 0 Hombres
## 7010 3009000–3010000 0 Hombres
## 7011 3010000–3011000 0 Hombres
## 7012 3011000–3012000 0 Hombres
## 7013 3012000–3013000 0 Hombres
## 7014 3013000–3014000 0 Hombres
## 7015 3014000–3015000 0 Hombres
## 7016 3015000–3016000 0 Hombres
## 7017 3016000–3017000 0 Hombres
## 7018 3017000–3018000 0 Hombres
## 7019 3018000–3019000 0 Hombres
## 7020 3019000–3020000 0 Hombres
## 7021 3020000–3021000 0 Hombres
## 7022 3021000–3022000 0 Hombres
## 7023 3022000–3023000 0 Hombres
## 7024 3023000–3024000 0 Hombres
## 7025 3024000–3025000 0 Hombres
## 7026 3025000–3026000 0 Hombres
## 7027 3026000–3027000 0 Hombres
## 7028 3027000–3028000 0 Hombres
## 7029 3028000–3029000 0 Hombres
## 7030 3029000–3030000 0 Hombres
## 7031 3030000–3031000 0 Hombres
## 7032 3031000–3032000 0 Hombres
## 7033 3032000–3033000 0 Hombres
## 7034 3033000–3034000 0 Hombres
## 7035 3034000–3035000 0 Hombres
## 7036 3035000–3036000 0 Hombres
## 7037 3036000–3037000 0 Hombres
## 7038 3037000–3038000 0 Hombres
## 7039 3038000–3039000 0 Hombres
## 7040 3039000–3040000 0 Hombres
## 7041 3040000–3041000 0 Hombres
## 7042 3041000–3042000 0 Hombres
## 7043 3042000–3043000 0 Hombres
## 7044 3043000–3044000 0 Hombres
## 7045 3044000–3045000 0 Hombres
## 7046 3045000–3046000 0 Hombres
## 7047 3046000–3047000 0 Hombres
## 7048 3047000–3048000 0 Hombres
## 7049 3048000–3049000 0 Hombres
## 7050 3049000–3050000 0 Hombres
## 7051 3050000–3051000 0 Hombres
## 7052 3051000–3052000 0 Hombres
## 7053 3052000–3053000 0 Hombres
## 7054 3053000–3054000 0 Hombres
## 7055 3054000–3055000 0 Hombres
## 7056 3055000–3056000 0 Hombres
## 7057 3056000–3057000 0 Hombres
## 7058 3057000–3058000 0 Hombres
## 7059 3058000–3059000 0 Hombres
## 7060 3059000–3060000 0 Hombres
## 7061 3060000–3061000 0 Hombres
## 7062 3061000–3062000 0 Hombres
## 7063 3062000–3063000 0 Hombres
## 7064 3063000–3064000 0 Hombres
## 7065 3064000–3065000 0 Hombres
## 7066 3065000–3066000 0 Hombres
## 7067 3066000–3067000 0 Hombres
## 7068 3067000–3068000 0 Hombres
## 7069 3068000–3069000 0 Hombres
## 7070 3069000–3070000 0 Hombres
## 7071 3070000–3071000 0 Hombres
## 7072 3071000–3072000 0 Hombres
## 7073 3072000–3073000 0 Hombres
## 7074 3073000–3074000 0 Hombres
## 7075 3074000–3075000 0 Hombres
## 7076 3075000–3076000 0 Hombres
## 7077 3076000–3077000 0 Hombres
## 7078 3077000–3078000 0 Hombres
## 7079 3078000–3079000 0 Hombres
## 7080 3079000–3080000 0 Hombres
## 7081 3080000–3081000 0 Hombres
## 7082 3081000–3082000 0 Hombres
## 7083 3082000–3083000 0 Hombres
## 7084 3083000–3084000 0 Hombres
## 7085 3084000–3085000 0 Hombres
## 7086 3085000–3086000 0 Hombres
## 7087 3086000–3087000 0 Hombres
## 7088 3087000–3088000 0 Hombres
## 7089 3088000–3089000 0 Hombres
## 7090 3089000–3090000 0 Hombres
## 7091 3090000–3091000 0 Hombres
## 7092 3091000–3092000 0 Hombres
## 7093 3092000–3093000 0 Hombres
## 7094 3093000–3094000 0 Hombres
## 7095 3094000–3095000 0 Hombres
## 7096 3095000–3096000 0 Hombres
## 7097 3096000–3097000 0 Hombres
## 7098 3097000–3098000 0 Hombres
## 7099 3098000–3099000 0 Hombres
## 7100 3099000–3100000 0 Hombres
## 7101 3100000–3101000 0 Hombres
## 7102 3101000–3102000 0 Hombres
## 7103 3102000–3103000 0 Hombres
## 7104 3103000–3104000 0 Hombres
## 7105 3104000–3105000 0 Hombres
## 7106 3105000–3106000 0 Hombres
## 7107 3106000–3107000 0 Hombres
## 7108 3107000–3108000 0 Hombres
## 7109 3108000–3109000 0 Hombres
## 7110 3109000–3110000 0 Hombres
## 7111 3110000–3111000 0 Hombres
## 7112 3111000–3112000 0 Hombres
## 7113 3112000–3113000 0 Hombres
## 7114 3113000–3114000 0 Hombres
## 7115 3114000–3115000 0 Hombres
## 7116 3115000–3116000 0 Hombres
## 7117 3116000–3117000 0 Hombres
## 7118 3117000–3118000 0 Hombres
## 7119 3118000–3119000 0 Hombres
## 7120 3119000–3120000 0 Hombres
## 7121 3120000–3121000 0 Hombres
## 7122 3121000–3122000 0 Hombres
## 7123 3122000–3123000 0 Hombres
## 7124 3123000–3124000 0 Hombres
## 7125 3124000–3125000 0 Hombres
## 7126 3125000–3126000 0 Hombres
## 7127 3126000–3127000 0 Hombres
## 7128 3127000–3128000 0 Hombres
## 7129 3128000–3129000 0 Hombres
## 7130 3129000–3130000 0 Hombres
## 7131 3130000–3131000 0 Hombres
## 7132 3131000–3132000 0 Hombres
## 7133 3132000–3133000 0 Hombres
## 7134 3133000–3134000 0 Hombres
## 7135 3134000–3135000 0 Hombres
## 7136 3135000–3136000 0 Hombres
## 7137 3136000–3137000 0 Hombres
## 7138 3137000–3138000 0 Hombres
## 7139 3138000–3139000 0 Hombres
## 7140 3139000–3140000 0 Hombres
## 7141 3140000–3141000 0 Hombres
## 7142 3141000–3142000 0 Hombres
## 7143 3142000–3143000 0 Hombres
## 7144 3143000–3144000 0 Hombres
## 7145 3144000–3145000 0 Hombres
## 7146 3145000–3146000 0 Hombres
## 7147 3146000–3147000 0 Hombres
## 7148 3147000–3148000 0 Hombres
## 7149 3148000–3149000 0 Hombres
## 7150 3149000–3150000 0 Hombres
## 7151 3150000–3151000 0 Hombres
## 7152 3151000–3152000 0 Hombres
## 7153 3152000–3153000 0 Hombres
## 7154 3153000–3154000 0 Hombres
## 7155 3154000–3155000 0 Hombres
## 7156 3155000–3156000 0 Hombres
## 7157 3156000–3157000 0 Hombres
## 7158 3157000–3158000 0 Hombres
## 7159 3158000–3159000 0 Hombres
## 7160 3159000–3160000 0 Hombres
## 7161 3160000–3161000 0 Hombres
## 7162 3161000–3162000 0 Hombres
## 7163 3162000–3163000 0 Hombres
## 7164 3163000–3164000 0 Hombres
## 7165 3164000–3165000 0 Hombres
## 7166 3165000–3166000 0 Hombres
## 7167 3166000–3167000 0 Hombres
## 7168 3167000–3168000 0 Hombres
## 7169 3168000–3169000 0 Hombres
## 7170 3169000–3170000 0 Hombres
## 7171 3170000–3171000 0 Hombres
## 7172 3171000–3172000 0 Hombres
## 7173 3172000–3173000 0 Hombres
## 7174 3173000–3174000 0 Hombres
## 7175 3174000–3175000 0 Hombres
## 7176 3175000–3176000 0 Hombres
## 7177 3176000–3177000 0 Hombres
## 7178 3177000–3178000 0 Hombres
## 7179 3178000–3179000 0 Hombres
## 7180 3179000–3180000 0 Hombres
## 7181 3180000–3181000 0 Hombres
## 7182 3181000–3182000 0 Hombres
## 7183 3182000–3183000 0 Hombres
## 7184 3183000–3184000 0 Hombres
## 7185 3184000–3185000 0 Hombres
## 7186 3185000–3186000 0 Hombres
## 7187 3186000–3187000 0 Hombres
## 7188 3187000–3188000 0 Hombres
## 7189 3188000–3189000 0 Hombres
## 7190 3189000–3190000 0 Hombres
## 7191 3190000–3191000 0 Hombres
## 7192 3191000–3192000 0 Hombres
## 7193 3192000–3193000 0 Hombres
## 7194 3193000–3194000 0 Hombres
## 7195 3194000–3195000 0 Hombres
## 7196 3195000–3196000 0 Hombres
## 7197 3196000–3197000 0 Hombres
## 7198 3197000–3198000 0 Hombres
## 7199 3198000–3199000 0 Hombres
## 7200 3199000–3200000 0 Hombres
## 7201 3200000–3201000 0 Hombres
## 7202 3201000–3202000 0 Hombres
## 7203 3202000–3203000 0 Hombres
## 7204 3203000–3204000 0 Hombres
## 7205 3204000–3205000 0 Hombres
## 7206 3205000–3206000 0 Hombres
## 7207 3206000–3207000 0 Hombres
## 7208 3207000–3208000 0 Hombres
## 7209 3208000–3209000 0 Hombres
## 7210 3209000–3210000 0 Hombres
## 7211 3210000–3211000 0 Hombres
## 7212 3211000–3212000 0 Hombres
## 7213 3212000–3213000 0 Hombres
## 7214 3213000–3214000 0 Hombres
## 7215 3214000–3215000 0 Hombres
## 7216 3215000–3216000 0 Hombres
## 7217 3216000–3217000 0 Hombres
## 7218 3217000–3218000 0 Hombres
## 7219 3218000–3219000 0 Hombres
## 7220 3219000–3220000 0 Hombres
## 7221 3220000–3221000 0 Hombres
## 7222 3221000–3222000 0 Hombres
## 7223 3222000–3223000 0 Hombres
## 7224 3223000–3224000 0 Hombres
## 7225 3224000–3225000 0 Hombres
## 7226 3225000–3226000 0 Hombres
## 7227 3226000–3227000 0 Hombres
## 7228 3227000–3228000 0 Hombres
## 7229 3228000–3229000 0 Hombres
## 7230 3229000–3230000 0 Hombres
## 7231 3230000–3231000 0 Hombres
## 7232 3231000–3232000 0 Hombres
## 7233 3232000–3233000 0 Hombres
## 7234 3233000–3234000 0 Hombres
## 7235 3234000–3235000 0 Hombres
## 7236 3235000–3236000 0 Hombres
## 7237 3236000–3237000 0 Hombres
## 7238 3237000–3238000 0 Hombres
## 7239 3238000–3239000 0 Hombres
## 7240 3239000–3240000 0 Hombres
## 7241 3240000–3241000 0 Hombres
## 7242 3241000–3242000 0 Hombres
## 7243 3242000–3243000 0 Hombres
## 7244 3243000–3244000 0 Hombres
## 7245 3244000–3245000 0 Hombres
## 7246 3245000–3246000 0 Hombres
## 7247 3246000–3247000 0 Hombres
## 7248 3247000–3248000 0 Hombres
## 7249 3248000–3249000 0 Hombres
## 7250 3249000–3250000 0 Hombres
## 7251 3250000–3251000 0 Hombres
## 7252 3251000–3252000 0 Hombres
## 7253 3252000–3253000 0 Hombres
## 7254 3253000–3254000 0 Hombres
## 7255 3254000–3255000 0 Hombres
## 7256 3255000–3256000 0 Hombres
## 7257 3256000–3257000 0 Hombres
## 7258 3257000–3258000 0 Hombres
## 7259 3258000–3259000 0 Hombres
## 7260 3259000–3260000 0 Hombres
## 7261 3260000–3261000 0 Hombres
## 7262 3261000–3262000 0 Hombres
## 7263 3262000–3263000 0 Hombres
## 7264 3263000–3264000 0 Hombres
## 7265 3264000–3265000 0 Hombres
## 7266 3265000–3266000 0 Hombres
## 7267 3266000–3267000 0 Hombres
## 7268 3267000–3268000 0 Hombres
## 7269 3268000–3269000 0 Hombres
## 7270 3269000–3270000 0 Hombres
## 7271 3270000–3271000 0 Hombres
## 7272 3271000–3272000 0 Hombres
## 7273 3272000–3273000 0 Hombres
## 7274 3273000–3274000 0 Hombres
## 7275 3274000–3275000 0 Hombres
## 7276 3275000–3276000 0 Hombres
## 7277 3276000–3277000 0 Hombres
## 7278 3277000–3278000 0 Hombres
## 7279 3278000–3279000 0 Hombres
## 7280 3279000–3280000 0 Hombres
## 7281 3280000–3281000 0 Hombres
## 7282 3281000–3282000 0 Hombres
## 7283 3282000–3283000 0 Hombres
## 7284 3283000–3284000 0 Hombres
## 7285 3284000–3285000 0 Hombres
## 7286 3285000–3286000 0 Hombres
## 7287 3286000–3287000 0 Hombres
## 7288 3287000–3288000 0 Hombres
## 7289 3288000–3289000 0 Hombres
## 7290 3289000–3290000 0 Hombres
## 7291 3290000–3291000 0 Hombres
## 7292 3291000–3292000 0 Hombres
## 7293 3292000–3293000 0 Hombres
## 7294 3293000–3294000 0 Hombres
## 7295 3294000–3295000 0 Hombres
## 7296 3295000–3296000 0 Hombres
## 7297 3296000–3297000 0 Hombres
## 7298 3297000–3298000 0 Hombres
## 7299 3298000–3299000 0 Hombres
## 7300 3299000–3300000 0 Hombres
## 7301 3300000–3301000 0 Hombres
## 7302 3301000–3302000 0 Hombres
## 7303 3302000–3303000 0 Hombres
## 7304 3303000–3304000 0 Hombres
## 7305 3304000–3305000 0 Hombres
## 7306 3305000–3306000 0 Hombres
## 7307 3306000–3307000 0 Hombres
## 7308 3307000–3308000 0 Hombres
## 7309 3308000–3309000 0 Hombres
## 7310 3309000–3310000 0 Hombres
## 7311 3310000–3311000 0 Hombres
## 7312 3311000–3312000 0 Hombres
## 7313 3312000–3313000 0 Hombres
## 7314 3313000–3314000 0 Hombres
## 7315 3314000–3315000 0 Hombres
## 7316 3315000–3316000 0 Hombres
## 7317 3316000–3317000 0 Hombres
## 7318 3317000–3318000 0 Hombres
## 7319 3318000–3319000 0 Hombres
## 7320 3319000–3320000 0 Hombres
## 7321 3320000–3321000 0 Hombres
## 7322 3321000–3322000 0 Hombres
## 7323 3322000–3323000 0 Hombres
## 7324 3323000–3324000 0 Hombres
## 7325 3324000–3325000 0 Hombres
## 7326 3325000–3326000 0 Hombres
## 7327 3326000–3327000 0 Hombres
## 7328 3327000–3328000 0 Hombres
## 7329 3328000–3329000 0 Hombres
## 7330 3329000–3330000 0 Hombres
## 7331 3330000–3331000 0 Hombres
## 7332 3331000–3332000 0 Hombres
## 7333 3332000–3333000 0 Hombres
## 7334 3333000–3334000 0 Hombres
## 7335 3334000–3335000 0 Hombres
## 7336 3335000–3336000 0 Hombres
## 7337 3336000–3337000 0 Hombres
## 7338 3337000–3338000 0 Hombres
## 7339 3338000–3339000 0 Hombres
## 7340 3339000–3340000 0 Hombres
## 7341 3340000–3341000 0 Hombres
## 7342 3341000–3342000 0 Hombres
## 7343 3342000–3343000 0 Hombres
## 7344 3343000–3344000 0 Hombres
## 7345 3344000–3345000 0 Hombres
## 7346 3345000–3346000 0 Hombres
## 7347 3346000–3347000 0 Hombres
## 7348 3347000–3348000 0 Hombres
## 7349 3348000–3349000 0 Hombres
## 7350 3349000–3350000 0 Hombres
## 7351 3350000–3351000 0 Hombres
## 7352 3351000–3352000 0 Hombres
## 7353 3352000–3353000 0 Hombres
## 7354 3353000–3354000 0 Hombres
## 7355 3354000–3355000 0 Hombres
## 7356 3355000–3356000 0 Hombres
## 7357 3356000–3357000 0 Hombres
## 7358 3357000–3358000 0 Hombres
## 7359 3358000–3359000 0 Hombres
## 7360 3359000–3360000 0 Hombres
## 7361 3360000–3361000 0 Hombres
## 7362 3361000–3362000 0 Hombres
## 7363 3362000–3363000 0 Hombres
## 7364 3363000–3364000 0 Hombres
## 7365 3364000–3365000 0 Hombres
## 7366 3365000–3366000 0 Hombres
## 7367 3366000–3367000 0 Hombres
## 7368 3367000–3368000 0 Hombres
## 7369 3368000–3369000 0 Hombres
## 7370 3369000–3370000 0 Hombres
## 7371 3370000–3371000 0 Hombres
## 7372 3371000–3372000 0 Hombres
## 7373 3372000–3373000 0 Hombres
## 7374 3373000–3374000 0 Hombres
## 7375 3374000–3375000 0 Hombres
## 7376 3375000–3376000 0 Hombres
## 7377 3376000–3377000 0 Hombres
## 7378 3377000–3378000 0 Hombres
## 7379 3378000–3379000 0 Hombres
## 7380 3379000–3380000 0 Hombres
## 7381 3380000–3381000 0 Hombres
## 7382 3381000–3382000 0 Hombres
## 7383 3382000–3383000 0 Hombres
## 7384 3383000–3384000 0 Hombres
## 7385 3384000–3385000 0 Hombres
## 7386 3385000–3386000 0 Hombres
## 7387 3386000–3387000 0 Hombres
## 7388 3387000–3388000 0 Hombres
## 7389 3388000–3389000 0 Hombres
## 7390 3389000–3390000 0 Hombres
## 7391 3390000–3391000 0 Hombres
## 7392 3391000–3392000 0 Hombres
## 7393 3392000–3393000 0 Hombres
## 7394 3393000–3394000 0 Hombres
## 7395 3394000–3395000 0 Hombres
## 7396 3395000–3396000 0 Hombres
## 7397 3396000–3397000 0 Hombres
## 7398 3397000–3398000 0 Hombres
## 7399 3398000–3399000 0 Hombres
## 7400 3399000–3400000 0 Hombres
## 7401 3400000–3401000 0 Hombres
## 7402 3401000–3402000 0 Hombres
## 7403 3402000–3403000 0 Hombres
## 7404 3403000–3404000 0 Hombres
## 7405 3404000–3405000 0 Hombres
## 7406 3405000–3406000 0 Hombres
## 7407 3406000–3407000 0 Hombres
## 7408 3407000–3408000 0 Hombres
## 7409 3408000–3409000 0 Hombres
## 7410 3409000–3410000 0 Hombres
## 7411 3410000–3411000 0 Hombres
## 7412 3411000–3412000 0 Hombres
## 7413 3412000–3413000 0 Hombres
## 7414 3413000–3414000 0 Hombres
## 7415 3414000–3415000 0 Hombres
## 7416 3415000–3416000 0 Hombres
## 7417 3416000–3417000 0 Hombres
## 7418 3417000–3418000 0 Hombres
## 7419 3418000–3419000 0 Hombres
## 7420 3419000–3420000 0 Hombres
## 7421 3420000–3421000 0 Hombres
## 7422 3421000–3422000 0 Hombres
## 7423 3422000–3423000 0 Hombres
## 7424 3423000–3424000 0 Hombres
## 7425 3424000–3425000 0 Hombres
## 7426 3425000–3426000 0 Hombres
## 7427 3426000–3427000 0 Hombres
## 7428 3427000–3428000 0 Hombres
## 7429 3428000–3429000 0 Hombres
## 7430 3429000–3430000 0 Hombres
## 7431 3430000–3431000 0 Hombres
## 7432 3431000–3432000 0 Hombres
## 7433 3432000–3433000 0 Hombres
## 7434 3433000–3434000 0 Hombres
## 7435 3434000–3435000 0 Hombres
## 7436 3435000–3436000 0 Hombres
## 7437 3436000–3437000 0 Hombres
## 7438 3437000–3438000 0 Hombres
## 7439 3438000–3439000 0 Hombres
## 7440 3439000–3440000 0 Hombres
## 7441 3440000–3441000 0 Hombres
## 7442 3441000–3442000 0 Hombres
## 7443 3442000–3443000 0 Hombres
## 7444 3443000–3444000 0 Hombres
## 7445 3444000–3445000 0 Hombres
## 7446 3445000–3446000 0 Hombres
## 7447 3446000–3447000 0 Hombres
## 7448 3447000–3448000 0 Hombres
## 7449 3448000–3449000 0 Hombres
## 7450 3449000–3450000 0 Hombres
## 7451 3450000–3451000 0 Hombres
## 7452 3451000–3452000 0 Hombres
## 7453 3452000–3453000 0 Hombres
## 7454 3453000–3454000 0 Hombres
## 7455 3454000–3455000 0 Hombres
## 7456 3455000–3456000 0 Hombres
## 7457 3456000–3457000 0 Hombres
## 7458 3457000–3458000 0 Hombres
## 7459 3458000–3459000 0 Hombres
## 7460 3459000–3460000 0 Hombres
## 7461 3460000–3461000 0 Hombres
## 7462 3461000–3462000 0 Hombres
## 7463 3462000–3463000 0 Hombres
## 7464 3463000–3464000 0 Hombres
## 7465 3464000–3465000 0 Hombres
## 7466 3465000–3466000 0 Hombres
## 7467 3466000–3467000 0 Hombres
## 7468 3467000–3468000 0 Hombres
## 7469 3468000–3469000 0 Hombres
## 7470 3469000–3470000 0 Hombres
## 7471 3470000–3471000 0 Hombres
## 7472 3471000–3472000 0 Hombres
## 7473 3472000–3473000 0 Hombres
## 7474 3473000–3474000 0 Hombres
## 7475 3474000–3475000 0 Hombres
## 7476 3475000–3476000 0 Hombres
## 7477 3476000–3477000 0 Hombres
## 7478 3477000–3478000 0 Hombres
## 7479 3478000–3479000 0 Hombres
## 7480 3479000–3480000 0 Hombres
## 7481 3480000–3481000 0 Hombres
## 7482 3481000–3482000 0 Hombres
## 7483 3482000–3483000 0 Hombres
## 7484 3483000–3484000 0 Hombres
## 7485 3484000–3485000 0 Hombres
## 7486 3485000–3486000 0 Hombres
## 7487 3486000–3487000 0 Hombres
## 7488 3487000–3488000 0 Hombres
## 7489 3488000–3489000 0 Hombres
## 7490 3489000–3490000 0 Hombres
## 7491 3490000–3491000 0 Hombres
## 7492 3491000–3492000 0 Hombres
## 7493 3492000–3493000 0 Hombres
## 7494 3493000–3494000 0 Hombres
## 7495 3494000–3495000 0 Hombres
## 7496 3495000–3496000 0 Hombres
## 7497 3496000–3497000 0 Hombres
## 7498 3497000–3498000 0 Hombres
## 7499 3498000–3499000 0 Hombres
## 7500 3499000–3500000 0 Hombres
## 7501 3500000–3501000 0 Hombres
## 7502 3501000–3502000 0 Hombres
## 7503 3502000–3503000 0 Hombres
## 7504 3503000–3504000 0 Hombres
## 7505 3504000–3505000 0 Hombres
## 7506 3505000–3506000 0 Hombres
## 7507 3506000–3507000 0 Hombres
## 7508 3507000–3508000 0 Hombres
## 7509 3508000–3509000 0 Hombres
## 7510 3509000–3510000 0 Hombres
## 7511 3510000–3511000 0 Hombres
## 7512 3511000–3512000 0 Hombres
## 7513 3512000–3513000 0 Hombres
## 7514 3513000–3514000 0 Hombres
## 7515 3514000–3515000 0 Hombres
## 7516 3515000–3516000 0 Hombres
## 7517 3516000–3517000 0 Hombres
## 7518 3517000–3518000 0 Hombres
## 7519 3518000–3519000 0 Hombres
## 7520 3519000–3520000 0 Hombres
## 7521 3520000–3521000 0 Hombres
## 7522 3521000–3522000 0 Hombres
## 7523 3522000–3523000 0 Hombres
## 7524 3523000–3524000 0 Hombres
## 7525 3524000–3525000 0 Hombres
## 7526 3525000–3526000 0 Hombres
## 7527 3526000–3527000 0 Hombres
## 7528 3527000–3528000 0 Hombres
## 7529 3528000–3529000 0 Hombres
## 7530 3529000–3530000 0 Hombres
## 7531 3530000–3531000 0 Hombres
## 7532 3531000–3532000 0 Hombres
## 7533 3532000–3533000 0 Hombres
## 7534 3533000–3534000 0 Hombres
## 7535 3534000–3535000 0 Hombres
## 7536 3535000–3536000 0 Hombres
## 7537 3536000–3537000 0 Hombres
## 7538 3537000–3538000 0 Hombres
## 7539 3538000–3539000 0 Hombres
## 7540 3539000–3540000 0 Hombres
## 7541 3540000–3541000 0 Hombres
## 7542 3541000–3542000 0 Hombres
## 7543 3542000–3543000 0 Hombres
## 7544 3543000–3544000 0 Hombres
## 7545 3544000–3545000 0 Hombres
## 7546 3545000–3546000 0 Hombres
## 7547 3546000–3547000 0 Hombres
## 7548 3547000–3548000 0 Hombres
## 7549 3548000–3549000 0 Hombres
## 7550 3549000–3550000 0 Hombres
## 7551 3550000–3551000 0 Hombres
## 7552 3551000–3552000 0 Hombres
## 7553 3552000–3553000 0 Hombres
## 7554 3553000–3554000 0 Hombres
## 7555 3554000–3555000 0 Hombres
## 7556 3555000–3556000 0 Hombres
## 7557 3556000–3557000 0 Hombres
## 7558 3557000–3558000 0 Hombres
## 7559 3558000–3559000 0 Hombres
## 7560 3559000–3560000 0 Hombres
## 7561 3560000–3561000 0 Hombres
## 7562 3561000–3562000 0 Hombres
## 7563 3562000–3563000 0 Hombres
## 7564 3563000–3564000 0 Hombres
## 7565 3564000–3565000 0 Hombres
## 7566 3565000–3566000 0 Hombres
## 7567 3566000–3567000 0 Hombres
## 7568 3567000–3568000 0 Hombres
## 7569 3568000–3569000 0 Hombres
## 7570 3569000–3570000 0 Hombres
## 7571 3570000–3571000 0 Hombres
## 7572 3571000–3572000 0 Hombres
## 7573 3572000–3573000 0 Hombres
## 7574 3573000–3574000 0 Hombres
## 7575 3574000–3575000 0 Hombres
## 7576 3575000–3576000 0 Hombres
## 7577 3576000–3577000 0 Hombres
## 7578 3577000–3578000 0 Hombres
## 7579 3578000–3579000 0 Hombres
## 7580 3579000–3580000 0 Hombres
## 7581 3580000–3581000 0 Hombres
## 7582 3581000–3582000 0 Hombres
## 7583 3582000–3583000 0 Hombres
## 7584 3583000–3584000 0 Hombres
## 7585 3584000–3585000 0 Hombres
## 7586 3585000–3586000 0 Hombres
## 7587 3586000–3587000 0 Hombres
## 7588 3587000–3588000 0 Hombres
## 7589 3588000–3589000 0 Hombres
## 7590 3589000–3590000 0 Hombres
## 7591 3590000–3591000 0 Hombres
## 7592 3591000–3592000 0 Hombres
## 7593 3592000–3593000 0 Hombres
## 7594 3593000–3594000 0 Hombres
## 7595 3594000–3595000 0 Hombres
## 7596 3595000–3596000 0 Hombres
## 7597 3596000–3597000 0 Hombres
## 7598 3597000–3598000 0 Hombres
## 7599 3598000–3599000 0 Hombres
## 7600 3599000–3600000 0 Hombres
## 7601 3600000–3601000 0 Hombres
## 7602 3601000–3602000 0 Hombres
## 7603 3602000–3603000 0 Hombres
## 7604 3603000–3604000 0 Hombres
## 7605 3604000–3605000 0 Hombres
## 7606 3605000–3606000 0 Hombres
## 7607 3606000–3607000 0 Hombres
## 7608 3607000–3608000 0 Hombres
## 7609 3608000–3609000 0 Hombres
## 7610 3609000–3610000 0 Hombres
## 7611 3610000–3611000 0 Hombres
## 7612 3611000–3612000 0 Hombres
## 7613 3612000–3613000 0 Hombres
## 7614 3613000–3614000 0 Hombres
## 7615 3614000–3615000 0 Hombres
## 7616 3615000–3616000 0 Hombres
## 7617 3616000–3617000 0 Hombres
## 7618 3617000–3618000 0 Hombres
## 7619 3618000–3619000 0 Hombres
## 7620 3619000–3620000 0 Hombres
## 7621 3620000–3621000 0 Hombres
## 7622 3621000–3622000 0 Hombres
## 7623 3622000–3623000 0 Hombres
## 7624 3623000–3624000 0 Hombres
## 7625 3624000–3625000 0 Hombres
## 7626 3625000–3626000 0 Hombres
## 7627 3626000–3627000 0 Hombres
## 7628 3627000–3628000 0 Hombres
## 7629 3628000–3629000 0 Hombres
## 7630 3629000–3630000 0 Hombres
## 7631 3630000–3631000 0 Hombres
## 7632 3631000–3632000 0 Hombres
## 7633 3632000–3633000 0 Hombres
## 7634 3633000–3634000 0 Hombres
## 7635 3634000–3635000 0 Hombres
## 7636 3635000–3636000 0 Hombres
## 7637 3636000–3637000 0 Hombres
## 7638 3637000–3638000 0 Hombres
## 7639 3638000–3639000 0 Hombres
## 7640 3639000–3640000 0 Hombres
## 7641 3640000–3641000 0 Hombres
## 7642 3641000–3642000 0 Hombres
## 7643 3642000–3643000 0 Hombres
## 7644 3643000–3644000 0 Hombres
## 7645 3644000–3645000 0 Hombres
## 7646 3645000–3646000 0 Hombres
## 7647 3646000–3647000 0 Hombres
## 7648 3647000–3648000 0 Hombres
## 7649 3648000–3649000 0 Hombres
## 7650 3649000–3650000 0 Hombres
## 7651 3650000–3651000 0 Hombres
## 7652 3651000–3652000 0 Hombres
## 7653 3652000–3653000 0 Hombres
## 7654 3653000–3654000 0 Hombres
## 7655 3654000–3655000 0 Hombres
## 7656 3655000–3656000 0 Hombres
## 7657 3656000–3657000 0 Hombres
## 7658 3657000–3658000 0 Hombres
## 7659 3658000–3659000 0 Hombres
## 7660 3659000–3660000 0 Hombres
## 7661 3660000–3661000 0 Hombres
## 7662 3661000–3662000 0 Hombres
## 7663 3662000–3663000 0 Hombres
## 7664 3663000–3664000 0 Hombres
## 7665 3664000–3665000 0 Hombres
## 7666 3665000–3666000 0 Hombres
## 7667 3666000–3667000 0 Hombres
## 7668 3667000–3668000 0 Hombres
## 7669 3668000–3669000 0 Hombres
## 7670 3669000–3670000 0 Hombres
## 7671 3670000–3671000 0 Hombres
## 7672 3671000–3672000 0 Hombres
## 7673 3672000–3673000 0 Hombres
## 7674 3673000–3674000 0 Hombres
## 7675 3674000–3675000 0 Hombres
## 7676 3675000–3676000 0 Hombres
## 7677 3676000–3677000 0 Hombres
## 7678 3677000–3678000 0 Hombres
## 7679 3678000–3679000 0 Hombres
## 7680 3679000–3680000 0 Hombres
## 7681 3680000–3681000 0 Hombres
## 7682 3681000–3682000 0 Hombres
## 7683 3682000–3683000 0 Hombres
## 7684 3683000–3684000 0 Hombres
## 7685 3684000–3685000 0 Hombres
## 7686 3685000–3686000 0 Hombres
## 7687 3686000–3687000 0 Hombres
## 7688 3687000–3688000 0 Hombres
## 7689 3688000–3689000 0 Hombres
## 7690 3689000–3690000 0 Hombres
## 7691 3690000–3691000 0 Hombres
## 7692 3691000–3692000 0 Hombres
## 7693 3692000–3693000 0 Hombres
## 7694 3693000–3694000 0 Hombres
## 7695 3694000–3695000 0 Hombres
## 7696 3695000–3696000 0 Hombres
## 7697 3696000–3697000 0 Hombres
## 7698 3697000–3698000 0 Hombres
## 7699 3698000–3699000 0 Hombres
## 7700 3699000–3700000 0 Hombres
## 7701 3700000–3701000 0 Hombres
## 7702 3701000–3702000 0 Hombres
## 7703 3702000–3703000 0 Hombres
## 7704 3703000–3704000 0 Hombres
## 7705 3704000–3705000 0 Hombres
## 7706 3705000–3706000 0 Hombres
## 7707 3706000–3707000 0 Hombres
## 7708 3707000–3708000 0 Hombres
## 7709 3708000–3709000 0 Hombres
## 7710 3709000–3710000 0 Hombres
## 7711 3710000–3711000 0 Hombres
## 7712 3711000–3712000 0 Hombres
## 7713 3712000–3713000 0 Hombres
## 7714 3713000–3714000 0 Hombres
## 7715 3714000–3715000 0 Hombres
## 7716 3715000–3716000 0 Hombres
## 7717 3716000–3717000 0 Hombres
## 7718 3717000–3718000 0 Hombres
## 7719 3718000–3719000 0 Hombres
## 7720 3719000–3720000 0 Hombres
## 7721 3720000–3721000 0 Hombres
## 7722 3721000–3722000 0 Hombres
## 7723 3722000–3723000 0 Hombres
## 7724 3723000–3724000 0 Hombres
## 7725 3724000–3725000 0 Hombres
## 7726 3725000–3726000 0 Hombres
## 7727 3726000–3727000 0 Hombres
## 7728 3727000–3728000 0 Hombres
## 7729 3728000–3729000 0 Hombres
## 7730 3729000–3730000 0 Hombres
## 7731 3730000–3731000 0 Hombres
## 7732 3731000–3732000 0 Hombres
## 7733 3732000–3733000 0 Hombres
## 7734 3733000–3734000 0 Hombres
## 7735 3734000–3735000 0 Hombres
## 7736 3735000–3736000 0 Hombres
## 7737 3736000–3737000 0 Hombres
## 7738 3737000–3738000 0 Hombres
## 7739 3738000–3739000 0 Hombres
## 7740 3739000–3740000 0 Hombres
## 7741 3740000–3741000 0 Hombres
## 7742 3741000–3742000 0 Hombres
## 7743 3742000–3743000 0 Hombres
## 7744 3743000–3744000 0 Hombres
## 7745 3744000–3745000 0 Hombres
## 7746 3745000–3746000 0 Hombres
## 7747 3746000–3747000 0 Hombres
## 7748 3747000–3748000 0 Hombres
## 7749 3748000–3749000 0 Hombres
## 7750 3749000–3750000 0 Hombres
## 7751 3750000–3751000 0 Hombres
## 7752 3751000–3752000 0 Hombres
## 7753 3752000–3753000 0 Hombres
## 7754 3753000–3754000 0 Hombres
## 7755 3754000–3755000 0 Hombres
## 7756 3755000–3756000 0 Hombres
## 7757 3756000–3757000 0 Hombres
## 7758 3757000–3758000 0 Hombres
## 7759 3758000–3759000 0 Hombres
## 7760 3759000–3760000 0 Hombres
## 7761 3760000–3761000 0 Hombres
## 7762 3761000–3762000 0 Hombres
## 7763 3762000–3763000 0 Hombres
## 7764 3763000–3764000 0 Hombres
## 7765 3764000–3765000 0 Hombres
## 7766 3765000–3766000 0 Hombres
## 7767 3766000–3767000 0 Hombres
## 7768 3767000–3768000 0 Hombres
## 7769 3768000–3769000 0 Hombres
## 7770 3769000–3770000 0 Hombres
## 7771 3770000–3771000 0 Hombres
## 7772 3771000–3772000 0 Hombres
## 7773 3772000–3773000 0 Hombres
## 7774 3773000–3774000 0 Hombres
## 7775 3774000–3775000 0 Hombres
## 7776 3775000–3776000 0 Hombres
## 7777 3776000–3777000 0 Hombres
## 7778 3777000–3778000 0 Hombres
## 7779 3778000–3779000 0 Hombres
## 7780 3779000–3780000 0 Hombres
## 7781 3780000–3781000 0 Hombres
## 7782 3781000–3782000 0 Hombres
## 7783 3782000–3783000 0 Hombres
## 7784 3783000–3784000 0 Hombres
## 7785 3784000–3785000 0 Hombres
## 7786 3785000–3786000 0 Hombres
## 7787 3786000–3787000 0 Hombres
## 7788 3787000–3788000 0 Hombres
## 7789 3788000–3789000 0 Hombres
## 7790 3789000–3790000 0 Hombres
## 7791 3790000–3791000 0 Hombres
## 7792 3791000–3792000 0 Hombres
## 7793 3792000–3793000 0 Hombres
## 7794 3793000–3794000 0 Hombres
## 7795 3794000–3795000 0 Hombres
## 7796 3795000–3796000 0 Hombres
## 7797 3796000–3797000 0 Hombres
## 7798 3797000–3798000 0 Hombres
## 7799 3798000–3799000 0 Hombres
## 7800 3799000–3800000 0 Hombres
## 7801 3800000–3801000 0 Hombres
## 7802 3801000–3802000 0 Hombres
## 7803 3802000–3803000 0 Hombres
## 7804 3803000–3804000 0 Hombres
## 7805 3804000–3805000 0 Hombres
## 7806 3805000–3806000 0 Hombres
## 7807 3806000–3807000 0 Hombres
## 7808 3807000–3808000 0 Hombres
## 7809 3808000–3809000 0 Hombres
## 7810 3809000–3810000 0 Hombres
## 7811 3810000–3811000 0 Hombres
## 7812 3811000–3812000 0 Hombres
## 7813 3812000–3813000 0 Hombres
## 7814 3813000–3814000 0 Hombres
## 7815 3814000–3815000 0 Hombres
## 7816 3815000–3816000 0 Hombres
## 7817 3816000–3817000 0 Hombres
## 7818 3817000–3818000 0 Hombres
## 7819 3818000–3819000 0 Hombres
## 7820 3819000–3820000 0 Hombres
## 7821 3820000–3821000 0 Hombres
## 7822 3821000–3822000 0 Hombres
## 7823 3822000–3823000 0 Hombres
## 7824 3823000–3824000 0 Hombres
## 7825 3824000–3825000 0 Hombres
## 7826 3825000–3826000 0 Hombres
## 7827 3826000–3827000 0 Hombres
## 7828 3827000–3828000 0 Hombres
## 7829 3828000–3829000 0 Hombres
## 7830 3829000–3830000 0 Hombres
## 7831 3830000–3831000 0 Hombres
## 7832 3831000–3832000 0 Hombres
## 7833 3832000–3833000 0 Hombres
## 7834 3833000–3834000 0 Hombres
## 7835 3834000–3835000 0 Hombres
## 7836 3835000–3836000 0 Hombres
## 7837 3836000–3837000 0 Hombres
## 7838 3837000–3838000 0 Hombres
## 7839 3838000–3839000 0 Hombres
## 7840 3839000–3840000 0 Hombres
## 7841 3840000–3841000 0 Hombres
## 7842 3841000–3842000 0 Hombres
## 7843 3842000–3843000 0 Hombres
## 7844 3843000–3844000 0 Hombres
## 7845 3844000–3845000 0 Hombres
## 7846 3845000–3846000 0 Hombres
## 7847 3846000–3847000 0 Hombres
## 7848 3847000–3848000 0 Hombres
## 7849 3848000–3849000 0 Hombres
## 7850 3849000–3850000 0 Hombres
## 7851 3850000–3851000 0 Hombres
## 7852 3851000–3852000 0 Hombres
## 7853 3852000–3853000 0 Hombres
## 7854 3853000–3854000 0 Hombres
## 7855 3854000–3855000 0 Hombres
## 7856 3855000–3856000 0 Hombres
## 7857 3856000–3857000 0 Hombres
## 7858 3857000–3858000 0 Hombres
## 7859 3858000–3859000 0 Hombres
## 7860 3859000–3860000 0 Hombres
## 7861 3860000–3861000 0 Hombres
## 7862 3861000–3862000 0 Hombres
## 7863 3862000–3863000 0 Hombres
## 7864 3863000–3864000 0 Hombres
## 7865 3864000–3865000 0 Hombres
## 7866 3865000–3866000 0 Hombres
## 7867 3866000–3867000 0 Hombres
## 7868 3867000–3868000 0 Hombres
## 7869 3868000–3869000 0 Hombres
## 7870 3869000–3870000 0 Hombres
## 7871 3870000–3871000 0 Hombres
## 7872 3871000–3872000 0 Hombres
## 7873 3872000–3873000 0 Hombres
## 7874 3873000–3874000 0 Hombres
## 7875 3874000–3875000 0 Hombres
## 7876 3875000–3876000 0 Hombres
## 7877 3876000–3877000 0 Hombres
## 7878 3877000–3878000 0 Hombres
## 7879 3878000–3879000 0 Hombres
## 7880 3879000–3880000 0 Hombres
## 7881 3880000–3881000 0 Hombres
## 7882 3881000–3882000 0 Hombres
## 7883 3882000–3883000 0 Hombres
## 7884 3883000–3884000 0 Hombres
## 7885 3884000–3885000 0 Hombres
## 7886 3885000–3886000 0 Hombres
## 7887 3886000–3887000 0 Hombres
## 7888 3887000–3888000 0 Hombres
## 7889 3888000–3889000 0 Hombres
## 7890 3889000–3890000 0 Hombres
## 7891 3890000–3891000 0 Hombres
## 7892 3891000–3892000 0 Hombres
## 7893 3892000–3893000 0 Hombres
## 7894 3893000–3894000 0 Hombres
## 7895 3894000–3895000 0 Hombres
## 7896 3895000–3896000 0 Hombres
## 7897 3896000–3897000 0 Hombres
## 7898 3897000–3898000 0 Hombres
## 7899 3898000–3899000 0 Hombres
## 7900 3899000–3900000 0 Hombres
## 7901 3900000–3901000 0 Hombres
## 7902 3901000–3902000 0 Hombres
## 7903 3902000–3903000 0 Hombres
## 7904 3903000–3904000 0 Hombres
## 7905 3904000–3905000 0 Hombres
## 7906 3905000–3906000 0 Hombres
## 7907 3906000–3907000 0 Hombres
## 7908 3907000–3908000 0 Hombres
## 7909 3908000–3909000 0 Hombres
## 7910 3909000–3910000 0 Hombres
## 7911 3910000–3911000 0 Hombres
## 7912 3911000–3912000 0 Hombres
## 7913 3912000–3913000 0 Hombres
## 7914 3913000–3914000 0 Hombres
## 7915 3914000–3915000 0 Hombres
## 7916 3915000–3916000 0 Hombres
## 7917 3916000–3917000 0 Hombres
## 7918 3917000–3918000 0 Hombres
## 7919 3918000–3919000 0 Hombres
## 7920 3919000–3920000 0 Hombres
## 7921 3920000–3921000 0 Hombres
## 7922 3921000–3922000 0 Hombres
## 7923 3922000–3923000 0 Hombres
## 7924 3923000–3924000 0 Hombres
## 7925 3924000–3925000 0 Hombres
## 7926 3925000–3926000 0 Hombres
## 7927 3926000–3927000 0 Hombres
## 7928 3927000–3928000 0 Hombres
## 7929 3928000–3929000 0 Hombres
## 7930 3929000–3930000 0 Hombres
## 7931 3930000–3931000 0 Hombres
## 7932 3931000–3932000 0 Hombres
## 7933 3932000–3933000 0 Hombres
## 7934 3933000–3934000 0 Hombres
## 7935 3934000–3935000 0 Hombres
## 7936 3935000–3936000 0 Hombres
## 7937 3936000–3937000 0 Hombres
## 7938 3937000–3938000 0 Hombres
## 7939 3938000–3939000 0 Hombres
## 7940 3939000–3940000 0 Hombres
## 7941 3940000–3941000 0 Hombres
## 7942 3941000–3942000 0 Hombres
## 7943 3942000–3943000 0 Hombres
## 7944 3943000–3944000 0 Hombres
## 7945 3944000–3945000 0 Hombres
## 7946 3945000–3946000 0 Hombres
## 7947 3946000–3947000 0 Hombres
## 7948 3947000–3948000 0 Hombres
## 7949 3948000–3949000 0 Hombres
## 7950 3949000–3950000 0 Hombres
## 7951 3950000–3951000 0 Hombres
## 7952 3951000–3952000 0 Hombres
## 7953 3952000–3953000 0 Hombres
## 7954 3953000–3954000 0 Hombres
## 7955 3954000–3955000 0 Hombres
## 7956 3955000–3956000 0 Hombres
## 7957 3956000–3957000 0 Hombres
## 7958 3957000–3958000 0 Hombres
## 7959 3958000–3959000 0 Hombres
## 7960 3959000–3960000 0 Hombres
## 7961 3960000–3961000 0 Hombres
## 7962 3961000–3962000 0 Hombres
## 7963 3962000–3963000 0 Hombres
## 7964 3963000–3964000 0 Hombres
## 7965 3964000–3965000 0 Hombres
## 7966 3965000–3966000 0 Hombres
## 7967 3966000–3967000 0 Hombres
## 7968 3967000–3968000 0 Hombres
## 7969 3968000–3969000 0 Hombres
## 7970 3969000–3970000 0 Hombres
## 7971 3970000–3971000 0 Hombres
## 7972 3971000–3972000 0 Hombres
## 7973 3972000–3973000 0 Hombres
## 7974 3973000–3974000 0 Hombres
## 7975 3974000–3975000 0 Hombres
## 7976 3975000–3976000 0 Hombres
## 7977 3976000–3977000 0 Hombres
## 7978 3977000–3978000 0 Hombres
## 7979 3978000–3979000 0 Hombres
## 7980 3979000–3980000 0 Hombres
## 7981 3980000–3981000 0 Hombres
## 7982 3981000–3982000 0 Hombres
## 7983 3982000–3983000 0 Hombres
## 7984 3983000–3984000 0 Hombres
## 7985 3984000–3985000 0 Hombres
## 7986 3985000–3986000 0 Hombres
## 7987 3986000–3987000 0 Hombres
## 7988 3987000–3988000 0 Hombres
## 7989 3988000–3989000 0 Hombres
## 7990 3989000–3990000 0 Hombres
## 7991 3990000–3991000 0 Hombres
## 7992 3991000–3992000 0 Hombres
## 7993 3992000–3993000 0 Hombres
## 7994 3993000–3994000 0 Hombres
## 7995 3994000–3995000 0 Hombres
## 7996 3995000–3996000 0 Hombres
## 7997 3996000–3997000 0 Hombres
## 7998 3997000–3998000 0 Hombres
## 7999 3998000–3999000 0 Hombres
## 8000 3999000–4e+06 27 Hombreslibrary(dplyr)
# Daten extrahieren
female <- datos_basicos3_21$P4_2_mensual
male <- datos_basicos3_21$P4_5_AB_mensual
female <- female[!is.na(female)]
male <- male[!is.na(male)]
# Bin-Breite festlegen
binwidth <- 1000
min_val <- floor(min(c(female, male), na.rm = TRUE)/binwidth)*binwidth
max_val <- ceiling(max(c(female, male), na.rm = TRUE)/binwidth)*binwidth
bins <- seq(min_val, max_val, by = binwidth)
# Funktion zum Zählen
count_bins <- function(values, bins, gender_label){
counts <- hist(values, breaks = bins, plot = FALSE)
data.frame(
Income_group = paste(head(bins,-1), "-", tail(bins,-1), sep = ""),
Count = counts$counts,
Gender = gender_label
)
}
# Tabelle erstellen
df_female <- count_bins(female, bins, "Mujeres")
df_male <- count_bins(male, bins, "Hombres")
df_counts <- bind_rows(df_female, df_male)
# Ausgabe
df_counts## Income_group Count Gender
## 1 0-1000 15295 Mujeres
## 2 1000-2000 11918 Mujeres
## 3 2000-3000 3536 Mujeres
## 4 3000-4000 2467 Mujeres
## 5 4000-5000 2328 Mujeres
## 6 5000-6000 1648 Mujeres
## 7 6000-7000 955 Mujeres
## 8 7000-8000 1390 Mujeres
## 9 8000-9000 460 Mujeres
## 10 9000-10000 1393 Mujeres
## 11 10000-11000 199 Mujeres
## 12 11000-12000 648 Mujeres
## 13 12000-13000 141 Mujeres
## 14 13000-14000 219 Mujeres
## 15 14000-15000 659 Mujeres
## 16 15000-16000 160 Mujeres
## 17 16000-17000 56 Mujeres
## 18 17000-18000 159 Mujeres
## 19 18000-19000 26 Mujeres
## 20 19000-20000 518 Mujeres
## 21 20000-21000 11 Mujeres
## 22 21000-22000 45 Mujeres
## 23 22000-23000 18 Mujeres
## 24 23000-24000 37 Mujeres
## 25 24000-25000 157 Mujeres
## 26 25000-26000 22 Mujeres
## 27 26000-27000 7 Mujeres
## 28 27000-28000 26 Mujeres
## 29 28000-29000 5 Mujeres
## 30 29000-30000 182 Mujeres
## 31 30000-31000 0 Mujeres
## 32 31000-32000 8 Mujeres
## 33 32000-33000 3 Mujeres
## 34 33000-34000 2 Mujeres
## 35 34000-35000 21 Mujeres
## 36 35000-36000 7 Mujeres
## 37 36000-37000 3 Mujeres
## 38 37000-38000 3 Mujeres
## 39 38000-39000 3 Mujeres
## 40 39000-40000 76 Mujeres
## 41 40000-41000 0 Mujeres
## 42 41000-42000 0 Mujeres
## 43 42000-43000 0 Mujeres
## 44 43000-44000 2 Mujeres
## 45 44000-45000 12 Mujeres
## 46 45000-46000 0 Mujeres
## 47 46000-47000 0 Mujeres
## 48 47000-48000 1 Mujeres
## 49 48000-49000 0 Mujeres
## 50 49000-50000 52 Mujeres
## 51 50000-51000 0 Mujeres
## 52 51000-52000 2 Mujeres
## 53 52000-53000 0 Mujeres
## 54 53000-54000 0 Mujeres
## 55 54000-55000 1 Mujeres
## 56 55000-56000 0 Mujeres
## 57 56000-57000 1 Mujeres
## 58 57000-58000 0 Mujeres
## 59 58000-59000 0 Mujeres
## 60 59000-60000 9 Mujeres
## 61 60000-61000 0 Mujeres
## 62 61000-62000 1 Mujeres
## 63 62000-63000 0 Mujeres
## 64 63000-64000 1 Mujeres
## 65 64000-65000 1 Mujeres
## 66 65000-66000 0 Mujeres
## 67 66000-67000 0 Mujeres
## 68 67000-68000 0 Mujeres
## 69 68000-69000 0 Mujeres
## 70 69000-70000 4 Mujeres
## 71 70000-71000 0 Mujeres
## 72 71000-72000 0 Mujeres
## 73 72000-73000 0 Mujeres
## 74 73000-74000 0 Mujeres
## 75 74000-75000 1 Mujeres
## 76 75000-76000 0 Mujeres
## 77 76000-77000 0 Mujeres
## 78 77000-78000 0 Mujeres
## 79 78000-79000 0 Mujeres
## 80 79000-80000 9 Mujeres
## 81 80000-81000 0 Mujeres
## 82 81000-82000 0 Mujeres
## 83 82000-83000 0 Mujeres
## 84 83000-84000 0 Mujeres
## 85 84000-85000 0 Mujeres
## 86 85000-86000 0 Mujeres
## 87 86000-87000 0 Mujeres
## 88 87000-88000 1 Mujeres
## 89 88000-89000 0 Mujeres
## 90 89000-90000 3 Mujeres
## 91 90000-91000 0 Mujeres
## 92 91000-92000 1 Mujeres
## 93 92000-93000 0 Mujeres
## 94 93000-94000 0 Mujeres
## 95 94000-95000 0 Mujeres
## 96 95000-96000 0 Mujeres
## 97 96000-97000 0 Mujeres
## 98 97000-98000 0 Mujeres
## 99 98000-99000 0 Mujeres
## 100 99000-1e+05 2 Mujeres
## 101 1e+05-101000 0 Mujeres
## 102 101000-102000 0 Mujeres
## 103 102000-103000 0 Mujeres
## 104 103000-104000 0 Mujeres
## 105 104000-105000 0 Mujeres
## 106 105000-106000 1 Mujeres
## 107 106000-107000 0 Mujeres
## 108 107000-108000 0 Mujeres
## 109 108000-109000 0 Mujeres
## 110 109000-110000 0 Mujeres
## 111 110000-111000 0 Mujeres
## 112 111000-112000 0 Mujeres
## 113 112000-113000 0 Mujeres
## 114 113000-114000 0 Mujeres
## 115 114000-115000 0 Mujeres
## 116 115000-116000 0 Mujeres
## 117 116000-117000 0 Mujeres
## 118 117000-118000 0 Mujeres
## 119 118000-119000 0 Mujeres
## 120 119000-120000 1 Mujeres
## 121 120000-121000 0 Mujeres
## 122 121000-122000 0 Mujeres
## 123 122000-123000 0 Mujeres
## 124 123000-124000 0 Mujeres
## 125 124000-125000 0 Mujeres
## 126 125000-126000 0 Mujeres
## 127 126000-127000 0 Mujeres
## 128 127000-128000 0 Mujeres
## 129 128000-129000 0 Mujeres
## 130 129000-130000 0 Mujeres
## 131 130000-131000 0 Mujeres
## 132 131000-132000 0 Mujeres
## 133 132000-133000 0 Mujeres
## 134 133000-134000 0 Mujeres
## 135 134000-135000 1 Mujeres
## 136 135000-136000 0 Mujeres
## 137 136000-137000 0 Mujeres
## 138 137000-138000 0 Mujeres
## 139 138000-139000 0 Mujeres
## 140 139000-140000 0 Mujeres
## 141 140000-141000 0 Mujeres
## 142 141000-142000 0 Mujeres
## 143 142000-143000 0 Mujeres
## 144 143000-144000 0 Mujeres
## 145 144000-145000 0 Mujeres
## 146 145000-146000 0 Mujeres
## 147 146000-147000 0 Mujeres
## 148 147000-148000 0 Mujeres
## 149 148000-149000 0 Mujeres
## 150 149000-150000 0 Mujeres
## 151 150000-151000 0 Mujeres
## 152 151000-152000 0 Mujeres
## 153 152000-153000 0 Mujeres
## 154 153000-154000 0 Mujeres
## 155 154000-155000 0 Mujeres
## 156 155000-156000 0 Mujeres
## 157 156000-157000 0 Mujeres
## 158 157000-158000 0 Mujeres
## 159 158000-159000 0 Mujeres
## 160 159000-160000 0 Mujeres
## 161 160000-161000 0 Mujeres
## 162 161000-162000 0 Mujeres
## 163 162000-163000 0 Mujeres
## 164 163000-164000 0 Mujeres
## 165 164000-165000 0 Mujeres
## 166 165000-166000 0 Mujeres
## 167 166000-167000 0 Mujeres
## 168 167000-168000 0 Mujeres
## 169 168000-169000 0 Mujeres
## 170 169000-170000 1 Mujeres
## 171 170000-171000 0 Mujeres
## 172 171000-172000 0 Mujeres
## 173 172000-173000 0 Mujeres
## 174 173000-174000 0 Mujeres
## 175 174000-175000 0 Mujeres
## 176 175000-176000 0 Mujeres
## 177 176000-177000 0 Mujeres
## 178 177000-178000 0 Mujeres
## 179 178000-179000 0 Mujeres
## 180 179000-180000 0 Mujeres
## 181 180000-181000 0 Mujeres
## 182 181000-182000 0 Mujeres
## 183 182000-183000 0 Mujeres
## 184 183000-184000 0 Mujeres
## 185 184000-185000 0 Mujeres
## 186 185000-186000 0 Mujeres
## 187 186000-187000 0 Mujeres
## 188 187000-188000 0 Mujeres
## 189 188000-189000 0 Mujeres
## 190 189000-190000 0 Mujeres
## 191 190000-191000 0 Mujeres
## 192 191000-192000 0 Mujeres
## 193 192000-193000 0 Mujeres
## 194 193000-194000 0 Mujeres
## 195 194000-195000 0 Mujeres
## 196 195000-196000 0 Mujeres
## 197 196000-197000 0 Mujeres
## 198 197000-198000 0 Mujeres
## 199 198000-199000 0 Mujeres
## 200 199000-2e+05 1 Mujeres
## 201 2e+05-201000 0 Mujeres
## 202 201000-202000 0 Mujeres
## 203 202000-203000 0 Mujeres
## 204 203000-204000 0 Mujeres
## 205 204000-205000 0 Mujeres
## 206 205000-206000 0 Mujeres
## 207 206000-207000 0 Mujeres
## 208 207000-208000 0 Mujeres
## 209 208000-209000 0 Mujeres
## 210 209000-210000 0 Mujeres
## 211 210000-211000 0 Mujeres
## 212 211000-212000 0 Mujeres
## 213 212000-213000 0 Mujeres
## 214 213000-214000 0 Mujeres
## 215 214000-215000 0 Mujeres
## 216 215000-216000 0 Mujeres
## 217 216000-217000 0 Mujeres
## 218 217000-218000 0 Mujeres
## 219 218000-219000 0 Mujeres
## 220 219000-220000 0 Mujeres
## 221 220000-221000 0 Mujeres
## 222 221000-222000 0 Mujeres
## 223 222000-223000 0 Mujeres
## 224 223000-224000 0 Mujeres
## 225 224000-225000 0 Mujeres
## 226 225000-226000 0 Mujeres
## 227 226000-227000 0 Mujeres
## 228 227000-228000 0 Mujeres
## 229 228000-229000 0 Mujeres
## 230 229000-230000 0 Mujeres
## 231 230000-231000 0 Mujeres
## 232 231000-232000 0 Mujeres
## 233 232000-233000 0 Mujeres
## 234 233000-234000 0 Mujeres
## 235 234000-235000 0 Mujeres
## 236 235000-236000 0 Mujeres
## 237 236000-237000 0 Mujeres
## 238 237000-238000 0 Mujeres
## 239 238000-239000 0 Mujeres
## 240 239000-240000 0 Mujeres
## 241 240000-241000 0 Mujeres
## 242 241000-242000 0 Mujeres
## 243 242000-243000 0 Mujeres
## 244 243000-244000 0 Mujeres
## 245 244000-245000 0 Mujeres
## 246 245000-246000 0 Mujeres
## 247 246000-247000 0 Mujeres
## 248 247000-248000 0 Mujeres
## 249 248000-249000 0 Mujeres
## 250 249000-250000 0 Mujeres
## 251 250000-251000 0 Mujeres
## 252 251000-252000 0 Mujeres
## 253 252000-253000 0 Mujeres
## 254 253000-254000 0 Mujeres
## 255 254000-255000 0 Mujeres
## 256 255000-256000 0 Mujeres
## 257 256000-257000 0 Mujeres
## 258 257000-258000 0 Mujeres
## 259 258000-259000 0 Mujeres
## 260 259000-260000 0 Mujeres
## 261 260000-261000 0 Mujeres
## 262 261000-262000 0 Mujeres
## 263 262000-263000 0 Mujeres
## 264 263000-264000 0 Mujeres
## 265 264000-265000 0 Mujeres
## 266 265000-266000 0 Mujeres
## 267 266000-267000 0 Mujeres
## 268 267000-268000 0 Mujeres
## 269 268000-269000 0 Mujeres
## 270 269000-270000 0 Mujeres
## 271 270000-271000 0 Mujeres
## 272 271000-272000 0 Mujeres
## 273 272000-273000 0 Mujeres
## 274 273000-274000 0 Mujeres
## 275 274000-275000 0 Mujeres
## 276 275000-276000 0 Mujeres
## 277 276000-277000 0 Mujeres
## 278 277000-278000 0 Mujeres
## 279 278000-279000 0 Mujeres
## 280 279000-280000 0 Mujeres
## 281 280000-281000 0 Mujeres
## 282 281000-282000 0 Mujeres
## 283 282000-283000 0 Mujeres
## 284 283000-284000 0 Mujeres
## 285 284000-285000 0 Mujeres
## 286 285000-286000 0 Mujeres
## 287 286000-287000 0 Mujeres
## 288 287000-288000 0 Mujeres
## 289 288000-289000 0 Mujeres
## 290 289000-290000 0 Mujeres
## 291 290000-291000 0 Mujeres
## 292 291000-292000 0 Mujeres
## 293 292000-293000 0 Mujeres
## 294 293000-294000 0 Mujeres
## 295 294000-295000 0 Mujeres
## 296 295000-296000 0 Mujeres
## 297 296000-297000 0 Mujeres
## 298 297000-298000 0 Mujeres
## 299 298000-299000 0 Mujeres
## 300 299000-3e+05 0 Mujeres
## 301 3e+05-301000 0 Mujeres
## 302 301000-302000 0 Mujeres
## 303 302000-303000 0 Mujeres
## 304 303000-304000 0 Mujeres
## 305 304000-305000 0 Mujeres
## 306 305000-306000 0 Mujeres
## 307 306000-307000 0 Mujeres
## 308 307000-308000 0 Mujeres
## 309 308000-309000 0 Mujeres
## 310 309000-310000 0 Mujeres
## 311 310000-311000 0 Mujeres
## 312 311000-312000 0 Mujeres
## 313 312000-313000 0 Mujeres
## 314 313000-314000 0 Mujeres
## 315 314000-315000 0 Mujeres
## 316 315000-316000 0 Mujeres
## 317 316000-317000 0 Mujeres
## 318 317000-318000 0 Mujeres
## 319 318000-319000 0 Mujeres
## 320 319000-320000 0 Mujeres
## 321 320000-321000 0 Mujeres
## 322 321000-322000 0 Mujeres
## 323 322000-323000 0 Mujeres
## 324 323000-324000 0 Mujeres
## 325 324000-325000 0 Mujeres
## 326 325000-326000 0 Mujeres
## 327 326000-327000 0 Mujeres
## 328 327000-328000 0 Mujeres
## 329 328000-329000 0 Mujeres
## 330 329000-330000 0 Mujeres
## 331 330000-331000 0 Mujeres
## 332 331000-332000 0 Mujeres
## 333 332000-333000 0 Mujeres
## 334 333000-334000 0 Mujeres
## 335 334000-335000 0 Mujeres
## 336 335000-336000 0 Mujeres
## 337 336000-337000 0 Mujeres
## 338 337000-338000 0 Mujeres
## 339 338000-339000 0 Mujeres
## 340 339000-340000 0 Mujeres
## 341 340000-341000 0 Mujeres
## 342 341000-342000 0 Mujeres
## 343 342000-343000 0 Mujeres
## 344 343000-344000 0 Mujeres
## 345 344000-345000 0 Mujeres
## 346 345000-346000 0 Mujeres
## 347 346000-347000 0 Mujeres
## 348 347000-348000 0 Mujeres
## 349 348000-349000 0 Mujeres
## 350 349000-350000 0 Mujeres
## 351 350000-351000 0 Mujeres
## 352 351000-352000 0 Mujeres
## 353 352000-353000 0 Mujeres
## 354 353000-354000 0 Mujeres
## 355 354000-355000 0 Mujeres
## 356 355000-356000 0 Mujeres
## 357 356000-357000 0 Mujeres
## 358 357000-358000 0 Mujeres
## 359 358000-359000 0 Mujeres
## 360 359000-360000 0 Mujeres
## 361 360000-361000 0 Mujeres
## 362 361000-362000 0 Mujeres
## 363 362000-363000 0 Mujeres
## 364 363000-364000 0 Mujeres
## 365 364000-365000 0 Mujeres
## 366 365000-366000 0 Mujeres
## 367 366000-367000 0 Mujeres
## 368 367000-368000 0 Mujeres
## 369 368000-369000 0 Mujeres
## 370 369000-370000 0 Mujeres
## 371 370000-371000 0 Mujeres
## 372 371000-372000 0 Mujeres
## 373 372000-373000 0 Mujeres
## 374 373000-374000 0 Mujeres
## 375 374000-375000 0 Mujeres
## 376 375000-376000 0 Mujeres
## 377 376000-377000 0 Mujeres
## 378 377000-378000 0 Mujeres
## 379 378000-379000 0 Mujeres
## 380 379000-380000 0 Mujeres
## 381 380000-381000 0 Mujeres
## 382 381000-382000 0 Mujeres
## 383 382000-383000 0 Mujeres
## 384 383000-384000 0 Mujeres
## 385 384000-385000 0 Mujeres
## 386 385000-386000 0 Mujeres
## 387 386000-387000 0 Mujeres
## 388 387000-388000 0 Mujeres
## 389 388000-389000 0 Mujeres
## 390 389000-390000 0 Mujeres
## 391 390000-391000 0 Mujeres
## 392 391000-392000 0 Mujeres
## 393 392000-393000 0 Mujeres
## 394 393000-394000 0 Mujeres
## 395 394000-395000 0 Mujeres
## 396 395000-396000 0 Mujeres
## 397 396000-397000 0 Mujeres
## 398 397000-398000 0 Mujeres
## 399 398000-399000 0 Mujeres
## 400 399000-4e+05 0 Mujeres
## 401 4e+05-401000 0 Mujeres
## 402 401000-402000 0 Mujeres
## 403 402000-403000 0 Mujeres
## 404 403000-404000 0 Mujeres
## 405 404000-405000 0 Mujeres
## 406 405000-406000 0 Mujeres
## 407 406000-407000 0 Mujeres
## 408 407000-408000 0 Mujeres
## 409 408000-409000 0 Mujeres
## 410 409000-410000 0 Mujeres
## 411 410000-411000 0 Mujeres
## 412 411000-412000 0 Mujeres
## 413 412000-413000 0 Mujeres
## 414 413000-414000 0 Mujeres
## 415 414000-415000 0 Mujeres
## 416 415000-416000 0 Mujeres
## 417 416000-417000 0 Mujeres
## 418 417000-418000 0 Mujeres
## 419 418000-419000 0 Mujeres
## 420 419000-420000 0 Mujeres
## 421 420000-421000 0 Mujeres
## 422 421000-422000 0 Mujeres
## 423 422000-423000 0 Mujeres
## 424 423000-424000 0 Mujeres
## 425 424000-425000 0 Mujeres
## 426 425000-426000 0 Mujeres
## 427 426000-427000 0 Mujeres
## 428 427000-428000 0 Mujeres
## 429 428000-429000 0 Mujeres
## 430 429000-430000 0 Mujeres
## 431 430000-431000 0 Mujeres
## 432 431000-432000 0 Mujeres
## 433 432000-433000 0 Mujeres
## 434 433000-434000 0 Mujeres
## 435 434000-435000 0 Mujeres
## 436 435000-436000 0 Mujeres
## 437 436000-437000 0 Mujeres
## 438 437000-438000 0 Mujeres
## 439 438000-439000 0 Mujeres
## 440 439000-440000 0 Mujeres
## 441 440000-441000 0 Mujeres
## 442 441000-442000 0 Mujeres
## 443 442000-443000 0 Mujeres
## 444 443000-444000 0 Mujeres
## 445 444000-445000 0 Mujeres
## 446 445000-446000 0 Mujeres
## 447 446000-447000 0 Mujeres
## 448 447000-448000 0 Mujeres
## 449 448000-449000 0 Mujeres
## 450 449000-450000 0 Mujeres
## 451 450000-451000 0 Mujeres
## 452 451000-452000 0 Mujeres
## 453 452000-453000 0 Mujeres
## 454 453000-454000 0 Mujeres
## 455 454000-455000 0 Mujeres
## 456 455000-456000 0 Mujeres
## 457 456000-457000 0 Mujeres
## 458 457000-458000 0 Mujeres
## 459 458000-459000 0 Mujeres
## 460 459000-460000 0 Mujeres
## 461 460000-461000 0 Mujeres
## 462 461000-462000 0 Mujeres
## 463 462000-463000 0 Mujeres
## 464 463000-464000 0 Mujeres
## 465 464000-465000 0 Mujeres
## 466 465000-466000 0 Mujeres
## 467 466000-467000 0 Mujeres
## 468 467000-468000 0 Mujeres
## 469 468000-469000 0 Mujeres
## 470 469000-470000 0 Mujeres
## 471 470000-471000 0 Mujeres
## 472 471000-472000 0 Mujeres
## 473 472000-473000 0 Mujeres
## 474 473000-474000 0 Mujeres
## 475 474000-475000 0 Mujeres
## 476 475000-476000 0 Mujeres
## 477 476000-477000 0 Mujeres
## 478 477000-478000 0 Mujeres
## 479 478000-479000 0 Mujeres
## 480 479000-480000 0 Mujeres
## 481 480000-481000 0 Mujeres
## 482 481000-482000 0 Mujeres
## 483 482000-483000 0 Mujeres
## 484 483000-484000 0 Mujeres
## 485 484000-485000 0 Mujeres
## 486 485000-486000 0 Mujeres
## 487 486000-487000 0 Mujeres
## 488 487000-488000 0 Mujeres
## 489 488000-489000 0 Mujeres
## 490 489000-490000 0 Mujeres
## 491 490000-491000 0 Mujeres
## 492 491000-492000 0 Mujeres
## 493 492000-493000 0 Mujeres
## 494 493000-494000 0 Mujeres
## 495 494000-495000 0 Mujeres
## 496 495000-496000 0 Mujeres
## 497 496000-497000 0 Mujeres
## 498 497000-498000 0 Mujeres
## 499 498000-499000 0 Mujeres
## 500 499000-5e+05 1 Mujeres
## 501 5e+05-501000 0 Mujeres
## 502 501000-502000 0 Mujeres
## 503 502000-503000 0 Mujeres
## 504 503000-504000 0 Mujeres
## 505 504000-505000 0 Mujeres
## 506 505000-506000 0 Mujeres
## 507 506000-507000 0 Mujeres
## 508 507000-508000 0 Mujeres
## 509 508000-509000 0 Mujeres
## 510 509000-510000 0 Mujeres
## 511 510000-511000 0 Mujeres
## 512 511000-512000 0 Mujeres
## 513 512000-513000 0 Mujeres
## 514 513000-514000 0 Mujeres
## 515 514000-515000 0 Mujeres
## 516 515000-516000 0 Mujeres
## 517 516000-517000 0 Mujeres
## 518 517000-518000 0 Mujeres
## 519 518000-519000 0 Mujeres
## 520 519000-520000 0 Mujeres
## 521 520000-521000 0 Mujeres
## 522 521000-522000 0 Mujeres
## 523 522000-523000 0 Mujeres
## 524 523000-524000 0 Mujeres
## 525 524000-525000 0 Mujeres
## 526 525000-526000 0 Mujeres
## 527 526000-527000 0 Mujeres
## 528 527000-528000 0 Mujeres
## 529 528000-529000 0 Mujeres
## 530 529000-530000 0 Mujeres
## 531 530000-531000 0 Mujeres
## 532 531000-532000 0 Mujeres
## 533 532000-533000 0 Mujeres
## 534 533000-534000 0 Mujeres
## 535 534000-535000 0 Mujeres
## 536 535000-536000 0 Mujeres
## 537 536000-537000 0 Mujeres
## 538 537000-538000 0 Mujeres
## 539 538000-539000 0 Mujeres
## 540 539000-540000 0 Mujeres
## 541 540000-541000 0 Mujeres
## 542 541000-542000 0 Mujeres
## 543 542000-543000 0 Mujeres
## 544 543000-544000 0 Mujeres
## 545 544000-545000 0 Mujeres
## 546 545000-546000 0 Mujeres
## 547 546000-547000 0 Mujeres
## 548 547000-548000 0 Mujeres
## 549 548000-549000 0 Mujeres
## 550 549000-550000 0 Mujeres
## 551 550000-551000 0 Mujeres
## 552 551000-552000 0 Mujeres
## 553 552000-553000 0 Mujeres
## 554 553000-554000 0 Mujeres
## 555 554000-555000 0 Mujeres
## 556 555000-556000 0 Mujeres
## 557 556000-557000 0 Mujeres
## 558 557000-558000 0 Mujeres
## 559 558000-559000 0 Mujeres
## 560 559000-560000 0 Mujeres
## 561 560000-561000 0 Mujeres
## 562 561000-562000 0 Mujeres
## 563 562000-563000 0 Mujeres
## 564 563000-564000 0 Mujeres
## 565 564000-565000 0 Mujeres
## 566 565000-566000 0 Mujeres
## 567 566000-567000 0 Mujeres
## 568 567000-568000 0 Mujeres
## 569 568000-569000 0 Mujeres
## 570 569000-570000 0 Mujeres
## 571 570000-571000 0 Mujeres
## 572 571000-572000 0 Mujeres
## 573 572000-573000 0 Mujeres
## 574 573000-574000 0 Mujeres
## 575 574000-575000 0 Mujeres
## 576 575000-576000 0 Mujeres
## 577 576000-577000 0 Mujeres
## 578 577000-578000 0 Mujeres
## 579 578000-579000 0 Mujeres
## 580 579000-580000 0 Mujeres
## 581 580000-581000 0 Mujeres
## 582 581000-582000 0 Mujeres
## 583 582000-583000 0 Mujeres
## 584 583000-584000 0 Mujeres
## 585 584000-585000 0 Mujeres
## 586 585000-586000 0 Mujeres
## 587 586000-587000 0 Mujeres
## 588 587000-588000 0 Mujeres
## 589 588000-589000 0 Mujeres
## 590 589000-590000 0 Mujeres
## 591 590000-591000 0 Mujeres
## 592 591000-592000 0 Mujeres
## 593 592000-593000 0 Mujeres
## 594 593000-594000 0 Mujeres
## 595 594000-595000 0 Mujeres
## 596 595000-596000 0 Mujeres
## 597 596000-597000 0 Mujeres
## 598 597000-598000 0 Mujeres
## 599 598000-599000 0 Mujeres
## 600 599000-6e+05 0 Mujeres
## 601 6e+05-601000 0 Mujeres
## 602 601000-602000 0 Mujeres
## 603 602000-603000 0 Mujeres
## 604 603000-604000 0 Mujeres
## 605 604000-605000 0 Mujeres
## 606 605000-606000 0 Mujeres
## 607 606000-607000 0 Mujeres
## 608 607000-608000 0 Mujeres
## 609 608000-609000 0 Mujeres
## 610 609000-610000 0 Mujeres
## 611 610000-611000 0 Mujeres
## 612 611000-612000 0 Mujeres
## 613 612000-613000 0 Mujeres
## 614 613000-614000 0 Mujeres
## 615 614000-615000 0 Mujeres
## 616 615000-616000 0 Mujeres
## 617 616000-617000 0 Mujeres
## 618 617000-618000 0 Mujeres
## 619 618000-619000 0 Mujeres
## 620 619000-620000 0 Mujeres
## 621 620000-621000 0 Mujeres
## 622 621000-622000 0 Mujeres
## 623 622000-623000 0 Mujeres
## 624 623000-624000 0 Mujeres
## 625 624000-625000 0 Mujeres
## 626 625000-626000 0 Mujeres
## 627 626000-627000 0 Mujeres
## 628 627000-628000 0 Mujeres
## 629 628000-629000 0 Mujeres
## 630 629000-630000 0 Mujeres
## 631 630000-631000 0 Mujeres
## 632 631000-632000 0 Mujeres
## 633 632000-633000 0 Mujeres
## 634 633000-634000 0 Mujeres
## 635 634000-635000 0 Mujeres
## 636 635000-636000 0 Mujeres
## 637 636000-637000 0 Mujeres
## 638 637000-638000 0 Mujeres
## 639 638000-639000 0 Mujeres
## 640 639000-640000 0 Mujeres
## 641 640000-641000 0 Mujeres
## 642 641000-642000 0 Mujeres
## 643 642000-643000 0 Mujeres
## 644 643000-644000 0 Mujeres
## 645 644000-645000 0 Mujeres
## 646 645000-646000 0 Mujeres
## 647 646000-647000 0 Mujeres
## 648 647000-648000 0 Mujeres
## 649 648000-649000 0 Mujeres
## 650 649000-650000 0 Mujeres
## 651 650000-651000 0 Mujeres
## 652 651000-652000 0 Mujeres
## 653 652000-653000 0 Mujeres
## 654 653000-654000 0 Mujeres
## 655 654000-655000 0 Mujeres
## 656 655000-656000 0 Mujeres
## 657 656000-657000 0 Mujeres
## 658 657000-658000 0 Mujeres
## 659 658000-659000 0 Mujeres
## 660 659000-660000 0 Mujeres
## 661 660000-661000 0 Mujeres
## 662 661000-662000 0 Mujeres
## 663 662000-663000 0 Mujeres
## 664 663000-664000 0 Mujeres
## 665 664000-665000 0 Mujeres
## 666 665000-666000 0 Mujeres
## 667 666000-667000 0 Mujeres
## 668 667000-668000 0 Mujeres
## 669 668000-669000 0 Mujeres
## 670 669000-670000 0 Mujeres
## 671 670000-671000 0 Mujeres
## 672 671000-672000 0 Mujeres
## 673 672000-673000 0 Mujeres
## 674 673000-674000 0 Mujeres
## 675 674000-675000 0 Mujeres
## 676 675000-676000 0 Mujeres
## 677 676000-677000 0 Mujeres
## 678 677000-678000 0 Mujeres
## 679 678000-679000 0 Mujeres
## 680 679000-680000 0 Mujeres
## 681 680000-681000 0 Mujeres
## 682 681000-682000 0 Mujeres
## 683 682000-683000 0 Mujeres
## 684 683000-684000 0 Mujeres
## 685 684000-685000 0 Mujeres
## 686 685000-686000 0 Mujeres
## 687 686000-687000 0 Mujeres
## 688 687000-688000 0 Mujeres
## 689 688000-689000 0 Mujeres
## 690 689000-690000 0 Mujeres
## 691 690000-691000 0 Mujeres
## 692 691000-692000 0 Mujeres
## 693 692000-693000 0 Mujeres
## 694 693000-694000 0 Mujeres
## 695 694000-695000 0 Mujeres
## 696 695000-696000 0 Mujeres
## 697 696000-697000 0 Mujeres
## 698 697000-698000 0 Mujeres
## 699 698000-699000 0 Mujeres
## 700 699000-7e+05 0 Mujeres
## 701 7e+05-701000 0 Mujeres
## 702 701000-702000 0 Mujeres
## 703 702000-703000 0 Mujeres
## 704 703000-704000 0 Mujeres
## 705 704000-705000 0 Mujeres
## 706 705000-706000 0 Mujeres
## 707 706000-707000 0 Mujeres
## 708 707000-708000 0 Mujeres
## 709 708000-709000 0 Mujeres
## 710 709000-710000 0 Mujeres
## 711 710000-711000 0 Mujeres
## 712 711000-712000 0 Mujeres
## 713 712000-713000 0 Mujeres
## 714 713000-714000 0 Mujeres
## 715 714000-715000 0 Mujeres
## 716 715000-716000 0 Mujeres
## 717 716000-717000 0 Mujeres
## 718 717000-718000 0 Mujeres
## 719 718000-719000 0 Mujeres
## 720 719000-720000 0 Mujeres
## 721 720000-721000 0 Mujeres
## 722 721000-722000 0 Mujeres
## 723 722000-723000 0 Mujeres
## 724 723000-724000 0 Mujeres
## 725 724000-725000 0 Mujeres
## 726 725000-726000 0 Mujeres
## 727 726000-727000 0 Mujeres
## 728 727000-728000 0 Mujeres
## 729 728000-729000 0 Mujeres
## 730 729000-730000 0 Mujeres
## 731 730000-731000 0 Mujeres
## 732 731000-732000 0 Mujeres
## 733 732000-733000 0 Mujeres
## 734 733000-734000 0 Mujeres
## 735 734000-735000 0 Mujeres
## 736 735000-736000 0 Mujeres
## 737 736000-737000 0 Mujeres
## 738 737000-738000 0 Mujeres
## 739 738000-739000 0 Mujeres
## 740 739000-740000 0 Mujeres
## 741 740000-741000 0 Mujeres
## 742 741000-742000 0 Mujeres
## 743 742000-743000 0 Mujeres
## 744 743000-744000 0 Mujeres
## 745 744000-745000 0 Mujeres
## 746 745000-746000 0 Mujeres
## 747 746000-747000 0 Mujeres
## 748 747000-748000 0 Mujeres
## 749 748000-749000 0 Mujeres
## 750 749000-750000 0 Mujeres
## 751 750000-751000 0 Mujeres
## 752 751000-752000 0 Mujeres
## 753 752000-753000 0 Mujeres
## 754 753000-754000 0 Mujeres
## 755 754000-755000 0 Mujeres
## 756 755000-756000 0 Mujeres
## 757 756000-757000 0 Mujeres
## 758 757000-758000 0 Mujeres
## 759 758000-759000 0 Mujeres
## 760 759000-760000 0 Mujeres
## 761 760000-761000 0 Mujeres
## 762 761000-762000 0 Mujeres
## 763 762000-763000 0 Mujeres
## 764 763000-764000 0 Mujeres
## 765 764000-765000 0 Mujeres
## 766 765000-766000 0 Mujeres
## 767 766000-767000 0 Mujeres
## 768 767000-768000 0 Mujeres
## 769 768000-769000 0 Mujeres
## 770 769000-770000 0 Mujeres
## 771 770000-771000 0 Mujeres
## 772 771000-772000 0 Mujeres
## 773 772000-773000 0 Mujeres
## 774 773000-774000 0 Mujeres
## 775 774000-775000 0 Mujeres
## 776 775000-776000 0 Mujeres
## 777 776000-777000 0 Mujeres
## 778 777000-778000 0 Mujeres
## 779 778000-779000 0 Mujeres
## 780 779000-780000 0 Mujeres
## 781 780000-781000 0 Mujeres
## 782 781000-782000 0 Mujeres
## 783 782000-783000 0 Mujeres
## 784 783000-784000 0 Mujeres
## 785 784000-785000 0 Mujeres
## 786 785000-786000 0 Mujeres
## 787 786000-787000 0 Mujeres
## 788 787000-788000 0 Mujeres
## 789 788000-789000 0 Mujeres
## 790 789000-790000 0 Mujeres
## 791 790000-791000 0 Mujeres
## 792 791000-792000 0 Mujeres
## 793 792000-793000 0 Mujeres
## 794 793000-794000 0 Mujeres
## 795 794000-795000 0 Mujeres
## 796 795000-796000 0 Mujeres
## 797 796000-797000 0 Mujeres
## 798 797000-798000 0 Mujeres
## 799 798000-799000 0 Mujeres
## 800 799000-8e+05 1 Mujeres
## 801 8e+05-801000 0 Mujeres
## 802 801000-802000 0 Mujeres
## 803 802000-803000 0 Mujeres
## 804 803000-804000 0 Mujeres
## 805 804000-805000 0 Mujeres
## 806 805000-806000 0 Mujeres
## 807 806000-807000 0 Mujeres
## 808 807000-808000 0 Mujeres
## 809 808000-809000 0 Mujeres
## 810 809000-810000 0 Mujeres
## 811 810000-811000 0 Mujeres
## 812 811000-812000 0 Mujeres
## 813 812000-813000 0 Mujeres
## 814 813000-814000 0 Mujeres
## 815 814000-815000 0 Mujeres
## 816 815000-816000 0 Mujeres
## 817 816000-817000 0 Mujeres
## 818 817000-818000 0 Mujeres
## 819 818000-819000 0 Mujeres
## 820 819000-820000 0 Mujeres
## 821 820000-821000 0 Mujeres
## 822 821000-822000 0 Mujeres
## 823 822000-823000 0 Mujeres
## 824 823000-824000 0 Mujeres
## 825 824000-825000 0 Mujeres
## 826 825000-826000 0 Mujeres
## 827 826000-827000 0 Mujeres
## 828 827000-828000 0 Mujeres
## 829 828000-829000 0 Mujeres
## 830 829000-830000 0 Mujeres
## 831 830000-831000 0 Mujeres
## 832 831000-832000 0 Mujeres
## 833 832000-833000 0 Mujeres
## 834 833000-834000 0 Mujeres
## 835 834000-835000 0 Mujeres
## 836 835000-836000 0 Mujeres
## 837 836000-837000 0 Mujeres
## 838 837000-838000 0 Mujeres
## 839 838000-839000 0 Mujeres
## 840 839000-840000 0 Mujeres
## 841 840000-841000 0 Mujeres
## 842 841000-842000 0 Mujeres
## 843 842000-843000 0 Mujeres
## 844 843000-844000 0 Mujeres
## 845 844000-845000 0 Mujeres
## 846 845000-846000 0 Mujeres
## 847 846000-847000 0 Mujeres
## 848 847000-848000 0 Mujeres
## 849 848000-849000 0 Mujeres
## 850 849000-850000 0 Mujeres
## 851 850000-851000 0 Mujeres
## 852 851000-852000 0 Mujeres
## 853 852000-853000 0 Mujeres
## 854 853000-854000 0 Mujeres
## 855 854000-855000 0 Mujeres
## 856 855000-856000 0 Mujeres
## 857 856000-857000 0 Mujeres
## 858 857000-858000 0 Mujeres
## 859 858000-859000 0 Mujeres
## 860 859000-860000 0 Mujeres
## 861 860000-861000 0 Mujeres
## 862 861000-862000 0 Mujeres
## 863 862000-863000 0 Mujeres
## 864 863000-864000 0 Mujeres
## 865 864000-865000 0 Mujeres
## 866 865000-866000 0 Mujeres
## 867 866000-867000 0 Mujeres
## 868 867000-868000 0 Mujeres
## 869 868000-869000 0 Mujeres
## 870 869000-870000 0 Mujeres
## 871 870000-871000 0 Mujeres
## 872 871000-872000 0 Mujeres
## 873 872000-873000 0 Mujeres
## 874 873000-874000 0 Mujeres
## 875 874000-875000 0 Mujeres
## 876 875000-876000 0 Mujeres
## 877 876000-877000 0 Mujeres
## 878 877000-878000 0 Mujeres
## 879 878000-879000 0 Mujeres
## 880 879000-880000 0 Mujeres
## 881 880000-881000 0 Mujeres
## 882 881000-882000 0 Mujeres
## 883 882000-883000 0 Mujeres
## 884 883000-884000 0 Mujeres
## 885 884000-885000 0 Mujeres
## 886 885000-886000 0 Mujeres
## 887 886000-887000 0 Mujeres
## 888 887000-888000 0 Mujeres
## 889 888000-889000 0 Mujeres
## 890 889000-890000 0 Mujeres
## 891 890000-891000 0 Mujeres
## 892 891000-892000 0 Mujeres
## 893 892000-893000 0 Mujeres
## 894 893000-894000 0 Mujeres
## 895 894000-895000 0 Mujeres
## 896 895000-896000 0 Mujeres
## 897 896000-897000 0 Mujeres
## 898 897000-898000 0 Mujeres
## 899 898000-899000 0 Mujeres
## 900 899000-9e+05 0 Mujeres
## 901 9e+05-901000 0 Mujeres
## 902 901000-902000 0 Mujeres
## 903 902000-903000 0 Mujeres
## 904 903000-904000 0 Mujeres
## 905 904000-905000 0 Mujeres
## 906 905000-906000 0 Mujeres
## 907 906000-907000 0 Mujeres
## 908 907000-908000 0 Mujeres
## 909 908000-909000 0 Mujeres
## 910 909000-910000 0 Mujeres
## 911 910000-911000 0 Mujeres
## 912 911000-912000 0 Mujeres
## 913 912000-913000 0 Mujeres
## 914 913000-914000 0 Mujeres
## 915 914000-915000 0 Mujeres
## 916 915000-916000 0 Mujeres
## 917 916000-917000 0 Mujeres
## 918 917000-918000 0 Mujeres
## 919 918000-919000 0 Mujeres
## 920 919000-920000 0 Mujeres
## 921 920000-921000 0 Mujeres
## 922 921000-922000 0 Mujeres
## 923 922000-923000 0 Mujeres
## 924 923000-924000 0 Mujeres
## 925 924000-925000 0 Mujeres
## 926 925000-926000 0 Mujeres
## 927 926000-927000 0 Mujeres
## 928 927000-928000 0 Mujeres
## 929 928000-929000 0 Mujeres
## 930 929000-930000 0 Mujeres
## 931 930000-931000 0 Mujeres
## 932 931000-932000 0 Mujeres
## 933 932000-933000 0 Mujeres
## 934 933000-934000 0 Mujeres
## 935 934000-935000 0 Mujeres
## 936 935000-936000 0 Mujeres
## 937 936000-937000 0 Mujeres
## 938 937000-938000 0 Mujeres
## 939 938000-939000 0 Mujeres
## 940 939000-940000 0 Mujeres
## 941 940000-941000 0 Mujeres
## 942 941000-942000 0 Mujeres
## 943 942000-943000 0 Mujeres
## 944 943000-944000 0 Mujeres
## 945 944000-945000 0 Mujeres
## 946 945000-946000 0 Mujeres
## 947 946000-947000 0 Mujeres
## 948 947000-948000 0 Mujeres
## 949 948000-949000 0 Mujeres
## 950 949000-950000 0 Mujeres
## 951 950000-951000 0 Mujeres
## 952 951000-952000 0 Mujeres
## 953 952000-953000 0 Mujeres
## 954 953000-954000 0 Mujeres
## 955 954000-955000 0 Mujeres
## 956 955000-956000 0 Mujeres
## 957 956000-957000 0 Mujeres
## 958 957000-958000 0 Mujeres
## 959 958000-959000 0 Mujeres
## 960 959000-960000 0 Mujeres
## 961 960000-961000 0 Mujeres
## 962 961000-962000 0 Mujeres
## 963 962000-963000 0 Mujeres
## 964 963000-964000 0 Mujeres
## 965 964000-965000 0 Mujeres
## 966 965000-966000 0 Mujeres
## 967 966000-967000 0 Mujeres
## 968 967000-968000 0 Mujeres
## 969 968000-969000 0 Mujeres
## 970 969000-970000 0 Mujeres
## 971 970000-971000 0 Mujeres
## 972 971000-972000 0 Mujeres
## 973 972000-973000 0 Mujeres
## 974 973000-974000 0 Mujeres
## 975 974000-975000 0 Mujeres
## 976 975000-976000 0 Mujeres
## 977 976000-977000 0 Mujeres
## 978 977000-978000 0 Mujeres
## 979 978000-979000 0 Mujeres
## 980 979000-980000 0 Mujeres
## 981 980000-981000 0 Mujeres
## 982 981000-982000 0 Mujeres
## 983 982000-983000 0 Mujeres
## 984 983000-984000 0 Mujeres
## 985 984000-985000 0 Mujeres
## 986 985000-986000 0 Mujeres
## 987 986000-987000 0 Mujeres
## 988 987000-988000 0 Mujeres
## 989 988000-989000 0 Mujeres
## 990 989000-990000 0 Mujeres
## 991 990000-991000 0 Mujeres
## 992 991000-992000 0 Mujeres
## 993 992000-993000 0 Mujeres
## 994 993000-994000 0 Mujeres
## 995 994000-995000 0 Mujeres
## 996 995000-996000 0 Mujeres
## 997 996000-997000 0 Mujeres
## 998 997000-998000 0 Mujeres
## 999 998000-999000 0 Mujeres
## 1000 999000-1e+06 4058 Mujeres
## 1001 1e+06-1001000 0 Mujeres
## 1002 1001000-1002000 0 Mujeres
## 1003 1002000-1003000 0 Mujeres
## 1004 1003000-1004000 0 Mujeres
## 1005 1004000-1005000 0 Mujeres
## 1006 1005000-1006000 0 Mujeres
## 1007 1006000-1007000 0 Mujeres
## 1008 1007000-1008000 0 Mujeres
## 1009 1008000-1009000 0 Mujeres
## 1010 1009000-1010000 0 Mujeres
## 1011 1010000-1011000 0 Mujeres
## 1012 1011000-1012000 0 Mujeres
## 1013 1012000-1013000 0 Mujeres
## 1014 1013000-1014000 0 Mujeres
## 1015 1014000-1015000 0 Mujeres
## 1016 1015000-1016000 0 Mujeres
## 1017 1016000-1017000 0 Mujeres
## 1018 1017000-1018000 0 Mujeres
## 1019 1018000-1019000 0 Mujeres
## 1020 1019000-1020000 0 Mujeres
## 1021 1020000-1021000 0 Mujeres
## 1022 1021000-1022000 0 Mujeres
## 1023 1022000-1023000 0 Mujeres
## 1024 1023000-1024000 0 Mujeres
## 1025 1024000-1025000 0 Mujeres
## 1026 1025000-1026000 0 Mujeres
## 1027 1026000-1027000 0 Mujeres
## 1028 1027000-1028000 0 Mujeres
## 1029 1028000-1029000 0 Mujeres
## 1030 1029000-1030000 0 Mujeres
## 1031 1030000-1031000 0 Mujeres
## 1032 1031000-1032000 0 Mujeres
## 1033 1032000-1033000 0 Mujeres
## 1034 1033000-1034000 0 Mujeres
## 1035 1034000-1035000 0 Mujeres
## 1036 1035000-1036000 0 Mujeres
## 1037 1036000-1037000 0 Mujeres
## 1038 1037000-1038000 0 Mujeres
## 1039 1038000-1039000 0 Mujeres
## 1040 1039000-1040000 0 Mujeres
## 1041 1040000-1041000 0 Mujeres
## 1042 1041000-1042000 0 Mujeres
## 1043 1042000-1043000 0 Mujeres
## 1044 1043000-1044000 0 Mujeres
## 1045 1044000-1045000 0 Mujeres
## 1046 1045000-1046000 0 Mujeres
## 1047 1046000-1047000 0 Mujeres
## 1048 1047000-1048000 0 Mujeres
## 1049 1048000-1049000 0 Mujeres
## 1050 1049000-1050000 0 Mujeres
## 1051 1050000-1051000 0 Mujeres
## 1052 1051000-1052000 0 Mujeres
## 1053 1052000-1053000 0 Mujeres
## 1054 1053000-1054000 0 Mujeres
## 1055 1054000-1055000 0 Mujeres
## 1056 1055000-1056000 0 Mujeres
## 1057 1056000-1057000 0 Mujeres
## 1058 1057000-1058000 0 Mujeres
## 1059 1058000-1059000 0 Mujeres
## 1060 1059000-1060000 0 Mujeres
## 1061 1060000-1061000 0 Mujeres
## 1062 1061000-1062000 0 Mujeres
## 1063 1062000-1063000 0 Mujeres
## 1064 1063000-1064000 0 Mujeres
## 1065 1064000-1065000 0 Mujeres
## 1066 1065000-1066000 0 Mujeres
## 1067 1066000-1067000 0 Mujeres
## 1068 1067000-1068000 0 Mujeres
## 1069 1068000-1069000 0 Mujeres
## 1070 1069000-1070000 0 Mujeres
## 1071 1070000-1071000 0 Mujeres
## 1072 1071000-1072000 0 Mujeres
## 1073 1072000-1073000 0 Mujeres
## 1074 1073000-1074000 0 Mujeres
## 1075 1074000-1075000 0 Mujeres
## 1076 1075000-1076000 0 Mujeres
## 1077 1076000-1077000 0 Mujeres
## 1078 1077000-1078000 0 Mujeres
## 1079 1078000-1079000 0 Mujeres
## 1080 1079000-1080000 0 Mujeres
## 1081 1080000-1081000 0 Mujeres
## 1082 1081000-1082000 0 Mujeres
## 1083 1082000-1083000 0 Mujeres
## 1084 1083000-1084000 0 Mujeres
## 1085 1084000-1085000 0 Mujeres
## 1086 1085000-1086000 0 Mujeres
## 1087 1086000-1087000 0 Mujeres
## 1088 1087000-1088000 0 Mujeres
## 1089 1088000-1089000 0 Mujeres
## 1090 1089000-1090000 0 Mujeres
## 1091 1090000-1091000 0 Mujeres
## 1092 1091000-1092000 0 Mujeres
## 1093 1092000-1093000 0 Mujeres
## 1094 1093000-1094000 0 Mujeres
## 1095 1094000-1095000 0 Mujeres
## 1096 1095000-1096000 0 Mujeres
## 1097 1096000-1097000 0 Mujeres
## 1098 1097000-1098000 0 Mujeres
## 1099 1098000-1099000 0 Mujeres
## 1100 1099000-1100000 0 Mujeres
## 1101 1100000-1101000 0 Mujeres
## 1102 1101000-1102000 0 Mujeres
## 1103 1102000-1103000 0 Mujeres
## 1104 1103000-1104000 0 Mujeres
## 1105 1104000-1105000 0 Mujeres
## 1106 1105000-1106000 0 Mujeres
## 1107 1106000-1107000 0 Mujeres
## 1108 1107000-1108000 0 Mujeres
## 1109 1108000-1109000 0 Mujeres
## 1110 1109000-1110000 0 Mujeres
## 1111 1110000-1111000 0 Mujeres
## 1112 1111000-1112000 0 Mujeres
## 1113 1112000-1113000 0 Mujeres
## 1114 1113000-1114000 0 Mujeres
## 1115 1114000-1115000 0 Mujeres
## 1116 1115000-1116000 0 Mujeres
## 1117 1116000-1117000 0 Mujeres
## 1118 1117000-1118000 0 Mujeres
## 1119 1118000-1119000 0 Mujeres
## 1120 1119000-1120000 0 Mujeres
## 1121 1120000-1121000 0 Mujeres
## 1122 1121000-1122000 0 Mujeres
## 1123 1122000-1123000 0 Mujeres
## 1124 1123000-1124000 0 Mujeres
## 1125 1124000-1125000 0 Mujeres
## 1126 1125000-1126000 0 Mujeres
## 1127 1126000-1127000 0 Mujeres
## 1128 1127000-1128000 0 Mujeres
## 1129 1128000-1129000 0 Mujeres
## 1130 1129000-1130000 0 Mujeres
## 1131 1130000-1131000 0 Mujeres
## 1132 1131000-1132000 0 Mujeres
## 1133 1132000-1133000 0 Mujeres
## 1134 1133000-1134000 0 Mujeres
## 1135 1134000-1135000 0 Mujeres
## 1136 1135000-1136000 0 Mujeres
## 1137 1136000-1137000 0 Mujeres
## 1138 1137000-1138000 0 Mujeres
## 1139 1138000-1139000 0 Mujeres
## 1140 1139000-1140000 0 Mujeres
## 1141 1140000-1141000 0 Mujeres
## 1142 1141000-1142000 0 Mujeres
## 1143 1142000-1143000 0 Mujeres
## 1144 1143000-1144000 0 Mujeres
## 1145 1144000-1145000 0 Mujeres
## 1146 1145000-1146000 0 Mujeres
## 1147 1146000-1147000 0 Mujeres
## 1148 1147000-1148000 0 Mujeres
## 1149 1148000-1149000 0 Mujeres
## 1150 1149000-1150000 0 Mujeres
## 1151 1150000-1151000 0 Mujeres
## 1152 1151000-1152000 0 Mujeres
## 1153 1152000-1153000 0 Mujeres
## 1154 1153000-1154000 0 Mujeres
## 1155 1154000-1155000 0 Mujeres
## 1156 1155000-1156000 0 Mujeres
## 1157 1156000-1157000 0 Mujeres
## 1158 1157000-1158000 0 Mujeres
## 1159 1158000-1159000 0 Mujeres
## 1160 1159000-1160000 0 Mujeres
## 1161 1160000-1161000 0 Mujeres
## 1162 1161000-1162000 0 Mujeres
## 1163 1162000-1163000 0 Mujeres
## 1164 1163000-1164000 0 Mujeres
## 1165 1164000-1165000 0 Mujeres
## 1166 1165000-1166000 0 Mujeres
## 1167 1166000-1167000 0 Mujeres
## 1168 1167000-1168000 0 Mujeres
## 1169 1168000-1169000 0 Mujeres
## 1170 1169000-1170000 0 Mujeres
## 1171 1170000-1171000 0 Mujeres
## 1172 1171000-1172000 0 Mujeres
## 1173 1172000-1173000 0 Mujeres
## 1174 1173000-1174000 0 Mujeres
## 1175 1174000-1175000 0 Mujeres
## 1176 1175000-1176000 0 Mujeres
## 1177 1176000-1177000 0 Mujeres
## 1178 1177000-1178000 0 Mujeres
## 1179 1178000-1179000 0 Mujeres
## 1180 1179000-1180000 0 Mujeres
## 1181 1180000-1181000 0 Mujeres
## 1182 1181000-1182000 0 Mujeres
## 1183 1182000-1183000 0 Mujeres
## 1184 1183000-1184000 0 Mujeres
## 1185 1184000-1185000 0 Mujeres
## 1186 1185000-1186000 0 Mujeres
## 1187 1186000-1187000 0 Mujeres
## 1188 1187000-1188000 0 Mujeres
## 1189 1188000-1189000 0 Mujeres
## 1190 1189000-1190000 0 Mujeres
## 1191 1190000-1191000 0 Mujeres
## 1192 1191000-1192000 0 Mujeres
## 1193 1192000-1193000 0 Mujeres
## 1194 1193000-1194000 0 Mujeres
## 1195 1194000-1195000 0 Mujeres
## 1196 1195000-1196000 0 Mujeres
## 1197 1196000-1197000 0 Mujeres
## 1198 1197000-1198000 0 Mujeres
## 1199 1198000-1199000 0 Mujeres
## 1200 1199000-1200000 0 Mujeres
## 1201 1200000-1201000 0 Mujeres
## 1202 1201000-1202000 0 Mujeres
## 1203 1202000-1203000 0 Mujeres
## 1204 1203000-1204000 0 Mujeres
## 1205 1204000-1205000 0 Mujeres
## 1206 1205000-1206000 0 Mujeres
## 1207 1206000-1207000 0 Mujeres
## 1208 1207000-1208000 0 Mujeres
## 1209 1208000-1209000 0 Mujeres
## 1210 1209000-1210000 0 Mujeres
## 1211 1210000-1211000 0 Mujeres
## 1212 1211000-1212000 0 Mujeres
## 1213 1212000-1213000 0 Mujeres
## 1214 1213000-1214000 0 Mujeres
## 1215 1214000-1215000 0 Mujeres
## 1216 1215000-1216000 0 Mujeres
## 1217 1216000-1217000 0 Mujeres
## 1218 1217000-1218000 0 Mujeres
## 1219 1218000-1219000 0 Mujeres
## 1220 1219000-1220000 0 Mujeres
## 1221 1220000-1221000 0 Mujeres
## 1222 1221000-1222000 0 Mujeres
## 1223 1222000-1223000 0 Mujeres
## 1224 1223000-1224000 0 Mujeres
## 1225 1224000-1225000 0 Mujeres
## 1226 1225000-1226000 0 Mujeres
## 1227 1226000-1227000 0 Mujeres
## 1228 1227000-1228000 0 Mujeres
## 1229 1228000-1229000 0 Mujeres
## 1230 1229000-1230000 0 Mujeres
## 1231 1230000-1231000 0 Mujeres
## 1232 1231000-1232000 0 Mujeres
## 1233 1232000-1233000 0 Mujeres
## 1234 1233000-1234000 0 Mujeres
## 1235 1234000-1235000 0 Mujeres
## 1236 1235000-1236000 0 Mujeres
## 1237 1236000-1237000 0 Mujeres
## 1238 1237000-1238000 0 Mujeres
## 1239 1238000-1239000 0 Mujeres
## 1240 1239000-1240000 0 Mujeres
## 1241 1240000-1241000 0 Mujeres
## 1242 1241000-1242000 0 Mujeres
## 1243 1242000-1243000 0 Mujeres
## 1244 1243000-1244000 0 Mujeres
## 1245 1244000-1245000 0 Mujeres
## 1246 1245000-1246000 0 Mujeres
## 1247 1246000-1247000 0 Mujeres
## 1248 1247000-1248000 0 Mujeres
## 1249 1248000-1249000 0 Mujeres
## 1250 1249000-1250000 0 Mujeres
## 1251 1250000-1251000 0 Mujeres
## 1252 1251000-1252000 0 Mujeres
## 1253 1252000-1253000 0 Mujeres
## 1254 1253000-1254000 0 Mujeres
## 1255 1254000-1255000 0 Mujeres
## 1256 1255000-1256000 0 Mujeres
## 1257 1256000-1257000 0 Mujeres
## 1258 1257000-1258000 0 Mujeres
## 1259 1258000-1259000 0 Mujeres
## 1260 1259000-1260000 0 Mujeres
## 1261 1260000-1261000 0 Mujeres
## 1262 1261000-1262000 0 Mujeres
## 1263 1262000-1263000 0 Mujeres
## 1264 1263000-1264000 0 Mujeres
## 1265 1264000-1265000 0 Mujeres
## 1266 1265000-1266000 0 Mujeres
## 1267 1266000-1267000 0 Mujeres
## 1268 1267000-1268000 0 Mujeres
## 1269 1268000-1269000 0 Mujeres
## 1270 1269000-1270000 0 Mujeres
## 1271 1270000-1271000 0 Mujeres
## 1272 1271000-1272000 0 Mujeres
## 1273 1272000-1273000 0 Mujeres
## 1274 1273000-1274000 0 Mujeres
## 1275 1274000-1275000 0 Mujeres
## 1276 1275000-1276000 0 Mujeres
## 1277 1276000-1277000 0 Mujeres
## 1278 1277000-1278000 0 Mujeres
## 1279 1278000-1279000 0 Mujeres
## 1280 1279000-1280000 0 Mujeres
## 1281 1280000-1281000 0 Mujeres
## 1282 1281000-1282000 0 Mujeres
## 1283 1282000-1283000 0 Mujeres
## 1284 1283000-1284000 0 Mujeres
## 1285 1284000-1285000 0 Mujeres
## 1286 1285000-1286000 0 Mujeres
## 1287 1286000-1287000 0 Mujeres
## 1288 1287000-1288000 0 Mujeres
## 1289 1288000-1289000 0 Mujeres
## 1290 1289000-1290000 0 Mujeres
## 1291 1290000-1291000 0 Mujeres
## 1292 1291000-1292000 0 Mujeres
## 1293 1292000-1293000 0 Mujeres
## 1294 1293000-1294000 0 Mujeres
## 1295 1294000-1295000 0 Mujeres
## 1296 1295000-1296000 0 Mujeres
## 1297 1296000-1297000 0 Mujeres
## 1298 1297000-1298000 0 Mujeres
## 1299 1298000-1299000 0 Mujeres
## 1300 1299000-1300000 0 Mujeres
## 1301 1300000-1301000 0 Mujeres
## 1302 1301000-1302000 0 Mujeres
## 1303 1302000-1303000 0 Mujeres
## 1304 1303000-1304000 0 Mujeres
## 1305 1304000-1305000 0 Mujeres
## 1306 1305000-1306000 0 Mujeres
## 1307 1306000-1307000 0 Mujeres
## 1308 1307000-1308000 0 Mujeres
## 1309 1308000-1309000 0 Mujeres
## 1310 1309000-1310000 0 Mujeres
## 1311 1310000-1311000 0 Mujeres
## 1312 1311000-1312000 0 Mujeres
## 1313 1312000-1313000 0 Mujeres
## 1314 1313000-1314000 0 Mujeres
## 1315 1314000-1315000 0 Mujeres
## 1316 1315000-1316000 0 Mujeres
## 1317 1316000-1317000 0 Mujeres
## 1318 1317000-1318000 0 Mujeres
## 1319 1318000-1319000 0 Mujeres
## 1320 1319000-1320000 0 Mujeres
## 1321 1320000-1321000 0 Mujeres
## 1322 1321000-1322000 0 Mujeres
## 1323 1322000-1323000 0 Mujeres
## 1324 1323000-1324000 0 Mujeres
## 1325 1324000-1325000 0 Mujeres
## 1326 1325000-1326000 0 Mujeres
## 1327 1326000-1327000 0 Mujeres
## 1328 1327000-1328000 0 Mujeres
## 1329 1328000-1329000 0 Mujeres
## 1330 1329000-1330000 0 Mujeres
## 1331 1330000-1331000 0 Mujeres
## 1332 1331000-1332000 0 Mujeres
## 1333 1332000-1333000 0 Mujeres
## 1334 1333000-1334000 0 Mujeres
## 1335 1334000-1335000 0 Mujeres
## 1336 1335000-1336000 0 Mujeres
## 1337 1336000-1337000 0 Mujeres
## 1338 1337000-1338000 0 Mujeres
## 1339 1338000-1339000 0 Mujeres
## 1340 1339000-1340000 0 Mujeres
## 1341 1340000-1341000 0 Mujeres
## 1342 1341000-1342000 0 Mujeres
## 1343 1342000-1343000 0 Mujeres
## 1344 1343000-1344000 0 Mujeres
## 1345 1344000-1345000 0 Mujeres
## 1346 1345000-1346000 0 Mujeres
## 1347 1346000-1347000 0 Mujeres
## 1348 1347000-1348000 0 Mujeres
## 1349 1348000-1349000 0 Mujeres
## 1350 1349000-1350000 0 Mujeres
## 1351 1350000-1351000 0 Mujeres
## 1352 1351000-1352000 0 Mujeres
## 1353 1352000-1353000 0 Mujeres
## 1354 1353000-1354000 0 Mujeres
## 1355 1354000-1355000 0 Mujeres
## 1356 1355000-1356000 0 Mujeres
## 1357 1356000-1357000 0 Mujeres
## 1358 1357000-1358000 0 Mujeres
## 1359 1358000-1359000 0 Mujeres
## 1360 1359000-1360000 0 Mujeres
## 1361 1360000-1361000 0 Mujeres
## 1362 1361000-1362000 0 Mujeres
## 1363 1362000-1363000 0 Mujeres
## 1364 1363000-1364000 0 Mujeres
## 1365 1364000-1365000 0 Mujeres
## 1366 1365000-1366000 0 Mujeres
## 1367 1366000-1367000 0 Mujeres
## 1368 1367000-1368000 0 Mujeres
## 1369 1368000-1369000 0 Mujeres
## 1370 1369000-1370000 0 Mujeres
## 1371 1370000-1371000 0 Mujeres
## 1372 1371000-1372000 0 Mujeres
## 1373 1372000-1373000 0 Mujeres
## 1374 1373000-1374000 0 Mujeres
## 1375 1374000-1375000 0 Mujeres
## 1376 1375000-1376000 0 Mujeres
## 1377 1376000-1377000 0 Mujeres
## 1378 1377000-1378000 0 Mujeres
## 1379 1378000-1379000 0 Mujeres
## 1380 1379000-1380000 0 Mujeres
## 1381 1380000-1381000 0 Mujeres
## 1382 1381000-1382000 0 Mujeres
## 1383 1382000-1383000 0 Mujeres
## 1384 1383000-1384000 0 Mujeres
## 1385 1384000-1385000 0 Mujeres
## 1386 1385000-1386000 0 Mujeres
## 1387 1386000-1387000 0 Mujeres
## 1388 1387000-1388000 0 Mujeres
## 1389 1388000-1389000 0 Mujeres
## 1390 1389000-1390000 0 Mujeres
## 1391 1390000-1391000 0 Mujeres
## 1392 1391000-1392000 0 Mujeres
## 1393 1392000-1393000 0 Mujeres
## 1394 1393000-1394000 0 Mujeres
## 1395 1394000-1395000 0 Mujeres
## 1396 1395000-1396000 0 Mujeres
## 1397 1396000-1397000 0 Mujeres
## 1398 1397000-1398000 0 Mujeres
## 1399 1398000-1399000 0 Mujeres
## 1400 1399000-1400000 0 Mujeres
## 1401 1400000-1401000 0 Mujeres
## 1402 1401000-1402000 0 Mujeres
## 1403 1402000-1403000 0 Mujeres
## 1404 1403000-1404000 0 Mujeres
## 1405 1404000-1405000 0 Mujeres
## 1406 1405000-1406000 0 Mujeres
## 1407 1406000-1407000 0 Mujeres
## 1408 1407000-1408000 0 Mujeres
## 1409 1408000-1409000 0 Mujeres
## 1410 1409000-1410000 0 Mujeres
## 1411 1410000-1411000 0 Mujeres
## 1412 1411000-1412000 0 Mujeres
## 1413 1412000-1413000 0 Mujeres
## 1414 1413000-1414000 0 Mujeres
## 1415 1414000-1415000 0 Mujeres
## 1416 1415000-1416000 0 Mujeres
## 1417 1416000-1417000 0 Mujeres
## 1418 1417000-1418000 0 Mujeres
## 1419 1418000-1419000 0 Mujeres
## 1420 1419000-1420000 0 Mujeres
## 1421 1420000-1421000 0 Mujeres
## 1422 1421000-1422000 0 Mujeres
## 1423 1422000-1423000 0 Mujeres
## 1424 1423000-1424000 0 Mujeres
## 1425 1424000-1425000 0 Mujeres
## 1426 1425000-1426000 0 Mujeres
## 1427 1426000-1427000 0 Mujeres
## 1428 1427000-1428000 0 Mujeres
## 1429 1428000-1429000 0 Mujeres
## 1430 1429000-1430000 0 Mujeres
## 1431 1430000-1431000 0 Mujeres
## 1432 1431000-1432000 0 Mujeres
## 1433 1432000-1433000 0 Mujeres
## 1434 1433000-1434000 0 Mujeres
## 1435 1434000-1435000 0 Mujeres
## 1436 1435000-1436000 0 Mujeres
## 1437 1436000-1437000 0 Mujeres
## 1438 1437000-1438000 0 Mujeres
## 1439 1438000-1439000 0 Mujeres
## 1440 1439000-1440000 0 Mujeres
## 1441 1440000-1441000 0 Mujeres
## 1442 1441000-1442000 0 Mujeres
## 1443 1442000-1443000 0 Mujeres
## 1444 1443000-1444000 0 Mujeres
## 1445 1444000-1445000 0 Mujeres
## 1446 1445000-1446000 0 Mujeres
## 1447 1446000-1447000 0 Mujeres
## 1448 1447000-1448000 0 Mujeres
## 1449 1448000-1449000 0 Mujeres
## 1450 1449000-1450000 0 Mujeres
## 1451 1450000-1451000 0 Mujeres
## 1452 1451000-1452000 0 Mujeres
## 1453 1452000-1453000 0 Mujeres
## 1454 1453000-1454000 0 Mujeres
## 1455 1454000-1455000 0 Mujeres
## 1456 1455000-1456000 0 Mujeres
## 1457 1456000-1457000 0 Mujeres
## 1458 1457000-1458000 0 Mujeres
## 1459 1458000-1459000 0 Mujeres
## 1460 1459000-1460000 0 Mujeres
## 1461 1460000-1461000 0 Mujeres
## 1462 1461000-1462000 0 Mujeres
## 1463 1462000-1463000 0 Mujeres
## 1464 1463000-1464000 0 Mujeres
## 1465 1464000-1465000 0 Mujeres
## 1466 1465000-1466000 0 Mujeres
## 1467 1466000-1467000 0 Mujeres
## 1468 1467000-1468000 0 Mujeres
## 1469 1468000-1469000 0 Mujeres
## 1470 1469000-1470000 0 Mujeres
## 1471 1470000-1471000 0 Mujeres
## 1472 1471000-1472000 0 Mujeres
## 1473 1472000-1473000 0 Mujeres
## 1474 1473000-1474000 0 Mujeres
## 1475 1474000-1475000 0 Mujeres
## 1476 1475000-1476000 0 Mujeres
## 1477 1476000-1477000 0 Mujeres
## 1478 1477000-1478000 0 Mujeres
## 1479 1478000-1479000 0 Mujeres
## 1480 1479000-1480000 0 Mujeres
## 1481 1480000-1481000 0 Mujeres
## 1482 1481000-1482000 0 Mujeres
## 1483 1482000-1483000 0 Mujeres
## 1484 1483000-1484000 0 Mujeres
## 1485 1484000-1485000 0 Mujeres
## 1486 1485000-1486000 0 Mujeres
## 1487 1486000-1487000 0 Mujeres
## 1488 1487000-1488000 0 Mujeres
## 1489 1488000-1489000 0 Mujeres
## 1490 1489000-1490000 0 Mujeres
## 1491 1490000-1491000 0 Mujeres
## 1492 1491000-1492000 0 Mujeres
## 1493 1492000-1493000 0 Mujeres
## 1494 1493000-1494000 0 Mujeres
## 1495 1494000-1495000 0 Mujeres
## 1496 1495000-1496000 0 Mujeres
## 1497 1496000-1497000 0 Mujeres
## 1498 1497000-1498000 0 Mujeres
## 1499 1498000-1499000 0 Mujeres
## 1500 1499000-1500000 0 Mujeres
## 1501 1500000-1501000 0 Mujeres
## 1502 1501000-1502000 0 Mujeres
## 1503 1502000-1503000 0 Mujeres
## 1504 1503000-1504000 0 Mujeres
## 1505 1504000-1505000 0 Mujeres
## 1506 1505000-1506000 0 Mujeres
## 1507 1506000-1507000 0 Mujeres
## 1508 1507000-1508000 0 Mujeres
## 1509 1508000-1509000 0 Mujeres
## 1510 1509000-1510000 0 Mujeres
## 1511 1510000-1511000 0 Mujeres
## 1512 1511000-1512000 0 Mujeres
## 1513 1512000-1513000 0 Mujeres
## 1514 1513000-1514000 0 Mujeres
## 1515 1514000-1515000 0 Mujeres
## 1516 1515000-1516000 0 Mujeres
## 1517 1516000-1517000 0 Mujeres
## 1518 1517000-1518000 0 Mujeres
## 1519 1518000-1519000 0 Mujeres
## 1520 1519000-1520000 0 Mujeres
## 1521 1520000-1521000 0 Mujeres
## 1522 1521000-1522000 0 Mujeres
## 1523 1522000-1523000 0 Mujeres
## 1524 1523000-1524000 0 Mujeres
## 1525 1524000-1525000 0 Mujeres
## 1526 1525000-1526000 0 Mujeres
## 1527 1526000-1527000 0 Mujeres
## 1528 1527000-1528000 0 Mujeres
## 1529 1528000-1529000 0 Mujeres
## 1530 1529000-1530000 0 Mujeres
## 1531 1530000-1531000 0 Mujeres
## 1532 1531000-1532000 0 Mujeres
## 1533 1532000-1533000 0 Mujeres
## 1534 1533000-1534000 0 Mujeres
## 1535 1534000-1535000 0 Mujeres
## 1536 1535000-1536000 0 Mujeres
## 1537 1536000-1537000 0 Mujeres
## 1538 1537000-1538000 0 Mujeres
## 1539 1538000-1539000 0 Mujeres
## 1540 1539000-1540000 0 Mujeres
## 1541 1540000-1541000 0 Mujeres
## 1542 1541000-1542000 0 Mujeres
## 1543 1542000-1543000 0 Mujeres
## 1544 1543000-1544000 0 Mujeres
## 1545 1544000-1545000 0 Mujeres
## 1546 1545000-1546000 0 Mujeres
## 1547 1546000-1547000 0 Mujeres
## 1548 1547000-1548000 0 Mujeres
## 1549 1548000-1549000 0 Mujeres
## 1550 1549000-1550000 0 Mujeres
## 1551 1550000-1551000 0 Mujeres
## 1552 1551000-1552000 0 Mujeres
## 1553 1552000-1553000 0 Mujeres
## 1554 1553000-1554000 0 Mujeres
## 1555 1554000-1555000 0 Mujeres
## 1556 1555000-1556000 0 Mujeres
## 1557 1556000-1557000 0 Mujeres
## 1558 1557000-1558000 0 Mujeres
## 1559 1558000-1559000 0 Mujeres
## 1560 1559000-1560000 0 Mujeres
## 1561 1560000-1561000 0 Mujeres
## 1562 1561000-1562000 0 Mujeres
## 1563 1562000-1563000 0 Mujeres
## 1564 1563000-1564000 0 Mujeres
## 1565 1564000-1565000 0 Mujeres
## 1566 1565000-1566000 0 Mujeres
## 1567 1566000-1567000 0 Mujeres
## 1568 1567000-1568000 0 Mujeres
## 1569 1568000-1569000 0 Mujeres
## 1570 1569000-1570000 0 Mujeres
## 1571 1570000-1571000 0 Mujeres
## 1572 1571000-1572000 0 Mujeres
## 1573 1572000-1573000 0 Mujeres
## 1574 1573000-1574000 0 Mujeres
## 1575 1574000-1575000 0 Mujeres
## 1576 1575000-1576000 0 Mujeres
## 1577 1576000-1577000 0 Mujeres
## 1578 1577000-1578000 0 Mujeres
## 1579 1578000-1579000 0 Mujeres
## 1580 1579000-1580000 0 Mujeres
## 1581 1580000-1581000 0 Mujeres
## 1582 1581000-1582000 0 Mujeres
## 1583 1582000-1583000 0 Mujeres
## 1584 1583000-1584000 0 Mujeres
## 1585 1584000-1585000 0 Mujeres
## 1586 1585000-1586000 0 Mujeres
## 1587 1586000-1587000 0 Mujeres
## 1588 1587000-1588000 0 Mujeres
## 1589 1588000-1589000 0 Mujeres
## 1590 1589000-1590000 0 Mujeres
## 1591 1590000-1591000 0 Mujeres
## 1592 1591000-1592000 0 Mujeres
## 1593 1592000-1593000 0 Mujeres
## 1594 1593000-1594000 0 Mujeres
## 1595 1594000-1595000 0 Mujeres
## 1596 1595000-1596000 0 Mujeres
## 1597 1596000-1597000 0 Mujeres
## 1598 1597000-1598000 0 Mujeres
## 1599 1598000-1599000 0 Mujeres
## 1600 1599000-1600000 0 Mujeres
## 1601 1600000-1601000 0 Mujeres
## 1602 1601000-1602000 0 Mujeres
## 1603 1602000-1603000 0 Mujeres
## 1604 1603000-1604000 0 Mujeres
## 1605 1604000-1605000 0 Mujeres
## 1606 1605000-1606000 0 Mujeres
## 1607 1606000-1607000 0 Mujeres
## 1608 1607000-1608000 0 Mujeres
## 1609 1608000-1609000 0 Mujeres
## 1610 1609000-1610000 0 Mujeres
## 1611 1610000-1611000 0 Mujeres
## 1612 1611000-1612000 0 Mujeres
## 1613 1612000-1613000 0 Mujeres
## 1614 1613000-1614000 0 Mujeres
## 1615 1614000-1615000 0 Mujeres
## 1616 1615000-1616000 0 Mujeres
## 1617 1616000-1617000 0 Mujeres
## 1618 1617000-1618000 0 Mujeres
## 1619 1618000-1619000 0 Mujeres
## 1620 1619000-1620000 0 Mujeres
## 1621 1620000-1621000 0 Mujeres
## 1622 1621000-1622000 0 Mujeres
## 1623 1622000-1623000 0 Mujeres
## 1624 1623000-1624000 0 Mujeres
## 1625 1624000-1625000 0 Mujeres
## 1626 1625000-1626000 0 Mujeres
## 1627 1626000-1627000 0 Mujeres
## 1628 1627000-1628000 0 Mujeres
## 1629 1628000-1629000 0 Mujeres
## 1630 1629000-1630000 0 Mujeres
## 1631 1630000-1631000 0 Mujeres
## 1632 1631000-1632000 0 Mujeres
## 1633 1632000-1633000 0 Mujeres
## 1634 1633000-1634000 0 Mujeres
## 1635 1634000-1635000 0 Mujeres
## 1636 1635000-1636000 0 Mujeres
## 1637 1636000-1637000 0 Mujeres
## 1638 1637000-1638000 0 Mujeres
## 1639 1638000-1639000 0 Mujeres
## 1640 1639000-1640000 0 Mujeres
## 1641 1640000-1641000 0 Mujeres
## 1642 1641000-1642000 0 Mujeres
## 1643 1642000-1643000 0 Mujeres
## 1644 1643000-1644000 0 Mujeres
## 1645 1644000-1645000 0 Mujeres
## 1646 1645000-1646000 0 Mujeres
## 1647 1646000-1647000 0 Mujeres
## 1648 1647000-1648000 0 Mujeres
## 1649 1648000-1649000 0 Mujeres
## 1650 1649000-1650000 0 Mujeres
## 1651 1650000-1651000 0 Mujeres
## 1652 1651000-1652000 0 Mujeres
## 1653 1652000-1653000 0 Mujeres
## 1654 1653000-1654000 0 Mujeres
## 1655 1654000-1655000 0 Mujeres
## 1656 1655000-1656000 0 Mujeres
## 1657 1656000-1657000 0 Mujeres
## 1658 1657000-1658000 0 Mujeres
## 1659 1658000-1659000 0 Mujeres
## 1660 1659000-1660000 0 Mujeres
## 1661 1660000-1661000 0 Mujeres
## 1662 1661000-1662000 0 Mujeres
## 1663 1662000-1663000 0 Mujeres
## 1664 1663000-1664000 0 Mujeres
## 1665 1664000-1665000 0 Mujeres
## 1666 1665000-1666000 0 Mujeres
## 1667 1666000-1667000 0 Mujeres
## 1668 1667000-1668000 0 Mujeres
## 1669 1668000-1669000 0 Mujeres
## 1670 1669000-1670000 0 Mujeres
## 1671 1670000-1671000 0 Mujeres
## 1672 1671000-1672000 0 Mujeres
## 1673 1672000-1673000 0 Mujeres
## 1674 1673000-1674000 0 Mujeres
## 1675 1674000-1675000 0 Mujeres
## 1676 1675000-1676000 0 Mujeres
## 1677 1676000-1677000 0 Mujeres
## 1678 1677000-1678000 0 Mujeres
## 1679 1678000-1679000 0 Mujeres
## 1680 1679000-1680000 0 Mujeres
## 1681 1680000-1681000 0 Mujeres
## 1682 1681000-1682000 0 Mujeres
## 1683 1682000-1683000 0 Mujeres
## 1684 1683000-1684000 0 Mujeres
## 1685 1684000-1685000 0 Mujeres
## 1686 1685000-1686000 0 Mujeres
## 1687 1686000-1687000 0 Mujeres
## 1688 1687000-1688000 0 Mujeres
## 1689 1688000-1689000 0 Mujeres
## 1690 1689000-1690000 0 Mujeres
## 1691 1690000-1691000 0 Mujeres
## 1692 1691000-1692000 0 Mujeres
## 1693 1692000-1693000 0 Mujeres
## 1694 1693000-1694000 0 Mujeres
## 1695 1694000-1695000 0 Mujeres
## 1696 1695000-1696000 0 Mujeres
## 1697 1696000-1697000 0 Mujeres
## 1698 1697000-1698000 0 Mujeres
## 1699 1698000-1699000 0 Mujeres
## 1700 1699000-1700000 0 Mujeres
## 1701 1700000-1701000 0 Mujeres
## 1702 1701000-1702000 0 Mujeres
## 1703 1702000-1703000 0 Mujeres
## 1704 1703000-1704000 0 Mujeres
## 1705 1704000-1705000 0 Mujeres
## 1706 1705000-1706000 0 Mujeres
## 1707 1706000-1707000 0 Mujeres
## 1708 1707000-1708000 0 Mujeres
## 1709 1708000-1709000 0 Mujeres
## 1710 1709000-1710000 0 Mujeres
## 1711 1710000-1711000 0 Mujeres
## 1712 1711000-1712000 0 Mujeres
## 1713 1712000-1713000 0 Mujeres
## 1714 1713000-1714000 0 Mujeres
## 1715 1714000-1715000 0 Mujeres
## 1716 1715000-1716000 0 Mujeres
## 1717 1716000-1717000 0 Mujeres
## 1718 1717000-1718000 0 Mujeres
## 1719 1718000-1719000 0 Mujeres
## 1720 1719000-1720000 0 Mujeres
## 1721 1720000-1721000 0 Mujeres
## 1722 1721000-1722000 0 Mujeres
## 1723 1722000-1723000 0 Mujeres
## 1724 1723000-1724000 0 Mujeres
## 1725 1724000-1725000 0 Mujeres
## 1726 1725000-1726000 0 Mujeres
## 1727 1726000-1727000 0 Mujeres
## 1728 1727000-1728000 0 Mujeres
## 1729 1728000-1729000 0 Mujeres
## 1730 1729000-1730000 0 Mujeres
## 1731 1730000-1731000 0 Mujeres
## 1732 1731000-1732000 0 Mujeres
## 1733 1732000-1733000 0 Mujeres
## 1734 1733000-1734000 0 Mujeres
## 1735 1734000-1735000 0 Mujeres
## 1736 1735000-1736000 0 Mujeres
## 1737 1736000-1737000 0 Mujeres
## 1738 1737000-1738000 0 Mujeres
## 1739 1738000-1739000 0 Mujeres
## 1740 1739000-1740000 0 Mujeres
## 1741 1740000-1741000 0 Mujeres
## 1742 1741000-1742000 0 Mujeres
## 1743 1742000-1743000 0 Mujeres
## 1744 1743000-1744000 0 Mujeres
## 1745 1744000-1745000 0 Mujeres
## 1746 1745000-1746000 0 Mujeres
## 1747 1746000-1747000 0 Mujeres
## 1748 1747000-1748000 0 Mujeres
## 1749 1748000-1749000 0 Mujeres
## 1750 1749000-1750000 0 Mujeres
## 1751 1750000-1751000 0 Mujeres
## 1752 1751000-1752000 0 Mujeres
## 1753 1752000-1753000 0 Mujeres
## 1754 1753000-1754000 0 Mujeres
## 1755 1754000-1755000 0 Mujeres
## 1756 1755000-1756000 0 Mujeres
## 1757 1756000-1757000 0 Mujeres
## 1758 1757000-1758000 0 Mujeres
## 1759 1758000-1759000 0 Mujeres
## 1760 1759000-1760000 0 Mujeres
## 1761 1760000-1761000 0 Mujeres
## 1762 1761000-1762000 0 Mujeres
## 1763 1762000-1763000 0 Mujeres
## 1764 1763000-1764000 0 Mujeres
## 1765 1764000-1765000 0 Mujeres
## 1766 1765000-1766000 0 Mujeres
## 1767 1766000-1767000 0 Mujeres
## 1768 1767000-1768000 0 Mujeres
## 1769 1768000-1769000 0 Mujeres
## 1770 1769000-1770000 0 Mujeres
## 1771 1770000-1771000 0 Mujeres
## 1772 1771000-1772000 0 Mujeres
## 1773 1772000-1773000 0 Mujeres
## 1774 1773000-1774000 0 Mujeres
## 1775 1774000-1775000 0 Mujeres
## 1776 1775000-1776000 0 Mujeres
## 1777 1776000-1777000 0 Mujeres
## 1778 1777000-1778000 0 Mujeres
## 1779 1778000-1779000 0 Mujeres
## 1780 1779000-1780000 0 Mujeres
## 1781 1780000-1781000 0 Mujeres
## 1782 1781000-1782000 0 Mujeres
## 1783 1782000-1783000 0 Mujeres
## 1784 1783000-1784000 0 Mujeres
## 1785 1784000-1785000 0 Mujeres
## 1786 1785000-1786000 0 Mujeres
## 1787 1786000-1787000 0 Mujeres
## 1788 1787000-1788000 0 Mujeres
## 1789 1788000-1789000 0 Mujeres
## 1790 1789000-1790000 0 Mujeres
## 1791 1790000-1791000 0 Mujeres
## 1792 1791000-1792000 0 Mujeres
## 1793 1792000-1793000 0 Mujeres
## 1794 1793000-1794000 0 Mujeres
## 1795 1794000-1795000 0 Mujeres
## 1796 1795000-1796000 0 Mujeres
## 1797 1796000-1797000 0 Mujeres
## 1798 1797000-1798000 0 Mujeres
## 1799 1798000-1799000 0 Mujeres
## 1800 1799000-1800000 0 Mujeres
## 1801 1800000-1801000 0 Mujeres
## 1802 1801000-1802000 0 Mujeres
## 1803 1802000-1803000 0 Mujeres
## 1804 1803000-1804000 0 Mujeres
## 1805 1804000-1805000 0 Mujeres
## 1806 1805000-1806000 0 Mujeres
## 1807 1806000-1807000 0 Mujeres
## 1808 1807000-1808000 0 Mujeres
## 1809 1808000-1809000 0 Mujeres
## 1810 1809000-1810000 0 Mujeres
## 1811 1810000-1811000 0 Mujeres
## 1812 1811000-1812000 0 Mujeres
## 1813 1812000-1813000 0 Mujeres
## 1814 1813000-1814000 0 Mujeres
## 1815 1814000-1815000 0 Mujeres
## 1816 1815000-1816000 0 Mujeres
## 1817 1816000-1817000 0 Mujeres
## 1818 1817000-1818000 0 Mujeres
## 1819 1818000-1819000 0 Mujeres
## 1820 1819000-1820000 0 Mujeres
## 1821 1820000-1821000 0 Mujeres
## 1822 1821000-1822000 0 Mujeres
## 1823 1822000-1823000 0 Mujeres
## 1824 1823000-1824000 0 Mujeres
## 1825 1824000-1825000 0 Mujeres
## 1826 1825000-1826000 0 Mujeres
## 1827 1826000-1827000 0 Mujeres
## 1828 1827000-1828000 0 Mujeres
## 1829 1828000-1829000 0 Mujeres
## 1830 1829000-1830000 0 Mujeres
## 1831 1830000-1831000 0 Mujeres
## 1832 1831000-1832000 0 Mujeres
## 1833 1832000-1833000 0 Mujeres
## 1834 1833000-1834000 0 Mujeres
## 1835 1834000-1835000 0 Mujeres
## 1836 1835000-1836000 0 Mujeres
## 1837 1836000-1837000 0 Mujeres
## 1838 1837000-1838000 0 Mujeres
## 1839 1838000-1839000 0 Mujeres
## 1840 1839000-1840000 0 Mujeres
## 1841 1840000-1841000 0 Mujeres
## 1842 1841000-1842000 0 Mujeres
## 1843 1842000-1843000 0 Mujeres
## 1844 1843000-1844000 0 Mujeres
## 1845 1844000-1845000 0 Mujeres
## 1846 1845000-1846000 0 Mujeres
## 1847 1846000-1847000 0 Mujeres
## 1848 1847000-1848000 0 Mujeres
## 1849 1848000-1849000 0 Mujeres
## 1850 1849000-1850000 0 Mujeres
## 1851 1850000-1851000 0 Mujeres
## 1852 1851000-1852000 0 Mujeres
## 1853 1852000-1853000 0 Mujeres
## 1854 1853000-1854000 0 Mujeres
## 1855 1854000-1855000 0 Mujeres
## 1856 1855000-1856000 0 Mujeres
## 1857 1856000-1857000 0 Mujeres
## 1858 1857000-1858000 0 Mujeres
## 1859 1858000-1859000 0 Mujeres
## 1860 1859000-1860000 0 Mujeres
## 1861 1860000-1861000 0 Mujeres
## 1862 1861000-1862000 0 Mujeres
## 1863 1862000-1863000 0 Mujeres
## 1864 1863000-1864000 0 Mujeres
## 1865 1864000-1865000 0 Mujeres
## 1866 1865000-1866000 0 Mujeres
## 1867 1866000-1867000 0 Mujeres
## 1868 1867000-1868000 0 Mujeres
## 1869 1868000-1869000 0 Mujeres
## 1870 1869000-1870000 0 Mujeres
## 1871 1870000-1871000 0 Mujeres
## 1872 1871000-1872000 0 Mujeres
## 1873 1872000-1873000 0 Mujeres
## 1874 1873000-1874000 0 Mujeres
## 1875 1874000-1875000 0 Mujeres
## 1876 1875000-1876000 0 Mujeres
## 1877 1876000-1877000 0 Mujeres
## 1878 1877000-1878000 0 Mujeres
## 1879 1878000-1879000 0 Mujeres
## 1880 1879000-1880000 0 Mujeres
## 1881 1880000-1881000 0 Mujeres
## 1882 1881000-1882000 0 Mujeres
## 1883 1882000-1883000 0 Mujeres
## 1884 1883000-1884000 0 Mujeres
## 1885 1884000-1885000 0 Mujeres
## 1886 1885000-1886000 0 Mujeres
## 1887 1886000-1887000 0 Mujeres
## 1888 1887000-1888000 0 Mujeres
## 1889 1888000-1889000 0 Mujeres
## 1890 1889000-1890000 0 Mujeres
## 1891 1890000-1891000 0 Mujeres
## 1892 1891000-1892000 0 Mujeres
## 1893 1892000-1893000 0 Mujeres
## 1894 1893000-1894000 0 Mujeres
## 1895 1894000-1895000 0 Mujeres
## 1896 1895000-1896000 0 Mujeres
## 1897 1896000-1897000 0 Mujeres
## 1898 1897000-1898000 0 Mujeres
## 1899 1898000-1899000 0 Mujeres
## 1900 1899000-1900000 0 Mujeres
## 1901 1900000-1901000 0 Mujeres
## 1902 1901000-1902000 0 Mujeres
## 1903 1902000-1903000 0 Mujeres
## 1904 1903000-1904000 0 Mujeres
## 1905 1904000-1905000 0 Mujeres
## 1906 1905000-1906000 0 Mujeres
## 1907 1906000-1907000 0 Mujeres
## 1908 1907000-1908000 0 Mujeres
## 1909 1908000-1909000 0 Mujeres
## 1910 1909000-1910000 0 Mujeres
## 1911 1910000-1911000 0 Mujeres
## 1912 1911000-1912000 0 Mujeres
## 1913 1912000-1913000 0 Mujeres
## 1914 1913000-1914000 0 Mujeres
## 1915 1914000-1915000 0 Mujeres
## 1916 1915000-1916000 0 Mujeres
## 1917 1916000-1917000 0 Mujeres
## 1918 1917000-1918000 0 Mujeres
## 1919 1918000-1919000 0 Mujeres
## 1920 1919000-1920000 0 Mujeres
## 1921 1920000-1921000 0 Mujeres
## 1922 1921000-1922000 0 Mujeres
## 1923 1922000-1923000 0 Mujeres
## 1924 1923000-1924000 0 Mujeres
## 1925 1924000-1925000 0 Mujeres
## 1926 1925000-1926000 0 Mujeres
## 1927 1926000-1927000 0 Mujeres
## 1928 1927000-1928000 0 Mujeres
## 1929 1928000-1929000 0 Mujeres
## 1930 1929000-1930000 0 Mujeres
## 1931 1930000-1931000 0 Mujeres
## 1932 1931000-1932000 0 Mujeres
## 1933 1932000-1933000 0 Mujeres
## 1934 1933000-1934000 0 Mujeres
## 1935 1934000-1935000 0 Mujeres
## 1936 1935000-1936000 0 Mujeres
## 1937 1936000-1937000 0 Mujeres
## 1938 1937000-1938000 0 Mujeres
## 1939 1938000-1939000 0 Mujeres
## 1940 1939000-1940000 0 Mujeres
## 1941 1940000-1941000 0 Mujeres
## 1942 1941000-1942000 0 Mujeres
## 1943 1942000-1943000 0 Mujeres
## 1944 1943000-1944000 0 Mujeres
## 1945 1944000-1945000 0 Mujeres
## 1946 1945000-1946000 0 Mujeres
## 1947 1946000-1947000 0 Mujeres
## 1948 1947000-1948000 0 Mujeres
## 1949 1948000-1949000 0 Mujeres
## 1950 1949000-1950000 0 Mujeres
## 1951 1950000-1951000 0 Mujeres
## 1952 1951000-1952000 0 Mujeres
## 1953 1952000-1953000 0 Mujeres
## 1954 1953000-1954000 0 Mujeres
## 1955 1954000-1955000 0 Mujeres
## 1956 1955000-1956000 0 Mujeres
## 1957 1956000-1957000 0 Mujeres
## 1958 1957000-1958000 0 Mujeres
## 1959 1958000-1959000 0 Mujeres
## 1960 1959000-1960000 0 Mujeres
## 1961 1960000-1961000 0 Mujeres
## 1962 1961000-1962000 0 Mujeres
## 1963 1962000-1963000 0 Mujeres
## 1964 1963000-1964000 0 Mujeres
## 1965 1964000-1965000 0 Mujeres
## 1966 1965000-1966000 0 Mujeres
## 1967 1966000-1967000 0 Mujeres
## 1968 1967000-1968000 0 Mujeres
## 1969 1968000-1969000 0 Mujeres
## 1970 1969000-1970000 0 Mujeres
## 1971 1970000-1971000 0 Mujeres
## 1972 1971000-1972000 0 Mujeres
## 1973 1972000-1973000 0 Mujeres
## 1974 1973000-1974000 0 Mujeres
## 1975 1974000-1975000 0 Mujeres
## 1976 1975000-1976000 0 Mujeres
## 1977 1976000-1977000 0 Mujeres
## 1978 1977000-1978000 0 Mujeres
## 1979 1978000-1979000 0 Mujeres
## 1980 1979000-1980000 0 Mujeres
## 1981 1980000-1981000 0 Mujeres
## 1982 1981000-1982000 0 Mujeres
## 1983 1982000-1983000 0 Mujeres
## 1984 1983000-1984000 0 Mujeres
## 1985 1984000-1985000 0 Mujeres
## 1986 1985000-1986000 0 Mujeres
## 1987 1986000-1987000 0 Mujeres
## 1988 1987000-1988000 0 Mujeres
## 1989 1988000-1989000 0 Mujeres
## 1990 1989000-1990000 0 Mujeres
## 1991 1990000-1991000 0 Mujeres
## 1992 1991000-1992000 0 Mujeres
## 1993 1992000-1993000 0 Mujeres
## 1994 1993000-1994000 0 Mujeres
## 1995 1994000-1995000 0 Mujeres
## 1996 1995000-1996000 0 Mujeres
## 1997 1996000-1997000 0 Mujeres
## 1998 1997000-1998000 0 Mujeres
## 1999 1998000-1999000 0 Mujeres
## 2000 1999000-2e+06 0 Mujeres
## 2001 2e+06-2001000 0 Mujeres
## 2002 2001000-2002000 0 Mujeres
## 2003 2002000-2003000 0 Mujeres
## 2004 2003000-2004000 0 Mujeres
## 2005 2004000-2005000 0 Mujeres
## 2006 2005000-2006000 0 Mujeres
## 2007 2006000-2007000 0 Mujeres
## 2008 2007000-2008000 0 Mujeres
## 2009 2008000-2009000 0 Mujeres
## 2010 2009000-2010000 0 Mujeres
## 2011 2010000-2011000 0 Mujeres
## 2012 2011000-2012000 0 Mujeres
## 2013 2012000-2013000 0 Mujeres
## 2014 2013000-2014000 0 Mujeres
## 2015 2014000-2015000 0 Mujeres
## 2016 2015000-2016000 0 Mujeres
## 2017 2016000-2017000 0 Mujeres
## 2018 2017000-2018000 0 Mujeres
## 2019 2018000-2019000 0 Mujeres
## 2020 2019000-2020000 0 Mujeres
## 2021 2020000-2021000 0 Mujeres
## 2022 2021000-2022000 0 Mujeres
## 2023 2022000-2023000 0 Mujeres
## 2024 2023000-2024000 0 Mujeres
## 2025 2024000-2025000 0 Mujeres
## 2026 2025000-2026000 0 Mujeres
## 2027 2026000-2027000 0 Mujeres
## 2028 2027000-2028000 0 Mujeres
## 2029 2028000-2029000 0 Mujeres
## 2030 2029000-2030000 0 Mujeres
## 2031 2030000-2031000 0 Mujeres
## 2032 2031000-2032000 0 Mujeres
## 2033 2032000-2033000 0 Mujeres
## 2034 2033000-2034000 0 Mujeres
## 2035 2034000-2035000 0 Mujeres
## 2036 2035000-2036000 0 Mujeres
## 2037 2036000-2037000 0 Mujeres
## 2038 2037000-2038000 0 Mujeres
## 2039 2038000-2039000 0 Mujeres
## 2040 2039000-2040000 0 Mujeres
## 2041 2040000-2041000 0 Mujeres
## 2042 2041000-2042000 0 Mujeres
## 2043 2042000-2043000 0 Mujeres
## 2044 2043000-2044000 0 Mujeres
## 2045 2044000-2045000 0 Mujeres
## 2046 2045000-2046000 0 Mujeres
## 2047 2046000-2047000 0 Mujeres
## 2048 2047000-2048000 0 Mujeres
## 2049 2048000-2049000 0 Mujeres
## 2050 2049000-2050000 0 Mujeres
## 2051 2050000-2051000 0 Mujeres
## 2052 2051000-2052000 0 Mujeres
## 2053 2052000-2053000 0 Mujeres
## 2054 2053000-2054000 0 Mujeres
## 2055 2054000-2055000 0 Mujeres
## 2056 2055000-2056000 0 Mujeres
## 2057 2056000-2057000 0 Mujeres
## 2058 2057000-2058000 0 Mujeres
## 2059 2058000-2059000 0 Mujeres
## 2060 2059000-2060000 0 Mujeres
## 2061 2060000-2061000 0 Mujeres
## 2062 2061000-2062000 0 Mujeres
## 2063 2062000-2063000 0 Mujeres
## 2064 2063000-2064000 0 Mujeres
## 2065 2064000-2065000 0 Mujeres
## 2066 2065000-2066000 0 Mujeres
## 2067 2066000-2067000 0 Mujeres
## 2068 2067000-2068000 0 Mujeres
## 2069 2068000-2069000 0 Mujeres
## 2070 2069000-2070000 0 Mujeres
## 2071 2070000-2071000 0 Mujeres
## 2072 2071000-2072000 0 Mujeres
## 2073 2072000-2073000 0 Mujeres
## 2074 2073000-2074000 0 Mujeres
## 2075 2074000-2075000 0 Mujeres
## 2076 2075000-2076000 0 Mujeres
## 2077 2076000-2077000 0 Mujeres
## 2078 2077000-2078000 0 Mujeres
## 2079 2078000-2079000 0 Mujeres
## 2080 2079000-2080000 0 Mujeres
## 2081 2080000-2081000 0 Mujeres
## 2082 2081000-2082000 0 Mujeres
## 2083 2082000-2083000 0 Mujeres
## 2084 2083000-2084000 0 Mujeres
## 2085 2084000-2085000 0 Mujeres
## 2086 2085000-2086000 0 Mujeres
## 2087 2086000-2087000 0 Mujeres
## 2088 2087000-2088000 0 Mujeres
## 2089 2088000-2089000 0 Mujeres
## 2090 2089000-2090000 0 Mujeres
## 2091 2090000-2091000 0 Mujeres
## 2092 2091000-2092000 0 Mujeres
## 2093 2092000-2093000 0 Mujeres
## 2094 2093000-2094000 0 Mujeres
## 2095 2094000-2095000 0 Mujeres
## 2096 2095000-2096000 0 Mujeres
## 2097 2096000-2097000 0 Mujeres
## 2098 2097000-2098000 0 Mujeres
## 2099 2098000-2099000 0 Mujeres
## 2100 2099000-2100000 0 Mujeres
## 2101 2100000-2101000 0 Mujeres
## 2102 2101000-2102000 0 Mujeres
## 2103 2102000-2103000 0 Mujeres
## 2104 2103000-2104000 0 Mujeres
## 2105 2104000-2105000 0 Mujeres
## 2106 2105000-2106000 0 Mujeres
## 2107 2106000-2107000 0 Mujeres
## 2108 2107000-2108000 0 Mujeres
## 2109 2108000-2109000 0 Mujeres
## 2110 2109000-2110000 0 Mujeres
## 2111 2110000-2111000 0 Mujeres
## 2112 2111000-2112000 0 Mujeres
## 2113 2112000-2113000 0 Mujeres
## 2114 2113000-2114000 0 Mujeres
## 2115 2114000-2115000 0 Mujeres
## 2116 2115000-2116000 0 Mujeres
## 2117 2116000-2117000 0 Mujeres
## 2118 2117000-2118000 0 Mujeres
## 2119 2118000-2119000 0 Mujeres
## 2120 2119000-2120000 0 Mujeres
## 2121 2120000-2121000 0 Mujeres
## 2122 2121000-2122000 0 Mujeres
## 2123 2122000-2123000 0 Mujeres
## 2124 2123000-2124000 0 Mujeres
## 2125 2124000-2125000 0 Mujeres
## 2126 2125000-2126000 0 Mujeres
## 2127 2126000-2127000 0 Mujeres
## 2128 2127000-2128000 0 Mujeres
## 2129 2128000-2129000 0 Mujeres
## 2130 2129000-2130000 0 Mujeres
## 2131 2130000-2131000 0 Mujeres
## 2132 2131000-2132000 0 Mujeres
## 2133 2132000-2133000 0 Mujeres
## 2134 2133000-2134000 0 Mujeres
## 2135 2134000-2135000 0 Mujeres
## 2136 2135000-2136000 0 Mujeres
## 2137 2136000-2137000 0 Mujeres
## 2138 2137000-2138000 0 Mujeres
## 2139 2138000-2139000 0 Mujeres
## 2140 2139000-2140000 0 Mujeres
## 2141 2140000-2141000 0 Mujeres
## 2142 2141000-2142000 0 Mujeres
## 2143 2142000-2143000 0 Mujeres
## 2144 2143000-2144000 0 Mujeres
## 2145 2144000-2145000 0 Mujeres
## 2146 2145000-2146000 0 Mujeres
## 2147 2146000-2147000 0 Mujeres
## 2148 2147000-2148000 0 Mujeres
## 2149 2148000-2149000 0 Mujeres
## 2150 2149000-2150000 0 Mujeres
## 2151 2150000-2151000 0 Mujeres
## 2152 2151000-2152000 0 Mujeres
## 2153 2152000-2153000 0 Mujeres
## 2154 2153000-2154000 0 Mujeres
## 2155 2154000-2155000 0 Mujeres
## 2156 2155000-2156000 0 Mujeres
## 2157 2156000-2157000 0 Mujeres
## 2158 2157000-2158000 0 Mujeres
## 2159 2158000-2159000 0 Mujeres
## 2160 2159000-2160000 0 Mujeres
## 2161 2160000-2161000 0 Mujeres
## 2162 2161000-2162000 0 Mujeres
## 2163 2162000-2163000 0 Mujeres
## 2164 2163000-2164000 0 Mujeres
## 2165 2164000-2165000 0 Mujeres
## 2166 2165000-2166000 0 Mujeres
## 2167 2166000-2167000 0 Mujeres
## 2168 2167000-2168000 0 Mujeres
## 2169 2168000-2169000 0 Mujeres
## 2170 2169000-2170000 0 Mujeres
## 2171 2170000-2171000 0 Mujeres
## 2172 2171000-2172000 0 Mujeres
## 2173 2172000-2173000 0 Mujeres
## 2174 2173000-2174000 0 Mujeres
## 2175 2174000-2175000 0 Mujeres
## 2176 2175000-2176000 0 Mujeres
## 2177 2176000-2177000 0 Mujeres
## 2178 2177000-2178000 0 Mujeres
## 2179 2178000-2179000 0 Mujeres
## 2180 2179000-2180000 0 Mujeres
## 2181 2180000-2181000 0 Mujeres
## 2182 2181000-2182000 0 Mujeres
## 2183 2182000-2183000 0 Mujeres
## 2184 2183000-2184000 0 Mujeres
## 2185 2184000-2185000 0 Mujeres
## 2186 2185000-2186000 0 Mujeres
## 2187 2186000-2187000 0 Mujeres
## 2188 2187000-2188000 0 Mujeres
## 2189 2188000-2189000 0 Mujeres
## 2190 2189000-2190000 0 Mujeres
## 2191 2190000-2191000 0 Mujeres
## 2192 2191000-2192000 0 Mujeres
## 2193 2192000-2193000 0 Mujeres
## 2194 2193000-2194000 0 Mujeres
## 2195 2194000-2195000 0 Mujeres
## 2196 2195000-2196000 0 Mujeres
## 2197 2196000-2197000 0 Mujeres
## 2198 2197000-2198000 0 Mujeres
## 2199 2198000-2199000 0 Mujeres
## 2200 2199000-2200000 0 Mujeres
## 2201 2200000-2201000 0 Mujeres
## 2202 2201000-2202000 0 Mujeres
## 2203 2202000-2203000 0 Mujeres
## 2204 2203000-2204000 0 Mujeres
## 2205 2204000-2205000 0 Mujeres
## 2206 2205000-2206000 0 Mujeres
## 2207 2206000-2207000 0 Mujeres
## 2208 2207000-2208000 0 Mujeres
## 2209 2208000-2209000 0 Mujeres
## 2210 2209000-2210000 0 Mujeres
## 2211 2210000-2211000 0 Mujeres
## 2212 2211000-2212000 0 Mujeres
## 2213 2212000-2213000 0 Mujeres
## 2214 2213000-2214000 0 Mujeres
## 2215 2214000-2215000 0 Mujeres
## 2216 2215000-2216000 0 Mujeres
## 2217 2216000-2217000 0 Mujeres
## 2218 2217000-2218000 0 Mujeres
## 2219 2218000-2219000 0 Mujeres
## 2220 2219000-2220000 0 Mujeres
## 2221 2220000-2221000 0 Mujeres
## 2222 2221000-2222000 0 Mujeres
## 2223 2222000-2223000 0 Mujeres
## 2224 2223000-2224000 0 Mujeres
## 2225 2224000-2225000 0 Mujeres
## 2226 2225000-2226000 0 Mujeres
## 2227 2226000-2227000 0 Mujeres
## 2228 2227000-2228000 0 Mujeres
## 2229 2228000-2229000 0 Mujeres
## 2230 2229000-2230000 0 Mujeres
## 2231 2230000-2231000 0 Mujeres
## 2232 2231000-2232000 0 Mujeres
## 2233 2232000-2233000 0 Mujeres
## 2234 2233000-2234000 0 Mujeres
## 2235 2234000-2235000 0 Mujeres
## 2236 2235000-2236000 0 Mujeres
## 2237 2236000-2237000 0 Mujeres
## 2238 2237000-2238000 0 Mujeres
## 2239 2238000-2239000 0 Mujeres
## 2240 2239000-2240000 0 Mujeres
## 2241 2240000-2241000 0 Mujeres
## 2242 2241000-2242000 0 Mujeres
## 2243 2242000-2243000 0 Mujeres
## 2244 2243000-2244000 0 Mujeres
## 2245 2244000-2245000 0 Mujeres
## 2246 2245000-2246000 0 Mujeres
## 2247 2246000-2247000 0 Mujeres
## 2248 2247000-2248000 0 Mujeres
## 2249 2248000-2249000 0 Mujeres
## 2250 2249000-2250000 0 Mujeres
## 2251 2250000-2251000 0 Mujeres
## 2252 2251000-2252000 0 Mujeres
## 2253 2252000-2253000 0 Mujeres
## 2254 2253000-2254000 0 Mujeres
## 2255 2254000-2255000 0 Mujeres
## 2256 2255000-2256000 0 Mujeres
## 2257 2256000-2257000 0 Mujeres
## 2258 2257000-2258000 0 Mujeres
## 2259 2258000-2259000 0 Mujeres
## 2260 2259000-2260000 0 Mujeres
## 2261 2260000-2261000 0 Mujeres
## 2262 2261000-2262000 0 Mujeres
## 2263 2262000-2263000 0 Mujeres
## 2264 2263000-2264000 0 Mujeres
## 2265 2264000-2265000 0 Mujeres
## 2266 2265000-2266000 0 Mujeres
## 2267 2266000-2267000 0 Mujeres
## 2268 2267000-2268000 0 Mujeres
## 2269 2268000-2269000 0 Mujeres
## 2270 2269000-2270000 0 Mujeres
## 2271 2270000-2271000 0 Mujeres
## 2272 2271000-2272000 0 Mujeres
## 2273 2272000-2273000 0 Mujeres
## 2274 2273000-2274000 0 Mujeres
## 2275 2274000-2275000 0 Mujeres
## 2276 2275000-2276000 0 Mujeres
## 2277 2276000-2277000 0 Mujeres
## 2278 2277000-2278000 0 Mujeres
## 2279 2278000-2279000 0 Mujeres
## 2280 2279000-2280000 0 Mujeres
## 2281 2280000-2281000 0 Mujeres
## 2282 2281000-2282000 0 Mujeres
## 2283 2282000-2283000 0 Mujeres
## 2284 2283000-2284000 0 Mujeres
## 2285 2284000-2285000 0 Mujeres
## 2286 2285000-2286000 0 Mujeres
## 2287 2286000-2287000 0 Mujeres
## 2288 2287000-2288000 0 Mujeres
## 2289 2288000-2289000 0 Mujeres
## 2290 2289000-2290000 0 Mujeres
## 2291 2290000-2291000 0 Mujeres
## 2292 2291000-2292000 0 Mujeres
## 2293 2292000-2293000 0 Mujeres
## 2294 2293000-2294000 0 Mujeres
## 2295 2294000-2295000 0 Mujeres
## 2296 2295000-2296000 0 Mujeres
## 2297 2296000-2297000 0 Mujeres
## 2298 2297000-2298000 0 Mujeres
## 2299 2298000-2299000 0 Mujeres
## 2300 2299000-2300000 0 Mujeres
## 2301 2300000-2301000 0 Mujeres
## 2302 2301000-2302000 0 Mujeres
## 2303 2302000-2303000 0 Mujeres
## 2304 2303000-2304000 0 Mujeres
## 2305 2304000-2305000 0 Mujeres
## 2306 2305000-2306000 0 Mujeres
## 2307 2306000-2307000 0 Mujeres
## 2308 2307000-2308000 0 Mujeres
## 2309 2308000-2309000 0 Mujeres
## 2310 2309000-2310000 0 Mujeres
## 2311 2310000-2311000 0 Mujeres
## 2312 2311000-2312000 0 Mujeres
## 2313 2312000-2313000 0 Mujeres
## 2314 2313000-2314000 0 Mujeres
## 2315 2314000-2315000 0 Mujeres
## 2316 2315000-2316000 0 Mujeres
## 2317 2316000-2317000 0 Mujeres
## 2318 2317000-2318000 0 Mujeres
## 2319 2318000-2319000 0 Mujeres
## 2320 2319000-2320000 0 Mujeres
## 2321 2320000-2321000 0 Mujeres
## 2322 2321000-2322000 0 Mujeres
## 2323 2322000-2323000 0 Mujeres
## 2324 2323000-2324000 0 Mujeres
## 2325 2324000-2325000 0 Mujeres
## 2326 2325000-2326000 0 Mujeres
## 2327 2326000-2327000 0 Mujeres
## 2328 2327000-2328000 0 Mujeres
## 2329 2328000-2329000 0 Mujeres
## 2330 2329000-2330000 0 Mujeres
## 2331 2330000-2331000 0 Mujeres
## 2332 2331000-2332000 0 Mujeres
## 2333 2332000-2333000 0 Mujeres
## 2334 2333000-2334000 0 Mujeres
## 2335 2334000-2335000 0 Mujeres
## 2336 2335000-2336000 0 Mujeres
## 2337 2336000-2337000 0 Mujeres
## 2338 2337000-2338000 0 Mujeres
## 2339 2338000-2339000 0 Mujeres
## 2340 2339000-2340000 0 Mujeres
## 2341 2340000-2341000 0 Mujeres
## 2342 2341000-2342000 0 Mujeres
## 2343 2342000-2343000 0 Mujeres
## 2344 2343000-2344000 0 Mujeres
## 2345 2344000-2345000 0 Mujeres
## 2346 2345000-2346000 0 Mujeres
## 2347 2346000-2347000 0 Mujeres
## 2348 2347000-2348000 0 Mujeres
## 2349 2348000-2349000 0 Mujeres
## 2350 2349000-2350000 0 Mujeres
## 2351 2350000-2351000 0 Mujeres
## 2352 2351000-2352000 0 Mujeres
## 2353 2352000-2353000 0 Mujeres
## 2354 2353000-2354000 0 Mujeres
## 2355 2354000-2355000 0 Mujeres
## 2356 2355000-2356000 0 Mujeres
## 2357 2356000-2357000 0 Mujeres
## 2358 2357000-2358000 0 Mujeres
## 2359 2358000-2359000 0 Mujeres
## 2360 2359000-2360000 0 Mujeres
## 2361 2360000-2361000 0 Mujeres
## 2362 2361000-2362000 0 Mujeres
## 2363 2362000-2363000 0 Mujeres
## 2364 2363000-2364000 0 Mujeres
## 2365 2364000-2365000 0 Mujeres
## 2366 2365000-2366000 0 Mujeres
## 2367 2366000-2367000 0 Mujeres
## 2368 2367000-2368000 0 Mujeres
## 2369 2368000-2369000 0 Mujeres
## 2370 2369000-2370000 0 Mujeres
## 2371 2370000-2371000 0 Mujeres
## 2372 2371000-2372000 0 Mujeres
## 2373 2372000-2373000 0 Mujeres
## 2374 2373000-2374000 0 Mujeres
## 2375 2374000-2375000 0 Mujeres
## 2376 2375000-2376000 0 Mujeres
## 2377 2376000-2377000 0 Mujeres
## 2378 2377000-2378000 0 Mujeres
## 2379 2378000-2379000 0 Mujeres
## 2380 2379000-2380000 0 Mujeres
## 2381 2380000-2381000 0 Mujeres
## 2382 2381000-2382000 0 Mujeres
## 2383 2382000-2383000 0 Mujeres
## 2384 2383000-2384000 0 Mujeres
## 2385 2384000-2385000 0 Mujeres
## 2386 2385000-2386000 0 Mujeres
## 2387 2386000-2387000 0 Mujeres
## 2388 2387000-2388000 0 Mujeres
## 2389 2388000-2389000 0 Mujeres
## 2390 2389000-2390000 0 Mujeres
## 2391 2390000-2391000 0 Mujeres
## 2392 2391000-2392000 0 Mujeres
## 2393 2392000-2393000 0 Mujeres
## 2394 2393000-2394000 0 Mujeres
## 2395 2394000-2395000 0 Mujeres
## 2396 2395000-2396000 0 Mujeres
## 2397 2396000-2397000 0 Mujeres
## 2398 2397000-2398000 0 Mujeres
## 2399 2398000-2399000 0 Mujeres
## 2400 2399000-2400000 0 Mujeres
## 2401 2400000-2401000 0 Mujeres
## 2402 2401000-2402000 0 Mujeres
## 2403 2402000-2403000 0 Mujeres
## 2404 2403000-2404000 0 Mujeres
## 2405 2404000-2405000 0 Mujeres
## 2406 2405000-2406000 0 Mujeres
## 2407 2406000-2407000 0 Mujeres
## 2408 2407000-2408000 0 Mujeres
## 2409 2408000-2409000 0 Mujeres
## 2410 2409000-2410000 0 Mujeres
## 2411 2410000-2411000 0 Mujeres
## 2412 2411000-2412000 0 Mujeres
## 2413 2412000-2413000 0 Mujeres
## 2414 2413000-2414000 0 Mujeres
## 2415 2414000-2415000 0 Mujeres
## 2416 2415000-2416000 0 Mujeres
## 2417 2416000-2417000 0 Mujeres
## 2418 2417000-2418000 0 Mujeres
## 2419 2418000-2419000 0 Mujeres
## 2420 2419000-2420000 0 Mujeres
## 2421 2420000-2421000 0 Mujeres
## 2422 2421000-2422000 0 Mujeres
## 2423 2422000-2423000 0 Mujeres
## 2424 2423000-2424000 0 Mujeres
## 2425 2424000-2425000 0 Mujeres
## 2426 2425000-2426000 0 Mujeres
## 2427 2426000-2427000 0 Mujeres
## 2428 2427000-2428000 0 Mujeres
## 2429 2428000-2429000 0 Mujeres
## 2430 2429000-2430000 0 Mujeres
## 2431 2430000-2431000 0 Mujeres
## 2432 2431000-2432000 0 Mujeres
## 2433 2432000-2433000 0 Mujeres
## 2434 2433000-2434000 0 Mujeres
## 2435 2434000-2435000 0 Mujeres
## 2436 2435000-2436000 0 Mujeres
## 2437 2436000-2437000 0 Mujeres
## 2438 2437000-2438000 0 Mujeres
## 2439 2438000-2439000 0 Mujeres
## 2440 2439000-2440000 0 Mujeres
## 2441 2440000-2441000 0 Mujeres
## 2442 2441000-2442000 0 Mujeres
## 2443 2442000-2443000 0 Mujeres
## 2444 2443000-2444000 0 Mujeres
## 2445 2444000-2445000 0 Mujeres
## 2446 2445000-2446000 0 Mujeres
## 2447 2446000-2447000 0 Mujeres
## 2448 2447000-2448000 0 Mujeres
## 2449 2448000-2449000 0 Mujeres
## 2450 2449000-2450000 0 Mujeres
## 2451 2450000-2451000 0 Mujeres
## 2452 2451000-2452000 0 Mujeres
## 2453 2452000-2453000 0 Mujeres
## 2454 2453000-2454000 0 Mujeres
## 2455 2454000-2455000 0 Mujeres
## 2456 2455000-2456000 0 Mujeres
## 2457 2456000-2457000 0 Mujeres
## 2458 2457000-2458000 0 Mujeres
## 2459 2458000-2459000 0 Mujeres
## 2460 2459000-2460000 0 Mujeres
## 2461 2460000-2461000 0 Mujeres
## 2462 2461000-2462000 0 Mujeres
## 2463 2462000-2463000 0 Mujeres
## 2464 2463000-2464000 0 Mujeres
## 2465 2464000-2465000 0 Mujeres
## 2466 2465000-2466000 0 Mujeres
## 2467 2466000-2467000 0 Mujeres
## 2468 2467000-2468000 0 Mujeres
## 2469 2468000-2469000 0 Mujeres
## 2470 2469000-2470000 0 Mujeres
## 2471 2470000-2471000 0 Mujeres
## 2472 2471000-2472000 0 Mujeres
## 2473 2472000-2473000 0 Mujeres
## 2474 2473000-2474000 0 Mujeres
## 2475 2474000-2475000 0 Mujeres
## 2476 2475000-2476000 0 Mujeres
## 2477 2476000-2477000 0 Mujeres
## 2478 2477000-2478000 0 Mujeres
## 2479 2478000-2479000 0 Mujeres
## 2480 2479000-2480000 0 Mujeres
## 2481 2480000-2481000 0 Mujeres
## 2482 2481000-2482000 0 Mujeres
## 2483 2482000-2483000 0 Mujeres
## 2484 2483000-2484000 0 Mujeres
## 2485 2484000-2485000 0 Mujeres
## 2486 2485000-2486000 0 Mujeres
## 2487 2486000-2487000 0 Mujeres
## 2488 2487000-2488000 0 Mujeres
## 2489 2488000-2489000 0 Mujeres
## 2490 2489000-2490000 0 Mujeres
## 2491 2490000-2491000 0 Mujeres
## 2492 2491000-2492000 0 Mujeres
## 2493 2492000-2493000 0 Mujeres
## 2494 2493000-2494000 0 Mujeres
## 2495 2494000-2495000 0 Mujeres
## 2496 2495000-2496000 0 Mujeres
## 2497 2496000-2497000 0 Mujeres
## 2498 2497000-2498000 0 Mujeres
## 2499 2498000-2499000 0 Mujeres
## 2500 2499000-2500000 0 Mujeres
## 2501 2500000-2501000 0 Mujeres
## 2502 2501000-2502000 0 Mujeres
## 2503 2502000-2503000 0 Mujeres
## 2504 2503000-2504000 0 Mujeres
## 2505 2504000-2505000 0 Mujeres
## 2506 2505000-2506000 0 Mujeres
## 2507 2506000-2507000 0 Mujeres
## 2508 2507000-2508000 0 Mujeres
## 2509 2508000-2509000 0 Mujeres
## 2510 2509000-2510000 0 Mujeres
## 2511 2510000-2511000 0 Mujeres
## 2512 2511000-2512000 0 Mujeres
## 2513 2512000-2513000 0 Mujeres
## 2514 2513000-2514000 0 Mujeres
## 2515 2514000-2515000 0 Mujeres
## 2516 2515000-2516000 0 Mujeres
## 2517 2516000-2517000 0 Mujeres
## 2518 2517000-2518000 0 Mujeres
## 2519 2518000-2519000 0 Mujeres
## 2520 2519000-2520000 0 Mujeres
## 2521 2520000-2521000 0 Mujeres
## 2522 2521000-2522000 0 Mujeres
## 2523 2522000-2523000 0 Mujeres
## 2524 2523000-2524000 0 Mujeres
## 2525 2524000-2525000 0 Mujeres
## 2526 2525000-2526000 0 Mujeres
## 2527 2526000-2527000 0 Mujeres
## 2528 2527000-2528000 0 Mujeres
## 2529 2528000-2529000 0 Mujeres
## 2530 2529000-2530000 0 Mujeres
## 2531 2530000-2531000 0 Mujeres
## 2532 2531000-2532000 0 Mujeres
## 2533 2532000-2533000 0 Mujeres
## 2534 2533000-2534000 0 Mujeres
## 2535 2534000-2535000 0 Mujeres
## 2536 2535000-2536000 0 Mujeres
## 2537 2536000-2537000 0 Mujeres
## 2538 2537000-2538000 0 Mujeres
## 2539 2538000-2539000 0 Mujeres
## 2540 2539000-2540000 0 Mujeres
## 2541 2540000-2541000 0 Mujeres
## 2542 2541000-2542000 0 Mujeres
## 2543 2542000-2543000 0 Mujeres
## 2544 2543000-2544000 0 Mujeres
## 2545 2544000-2545000 0 Mujeres
## 2546 2545000-2546000 0 Mujeres
## 2547 2546000-2547000 0 Mujeres
## 2548 2547000-2548000 0 Mujeres
## 2549 2548000-2549000 0 Mujeres
## 2550 2549000-2550000 0 Mujeres
## 2551 2550000-2551000 0 Mujeres
## 2552 2551000-2552000 0 Mujeres
## 2553 2552000-2553000 0 Mujeres
## 2554 2553000-2554000 0 Mujeres
## 2555 2554000-2555000 0 Mujeres
## 2556 2555000-2556000 0 Mujeres
## 2557 2556000-2557000 0 Mujeres
## 2558 2557000-2558000 0 Mujeres
## 2559 2558000-2559000 0 Mujeres
## 2560 2559000-2560000 0 Mujeres
## 2561 2560000-2561000 0 Mujeres
## 2562 2561000-2562000 0 Mujeres
## 2563 2562000-2563000 0 Mujeres
## 2564 2563000-2564000 0 Mujeres
## 2565 2564000-2565000 0 Mujeres
## 2566 2565000-2566000 0 Mujeres
## 2567 2566000-2567000 0 Mujeres
## 2568 2567000-2568000 0 Mujeres
## 2569 2568000-2569000 0 Mujeres
## 2570 2569000-2570000 0 Mujeres
## 2571 2570000-2571000 0 Mujeres
## 2572 2571000-2572000 0 Mujeres
## 2573 2572000-2573000 0 Mujeres
## 2574 2573000-2574000 0 Mujeres
## 2575 2574000-2575000 0 Mujeres
## 2576 2575000-2576000 0 Mujeres
## 2577 2576000-2577000 0 Mujeres
## 2578 2577000-2578000 0 Mujeres
## 2579 2578000-2579000 0 Mujeres
## 2580 2579000-2580000 0 Mujeres
## 2581 2580000-2581000 0 Mujeres
## 2582 2581000-2582000 0 Mujeres
## 2583 2582000-2583000 0 Mujeres
## 2584 2583000-2584000 0 Mujeres
## 2585 2584000-2585000 0 Mujeres
## 2586 2585000-2586000 0 Mujeres
## 2587 2586000-2587000 0 Mujeres
## 2588 2587000-2588000 0 Mujeres
## 2589 2588000-2589000 0 Mujeres
## 2590 2589000-2590000 0 Mujeres
## 2591 2590000-2591000 0 Mujeres
## 2592 2591000-2592000 0 Mujeres
## 2593 2592000-2593000 0 Mujeres
## 2594 2593000-2594000 0 Mujeres
## 2595 2594000-2595000 0 Mujeres
## 2596 2595000-2596000 0 Mujeres
## 2597 2596000-2597000 0 Mujeres
## 2598 2597000-2598000 0 Mujeres
## 2599 2598000-2599000 0 Mujeres
## 2600 2599000-2600000 0 Mujeres
## 2601 2600000-2601000 0 Mujeres
## 2602 2601000-2602000 0 Mujeres
## 2603 2602000-2603000 0 Mujeres
## 2604 2603000-2604000 0 Mujeres
## 2605 2604000-2605000 0 Mujeres
## 2606 2605000-2606000 0 Mujeres
## 2607 2606000-2607000 0 Mujeres
## 2608 2607000-2608000 0 Mujeres
## 2609 2608000-2609000 0 Mujeres
## 2610 2609000-2610000 0 Mujeres
## 2611 2610000-2611000 0 Mujeres
## 2612 2611000-2612000 0 Mujeres
## 2613 2612000-2613000 0 Mujeres
## 2614 2613000-2614000 0 Mujeres
## 2615 2614000-2615000 0 Mujeres
## 2616 2615000-2616000 0 Mujeres
## 2617 2616000-2617000 0 Mujeres
## 2618 2617000-2618000 0 Mujeres
## 2619 2618000-2619000 0 Mujeres
## 2620 2619000-2620000 0 Mujeres
## 2621 2620000-2621000 0 Mujeres
## 2622 2621000-2622000 0 Mujeres
## 2623 2622000-2623000 0 Mujeres
## 2624 2623000-2624000 0 Mujeres
## 2625 2624000-2625000 0 Mujeres
## 2626 2625000-2626000 0 Mujeres
## 2627 2626000-2627000 0 Mujeres
## 2628 2627000-2628000 0 Mujeres
## 2629 2628000-2629000 0 Mujeres
## 2630 2629000-2630000 0 Mujeres
## 2631 2630000-2631000 0 Mujeres
## 2632 2631000-2632000 0 Mujeres
## 2633 2632000-2633000 0 Mujeres
## 2634 2633000-2634000 0 Mujeres
## 2635 2634000-2635000 0 Mujeres
## 2636 2635000-2636000 0 Mujeres
## 2637 2636000-2637000 0 Mujeres
## 2638 2637000-2638000 0 Mujeres
## 2639 2638000-2639000 0 Mujeres
## 2640 2639000-2640000 0 Mujeres
## 2641 2640000-2641000 0 Mujeres
## 2642 2641000-2642000 0 Mujeres
## 2643 2642000-2643000 0 Mujeres
## 2644 2643000-2644000 0 Mujeres
## 2645 2644000-2645000 0 Mujeres
## 2646 2645000-2646000 0 Mujeres
## 2647 2646000-2647000 0 Mujeres
## 2648 2647000-2648000 0 Mujeres
## 2649 2648000-2649000 0 Mujeres
## 2650 2649000-2650000 0 Mujeres
## 2651 2650000-2651000 0 Mujeres
## 2652 2651000-2652000 0 Mujeres
## 2653 2652000-2653000 0 Mujeres
## 2654 2653000-2654000 0 Mujeres
## 2655 2654000-2655000 0 Mujeres
## 2656 2655000-2656000 0 Mujeres
## 2657 2656000-2657000 0 Mujeres
## 2658 2657000-2658000 0 Mujeres
## 2659 2658000-2659000 0 Mujeres
## 2660 2659000-2660000 0 Mujeres
## 2661 2660000-2661000 0 Mujeres
## 2662 2661000-2662000 0 Mujeres
## 2663 2662000-2663000 0 Mujeres
## 2664 2663000-2664000 0 Mujeres
## 2665 2664000-2665000 0 Mujeres
## 2666 2665000-2666000 0 Mujeres
## 2667 2666000-2667000 0 Mujeres
## 2668 2667000-2668000 0 Mujeres
## 2669 2668000-2669000 0 Mujeres
## 2670 2669000-2670000 0 Mujeres
## 2671 2670000-2671000 0 Mujeres
## 2672 2671000-2672000 0 Mujeres
## 2673 2672000-2673000 0 Mujeres
## 2674 2673000-2674000 0 Mujeres
## 2675 2674000-2675000 0 Mujeres
## 2676 2675000-2676000 0 Mujeres
## 2677 2676000-2677000 0 Mujeres
## 2678 2677000-2678000 0 Mujeres
## 2679 2678000-2679000 0 Mujeres
## 2680 2679000-2680000 0 Mujeres
## 2681 2680000-2681000 0 Mujeres
## 2682 2681000-2682000 0 Mujeres
## 2683 2682000-2683000 0 Mujeres
## 2684 2683000-2684000 0 Mujeres
## 2685 2684000-2685000 0 Mujeres
## 2686 2685000-2686000 0 Mujeres
## 2687 2686000-2687000 0 Mujeres
## 2688 2687000-2688000 0 Mujeres
## 2689 2688000-2689000 0 Mujeres
## 2690 2689000-2690000 0 Mujeres
## 2691 2690000-2691000 0 Mujeres
## 2692 2691000-2692000 0 Mujeres
## 2693 2692000-2693000 0 Mujeres
## 2694 2693000-2694000 0 Mujeres
## 2695 2694000-2695000 0 Mujeres
## 2696 2695000-2696000 0 Mujeres
## 2697 2696000-2697000 0 Mujeres
## 2698 2697000-2698000 0 Mujeres
## 2699 2698000-2699000 0 Mujeres
## 2700 2699000-2700000 0 Mujeres
## 2701 2700000-2701000 0 Mujeres
## 2702 2701000-2702000 0 Mujeres
## 2703 2702000-2703000 0 Mujeres
## 2704 2703000-2704000 0 Mujeres
## 2705 2704000-2705000 0 Mujeres
## 2706 2705000-2706000 0 Mujeres
## 2707 2706000-2707000 0 Mujeres
## 2708 2707000-2708000 0 Mujeres
## 2709 2708000-2709000 0 Mujeres
## 2710 2709000-2710000 0 Mujeres
## 2711 2710000-2711000 0 Mujeres
## 2712 2711000-2712000 0 Mujeres
## 2713 2712000-2713000 0 Mujeres
## 2714 2713000-2714000 0 Mujeres
## 2715 2714000-2715000 0 Mujeres
## 2716 2715000-2716000 0 Mujeres
## 2717 2716000-2717000 0 Mujeres
## 2718 2717000-2718000 0 Mujeres
## 2719 2718000-2719000 0 Mujeres
## 2720 2719000-2720000 0 Mujeres
## 2721 2720000-2721000 0 Mujeres
## 2722 2721000-2722000 0 Mujeres
## 2723 2722000-2723000 0 Mujeres
## 2724 2723000-2724000 0 Mujeres
## 2725 2724000-2725000 0 Mujeres
## 2726 2725000-2726000 0 Mujeres
## 2727 2726000-2727000 0 Mujeres
## 2728 2727000-2728000 0 Mujeres
## 2729 2728000-2729000 0 Mujeres
## 2730 2729000-2730000 0 Mujeres
## 2731 2730000-2731000 0 Mujeres
## 2732 2731000-2732000 0 Mujeres
## 2733 2732000-2733000 0 Mujeres
## 2734 2733000-2734000 0 Mujeres
## 2735 2734000-2735000 0 Mujeres
## 2736 2735000-2736000 0 Mujeres
## 2737 2736000-2737000 0 Mujeres
## 2738 2737000-2738000 0 Mujeres
## 2739 2738000-2739000 0 Mujeres
## 2740 2739000-2740000 0 Mujeres
## 2741 2740000-2741000 0 Mujeres
## 2742 2741000-2742000 0 Mujeres
## 2743 2742000-2743000 0 Mujeres
## 2744 2743000-2744000 0 Mujeres
## 2745 2744000-2745000 0 Mujeres
## 2746 2745000-2746000 0 Mujeres
## 2747 2746000-2747000 0 Mujeres
## 2748 2747000-2748000 0 Mujeres
## 2749 2748000-2749000 0 Mujeres
## 2750 2749000-2750000 0 Mujeres
## 2751 2750000-2751000 0 Mujeres
## 2752 2751000-2752000 0 Mujeres
## 2753 2752000-2753000 0 Mujeres
## 2754 2753000-2754000 0 Mujeres
## 2755 2754000-2755000 0 Mujeres
## 2756 2755000-2756000 0 Mujeres
## 2757 2756000-2757000 0 Mujeres
## 2758 2757000-2758000 0 Mujeres
## 2759 2758000-2759000 0 Mujeres
## 2760 2759000-2760000 0 Mujeres
## 2761 2760000-2761000 0 Mujeres
## 2762 2761000-2762000 0 Mujeres
## 2763 2762000-2763000 0 Mujeres
## 2764 2763000-2764000 0 Mujeres
## 2765 2764000-2765000 0 Mujeres
## 2766 2765000-2766000 0 Mujeres
## 2767 2766000-2767000 0 Mujeres
## 2768 2767000-2768000 0 Mujeres
## 2769 2768000-2769000 0 Mujeres
## 2770 2769000-2770000 0 Mujeres
## 2771 2770000-2771000 0 Mujeres
## 2772 2771000-2772000 0 Mujeres
## 2773 2772000-2773000 0 Mujeres
## 2774 2773000-2774000 0 Mujeres
## 2775 2774000-2775000 0 Mujeres
## 2776 2775000-2776000 0 Mujeres
## 2777 2776000-2777000 0 Mujeres
## 2778 2777000-2778000 0 Mujeres
## 2779 2778000-2779000 0 Mujeres
## 2780 2779000-2780000 0 Mujeres
## 2781 2780000-2781000 0 Mujeres
## 2782 2781000-2782000 0 Mujeres
## 2783 2782000-2783000 0 Mujeres
## 2784 2783000-2784000 0 Mujeres
## 2785 2784000-2785000 0 Mujeres
## 2786 2785000-2786000 0 Mujeres
## 2787 2786000-2787000 0 Mujeres
## 2788 2787000-2788000 0 Mujeres
## 2789 2788000-2789000 0 Mujeres
## 2790 2789000-2790000 0 Mujeres
## 2791 2790000-2791000 0 Mujeres
## 2792 2791000-2792000 0 Mujeres
## 2793 2792000-2793000 0 Mujeres
## 2794 2793000-2794000 0 Mujeres
## 2795 2794000-2795000 0 Mujeres
## 2796 2795000-2796000 0 Mujeres
## 2797 2796000-2797000 0 Mujeres
## 2798 2797000-2798000 0 Mujeres
## 2799 2798000-2799000 0 Mujeres
## 2800 2799000-2800000 0 Mujeres
## 2801 2800000-2801000 0 Mujeres
## 2802 2801000-2802000 0 Mujeres
## 2803 2802000-2803000 0 Mujeres
## 2804 2803000-2804000 0 Mujeres
## 2805 2804000-2805000 0 Mujeres
## 2806 2805000-2806000 0 Mujeres
## 2807 2806000-2807000 0 Mujeres
## 2808 2807000-2808000 0 Mujeres
## 2809 2808000-2809000 0 Mujeres
## 2810 2809000-2810000 0 Mujeres
## 2811 2810000-2811000 0 Mujeres
## 2812 2811000-2812000 0 Mujeres
## 2813 2812000-2813000 0 Mujeres
## 2814 2813000-2814000 0 Mujeres
## 2815 2814000-2815000 0 Mujeres
## 2816 2815000-2816000 0 Mujeres
## 2817 2816000-2817000 0 Mujeres
## 2818 2817000-2818000 0 Mujeres
## 2819 2818000-2819000 0 Mujeres
## 2820 2819000-2820000 0 Mujeres
## 2821 2820000-2821000 0 Mujeres
## 2822 2821000-2822000 0 Mujeres
## 2823 2822000-2823000 0 Mujeres
## 2824 2823000-2824000 0 Mujeres
## 2825 2824000-2825000 0 Mujeres
## 2826 2825000-2826000 0 Mujeres
## 2827 2826000-2827000 0 Mujeres
## 2828 2827000-2828000 0 Mujeres
## 2829 2828000-2829000 0 Mujeres
## 2830 2829000-2830000 0 Mujeres
## 2831 2830000-2831000 0 Mujeres
## 2832 2831000-2832000 0 Mujeres
## 2833 2832000-2833000 0 Mujeres
## 2834 2833000-2834000 0 Mujeres
## 2835 2834000-2835000 0 Mujeres
## 2836 2835000-2836000 0 Mujeres
## 2837 2836000-2837000 0 Mujeres
## 2838 2837000-2838000 0 Mujeres
## 2839 2838000-2839000 0 Mujeres
## 2840 2839000-2840000 0 Mujeres
## 2841 2840000-2841000 0 Mujeres
## 2842 2841000-2842000 0 Mujeres
## 2843 2842000-2843000 0 Mujeres
## 2844 2843000-2844000 0 Mujeres
## 2845 2844000-2845000 0 Mujeres
## 2846 2845000-2846000 0 Mujeres
## 2847 2846000-2847000 0 Mujeres
## 2848 2847000-2848000 0 Mujeres
## 2849 2848000-2849000 0 Mujeres
## 2850 2849000-2850000 0 Mujeres
## 2851 2850000-2851000 0 Mujeres
## 2852 2851000-2852000 0 Mujeres
## 2853 2852000-2853000 0 Mujeres
## 2854 2853000-2854000 0 Mujeres
## 2855 2854000-2855000 0 Mujeres
## 2856 2855000-2856000 0 Mujeres
## 2857 2856000-2857000 0 Mujeres
## 2858 2857000-2858000 0 Mujeres
## 2859 2858000-2859000 0 Mujeres
## 2860 2859000-2860000 0 Mujeres
## 2861 2860000-2861000 0 Mujeres
## 2862 2861000-2862000 0 Mujeres
## 2863 2862000-2863000 0 Mujeres
## 2864 2863000-2864000 0 Mujeres
## 2865 2864000-2865000 0 Mujeres
## 2866 2865000-2866000 0 Mujeres
## 2867 2866000-2867000 0 Mujeres
## 2868 2867000-2868000 0 Mujeres
## 2869 2868000-2869000 0 Mujeres
## 2870 2869000-2870000 0 Mujeres
## 2871 2870000-2871000 0 Mujeres
## 2872 2871000-2872000 0 Mujeres
## 2873 2872000-2873000 0 Mujeres
## 2874 2873000-2874000 0 Mujeres
## 2875 2874000-2875000 0 Mujeres
## 2876 2875000-2876000 0 Mujeres
## 2877 2876000-2877000 0 Mujeres
## 2878 2877000-2878000 0 Mujeres
## 2879 2878000-2879000 0 Mujeres
## 2880 2879000-2880000 0 Mujeres
## 2881 2880000-2881000 0 Mujeres
## 2882 2881000-2882000 0 Mujeres
## 2883 2882000-2883000 0 Mujeres
## 2884 2883000-2884000 0 Mujeres
## 2885 2884000-2885000 0 Mujeres
## 2886 2885000-2886000 0 Mujeres
## 2887 2886000-2887000 0 Mujeres
## 2888 2887000-2888000 0 Mujeres
## 2889 2888000-2889000 0 Mujeres
## 2890 2889000-2890000 0 Mujeres
## 2891 2890000-2891000 0 Mujeres
## 2892 2891000-2892000 0 Mujeres
## 2893 2892000-2893000 0 Mujeres
## 2894 2893000-2894000 0 Mujeres
## 2895 2894000-2895000 0 Mujeres
## 2896 2895000-2896000 0 Mujeres
## 2897 2896000-2897000 0 Mujeres
## 2898 2897000-2898000 0 Mujeres
## 2899 2898000-2899000 0 Mujeres
## 2900 2899000-2900000 0 Mujeres
## 2901 2900000-2901000 0 Mujeres
## 2902 2901000-2902000 0 Mujeres
## 2903 2902000-2903000 0 Mujeres
## 2904 2903000-2904000 0 Mujeres
## 2905 2904000-2905000 0 Mujeres
## 2906 2905000-2906000 0 Mujeres
## 2907 2906000-2907000 0 Mujeres
## 2908 2907000-2908000 0 Mujeres
## 2909 2908000-2909000 0 Mujeres
## 2910 2909000-2910000 0 Mujeres
## 2911 2910000-2911000 0 Mujeres
## 2912 2911000-2912000 0 Mujeres
## 2913 2912000-2913000 0 Mujeres
## 2914 2913000-2914000 0 Mujeres
## 2915 2914000-2915000 0 Mujeres
## 2916 2915000-2916000 0 Mujeres
## 2917 2916000-2917000 0 Mujeres
## 2918 2917000-2918000 0 Mujeres
## 2919 2918000-2919000 0 Mujeres
## 2920 2919000-2920000 0 Mujeres
## 2921 2920000-2921000 0 Mujeres
## 2922 2921000-2922000 0 Mujeres
## 2923 2922000-2923000 0 Mujeres
## 2924 2923000-2924000 0 Mujeres
## 2925 2924000-2925000 0 Mujeres
## 2926 2925000-2926000 0 Mujeres
## 2927 2926000-2927000 0 Mujeres
## 2928 2927000-2928000 0 Mujeres
## 2929 2928000-2929000 0 Mujeres
## 2930 2929000-2930000 0 Mujeres
## 2931 2930000-2931000 0 Mujeres
## 2932 2931000-2932000 0 Mujeres
## 2933 2932000-2933000 0 Mujeres
## 2934 2933000-2934000 0 Mujeres
## 2935 2934000-2935000 0 Mujeres
## 2936 2935000-2936000 0 Mujeres
## 2937 2936000-2937000 0 Mujeres
## 2938 2937000-2938000 0 Mujeres
## 2939 2938000-2939000 0 Mujeres
## 2940 2939000-2940000 0 Mujeres
## 2941 2940000-2941000 0 Mujeres
## 2942 2941000-2942000 0 Mujeres
## 2943 2942000-2943000 0 Mujeres
## 2944 2943000-2944000 0 Mujeres
## 2945 2944000-2945000 0 Mujeres
## 2946 2945000-2946000 0 Mujeres
## 2947 2946000-2947000 0 Mujeres
## 2948 2947000-2948000 0 Mujeres
## 2949 2948000-2949000 0 Mujeres
## 2950 2949000-2950000 0 Mujeres
## 2951 2950000-2951000 0 Mujeres
## 2952 2951000-2952000 0 Mujeres
## 2953 2952000-2953000 0 Mujeres
## 2954 2953000-2954000 0 Mujeres
## 2955 2954000-2955000 0 Mujeres
## 2956 2955000-2956000 0 Mujeres
## 2957 2956000-2957000 0 Mujeres
## 2958 2957000-2958000 0 Mujeres
## 2959 2958000-2959000 0 Mujeres
## 2960 2959000-2960000 0 Mujeres
## 2961 2960000-2961000 0 Mujeres
## 2962 2961000-2962000 0 Mujeres
## 2963 2962000-2963000 0 Mujeres
## 2964 2963000-2964000 0 Mujeres
## 2965 2964000-2965000 0 Mujeres
## 2966 2965000-2966000 0 Mujeres
## 2967 2966000-2967000 0 Mujeres
## 2968 2967000-2968000 0 Mujeres
## 2969 2968000-2969000 0 Mujeres
## 2970 2969000-2970000 0 Mujeres
## 2971 2970000-2971000 0 Mujeres
## 2972 2971000-2972000 0 Mujeres
## 2973 2972000-2973000 0 Mujeres
## 2974 2973000-2974000 0 Mujeres
## 2975 2974000-2975000 0 Mujeres
## 2976 2975000-2976000 0 Mujeres
## 2977 2976000-2977000 0 Mujeres
## 2978 2977000-2978000 0 Mujeres
## 2979 2978000-2979000 0 Mujeres
## 2980 2979000-2980000 0 Mujeres
## 2981 2980000-2981000 0 Mujeres
## 2982 2981000-2982000 0 Mujeres
## 2983 2982000-2983000 0 Mujeres
## 2984 2983000-2984000 0 Mujeres
## 2985 2984000-2985000 0 Mujeres
## 2986 2985000-2986000 0 Mujeres
## 2987 2986000-2987000 0 Mujeres
## 2988 2987000-2988000 0 Mujeres
## 2989 2988000-2989000 0 Mujeres
## 2990 2989000-2990000 0 Mujeres
## 2991 2990000-2991000 0 Mujeres
## 2992 2991000-2992000 0 Mujeres
## 2993 2992000-2993000 0 Mujeres
## 2994 2993000-2994000 0 Mujeres
## 2995 2994000-2995000 0 Mujeres
## 2996 2995000-2996000 0 Mujeres
## 2997 2996000-2997000 0 Mujeres
## 2998 2997000-2998000 0 Mujeres
## 2999 2998000-2999000 0 Mujeres
## 3000 2999000-3e+06 0 Mujeres
## 3001 3e+06-3001000 0 Mujeres
## 3002 3001000-3002000 0 Mujeres
## 3003 3002000-3003000 0 Mujeres
## 3004 3003000-3004000 0 Mujeres
## 3005 3004000-3005000 0 Mujeres
## 3006 3005000-3006000 0 Mujeres
## 3007 3006000-3007000 0 Mujeres
## 3008 3007000-3008000 0 Mujeres
## 3009 3008000-3009000 0 Mujeres
## 3010 3009000-3010000 0 Mujeres
## 3011 3010000-3011000 0 Mujeres
## 3012 3011000-3012000 0 Mujeres
## 3013 3012000-3013000 0 Mujeres
## 3014 3013000-3014000 0 Mujeres
## 3015 3014000-3015000 0 Mujeres
## 3016 3015000-3016000 0 Mujeres
## 3017 3016000-3017000 0 Mujeres
## 3018 3017000-3018000 0 Mujeres
## 3019 3018000-3019000 0 Mujeres
## 3020 3019000-3020000 0 Mujeres
## 3021 3020000-3021000 0 Mujeres
## 3022 3021000-3022000 0 Mujeres
## 3023 3022000-3023000 0 Mujeres
## 3024 3023000-3024000 0 Mujeres
## 3025 3024000-3025000 0 Mujeres
## 3026 3025000-3026000 0 Mujeres
## 3027 3026000-3027000 0 Mujeres
## 3028 3027000-3028000 0 Mujeres
## 3029 3028000-3029000 0 Mujeres
## 3030 3029000-3030000 0 Mujeres
## 3031 3030000-3031000 0 Mujeres
## 3032 3031000-3032000 0 Mujeres
## 3033 3032000-3033000 0 Mujeres
## 3034 3033000-3034000 0 Mujeres
## 3035 3034000-3035000 0 Mujeres
## 3036 3035000-3036000 0 Mujeres
## 3037 3036000-3037000 0 Mujeres
## 3038 3037000-3038000 0 Mujeres
## 3039 3038000-3039000 0 Mujeres
## 3040 3039000-3040000 0 Mujeres
## 3041 3040000-3041000 0 Mujeres
## 3042 3041000-3042000 0 Mujeres
## 3043 3042000-3043000 0 Mujeres
## 3044 3043000-3044000 0 Mujeres
## 3045 3044000-3045000 0 Mujeres
## 3046 3045000-3046000 0 Mujeres
## 3047 3046000-3047000 0 Mujeres
## 3048 3047000-3048000 0 Mujeres
## 3049 3048000-3049000 0 Mujeres
## 3050 3049000-3050000 0 Mujeres
## 3051 3050000-3051000 0 Mujeres
## 3052 3051000-3052000 0 Mujeres
## 3053 3052000-3053000 0 Mujeres
## 3054 3053000-3054000 0 Mujeres
## 3055 3054000-3055000 0 Mujeres
## 3056 3055000-3056000 0 Mujeres
## 3057 3056000-3057000 0 Mujeres
## 3058 3057000-3058000 0 Mujeres
## 3059 3058000-3059000 0 Mujeres
## 3060 3059000-3060000 0 Mujeres
## 3061 3060000-3061000 0 Mujeres
## 3062 3061000-3062000 0 Mujeres
## 3063 3062000-3063000 0 Mujeres
## 3064 3063000-3064000 0 Mujeres
## 3065 3064000-3065000 0 Mujeres
## 3066 3065000-3066000 0 Mujeres
## 3067 3066000-3067000 0 Mujeres
## 3068 3067000-3068000 0 Mujeres
## 3069 3068000-3069000 0 Mujeres
## 3070 3069000-3070000 0 Mujeres
## 3071 3070000-3071000 0 Mujeres
## 3072 3071000-3072000 0 Mujeres
## 3073 3072000-3073000 0 Mujeres
## 3074 3073000-3074000 0 Mujeres
## 3075 3074000-3075000 0 Mujeres
## 3076 3075000-3076000 0 Mujeres
## 3077 3076000-3077000 0 Mujeres
## 3078 3077000-3078000 0 Mujeres
## 3079 3078000-3079000 0 Mujeres
## 3080 3079000-3080000 0 Mujeres
## 3081 3080000-3081000 0 Mujeres
## 3082 3081000-3082000 0 Mujeres
## 3083 3082000-3083000 0 Mujeres
## 3084 3083000-3084000 0 Mujeres
## 3085 3084000-3085000 0 Mujeres
## 3086 3085000-3086000 0 Mujeres
## 3087 3086000-3087000 0 Mujeres
## 3088 3087000-3088000 0 Mujeres
## 3089 3088000-3089000 0 Mujeres
## 3090 3089000-3090000 0 Mujeres
## 3091 3090000-3091000 0 Mujeres
## 3092 3091000-3092000 0 Mujeres
## 3093 3092000-3093000 0 Mujeres
## 3094 3093000-3094000 0 Mujeres
## 3095 3094000-3095000 0 Mujeres
## 3096 3095000-3096000 0 Mujeres
## 3097 3096000-3097000 0 Mujeres
## 3098 3097000-3098000 0 Mujeres
## 3099 3098000-3099000 0 Mujeres
## 3100 3099000-3100000 0 Mujeres
## 3101 3100000-3101000 0 Mujeres
## 3102 3101000-3102000 0 Mujeres
## 3103 3102000-3103000 0 Mujeres
## 3104 3103000-3104000 0 Mujeres
## 3105 3104000-3105000 0 Mujeres
## 3106 3105000-3106000 0 Mujeres
## 3107 3106000-3107000 0 Mujeres
## 3108 3107000-3108000 0 Mujeres
## 3109 3108000-3109000 0 Mujeres
## 3110 3109000-3110000 0 Mujeres
## 3111 3110000-3111000 0 Mujeres
## 3112 3111000-3112000 0 Mujeres
## 3113 3112000-3113000 0 Mujeres
## 3114 3113000-3114000 0 Mujeres
## 3115 3114000-3115000 0 Mujeres
## 3116 3115000-3116000 0 Mujeres
## 3117 3116000-3117000 0 Mujeres
## 3118 3117000-3118000 0 Mujeres
## 3119 3118000-3119000 0 Mujeres
## 3120 3119000-3120000 0 Mujeres
## 3121 3120000-3121000 0 Mujeres
## 3122 3121000-3122000 0 Mujeres
## 3123 3122000-3123000 0 Mujeres
## 3124 3123000-3124000 0 Mujeres
## 3125 3124000-3125000 0 Mujeres
## 3126 3125000-3126000 0 Mujeres
## 3127 3126000-3127000 0 Mujeres
## 3128 3127000-3128000 0 Mujeres
## 3129 3128000-3129000 0 Mujeres
## 3130 3129000-3130000 0 Mujeres
## 3131 3130000-3131000 0 Mujeres
## 3132 3131000-3132000 0 Mujeres
## 3133 3132000-3133000 0 Mujeres
## 3134 3133000-3134000 0 Mujeres
## 3135 3134000-3135000 0 Mujeres
## 3136 3135000-3136000 0 Mujeres
## 3137 3136000-3137000 0 Mujeres
## 3138 3137000-3138000 0 Mujeres
## 3139 3138000-3139000 0 Mujeres
## 3140 3139000-3140000 0 Mujeres
## 3141 3140000-3141000 0 Mujeres
## 3142 3141000-3142000 0 Mujeres
## 3143 3142000-3143000 0 Mujeres
## 3144 3143000-3144000 0 Mujeres
## 3145 3144000-3145000 0 Mujeres
## 3146 3145000-3146000 0 Mujeres
## 3147 3146000-3147000 0 Mujeres
## 3148 3147000-3148000 0 Mujeres
## 3149 3148000-3149000 0 Mujeres
## 3150 3149000-3150000 0 Mujeres
## 3151 3150000-3151000 0 Mujeres
## 3152 3151000-3152000 0 Mujeres
## 3153 3152000-3153000 0 Mujeres
## 3154 3153000-3154000 0 Mujeres
## 3155 3154000-3155000 0 Mujeres
## 3156 3155000-3156000 0 Mujeres
## 3157 3156000-3157000 0 Mujeres
## 3158 3157000-3158000 0 Mujeres
## 3159 3158000-3159000 0 Mujeres
## 3160 3159000-3160000 0 Mujeres
## 3161 3160000-3161000 0 Mujeres
## 3162 3161000-3162000 0 Mujeres
## 3163 3162000-3163000 0 Mujeres
## 3164 3163000-3164000 0 Mujeres
## 3165 3164000-3165000 0 Mujeres
## 3166 3165000-3166000 0 Mujeres
## 3167 3166000-3167000 0 Mujeres
## 3168 3167000-3168000 0 Mujeres
## 3169 3168000-3169000 0 Mujeres
## 3170 3169000-3170000 0 Mujeres
## 3171 3170000-3171000 0 Mujeres
## 3172 3171000-3172000 0 Mujeres
## 3173 3172000-3173000 0 Mujeres
## 3174 3173000-3174000 0 Mujeres
## 3175 3174000-3175000 0 Mujeres
## 3176 3175000-3176000 0 Mujeres
## 3177 3176000-3177000 0 Mujeres
## 3178 3177000-3178000 0 Mujeres
## 3179 3178000-3179000 0 Mujeres
## 3180 3179000-3180000 0 Mujeres
## 3181 3180000-3181000 0 Mujeres
## 3182 3181000-3182000 0 Mujeres
## 3183 3182000-3183000 0 Mujeres
## 3184 3183000-3184000 0 Mujeres
## 3185 3184000-3185000 0 Mujeres
## 3186 3185000-3186000 0 Mujeres
## 3187 3186000-3187000 0 Mujeres
## 3188 3187000-3188000 0 Mujeres
## 3189 3188000-3189000 0 Mujeres
## 3190 3189000-3190000 0 Mujeres
## 3191 3190000-3191000 0 Mujeres
## 3192 3191000-3192000 0 Mujeres
## 3193 3192000-3193000 0 Mujeres
## 3194 3193000-3194000 0 Mujeres
## 3195 3194000-3195000 0 Mujeres
## 3196 3195000-3196000 0 Mujeres
## 3197 3196000-3197000 0 Mujeres
## 3198 3197000-3198000 0 Mujeres
## 3199 3198000-3199000 0 Mujeres
## 3200 3199000-3200000 0 Mujeres
## 3201 3200000-3201000 0 Mujeres
## 3202 3201000-3202000 0 Mujeres
## 3203 3202000-3203000 0 Mujeres
## 3204 3203000-3204000 0 Mujeres
## 3205 3204000-3205000 0 Mujeres
## 3206 3205000-3206000 0 Mujeres
## 3207 3206000-3207000 0 Mujeres
## 3208 3207000-3208000 0 Mujeres
## 3209 3208000-3209000 0 Mujeres
## 3210 3209000-3210000 0 Mujeres
## 3211 3210000-3211000 0 Mujeres
## 3212 3211000-3212000 0 Mujeres
## 3213 3212000-3213000 0 Mujeres
## 3214 3213000-3214000 0 Mujeres
## 3215 3214000-3215000 0 Mujeres
## 3216 3215000-3216000 0 Mujeres
## 3217 3216000-3217000 0 Mujeres
## 3218 3217000-3218000 0 Mujeres
## 3219 3218000-3219000 0 Mujeres
## 3220 3219000-3220000 0 Mujeres
## 3221 3220000-3221000 0 Mujeres
## 3222 3221000-3222000 0 Mujeres
## 3223 3222000-3223000 0 Mujeres
## 3224 3223000-3224000 0 Mujeres
## 3225 3224000-3225000 0 Mujeres
## 3226 3225000-3226000 0 Mujeres
## 3227 3226000-3227000 0 Mujeres
## 3228 3227000-3228000 0 Mujeres
## 3229 3228000-3229000 0 Mujeres
## 3230 3229000-3230000 0 Mujeres
## 3231 3230000-3231000 0 Mujeres
## 3232 3231000-3232000 0 Mujeres
## 3233 3232000-3233000 0 Mujeres
## 3234 3233000-3234000 0 Mujeres
## 3235 3234000-3235000 0 Mujeres
## 3236 3235000-3236000 0 Mujeres
## 3237 3236000-3237000 0 Mujeres
## 3238 3237000-3238000 0 Mujeres
## 3239 3238000-3239000 0 Mujeres
## 3240 3239000-3240000 0 Mujeres
## 3241 3240000-3241000 0 Mujeres
## 3242 3241000-3242000 0 Mujeres
## 3243 3242000-3243000 0 Mujeres
## 3244 3243000-3244000 0 Mujeres
## 3245 3244000-3245000 0 Mujeres
## 3246 3245000-3246000 0 Mujeres
## 3247 3246000-3247000 0 Mujeres
## 3248 3247000-3248000 0 Mujeres
## 3249 3248000-3249000 0 Mujeres
## 3250 3249000-3250000 0 Mujeres
## 3251 3250000-3251000 0 Mujeres
## 3252 3251000-3252000 0 Mujeres
## 3253 3252000-3253000 0 Mujeres
## 3254 3253000-3254000 0 Mujeres
## 3255 3254000-3255000 0 Mujeres
## 3256 3255000-3256000 0 Mujeres
## 3257 3256000-3257000 0 Mujeres
## 3258 3257000-3258000 0 Mujeres
## 3259 3258000-3259000 0 Mujeres
## 3260 3259000-3260000 0 Mujeres
## 3261 3260000-3261000 0 Mujeres
## 3262 3261000-3262000 0 Mujeres
## 3263 3262000-3263000 0 Mujeres
## 3264 3263000-3264000 0 Mujeres
## 3265 3264000-3265000 0 Mujeres
## 3266 3265000-3266000 0 Mujeres
## 3267 3266000-3267000 0 Mujeres
## 3268 3267000-3268000 0 Mujeres
## 3269 3268000-3269000 0 Mujeres
## 3270 3269000-3270000 0 Mujeres
## 3271 3270000-3271000 0 Mujeres
## 3272 3271000-3272000 0 Mujeres
## 3273 3272000-3273000 0 Mujeres
## 3274 3273000-3274000 0 Mujeres
## 3275 3274000-3275000 0 Mujeres
## 3276 3275000-3276000 0 Mujeres
## 3277 3276000-3277000 0 Mujeres
## 3278 3277000-3278000 0 Mujeres
## 3279 3278000-3279000 0 Mujeres
## 3280 3279000-3280000 0 Mujeres
## 3281 3280000-3281000 0 Mujeres
## 3282 3281000-3282000 0 Mujeres
## 3283 3282000-3283000 0 Mujeres
## 3284 3283000-3284000 0 Mujeres
## 3285 3284000-3285000 0 Mujeres
## 3286 3285000-3286000 0 Mujeres
## 3287 3286000-3287000 0 Mujeres
## 3288 3287000-3288000 0 Mujeres
## 3289 3288000-3289000 0 Mujeres
## 3290 3289000-3290000 0 Mujeres
## 3291 3290000-3291000 0 Mujeres
## 3292 3291000-3292000 0 Mujeres
## 3293 3292000-3293000 0 Mujeres
## 3294 3293000-3294000 0 Mujeres
## 3295 3294000-3295000 0 Mujeres
## 3296 3295000-3296000 0 Mujeres
## 3297 3296000-3297000 0 Mujeres
## 3298 3297000-3298000 0 Mujeres
## 3299 3298000-3299000 0 Mujeres
## 3300 3299000-3300000 0 Mujeres
## 3301 3300000-3301000 0 Mujeres
## 3302 3301000-3302000 0 Mujeres
## 3303 3302000-3303000 0 Mujeres
## 3304 3303000-3304000 0 Mujeres
## 3305 3304000-3305000 0 Mujeres
## 3306 3305000-3306000 0 Mujeres
## 3307 3306000-3307000 0 Mujeres
## 3308 3307000-3308000 0 Mujeres
## 3309 3308000-3309000 0 Mujeres
## 3310 3309000-3310000 0 Mujeres
## 3311 3310000-3311000 0 Mujeres
## 3312 3311000-3312000 0 Mujeres
## 3313 3312000-3313000 0 Mujeres
## 3314 3313000-3314000 0 Mujeres
## 3315 3314000-3315000 0 Mujeres
## 3316 3315000-3316000 0 Mujeres
## 3317 3316000-3317000 0 Mujeres
## 3318 3317000-3318000 0 Mujeres
## 3319 3318000-3319000 0 Mujeres
## 3320 3319000-3320000 0 Mujeres
## 3321 3320000-3321000 0 Mujeres
## 3322 3321000-3322000 0 Mujeres
## 3323 3322000-3323000 0 Mujeres
## 3324 3323000-3324000 0 Mujeres
## 3325 3324000-3325000 0 Mujeres
## 3326 3325000-3326000 0 Mujeres
## 3327 3326000-3327000 0 Mujeres
## 3328 3327000-3328000 0 Mujeres
## 3329 3328000-3329000 0 Mujeres
## 3330 3329000-3330000 0 Mujeres
## 3331 3330000-3331000 0 Mujeres
## 3332 3331000-3332000 0 Mujeres
## 3333 3332000-3333000 0 Mujeres
## 3334 3333000-3334000 0 Mujeres
## 3335 3334000-3335000 0 Mujeres
## 3336 3335000-3336000 0 Mujeres
## 3337 3336000-3337000 0 Mujeres
## 3338 3337000-3338000 0 Mujeres
## 3339 3338000-3339000 0 Mujeres
## 3340 3339000-3340000 0 Mujeres
## 3341 3340000-3341000 0 Mujeres
## 3342 3341000-3342000 0 Mujeres
## 3343 3342000-3343000 0 Mujeres
## 3344 3343000-3344000 0 Mujeres
## 3345 3344000-3345000 0 Mujeres
## 3346 3345000-3346000 0 Mujeres
## 3347 3346000-3347000 0 Mujeres
## 3348 3347000-3348000 0 Mujeres
## 3349 3348000-3349000 0 Mujeres
## 3350 3349000-3350000 0 Mujeres
## 3351 3350000-3351000 0 Mujeres
## 3352 3351000-3352000 0 Mujeres
## 3353 3352000-3353000 0 Mujeres
## 3354 3353000-3354000 0 Mujeres
## 3355 3354000-3355000 0 Mujeres
## 3356 3355000-3356000 0 Mujeres
## 3357 3356000-3357000 0 Mujeres
## 3358 3357000-3358000 0 Mujeres
## 3359 3358000-3359000 0 Mujeres
## 3360 3359000-3360000 0 Mujeres
## 3361 3360000-3361000 0 Mujeres
## 3362 3361000-3362000 0 Mujeres
## 3363 3362000-3363000 0 Mujeres
## 3364 3363000-3364000 0 Mujeres
## 3365 3364000-3365000 0 Mujeres
## 3366 3365000-3366000 0 Mujeres
## 3367 3366000-3367000 0 Mujeres
## 3368 3367000-3368000 0 Mujeres
## 3369 3368000-3369000 0 Mujeres
## 3370 3369000-3370000 0 Mujeres
## 3371 3370000-3371000 0 Mujeres
## 3372 3371000-3372000 0 Mujeres
## 3373 3372000-3373000 0 Mujeres
## 3374 3373000-3374000 0 Mujeres
## 3375 3374000-3375000 0 Mujeres
## 3376 3375000-3376000 0 Mujeres
## 3377 3376000-3377000 0 Mujeres
## 3378 3377000-3378000 0 Mujeres
## 3379 3378000-3379000 0 Mujeres
## 3380 3379000-3380000 0 Mujeres
## 3381 3380000-3381000 0 Mujeres
## 3382 3381000-3382000 0 Mujeres
## 3383 3382000-3383000 0 Mujeres
## 3384 3383000-3384000 0 Mujeres
## 3385 3384000-3385000 0 Mujeres
## 3386 3385000-3386000 0 Mujeres
## 3387 3386000-3387000 0 Mujeres
## 3388 3387000-3388000 0 Mujeres
## 3389 3388000-3389000 0 Mujeres
## 3390 3389000-3390000 0 Mujeres
## 3391 3390000-3391000 0 Mujeres
## 3392 3391000-3392000 0 Mujeres
## 3393 3392000-3393000 0 Mujeres
## 3394 3393000-3394000 0 Mujeres
## 3395 3394000-3395000 0 Mujeres
## 3396 3395000-3396000 0 Mujeres
## 3397 3396000-3397000 0 Mujeres
## 3398 3397000-3398000 0 Mujeres
## 3399 3398000-3399000 0 Mujeres
## 3400 3399000-3400000 0 Mujeres
## 3401 3400000-3401000 0 Mujeres
## 3402 3401000-3402000 0 Mujeres
## 3403 3402000-3403000 0 Mujeres
## 3404 3403000-3404000 0 Mujeres
## 3405 3404000-3405000 0 Mujeres
## 3406 3405000-3406000 0 Mujeres
## 3407 3406000-3407000 0 Mujeres
## 3408 3407000-3408000 0 Mujeres
## 3409 3408000-3409000 0 Mujeres
## 3410 3409000-3410000 0 Mujeres
## 3411 3410000-3411000 0 Mujeres
## 3412 3411000-3412000 0 Mujeres
## 3413 3412000-3413000 0 Mujeres
## 3414 3413000-3414000 0 Mujeres
## 3415 3414000-3415000 0 Mujeres
## 3416 3415000-3416000 0 Mujeres
## 3417 3416000-3417000 0 Mujeres
## 3418 3417000-3418000 0 Mujeres
## 3419 3418000-3419000 0 Mujeres
## 3420 3419000-3420000 0 Mujeres
## 3421 3420000-3421000 0 Mujeres
## 3422 3421000-3422000 0 Mujeres
## 3423 3422000-3423000 0 Mujeres
## 3424 3423000-3424000 0 Mujeres
## 3425 3424000-3425000 0 Mujeres
## 3426 3425000-3426000 0 Mujeres
## 3427 3426000-3427000 0 Mujeres
## 3428 3427000-3428000 0 Mujeres
## 3429 3428000-3429000 0 Mujeres
## 3430 3429000-3430000 0 Mujeres
## 3431 3430000-3431000 0 Mujeres
## 3432 3431000-3432000 0 Mujeres
## 3433 3432000-3433000 0 Mujeres
## 3434 3433000-3434000 0 Mujeres
## 3435 3434000-3435000 0 Mujeres
## 3436 3435000-3436000 0 Mujeres
## 3437 3436000-3437000 0 Mujeres
## 3438 3437000-3438000 0 Mujeres
## 3439 3438000-3439000 0 Mujeres
## 3440 3439000-3440000 0 Mujeres
## 3441 3440000-3441000 0 Mujeres
## 3442 3441000-3442000 0 Mujeres
## 3443 3442000-3443000 0 Mujeres
## 3444 3443000-3444000 0 Mujeres
## 3445 3444000-3445000 0 Mujeres
## 3446 3445000-3446000 0 Mujeres
## 3447 3446000-3447000 0 Mujeres
## 3448 3447000-3448000 0 Mujeres
## 3449 3448000-3449000 0 Mujeres
## 3450 3449000-3450000 0 Mujeres
## 3451 3450000-3451000 0 Mujeres
## 3452 3451000-3452000 0 Mujeres
## 3453 3452000-3453000 0 Mujeres
## 3454 3453000-3454000 0 Mujeres
## 3455 3454000-3455000 0 Mujeres
## 3456 3455000-3456000 0 Mujeres
## 3457 3456000-3457000 0 Mujeres
## 3458 3457000-3458000 0 Mujeres
## 3459 3458000-3459000 0 Mujeres
## 3460 3459000-3460000 0 Mujeres
## 3461 3460000-3461000 0 Mujeres
## 3462 3461000-3462000 0 Mujeres
## 3463 3462000-3463000 0 Mujeres
## 3464 3463000-3464000 0 Mujeres
## 3465 3464000-3465000 0 Mujeres
## 3466 3465000-3466000 0 Mujeres
## 3467 3466000-3467000 0 Mujeres
## 3468 3467000-3468000 0 Mujeres
## 3469 3468000-3469000 0 Mujeres
## 3470 3469000-3470000 0 Mujeres
## 3471 3470000-3471000 0 Mujeres
## 3472 3471000-3472000 0 Mujeres
## 3473 3472000-3473000 0 Mujeres
## 3474 3473000-3474000 0 Mujeres
## 3475 3474000-3475000 0 Mujeres
## 3476 3475000-3476000 0 Mujeres
## 3477 3476000-3477000 0 Mujeres
## 3478 3477000-3478000 0 Mujeres
## 3479 3478000-3479000 0 Mujeres
## 3480 3479000-3480000 0 Mujeres
## 3481 3480000-3481000 0 Mujeres
## 3482 3481000-3482000 0 Mujeres
## 3483 3482000-3483000 0 Mujeres
## 3484 3483000-3484000 0 Mujeres
## 3485 3484000-3485000 0 Mujeres
## 3486 3485000-3486000 0 Mujeres
## 3487 3486000-3487000 0 Mujeres
## 3488 3487000-3488000 0 Mujeres
## 3489 3488000-3489000 0 Mujeres
## 3490 3489000-3490000 0 Mujeres
## 3491 3490000-3491000 0 Mujeres
## 3492 3491000-3492000 0 Mujeres
## 3493 3492000-3493000 0 Mujeres
## 3494 3493000-3494000 0 Mujeres
## 3495 3494000-3495000 0 Mujeres
## 3496 3495000-3496000 0 Mujeres
## 3497 3496000-3497000 0 Mujeres
## 3498 3497000-3498000 0 Mujeres
## 3499 3498000-3499000 0 Mujeres
## 3500 3499000-3500000 0 Mujeres
## 3501 3500000-3501000 0 Mujeres
## 3502 3501000-3502000 0 Mujeres
## 3503 3502000-3503000 0 Mujeres
## 3504 3503000-3504000 0 Mujeres
## 3505 3504000-3505000 0 Mujeres
## 3506 3505000-3506000 0 Mujeres
## 3507 3506000-3507000 0 Mujeres
## 3508 3507000-3508000 0 Mujeres
## 3509 3508000-3509000 0 Mujeres
## 3510 3509000-3510000 0 Mujeres
## 3511 3510000-3511000 0 Mujeres
## 3512 3511000-3512000 0 Mujeres
## 3513 3512000-3513000 0 Mujeres
## 3514 3513000-3514000 0 Mujeres
## 3515 3514000-3515000 0 Mujeres
## 3516 3515000-3516000 0 Mujeres
## 3517 3516000-3517000 0 Mujeres
## 3518 3517000-3518000 0 Mujeres
## 3519 3518000-3519000 0 Mujeres
## 3520 3519000-3520000 0 Mujeres
## 3521 3520000-3521000 0 Mujeres
## 3522 3521000-3522000 0 Mujeres
## 3523 3522000-3523000 0 Mujeres
## 3524 3523000-3524000 0 Mujeres
## 3525 3524000-3525000 0 Mujeres
## 3526 3525000-3526000 0 Mujeres
## 3527 3526000-3527000 0 Mujeres
## 3528 3527000-3528000 0 Mujeres
## 3529 3528000-3529000 0 Mujeres
## 3530 3529000-3530000 0 Mujeres
## 3531 3530000-3531000 0 Mujeres
## 3532 3531000-3532000 0 Mujeres
## 3533 3532000-3533000 0 Mujeres
## 3534 3533000-3534000 0 Mujeres
## 3535 3534000-3535000 0 Mujeres
## 3536 3535000-3536000 0 Mujeres
## 3537 3536000-3537000 0 Mujeres
## 3538 3537000-3538000 0 Mujeres
## 3539 3538000-3539000 0 Mujeres
## 3540 3539000-3540000 0 Mujeres
## 3541 3540000-3541000 0 Mujeres
## 3542 3541000-3542000 0 Mujeres
## 3543 3542000-3543000 0 Mujeres
## 3544 3543000-3544000 0 Mujeres
## 3545 3544000-3545000 0 Mujeres
## 3546 3545000-3546000 0 Mujeres
## 3547 3546000-3547000 0 Mujeres
## 3548 3547000-3548000 0 Mujeres
## 3549 3548000-3549000 0 Mujeres
## 3550 3549000-3550000 0 Mujeres
## 3551 3550000-3551000 0 Mujeres
## 3552 3551000-3552000 0 Mujeres
## 3553 3552000-3553000 0 Mujeres
## 3554 3553000-3554000 0 Mujeres
## 3555 3554000-3555000 0 Mujeres
## 3556 3555000-3556000 0 Mujeres
## 3557 3556000-3557000 0 Mujeres
## 3558 3557000-3558000 0 Mujeres
## 3559 3558000-3559000 0 Mujeres
## 3560 3559000-3560000 0 Mujeres
## 3561 3560000-3561000 0 Mujeres
## 3562 3561000-3562000 0 Mujeres
## 3563 3562000-3563000 0 Mujeres
## 3564 3563000-3564000 0 Mujeres
## 3565 3564000-3565000 0 Mujeres
## 3566 3565000-3566000 0 Mujeres
## 3567 3566000-3567000 0 Mujeres
## 3568 3567000-3568000 0 Mujeres
## 3569 3568000-3569000 0 Mujeres
## 3570 3569000-3570000 0 Mujeres
## 3571 3570000-3571000 0 Mujeres
## 3572 3571000-3572000 0 Mujeres
## 3573 3572000-3573000 0 Mujeres
## 3574 3573000-3574000 0 Mujeres
## 3575 3574000-3575000 0 Mujeres
## 3576 3575000-3576000 0 Mujeres
## 3577 3576000-3577000 0 Mujeres
## 3578 3577000-3578000 0 Mujeres
## 3579 3578000-3579000 0 Mujeres
## 3580 3579000-3580000 0 Mujeres
## 3581 3580000-3581000 0 Mujeres
## 3582 3581000-3582000 0 Mujeres
## 3583 3582000-3583000 0 Mujeres
## 3584 3583000-3584000 0 Mujeres
## 3585 3584000-3585000 0 Mujeres
## 3586 3585000-3586000 0 Mujeres
## 3587 3586000-3587000 0 Mujeres
## 3588 3587000-3588000 0 Mujeres
## 3589 3588000-3589000 0 Mujeres
## 3590 3589000-3590000 0 Mujeres
## 3591 3590000-3591000 0 Mujeres
## 3592 3591000-3592000 0 Mujeres
## 3593 3592000-3593000 0 Mujeres
## 3594 3593000-3594000 0 Mujeres
## 3595 3594000-3595000 0 Mujeres
## 3596 3595000-3596000 0 Mujeres
## 3597 3596000-3597000 0 Mujeres
## 3598 3597000-3598000 0 Mujeres
## 3599 3598000-3599000 0 Mujeres
## 3600 3599000-3600000 0 Mujeres
## 3601 3600000-3601000 0 Mujeres
## 3602 3601000-3602000 0 Mujeres
## 3603 3602000-3603000 0 Mujeres
## 3604 3603000-3604000 0 Mujeres
## 3605 3604000-3605000 0 Mujeres
## 3606 3605000-3606000 0 Mujeres
## 3607 3606000-3607000 0 Mujeres
## 3608 3607000-3608000 0 Mujeres
## 3609 3608000-3609000 0 Mujeres
## 3610 3609000-3610000 0 Mujeres
## 3611 3610000-3611000 0 Mujeres
## 3612 3611000-3612000 0 Mujeres
## 3613 3612000-3613000 0 Mujeres
## 3614 3613000-3614000 0 Mujeres
## 3615 3614000-3615000 0 Mujeres
## 3616 3615000-3616000 0 Mujeres
## 3617 3616000-3617000 0 Mujeres
## 3618 3617000-3618000 0 Mujeres
## 3619 3618000-3619000 0 Mujeres
## 3620 3619000-3620000 0 Mujeres
## 3621 3620000-3621000 0 Mujeres
## 3622 3621000-3622000 0 Mujeres
## 3623 3622000-3623000 0 Mujeres
## 3624 3623000-3624000 0 Mujeres
## 3625 3624000-3625000 0 Mujeres
## 3626 3625000-3626000 0 Mujeres
## 3627 3626000-3627000 0 Mujeres
## 3628 3627000-3628000 0 Mujeres
## 3629 3628000-3629000 0 Mujeres
## 3630 3629000-3630000 0 Mujeres
## 3631 3630000-3631000 0 Mujeres
## 3632 3631000-3632000 0 Mujeres
## 3633 3632000-3633000 0 Mujeres
## 3634 3633000-3634000 0 Mujeres
## 3635 3634000-3635000 0 Mujeres
## 3636 3635000-3636000 0 Mujeres
## 3637 3636000-3637000 0 Mujeres
## 3638 3637000-3638000 0 Mujeres
## 3639 3638000-3639000 0 Mujeres
## 3640 3639000-3640000 0 Mujeres
## 3641 3640000-3641000 0 Mujeres
## 3642 3641000-3642000 0 Mujeres
## 3643 3642000-3643000 0 Mujeres
## 3644 3643000-3644000 0 Mujeres
## 3645 3644000-3645000 0 Mujeres
## 3646 3645000-3646000 0 Mujeres
## 3647 3646000-3647000 0 Mujeres
## 3648 3647000-3648000 0 Mujeres
## 3649 3648000-3649000 0 Mujeres
## 3650 3649000-3650000 0 Mujeres
## 3651 3650000-3651000 0 Mujeres
## 3652 3651000-3652000 0 Mujeres
## 3653 3652000-3653000 0 Mujeres
## 3654 3653000-3654000 0 Mujeres
## 3655 3654000-3655000 0 Mujeres
## 3656 3655000-3656000 0 Mujeres
## 3657 3656000-3657000 0 Mujeres
## 3658 3657000-3658000 0 Mujeres
## 3659 3658000-3659000 0 Mujeres
## 3660 3659000-3660000 0 Mujeres
## 3661 3660000-3661000 0 Mujeres
## 3662 3661000-3662000 0 Mujeres
## 3663 3662000-3663000 0 Mujeres
## 3664 3663000-3664000 0 Mujeres
## 3665 3664000-3665000 0 Mujeres
## 3666 3665000-3666000 0 Mujeres
## 3667 3666000-3667000 0 Mujeres
## 3668 3667000-3668000 0 Mujeres
## 3669 3668000-3669000 0 Mujeres
## 3670 3669000-3670000 0 Mujeres
## 3671 3670000-3671000 0 Mujeres
## 3672 3671000-3672000 0 Mujeres
## 3673 3672000-3673000 0 Mujeres
## 3674 3673000-3674000 0 Mujeres
## 3675 3674000-3675000 0 Mujeres
## 3676 3675000-3676000 0 Mujeres
## 3677 3676000-3677000 0 Mujeres
## 3678 3677000-3678000 0 Mujeres
## 3679 3678000-3679000 0 Mujeres
## 3680 3679000-3680000 0 Mujeres
## 3681 3680000-3681000 0 Mujeres
## 3682 3681000-3682000 0 Mujeres
## 3683 3682000-3683000 0 Mujeres
## 3684 3683000-3684000 0 Mujeres
## 3685 3684000-3685000 0 Mujeres
## 3686 3685000-3686000 0 Mujeres
## 3687 3686000-3687000 0 Mujeres
## 3688 3687000-3688000 0 Mujeres
## 3689 3688000-3689000 0 Mujeres
## 3690 3689000-3690000 0 Mujeres
## 3691 3690000-3691000 0 Mujeres
## 3692 3691000-3692000 0 Mujeres
## 3693 3692000-3693000 0 Mujeres
## 3694 3693000-3694000 0 Mujeres
## 3695 3694000-3695000 0 Mujeres
## 3696 3695000-3696000 0 Mujeres
## 3697 3696000-3697000 0 Mujeres
## 3698 3697000-3698000 0 Mujeres
## 3699 3698000-3699000 0 Mujeres
## 3700 3699000-3700000 0 Mujeres
## 3701 3700000-3701000 0 Mujeres
## 3702 3701000-3702000 0 Mujeres
## 3703 3702000-3703000 0 Mujeres
## 3704 3703000-3704000 0 Mujeres
## 3705 3704000-3705000 0 Mujeres
## 3706 3705000-3706000 0 Mujeres
## 3707 3706000-3707000 0 Mujeres
## 3708 3707000-3708000 0 Mujeres
## 3709 3708000-3709000 0 Mujeres
## 3710 3709000-3710000 0 Mujeres
## 3711 3710000-3711000 0 Mujeres
## 3712 3711000-3712000 0 Mujeres
## 3713 3712000-3713000 0 Mujeres
## 3714 3713000-3714000 0 Mujeres
## 3715 3714000-3715000 0 Mujeres
## 3716 3715000-3716000 0 Mujeres
## 3717 3716000-3717000 0 Mujeres
## 3718 3717000-3718000 0 Mujeres
## 3719 3718000-3719000 0 Mujeres
## 3720 3719000-3720000 0 Mujeres
## 3721 3720000-3721000 0 Mujeres
## 3722 3721000-3722000 0 Mujeres
## 3723 3722000-3723000 0 Mujeres
## 3724 3723000-3724000 0 Mujeres
## 3725 3724000-3725000 0 Mujeres
## 3726 3725000-3726000 0 Mujeres
## 3727 3726000-3727000 0 Mujeres
## 3728 3727000-3728000 0 Mujeres
## 3729 3728000-3729000 0 Mujeres
## 3730 3729000-3730000 0 Mujeres
## 3731 3730000-3731000 0 Mujeres
## 3732 3731000-3732000 0 Mujeres
## 3733 3732000-3733000 0 Mujeres
## 3734 3733000-3734000 0 Mujeres
## 3735 3734000-3735000 0 Mujeres
## 3736 3735000-3736000 0 Mujeres
## 3737 3736000-3737000 0 Mujeres
## 3738 3737000-3738000 0 Mujeres
## 3739 3738000-3739000 0 Mujeres
## 3740 3739000-3740000 0 Mujeres
## 3741 3740000-3741000 0 Mujeres
## 3742 3741000-3742000 0 Mujeres
## 3743 3742000-3743000 0 Mujeres
## 3744 3743000-3744000 0 Mujeres
## 3745 3744000-3745000 0 Mujeres
## 3746 3745000-3746000 0 Mujeres
## 3747 3746000-3747000 0 Mujeres
## 3748 3747000-3748000 0 Mujeres
## 3749 3748000-3749000 0 Mujeres
## 3750 3749000-3750000 0 Mujeres
## 3751 3750000-3751000 0 Mujeres
## 3752 3751000-3752000 0 Mujeres
## 3753 3752000-3753000 0 Mujeres
## 3754 3753000-3754000 0 Mujeres
## 3755 3754000-3755000 0 Mujeres
## 3756 3755000-3756000 0 Mujeres
## 3757 3756000-3757000 0 Mujeres
## 3758 3757000-3758000 0 Mujeres
## 3759 3758000-3759000 0 Mujeres
## 3760 3759000-3760000 0 Mujeres
## 3761 3760000-3761000 0 Mujeres
## 3762 3761000-3762000 0 Mujeres
## 3763 3762000-3763000 0 Mujeres
## 3764 3763000-3764000 0 Mujeres
## 3765 3764000-3765000 0 Mujeres
## 3766 3765000-3766000 0 Mujeres
## 3767 3766000-3767000 0 Mujeres
## 3768 3767000-3768000 0 Mujeres
## 3769 3768000-3769000 0 Mujeres
## 3770 3769000-3770000 0 Mujeres
## 3771 3770000-3771000 0 Mujeres
## 3772 3771000-3772000 0 Mujeres
## 3773 3772000-3773000 0 Mujeres
## 3774 3773000-3774000 0 Mujeres
## 3775 3774000-3775000 0 Mujeres
## 3776 3775000-3776000 0 Mujeres
## 3777 3776000-3777000 0 Mujeres
## 3778 3777000-3778000 0 Mujeres
## 3779 3778000-3779000 0 Mujeres
## 3780 3779000-3780000 0 Mujeres
## 3781 3780000-3781000 0 Mujeres
## 3782 3781000-3782000 0 Mujeres
## 3783 3782000-3783000 0 Mujeres
## 3784 3783000-3784000 0 Mujeres
## 3785 3784000-3785000 0 Mujeres
## 3786 3785000-3786000 0 Mujeres
## 3787 3786000-3787000 0 Mujeres
## 3788 3787000-3788000 0 Mujeres
## 3789 3788000-3789000 0 Mujeres
## 3790 3789000-3790000 0 Mujeres
## 3791 3790000-3791000 0 Mujeres
## 3792 3791000-3792000 0 Mujeres
## 3793 3792000-3793000 0 Mujeres
## 3794 3793000-3794000 0 Mujeres
## 3795 3794000-3795000 0 Mujeres
## 3796 3795000-3796000 0 Mujeres
## 3797 3796000-3797000 0 Mujeres
## 3798 3797000-3798000 0 Mujeres
## 3799 3798000-3799000 0 Mujeres
## 3800 3799000-3800000 0 Mujeres
## 3801 3800000-3801000 0 Mujeres
## 3802 3801000-3802000 0 Mujeres
## 3803 3802000-3803000 0 Mujeres
## 3804 3803000-3804000 0 Mujeres
## 3805 3804000-3805000 0 Mujeres
## 3806 3805000-3806000 0 Mujeres
## 3807 3806000-3807000 0 Mujeres
## 3808 3807000-3808000 0 Mujeres
## 3809 3808000-3809000 0 Mujeres
## 3810 3809000-3810000 0 Mujeres
## 3811 3810000-3811000 0 Mujeres
## 3812 3811000-3812000 0 Mujeres
## 3813 3812000-3813000 0 Mujeres
## 3814 3813000-3814000 0 Mujeres
## 3815 3814000-3815000 0 Mujeres
## 3816 3815000-3816000 0 Mujeres
## 3817 3816000-3817000 0 Mujeres
## 3818 3817000-3818000 0 Mujeres
## 3819 3818000-3819000 0 Mujeres
## 3820 3819000-3820000 0 Mujeres
## 3821 3820000-3821000 0 Mujeres
## 3822 3821000-3822000 0 Mujeres
## 3823 3822000-3823000 0 Mujeres
## 3824 3823000-3824000 0 Mujeres
## 3825 3824000-3825000 0 Mujeres
## 3826 3825000-3826000 0 Mujeres
## 3827 3826000-3827000 0 Mujeres
## 3828 3827000-3828000 0 Mujeres
## 3829 3828000-3829000 0 Mujeres
## 3830 3829000-3830000 0 Mujeres
## 3831 3830000-3831000 0 Mujeres
## 3832 3831000-3832000 0 Mujeres
## 3833 3832000-3833000 0 Mujeres
## 3834 3833000-3834000 0 Mujeres
## 3835 3834000-3835000 0 Mujeres
## 3836 3835000-3836000 0 Mujeres
## 3837 3836000-3837000 0 Mujeres
## 3838 3837000-3838000 0 Mujeres
## 3839 3838000-3839000 0 Mujeres
## 3840 3839000-3840000 0 Mujeres
## 3841 3840000-3841000 0 Mujeres
## 3842 3841000-3842000 0 Mujeres
## 3843 3842000-3843000 0 Mujeres
## 3844 3843000-3844000 0 Mujeres
## 3845 3844000-3845000 0 Mujeres
## 3846 3845000-3846000 0 Mujeres
## 3847 3846000-3847000 0 Mujeres
## 3848 3847000-3848000 0 Mujeres
## 3849 3848000-3849000 0 Mujeres
## 3850 3849000-3850000 0 Mujeres
## 3851 3850000-3851000 0 Mujeres
## 3852 3851000-3852000 0 Mujeres
## 3853 3852000-3853000 0 Mujeres
## 3854 3853000-3854000 0 Mujeres
## 3855 3854000-3855000 0 Mujeres
## 3856 3855000-3856000 0 Mujeres
## 3857 3856000-3857000 0 Mujeres
## 3858 3857000-3858000 0 Mujeres
## 3859 3858000-3859000 0 Mujeres
## 3860 3859000-3860000 0 Mujeres
## 3861 3860000-3861000 0 Mujeres
## 3862 3861000-3862000 0 Mujeres
## 3863 3862000-3863000 0 Mujeres
## 3864 3863000-3864000 0 Mujeres
## 3865 3864000-3865000 0 Mujeres
## 3866 3865000-3866000 0 Mujeres
## 3867 3866000-3867000 0 Mujeres
## 3868 3867000-3868000 0 Mujeres
## 3869 3868000-3869000 0 Mujeres
## 3870 3869000-3870000 0 Mujeres
## 3871 3870000-3871000 0 Mujeres
## 3872 3871000-3872000 0 Mujeres
## 3873 3872000-3873000 0 Mujeres
## 3874 3873000-3874000 0 Mujeres
## 3875 3874000-3875000 0 Mujeres
## 3876 3875000-3876000 0 Mujeres
## 3877 3876000-3877000 0 Mujeres
## 3878 3877000-3878000 0 Mujeres
## 3879 3878000-3879000 0 Mujeres
## 3880 3879000-3880000 0 Mujeres
## 3881 3880000-3881000 0 Mujeres
## 3882 3881000-3882000 0 Mujeres
## 3883 3882000-3883000 0 Mujeres
## 3884 3883000-3884000 0 Mujeres
## 3885 3884000-3885000 0 Mujeres
## 3886 3885000-3886000 0 Mujeres
## 3887 3886000-3887000 0 Mujeres
## 3888 3887000-3888000 0 Mujeres
## 3889 3888000-3889000 0 Mujeres
## 3890 3889000-3890000 0 Mujeres
## 3891 3890000-3891000 0 Mujeres
## 3892 3891000-3892000 0 Mujeres
## 3893 3892000-3893000 0 Mujeres
## 3894 3893000-3894000 0 Mujeres
## 3895 3894000-3895000 0 Mujeres
## 3896 3895000-3896000 0 Mujeres
## 3897 3896000-3897000 0 Mujeres
## 3898 3897000-3898000 0 Mujeres
## 3899 3898000-3899000 0 Mujeres
## 3900 3899000-3900000 0 Mujeres
## 3901 3900000-3901000 0 Mujeres
## 3902 3901000-3902000 0 Mujeres
## 3903 3902000-3903000 0 Mujeres
## 3904 3903000-3904000 0 Mujeres
## 3905 3904000-3905000 0 Mujeres
## 3906 3905000-3906000 0 Mujeres
## 3907 3906000-3907000 0 Mujeres
## 3908 3907000-3908000 0 Mujeres
## 3909 3908000-3909000 0 Mujeres
## 3910 3909000-3910000 0 Mujeres
## 3911 3910000-3911000 0 Mujeres
## 3912 3911000-3912000 0 Mujeres
## 3913 3912000-3913000 0 Mujeres
## 3914 3913000-3914000 0 Mujeres
## 3915 3914000-3915000 0 Mujeres
## 3916 3915000-3916000 0 Mujeres
## 3917 3916000-3917000 0 Mujeres
## 3918 3917000-3918000 0 Mujeres
## 3919 3918000-3919000 0 Mujeres
## 3920 3919000-3920000 0 Mujeres
## 3921 3920000-3921000 0 Mujeres
## 3922 3921000-3922000 0 Mujeres
## 3923 3922000-3923000 0 Mujeres
## 3924 3923000-3924000 0 Mujeres
## 3925 3924000-3925000 0 Mujeres
## 3926 3925000-3926000 0 Mujeres
## 3927 3926000-3927000 0 Mujeres
## 3928 3927000-3928000 0 Mujeres
## 3929 3928000-3929000 0 Mujeres
## 3930 3929000-3930000 0 Mujeres
## 3931 3930000-3931000 0 Mujeres
## 3932 3931000-3932000 0 Mujeres
## 3933 3932000-3933000 0 Mujeres
## 3934 3933000-3934000 0 Mujeres
## 3935 3934000-3935000 0 Mujeres
## 3936 3935000-3936000 0 Mujeres
## 3937 3936000-3937000 0 Mujeres
## 3938 3937000-3938000 0 Mujeres
## 3939 3938000-3939000 0 Mujeres
## 3940 3939000-3940000 0 Mujeres
## 3941 3940000-3941000 0 Mujeres
## 3942 3941000-3942000 0 Mujeres
## 3943 3942000-3943000 0 Mujeres
## 3944 3943000-3944000 0 Mujeres
## 3945 3944000-3945000 0 Mujeres
## 3946 3945000-3946000 0 Mujeres
## 3947 3946000-3947000 0 Mujeres
## 3948 3947000-3948000 0 Mujeres
## 3949 3948000-3949000 0 Mujeres
## 3950 3949000-3950000 0 Mujeres
## 3951 3950000-3951000 0 Mujeres
## 3952 3951000-3952000 0 Mujeres
## 3953 3952000-3953000 0 Mujeres
## 3954 3953000-3954000 0 Mujeres
## 3955 3954000-3955000 0 Mujeres
## 3956 3955000-3956000 0 Mujeres
## 3957 3956000-3957000 0 Mujeres
## 3958 3957000-3958000 0 Mujeres
## 3959 3958000-3959000 0 Mujeres
## 3960 3959000-3960000 0 Mujeres
## 3961 3960000-3961000 0 Mujeres
## 3962 3961000-3962000 0 Mujeres
## 3963 3962000-3963000 0 Mujeres
## 3964 3963000-3964000 0 Mujeres
## 3965 3964000-3965000 0 Mujeres
## 3966 3965000-3966000 0 Mujeres
## 3967 3966000-3967000 0 Mujeres
## 3968 3967000-3968000 0 Mujeres
## 3969 3968000-3969000 0 Mujeres
## 3970 3969000-3970000 0 Mujeres
## 3971 3970000-3971000 0 Mujeres
## 3972 3971000-3972000 0 Mujeres
## 3973 3972000-3973000 0 Mujeres
## 3974 3973000-3974000 0 Mujeres
## 3975 3974000-3975000 0 Mujeres
## 3976 3975000-3976000 0 Mujeres
## 3977 3976000-3977000 0 Mujeres
## 3978 3977000-3978000 0 Mujeres
## 3979 3978000-3979000 0 Mujeres
## 3980 3979000-3980000 0 Mujeres
## 3981 3980000-3981000 0 Mujeres
## 3982 3981000-3982000 0 Mujeres
## 3983 3982000-3983000 0 Mujeres
## 3984 3983000-3984000 0 Mujeres
## 3985 3984000-3985000 0 Mujeres
## 3986 3985000-3986000 0 Mujeres
## 3987 3986000-3987000 0 Mujeres
## 3988 3987000-3988000 0 Mujeres
## 3989 3988000-3989000 0 Mujeres
## 3990 3989000-3990000 0 Mujeres
## 3991 3990000-3991000 0 Mujeres
## 3992 3991000-3992000 0 Mujeres
## 3993 3992000-3993000 0 Mujeres
## 3994 3993000-3994000 0 Mujeres
## 3995 3994000-3995000 0 Mujeres
## 3996 3995000-3996000 0 Mujeres
## 3997 3996000-3997000 0 Mujeres
## 3998 3997000-3998000 0 Mujeres
## 3999 3998000-3999000 0 Mujeres
## 4000 3999000-4e+06 0 Mujeres
## 4001 0-1000 627 Hombres
## 4002 1000-2000 2432 Hombres
## 4003 2000-3000 2505 Hombres
## 4004 3000-4000 6131 Hombres
## 4005 4000-5000 4688 Hombres
## 4006 5000-6000 7370 Hombres
## 4007 6000-7000 2072 Hombres
## 4008 7000-8000 7261 Hombres
## 4009 8000-9000 904 Hombres
## 4010 9000-10000 3567 Hombres
## 4011 10000-11000 274 Hombres
## 4012 11000-12000 2767 Hombres
## 4013 12000-13000 197 Hombres
## 4014 13000-14000 807 Hombres
## 4015 14000-15000 680 Hombres
## 4016 15000-16000 970 Hombres
## 4017 16000-17000 63 Hombres
## 4018 17000-18000 297 Hombres
## 4019 18000-19000 22 Hombres
## 4020 19000-20000 1233 Hombres
## 4021 20000-21000 14 Hombres
## 4022 21000-22000 75 Hombres
## 4023 22000-23000 20 Hombres
## 4024 23000-24000 259 Hombres
## 4025 24000-25000 192 Hombres
## 4026 25000-26000 37 Hombres
## 4027 26000-27000 11 Hombres
## 4028 27000-28000 126 Hombres
## 4029 28000-29000 5 Hombres
## 4030 29000-30000 393 Hombres
## 4031 30000-31000 0 Hombres
## 4032 31000-32000 111 Hombres
## 4033 32000-33000 1 Hombres
## 4034 33000-34000 10 Hombres
## 4035 34000-35000 57 Hombres
## 4036 35000-36000 40 Hombres
## 4037 36000-37000 0 Hombres
## 4038 37000-38000 14 Hombres
## 4039 38000-39000 3 Hombres
## 4040 39000-40000 288 Hombres
## 4041 40000-41000 0 Hombres
## 4042 41000-42000 7 Hombres
## 4043 42000-43000 0 Hombres
## 4044 43000-44000 10 Hombres
## 4045 44000-45000 21 Hombres
## 4046 45000-46000 4 Hombres
## 4047 46000-47000 1 Hombres
## 4048 47000-48000 27 Hombres
## 4049 48000-49000 1 Hombres
## 4050 49000-50000 107 Hombres
## 4051 50000-51000 2 Hombres
## 4052 51000-52000 3 Hombres
## 4053 52000-53000 0 Hombres
## 4054 53000-54000 2 Hombres
## 4055 54000-55000 3 Hombres
## 4056 55000-56000 5 Hombres
## 4057 56000-57000 0 Hombres
## 4058 57000-58000 2 Hombres
## 4059 58000-59000 1 Hombres
## 4060 59000-60000 78 Hombres
## 4061 60000-61000 2 Hombres
## 4062 61000-62000 0 Hombres
## 4063 62000-63000 0 Hombres
## 4064 63000-64000 10 Hombres
## 4065 64000-65000 0 Hombres
## 4066 65000-66000 0 Hombres
## 4067 66000-67000 3 Hombres
## 4068 67000-68000 0 Hombres
## 4069 68000-69000 0 Hombres
## 4070 69000-70000 16 Hombres
## 4071 70000-71000 0 Hombres
## 4072 71000-72000 10 Hombres
## 4073 72000-73000 0 Hombres
## 4074 73000-74000 1 Hombres
## 4075 74000-75000 1 Hombres
## 4076 75000-76000 2 Hombres
## 4077 76000-77000 0 Hombres
## 4078 77000-78000 1 Hombres
## 4079 78000-79000 0 Hombres
## 4080 79000-80000 37 Hombres
## 4081 80000-81000 0 Hombres
## 4082 81000-82000 0 Hombres
## 4083 82000-83000 1 Hombres
## 4084 83000-84000 2 Hombres
## 4085 84000-85000 0 Hombres
## 4086 85000-86000 0 Hombres
## 4087 86000-87000 0 Hombres
## 4088 87000-88000 1 Hombres
## 4089 88000-89000 0 Hombres
## 4090 89000-90000 3 Hombres
## 4091 90000-91000 0 Hombres
## 4092 91000-92000 0 Hombres
## 4093 92000-93000 0 Hombres
## 4094 93000-94000 0 Hombres
## 4095 94000-95000 0 Hombres
## 4096 95000-96000 1 Hombres
## 4097 96000-97000 0 Hombres
## 4098 97000-98000 0 Hombres
## 4099 98000-99000 0 Hombres
## 4100 99000-1e+05 19 Hombres
## 4101 1e+05-101000 0 Hombres
## 4102 101000-102000 0 Hombres
## 4103 102000-103000 0 Hombres
## 4104 103000-104000 1 Hombres
## 4105 104000-105000 0 Hombres
## 4106 105000-106000 0 Hombres
## 4107 106000-107000 0 Hombres
## 4108 107000-108000 0 Hombres
## 4109 108000-109000 0 Hombres
## 4110 109000-110000 0 Hombres
## 4111 110000-111000 0 Hombres
## 4112 111000-112000 1 Hombres
## 4113 112000-113000 0 Hombres
## 4114 113000-114000 0 Hombres
## 4115 114000-115000 1 Hombres
## 4116 115000-116000 0 Hombres
## 4117 116000-117000 0 Hombres
## 4118 117000-118000 0 Hombres
## 4119 118000-119000 0 Hombres
## 4120 119000-120000 9 Hombres
## 4121 120000-121000 0 Hombres
## 4122 121000-122000 0 Hombres
## 4123 122000-123000 0 Hombres
## 4124 123000-124000 0 Hombres
## 4125 124000-125000 0 Hombres
## 4126 125000-126000 0 Hombres
## 4127 126000-127000 0 Hombres
## 4128 127000-128000 1 Hombres
## 4129 128000-129000 0 Hombres
## 4130 129000-130000 2 Hombres
## 4131 130000-131000 0 Hombres
## 4132 131000-132000 0 Hombres
## 4133 132000-133000 0 Hombres
## 4134 133000-134000 0 Hombres
## 4135 134000-135000 0 Hombres
## 4136 135000-136000 0 Hombres
## 4137 136000-137000 0 Hombres
## 4138 137000-138000 0 Hombres
## 4139 138000-139000 0 Hombres
## 4140 139000-140000 2 Hombres
## 4141 140000-141000 0 Hombres
## 4142 141000-142000 0 Hombres
## 4143 142000-143000 0 Hombres
## 4144 143000-144000 1 Hombres
## 4145 144000-145000 0 Hombres
## 4146 145000-146000 0 Hombres
## 4147 146000-147000 0 Hombres
## 4148 147000-148000 0 Hombres
## 4149 148000-149000 0 Hombres
## 4150 149000-150000 0 Hombres
## 4151 150000-151000 0 Hombres
## 4152 151000-152000 0 Hombres
## 4153 152000-153000 0 Hombres
## 4154 153000-154000 0 Hombres
## 4155 154000-155000 0 Hombres
## 4156 155000-156000 0 Hombres
## 4157 156000-157000 0 Hombres
## 4158 157000-158000 0 Hombres
## 4159 158000-159000 0 Hombres
## 4160 159000-160000 2 Hombres
## 4161 160000-161000 0 Hombres
## 4162 161000-162000 0 Hombres
## 4163 162000-163000 0 Hombres
## 4164 163000-164000 0 Hombres
## 4165 164000-165000 0 Hombres
## 4166 165000-166000 0 Hombres
## 4167 166000-167000 0 Hombres
## 4168 167000-168000 0 Hombres
## 4169 168000-169000 0 Hombres
## 4170 169000-170000 1 Hombres
## 4171 170000-171000 0 Hombres
## 4172 171000-172000 0 Hombres
## 4173 172000-173000 0 Hombres
## 4174 173000-174000 0 Hombres
## 4175 174000-175000 0 Hombres
## 4176 175000-176000 0 Hombres
## 4177 176000-177000 0 Hombres
## 4178 177000-178000 0 Hombres
## 4179 178000-179000 0 Hombres
## 4180 179000-180000 0 Hombres
## 4181 180000-181000 0 Hombres
## 4182 181000-182000 0 Hombres
## 4183 182000-183000 0 Hombres
## 4184 183000-184000 0 Hombres
## 4185 184000-185000 0 Hombres
## 4186 185000-186000 0 Hombres
## 4187 186000-187000 0 Hombres
## 4188 187000-188000 0 Hombres
## 4189 188000-189000 0 Hombres
## 4190 189000-190000 0 Hombres
## 4191 190000-191000 0 Hombres
## 4192 191000-192000 0 Hombres
## 4193 192000-193000 0 Hombres
## 4194 193000-194000 0 Hombres
## 4195 194000-195000 0 Hombres
## 4196 195000-196000 0 Hombres
## 4197 196000-197000 0 Hombres
## 4198 197000-198000 0 Hombres
## 4199 198000-199000 0 Hombres
## 4200 199000-2e+05 6 Hombres
## 4201 2e+05-201000 0 Hombres
## 4202 201000-202000 0 Hombres
## 4203 202000-203000 0 Hombres
## 4204 203000-204000 0 Hombres
## 4205 204000-205000 0 Hombres
## 4206 205000-206000 0 Hombres
## 4207 206000-207000 0 Hombres
## 4208 207000-208000 0 Hombres
## 4209 208000-209000 0 Hombres
## 4210 209000-210000 0 Hombres
## 4211 210000-211000 0 Hombres
## 4212 211000-212000 0 Hombres
## 4213 212000-213000 0 Hombres
## 4214 213000-214000 0 Hombres
## 4215 214000-215000 0 Hombres
## 4216 215000-216000 0 Hombres
## 4217 216000-217000 0 Hombres
## 4218 217000-218000 0 Hombres
## 4219 218000-219000 0 Hombres
## 4220 219000-220000 0 Hombres
## 4221 220000-221000 0 Hombres
## 4222 221000-222000 0 Hombres
## 4223 222000-223000 0 Hombres
## 4224 223000-224000 0 Hombres
## 4225 224000-225000 0 Hombres
## 4226 225000-226000 0 Hombres
## 4227 226000-227000 0 Hombres
## 4228 227000-228000 0 Hombres
## 4229 228000-229000 0 Hombres
## 4230 229000-230000 0 Hombres
## 4231 230000-231000 0 Hombres
## 4232 231000-232000 0 Hombres
## 4233 232000-233000 0 Hombres
## 4234 233000-234000 0 Hombres
## 4235 234000-235000 0 Hombres
## 4236 235000-236000 0 Hombres
## 4237 236000-237000 0 Hombres
## 4238 237000-238000 0 Hombres
## 4239 238000-239000 0 Hombres
## 4240 239000-240000 0 Hombres
## 4241 240000-241000 0 Hombres
## 4242 241000-242000 0 Hombres
## 4243 242000-243000 0 Hombres
## 4244 243000-244000 0 Hombres
## 4245 244000-245000 0 Hombres
## 4246 245000-246000 0 Hombres
## 4247 246000-247000 0 Hombres
## 4248 247000-248000 0 Hombres
## 4249 248000-249000 0 Hombres
## 4250 249000-250000 1 Hombres
## 4251 250000-251000 0 Hombres
## 4252 251000-252000 0 Hombres
## 4253 252000-253000 0 Hombres
## 4254 253000-254000 0 Hombres
## 4255 254000-255000 0 Hombres
## 4256 255000-256000 0 Hombres
## 4257 256000-257000 0 Hombres
## 4258 257000-258000 0 Hombres
## 4259 258000-259000 0 Hombres
## 4260 259000-260000 0 Hombres
## 4261 260000-261000 0 Hombres
## 4262 261000-262000 0 Hombres
## 4263 262000-263000 0 Hombres
## 4264 263000-264000 0 Hombres
## 4265 264000-265000 0 Hombres
## 4266 265000-266000 0 Hombres
## 4267 266000-267000 0 Hombres
## 4268 267000-268000 0 Hombres
## 4269 268000-269000 0 Hombres
## 4270 269000-270000 0 Hombres
## 4271 270000-271000 0 Hombres
## 4272 271000-272000 0 Hombres
## 4273 272000-273000 0 Hombres
## 4274 273000-274000 0 Hombres
## 4275 274000-275000 0 Hombres
## 4276 275000-276000 0 Hombres
## 4277 276000-277000 0 Hombres
## 4278 277000-278000 0 Hombres
## 4279 278000-279000 0 Hombres
## 4280 279000-280000 0 Hombres
## 4281 280000-281000 0 Hombres
## 4282 281000-282000 0 Hombres
## 4283 282000-283000 0 Hombres
## 4284 283000-284000 0 Hombres
## 4285 284000-285000 0 Hombres
## 4286 285000-286000 0 Hombres
## 4287 286000-287000 0 Hombres
## 4288 287000-288000 0 Hombres
## 4289 288000-289000 0 Hombres
## 4290 289000-290000 0 Hombres
## 4291 290000-291000 0 Hombres
## 4292 291000-292000 0 Hombres
## 4293 292000-293000 0 Hombres
## 4294 293000-294000 0 Hombres
## 4295 294000-295000 0 Hombres
## 4296 295000-296000 0 Hombres
## 4297 296000-297000 0 Hombres
## 4298 297000-298000 0 Hombres
## 4299 298000-299000 0 Hombres
## 4300 299000-3e+05 0 Hombres
## 4301 3e+05-301000 0 Hombres
## 4302 301000-302000 0 Hombres
## 4303 302000-303000 0 Hombres
## 4304 303000-304000 0 Hombres
## 4305 304000-305000 0 Hombres
## 4306 305000-306000 0 Hombres
## 4307 306000-307000 0 Hombres
## 4308 307000-308000 0 Hombres
## 4309 308000-309000 0 Hombres
## 4310 309000-310000 0 Hombres
## 4311 310000-311000 1 Hombres
## 4312 311000-312000 0 Hombres
## 4313 312000-313000 0 Hombres
## 4314 313000-314000 0 Hombres
## 4315 314000-315000 0 Hombres
## 4316 315000-316000 0 Hombres
## 4317 316000-317000 0 Hombres
## 4318 317000-318000 0 Hombres
## 4319 318000-319000 0 Hombres
## 4320 319000-320000 0 Hombres
## 4321 320000-321000 0 Hombres
## 4322 321000-322000 0 Hombres
## 4323 322000-323000 0 Hombres
## 4324 323000-324000 0 Hombres
## 4325 324000-325000 0 Hombres
## 4326 325000-326000 0 Hombres
## 4327 326000-327000 0 Hombres
## 4328 327000-328000 0 Hombres
## 4329 328000-329000 0 Hombres
## 4330 329000-330000 0 Hombres
## 4331 330000-331000 0 Hombres
## 4332 331000-332000 0 Hombres
## 4333 332000-333000 0 Hombres
## 4334 333000-334000 0 Hombres
## 4335 334000-335000 0 Hombres
## 4336 335000-336000 0 Hombres
## 4337 336000-337000 0 Hombres
## 4338 337000-338000 0 Hombres
## 4339 338000-339000 0 Hombres
## 4340 339000-340000 0 Hombres
## 4341 340000-341000 0 Hombres
## 4342 341000-342000 0 Hombres
## 4343 342000-343000 0 Hombres
## 4344 343000-344000 0 Hombres
## 4345 344000-345000 0 Hombres
## 4346 345000-346000 0 Hombres
## 4347 346000-347000 0 Hombres
## 4348 347000-348000 0 Hombres
## 4349 348000-349000 0 Hombres
## 4350 349000-350000 0 Hombres
## 4351 350000-351000 0 Hombres
## 4352 351000-352000 0 Hombres
## 4353 352000-353000 0 Hombres
## 4354 353000-354000 0 Hombres
## 4355 354000-355000 0 Hombres
## 4356 355000-356000 0 Hombres
## 4357 356000-357000 0 Hombres
## 4358 357000-358000 0 Hombres
## 4359 358000-359000 0 Hombres
## 4360 359000-360000 0 Hombres
## 4361 360000-361000 0 Hombres
## 4362 361000-362000 0 Hombres
## 4363 362000-363000 0 Hombres
## 4364 363000-364000 0 Hombres
## 4365 364000-365000 0 Hombres
## 4366 365000-366000 0 Hombres
## 4367 366000-367000 0 Hombres
## 4368 367000-368000 0 Hombres
## 4369 368000-369000 0 Hombres
## 4370 369000-370000 0 Hombres
## 4371 370000-371000 0 Hombres
## 4372 371000-372000 0 Hombres
## 4373 372000-373000 0 Hombres
## 4374 373000-374000 0 Hombres
## 4375 374000-375000 0 Hombres
## 4376 375000-376000 0 Hombres
## 4377 376000-377000 0 Hombres
## 4378 377000-378000 0 Hombres
## 4379 378000-379000 0 Hombres
## 4380 379000-380000 0 Hombres
## 4381 380000-381000 0 Hombres
## 4382 381000-382000 0 Hombres
## 4383 382000-383000 0 Hombres
## 4384 383000-384000 0 Hombres
## 4385 384000-385000 0 Hombres
## 4386 385000-386000 0 Hombres
## 4387 386000-387000 0 Hombres
## 4388 387000-388000 0 Hombres
## 4389 388000-389000 0 Hombres
## 4390 389000-390000 0 Hombres
## 4391 390000-391000 0 Hombres
## 4392 391000-392000 0 Hombres
## 4393 392000-393000 0 Hombres
## 4394 393000-394000 0 Hombres
## 4395 394000-395000 0 Hombres
## 4396 395000-396000 0 Hombres
## 4397 396000-397000 0 Hombres
## 4398 397000-398000 0 Hombres
## 4399 398000-399000 0 Hombres
## 4400 399000-4e+05 0 Hombres
## 4401 4e+05-401000 0 Hombres
## 4402 401000-402000 0 Hombres
## 4403 402000-403000 0 Hombres
## 4404 403000-404000 0 Hombres
## 4405 404000-405000 0 Hombres
## 4406 405000-406000 0 Hombres
## 4407 406000-407000 0 Hombres
## 4408 407000-408000 0 Hombres
## 4409 408000-409000 0 Hombres
## 4410 409000-410000 0 Hombres
## 4411 410000-411000 0 Hombres
## 4412 411000-412000 0 Hombres
## 4413 412000-413000 0 Hombres
## 4414 413000-414000 0 Hombres
## 4415 414000-415000 0 Hombres
## 4416 415000-416000 0 Hombres
## 4417 416000-417000 0 Hombres
## 4418 417000-418000 0 Hombres
## 4419 418000-419000 0 Hombres
## 4420 419000-420000 0 Hombres
## 4421 420000-421000 0 Hombres
## 4422 421000-422000 0 Hombres
## 4423 422000-423000 0 Hombres
## 4424 423000-424000 0 Hombres
## 4425 424000-425000 0 Hombres
## 4426 425000-426000 0 Hombres
## 4427 426000-427000 0 Hombres
## 4428 427000-428000 0 Hombres
## 4429 428000-429000 0 Hombres
## 4430 429000-430000 0 Hombres
## 4431 430000-431000 0 Hombres
## 4432 431000-432000 0 Hombres
## 4433 432000-433000 0 Hombres
## 4434 433000-434000 0 Hombres
## 4435 434000-435000 0 Hombres
## 4436 435000-436000 0 Hombres
## 4437 436000-437000 0 Hombres
## 4438 437000-438000 0 Hombres
## 4439 438000-439000 0 Hombres
## 4440 439000-440000 0 Hombres
## 4441 440000-441000 0 Hombres
## 4442 441000-442000 0 Hombres
## 4443 442000-443000 0 Hombres
## 4444 443000-444000 0 Hombres
## 4445 444000-445000 0 Hombres
## 4446 445000-446000 0 Hombres
## 4447 446000-447000 0 Hombres
## 4448 447000-448000 0 Hombres
## 4449 448000-449000 0 Hombres
## 4450 449000-450000 0 Hombres
## 4451 450000-451000 0 Hombres
## 4452 451000-452000 0 Hombres
## 4453 452000-453000 0 Hombres
## 4454 453000-454000 0 Hombres
## 4455 454000-455000 0 Hombres
## 4456 455000-456000 0 Hombres
## 4457 456000-457000 0 Hombres
## 4458 457000-458000 0 Hombres
## 4459 458000-459000 0 Hombres
## 4460 459000-460000 0 Hombres
## 4461 460000-461000 0 Hombres
## 4462 461000-462000 0 Hombres
## 4463 462000-463000 0 Hombres
## 4464 463000-464000 0 Hombres
## 4465 464000-465000 0 Hombres
## 4466 465000-466000 0 Hombres
## 4467 466000-467000 0 Hombres
## 4468 467000-468000 0 Hombres
## 4469 468000-469000 0 Hombres
## 4470 469000-470000 0 Hombres
## 4471 470000-471000 0 Hombres
## 4472 471000-472000 0 Hombres
## 4473 472000-473000 0 Hombres
## 4474 473000-474000 0 Hombres
## 4475 474000-475000 0 Hombres
## 4476 475000-476000 0 Hombres
## 4477 476000-477000 0 Hombres
## 4478 477000-478000 0 Hombres
## 4479 478000-479000 0 Hombres
## 4480 479000-480000 0 Hombres
## 4481 480000-481000 0 Hombres
## 4482 481000-482000 0 Hombres
## 4483 482000-483000 0 Hombres
## 4484 483000-484000 0 Hombres
## 4485 484000-485000 0 Hombres
## 4486 485000-486000 0 Hombres
## 4487 486000-487000 0 Hombres
## 4488 487000-488000 0 Hombres
## 4489 488000-489000 0 Hombres
## 4490 489000-490000 0 Hombres
## 4491 490000-491000 0 Hombres
## 4492 491000-492000 0 Hombres
## 4493 492000-493000 0 Hombres
## 4494 493000-494000 0 Hombres
## 4495 494000-495000 0 Hombres
## 4496 495000-496000 0 Hombres
## 4497 496000-497000 0 Hombres
## 4498 497000-498000 0 Hombres
## 4499 498000-499000 0 Hombres
## 4500 499000-5e+05 0 Hombres
## 4501 5e+05-501000 0 Hombres
## 4502 501000-502000 0 Hombres
## 4503 502000-503000 0 Hombres
## 4504 503000-504000 0 Hombres
## 4505 504000-505000 0 Hombres
## 4506 505000-506000 0 Hombres
## 4507 506000-507000 0 Hombres
## 4508 507000-508000 0 Hombres
## 4509 508000-509000 0 Hombres
## 4510 509000-510000 0 Hombres
## 4511 510000-511000 0 Hombres
## 4512 511000-512000 0 Hombres
## 4513 512000-513000 0 Hombres
## 4514 513000-514000 0 Hombres
## 4515 514000-515000 0 Hombres
## 4516 515000-516000 0 Hombres
## 4517 516000-517000 0 Hombres
## 4518 517000-518000 0 Hombres
## 4519 518000-519000 0 Hombres
## 4520 519000-520000 0 Hombres
## 4521 520000-521000 0 Hombres
## 4522 521000-522000 0 Hombres
## 4523 522000-523000 0 Hombres
## 4524 523000-524000 0 Hombres
## 4525 524000-525000 0 Hombres
## 4526 525000-526000 0 Hombres
## 4527 526000-527000 0 Hombres
## 4528 527000-528000 0 Hombres
## 4529 528000-529000 0 Hombres
## 4530 529000-530000 0 Hombres
## 4531 530000-531000 0 Hombres
## 4532 531000-532000 0 Hombres
## 4533 532000-533000 0 Hombres
## 4534 533000-534000 0 Hombres
## 4535 534000-535000 0 Hombres
## 4536 535000-536000 0 Hombres
## 4537 536000-537000 0 Hombres
## 4538 537000-538000 0 Hombres
## 4539 538000-539000 0 Hombres
## 4540 539000-540000 0 Hombres
## 4541 540000-541000 0 Hombres
## 4542 541000-542000 0 Hombres
## 4543 542000-543000 0 Hombres
## 4544 543000-544000 0 Hombres
## 4545 544000-545000 0 Hombres
## 4546 545000-546000 0 Hombres
## 4547 546000-547000 0 Hombres
## 4548 547000-548000 0 Hombres
## 4549 548000-549000 0 Hombres
## 4550 549000-550000 0 Hombres
## 4551 550000-551000 0 Hombres
## 4552 551000-552000 0 Hombres
## 4553 552000-553000 0 Hombres
## 4554 553000-554000 0 Hombres
## 4555 554000-555000 0 Hombres
## 4556 555000-556000 0 Hombres
## 4557 556000-557000 0 Hombres
## 4558 557000-558000 0 Hombres
## 4559 558000-559000 0 Hombres
## 4560 559000-560000 0 Hombres
## 4561 560000-561000 0 Hombres
## 4562 561000-562000 0 Hombres
## 4563 562000-563000 0 Hombres
## 4564 563000-564000 0 Hombres
## 4565 564000-565000 0 Hombres
## 4566 565000-566000 0 Hombres
## 4567 566000-567000 0 Hombres
## 4568 567000-568000 0 Hombres
## 4569 568000-569000 0 Hombres
## 4570 569000-570000 0 Hombres
## 4571 570000-571000 0 Hombres
## 4572 571000-572000 0 Hombres
## 4573 572000-573000 0 Hombres
## 4574 573000-574000 0 Hombres
## 4575 574000-575000 0 Hombres
## 4576 575000-576000 0 Hombres
## 4577 576000-577000 0 Hombres
## 4578 577000-578000 0 Hombres
## 4579 578000-579000 0 Hombres
## 4580 579000-580000 0 Hombres
## 4581 580000-581000 0 Hombres
## 4582 581000-582000 0 Hombres
## 4583 582000-583000 0 Hombres
## 4584 583000-584000 0 Hombres
## 4585 584000-585000 0 Hombres
## 4586 585000-586000 0 Hombres
## 4587 586000-587000 0 Hombres
## 4588 587000-588000 0 Hombres
## 4589 588000-589000 0 Hombres
## 4590 589000-590000 0 Hombres
## 4591 590000-591000 0 Hombres
## 4592 591000-592000 0 Hombres
## 4593 592000-593000 0 Hombres
## 4594 593000-594000 0 Hombres
## 4595 594000-595000 0 Hombres
## 4596 595000-596000 0 Hombres
## 4597 596000-597000 0 Hombres
## 4598 597000-598000 0 Hombres
## 4599 598000-599000 0 Hombres
## 4600 599000-6e+05 0 Hombres
## 4601 6e+05-601000 0 Hombres
## 4602 601000-602000 0 Hombres
## 4603 602000-603000 0 Hombres
## 4604 603000-604000 0 Hombres
## 4605 604000-605000 0 Hombres
## 4606 605000-606000 0 Hombres
## 4607 606000-607000 0 Hombres
## 4608 607000-608000 0 Hombres
## 4609 608000-609000 0 Hombres
## 4610 609000-610000 0 Hombres
## 4611 610000-611000 0 Hombres
## 4612 611000-612000 0 Hombres
## 4613 612000-613000 0 Hombres
## 4614 613000-614000 0 Hombres
## 4615 614000-615000 0 Hombres
## 4616 615000-616000 0 Hombres
## 4617 616000-617000 0 Hombres
## 4618 617000-618000 0 Hombres
## 4619 618000-619000 0 Hombres
## 4620 619000-620000 0 Hombres
## 4621 620000-621000 0 Hombres
## 4622 621000-622000 0 Hombres
## 4623 622000-623000 0 Hombres
## 4624 623000-624000 0 Hombres
## 4625 624000-625000 0 Hombres
## 4626 625000-626000 0 Hombres
## 4627 626000-627000 0 Hombres
## 4628 627000-628000 0 Hombres
## 4629 628000-629000 0 Hombres
## 4630 629000-630000 0 Hombres
## 4631 630000-631000 0 Hombres
## 4632 631000-632000 0 Hombres
## 4633 632000-633000 0 Hombres
## 4634 633000-634000 0 Hombres
## 4635 634000-635000 0 Hombres
## 4636 635000-636000 0 Hombres
## 4637 636000-637000 0 Hombres
## 4638 637000-638000 0 Hombres
## 4639 638000-639000 0 Hombres
## 4640 639000-640000 0 Hombres
## 4641 640000-641000 0 Hombres
## 4642 641000-642000 0 Hombres
## 4643 642000-643000 0 Hombres
## 4644 643000-644000 0 Hombres
## 4645 644000-645000 0 Hombres
## 4646 645000-646000 0 Hombres
## 4647 646000-647000 0 Hombres
## 4648 647000-648000 0 Hombres
## 4649 648000-649000 0 Hombres
## 4650 649000-650000 0 Hombres
## 4651 650000-651000 0 Hombres
## 4652 651000-652000 0 Hombres
## 4653 652000-653000 0 Hombres
## 4654 653000-654000 0 Hombres
## 4655 654000-655000 0 Hombres
## 4656 655000-656000 0 Hombres
## 4657 656000-657000 0 Hombres
## 4658 657000-658000 0 Hombres
## 4659 658000-659000 0 Hombres
## 4660 659000-660000 0 Hombres
## 4661 660000-661000 0 Hombres
## 4662 661000-662000 0 Hombres
## 4663 662000-663000 0 Hombres
## 4664 663000-664000 0 Hombres
## 4665 664000-665000 0 Hombres
## 4666 665000-666000 0 Hombres
## 4667 666000-667000 0 Hombres
## 4668 667000-668000 0 Hombres
## 4669 668000-669000 0 Hombres
## 4670 669000-670000 0 Hombres
## 4671 670000-671000 0 Hombres
## 4672 671000-672000 0 Hombres
## 4673 672000-673000 0 Hombres
## 4674 673000-674000 0 Hombres
## 4675 674000-675000 0 Hombres
## 4676 675000-676000 0 Hombres
## 4677 676000-677000 0 Hombres
## 4678 677000-678000 0 Hombres
## 4679 678000-679000 0 Hombres
## 4680 679000-680000 0 Hombres
## 4681 680000-681000 0 Hombres
## 4682 681000-682000 0 Hombres
## 4683 682000-683000 0 Hombres
## 4684 683000-684000 0 Hombres
## 4685 684000-685000 0 Hombres
## 4686 685000-686000 0 Hombres
## 4687 686000-687000 0 Hombres
## 4688 687000-688000 0 Hombres
## 4689 688000-689000 0 Hombres
## 4690 689000-690000 0 Hombres
## 4691 690000-691000 0 Hombres
## 4692 691000-692000 0 Hombres
## 4693 692000-693000 0 Hombres
## 4694 693000-694000 0 Hombres
## 4695 694000-695000 0 Hombres
## 4696 695000-696000 0 Hombres
## 4697 696000-697000 0 Hombres
## 4698 697000-698000 0 Hombres
## 4699 698000-699000 0 Hombres
## 4700 699000-7e+05 0 Hombres
## 4701 7e+05-701000 0 Hombres
## 4702 701000-702000 0 Hombres
## 4703 702000-703000 0 Hombres
## 4704 703000-704000 0 Hombres
## 4705 704000-705000 0 Hombres
## 4706 705000-706000 0 Hombres
## 4707 706000-707000 0 Hombres
## 4708 707000-708000 0 Hombres
## 4709 708000-709000 0 Hombres
## 4710 709000-710000 0 Hombres
## 4711 710000-711000 0 Hombres
## 4712 711000-712000 0 Hombres
## 4713 712000-713000 0 Hombres
## 4714 713000-714000 0 Hombres
## 4715 714000-715000 0 Hombres
## 4716 715000-716000 0 Hombres
## 4717 716000-717000 0 Hombres
## 4718 717000-718000 0 Hombres
## 4719 718000-719000 0 Hombres
## 4720 719000-720000 0 Hombres
## 4721 720000-721000 0 Hombres
## 4722 721000-722000 0 Hombres
## 4723 722000-723000 0 Hombres
## 4724 723000-724000 0 Hombres
## 4725 724000-725000 0 Hombres
## 4726 725000-726000 0 Hombres
## 4727 726000-727000 0 Hombres
## 4728 727000-728000 0 Hombres
## 4729 728000-729000 0 Hombres
## 4730 729000-730000 0 Hombres
## 4731 730000-731000 0 Hombres
## 4732 731000-732000 0 Hombres
## 4733 732000-733000 0 Hombres
## 4734 733000-734000 0 Hombres
## 4735 734000-735000 0 Hombres
## 4736 735000-736000 0 Hombres
## 4737 736000-737000 0 Hombres
## 4738 737000-738000 0 Hombres
## 4739 738000-739000 0 Hombres
## 4740 739000-740000 0 Hombres
## 4741 740000-741000 0 Hombres
## 4742 741000-742000 0 Hombres
## 4743 742000-743000 0 Hombres
## 4744 743000-744000 0 Hombres
## 4745 744000-745000 0 Hombres
## 4746 745000-746000 0 Hombres
## 4747 746000-747000 0 Hombres
## 4748 747000-748000 0 Hombres
## 4749 748000-749000 0 Hombres
## 4750 749000-750000 0 Hombres
## 4751 750000-751000 0 Hombres
## 4752 751000-752000 0 Hombres
## 4753 752000-753000 0 Hombres
## 4754 753000-754000 0 Hombres
## 4755 754000-755000 0 Hombres
## 4756 755000-756000 0 Hombres
## 4757 756000-757000 0 Hombres
## 4758 757000-758000 0 Hombres
## 4759 758000-759000 0 Hombres
## 4760 759000-760000 0 Hombres
## 4761 760000-761000 0 Hombres
## 4762 761000-762000 0 Hombres
## 4763 762000-763000 0 Hombres
## 4764 763000-764000 0 Hombres
## 4765 764000-765000 0 Hombres
## 4766 765000-766000 0 Hombres
## 4767 766000-767000 0 Hombres
## 4768 767000-768000 0 Hombres
## 4769 768000-769000 0 Hombres
## 4770 769000-770000 0 Hombres
## 4771 770000-771000 0 Hombres
## 4772 771000-772000 0 Hombres
## 4773 772000-773000 0 Hombres
## 4774 773000-774000 0 Hombres
## 4775 774000-775000 0 Hombres
## 4776 775000-776000 0 Hombres
## 4777 776000-777000 0 Hombres
## 4778 777000-778000 0 Hombres
## 4779 778000-779000 0 Hombres
## 4780 779000-780000 0 Hombres
## 4781 780000-781000 0 Hombres
## 4782 781000-782000 0 Hombres
## 4783 782000-783000 0 Hombres
## 4784 783000-784000 0 Hombres
## 4785 784000-785000 0 Hombres
## 4786 785000-786000 0 Hombres
## 4787 786000-787000 0 Hombres
## 4788 787000-788000 0 Hombres
## 4789 788000-789000 0 Hombres
## 4790 789000-790000 0 Hombres
## 4791 790000-791000 0 Hombres
## 4792 791000-792000 0 Hombres
## 4793 792000-793000 0 Hombres
## 4794 793000-794000 0 Hombres
## 4795 794000-795000 0 Hombres
## 4796 795000-796000 0 Hombres
## 4797 796000-797000 0 Hombres
## 4798 797000-798000 0 Hombres
## 4799 798000-799000 0 Hombres
## 4800 799000-8e+05 0 Hombres
## 4801 8e+05-801000 0 Hombres
## 4802 801000-802000 0 Hombres
## 4803 802000-803000 0 Hombres
## 4804 803000-804000 0 Hombres
## 4805 804000-805000 0 Hombres
## 4806 805000-806000 0 Hombres
## 4807 806000-807000 0 Hombres
## 4808 807000-808000 0 Hombres
## 4809 808000-809000 0 Hombres
## 4810 809000-810000 0 Hombres
## 4811 810000-811000 0 Hombres
## 4812 811000-812000 0 Hombres
## 4813 812000-813000 0 Hombres
## 4814 813000-814000 0 Hombres
## 4815 814000-815000 0 Hombres
## 4816 815000-816000 0 Hombres
## 4817 816000-817000 0 Hombres
## 4818 817000-818000 0 Hombres
## 4819 818000-819000 0 Hombres
## 4820 819000-820000 0 Hombres
## 4821 820000-821000 0 Hombres
## 4822 821000-822000 0 Hombres
## 4823 822000-823000 0 Hombres
## 4824 823000-824000 0 Hombres
## 4825 824000-825000 0 Hombres
## 4826 825000-826000 0 Hombres
## 4827 826000-827000 0 Hombres
## 4828 827000-828000 0 Hombres
## 4829 828000-829000 0 Hombres
## 4830 829000-830000 0 Hombres
## 4831 830000-831000 0 Hombres
## 4832 831000-832000 0 Hombres
## 4833 832000-833000 0 Hombres
## 4834 833000-834000 0 Hombres
## 4835 834000-835000 0 Hombres
## 4836 835000-836000 0 Hombres
## 4837 836000-837000 0 Hombres
## 4838 837000-838000 0 Hombres
## 4839 838000-839000 0 Hombres
## 4840 839000-840000 0 Hombres
## 4841 840000-841000 0 Hombres
## 4842 841000-842000 0 Hombres
## 4843 842000-843000 0 Hombres
## 4844 843000-844000 0 Hombres
## 4845 844000-845000 0 Hombres
## 4846 845000-846000 0 Hombres
## 4847 846000-847000 0 Hombres
## 4848 847000-848000 0 Hombres
## 4849 848000-849000 0 Hombres
## 4850 849000-850000 0 Hombres
## 4851 850000-851000 0 Hombres
## 4852 851000-852000 0 Hombres
## 4853 852000-853000 0 Hombres
## 4854 853000-854000 0 Hombres
## 4855 854000-855000 0 Hombres
## 4856 855000-856000 0 Hombres
## 4857 856000-857000 0 Hombres
## 4858 857000-858000 0 Hombres
## 4859 858000-859000 0 Hombres
## 4860 859000-860000 0 Hombres
## 4861 860000-861000 0 Hombres
## 4862 861000-862000 0 Hombres
## 4863 862000-863000 0 Hombres
## 4864 863000-864000 0 Hombres
## 4865 864000-865000 0 Hombres
## 4866 865000-866000 0 Hombres
## 4867 866000-867000 0 Hombres
## 4868 867000-868000 0 Hombres
## 4869 868000-869000 0 Hombres
## 4870 869000-870000 0 Hombres
## 4871 870000-871000 0 Hombres
## 4872 871000-872000 0 Hombres
## 4873 872000-873000 0 Hombres
## 4874 873000-874000 0 Hombres
## 4875 874000-875000 0 Hombres
## 4876 875000-876000 0 Hombres
## 4877 876000-877000 0 Hombres
## 4878 877000-878000 0 Hombres
## 4879 878000-879000 0 Hombres
## 4880 879000-880000 0 Hombres
## 4881 880000-881000 0 Hombres
## 4882 881000-882000 0 Hombres
## 4883 882000-883000 0 Hombres
## 4884 883000-884000 0 Hombres
## 4885 884000-885000 0 Hombres
## 4886 885000-886000 0 Hombres
## 4887 886000-887000 0 Hombres
## 4888 887000-888000 0 Hombres
## 4889 888000-889000 0 Hombres
## 4890 889000-890000 0 Hombres
## 4891 890000-891000 0 Hombres
## 4892 891000-892000 0 Hombres
## 4893 892000-893000 0 Hombres
## 4894 893000-894000 0 Hombres
## 4895 894000-895000 0 Hombres
## 4896 895000-896000 0 Hombres
## 4897 896000-897000 0 Hombres
## 4898 897000-898000 0 Hombres
## 4899 898000-899000 0 Hombres
## 4900 899000-9e+05 0 Hombres
## 4901 9e+05-901000 0 Hombres
## 4902 901000-902000 0 Hombres
## 4903 902000-903000 0 Hombres
## 4904 903000-904000 0 Hombres
## 4905 904000-905000 0 Hombres
## 4906 905000-906000 0 Hombres
## 4907 906000-907000 0 Hombres
## 4908 907000-908000 0 Hombres
## 4909 908000-909000 0 Hombres
## 4910 909000-910000 0 Hombres
## 4911 910000-911000 0 Hombres
## 4912 911000-912000 0 Hombres
## 4913 912000-913000 0 Hombres
## 4914 913000-914000 0 Hombres
## 4915 914000-915000 0 Hombres
## 4916 915000-916000 0 Hombres
## 4917 916000-917000 0 Hombres
## 4918 917000-918000 0 Hombres
## 4919 918000-919000 0 Hombres
## 4920 919000-920000 0 Hombres
## 4921 920000-921000 0 Hombres
## 4922 921000-922000 0 Hombres
## 4923 922000-923000 0 Hombres
## 4924 923000-924000 0 Hombres
## 4925 924000-925000 0 Hombres
## 4926 925000-926000 0 Hombres
## 4927 926000-927000 0 Hombres
## 4928 927000-928000 0 Hombres
## 4929 928000-929000 0 Hombres
## 4930 929000-930000 0 Hombres
## 4931 930000-931000 0 Hombres
## 4932 931000-932000 0 Hombres
## 4933 932000-933000 0 Hombres
## 4934 933000-934000 0 Hombres
## 4935 934000-935000 0 Hombres
## 4936 935000-936000 0 Hombres
## 4937 936000-937000 0 Hombres
## 4938 937000-938000 0 Hombres
## 4939 938000-939000 0 Hombres
## 4940 939000-940000 0 Hombres
## 4941 940000-941000 0 Hombres
## 4942 941000-942000 0 Hombres
## 4943 942000-943000 0 Hombres
## 4944 943000-944000 0 Hombres
## 4945 944000-945000 0 Hombres
## 4946 945000-946000 0 Hombres
## 4947 946000-947000 0 Hombres
## 4948 947000-948000 0 Hombres
## 4949 948000-949000 0 Hombres
## 4950 949000-950000 0 Hombres
## 4951 950000-951000 0 Hombres
## 4952 951000-952000 0 Hombres
## 4953 952000-953000 0 Hombres
## 4954 953000-954000 0 Hombres
## 4955 954000-955000 0 Hombres
## 4956 955000-956000 0 Hombres
## 4957 956000-957000 0 Hombres
## 4958 957000-958000 0 Hombres
## 4959 958000-959000 0 Hombres
## 4960 959000-960000 0 Hombres
## 4961 960000-961000 0 Hombres
## 4962 961000-962000 0 Hombres
## 4963 962000-963000 0 Hombres
## 4964 963000-964000 0 Hombres
## 4965 964000-965000 0 Hombres
## 4966 965000-966000 0 Hombres
## 4967 966000-967000 0 Hombres
## 4968 967000-968000 0 Hombres
## 4969 968000-969000 0 Hombres
## 4970 969000-970000 0 Hombres
## 4971 970000-971000 0 Hombres
## 4972 971000-972000 0 Hombres
## 4973 972000-973000 0 Hombres
## 4974 973000-974000 0 Hombres
## 4975 974000-975000 0 Hombres
## 4976 975000-976000 0 Hombres
## 4977 976000-977000 0 Hombres
## 4978 977000-978000 0 Hombres
## 4979 978000-979000 0 Hombres
## 4980 979000-980000 0 Hombres
## 4981 980000-981000 0 Hombres
## 4982 981000-982000 0 Hombres
## 4983 982000-983000 0 Hombres
## 4984 983000-984000 0 Hombres
## 4985 984000-985000 0 Hombres
## 4986 985000-986000 0 Hombres
## 4987 986000-987000 0 Hombres
## 4988 987000-988000 0 Hombres
## 4989 988000-989000 0 Hombres
## 4990 989000-990000 0 Hombres
## 4991 990000-991000 0 Hombres
## 4992 991000-992000 0 Hombres
## 4993 992000-993000 0 Hombres
## 4994 993000-994000 0 Hombres
## 4995 994000-995000 0 Hombres
## 4996 995000-996000 0 Hombres
## 4997 996000-997000 0 Hombres
## 4998 997000-998000 0 Hombres
## 4999 998000-999000 0 Hombres
## 5000 999000-1e+06 8 Hombres
## 5001 1e+06-1001000 0 Hombres
## 5002 1001000-1002000 0 Hombres
## 5003 1002000-1003000 0 Hombres
## 5004 1003000-1004000 0 Hombres
## 5005 1004000-1005000 0 Hombres
## 5006 1005000-1006000 0 Hombres
## 5007 1006000-1007000 0 Hombres
## 5008 1007000-1008000 0 Hombres
## 5009 1008000-1009000 0 Hombres
## 5010 1009000-1010000 0 Hombres
## 5011 1010000-1011000 0 Hombres
## 5012 1011000-1012000 0 Hombres
## 5013 1012000-1013000 0 Hombres
## 5014 1013000-1014000 0 Hombres
## 5015 1014000-1015000 0 Hombres
## 5016 1015000-1016000 0 Hombres
## 5017 1016000-1017000 0 Hombres
## 5018 1017000-1018000 0 Hombres
## 5019 1018000-1019000 0 Hombres
## 5020 1019000-1020000 0 Hombres
## 5021 1020000-1021000 0 Hombres
## 5022 1021000-1022000 0 Hombres
## 5023 1022000-1023000 0 Hombres
## 5024 1023000-1024000 0 Hombres
## 5025 1024000-1025000 0 Hombres
## 5026 1025000-1026000 0 Hombres
## 5027 1026000-1027000 0 Hombres
## 5028 1027000-1028000 0 Hombres
## 5029 1028000-1029000 0 Hombres
## 5030 1029000-1030000 0 Hombres
## 5031 1030000-1031000 0 Hombres
## 5032 1031000-1032000 0 Hombres
## 5033 1032000-1033000 0 Hombres
## 5034 1033000-1034000 0 Hombres
## 5035 1034000-1035000 0 Hombres
## 5036 1035000-1036000 0 Hombres
## 5037 1036000-1037000 0 Hombres
## 5038 1037000-1038000 0 Hombres
## 5039 1038000-1039000 0 Hombres
## 5040 1039000-1040000 0 Hombres
## 5041 1040000-1041000 0 Hombres
## 5042 1041000-1042000 0 Hombres
## 5043 1042000-1043000 0 Hombres
## 5044 1043000-1044000 0 Hombres
## 5045 1044000-1045000 0 Hombres
## 5046 1045000-1046000 0 Hombres
## 5047 1046000-1047000 0 Hombres
## 5048 1047000-1048000 0 Hombres
## 5049 1048000-1049000 0 Hombres
## 5050 1049000-1050000 0 Hombres
## 5051 1050000-1051000 0 Hombres
## 5052 1051000-1052000 0 Hombres
## 5053 1052000-1053000 0 Hombres
## 5054 1053000-1054000 0 Hombres
## 5055 1054000-1055000 0 Hombres
## 5056 1055000-1056000 0 Hombres
## 5057 1056000-1057000 0 Hombres
## 5058 1057000-1058000 0 Hombres
## 5059 1058000-1059000 0 Hombres
## 5060 1059000-1060000 0 Hombres
## 5061 1060000-1061000 0 Hombres
## 5062 1061000-1062000 0 Hombres
## 5063 1062000-1063000 0 Hombres
## 5064 1063000-1064000 0 Hombres
## 5065 1064000-1065000 0 Hombres
## 5066 1065000-1066000 0 Hombres
## 5067 1066000-1067000 0 Hombres
## 5068 1067000-1068000 0 Hombres
## 5069 1068000-1069000 0 Hombres
## 5070 1069000-1070000 0 Hombres
## 5071 1070000-1071000 0 Hombres
## 5072 1071000-1072000 0 Hombres
## 5073 1072000-1073000 0 Hombres
## 5074 1073000-1074000 0 Hombres
## 5075 1074000-1075000 0 Hombres
## 5076 1075000-1076000 0 Hombres
## 5077 1076000-1077000 0 Hombres
## 5078 1077000-1078000 0 Hombres
## 5079 1078000-1079000 0 Hombres
## 5080 1079000-1080000 0 Hombres
## 5081 1080000-1081000 0 Hombres
## 5082 1081000-1082000 0 Hombres
## 5083 1082000-1083000 0 Hombres
## 5084 1083000-1084000 0 Hombres
## 5085 1084000-1085000 0 Hombres
## 5086 1085000-1086000 0 Hombres
## 5087 1086000-1087000 0 Hombres
## 5088 1087000-1088000 0 Hombres
## 5089 1088000-1089000 0 Hombres
## 5090 1089000-1090000 0 Hombres
## 5091 1090000-1091000 0 Hombres
## 5092 1091000-1092000 0 Hombres
## 5093 1092000-1093000 0 Hombres
## 5094 1093000-1094000 0 Hombres
## 5095 1094000-1095000 0 Hombres
## 5096 1095000-1096000 0 Hombres
## 5097 1096000-1097000 0 Hombres
## 5098 1097000-1098000 0 Hombres
## 5099 1098000-1099000 0 Hombres
## 5100 1099000-1100000 0 Hombres
## 5101 1100000-1101000 0 Hombres
## 5102 1101000-1102000 0 Hombres
## 5103 1102000-1103000 0 Hombres
## 5104 1103000-1104000 0 Hombres
## 5105 1104000-1105000 0 Hombres
## 5106 1105000-1106000 0 Hombres
## 5107 1106000-1107000 0 Hombres
## 5108 1107000-1108000 0 Hombres
## 5109 1108000-1109000 0 Hombres
## 5110 1109000-1110000 0 Hombres
## 5111 1110000-1111000 0 Hombres
## 5112 1111000-1112000 0 Hombres
## 5113 1112000-1113000 0 Hombres
## 5114 1113000-1114000 0 Hombres
## 5115 1114000-1115000 0 Hombres
## 5116 1115000-1116000 0 Hombres
## 5117 1116000-1117000 0 Hombres
## 5118 1117000-1118000 0 Hombres
## 5119 1118000-1119000 0 Hombres
## 5120 1119000-1120000 0 Hombres
## 5121 1120000-1121000 0 Hombres
## 5122 1121000-1122000 0 Hombres
## 5123 1122000-1123000 0 Hombres
## 5124 1123000-1124000 0 Hombres
## 5125 1124000-1125000 0 Hombres
## 5126 1125000-1126000 0 Hombres
## 5127 1126000-1127000 0 Hombres
## 5128 1127000-1128000 0 Hombres
## 5129 1128000-1129000 0 Hombres
## 5130 1129000-1130000 0 Hombres
## 5131 1130000-1131000 0 Hombres
## 5132 1131000-1132000 0 Hombres
## 5133 1132000-1133000 0 Hombres
## 5134 1133000-1134000 0 Hombres
## 5135 1134000-1135000 0 Hombres
## 5136 1135000-1136000 0 Hombres
## 5137 1136000-1137000 0 Hombres
## 5138 1137000-1138000 0 Hombres
## 5139 1138000-1139000 0 Hombres
## 5140 1139000-1140000 0 Hombres
## 5141 1140000-1141000 0 Hombres
## 5142 1141000-1142000 0 Hombres
## 5143 1142000-1143000 0 Hombres
## 5144 1143000-1144000 0 Hombres
## 5145 1144000-1145000 0 Hombres
## 5146 1145000-1146000 0 Hombres
## 5147 1146000-1147000 0 Hombres
## 5148 1147000-1148000 0 Hombres
## 5149 1148000-1149000 0 Hombres
## 5150 1149000-1150000 0 Hombres
## 5151 1150000-1151000 0 Hombres
## 5152 1151000-1152000 0 Hombres
## 5153 1152000-1153000 0 Hombres
## 5154 1153000-1154000 0 Hombres
## 5155 1154000-1155000 0 Hombres
## 5156 1155000-1156000 0 Hombres
## 5157 1156000-1157000 0 Hombres
## 5158 1157000-1158000 0 Hombres
## 5159 1158000-1159000 0 Hombres
## 5160 1159000-1160000 0 Hombres
## 5161 1160000-1161000 0 Hombres
## 5162 1161000-1162000 0 Hombres
## 5163 1162000-1163000 0 Hombres
## 5164 1163000-1164000 0 Hombres
## 5165 1164000-1165000 0 Hombres
## 5166 1165000-1166000 0 Hombres
## 5167 1166000-1167000 0 Hombres
## 5168 1167000-1168000 0 Hombres
## 5169 1168000-1169000 0 Hombres
## 5170 1169000-1170000 0 Hombres
## 5171 1170000-1171000 0 Hombres
## 5172 1171000-1172000 0 Hombres
## 5173 1172000-1173000 0 Hombres
## 5174 1173000-1174000 0 Hombres
## 5175 1174000-1175000 0 Hombres
## 5176 1175000-1176000 0 Hombres
## 5177 1176000-1177000 0 Hombres
## 5178 1177000-1178000 0 Hombres
## 5179 1178000-1179000 0 Hombres
## 5180 1179000-1180000 0 Hombres
## 5181 1180000-1181000 0 Hombres
## 5182 1181000-1182000 0 Hombres
## 5183 1182000-1183000 0 Hombres
## 5184 1183000-1184000 0 Hombres
## 5185 1184000-1185000 0 Hombres
## 5186 1185000-1186000 0 Hombres
## 5187 1186000-1187000 0 Hombres
## 5188 1187000-1188000 0 Hombres
## 5189 1188000-1189000 0 Hombres
## 5190 1189000-1190000 0 Hombres
## 5191 1190000-1191000 0 Hombres
## 5192 1191000-1192000 0 Hombres
## 5193 1192000-1193000 0 Hombres
## 5194 1193000-1194000 0 Hombres
## 5195 1194000-1195000 0 Hombres
## 5196 1195000-1196000 0 Hombres
## 5197 1196000-1197000 0 Hombres
## 5198 1197000-1198000 0 Hombres
## 5199 1198000-1199000 0 Hombres
## 5200 1199000-1200000 0 Hombres
## 5201 1200000-1201000 0 Hombres
## 5202 1201000-1202000 0 Hombres
## 5203 1202000-1203000 0 Hombres
## 5204 1203000-1204000 0 Hombres
## 5205 1204000-1205000 0 Hombres
## 5206 1205000-1206000 0 Hombres
## 5207 1206000-1207000 0 Hombres
## 5208 1207000-1208000 0 Hombres
## 5209 1208000-1209000 0 Hombres
## 5210 1209000-1210000 0 Hombres
## 5211 1210000-1211000 0 Hombres
## 5212 1211000-1212000 0 Hombres
## 5213 1212000-1213000 0 Hombres
## 5214 1213000-1214000 0 Hombres
## 5215 1214000-1215000 0 Hombres
## 5216 1215000-1216000 0 Hombres
## 5217 1216000-1217000 0 Hombres
## 5218 1217000-1218000 0 Hombres
## 5219 1218000-1219000 0 Hombres
## 5220 1219000-1220000 0 Hombres
## 5221 1220000-1221000 0 Hombres
## 5222 1221000-1222000 0 Hombres
## 5223 1222000-1223000 0 Hombres
## 5224 1223000-1224000 0 Hombres
## 5225 1224000-1225000 0 Hombres
## 5226 1225000-1226000 0 Hombres
## 5227 1226000-1227000 0 Hombres
## 5228 1227000-1228000 0 Hombres
## 5229 1228000-1229000 0 Hombres
## 5230 1229000-1230000 0 Hombres
## 5231 1230000-1231000 0 Hombres
## 5232 1231000-1232000 0 Hombres
## 5233 1232000-1233000 0 Hombres
## 5234 1233000-1234000 0 Hombres
## 5235 1234000-1235000 0 Hombres
## 5236 1235000-1236000 0 Hombres
## 5237 1236000-1237000 0 Hombres
## 5238 1237000-1238000 0 Hombres
## 5239 1238000-1239000 0 Hombres
## 5240 1239000-1240000 0 Hombres
## 5241 1240000-1241000 0 Hombres
## 5242 1241000-1242000 0 Hombres
## 5243 1242000-1243000 0 Hombres
## 5244 1243000-1244000 0 Hombres
## 5245 1244000-1245000 0 Hombres
## 5246 1245000-1246000 0 Hombres
## 5247 1246000-1247000 0 Hombres
## 5248 1247000-1248000 0 Hombres
## 5249 1248000-1249000 0 Hombres
## 5250 1249000-1250000 0 Hombres
## 5251 1250000-1251000 0 Hombres
## 5252 1251000-1252000 0 Hombres
## 5253 1252000-1253000 0 Hombres
## 5254 1253000-1254000 0 Hombres
## 5255 1254000-1255000 0 Hombres
## 5256 1255000-1256000 0 Hombres
## 5257 1256000-1257000 0 Hombres
## 5258 1257000-1258000 0 Hombres
## 5259 1258000-1259000 0 Hombres
## 5260 1259000-1260000 0 Hombres
## 5261 1260000-1261000 0 Hombres
## 5262 1261000-1262000 0 Hombres
## 5263 1262000-1263000 0 Hombres
## 5264 1263000-1264000 0 Hombres
## 5265 1264000-1265000 0 Hombres
## 5266 1265000-1266000 0 Hombres
## 5267 1266000-1267000 0 Hombres
## 5268 1267000-1268000 0 Hombres
## 5269 1268000-1269000 0 Hombres
## 5270 1269000-1270000 0 Hombres
## 5271 1270000-1271000 0 Hombres
## 5272 1271000-1272000 0 Hombres
## 5273 1272000-1273000 0 Hombres
## 5274 1273000-1274000 0 Hombres
## 5275 1274000-1275000 0 Hombres
## 5276 1275000-1276000 0 Hombres
## 5277 1276000-1277000 0 Hombres
## 5278 1277000-1278000 0 Hombres
## 5279 1278000-1279000 0 Hombres
## 5280 1279000-1280000 0 Hombres
## 5281 1280000-1281000 0 Hombres
## 5282 1281000-1282000 0 Hombres
## 5283 1282000-1283000 0 Hombres
## 5284 1283000-1284000 0 Hombres
## 5285 1284000-1285000 0 Hombres
## 5286 1285000-1286000 0 Hombres
## 5287 1286000-1287000 0 Hombres
## 5288 1287000-1288000 0 Hombres
## 5289 1288000-1289000 0 Hombres
## 5290 1289000-1290000 0 Hombres
## 5291 1290000-1291000 0 Hombres
## 5292 1291000-1292000 0 Hombres
## 5293 1292000-1293000 0 Hombres
## 5294 1293000-1294000 0 Hombres
## 5295 1294000-1295000 0 Hombres
## 5296 1295000-1296000 0 Hombres
## 5297 1296000-1297000 0 Hombres
## 5298 1297000-1298000 0 Hombres
## 5299 1298000-1299000 0 Hombres
## 5300 1299000-1300000 0 Hombres
## 5301 1300000-1301000 0 Hombres
## 5302 1301000-1302000 0 Hombres
## 5303 1302000-1303000 0 Hombres
## 5304 1303000-1304000 0 Hombres
## 5305 1304000-1305000 0 Hombres
## 5306 1305000-1306000 0 Hombres
## 5307 1306000-1307000 0 Hombres
## 5308 1307000-1308000 0 Hombres
## 5309 1308000-1309000 0 Hombres
## 5310 1309000-1310000 0 Hombres
## 5311 1310000-1311000 0 Hombres
## 5312 1311000-1312000 0 Hombres
## 5313 1312000-1313000 0 Hombres
## 5314 1313000-1314000 0 Hombres
## 5315 1314000-1315000 0 Hombres
## 5316 1315000-1316000 0 Hombres
## 5317 1316000-1317000 0 Hombres
## 5318 1317000-1318000 0 Hombres
## 5319 1318000-1319000 0 Hombres
## 5320 1319000-1320000 0 Hombres
## 5321 1320000-1321000 0 Hombres
## 5322 1321000-1322000 0 Hombres
## 5323 1322000-1323000 0 Hombres
## 5324 1323000-1324000 0 Hombres
## 5325 1324000-1325000 0 Hombres
## 5326 1325000-1326000 0 Hombres
## 5327 1326000-1327000 0 Hombres
## 5328 1327000-1328000 0 Hombres
## 5329 1328000-1329000 0 Hombres
## 5330 1329000-1330000 0 Hombres
## 5331 1330000-1331000 0 Hombres
## 5332 1331000-1332000 0 Hombres
## 5333 1332000-1333000 0 Hombres
## 5334 1333000-1334000 0 Hombres
## 5335 1334000-1335000 0 Hombres
## 5336 1335000-1336000 0 Hombres
## 5337 1336000-1337000 0 Hombres
## 5338 1337000-1338000 0 Hombres
## 5339 1338000-1339000 0 Hombres
## 5340 1339000-1340000 0 Hombres
## 5341 1340000-1341000 0 Hombres
## 5342 1341000-1342000 0 Hombres
## 5343 1342000-1343000 0 Hombres
## 5344 1343000-1344000 0 Hombres
## 5345 1344000-1345000 0 Hombres
## 5346 1345000-1346000 0 Hombres
## 5347 1346000-1347000 0 Hombres
## 5348 1347000-1348000 0 Hombres
## 5349 1348000-1349000 0 Hombres
## 5350 1349000-1350000 0 Hombres
## 5351 1350000-1351000 0 Hombres
## 5352 1351000-1352000 0 Hombres
## 5353 1352000-1353000 0 Hombres
## 5354 1353000-1354000 0 Hombres
## 5355 1354000-1355000 0 Hombres
## 5356 1355000-1356000 0 Hombres
## 5357 1356000-1357000 0 Hombres
## 5358 1357000-1358000 0 Hombres
## 5359 1358000-1359000 0 Hombres
## 5360 1359000-1360000 0 Hombres
## 5361 1360000-1361000 0 Hombres
## 5362 1361000-1362000 0 Hombres
## 5363 1362000-1363000 0 Hombres
## 5364 1363000-1364000 0 Hombres
## 5365 1364000-1365000 0 Hombres
## 5366 1365000-1366000 0 Hombres
## 5367 1366000-1367000 0 Hombres
## 5368 1367000-1368000 0 Hombres
## 5369 1368000-1369000 0 Hombres
## 5370 1369000-1370000 0 Hombres
## 5371 1370000-1371000 0 Hombres
## 5372 1371000-1372000 0 Hombres
## 5373 1372000-1373000 0 Hombres
## 5374 1373000-1374000 0 Hombres
## 5375 1374000-1375000 0 Hombres
## 5376 1375000-1376000 0 Hombres
## 5377 1376000-1377000 0 Hombres
## 5378 1377000-1378000 0 Hombres
## 5379 1378000-1379000 0 Hombres
## 5380 1379000-1380000 0 Hombres
## 5381 1380000-1381000 0 Hombres
## 5382 1381000-1382000 0 Hombres
## 5383 1382000-1383000 0 Hombres
## 5384 1383000-1384000 0 Hombres
## 5385 1384000-1385000 0 Hombres
## 5386 1385000-1386000 0 Hombres
## 5387 1386000-1387000 0 Hombres
## 5388 1387000-1388000 0 Hombres
## 5389 1388000-1389000 0 Hombres
## 5390 1389000-1390000 0 Hombres
## 5391 1390000-1391000 0 Hombres
## 5392 1391000-1392000 0 Hombres
## 5393 1392000-1393000 0 Hombres
## 5394 1393000-1394000 0 Hombres
## 5395 1394000-1395000 0 Hombres
## 5396 1395000-1396000 0 Hombres
## 5397 1396000-1397000 0 Hombres
## 5398 1397000-1398000 0 Hombres
## 5399 1398000-1399000 0 Hombres
## 5400 1399000-1400000 0 Hombres
## 5401 1400000-1401000 0 Hombres
## 5402 1401000-1402000 0 Hombres
## 5403 1402000-1403000 0 Hombres
## 5404 1403000-1404000 0 Hombres
## 5405 1404000-1405000 0 Hombres
## 5406 1405000-1406000 0 Hombres
## 5407 1406000-1407000 0 Hombres
## 5408 1407000-1408000 0 Hombres
## 5409 1408000-1409000 0 Hombres
## 5410 1409000-1410000 0 Hombres
## 5411 1410000-1411000 0 Hombres
## 5412 1411000-1412000 0 Hombres
## 5413 1412000-1413000 0 Hombres
## 5414 1413000-1414000 0 Hombres
## 5415 1414000-1415000 0 Hombres
## 5416 1415000-1416000 0 Hombres
## 5417 1416000-1417000 0 Hombres
## 5418 1417000-1418000 0 Hombres
## 5419 1418000-1419000 0 Hombres
## 5420 1419000-1420000 0 Hombres
## 5421 1420000-1421000 0 Hombres
## 5422 1421000-1422000 0 Hombres
## 5423 1422000-1423000 0 Hombres
## 5424 1423000-1424000 0 Hombres
## 5425 1424000-1425000 0 Hombres
## 5426 1425000-1426000 0 Hombres
## 5427 1426000-1427000 0 Hombres
## 5428 1427000-1428000 0 Hombres
## 5429 1428000-1429000 0 Hombres
## 5430 1429000-1430000 0 Hombres
## 5431 1430000-1431000 0 Hombres
## 5432 1431000-1432000 0 Hombres
## 5433 1432000-1433000 0 Hombres
## 5434 1433000-1434000 0 Hombres
## 5435 1434000-1435000 0 Hombres
## 5436 1435000-1436000 0 Hombres
## 5437 1436000-1437000 0 Hombres
## 5438 1437000-1438000 0 Hombres
## 5439 1438000-1439000 0 Hombres
## 5440 1439000-1440000 0 Hombres
## 5441 1440000-1441000 0 Hombres
## 5442 1441000-1442000 0 Hombres
## 5443 1442000-1443000 0 Hombres
## 5444 1443000-1444000 0 Hombres
## 5445 1444000-1445000 0 Hombres
## 5446 1445000-1446000 0 Hombres
## 5447 1446000-1447000 0 Hombres
## 5448 1447000-1448000 0 Hombres
## 5449 1448000-1449000 0 Hombres
## 5450 1449000-1450000 0 Hombres
## 5451 1450000-1451000 0 Hombres
## 5452 1451000-1452000 0 Hombres
## 5453 1452000-1453000 0 Hombres
## 5454 1453000-1454000 0 Hombres
## 5455 1454000-1455000 0 Hombres
## 5456 1455000-1456000 0 Hombres
## 5457 1456000-1457000 0 Hombres
## 5458 1457000-1458000 0 Hombres
## 5459 1458000-1459000 0 Hombres
## 5460 1459000-1460000 0 Hombres
## 5461 1460000-1461000 0 Hombres
## 5462 1461000-1462000 0 Hombres
## 5463 1462000-1463000 0 Hombres
## 5464 1463000-1464000 0 Hombres
## 5465 1464000-1465000 0 Hombres
## 5466 1465000-1466000 0 Hombres
## 5467 1466000-1467000 0 Hombres
## 5468 1467000-1468000 0 Hombres
## 5469 1468000-1469000 0 Hombres
## 5470 1469000-1470000 0 Hombres
## 5471 1470000-1471000 0 Hombres
## 5472 1471000-1472000 0 Hombres
## 5473 1472000-1473000 0 Hombres
## 5474 1473000-1474000 0 Hombres
## 5475 1474000-1475000 0 Hombres
## 5476 1475000-1476000 0 Hombres
## 5477 1476000-1477000 0 Hombres
## 5478 1477000-1478000 0 Hombres
## 5479 1478000-1479000 0 Hombres
## 5480 1479000-1480000 0 Hombres
## 5481 1480000-1481000 0 Hombres
## 5482 1481000-1482000 0 Hombres
## 5483 1482000-1483000 0 Hombres
## 5484 1483000-1484000 0 Hombres
## 5485 1484000-1485000 0 Hombres
## 5486 1485000-1486000 0 Hombres
## 5487 1486000-1487000 0 Hombres
## 5488 1487000-1488000 0 Hombres
## 5489 1488000-1489000 0 Hombres
## 5490 1489000-1490000 0 Hombres
## 5491 1490000-1491000 0 Hombres
## 5492 1491000-1492000 0 Hombres
## 5493 1492000-1493000 0 Hombres
## 5494 1493000-1494000 0 Hombres
## 5495 1494000-1495000 0 Hombres
## 5496 1495000-1496000 0 Hombres
## 5497 1496000-1497000 0 Hombres
## 5498 1497000-1498000 0 Hombres
## 5499 1498000-1499000 0 Hombres
## 5500 1499000-1500000 0 Hombres
## 5501 1500000-1501000 0 Hombres
## 5502 1501000-1502000 0 Hombres
## 5503 1502000-1503000 0 Hombres
## 5504 1503000-1504000 0 Hombres
## 5505 1504000-1505000 0 Hombres
## 5506 1505000-1506000 0 Hombres
## 5507 1506000-1507000 0 Hombres
## 5508 1507000-1508000 0 Hombres
## 5509 1508000-1509000 0 Hombres
## 5510 1509000-1510000 0 Hombres
## 5511 1510000-1511000 0 Hombres
## 5512 1511000-1512000 0 Hombres
## 5513 1512000-1513000 0 Hombres
## 5514 1513000-1514000 0 Hombres
## 5515 1514000-1515000 0 Hombres
## 5516 1515000-1516000 0 Hombres
## 5517 1516000-1517000 0 Hombres
## 5518 1517000-1518000 0 Hombres
## 5519 1518000-1519000 0 Hombres
## 5520 1519000-1520000 0 Hombres
## 5521 1520000-1521000 0 Hombres
## 5522 1521000-1522000 0 Hombres
## 5523 1522000-1523000 0 Hombres
## 5524 1523000-1524000 0 Hombres
## 5525 1524000-1525000 0 Hombres
## 5526 1525000-1526000 0 Hombres
## 5527 1526000-1527000 0 Hombres
## 5528 1527000-1528000 0 Hombres
## 5529 1528000-1529000 0 Hombres
## 5530 1529000-1530000 0 Hombres
## 5531 1530000-1531000 0 Hombres
## 5532 1531000-1532000 0 Hombres
## 5533 1532000-1533000 0 Hombres
## 5534 1533000-1534000 0 Hombres
## 5535 1534000-1535000 0 Hombres
## 5536 1535000-1536000 0 Hombres
## 5537 1536000-1537000 0 Hombres
## 5538 1537000-1538000 0 Hombres
## 5539 1538000-1539000 0 Hombres
## 5540 1539000-1540000 0 Hombres
## 5541 1540000-1541000 0 Hombres
## 5542 1541000-1542000 0 Hombres
## 5543 1542000-1543000 0 Hombres
## 5544 1543000-1544000 0 Hombres
## 5545 1544000-1545000 0 Hombres
## 5546 1545000-1546000 0 Hombres
## 5547 1546000-1547000 0 Hombres
## 5548 1547000-1548000 0 Hombres
## 5549 1548000-1549000 0 Hombres
## 5550 1549000-1550000 0 Hombres
## 5551 1550000-1551000 0 Hombres
## 5552 1551000-1552000 0 Hombres
## 5553 1552000-1553000 0 Hombres
## 5554 1553000-1554000 0 Hombres
## 5555 1554000-1555000 0 Hombres
## 5556 1555000-1556000 0 Hombres
## 5557 1556000-1557000 0 Hombres
## 5558 1557000-1558000 0 Hombres
## 5559 1558000-1559000 0 Hombres
## 5560 1559000-1560000 0 Hombres
## 5561 1560000-1561000 0 Hombres
## 5562 1561000-1562000 0 Hombres
## 5563 1562000-1563000 0 Hombres
## 5564 1563000-1564000 0 Hombres
## 5565 1564000-1565000 0 Hombres
## 5566 1565000-1566000 0 Hombres
## 5567 1566000-1567000 0 Hombres
## 5568 1567000-1568000 0 Hombres
## 5569 1568000-1569000 0 Hombres
## 5570 1569000-1570000 0 Hombres
## 5571 1570000-1571000 0 Hombres
## 5572 1571000-1572000 0 Hombres
## 5573 1572000-1573000 0 Hombres
## 5574 1573000-1574000 0 Hombres
## 5575 1574000-1575000 0 Hombres
## 5576 1575000-1576000 0 Hombres
## 5577 1576000-1577000 0 Hombres
## 5578 1577000-1578000 0 Hombres
## 5579 1578000-1579000 0 Hombres
## 5580 1579000-1580000 0 Hombres
## 5581 1580000-1581000 0 Hombres
## 5582 1581000-1582000 0 Hombres
## 5583 1582000-1583000 0 Hombres
## 5584 1583000-1584000 0 Hombres
## 5585 1584000-1585000 0 Hombres
## 5586 1585000-1586000 0 Hombres
## 5587 1586000-1587000 0 Hombres
## 5588 1587000-1588000 0 Hombres
## 5589 1588000-1589000 0 Hombres
## 5590 1589000-1590000 0 Hombres
## 5591 1590000-1591000 0 Hombres
## 5592 1591000-1592000 0 Hombres
## 5593 1592000-1593000 0 Hombres
## 5594 1593000-1594000 0 Hombres
## 5595 1594000-1595000 0 Hombres
## 5596 1595000-1596000 0 Hombres
## 5597 1596000-1597000 0 Hombres
## 5598 1597000-1598000 0 Hombres
## 5599 1598000-1599000 0 Hombres
## 5600 1599000-1600000 0 Hombres
## 5601 1600000-1601000 0 Hombres
## 5602 1601000-1602000 0 Hombres
## 5603 1602000-1603000 0 Hombres
## 5604 1603000-1604000 0 Hombres
## 5605 1604000-1605000 0 Hombres
## 5606 1605000-1606000 0 Hombres
## 5607 1606000-1607000 0 Hombres
## 5608 1607000-1608000 0 Hombres
## 5609 1608000-1609000 0 Hombres
## 5610 1609000-1610000 0 Hombres
## 5611 1610000-1611000 0 Hombres
## 5612 1611000-1612000 0 Hombres
## 5613 1612000-1613000 0 Hombres
## 5614 1613000-1614000 0 Hombres
## 5615 1614000-1615000 0 Hombres
## 5616 1615000-1616000 0 Hombres
## 5617 1616000-1617000 0 Hombres
## 5618 1617000-1618000 0 Hombres
## 5619 1618000-1619000 0 Hombres
## 5620 1619000-1620000 0 Hombres
## 5621 1620000-1621000 0 Hombres
## 5622 1621000-1622000 0 Hombres
## 5623 1622000-1623000 0 Hombres
## 5624 1623000-1624000 0 Hombres
## 5625 1624000-1625000 0 Hombres
## 5626 1625000-1626000 0 Hombres
## 5627 1626000-1627000 0 Hombres
## 5628 1627000-1628000 0 Hombres
## 5629 1628000-1629000 0 Hombres
## 5630 1629000-1630000 0 Hombres
## 5631 1630000-1631000 0 Hombres
## 5632 1631000-1632000 0 Hombres
## 5633 1632000-1633000 0 Hombres
## 5634 1633000-1634000 0 Hombres
## 5635 1634000-1635000 0 Hombres
## 5636 1635000-1636000 0 Hombres
## 5637 1636000-1637000 0 Hombres
## 5638 1637000-1638000 0 Hombres
## 5639 1638000-1639000 0 Hombres
## 5640 1639000-1640000 0 Hombres
## 5641 1640000-1641000 0 Hombres
## 5642 1641000-1642000 0 Hombres
## 5643 1642000-1643000 0 Hombres
## 5644 1643000-1644000 0 Hombres
## 5645 1644000-1645000 0 Hombres
## 5646 1645000-1646000 0 Hombres
## 5647 1646000-1647000 0 Hombres
## 5648 1647000-1648000 0 Hombres
## 5649 1648000-1649000 0 Hombres
## 5650 1649000-1650000 0 Hombres
## 5651 1650000-1651000 0 Hombres
## 5652 1651000-1652000 0 Hombres
## 5653 1652000-1653000 0 Hombres
## 5654 1653000-1654000 0 Hombres
## 5655 1654000-1655000 0 Hombres
## 5656 1655000-1656000 0 Hombres
## 5657 1656000-1657000 0 Hombres
## 5658 1657000-1658000 0 Hombres
## 5659 1658000-1659000 0 Hombres
## 5660 1659000-1660000 0 Hombres
## 5661 1660000-1661000 0 Hombres
## 5662 1661000-1662000 0 Hombres
## 5663 1662000-1663000 0 Hombres
## 5664 1663000-1664000 0 Hombres
## 5665 1664000-1665000 0 Hombres
## 5666 1665000-1666000 0 Hombres
## 5667 1666000-1667000 0 Hombres
## 5668 1667000-1668000 0 Hombres
## 5669 1668000-1669000 0 Hombres
## 5670 1669000-1670000 0 Hombres
## 5671 1670000-1671000 0 Hombres
## 5672 1671000-1672000 0 Hombres
## 5673 1672000-1673000 0 Hombres
## 5674 1673000-1674000 0 Hombres
## 5675 1674000-1675000 0 Hombres
## 5676 1675000-1676000 0 Hombres
## 5677 1676000-1677000 0 Hombres
## 5678 1677000-1678000 0 Hombres
## 5679 1678000-1679000 0 Hombres
## 5680 1679000-1680000 0 Hombres
## 5681 1680000-1681000 0 Hombres
## 5682 1681000-1682000 0 Hombres
## 5683 1682000-1683000 0 Hombres
## 5684 1683000-1684000 0 Hombres
## 5685 1684000-1685000 0 Hombres
## 5686 1685000-1686000 0 Hombres
## 5687 1686000-1687000 0 Hombres
## 5688 1687000-1688000 0 Hombres
## 5689 1688000-1689000 0 Hombres
## 5690 1689000-1690000 0 Hombres
## 5691 1690000-1691000 0 Hombres
## 5692 1691000-1692000 0 Hombres
## 5693 1692000-1693000 0 Hombres
## 5694 1693000-1694000 0 Hombres
## 5695 1694000-1695000 0 Hombres
## 5696 1695000-1696000 0 Hombres
## 5697 1696000-1697000 0 Hombres
## 5698 1697000-1698000 0 Hombres
## 5699 1698000-1699000 0 Hombres
## 5700 1699000-1700000 0 Hombres
## 5701 1700000-1701000 0 Hombres
## 5702 1701000-1702000 0 Hombres
## 5703 1702000-1703000 0 Hombres
## 5704 1703000-1704000 0 Hombres
## 5705 1704000-1705000 0 Hombres
## 5706 1705000-1706000 0 Hombres
## 5707 1706000-1707000 0 Hombres
## 5708 1707000-1708000 0 Hombres
## 5709 1708000-1709000 0 Hombres
## 5710 1709000-1710000 0 Hombres
## 5711 1710000-1711000 0 Hombres
## 5712 1711000-1712000 0 Hombres
## 5713 1712000-1713000 0 Hombres
## 5714 1713000-1714000 0 Hombres
## 5715 1714000-1715000 0 Hombres
## 5716 1715000-1716000 0 Hombres
## 5717 1716000-1717000 0 Hombres
## 5718 1717000-1718000 0 Hombres
## 5719 1718000-1719000 0 Hombres
## 5720 1719000-1720000 0 Hombres
## 5721 1720000-1721000 0 Hombres
## 5722 1721000-1722000 0 Hombres
## 5723 1722000-1723000 0 Hombres
## 5724 1723000-1724000 0 Hombres
## 5725 1724000-1725000 0 Hombres
## 5726 1725000-1726000 0 Hombres
## 5727 1726000-1727000 0 Hombres
## 5728 1727000-1728000 0 Hombres
## 5729 1728000-1729000 0 Hombres
## 5730 1729000-1730000 0 Hombres
## 5731 1730000-1731000 0 Hombres
## 5732 1731000-1732000 0 Hombres
## 5733 1732000-1733000 0 Hombres
## 5734 1733000-1734000 0 Hombres
## 5735 1734000-1735000 0 Hombres
## 5736 1735000-1736000 0 Hombres
## 5737 1736000-1737000 0 Hombres
## 5738 1737000-1738000 0 Hombres
## 5739 1738000-1739000 0 Hombres
## 5740 1739000-1740000 0 Hombres
## 5741 1740000-1741000 0 Hombres
## 5742 1741000-1742000 0 Hombres
## 5743 1742000-1743000 0 Hombres
## 5744 1743000-1744000 0 Hombres
## 5745 1744000-1745000 0 Hombres
## 5746 1745000-1746000 0 Hombres
## 5747 1746000-1747000 0 Hombres
## 5748 1747000-1748000 0 Hombres
## 5749 1748000-1749000 0 Hombres
## 5750 1749000-1750000 0 Hombres
## 5751 1750000-1751000 0 Hombres
## 5752 1751000-1752000 0 Hombres
## 5753 1752000-1753000 0 Hombres
## 5754 1753000-1754000 0 Hombres
## 5755 1754000-1755000 0 Hombres
## 5756 1755000-1756000 0 Hombres
## 5757 1756000-1757000 0 Hombres
## 5758 1757000-1758000 0 Hombres
## 5759 1758000-1759000 0 Hombres
## 5760 1759000-1760000 0 Hombres
## 5761 1760000-1761000 0 Hombres
## 5762 1761000-1762000 0 Hombres
## 5763 1762000-1763000 0 Hombres
## 5764 1763000-1764000 0 Hombres
## 5765 1764000-1765000 0 Hombres
## 5766 1765000-1766000 0 Hombres
## 5767 1766000-1767000 0 Hombres
## 5768 1767000-1768000 0 Hombres
## 5769 1768000-1769000 0 Hombres
## 5770 1769000-1770000 0 Hombres
## 5771 1770000-1771000 0 Hombres
## 5772 1771000-1772000 0 Hombres
## 5773 1772000-1773000 0 Hombres
## 5774 1773000-1774000 0 Hombres
## 5775 1774000-1775000 0 Hombres
## 5776 1775000-1776000 0 Hombres
## 5777 1776000-1777000 0 Hombres
## 5778 1777000-1778000 0 Hombres
## 5779 1778000-1779000 0 Hombres
## 5780 1779000-1780000 0 Hombres
## 5781 1780000-1781000 0 Hombres
## 5782 1781000-1782000 0 Hombres
## 5783 1782000-1783000 0 Hombres
## 5784 1783000-1784000 0 Hombres
## 5785 1784000-1785000 0 Hombres
## 5786 1785000-1786000 0 Hombres
## 5787 1786000-1787000 0 Hombres
## 5788 1787000-1788000 0 Hombres
## 5789 1788000-1789000 0 Hombres
## 5790 1789000-1790000 0 Hombres
## 5791 1790000-1791000 0 Hombres
## 5792 1791000-1792000 0 Hombres
## 5793 1792000-1793000 0 Hombres
## 5794 1793000-1794000 0 Hombres
## 5795 1794000-1795000 0 Hombres
## 5796 1795000-1796000 0 Hombres
## 5797 1796000-1797000 0 Hombres
## 5798 1797000-1798000 0 Hombres
## 5799 1798000-1799000 0 Hombres
## 5800 1799000-1800000 0 Hombres
## 5801 1800000-1801000 0 Hombres
## 5802 1801000-1802000 0 Hombres
## 5803 1802000-1803000 0 Hombres
## 5804 1803000-1804000 0 Hombres
## 5805 1804000-1805000 0 Hombres
## 5806 1805000-1806000 0 Hombres
## 5807 1806000-1807000 0 Hombres
## 5808 1807000-1808000 0 Hombres
## 5809 1808000-1809000 0 Hombres
## 5810 1809000-1810000 0 Hombres
## 5811 1810000-1811000 0 Hombres
## 5812 1811000-1812000 0 Hombres
## 5813 1812000-1813000 0 Hombres
## 5814 1813000-1814000 0 Hombres
## 5815 1814000-1815000 0 Hombres
## 5816 1815000-1816000 0 Hombres
## 5817 1816000-1817000 0 Hombres
## 5818 1817000-1818000 0 Hombres
## 5819 1818000-1819000 0 Hombres
## 5820 1819000-1820000 0 Hombres
## 5821 1820000-1821000 0 Hombres
## 5822 1821000-1822000 0 Hombres
## 5823 1822000-1823000 0 Hombres
## 5824 1823000-1824000 0 Hombres
## 5825 1824000-1825000 0 Hombres
## 5826 1825000-1826000 0 Hombres
## 5827 1826000-1827000 0 Hombres
## 5828 1827000-1828000 0 Hombres
## 5829 1828000-1829000 0 Hombres
## 5830 1829000-1830000 0 Hombres
## 5831 1830000-1831000 0 Hombres
## 5832 1831000-1832000 0 Hombres
## 5833 1832000-1833000 0 Hombres
## 5834 1833000-1834000 0 Hombres
## 5835 1834000-1835000 0 Hombres
## 5836 1835000-1836000 0 Hombres
## 5837 1836000-1837000 0 Hombres
## 5838 1837000-1838000 0 Hombres
## 5839 1838000-1839000 0 Hombres
## 5840 1839000-1840000 0 Hombres
## 5841 1840000-1841000 0 Hombres
## 5842 1841000-1842000 0 Hombres
## 5843 1842000-1843000 0 Hombres
## 5844 1843000-1844000 0 Hombres
## 5845 1844000-1845000 0 Hombres
## 5846 1845000-1846000 0 Hombres
## 5847 1846000-1847000 0 Hombres
## 5848 1847000-1848000 0 Hombres
## 5849 1848000-1849000 0 Hombres
## 5850 1849000-1850000 0 Hombres
## 5851 1850000-1851000 0 Hombres
## 5852 1851000-1852000 0 Hombres
## 5853 1852000-1853000 0 Hombres
## 5854 1853000-1854000 0 Hombres
## 5855 1854000-1855000 0 Hombres
## 5856 1855000-1856000 0 Hombres
## 5857 1856000-1857000 0 Hombres
## 5858 1857000-1858000 0 Hombres
## 5859 1858000-1859000 0 Hombres
## 5860 1859000-1860000 0 Hombres
## 5861 1860000-1861000 0 Hombres
## 5862 1861000-1862000 0 Hombres
## 5863 1862000-1863000 0 Hombres
## 5864 1863000-1864000 0 Hombres
## 5865 1864000-1865000 0 Hombres
## 5866 1865000-1866000 0 Hombres
## 5867 1866000-1867000 0 Hombres
## 5868 1867000-1868000 0 Hombres
## 5869 1868000-1869000 0 Hombres
## 5870 1869000-1870000 0 Hombres
## 5871 1870000-1871000 0 Hombres
## 5872 1871000-1872000 0 Hombres
## 5873 1872000-1873000 0 Hombres
## 5874 1873000-1874000 0 Hombres
## 5875 1874000-1875000 0 Hombres
## 5876 1875000-1876000 0 Hombres
## 5877 1876000-1877000 0 Hombres
## 5878 1877000-1878000 0 Hombres
## 5879 1878000-1879000 0 Hombres
## 5880 1879000-1880000 0 Hombres
## 5881 1880000-1881000 0 Hombres
## 5882 1881000-1882000 0 Hombres
## 5883 1882000-1883000 0 Hombres
## 5884 1883000-1884000 0 Hombres
## 5885 1884000-1885000 0 Hombres
## 5886 1885000-1886000 0 Hombres
## 5887 1886000-1887000 0 Hombres
## 5888 1887000-1888000 0 Hombres
## 5889 1888000-1889000 0 Hombres
## 5890 1889000-1890000 0 Hombres
## 5891 1890000-1891000 0 Hombres
## 5892 1891000-1892000 0 Hombres
## 5893 1892000-1893000 0 Hombres
## 5894 1893000-1894000 0 Hombres
## 5895 1894000-1895000 0 Hombres
## 5896 1895000-1896000 0 Hombres
## 5897 1896000-1897000 0 Hombres
## 5898 1897000-1898000 0 Hombres
## 5899 1898000-1899000 0 Hombres
## 5900 1899000-1900000 0 Hombres
## 5901 1900000-1901000 0 Hombres
## 5902 1901000-1902000 0 Hombres
## 5903 1902000-1903000 0 Hombres
## 5904 1903000-1904000 0 Hombres
## 5905 1904000-1905000 0 Hombres
## 5906 1905000-1906000 0 Hombres
## 5907 1906000-1907000 0 Hombres
## 5908 1907000-1908000 0 Hombres
## 5909 1908000-1909000 0 Hombres
## 5910 1909000-1910000 0 Hombres
## 5911 1910000-1911000 0 Hombres
## 5912 1911000-1912000 0 Hombres
## 5913 1912000-1913000 0 Hombres
## 5914 1913000-1914000 0 Hombres
## 5915 1914000-1915000 0 Hombres
## 5916 1915000-1916000 0 Hombres
## 5917 1916000-1917000 0 Hombres
## 5918 1917000-1918000 0 Hombres
## 5919 1918000-1919000 0 Hombres
## 5920 1919000-1920000 0 Hombres
## 5921 1920000-1921000 0 Hombres
## 5922 1921000-1922000 0 Hombres
## 5923 1922000-1923000 0 Hombres
## 5924 1923000-1924000 0 Hombres
## 5925 1924000-1925000 0 Hombres
## 5926 1925000-1926000 0 Hombres
## 5927 1926000-1927000 0 Hombres
## 5928 1927000-1928000 0 Hombres
## 5929 1928000-1929000 0 Hombres
## 5930 1929000-1930000 0 Hombres
## 5931 1930000-1931000 0 Hombres
## 5932 1931000-1932000 0 Hombres
## 5933 1932000-1933000 0 Hombres
## 5934 1933000-1934000 0 Hombres
## 5935 1934000-1935000 0 Hombres
## 5936 1935000-1936000 0 Hombres
## 5937 1936000-1937000 0 Hombres
## 5938 1937000-1938000 0 Hombres
## 5939 1938000-1939000 0 Hombres
## 5940 1939000-1940000 0 Hombres
## 5941 1940000-1941000 0 Hombres
## 5942 1941000-1942000 0 Hombres
## 5943 1942000-1943000 0 Hombres
## 5944 1943000-1944000 0 Hombres
## 5945 1944000-1945000 0 Hombres
## 5946 1945000-1946000 0 Hombres
## 5947 1946000-1947000 0 Hombres
## 5948 1947000-1948000 0 Hombres
## 5949 1948000-1949000 0 Hombres
## 5950 1949000-1950000 0 Hombres
## 5951 1950000-1951000 0 Hombres
## 5952 1951000-1952000 0 Hombres
## 5953 1952000-1953000 0 Hombres
## 5954 1953000-1954000 0 Hombres
## 5955 1954000-1955000 0 Hombres
## 5956 1955000-1956000 0 Hombres
## 5957 1956000-1957000 0 Hombres
## 5958 1957000-1958000 0 Hombres
## 5959 1958000-1959000 0 Hombres
## 5960 1959000-1960000 0 Hombres
## 5961 1960000-1961000 0 Hombres
## 5962 1961000-1962000 0 Hombres
## 5963 1962000-1963000 0 Hombres
## 5964 1963000-1964000 0 Hombres
## 5965 1964000-1965000 0 Hombres
## 5966 1965000-1966000 0 Hombres
## 5967 1966000-1967000 0 Hombres
## 5968 1967000-1968000 0 Hombres
## 5969 1968000-1969000 0 Hombres
## 5970 1969000-1970000 0 Hombres
## 5971 1970000-1971000 0 Hombres
## 5972 1971000-1972000 0 Hombres
## 5973 1972000-1973000 0 Hombres
## 5974 1973000-1974000 0 Hombres
## 5975 1974000-1975000 0 Hombres
## 5976 1975000-1976000 0 Hombres
## 5977 1976000-1977000 0 Hombres
## 5978 1977000-1978000 0 Hombres
## 5979 1978000-1979000 0 Hombres
## 5980 1979000-1980000 0 Hombres
## 5981 1980000-1981000 0 Hombres
## 5982 1981000-1982000 0 Hombres
## 5983 1982000-1983000 0 Hombres
## 5984 1983000-1984000 0 Hombres
## 5985 1984000-1985000 0 Hombres
## 5986 1985000-1986000 0 Hombres
## 5987 1986000-1987000 0 Hombres
## 5988 1987000-1988000 0 Hombres
## 5989 1988000-1989000 0 Hombres
## 5990 1989000-1990000 0 Hombres
## 5991 1990000-1991000 0 Hombres
## 5992 1991000-1992000 0 Hombres
## 5993 1992000-1993000 0 Hombres
## 5994 1993000-1994000 0 Hombres
## 5995 1994000-1995000 0 Hombres
## 5996 1995000-1996000 0 Hombres
## 5997 1996000-1997000 0 Hombres
## 5998 1997000-1998000 0 Hombres
## 5999 1998000-1999000 0 Hombres
## 6000 1999000-2e+06 19 Hombres
## 6001 2e+06-2001000 0 Hombres
## 6002 2001000-2002000 0 Hombres
## 6003 2002000-2003000 0 Hombres
## 6004 2003000-2004000 0 Hombres
## 6005 2004000-2005000 0 Hombres
## 6006 2005000-2006000 0 Hombres
## 6007 2006000-2007000 0 Hombres
## 6008 2007000-2008000 0 Hombres
## 6009 2008000-2009000 0 Hombres
## 6010 2009000-2010000 0 Hombres
## 6011 2010000-2011000 0 Hombres
## 6012 2011000-2012000 0 Hombres
## 6013 2012000-2013000 0 Hombres
## 6014 2013000-2014000 0 Hombres
## 6015 2014000-2015000 0 Hombres
## 6016 2015000-2016000 0 Hombres
## 6017 2016000-2017000 0 Hombres
## 6018 2017000-2018000 0 Hombres
## 6019 2018000-2019000 0 Hombres
## 6020 2019000-2020000 0 Hombres
## 6021 2020000-2021000 0 Hombres
## 6022 2021000-2022000 0 Hombres
## 6023 2022000-2023000 0 Hombres
## 6024 2023000-2024000 0 Hombres
## 6025 2024000-2025000 0 Hombres
## 6026 2025000-2026000 0 Hombres
## 6027 2026000-2027000 0 Hombres
## 6028 2027000-2028000 0 Hombres
## 6029 2028000-2029000 0 Hombres
## 6030 2029000-2030000 0 Hombres
## 6031 2030000-2031000 0 Hombres
## 6032 2031000-2032000 0 Hombres
## 6033 2032000-2033000 0 Hombres
## 6034 2033000-2034000 0 Hombres
## 6035 2034000-2035000 0 Hombres
## 6036 2035000-2036000 0 Hombres
## 6037 2036000-2037000 0 Hombres
## 6038 2037000-2038000 0 Hombres
## 6039 2038000-2039000 0 Hombres
## 6040 2039000-2040000 0 Hombres
## 6041 2040000-2041000 0 Hombres
## 6042 2041000-2042000 0 Hombres
## 6043 2042000-2043000 0 Hombres
## 6044 2043000-2044000 0 Hombres
## 6045 2044000-2045000 0 Hombres
## 6046 2045000-2046000 0 Hombres
## 6047 2046000-2047000 0 Hombres
## 6048 2047000-2048000 0 Hombres
## 6049 2048000-2049000 0 Hombres
## 6050 2049000-2050000 0 Hombres
## 6051 2050000-2051000 0 Hombres
## 6052 2051000-2052000 0 Hombres
## 6053 2052000-2053000 0 Hombres
## 6054 2053000-2054000 0 Hombres
## 6055 2054000-2055000 0 Hombres
## 6056 2055000-2056000 0 Hombres
## 6057 2056000-2057000 0 Hombres
## 6058 2057000-2058000 0 Hombres
## 6059 2058000-2059000 0 Hombres
## 6060 2059000-2060000 0 Hombres
## 6061 2060000-2061000 0 Hombres
## 6062 2061000-2062000 0 Hombres
## 6063 2062000-2063000 0 Hombres
## 6064 2063000-2064000 0 Hombres
## 6065 2064000-2065000 0 Hombres
## 6066 2065000-2066000 0 Hombres
## 6067 2066000-2067000 0 Hombres
## 6068 2067000-2068000 0 Hombres
## 6069 2068000-2069000 0 Hombres
## 6070 2069000-2070000 0 Hombres
## 6071 2070000-2071000 0 Hombres
## 6072 2071000-2072000 0 Hombres
## 6073 2072000-2073000 0 Hombres
## 6074 2073000-2074000 0 Hombres
## 6075 2074000-2075000 0 Hombres
## 6076 2075000-2076000 0 Hombres
## 6077 2076000-2077000 0 Hombres
## 6078 2077000-2078000 0 Hombres
## 6079 2078000-2079000 0 Hombres
## 6080 2079000-2080000 0 Hombres
## 6081 2080000-2081000 0 Hombres
## 6082 2081000-2082000 0 Hombres
## 6083 2082000-2083000 0 Hombres
## 6084 2083000-2084000 0 Hombres
## 6085 2084000-2085000 0 Hombres
## 6086 2085000-2086000 0 Hombres
## 6087 2086000-2087000 0 Hombres
## 6088 2087000-2088000 0 Hombres
## 6089 2088000-2089000 0 Hombres
## 6090 2089000-2090000 0 Hombres
## 6091 2090000-2091000 0 Hombres
## 6092 2091000-2092000 0 Hombres
## 6093 2092000-2093000 0 Hombres
## 6094 2093000-2094000 0 Hombres
## 6095 2094000-2095000 0 Hombres
## 6096 2095000-2096000 0 Hombres
## 6097 2096000-2097000 0 Hombres
## 6098 2097000-2098000 0 Hombres
## 6099 2098000-2099000 0 Hombres
## 6100 2099000-2100000 0 Hombres
## 6101 2100000-2101000 0 Hombres
## 6102 2101000-2102000 0 Hombres
## 6103 2102000-2103000 0 Hombres
## 6104 2103000-2104000 0 Hombres
## 6105 2104000-2105000 0 Hombres
## 6106 2105000-2106000 0 Hombres
## 6107 2106000-2107000 0 Hombres
## 6108 2107000-2108000 0 Hombres
## 6109 2108000-2109000 0 Hombres
## 6110 2109000-2110000 0 Hombres
## 6111 2110000-2111000 0 Hombres
## 6112 2111000-2112000 0 Hombres
## 6113 2112000-2113000 0 Hombres
## 6114 2113000-2114000 0 Hombres
## 6115 2114000-2115000 0 Hombres
## 6116 2115000-2116000 0 Hombres
## 6117 2116000-2117000 0 Hombres
## 6118 2117000-2118000 0 Hombres
## 6119 2118000-2119000 0 Hombres
## 6120 2119000-2120000 0 Hombres
## 6121 2120000-2121000 0 Hombres
## 6122 2121000-2122000 0 Hombres
## 6123 2122000-2123000 0 Hombres
## 6124 2123000-2124000 0 Hombres
## 6125 2124000-2125000 0 Hombres
## 6126 2125000-2126000 0 Hombres
## 6127 2126000-2127000 0 Hombres
## 6128 2127000-2128000 0 Hombres
## 6129 2128000-2129000 0 Hombres
## 6130 2129000-2130000 0 Hombres
## 6131 2130000-2131000 0 Hombres
## 6132 2131000-2132000 0 Hombres
## 6133 2132000-2133000 0 Hombres
## 6134 2133000-2134000 0 Hombres
## 6135 2134000-2135000 0 Hombres
## 6136 2135000-2136000 0 Hombres
## 6137 2136000-2137000 0 Hombres
## 6138 2137000-2138000 0 Hombres
## 6139 2138000-2139000 0 Hombres
## 6140 2139000-2140000 0 Hombres
## 6141 2140000-2141000 0 Hombres
## 6142 2141000-2142000 0 Hombres
## 6143 2142000-2143000 0 Hombres
## 6144 2143000-2144000 0 Hombres
## 6145 2144000-2145000 0 Hombres
## 6146 2145000-2146000 0 Hombres
## 6147 2146000-2147000 0 Hombres
## 6148 2147000-2148000 0 Hombres
## 6149 2148000-2149000 0 Hombres
## 6150 2149000-2150000 0 Hombres
## 6151 2150000-2151000 0 Hombres
## 6152 2151000-2152000 0 Hombres
## 6153 2152000-2153000 0 Hombres
## 6154 2153000-2154000 0 Hombres
## 6155 2154000-2155000 0 Hombres
## 6156 2155000-2156000 0 Hombres
## 6157 2156000-2157000 0 Hombres
## 6158 2157000-2158000 0 Hombres
## 6159 2158000-2159000 0 Hombres
## 6160 2159000-2160000 0 Hombres
## 6161 2160000-2161000 0 Hombres
## 6162 2161000-2162000 0 Hombres
## 6163 2162000-2163000 0 Hombres
## 6164 2163000-2164000 0 Hombres
## 6165 2164000-2165000 0 Hombres
## 6166 2165000-2166000 0 Hombres
## 6167 2166000-2167000 0 Hombres
## 6168 2167000-2168000 0 Hombres
## 6169 2168000-2169000 0 Hombres
## 6170 2169000-2170000 0 Hombres
## 6171 2170000-2171000 0 Hombres
## 6172 2171000-2172000 0 Hombres
## 6173 2172000-2173000 0 Hombres
## 6174 2173000-2174000 0 Hombres
## 6175 2174000-2175000 0 Hombres
## 6176 2175000-2176000 0 Hombres
## 6177 2176000-2177000 0 Hombres
## 6178 2177000-2178000 0 Hombres
## 6179 2178000-2179000 0 Hombres
## 6180 2179000-2180000 0 Hombres
## 6181 2180000-2181000 0 Hombres
## 6182 2181000-2182000 0 Hombres
## 6183 2182000-2183000 0 Hombres
## 6184 2183000-2184000 0 Hombres
## 6185 2184000-2185000 0 Hombres
## 6186 2185000-2186000 0 Hombres
## 6187 2186000-2187000 0 Hombres
## 6188 2187000-2188000 0 Hombres
## 6189 2188000-2189000 0 Hombres
## 6190 2189000-2190000 0 Hombres
## 6191 2190000-2191000 0 Hombres
## 6192 2191000-2192000 0 Hombres
## 6193 2192000-2193000 0 Hombres
## 6194 2193000-2194000 0 Hombres
## 6195 2194000-2195000 0 Hombres
## 6196 2195000-2196000 0 Hombres
## 6197 2196000-2197000 0 Hombres
## 6198 2197000-2198000 0 Hombres
## 6199 2198000-2199000 0 Hombres
## 6200 2199000-2200000 0 Hombres
## 6201 2200000-2201000 0 Hombres
## 6202 2201000-2202000 0 Hombres
## 6203 2202000-2203000 0 Hombres
## 6204 2203000-2204000 0 Hombres
## 6205 2204000-2205000 0 Hombres
## 6206 2205000-2206000 0 Hombres
## 6207 2206000-2207000 0 Hombres
## 6208 2207000-2208000 0 Hombres
## 6209 2208000-2209000 0 Hombres
## 6210 2209000-2210000 0 Hombres
## 6211 2210000-2211000 0 Hombres
## 6212 2211000-2212000 0 Hombres
## 6213 2212000-2213000 0 Hombres
## 6214 2213000-2214000 0 Hombres
## 6215 2214000-2215000 0 Hombres
## 6216 2215000-2216000 0 Hombres
## 6217 2216000-2217000 0 Hombres
## 6218 2217000-2218000 0 Hombres
## 6219 2218000-2219000 0 Hombres
## 6220 2219000-2220000 0 Hombres
## 6221 2220000-2221000 0 Hombres
## 6222 2221000-2222000 0 Hombres
## 6223 2222000-2223000 0 Hombres
## 6224 2223000-2224000 0 Hombres
## 6225 2224000-2225000 0 Hombres
## 6226 2225000-2226000 0 Hombres
## 6227 2226000-2227000 0 Hombres
## 6228 2227000-2228000 0 Hombres
## 6229 2228000-2229000 0 Hombres
## 6230 2229000-2230000 0 Hombres
## 6231 2230000-2231000 0 Hombres
## 6232 2231000-2232000 0 Hombres
## 6233 2232000-2233000 0 Hombres
## 6234 2233000-2234000 0 Hombres
## 6235 2234000-2235000 0 Hombres
## 6236 2235000-2236000 0 Hombres
## 6237 2236000-2237000 0 Hombres
## 6238 2237000-2238000 0 Hombres
## 6239 2238000-2239000 0 Hombres
## 6240 2239000-2240000 0 Hombres
## 6241 2240000-2241000 0 Hombres
## 6242 2241000-2242000 0 Hombres
## 6243 2242000-2243000 0 Hombres
## 6244 2243000-2244000 0 Hombres
## 6245 2244000-2245000 0 Hombres
## 6246 2245000-2246000 0 Hombres
## 6247 2246000-2247000 0 Hombres
## 6248 2247000-2248000 0 Hombres
## 6249 2248000-2249000 0 Hombres
## 6250 2249000-2250000 0 Hombres
## 6251 2250000-2251000 0 Hombres
## 6252 2251000-2252000 0 Hombres
## 6253 2252000-2253000 0 Hombres
## 6254 2253000-2254000 0 Hombres
## 6255 2254000-2255000 0 Hombres
## 6256 2255000-2256000 0 Hombres
## 6257 2256000-2257000 0 Hombres
## 6258 2257000-2258000 0 Hombres
## 6259 2258000-2259000 0 Hombres
## 6260 2259000-2260000 0 Hombres
## 6261 2260000-2261000 0 Hombres
## 6262 2261000-2262000 0 Hombres
## 6263 2262000-2263000 0 Hombres
## 6264 2263000-2264000 0 Hombres
## 6265 2264000-2265000 0 Hombres
## 6266 2265000-2266000 0 Hombres
## 6267 2266000-2267000 0 Hombres
## 6268 2267000-2268000 0 Hombres
## 6269 2268000-2269000 0 Hombres
## 6270 2269000-2270000 0 Hombres
## 6271 2270000-2271000 0 Hombres
## 6272 2271000-2272000 0 Hombres
## 6273 2272000-2273000 0 Hombres
## 6274 2273000-2274000 0 Hombres
## 6275 2274000-2275000 0 Hombres
## 6276 2275000-2276000 0 Hombres
## 6277 2276000-2277000 0 Hombres
## 6278 2277000-2278000 0 Hombres
## 6279 2278000-2279000 0 Hombres
## 6280 2279000-2280000 0 Hombres
## 6281 2280000-2281000 0 Hombres
## 6282 2281000-2282000 0 Hombres
## 6283 2282000-2283000 0 Hombres
## 6284 2283000-2284000 0 Hombres
## 6285 2284000-2285000 0 Hombres
## 6286 2285000-2286000 0 Hombres
## 6287 2286000-2287000 0 Hombres
## 6288 2287000-2288000 0 Hombres
## 6289 2288000-2289000 0 Hombres
## 6290 2289000-2290000 0 Hombres
## 6291 2290000-2291000 0 Hombres
## 6292 2291000-2292000 0 Hombres
## 6293 2292000-2293000 0 Hombres
## 6294 2293000-2294000 0 Hombres
## 6295 2294000-2295000 0 Hombres
## 6296 2295000-2296000 0 Hombres
## 6297 2296000-2297000 0 Hombres
## 6298 2297000-2298000 0 Hombres
## 6299 2298000-2299000 0 Hombres
## 6300 2299000-2300000 0 Hombres
## 6301 2300000-2301000 0 Hombres
## 6302 2301000-2302000 0 Hombres
## 6303 2302000-2303000 0 Hombres
## 6304 2303000-2304000 0 Hombres
## 6305 2304000-2305000 0 Hombres
## 6306 2305000-2306000 0 Hombres
## 6307 2306000-2307000 0 Hombres
## 6308 2307000-2308000 0 Hombres
## 6309 2308000-2309000 0 Hombres
## 6310 2309000-2310000 0 Hombres
## 6311 2310000-2311000 0 Hombres
## 6312 2311000-2312000 0 Hombres
## 6313 2312000-2313000 0 Hombres
## 6314 2313000-2314000 0 Hombres
## 6315 2314000-2315000 0 Hombres
## 6316 2315000-2316000 0 Hombres
## 6317 2316000-2317000 0 Hombres
## 6318 2317000-2318000 0 Hombres
## 6319 2318000-2319000 0 Hombres
## 6320 2319000-2320000 0 Hombres
## 6321 2320000-2321000 0 Hombres
## 6322 2321000-2322000 0 Hombres
## 6323 2322000-2323000 0 Hombres
## 6324 2323000-2324000 0 Hombres
## 6325 2324000-2325000 0 Hombres
## 6326 2325000-2326000 0 Hombres
## 6327 2326000-2327000 0 Hombres
## 6328 2327000-2328000 0 Hombres
## 6329 2328000-2329000 0 Hombres
## 6330 2329000-2330000 0 Hombres
## 6331 2330000-2331000 0 Hombres
## 6332 2331000-2332000 0 Hombres
## 6333 2332000-2333000 0 Hombres
## 6334 2333000-2334000 0 Hombres
## 6335 2334000-2335000 0 Hombres
## 6336 2335000-2336000 0 Hombres
## 6337 2336000-2337000 0 Hombres
## 6338 2337000-2338000 0 Hombres
## 6339 2338000-2339000 0 Hombres
## 6340 2339000-2340000 0 Hombres
## 6341 2340000-2341000 0 Hombres
## 6342 2341000-2342000 0 Hombres
## 6343 2342000-2343000 0 Hombres
## 6344 2343000-2344000 0 Hombres
## 6345 2344000-2345000 0 Hombres
## 6346 2345000-2346000 0 Hombres
## 6347 2346000-2347000 0 Hombres
## 6348 2347000-2348000 0 Hombres
## 6349 2348000-2349000 0 Hombres
## 6350 2349000-2350000 0 Hombres
## 6351 2350000-2351000 0 Hombres
## 6352 2351000-2352000 0 Hombres
## 6353 2352000-2353000 0 Hombres
## 6354 2353000-2354000 0 Hombres
## 6355 2354000-2355000 0 Hombres
## 6356 2355000-2356000 0 Hombres
## 6357 2356000-2357000 0 Hombres
## 6358 2357000-2358000 0 Hombres
## 6359 2358000-2359000 0 Hombres
## 6360 2359000-2360000 0 Hombres
## 6361 2360000-2361000 0 Hombres
## 6362 2361000-2362000 0 Hombres
## 6363 2362000-2363000 0 Hombres
## 6364 2363000-2364000 0 Hombres
## 6365 2364000-2365000 0 Hombres
## 6366 2365000-2366000 0 Hombres
## 6367 2366000-2367000 0 Hombres
## 6368 2367000-2368000 0 Hombres
## 6369 2368000-2369000 0 Hombres
## 6370 2369000-2370000 0 Hombres
## 6371 2370000-2371000 0 Hombres
## 6372 2371000-2372000 0 Hombres
## 6373 2372000-2373000 0 Hombres
## 6374 2373000-2374000 0 Hombres
## 6375 2374000-2375000 0 Hombres
## 6376 2375000-2376000 0 Hombres
## 6377 2376000-2377000 0 Hombres
## 6378 2377000-2378000 0 Hombres
## 6379 2378000-2379000 0 Hombres
## 6380 2379000-2380000 0 Hombres
## 6381 2380000-2381000 0 Hombres
## 6382 2381000-2382000 0 Hombres
## 6383 2382000-2383000 0 Hombres
## 6384 2383000-2384000 0 Hombres
## 6385 2384000-2385000 0 Hombres
## 6386 2385000-2386000 0 Hombres
## 6387 2386000-2387000 0 Hombres
## 6388 2387000-2388000 0 Hombres
## 6389 2388000-2389000 0 Hombres
## 6390 2389000-2390000 0 Hombres
## 6391 2390000-2391000 0 Hombres
## 6392 2391000-2392000 0 Hombres
## 6393 2392000-2393000 0 Hombres
## 6394 2393000-2394000 0 Hombres
## 6395 2394000-2395000 0 Hombres
## 6396 2395000-2396000 0 Hombres
## 6397 2396000-2397000 0 Hombres
## 6398 2397000-2398000 0 Hombres
## 6399 2398000-2399000 0 Hombres
## 6400 2399000-2400000 0 Hombres
## 6401 2400000-2401000 0 Hombres
## 6402 2401000-2402000 0 Hombres
## 6403 2402000-2403000 0 Hombres
## 6404 2403000-2404000 0 Hombres
## 6405 2404000-2405000 0 Hombres
## 6406 2405000-2406000 0 Hombres
## 6407 2406000-2407000 0 Hombres
## 6408 2407000-2408000 0 Hombres
## 6409 2408000-2409000 0 Hombres
## 6410 2409000-2410000 0 Hombres
## 6411 2410000-2411000 0 Hombres
## 6412 2411000-2412000 0 Hombres
## 6413 2412000-2413000 0 Hombres
## 6414 2413000-2414000 0 Hombres
## 6415 2414000-2415000 0 Hombres
## 6416 2415000-2416000 0 Hombres
## 6417 2416000-2417000 0 Hombres
## 6418 2417000-2418000 0 Hombres
## 6419 2418000-2419000 0 Hombres
## 6420 2419000-2420000 0 Hombres
## 6421 2420000-2421000 0 Hombres
## 6422 2421000-2422000 0 Hombres
## 6423 2422000-2423000 0 Hombres
## 6424 2423000-2424000 0 Hombres
## 6425 2424000-2425000 0 Hombres
## 6426 2425000-2426000 0 Hombres
## 6427 2426000-2427000 0 Hombres
## 6428 2427000-2428000 0 Hombres
## 6429 2428000-2429000 0 Hombres
## 6430 2429000-2430000 0 Hombres
## 6431 2430000-2431000 0 Hombres
## 6432 2431000-2432000 0 Hombres
## 6433 2432000-2433000 0 Hombres
## 6434 2433000-2434000 0 Hombres
## 6435 2434000-2435000 0 Hombres
## 6436 2435000-2436000 0 Hombres
## 6437 2436000-2437000 0 Hombres
## 6438 2437000-2438000 0 Hombres
## 6439 2438000-2439000 0 Hombres
## 6440 2439000-2440000 0 Hombres
## 6441 2440000-2441000 0 Hombres
## 6442 2441000-2442000 0 Hombres
## 6443 2442000-2443000 0 Hombres
## 6444 2443000-2444000 0 Hombres
## 6445 2444000-2445000 0 Hombres
## 6446 2445000-2446000 0 Hombres
## 6447 2446000-2447000 0 Hombres
## 6448 2447000-2448000 0 Hombres
## 6449 2448000-2449000 0 Hombres
## 6450 2449000-2450000 0 Hombres
## 6451 2450000-2451000 0 Hombres
## 6452 2451000-2452000 0 Hombres
## 6453 2452000-2453000 0 Hombres
## 6454 2453000-2454000 0 Hombres
## 6455 2454000-2455000 0 Hombres
## 6456 2455000-2456000 0 Hombres
## 6457 2456000-2457000 0 Hombres
## 6458 2457000-2458000 0 Hombres
## 6459 2458000-2459000 0 Hombres
## 6460 2459000-2460000 0 Hombres
## 6461 2460000-2461000 0 Hombres
## 6462 2461000-2462000 0 Hombres
## 6463 2462000-2463000 0 Hombres
## 6464 2463000-2464000 0 Hombres
## 6465 2464000-2465000 0 Hombres
## 6466 2465000-2466000 0 Hombres
## 6467 2466000-2467000 0 Hombres
## 6468 2467000-2468000 0 Hombres
## 6469 2468000-2469000 0 Hombres
## 6470 2469000-2470000 0 Hombres
## 6471 2470000-2471000 0 Hombres
## 6472 2471000-2472000 0 Hombres
## 6473 2472000-2473000 0 Hombres
## 6474 2473000-2474000 0 Hombres
## 6475 2474000-2475000 0 Hombres
## 6476 2475000-2476000 0 Hombres
## 6477 2476000-2477000 0 Hombres
## 6478 2477000-2478000 0 Hombres
## 6479 2478000-2479000 0 Hombres
## 6480 2479000-2480000 0 Hombres
## 6481 2480000-2481000 0 Hombres
## 6482 2481000-2482000 0 Hombres
## 6483 2482000-2483000 0 Hombres
## 6484 2483000-2484000 0 Hombres
## 6485 2484000-2485000 0 Hombres
## 6486 2485000-2486000 0 Hombres
## 6487 2486000-2487000 0 Hombres
## 6488 2487000-2488000 0 Hombres
## 6489 2488000-2489000 0 Hombres
## 6490 2489000-2490000 0 Hombres
## 6491 2490000-2491000 0 Hombres
## 6492 2491000-2492000 0 Hombres
## 6493 2492000-2493000 0 Hombres
## 6494 2493000-2494000 0 Hombres
## 6495 2494000-2495000 0 Hombres
## 6496 2495000-2496000 0 Hombres
## 6497 2496000-2497000 0 Hombres
## 6498 2497000-2498000 0 Hombres
## 6499 2498000-2499000 0 Hombres
## 6500 2499000-2500000 0 Hombres
## 6501 2500000-2501000 0 Hombres
## 6502 2501000-2502000 0 Hombres
## 6503 2502000-2503000 0 Hombres
## 6504 2503000-2504000 0 Hombres
## 6505 2504000-2505000 0 Hombres
## 6506 2505000-2506000 0 Hombres
## 6507 2506000-2507000 0 Hombres
## 6508 2507000-2508000 0 Hombres
## 6509 2508000-2509000 0 Hombres
## 6510 2509000-2510000 0 Hombres
## 6511 2510000-2511000 0 Hombres
## 6512 2511000-2512000 0 Hombres
## 6513 2512000-2513000 0 Hombres
## 6514 2513000-2514000 0 Hombres
## 6515 2514000-2515000 0 Hombres
## 6516 2515000-2516000 0 Hombres
## 6517 2516000-2517000 0 Hombres
## 6518 2517000-2518000 0 Hombres
## 6519 2518000-2519000 0 Hombres
## 6520 2519000-2520000 0 Hombres
## 6521 2520000-2521000 0 Hombres
## 6522 2521000-2522000 0 Hombres
## 6523 2522000-2523000 0 Hombres
## 6524 2523000-2524000 0 Hombres
## 6525 2524000-2525000 0 Hombres
## 6526 2525000-2526000 0 Hombres
## 6527 2526000-2527000 0 Hombres
## 6528 2527000-2528000 0 Hombres
## 6529 2528000-2529000 0 Hombres
## 6530 2529000-2530000 0 Hombres
## 6531 2530000-2531000 0 Hombres
## 6532 2531000-2532000 0 Hombres
## 6533 2532000-2533000 0 Hombres
## 6534 2533000-2534000 0 Hombres
## 6535 2534000-2535000 0 Hombres
## 6536 2535000-2536000 0 Hombres
## 6537 2536000-2537000 0 Hombres
## 6538 2537000-2538000 0 Hombres
## 6539 2538000-2539000 0 Hombres
## 6540 2539000-2540000 0 Hombres
## 6541 2540000-2541000 0 Hombres
## 6542 2541000-2542000 0 Hombres
## 6543 2542000-2543000 0 Hombres
## 6544 2543000-2544000 0 Hombres
## 6545 2544000-2545000 0 Hombres
## 6546 2545000-2546000 0 Hombres
## 6547 2546000-2547000 0 Hombres
## 6548 2547000-2548000 0 Hombres
## 6549 2548000-2549000 0 Hombres
## 6550 2549000-2550000 0 Hombres
## 6551 2550000-2551000 0 Hombres
## 6552 2551000-2552000 0 Hombres
## 6553 2552000-2553000 0 Hombres
## 6554 2553000-2554000 0 Hombres
## 6555 2554000-2555000 0 Hombres
## 6556 2555000-2556000 0 Hombres
## 6557 2556000-2557000 0 Hombres
## 6558 2557000-2558000 0 Hombres
## 6559 2558000-2559000 0 Hombres
## 6560 2559000-2560000 0 Hombres
## 6561 2560000-2561000 0 Hombres
## 6562 2561000-2562000 0 Hombres
## 6563 2562000-2563000 0 Hombres
## 6564 2563000-2564000 0 Hombres
## 6565 2564000-2565000 0 Hombres
## 6566 2565000-2566000 0 Hombres
## 6567 2566000-2567000 0 Hombres
## 6568 2567000-2568000 0 Hombres
## 6569 2568000-2569000 0 Hombres
## 6570 2569000-2570000 0 Hombres
## 6571 2570000-2571000 0 Hombres
## 6572 2571000-2572000 0 Hombres
## 6573 2572000-2573000 0 Hombres
## 6574 2573000-2574000 0 Hombres
## 6575 2574000-2575000 0 Hombres
## 6576 2575000-2576000 0 Hombres
## 6577 2576000-2577000 0 Hombres
## 6578 2577000-2578000 0 Hombres
## 6579 2578000-2579000 0 Hombres
## 6580 2579000-2580000 0 Hombres
## 6581 2580000-2581000 0 Hombres
## 6582 2581000-2582000 0 Hombres
## 6583 2582000-2583000 0 Hombres
## 6584 2583000-2584000 0 Hombres
## 6585 2584000-2585000 0 Hombres
## 6586 2585000-2586000 0 Hombres
## 6587 2586000-2587000 0 Hombres
## 6588 2587000-2588000 0 Hombres
## 6589 2588000-2589000 0 Hombres
## 6590 2589000-2590000 0 Hombres
## 6591 2590000-2591000 0 Hombres
## 6592 2591000-2592000 0 Hombres
## 6593 2592000-2593000 0 Hombres
## 6594 2593000-2594000 0 Hombres
## 6595 2594000-2595000 0 Hombres
## 6596 2595000-2596000 0 Hombres
## 6597 2596000-2597000 0 Hombres
## 6598 2597000-2598000 0 Hombres
## 6599 2598000-2599000 0 Hombres
## 6600 2599000-2600000 0 Hombres
## 6601 2600000-2601000 0 Hombres
## 6602 2601000-2602000 0 Hombres
## 6603 2602000-2603000 0 Hombres
## 6604 2603000-2604000 0 Hombres
## 6605 2604000-2605000 0 Hombres
## 6606 2605000-2606000 0 Hombres
## 6607 2606000-2607000 0 Hombres
## 6608 2607000-2608000 0 Hombres
## 6609 2608000-2609000 0 Hombres
## 6610 2609000-2610000 0 Hombres
## 6611 2610000-2611000 0 Hombres
## 6612 2611000-2612000 0 Hombres
## 6613 2612000-2613000 0 Hombres
## 6614 2613000-2614000 0 Hombres
## 6615 2614000-2615000 0 Hombres
## 6616 2615000-2616000 0 Hombres
## 6617 2616000-2617000 0 Hombres
## 6618 2617000-2618000 0 Hombres
## 6619 2618000-2619000 0 Hombres
## 6620 2619000-2620000 0 Hombres
## 6621 2620000-2621000 0 Hombres
## 6622 2621000-2622000 0 Hombres
## 6623 2622000-2623000 0 Hombres
## 6624 2623000-2624000 0 Hombres
## 6625 2624000-2625000 0 Hombres
## 6626 2625000-2626000 0 Hombres
## 6627 2626000-2627000 0 Hombres
## 6628 2627000-2628000 0 Hombres
## 6629 2628000-2629000 0 Hombres
## 6630 2629000-2630000 0 Hombres
## 6631 2630000-2631000 0 Hombres
## 6632 2631000-2632000 0 Hombres
## 6633 2632000-2633000 0 Hombres
## 6634 2633000-2634000 0 Hombres
## 6635 2634000-2635000 0 Hombres
## 6636 2635000-2636000 0 Hombres
## 6637 2636000-2637000 0 Hombres
## 6638 2637000-2638000 0 Hombres
## 6639 2638000-2639000 0 Hombres
## 6640 2639000-2640000 0 Hombres
## 6641 2640000-2641000 0 Hombres
## 6642 2641000-2642000 0 Hombres
## 6643 2642000-2643000 0 Hombres
## 6644 2643000-2644000 0 Hombres
## 6645 2644000-2645000 0 Hombres
## 6646 2645000-2646000 0 Hombres
## 6647 2646000-2647000 0 Hombres
## 6648 2647000-2648000 0 Hombres
## 6649 2648000-2649000 0 Hombres
## 6650 2649000-2650000 0 Hombres
## 6651 2650000-2651000 0 Hombres
## 6652 2651000-2652000 0 Hombres
## 6653 2652000-2653000 0 Hombres
## 6654 2653000-2654000 0 Hombres
## 6655 2654000-2655000 0 Hombres
## 6656 2655000-2656000 0 Hombres
## 6657 2656000-2657000 0 Hombres
## 6658 2657000-2658000 0 Hombres
## 6659 2658000-2659000 0 Hombres
## 6660 2659000-2660000 0 Hombres
## 6661 2660000-2661000 0 Hombres
## 6662 2661000-2662000 0 Hombres
## 6663 2662000-2663000 0 Hombres
## 6664 2663000-2664000 0 Hombres
## 6665 2664000-2665000 0 Hombres
## 6666 2665000-2666000 0 Hombres
## 6667 2666000-2667000 0 Hombres
## 6668 2667000-2668000 0 Hombres
## 6669 2668000-2669000 0 Hombres
## 6670 2669000-2670000 0 Hombres
## 6671 2670000-2671000 0 Hombres
## 6672 2671000-2672000 0 Hombres
## 6673 2672000-2673000 0 Hombres
## 6674 2673000-2674000 0 Hombres
## 6675 2674000-2675000 0 Hombres
## 6676 2675000-2676000 0 Hombres
## 6677 2676000-2677000 0 Hombres
## 6678 2677000-2678000 0 Hombres
## 6679 2678000-2679000 0 Hombres
## 6680 2679000-2680000 0 Hombres
## 6681 2680000-2681000 0 Hombres
## 6682 2681000-2682000 0 Hombres
## 6683 2682000-2683000 0 Hombres
## 6684 2683000-2684000 0 Hombres
## 6685 2684000-2685000 0 Hombres
## 6686 2685000-2686000 0 Hombres
## 6687 2686000-2687000 0 Hombres
## 6688 2687000-2688000 0 Hombres
## 6689 2688000-2689000 0 Hombres
## 6690 2689000-2690000 0 Hombres
## 6691 2690000-2691000 0 Hombres
## 6692 2691000-2692000 0 Hombres
## 6693 2692000-2693000 0 Hombres
## 6694 2693000-2694000 0 Hombres
## 6695 2694000-2695000 0 Hombres
## 6696 2695000-2696000 0 Hombres
## 6697 2696000-2697000 0 Hombres
## 6698 2697000-2698000 0 Hombres
## 6699 2698000-2699000 0 Hombres
## 6700 2699000-2700000 0 Hombres
## 6701 2700000-2701000 0 Hombres
## 6702 2701000-2702000 0 Hombres
## 6703 2702000-2703000 0 Hombres
## 6704 2703000-2704000 0 Hombres
## 6705 2704000-2705000 0 Hombres
## 6706 2705000-2706000 0 Hombres
## 6707 2706000-2707000 0 Hombres
## 6708 2707000-2708000 0 Hombres
## 6709 2708000-2709000 0 Hombres
## 6710 2709000-2710000 0 Hombres
## 6711 2710000-2711000 0 Hombres
## 6712 2711000-2712000 0 Hombres
## 6713 2712000-2713000 0 Hombres
## 6714 2713000-2714000 0 Hombres
## 6715 2714000-2715000 0 Hombres
## 6716 2715000-2716000 0 Hombres
## 6717 2716000-2717000 0 Hombres
## 6718 2717000-2718000 0 Hombres
## 6719 2718000-2719000 0 Hombres
## 6720 2719000-2720000 0 Hombres
## 6721 2720000-2721000 0 Hombres
## 6722 2721000-2722000 0 Hombres
## 6723 2722000-2723000 0 Hombres
## 6724 2723000-2724000 0 Hombres
## 6725 2724000-2725000 0 Hombres
## 6726 2725000-2726000 0 Hombres
## 6727 2726000-2727000 0 Hombres
## 6728 2727000-2728000 0 Hombres
## 6729 2728000-2729000 0 Hombres
## 6730 2729000-2730000 0 Hombres
## 6731 2730000-2731000 0 Hombres
## 6732 2731000-2732000 0 Hombres
## 6733 2732000-2733000 0 Hombres
## 6734 2733000-2734000 0 Hombres
## 6735 2734000-2735000 0 Hombres
## 6736 2735000-2736000 0 Hombres
## 6737 2736000-2737000 0 Hombres
## 6738 2737000-2738000 0 Hombres
## 6739 2738000-2739000 0 Hombres
## 6740 2739000-2740000 0 Hombres
## 6741 2740000-2741000 0 Hombres
## 6742 2741000-2742000 0 Hombres
## 6743 2742000-2743000 0 Hombres
## 6744 2743000-2744000 0 Hombres
## 6745 2744000-2745000 0 Hombres
## 6746 2745000-2746000 0 Hombres
## 6747 2746000-2747000 0 Hombres
## 6748 2747000-2748000 0 Hombres
## 6749 2748000-2749000 0 Hombres
## 6750 2749000-2750000 0 Hombres
## 6751 2750000-2751000 0 Hombres
## 6752 2751000-2752000 0 Hombres
## 6753 2752000-2753000 0 Hombres
## 6754 2753000-2754000 0 Hombres
## 6755 2754000-2755000 0 Hombres
## 6756 2755000-2756000 0 Hombres
## 6757 2756000-2757000 0 Hombres
## 6758 2757000-2758000 0 Hombres
## 6759 2758000-2759000 0 Hombres
## 6760 2759000-2760000 0 Hombres
## 6761 2760000-2761000 0 Hombres
## 6762 2761000-2762000 0 Hombres
## 6763 2762000-2763000 0 Hombres
## 6764 2763000-2764000 0 Hombres
## 6765 2764000-2765000 0 Hombres
## 6766 2765000-2766000 0 Hombres
## 6767 2766000-2767000 0 Hombres
## 6768 2767000-2768000 0 Hombres
## 6769 2768000-2769000 0 Hombres
## 6770 2769000-2770000 0 Hombres
## 6771 2770000-2771000 0 Hombres
## 6772 2771000-2772000 0 Hombres
## 6773 2772000-2773000 0 Hombres
## 6774 2773000-2774000 0 Hombres
## 6775 2774000-2775000 0 Hombres
## 6776 2775000-2776000 0 Hombres
## 6777 2776000-2777000 0 Hombres
## 6778 2777000-2778000 0 Hombres
## 6779 2778000-2779000 0 Hombres
## 6780 2779000-2780000 0 Hombres
## 6781 2780000-2781000 0 Hombres
## 6782 2781000-2782000 0 Hombres
## 6783 2782000-2783000 0 Hombres
## 6784 2783000-2784000 0 Hombres
## 6785 2784000-2785000 0 Hombres
## 6786 2785000-2786000 0 Hombres
## 6787 2786000-2787000 0 Hombres
## 6788 2787000-2788000 0 Hombres
## 6789 2788000-2789000 0 Hombres
## 6790 2789000-2790000 0 Hombres
## 6791 2790000-2791000 0 Hombres
## 6792 2791000-2792000 0 Hombres
## 6793 2792000-2793000 0 Hombres
## 6794 2793000-2794000 0 Hombres
## 6795 2794000-2795000 0 Hombres
## 6796 2795000-2796000 0 Hombres
## 6797 2796000-2797000 0 Hombres
## 6798 2797000-2798000 0 Hombres
## 6799 2798000-2799000 0 Hombres
## 6800 2799000-2800000 0 Hombres
## 6801 2800000-2801000 0 Hombres
## 6802 2801000-2802000 0 Hombres
## 6803 2802000-2803000 0 Hombres
## 6804 2803000-2804000 0 Hombres
## 6805 2804000-2805000 0 Hombres
## 6806 2805000-2806000 0 Hombres
## 6807 2806000-2807000 0 Hombres
## 6808 2807000-2808000 0 Hombres
## 6809 2808000-2809000 0 Hombres
## 6810 2809000-2810000 0 Hombres
## 6811 2810000-2811000 0 Hombres
## 6812 2811000-2812000 0 Hombres
## 6813 2812000-2813000 0 Hombres
## 6814 2813000-2814000 0 Hombres
## 6815 2814000-2815000 0 Hombres
## 6816 2815000-2816000 0 Hombres
## 6817 2816000-2817000 0 Hombres
## 6818 2817000-2818000 0 Hombres
## 6819 2818000-2819000 0 Hombres
## 6820 2819000-2820000 0 Hombres
## 6821 2820000-2821000 0 Hombres
## 6822 2821000-2822000 0 Hombres
## 6823 2822000-2823000 0 Hombres
## 6824 2823000-2824000 0 Hombres
## 6825 2824000-2825000 0 Hombres
## 6826 2825000-2826000 0 Hombres
## 6827 2826000-2827000 0 Hombres
## 6828 2827000-2828000 0 Hombres
## 6829 2828000-2829000 0 Hombres
## 6830 2829000-2830000 0 Hombres
## 6831 2830000-2831000 0 Hombres
## 6832 2831000-2832000 0 Hombres
## 6833 2832000-2833000 0 Hombres
## 6834 2833000-2834000 0 Hombres
## 6835 2834000-2835000 0 Hombres
## 6836 2835000-2836000 0 Hombres
## 6837 2836000-2837000 0 Hombres
## 6838 2837000-2838000 0 Hombres
## 6839 2838000-2839000 0 Hombres
## 6840 2839000-2840000 0 Hombres
## 6841 2840000-2841000 0 Hombres
## 6842 2841000-2842000 0 Hombres
## 6843 2842000-2843000 0 Hombres
## 6844 2843000-2844000 0 Hombres
## 6845 2844000-2845000 0 Hombres
## 6846 2845000-2846000 0 Hombres
## 6847 2846000-2847000 0 Hombres
## 6848 2847000-2848000 0 Hombres
## 6849 2848000-2849000 0 Hombres
## 6850 2849000-2850000 0 Hombres
## 6851 2850000-2851000 0 Hombres
## 6852 2851000-2852000 0 Hombres
## 6853 2852000-2853000 0 Hombres
## 6854 2853000-2854000 0 Hombres
## 6855 2854000-2855000 0 Hombres
## 6856 2855000-2856000 0 Hombres
## 6857 2856000-2857000 0 Hombres
## 6858 2857000-2858000 0 Hombres
## 6859 2858000-2859000 0 Hombres
## 6860 2859000-2860000 0 Hombres
## 6861 2860000-2861000 0 Hombres
## 6862 2861000-2862000 0 Hombres
## 6863 2862000-2863000 0 Hombres
## 6864 2863000-2864000 0 Hombres
## 6865 2864000-2865000 0 Hombres
## 6866 2865000-2866000 0 Hombres
## 6867 2866000-2867000 0 Hombres
## 6868 2867000-2868000 0 Hombres
## 6869 2868000-2869000 0 Hombres
## 6870 2869000-2870000 0 Hombres
## 6871 2870000-2871000 0 Hombres
## 6872 2871000-2872000 0 Hombres
## 6873 2872000-2873000 0 Hombres
## 6874 2873000-2874000 0 Hombres
## 6875 2874000-2875000 0 Hombres
## 6876 2875000-2876000 0 Hombres
## 6877 2876000-2877000 0 Hombres
## 6878 2877000-2878000 0 Hombres
## 6879 2878000-2879000 0 Hombres
## 6880 2879000-2880000 0 Hombres
## 6881 2880000-2881000 0 Hombres
## 6882 2881000-2882000 0 Hombres
## 6883 2882000-2883000 0 Hombres
## 6884 2883000-2884000 0 Hombres
## 6885 2884000-2885000 0 Hombres
## 6886 2885000-2886000 0 Hombres
## 6887 2886000-2887000 0 Hombres
## 6888 2887000-2888000 0 Hombres
## 6889 2888000-2889000 0 Hombres
## 6890 2889000-2890000 0 Hombres
## 6891 2890000-2891000 0 Hombres
## 6892 2891000-2892000 0 Hombres
## 6893 2892000-2893000 0 Hombres
## 6894 2893000-2894000 0 Hombres
## 6895 2894000-2895000 0 Hombres
## 6896 2895000-2896000 0 Hombres
## 6897 2896000-2897000 0 Hombres
## 6898 2897000-2898000 0 Hombres
## 6899 2898000-2899000 0 Hombres
## 6900 2899000-2900000 0 Hombres
## 6901 2900000-2901000 0 Hombres
## 6902 2901000-2902000 0 Hombres
## 6903 2902000-2903000 0 Hombres
## 6904 2903000-2904000 0 Hombres
## 6905 2904000-2905000 0 Hombres
## 6906 2905000-2906000 0 Hombres
## 6907 2906000-2907000 0 Hombres
## 6908 2907000-2908000 0 Hombres
## 6909 2908000-2909000 0 Hombres
## 6910 2909000-2910000 0 Hombres
## 6911 2910000-2911000 0 Hombres
## 6912 2911000-2912000 0 Hombres
## 6913 2912000-2913000 0 Hombres
## 6914 2913000-2914000 0 Hombres
## 6915 2914000-2915000 0 Hombres
## 6916 2915000-2916000 0 Hombres
## 6917 2916000-2917000 0 Hombres
## 6918 2917000-2918000 0 Hombres
## 6919 2918000-2919000 0 Hombres
## 6920 2919000-2920000 0 Hombres
## 6921 2920000-2921000 0 Hombres
## 6922 2921000-2922000 0 Hombres
## 6923 2922000-2923000 0 Hombres
## 6924 2923000-2924000 0 Hombres
## 6925 2924000-2925000 0 Hombres
## 6926 2925000-2926000 0 Hombres
## 6927 2926000-2927000 0 Hombres
## 6928 2927000-2928000 0 Hombres
## 6929 2928000-2929000 0 Hombres
## 6930 2929000-2930000 0 Hombres
## 6931 2930000-2931000 0 Hombres
## 6932 2931000-2932000 0 Hombres
## 6933 2932000-2933000 0 Hombres
## 6934 2933000-2934000 0 Hombres
## 6935 2934000-2935000 0 Hombres
## 6936 2935000-2936000 0 Hombres
## 6937 2936000-2937000 0 Hombres
## 6938 2937000-2938000 0 Hombres
## 6939 2938000-2939000 0 Hombres
## 6940 2939000-2940000 0 Hombres
## 6941 2940000-2941000 0 Hombres
## 6942 2941000-2942000 0 Hombres
## 6943 2942000-2943000 0 Hombres
## 6944 2943000-2944000 0 Hombres
## 6945 2944000-2945000 0 Hombres
## 6946 2945000-2946000 0 Hombres
## 6947 2946000-2947000 0 Hombres
## 6948 2947000-2948000 0 Hombres
## 6949 2948000-2949000 0 Hombres
## 6950 2949000-2950000 0 Hombres
## 6951 2950000-2951000 0 Hombres
## 6952 2951000-2952000 0 Hombres
## 6953 2952000-2953000 0 Hombres
## 6954 2953000-2954000 0 Hombres
## 6955 2954000-2955000 0 Hombres
## 6956 2955000-2956000 0 Hombres
## 6957 2956000-2957000 0 Hombres
## 6958 2957000-2958000 0 Hombres
## 6959 2958000-2959000 0 Hombres
## 6960 2959000-2960000 0 Hombres
## 6961 2960000-2961000 0 Hombres
## 6962 2961000-2962000 0 Hombres
## 6963 2962000-2963000 0 Hombres
## 6964 2963000-2964000 0 Hombres
## 6965 2964000-2965000 0 Hombres
## 6966 2965000-2966000 0 Hombres
## 6967 2966000-2967000 0 Hombres
## 6968 2967000-2968000 0 Hombres
## 6969 2968000-2969000 0 Hombres
## 6970 2969000-2970000 0 Hombres
## 6971 2970000-2971000 0 Hombres
## 6972 2971000-2972000 0 Hombres
## 6973 2972000-2973000 0 Hombres
## 6974 2973000-2974000 0 Hombres
## 6975 2974000-2975000 0 Hombres
## 6976 2975000-2976000 0 Hombres
## 6977 2976000-2977000 0 Hombres
## 6978 2977000-2978000 0 Hombres
## 6979 2978000-2979000 0 Hombres
## 6980 2979000-2980000 0 Hombres
## 6981 2980000-2981000 0 Hombres
## 6982 2981000-2982000 0 Hombres
## 6983 2982000-2983000 0 Hombres
## 6984 2983000-2984000 0 Hombres
## 6985 2984000-2985000 0 Hombres
## 6986 2985000-2986000 0 Hombres
## 6987 2986000-2987000 0 Hombres
## 6988 2987000-2988000 0 Hombres
## 6989 2988000-2989000 0 Hombres
## 6990 2989000-2990000 0 Hombres
## 6991 2990000-2991000 0 Hombres
## 6992 2991000-2992000 0 Hombres
## 6993 2992000-2993000 0 Hombres
## 6994 2993000-2994000 0 Hombres
## 6995 2994000-2995000 0 Hombres
## 6996 2995000-2996000 0 Hombres
## 6997 2996000-2997000 0 Hombres
## 6998 2997000-2998000 0 Hombres
## 6999 2998000-2999000 0 Hombres
## 7000 2999000-3e+06 0 Hombres
## 7001 3e+06-3001000 0 Hombres
## 7002 3001000-3002000 0 Hombres
## 7003 3002000-3003000 0 Hombres
## 7004 3003000-3004000 0 Hombres
## 7005 3004000-3005000 0 Hombres
## 7006 3005000-3006000 0 Hombres
## 7007 3006000-3007000 0 Hombres
## 7008 3007000-3008000 0 Hombres
## 7009 3008000-3009000 0 Hombres
## 7010 3009000-3010000 0 Hombres
## 7011 3010000-3011000 0 Hombres
## 7012 3011000-3012000 0 Hombres
## 7013 3012000-3013000 0 Hombres
## 7014 3013000-3014000 0 Hombres
## 7015 3014000-3015000 0 Hombres
## 7016 3015000-3016000 0 Hombres
## 7017 3016000-3017000 0 Hombres
## 7018 3017000-3018000 0 Hombres
## 7019 3018000-3019000 0 Hombres
## 7020 3019000-3020000 0 Hombres
## 7021 3020000-3021000 0 Hombres
## 7022 3021000-3022000 0 Hombres
## 7023 3022000-3023000 0 Hombres
## 7024 3023000-3024000 0 Hombres
## 7025 3024000-3025000 0 Hombres
## 7026 3025000-3026000 0 Hombres
## 7027 3026000-3027000 0 Hombres
## 7028 3027000-3028000 0 Hombres
## 7029 3028000-3029000 0 Hombres
## 7030 3029000-3030000 0 Hombres
## 7031 3030000-3031000 0 Hombres
## 7032 3031000-3032000 0 Hombres
## 7033 3032000-3033000 0 Hombres
## 7034 3033000-3034000 0 Hombres
## 7035 3034000-3035000 0 Hombres
## 7036 3035000-3036000 0 Hombres
## 7037 3036000-3037000 0 Hombres
## 7038 3037000-3038000 0 Hombres
## 7039 3038000-3039000 0 Hombres
## 7040 3039000-3040000 0 Hombres
## 7041 3040000-3041000 0 Hombres
## 7042 3041000-3042000 0 Hombres
## 7043 3042000-3043000 0 Hombres
## 7044 3043000-3044000 0 Hombres
## 7045 3044000-3045000 0 Hombres
## 7046 3045000-3046000 0 Hombres
## 7047 3046000-3047000 0 Hombres
## 7048 3047000-3048000 0 Hombres
## 7049 3048000-3049000 0 Hombres
## 7050 3049000-3050000 0 Hombres
## 7051 3050000-3051000 0 Hombres
## 7052 3051000-3052000 0 Hombres
## 7053 3052000-3053000 0 Hombres
## 7054 3053000-3054000 0 Hombres
## 7055 3054000-3055000 0 Hombres
## 7056 3055000-3056000 0 Hombres
## 7057 3056000-3057000 0 Hombres
## 7058 3057000-3058000 0 Hombres
## 7059 3058000-3059000 0 Hombres
## 7060 3059000-3060000 0 Hombres
## 7061 3060000-3061000 0 Hombres
## 7062 3061000-3062000 0 Hombres
## 7063 3062000-3063000 0 Hombres
## 7064 3063000-3064000 0 Hombres
## 7065 3064000-3065000 0 Hombres
## 7066 3065000-3066000 0 Hombres
## 7067 3066000-3067000 0 Hombres
## 7068 3067000-3068000 0 Hombres
## 7069 3068000-3069000 0 Hombres
## 7070 3069000-3070000 0 Hombres
## 7071 3070000-3071000 0 Hombres
## 7072 3071000-3072000 0 Hombres
## 7073 3072000-3073000 0 Hombres
## 7074 3073000-3074000 0 Hombres
## 7075 3074000-3075000 0 Hombres
## 7076 3075000-3076000 0 Hombres
## 7077 3076000-3077000 0 Hombres
## 7078 3077000-3078000 0 Hombres
## 7079 3078000-3079000 0 Hombres
## 7080 3079000-3080000 0 Hombres
## 7081 3080000-3081000 0 Hombres
## 7082 3081000-3082000 0 Hombres
## 7083 3082000-3083000 0 Hombres
## 7084 3083000-3084000 0 Hombres
## 7085 3084000-3085000 0 Hombres
## 7086 3085000-3086000 0 Hombres
## 7087 3086000-3087000 0 Hombres
## 7088 3087000-3088000 0 Hombres
## 7089 3088000-3089000 0 Hombres
## 7090 3089000-3090000 0 Hombres
## 7091 3090000-3091000 0 Hombres
## 7092 3091000-3092000 0 Hombres
## 7093 3092000-3093000 0 Hombres
## 7094 3093000-3094000 0 Hombres
## 7095 3094000-3095000 0 Hombres
## 7096 3095000-3096000 0 Hombres
## 7097 3096000-3097000 0 Hombres
## 7098 3097000-3098000 0 Hombres
## 7099 3098000-3099000 0 Hombres
## 7100 3099000-3100000 0 Hombres
## 7101 3100000-3101000 0 Hombres
## 7102 3101000-3102000 0 Hombres
## 7103 3102000-3103000 0 Hombres
## 7104 3103000-3104000 0 Hombres
## 7105 3104000-3105000 0 Hombres
## 7106 3105000-3106000 0 Hombres
## 7107 3106000-3107000 0 Hombres
## 7108 3107000-3108000 0 Hombres
## 7109 3108000-3109000 0 Hombres
## 7110 3109000-3110000 0 Hombres
## 7111 3110000-3111000 0 Hombres
## 7112 3111000-3112000 0 Hombres
## 7113 3112000-3113000 0 Hombres
## 7114 3113000-3114000 0 Hombres
## 7115 3114000-3115000 0 Hombres
## 7116 3115000-3116000 0 Hombres
## 7117 3116000-3117000 0 Hombres
## 7118 3117000-3118000 0 Hombres
## 7119 3118000-3119000 0 Hombres
## 7120 3119000-3120000 0 Hombres
## 7121 3120000-3121000 0 Hombres
## 7122 3121000-3122000 0 Hombres
## 7123 3122000-3123000 0 Hombres
## 7124 3123000-3124000 0 Hombres
## 7125 3124000-3125000 0 Hombres
## 7126 3125000-3126000 0 Hombres
## 7127 3126000-3127000 0 Hombres
## 7128 3127000-3128000 0 Hombres
## 7129 3128000-3129000 0 Hombres
## 7130 3129000-3130000 0 Hombres
## 7131 3130000-3131000 0 Hombres
## 7132 3131000-3132000 0 Hombres
## 7133 3132000-3133000 0 Hombres
## 7134 3133000-3134000 0 Hombres
## 7135 3134000-3135000 0 Hombres
## 7136 3135000-3136000 0 Hombres
## 7137 3136000-3137000 0 Hombres
## 7138 3137000-3138000 0 Hombres
## 7139 3138000-3139000 0 Hombres
## 7140 3139000-3140000 0 Hombres
## 7141 3140000-3141000 0 Hombres
## 7142 3141000-3142000 0 Hombres
## 7143 3142000-3143000 0 Hombres
## 7144 3143000-3144000 0 Hombres
## 7145 3144000-3145000 0 Hombres
## 7146 3145000-3146000 0 Hombres
## 7147 3146000-3147000 0 Hombres
## 7148 3147000-3148000 0 Hombres
## 7149 3148000-3149000 0 Hombres
## 7150 3149000-3150000 0 Hombres
## 7151 3150000-3151000 0 Hombres
## 7152 3151000-3152000 0 Hombres
## 7153 3152000-3153000 0 Hombres
## 7154 3153000-3154000 0 Hombres
## 7155 3154000-3155000 0 Hombres
## 7156 3155000-3156000 0 Hombres
## 7157 3156000-3157000 0 Hombres
## 7158 3157000-3158000 0 Hombres
## 7159 3158000-3159000 0 Hombres
## 7160 3159000-3160000 0 Hombres
## 7161 3160000-3161000 0 Hombres
## 7162 3161000-3162000 0 Hombres
## 7163 3162000-3163000 0 Hombres
## 7164 3163000-3164000 0 Hombres
## 7165 3164000-3165000 0 Hombres
## 7166 3165000-3166000 0 Hombres
## 7167 3166000-3167000 0 Hombres
## 7168 3167000-3168000 0 Hombres
## 7169 3168000-3169000 0 Hombres
## 7170 3169000-3170000 0 Hombres
## 7171 3170000-3171000 0 Hombres
## 7172 3171000-3172000 0 Hombres
## 7173 3172000-3173000 0 Hombres
## 7174 3173000-3174000 0 Hombres
## 7175 3174000-3175000 0 Hombres
## 7176 3175000-3176000 0 Hombres
## 7177 3176000-3177000 0 Hombres
## 7178 3177000-3178000 0 Hombres
## 7179 3178000-3179000 0 Hombres
## 7180 3179000-3180000 0 Hombres
## 7181 3180000-3181000 0 Hombres
## 7182 3181000-3182000 0 Hombres
## 7183 3182000-3183000 0 Hombres
## 7184 3183000-3184000 0 Hombres
## 7185 3184000-3185000 0 Hombres
## 7186 3185000-3186000 0 Hombres
## 7187 3186000-3187000 0 Hombres
## 7188 3187000-3188000 0 Hombres
## 7189 3188000-3189000 0 Hombres
## 7190 3189000-3190000 0 Hombres
## 7191 3190000-3191000 0 Hombres
## 7192 3191000-3192000 0 Hombres
## 7193 3192000-3193000 0 Hombres
## 7194 3193000-3194000 0 Hombres
## 7195 3194000-3195000 0 Hombres
## 7196 3195000-3196000 0 Hombres
## 7197 3196000-3197000 0 Hombres
## 7198 3197000-3198000 0 Hombres
## 7199 3198000-3199000 0 Hombres
## 7200 3199000-3200000 0 Hombres
## 7201 3200000-3201000 0 Hombres
## 7202 3201000-3202000 0 Hombres
## 7203 3202000-3203000 0 Hombres
## 7204 3203000-3204000 0 Hombres
## 7205 3204000-3205000 0 Hombres
## 7206 3205000-3206000 0 Hombres
## 7207 3206000-3207000 0 Hombres
## 7208 3207000-3208000 0 Hombres
## 7209 3208000-3209000 0 Hombres
## 7210 3209000-3210000 0 Hombres
## 7211 3210000-3211000 0 Hombres
## 7212 3211000-3212000 0 Hombres
## 7213 3212000-3213000 0 Hombres
## 7214 3213000-3214000 0 Hombres
## 7215 3214000-3215000 0 Hombres
## 7216 3215000-3216000 0 Hombres
## 7217 3216000-3217000 0 Hombres
## 7218 3217000-3218000 0 Hombres
## 7219 3218000-3219000 0 Hombres
## 7220 3219000-3220000 0 Hombres
## 7221 3220000-3221000 0 Hombres
## 7222 3221000-3222000 0 Hombres
## 7223 3222000-3223000 0 Hombres
## 7224 3223000-3224000 0 Hombres
## 7225 3224000-3225000 0 Hombres
## 7226 3225000-3226000 0 Hombres
## 7227 3226000-3227000 0 Hombres
## 7228 3227000-3228000 0 Hombres
## 7229 3228000-3229000 0 Hombres
## 7230 3229000-3230000 0 Hombres
## 7231 3230000-3231000 0 Hombres
## 7232 3231000-3232000 0 Hombres
## 7233 3232000-3233000 0 Hombres
## 7234 3233000-3234000 0 Hombres
## 7235 3234000-3235000 0 Hombres
## 7236 3235000-3236000 0 Hombres
## 7237 3236000-3237000 0 Hombres
## 7238 3237000-3238000 0 Hombres
## 7239 3238000-3239000 0 Hombres
## 7240 3239000-3240000 0 Hombres
## 7241 3240000-3241000 0 Hombres
## 7242 3241000-3242000 0 Hombres
## 7243 3242000-3243000 0 Hombres
## 7244 3243000-3244000 0 Hombres
## 7245 3244000-3245000 0 Hombres
## 7246 3245000-3246000 0 Hombres
## 7247 3246000-3247000 0 Hombres
## 7248 3247000-3248000 0 Hombres
## 7249 3248000-3249000 0 Hombres
## 7250 3249000-3250000 0 Hombres
## 7251 3250000-3251000 0 Hombres
## 7252 3251000-3252000 0 Hombres
## 7253 3252000-3253000 0 Hombres
## 7254 3253000-3254000 0 Hombres
## 7255 3254000-3255000 0 Hombres
## 7256 3255000-3256000 0 Hombres
## 7257 3256000-3257000 0 Hombres
## 7258 3257000-3258000 0 Hombres
## 7259 3258000-3259000 0 Hombres
## 7260 3259000-3260000 0 Hombres
## 7261 3260000-3261000 0 Hombres
## 7262 3261000-3262000 0 Hombres
## 7263 3262000-3263000 0 Hombres
## 7264 3263000-3264000 0 Hombres
## 7265 3264000-3265000 0 Hombres
## 7266 3265000-3266000 0 Hombres
## 7267 3266000-3267000 0 Hombres
## 7268 3267000-3268000 0 Hombres
## 7269 3268000-3269000 0 Hombres
## 7270 3269000-3270000 0 Hombres
## 7271 3270000-3271000 0 Hombres
## 7272 3271000-3272000 0 Hombres
## 7273 3272000-3273000 0 Hombres
## 7274 3273000-3274000 0 Hombres
## 7275 3274000-3275000 0 Hombres
## 7276 3275000-3276000 0 Hombres
## 7277 3276000-3277000 0 Hombres
## 7278 3277000-3278000 0 Hombres
## 7279 3278000-3279000 0 Hombres
## 7280 3279000-3280000 0 Hombres
## 7281 3280000-3281000 0 Hombres
## 7282 3281000-3282000 0 Hombres
## 7283 3282000-3283000 0 Hombres
## 7284 3283000-3284000 0 Hombres
## 7285 3284000-3285000 0 Hombres
## 7286 3285000-3286000 0 Hombres
## 7287 3286000-3287000 0 Hombres
## 7288 3287000-3288000 0 Hombres
## 7289 3288000-3289000 0 Hombres
## 7290 3289000-3290000 0 Hombres
## 7291 3290000-3291000 0 Hombres
## 7292 3291000-3292000 0 Hombres
## 7293 3292000-3293000 0 Hombres
## 7294 3293000-3294000 0 Hombres
## 7295 3294000-3295000 0 Hombres
## 7296 3295000-3296000 0 Hombres
## 7297 3296000-3297000 0 Hombres
## 7298 3297000-3298000 0 Hombres
## 7299 3298000-3299000 0 Hombres
## 7300 3299000-3300000 0 Hombres
## 7301 3300000-3301000 0 Hombres
## 7302 3301000-3302000 0 Hombres
## 7303 3302000-3303000 0 Hombres
## 7304 3303000-3304000 0 Hombres
## 7305 3304000-3305000 0 Hombres
## 7306 3305000-3306000 0 Hombres
## 7307 3306000-3307000 0 Hombres
## 7308 3307000-3308000 0 Hombres
## 7309 3308000-3309000 0 Hombres
## 7310 3309000-3310000 0 Hombres
## 7311 3310000-3311000 0 Hombres
## 7312 3311000-3312000 0 Hombres
## 7313 3312000-3313000 0 Hombres
## 7314 3313000-3314000 0 Hombres
## 7315 3314000-3315000 0 Hombres
## 7316 3315000-3316000 0 Hombres
## 7317 3316000-3317000 0 Hombres
## 7318 3317000-3318000 0 Hombres
## 7319 3318000-3319000 0 Hombres
## 7320 3319000-3320000 0 Hombres
## 7321 3320000-3321000 0 Hombres
## 7322 3321000-3322000 0 Hombres
## 7323 3322000-3323000 0 Hombres
## 7324 3323000-3324000 0 Hombres
## 7325 3324000-3325000 0 Hombres
## 7326 3325000-3326000 0 Hombres
## 7327 3326000-3327000 0 Hombres
## 7328 3327000-3328000 0 Hombres
## 7329 3328000-3329000 0 Hombres
## 7330 3329000-3330000 0 Hombres
## 7331 3330000-3331000 0 Hombres
## 7332 3331000-3332000 0 Hombres
## 7333 3332000-3333000 0 Hombres
## 7334 3333000-3334000 0 Hombres
## 7335 3334000-3335000 0 Hombres
## 7336 3335000-3336000 0 Hombres
## 7337 3336000-3337000 0 Hombres
## 7338 3337000-3338000 0 Hombres
## 7339 3338000-3339000 0 Hombres
## 7340 3339000-3340000 0 Hombres
## 7341 3340000-3341000 0 Hombres
## 7342 3341000-3342000 0 Hombres
## 7343 3342000-3343000 0 Hombres
## 7344 3343000-3344000 0 Hombres
## 7345 3344000-3345000 0 Hombres
## 7346 3345000-3346000 0 Hombres
## 7347 3346000-3347000 0 Hombres
## 7348 3347000-3348000 0 Hombres
## 7349 3348000-3349000 0 Hombres
## 7350 3349000-3350000 0 Hombres
## 7351 3350000-3351000 0 Hombres
## 7352 3351000-3352000 0 Hombres
## 7353 3352000-3353000 0 Hombres
## 7354 3353000-3354000 0 Hombres
## 7355 3354000-3355000 0 Hombres
## 7356 3355000-3356000 0 Hombres
## 7357 3356000-3357000 0 Hombres
## 7358 3357000-3358000 0 Hombres
## 7359 3358000-3359000 0 Hombres
## 7360 3359000-3360000 0 Hombres
## 7361 3360000-3361000 0 Hombres
## 7362 3361000-3362000 0 Hombres
## 7363 3362000-3363000 0 Hombres
## 7364 3363000-3364000 0 Hombres
## 7365 3364000-3365000 0 Hombres
## 7366 3365000-3366000 0 Hombres
## 7367 3366000-3367000 0 Hombres
## 7368 3367000-3368000 0 Hombres
## 7369 3368000-3369000 0 Hombres
## 7370 3369000-3370000 0 Hombres
## 7371 3370000-3371000 0 Hombres
## 7372 3371000-3372000 0 Hombres
## 7373 3372000-3373000 0 Hombres
## 7374 3373000-3374000 0 Hombres
## 7375 3374000-3375000 0 Hombres
## 7376 3375000-3376000 0 Hombres
## 7377 3376000-3377000 0 Hombres
## 7378 3377000-3378000 0 Hombres
## 7379 3378000-3379000 0 Hombres
## 7380 3379000-3380000 0 Hombres
## 7381 3380000-3381000 0 Hombres
## 7382 3381000-3382000 0 Hombres
## 7383 3382000-3383000 0 Hombres
## 7384 3383000-3384000 0 Hombres
## 7385 3384000-3385000 0 Hombres
## 7386 3385000-3386000 0 Hombres
## 7387 3386000-3387000 0 Hombres
## 7388 3387000-3388000 0 Hombres
## 7389 3388000-3389000 0 Hombres
## 7390 3389000-3390000 0 Hombres
## 7391 3390000-3391000 0 Hombres
## 7392 3391000-3392000 0 Hombres
## 7393 3392000-3393000 0 Hombres
## 7394 3393000-3394000 0 Hombres
## 7395 3394000-3395000 0 Hombres
## 7396 3395000-3396000 0 Hombres
## 7397 3396000-3397000 0 Hombres
## 7398 3397000-3398000 0 Hombres
## 7399 3398000-3399000 0 Hombres
## 7400 3399000-3400000 0 Hombres
## 7401 3400000-3401000 0 Hombres
## 7402 3401000-3402000 0 Hombres
## 7403 3402000-3403000 0 Hombres
## 7404 3403000-3404000 0 Hombres
## 7405 3404000-3405000 0 Hombres
## 7406 3405000-3406000 0 Hombres
## 7407 3406000-3407000 0 Hombres
## 7408 3407000-3408000 0 Hombres
## 7409 3408000-3409000 0 Hombres
## 7410 3409000-3410000 0 Hombres
## 7411 3410000-3411000 0 Hombres
## 7412 3411000-3412000 0 Hombres
## 7413 3412000-3413000 0 Hombres
## 7414 3413000-3414000 0 Hombres
## 7415 3414000-3415000 0 Hombres
## 7416 3415000-3416000 0 Hombres
## 7417 3416000-3417000 0 Hombres
## 7418 3417000-3418000 0 Hombres
## 7419 3418000-3419000 0 Hombres
## 7420 3419000-3420000 0 Hombres
## 7421 3420000-3421000 0 Hombres
## 7422 3421000-3422000 0 Hombres
## 7423 3422000-3423000 0 Hombres
## 7424 3423000-3424000 0 Hombres
## 7425 3424000-3425000 0 Hombres
## 7426 3425000-3426000 0 Hombres
## 7427 3426000-3427000 0 Hombres
## 7428 3427000-3428000 0 Hombres
## 7429 3428000-3429000 0 Hombres
## 7430 3429000-3430000 0 Hombres
## 7431 3430000-3431000 0 Hombres
## 7432 3431000-3432000 0 Hombres
## 7433 3432000-3433000 0 Hombres
## 7434 3433000-3434000 0 Hombres
## 7435 3434000-3435000 0 Hombres
## 7436 3435000-3436000 0 Hombres
## 7437 3436000-3437000 0 Hombres
## 7438 3437000-3438000 0 Hombres
## 7439 3438000-3439000 0 Hombres
## 7440 3439000-3440000 0 Hombres
## 7441 3440000-3441000 0 Hombres
## 7442 3441000-3442000 0 Hombres
## 7443 3442000-3443000 0 Hombres
## 7444 3443000-3444000 0 Hombres
## 7445 3444000-3445000 0 Hombres
## 7446 3445000-3446000 0 Hombres
## 7447 3446000-3447000 0 Hombres
## 7448 3447000-3448000 0 Hombres
## 7449 3448000-3449000 0 Hombres
## 7450 3449000-3450000 0 Hombres
## 7451 3450000-3451000 0 Hombres
## 7452 3451000-3452000 0 Hombres
## 7453 3452000-3453000 0 Hombres
## 7454 3453000-3454000 0 Hombres
## 7455 3454000-3455000 0 Hombres
## 7456 3455000-3456000 0 Hombres
## 7457 3456000-3457000 0 Hombres
## 7458 3457000-3458000 0 Hombres
## 7459 3458000-3459000 0 Hombres
## 7460 3459000-3460000 0 Hombres
## 7461 3460000-3461000 0 Hombres
## 7462 3461000-3462000 0 Hombres
## 7463 3462000-3463000 0 Hombres
## 7464 3463000-3464000 0 Hombres
## 7465 3464000-3465000 0 Hombres
## 7466 3465000-3466000 0 Hombres
## 7467 3466000-3467000 0 Hombres
## 7468 3467000-3468000 0 Hombres
## 7469 3468000-3469000 0 Hombres
## 7470 3469000-3470000 0 Hombres
## 7471 3470000-3471000 0 Hombres
## 7472 3471000-3472000 0 Hombres
## 7473 3472000-3473000 0 Hombres
## 7474 3473000-3474000 0 Hombres
## 7475 3474000-3475000 0 Hombres
## 7476 3475000-3476000 0 Hombres
## 7477 3476000-3477000 0 Hombres
## 7478 3477000-3478000 0 Hombres
## 7479 3478000-3479000 0 Hombres
## 7480 3479000-3480000 0 Hombres
## 7481 3480000-3481000 0 Hombres
## 7482 3481000-3482000 0 Hombres
## 7483 3482000-3483000 0 Hombres
## 7484 3483000-3484000 0 Hombres
## 7485 3484000-3485000 0 Hombres
## 7486 3485000-3486000 0 Hombres
## 7487 3486000-3487000 0 Hombres
## 7488 3487000-3488000 0 Hombres
## 7489 3488000-3489000 0 Hombres
## 7490 3489000-3490000 0 Hombres
## 7491 3490000-3491000 0 Hombres
## 7492 3491000-3492000 0 Hombres
## 7493 3492000-3493000 0 Hombres
## 7494 3493000-3494000 0 Hombres
## 7495 3494000-3495000 0 Hombres
## 7496 3495000-3496000 0 Hombres
## 7497 3496000-3497000 0 Hombres
## 7498 3497000-3498000 0 Hombres
## 7499 3498000-3499000 0 Hombres
## 7500 3499000-3500000 0 Hombres
## 7501 3500000-3501000 0 Hombres
## 7502 3501000-3502000 0 Hombres
## 7503 3502000-3503000 0 Hombres
## 7504 3503000-3504000 0 Hombres
## 7505 3504000-3505000 0 Hombres
## 7506 3505000-3506000 0 Hombres
## 7507 3506000-3507000 0 Hombres
## 7508 3507000-3508000 0 Hombres
## 7509 3508000-3509000 0 Hombres
## 7510 3509000-3510000 0 Hombres
## 7511 3510000-3511000 0 Hombres
## 7512 3511000-3512000 0 Hombres
## 7513 3512000-3513000 0 Hombres
## 7514 3513000-3514000 0 Hombres
## 7515 3514000-3515000 0 Hombres
## 7516 3515000-3516000 0 Hombres
## 7517 3516000-3517000 0 Hombres
## 7518 3517000-3518000 0 Hombres
## 7519 3518000-3519000 0 Hombres
## 7520 3519000-3520000 0 Hombres
## 7521 3520000-3521000 0 Hombres
## 7522 3521000-3522000 0 Hombres
## 7523 3522000-3523000 0 Hombres
## 7524 3523000-3524000 0 Hombres
## 7525 3524000-3525000 0 Hombres
## 7526 3525000-3526000 0 Hombres
## 7527 3526000-3527000 0 Hombres
## 7528 3527000-3528000 0 Hombres
## 7529 3528000-3529000 0 Hombres
## 7530 3529000-3530000 0 Hombres
## 7531 3530000-3531000 0 Hombres
## 7532 3531000-3532000 0 Hombres
## 7533 3532000-3533000 0 Hombres
## 7534 3533000-3534000 0 Hombres
## 7535 3534000-3535000 0 Hombres
## 7536 3535000-3536000 0 Hombres
## 7537 3536000-3537000 0 Hombres
## 7538 3537000-3538000 0 Hombres
## 7539 3538000-3539000 0 Hombres
## 7540 3539000-3540000 0 Hombres
## 7541 3540000-3541000 0 Hombres
## 7542 3541000-3542000 0 Hombres
## 7543 3542000-3543000 0 Hombres
## 7544 3543000-3544000 0 Hombres
## 7545 3544000-3545000 0 Hombres
## 7546 3545000-3546000 0 Hombres
## 7547 3546000-3547000 0 Hombres
## 7548 3547000-3548000 0 Hombres
## 7549 3548000-3549000 0 Hombres
## 7550 3549000-3550000 0 Hombres
## 7551 3550000-3551000 0 Hombres
## 7552 3551000-3552000 0 Hombres
## 7553 3552000-3553000 0 Hombres
## 7554 3553000-3554000 0 Hombres
## 7555 3554000-3555000 0 Hombres
## 7556 3555000-3556000 0 Hombres
## 7557 3556000-3557000 0 Hombres
## 7558 3557000-3558000 0 Hombres
## 7559 3558000-3559000 0 Hombres
## 7560 3559000-3560000 0 Hombres
## 7561 3560000-3561000 0 Hombres
## 7562 3561000-3562000 0 Hombres
## 7563 3562000-3563000 0 Hombres
## 7564 3563000-3564000 0 Hombres
## 7565 3564000-3565000 0 Hombres
## 7566 3565000-3566000 0 Hombres
## 7567 3566000-3567000 0 Hombres
## 7568 3567000-3568000 0 Hombres
## 7569 3568000-3569000 0 Hombres
## 7570 3569000-3570000 0 Hombres
## 7571 3570000-3571000 0 Hombres
## 7572 3571000-3572000 0 Hombres
## 7573 3572000-3573000 0 Hombres
## 7574 3573000-3574000 0 Hombres
## 7575 3574000-3575000 0 Hombres
## 7576 3575000-3576000 0 Hombres
## 7577 3576000-3577000 0 Hombres
## 7578 3577000-3578000 0 Hombres
## 7579 3578000-3579000 0 Hombres
## 7580 3579000-3580000 0 Hombres
## 7581 3580000-3581000 0 Hombres
## 7582 3581000-3582000 0 Hombres
## 7583 3582000-3583000 0 Hombres
## 7584 3583000-3584000 0 Hombres
## 7585 3584000-3585000 0 Hombres
## 7586 3585000-3586000 0 Hombres
## 7587 3586000-3587000 0 Hombres
## 7588 3587000-3588000 0 Hombres
## 7589 3588000-3589000 0 Hombres
## 7590 3589000-3590000 0 Hombres
## 7591 3590000-3591000 0 Hombres
## 7592 3591000-3592000 0 Hombres
## 7593 3592000-3593000 0 Hombres
## 7594 3593000-3594000 0 Hombres
## 7595 3594000-3595000 0 Hombres
## 7596 3595000-3596000 0 Hombres
## 7597 3596000-3597000 0 Hombres
## 7598 3597000-3598000 0 Hombres
## 7599 3598000-3599000 0 Hombres
## 7600 3599000-3600000 0 Hombres
## 7601 3600000-3601000 0 Hombres
## 7602 3601000-3602000 0 Hombres
## 7603 3602000-3603000 0 Hombres
## 7604 3603000-3604000 0 Hombres
## 7605 3604000-3605000 0 Hombres
## 7606 3605000-3606000 0 Hombres
## 7607 3606000-3607000 0 Hombres
## 7608 3607000-3608000 0 Hombres
## 7609 3608000-3609000 0 Hombres
## 7610 3609000-3610000 0 Hombres
## 7611 3610000-3611000 0 Hombres
## 7612 3611000-3612000 0 Hombres
## 7613 3612000-3613000 0 Hombres
## 7614 3613000-3614000 0 Hombres
## 7615 3614000-3615000 0 Hombres
## 7616 3615000-3616000 0 Hombres
## 7617 3616000-3617000 0 Hombres
## 7618 3617000-3618000 0 Hombres
## 7619 3618000-3619000 0 Hombres
## 7620 3619000-3620000 0 Hombres
## 7621 3620000-3621000 0 Hombres
## 7622 3621000-3622000 0 Hombres
## 7623 3622000-3623000 0 Hombres
## 7624 3623000-3624000 0 Hombres
## 7625 3624000-3625000 0 Hombres
## 7626 3625000-3626000 0 Hombres
## 7627 3626000-3627000 0 Hombres
## 7628 3627000-3628000 0 Hombres
## 7629 3628000-3629000 0 Hombres
## 7630 3629000-3630000 0 Hombres
## 7631 3630000-3631000 0 Hombres
## 7632 3631000-3632000 0 Hombres
## 7633 3632000-3633000 0 Hombres
## 7634 3633000-3634000 0 Hombres
## 7635 3634000-3635000 0 Hombres
## 7636 3635000-3636000 0 Hombres
## 7637 3636000-3637000 0 Hombres
## 7638 3637000-3638000 0 Hombres
## 7639 3638000-3639000 0 Hombres
## 7640 3639000-3640000 0 Hombres
## 7641 3640000-3641000 0 Hombres
## 7642 3641000-3642000 0 Hombres
## 7643 3642000-3643000 0 Hombres
## 7644 3643000-3644000 0 Hombres
## 7645 3644000-3645000 0 Hombres
## 7646 3645000-3646000 0 Hombres
## 7647 3646000-3647000 0 Hombres
## 7648 3647000-3648000 0 Hombres
## 7649 3648000-3649000 0 Hombres
## 7650 3649000-3650000 0 Hombres
## 7651 3650000-3651000 0 Hombres
## 7652 3651000-3652000 0 Hombres
## 7653 3652000-3653000 0 Hombres
## 7654 3653000-3654000 0 Hombres
## 7655 3654000-3655000 0 Hombres
## 7656 3655000-3656000 0 Hombres
## 7657 3656000-3657000 0 Hombres
## 7658 3657000-3658000 0 Hombres
## 7659 3658000-3659000 0 Hombres
## 7660 3659000-3660000 0 Hombres
## 7661 3660000-3661000 0 Hombres
## 7662 3661000-3662000 0 Hombres
## 7663 3662000-3663000 0 Hombres
## 7664 3663000-3664000 0 Hombres
## 7665 3664000-3665000 0 Hombres
## 7666 3665000-3666000 0 Hombres
## 7667 3666000-3667000 0 Hombres
## 7668 3667000-3668000 0 Hombres
## 7669 3668000-3669000 0 Hombres
## 7670 3669000-3670000 0 Hombres
## 7671 3670000-3671000 0 Hombres
## 7672 3671000-3672000 0 Hombres
## 7673 3672000-3673000 0 Hombres
## 7674 3673000-3674000 0 Hombres
## 7675 3674000-3675000 0 Hombres
## 7676 3675000-3676000 0 Hombres
## 7677 3676000-3677000 0 Hombres
## 7678 3677000-3678000 0 Hombres
## 7679 3678000-3679000 0 Hombres
## 7680 3679000-3680000 0 Hombres
## 7681 3680000-3681000 0 Hombres
## 7682 3681000-3682000 0 Hombres
## 7683 3682000-3683000 0 Hombres
## 7684 3683000-3684000 0 Hombres
## 7685 3684000-3685000 0 Hombres
## 7686 3685000-3686000 0 Hombres
## 7687 3686000-3687000 0 Hombres
## 7688 3687000-3688000 0 Hombres
## 7689 3688000-3689000 0 Hombres
## 7690 3689000-3690000 0 Hombres
## 7691 3690000-3691000 0 Hombres
## 7692 3691000-3692000 0 Hombres
## 7693 3692000-3693000 0 Hombres
## 7694 3693000-3694000 0 Hombres
## 7695 3694000-3695000 0 Hombres
## 7696 3695000-3696000 0 Hombres
## 7697 3696000-3697000 0 Hombres
## 7698 3697000-3698000 0 Hombres
## 7699 3698000-3699000 0 Hombres
## 7700 3699000-3700000 0 Hombres
## 7701 3700000-3701000 0 Hombres
## 7702 3701000-3702000 0 Hombres
## 7703 3702000-3703000 0 Hombres
## 7704 3703000-3704000 0 Hombres
## 7705 3704000-3705000 0 Hombres
## 7706 3705000-3706000 0 Hombres
## 7707 3706000-3707000 0 Hombres
## 7708 3707000-3708000 0 Hombres
## 7709 3708000-3709000 0 Hombres
## 7710 3709000-3710000 0 Hombres
## 7711 3710000-3711000 0 Hombres
## 7712 3711000-3712000 0 Hombres
## 7713 3712000-3713000 0 Hombres
## 7714 3713000-3714000 0 Hombres
## 7715 3714000-3715000 0 Hombres
## 7716 3715000-3716000 0 Hombres
## 7717 3716000-3717000 0 Hombres
## 7718 3717000-3718000 0 Hombres
## 7719 3718000-3719000 0 Hombres
## 7720 3719000-3720000 0 Hombres
## 7721 3720000-3721000 0 Hombres
## 7722 3721000-3722000 0 Hombres
## 7723 3722000-3723000 0 Hombres
## 7724 3723000-3724000 0 Hombres
## 7725 3724000-3725000 0 Hombres
## 7726 3725000-3726000 0 Hombres
## 7727 3726000-3727000 0 Hombres
## 7728 3727000-3728000 0 Hombres
## 7729 3728000-3729000 0 Hombres
## 7730 3729000-3730000 0 Hombres
## 7731 3730000-3731000 0 Hombres
## 7732 3731000-3732000 0 Hombres
## 7733 3732000-3733000 0 Hombres
## 7734 3733000-3734000 0 Hombres
## 7735 3734000-3735000 0 Hombres
## 7736 3735000-3736000 0 Hombres
## 7737 3736000-3737000 0 Hombres
## 7738 3737000-3738000 0 Hombres
## 7739 3738000-3739000 0 Hombres
## 7740 3739000-3740000 0 Hombres
## 7741 3740000-3741000 0 Hombres
## 7742 3741000-3742000 0 Hombres
## 7743 3742000-3743000 0 Hombres
## 7744 3743000-3744000 0 Hombres
## 7745 3744000-3745000 0 Hombres
## 7746 3745000-3746000 0 Hombres
## 7747 3746000-3747000 0 Hombres
## 7748 3747000-3748000 0 Hombres
## 7749 3748000-3749000 0 Hombres
## 7750 3749000-3750000 0 Hombres
## 7751 3750000-3751000 0 Hombres
## 7752 3751000-3752000 0 Hombres
## 7753 3752000-3753000 0 Hombres
## 7754 3753000-3754000 0 Hombres
## 7755 3754000-3755000 0 Hombres
## 7756 3755000-3756000 0 Hombres
## 7757 3756000-3757000 0 Hombres
## 7758 3757000-3758000 0 Hombres
## 7759 3758000-3759000 0 Hombres
## 7760 3759000-3760000 0 Hombres
## 7761 3760000-3761000 0 Hombres
## 7762 3761000-3762000 0 Hombres
## 7763 3762000-3763000 0 Hombres
## 7764 3763000-3764000 0 Hombres
## 7765 3764000-3765000 0 Hombres
## 7766 3765000-3766000 0 Hombres
## 7767 3766000-3767000 0 Hombres
## 7768 3767000-3768000 0 Hombres
## 7769 3768000-3769000 0 Hombres
## 7770 3769000-3770000 0 Hombres
## 7771 3770000-3771000 0 Hombres
## 7772 3771000-3772000 0 Hombres
## 7773 3772000-3773000 0 Hombres
## 7774 3773000-3774000 0 Hombres
## 7775 3774000-3775000 0 Hombres
## 7776 3775000-3776000 0 Hombres
## 7777 3776000-3777000 0 Hombres
## 7778 3777000-3778000 0 Hombres
## 7779 3778000-3779000 0 Hombres
## 7780 3779000-3780000 0 Hombres
## 7781 3780000-3781000 0 Hombres
## 7782 3781000-3782000 0 Hombres
## 7783 3782000-3783000 0 Hombres
## 7784 3783000-3784000 0 Hombres
## 7785 3784000-3785000 0 Hombres
## 7786 3785000-3786000 0 Hombres
## 7787 3786000-3787000 0 Hombres
## 7788 3787000-3788000 0 Hombres
## 7789 3788000-3789000 0 Hombres
## 7790 3789000-3790000 0 Hombres
## 7791 3790000-3791000 0 Hombres
## 7792 3791000-3792000 0 Hombres
## 7793 3792000-3793000 0 Hombres
## 7794 3793000-3794000 0 Hombres
## 7795 3794000-3795000 0 Hombres
## 7796 3795000-3796000 0 Hombres
## 7797 3796000-3797000 0 Hombres
## 7798 3797000-3798000 0 Hombres
## 7799 3798000-3799000 0 Hombres
## 7800 3799000-3800000 0 Hombres
## 7801 3800000-3801000 0 Hombres
## 7802 3801000-3802000 0 Hombres
## 7803 3802000-3803000 0 Hombres
## 7804 3803000-3804000 0 Hombres
## 7805 3804000-3805000 0 Hombres
## 7806 3805000-3806000 0 Hombres
## 7807 3806000-3807000 0 Hombres
## 7808 3807000-3808000 0 Hombres
## 7809 3808000-3809000 0 Hombres
## 7810 3809000-3810000 0 Hombres
## 7811 3810000-3811000 0 Hombres
## 7812 3811000-3812000 0 Hombres
## 7813 3812000-3813000 0 Hombres
## 7814 3813000-3814000 0 Hombres
## 7815 3814000-3815000 0 Hombres
## 7816 3815000-3816000 0 Hombres
## 7817 3816000-3817000 0 Hombres
## 7818 3817000-3818000 0 Hombres
## 7819 3818000-3819000 0 Hombres
## 7820 3819000-3820000 0 Hombres
## 7821 3820000-3821000 0 Hombres
## 7822 3821000-3822000 0 Hombres
## 7823 3822000-3823000 0 Hombres
## 7824 3823000-3824000 0 Hombres
## 7825 3824000-3825000 0 Hombres
## 7826 3825000-3826000 0 Hombres
## 7827 3826000-3827000 0 Hombres
## 7828 3827000-3828000 0 Hombres
## 7829 3828000-3829000 0 Hombres
## 7830 3829000-3830000 0 Hombres
## 7831 3830000-3831000 0 Hombres
## 7832 3831000-3832000 0 Hombres
## 7833 3832000-3833000 0 Hombres
## 7834 3833000-3834000 0 Hombres
## 7835 3834000-3835000 0 Hombres
## 7836 3835000-3836000 0 Hombres
## 7837 3836000-3837000 0 Hombres
## 7838 3837000-3838000 0 Hombres
## 7839 3838000-3839000 0 Hombres
## 7840 3839000-3840000 0 Hombres
## 7841 3840000-3841000 0 Hombres
## 7842 3841000-3842000 0 Hombres
## 7843 3842000-3843000 0 Hombres
## 7844 3843000-3844000 0 Hombres
## 7845 3844000-3845000 0 Hombres
## 7846 3845000-3846000 0 Hombres
## 7847 3846000-3847000 0 Hombres
## 7848 3847000-3848000 0 Hombres
## 7849 3848000-3849000 0 Hombres
## 7850 3849000-3850000 0 Hombres
## 7851 3850000-3851000 0 Hombres
## 7852 3851000-3852000 0 Hombres
## 7853 3852000-3853000 0 Hombres
## 7854 3853000-3854000 0 Hombres
## 7855 3854000-3855000 0 Hombres
## 7856 3855000-3856000 0 Hombres
## 7857 3856000-3857000 0 Hombres
## 7858 3857000-3858000 0 Hombres
## 7859 3858000-3859000 0 Hombres
## 7860 3859000-3860000 0 Hombres
## 7861 3860000-3861000 0 Hombres
## 7862 3861000-3862000 0 Hombres
## 7863 3862000-3863000 0 Hombres
## 7864 3863000-3864000 0 Hombres
## 7865 3864000-3865000 0 Hombres
## 7866 3865000-3866000 0 Hombres
## 7867 3866000-3867000 0 Hombres
## 7868 3867000-3868000 0 Hombres
## 7869 3868000-3869000 0 Hombres
## 7870 3869000-3870000 0 Hombres
## 7871 3870000-3871000 0 Hombres
## 7872 3871000-3872000 0 Hombres
## 7873 3872000-3873000 0 Hombres
## 7874 3873000-3874000 0 Hombres
## 7875 3874000-3875000 0 Hombres
## 7876 3875000-3876000 0 Hombres
## 7877 3876000-3877000 0 Hombres
## 7878 3877000-3878000 0 Hombres
## 7879 3878000-3879000 0 Hombres
## 7880 3879000-3880000 0 Hombres
## 7881 3880000-3881000 0 Hombres
## 7882 3881000-3882000 0 Hombres
## 7883 3882000-3883000 0 Hombres
## 7884 3883000-3884000 0 Hombres
## 7885 3884000-3885000 0 Hombres
## 7886 3885000-3886000 0 Hombres
## 7887 3886000-3887000 0 Hombres
## 7888 3887000-3888000 0 Hombres
## 7889 3888000-3889000 0 Hombres
## 7890 3889000-3890000 0 Hombres
## 7891 3890000-3891000 0 Hombres
## 7892 3891000-3892000 0 Hombres
## 7893 3892000-3893000 0 Hombres
## 7894 3893000-3894000 0 Hombres
## 7895 3894000-3895000 0 Hombres
## 7896 3895000-3896000 0 Hombres
## 7897 3896000-3897000 0 Hombres
## 7898 3897000-3898000 0 Hombres
## 7899 3898000-3899000 0 Hombres
## 7900 3899000-3900000 0 Hombres
## 7901 3900000-3901000 0 Hombres
## 7902 3901000-3902000 0 Hombres
## 7903 3902000-3903000 0 Hombres
## 7904 3903000-3904000 0 Hombres
## 7905 3904000-3905000 0 Hombres
## 7906 3905000-3906000 0 Hombres
## 7907 3906000-3907000 0 Hombres
## 7908 3907000-3908000 0 Hombres
## 7909 3908000-3909000 0 Hombres
## 7910 3909000-3910000 0 Hombres
## 7911 3910000-3911000 0 Hombres
## 7912 3911000-3912000 0 Hombres
## 7913 3912000-3913000 0 Hombres
## 7914 3913000-3914000 0 Hombres
## 7915 3914000-3915000 0 Hombres
## 7916 3915000-3916000 0 Hombres
## 7917 3916000-3917000 0 Hombres
## 7918 3917000-3918000 0 Hombres
## 7919 3918000-3919000 0 Hombres
## 7920 3919000-3920000 0 Hombres
## 7921 3920000-3921000 0 Hombres
## 7922 3921000-3922000 0 Hombres
## 7923 3922000-3923000 0 Hombres
## 7924 3923000-3924000 0 Hombres
## 7925 3924000-3925000 0 Hombres
## 7926 3925000-3926000 0 Hombres
## 7927 3926000-3927000 0 Hombres
## 7928 3927000-3928000 0 Hombres
## 7929 3928000-3929000 0 Hombres
## 7930 3929000-3930000 0 Hombres
## 7931 3930000-3931000 0 Hombres
## 7932 3931000-3932000 0 Hombres
## 7933 3932000-3933000 0 Hombres
## 7934 3933000-3934000 0 Hombres
## 7935 3934000-3935000 0 Hombres
## 7936 3935000-3936000 0 Hombres
## 7937 3936000-3937000 0 Hombres
## 7938 3937000-3938000 0 Hombres
## 7939 3938000-3939000 0 Hombres
## 7940 3939000-3940000 0 Hombres
## 7941 3940000-3941000 0 Hombres
## 7942 3941000-3942000 0 Hombres
## 7943 3942000-3943000 0 Hombres
## 7944 3943000-3944000 0 Hombres
## 7945 3944000-3945000 0 Hombres
## 7946 3945000-3946000 0 Hombres
## 7947 3946000-3947000 0 Hombres
## 7948 3947000-3948000 0 Hombres
## 7949 3948000-3949000 0 Hombres
## 7950 3949000-3950000 0 Hombres
## 7951 3950000-3951000 0 Hombres
## 7952 3951000-3952000 0 Hombres
## 7953 3952000-3953000 0 Hombres
## 7954 3953000-3954000 0 Hombres
## 7955 3954000-3955000 0 Hombres
## 7956 3955000-3956000 0 Hombres
## 7957 3956000-3957000 0 Hombres
## 7958 3957000-3958000 0 Hombres
## 7959 3958000-3959000 0 Hombres
## 7960 3959000-3960000 0 Hombres
## 7961 3960000-3961000 0 Hombres
## 7962 3961000-3962000 0 Hombres
## 7963 3962000-3963000 0 Hombres
## 7964 3963000-3964000 0 Hombres
## 7965 3964000-3965000 0 Hombres
## 7966 3965000-3966000 0 Hombres
## 7967 3966000-3967000 0 Hombres
## 7968 3967000-3968000 0 Hombres
## 7969 3968000-3969000 0 Hombres
## 7970 3969000-3970000 0 Hombres
## 7971 3970000-3971000 0 Hombres
## 7972 3971000-3972000 0 Hombres
## 7973 3972000-3973000 0 Hombres
## 7974 3973000-3974000 0 Hombres
## 7975 3974000-3975000 0 Hombres
## 7976 3975000-3976000 0 Hombres
## 7977 3976000-3977000 0 Hombres
## 7978 3977000-3978000 0 Hombres
## 7979 3978000-3979000 0 Hombres
## 7980 3979000-3980000 0 Hombres
## 7981 3980000-3981000 0 Hombres
## 7982 3981000-3982000 0 Hombres
## 7983 3982000-3983000 0 Hombres
## 7984 3983000-3984000 0 Hombres
## 7985 3984000-3985000 0 Hombres
## 7986 3985000-3986000 0 Hombres
## 7987 3986000-3987000 0 Hombres
## 7988 3987000-3988000 0 Hombres
## 7989 3988000-3989000 0 Hombres
## 7990 3989000-3990000 0 Hombres
## 7991 3990000-3991000 0 Hombres
## 7992 3991000-3992000 0 Hombres
## 7993 3992000-3993000 0 Hombres
## 7994 3993000-3994000 0 Hombres
## 7995 3994000-3995000 0 Hombres
## 7996 3995000-3996000 0 Hombres
## 7997 3996000-3997000 0 Hombres
## 7998 3997000-3998000 0 Hombres
## 7999 3998000-3999000 0 Hombres
## 8000 3999000-4e+06 27 Hombreslibrary(ggplot2)
library(dplyr)
# Daten: Bereinigung
female <- datos_basicos3_21$P4_2_mensual
male <- datos_basicos3_21$P4_5_AB_mensual
female <- female[!is.na(female) & female > 0]
male <- male[!is.na(male) & male > 0]
# Einkommensklassen (in Schritten von 10.000; letzter Gruppe >50.000)
breaks <- c(seq(0, 50000, by = 10000), Inf)
labels <- c("0-10 mil", "10-20 mil", "20-30 mil", "30-40 mil", "40-50 mil", ">50 mil")
# Häufigkeiten
df_female <- as.data.frame(table(cut(female, breaks = breaks, labels = labels, right = FALSE)))
colnames(df_female) <- c("Clase_ingreso", "Frecuencia")
df_female$Genero <- "Mujeres"
df_male <- as.data.frame(table(cut(male, breaks = breaks, labels = labels, right = FALSE)))
colnames(df_male) <- c("Clase_ingreso", "Frecuencia")
df_male$Genero <- "Hombres"
# Kombinieren
df_plot <- rbind(df_female, df_male)
# Prozent berechnen
df_plot <- df_plot %>%
group_by(Genero) %>%
mutate(Procentaje = round(100 * Frecuencia / sum(Frecuencia), 1)) %>%
ungroup()
# Balkendiagramm mit Prozentangaben
ggplot(df_plot, aes(x = Clase_ingreso, y = Frecuencia, fill = Genero)) +
geom_bar(stat = "identity", position = position_dodge(width = 0.8)) +
geom_text(aes(label = paste0(Procentaje, "%")),
position = position_dodge(width = 0.8),
vjust = -0.5, size = 3) +
scale_fill_manual(values = c("Mujeres" = "pink", "Hombres" = "lightblue")) +
labs(
title = "Distribución de ingresos mensuales por género 2021",
x = "Clases de ingreso (mensual)",
y = "Número de personas",
fill = "Género"
) +
theme_minimal(base_size = 14) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
library(dplyr)
library(ggplot2)
# --- HILFSFUNKTION: wandelt Periodizität in Monatsfaktor um ---
period_to_month <- function(periodo) {
case_when(
periodo == 1 ~ 4.3, # pro Woche → *4.3
periodo == 2 ~ 2, # zweiwöchentlich → *2
periodo == 3 ~ 1, # monatlich → *1
TRUE ~ NA_real_ # NS/NE → NA
)
}
# ---- FRAUEN 2016 ----
datos_basicos3_16 <- datos_basicos3_16 %>%
mutate(
periodo_f = period_to_month(P4_2_1),
female_2016 = P4_2 * periodo_f
)
# ---- MÄNNER 2016 ----
datos_basicos3_16 <- datos_basicos3_16 %>%
mutate(
periodo_m = period_to_month(P4_5_1_AB),
male_2016 = P4_5_AB * periodo_m
)
# Werte extrahieren + NAs und ≤0 entfernen
female_2016 <- datos_basicos3_16$female_2016
male_2016 <- datos_basicos3_16$male_2016
female_2016 <- female_2016[!is.na(female_2016) & female_2016 > 0]
male_2016 <- male_2016[!is.na(male_2016) & male_2016 > 0]
# Einkommensklassen
breaks <- c(seq(0, 50000, by = 10000), Inf)
labels <- c("0-10 mil", "10-20 mil", "20-30 mil", "30-40 mil", "40-50 mil", ">50 mil")
# Frequenzen berechnen
df_female_16 <- as.data.frame(table(cut(female_2016, breaks = breaks, labels = labels, right = FALSE)))
colnames(df_female_16) <- c("Clase_ingreso", "Frecuencia")
df_female_16$Genero <- "Mujeres"
df_male_16 <- as.data.frame(table(cut(male_2016, breaks = breaks, labels = labels, right = FALSE)))
colnames(df_male_16) <- c("Clase_ingreso", "Frecuencia")
df_male_16$Genero <- "Hombres"
# Kombinieren
df_plot_2016 <- rbind(df_female_16, df_male_16)
# Prozent berechnen
df_plot_2016 <- df_plot_2016 %>%
group_by(Genero) %>%
mutate(Procentaje = round(100 * Frecuencia / sum(Frecuencia), 1)) %>%
ungroup()
# Plot (Identisch wie 2021)
ggplot(df_plot_2016, aes(x = Clase_ingreso, y = Frecuencia, fill = Genero)) +
geom_bar(stat = "identity", position = position_dodge(width = 0.8)) +
geom_text(aes(label = paste0(Procentaje, "%")),
position = position_dodge(width = 0.8),
vjust = -0.5, size = 3) +
scale_fill_manual(values = c("Mujeres" = "pink", "Hombres" = "lightblue")) +
labs(
title = "Distribución de ingresos mensuales por género 2016",
x = "Clases de ingreso (mensual)",
y = "Número de personas",
fill = "Género"
) +
theme_minimal(base_size = 14) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
library(dplyr)
library(ggplot2)
# --------------------------------
# 1) Einkommen monatlich berechnen
# + NA konsequent entfernen
# --------------------------------
datos_ingreso_16 <- datos_basicos3_16 %>%
select(ID_VIV, ID_MUJ, P4_2, P4_2_1) %>%
filter(!is.na(P4_2), !is.na(P4_2_1), P4_2 > 0) %>%
mutate(
factor_mes = case_when(
P4_2_1 == 1 ~ 4.3, # semanal
P4_2_1 == 2 ~ 2, # quincenal
P4_2_1 == 3 ~ 1, # mensual
TRUE ~ NA_real_
),
ingreso_mensual = P4_2 * factor_mes
) %>%
filter(!is.na(ingreso_mensual), ingreso_mensual > 0) %>%
select(ID_VIV, ID_MUJ, ingreso_mensual)
# --------------------------------
# 2) Gewaltvariable vorbereiten
# + NA entfernen
# --------------------------------
violencia_16 <- violec_especif16 %>%
select(ID_VIV, ID_MUJ,
viol16_fis_total,
viol16_psi_total,
viol16_sex_total,
viol16_eco_total) %>%
filter(
!is.na(viol16_fis_total),
!is.na(viol16_psi_total),
!is.na(viol16_sex_total),
!is.na(viol16_eco_total)
) %>%
mutate(
viol16_any_bin = ifelse(
viol16_fis_total +
viol16_psi_total +
viol16_sex_total +
viol16_eco_total > 0, 1, 0
),
viol16_any_disc = factor(
viol16_any_bin,
levels = c(0, 1),
labels = c("No", "Sí")
)
) %>%
select(ID_VIV, ID_MUJ, viol16_any_disc)
# --------------------------------
# 3) Zusammenführen
# --------------------------------
datos_combinados <- inner_join(
datos_ingreso_16,
violencia_16,
by = c("ID_VIV", "ID_MUJ")
)
# --------------------------------
# 4) Einkommensklassen
# --------------------------------
breaks <- c(0, 10000, 20000, 30000, 40000, 50000, Inf)
labels <- c("0–10 mil", "10–20 mil", "20–30 mil",
"30–40 mil", "40–50 mil", ">50 mil")
datos_combinados <- datos_combinados %>%
mutate(
clase_ingreso = cut(
ingreso_mensual,
breaks = breaks,
labels = labels,
right = FALSE
)
) %>%
filter(!is.na(clase_ingreso))
# --------------------------------
# 5) Prozentuale Tabelle
# --------------------------------
resumen_ingreso_violencia <- datos_combinados %>%
group_by(clase_ingreso, viol16_any_disc) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(clase_ingreso) %>%
mutate(
porcentaje = round(100 * n / sum(n), 1),
etiqueta = paste0(porcentaje, "%")
)
# --------------------------------
# 6) Balkendiagramm
# --------------------------------
ggplot(resumen_ingreso_violencia,
aes(x = clase_ingreso, y = porcentaje, fill = viol16_any_disc)) +
geom_col(position = "stack") +
geom_text(
aes(label = etiqueta),
position = position_stack(vjust = 0.5),
color = "white",
size = 3
) +
labs(
title = "Violencia según ingreso mensual de las mujeres (ENDIREH 2016)",
x = "Ingreso mensual (MXN)",
y = "Porcentaje",
fill = "¿Ha vivido violencia?"
) +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
library(dplyr)
ingresos_female_21 <- datos_basicos3_21 %>%
select(ID_VIV, ID_PER, P4_2_mensual) %>%
mutate(
ingreso = as.numeric(as.character(P4_2_mensual))
) %>%
filter(!is.na(ingreso), ingreso > 0)
breaks <- c(seq(0, 50000, by = 10000), Inf)
labels <- c("0–10 mil", "10–20 mil", "20–30 mil",
"30–40 mil", "40–50 mil", ">50 mil")
ingresos_female_21 <- ingresos_female_21 %>%
mutate(
clase_ingreso = cut(
ingreso,
breaks = breaks,
labels = labels,
right = FALSE
)
) %>%
filter(!is.na(clase_ingreso))
violencia_21 <- violec_especif21 %>%
select(ID_VIV, ID_PER, viol21_any_disc) %>%
filter(!is.na(viol21_any_disc))
datos_combinados_21 <- ingresos_female_21 %>%
inner_join(violencia_21, by = c("ID_VIV", "ID_PER"))
tabla_ingreso_violencia_21 <- datos_combinados_21 %>%
group_by(clase_ingreso, viol21_any_disc) %>%
summarise(
n = n(),
.groups = "drop"
) %>%
group_by(clase_ingreso) %>%
mutate(
porcentaje = round(100 * n / sum(n), 1)
) %>%
ungroup() %>%
arrange(clase_ingreso, viol21_any_disc)
# Tabelle anzeigen
tabla_ingreso_violencia_21## # A tibble: 12 × 4
## clase_ingreso viol21_any_disc n porcentaje
## <fct> <fct> <int> <dbl>
## 1 0–10 mil No 16906 52.9
## 2 0–10 mil Sí 15066 47.1
## 3 10–20 mil No 1588 59.3
## 4 10–20 mil Sí 1088 40.7
## 5 20–30 mil No 376 61.5
## 6 20–30 mil Sí 235 38.5
## 7 30–40 mil No 110 61.8
## 8 30–40 mil Sí 68 38.2
## 9 40–50 mil No 46 65.7
## 10 40–50 mil Sí 24 34.3
## 11 >50 mil No 2131 65.5
## 12 >50 mil Sí 1122 34.5library(ggplot2)
ggplot(tabla_ingreso_violencia_21,
aes(x = clase_ingreso,
y = porcentaje,
fill = viol21_any_disc)) +
geom_col(position = "stack") +
geom_text(
aes(label = paste0(porcentaje, "%")),
position = position_stack(vjust = 0.5),
color = "white",
size = 3
) +
labs(
title = "Porcentaje de mujeres que han vivido violencia\nsegún nivel de ingreso mensual (ENDIREH 2021)",
x = "Ingreso mensual",
y = "Porcentaje",
fill = "¿Ha vivido violencia?"
) +
scale_fill_manual(
values = c(
"No" = "lightblue",
"Sí" = "#DDA0DD"
)
) +
theme_minimal(base_size = 13) +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)
)
library(dplyr)
tabla_ingreso_violencia_16 <- datos_combinados %>%
group_by(clase_ingreso, viol16_any_disc) %>%
summarise(
n = n(),
.groups = "drop"
) %>%
group_by(clase_ingreso) %>%
mutate(
porcentaje = round(100 * n / sum(n), 1)
) %>%
ungroup() %>%
arrange(clase_ingreso, viol16_any_disc)
# Tabelle anzeigen
tabla_ingreso_violencia_16## # A tibble: 12 × 4
## clase_ingreso viol16_any_disc n porcentaje
## <fct> <fct> <int> <dbl>
## 1 0–10 mil No 13424 49.9
## 2 0–10 mil Sí 13491 50.1
## 3 10–20 mil No 1727 59.4
## 4 10–20 mil Sí 1180 40.6
## 5 20–30 mil No 349 64
## 6 20–30 mil Sí 196 36
## 7 30–40 mil No 110 61.5
## 8 30–40 mil Sí 69 38.5
## 9 40–50 mil No 38 59.4
## 10 40–50 mil Sí 26 40.6
## 11 >50 mil No 39 61.9
## 12 >50 mil Sí 24 38.1library(dplyr)
library(ggplot2)
library(scales)
# 1. Datensätze zusammenführen
merged_data <- violencia_mujeres %>%
inner_join(datos_basicos3_21 %>% select(ID_VIV, ID_PER, P4_2_mensual),
by = c("ID_VIV", "ID_PER"))
# 2. Einkommensklassen nach Dezilen erstellen
merged_data <- merged_data %>%
filter(!is.na(P4_2_mensual)) %>%
mutate(clase_ingreso = ntile(P4_2_mensual, 10)) # Dezile
# Labels für Dezile erzeugen
quantile_labels <- merged_data %>%
group_by(clase_ingreso) %>%
summarise(rango = paste0(min(P4_2_mensual), "-", max(P4_2_mensual)), .groups = "drop") %>%
arrange(clase_ingreso)
merged_data <- merged_data %>%
left_join(quantile_labels, by = "clase_ingreso") %>%
mutate(clase_ingreso_label = paste0("D", clase_ingreso, " (", rango, ")"))
# 3. Prozentwerte berechnen für Labels
resumen <- merged_data %>%
group_by(clase_ingreso_label, viol21_any_disc) %>%
summarise(count = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(clase_ingreso_label) %>%
mutate(porcentaje = round(100 * count / sum(count), 1))
# 4. Balkendiagramm: Gewalt nach Einkommensdezilen
ggplot(resumen, aes(x = clase_ingreso_label, y = porcentaje, fill = factor(viol21_any_disc))) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(aes(label = paste0(porcentaje, "%")),
position = position_fill(vjust = 0.5), size = 3, color = "white") +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
labs(
x = "Clase de ingreso (Dezile)",
y = "Porcentaje",
fill = "Violencia experimentada",
title = "Proporción de mujeres que han sufrido violencia según clase de ingreso"
) +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(scales)
# 1. Datensätze zusammenführen
merged_data <- violencia_mujeres %>%
inner_join(datos_basicos3_21 %>% select(ID_VIV, ID_PER, P4_2_mensual),
by = c("ID_VIV", "ID_PER"))
# 2. Einkommensklassen nach Dezilen erstellen
merged_data <- merged_data %>%
filter(!is.na(P4_2_mensual)) %>%
mutate(clase_ingreso = ntile(P4_2_mensual, 10)) # Dezile
# Labels für Dezile erzeugen
quantile_labels <- merged_data %>%
group_by(clase_ingreso) %>%
summarise(rango = paste0(min(P4_2_mensual), "-", max(P4_2_mensual)), .groups = "drop") %>%
arrange(clase_ingreso) %>% # sicherstellen, dass Reihenfolge nach Dezilen
mutate(clase_ingreso_label = paste0("D", clase_ingreso, " (", rango, ")"))
merged_data <- merged_data %>%
left_join(quantile_labels, by = "clase_ingreso")
# Reihenfolge als Faktor setzen
merged_data$clase_ingreso_label <- factor(
merged_data$clase_ingreso_label,
levels = quantile_labels$clase_ingreso_label # Reihenfolge von D1 bis D10
)
# Wichtiger Schritt: Reihenfolge der Dezile als Faktor setzen
merged_data$clase_ingreso_label <- factor(merged_data$clase_ingreso_label,
levels = unique(merged_data$clase_ingreso_label))
# 3. Prozentwerte berechnen für Labels
resumen <- merged_data %>%
group_by(clase_ingreso_label, viol21_any_disc) %>%
summarise(count = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(clase_ingreso_label) %>%
mutate(porcentaje = round(100 * count / sum(count), 1)) %>%
ungroup()
# 4. Balkendiagramm: Gewalt nach Einkommensdezilen
ggplot(resumen, aes(x = clase_ingreso_label, y = porcentaje, fill = factor(viol21_any_disc))) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(aes(label = paste0(porcentaje, "%")),
position = position_fill(vjust = 0.5), size = 3, color = "white") +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
labs(
x = "Clase de ingreso (Dezile)",
y = "Proporción (%)",
fill = "Violencia experimentada",
title = "Proporción de mujeres que han sufrido violencia según clase de ingreso"
) +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(scales)
# 1. Datensätze zusammenführen
merged_data <- violencia_mujeres %>%
inner_join(datos_basicos3_21 %>% select(ID_VIV, ID_PER, P4_2_mensual),
by = c("ID_VIV", "ID_PER"))
# 2. Einkommensklassen nach Dezilen erstellen
merged_data <- merged_data %>%
filter(!is.na(P4_2_mensual)) %>%
mutate(clase_ingreso = ntile(P4_2_mensual, 10)) # Dezile
# Labels für Dezile erzeugen und Reihenfolge setzen
quantile_labels <- merged_data %>%
group_by(clase_ingreso) %>%
summarise(rango = paste0(min(P4_2_mensual), "-", max(P4_2_mensual)), .groups = "drop") %>%
arrange(clase_ingreso) %>%
mutate(clase_ingreso_label = paste0("D", clase_ingreso, " (", rango, ")"))
merged_data <- merged_data %>%
left_join(quantile_labels, by = "clase_ingreso") %>%
mutate(clase_ingreso_label = factor(clase_ingreso_label,
levels = quantile_labels$clase_ingreso_label)) # Reihenfolge setzen
# 3. Prozentwerte berechnen für Labels
resumen <- merged_data %>%
group_by(clase_ingreso_label, viol21_any_disc) %>%
summarise(count = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(clase_ingreso_label) %>%
mutate(porcentaje = round(100 * count / sum(count), 1))
# 4. Balkendiagramm: Gewalt nach Einkommensdezilen
ggplot(resumen, aes(x = clase_ingreso_label, y = porcentaje, fill = factor(viol21_any_disc))) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(aes(label = paste0(porcentaje, "%")),
position = position_fill(vjust = 0.5), size = 3, color = "white") +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
labs(
x = "Clase de ingreso (Dezile)",
y = "Prozentsatz",
fill = "Violencia experimentada",
title = "Proporción de mujeres que han sufrido violencia según clase de ingreso"
) +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
Preguntas sobre roles masulinos y femininos
mujer-1, hombre-2, ambos-3
P6_1_1 # ser responsable para hijos P6_1_2 #ganar mas P6_1_3 #responsable para las tareas de la casa P6_1_4 #traer el dinero a casa P6_1_5 #mayor capacidad para trabajar
1-si, de acuerdo, no, (en desacuerdo) P6_2_1 #ambos tiene los mismos derechos de salir por la noche P6_2_2 #¿Está usted de acuerdo en que las mujeres que tienen hijos(as) trabajen, aún si no tienen necesidad de hacerlo?
P6_2_3 #¿Está usted de acuerdo en que las mujeres que se visten con escotesprovocan que los hombres las molesten?
P6_2_4 # ¿Está usted de acuerdo en que las mujeres casadas deben tener relaciones sexuales con su esposo cuando él quiera?
datos_basicos4$P6_1_1= as.numeric(datos_basicos4$P6_1_1)
datos_basicos4$P6_1_2= as.numeric(datos_basicos4$P6_1_2)
datos_basicos4$P6_1_3= as.numeric(datos_basicos4$P6_1_3)
datos_basicos4$P6_1_4= as.numeric(datos_basicos4$P6_1_4)
datos_basicos4$P6_1_5= as.numeric(datos_basicos4$P6_1_5)
datos_basicos4$P6_2_1= as.numeric(datos_basicos4$P6_2_1)
datos_basicos4$P6_2_2= as.numeric(datos_basicos4$P6_2_2)
datos_basicos4$P6_2_3= as.numeric(datos_basicos4$P6_2_3)
datos_basicos4$P6_2_4= as.numeric(datos_basicos4$P6_2_4)datos_basicos4_16$P15_1_1= as.numeric(datos_basicos4_16$P15_1_1)
datos_basicos4_16$P15_1_2= as.numeric(datos_basicos4_16$P15_1_2)
datos_basicos4_16$P15_1_3= as.numeric(datos_basicos4_16$P15_1_3)
datos_basicos4_16$P15_1_4= as.numeric(datos_basicos4_16$P15_1_4)
datos_basicos4_16$P15_1_5= as.numeric(datos_basicos4_16$P15_1_5)
datos_basicos4_16$P15_1_6= as.numeric(datos_basicos4_16$P15_1_6)
datos_basicos4_16$P15_1_7= as.numeric(datos_basicos4_16$P15_1_7)
datos_basicos4_16$P15_1_8= as.numeric(datos_basicos4_16$P15_1_8)
datos_basicos4_16$P15_1_9= as.numeric(datos_basicos4_16$P15_1_9)# Erstelle eine Funktion, die die Häufigkeiten für eine Variable berechnet
frequencias <- function(var) {
table(var, useNA = "ifany") # zählt auch NAs, falls vorhanden
}
# Liste der Variablen
vars <- c("P6_1_1", "P6_1_2", "P6_1_3", "P6_1_4", "P6_1_5")
# Erstelle eine leere Liste, um die Häufigkeiten zu speichern
freq_list <- list()
# Schleife durch die Variablen
for (v in vars) {
freq_list[[v]] <- frequencias(datos_basicos4[[v]])
}
# Ausgabe als Tabelle
freq_list## $P6_1_1
## var
## 1 2 3
## 9208 920 99999
##
## $P6_1_2
## var
## 1 2 3
## 2397 15588 92142
##
## $P6_1_3
## var
## 1 2 3
## 16176 892 93059
##
## $P6_1_4
## var
## 1 2 3
## 922 26982 82223
##
## $P6_1_5
## var
## 1 2 3
## 3412 5813 100902library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyr)
# Variablen in numerisch umwandeln (falls noch nicht geschehen)
datos_basicos4 <- datos_basicos4 %>%
mutate(across(P6_1_1:P6_1_5, as.numeric))
# Daten ins lange Format bringen
datos_long <- datos_basicos4 %>%
select(P6_1_1:P6_1_5) %>%
pivot_longer(cols = everything(), names_to = "variable", values_to = "respuesta")
# Häufigkeiten und Prozentanteile berechnen
datos_plot <- datos_long %>%
group_by(variable, respuesta) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(variable) %>%
mutate(pct = n / sum(n) * 100,
label = paste0(round(pct, 1), "%"))
# Gestapeltes 100%-Balkendiagramm erstellen
ggplot(datos_plot, aes(x = variable, y = pct, fill = factor(respuesta, labels = c("Mujer", "Hombre", "Ambos")))) +
geom_bar(stat = "identity", position = "fill") + # fill skaliert automatisch auf 100%
geom_text(aes(label = label), position = position_fill(vjust = 0.5), size = 3) +
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format(scale = 1)) +
labs(x = "Variable", y = "Porcentaje", fill = "Respuesta") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
## Warning: Paket 'tidyverse' wurde unter R Version 4.4.2 erstellt## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.1
## ✔ lubridate 1.9.3 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ purrr 1.0.2
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ scales::col_factor() masks readr::col_factor()
## ✖ purrr::discard() masks scales::discard()
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors# Daten einlesen (du hast sie schon geladen)
# datos_basicos4 <- read.csv("C:/Master/3. Semester/R/Dataset/2021/TB_SEC_IV.csv", header = TRUE, sep = ",")
# Variablen für Rollenbilder
roles_fragen <- c("P6_1_1", "P6_1_2", "P6_1_3", "P6_1_4", "P6_1_5")
# Mapping für Rollen
roles_map <- c("1" = "Mujer", "2" = "Hombre", "3" = "Ambos")
# Daten in langes Format bringen und Rollen umkodieren
df_long <- datos_basicos4 %>%
select(all_of(roles_fragen)) %>%
pivot_longer(cols = everything(), names_to = "Pregunta", values_to = "Rol") %>%
mutate(Rol = recode(as.character(Rol), !!!roles_map))
# Breite Tabelle mit echten Befragtenzahlen (Count)
df_wide_count <- df_long %>%
group_by(Pregunta, Rol) %>%
summarise(Count = n(), .groups = 'drop') %>%
pivot_wider(names_from = Rol, values_from = Count, values_fill = 0)
# Breite Tabelle mit Prozenten
df_wide_percent <- df_long %>%
group_by(Pregunta, Rol) %>%
summarise(Count = n(), .groups = 'drop') %>%
group_by(Pregunta) %>%
mutate(Percent = round(Count / sum(Count) * 100, 1)) %>%
select(-Count) %>%
pivot_wider(names_from = Rol, values_from = Percent, values_fill = 0)
# Tabellen anzeigen
df_wide_count # echte Befragtenzahlen## # A tibble: 5 × 4
## Pregunta Ambos Hombre Mujer
## <chr> <int> <int> <int>
## 1 P6_1_1 99999 920 9208
## 2 P6_1_2 92142 15588 2397
## 3 P6_1_3 93059 892 16176
## 4 P6_1_4 82223 26982 922
## 5 P6_1_5 100902 5813 3412## # A tibble: 5 × 4
## # Groups: Pregunta [5]
## Pregunta Ambos Hombre Mujer
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 P6_1_1 90.8 0.8 8.4
## 2 P6_1_2 83.7 14.2 2.2
## 3 P6_1_3 84.5 0.8 14.7
## 4 P6_1_4 74.7 24.5 0.8
## 5 P6_1_5 91.6 5.3 3.1library(dplyr)
library(tidyr)
# Lange Tabelle mit Counts und Prozenten
df_long_resumen <- df_long %>%
group_by(Pregunta, Rol) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(Pregunta) %>%
mutate(
porcentaje = round(n / sum(n) * 100, 1),
n_pct = paste0(n, " (", porcentaje, "%)")
)
# Breite Tabelle: n ( % )
tabla_roles_n_pct <- df_long_resumen %>%
select(Pregunta, Rol, n_pct) %>%
pivot_wider(
names_from = Rol,
values_from = n_pct,
values_fill = "0 (0%)"
)
# Ergebnis anzeigen
tabla_roles_n_pct## # A tibble: 5 × 4
## # Groups: Pregunta [5]
## Pregunta Ambos Hombre Mujer
## <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 P6_1_1 99999 (90.8%) 920 (0.8%) 9208 (8.4%)
## 2 P6_1_2 92142 (83.7%) 15588 (14.2%) 2397 (2.2%)
## 3 P6_1_3 93059 (84.5%) 892 (0.8%) 16176 (14.7%)
## 4 P6_1_4 82223 (74.7%) 26982 (24.5%) 922 (0.8%)
## 5 P6_1_5 100902 (91.6%) 5813 (5.3%) 3412 (3.1%)library(dplyr)
library(tidyr)
# Variablen in numerisch umwandeln (falls noch nicht geschehen)
datos_basicos4 <- datos_basicos4 %>%
mutate(across(P6_2_1:P6_2_4, as.numeric))
# Funktion zur Berechnung von Häufigkeiten und Prozenten
frequencias_pct <- function(var) {
tab <- table(var, useNA = "ifany")
pct <- prop.table(tab) * 100
data.frame(
Respuesta = c("Sí, acuerdo", "No, desacuerdo"),
Frecuencia = as.numeric(tab),
Porcentaje = round(as.numeric(pct), 1)
)
}
# Variablenliste
vars <- c("P6_2_1", "P6_2_2", "P6_2_3", "P6_2_4")
# Tabelle für jede Variable erstellen und zusammenfügen
resultados <- lapply(vars, function(v) {
df <- frequencias_pct(datos_basicos4[[v]])
df$Variable <- v
df
}) %>% bind_rows() %>%
select(Variable, Respuesta, Frecuencia, Porcentaje)
# Ausgabe der Tabelle
resultados## Variable Respuesta Frecuencia Porcentaje
## 1 P6_2_1 Sí, acuerdo 83058 75.4
## 2 P6_2_1 No, desacuerdo 27069 24.6
## 3 P6_2_2 Sí, acuerdo 76325 69.3
## 4 P6_2_2 No, desacuerdo 33802 30.7
## 5 P6_2_3 Sí, acuerdo 34341 31.2
## 6 P6_2_3 No, desacuerdo 75786 68.8
## 7 P6_2_4 Sí, acuerdo 8522 7.7
## 8 P6_2_4 No, desacuerdo 101605 92.3library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyr)
# Variablen in numerisch umwandeln (falls noch nicht geschehen)
datos_basicos4 <- datos_basicos4 %>%
mutate(across(P6_2_1:P6_2_4, as.numeric))
# Daten ins lange Format bringen
datos_long <- datos_basicos4 %>%
select(P6_2_1:P6_2_4) %>%
pivot_longer(cols = everything(), names_to = "variable", values_to = "respuesta")
# Häufigkeiten und Prozentanteile berechnen
datos_plot <- datos_long %>%
group_by(variable, respuesta) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(variable) %>%
mutate(pct = n / sum(n) * 100,
label = paste0(round(pct, 1), "%"))
# Werte mit Labels versehen
datos_plot$respuesta <- factor(datos_plot$respuesta, levels = c(1, 2),
labels = c("Sí, acuerdo", "No, desacuerdo"))
# Gestapeltes 100%-Balkendiagramm erstellen
ggplot(datos_plot, aes(x = variable, y = pct, fill = respuesta)) +
geom_bar(stat = "identity", position = "fill") + # fill skaliert auf 100%
geom_text(aes(label = label), position = position_fill(vjust = 0.5), size = 4) +
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format(scale = 1)) +
labs(x = "Variable", y = "Porcentaje", fill = "Respuesta") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)
# 1️⃣ Relevante Variablen auswählen
roles_vars <- c(
"P15_1_1", "P15_1_2", "P15_1_3", "P15_1_4",
"P15_1_5", "P15_1_6", "P15_1_7", "P15_1_8", "P15_1_9"
)
# 2️⃣ Daten bereinigen & ins Long-Format bringen
df_roles_long <- datos_basicos4_16 %>%
select(all_of(roles_vars)) %>%
pivot_longer(
cols = everything(),
names_to = "Pregunta",
values_to = "Respuesta"
) %>%
mutate(
Respuesta = as.numeric(as.character(Respuesta)),
Respuesta = ifelse(Respuesta %in% c(1, 2), Respuesta, NA)
) %>%
filter(!is.na(Respuesta)) %>%
mutate(
Respuesta = factor(
Respuesta,
levels = c(1, 2),
labels = c("Sí (de acuerdo)", "No (en desacuerdo)")
)
)
# 3️⃣ Prozentuale Verteilung berechnen
resumen_roles <- df_roles_long %>%
group_by(Pregunta, Respuesta) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(Pregunta) %>%
mutate(
porcentaje = round(100 * n / sum(n), 1),
etiqueta = paste0(porcentaje, "%")
)
# 4️⃣ Beschriftungen der Fragen
labels_preguntas <- c(
P15_1_1 = "Cuidado asignado\na mujeres",
P15_1_2 = "Hombres deben ganar más salario",
P15_1_3 = "Mujeres deben aportar ingresos",
P15_1_4 = "Hombres deben compartir tareas domésticas",
P15_1_5 = "Mujeres pueden salir solas de noche",
P15_1_6 = "Hombres deben ocupar mejores puestos",
P15_1_7 = "Mujeres que trabajan descuidan hijos",
P15_1_8 = "Mujeres deben vestirse con recato",
P15_1_9 = "Esposas deben tener sexo cuando él quiera"
)
# 5️⃣ Grafik
ggplot(resumen_roles,
aes(x = Pregunta, y = porcentaje, fill = Respuesta)) +
geom_col(position = "stack") +
geom_text(
aes(label = etiqueta),
position = position_stack(vjust = 0.5),
color = "white",
size = 3
) +
scale_x_discrete(labels = labels_preguntas) +
scale_fill_manual(
values = c("Sí (de acuerdo)" = "#E41A1C",
"No (en desacuerdo)" = "#377EB8")
) +
labs(
title = "Actitudes frente a roles de género tradicionales (ENDIREH 2016)",
x = "Afirmaciones",
y = "Porcentaje",
fill = "Respuesta"
) +
theme_minimal(base_size = 13) +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(size = 14, face = "bold")
)
library(dplyr)
library(tidyr)
# 1️⃣ Tabelle mit absoluten Zahlen
tabla_roles_abs <- df_roles_long %>%
group_by(Pregunta, Respuesta) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
pivot_wider(
names_from = Respuesta,
values_from = n,
values_fill = 0
)
# 2️⃣ Tabelle mit Prozentwerten
tabla_roles_pct <- df_roles_long %>%
group_by(Pregunta, Respuesta) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(Pregunta) %>%
mutate(porcentaje = round(100 * n / sum(n), 1)) %>%
select(-n) %>%
pivot_wider(
names_from = Respuesta,
values_from = porcentaje,
values_fill = 0
)
# 3️⃣ Fragenlabels hinzufügen
labels_preguntas <- c(
P15_1_1 = "Asignación del cuidado a mujeres",
P15_1_2 = "Hombres deben ganar más salario",
P15_1_3 = "Mujeres deben aportar ingresos",
P15_1_4 = "Hombres deben compartir tareas domésticas",
P15_1_5 = "Mujeres pueden salir solas de noche",
P15_1_6 = "Hombres deben ocupar mejores puestos",
P15_1_7 = "Trabajo femenino descuida hijos",
P15_1_8 = "Vestimenta femenina recatada",
P15_1_9 = "Esposas deben acceder sexualmente"
)
tabla_roles_abs$Pregunta <- labels_preguntas[tabla_roles_abs$Pregunta]
tabla_roles_pct$Pregunta <- labels_preguntas[tabla_roles_pct$Pregunta]
# 4️⃣ Tabellen anzeigen
tabla_roles_abs # Absolute Zahlen## # A tibble: 9 × 3
## Pregunta `Sí (de acuerdo)` `No (en desacuerdo)`
## <chr> <int> <int>
## 1 Asignación del cuidado a mujeres 43268 67985
## 2 Hombres deben ganar más salario 17813 93440
## 3 Mujeres deben aportar ingresos 76870 34383
## 4 Hombres deben compartir tareas domésti… 96122 15131
## 5 Mujeres pueden salir solas de noche 54759 56494
## 6 Hombres deben ocupar mejores puestos 12870 98383
## 7 Trabajo femenino descuida hijos 54518 56735
## 8 Vestimenta femenina recatada 37504 73749
## 9 Esposas deben acceder sexualmente 9991 101262## # A tibble: 9 × 3
## # Groups: Pregunta [9]
## Pregunta `Sí (de acuerdo)` `No (en desacuerdo)`
## <chr> <dbl> <dbl>
## 1 Asignación del cuidado a mujeres 38.9 61.1
## 2 Hombres deben ganar más salario 16 84
## 3 Mujeres deben aportar ingresos 69.1 30.9
## 4 Hombres deben compartir tareas domésti… 86.4 13.6
## 5 Mujeres pueden salir solas de noche 49.2 50.8
## 6 Hombres deben ocupar mejores puestos 11.6 88.4
## 7 Trabajo femenino descuida hijos 49 51
## 8 Vestimenta femenina recatada 33.7 66.3
## 9 Esposas deben acceder sexualmente 9 91Correlacion entre mujeres que no pueden salir la casa por razones economico y otras
apoyo_legal<-read.csv("C:/Master/3. Semester/R/Dataset/conjunto_de_datos_TB_SEC_XIV_2.csv", header = TRUE, sep = ",")
vio_apoyo16<-read.csv("C:/Master/3. Semester/R/Dataset/2016/conjunto_de_datos_tb_sec_xiii_2_endireh_2016.csv", header = TRUE, sep = ",")library(dplyr)
# Schritt 1: Variable im Datensatz "apoyo_legal" erzeugen
vulnerabilidad <- apoyo_legal %>%
select(UPM, VIV_SEL, HOGAR, N_REN, P14_36A_02, P14_36A_03, P14_36A_07) %>%
mutate(across(starts_with("P14_36A_"), ~na_if(as.character(.), "b")), # "b" = blanco
across(starts_with("P14_36A_"), ~na_if(., "9")), # 9 = no especificado
across(starts_with("P14_36A_"), as.numeric)) %>%
mutate(vulnerabilidad_estructural = if_else(
P14_36A_02 == 1 | P14_36A_03 == 1 | P14_36A_07 == 1, 1, 0
)) %>%
select(UPM, VIV_SEL, HOGAR, N_REN, vulnerabilidad_estructural)# Schritt 2: Bildungsdaten vorbereiten
educacion <- datos_basicos1_21 %>%
filter(SEXO == 2, !is.na(NIV)) %>%
mutate(
NIV = sprintf("%02d", as.numeric(NIV)), # sicherstellen, dass "02" usw. erhalten bleibt
Nivel_educativo = recode(NIV, !!!niv_labels)
) %>%
select(UPM, VIV_SEL, HOGAR, N_REN, Nivel_educativo)
# Schritt 3: Datensätze zusammenführen (über gemeinsame Schlüsselvariablen)
datos_merge <- left_join(vulnerabilidad, educacion,
by = c("UPM", "VIV_SEL", "HOGAR", "N_REN"))
# Schritt 4: Kreuztabelle (absolute und relative Häufigkeiten)
tabla_vul_edu <- datos_merge %>%
filter(!is.na(vulnerabilidad_estructural), !is.na(Nivel_educativo)) %>%
group_by(Nivel_educativo, vulnerabilidad_estructural) %>%
summarise(Frecuencia = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(Nivel_educativo) %>%
mutate(Porcentaje = Frecuencia / sum(Frecuencia) * 100)
# Schritt 5: Ausgabe
print(tabla_vul_edu)## # A tibble: 24 × 4
## # Groups: Nivel_educativo [12]
## Nivel_educativo vulnerabilidad_estructural Frecuencia Porcentaje
## <chr> <dbl> <int> <dbl>
## 1 12 0 338 96.6
## 2 12 1 12 3.43
## 3 Licenciatura 0 322 93.9
## 4 Licenciatura 1 21 6.12
## 5 Normal (Lic.) 0 48 88.9
## 6 Normal (Lic.) 1 6 11.1
## 7 Normal (básica) 0 424 89.5
## 8 Normal (básica) 1 50 10.5
## 9 Posgrado 0 2786 93.8
## 10 Posgrado 1 183 6.16
## # ℹ 14 more rows# Optional: Grafik
library(ggplot2)
ggplot(tabla_vul_edu, aes(x = Nivel_educativo, y = Porcentaje,
fill = factor(vulnerabilidad_estructural,
labels = c("Sin vulnerabilidad", "Con vulnerabilidad")))) +
geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
labs(
title = "Relación entre vulnerabilidad estructural y nivel educativo",
x = "Nivel educativo",
y = "Porcentaje (%)",
fill = "Condición"
) +
theme_minimal(base_size = 13) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(tidyr)
# 1️⃣ Seleccionar y unir variables de violencia con vulnerabilidad
violencia_tipo <- violec_especif21 %>%
select(UPM, VIV_SEL, HOGAR, N_REN,
viol21_fis_disc, viol21_psi_disc,
viol21_sex_disc, viol21_eco_disc) %>%
inner_join(vulnerabilidad, by = c("UPM", "VIV_SEL", "HOGAR", "N_REN")) %>%
filter(!is.na(vulnerabilidad_estructural)) %>%
pivot_longer(
cols = starts_with("viol21"),
names_to = "tipo_violencia",
values_to = "respuesta"
) %>%
filter(!is.na(respuesta)) %>%
mutate(tipo_violencia = recode(tipo_violencia,
"viol21_fis_disc" = "Física",
"viol21_psi_disc" = "Psicológica",
"viol21_sex_disc" = "Sexual",
"viol21_eco_disc" = "Económica"))
# 2️⃣ Resumen: porcentaje de mujeres que han sufrido cada tipo de violencia
resumen_tipo <- violencia_tipo %>%
group_by(vulnerabilidad_estructural, tipo_violencia) %>%
summarise(cantidad = sum(respuesta == "Sí"),
total = n(),
porcentaje = round(100 * cantidad / total),
.groups = "drop")
# 3️⃣ Gráfico de barras apiladas al 100%
ggplot(resumen_tipo, aes(x = factor(vulnerabilidad_estructural),
y = porcentaje,
fill = tipo_violencia)) +
geom_col(position = "fill") + # 100% por barra
geom_text(aes(label = paste0(porcentaje, "%")),
position = position_fill(vjust = 0.5), size = 3, color = "white") +
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format()) +
scale_fill_manual(values = c("Física" = "#E41A1C",
"Psicológica" = "#377EB8",
"Sexual" = "#4DAF4A",
"Económica" = "#FF7F00")) +
labs(
x = "Vulnerabilidad estructural",
y = "Porcentaje",
fill = "Tipo de violencia",
title = "Distribución de tipos de violencia según vulnerabilidad estructural"
) +
scale_x_discrete(labels = c("0" = "No vulnerable", "1" = "Vulnerable")) +
theme_minimal(base_size = 13)
violencia_tipo <- violec_especif21 %>%
select(UPM, VIV_SEL, HOGAR, N_REN,
viol21_fis_disc, viol21_psi_disc,
viol21_sex_disc, viol21_eco_disc) %>%
inner_join(vulnerabilidad, by = c("UPM", "VIV_SEL", "HOGAR", "N_REN")) %>%
filter(vulnerabilidad_estructural %in% c(0, 1)) %>% # 🔴 entscheidend
pivot_longer(
cols = starts_with("viol21"),
names_to = "tipo_violencia",
values_to = "respuesta"
) %>%
filter(!is.na(respuesta)) %>%
mutate(
tipo_violencia = recode(tipo_violencia,
"viol21_fis_disc" = "Física",
"viol21_psi_disc" = "Psicológica",
"viol21_sex_disc" = "Sexual",
"viol21_eco_disc" = "Económica"
),
vulnerabilidad_estructural = factor(
vulnerabilidad_estructural,
levels = c(0, 1),
labels = c("No vulnerable", "Vulnerable")
)
)
tabla_violencia_vulnerabilidad <- violencia_tipo %>%
group_by(vulnerabilidad_estructural, tipo_violencia) %>%
summarise(
n_si = sum(respuesta == "Sí"),
total = n(),
porcentaje = round(100 * n_si / total, 1),
.groups = "drop"
)
tabla_violencia_vulnerabilidad## # A tibble: 8 × 5
## vulnerabilidad_estructural tipo_violencia n_si total porcentaje
## <fct> <chr> <int> <int> <dbl>
## 1 No vulnerable Económica 9192 20965 43.8
## 2 No vulnerable Física 8153 20965 38.9
## 3 No vulnerable Psicológica 18068 20965 86.2
## 4 No vulnerable Sexual 1907 20965 9.1
## 5 Vulnerable Económica 2248 2874 78.2
## 6 Vulnerable Física 2127 2874 74
## 7 Vulnerable Psicológica 2761 2874 96.1
## 8 Vulnerable Sexual 1093 2874 38ggplot(tabla_violencia_vulnerabilidad,
aes(x = vulnerabilidad_estructural,
y = porcentaje,
fill = tipo_violencia)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = paste0(porcentaje, "%")),
position = position_fill(vjust = 0.5),
size = 3,
color = "white"
) +
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format()) +
labs(
x = "Vulnerabilidad estructural",
y = "Porcentaje",
fill = "Tipo de violencia",
title = "Distribución de tipos de violencia según vulnerabilidad estructural"
) +
theme_minimal(base_size = 13)
library(dplyr)
ggplot(tabla_violencia_vulnerabilidad,
aes(x = vulnerabilidad_estructural,
y = porcentaje,
fill = tipo_violencia)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = paste0(porcentaje, "%")),
position = position_fill(vjust = 0.5),
size = 3,
color = "white"
) +
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format()) +
labs(
x = "Vulnerabilidad estructural",
y = "Porcentaje",
fill = "Tipo de violencia",
title = "Distribución de tipos de violencia según vulnerabilidad estructural"
) +
theme_minimal(base_size = 13)
library(ggplot2)
library(tidyr)
# 1️⃣ Seleccionar y unir variables de violencia con vulnerabilidad
violencia_tipo <- violec_especif21 %>%
select(UPM, VIV_SEL, HOGAR, N_REN,
viol21_fis_disc, viol21_psi_disc,
viol21_sex_disc, viol21_eco_disc) %>%
inner_join(vulnerabilidad, by = c("UPM", "VIV_SEL", "HOGAR", "N_REN")) %>%
filter(!is.na(vulnerabilidad_estructural)) %>%
pivot_longer(
cols = starts_with("viol21"),
names_to = "tipo_violencia",
values_to = "respuesta"
) %>%
filter(!is.na(respuesta)) %>%
mutate(tipo_violencia = recode(tipo_violencia,
"viol21_fis_disc" = "Física",
"viol21_psi_disc" = "Psicológica",
"viol21_sex_disc" = "Sexual",
"viol21_eco_disc" = "Económica"))
# 2️⃣ Resumen: porcentaje por tipo de violencia y vulnerabilidad
resumen_tipo <- violencia_tipo %>%
group_by(tipo_violencia, vulnerabilidad_estructural) %>%
summarise(cantidad = sum(respuesta == "Sí"),
total = n(),
porcentaje = round(100 * cantidad / total),
.groups = "drop")
# 3️⃣ Gráfico de barras apiladas al 100% con 4 barras
ggplot(resumen_tipo, aes(x = tipo_violencia, y = porcentaje, fill = factor(vulnerabilidad_estructural))) +
geom_col(position = "fill") + # posición 100%
geom_text(aes(label = paste0(porcentaje, "%")),
position = position_fill(vjust = 0.5), size = 3, color = "white") +
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format()) +
scale_fill_manual(values = c("0" = "#377EB8", "1" = "#E41A1C"),
labels = c("0" = "No vulnerable", "1" = "Vulnerable")) +
labs(
x = "Tipo de violencia",
y = "Porcentaje",
fill = "Vulnerabilidad estructural",
title = "Distribución de mujeres (no) vulnerables por tipo de violencia 2021"
) +
theme_minimal(base_size = 13)
library(dplyr)
vulnerabilidad_16 <- vio_apoyo16 %>%
select(
UPM, VIV_SEL, HOGAR, REN_M_ELE,
P13_35A_2, P13_35A_3, P13_35A_7
) %>%
mutate(
across(starts_with("P13_35A_"), ~na_if(as.character(.), "b")), # blanco
across(starts_with("P13_35A_"), ~na_if(., "9")), # no especificado
across(starts_with("P13_35A_"), as.numeric)
) %>%
mutate(
vulnerabilidad_estructural = if_else(
P13_35A_2 == 1 | P13_35A_3 == 1 | P13_35A_7 == 1,
1, 0
)
) %>%
select(
UPM, VIV_SEL, HOGAR, REN_M_ELE, vulnerabilidad_estructural
)
violencia_vuln_16 <- violec_especif16 %>%
inner_join(
vulnerabilidad_16,
by = c("UPM", "VIV_SEL", "HOGAR", "REN_M_ELE")
)library(dplyr)
# Basisdatensatz
base_mujeres_16 <- datos_basicos1_16 %>%
select(UPM, VIV_SEL, HOGAR, ID_VIV, ID_MUJ)
base_mujeres_16 <- base_mujeres_16 %>%
left_join(violencia_16, by = c("ID_VIV", "ID_MUJ"))
base_mujeres_16 <- base_mujeres_16 %>%
left_join(vulnerabilidad_16, by = c("UPM", "VIV_SEL", "HOGAR"))
# Kontrolle
table(base_mujeres_16$vulnerabilidad_estructural, useNA = "ifany")##
## 0 1 <NA>
## 98436 12679 340433##
## No Sí <NA>
## 52623 39819 359106library(dplyr)
library(ggplot2)
base_analisis_16 <- base_mujeres_16 %>%
filter(
!is.na(vulnerabilidad_estructural),
!is.na(viol16_any_disc)
) %>%
mutate(
vulnerabilidad_estructural = factor(
vulnerabilidad_estructural,
levels = c(0, 1),
labels = c("No vulnerable", "Vulnerable")
),
viol16_any_disc = factor(
viol16_any_disc,
levels = c("No", "Sí")
)
)tabla_violencia_vuln_16 <- base_analisis_16 %>%
group_by(vulnerabilidad_estructural, viol16_any_disc) %>%
summarise(
n = n(),
.groups = "drop_last"
) %>%
mutate(
total = sum(n),
porcentaje = round(100 * n / total, 1)
) %>%
ungroup()
# Tabelle anzeigen
tabla_violencia_vuln_16## # A tibble: 2 × 5
## vulnerabilidad_estructural viol16_any_disc n total porcentaje
## <fct> <fct> <int> <int> <dbl>
## 1 No vulnerable Sí 24264 24264 100
## 2 Vulnerable Sí 3063 3063 100ggplot(tabla_violencia_vuln_16,
aes(x = vulnerabilidad_estructural,
y = porcentaje,
fill = viol16_any_disc)) +
geom_col(position = "stack") +
geom_text(
aes(label = paste0(porcentaje, "%")),
position = position_stack(vjust = 0.5),
color = "white",
size = 4
) +
scale_fill_manual(
values = c("No" = "#377EB8", "Sí" = "#E41A1C"),
name = "Violencia (≥1 tipo)"
) +
labs(
x = "Vulnerabilidad estructural",
y = "Porcentaje",
title = "Violencia contra las mujeres según vulnerabilidad estructural (ENDIREH 2016)"
) +
theme_minimal(base_size = 13)
violencia_tipo_16 <- violec_especif16 %>%
select(
UPM, VIV_SEL, HOGAR,
viol16_fis_bin,
viol16_psi_bin,
viol16_sex_bin,
viol16_eco_bin
) %>%
left_join(
base_mujeres_16 %>%
select(UPM, VIV_SEL, HOGAR, vulnerabilidad_estructural),
by = c("UPM", "VIV_SEL", "HOGAR")
) %>%
filter(!is.na(vulnerabilidad_estructural)) %>%
pivot_longer(
cols = starts_with("viol16_"),
names_to = "tipo_violencia",
values_to = "respuesta"
) %>%
filter(respuesta == 1) %>%
mutate(
tipo_violencia = recode(
tipo_violencia,
"viol16_fis_bin" = "Física",
"viol16_psi_bin" = "Psicológica",
"viol16_sex_bin" = "Sexual",
"viol16_eco_bin" = "Económica"
)
)
names(violencia_tipo_16)## [1] "UPM" "VIV_SEL"
## [3] "HOGAR" "vulnerabilidad_estructural"
## [5] "tipo_violencia" "respuesta"tabla_violencia_vulnerabilidad_16 <- violencia_tipo_16 %>%
group_by(vulnerabilidad_estructural, tipo_violencia) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(vulnerabilidad_estructural) %>%
mutate(
total = sum(n),
porcentaje = round(100 * n / total, 1)
) %>%
ungroup() %>%
mutate(
vulnerabilidad_estructural = factor(
vulnerabilidad_estructural,
levels = c(0, 1),
labels = c("No vulnerable", "Vulnerable")
)
)
nrow(tabla_violencia_vulnerabilidad_16)## [1] 8##
## Económica Física Psicológica Sexual
## 2 2 2 2p <- ggplot(tabla_violencia_vulnerabilidad_16,
aes(x = vulnerabilidad_estructural,
y = porcentaje,
fill = tipo_violencia)) +
geom_col(position = "fill") +
geom_text(
aes(label = paste0(porcentaje, "%")),
position = position_fill(vjust = 0.5),
size = 3,
color = "white"
) +
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format()) +
labs(
x = "Vulnerabilidad estructural",
y = "Porcentaje",
fill = "Tipo de violencia",
title = "Distribución de tipos de violencia según vulnerabilidad estructural (ENDIREH 2016)"
) +
theme_minimal(base_size = 13)
print(p)
## tibble [8 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ vulnerabilidad_estructural: Factor w/ 2 levels "No vulnerable",..: 1 1 1 1 2 2 2 2
## $ tipo_violencia : chr [1:8] "Económica" "Física" "Psicológica" "Sexual" ...
## $ n : int [1:8] 45641 38292 86653 8416 9913 9603 12299 4471
## $ total : int [1:8] 179002 179002 179002 179002 36286 36286 36286 36286
## $ porcentaje : num [1:8] 25.5 21.4 48.4 4.7 27.3 26.5 33.9 12.3
library(dplyr)
tabla_final_violencia_16 <- tabla_violencia_vulnerabilidad_16 %>%
arrange(vulnerabilidad_estructural, tipo_violencia) %>%
mutate(
porcentaje = round(porcentaje, 1)
) %>%
rename(
`Vulnerabilidad estructural` = vulnerabilidad_estructural,
`Tipo de violencia` = tipo_violencia,
`Casos (n)` = n,
`Total mujeres` = total,
`Porcentaje (%)` = porcentaje
)
# Tabelle anzeigen
tabla_final_violencia_16## # A tibble: 8 × 5
## `Vulnerabilidad estructural` `Tipo de violencia` `Casos (n)` `Total mujeres`
## <fct> <chr> <int> <int>
## 1 No vulnerable Económica 45641 179002
## 2 No vulnerable Física 38292 179002
## 3 No vulnerable Psicológica 86653 179002
## 4 No vulnerable Sexual 8416 179002
## 5 Vulnerable Económica 9913 36286
## 6 Vulnerable Física 9603 36286
## 7 Vulnerable Psicológica 12299 36286
## 8 Vulnerable Sexual 4471 36286
## # ℹ 1 more variable: `Porcentaje (%)` <dbl>