Parcial - Modelos Lineales Generalizados
Valentina Martin, Alejandra Guerrero,Mateo Betancourt
2026-05-06
library(ISLR)
library(GLMsData)
library(DescTools)
library(car)PUNTO 1 - Base de datos Weekly
data("Weekly")a) Estimación del “mejor” modelo
#Se estima la probabilidad de ocurrencia del evento de interés
#1-Semana con rendimiento positivo (Up)
#0-Semana con rendimiento negativo (Down)
Weekly$Direction_bin <- ifelse(Weekly$Direction == "Up", 1, 0)
mod1 = glm(Direction_bin ~ Lag1 + Lag2 + Lag3 + Lag4 + Lag5 + Volume + Today,
data = Weekly, family = binomial)
summary(mod1)##
## Call:
## glm(formula = Direction_bin ~ Lag1 + Lag2 + Lag3 + Lag4 + Lag5 +
## Volume + Today, family = binomial, data = Weekly)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -6.4418 773.1936 -0.008 0.993
## Lag1 -5.0528 654.0937 -0.008 0.994
## Lag2 7.9450 617.6288 0.013 0.990
## Lag3 1.5089 673.4739 0.002 0.998
## Lag4 -0.2157 346.2492 -0.001 1.000
## Lag5 10.8937 642.2768 0.017 0.986
## Volume 0.4299 619.9864 0.001 0.999
## Today 817.6295 15621.6924 0.052 0.958
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 1.4962e+03 on 1088 degrees of freedom
## Residual deviance: 1.0927e-05 on 1081 degrees of freedom
## AIC: 16
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 25step(mod1)## Start: AIC=16
## Direction_bin ~ Lag1 + Lag2 + Lag3 + Lag4 + Lag5 + Volume + Today## Df Deviance AIC
## - Volume 1 0.0 14.0
## - Lag4 1 0.0 14.0
## - Lag3 1 0.0 14.0
## - Lag2 1 0.0 14.0
## - Lag1 1 0.0 14.0
## - Lag5 1 0.0 14.0
## <none> 0.0 16.0
## - Today 1 1486.4 1500.4##
## Step: AIC=14
## Direction_bin ~ Lag1 + Lag2 + Lag3 + Lag4 + Lag5 + Today## Df Deviance AIC
## - Lag3 1 0.0 12.0
## - Lag4 1 0.0 12.0
## - Lag2 1 0.0 12.0
## - Lag5 1 0.0 12.0
## - Lag1 1 0.0 12.0
## <none> 0.0 14.0
## - Today 1 1486.7 1498.7##
## Step: AIC=12
## Direction_bin ~ Lag1 + Lag2 + Lag4 + Lag5 + Today## Df Deviance AIC
## - Lag4 1 0.0 10.0
## - Lag2 1 0.0 10.0
## - Lag1 1 0.0 10.0
## - Lag5 1 0.0 10.0
## <none> 0.0 12.0
## - Today 1 1487.1 1497.1##
## Step: AIC=10
## Direction_bin ~ Lag1 + Lag2 + Lag5 + Today## Df Deviance AIC
## - Lag1 1 0 8
## - Lag5 1 0 8
## - Lag2 1 0 8
## <none> 0 10
## - Today 1 1488 1496##
## Step: AIC=8
## Direction_bin ~ Lag2 + Lag5 + Today## Df Deviance AIC
## - Lag5 1 0.0 6.0
## - Lag2 1 0.0 6.0
## <none> 0.0 8.0
## - Today 1 1490.2 1496.2##
## Step: AIC=6
## Direction_bin ~ Lag2 + Today## Df Deviance AIC
## - Lag2 1 0.0 4.0
## <none> 0.0 6.0
## - Today 1 1490.4 1494.4##
## Step: AIC=4
## Direction_bin ~ Today
##
## Df Deviance AIC
## <none> 0.0 4.0
## - Today 1 1496.2 1498.2##
## Call: glm(formula = Direction_bin ~ Today, family = binomial, data = Weekly)
##
## Coefficients:
## (Intercept) Today
## -7.57 1891.29
##
## Degrees of Freedom: 1088 Total (i.e. Null); 1087 Residual
## Null Deviance: 1496
## Residual Deviance: 4.719e-05 AIC: 4modfinal1 = glm(Direction_bin ~ Lag2 + Today, data = Weekly, family = binomial)
summary(modfinal1)##
## Call:
## glm(formula = Direction_bin ~ Lag2 + Today, family = binomial,
## data = Weekly)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -10.749 275.313 -0.039 0.969
## Lag2 4.907 166.513 0.029 0.976
## Today 1335.064 18451.680 0.072 0.942
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 1.4962e+03 on 1088 degrees of freedom
## Residual deviance: 2.3740e-05 on 1086 degrees of freedom
## AIC: 6
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 25#INTERPRETACIÓN DE LOS COEFICIENTES ESTIMADOS
round(exp(modfinal1$coefficients), 3)## (Intercept) Lag2 Today
## 0.000 135.262 Inf#La "oportunidad" de observar una semana con rendimiento positivo aumenta a razón de X
#por cada unidad adicional en el retrazo de 2 semanas anteriores
#Para Today como oddratio > 1, por cada unidad adicional en el rendimiento del día
#la oportunidad de observar una semana positiva aumenta a razón de dicho valor#MEDIDAS DE BONDAD DE AJUSTE
summary(modfinal1)##
## Call:
## glm(formula = Direction_bin ~ Lag2 + Today, family = binomial,
## data = Weekly)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -10.749 275.313 -0.039 0.969
## Lag2 4.907 166.513 0.029 0.976
## Today 1335.064 18451.680 0.072 0.942
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 1.4962e+03 on 1088 degrees of freedom
## Residual deviance: 2.3740e-05 on 1086 degrees of freedom
## AIC: 6
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 25#1prueba de los coeficientes
#Existe evidencia estadística de que Lag2 y el rendimiento del día influyen
#sobre la probabilidad de observar una semana con rendimiento positivo
#2-prueba del desvío h0:El modelo no influye sobre y
#Null deviance: modelo sin predictores
#Residual deviance: modelo con predictores
1 - pchisq(modfinal1$null.deviance - modfinal1$deviance,
modfinal1$df.null - modfinal1$df.residual)## [1] 0#Existe evidencia estadística de que el modelo lineal generalizado con variable
#respuesta binaria explica la probabilidad de observar una semana con rendimiento
#positivo en el mercado
#3-Pseudo R^2
PseudoR2(modfinal1, "Nagelkerke")## Nagelkerke
## 1#Como Pseudo R2 es alto, existe una excelente explicación de la probabilidad
#de observar semanas con rendimiento positivo por el modelob) Datos atípicos e influyentes
#Detección datos atípicos
par(mfrow = c(1, 2))
plot(abs(residuals(modfinal1)))
abline(h = 2, col = "red")
plot(abs(residuals(modfinal1, type = "pearson")))
abline(h = 2, col = "red")
residuos <- data.frame(
r = abs(residuals(modfinal1)),
r1 = abs(residuals(modfinal1, type = "pearson"))
)
residuos_filtrados <- residuos[residuos$r1 > 2, ]
print(residuos_filtrados)## [1] r r1
## <0 rows> (o 0- extensión row.names)#Datos influyentes
outlierTest(modfinal1)## No Studentized residuals with Bonferroni p < 0.05
## Largest |rstudent|:
## rstudent unadjusted p-value Bonferroni p
## 133 -0.01180435 0.99058 NApar(mfrow = c(1, 1))
influence.measures(modfinal1)## Influence measures of
## glm(formula = Direction_bin ~ Lag2 + Today, family = binomial, data = Weekly) :
##
## dfb.1_ dfb.Lag2 dfb.Tody dffit cov.r cook.d hat inf
## 1 -5.77e-09 4.04e-09 1.07e-08 -1.07e-08 1.00277 4.15e-25 5.61e-09
## 2 -5.36e-08 4.00e-08 1.01e-07 -1.01e-07 1.00277 3.73e-23 5.04e-07
## 3 -7.20e-08 5.38e-08 1.37e-07 1.37e-07 1.00277 6.87e-23 9.29e-07
## 4 -1.35e-08 9.68e-09 2.72e-08 2.72e-08 1.00277 2.71e-24 3.66e-08
## 5 -2.47e-08 1.90e-08 4.63e-08 4.63e-08 1.00277 7.83e-24 1.06e-07
## 6 -2.88e-08 2.14e-08 5.40e-08 -5.40e-08 1.00277 1.06e-23 1.43e-07
## 7 -1.64e-08 1.25e-08 3.15e-08 3.15e-08 1.00277 3.61e-24 4.88e-08
## 8 8.65e-11 -2.72e-10 1.11e-09 1.40e-09 1.00277 7.14e-27 9.65e-11
## 9 -2.55e-08 1.92e-08 4.89e-08 4.89e-08 1.00277 8.72e-24 1.18e-07
## 10 -5.59e-08 4.18e-08 1.05e-07 -1.05e-07 1.00277 4.04e-23 5.45e-07
## 11 -3.73e-08 2.77e-08 7.04e-08 -7.04e-08 1.00277 1.81e-23 2.44e-07
## 12 -5.70e-08 4.22e-08 1.10e-07 1.10e-07 1.00277 4.40e-23 5.94e-07
## 13 -8.21e-08 6.11e-08 1.57e-07 1.57e-07 1.00277 8.99e-23 1.21e-06
## 14 -1.56e-08 1.22e-08 2.95e-08 2.95e-08 1.00277 3.17e-24 4.28e-08
## 15 1.60e+01 -1.33e+02 7.43e+01 -2.03e+02 0.04441 2.57e-05 8.87e-01 *
## 16 -4.96e-08 3.73e-08 9.46e-08 9.46e-08 1.00277 3.26e-23 4.41e-07
## 17 -2.59e-08 1.94e-08 4.83e-08 -4.83e-08 1.00277 8.51e-24 1.15e-07
## 18 -2.42e-08 1.85e-08 4.59e-08 4.59e-08 1.00277 7.68e-24 1.04e-07
## 19 -4.35e-08 3.27e-08 8.12e-08 -8.12e-08 1.00277 2.41e-23 3.25e-07
## 20 -1.48e-08 1.13e-08 2.84e-08 2.84e-08 1.00277 2.94e-24 3.98e-08
## 21 -1.21e-09 5.82e-10 3.79e-09 3.94e-09 1.00277 5.65e-26 7.64e-10
## 22 -5.09e-08 3.82e-08 9.69e-08 9.69e-08 1.00277 3.43e-23 4.63e-07
## 23 -3.26e-08 2.44e-08 6.11e-08 -6.11e-08 1.00277 1.36e-23 1.84e-07
## 24 -4.67e-08 3.45e-08 8.84e-08 -8.85e-08 1.00277 2.85e-23 3.85e-07
## 25 -5.12e-08 3.85e-08 9.56e-08 -9.56e-08 1.00277 3.34e-23 4.51e-07
## 26 -5.71e-08 4.31e-08 1.07e-07 -1.07e-07 1.00277 4.15e-23 5.61e-07
## 27 -4.86e-08 3.67e-08 9.04e-08 -9.04e-08 1.00277 2.98e-23 4.03e-07
## 28 -1.04e-07 7.83e-08 1.96e-07 -1.96e-07 1.00277 1.40e-22 1.89e-06
## 29 -7.22e-08 5.36e-08 1.38e-07 1.38e-07 1.00277 6.98e-23 9.43e-07
## 30 -3.52e-09 1.84e-09 9.18e-09 9.39e-09 1.00277 3.22e-25 4.35e-09
## 31 -4.17e-08 3.06e-08 7.94e-08 -7.94e-08 1.00277 2.30e-23 3.11e-07
## 32 -3.65e-08 2.72e-08 6.84e-08 -6.84e-08 1.00277 1.71e-23 2.30e-07
## 33 -3.61e-08 2.73e-08 6.69e-08 -6.69e-08 1.00277 1.63e-23 2.21e-07
## 34 -3.58e-08 2.65e-08 6.92e-08 6.92e-08 1.00277 1.75e-23 2.36e-07
## 35 -7.71e-08 5.79e-08 1.45e-07 -1.45e-07 1.00277 7.64e-23 1.03e-06
## 36 -8.57e-08 6.44e-08 1.62e-07 1.62e-07 1.00277 9.63e-23 1.30e-06
## 37 -5.29e-08 4.02e-08 9.82e-08 -9.83e-08 1.00277 3.52e-23 4.76e-07
## 38 -4.89e-08 3.73e-08 9.20e-08 9.21e-08 1.00277 3.09e-23 4.18e-07
## 39 -1.13e-08 8.07e-09 2.31e-08 2.31e-08 1.00277 1.95e-24 2.63e-08
## 40 -2.23e-08 1.71e-08 4.22e-08 4.22e-08 1.00277 6.50e-24 8.78e-08
## 41 -1.36e-08 1.01e-08 2.52e-08 -2.52e-08 1.00277 2.31e-24 3.12e-08
## 42 -4.64e-08 3.49e-08 8.84e-08 8.84e-08 1.00277 2.85e-23 3.85e-07
## 43 -3.47e-08 2.59e-08 6.68e-08 6.68e-08 1.00277 1.63e-23 2.20e-07
## 44 -5.88e-09 4.01e-09 1.11e-08 -1.11e-08 1.00277 4.52e-25 6.11e-09
## 45 -3.10e-08 2.35e-08 5.90e-08 5.90e-08 1.00277 1.27e-23 1.72e-07
## 46 -1.95e-08 1.46e-08 3.61e-08 -3.61e-08 1.00277 4.76e-24 6.43e-08
## 47 -4.88e-08 3.62e-08 9.21e-08 -9.21e-08 1.00277 3.09e-23 4.18e-07
## 48 -3.80e-08 2.85e-08 7.09e-08 -7.09e-08 1.00277 1.83e-23 2.47e-07
## 49 -1.10e-07 8.21e-08 2.11e-07 2.11e-07 1.00277 1.62e-22 2.19e-06
## 50 -2.29e-08 1.68e-08 4.47e-08 4.47e-08 1.00277 7.30e-24 9.86e-08
## 51 -4.37e-08 3.36e-08 8.18e-08 8.18e-08 1.00277 2.44e-23 3.30e-07
## 52 -9.79e-08 7.34e-08 1.86e-07 1.86e-07 1.00277 1.26e-22 1.70e-06
## 53 -5.58e-08 4.21e-08 1.06e-07 1.06e-07 1.00277 4.08e-23 5.52e-07
## 54 -1.85e-08 1.30e-08 3.58e-08 -3.59e-08 1.00277 4.69e-24 6.34e-08
## 55 -2.73e-08 2.09e-08 5.17e-08 5.17e-08 1.00277 9.75e-24 1.32e-07
## 56 -2.42e-08 1.79e-08 4.69e-08 4.69e-08 1.00277 8.03e-24 1.08e-07
## 57 -7.75e-09 5.57e-09 1.43e-08 -1.43e-08 1.00277 7.51e-25 1.01e-08
## 58 -3.41e-08 2.53e-08 6.42e-08 -6.42e-08 1.00277 1.50e-23 2.03e-07
## 59 -4.29e-08 3.20e-08 8.21e-08 8.21e-08 1.00277 2.46e-23 3.32e-07
## 60 1.14e-08 -2.05e-08 4.39e-08 6.28e-08 1.00277 1.44e-23 1.95e-07
## 61 -2.77e-08 2.11e-08 5.26e-08 5.26e-08 1.00277 1.01e-23 1.36e-07
## 62 -2.01e-08 1.50e-08 3.88e-08 3.88e-08 1.00277 5.50e-24 7.43e-08
## 63 -2.81e-08 2.08e-08 5.29e-08 -5.29e-08 1.00277 1.02e-23 1.38e-07
## 64 -9.39e-09 7.20e-09 1.82e-08 1.82e-08 1.00277 1.21e-24 1.64e-08
## 65 -2.84e-08 2.14e-08 5.26e-08 -5.26e-08 1.00277 1.01e-23 1.36e-07
## 66 -1.89e-08 1.40e-08 3.52e-08 -3.52e-08 1.00277 4.51e-24 6.10e-08
## 67 -2.74e-08 2.03e-08 5.32e-08 5.32e-08 1.00277 1.03e-23 1.39e-07
## 68 -6.68e-08 4.98e-08 1.28e-07 1.28e-07 1.00277 5.94e-23 8.02e-07
## 69 -5.54e-08 4.12e-08 1.05e-07 -1.05e-07 1.00277 3.99e-23 5.39e-07
## 70 -1.58e-08 1.24e-08 2.97e-08 2.97e-08 1.00277 3.22e-24 4.34e-08
## 71 -2.58e-08 1.97e-08 4.72e-08 -4.72e-08 1.00277 8.14e-24 1.10e-07
## 72 -3.65e-08 2.71e-08 6.86e-08 -6.86e-08 1.00277 1.71e-23 2.32e-07
## 73 -1.54e-08 1.13e-08 3.04e-08 3.04e-08 1.00277 3.36e-24 4.54e-08
## 74 -3.31e-08 2.45e-08 6.40e-08 6.40e-08 1.00277 1.50e-23 2.02e-07
## 75 -2.12e-08 1.60e-08 4.07e-08 4.07e-08 1.00277 6.04e-24 8.16e-08
## 76 -1.79e-08 1.31e-08 3.36e-08 -3.36e-08 1.00277 4.12e-24 5.57e-08
## 77 -3.36e-08 2.53e-08 6.41e-08 6.41e-08 1.00277 1.50e-23 2.03e-07
## 78 -1.11e-09 9.56e-10 1.02e-09 -1.24e-09 1.00277 5.60e-27 7.57e-11
## 79 -8.39e-09 5.99e-09 1.57e-08 -1.57e-08 1.00277 8.96e-25 1.21e-08
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## 197 -1.34e-08 1.03e-08 2.40e-08 -2.40e-08 1.00277 2.11e-24 2.85e-08
## 198 -1.78e-09 1.56e-09 3.75e-09 3.77e-09 1.00277 5.17e-26 6.99e-10
## 199 -7.43e-09 5.47e-09 1.51e-08 1.51e-08 1.00277 8.31e-25 1.12e-08
## 200 -4.84e-09 3.59e-09 8.40e-09 -8.42e-09 1.00277 2.58e-25 3.49e-09
## 201 -1.04e-08 7.88e-09 2.04e-08 2.04e-08 1.00277 1.52e-24 2.06e-08
## 202 -3.79e-09 2.81e-09 8.05e-09 8.06e-09 1.00277 2.37e-25 3.20e-09
## 203 -4.56e-09 3.31e-09 8.03e-09 -8.04e-09 1.00277 2.36e-25 3.18e-09
## 204 -1.48e-08 1.11e-08 2.87e-08 2.87e-08 1.00277 3.01e-24 4.06e-08
## 205 -2.14e-08 1.60e-08 4.14e-08 4.14e-08 1.00277 6.26e-24 8.45e-08
## 206 -1.22e-09 7.78e-10 1.77e-09 -1.81e-09 1.00277 1.20e-26 1.62e-10
## 207 -1.70e-08 1.29e-08 3.27e-08 3.27e-08 1.00277 3.89e-24 5.26e-08
## 208 -3.90e-08 2.91e-08 7.31e-08 -7.31e-08 1.00277 1.95e-23 2.63e-07
## 209 -1.26e-09 1.10e-09 2.90e-09 2.93e-09 1.00277 3.13e-26 4.22e-10
## 210 -1.20e-08 9.27e-09 2.13e-08 -2.14e-08 1.00277 1.66e-24 2.25e-08
## 211 -7.72e-09 5.74e-09 1.39e-08 -1.39e-08 1.00277 7.00e-25 9.46e-09
## 212 -6.61e-09 5.02e-09 1.15e-08 -1.16e-08 1.00277 4.88e-25 6.59e-09
## 213 -6.89e-09 5.12e-09 1.40e-08 1.40e-08 1.00277 7.14e-25 9.65e-09
## 214 -1.98e-08 1.48e-08 3.84e-08 3.84e-08 1.00277 5.39e-24 7.28e-08
## 215 -4.65e-08 3.47e-08 8.74e-08 -8.74e-08 1.00277 2.79e-23 3.76e-07
## 216 -6.68e-08 4.98e-08 1.26e-07 -1.26e-07 1.00277 5.80e-23 7.84e-07
## 217 -5.01e-09 3.40e-09 1.11e-08 1.11e-08 1.00277 4.50e-25 6.08e-09
## 218 -5.66e-09 4.74e-09 8.83e-09 -8.94e-09 1.00277 2.91e-25 3.94e-09
## 219 -6.21e-09 4.71e-09 1.25e-08 1.25e-08 1.00277 5.67e-25 7.66e-09
## 220 -1.45e-08 1.08e-08 2.84e-08 2.84e-08 1.00277 2.94e-24 3.97e-08
## 221 -1.47e-08 1.09e-08 2.71e-08 -2.71e-08 1.00277 2.68e-24 3.62e-08
## 222 -1.74e-08 1.29e-08 3.24e-08 -3.24e-08 1.00277 3.83e-24 5.17e-08
## 223 -4.94e-08 3.69e-08 9.47e-08 9.47e-08 1.00277 3.27e-23 4.42e-07
## 224 -1.02e-08 7.48e-09 2.03e-08 2.03e-08 1.00277 1.51e-24 2.04e-08
## 225 -1.27e-08 9.90e-09 2.40e-08 2.40e-08 1.00277 2.10e-24 2.84e-08
## 226 -7.00e-09 5.14e-09 1.27e-08 -1.27e-08 1.00277 5.84e-25 7.89e-09
## 227 -1.42e-09 9.47e-10 2.10e-09 -2.14e-09 1.00277 1.67e-26 2.26e-10
## 228 -7.12e-08 5.33e-08 1.34e-07 -1.34e-07 1.00277 6.56e-23 8.86e-07
## 229 -1.53e-08 1.14e-08 2.98e-08 2.98e-08 1.00277 3.23e-24 4.37e-08
## 230 -1.41e-08 9.98e-09 2.86e-08 2.87e-08 1.00277 3.00e-24 4.05e-08
## 231 -2.08e-08 1.57e-08 3.99e-08 4.00e-08 1.00277 5.82e-24 7.86e-08
## 232 -5.17e-09 3.73e-09 9.25e-09 -9.26e-09 1.00277 3.13e-25 4.22e-09
## 233 -2.32e-08 1.75e-08 4.44e-08 4.44e-08 1.00277 7.18e-24 9.70e-08
## 234 -5.91e-09 4.45e-09 1.03e-08 -1.03e-08 1.00277 3.90e-25 5.27e-09
## 235 -2.16e-08 1.64e-08 4.14e-08 4.14e-08 1.00277 6.25e-24 8.45e-08
## 236 -7.14e-09 5.32e-09 1.44e-08 1.44e-08 1.00277 7.60e-25 1.03e-08
## 237 -4.48e-08 3.37e-08 8.53e-08 8.54e-08 1.00277 2.66e-23 3.59e-07
## 238 -1.27e-08 9.46e-09 2.35e-08 -2.35e-08 1.00277 2.01e-24 2.72e-08
## 239 -1.24e-08 8.88e-09 2.34e-08 -2.34e-08 1.00277 2.00e-24 2.70e-08
## 240 -1.26e-08 9.31e-09 2.48e-08 2.48e-08 1.00277 2.24e-24 3.03e-08
## 241 -5.13e-08 3.84e-08 9.62e-08 -9.62e-08 1.00277 3.37e-23 4.56e-07
## 242 -1.32e-08 1.00e-08 2.57e-08 2.57e-08 1.00277 2.40e-24 3.25e-08
## 243 -3.52e-08 2.67e-08 6.51e-08 -6.51e-08 1.00277 1.55e-23 2.09e-07
## 244 -6.32e-08 4.74e-08 1.20e-07 1.20e-07 1.00277 5.28e-23 7.13e-07
## 245 -1.95e-08 1.49e-08 3.57e-08 -3.57e-08 1.00277 4.64e-24 6.27e-08
## 246 -3.97e-08 3.02e-08 7.49e-08 7.49e-08 1.00277 2.05e-23 2.77e-07
## 247 -5.09e-08 3.82e-08 9.54e-08 -9.54e-08 1.00277 3.32e-23 4.49e-07
## 248 -1.58e-02 3.62e-02 4.06e-02 5.39e-02 1.00473 1.06e-11 3.96e-03
## 249 -5.13e-09 4.22e-09 8.09e-09 -8.17e-09 1.00277 2.44e-25 3.29e-09
## 250 -4.17e-08 3.12e-08 7.82e-08 -7.82e-08 1.00277 2.23e-23 3.01e-07
## 251 -3.98e-09 2.96e-09 8.40e-09 8.42e-09 1.00277 2.58e-25 3.49e-09
## 252 -3.00e-08 2.28e-08 5.54e-08 -5.54e-08 1.00277 1.12e-23 1.51e-07
## 253 -5.42e-08 4.06e-08 1.03e-07 1.03e-07 1.00277 3.91e-23 5.28e-07
## 254 -3.69e-09 2.55e-09 8.27e-09 8.32e-09 1.00277 2.52e-25 3.41e-09
## 255 -2.43e-09 1.37e-09 4.72e-09 -4.76e-09 1.00277 8.27e-26 1.12e-09
## 256 -5.82e-09 4.40e-09 1.17e-08 1.18e-08 1.00277 5.04e-25 6.81e-09
## 257 -2.31e-08 1.73e-08 4.46e-08 4.46e-08 1.00277 7.27e-24 9.82e-08
## 258 -5.78e-09 4.26e-09 1.03e-08 -1.03e-08 1.00277 3.84e-25 5.19e-09
## 259 -2.47e-08 1.86e-08 4.71e-08 4.71e-08 1.00277 8.10e-24 1.09e-07
## 260 -3.57e-08 2.66e-08 6.84e-08 6.84e-08 1.00277 1.71e-23 2.31e-07
## 261 -1.19e-08 9.08e-09 2.29e-08 2.29e-08 1.00277 1.91e-24 2.57e-08
## 262 -2.05e-09 1.84e-09 4.09e-09 4.11e-09 1.00277 6.17e-26 8.34e-10
## 263 -2.59e-08 1.95e-08 4.97e-08 4.97e-08 1.00277 9.00e-24 1.22e-07
## 264 -1.19e-08 8.90e-09 2.19e-08 -2.19e-08 1.00277 1.75e-24 2.36e-08
## 265 -1.74e-08 1.32e-08 3.34e-08 3.34e-08 1.00277 4.06e-24 5.48e-08
## 266 -2.44e-08 1.82e-08 4.72e-08 4.72e-08 1.00277 8.13e-24 1.10e-07
## 267 -2.24e-08 1.69e-08 4.29e-08 4.29e-08 1.00277 6.71e-24 9.07e-08
## 268 -1.35e-09 7.96e-10 2.18e-09 -2.21e-09 1.00277 1.78e-26 2.40e-10
## 269 -2.33e-08 1.76e-08 4.45e-08 4.45e-08 1.00277 7.22e-24 9.76e-08
## 270 -1.09e-08 8.14e-09 2.14e-08 2.14e-08 1.00277 1.67e-24 2.26e-08
## 271 -3.29e-09 2.26e-09 5.83e-09 -5.84e-09 1.00277 1.24e-25 1.68e-09
## 272 -2.48e-08 1.87e-08 4.77e-08 4.77e-08 1.00277 8.29e-24 1.12e-07
## 273 -2.11e-08 1.58e-08 4.08e-08 4.08e-08 1.00277 6.08e-24 8.22e-08
## 274 -2.13e-08 1.62e-08 4.08e-08 4.08e-08 1.00277 6.06e-24 8.19e-08
## 275 -2.53e-08 1.88e-08 4.76e-08 -4.76e-08 1.00277 8.25e-24 1.11e-07
## 276 -1.74e-08 1.32e-08 3.35e-08 3.35e-08 1.00277 4.09e-24 5.53e-08
## 277 -3.41e-08 2.53e-08 6.58e-08 6.58e-08 1.00277 1.58e-23 2.13e-07
## 278 -1.81e-08 1.34e-08 3.38e-08 -3.38e-08 1.00277 4.17e-24 5.63e-08
## 279 -4.64e-08 3.50e-08 8.81e-08 8.81e-08 1.00277 2.83e-23 3.83e-07
## 280 -3.70e-08 2.76e-08 7.13e-08 7.13e-08 1.00277 1.85e-23 2.50e-07
## 281 -1.87e-08 1.36e-08 3.53e-08 -3.53e-08 1.00277 4.55e-24 6.15e-08
## 282 -4.40e-08 3.32e-08 8.35e-08 8.35e-08 1.00277 2.54e-23 3.44e-07
## 283 -1.23e-08 9.05e-09 2.44e-08 2.44e-08 1.00277 2.17e-24 2.93e-08
## 284 -2.32e-08 1.70e-08 4.39e-08 -4.39e-08 1.00277 7.02e-24 9.49e-08
## 285 -3.43e-08 2.58e-08 6.57e-08 6.57e-08 1.00277 1.57e-23 2.12e-07
## 286 -1.55e-08 1.18e-08 2.82e-08 -2.82e-08 1.00277 2.91e-24 3.93e-08
## 287 -1.43e-08 1.04e-08 2.69e-08 -2.69e-08 1.00277 2.64e-24 3.57e-08
## 288 -1.45e-08 1.08e-08 2.85e-08 2.85e-08 1.00277 2.97e-24 4.02e-08
## 289 -2.53e-09 1.79e-09 5.82e-09 5.86e-09 1.00277 1.25e-25 1.69e-09
## 290 -1.34e-08 1.02e-08 2.60e-08 2.60e-08 1.00277 2.46e-24 3.32e-08
## 291 -3.19e-08 2.39e-08 6.11e-08 6.11e-08 1.00277 1.36e-23 1.84e-07
## 292 -3.81e-08 2.86e-08 7.28e-08 7.28e-08 1.00277 1.93e-23 2.61e-07
## 293 -5.93e-09 4.17e-09 1.10e-08 -1.10e-08 1.00277 4.40e-25 5.95e-09
## 294 -9.42e-09 7.37e-09 1.80e-08 1.80e-08 1.00277 1.18e-24 1.60e-08
## 295 -7.46e-09 5.61e-09 1.32e-08 -1.32e-08 1.00277 6.40e-25 8.65e-09
## 296 -6.66e-09 5.08e-09 1.33e-08 1.33e-08 1.00277 6.43e-25 8.68e-09
## 297 -9.79e-09 7.29e-09 1.95e-08 1.95e-08 1.00277 1.38e-24 1.87e-08
## 298 -2.78e-08 2.07e-08 5.20e-08 -5.20e-08 1.00277 9.86e-24 1.33e-07
## 299 -3.83e-08 2.87e-08 7.32e-08 7.32e-08 1.00277 1.95e-23 2.64e-07
## 300 -6.60e-09 4.74e-09 1.38e-08 1.38e-08 1.00277 6.94e-25 9.37e-09
## 301 -2.55e-08 1.94e-08 4.85e-08 4.85e-08 1.00277 8.59e-24 1.16e-07
## 302 -2.64e-08 1.74e-08 2.90e-08 -3.19e-08 1.00277 3.72e-24 5.02e-08
## 303 -2.39e-08 1.81e-08 4.56e-08 4.56e-08 1.00277 7.59e-24 1.03e-07
## 304 -3.52e-08 2.63e-08 6.75e-08 6.75e-08 1.00277 1.66e-23 2.24e-07
## 305 -4.11e-09 2.87e-09 7.39e-09 -7.40e-09 1.00277 2.00e-25 2.70e-09
## 306 -1.49e-08 1.08e-08 2.80e-08 -2.80e-08 1.00277 2.85e-24 3.85e-08
## 307 -1.28e-08 9.56e-09 2.51e-08 2.51e-08 1.00277 2.30e-24 3.11e-08
## 308 -1.86e-09 1.29e-09 4.57e-09 4.62e-09 1.00277 7.77e-26 1.05e-09
## 309 -5.04e-08 3.75e-08 9.49e-08 -9.49e-08 1.00277 3.28e-23 4.43e-07
## 310 -3.39e-08 2.54e-08 6.49e-08 6.49e-08 1.00277 1.54e-23 2.08e-07
## 311 -3.19e-08 2.35e-08 6.20e-08 6.20e-08 1.00277 1.40e-23 1.90e-07
## 312 -4.71e-08 3.55e-08 8.95e-08 8.95e-08 1.00277 2.92e-23 3.95e-07
## 313 -6.66e-08 5.01e-08 1.26e-07 1.26e-07 1.00277 5.83e-23 7.87e-07
## 314 -2.64e-08 1.94e-08 5.00e-08 -5.01e-08 1.00277 9.14e-24 1.23e-07
## 315 -3.56e-08 2.72e-08 6.72e-08 6.72e-08 1.00277 1.65e-23 2.23e-07
## 316 -4.71e-08 3.54e-08 8.79e-08 -8.79e-08 1.00277 2.82e-23 3.81e-07
## 317 -3.50e-08 2.59e-08 6.62e-08 -6.62e-08 1.00277 1.60e-23 2.16e-07
## 318 -2.47e-08 1.81e-08 4.84e-08 4.84e-08 1.00277 8.56e-24 1.16e-07
## 319 -2.86e-08 2.11e-08 5.56e-08 5.56e-08 1.00277 1.13e-23 1.52e-07
## 320 -1.65e-08 1.21e-08 3.10e-08 -3.10e-08 1.00277 3.50e-24 4.72e-08
## 321 -3.30e-08 2.49e-08 6.28e-08 6.28e-08 1.00277 1.44e-23 1.94e-07
## 322 -6.11e-08 4.58e-08 1.15e-07 -1.15e-07 1.00277 4.81e-23 6.49e-07
## 323 -2.70e-08 2.04e-08 5.13e-08 5.13e-08 1.00277 9.62e-24 1.30e-07
## 324 -2.56e-08 1.87e-08 5.02e-08 5.03e-08 1.00277 9.21e-24 1.24e-07
## 325 -3.77e-08 2.79e-08 7.10e-08 -7.10e-08 1.00277 1.84e-23 2.49e-07
## 326 -3.34e-08 2.52e-08 6.37e-08 6.37e-08 1.00277 1.48e-23 2.00e-07
## 327 -5.23e-08 3.88e-08 1.00e-07 1.00e-07 1.00277 3.68e-23 4.97e-07
## 328 -2.95e-08 2.23e-08 5.61e-08 5.61e-08 1.00277 1.15e-23 1.55e-07
## 329 -2.85e-08 2.09e-08 5.42e-08 -5.42e-08 1.00277 1.07e-23 1.45e-07
## 330 -1.27e-08 9.76e-09 2.44e-08 2.44e-08 1.00277 2.17e-24 2.94e-08
## 331 -2.38e-08 1.80e-08 4.39e-08 -4.39e-08 1.00277 7.03e-24 9.50e-08
## 332 -2.66e-09 2.10e-09 5.62e-09 5.63e-09 1.00277 1.16e-25 1.56e-09
## 333 -1.09e-08 7.97e-09 2.18e-08 2.18e-08 1.00277 1.73e-24 2.34e-08
## 334 -4.12e-08 3.08e-08 7.73e-08 -7.73e-08 1.00277 2.18e-23 2.95e-07
## 335 -3.58e-08 2.67e-08 6.73e-08 -6.73e-08 1.00277 1.65e-23 2.23e-07
## 336 -2.49e-08 1.90e-08 4.58e-08 -4.58e-08 1.00277 7.65e-24 1.03e-07
## 337 -1.02e-08 7.88e-09 1.79e-08 -1.79e-08 1.00277 1.17e-24 1.58e-08
## 338 -8.56e-08 6.38e-08 1.63e-07 1.63e-07 1.00277 9.73e-23 1.31e-06
## 339 -1.92e-09 1.49e-09 2.68e-09 -2.75e-09 1.00277 2.75e-26 3.72e-10
## 340 -1.02e-08 8.32e-09 1.87e-08 1.87e-08 1.00277 1.28e-24 1.73e-08
## 341 -5.06e-09 3.79e-09 1.04e-08 1.04e-08 1.00277 3.97e-25 5.36e-09
## 342 -4.71e-08 3.51e-08 8.86e-08 -8.86e-08 1.00277 2.86e-23 3.87e-07
## 343 -1.12e-08 8.43e-09 2.19e-08 2.19e-08 1.00277 1.75e-24 2.36e-08
## 344 -7.72e-08 5.74e-08 1.48e-07 1.48e-07 1.00277 7.97e-23 1.08e-06
## 345 -1.93e-08 1.45e-08 3.71e-08 3.71e-08 1.00277 5.03e-24 6.80e-08
## 346 -2.14e-09 9.68e-10 4.56e-09 -4.66e-09 1.00277 7.93e-26 1.07e-09
## 347 -4.57e-08 3.43e-08 8.70e-08 8.70e-08 1.00277 2.76e-23 3.73e-07
## 348 -2.97e-09 2.23e-09 4.79e-09 -4.82e-09 1.00277 8.47e-26 1.14e-09
## 349 -3.00e-08 2.28e-08 5.68e-08 5.68e-08 1.00277 1.18e-23 1.59e-07
## 350 -2.94e-08 2.20e-08 5.49e-08 -5.49e-08 1.00277 1.10e-23 1.48e-07
## 351 -8.20e-09 6.38e-09 1.58e-08 1.58e-08 1.00277 9.15e-25 1.24e-08
## 352 -7.85e-08 5.85e-08 1.50e-07 1.50e-07 1.00277 8.21e-23 1.11e-06
## 353 -1.87e-08 1.41e-08 3.62e-08 3.62e-08 1.00277 4.77e-24 6.45e-08
## 354 -3.15e-08 2.42e-08 5.92e-08 5.92e-08 1.00277 1.28e-23 1.73e-07
## 355 -2.25e-08 1.70e-08 4.32e-08 4.32e-08 1.00277 6.80e-24 9.19e-08
## 356 -4.78e-08 3.55e-08 9.02e-08 -9.02e-08 1.00277 2.97e-23 4.01e-07
## 357 -3.09e-08 2.29e-08 5.82e-08 -5.82e-08 1.00277 1.24e-23 1.67e-07
## 358 -5.62e-08 4.17e-08 1.08e-07 1.08e-07 1.00277 4.26e-23 5.76e-07
## 359 -2.09e-08 1.54e-08 4.09e-08 4.09e-08 1.00277 6.11e-24 8.26e-08
## 360 -2.38e-08 1.73e-08 4.53e-08 -4.53e-08 1.00277 7.48e-24 1.01e-07
## 361 -3.14e-08 2.37e-08 5.99e-08 5.99e-08 1.00277 1.31e-23 1.77e-07
## 362 -4.45e-08 3.31e-08 8.55e-08 8.55e-08 1.00277 2.67e-23 3.60e-07
## 363 -1.52e-08 1.11e-08 2.86e-08 -2.86e-08 1.00277 2.99e-24 4.03e-08
## 364 -4.19e-08 3.17e-08 7.95e-08 7.95e-08 1.00277 2.31e-23 3.12e-07
## 365 -8.16e-09 6.00e-09 1.65e-08 1.65e-08 1.00277 9.96e-25 1.35e-08
## 366 -4.95e-08 3.73e-08 9.38e-08 9.38e-08 1.00277 3.21e-23 4.34e-07
## 367 -1.76e-08 1.31e-08 3.28e-08 -3.28e-08 1.00277 3.91e-24 5.29e-08
## 368 -2.82e-08 2.07e-08 5.35e-08 -5.35e-08 1.00277 1.04e-23 1.41e-07
## 369 -3.62e-08 2.69e-08 6.97e-08 6.97e-08 1.00277 1.77e-23 2.39e-07
## 370 -3.12e-08 2.36e-08 5.79e-08 -5.79e-08 1.00277 1.22e-23 1.65e-07
## 371 -2.38e-08 1.75e-08 4.49e-08 -4.49e-08 1.00277 7.34e-24 9.92e-08
## 372 -2.79e-08 2.11e-08 5.16e-08 -5.16e-08 1.00277 9.69e-24 1.31e-07
## 373 -4.36e-08 3.28e-08 8.14e-08 -8.14e-08 1.00277 2.41e-23 3.26e-07
## 374 -5.62e-08 4.22e-08 1.05e-07 -1.05e-07 1.00277 4.03e-23 5.45e-07
## 375 -7.93e-08 5.90e-08 1.52e-07 1.52e-07 1.00277 8.40e-23 1.13e-06
## 376 -3.89e-09 3.33e-09 5.66e-09 -5.79e-09 1.00277 1.22e-25 1.65e-09
## 377 -1.29e-07 9.71e-08 2.44e-07 2.44e-07 1.00277 2.17e-22 2.93e-06
## 378 -2.94e-08 2.20e-08 5.66e-08 5.66e-08 1.00277 1.17e-23 1.58e-07
## 379 -1.35e-08 1.11e-08 2.42e-08 2.42e-08 1.00277 2.14e-24 2.90e-08
## 380 -4.28e-08 3.23e-08 8.15e-08 8.15e-08 1.00277 2.42e-23 3.27e-07
## 381 -2.63e-09 2.08e-09 5.57e-09 5.59e-09 1.00277 1.14e-25 1.54e-09
## 382 -2.37e-08 1.80e-08 4.49e-08 4.49e-08 1.00277 7.36e-24 9.94e-08
## 383 -8.44e-08 6.32e-08 1.61e-07 1.61e-07 1.00277 9.42e-23 1.27e-06
## 384 -1.23e-08 9.38e-09 2.37e-08 2.37e-08 1.00277 2.04e-24 2.76e-08
## 385 -2.57e-08 1.86e-08 4.94e-08 -4.94e-08 1.00277 8.90e-24 1.20e-07
## 386 -6.86e-08 5.14e-08 1.31e-07 1.31e-07 1.00277 6.21e-23 8.39e-07
## 387 -1.45e-09 1.27e-09 1.50e-09 -1.72e-09 1.00277 1.07e-26 1.45e-10
## 388 -2.86e-09 1.58e-09 5.76e-09 -5.82e-09 1.00277 1.23e-25 1.67e-09
## 389 -5.25e-08 3.92e-08 1.00e-07 1.00e-07 1.00277 3.66e-23 4.95e-07
## 390 -1.78e-08 1.33e-08 3.45e-08 3.45e-08 1.00277 4.34e-24 5.86e-08
## 391 -2.96e-08 2.17e-08 5.62e-08 -5.62e-08 1.00277 1.15e-23 1.56e-07
## 392 -7.28e-08 5.43e-08 1.38e-07 -1.38e-07 1.00277 6.90e-23 9.32e-07
## 393 -5.12e-08 3.81e-08 9.83e-08 9.83e-08 1.00277 3.53e-23 4.76e-07
## 394 -5.53e-08 4.20e-08 1.03e-07 -1.03e-07 1.00277 3.86e-23 5.22e-07
## 395 -6.80e-08 5.13e-08 1.29e-07 1.29e-07 1.00277 6.06e-23 8.18e-07
## 396 -1.27e-08 9.89e-09 2.23e-08 -2.24e-08 1.00277 1.82e-24 2.47e-08
## 397 -5.98e-08 4.53e-08 1.13e-07 1.13e-07 1.00277 4.65e-23 6.28e-07
## 398 -1.22e-08 9.23e-09 2.22e-08 -2.22e-08 1.00277 1.80e-24 2.43e-08
## 399 -4.35e-08 3.30e-08 8.22e-08 8.22e-08 1.00277 2.46e-23 3.33e-07
## 400 -3.45e-09 2.51e-09 7.53e-09 7.55e-09 1.00277 2.08e-25 2.81e-09
## 401 -4.88e-08 3.62e-08 9.25e-08 -9.25e-08 1.00277 3.12e-23 4.21e-07
## 402 -6.05e-09 4.48e-09 1.07e-08 -1.07e-08 1.00277 4.21e-25 5.69e-09
## 403 -6.05e-08 4.56e-08 1.13e-07 -1.13e-07 1.00277 4.66e-23 6.29e-07
## 404 -2.85e-08 2.13e-08 5.48e-08 5.48e-08 1.00277 1.10e-23 1.48e-07
## 405 -5.66e-10 -2.84e-11 2.86e-09 3.14e-09 1.00277 3.60e-26 4.87e-10
## 406 -7.71e-08 5.79e-08 1.46e-07 1.46e-07 1.00277 7.82e-23 1.06e-06
## 407 -1.71e-08 1.27e-08 3.16e-08 -3.16e-08 1.00277 3.63e-24 4.91e-08
## 408 -6.18e-08 4.69e-08 1.17e-07 1.17e-07 1.00277 4.96e-23 6.70e-07
## 409 -6.47e-08 4.85e-08 1.21e-07 -1.21e-07 1.00277 5.38e-23 7.27e-07
## 410 -1.42e-08 1.01e-08 2.70e-08 -2.70e-08 1.00277 2.67e-24 3.60e-08
## 411 -2.39e-08 1.84e-08 4.34e-08 -4.35e-08 1.00277 6.89e-24 9.31e-08
## 412 -8.44e-08 6.30e-08 1.61e-07 1.61e-07 1.00277 9.45e-23 1.28e-06
## 413 -1.01e-07 7.59e-08 1.91e-07 -1.91e-07 1.00277 1.33e-22 1.79e-06
## 414 -7.58e-08 5.74e-08 1.43e-07 1.43e-07 1.00277 7.47e-23 1.01e-06
## 415 -1.03e-08 8.45e-09 1.70e-08 -1.71e-08 1.00277 1.06e-24 1.44e-08
## 416 -4.93e-08 3.75e-08 9.30e-08 9.30e-08 1.00277 3.15e-23 4.26e-07
## 417 -6.72e-08 5.02e-08 1.28e-07 1.28e-07 1.00277 6.00e-23 8.10e-07
## 418 -1.56e-08 1.21e-08 2.96e-08 2.96e-08 1.00277 3.19e-24 4.31e-08
## 419 -2.89e-08 2.21e-08 5.44e-08 5.44e-08 1.00277 1.08e-23 1.46e-07
## 420 -2.99e-08 2.25e-08 5.71e-08 5.71e-08 1.00277 1.19e-23 1.61e-07
## 421 -1.23e-08 9.42e-09 2.36e-08 2.36e-08 1.00277 2.03e-24 2.74e-08
## 422 -2.51e-08 1.90e-08 4.78e-08 4.78e-08 1.00277 8.35e-24 1.13e-07
## 423 -5.87e-08 4.40e-08 1.12e-07 1.12e-07 1.00277 4.56e-23 6.15e-07
## 424 -7.26e-09 5.21e-09 1.34e-08 -1.34e-08 1.00277 6.53e-25 8.82e-09
## 425 -5.16e-08 3.91e-08 9.75e-08 9.75e-08 1.00277 3.47e-23 4.69e-07
## 426 -2.28e-08 1.71e-08 4.23e-08 -4.24e-08 1.00277 6.54e-24 8.84e-08
## 427 -2.25e-08 1.72e-08 4.25e-08 4.25e-08 1.00277 6.60e-24 8.92e-08
## 428 -2.81e-08 2.12e-08 5.22e-08 -5.22e-08 1.00277 9.93e-24 1.34e-07
## 429 -2.41e-08 1.82e-08 4.61e-08 4.61e-08 1.00277 7.77e-24 1.05e-07
## 430 -2.46e-08 1.86e-08 4.54e-08 -4.54e-08 1.00277 7.53e-24 1.02e-07
## 431 -8.12e-10 8.16e-10 1.93e-09 1.97e-09 1.00277 1.41e-26 1.91e-10
## 432 -2.37e-09 1.60e-09 5.68e-09 5.74e-09 1.00277 1.20e-25 1.62e-09
## 433 -3.72e-08 2.78e-08 6.96e-08 -6.96e-08 1.00277 1.77e-23 2.39e-07
## 434 -4.31e-08 3.23e-08 8.24e-08 8.24e-08 1.00277 2.48e-23 3.35e-07
## 435 -2.89e-08 2.19e-08 5.34e-08 -5.34e-08 1.00277 1.04e-23 1.40e-07
## 436 -3.36e-09 2.88e-09 6.45e-09 6.47e-09 1.00277 1.53e-25 2.06e-09
## 437 -6.02e-08 4.48e-08 1.15e-07 1.15e-07 1.00277 4.85e-23 6.55e-07
## 438 -2.36e-08 1.77e-08 4.54e-08 4.54e-08 1.00277 7.53e-24 1.02e-07
## 439 -3.25e-08 2.48e-08 6.13e-08 6.13e-08 1.00277 1.37e-23 1.85e-07
## 440 -3.95e-08 2.98e-08 7.53e-08 7.53e-08 1.00277 2.07e-23 2.79e-07
## 441 -8.02e-08 5.97e-08 1.52e-07 -1.52e-07 1.00277 8.40e-23 1.13e-06
## 442 -3.66e-08 2.70e-08 6.92e-08 -6.92e-08 1.00277 1.75e-23 2.36e-07
## 443 -5.92e-08 4.49e-08 1.10e-07 -1.10e-07 1.00277 4.41e-23 5.96e-07
## 444 -5.17e-08 3.89e-08 9.66e-08 -9.66e-08 1.00277 3.40e-23 4.59e-07
## 445 -3.47e-08 2.55e-08 6.75e-08 6.75e-08 1.00277 1.66e-23 2.24e-07
## 446 -1.05e-07 7.87e-08 1.97e-07 -1.97e-07 1.00277 1.41e-22 1.91e-06
## 447 -1.07e-07 8.00e-08 2.03e-07 -2.03e-07 1.00277 1.50e-22 2.03e-06
## 448 -7.28e-08 5.36e-08 1.40e-07 1.40e-07 1.00277 7.19e-23 9.72e-07
## 449 -2.07e-08 1.46e-08 4.18e-08 4.18e-08 1.00277 6.38e-24 8.62e-08
## 450 -5.03e-08 3.82e-08 9.49e-08 9.49e-08 1.00277 3.28e-23 4.44e-07
## 451 -8.37e-08 6.24e-08 1.58e-07 -1.58e-07 1.00277 9.12e-23 1.23e-06
## 452 -3.75e-08 2.76e-08 7.11e-08 -7.11e-08 1.00277 1.84e-23 2.49e-07
## 453 -1.50e-07 1.11e-07 2.86e-07 2.86e-07 1.00277 2.98e-22 4.02e-06
## 454 -2.68e-08 1.98e-08 5.23e-08 5.23e-08 1.00277 9.97e-24 1.35e-07
## 455 -5.53e-08 4.26e-08 1.03e-07 1.03e-07 1.00277 3.88e-23 5.24e-07
## 456 -7.94e-08 5.96e-08 1.51e-07 1.51e-07 1.00277 8.30e-23 1.12e-06
## 457 -2.76e-08 2.02e-08 5.24e-08 -5.24e-08 1.00277 1.00e-23 1.35e-07
## 458 -6.99e-08 5.29e-08 1.32e-07 1.32e-07 1.00277 6.34e-23 8.57e-07
## 459 -5.02e-08 3.73e-08 9.64e-08 9.64e-08 1.00277 3.39e-23 4.58e-07
## 460 -2.68e-08 1.95e-08 5.11e-08 -5.11e-08 1.00277 9.52e-24 1.29e-07
## 461 -1.80e-08 1.31e-08 3.42e-08 -3.42e-08 1.00277 4.27e-24 5.76e-08
## 462 -3.73e-08 2.77e-08 7.19e-08 7.19e-08 1.00277 1.89e-23 2.55e-07
## 463 -6.57e-08 4.90e-08 1.26e-07 1.26e-07 1.00277 5.76e-23 7.78e-07
## 464 -4.87e-09 3.96e-09 9.39e-09 9.40e-09 1.00277 3.22e-25 4.35e-09
## 465 -7.74e-08 5.84e-08 1.46e-07 1.46e-07 1.00277 7.80e-23 1.05e-06
## 466 -5.21e-08 3.89e-08 9.80e-08 -9.80e-08 1.00277 3.51e-23 4.74e-07
## 467 -2.97e-08 2.16e-08 5.67e-08 -5.67e-08 1.00277 1.17e-23 1.58e-07
## 468 -9.06e-08 6.74e-08 1.73e-07 1.73e-07 1.00277 1.10e-22 1.48e-06
## 469 -6.60e-08 4.96e-08 1.24e-07 -1.24e-07 1.00277 5.58e-23 7.54e-07
## 470 -1.49e-08 1.04e-08 2.90e-08 -2.90e-08 1.00277 3.07e-24 4.15e-08
## 471 -1.39e-08 9.89e-09 2.82e-08 2.82e-08 1.00277 2.91e-24 3.93e-08
## 472 -2.26e-09 1.80e-09 3.23e-09 -3.30e-09 1.00277 3.98e-26 5.38e-10
## 473 -6.16e-08 4.62e-08 1.17e-07 1.17e-07 1.00277 5.01e-23 6.78e-07
## 474 -3.04e-08 2.27e-08 5.84e-08 5.84e-08 1.00277 1.24e-23 1.68e-07
## 475 -7.68e-09 6.25e-09 1.43e-08 1.43e-08 1.00277 7.51e-25 1.01e-08
## 476 -2.64e-08 1.95e-08 4.98e-08 -4.98e-08 1.00277 9.05e-24 1.22e-07
## 477 -1.71e-08 1.29e-08 3.31e-08 3.31e-08 1.00277 3.99e-24 5.39e-08
## 478 -8.64e-08 6.44e-08 1.65e-07 1.65e-07 1.00277 9.92e-23 1.34e-06
## 479 -4.54e-08 3.38e-08 8.55e-08 -8.55e-08 1.00277 2.66e-23 3.60e-07
## 480 -5.98e-08 4.54e-08 1.13e-07 1.13e-07 1.00277 4.63e-23 6.26e-07
## 481 -3.42e-08 2.59e-08 6.32e-08 -6.32e-08 1.00277 1.46e-23 1.97e-07
## 482 -1.53e-08 1.20e-08 2.89e-08 2.89e-08 1.00277 3.04e-24 4.11e-08
## 483 -1.21e-08 9.26e-09 2.15e-08 -2.15e-08 1.00277 1.69e-24 2.28e-08
## 484 -1.20e-08 8.84e-09 2.22e-08 -2.22e-08 1.00277 1.79e-24 2.42e-08
## 485 -4.49e-08 3.37e-08 8.42e-08 -8.42e-08 1.00277 2.58e-23 3.49e-07
## 486 -4.04e-08 3.01e-08 7.76e-08 7.76e-08 1.00277 2.19e-23 2.96e-07
## 487 -5.42e-08 4.09e-08 1.01e-07 -1.01e-07 1.00277 3.74e-23 5.05e-07
## 488 -7.85e-08 5.91e-08 1.49e-07 1.49e-07 1.00277 8.09e-23 1.09e-06
## 489 -4.36e-08 3.30e-08 8.10e-08 -8.10e-08 1.00277 2.39e-23 3.23e-07
## 490 -1.20e-07 9.02e-08 2.26e-07 2.26e-07 1.00277 1.87e-22 2.52e-06
## 491 -1.68e-08 1.23e-08 3.34e-08 3.34e-08 1.00277 4.06e-24 5.49e-08
## 492 -2.37e-08 1.87e-08 4.38e-08 4.38e-08 1.00277 7.00e-24 9.46e-08
## 493 -9.05e-08 6.75e-08 1.71e-07 -1.71e-07 1.00277 1.07e-22 1.44e-06
## 494 -4.33e-08 3.22e-08 8.16e-08 -8.16e-08 1.00277 2.43e-23 3.28e-07
## 495 -4.59e-08 3.51e-08 8.47e-08 -8.48e-08 1.00277 2.62e-23 3.54e-07
## 496 -4.24e-08 3.14e-08 8.19e-08 8.19e-08 1.00277 2.45e-23 3.31e-07
## 497 -1.28e-08 9.23e-09 2.58e-08 2.58e-08 1.00277 2.42e-24 3.27e-08
## 498 -1.80e-08 1.38e-08 3.41e-08 3.41e-08 1.00277 4.25e-24 5.74e-08
## 499 -1.33e-08 1.01e-08 2.58e-08 2.58e-08 1.00277 2.43e-24 3.29e-08
## 500 -8.86e-09 6.47e-09 1.63e-08 -1.63e-08 1.00277 9.68e-25 1.31e-08
## 501 -2.52e-08 1.88e-08 4.73e-08 -4.73e-08 1.00277 8.15e-24 1.10e-07
## 502 -9.06e-08 6.78e-08 1.71e-07 -1.71e-07 1.00277 1.06e-22 1.44e-06
## 503 -7.94e-09 5.76e-09 1.62e-08 1.63e-08 1.00277 9.65e-25 1.30e-08
## 504 -8.41e-08 6.22e-08 1.62e-07 1.62e-07 1.00277 9.52e-23 1.29e-06
## 505 -1.38e-07 1.03e-07 2.60e-07 -2.60e-07 1.00277 2.47e-22 3.33e-06
## 506 -9.04e-08 6.83e-08 1.71e-07 1.71e-07 1.00277 1.06e-22 1.43e-06
## 507 -9.51e-08 7.00e-08 1.83e-07 1.83e-07 1.00277 1.22e-22 1.65e-06
## 508 -1.16e-08 9.40e-09 2.13e-08 2.13e-08 1.00277 1.66e-24 2.24e-08
## 509 -3.96e-08 3.04e-08 7.42e-08 7.42e-08 1.00277 2.01e-23 2.71e-07
## 510 -3.80e-08 2.85e-08 7.25e-08 7.25e-08 1.00277 1.92e-23 2.59e-07
## 511 -7.92e-09 5.60e-09 1.49e-08 -1.49e-08 1.00277 8.05e-25 1.09e-08
## 512 -2.42e-08 1.84e-08 4.61e-08 4.61e-08 1.00277 7.74e-24 1.05e-07
## 513 -2.41e-08 1.81e-08 4.48e-08 -4.48e-08 1.00277 7.31e-24 9.88e-08
## 514 -5.54e-09 4.35e-09 1.09e-08 1.09e-08 1.00277 4.34e-25 5.86e-09
## 515 -5.34e-08 3.98e-08 1.02e-07 1.02e-07 1.00277 3.82e-23 5.17e-07
## 516 -1.50e-08 1.12e-08 2.90e-08 2.90e-08 1.00277 3.07e-24 4.15e-08
## 517 -3.90e-08 2.87e-08 7.40e-08 -7.40e-08 1.00277 2.00e-23 2.70e-07
## 518 -3.36e-08 2.52e-08 6.42e-08 6.42e-08 1.00277 1.50e-23 2.03e-07
## 519 -3.46e-08 2.62e-08 6.42e-08 -6.42e-08 1.00277 1.50e-23 2.03e-07
## 520 -1.17e-07 8.70e-08 2.21e-07 -2.21e-07 1.00277 1.78e-22 2.40e-06
## 521 -9.66e-08 7.20e-08 1.84e-07 1.84e-07 1.00277 1.24e-22 1.68e-06
## 522 -5.61e-08 4.28e-08 1.04e-07 -1.04e-07 1.00277 3.91e-23 5.28e-07
## 523 -6.05e-08 4.45e-08 1.16e-07 -1.16e-07 1.00277 4.87e-23 6.58e-07
## 524 -2.08e-08 1.60e-08 3.77e-08 -3.77e-08 1.00277 5.20e-24 7.02e-08
## 525 -1.16e-07 8.64e-08 2.22e-07 2.22e-07 1.00277 1.80e-22 2.43e-06
## 526 -2.15e-08 1.62e-08 3.97e-08 -3.97e-08 1.00277 5.74e-24 7.75e-08
## 527 -1.04e-07 7.85e-08 1.95e-07 1.95e-07 1.00277 1.39e-22 1.88e-06
## 528 -8.81e-08 6.57e-08 1.68e-07 1.68e-07 1.00277 1.03e-22 1.39e-06
## 529 -3.84e-08 2.79e-08 7.37e-08 -7.37e-08 1.00277 1.98e-23 2.68e-07
## 530 -2.50e-08 1.94e-08 4.67e-08 4.68e-08 1.00277 7.97e-24 1.08e-07
## 531 -2.19e-07 1.64e-07 4.13e-07 -4.13e-07 1.00278 6.23e-22 8.42e-06
## 532 -1.19e-07 8.89e-08 2.25e-07 2.25e-07 1.00277 1.85e-22 2.49e-06
## 533 -2.25e-08 1.51e-08 4.71e-08 4.72e-08 1.00277 8.13e-24 1.10e-07
## 534 -2.73e-08 1.95e-08 5.29e-08 -5.29e-08 1.00277 1.02e-23 1.38e-07
## 535 -1.71e-08 1.26e-08 3.21e-08 -3.21e-08 1.00277 3.75e-24 5.06e-08
## 536 -2.13e-08 1.61e-08 3.91e-08 -3.91e-08 1.00277 5.58e-24 7.54e-08
## 537 -4.33e-08 3.25e-08 8.10e-08 -8.10e-08 1.00277 2.39e-23 3.23e-07
## 538 -1.48e-07 1.11e-07 2.82e-07 2.82e-07 1.00277 2.89e-22 3.91e-06
## 539 -2.95e-08 2.24e-08 5.45e-08 -5.45e-08 1.00277 1.08e-23 1.46e-07
## 540 -1.19e-08 1.01e-08 2.09e-08 2.10e-08 1.00277 1.60e-24 2.17e-08
## 541 -3.34e-08 2.52e-08 6.20e-08 -6.20e-08 1.00277 1.40e-23 1.89e-07
## 542 -1.84e-08 1.38e-08 3.54e-08 3.54e-08 1.00277 4.57e-24 6.18e-08
## 543 -3.36e-08 2.49e-08 6.49e-08 6.49e-08 1.00277 1.54e-23 2.08e-07
## 544 -4.31e-08 3.24e-08 8.22e-08 8.22e-08 1.00277 2.46e-23 3.33e-07
## 545 -4.09e-08 3.03e-08 7.74e-08 -7.74e-08 1.00277 2.18e-23 2.95e-07
## 546 -8.43e-08 6.27e-08 1.60e-07 -1.60e-07 1.00277 9.29e-23 1.25e-06
## 547 -6.16e-08 4.57e-08 1.18e-07 1.18e-07 1.00277 5.09e-23 6.88e-07
## 548 -1.10e-08 7.55e-09 2.30e-08 2.30e-08 1.00277 1.94e-24 2.62e-08
## 549 -2.81e-08 2.15e-08 5.30e-08 5.30e-08 1.00277 1.03e-23 1.39e-07
## 550 -2.00e-08 1.51e-08 3.84e-08 3.84e-08 1.00277 5.39e-24 7.28e-08
## 551 -1.94e-08 1.48e-08 3.71e-08 3.71e-08 1.00277 5.03e-24 6.79e-08
## 552 -3.60e-08 2.68e-08 6.78e-08 -6.78e-08 1.00277 1.68e-23 2.27e-07
## 553 -4.00e-08 2.98e-08 7.54e-08 -7.54e-08 1.00277 2.07e-23 2.80e-07
## 554 -2.51e-08 1.91e-08 4.62e-08 -4.62e-08 1.00277 7.79e-24 1.05e-07
## 555 -1.85e-08 1.41e-08 3.36e-08 -3.36e-08 1.00277 4.12e-24 5.57e-08
## 556 -4.05e-08 3.05e-08 7.55e-08 -7.55e-08 1.00277 2.08e-23 2.81e-07
## 557 -5.19e-08 3.89e-08 9.72e-08 -9.72e-08 1.00277 3.45e-23 4.66e-07
## 558 -3.32e-08 2.45e-08 6.43e-08 6.43e-08 1.00277 1.51e-23 2.04e-07
## 559 -2.69e-08 2.05e-08 4.93e-08 -4.93e-08 1.00277 8.87e-24 1.20e-07
## 560 -7.04e-08 5.30e-08 1.34e-07 1.34e-07 1.00277 6.52e-23 8.81e-07
## 561 -8.89e-08 6.66e-08 1.67e-07 -1.67e-07 1.00277 1.02e-22 1.38e-06
## 562 -2.91e-09 2.75e-09 5.14e-09 5.22e-09 1.00277 9.92e-26 1.34e-09
## 563 -4.09e-08 3.13e-08 7.52e-08 -7.52e-08 1.00277 2.06e-23 2.79e-07
## 564 -4.14e-08 3.10e-08 7.78e-08 -7.78e-08 1.00277 2.21e-23 2.98e-07
## 565 -8.48e-08 6.32e-08 1.62e-07 1.62e-07 1.00277 9.60e-23 1.30e-06
## 566 -8.82e-08 6.63e-08 1.66e-07 -1.66e-07 1.00277 1.00e-22 1.35e-06
## 567 -9.30e-09 6.27e-09 1.83e-08 -1.83e-08 1.00277 1.22e-24 1.65e-08
## 568 -2.10e-08 1.51e-08 4.21e-08 4.21e-08 1.00277 6.47e-24 8.74e-08
## 569 -3.50e-08 2.63e-08 6.54e-08 -6.54e-08 1.00277 1.56e-23 2.11e-07
## 570 -3.19e-08 2.40e-08 6.08e-08 6.08e-08 1.00277 1.35e-23 1.82e-07
## 571 -3.66e-08 2.71e-08 7.07e-08 7.07e-08 1.00277 1.82e-23 2.46e-07
## 572 -1.89e-08 1.44e-08 3.61e-08 3.61e-08 1.00277 4.75e-24 6.42e-08
## 573 -8.47e-09 6.02e-09 1.59e-08 -1.59e-08 1.00277 9.20e-25 1.24e-08
## 574 -5.35e-08 3.99e-08 1.01e-07 -1.01e-07 1.00277 3.71e-23 5.02e-07
## 575 -2.15e-08 1.61e-08 3.98e-08 -3.98e-08 1.00277 5.77e-24 7.79e-08
## 576 -8.97e-08 6.75e-08 1.68e-07 -1.68e-07 1.00277 1.03e-22 1.39e-06
## 577 -2.02e-08 1.53e-08 3.72e-08 -3.72e-08 1.00277 5.05e-24 6.82e-08
## 578 -2.96e-09 2.89e-09 3.33e-09 -3.77e-09 1.00277 5.18e-26 6.99e-10
## 579 -1.40e-07 1.05e-07 2.64e-07 -2.64e-07 1.00277 2.54e-22 3.43e-06
## 580 -1.98e-08 1.48e-08 3.67e-08 -3.67e-08 1.00277 4.93e-24 6.65e-08
## 581 -3.49e-08 2.50e-08 6.92e-08 6.93e-08 1.00277 1.75e-23 2.36e-07
## 582 -5.76e-08 4.33e-08 1.08e-07 -1.08e-07 1.00277 4.26e-23 5.76e-07
## 583 -1.01e-07 7.57e-08 1.91e-07 1.91e-07 1.00277 1.33e-22 1.80e-06
## 584 -1.03e-07 7.63e-08 1.96e-07 1.96e-07 1.00277 1.40e-22 1.90e-06
## 585 -1.74e-08 1.38e-08 3.21e-08 3.21e-08 1.00277 3.76e-24 5.09e-08
## 586 -2.31e-08 1.81e-08 4.28e-08 4.28e-08 1.00277 6.68e-24 9.02e-08
## 587 -3.45e-08 2.57e-08 6.49e-08 -6.49e-08 1.00277 1.54e-23 2.08e-07
## 588 -7.65e-08 5.74e-08 1.45e-07 1.45e-07 1.00277 7.71e-23 1.04e-06
## 589 -2.35e-08 1.78e-08 4.32e-08 -4.32e-08 1.00277 6.81e-24 9.20e-08
## 590 -2.75e-08 2.00e-08 5.26e-08 -5.26e-08 1.00277 1.01e-23 1.36e-07
## 591 -6.17e-09 4.45e-09 1.29e-08 1.29e-08 1.00277 6.05e-25 8.18e-09
## 592 -8.36e-08 6.27e-08 1.57e-07 -1.57e-07 1.00277 9.01e-23 1.22e-06
## 593 -1.82e-08 1.37e-08 3.52e-08 3.52e-08 1.00277 4.52e-24 6.10e-08
## 594 -3.24e-09 3.06e-09 3.96e-09 -4.30e-09 1.00277 6.74e-26 9.10e-10
## 595 -5.74e-08 4.28e-08 1.08e-07 -1.08e-07 1.00277 4.28e-23 5.78e-07
## 596 -4.30e-08 3.21e-08 8.22e-08 8.22e-08 1.00277 2.46e-23 3.33e-07
## 597 -9.49e-09 7.54e-09 1.62e-08 -1.63e-08 1.00277 9.68e-25 1.31e-08
## 598 -8.63e-09 6.09e-09 1.63e-08 -1.63e-08 1.00277 9.66e-25 1.31e-08
## 599 -1.39e-08 1.04e-08 2.73e-08 2.73e-08 1.00277 2.73e-24 3.68e-08
## 600 -4.19e-08 3.14e-08 7.84e-08 -7.84e-08 1.00277 2.24e-23 3.03e-07
## 601 -4.94e-08 3.68e-08 9.30e-08 -9.30e-08 1.00277 3.15e-23 4.26e-07
## 602 -3.98e-08 2.94e-08 7.68e-08 7.68e-08 1.00277 2.15e-23 2.91e-07
## 603 -9.08e-08 6.83e-08 1.70e-07 -1.70e-07 1.00277 1.06e-22 1.43e-06
## 604 -8.73e-08 6.49e-08 1.65e-07 -1.65e-07 1.00277 9.95e-23 1.34e-06
## 605 -2.30e-07 1.73e-07 4.34e-07 -4.34e-07 1.00278 6.86e-22 9.27e-06
## 606 -1.59e-07 1.18e-07 3.04e-07 3.04e-07 1.00277 3.37e-22 4.55e-06
## 607 -5.70e-08 4.09e-08 1.13e-07 1.13e-07 1.00277 4.64e-23 6.26e-07
## 608 -4.05e-08 3.16e-08 7.49e-08 7.49e-08 1.00277 2.05e-23 2.77e-07
## 609 -3.42e-08 2.51e-08 6.51e-08 -6.51e-08 1.00277 1.54e-23 2.09e-07
## 610 -5.98e-08 4.51e-08 1.14e-07 1.14e-07 1.00277 4.70e-23 6.35e-07
## 611 -3.36e-08 2.54e-08 6.23e-08 -6.23e-08 1.00277 1.41e-23 1.91e-07
## 612 -6.31e-08 4.77e-08 1.19e-07 1.19e-07 1.00277 5.20e-23 7.02e-07
## 613 -3.29e-08 2.43e-08 6.36e-08 6.36e-08 1.00277 1.48e-23 1.99e-07
## 614 -2.14e-08 1.65e-08 4.03e-08 4.04e-08 1.00277 5.94e-24 8.02e-08
## 615 -1.97e-08 1.45e-08 3.72e-08 -3.72e-08 1.00277 5.04e-24 6.81e-08
## 616 -3.39e-08 2.55e-08 6.47e-08 6.47e-08 1.00277 1.52e-23 2.06e-07
## 617 -6.37e-08 4.78e-08 1.20e-07 -1.20e-07 1.00277 5.21e-23 7.04e-07
## 618 -4.00e-08 3.02e-08 7.60e-08 7.60e-08 1.00277 2.10e-23 2.84e-07
## 619 -2.78e-08 2.03e-08 5.45e-08 5.45e-08 1.00277 1.08e-23 1.46e-07
## 620 -2.04e-08 1.56e-08 3.87e-08 3.87e-08 1.00277 5.47e-24 7.40e-08
## 621 -4.77e-08 3.54e-08 9.00e-08 -9.00e-08 1.00277 2.95e-23 3.99e-07
## 622 -3.28e-08 2.44e-08 6.18e-08 -6.18e-08 1.00277 1.39e-23 1.88e-07
## 623 -9.29e-09 6.59e-09 1.92e-08 1.92e-08 1.00277 1.35e-24 1.82e-08
## 624 -2.12e-08 1.61e-08 3.88e-08 -3.88e-08 1.00277 5.50e-24 7.44e-08
## 625 -4.83e-08 3.60e-08 9.09e-08 -9.09e-08 1.00277 3.01e-23 4.07e-07
## 626 -1.42e-08 1.05e-08 2.80e-08 2.80e-08 1.00277 2.86e-24 3.86e-08
## 627 -2.80e-08 2.13e-08 5.15e-08 -5.15e-08 1.00277 9.68e-24 1.31e-07
## 628 -7.91e-08 5.93e-08 1.51e-07 1.51e-07 1.00277 8.26e-23 1.12e-06
## 629 -5.85e-08 4.36e-08 1.12e-07 1.12e-07 1.00277 4.58e-23 6.19e-07
## 630 -3.68e-09 3.40e-09 6.46e-09 6.53e-09 1.00277 1.56e-25 2.10e-09
## 631 -3.08e-08 2.26e-08 5.85e-08 -5.86e-08 1.00277 1.25e-23 1.69e-07
## 632 -2.90e-09 2.13e-09 4.75e-09 -4.77e-09 1.00277 8.31e-26 1.12e-09
## 633 -4.54e-08 3.42e-08 8.47e-08 -8.47e-08 1.00277 2.62e-23 3.53e-07
## 634 -2.22e-08 1.66e-08 4.12e-08 -4.12e-08 1.00277 6.20e-24 8.37e-08
## 635 -2.52e-08 1.85e-08 4.93e-08 4.93e-08 1.00277 8.88e-24 1.20e-07
## 636 -9.06e-08 6.79e-08 1.71e-07 -1.71e-07 1.00277 1.06e-22 1.43e-06
## 637 -5.82e-09 4.13e-09 1.07e-08 -1.07e-08 1.00277 4.16e-25 5.61e-09
## 638 -3.72e-08 2.85e-08 6.82e-08 -6.82e-08 1.00277 1.70e-23 2.29e-07
## 639 -1.00e-07 7.51e-08 1.91e-07 1.91e-07 1.00277 1.33e-22 1.80e-06
## 640 -4.36e-08 3.28e-08 8.12e-08 -8.12e-08 1.00277 2.40e-23 3.25e-07
## 641 -3.12e-08 2.25e-08 5.99e-08 -5.99e-08 1.00277 1.31e-23 1.77e-07
## 642 -7.78e-08 5.85e-08 1.46e-07 -1.46e-07 1.00277 7.77e-23 1.05e-06
## 643 -4.17e-08 3.15e-08 7.78e-08 -7.78e-08 1.00277 2.21e-23 2.98e-07
## 644 -3.87e-08 2.96e-08 7.13e-08 -7.14e-08 1.00277 1.86e-23 2.51e-07
## 645 -3.39e-10 -5.15e-11 2.12e-09 2.36e-09 1.00277 2.03e-26 2.74e-10
## 646 -2.70e-09 2.29e-09 3.69e-09 -3.82e-09 1.00277 5.33e-26 7.20e-10
## 647 -1.42e-07 1.06e-07 2.68e-07 -2.68e-07 1.00277 2.62e-22 3.54e-06
## 648 -1.66e-07 1.24e-07 3.13e-07 -3.13e-07 1.00277 3.58e-22 4.84e-06
## 649 -1.01e-08 6.44e-09 2.22e-08 2.24e-08 1.00277 1.83e-24 2.47e-08
## 650 -2.50e-08 1.74e-08 5.09e-08 5.10e-08 1.00277 9.50e-24 1.28e-07
## 651 -1.06e-07 7.92e-08 2.01e-07 2.01e-07 1.00277 1.47e-22 1.99e-06
## 652 -4.55e-08 3.43e-08 8.66e-08 8.66e-08 1.00277 2.74e-23 3.70e-07
## 653 -2.76e-08 2.15e-08 5.14e-08 5.14e-08 1.00277 9.64e-24 1.30e-07
## 654 -5.45e-08 4.04e-08 1.03e-07 -1.03e-07 1.00277 3.89e-23 5.25e-07
## 655 -5.02e-08 3.73e-08 9.48e-08 -9.48e-08 1.00277 3.28e-23 4.43e-07
## 656 -1.08e-08 8.47e-09 1.87e-08 -1.87e-08 1.00277 1.28e-24 1.73e-08
## 657 -1.04e-07 7.85e-08 1.96e-07 -1.96e-07 1.00277 1.40e-22 1.90e-06
## 658 -4.48e-08 3.35e-08 8.39e-08 -8.39e-08 1.00277 2.57e-23 3.47e-07
## 659 -6.88e-08 5.23e-08 1.28e-07 -1.28e-07 1.00277 5.96e-23 8.05e-07
## 660 -8.86e-08 6.59e-08 1.69e-07 1.69e-07 1.00277 1.05e-22 1.41e-06
## 661 -1.20e-07 8.93e-08 2.29e-07 2.29e-07 1.00277 1.92e-22 2.59e-06
## 662 -3.15e-08 2.43e-08 5.90e-08 5.90e-08 1.00277 1.27e-23 1.72e-07
## 663 -8.54e-09 7.36e-09 1.50e-08 1.51e-08 1.00277 8.26e-25 1.12e-08
## 664 -1.45e-08 1.06e-08 2.71e-08 -2.71e-08 1.00277 2.68e-24 3.63e-08
## 665 -3.44e-08 2.58e-08 6.58e-08 6.58e-08 1.00277 1.58e-23 2.13e-07
## 666 -4.63e-08 3.45e-08 8.88e-08 8.88e-08 1.00277 2.87e-23 3.88e-07
## 667 -1.26e-08 9.75e-09 2.42e-08 2.42e-08 1.00277 2.13e-24 2.88e-08
## 668 -5.32e-08 3.94e-08 1.01e-07 -1.01e-07 1.00277 3.70e-23 5.00e-07
## 669 -5.20e-08 3.88e-08 9.79e-08 -9.79e-08 1.00277 3.50e-23 4.72e-07
## 670 -1.34e-08 9.59e-09 2.70e-08 2.70e-08 1.00277 2.66e-24 3.60e-08
## 671 -4.82e-08 3.64e-08 8.97e-08 -8.97e-08 1.00277 2.93e-23 3.96e-07
## 672 -7.80e-08 5.84e-08 1.48e-07 1.48e-07 1.00277 8.02e-23 1.08e-06
## 673 -4.20e-08 3.11e-08 8.12e-08 8.12e-08 1.00277 2.41e-23 3.25e-07
## 674 -5.71e-08 4.21e-08 1.09e-07 -1.09e-07 1.00277 4.31e-23 5.82e-07
## 675 -9.26e-08 6.89e-08 1.75e-07 -1.75e-07 1.00277 1.12e-22 1.52e-06
## 676 -1.50e-08 1.16e-08 2.66e-08 -2.67e-08 1.00277 2.59e-24 3.50e-08
## 677 -6.46e-08 4.90e-08 1.20e-07 -1.20e-07 1.00277 5.25e-23 7.10e-07
## 678 -1.22e-08 9.04e-09 2.42e-08 2.42e-08 1.00277 2.13e-24 2.88e-08
## 679 -3.15e-08 2.31e-08 6.16e-08 6.16e-08 1.00277 1.38e-23 1.87e-07
## 680 -1.75e-08 1.30e-08 3.27e-08 -3.27e-08 1.00277 3.89e-24 5.25e-08
## 681 -3.03e-08 2.24e-08 5.72e-08 -5.72e-08 1.00277 1.19e-23 1.61e-07
## 682 -1.01e-08 7.45e-09 2.03e-08 2.03e-08 1.00277 1.50e-24 2.02e-08
## 683 -1.54e-07 1.15e-07 2.93e-07 2.93e-07 1.00277 3.14e-22 4.24e-06
## 684 -7.50e-08 5.60e-08 1.41e-07 -1.41e-07 1.00277 7.30e-23 9.86e-07
## 685 -3.81e-08 2.97e-08 7.04e-08 7.04e-08 1.00277 1.81e-23 2.44e-07
## 686 -2.63e-08 2.02e-08 4.78e-08 -4.78e-08 1.00277 8.35e-24 1.13e-07
## 687 -6.00e-08 4.52e-08 1.14e-07 1.14e-07 1.00277 4.74e-23 6.40e-07
## 688 -1.12e-08 8.20e-09 2.24e-08 2.25e-08 1.00277 1.84e-24 2.48e-08
## 689 -7.21e-08 5.44e-08 1.36e-07 1.36e-07 1.00277 6.78e-23 9.16e-07
## 690 -6.97e-09 5.32e-09 1.38e-08 1.38e-08 1.00277 6.95e-25 9.39e-09
## 691 -2.44e-08 1.89e-08 4.59e-08 4.59e-08 1.00277 7.68e-24 1.04e-07
## 692 -2.47e-08 1.84e-08 4.62e-08 -4.62e-08 1.00277 7.79e-24 1.05e-07
## 693 -6.70e-08 5.03e-08 1.27e-07 1.27e-07 1.00277 5.91e-23 7.99e-07
## 694 -5.10e-08 3.79e-08 9.78e-08 9.78e-08 1.00277 3.49e-23 4.71e-07
## 695 -2.02e-09 2.06e-09 3.51e-09 3.61e-09 1.00277 4.75e-26 6.42e-10
## 696 -1.49e-08 1.15e-08 2.81e-08 2.81e-08 1.00277 2.88e-24 3.89e-08
## 697 -4.10e-08 3.06e-08 7.69e-08 -7.69e-08 1.00277 2.16e-23 2.91e-07
## 698 -1.97e-08 1.48e-08 3.78e-08 3.78e-08 1.00277 5.22e-24 7.05e-08
## 699 -2.50e-08 1.84e-08 4.89e-08 4.89e-08 1.00277 8.71e-24 1.18e-07
## 700 -1.03e-08 7.55e-09 1.91e-08 -1.91e-08 1.00277 1.33e-24 1.80e-08
## 701 -1.09e-08 8.37e-09 2.10e-08 2.10e-08 1.00277 1.61e-24 2.18e-08
## 702 -3.91e-08 2.93e-08 7.30e-08 -7.30e-08 1.00277 1.95e-23 2.63e-07
## 703 -5.84e-09 4.27e-09 1.05e-08 -1.05e-08 1.00277 3.99e-25 5.40e-09
## 704 -2.66e-08 1.96e-08 5.18e-08 5.19e-08 1.00277 9.81e-24 1.32e-07
## 705 -4.33e-09 3.21e-09 9.10e-09 9.11e-09 1.00277 3.03e-25 4.09e-09
## 706 -3.09e-08 2.33e-08 5.88e-08 5.88e-08 1.00277 1.26e-23 1.71e-07
## 707 -2.69e-08 2.02e-08 5.17e-08 5.17e-08 1.00277 9.75e-24 1.32e-07
## 708 -5.78e-09 4.06e-09 1.07e-08 -1.07e-08 1.00277 4.16e-25 5.62e-09
## 709 -3.56e-08 2.69e-08 6.78e-08 6.78e-08 1.00277 1.68e-23 2.27e-07
## 710 -7.94e-08 5.94e-08 1.49e-07 -1.49e-07 1.00277 8.15e-23 1.10e-06
## 711 -6.83e-08 5.14e-08 1.30e-07 1.30e-07 1.00277 6.12e-23 8.27e-07
## 712 -1.49e-08 1.06e-08 3.04e-08 3.04e-08 1.00277 3.38e-24 4.56e-08
## 713 -2.76e-09 2.62e-09 4.89e-09 4.96e-09 1.00277 8.99e-26 1.21e-09
## 714 -2.11e-08 1.56e-08 3.94e-08 -3.94e-08 1.00277 5.67e-24 7.67e-08
## 715 -4.33e-08 3.24e-08 8.27e-08 8.27e-08 1.00277 2.49e-23 3.37e-07
## 716 -4.08e-09 2.90e-09 8.87e-09 8.91e-09 1.00277 2.89e-25 3.91e-09
## 717 -5.67e-09 3.88e-09 1.07e-08 -1.07e-08 1.00277 4.16e-25 5.62e-09
## 718 -3.02e-08 2.25e-08 5.65e-08 -5.65e-08 1.00277 1.16e-23 1.57e-07
## 719 -4.51e-08 3.37e-08 8.64e-08 8.64e-08 1.00277 2.72e-23 3.68e-07
## 720 -5.50e-09 3.90e-09 1.17e-08 1.17e-08 1.00277 5.03e-25 6.80e-09
## 721 -2.46e-08 1.88e-08 4.67e-08 4.67e-08 1.00277 7.94e-24 1.07e-07
## 722 -2.74e-08 2.06e-08 5.27e-08 5.27e-08 1.00277 1.01e-23 1.37e-07
## 723 -1.34e-08 1.03e-08 2.59e-08 2.59e-08 1.00277 2.44e-24 3.30e-08
## 724 -2.35e-08 1.78e-08 4.49e-08 4.49e-08 1.00277 7.35e-24 9.93e-08
## 725 -2.45e-08 1.85e-08 4.71e-08 4.71e-08 1.00277 8.08e-24 1.09e-07
## 726 -3.28e-08 2.48e-08 6.26e-08 6.26e-08 1.00277 1.43e-23 1.93e-07
## 727 -2.84e-09 2.34e-09 5.77e-09 5.79e-09 1.00277 1.22e-25 1.65e-09
## 728 -1.90e-08 1.40e-08 3.58e-08 -3.59e-08 1.00277 4.69e-24 6.33e-08
## 729 -2.07e-08 1.55e-08 4.00e-08 4.00e-08 1.00277 5.83e-24 7.88e-08
## 730 -4.70e-09 3.38e-09 1.00e-08 1.00e-08 1.00277 3.68e-25 4.98e-09
## 731 -3.38e-09 2.35e-09 5.96e-09 -5.97e-09 1.00277 1.30e-25 1.76e-09
## 732 -9.93e-10 8.02e-10 2.59e-09 2.63e-09 1.00277 2.52e-26 3.40e-10
## 733 -2.09e-08 1.56e-08 4.04e-08 4.05e-08 1.00277 5.97e-24 8.06e-08
## 734 -6.54e-08 4.89e-08 1.23e-07 -1.23e-07 1.00277 5.53e-23 7.48e-07
## 735 -2.02e-08 1.49e-08 3.79e-08 -3.79e-08 1.00277 5.23e-24 7.07e-08
## 736 -4.59e-09 3.93e-09 6.82e-09 -6.96e-09 1.00277 1.77e-25 2.39e-09
## 737 -6.21e-08 4.63e-08 1.19e-07 1.19e-07 1.00277 5.15e-23 6.96e-07
## 738 -5.13e-09 3.85e-09 8.87e-09 -8.89e-09 1.00277 2.88e-25 3.89e-09
## 739 -8.35e-09 5.73e-09 1.61e-08 -1.61e-08 1.00277 9.43e-25 1.27e-08
## 740 -1.03e-08 7.67e-09 2.03e-08 2.04e-08 1.00277 1.51e-24 2.04e-08
## 741 -6.11e-08 4.57e-08 1.15e-07 -1.15e-07 1.00277 4.80e-23 6.49e-07
## 742 -1.65e-08 1.22e-08 3.07e-08 -3.07e-08 1.00277 3.43e-24 4.64e-08
## 743 -6.97e-09 5.67e-09 1.14e-08 -1.15e-08 1.00277 4.81e-25 6.50e-09
## 744 -4.81e-09 3.71e-09 8.06e-09 -8.08e-09 1.00277 2.38e-25 3.22e-09
## 745 -5.06e-08 3.78e-08 9.68e-08 9.68e-08 1.00277 3.42e-23 4.62e-07
## 746 -2.71e-09 2.01e-09 6.01e-09 6.03e-09 1.00277 1.33e-25 1.79e-09
## 747 -2.58e-08 1.97e-08 4.88e-08 4.88e-08 1.00277 8.69e-24 1.17e-07
## 748 -3.19e-09 2.34e-09 5.30e-09 -5.32e-09 1.00277 1.03e-25 1.39e-09
## 749 -1.34e-09 7.85e-10 2.17e-09 -2.21e-09 1.00277 1.77e-26 2.40e-10
## 750 -1.71e-08 1.28e-08 3.16e-08 -3.16e-08 1.00277 3.64e-24 4.92e-08
## 751 -2.37e-08 1.77e-08 4.41e-08 -4.41e-08 1.00277 7.08e-24 9.57e-08
## 752 -2.20e-08 1.66e-08 4.06e-08 -4.06e-08 1.00277 6.02e-24 8.13e-08
## 753 -2.94e-08 2.21e-08 5.45e-08 -5.45e-08 1.00277 1.08e-23 1.46e-07
## 754 -2.87e-08 2.13e-08 5.55e-08 5.55e-08 1.00277 1.12e-23 1.52e-07
## 755 -7.18e-08 5.39e-08 1.35e-07 -1.35e-07 1.00277 6.62e-23 8.94e-07
## 756 -1.39e-09 1.29e-09 2.95e-09 2.97e-09 1.00277 3.22e-26 4.36e-10
## 757 -6.37e-08 4.71e-08 1.23e-07 1.23e-07 1.00277 5.49e-23 7.41e-07
## 758 -1.72e-08 1.29e-08 3.33e-08 3.33e-08 1.00277 4.05e-24 5.47e-08
## 759 -1.12e-08 8.87e-09 2.09e-08 2.09e-08 1.00277 1.59e-24 2.15e-08
## 760 -1.87e-08 1.42e-08 3.60e-08 3.60e-08 1.00277 4.73e-24 6.39e-08
## 761 -8.07e-09 6.14e-09 1.59e-08 1.59e-08 1.00277 9.23e-25 1.25e-08
## 762 -3.41e-08 2.54e-08 6.42e-08 -6.42e-08 1.00277 1.50e-23 2.03e-07
## 763 -3.94e-08 2.95e-08 7.52e-08 7.52e-08 1.00277 2.06e-23 2.79e-07
## 764 -1.81e-08 1.38e-08 3.29e-08 -3.29e-08 1.00277 3.96e-24 5.35e-08
## 765 -2.58e-08 1.89e-08 4.87e-08 -4.87e-08 1.00277 8.65e-24 1.17e-07
## 766 -2.40e-08 1.81e-08 4.45e-08 -4.45e-08 1.00277 7.21e-24 9.74e-08
## 767 -6.41e-08 4.78e-08 1.23e-07 1.23e-07 1.00277 5.49e-23 7.42e-07
## 768 -6.49e-08 4.84e-08 1.24e-07 1.24e-07 1.00277 5.63e-23 7.60e-07
## 769 -3.21e-08 2.46e-08 6.06e-08 6.06e-08 1.00277 1.34e-23 1.81e-07
## 770 -2.39e-08 1.74e-08 4.56e-08 -4.56e-08 1.00277 7.59e-24 1.03e-07
## 771 -2.16e-08 1.64e-08 4.11e-08 4.11e-08 1.00277 6.17e-24 8.33e-08
## 772 -1.40e-08 1.03e-08 2.77e-08 2.77e-08 1.00277 2.81e-24 3.79e-08
## 773 -5.82e-09 4.16e-09 1.06e-08 -1.06e-08 1.00277 4.09e-25 5.52e-09
## 774 -1.04e-08 7.90e-09 2.02e-08 2.02e-08 1.00277 1.49e-24 2.02e-08
## 775 -2.69e-08 2.01e-08 5.19e-08 5.19e-08 1.00277 9.83e-24 1.33e-07
## 776 -2.61e-09 2.05e-09 5.56e-09 5.58e-09 1.00277 1.13e-25 1.53e-09
## 777 -4.41e-08 3.28e-08 8.33e-08 -8.33e-08 1.00277 2.53e-23 3.42e-07
## 778 -3.46e-09 2.55e-09 5.81e-09 -5.83e-09 1.00277 1.24e-25 1.67e-09
## 779 -3.02e-08 2.29e-08 5.57e-08 -5.57e-08 1.00277 1.13e-23 1.53e-07
## 780 -5.56e-09 4.15e-09 1.14e-08 1.14e-08 1.00277 4.74e-25 6.40e-09
## 781 -5.50e-08 4.09e-08 1.05e-07 1.05e-07 1.00277 4.05e-23 5.48e-07
## 782 -3.40e-09 2.61e-09 7.14e-09 7.15e-09 1.00277 1.86e-25 2.52e-09
## 783 -6.26e-09 4.23e-09 1.20e-08 -1.20e-08 1.00277 5.26e-25 7.11e-09
## 784 -1.63e-08 1.22e-08 3.16e-08 3.16e-08 1.00277 3.64e-24 4.92e-08
## 785 -1.77e-08 1.32e-08 3.44e-08 3.44e-08 1.00277 4.31e-24 5.83e-08
## 786 -3.76e-08 2.80e-08 7.08e-08 -7.08e-08 1.00277 1.83e-23 2.47e-07
## 787 -1.83e-08 1.35e-08 3.42e-08 -3.42e-08 1.00277 4.27e-24 5.77e-08
## 788 -3.27e-08 2.47e-08 6.06e-08 -6.06e-08 1.00277 1.34e-23 1.81e-07
## 789 -1.84e-09 1.25e-09 4.58e-09 4.64e-09 1.00277 7.85e-26 1.06e-09
## 790 -1.36e-08 9.95e-09 2.71e-08 2.71e-08 1.00277 2.69e-24 3.63e-08
## 791 -6.81e-08 5.09e-08 1.28e-07 -1.28e-07 1.00277 6.00e-23 8.10e-07
## 792 -1.68e-08 1.27e-08 3.23e-08 3.23e-08 1.00277 3.81e-24 5.15e-08
## 793 -7.08e-09 4.78e-09 1.53e-08 1.54e-08 1.00277 8.65e-25 1.17e-08
## 794 -2.55e-08 1.92e-08 4.89e-08 4.89e-08 1.00277 8.72e-24 1.18e-07
## 795 -3.10e-08 2.31e-08 5.81e-08 -5.81e-08 1.00277 1.23e-23 1.66e-07
## 796 -6.28e-08 4.72e-08 1.19e-07 1.19e-07 1.00277 5.20e-23 7.03e-07
## 797 -1.56e-08 1.14e-08 3.08e-08 3.08e-08 1.00277 3.46e-24 4.67e-08
## 798 -4.56e-09 2.90e-09 8.89e-09 -8.92e-09 1.00277 2.90e-25 3.92e-09
## 799 -3.24e-09 2.57e-09 6.66e-09 6.67e-09 1.00277 1.62e-25 2.19e-09
## 800 -3.19e-08 2.38e-08 6.13e-08 6.13e-08 1.00277 1.37e-23 1.85e-07
## 801 -4.37e-08 3.26e-08 8.20e-08 -8.20e-08 1.00277 2.45e-23 3.31e-07
## 802 -4.80e-09 3.86e-09 9.35e-09 9.36e-09 1.00277 3.20e-25 4.32e-09
## 803 -2.90e-08 2.14e-08 5.65e-08 5.65e-08 1.00277 1.17e-23 1.57e-07
## 804 -2.69e-08 2.02e-08 5.16e-08 5.16e-08 1.00277 9.72e-24 1.31e-07
## 805 -9.48e-09 7.35e-09 1.83e-08 1.83e-08 1.00277 1.22e-24 1.64e-08
## 806 -6.01e-10 6.81e-10 1.48e-09 1.53e-09 1.00277 8.56e-27 1.16e-10
## 807 -1.35e-08 9.98e-09 2.49e-08 -2.49e-08 1.00277 2.26e-24 3.05e-08
## 808 -6.12e-09 4.60e-09 1.24e-08 1.24e-08 1.00277 5.61e-25 7.57e-09
## 809 -1.87e-08 1.41e-08 3.44e-08 -3.44e-08 1.00277 4.32e-24 5.83e-08
## 810 -2.53e-08 1.88e-08 4.72e-08 -4.72e-08 1.00277 8.12e-24 1.10e-07
## 811 -2.14e-08 1.58e-08 4.16e-08 4.16e-08 1.00277 6.30e-24 8.51e-08
## 812 -3.89e-08 2.89e-08 7.50e-08 7.50e-08 1.00277 2.05e-23 2.77e-07
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## 814 -3.79e-08 2.80e-08 7.16e-08 -7.16e-08 1.00277 1.87e-23 2.53e-07
## 815 -2.23e-08 1.67e-08 4.32e-08 4.32e-08 1.00277 6.81e-24 9.20e-08
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## 817 -1.64e-08 1.21e-08 3.07e-08 -3.07e-08 1.00277 3.44e-24 4.65e-08
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## 819 -3.22e-08 2.40e-08 6.21e-08 6.21e-08 1.00277 1.40e-23 1.90e-07
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## 821 -2.45e-08 1.86e-08 4.67e-08 4.67e-08 1.00277 7.96e-24 1.08e-07
## 822 -2.26e-08 1.72e-08 4.29e-08 4.29e-08 1.00277 6.72e-24 9.08e-08
## 823 -3.28e-08 2.48e-08 6.26e-08 6.26e-08 1.00277 1.43e-23 1.93e-07
## 824 -5.47e-09 3.90e-09 9.95e-09 -9.96e-09 1.00277 3.61e-25 4.88e-09
## 825 -9.50e-09 6.83e-09 1.78e-08 -1.78e-08 1.00277 1.15e-24 1.55e-08
## 826 -1.24e-08 9.25e-09 2.44e-08 2.44e-08 1.00277 2.17e-24 2.93e-08
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## 828 -3.36e-08 2.50e-08 6.31e-08 -6.31e-08 1.00277 1.45e-23 1.96e-07
## 829 -6.10e-08 4.56e-08 1.16e-07 1.16e-07 1.00277 4.93e-23 6.67e-07
## 830 -2.48e-09 1.61e-09 6.05e-09 6.12e-09 1.00277 1.37e-25 1.84e-09
## 831 -4.18e-08 3.07e-08 7.94e-08 -7.94e-08 1.00277 2.30e-23 3.10e-07
## 832 -3.59e-08 2.69e-08 6.87e-08 6.87e-08 1.00277 1.72e-23 2.33e-07
## 833 -3.28e-08 2.49e-08 6.07e-08 -6.07e-08 1.00277 1.34e-23 1.81e-07
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## 839 -4.10e-08 3.07e-08 7.86e-08 7.86e-08 1.00277 2.26e-23 3.05e-07
## 840 -7.50e-09 5.67e-09 1.33e-08 -1.33e-08 1.00277 6.42e-25 8.68e-09
## 841 -1.29e-08 9.29e-09 2.43e-08 -2.43e-08 1.00277 2.16e-24 2.91e-08
## 842 -3.45e-10 2.20e-10 1.57e-09 1.67e-09 1.00277 1.01e-26 1.37e-10
## 843 -1.09e-08 8.25e-09 1.97e-08 -1.97e-08 1.00277 1.41e-24 1.91e-08
## 844 -3.50e-08 2.62e-08 6.70e-08 6.70e-08 1.00277 1.64e-23 2.21e-07
## 845 -1.76e-09 1.38e-09 2.37e-09 -2.45e-09 1.00277 2.19e-26 2.96e-10
## 846 -2.38e-08 1.81e-08 4.52e-08 4.52e-08 1.00277 7.46e-24 1.01e-07
## 847 -5.44e-08 4.07e-08 1.02e-07 -1.02e-07 1.00277 3.82e-23 5.16e-07
## 848 -3.91e-08 2.90e-08 7.36e-08 -7.36e-08 1.00277 1.98e-23 2.67e-07
## 849 -2.02e-08 1.47e-08 3.99e-08 3.99e-08 1.00277 5.81e-24 7.85e-08
## 850 -1.20e-08 8.66e-09 2.41e-08 2.41e-08 1.00277 2.12e-24 2.87e-08
## 851 -5.80e-08 4.32e-08 1.09e-07 -1.09e-07 1.00277 4.36e-23 5.89e-07
## 852 -1.68e-09 1.14e-09 2.61e-09 -2.64e-09 1.00277 2.54e-26 3.43e-10
## 853 -1.29e-08 1.01e-08 2.28e-08 -2.28e-08 1.00277 1.89e-24 2.56e-08
## 854 -4.21e-08 3.15e-08 8.06e-08 8.06e-08 1.00277 2.37e-23 3.20e-07
## 855 -8.42e-09 6.37e-09 1.50e-08 -1.50e-08 1.00277 8.17e-25 1.10e-08
## 856 -4.79e-08 3.55e-08 9.07e-08 -9.07e-08 1.00277 3.00e-23 4.05e-07
## 857 -6.16e-09 4.57e-09 1.26e-08 1.26e-08 1.00277 5.81e-25 7.85e-09
## 858 -6.26e-08 4.65e-08 1.20e-07 1.20e-07 1.00277 5.27e-23 7.12e-07
## 859 -8.02e-10 6.70e-10 2.21e-09 2.25e-09 1.00277 1.84e-26 2.49e-10
## 860 -2.02e-08 1.46e-08 3.85e-08 -3.85e-08 1.00277 5.41e-24 7.31e-08
## 861 -5.75e-08 4.30e-08 1.10e-07 1.10e-07 1.00277 4.38e-23 5.92e-07
## 862 -1.23e-08 9.34e-09 2.21e-08 -2.22e-08 1.00277 1.79e-24 2.42e-08
## 863 -2.55e-08 1.96e-08 4.82e-08 4.82e-08 1.00277 8.48e-24 1.15e-07
## 864 -1.98e-08 1.49e-08 3.65e-08 -3.65e-08 1.00277 4.86e-24 6.57e-08
## 865 -3.27e-08 2.47e-08 6.24e-08 6.24e-08 1.00277 1.42e-23 1.92e-07
## 866 -8.47e-09 6.47e-09 1.49e-08 -1.49e-08 1.00277 8.15e-25 1.10e-08
## 867 -3.30e-08 2.49e-08 6.27e-08 6.27e-08 1.00277 1.43e-23 1.94e-07
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## 870 -4.18e-09 3.31e-09 8.37e-09 8.38e-09 1.00277 2.56e-25 3.46e-09
## 871 -1.29e-08 9.88e-09 2.49e-08 2.49e-08 1.00277 2.26e-24 3.05e-08
## 872 -2.01e-08 1.50e-08 3.74e-08 -3.74e-08 1.00277 5.09e-24 6.88e-08
## 873 -2.47e-08 1.86e-08 4.75e-08 4.75e-08 1.00277 8.21e-24 1.11e-07
## 874 -2.96e-08 2.20e-08 5.71e-08 5.71e-08 1.00277 1.19e-23 1.61e-07
## 875 -2.79e-06 1.16e-06 3.64e-06 -4.00e-06 1.00277 5.82e-20 5.66e-07
## 876 -6.47e-09 4.59e-09 1.20e-08 -1.20e-08 1.00277 5.23e-25 7.07e-09
## 877 -1.88e-08 1.41e-08 3.65e-08 3.65e-08 1.00277 4.86e-24 6.57e-08
## 878 -2.46e-08 1.84e-08 4.76e-08 4.76e-08 1.00277 8.26e-24 1.12e-07
## 879 -2.40e-08 1.78e-08 4.50e-08 -4.50e-08 1.00277 7.38e-24 9.97e-08
## 880 -1.08e-08 8.27e-09 2.08e-08 2.08e-08 1.00277 1.58e-24 2.13e-08
## 881 -1.34e-08 1.02e-08 2.42e-08 -2.42e-08 1.00277 2.14e-24 2.89e-08
## 882 -3.04e-08 2.28e-08 5.82e-08 5.82e-08 1.00277 1.23e-23 1.67e-07
## 883 -1.07e-09 8.83e-10 1.02e-09 -1.21e-09 1.00277 5.30e-27 7.16e-11
## 884 -1.22e-08 8.89e-09 2.29e-08 -2.29e-08 1.00277 1.91e-24 2.58e-08
## 885 -3.75e-08 2.81e-08 7.19e-08 7.19e-08 1.00277 1.88e-23 2.55e-07
## 886 -1.55e-08 1.17e-08 2.83e-08 -2.83e-08 1.00277 2.93e-24 3.95e-08
## 887 -2.50e-08 1.90e-08 4.76e-08 4.76e-08 1.00277 8.26e-24 1.12e-07
## 888 -6.95e-09 5.30e-09 1.21e-08 -1.21e-08 1.00277 5.37e-25 7.26e-09
## 889 -9.15e-08 6.82e-08 1.73e-07 -1.73e-07 1.00277 1.09e-22 1.47e-06
## 890 -2.27e-08 1.69e-08 4.39e-08 4.39e-08 1.00277 7.03e-24 9.50e-08
## 891 -2.51e-08 1.95e-08 4.53e-08 -4.53e-08 1.00277 7.50e-24 1.01e-07
## 892 -7.30e-08 5.48e-08 1.39e-07 1.39e-07 1.00277 7.01e-23 9.47e-07
## 893 -2.28e-08 1.72e-08 4.21e-08 -4.21e-08 1.00277 6.46e-24 8.72e-08
## 894 -3.36e-08 2.58e-08 6.33e-08 6.33e-08 1.00277 1.46e-23 1.98e-07
## 895 -1.22e-08 8.94e-09 2.42e-08 2.42e-08 1.00277 2.14e-24 2.89e-08
## 896 -4.46e-08 3.37e-08 8.48e-08 8.48e-08 1.00277 2.62e-23 3.55e-07
## 897 -1.31e-08 9.93e-09 2.54e-08 2.54e-08 1.00277 2.36e-24 3.19e-08
## 898 -1.59e-08 1.23e-08 3.03e-08 3.03e-08 1.00277 3.34e-24 4.52e-08
## 899 2.01e+01 7.89e+00 6.93e+01 1.01e+02 0.00944 5.63e-06 6.27e-01 *
## 900 -2.28e-08 1.72e-08 4.37e-08 4.38e-08 1.00277 6.98e-24 9.43e-08
## 901 -1.01e-08 7.54e-09 1.84e-08 -1.84e-08 1.00277 1.23e-24 1.66e-08
## 902 -2.78e-08 2.10e-08 5.31e-08 5.31e-08 1.00277 1.03e-23 1.39e-07
## 903 -3.93e-08 2.94e-08 7.35e-08 -7.35e-08 1.00277 1.97e-23 2.66e-07
## 904 -3.44e-08 2.59e-08 6.55e-08 6.55e-08 1.00277 1.56e-23 2.11e-07
## 905 -4.20e-08 3.17e-08 7.81e-08 -7.81e-08 1.00277 2.23e-23 3.01e-07
## 906 -9.38e-10 9.90e-10 2.00e-09 2.05e-09 1.00277 1.53e-26 2.07e-10
## 907 -3.62e-08 2.67e-08 7.00e-08 7.00e-08 1.00277 1.79e-23 2.41e-07
## 908 -2.92e-08 2.19e-08 5.61e-08 5.61e-08 1.00277 1.15e-23 1.55e-07
## 909 -2.46e-08 1.81e-08 4.65e-08 -4.65e-08 1.00277 7.88e-24 1.06e-07
## 910 -1.01e-07 7.57e-08 1.92e-07 -1.92e-07 1.00277 1.34e-22 1.82e-06
## 911 -3.76e-08 2.83e-08 7.00e-08 -7.00e-08 1.00277 1.79e-23 2.41e-07
## 912 -2.79e-08 2.00e-08 5.53e-08 5.53e-08 1.00277 1.11e-23 1.51e-07
## 913 -1.20e-08 9.24e-09 2.13e-08 -2.13e-08 1.00277 1.66e-24 2.24e-08
## 914 -4.76e-08 3.58e-08 9.05e-08 9.05e-08 1.00277 2.98e-23 4.03e-07
## 915 -8.24e-09 6.24e-09 1.46e-08 -1.47e-08 1.00277 7.83e-25 1.06e-08
## 916 -2.87e-08 2.10e-08 5.43e-08 -5.43e-08 1.00277 1.08e-23 1.45e-07
## 917 -4.30e-08 3.21e-08 8.24e-08 8.24e-08 1.00277 2.47e-23 3.34e-07
## 918 -5.69e-08 4.23e-08 1.09e-07 1.09e-07 1.00277 4.33e-23 5.86e-07
## 919 -1.32e-09 1.35e-09 2.57e-09 2.62e-09 1.00277 2.51e-26 3.39e-10
## 920 -4.19e-08 3.18e-08 7.92e-08 7.92e-08 1.00277 2.29e-23 3.09e-07
## 921 -5.01e-09 3.78e-09 1.03e-08 1.03e-08 1.00277 3.86e-25 5.22e-09
## 922 -8.10e-08 6.03e-08 1.53e-07 -1.53e-07 1.00277 8.59e-23 1.16e-06
## 923 -4.72e-08 3.54e-08 9.02e-08 9.02e-08 1.00277 2.97e-23 4.01e-07
## 924 -3.61e-08 2.76e-08 6.62e-08 -6.63e-08 1.00277 1.60e-23 2.16e-07
## 925 -7.66e-08 5.69e-08 1.45e-07 -1.45e-07 1.00277 7.68e-23 1.04e-06
## 926 -6.16e-09 4.35e-09 1.31e-08 1.31e-08 1.00277 6.24e-25 8.44e-09
## 927 -2.71e-08 2.09e-08 4.93e-08 -4.93e-08 1.00277 8.87e-24 1.20e-07
## 928 -5.75e-08 4.31e-08 1.10e-07 1.10e-07 1.00277 4.39e-23 5.93e-07
## 929 -3.19e-08 2.37e-08 6.17e-08 6.17e-08 1.00277 1.39e-23 1.88e-07
## 930 -5.03e-08 3.72e-08 9.55e-08 -9.55e-08 1.00277 3.33e-23 4.49e-07
## 931 -2.31e-08 1.75e-08 4.40e-08 4.40e-08 1.00277 7.05e-24 9.53e-08
## 932 -9.52e-09 7.50e-09 1.64e-08 -1.64e-08 1.00277 9.85e-25 1.33e-08
## 933 -9.38e-08 6.99e-08 1.77e-07 -1.77e-07 1.00277 1.15e-22 1.55e-06
## 934 -1.62e-08 1.22e-08 2.98e-08 -2.98e-08 1.00277 3.24e-24 4.38e-08
## 935 -1.14e-07 8.57e-08 2.13e-07 -2.13e-07 1.00277 1.65e-22 2.23e-06
## 936 -7.68e-09 5.64e-09 1.56e-08 1.56e-08 1.00277 8.90e-25 1.20e-08
## 937 -9.87e-08 7.30e-08 1.90e-07 1.90e-07 1.00277 1.31e-22 1.77e-06
## 938 -9.55e-08 7.13e-08 1.80e-07 -1.80e-07 1.00277 1.19e-22 1.60e-06
## 939 -2.97e-08 2.30e-08 5.54e-08 5.54e-08 1.00277 1.12e-23 1.51e-07
## 940 -3.02e-09 1.53e-09 8.10e-09 8.31e-09 1.00277 2.52e-25 3.40e-09
## 941 -3.46e-08 2.56e-08 6.52e-08 -6.52e-08 1.00277 1.55e-23 2.09e-07
## 942 -5.84e-08 4.36e-08 1.10e-07 -1.10e-07 1.00277 4.41e-23 5.96e-07
## 943 -9.36e-09 7.25e-09 1.64e-08 -1.64e-08 1.00277 9.80e-25 1.32e-08
## 944 -6.51e-08 4.83e-08 1.25e-07 1.25e-07 1.00277 5.71e-23 7.71e-07
## 945 -2.29e-08 1.72e-08 4.25e-08 -4.25e-08 1.00277 6.58e-24 8.89e-08
## 946 -8.70e-08 6.56e-08 1.64e-07 1.64e-07 1.00277 9.86e-23 1.33e-06
## 947 -5.75e-08 4.32e-08 1.08e-07 -1.08e-07 1.00277 4.24e-23 5.73e-07
## 948 -8.97e-08 6.78e-08 1.69e-07 1.69e-07 1.00277 1.04e-22 1.41e-06
## 949 -9.88e-09 6.96e-09 2.05e-08 2.05e-08 1.00277 1.53e-24 2.07e-08
## 950 -2.43e-08 1.89e-08 4.53e-08 4.53e-08 1.00277 7.49e-24 1.01e-07
## 951 -3.79e-08 2.82e-08 7.12e-08 -7.12e-08 1.00277 1.85e-23 2.50e-07
## 952 -5.49e-08 4.13e-08 1.04e-07 1.04e-07 1.00277 3.98e-23 5.37e-07
## 953 -7.27e-08 5.47e-08 1.36e-07 -1.36e-07 1.00277 6.78e-23 9.16e-07
## 954 -3.68e-08 2.80e-08 6.97e-08 6.97e-08 1.00277 1.77e-23 2.39e-07
## 955 -6.01e-08 4.55e-08 1.12e-07 -1.12e-07 1.00277 4.56e-23 6.16e-07
## 956 -1.12e-09 5.35e-10 1.94e-09 -1.99e-09 1.00277 1.45e-26 1.96e-10
## 957 -6.53e-08 4.93e-08 1.22e-07 -1.22e-07 1.00277 5.43e-23 7.33e-07
## 958 -6.26e-08 4.68e-08 1.18e-07 -1.18e-07 1.00277 5.07e-23 6.85e-07
## 959 -2.64e-08 2.02e-08 4.82e-08 -4.82e-08 1.00277 8.47e-24 1.14e-07
## 960 -3.97e-08 3.01e-08 7.33e-08 -7.34e-08 1.00277 1.96e-23 2.65e-07
## 961 -3.45e-08 2.56e-08 6.65e-08 6.65e-08 1.00277 1.61e-23 2.18e-07
## 962 -5.85e-09 4.66e-09 9.65e-09 -9.71e-09 1.00277 3.44e-25 4.64e-09
## 963 -4.05e-09 3.32e-09 7.88e-09 7.89e-09 1.00277 2.27e-25 3.07e-09
## 964 -5.84e-08 4.37e-08 1.12e-07 1.12e-07 1.00277 4.54e-23 6.13e-07
## 965 -2.46e-09 1.89e-09 5.40e-09 5.42e-09 1.00277 1.07e-25 1.45e-09
## 966 -9.41e-09 6.55e-09 1.80e-08 -1.80e-08 1.00277 1.18e-24 1.60e-08
## 967 -1.55e-08 1.16e-08 2.87e-08 -2.87e-08 1.00277 3.00e-24 4.06e-08
## 968 -6.60e-08 4.94e-08 1.24e-07 -1.24e-07 1.00277 5.62e-23 7.59e-07
## 969 -1.49e-08 1.10e-08 2.92e-08 2.92e-08 1.00277 3.11e-24 4.20e-08
## 970 -4.19e-09 2.64e-09 9.83e-09 9.93e-09 1.00277 3.59e-25 4.85e-09
## 971 -6.93e-08 5.17e-08 1.31e-07 -1.31e-07 1.00277 6.23e-23 8.41e-07
## 972 -1.95e-07 1.46e-07 3.68e-07 -3.68e-07 1.00277 4.95e-22 6.69e-06
## 973 -3.78e-07 2.83e-07 7.14e-07 -7.14e-07 1.00279 1.86e-21 2.51e-05
## 974 -9.20e-08 6.73e-08 1.78e-07 1.78e-07 1.00277 1.16e-22 1.57e-06
## 975 -1.45e-07 1.12e-07 2.68e-07 -2.69e-07 1.00277 2.63e-22 3.55e-06
## 976 -2.17e-07 1.63e-07 4.11e-07 4.11e-07 1.00278 6.17e-22 8.33e-06
## 977 -8.29e-08 6.31e-08 1.54e-07 -1.54e-07 1.00277 8.64e-23 1.17e-06
## 978 -1.26e-07 9.25e-08 2.42e-07 -2.42e-07 1.00277 2.13e-22 2.88e-06
## 979 -1.75e-07 1.32e-07 3.29e-07 -3.29e-07 1.00277 3.96e-22 5.35e-06
## 980 -2.46e-07 1.83e-07 4.70e-07 4.70e-07 1.00278 8.05e-22 1.09e-05
## 981 -4.93e-08 3.82e-08 8.97e-08 -8.97e-08 1.00277 2.93e-23 3.96e-07
## 982 -1.11e-08 1.03e-08 1.77e-08 1.81e-08 1.00277 1.20e-24 1.61e-08
## 983 -1.80e-08 1.31e-08 3.56e-08 3.57e-08 1.00277 4.64e-24 6.27e-08
## 984 -3.56e-08 2.65e-08 6.68e-08 -6.68e-08 1.00277 1.63e-23 2.20e-07
## 985 -1.39e-07 1.04e-07 2.65e-07 2.65e-07 1.00277 2.55e-22 3.45e-06
## 986 -9.30e-08 6.98e-08 1.75e-07 -1.75e-07 1.00277 1.11e-22 1.51e-06
## 987 -9.23e-08 6.79e-08 1.76e-07 -1.76e-07 1.00277 1.13e-22 1.53e-06
## 988 -4.59e-08 3.50e-08 8.46e-08 -8.47e-08 1.00277 2.61e-23 3.53e-07
## 989 -1.68e-08 1.33e-08 2.95e-08 -2.96e-08 1.00277 3.19e-24 4.31e-08
## 990 -1.06e-07 7.88e-08 2.02e-07 2.02e-07 1.00277 1.49e-22 2.01e-06
## 991 -1.00e-07 7.50e-08 1.89e-07 -1.89e-07 1.00277 1.30e-22 1.76e-06
## 992 -1.41e-07 1.05e-07 2.69e-07 -2.69e-07 1.00277 2.63e-22 3.56e-06
## 993 -9.57e-08 7.23e-08 1.79e-07 -1.79e-07 1.00277 1.17e-22 1.58e-06
## 994 -1.48e-07 1.12e-07 2.77e-07 -2.77e-07 1.00277 2.80e-22 3.78e-06
## 995 -2.20e-07 1.64e-07 4.18e-07 4.18e-07 1.00278 6.39e-22 8.63e-06
## 996 -3.04e-08 2.16e-08 6.08e-08 6.09e-08 1.00277 1.35e-23 1.82e-07
## 997 -1.30e-07 9.87e-08 2.43e-07 2.43e-07 1.00277 2.15e-22 2.90e-06
## 998 -6.71e-08 5.05e-08 1.27e-07 1.27e-07 1.00277 5.92e-23 8.00e-07
## 999 -3.55e-08 2.76e-08 6.59e-08 6.60e-08 1.00277 1.59e-23 2.14e-07
## 1000 -3.17e-08 2.43e-08 5.98e-08 5.98e-08 1.00277 1.30e-23 1.76e-07
## 1001 -8.18e-09 5.83e-09 1.53e-08 -1.53e-08 1.00277 8.51e-25 1.15e-08
## 1002 -2.67e-08 2.03e-08 5.09e-08 5.09e-08 1.00277 9.46e-24 1.28e-07
## 1003 -1.21e-07 9.06e-08 2.30e-07 2.30e-07 1.00277 1.94e-22 2.62e-06
## 1004 -1.03e-07 7.71e-08 1.96e-07 -1.96e-07 1.00277 1.39e-22 1.88e-06
## 1005 -1.06e-08 8.88e-09 1.88e-08 1.89e-08 1.00277 1.30e-24 1.76e-08
## 1006 -7.30e-08 5.38e-08 1.41e-07 1.41e-07 1.00277 7.24e-23 9.79e-07
## 1007 -4.66e-08 3.50e-08 8.90e-08 8.90e-08 1.00277 2.89e-23 3.91e-07
## 1008 -1.38e-08 1.09e-08 2.57e-08 2.57e-08 1.00277 2.41e-24 3.26e-08
## 1009 -5.46e-08 4.04e-08 1.03e-07 -1.03e-07 1.00277 3.90e-23 5.27e-07
## 1010 -5.65e-09 4.10e-09 1.01e-08 -1.01e-08 1.00277 3.75e-25 5.06e-09
## 1011 -5.18e-08 3.92e-08 9.65e-08 -9.65e-08 1.00277 3.40e-23 4.59e-07
## 1012 -4.05e-08 3.03e-08 7.59e-08 -7.59e-08 1.00277 2.10e-23 2.84e-07
## 1013 -1.43e-07 1.06e-07 2.72e-07 2.72e-07 1.00277 2.70e-22 3.65e-06
## 1014 -8.44e-08 6.28e-08 1.61e-07 1.61e-07 1.00277 9.49e-23 1.28e-06
## 1015 -1.85e-08 1.50e-08 3.35e-08 3.36e-08 1.00277 4.11e-24 5.56e-08
## 1016 -4.86e-08 3.71e-08 9.15e-08 9.15e-08 1.00277 3.05e-23 4.13e-07
## 1017 -1.34e-08 9.90e-09 2.49e-08 -2.50e-08 1.00277 2.27e-24 3.07e-08
## 1018 -4.54e-08 3.43e-08 8.60e-08 8.60e-08 1.00277 2.70e-23 3.64e-07
## 1019 -4.90e-09 3.58e-09 1.03e-08 1.03e-08 1.00277 3.88e-25 5.24e-09
## 1020 -2.52e-08 1.85e-08 4.77e-08 -4.77e-08 1.00277 8.30e-24 1.12e-07
## 1021 -5.30e-08 3.97e-08 1.01e-07 1.01e-07 1.00277 3.74e-23 5.05e-07
## 1022 -4.98e-08 3.71e-08 9.56e-08 9.56e-08 1.00277 3.33e-23 4.50e-07
## 1023 -4.62e-08 3.41e-08 8.77e-08 -8.77e-08 1.00277 2.80e-23 3.79e-07
## 1024 -3.79e-08 2.79e-08 7.19e-08 -7.19e-08 1.00277 1.88e-23 2.55e-07
## 1025 -9.22e-08 6.86e-08 1.76e-07 1.76e-07 1.00277 1.13e-22 1.53e-06
## 1026 -3.02e-08 2.23e-08 5.86e-08 5.86e-08 1.00277 1.25e-23 1.69e-07
## 1027 -1.48e-08 1.03e-08 2.88e-08 -2.88e-08 1.00277 3.03e-24 4.09e-08
## 1028 -8.33e-08 6.21e-08 1.58e-07 -1.58e-07 1.00277 9.06e-23 1.22e-06
## 1029 -6.53e-08 4.87e-08 1.25e-07 1.25e-07 1.00277 5.67e-23 7.67e-07
## 1030 -4.51e-08 3.31e-08 8.77e-08 8.77e-08 1.00277 2.81e-23 3.79e-07
## 1031 -3.74e-09 2.26e-09 7.38e-09 -7.43e-09 1.00277 2.01e-25 2.72e-09
## 1032 -2.82e+00 7.57e+00 5.67e+00 9.70e+00 0.95443 2.94e-07 3.41e-01 *
## 1033 -2.68e-08 2.00e-08 5.17e-08 5.17e-08 1.00277 9.74e-24 1.32e-07
## 1034 -2.24e-10 1.85e-10 1.22e-09 1.32e-09 1.00277 6.32e-27 8.54e-11
## 1035 -7.61e-09 5.46e-09 1.41e-08 -1.41e-08 1.00277 7.22e-25 9.76e-09
## 1036 -4.44e-08 3.33e-08 8.50e-08 8.50e-08 1.00277 2.64e-23 3.56e-07
## 1037 -2.16e-08 1.62e-08 3.99e-08 -3.99e-08 1.00277 5.81e-24 7.85e-08
## 1038 -5.54e-08 4.18e-08 1.05e-07 1.05e-07 1.00277 4.02e-23 5.43e-07
## 1039 -1.70e-08 1.29e-08 3.11e-08 -3.11e-08 1.00277 3.52e-24 4.76e-08
## 1040 -8.05e-08 5.97e-08 1.53e-07 -1.53e-07 1.00277 8.49e-23 1.15e-06
## 1041 -3.47e-08 2.60e-08 6.46e-08 -6.46e-08 1.00277 1.52e-23 2.06e-07
## 1042 -1.64e-08 1.29e-08 2.89e-08 -2.89e-08 1.00277 3.05e-24 4.12e-08
## 1043 -1.71e-08 1.25e-08 3.37e-08 3.37e-08 1.00277 4.14e-24 5.60e-08
## 1044 -6.39e-08 4.77e-08 1.22e-07 1.22e-07 1.00277 5.45e-23 7.36e-07
## 1045 -9.09e-09 6.64e-09 1.67e-08 -1.67e-08 1.00277 1.02e-24 1.38e-08
## 1046 -6.42e-08 4.86e-08 1.21e-07 1.21e-07 1.00277 5.38e-23 7.27e-07
## 1047 -1.98e-08 1.48e-08 3.85e-08 3.85e-08 1.00277 5.39e-24 7.29e-08
## 1048 -1.80e-08 1.40e-08 3.39e-08 3.39e-08 1.00277 4.19e-24 5.66e-08
## 1049 -1.16e-08 8.85e-09 2.24e-08 2.24e-08 1.00277 1.84e-24 2.48e-08
## 1050 -2.00e-08 1.51e-08 3.85e-08 3.85e-08 1.00277 5.40e-24 7.29e-08
## 1051 -2.81e-08 2.11e-08 5.39e-08 5.39e-08 1.00277 1.06e-23 1.43e-07
## 1052 -4.22e-09 2.98e-09 7.53e-09 -7.54e-09 1.00277 2.08e-25 2.80e-09
## 1053 -4.34e-08 3.27e-08 8.25e-08 8.25e-08 1.00277 2.48e-23 3.36e-07
## 1054 -5.26e-08 3.93e-08 9.88e-08 -9.88e-08 1.00277 3.56e-23 4.81e-07
## 1055 -1.32e-07 9.84e-08 2.50e-07 -2.50e-07 1.00277 2.28e-22 3.09e-06
## 1056 -4.49e-08 3.32e-08 8.68e-08 8.68e-08 1.00277 2.75e-23 3.71e-07
## 1057 -8.96e-08 6.80e-08 1.67e-07 -1.67e-07 1.00277 1.01e-22 1.37e-06
## 1058 -3.25e-09 2.81e-09 6.19e-09 6.22e-09 1.00277 1.41e-25 1.90e-09
## 1059 -4.82e-08 3.67e-08 8.91e-08 -8.91e-08 1.00277 2.90e-23 3.91e-07
## 1060 -5.13e-08 3.84e-08 9.80e-08 9.80e-08 1.00277 3.50e-23 4.73e-07
## 1061 -4.79e-08 3.55e-08 9.24e-08 9.24e-08 1.00277 3.11e-23 4.20e-07
## 1062 -7.53e-08 5.59e-08 1.43e-07 -1.43e-07 1.00277 7.43e-23 1.00e-06
## 1063 -1.04e-07 7.74e-08 1.97e-07 -1.97e-07 1.00277 1.42e-22 1.91e-06
## 1064 -1.10e-07 8.20e-08 2.11e-07 2.11e-07 1.00277 1.63e-22 2.20e-06
## 1065 -2.69e-08 2.10e-08 4.85e-08 -4.86e-08 1.00277 8.60e-24 1.16e-07
## 1066 -7.41e-08 5.64e-08 1.39e-07 1.39e-07 1.00277 7.09e-23 9.58e-07
## 1067 -2.88e-09 2.33e-09 4.24e-09 -4.32e-09 1.00277 6.79e-26 9.17e-10
## 1068 -3.79e-08 2.90e-08 7.14e-08 7.14e-08 1.00277 1.86e-23 2.51e-07
## 1069 -7.87e-08 5.89e-08 1.48e-07 -1.48e-07 1.00277 8.03e-23 1.08e-06
## 1070 -1.46e-08 1.06e-08 2.75e-08 -2.75e-08 1.00277 2.75e-24 3.72e-08
## 1071 -1.53e-08 1.20e-08 2.68e-08 -2.69e-08 1.00277 2.63e-24 3.55e-08
## 1072 -7.68e-08 5.73e-08 1.46e-07 1.46e-07 1.00277 7.83e-23 1.06e-06
## 1073 -8.67e-09 6.39e-09 1.75e-08 1.75e-08 1.00277 1.11e-24 1.50e-08
## 1074 -3.03e-08 2.33e-08 5.69e-08 5.69e-08 1.00277 1.18e-23 1.59e-07
## 1075 -4.19e-08 3.14e-08 8.01e-08 8.01e-08 1.00277 2.34e-23 3.16e-07
## 1076 -4.60e-09 3.19e-09 8.41e-09 -8.42e-09 1.00277 2.59e-25 3.49e-09
## 1077 -3.40e-08 2.58e-08 6.46e-08 6.46e-08 1.00277 1.52e-23 2.06e-07
## 1078 -1.90e-08 1.42e-08 3.68e-08 3.68e-08 1.00277 4.94e-24 6.67e-08
## 1079 -1.19e-08 9.22e-09 2.29e-08 2.29e-08 1.00277 1.91e-24 2.58e-08
## 1080 2.88e-01 1.28e+00 3.60e+00 4.88e+00 0.91529 7.87e-08 1.79e-01 *
## 1081 -7.40e-08 5.54e-08 1.41e-07 1.41e-07 1.00277 7.22e-23 9.76e-07
## 1082 -4.55e-08 3.40e-08 8.54e-08 -8.54e-08 1.00277 2.66e-23 3.60e-07
## 1083 -1.22e-09 1.52e-09 1.88e-09 2.09e-09 1.00277 1.60e-26 2.16e-10
## 1084 -1.89e-08 1.45e-08 3.43e-08 -3.44e-08 1.00277 4.30e-24 5.82e-08
## 1085 -6.08e-08 4.55e-08 1.16e-07 1.16e-07 1.00277 4.91e-23 6.63e-07
## 1086 -2.57e-08 1.91e-08 4.97e-08 4.98e-08 1.00277 9.03e-24 1.22e-07
## 1087 -6.02e-09 5.00e-09 1.12e-08 1.12e-08 1.00277 4.59e-25 6.20e-09
## 1088 -2.11e-08 1.60e-08 4.04e-08 4.04e-08 1.00277 5.94e-24 8.03e-08
## 1089 -9.14e-10 7.46e-10 2.43e-09 2.47e-09 1.00277 2.23e-26 3.01e-10influencePlot(modfinal1)
## StudRes Hat CookD
## 15 -0.003309431 0.8868332 2.570088e-05
## 133 -0.011804355 0.9629995 1.165741e-03
## 899 0.003718099 0.6265631 5.629373e-06k = 2
n = nrow(Weekly)
plot(hatvalues(modfinal1), ylim = c(0, 1))
abline(h = 2*(k+1)/n, col = "blue")
#segun hat los datos influyentes son:
which(hatvalues(modfinal1) > 2*(k+1)/n)## 15 133 899 1032 1080
## 15 133 899 1032 1080#COOK
par(mfrow = c(1, 1))
plot(cooks.distance(modfinal1), ylim = c(0, 2))
abline(h = 1, col = "blue")
#por el criterio de cook para que un dato sea influyente, cook > 1
which(cooks.distance(modfinal1) > 1)## named integer(0)#COVRATIO
k = 2
n = nrow(Weekly)
plot(abs(covratio(modfinal1) - 1))
abline(h = 3*k/sqrt(n), col = "yellow")
3*k/sqrt(n)## [1] 0.1818182which(abs(covratio(modfinal1) - 1) > 3*k/sqrt(n))## 15 899
## 15 899#Dffits
k = 2
n = nrow(Weekly)
plot(abs(dffits(modfinal1)))
abline(h = 2*sqrt((k+1)/n), col = "yellow")
abs(dffits(modfinal1)) > 2*sqrt((k+1)/n)## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
## FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143
## FALSE FALSE NA FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 768 769 770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 807 808 809 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 820 821 822 823 824 825 826 827 828 829 830 831 832
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 833 834 835 836 837 838 839 840 841 842 843 844 845
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 846 847 848 849 850 851 852 853 854 855 856 857 858
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 859 860 861 862 863 864 865 866 867 868 869 870 871
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 872 873 874 875 876 877 878 879 880 881 882 883 884
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 885 886 887 888 889 890 891 892 893 894 895 896 897
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 898 899 900 901 902 903 904 905 906 907 908 909 910
## FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 911 912 913 914 915 916 917 918 919 920 921 922 923
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 924 925 926 927 928 929 930 931 932 933 934 935 936
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 937 938 939 940 941 942 943 944 945 946 947 948 949
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 950 951 952 953 954 955 956 957 958 959 960 961 962
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 963 964 965 966 967 968 969 970 971 972 973 974 975
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 976 977 978 979 980 981 982 983 984 985 986 987 988
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 989 990 991 992 993 994 995 996 997 998 999 1000 1001
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 1002 1003 1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 1015 1016 1017 1018 1019 1020 1021 1022 1023 1024 1025 1026 1027
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 1028 1029 1030 1031 1032 1033 1034 1035 1036 1037 1038 1039 1040
## FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 1041 1042 1043 1044 1045 1046 1047 1048 1049 1050 1051 1052 1053
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 1054 1055 1056 1057 1058 1059 1060 1061 1062 1063 1064 1065 1066
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 1067 1068 1069 1070 1071 1072 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 1080 1081 1082 1083 1084 1085 1086 1087 1088 1089
## TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE#Detección de multicolinealidad
predictores1 = data.frame(Weekly$Lag2, Weekly$Today)
cor(predictores1)## Weekly.Lag2 Weekly.Today
## Weekly.Lag2 1.00000000 0.05916672
## Weekly.Today 0.05916672 1.00000000#No se observan correlaciones mayores a 0.7 entre los predictores del modelo.
#Por tanto, no hay evidencia de multicolinealidad en dicho modeloc) Estimación de la probabilidad
#Estimar la probabilidad de tener una semana con rendimientos positivos si
#Lag1=0.15, Lag2=0.24, Lag3=0.14, Lag4=0.23, Lag5=0.13, volumen=1 y today=0.14
#NOTA: el modelo final usa Lag2 y Today
estim = data.frame(Lag2 = 0.24, Today = 0.14)
predict(modfinal1, estim, type = "response")## 1
## 1#La probabilidad estimada de que la semana tenga rendimiento positivo dado
#Lag2=0.24 y Today=0.14 es de X%Conclusiones Punto 1
Modelo seleccionado: Después de aplicar el criterio AIC con
step(), el mejor modelo para predecir la probabilidad de que el mercado tenga un rendimiento positivo quedó con las variables Lag2 (con un retardo de dos semanas) y Today (rendimiento del día actual).Bondad de ajuste: La prueba del desvío arroja un p-valor prácticamente cero, lo que indica que existe evidencia estadística suficiente para afirmar que el modelo explica la probabilidad de observar una semana con rendimiento positivo. El Pseudo R² de Nagelkerke confirma que el modelo tiene un excelente ajuste.
Datos atípicos e influyentes: Según los criterios de residuos de Pearson, HAT, Cook, COVRATIO y DFFITS, se identifican algunas observaciones que podrían considerarse influyentes. El test de Bonferroni (outlierTest) permite identificar si alguna de estas observaciones es estadísticamente atípica. Se recomienda revisar dichos datos con un experto del área antes de eliminarlos.
Predicción: La probabilidad estimada de que se observe una semana con rendimiento positivo dado Lag2=0.24 y Today=0.14 es el valor reportado en el punto c).
PUNTO 2 - Base de datos ants
data("ants")a) Estimación del “mejor” modelo
#Recuerde que se estima la probabilidad de ocurrencia del evento de interés
#1-Las hormigas habitan un bosque (Forest)
#0-Las hormigas NO habitan un bosque (Bog)
ants$Habitat_bin <- ifelse(ants$Habitat == "Forest", 1, 0)
mod2 = glm(Habitat_bin ~ Srich + Latitude + Elevation,
data = ants, family = binomial)
summary(mod2)##
## Call:
## glm(formula = Habitat_bin ~ Srich + Latitude + Elevation, family = binomial,
## data = ants)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -35.64558 17.50730 -2.036 0.04175 *
## Srich 0.60380 0.19882 3.037 0.00239 **
## Latitude 0.70676 0.38894 1.817 0.06920 .
## Elevation 0.00499 0.00304 1.642 0.10063
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 60.997 on 43 degrees of freedom
## Residual deviance: 40.197 on 40 degrees of freedom
## AIC: 48.197
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 5step(mod2)## Start: AIC=48.2
## Habitat_bin ~ Srich + Latitude + Elevation
##
## Df Deviance AIC
## <none> 40.197 48.197
## - Elevation 1 43.285 49.285
## - Latitude 1 43.838 49.838
## - Srich 1 60.997 66.997##
## Call: glm(formula = Habitat_bin ~ Srich + Latitude + Elevation, family = binomial,
## data = ants)
##
## Coefficients:
## (Intercept) Srich Latitude Elevation
## -35.64558 0.60380 0.70676 0.00499
##
## Degrees of Freedom: 43 Total (i.e. Null); 40 Residual
## Null Deviance: 61
## Residual Deviance: 40.2 AIC: 48.2modfinal2 = glm(Habitat_bin ~ Srich + Latitude + Elevation,
data = ants, family = binomial)
#INTERPRETACIÓN DE LOS COEFICIENTES ESTIMADOS
summary(modfinal2)##
## Call:
## glm(formula = Habitat_bin ~ Srich + Latitude + Elevation, family = binomial,
## data = ants)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -35.64558 17.50730 -2.036 0.04175 *
## Srich 0.60380 0.19882 3.037 0.00239 **
## Latitude 0.70676 0.38894 1.817 0.06920 .
## Elevation 0.00499 0.00304 1.642 0.10063
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 60.997 on 43 degrees of freedom
## Residual deviance: 40.197 on 40 degrees of freedom
## AIC: 48.197
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 5round(exp(modfinal2$coefficients), 3)## (Intercept) Srich Latitude Elevation
## 0.000 1.829 2.027 1.005#Interpretar según el oddratio de cada variable:
#Si oddratio > 1: la oportunidad de encontrar hormigas en un bosque aumenta
#Si oddratio < 1: hacemos 1/oddratio para interpretar la disminución#MEDIDAS DE BONDAD DE AJUSTE
summary(modfinal2)##
## Call:
## glm(formula = Habitat_bin ~ Srich + Latitude + Elevation, family = binomial,
## data = ants)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -35.64558 17.50730 -2.036 0.04175 *
## Srich 0.60380 0.19882 3.037 0.00239 **
## Latitude 0.70676 0.38894 1.817 0.06920 .
## Elevation 0.00499 0.00304 1.642 0.10063
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 60.997 on 43 degrees of freedom
## Residual deviance: 40.197 on 40 degrees of freedom
## AIC: 48.197
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 5#1-prueba de los coeficientes
#Existe evidencia estadística de que las variables seleccionadas influyen
#sobre la probabilidad de que las hormigas habiten un bosque
#2-prueba del desvío... h0:El modelo no influye sobre y
1 - pchisq(modfinal2$null.deviance - modfinal2$deviance,
modfinal2$df.null - modfinal2$df.residual)## [1] 0.0001158479#Existe evidencia estadística de que el modelo lineal generalizado con variable
#respuesta binaria explica la probabilidad de que las hormigas habiten un bosque
#3-Pseudo R^2
PseudoR2(modfinal2, "Nagelkerke")## Nagelkerke
## 0.5022637#Como Pseudo R2 es alto, existe una excelente explicación de la probabilidad
#de que las hormigas habiten un bosque por parte del modelob) Datos atípicos e influyentes
#Detección datos atípicos modelo 2
par(mfrow = c(1, 2))
plot(abs(residuals(modfinal2)))
abline(h = 2, col = "red")
plot(abs(residuals(modfinal2, type = "pearson")))
abline(h = 2, col = "red")
residuos2 <- data.frame(
r = abs(residuals(modfinal2)),
r1 = abs(residuals(modfinal2, type = "pearson"))
)
residuos_filtrados2 <- residuos2[residuos2$r1 > 2, ]
print(residuos_filtrados2)## r r1
## 25 2.572445 5.133278#Datos influyentes
outlierTest(modfinal2)## No Studentized residuals with Bonferroni p < 0.05
## Largest |rstudent|:
## rstudent unadjusted p-value Bonferroni p
## 25 -2.915688 0.0035491 0.15616par(mfrow = c(1, 1))
influence.measures(modfinal2)## Influence measures of
## glm(formula = Habitat_bin ~ Srich + Latitude + Elevation, family = binomial, data = ants) :
##
## dfb.1_ dfb.Srch dfb.Lttd dfb.Elvt dffit cov.r cook.d hat inf
## 1 0.32144 0.00303 -0.33879 0.23079 0.5337 1.012 5.72e-02 0.1173
## 2 -0.00891 0.04714 0.00588 0.00720 0.0556 1.171 4.03e-04 0.0599
## 3 -0.00268 0.00962 0.00195 0.00412 0.0101 1.123 1.31e-05 0.0150
## 4 -0.00685 0.02921 0.00495 0.00554 0.0333 1.151 1.44e-04 0.0408
## 5 0.12019 0.16428 -0.13414 0.04221 0.3436 1.116 1.88e-02 0.1049
## 6 -0.01095 0.05129 0.00750 0.01272 0.0582 1.168 4.42e-04 0.0578
## 7 0.40329 -0.26613 -0.36881 -0.51389 0.6858 0.856 1.36e-01 0.1098
## 8 -0.00916 0.04081 0.00514 0.03686 0.0472 1.161 2.89e-04 0.0513
## 9 -0.01366 0.06411 0.00923 0.01902 0.0722 1.173 6.84e-04 0.0641
## 10 0.13503 0.10917 -0.13517 -0.15699 0.4255 1.087 3.11e-02 0.1150
## 11 -0.02042 0.14176 0.00902 0.08360 0.1699 1.170 3.98e-03 0.0840
## 12 -0.02292 0.12427 0.01200 0.09286 0.1466 1.179 2.91e-03 0.0839
## 13 0.21803 -0.04079 -0.23989 0.49052 0.7156 1.070 1.03e-01 0.1802
## 14 0.21683 -0.14647 -0.20978 0.03024 0.3881 0.901 3.52e-02 0.0542
## 15 -0.02230 0.02271 0.03348 -0.13200 0.2986 1.010 1.60e-02 0.0566
## 16 -0.13126 0.12291 0.12613 0.09369 0.1948 1.127 5.47e-03 0.0685
## 17 -0.19577 0.05194 0.19234 0.26787 0.4186 1.130 2.86e-02 0.1301
## 18 -0.16644 0.11362 0.16215 0.12820 0.2362 1.135 8.18e-03 0.0838
## 19 -0.21863 0.07004 0.22703 -0.00409 0.2979 1.100 1.40e-02 0.0857
## 20 -0.24160 0.10130 0.25781 -0.19789 0.4240 1.222 2.73e-02 0.1708
## 21 -0.18778 0.11103 0.18502 0.10769 0.2320 1.168 7.68e-03 0.0986
## 22 -0.32307 0.02680 0.34766 -0.17244 0.4747 1.162 3.67e-02 0.1572
## 23 -0.19740 0.07460 0.20023 -0.07518 -0.2782 1.151 1.15e-02 0.1027
## 24 -0.09311 0.08374 0.08413 0.11698 -0.1448 1.194 2.82e-03 0.0925
## 25 0.10427 -0.68423 -0.05327 -0.24541 -0.7727 0.546 5.05e-01 0.0667 *
## 26 -0.13520 0.09848 0.12293 0.18124 -0.2276 1.212 7.20e-03 0.1211
## 27 -0.08035 0.07664 0.07470 0.05119 -0.1020 1.155 1.39e-03 0.0580
## 28 -0.18748 0.03658 0.17810 0.20818 -0.3555 1.135 1.99e-02 0.1157
## 29 -0.01678 0.02311 0.01470 0.02021 -0.0267 1.136 9.23e-05 0.0280
## 30 -0.14192 0.10339 0.14185 -0.08275 -0.2406 1.200 8.14e-03 0.1179
## 31 -0.05966 0.06845 0.05350 0.06172 -0.0876 1.158 1.02e-03 0.0567
## 32 -0.16821 0.01314 0.15999 0.19402 -0.3572 1.103 2.07e-02 0.1033
## 33 -0.06542 -0.23056 0.08492 -0.15242 -0.4198 0.942 3.81e-02 0.0700
## 34 -0.10981 0.10290 0.10410 0.00995 -0.1681 1.128 4.00e-03 0.0614
## 35 -0.11362 0.11228 0.11255 -0.09603 -0.2449 1.221 8.38e-03 0.1300
## 36 -0.06770 -0.14595 0.08295 -0.17863 -0.3633 0.973 2.61e-02 0.0637
## 37 -0.02918 0.06437 0.02282 0.04987 -0.0718 1.154 6.79e-04 0.0505
## 38 0.01783 0.13575 -0.03323 0.04134 -0.2170 1.124 6.89e-03 0.0734
## 39 0.15821 0.06787 -0.16412 -0.23048 -0.4666 1.112 3.71e-02 0.1351
## 40 0.03031 0.14752 -0.04571 0.01913 -0.2356 1.160 7.98e-03 0.0958
## 41 0.05635 0.15194 -0.07764 0.11000 -0.2512 1.159 9.16e-03 0.0992
## 42 -0.00454 0.08485 -0.00643 0.09165 -0.1136 1.204 1.71e-03 0.0926
## 43 0.43443 -0.14140 -0.43932 -0.20685 -0.5713 0.952 7.39e-02 0.1087
## 44 0.30056 0.10069 -0.33825 0.26335 -0.5410 1.148 4.98e-02 0.1677influencePlot(modfinal2)
## StudRes Hat CookD
## 7 1.915758 0.10982678 0.13581841
## 13 1.481493 0.18017301 0.10267780
## 20 0.905537 0.17083876 0.02733599
## 25 -2.915688 0.06671892 0.50460757k = 3
n = nrow(ants)
plot(hatvalues(modfinal2), ylim = c(0, 1))
abline(h = 2*(k+1)/n, col = "blue")
#segun hat los datos influyentes son:
which(hatvalues(modfinal2) > 2*(k+1)/n)## named integer(0)#COOK
par(mfrow = c(1, 1))
plot(cooks.distance(modfinal2), ylim = c(0, 5))
abline(h = 1, col = "blue")
#hay datos influyentes segun cook:
which(cooks.distance(modfinal2) > 1)## named integer(0)#COVRATIO
k = 3
n = nrow(ants)
plot(abs(covratio(modfinal2) - 1))
abline(h = 3*k/sqrt(n), col = "yellow")
3*k/sqrt(n)## [1] 1.356801which(abs(covratio(modfinal2) - 1) > 3*k/sqrt(n))## named integer(0)#Dffits
k = 3
n = nrow(ants)
plot(abs(dffits(modfinal2)))
abline(h = 2*sqrt((k+1)/n), col = "yellow")
abs(dffits(modfinal2)) > 2*sqrt((k+1)/n)## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 40 41 42 43 44
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE#Detección de multicolinealidad
predictores2 = data.frame(ants$Srich, ants$Latitude, ants$Elevation)
cor(predictores2)## ants.Srich ants.Latitude ants.Elevation
## ants.Srich 1.0000000 -0.4384049 -0.3811894
## ants.Latitude -0.4384049 1.0000000 0.1790189
## ants.Elevation -0.3811894 0.1790189 1.0000000#Si no se observan correlaciones mayores a 0.7 entre los predictores del modelo,
#no hay evidencia de multicolinealidad en dicho modeloc) Estimación de la probabilidad
#Estimar la probabilidad de que las hormigas se encuentren en un bosque si
#se encuentran 4 especies en la zona de estudio, latitud 45.2 y elevation 233
estim2 = data.frame(Srich = 4, Latitude = 45.2, Elevation = 233)
predict(modfinal2, estim2, type = "response")## 1
## 0.469563#La probabilidad estimada de que las hormigas habiten un bosque dado
#4 especies, latitud 45.2 y elevación 233 metros es de X%Conclusiones Punto 2
Modelo seleccionado: Tras la selección por AIC con
step(), el mejor modelo para predecir la probabilidad de que las hormigas habiten un bosque quedó con las variables Srich (riqueza de especies), Latitude y Elevation.Interpretación: Los odds ratio permiten concluir qué variables aumentan o disminuyen la oportunidad de encontrar hormigas en un bosque. Las variables con oddratio > 1 favorecen la presencia en bosque, mientras que las de oddratio < 1 la dificultan (en ese caso se interpreta como 1/oddratio).
Bondad de ajuste: La prueba del desvío indica que el modelo es significativo para explicar la probabilidad de que las hormigas habiten un bosque. El Pseudo R² de Nagelkerke confirma un buen ajuste del modelo.
Datos atípicos e influyentes: Se presentan los resultados de los cinco criterios trabajados en clase (residuos, HAT, Cook, COVRATIO, DFFITS). Las observaciones que aparecen de forma reiterada en varios criterios son las que más se deben revisar con un experto antes de tomar alguna decisión sobre ellas.
Predicción: La probabilidad estimada de que las hormigas habiten un bosque con 4 especies, latitud 45.2 y elevación 233 metros es el valor reportado en el punto c).
PUNTO 3 - Base de datos grazing
data("grazing")a) Estimación del “mejor” modelo
#Variable respuesta: Birds (conteo de aves -> variable tipo conteo)
#Se utiliza el modelo de regresión de Poisson
#Creamos variables indicadoras para When y Grazed
grazing$before = ifelse(grazing$When == "Before", 1, 0)
grazing$feral = ifelse(grazing$Grazed == "Feral", 1, 0)
mod3 = glm(Birds ~ before + feral, data = grazing, family = poisson)
summary(mod3)##
## Call:
## glm(formula = Birds ~ before + feral, family = poisson, data = grazing)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 2.47865 0.07807 31.748 <2e-16 ***
## before -0.21478 0.09701 -2.214 0.0268 *
## feral -0.80321 0.09696 -8.284 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for poisson family taken to be 1)
##
## Null deviance: 528.07 on 61 degrees of freedom
## Residual deviance: 454.46 on 59 degrees of freedom
## AIC: 639.9
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 6step(mod3)## Start: AIC=639.9
## Birds ~ before + feral
##
## Df Deviance AIC
## <none> 454.46 639.90
## - before 1 459.40 642.83
## - feral 1 523.14 706.57##
## Call: glm(formula = Birds ~ before + feral, family = poisson, data = grazing)
##
## Coefficients:
## (Intercept) before feral
## 2.4787 -0.2148 -0.8032
##
## Degrees of Freedom: 61 Total (i.e. Null); 59 Residual
## Null Deviance: 528.1
## Residual Deviance: 454.5 AIC: 639.9#En el modelo de regresión de Poisson utilizamos la función de enlace logarítmica
#por sencillez en la interpretación de los coeficientes
modfinal3 = glm(Birds ~ before + feral, data = grazing, family = poisson)
summary(modfinal3)##
## Call:
## glm(formula = Birds ~ before + feral, family = poisson, data = grazing)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 2.47865 0.07807 31.748 <2e-16 ***
## before -0.21478 0.09701 -2.214 0.0268 *
## feral -0.80321 0.09696 -8.284 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for poisson family taken to be 1)
##
## Null deviance: 528.07 on 61 degrees of freedom
## Residual deviance: 454.46 on 59 degrees of freedom
## AIC: 639.9
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 6#INTERPRETACIÓN DE LOS COEFICIENTES ESTIMADOS
round(exp(modfinal3$coefficients), 3)## (Intercept) before feral
## 11.925 0.807 0.448#Por cada unidad adicional de X, el número promedio de aves
#aumenta/disminuye a razón del oddratio correspondiente
#Si el beta es negativo entonces 1/exp(beta) para interpretar la disminución#MEDIDAS DE BONDAD DE AJUSTE
summary(modfinal3)##
## Call:
## glm(formula = Birds ~ before + feral, family = poisson, data = grazing)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 2.47865 0.07807 31.748 <2e-16 ***
## before -0.21478 0.09701 -2.214 0.0268 *
## feral -0.80321 0.09696 -8.284 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for poisson family taken to be 1)
##
## Null deviance: 528.07 on 61 degrees of freedom
## Residual deviance: 454.46 on 59 degrees of freedom
## AIC: 639.9
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 6#1-prueba de los coeficientes
#Existe evidencia estadística de que las variables seleccionadas influyen
#sobre el número de aves en la zona de estudio
#2-prueba del desvío... h0:El modelo no influye sobre y
1 - pchisq(modfinal3$null.deviance - modfinal3$deviance,
modfinal3$df.null - modfinal3$df.residual)## [1] 1.110223e-16#El modelo de regresión Poisson es significativo para explicar
#el número de aves en las zonas de estudio porque el p-valor es menor a 0.05
#3-Pseudo R^2
PseudoR2(modfinal3, "Nagelkerke")## Nagelkerke
## 0.6949412#Existe una excelente explicación del número de aves en las zonas de estudio
#por el modelo de regresión de Poissonb) Datos atípicos e influyentes
#Detección datos atípicos modelo 3
par(mfrow = c(1, 2))
plot(abs(residuals(modfinal3)))
abline(h = 2, col = "red")
plot(abs(residuals(modfinal3, type = "pearson")))
abline(h = 2, col = "red")
resi3 = data.frame(
rd = abs(residuals(modfinal3)),
rp = abs(residuals(modfinal3, type = "pearson"))
)
resi3[resi3$rd > 2 & resi3$rp > 2, ]## rd rp
## 2 2.935588 2.075774
## 3 2.935588 2.075774
## 8 2.935588 2.075774
## 10 2.935588 2.075774
## 12 2.935588 2.075774
## 13 2.935588 2.075774
## 15 8.065323 12.376667
## 16 3.365856 4.186951
## 17 2.935588 2.075774
## 19 2.935588 2.075774
## 21 4.386410 3.101660
## 22 2.499803 2.134436
## 23 3.565507 2.779252
## 24 2.664962 3.024091
## 26 6.702370 8.827435
## 30 3.565507 2.779252
## 31 5.242131 6.570579
## 34 3.268383 2.311096
## 35 2.139221 2.448552
## 39 3.268383 2.311096
## 42 4.005809 5.044723
## 44 3.268383 2.311096
## 47 3.108620 3.746637
## 50 4.291823 5.477418
## 52 4.110111 3.163703
## 55 4.170342 4.944525
## 56 2.370010 2.627889
## 57 2.271166 2.005384
## 58 2.271166 2.005384
## 59 2.666734 2.294964
## 60 2.666734 2.294964#Datos influyentes
outlierTest(modfinal3)## rstudent unadjusted p-value Bonferroni p
## 15 8.400216 4.4566e-17 2.7631e-15
## 26 7.115921 1.1117e-12 6.8924e-11
## 31 5.535884 3.0966e-08 1.9199e-06
## 21 -4.466106 7.9656e-06 4.9387e-04
## 50 4.426621 9.5721e-06 5.9347e-04
## 55 4.394111 1.1123e-05 6.8961e-04
## 52 -4.204474 2.6169e-05 1.6225e-03
## 42 4.128364 3.6535e-05 2.2652e-03
## 23 -3.644078 2.6835e-04 1.6638e-02
## 30 -3.644078 2.6835e-04 1.6638e-02par(mfrow = c(1, 1))
influence.measures(modfinal3)## Influence measures of
## glm(formula = Birds ~ before + feral, family = poisson, data = grazing) :
##
## dfb.1_ dfb.befr dfb.ferl dffit cov.r cook.d hat inf
## 1 0.02852 -0.05140 -0.05116 -0.0860 1.079 0.015379 0.0347
## 2 0.06785 -0.12230 -0.12172 -0.2045 1.027 0.053564 0.0347
## 3 0.06785 -0.12230 -0.12172 -0.2045 1.027 0.053564 0.0347
## 4 0.04418 -0.07964 -0.07927 -0.1332 1.063 0.031587 0.0347
## 5 0.00345 -0.00621 -0.00618 -0.0104 1.090 0.000275 0.0347
## 6 0.02852 -0.05140 -0.05116 -0.0860 1.079 0.015379 0.0347
## 7 0.01528 -0.02754 -0.02741 -0.0461 1.087 0.004942 0.0347
## 8 0.06785 -0.12230 -0.12172 -0.2045 1.027 0.053564 0.0347
## 9 0.04418 -0.07964 -0.07927 -0.1332 1.063 0.031587 0.0347
## 10 0.06785 -0.12230 -0.12172 -0.2045 1.027 0.053564 0.0347
## 11 0.00345 -0.00621 -0.00618 -0.0104 1.090 0.000275 0.0347
## 12 0.06785 -0.12230 -0.12172 -0.2045 1.027 0.053564 0.0347
## 13 0.06785 -0.12230 -0.12172 -0.2045 1.027 0.053564 0.0347
## 14 0.02852 -0.05140 -0.05116 -0.0860 1.079 0.015379 0.0347
## 15 -0.19999 0.36048 0.35879 0.6029 0.674 1.904231 0.0347 *
## 16 -0.07804 0.14066 0.14000 0.2353 1.008 0.217925 0.0347
## 17 0.06785 -0.12230 -0.12172 -0.2045 1.027 0.053564 0.0347
## 18 0.02852 -0.05140 -0.05116 -0.0860 1.079 0.015379 0.0347
## 19 0.06785 -0.12230 -0.12172 -0.2045 1.027 0.053564 0.0347
## 20 0.04418 -0.07964 -0.07927 -0.1332 1.063 0.031587 0.0347
## 21 -0.12952 -0.28669 0.23237 -0.4500 0.983 0.252416 0.0683
## 22 -0.07265 -0.16082 0.13035 -0.2524 1.081 0.119535 0.0683
## 23 -0.10444 -0.23117 0.18737 -0.3629 1.031 0.202668 0.0683
## 24 0.07753 0.17162 -0.13910 0.2694 1.074 0.239949 0.0683
## 25 -0.01553 -0.03438 0.02786 -0.0540 1.127 0.007160 0.0683
## 26 0.20451 0.45267 -0.36690 0.7105 0.807 2.044550 0.0683 *
## 27 -0.02565 -0.05678 0.04602 -0.0891 1.124 0.018726 0.0683
## 28 0.00351 0.00777 -0.00630 0.0122 1.130 0.000393 0.0683
## 29 0.01255 0.02777 -0.02251 0.0436 1.128 0.005192 0.0683
## 30 -0.10444 -0.23117 0.18737 -0.3629 1.031 0.202668 0.0683
## 31 0.15639 0.34616 -0.28057 0.5433 0.924 1.132755 0.0683 *
## 32 0.00576 -0.01039 0.01282 0.0201 1.093 0.001103 0.0377
## 33 -0.03432 0.06186 -0.07632 -0.1200 1.073 0.028359 0.0377
## 34 -0.06822 0.12297 -0.15172 -0.2385 1.016 0.072472 0.0377
## 35 0.04434 -0.07992 0.09860 0.1550 1.060 0.081350 0.0377
## 36 0.01412 -0.02546 0.03141 0.0494 1.090 0.006991 0.0377
## 37 -0.01253 0.02259 -0.02787 -0.0438 1.091 0.004569 0.0377
## 38 -0.02282 0.04113 -0.05074 -0.0798 1.085 0.013924 0.0377
## 39 -0.06822 0.12297 -0.15172 -0.2385 1.016 0.072472 0.0377
## 40 -0.02282 0.04113 -0.05074 -0.0798 1.085 0.013924 0.0377
## 41 0.01412 -0.02546 0.03141 0.0494 1.090 0.006991 0.0377
## 42 0.08414 -0.15167 0.18713 0.2942 0.978 0.345312 0.0377
## 43 0.01412 -0.02546 0.03141 0.0494 1.090 0.006991 0.0377
## 44 -0.06822 0.12297 -0.15172 -0.2385 1.016 0.072472 0.0377
## 45 0.01412 -0.02546 0.03141 0.0494 1.090 0.006991 0.0377
## 46 -0.01253 0.02259 -0.02787 -0.0438 1.091 0.004569 0.0377
## 47 0.06481 -0.11682 0.14413 0.2266 1.023 0.190467 0.0377
## 48 0.00576 -0.01039 0.01282 0.0201 1.093 0.001103 0.0377
## 49 0.02210 -0.03984 0.04915 0.0773 1.085 0.017959 0.0377
## 50 0.09041 -0.16296 0.20106 0.3161 0.961 0.407088 0.0377
## 51 -0.01253 0.02259 -0.02787 -0.0438 1.091 0.004569 0.0377
## 52 -0.43573 0.24173 0.24287 -0.4357 1.004 0.282029 0.0727
## 53 -0.05960 0.03307 0.03322 -0.0596 1.132 0.008757 0.0727
## 54 -0.05960 0.03307 0.03322 -0.0596 1.132 0.008757 0.0727
## 55 0.44238 -0.24543 -0.24658 0.4424 1.000 0.688893 0.0727
## 56 0.24782 -0.13749 -0.13814 0.2478 1.090 0.194588 0.0727
## 57 -0.23736 0.13168 0.13230 -0.2374 1.094 0.113318 0.0727
## 58 -0.23736 0.13168 0.13230 -0.2374 1.094 0.113318 0.0727
## 59 -0.27935 0.15498 0.15571 -0.2794 1.079 0.148407 0.0727
## 60 -0.27935 0.15498 0.15571 -0.2794 1.079 0.148407 0.0727
## 61 -0.19813 0.10992 0.11044 -0.1981 1.106 0.082954 0.0727
## 62 0.08896 -0.04935 -0.04959 0.0890 1.129 0.022340 0.0727influencePlot(modfinal3)
## StudRes Hat CookD
## 15 8.4002160 0.03474689 1.90423137
## 26 7.1159212 0.06832489 2.04455024
## 52 -4.2044741 0.07268990 0.28202928
## 53 -0.5944532 0.07268990 0.00875733k = 2
n = nrow(grazing)
plot(hatvalues(modfinal3), ylim = c(0, 1))
abline(h = 2*(k+1)/n, col = "blue")
#segun hat los datos influyentes son:
which(hatvalues(modfinal3) > 2*(k+1)/n)## named integer(0)#COOK
par(mfrow = c(1, 1))
plot(cooks.distance(modfinal3), ylim = c(0, 5))
abline(h = 1, col = "blue")
#hay datos influyentes segun cook:
which(cooks.distance(modfinal3) > 1)## 15 26 31
## 15 26 31#COVRATIO
k = 2
n = nrow(grazing)
plot(abs(covratio(modfinal3) - 1))
abline(h = 3*k/sqrt(n), col = "yellow")
3*k/sqrt(n)## [1] 0.7620008which(abs(covratio(modfinal3) - 1) > 3*k/sqrt(n))## named integer(0)#Dffits
k = 2
n = nrow(grazing)
plot(abs(dffits(modfinal3)))
abline(h = 2*sqrt((k+1)/n), col = "yellow")
abs(dffits(modfinal3)) > 2*sqrt((k+1)/n)## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
## FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
## 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39
## FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
## FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62
## FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE#Detección de multicolinealidad
predictores3 = data.frame(grazing$before, grazing$feral)
cor(predictores3)## grazing.before grazing.feral
## grazing.before 1 0
## grazing.feral 0 1#No se observan correlaciones mayores a 0.7 entre los predictores del modelo.
#Por tanto, no hay evidencia de multicolinealidad en dicho modeloc) Estimación del promedio de aves
#Estimar el número promedio de aves esperado en un bosque salvaje (Feral)
#antes de eliminar los animales herbívoros (Before)
#before = 1 (antes de eliminar herbívoros)
#feral = 1 (zona con herbívoros salvajes / feral)
estim3 = data.frame(before = 1, feral = 1)
predict(modfinal3, estim3, type = "response")## 1
## 4.308837#El número promedio de aves que se espera encontrar en un bosque salvaje
#antes de eliminar los animales herbívoros es de X avesConclusiones Punto 3
Modelo seleccionado: Para el conteo de aves se utilizó el modelo de regresión de Poisson, que es el adecuado para variables respuesta de tipo conteo. Tras aplicar
step(), el mejor modelo quedó con las variables before (si el conteo fue antes o después de eliminar herbívoros) y feral (si la zona era pastoreada por animales salvajes o nativos).Interpretación: Los coeficientes exponenciados permiten concluir cómo cambia el número promedio de aves según el momento del conteo y el tipo de zona. Si el beta asociado a una variable es negativo, se calcula 1/exp(beta) para interpretar la disminución en el promedio de aves.
Bondad de ajuste: La prueba del desvío indica que el modelo de Poisson es significativo para explicar el número de aves en las zonas de estudio. El Pseudo R² de Nagelkerke confirma que existe una buena explicación del conteo de aves por parte del modelo.
Datos atípicos e influyentes: Los criterios de residuos de Pearson, HAT, Cook, COVRATIO y DFFITS permiten identificar observaciones que pueden estar afectando el ajuste del modelo. Se recomienda revisar con un experto aquellas observaciones que aparezcan en varios criterios simultáneamente.
Predicción: El número promedio de aves esperado en un bosque salvaje (Feral) antes de eliminar los herbívoros es el valor reportado en el punto c). Dado que se trata de un modelo Poisson, este valor representa el número esperado de aves en dichas condiciones.