Diagnosing breast cancer with Machine Learning
Andrew Jang
10/5/2018
1. Introduction
유방암 정기검진을 하면 뚜렷한 증상이 유발되기 전에 질병을 진단하고 치료할 수 있다. 조기 검출 과정에서는 비정상적인 덩어리나 종양이 있는지 유방 조직검사를 한다. 덩어리가 발견된면 미세침 흡인 조직검사를 실행하는데, 덩어리에서 작은 세포 표본을 추출하기 위해 속이 빈 바늘을 사용한다. 그다음 임상의사가 덩어리가 악성인지 양성인지를 밝히기 위해 현미경 아래 세포를 관찰한다.
머신 러닝이 암세포 식별을 자동화하면 의료 시스템에 상당한 혜택을 줄 수 있다. 과정이 자동화되면서 검출 단계의 효율이 향상돼 의사가 진단 시간은 적게, 질병 치료 시간은 길게 쓸 수 있다. 자동화된 검사 시스템은 검사 단계에서 근원적으로 주관적인 사람 요소를 없애고 좀 더 높은 정확성으로 검출을 한다.
비정상 유방 종양이 포함된 여성의 조직검사 세포 측정치에 각 알고리즘을 적용해 머신 러닝이 암을 발견하는데 얼마나 유용한지 살펴볼 것이다.
1.1. Aim
- 미세바늘로 흡입한(Fine Needle Aspirate, FNA) 세포들을 디지털 이미지화한 후,
각 이미지를 이미지분석 소프트웨어로 분석한 결과를 예측변수로 사용하여 종양이 악성인지 양성인지 판별
- 총 569개의 관측치가 있으며, 각 관측치는 특정 이미지에 해당한다. 특정 이미지는 악성 혹은 양성 종양에 해당한다.
각 이미지를 분석하여 여러 개의 세포핵(cell nucleus)을 찾아낸 후, 각 세포핵에서 다음 10개의 특징값(features)을 계산
2. Collecting data
if (!file.exists("wdbc.data")){
system('curl http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/wdbc.data > wdbc.data')
system('curl http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/wdbc.names > wdbc.names')
}
rmse <- function(yi, yhat_i){
sqrt(mean((yi - yhat_i)^2))
}
binomial_deviance <- function(y_obs, yhat){
epsilon = 0.0001
yhat = ifelse(yhat < epsilon, epsilon, yhat)
yhat = ifelse(yhat > 1-epsilon, 1-epsilon, yhat)
a = ifelse(y_obs==0, 0, y_obs * log(y_obs/yhat))
b = ifelse(y_obs==1, 0, (1-y_obs) * log((1-y_obs)/(1-yhat)))
return(2*sum(a + b))
}
panel.cor <- function(x, y, digits = 2, prefix = "", cex.cor, ...){
usr <- par("usr"); on.exit(par(usr))
par(usr = c(0, 1, 0, 1))
r <- abs(cor(x, y))
txt <- format(c(r, 0.123456789), digits = digits)[1]
txt <- paste0(prefix, txt)
if(missing(cex.cor)) cex.cor <- 0.8/strwidth(txt)
text(0.5, 0.5, txt, cex = cex.cor * r)
}3. Exploring and preparing the data
library(tidyverse)
library(gridExtra)
library(MASS)
library(glmnet)
library(randomForest)
library(gbm)
library(rpart)
library(boot)
library(data.table)
library(ROCR)
data <- tbl_df(read.table("wdbc.data", strip.white = TRUE,
sep=",", header = FALSE))
feature_names <- c('radius', 'texture', 'perimeter', 'area', 'smoothness',
'compactness', 'concavity', 'concave_points', 'symmetry', 'fractal_dim')
names(data) <-
c('id', 'class',
paste0('mean_', feature_names),
paste0('se_', feature_names),
paste0('worst_', feature_names))
glimpse(data)## Observations: 569
## Variables: 32
## $ id <int> 842302, 842517, 84300903, 84348301, 84358...
## $ class <fct> M, M, M, M, M, M, M, M, M, M, M, M, M, M,...
## $ mean_radius <dbl> 17.990, 20.570, 19.690, 11.420, 20.290, 1...
## $ mean_texture <dbl> 10.38, 17.77, 21.25, 20.38, 14.34, 15.70,...
## $ mean_perimeter <dbl> 122.80, 132.90, 130.00, 77.58, 135.10, 82...
## $ mean_area <dbl> 1001.0, 1326.0, 1203.0, 386.1, 1297.0, 47...
## $ mean_smoothness <dbl> 0.11840, 0.08474, 0.10960, 0.14250, 0.100...
## $ mean_compactness <dbl> 0.27760, 0.07864, 0.15990, 0.28390, 0.132...
## $ mean_concavity <dbl> 0.30010, 0.08690, 0.19740, 0.24140, 0.198...
## $ mean_concave_points <dbl> 0.14710, 0.07017, 0.12790, 0.10520, 0.104...
## $ mean_symmetry <dbl> 0.2419, 0.1812, 0.2069, 0.2597, 0.1809, 0...
## $ mean_fractal_dim <dbl> 0.07871, 0.05667, 0.05999, 0.09744, 0.058...
## $ se_radius <dbl> 1.0950, 0.5435, 0.7456, 0.4956, 0.7572, 0...
## $ se_texture <dbl> 0.9053, 0.7339, 0.7869, 1.1560, 0.7813, 0...
## $ se_perimeter <dbl> 8.589, 3.398, 4.585, 3.445, 5.438, 2.217,...
## $ se_area <dbl> 153.40, 74.08, 94.03, 27.23, 94.44, 27.19...
## $ se_smoothness <dbl> 0.006399, 0.005225, 0.006150, 0.009110, 0...
## $ se_compactness <dbl> 0.049040, 0.013080, 0.040060, 0.074580, 0...
## $ se_concavity <dbl> 0.05373, 0.01860, 0.03832, 0.05661, 0.056...
## $ se_concave_points <dbl> 0.015870, 0.013400, 0.020580, 0.018670, 0...
## $ se_symmetry <dbl> 0.03003, 0.01389, 0.02250, 0.05963, 0.017...
## $ se_fractal_dim <dbl> 0.006193, 0.003532, 0.004571, 0.009208, 0...
## $ worst_radius <dbl> 25.38, 24.99, 23.57, 14.91, 22.54, 15.47,...
## $ worst_texture <dbl> 17.33, 23.41, 25.53, 26.50, 16.67, 23.75,...
## $ worst_perimeter <dbl> 184.60, 158.80, 152.50, 98.87, 152.20, 10...
## $ worst_area <dbl> 2019.0, 1956.0, 1709.0, 567.7, 1575.0, 74...
## $ worst_smoothness <dbl> 0.1622, 0.1238, 0.1444, 0.2098, 0.1374, 0...
## $ worst_compactness <dbl> 0.6656, 0.1866, 0.4245, 0.8663, 0.2050, 0...
## $ worst_concavity <dbl> 0.71190, 0.24160, 0.45040, 0.68690, 0.400...
## $ worst_concave_points <dbl> 0.26540, 0.18600, 0.24300, 0.25750, 0.162...
## $ worst_symmetry <dbl> 0.4601, 0.2750, 0.3613, 0.6638, 0.2364, 0...
## $ worst_fractal_dim <dbl> 0.11890, 0.08902, 0.08758, 0.17300, 0.076...# 1. id 변수 제거
data <- data %>% dplyr::select(-id)
# 2. class 변수를 인자 변수로 변환
data$class <- factor(ifelse(data$class == 'B', 0, 1))glimpse(data)## Observations: 569
## Variables: 31
## $ class <fct> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,...
## $ mean_radius <dbl> 17.990, 20.570, 19.690, 11.420, 20.290, 1...
## $ mean_texture <dbl> 10.38, 17.77, 21.25, 20.38, 14.34, 15.70,...
## $ mean_perimeter <dbl> 122.80, 132.90, 130.00, 77.58, 135.10, 82...
## $ mean_area <dbl> 1001.0, 1326.0, 1203.0, 386.1, 1297.0, 47...
## $ mean_smoothness <dbl> 0.11840, 0.08474, 0.10960, 0.14250, 0.100...
## $ mean_compactness <dbl> 0.27760, 0.07864, 0.15990, 0.28390, 0.132...
## $ mean_concavity <dbl> 0.30010, 0.08690, 0.19740, 0.24140, 0.198...
## $ mean_concave_points <dbl> 0.14710, 0.07017, 0.12790, 0.10520, 0.104...
## $ mean_symmetry <dbl> 0.2419, 0.1812, 0.2069, 0.2597, 0.1809, 0...
## $ mean_fractal_dim <dbl> 0.07871, 0.05667, 0.05999, 0.09744, 0.058...
## $ se_radius <dbl> 1.0950, 0.5435, 0.7456, 0.4956, 0.7572, 0...
## $ se_texture <dbl> 0.9053, 0.7339, 0.7869, 1.1560, 0.7813, 0...
## $ se_perimeter <dbl> 8.589, 3.398, 4.585, 3.445, 5.438, 2.217,...
## $ se_area <dbl> 153.40, 74.08, 94.03, 27.23, 94.44, 27.19...
## $ se_smoothness <dbl> 0.006399, 0.005225, 0.006150, 0.009110, 0...
## $ se_compactness <dbl> 0.049040, 0.013080, 0.040060, 0.074580, 0...
## $ se_concavity <dbl> 0.05373, 0.01860, 0.03832, 0.05661, 0.056...
## $ se_concave_points <dbl> 0.015870, 0.013400, 0.020580, 0.018670, 0...
## $ se_symmetry <dbl> 0.03003, 0.01389, 0.02250, 0.05963, 0.017...
## $ se_fractal_dim <dbl> 0.006193, 0.003532, 0.004571, 0.009208, 0...
## $ worst_radius <dbl> 25.38, 24.99, 23.57, 14.91, 22.54, 15.47,...
## $ worst_texture <dbl> 17.33, 23.41, 25.53, 26.50, 16.67, 23.75,...
## $ worst_perimeter <dbl> 184.60, 158.80, 152.50, 98.87, 152.20, 10...
## $ worst_area <dbl> 2019.0, 1956.0, 1709.0, 567.7, 1575.0, 74...
## $ worst_smoothness <dbl> 0.1622, 0.1238, 0.1444, 0.2098, 0.1374, 0...
## $ worst_compactness <dbl> 0.6656, 0.1866, 0.4245, 0.8663, 0.2050, 0...
## $ worst_concavity <dbl> 0.71190, 0.24160, 0.45040, 0.68690, 0.400...
## $ worst_concave_points <dbl> 0.26540, 0.18600, 0.24300, 0.25750, 0.162...
## $ worst_symmetry <dbl> 0.4601, 0.2750, 0.3613, 0.6638, 0.2364, 0...
## $ worst_fractal_dim <dbl> 0.11890, 0.08902, 0.08758, 0.17300, 0.076...summary(data)## class mean_radius mean_texture mean_perimeter
## 0:357 Min. : 6.981 Min. : 9.71 Min. : 43.79
## 1:212 1st Qu.:11.700 1st Qu.:16.17 1st Qu.: 75.17
## Median :13.370 Median :18.84 Median : 86.24
## Mean :14.127 Mean :19.29 Mean : 91.97
## 3rd Qu.:15.780 3rd Qu.:21.80 3rd Qu.:104.10
## Max. :28.110 Max. :39.28 Max. :188.50
## mean_area mean_smoothness mean_compactness mean_concavity
## Min. : 143.5 Min. :0.05263 Min. :0.01938 Min. :0.00000
## 1st Qu.: 420.3 1st Qu.:0.08637 1st Qu.:0.06492 1st Qu.:0.02956
## Median : 551.1 Median :0.09587 Median :0.09263 Median :0.06154
## Mean : 654.9 Mean :0.09636 Mean :0.10434 Mean :0.08880
## 3rd Qu.: 782.7 3rd Qu.:0.10530 3rd Qu.:0.13040 3rd Qu.:0.13070
## Max. :2501.0 Max. :0.16340 Max. :0.34540 Max. :0.42680
## mean_concave_points mean_symmetry mean_fractal_dim se_radius
## Min. :0.00000 Min. :0.1060 Min. :0.04996 Min. :0.1115
## 1st Qu.:0.02031 1st Qu.:0.1619 1st Qu.:0.05770 1st Qu.:0.2324
## Median :0.03350 Median :0.1792 Median :0.06154 Median :0.3242
## Mean :0.04892 Mean :0.1812 Mean :0.06280 Mean :0.4052
## 3rd Qu.:0.07400 3rd Qu.:0.1957 3rd Qu.:0.06612 3rd Qu.:0.4789
## Max. :0.20120 Max. :0.3040 Max. :0.09744 Max. :2.8730
## se_texture se_perimeter se_area se_smoothness
## Min. :0.3602 Min. : 0.757 Min. : 6.802 Min. :0.001713
## 1st Qu.:0.8339 1st Qu.: 1.606 1st Qu.: 17.850 1st Qu.:0.005169
## Median :1.1080 Median : 2.287 Median : 24.530 Median :0.006380
## Mean :1.2169 Mean : 2.866 Mean : 40.337 Mean :0.007041
## 3rd Qu.:1.4740 3rd Qu.: 3.357 3rd Qu.: 45.190 3rd Qu.:0.008146
## Max. :4.8850 Max. :21.980 Max. :542.200 Max. :0.031130
## se_compactness se_concavity se_concave_points
## Min. :0.002252 Min. :0.00000 Min. :0.000000
## 1st Qu.:0.013080 1st Qu.:0.01509 1st Qu.:0.007638
## Median :0.020450 Median :0.02589 Median :0.010930
## Mean :0.025478 Mean :0.03189 Mean :0.011796
## 3rd Qu.:0.032450 3rd Qu.:0.04205 3rd Qu.:0.014710
## Max. :0.135400 Max. :0.39600 Max. :0.052790
## se_symmetry se_fractal_dim worst_radius worst_texture
## Min. :0.007882 Min. :0.0008948 Min. : 7.93 Min. :12.02
## 1st Qu.:0.015160 1st Qu.:0.0022480 1st Qu.:13.01 1st Qu.:21.08
## Median :0.018730 Median :0.0031870 Median :14.97 Median :25.41
## Mean :0.020542 Mean :0.0037949 Mean :16.27 Mean :25.68
## 3rd Qu.:0.023480 3rd Qu.:0.0045580 3rd Qu.:18.79 3rd Qu.:29.72
## Max. :0.078950 Max. :0.0298400 Max. :36.04 Max. :49.54
## worst_perimeter worst_area worst_smoothness worst_compactness
## Min. : 50.41 Min. : 185.2 Min. :0.07117 Min. :0.02729
## 1st Qu.: 84.11 1st Qu.: 515.3 1st Qu.:0.11660 1st Qu.:0.14720
## Median : 97.66 Median : 686.5 Median :0.13130 Median :0.21190
## Mean :107.26 Mean : 880.6 Mean :0.13237 Mean :0.25427
## 3rd Qu.:125.40 3rd Qu.:1084.0 3rd Qu.:0.14600 3rd Qu.:0.33910
## Max. :251.20 Max. :4254.0 Max. :0.22260 Max. :1.05800
## worst_concavity worst_concave_points worst_symmetry worst_fractal_dim
## Min. :0.0000 Min. :0.00000 Min. :0.1565 Min. :0.05504
## 1st Qu.:0.1145 1st Qu.:0.06493 1st Qu.:0.2504 1st Qu.:0.07146
## Median :0.2267 Median :0.09993 Median :0.2822 Median :0.08004
## Mean :0.2722 Mean :0.11461 Mean :0.2901 Mean :0.08395
## 3rd Qu.:0.3829 3rd Qu.:0.16140 3rd Qu.:0.3179 3rd Qu.:0.09208
## Max. :1.2520 Max. :0.29100 Max. :0.6638 Max. :0.207504. Visualization
# png("../../plots/10-1.png", 5.5*1.2, 4*1.2, units='in', pointsize=9, res=600)
pairs(data %>% dplyr::select(class, starts_with('mean_')) %>%
sample_n(min(1000, nrow(data))),
lower.panel=function(x,y){ points(x,y); abline(0, 1, col='red')},
upper.panel = panel.cor)
dev.off()## null device
## 1pairs(data %>% dplyr::select(class, starts_with('se_')) %>%
sample_n(min(1000, nrow(data))),
lower.panel=function(x,y){ points(x,y); abline(0, 1, col='red')},
upper.panel = panel.cor)
pairs(data %>% dplyr::select(class, starts_with('worst_')) %>%
sample_n(min(1000, nrow(data))),
lower.panel=function(x,y){ points(x,y); abline(0, 1, col='red')},
upper.panel = panel.cor)library(ggplot2)
library(dplyr)
library(gridExtra)
p1 <- data %>% ggplot(aes(class)) + geom_bar()
p2 <- data %>% ggplot(aes(class, mean_concave_points)) +
geom_jitter(col='gray') +
geom_boxplot(alpha=.5)
p3 <- data %>% ggplot(aes(class, mean_radius)) +
geom_jitter(col='gray') +
geom_boxplot(alpha=.5)
p4 <- data %>% ggplot(aes(mean_concave_points, mean_radius)) +
geom_jitter(col='gray') + geom_smooth()
grid.arrange(p1, p2, p3, p4, ncol=2)
g <- arrangeGrob(p1, p2, p3, p4, ncol=2)
# ggsave("../../plots/10-2.png", g, width=5.5*1.2, height=4*1.2, units='in', dpi=600)5. data preparation - creating random training and test datasets
# 트래인셋과 테스트셋의 구분
set.seed(1606)
n <- nrow(data)
idx <- 1:n
training_idx <- sample(idx, n * .60)
idx <- setdiff(idx, training_idx)
validate_idx <- sample(idx, n * .20)
test_idx <- setdiff(idx, validate_idx)
training <- data[training_idx,]
validation <- data[validate_idx,]
test <- data[test_idx,]6. Logistic regression
# 로지스틱 회귀모형
data_lm_full <- glm(class ~ ., data=training, family=binomial)
summary(data_lm_full)##
## Call:
## glm(formula = class ~ ., family = binomial, data = training)
##
## Deviance Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -8.49 0.00 0.00 0.00 8.49
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -7.068e+15 1.599e+08 -44204882 <2e-16 ***
## mean_radius -5.027e+14 6.352e+07 -7913190 <2e-16 ***
## mean_texture -1.549e+13 3.224e+06 -4804731 <2e-16 ***
## mean_perimeter 1.584e+14 8.966e+06 17671717 <2e-16 ***
## mean_area -4.610e+12 2.135e+05 -21598314 <2e-16 ***
## mean_smoothness 2.168e+15 8.189e+08 2646790 <2e-16 ***
## mean_compactness -2.273e+16 4.881e+08 -46559276 <2e-16 ***
## mean_concavity 9.349e+15 3.871e+08 24153537 <2e-16 ***
## mean_concave_points 8.721e+15 7.412e+08 11767131 <2e-16 ***
## mean_symmetry -5.151e+15 2.940e+08 -17523162 <2e-16 ***
## mean_fractal_dim 5.016e+16 2.072e+09 24202673 <2e-16 ***
## se_radius 1.129e+15 1.206e+08 9357444 <2e-16 ***
## se_texture -2.759e+14 1.603e+07 -17204167 <2e-16 ***
## se_perimeter 2.764e+14 1.561e+07 17704518 <2e-16 ***
## se_area -1.733e+13 5.491e+05 -31555708 <2e-16 ***
## se_smoothness -5.693e+16 2.870e+09 -19837442 <2e-16 ***
## se_compactness 3.112e+16 7.504e+08 41469105 <2e-16 ***
## se_concavity -2.353e+16 4.459e+08 -52765839 <2e-16 ***
## se_concave_points 4.942e+16 1.980e+09 24959795 <2e-16 ***
## se_symmetry 2.449e+16 1.078e+09 22710313 <2e-16 ***
## se_fractal_dim -2.045e+17 3.885e+09 -52636610 <2e-16 ***
## worst_radius -1.558e+13 2.323e+07 -670467 <2e-16 ***
## worst_texture 7.540e+13 3.026e+06 24919289 <2e-16 ***
## worst_perimeter -8.019e+13 2.361e+06 -33967023 <2e-16 ***
## worst_area 5.989e+12 1.266e+05 47315597 <2e-16 ***
## worst_smoothness 2.627e+15 5.821e+08 4513281 <2e-16 ***
## worst_compactness -2.628e+15 1.329e+08 -19782715 <2e-16 ***
## worst_concavity 1.802e+15 9.572e+07 18822915 <2e-16 ***
## worst_concave_points 8.232e+15 3.250e+08 25328089 <2e-16 ***
## worst_symmetry 3.256e+15 1.964e+08 16581269 <2e-16 ***
## worst_fractal_dim 1.372e+16 8.855e+08 15488504 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 452.32 on 340 degrees of freedom
## Residual deviance: 432.52 on 310 degrees of freedom
## AIC: 494.52
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 19anova(data_lm_full)## Analysis of Deviance Table
##
## Model: binomial, link: logit
##
## Response: class
##
## Terms added sequentially (first to last)
##
##
## Df Deviance Resid. Df Resid. Dev
## NULL 340 452.32
## mean_radius 1 250.685 339 201.63
## mean_texture 1 17.828 338 183.81
## mean_perimeter 1 34.193 337 149.61
## mean_area 1 5.157 336 144.46
## mean_smoothness 1 40.438 335 104.02
## mean_compactness 1 0.553 334 103.47
## mean_concavity 1 8.458 333 95.01
## mean_concave_points 1 5.473 332 89.54
## mean_symmetry 1 1.688 331 87.85
## mean_fractal_dim 1 0.162 330 87.69
## se_radius 1 1.515 329 86.17
## se_texture 1 7.700 328 78.47
## se_perimeter 1 1.799 327 76.67
## se_area 1 16.315 326 60.36
## se_smoothness 1 2.718 325 57.64
## se_compactness 1 3.361 324 54.28
## se_concavity 1 3.408 323 50.87
## se_concave_points 1 1.488 322 49.38
## se_symmetry 1 0.069 321 49.31
## se_fractal_dim 1 1.878 320 47.43
## worst_radius 1 23.773 319 23.66
## worst_texture 1 23.662 318 0.00
## worst_perimeter 1 0.000 317 0.00
## worst_area 1 0.000 316 0.00
## worst_smoothness 1 0.000 315 0.00
## worst_compactness 1 0.000 314 0.00
## worst_concavity 1 0.000 313 0.00
## worst_concave_points 1 0.000 312 0.00
## worst_symmetry 1 0.000 311 0.00
## worst_fractal_dim 1 0.000 310 432.52predict(data_lm_full, newdata = data[1:5,], type='response')## 1 2 3 4 5
## 1 1 1 1 1# table(y_obs, yhat_lm)6.1. 모형평가
# 모형평가
y_obs <- as.numeric(as.character(validation$class))
yhat_lm <- predict(data_lm_full, newdata = validation, type='response')
pred_lm <- prediction(yhat_lm, y_obs)
performance(pred_lm, "auc")@y.values[[1]]## [1] 0.9564702binomial_deviance(y_obs, yhat_lm)## [1] 73.704527. Lasso regression
# 라쏘 모형 적합
# xx <- model.matrix(class ~ .^2-1, data)
xx <- model.matrix(class ~ .-1, data)
x <- xx[training_idx, ]
y <- as.numeric(as.character(training$class))
glimpse(x)## num [1:341, 1:30] 14.4 12.8 10.9 11.9 19 ...
## - attr(*, "dimnames")=List of 2
## ..$ : chr [1:341] "291" "520" "406" "402" ...
## ..$ : chr [1:30] "mean_radius" "mean_texture" "mean_perimeter" "mean_area" ...data_cvfit <- cv.glmnet(x, y, family = "binomial")
plot(data_cvfit)
coef(data_cvfit, s = c("lambda.1se"))## 31 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
## 1
## (Intercept) -17.6419966
## mean_radius .
## mean_texture .
## mean_perimeter .
## mean_area .
## mean_smoothness .
## mean_compactness .
## mean_concavity .
## mean_concave_points 7.6875172
## mean_symmetry .
## mean_fractal_dim .
## se_radius 1.2953618
## se_texture .
## se_perimeter .
## se_area .
## se_smoothness .
## se_compactness .
## se_concavity .
## se_concave_points .
## se_symmetry .
## se_fractal_dim .
## worst_radius 0.4633907
## worst_texture 0.1169627
## worst_perimeter .
## worst_area .
## worst_smoothness 15.8745499
## worst_compactness .
## worst_concavity .
## worst_concave_points 24.0710158
## worst_symmetry 1.7720540
## worst_fractal_dim .coef(data_cvfit, s = c("lambda.min"))## 31 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
## 1
## (Intercept) -2.293116e+01
## mean_radius .
## mean_texture .
## mean_perimeter .
## mean_area .
## mean_smoothness .
## mean_compactness .
## mean_concavity .
## mean_concave_points 1.170177e+01
## mean_symmetry .
## mean_fractal_dim .
## se_radius 5.772778e+00
## se_texture .
## se_perimeter .
## se_area .
## se_smoothness .
## se_compactness -2.449521e-01
## se_concavity .
## se_concave_points .
## se_symmetry .
## se_fractal_dim -1.599473e+02
## worst_radius 4.823862e-01
## worst_texture 1.761558e-01
## worst_perimeter .
## worst_area 1.810797e-05
## worst_smoothness 2.045717e+01
## worst_compactness .
## worst_concavity .
## worst_concave_points 3.335659e+01
## worst_symmetry 3.456332e+00
## worst_fractal_dim .7.1. 모형 평가
predict.cv.glmnet(data_cvfit, s="lambda.min", newx = x[1:5,], type='response')## 1
## 291 0.04733602
## 520 0.03299464
## 406 0.01566429
## 402 0.00451864
## 88 0.99976395yhat_glmnet <- predict(data_cvfit, s="lambda.min", newx=xx[validate_idx,], type='response')
yhat_glmnet <- yhat_glmnet[,1] # change to a vector from [n*1] matrix
pred_glmnet <- prediction(yhat_glmnet, y_obs)
performance(pred_glmnet, "auc")@y.values[[1]]## [1] 0.9989837binomial_deviance(y_obs, yhat_glmnet)## [1] 17.731588. Decision tree
# 나무모형
data_tr <- rpart(class ~ ., data = training)
data_tr## n= 341
##
## node), split, n, loss, yval, (yprob)
## * denotes terminal node
##
## 1) root 341 129 0 (0.62170088 0.37829912)
## 2) worst_radius< 16.79 224 18 0 (0.91964286 0.08035714)
## 4) worst_concave_points< 0.1563 211 8 0 (0.96208531 0.03791469) *
## 5) worst_concave_points>=0.1563 13 3 1 (0.23076923 0.76923077) *
## 3) worst_radius>=16.79 117 6 1 (0.05128205 0.94871795) *printcp(data_tr)##
## Classification tree:
## rpart(formula = class ~ ., data = training)
##
## Variables actually used in tree construction:
## [1] worst_concave_points worst_radius
##
## Root node error: 129/341 = 0.3783
##
## n= 341
##
## CP nsplit rel error xerror xstd
## 1 0.813953 0 1.00000 1.00000 0.069422
## 2 0.054264 1 0.18605 0.24031 0.041152
## 3 0.010000 2 0.13178 0.20155 0.037991summary(data_tr)## Call:
## rpart(formula = class ~ ., data = training)
## n= 341
##
## CP nsplit rel error xerror xstd
## 1 0.81395349 0 1.0000000 1.0000000 0.06942180
## 2 0.05426357 1 0.1860465 0.2403101 0.04115236
## 3 0.01000000 2 0.1317829 0.2015504 0.03799050
##
## Variable importance
## worst_radius worst_area worst_perimeter
## 17 17 17
## mean_area mean_radius mean_perimeter
## 15 15 14
## worst_concave_points mean_concavity worst_concavity
## 2 1 1
## mean_concave_points worst_compactness worst_symmetry
## 1 1 1
##
## Node number 1: 341 observations, complexity param=0.8139535
## predicted class=0 expected loss=0.3782991 P(node) =1
## class counts: 212 129
## probabilities: 0.622 0.378
## left son=2 (224 obs) right son=3 (117 obs)
## Primary splits:
## worst_radius < 16.79 to the left, improve=115.9071, (0 missing)
## worst_concave_points < 0.14545 to the left, improve=115.8260, (0 missing)
## worst_area < 868.2 to the left, improve=114.3617, (0 missing)
## worst_perimeter < 114.45 to the left, improve=113.1243, (0 missing)
## mean_concave_points < 0.05142 to the left, improve=111.6244, (0 missing)
## Surrogate splits:
## worst_area < 868.2 to the left, agree=0.991, adj=0.974, (0 split)
## worst_perimeter < 110.4 to the left, agree=0.985, adj=0.957, (0 split)
## mean_radius < 15.05 to the left, agree=0.944, adj=0.838, (0 split)
## mean_area < 699.65 to the left, agree=0.944, adj=0.838, (0 split)
## mean_perimeter < 96.32 to the left, agree=0.941, adj=0.829, (0 split)
##
## Node number 2: 224 observations, complexity param=0.05426357
## predicted class=0 expected loss=0.08035714 P(node) =0.6568915
## class counts: 206 18
## probabilities: 0.920 0.080
## left son=4 (211 obs) right son=5 (13 obs)
## Primary splits:
## worst_concave_points < 0.1563 to the left, improve=13.098390, (0 missing)
## mean_concave_points < 0.045465 to the left, improve=10.059520, (0 missing)
## worst_compactness < 0.4087 to the left, improve= 8.839613, (0 missing)
## worst_concavity < 0.3967 to the left, improve= 8.592291, (0 missing)
## mean_concavity < 0.09331 to the left, improve= 8.476455, (0 missing)
## Surrogate splits:
## mean_concavity < 0.16035 to the left, agree=0.969, adj=0.462, (0 split)
## worst_concavity < 0.44645 to the left, agree=0.969, adj=0.462, (0 split)
## mean_concave_points < 0.0661 to the left, agree=0.960, adj=0.308, (0 split)
## worst_compactness < 0.4087 to the left, agree=0.960, adj=0.308, (0 split)
## worst_symmetry < 0.35225 to the left, agree=0.960, adj=0.308, (0 split)
##
## Node number 3: 117 observations
## predicted class=1 expected loss=0.05128205 P(node) =0.3431085
## class counts: 6 111
## probabilities: 0.051 0.949
##
## Node number 4: 211 observations
## predicted class=0 expected loss=0.03791469 P(node) =0.6187683
## class counts: 203 8
## probabilities: 0.962 0.038
##
## Node number 5: 13 observations
## predicted class=1 expected loss=0.2307692 P(node) =0.03812317
## class counts: 3 10
## probabilities: 0.231 0.769# png("../../plots/10-4.png", 5.5, 4, units='in', pointsize=9, res=600)
opar <- par(mfrow = c(1,1), xpd = NA)
plot(data_tr)
text(data_tr, use.n = TRUE)
par(opar)
# dev.off()yhat_tr <- predict(data_tr, validation)
yhat_tr <- yhat_tr[,"1"]
pred_tr <- prediction(yhat_tr, y_obs)
performance(pred_tr, "auc")@y.values[[1]]## [1] 0.9556233binomial_deviance(y_obs, yhat_tr)## [1] 37.162069. Random forest
#-----------------
# 랜덤포레스트
set.seed(1607)
data_rf <- randomForest(class ~ ., training)
data_rf##
## Call:
## randomForest(formula = class ~ ., data = training)
## Type of random forest: classification
## Number of trees: 500
## No. of variables tried at each split: 5
##
## OOB estimate of error rate: 4.69%
## Confusion matrix:
## 0 1 class.error
## 0 206 6 0.02830189
## 1 10 119 0.07751938opar <- par(mfrow=c(1,2))
plot(data_rf)
varImpPlot(data_rf)
par(opar)yhat_rf <- predict(data_rf, newdata=validation, type='prob')[,'1']
pred_rf <- prediction(yhat_rf, y_obs)
performance(pred_rf, "auc")@y.values[[1]]## [1] 0.9981369binomial_deviance(y_obs, yhat_rf)## [1] 21.2068910. Boosting
#-----------------
# 부스팅
set.seed(1607)
data_for_gbm <-
training %>%
mutate(class=as.numeric(as.character(class)))data_gbm <- gbm(class ~ ., data=data_for_gbm, distribution="bernoulli",
n.trees=50000, cv.folds=3, verbose=TRUE)## Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
## 1 1.3250 nan 0.0010 0.0007
## 2 1.3236 nan 0.0010 0.0007
## 3 1.3222 nan 0.0010 0.0006
## 4 1.3208 nan 0.0010 0.0007
## 5 1.3194 nan 0.0010 0.0006
## 6 1.3181 nan 0.0010 0.0007
## 7 1.3166 nan 0.0010 0.0007
## 8 1.3151 nan 0.0010 0.0007
## 9 1.3137 nan 0.0010 0.0006
## 10 1.3123 nan 0.0010 0.0007
## 20 1.2981 nan 0.0010 0.0007
## 40 1.2706 nan 0.0010 0.0007
## 60 1.2435 nan 0.0010 0.0006
## 80 1.2177 nan 0.0010 0.0005
## 100 1.1927 nan 0.0010 0.0006
## 120 1.1688 nan 0.0010 0.0005
## 140 1.1455 nan 0.0010 0.0005
## 160 1.1230 nan 0.0010 0.0005
## 180 1.1012 nan 0.0010 0.0005
## 200 1.0804 nan 0.0010 0.0005
## 220 1.0600 nan 0.0010 0.0005
## 240 1.0406 nan 0.0010 0.0004
## 260 1.0216 nan 0.0010 0.0004
## 280 1.0032 nan 0.0010 0.0004
## 300 0.9855 nan 0.0010 0.0004
## 320 0.9683 nan 0.0010 0.0004
## 340 0.9514 nan 0.0010 0.0004
## 360 0.9351 nan 0.0010 0.0004
## 380 0.9188 nan 0.0010 0.0004
## 400 0.9036 nan 0.0010 0.0004
## 420 0.8884 nan 0.0010 0.0004
## 440 0.8737 nan 0.0010 0.0004
## 460 0.8595 nan 0.0010 0.0003
## 480 0.8456 nan 0.0010 0.0003
## 500 0.8320 nan 0.0010 0.0003
## 520 0.8187 nan 0.0010 0.0003
## 540 0.8059 nan 0.0010 0.0003
## 560 0.7934 nan 0.0010 0.0003
## 580 0.7815 nan 0.0010 0.0003
## 600 0.7697 nan 0.0010 0.0003
## 620 0.7583 nan 0.0010 0.0003
## 640 0.7471 nan 0.0010 0.0003
## 660 0.7362 nan 0.0010 0.0002
## 680 0.7255 nan 0.0010 0.0003
## 700 0.7151 nan 0.0010 0.0002
## 720 0.7050 nan 0.0010 0.0003
## 740 0.6950 nan 0.0010 0.0002
## 760 0.6855 nan 0.0010 0.0002
## 780 0.6761 nan 0.0010 0.0002
## 800 0.6670 nan 0.0010 0.0002
## 820 0.6580 nan 0.0010 0.0002
## 840 0.6493 nan 0.0010 0.0002
## 860 0.6405 nan 0.0010 0.0002
## 880 0.6323 nan 0.0010 0.0002
## 900 0.6240 nan 0.0010 0.0002
## 920 0.6160 nan 0.0010 0.0002
## 940 0.6083 nan 0.0010 0.0002
## 960 0.6006 nan 0.0010 0.0002
## 980 0.5932 nan 0.0010 0.0002
## 1000 0.5860 nan 0.0010 0.0002
## 1020 0.5789 nan 0.0010 0.0002
## 1040 0.5720 nan 0.0010 0.0002
## 1060 0.5651 nan 0.0010 0.0002
## 1080 0.5584 nan 0.0010 0.0002
## 1100 0.5520 nan 0.0010 0.0001
## 1120 0.5458 nan 0.0010 0.0001
## 1140 0.5395 nan 0.0010 0.0001
## 1160 0.5334 nan 0.0010 0.0001
## 1180 0.5273 nan 0.0010 0.0001
## 1200 0.5213 nan 0.0010 0.0001
## 1220 0.5158 nan 0.0010 0.0001
## 1240 0.5102 nan 0.0010 0.0001
## 1260 0.5047 nan 0.0010 0.0001
## 1280 0.4993 nan 0.0010 0.0001
## 1300 0.4939 nan 0.0010 0.0001
## 1320 0.4888 nan 0.0010 0.0001
## 1340 0.4837 nan 0.0010 0.0001
## 1360 0.4786 nan 0.0010 0.0001
## 1380 0.4739 nan 0.0010 0.0001
## 1400 0.4693 nan 0.0010 0.0001
## 1420 0.4646 nan 0.0010 0.0001
## 1440 0.4599 nan 0.0010 0.0001
## 1460 0.4554 nan 0.0010 0.0001
## 1480 0.4510 nan 0.0010 0.0001
## 1500 0.4468 nan 0.0010 0.0001
## 1520 0.4426 nan 0.0010 0.0001
## 1540 0.4384 nan 0.0010 0.0001
## 1560 0.4345 nan 0.0010 0.0001
## 1580 0.4306 nan 0.0010 0.0001
## 1600 0.4267 nan 0.0010 0.0001
## 1620 0.4230 nan 0.0010 0.0001
## 1640 0.4192 nan 0.0010 0.0001
## 1660 0.4156 nan 0.0010 0.0001
## 1680 0.4120 nan 0.0010 0.0001
## 1700 0.4085 nan 0.0010 0.0001
## 1720 0.4050 nan 0.0010 0.0001
## 1740 0.4016 nan 0.0010 0.0001
## 1760 0.3984 nan 0.0010 0.0001
## 1780 0.3951 nan 0.0010 0.0001
## 1800 0.3918 nan 0.0010 0.0001
## 1820 0.3887 nan 0.0010 0.0001
## 1840 0.3857 nan 0.0010 0.0001
## 1860 0.3828 nan 0.0010 0.0001
## 1880 0.3798 nan 0.0010 0.0001
## 1900 0.3768 nan 0.0010 0.0001
## 1920 0.3739 nan 0.0010 0.0001
## 1940 0.3710 nan 0.0010 0.0001
## 1960 0.3683 nan 0.0010 0.0001
## 1980 0.3655 nan 0.0010 0.0001
## 2000 0.3628 nan 0.0010 0.0000
## 2020 0.3601 nan 0.0010 0.0000
## 2040 0.3575 nan 0.0010 0.0001
## 2060 0.3549 nan 0.0010 0.0000
## 2080 0.3524 nan 0.0010 0.0000
## 2100 0.3499 nan 0.0010 0.0000
## 2120 0.3474 nan 0.0010 0.0000
## 2140 0.3449 nan 0.0010 0.0001
## 2160 0.3425 nan 0.0010 0.0000
## 2180 0.3401 nan 0.0010 0.0000
## 2200 0.3377 nan 0.0010 0.0000
## 2220 0.3354 nan 0.0010 0.0000
## 2240 0.3331 nan 0.0010 0.0000
## 2260 0.3309 nan 0.0010 0.0000
## 2280 0.3287 nan 0.0010 0.0000
## 2300 0.3264 nan 0.0010 0.0000
## 2320 0.3243 nan 0.0010 0.0000
## 2340 0.3222 nan 0.0010 0.0000
## 2360 0.3201 nan 0.0010 0.0000
## 2380 0.3180 nan 0.0010 0.0000
## 2400 0.3160 nan 0.0010 0.0000
## 2420 0.3140 nan 0.0010 0.0000
## 2440 0.3120 nan 0.0010 0.0000
## 2460 0.3100 nan 0.0010 0.0000
## 2480 0.3080 nan 0.0010 0.0000
## 2500 0.3063 nan 0.0010 0.0000
## 2520 0.3043 nan 0.0010 0.0000
## 2540 0.3025 nan 0.0010 0.0000
## 2560 0.3007 nan 0.0010 0.0000
## 2580 0.2988 nan 0.0010 0.0000
## 2600 0.2970 nan 0.0010 0.0000
## 2620 0.2953 nan 0.0010 0.0000
## 2640 0.2936 nan 0.0010 0.0000
## 2660 0.2918 nan 0.0010 0.0000
## 2680 0.2901 nan 0.0010 0.0000
## 2700 0.2884 nan 0.0010 0.0000
## 2720 0.2867 nan 0.0010 0.0000
## 2740 0.2851 nan 0.0010 0.0000
## 2760 0.2835 nan 0.0010 0.0000
## 2780 0.2819 nan 0.0010 0.0000
## 2800 0.2804 nan 0.0010 0.0000
## 2820 0.2788 nan 0.0010 0.0000
## 2840 0.2772 nan 0.0010 0.0000
## 2860 0.2757 nan 0.0010 0.0000
## 2880 0.2741 nan 0.0010 0.0000
## 2900 0.2726 nan 0.0010 0.0000
## 2920 0.2712 nan 0.0010 0.0000
## 2940 0.2697 nan 0.0010 0.0000
## 2960 0.2682 nan 0.0010 0.0000
## 2980 0.2668 nan 0.0010 0.0000
## 3000 0.2654 nan 0.0010 0.0000
## 3020 0.2640 nan 0.0010 0.0000
## 3040 0.2626 nan 0.0010 0.0000
## 3060 0.2613 nan 0.0010 0.0000
## 3080 0.2599 nan 0.0010 0.0000
## 3100 0.2586 nan 0.0010 0.0000
## 3120 0.2572 nan 0.0010 0.0000
## 3140 0.2558 nan 0.0010 0.0000
## 3160 0.2545 nan 0.0010 0.0000
## 3180 0.2533 nan 0.0010 0.0000
## 3200 0.2520 nan 0.0010 0.0000
## 3220 0.2508 nan 0.0010 0.0000
## 3240 0.2496 nan 0.0010 0.0000
## 3260 0.2485 nan 0.0010 0.0000
## 3280 0.2472 nan 0.0010 0.0000
## 3300 0.2460 nan 0.0010 0.0000
## 3320 0.2448 nan 0.0010 0.0000
## 3340 0.2437 nan 0.0010 0.0000
## 3360 0.2425 nan 0.0010 0.0000
## 3380 0.2414 nan 0.0010 0.0000
## 3400 0.2403 nan 0.0010 -0.0000
## 3420 0.2391 nan 0.0010 0.0000
## 3440 0.2380 nan 0.0010 0.0000
## 3460 0.2369 nan 0.0010 0.0000
## 3480 0.2358 nan 0.0010 0.0000
## 3500 0.2347 nan 0.0010 0.0000
## 3520 0.2336 nan 0.0010 0.0000
## 3540 0.2326 nan 0.0010 0.0000
## 3560 0.2316 nan 0.0010 -0.0000
## 3580 0.2305 nan 0.0010 0.0000
## 3600 0.2295 nan 0.0010 0.0000
## 3620 0.2285 nan 0.0010 -0.0000
## 3640 0.2275 nan 0.0010 0.0000
## 3660 0.2266 nan 0.0010 0.0000
## 3680 0.2256 nan 0.0010 0.0000
## 3700 0.2246 nan 0.0010 0.0000
## 3720 0.2237 nan 0.0010 0.0000
## 3740 0.2227 nan 0.0010 0.0000
## 3760 0.2218 nan 0.0010 0.0000
## 3780 0.2209 nan 0.0010 -0.0000
## 3800 0.2200 nan 0.0010 0.0000
## 3820 0.2191 nan 0.0010 0.0000
## 3840 0.2183 nan 0.0010 0.0000
## 3860 0.2175 nan 0.0010 -0.0000
## 3880 0.2167 nan 0.0010 0.0000
## 3900 0.2158 nan 0.0010 0.0000
## 3920 0.2150 nan 0.0010 0.0000
## 3940 0.2141 nan 0.0010 0.0000
## 3960 0.2132 nan 0.0010 0.0000
## 3980 0.2124 nan 0.0010 0.0000
## 4000 0.2116 nan 0.0010 0.0000
## 4020 0.2108 nan 0.0010 0.0000
## 4040 0.2100 nan 0.0010 0.0000
## 4060 0.2092 nan 0.0010 0.0000
## 4080 0.2085 nan 0.0010 0.0000
## 4100 0.2077 nan 0.0010 0.0000
## 4120 0.2070 nan 0.0010 -0.0000
## 4140 0.2063 nan 0.0010 0.0000
## 4160 0.2055 nan 0.0010 0.0000
## 4180 0.2048 nan 0.0010 -0.0000
## 4200 0.2041 nan 0.0010 0.0000
## 4220 0.2034 nan 0.0010 -0.0000
## 4240 0.2026 nan 0.0010 0.0000
## 4260 0.2019 nan 0.0010 0.0000
## 4280 0.2013 nan 0.0010 0.0000
## 4300 0.2006 nan 0.0010 0.0000
## 4320 0.1998 nan 0.0010 0.0000
## 4340 0.1991 nan 0.0010 0.0000
## 4360 0.1984 nan 0.0010 0.0000
## 4380 0.1978 nan 0.0010 0.0000
## 4400 0.1970 nan 0.0010 0.0000
## 4420 0.1964 nan 0.0010 -0.0000
## 4440 0.1958 nan 0.0010 0.0000
## 4460 0.1951 nan 0.0010 0.0000
## 4480 0.1945 nan 0.0010 -0.0000
## 4500 0.1938 nan 0.0010 0.0000
## 4520 0.1931 nan 0.0010 0.0000
## 4540 0.1925 nan 0.0010 0.0000
## 4560 0.1919 nan 0.0010 0.0000
## 4580 0.1912 nan 0.0010 0.0000
## 4600 0.1906 nan 0.0010 0.0000
## 4620 0.1900 nan 0.0010 0.0000
## 4640 0.1894 nan 0.0010 0.0000
## 4660 0.1887 nan 0.0010 -0.0000
## 4680 0.1882 nan 0.0010 0.0000
## 4700 0.1876 nan 0.0010 0.0000
## 4720 0.1869 nan 0.0010 0.0000
## 4740 0.1863 nan 0.0010 0.0000
## 4760 0.1857 nan 0.0010 0.0000
## 4780 0.1851 nan 0.0010 0.0000
## 4800 0.1845 nan 0.0010 0.0000
## 4820 0.1839 nan 0.0010 -0.0000
## 4840 0.1834 nan 0.0010 0.0000
## 4860 0.1828 nan 0.0010 0.0000
## 4880 0.1822 nan 0.0010 0.0000
## 4900 0.1817 nan 0.0010 0.0000
## 4920 0.1811 nan 0.0010 0.0000
## 4940 0.1805 nan 0.0010 -0.0000
## 4960 0.1799 nan 0.0010 -0.0000
## 4980 0.1793 nan 0.0010 -0.0000
## 5000 0.1788 nan 0.0010 0.0000
## 5020 0.1782 nan 0.0010 0.0000
## 5040 0.1777 nan 0.0010 -0.0000
## 5060 0.1772 nan 0.0010 0.0000
## 5080 0.1766 nan 0.0010 0.0000
## 5100 0.1761 nan 0.0010 -0.0000
## 5120 0.1756 nan 0.0010 -0.0000
## 5140 0.1750 nan 0.0010 0.0000
## 5160 0.1745 nan 0.0010 0.0000
## 5180 0.1740 nan 0.0010 0.0000
## 5200 0.1736 nan 0.0010 -0.0000
## 5220 0.1731 nan 0.0010 0.0000
## 5240 0.1726 nan 0.0010 0.0000
## 5260 0.1721 nan 0.0010 0.0000
## 5280 0.1716 nan 0.0010 -0.0000
## 5300 0.1710 nan 0.0010 0.0000
## 5320 0.1705 nan 0.0010 -0.0000
## 5340 0.1701 nan 0.0010 0.0000
## 5360 0.1696 nan 0.0010 0.0000
## 5380 0.1691 nan 0.0010 -0.0000
## 5400 0.1687 nan 0.0010 -0.0000
## 5420 0.1682 nan 0.0010 0.0000
## 5440 0.1677 nan 0.0010 0.0000
## 5460 0.1673 nan 0.0010 -0.0000
## 5480 0.1668 nan 0.0010 -0.0000
## 5500 0.1663 nan 0.0010 -0.0000
## 5520 0.1658 nan 0.0010 0.0000
## 5540 0.1654 nan 0.0010 -0.0000
## 5560 0.1648 nan 0.0010 -0.0000
## 5580 0.1643 nan 0.0010 0.0000
## 5600 0.1639 nan 0.0010 -0.0000
## 5620 0.1634 nan 0.0010 -0.0000
## 5640 0.1630 nan 0.0010 -0.0000
## 5660 0.1626 nan 0.0010 0.0000
## 5680 0.1621 nan 0.0010 0.0000
## 5700 0.1617 nan 0.0010 -0.0000
## 5720 0.1612 nan 0.0010 -0.0000
## 5740 0.1607 nan 0.0010 -0.0000
## 5760 0.1603 nan 0.0010 -0.0000
## 5780 0.1598 nan 0.0010 0.0000
## 5800 0.1594 nan 0.0010 -0.0000
## 5820 0.1589 nan 0.0010 -0.0000
## 5840 0.1584 nan 0.0010 -0.0000
## 5860 0.1580 nan 0.0010 -0.0000
## 5880 0.1575 nan 0.0010 0.0000
## 5900 0.1570 nan 0.0010 -0.0000
## 5920 0.1567 nan 0.0010 -0.0000
## 5940 0.1562 nan 0.0010 0.0000
## 5960 0.1558 nan 0.0010 -0.0000
## 5980 0.1554 nan 0.0010 -0.0000
## 6000 0.1549 nan 0.0010 0.0000
## 6020 0.1545 nan 0.0010 -0.0000
## 6040 0.1541 nan 0.0010 -0.0000
## 6060 0.1537 nan 0.0010 -0.0000
## 6080 0.1533 nan 0.0010 0.0000
## 6100 0.1529 nan 0.0010 -0.0000
## 6120 0.1524 nan 0.0010 -0.0000
## 6140 0.1521 nan 0.0010 -0.0000
## 6160 0.1516 nan 0.0010 -0.0000
## 6180 0.1512 nan 0.0010 -0.0000
## 6200 0.1508 nan 0.0010 0.0000
## 6220 0.1503 nan 0.0010 0.0000
## 6240 0.1499 nan 0.0010 -0.0000
## 6260 0.1495 nan 0.0010 0.0000
## 6280 0.1491 nan 0.0010 -0.0000
## 6300 0.1487 nan 0.0010 -0.0000
## 6320 0.1483 nan 0.0010 -0.0000
## 6340 0.1478 nan 0.0010 -0.0000
## 6360 0.1475 nan 0.0010 0.0000
## 6380 0.1471 nan 0.0010 -0.0000
## 6400 0.1467 nan 0.0010 -0.0000
## 6420 0.1463 nan 0.0010 -0.0000
## 6440 0.1459 nan 0.0010 -0.0000
## 6460 0.1456 nan 0.0010 0.0000
## 6480 0.1452 nan 0.0010 -0.0000
## 6500 0.1448 nan 0.0010 -0.0000
## 6520 0.1444 nan 0.0010 0.0000
## 6540 0.1440 nan 0.0010 0.0000
## 6560 0.1436 nan 0.0010 -0.0000
## 6580 0.1432 nan 0.0010 -0.0000
## 6600 0.1428 nan 0.0010 0.0000
## 6620 0.1424 nan 0.0010 -0.0000
## 6640 0.1420 nan 0.0010 -0.0000
## 6660 0.1417 nan 0.0010 -0.0000
## 6680 0.1413 nan 0.0010 -0.0000
## 6700 0.1410 nan 0.0010 0.0000
## 6720 0.1406 nan 0.0010 -0.0000
## 6740 0.1402 nan 0.0010 -0.0000
## 6760 0.1399 nan 0.0010 -0.0000
## 6780 0.1395 nan 0.0010 -0.0000
## 6800 0.1392 nan 0.0010 -0.0000
## 6820 0.1388 nan 0.0010 0.0000
## 6840 0.1384 nan 0.0010 -0.0000
## 6860 0.1380 nan 0.0010 0.0000
## 6880 0.1377 nan 0.0010 -0.0000
## 6900 0.1373 nan 0.0010 -0.0000
## 6920 0.1369 nan 0.0010 -0.0000
## 6940 0.1366 nan 0.0010 -0.0000
## 6960 0.1362 nan 0.0010 -0.0000
## 6980 0.1359 nan 0.0010 0.0000
## 7000 0.1355 nan 0.0010 -0.0000
## 7020 0.1352 nan 0.0010 0.0000
## 7040 0.1348 nan 0.0010 0.0000
## 7060 0.1345 nan 0.0010 -0.0000
## 7080 0.1342 nan 0.0010 -0.0000
## 7100 0.1338 nan 0.0010 -0.0000
## 7120 0.1335 nan 0.0010 -0.0000
## 7140 0.1331 nan 0.0010 -0.0000
## 7160 0.1328 nan 0.0010 -0.0000
## 7180 0.1325 nan 0.0010 0.0000
## 7200 0.1321 nan 0.0010 0.0000
## 7220 0.1318 nan 0.0010 -0.0000
## 7240 0.1315 nan 0.0010 -0.0000
## 7260 0.1312 nan 0.0010 -0.0000
## 7280 0.1308 nan 0.0010 -0.0000
## 7300 0.1305 nan 0.0010 -0.0000
## 7320 0.1301 nan 0.0010 0.0000
## 7340 0.1299 nan 0.0010 0.0000
## 7360 0.1295 nan 0.0010 -0.0000
## 7380 0.1292 nan 0.0010 -0.0000
## 7400 0.1288 nan 0.0010 0.0000
## 7420 0.1285 nan 0.0010 0.0000
## 7440 0.1282 nan 0.0010 -0.0000
## 7460 0.1279 nan 0.0010 -0.0000
## 7480 0.1276 nan 0.0010 -0.0000
## 7500 0.1273 nan 0.0010 0.0000
## 7520 0.1269 nan 0.0010 0.0000
## 7540 0.1266 nan 0.0010 -0.0000
## 7560 0.1263 nan 0.0010 -0.0000
## 7580 0.1260 nan 0.0010 -0.0000
## 7600 0.1257 nan 0.0010 -0.0000
## 7620 0.1254 nan 0.0010 -0.0000
## 7640 0.1251 nan 0.0010 0.0000
## 7660 0.1248 nan 0.0010 -0.0000
## 7680 0.1245 nan 0.0010 0.0000
## 7700 0.1242 nan 0.0010 -0.0000
## 7720 0.1239 nan 0.0010 -0.0000
## 7740 0.1236 nan 0.0010 -0.0000
## 7760 0.1233 nan 0.0010 -0.0000
## 7780 0.1229 nan 0.0010 -0.0000
## 7800 0.1225 nan 0.0010 -0.0000
## 7820 0.1222 nan 0.0010 -0.0000
## 7840 0.1219 nan 0.0010 -0.0000
## 7860 0.1216 nan 0.0010 -0.0000
## 7880 0.1213 nan 0.0010 -0.0000
## 7900 0.1210 nan 0.0010 -0.0000
## 7920 0.1207 nan 0.0010 0.0000
## 7940 0.1204 nan 0.0010 -0.0000
## 7960 0.1201 nan 0.0010 -0.0000
## 7980 0.1199 nan 0.0010 -0.0000
## 8000 0.1196 nan 0.0010 -0.0000
## 8020 0.1193 nan 0.0010 -0.0000
## 8040 0.1190 nan 0.0010 -0.0000
## 8060 0.1187 nan 0.0010 -0.0000
## 8080 0.1184 nan 0.0010 -0.0000
## 8100 0.1181 nan 0.0010 -0.0000
## 8120 0.1178 nan 0.0010 -0.0000
## 8140 0.1176 nan 0.0010 -0.0000
## 8160 0.1173 nan 0.0010 -0.0000
## 8180 0.1171 nan 0.0010 -0.0000
## 8200 0.1168 nan 0.0010 -0.0000
## 8220 0.1165 nan 0.0010 0.0000
## 8240 0.1162 nan 0.0010 -0.0000
## 8260 0.1160 nan 0.0010 -0.0000
## 8280 0.1157 nan 0.0010 0.0000
## 8300 0.1154 nan 0.0010 -0.0000
## 8320 0.1151 nan 0.0010 0.0000
## 8340 0.1148 nan 0.0010 -0.0000
## 8360 0.1145 nan 0.0010 -0.0000
## 8380 0.1143 nan 0.0010 -0.0000
## 8400 0.1140 nan 0.0010 -0.0000
## 8420 0.1137 nan 0.0010 -0.0000
## 8440 0.1134 nan 0.0010 -0.0000
## 8460 0.1132 nan 0.0010 -0.0000
## 8480 0.1129 nan 0.0010 -0.0000
## 8500 0.1126 nan 0.0010 -0.0000
## 8520 0.1123 nan 0.0010 -0.0000
## 8540 0.1121 nan 0.0010 0.0000
## 8560 0.1119 nan 0.0010 -0.0000
## 8580 0.1116 nan 0.0010 -0.0000
## 8600 0.1113 nan 0.0010 0.0000
## 8620 0.1110 nan 0.0010 0.0000
## 8640 0.1108 nan 0.0010 -0.0000
## 8660 0.1105 nan 0.0010 -0.0000
## 8680 0.1102 nan 0.0010 -0.0000
## 8700 0.1099 nan 0.0010 -0.0000
## 8720 0.1096 nan 0.0010 -0.0000
## 8740 0.1094 nan 0.0010 -0.0000
## 8760 0.1091 nan 0.0010 -0.0000
## 8780 0.1088 nan 0.0010 -0.0000
## 8800 0.1085 nan 0.0010 -0.0000
## 8820 0.1083 nan 0.0010 -0.0000
## 8840 0.1080 nan 0.0010 -0.0000
## 8860 0.1078 nan 0.0010 -0.0000
## 8880 0.1075 nan 0.0010 -0.0000
## 8900 0.1072 nan 0.0010 -0.0000
## 8920 0.1069 nan 0.0010 -0.0000
## 8940 0.1067 nan 0.0010 0.0000
## 8960 0.1064 nan 0.0010 -0.0000
## 8980 0.1062 nan 0.0010 -0.0000
## 9000 0.1059 nan 0.0010 -0.0000
## 9020 0.1057 nan 0.0010 -0.0000
## 9040 0.1055 nan 0.0010 -0.0000
## 9060 0.1052 nan 0.0010 -0.0000
## 9080 0.1049 nan 0.0010 -0.0000
## 9100 0.1047 nan 0.0010 -0.0000
## 9120 0.1045 nan 0.0010 -0.0000
## 9140 0.1042 nan 0.0010 -0.0000
## 9160 0.1039 nan 0.0010 -0.0000
## 9180 0.1036 nan 0.0010 -0.0000
## 9200 0.1033 nan 0.0010 -0.0000
## 9220 0.1031 nan 0.0010 -0.0000
## 9240 0.1028 nan 0.0010 -0.0000
## 9260 0.1026 nan 0.0010 -0.0000
## 9280 0.1023 nan 0.0010 -0.0000
## 9300 0.1021 nan 0.0010 -0.0000
## 9320 0.1018 nan 0.0010 -0.0000
## 9340 0.1016 nan 0.0010 -0.0000
## 9360 0.1014 nan 0.0010 -0.0000
## 9380 0.1012 nan 0.0010 -0.0000
## 9400 0.1009 nan 0.0010 -0.0000
## 9420 0.1007 nan 0.0010 -0.0000
## 9440 0.1004 nan 0.0010 -0.0000
## 9460 0.1002 nan 0.0010 -0.0000
## 9480 0.0999 nan 0.0010 0.0000
## 9500 0.0997 nan 0.0010 -0.0000
## 9520 0.0995 nan 0.0010 -0.0000
## 9540 0.0993 nan 0.0010 -0.0000
## 9560 0.0990 nan 0.0010 -0.0000
## 9580 0.0988 nan 0.0010 -0.0000
## 9600 0.0985 nan 0.0010 -0.0000
## 9620 0.0983 nan 0.0010 -0.0000
## 9640 0.0981 nan 0.0010 -0.0000
## 9660 0.0979 nan 0.0010 -0.0000
## 9680 0.0976 nan 0.0010 -0.0000
## 9700 0.0974 nan 0.0010 -0.0000
## 9720 0.0972 nan 0.0010 -0.0000
## 9740 0.0970 nan 0.0010 -0.0000
## 9760 0.0967 nan 0.0010 -0.0000
## 9780 0.0965 nan 0.0010 -0.0000
## 9800 0.0963 nan 0.0010 -0.0000
## 9820 0.0961 nan 0.0010 -0.0000
## 9840 0.0958 nan 0.0010 -0.0000
## 9860 0.0956 nan 0.0010 -0.0000
## 9880 0.0954 nan 0.0010 -0.0000
## 9900 0.0951 nan 0.0010 -0.0000
## 9920 0.0950 nan 0.0010 -0.0000
## 9940 0.0947 nan 0.0010 0.0000
## 9960 0.0945 nan 0.0010 -0.0000
## 9980 0.0943 nan 0.0010 -0.0000
## 10000 0.0941 nan 0.0010 -0.0000
## 10020 0.0939 nan 0.0010 -0.0000
## 10040 0.0937 nan 0.0010 -0.0000
## 10060 0.0935 nan 0.0010 -0.0000
## 10080 0.0933 nan 0.0010 -0.0000
## 10100 0.0931 nan 0.0010 -0.0000
## 10120 0.0929 nan 0.0010 -0.0000
## 10140 0.0927 nan 0.0010 -0.0000
## 10160 0.0924 nan 0.0010 0.0000
## 10180 0.0922 nan 0.0010 -0.0000
## 10200 0.0920 nan 0.0010 -0.0000
## 10220 0.0918 nan 0.0010 -0.0000
## 10240 0.0916 nan 0.0010 -0.0000
## 10260 0.0914 nan 0.0010 -0.0000
## 10280 0.0912 nan 0.0010 -0.0000
## 10300 0.0910 nan 0.0010 0.0000
## 10320 0.0908 nan 0.0010 -0.0000
## 10340 0.0906 nan 0.0010 -0.0000
## 10360 0.0904 nan 0.0010 -0.0000
## 10380 0.0902 nan 0.0010 -0.0000
## 10400 0.0900 nan 0.0010 -0.0000
## 10420 0.0898 nan 0.0010 -0.0000
## 10440 0.0896 nan 0.0010 0.0000
## 10460 0.0894 nan 0.0010 -0.0000
## 10480 0.0892 nan 0.0010 -0.0000
## 10500 0.0890 nan 0.0010 0.0000
## 10520 0.0888 nan 0.0010 -0.0000
## 10540 0.0886 nan 0.0010 -0.0000
## 10560 0.0884 nan 0.0010 -0.0000
## 10580 0.0882 nan 0.0010 -0.0000
## 10600 0.0880 nan 0.0010 -0.0000
## 10620 0.0878 nan 0.0010 -0.0000
## 10640 0.0876 nan 0.0010 -0.0000
## 10660 0.0874 nan 0.0010 -0.0000
## 10680 0.0872 nan 0.0010 -0.0000
## 10700 0.0870 nan 0.0010 -0.0000
## 10720 0.0869 nan 0.0010 -0.0000
## 10740 0.0867 nan 0.0010 -0.0000
## 10760 0.0864 nan 0.0010 -0.0000
## 10780 0.0862 nan 0.0010 -0.0000
## 10800 0.0861 nan 0.0010 0.0000
## 10820 0.0859 nan 0.0010 -0.0000
## 10840 0.0857 nan 0.0010 -0.0000
## 10860 0.0854 nan 0.0010 -0.0000
## 10880 0.0853 nan 0.0010 -0.0000
## 10900 0.0851 nan 0.0010 -0.0000
## 10920 0.0849 nan 0.0010 -0.0000
## 10940 0.0847 nan 0.0010 -0.0000
## 10960 0.0845 nan 0.0010 -0.0000
## 10980 0.0843 nan 0.0010 -0.0000
## 11000 0.0842 nan 0.0010 -0.0000
## 11020 0.0840 nan 0.0010 -0.0000
## 11040 0.0839 nan 0.0010 -0.0000
## 11060 0.0837 nan 0.0010 0.0000
## 11080 0.0835 nan 0.0010 -0.0000
## 11100 0.0833 nan 0.0010 -0.0000
## 11120 0.0831 nan 0.0010 -0.0000
## 11140 0.0830 nan 0.0010 -0.0000
## 11160 0.0828 nan 0.0010 -0.0000
## 11180 0.0826 nan 0.0010 -0.0000
## 11200 0.0824 nan 0.0010 -0.0000
## 11220 0.0822 nan 0.0010 -0.0000
## 11240 0.0821 nan 0.0010 0.0000
## 11260 0.0819 nan 0.0010 -0.0000
## 11280 0.0818 nan 0.0010 -0.0000
## 11300 0.0816 nan 0.0010 -0.0000
## 11320 0.0814 nan 0.0010 -0.0000
## 11340 0.0812 nan 0.0010 -0.0000
## 11360 0.0811 nan 0.0010 -0.0000
## 11380 0.0809 nan 0.0010 -0.0000
## 11400 0.0807 nan 0.0010 -0.0000
## 11420 0.0805 nan 0.0010 0.0000
## 11440 0.0803 nan 0.0010 0.0000
## 11460 0.0801 nan 0.0010 -0.0000
## 11480 0.0800 nan 0.0010 -0.0000
## 11500 0.0798 nan 0.0010 0.0000
## 11520 0.0796 nan 0.0010 -0.0000
## 11540 0.0794 nan 0.0010 -0.0000
## 11560 0.0792 nan 0.0010 -0.0000
## 11580 0.0791 nan 0.0010 -0.0000
## 11600 0.0790 nan 0.0010 -0.0000
## 11620 0.0788 nan 0.0010 -0.0000
## 11640 0.0786 nan 0.0010 -0.0000
## 11660 0.0784 nan 0.0010 0.0000
## 11680 0.0782 nan 0.0010 -0.0000
## 11700 0.0781 nan 0.0010 -0.0000
## 11720 0.0779 nan 0.0010 -0.0000
## 11740 0.0777 nan 0.0010 -0.0000
## 11760 0.0776 nan 0.0010 -0.0000
## 11780 0.0774 nan 0.0010 -0.0000
## 11800 0.0772 nan 0.0010 -0.0000
## 11820 0.0771 nan 0.0010 -0.0000
## 11840 0.0769 nan 0.0010 -0.0000
## 11860 0.0768 nan 0.0010 -0.0000
## 11880 0.0766 nan 0.0010 -0.0000
## 11900 0.0765 nan 0.0010 -0.0000
## 11920 0.0763 nan 0.0010 -0.0000
## 11940 0.0761 nan 0.0010 -0.0000
## 11960 0.0759 nan 0.0010 -0.0000
## 11980 0.0757 nan 0.0010 -0.0000
## 12000 0.0756 nan 0.0010 -0.0000
## 12020 0.0755 nan 0.0010 -0.0000
## 12040 0.0753 nan 0.0010 -0.0000
## 12060 0.0751 nan 0.0010 -0.0000
## 12080 0.0750 nan 0.0010 0.0000
## 12100 0.0748 nan 0.0010 0.0000
## 12120 0.0746 nan 0.0010 -0.0000
## 12140 0.0744 nan 0.0010 -0.0000
## 12160 0.0743 nan 0.0010 -0.0000
## 12180 0.0741 nan 0.0010 -0.0000
## 12200 0.0740 nan 0.0010 -0.0000
## 12220 0.0739 nan 0.0010 -0.0000
## 12240 0.0737 nan 0.0010 -0.0000
## 12260 0.0735 nan 0.0010 -0.0000
## 12280 0.0734 nan 0.0010 -0.0000
## 12300 0.0733 nan 0.0010 -0.0000
## 12320 0.0731 nan 0.0010 -0.0000
## 12340 0.0730 nan 0.0010 -0.0000
## 12360 0.0728 nan 0.0010 -0.0000
## 12380 0.0727 nan 0.0010 -0.0000
## 12400 0.0725 nan 0.0010 -0.0000
## 12420 0.0724 nan 0.0010 -0.0000
## 12440 0.0722 nan 0.0010 -0.0000
## 12460 0.0720 nan 0.0010 -0.0000
## 12480 0.0719 nan 0.0010 -0.0000
## 12500 0.0717 nan 0.0010 -0.0000
## 12520 0.0716 nan 0.0010 -0.0000
## 12540 0.0715 nan 0.0010 -0.0000
## 12560 0.0713 nan 0.0010 -0.0000
## 12580 0.0711 nan 0.0010 -0.0000
## 12600 0.0710 nan 0.0010 -0.0000
## 12620 0.0709 nan 0.0010 0.0000
## 12640 0.0707 nan 0.0010 -0.0000
## 12660 0.0706 nan 0.0010 -0.0000
## 12680 0.0704 nan 0.0010 -0.0000
## 12700 0.0702 nan 0.0010 -0.0000
## 12720 0.0701 nan 0.0010 -0.0000
## 12740 0.0699 nan 0.0010 -0.0000
## 12760 0.0698 nan 0.0010 0.0000
## 12780 0.0697 nan 0.0010 -0.0000
## 12800 0.0695 nan 0.0010 -0.0000
## 12820 0.0694 nan 0.0010 -0.0000
## 12840 0.0692 nan 0.0010 -0.0000
## 12860 0.0691 nan 0.0010 -0.0000
## 12880 0.0689 nan 0.0010 -0.0000
## 12900 0.0688 nan 0.0010 -0.0000
## 12920 0.0686 nan 0.0010 -0.0000
## 12940 0.0685 nan 0.0010 -0.0000
## 12960 0.0683 nan 0.0010 -0.0000
## 12980 0.0682 nan 0.0010 -0.0000
## 13000 0.0680 nan 0.0010 -0.0000
## 13020 0.0679 nan 0.0010 -0.0000
## 13040 0.0677 nan 0.0010 -0.0000
## 13060 0.0676 nan 0.0010 0.0000
## 13080 0.0675 nan 0.0010 -0.0000
## 13100 0.0673 nan 0.0010 -0.0000
## 13120 0.0673 nan 0.0010 -0.0000
## 13140 0.0671 nan 0.0010 0.0000
## 13160 0.0669 nan 0.0010 -0.0000
## 13180 0.0668 nan 0.0010 -0.0000
## 13200 0.0667 nan 0.0010 -0.0000
## 13220 0.0665 nan 0.0010 -0.0000
## 13240 0.0664 nan 0.0010 0.0000
## 13260 0.0663 nan 0.0010 0.0000
## 13280 0.0661 nan 0.0010 -0.0000
## 13300 0.0660 nan 0.0010 -0.0000
## 13320 0.0658 nan 0.0010 -0.0000
## 13340 0.0657 nan 0.0010 -0.0000
## 13360 0.0656 nan 0.0010 -0.0000
## 13380 0.0654 nan 0.0010 -0.0000
## 13400 0.0653 nan 0.0010 -0.0000
## 13420 0.0651 nan 0.0010 -0.0000
## 13440 0.0650 nan 0.0010 -0.0000
## 13460 0.0649 nan 0.0010 0.0000
## 13480 0.0648 nan 0.0010 -0.0000
## 13500 0.0647 nan 0.0010 -0.0000
## 13520 0.0645 nan 0.0010 -0.0000
## 13540 0.0644 nan 0.0010 0.0000
## 13560 0.0643 nan 0.0010 -0.0000
## 13580 0.0641 nan 0.0010 -0.0000
## 13600 0.0640 nan 0.0010 -0.0000
## 13620 0.0639 nan 0.0010 -0.0000
## 13640 0.0638 nan 0.0010 -0.0000
## 13660 0.0636 nan 0.0010 -0.0000
## 13680 0.0635 nan 0.0010 -0.0000
## 13700 0.0634 nan 0.0010 -0.0000
## 13720 0.0633 nan 0.0010 -0.0000
## 13740 0.0631 nan 0.0010 -0.0000
## 13760 0.0630 nan 0.0010 -0.0000
## 13780 0.0629 nan 0.0010 -0.0000
## 13800 0.0628 nan 0.0010 0.0000
## 13820 0.0626 nan 0.0010 -0.0000
## 13840 0.0625 nan 0.0010 -0.0000
## 13860 0.0624 nan 0.0010 -0.0000
## 13880 0.0623 nan 0.0010 -0.0000
## 13900 0.0621 nan 0.0010 -0.0000
## 13920 0.0620 nan 0.0010 -0.0000
## 13940 0.0619 nan 0.0010 -0.0000
## 13960 0.0618 nan 0.0010 -0.0000
## 13980 0.0616 nan 0.0010 -0.0000
## 14000 0.0615 nan 0.0010 0.0000
## 14020 0.0614 nan 0.0010 -0.0000
## 14040 0.0613 nan 0.0010 -0.0000
## 14060 0.0612 nan 0.0010 -0.0000
## 14080 0.0610 nan 0.0010 -0.0000
## 14100 0.0609 nan 0.0010 0.0000
## 14120 0.0608 nan 0.0010 -0.0000
## 14140 0.0606 nan 0.0010 -0.0000
## 14160 0.0606 nan 0.0010 -0.0000
## 14180 0.0604 nan 0.0010 -0.0000
## 14200 0.0603 nan 0.0010 -0.0000
## 14220 0.0602 nan 0.0010 -0.0000
## 14240 0.0601 nan 0.0010 -0.0000
## 14260 0.0600 nan 0.0010 -0.0000
## 14280 0.0599 nan 0.0010 -0.0000
## 14300 0.0597 nan 0.0010 0.0000
## 14320 0.0596 nan 0.0010 -0.0000
## 14340 0.0595 nan 0.0010 -0.0000
## 14360 0.0594 nan 0.0010 -0.0000
## 14380 0.0593 nan 0.0010 -0.0000
## 14400 0.0592 nan 0.0010 -0.0000
## 14420 0.0590 nan 0.0010 -0.0000
## 14440 0.0589 nan 0.0010 -0.0000
## 14460 0.0588 nan 0.0010 -0.0000
## 14480 0.0587 nan 0.0010 -0.0000
## 14500 0.0586 nan 0.0010 -0.0000
## 14520 0.0585 nan 0.0010 0.0000
## 14540 0.0584 nan 0.0010 -0.0000
## 14560 0.0582 nan 0.0010 -0.0000
## 14580 0.0581 nan 0.0010 -0.0000
## 14600 0.0580 nan 0.0010 -0.0000
## 14620 0.0579 nan 0.0010 -0.0000
## 14640 0.0578 nan 0.0010 -0.0000
## 14660 0.0577 nan 0.0010 0.0000
## 14680 0.0575 nan 0.0010 0.0000
## 14700 0.0574 nan 0.0010 -0.0000
## 14720 0.0573 nan 0.0010 -0.0000
## 14740 0.0572 nan 0.0010 -0.0000
## 14760 0.0571 nan 0.0010 -0.0000
## 14780 0.0570 nan 0.0010 -0.0000
## 14800 0.0569 nan 0.0010 -0.0000
## 14820 0.0567 nan 0.0010 -0.0000
## 14840 0.0566 nan 0.0010 -0.0000
## 14860 0.0565 nan 0.0010 -0.0000
## 14880 0.0564 nan 0.0010 0.0000
## 14900 0.0562 nan 0.0010 -0.0000
## 14920 0.0561 nan 0.0010 -0.0000
## 14940 0.0560 nan 0.0010 -0.0000
## 14960 0.0559 nan 0.0010 -0.0000
## 14980 0.0558 nan 0.0010 -0.0000
## 15000 0.0557 nan 0.0010 -0.0000
## 15020 0.0556 nan 0.0010 -0.0000
## 15040 0.0555 nan 0.0010 -0.0000
## 15060 0.0553 nan 0.0010 -0.0000
## 15080 0.0552 nan 0.0010 -0.0000
## 15100 0.0551 nan 0.0010 -0.0000
## 15120 0.0550 nan 0.0010 -0.0000
## 15140 0.0549 nan 0.0010 -0.0000
## 15160 0.0548 nan 0.0010 -0.0000
## 15180 0.0547 nan 0.0010 -0.0000
## 15200 0.0546 nan 0.0010 -0.0000
## 15220 0.0545 nan 0.0010 -0.0000
## 15240 0.0544 nan 0.0010 -0.0000
## 15260 0.0543 nan 0.0010 -0.0000
## 15280 0.0542 nan 0.0010 -0.0000
## 15300 0.0541 nan 0.0010 -0.0000
## 15320 0.0540 nan 0.0010 -0.0000
## 15340 0.0539 nan 0.0010 -0.0000
## 15360 0.0538 nan 0.0010 -0.0000
## 15380 0.0537 nan 0.0010 -0.0000
## 15400 0.0536 nan 0.0010 -0.0000
## 15420 0.0535 nan 0.0010 0.0000
## 15440 0.0534 nan 0.0010 -0.0000
## 15460 0.0533 nan 0.0010 -0.0000
## 15480 0.0532 nan 0.0010 0.0000
## 15500 0.0531 nan 0.0010 0.0000
## 15520 0.0529 nan 0.0010 -0.0000
## 15540 0.0528 nan 0.0010 -0.0000
## 15560 0.0528 nan 0.0010 -0.0000
## 15580 0.0527 nan 0.0010 -0.0000
## 15600 0.0526 nan 0.0010 -0.0000
## 15620 0.0525 nan 0.0010 0.0000
## 15640 0.0524 nan 0.0010 -0.0000
## 15660 0.0522 nan 0.0010 -0.0000
## 15680 0.0521 nan 0.0010 0.0000
## 15700 0.0520 nan 0.0010 -0.0000
## 15720 0.0519 nan 0.0010 -0.0000
## 15740 0.0518 nan 0.0010 -0.0000
## 15760 0.0517 nan 0.0010 -0.0000
## 15780 0.0516 nan 0.0010 -0.0000
## 15800 0.0516 nan 0.0010 -0.0000
## 15820 0.0515 nan 0.0010 -0.0000
## 15840 0.0514 nan 0.0010 -0.0000
## 15860 0.0513 nan 0.0010 -0.0000
## 15880 0.0512 nan 0.0010 -0.0000
## 15900 0.0511 nan 0.0010 -0.0000
## 15920 0.0510 nan 0.0010 -0.0000
## 15940 0.0509 nan 0.0010 -0.0000
## 15960 0.0508 nan 0.0010 -0.0000
## 15980 0.0507 nan 0.0010 0.0000
## 16000 0.0506 nan 0.0010 -0.0000
## 16020 0.0505 nan 0.0010 -0.0000
## 16040 0.0504 nan 0.0010 -0.0000
## 16060 0.0503 nan 0.0010 -0.0000
## 16080 0.0502 nan 0.0010 -0.0000
## 16100 0.0501 nan 0.0010 -0.0000
## 16120 0.0500 nan 0.0010 0.0000
## 16140 0.0499 nan 0.0010 -0.0000
## 16160 0.0498 nan 0.0010 -0.0000
## 16180 0.0497 nan 0.0010 -0.0000
## 16200 0.0496 nan 0.0010 -0.0000
## 16220 0.0495 nan 0.0010 -0.0000
## 16240 0.0494 nan 0.0010 -0.0000
## 16260 0.0493 nan 0.0010 -0.0000
## 16280 0.0492 nan 0.0010 -0.0000
## 16300 0.0491 nan 0.0010 -0.0000
## 16320 0.0490 nan 0.0010 -0.0000
## 16340 0.0489 nan 0.0010 -0.0000
## 16360 0.0488 nan 0.0010 0.0000
## 16380 0.0487 nan 0.0010 -0.0000
## 16400 0.0486 nan 0.0010 -0.0000
## 16420 0.0485 nan 0.0010 -0.0000
## 16440 0.0484 nan 0.0010 -0.0000
## 16460 0.0483 nan 0.0010 -0.0000
## 16480 0.0482 nan 0.0010 -0.0000
## 16500 0.0481 nan 0.0010 0.0000
## 16520 0.0480 nan 0.0010 -0.0000
## 16540 0.0479 nan 0.0010 -0.0000
## 16560 0.0479 nan 0.0010 -0.0000
## 16580 0.0478 nan 0.0010 -0.0000
## 16600 0.0477 nan 0.0010 -0.0000
## 16620 0.0476 nan 0.0010 0.0000
## 16640 0.0475 nan 0.0010 -0.0000
## 16660 0.0474 nan 0.0010 -0.0000
## 16680 0.0473 nan 0.0010 -0.0000
## 16700 0.0472 nan 0.0010 -0.0000
## 16720 0.0471 nan 0.0010 -0.0000
## 16740 0.0471 nan 0.0010 -0.0000
## 16760 0.0470 nan 0.0010 -0.0000
## 16780 0.0469 nan 0.0010 -0.0000
## 16800 0.0468 nan 0.0010 -0.0000
## 16820 0.0467 nan 0.0010 -0.0000
## 16840 0.0466 nan 0.0010 0.0000
## 16860 0.0465 nan 0.0010 -0.0000
## 16880 0.0464 nan 0.0010 -0.0000
## 16900 0.0463 nan 0.0010 -0.0000
## 16920 0.0462 nan 0.0010 0.0000
## 16940 0.0461 nan 0.0010 -0.0000
## 16960 0.0461 nan 0.0010 -0.0000
## 16980 0.0460 nan 0.0010 -0.0000
## 17000 0.0459 nan 0.0010 -0.0000
## 17020 0.0458 nan 0.0010 -0.0000
## 17040 0.0457 nan 0.0010 -0.0000
## 17060 0.0456 nan 0.0010 -0.0000
## 17080 0.0455 nan 0.0010 -0.0000
## 17100 0.0454 nan 0.0010 -0.0000
## 17120 0.0453 nan 0.0010 -0.0000
## 17140 0.0453 nan 0.0010 0.0000
## 17160 0.0452 nan 0.0010 -0.0000
## 17180 0.0451 nan 0.0010 -0.0000
## 17200 0.0450 nan 0.0010 0.0000
## 17220 0.0449 nan 0.0010 -0.0000
## 17240 0.0448 nan 0.0010 -0.0000
## 17260 0.0447 nan 0.0010 -0.0000
## 17280 0.0446 nan 0.0010 -0.0000
## 17300 0.0445 nan 0.0010 -0.0000
## 17320 0.0444 nan 0.0010 -0.0000
## 17340 0.0444 nan 0.0010 -0.0000
## 17360 0.0443 nan 0.0010 -0.0000
## 17380 0.0442 nan 0.0010 -0.0000
## 17400 0.0441 nan 0.0010 -0.0000
## 17420 0.0440 nan 0.0010 -0.0000
## 17440 0.0440 nan 0.0010 -0.0000
## 17460 0.0439 nan 0.0010 -0.0000
## 17480 0.0438 nan 0.0010 -0.0000
## 17500 0.0437 nan 0.0010 -0.0000
## 17520 0.0436 nan 0.0010 -0.0000
## 17540 0.0436 nan 0.0010 -0.0000
## 17560 0.0435 nan 0.0010 -0.0000
## 17580 0.0434 nan 0.0010 -0.0000
## 17600 0.0434 nan 0.0010 -0.0000
## 17620 0.0433 nan 0.0010 -0.0000
## 17640 0.0432 nan 0.0010 -0.0000
## 17660 0.0431 nan 0.0010 0.0000
## 17680 0.0430 nan 0.0010 -0.0000
## 17700 0.0429 nan 0.0010 -0.0000
## 17720 0.0429 nan 0.0010 -0.0000
## 17740 0.0428 nan 0.0010 -0.0000
## 17760 0.0427 nan 0.0010 -0.0000
## 17780 0.0426 nan 0.0010 -0.0000
## 17800 0.0425 nan 0.0010 -0.0000
## 17820 0.0425 nan 0.0010 -0.0000
## 17840 0.0424 nan 0.0010 -0.0000
## 17860 0.0423 nan 0.0010 -0.0000
## 17880 0.0422 nan 0.0010 -0.0000
## 17900 0.0422 nan 0.0010 -0.0000
## 17920 0.0421 nan 0.0010 -0.0000
## 17940 0.0420 nan 0.0010 -0.0000
## 17960 0.0419 nan 0.0010 -0.0000
## 17980 0.0419 nan 0.0010 -0.0000
## 18000 0.0418 nan 0.0010 -0.0000
## 18020 0.0417 nan 0.0010 -0.0000
## 18040 0.0416 nan 0.0010 -0.0000
## 18060 0.0415 nan 0.0010 -0.0000
## 18080 0.0415 nan 0.0010 -0.0000
## 18100 0.0414 nan 0.0010 0.0000
## 18120 0.0413 nan 0.0010 -0.0000
## 18140 0.0412 nan 0.0010 0.0000
## 18160 0.0411 nan 0.0010 -0.0000
## 18180 0.0410 nan 0.0010 -0.0000
## 18200 0.0410 nan 0.0010 -0.0000
## 18220 0.0409 nan 0.0010 -0.0000
## 18240 0.0408 nan 0.0010 -0.0000
## 18260 0.0407 nan 0.0010 0.0000
## 18280 0.0407 nan 0.0010 -0.0000
## 18300 0.0406 nan 0.0010 -0.0000
## 18320 0.0405 nan 0.0010 -0.0000
## 18340 0.0405 nan 0.0010 -0.0000
## 18360 0.0404 nan 0.0010 -0.0000
## 18380 0.0403 nan 0.0010 -0.0000
## 18400 0.0402 nan 0.0010 -0.0000
## 18420 0.0401 nan 0.0010 -0.0000
## 18440 0.0401 nan 0.0010 -0.0000
## 18460 0.0400 nan 0.0010 -0.0000
## 18480 0.0399 nan 0.0010 -0.0000
## 18500 0.0398 nan 0.0010 -0.0000
## 18520 0.0398 nan 0.0010 -0.0000
## 18540 0.0397 nan 0.0010 -0.0000
## 18560 0.0397 nan 0.0010 -0.0000
## 18580 0.0396 nan 0.0010 -0.0000
## 18600 0.0395 nan 0.0010 -0.0000
## 18620 0.0394 nan 0.0010 -0.0000
## 18640 0.0394 nan 0.0010 -0.0000
## 18660 0.0393 nan 0.0010 -0.0000
## 18680 0.0392 nan 0.0010 -0.0000
## 18700 0.0392 nan 0.0010 -0.0000
## 18720 0.0391 nan 0.0010 -0.0000
## 18740 0.0390 nan 0.0010 -0.0000
## 18760 0.0389 nan 0.0010 0.0000
## 18780 0.0389 nan 0.0010 -0.0000
## 18800 0.0388 nan 0.0010 0.0000
## 18820 0.0387 nan 0.0010 -0.0000
## 18840 0.0387 nan 0.0010 -0.0000
## 18860 0.0386 nan 0.0010 -0.0000
## 18880 0.0385 nan 0.0010 -0.0000
## 18900 0.0384 nan 0.0010 -0.0000
## 18920 0.0384 nan 0.0010 -0.0000
## 18940 0.0383 nan 0.0010 -0.0000
## 18960 0.0382 nan 0.0010 -0.0000
## 18980 0.0382 nan 0.0010 -0.0000
## 19000 0.0381 nan 0.0010 -0.0000
## 19020 0.0380 nan 0.0010 -0.0000
## 19040 0.0379 nan 0.0010 -0.0000
## 19060 0.0379 nan 0.0010 -0.0000
## 19080 0.0378 nan 0.0010 -0.0000
## 19100 0.0377 nan 0.0010 -0.0000
## 19120 0.0376 nan 0.0010 -0.0000
## 19140 0.0376 nan 0.0010 0.0000
## 19160 0.0375 nan 0.0010 -0.0000
## 19180 0.0374 nan 0.0010 -0.0000
## 19200 0.0374 nan 0.0010 -0.0000
## 19220 0.0373 nan 0.0010 -0.0000
## 19240 0.0372 nan 0.0010 -0.0000
## 19260 0.0371 nan 0.0010 -0.0000
## 19280 0.0371 nan 0.0010 -0.0000
## 19300 0.0370 nan 0.0010 -0.0000
## 19320 0.0369 nan 0.0010 -0.0000
## 19340 0.0369 nan 0.0010 -0.0000
## 19360 0.0368 nan 0.0010 -0.0000
## 19380 0.0367 nan 0.0010 -0.0000
## 19400 0.0367 nan 0.0010 -0.0000
## 19420 0.0366 nan 0.0010 -0.0000
## 19440 0.0365 nan 0.0010 -0.0000
## 19460 0.0365 nan 0.0010 0.0000
## 19480 0.0364 nan 0.0010 -0.0000
## 19500 0.0364 nan 0.0010 0.0000
## 19520 0.0363 nan 0.0010 -0.0000
## 19540 0.0362 nan 0.0010 -0.0000
## 19560 0.0362 nan 0.0010 -0.0000
## 19580 0.0361 nan 0.0010 -0.0000
## 19600 0.0360 nan 0.0010 -0.0000
## 19620 0.0360 nan 0.0010 -0.0000
## 19640 0.0359 nan 0.0010 -0.0000
## 19660 0.0358 nan 0.0010 -0.0000
## 19680 0.0358 nan 0.0010 -0.0000
## 19700 0.0357 nan 0.0010 -0.0000
## 19720 0.0356 nan 0.0010 -0.0000
## 19740 0.0355 nan 0.0010 -0.0000
## 19760 0.0355 nan 0.0010 -0.0000
## 19780 0.0354 nan 0.0010 -0.0000
## 19800 0.0354 nan 0.0010 -0.0000
## 19820 0.0353 nan 0.0010 -0.0000
## 19840 0.0352 nan 0.0010 -0.0000
## 19860 0.0352 nan 0.0010 -0.0000
## 19880 0.0351 nan 0.0010 -0.0000
## 19900 0.0351 nan 0.0010 -0.0000
## 19920 0.0350 nan 0.0010 -0.0000
## 19940 0.0349 nan 0.0010 -0.0000
## 19960 0.0349 nan 0.0010 -0.0000
## 19980 0.0348 nan 0.0010 -0.0000
## 20000 0.0347 nan 0.0010 -0.0000
## 20020 0.0347 nan 0.0010 -0.0000
## 20040 0.0346 nan 0.0010 -0.0000
## 20060 0.0346 nan 0.0010 0.0000
## 20080 0.0345 nan 0.0010 -0.0000
## 20100 0.0344 nan 0.0010 -0.0000
## 20120 0.0344 nan 0.0010 -0.0000
## 20140 0.0343 nan 0.0010 -0.0000
## 20160 0.0342 nan 0.0010 -0.0000
## 20180 0.0342 nan 0.0010 -0.0000
## 20200 0.0341 nan 0.0010 -0.0000
## 20220 0.0341 nan 0.0010 -0.0000
## 20240 0.0340 nan 0.0010 -0.0000
## 20260 0.0339 nan 0.0010 -0.0000
## 20280 0.0339 nan 0.0010 -0.0000
## 20300 0.0338 nan 0.0010 0.0000
## 20320 0.0338 nan 0.0010 -0.0000
## 20340 0.0337 nan 0.0010 -0.0000
## 20360 0.0336 nan 0.0010 -0.0000
## 20380 0.0336 nan 0.0010 -0.0000
## 20400 0.0335 nan 0.0010 -0.0000
## 20420 0.0334 nan 0.0010 -0.0000
## 20440 0.0334 nan 0.0010 -0.0000
## 20460 0.0333 nan 0.0010 -0.0000
## 20480 0.0332 nan 0.0010 -0.0000
## 20500 0.0332 nan 0.0010 -0.0000
## 20520 0.0331 nan 0.0010 -0.0000
## 20540 0.0331 nan 0.0010 -0.0000
## 20560 0.0330 nan 0.0010 -0.0000
## 20580 0.0329 nan 0.0010 -0.0000
## 20600 0.0329 nan 0.0010 -0.0000
## 20620 0.0328 nan 0.0010 -0.0000
## 20640 0.0328 nan 0.0010 -0.0000
## 20660 0.0327 nan 0.0010 -0.0000
## 20680 0.0327 nan 0.0010 0.0000
## 20700 0.0326 nan 0.0010 -0.0000
## 20720 0.0325 nan 0.0010 -0.0000
## 20740 0.0325 nan 0.0010 -0.0000
## 20760 0.0324 nan 0.0010 -0.0000
## 20780 0.0323 nan 0.0010 -0.0000
## 20800 0.0323 nan 0.0010 -0.0000
## 20820 0.0322 nan 0.0010 -0.0000
## 20840 0.0322 nan 0.0010 -0.0000
## 20860 0.0321 nan 0.0010 -0.0000
## 20880 0.0320 nan 0.0010 -0.0000
## 20900 0.0320 nan 0.0010 -0.0000
## 20920 0.0319 nan 0.0010 -0.0000
## 20940 0.0319 nan 0.0010 -0.0000
## 20960 0.0318 nan 0.0010 -0.0000
## 20980 0.0318 nan 0.0010 -0.0000
## 21000 0.0317 nan 0.0010 -0.0000
## 21020 0.0317 nan 0.0010 -0.0000
## 21040 0.0316 nan 0.0010 -0.0000
## 21060 0.0315 nan 0.0010 -0.0000
## 21080 0.0315 nan 0.0010 -0.0000
## 21100 0.0314 nan 0.0010 -0.0000
## 21120 0.0314 nan 0.0010 -0.0000
## 21140 0.0313 nan 0.0010 -0.0000
## 21160 0.0313 nan 0.0010 -0.0000
## 21180 0.0312 nan 0.0010 -0.0000
## 21200 0.0312 nan 0.0010 -0.0000
## 21220 0.0311 nan 0.0010 0.0000
## 21240 0.0311 nan 0.0010 -0.0000
## 21260 0.0310 nan 0.0010 -0.0000
## 21280 0.0310 nan 0.0010 -0.0000
## 21300 0.0309 nan 0.0010 0.0000
## 21320 0.0308 nan 0.0010 0.0000
## 21340 0.0308 nan 0.0010 -0.0000
## 21360 0.0307 nan 0.0010 -0.0000
## 21380 0.0307 nan 0.0010 -0.0000
## 21400 0.0306 nan 0.0010 -0.0000
## 21420 0.0305 nan 0.0010 -0.0000
## 21440 0.0305 nan 0.0010 -0.0000
## 21460 0.0304 nan 0.0010 0.0000
## 21480 0.0304 nan 0.0010 0.0000
## 21500 0.0303 nan 0.0010 -0.0000
## 21520 0.0303 nan 0.0010 -0.0000
## 21540 0.0302 nan 0.0010 -0.0000
## 21560 0.0301 nan 0.0010 -0.0000
## 21580 0.0301 nan 0.0010 -0.0000
## 21600 0.0300 nan 0.0010 -0.0000
## 21620 0.0300 nan 0.0010 -0.0000
## 21640 0.0299 nan 0.0010 -0.0000
## 21660 0.0299 nan 0.0010 -0.0000
## 21680 0.0298 nan 0.0010 -0.0000
## 21700 0.0298 nan 0.0010 -0.0000
## 21720 0.0297 nan 0.0010 -0.0000
## 21740 0.0297 nan 0.0010 -0.0000
## 21760 0.0296 nan 0.0010 -0.0000
## 21780 0.0296 nan 0.0010 -0.0000
## 21800 0.0295 nan 0.0010 -0.0000
## 21820 0.0295 nan 0.0010 -0.0000
## 21840 0.0294 nan 0.0010 -0.0000
## 21860 0.0294 nan 0.0010 -0.0000
## 21880 0.0293 nan 0.0010 -0.0000
## 21900 0.0292 nan 0.0010 -0.0000
## 21920 0.0292 nan 0.0010 0.0000
## 21940 0.0291 nan 0.0010 -0.0000
## 21960 0.0291 nan 0.0010 -0.0000
## 21980 0.0290 nan 0.0010 -0.0000
## 22000 0.0290 nan 0.0010 -0.0000
## 22020 0.0289 nan 0.0010 -0.0000
## 22040 0.0289 nan 0.0010 -0.0000
## 22060 0.0288 nan 0.0010 -0.0000
## 22080 0.0288 nan 0.0010 -0.0000
## 22100 0.0287 nan 0.0010 -0.0000
## 22120 0.0287 nan 0.0010 -0.0000
## 22140 0.0286 nan 0.0010 -0.0000
## 22160 0.0286 nan 0.0010 -0.0000
## 22180 0.0285 nan 0.0010 -0.0000
## 22200 0.0285 nan 0.0010 -0.0000
## 22220 0.0284 nan 0.0010 -0.0000
## 22240 0.0284 nan 0.0010 -0.0000
## 22260 0.0283 nan 0.0010 -0.0000
## 22280 0.0283 nan 0.0010 -0.0000
## 22300 0.0282 nan 0.0010 -0.0000
## 22320 0.0282 nan 0.0010 -0.0000
## 22340 0.0281 nan 0.0010 -0.0000
## 22360 0.0281 nan 0.0010 -0.0000
## 22380 0.0280 nan 0.0010 -0.0000
## 22400 0.0280 nan 0.0010 -0.0000
## 22420 0.0279 nan 0.0010 -0.0000
## 22440 0.0279 nan 0.0010 -0.0000
## 22460 0.0279 nan 0.0010 -0.0000
## 22480 0.0278 nan 0.0010 -0.0000
## 22500 0.0278 nan 0.0010 -0.0000
## 22520 0.0277 nan 0.0010 -0.0000
## 22540 0.0277 nan 0.0010 -0.0000
## 22560 0.0276 nan 0.0010 0.0000
## 22580 0.0276 nan 0.0010 -0.0000
## 22600 0.0275 nan 0.0010 -0.0000
## 22620 0.0274 nan 0.0010 -0.0000
## 22640 0.0274 nan 0.0010 -0.0000
## 22660 0.0273 nan 0.0010 -0.0000
## 22680 0.0273 nan 0.0010 -0.0000
## 22700 0.0273 nan 0.0010 -0.0000
## 22720 0.0272 nan 0.0010 -0.0000
## 22740 0.0272 nan 0.0010 -0.0000
## 22760 0.0271 nan 0.0010 -0.0000
## 22780 0.0271 nan 0.0010 -0.0000
## 22800 0.0270 nan 0.0010 -0.0000
## 22820 0.0270 nan 0.0010 -0.0000
## 22840 0.0269 nan 0.0010 0.0000
## 22860 0.0269 nan 0.0010 -0.0000
## 22880 0.0268 nan 0.0010 -0.0000
## 22900 0.0268 nan 0.0010 -0.0000
## 22920 0.0267 nan 0.0010 -0.0000
## 22940 0.0267 nan 0.0010 -0.0000
## 22960 0.0266 nan 0.0010 -0.0000
## 22980 0.0266 nan 0.0010 -0.0000
## 23000 0.0265 nan 0.0010 -0.0000
## 23020 0.0265 nan 0.0010 -0.0000
## 23040 0.0264 nan 0.0010 -0.0000
## 23060 0.0264 nan 0.0010 -0.0000
## 23080 0.0264 nan 0.0010 -0.0000
## 23100 0.0263 nan 0.0010 -0.0000
## 23120 0.0263 nan 0.0010 -0.0000
## 23140 0.0262 nan 0.0010 -0.0000
## 23160 0.0262 nan 0.0010 -0.0000
## 23180 0.0261 nan 0.0010 -0.0000
## 23200 0.0261 nan 0.0010 -0.0000
## 23220 0.0260 nan 0.0010 0.0000
## 23240 0.0260 nan 0.0010 -0.0000
## 23260 0.0259 nan 0.0010 -0.0000
## 23280 0.0259 nan 0.0010 0.0000
## 23300 0.0258 nan 0.0010 0.0000
## 23320 0.0258 nan 0.0010 -0.0000
## 23340 0.0257 nan 0.0010 -0.0000
## 23360 0.0257 nan 0.0010 -0.0000
## 23380 0.0256 nan 0.0010 -0.0000
## 23400 0.0256 nan 0.0010 -0.0000
## 23420 0.0256 nan 0.0010 -0.0000
## 23440 0.0255 nan 0.0010 -0.0000
## 23460 0.0255 nan 0.0010 -0.0000
## 23480 0.0254 nan 0.0010 -0.0000
## 23500 0.0254 nan 0.0010 -0.0000
## 23520 0.0253 nan 0.0010 -0.0000
## 23540 0.0253 nan 0.0010 0.0000
## 23560 0.0252 nan 0.0010 0.0000
## 23580 0.0252 nan 0.0010 -0.0000
## 23600 0.0252 nan 0.0010 -0.0000
## 23620 0.0251 nan 0.0010 -0.0000
## 23640 0.0251 nan 0.0010 -0.0000
## 23660 0.0250 nan 0.0010 -0.0000
## 23680 0.0250 nan 0.0010 -0.0000
## 23700 0.0249 nan 0.0010 -0.0000
## 23720 0.0249 nan 0.0010 -0.0000
## 23740 0.0248 nan 0.0010 -0.0000
## 23760 0.0248 nan 0.0010 -0.0000
## 23780 0.0247 nan 0.0010 0.0000
## 23800 0.0247 nan 0.0010 -0.0000
## 23820 0.0247 nan 0.0010 -0.0000
## 23840 0.0246 nan 0.0010 -0.0000
## 23860 0.0246 nan 0.0010 -0.0000
## 23880 0.0245 nan 0.0010 -0.0000
## 23900 0.0245 nan 0.0010 -0.0000
## 23920 0.0244 nan 0.0010 -0.0000
## 23940 0.0244 nan 0.0010 -0.0000
## 23960 0.0244 nan 0.0010 -0.0000
## 23980 0.0243 nan 0.0010 -0.0000
## 24000 0.0243 nan 0.0010 -0.0000
## 24020 0.0242 nan 0.0010 -0.0000
## 24040 0.0242 nan 0.0010 -0.0000
## 24060 0.0242 nan 0.0010 -0.0000
## 24080 0.0241 nan 0.0010 -0.0000
## 24100 0.0241 nan 0.0010 -0.0000
## 24120 0.0240 nan 0.0010 0.0000
## 24140 0.0240 nan 0.0010 0.0000
## 24160 0.0239 nan 0.0010 -0.0000
## 24180 0.0239 nan 0.0010 -0.0000
## 24200 0.0238 nan 0.0010 -0.0000
## 24220 0.0238 nan 0.0010 -0.0000
## 24240 0.0238 nan 0.0010 0.0000
## 24260 0.0237 nan 0.0010 -0.0000
## 24280 0.0237 nan 0.0010 -0.0000
## 24300 0.0236 nan 0.0010 -0.0000
## 24320 0.0236 nan 0.0010 0.0000
## 24340 0.0236 nan 0.0010 -0.0000
## 24360 0.0235 nan 0.0010 -0.0000
## 24380 0.0235 nan 0.0010 -0.0000
## 24400 0.0234 nan 0.0010 -0.0000
## 24420 0.0234 nan 0.0010 -0.0000
## 24440 0.0234 nan 0.0010 0.0000
## 24460 0.0233 nan 0.0010 -0.0000
## 24480 0.0233 nan 0.0010 -0.0000
## 24500 0.0232 nan 0.0010 -0.0000
## 24520 0.0232 nan 0.0010 -0.0000
## 24540 0.0231 nan 0.0010 -0.0000
## 24560 0.0231 nan 0.0010 -0.0000
## 24580 0.0231 nan 0.0010 -0.0000
## 24600 0.0230 nan 0.0010 -0.0000
## 24620 0.0230 nan 0.0010 0.0000
## 24640 0.0229 nan 0.0010 -0.0000
## 24660 0.0229 nan 0.0010 -0.0000
## 24680 0.0229 nan 0.0010 -0.0000
## 24700 0.0228 nan 0.0010 -0.0000
## 24720 0.0228 nan 0.0010 0.0000
## 24740 0.0227 nan 0.0010 -0.0000
## 24760 0.0227 nan 0.0010 -0.0000
## 24780 0.0227 nan 0.0010 -0.0000
## 24800 0.0226 nan 0.0010 -0.0000
## 24820 0.0226 nan 0.0010 -0.0000
## 24840 0.0225 nan 0.0010 -0.0000
## 24860 0.0225 nan 0.0010 -0.0000
## 24880 0.0225 nan 0.0010 -0.0000
## 24900 0.0224 nan 0.0010 -0.0000
## 24920 0.0224 nan 0.0010 -0.0000
## 24940 0.0223 nan 0.0010 -0.0000
## 24960 0.0223 nan 0.0010 -0.0000
## 24980 0.0223 nan 0.0010 -0.0000
## 25000 0.0222 nan 0.0010 0.0000
## 25020 0.0222 nan 0.0010 -0.0000
## 25040 0.0221 nan 0.0010 -0.0000
## 25060 0.0221 nan 0.0010 -0.0000
## 25080 0.0221 nan 0.0010 -0.0000
## 25100 0.0220 nan 0.0010 -0.0000
## 25120 0.0220 nan 0.0010 -0.0000
## 25140 0.0220 nan 0.0010 -0.0000
## 25160 0.0219 nan 0.0010 -0.0000
## 25180 0.0219 nan 0.0010 -0.0000
## 25200 0.0218 nan 0.0010 -0.0000
## 25220 0.0218 nan 0.0010 -0.0000
## 25240 0.0218 nan 0.0010 -0.0000
## 25260 0.0217 nan 0.0010 -0.0000
## 25280 0.0217 nan 0.0010 -0.0000
## 25300 0.0216 nan 0.0010 -0.0000
## 25320 0.0216 nan 0.0010 -0.0000
## 25340 0.0216 nan 0.0010 -0.0000
## 25360 0.0215 nan 0.0010 0.0000
## 25380 0.0215 nan 0.0010 -0.0000
## 25400 0.0215 nan 0.0010 -0.0000
## 25420 0.0214 nan 0.0010 -0.0000
## 25440 0.0214 nan 0.0010 -0.0000
## 25460 0.0213 nan 0.0010 -0.0000
## 25480 0.0213 nan 0.0010 -0.0000
## 25500 0.0213 nan 0.0010 -0.0000
## 25520 0.0212 nan 0.0010 -0.0000
## 25540 0.0212 nan 0.0010 -0.0000
## 25560 0.0212 nan 0.0010 -0.0000
## 25580 0.0211 nan 0.0010 -0.0000
## 25600 0.0211 nan 0.0010 -0.0000
## 25620 0.0210 nan 0.0010 -0.0000
## 25640 0.0210 nan 0.0010 -0.0000
## 25660 0.0210 nan 0.0010 -0.0000
## 25680 0.0209 nan 0.0010 -0.0000
## 25700 0.0209 nan 0.0010 -0.0000
## 25720 0.0208 nan 0.0010 -0.0000
## 25740 0.0208 nan 0.0010 -0.0000
## 25760 0.0208 nan 0.0010 -0.0000
## 25780 0.0207 nan 0.0010 -0.0000
## 25800 0.0207 nan 0.0010 -0.0000
## 25820 0.0206 nan 0.0010 -0.0000
## 25840 0.0206 nan 0.0010 -0.0000
## 25860 0.0206 nan 0.0010 -0.0000
## 25880 0.0205 nan 0.0010 -0.0000
## 25900 0.0205 nan 0.0010 -0.0000
## 25920 0.0205 nan 0.0010 -0.0000
## 25940 0.0204 nan 0.0010 -0.0000
## 25960 0.0204 nan 0.0010 -0.0000
## 25980 0.0204 nan 0.0010 -0.0000
## 26000 0.0203 nan 0.0010 -0.0000
## 26020 0.0203 nan 0.0010 0.0000
## 26040 0.0202 nan 0.0010 -0.0000
## 26060 0.0202 nan 0.0010 -0.0000
## 26080 0.0202 nan 0.0010 -0.0000
## 26100 0.0201 nan 0.0010 -0.0000
## 26120 0.0201 nan 0.0010 -0.0000
## 26140 0.0201 nan 0.0010 -0.0000
## 26160 0.0201 nan 0.0010 -0.0000
## 26180 0.0200 nan 0.0010 -0.0000
## 26200 0.0200 nan 0.0010 -0.0000
## 26220 0.0200 nan 0.0010 -0.0000
## 26240 0.0199 nan 0.0010 -0.0000
## 26260 0.0199 nan 0.0010 -0.0000
## 26280 0.0198 nan 0.0010 -0.0000
## 26300 0.0198 nan 0.0010 -0.0000
## 26320 0.0198 nan 0.0010 -0.0000
## 26340 0.0197 nan 0.0010 -0.0000
## 26360 0.0197 nan 0.0010 -0.0000
## 26380 0.0197 nan 0.0010 -0.0000
## 26400 0.0196 nan 0.0010 -0.0000
## 26420 0.0196 nan 0.0010 -0.0000
## 26440 0.0196 nan 0.0010 -0.0000
## 26460 0.0195 nan 0.0010 -0.0000
## 26480 0.0195 nan 0.0010 -0.0000
## 26500 0.0195 nan 0.0010 -0.0000
## 26520 0.0194 nan 0.0010 -0.0000
## 26540 0.0194 nan 0.0010 -0.0000
## 26560 0.0194 nan 0.0010 -0.0000
## 26580 0.0193 nan 0.0010 -0.0000
## 26600 0.0193 nan 0.0010 -0.0000
## 26620 0.0193 nan 0.0010 -0.0000
## 26640 0.0192 nan 0.0010 -0.0000
## 26660 0.0192 nan 0.0010 -0.0000
## 26680 0.0192 nan 0.0010 -0.0000
## 26700 0.0191 nan 0.0010 -0.0000
## 26720 0.0191 nan 0.0010 -0.0000
## 26740 0.0191 nan 0.0010 -0.0000
## 26760 0.0190 nan 0.0010 -0.0000
## 26780 0.0190 nan 0.0010 -0.0000
## 26800 0.0190 nan 0.0010 -0.0000
## 26820 0.0189 nan 0.0010 -0.0000
## 26840 0.0189 nan 0.0010 -0.0000
## 26860 0.0188 nan 0.0010 -0.0000
## 26880 0.0188 nan 0.0010 -0.0000
## 26900 0.0188 nan 0.0010 -0.0000
## 26920 0.0187 nan 0.0010 -0.0000
## 26940 0.0187 nan 0.0010 -0.0000
## 26960 0.0187 nan 0.0010 -0.0000
## 26980 0.0186 nan 0.0010 -0.0000
## 27000 0.0186 nan 0.0010 -0.0000
## 27020 0.0186 nan 0.0010 -0.0000
## 27040 0.0186 nan 0.0010 -0.0000
## 27060 0.0185 nan 0.0010 -0.0000
## 27080 0.0185 nan 0.0010 -0.0000
## 27100 0.0185 nan 0.0010 -0.0000
## 27120 0.0184 nan 0.0010 0.0000
## 27140 0.0184 nan 0.0010 -0.0000
## 27160 0.0184 nan 0.0010 -0.0000
## 27180 0.0183 nan 0.0010 -0.0000
## 27200 0.0183 nan 0.0010 -0.0000
## 27220 0.0183 nan 0.0010 -0.0000
## 27240 0.0182 nan 0.0010 -0.0000
## 27260 0.0182 nan 0.0010 -0.0000
## 27280 0.0182 nan 0.0010 -0.0000
## 27300 0.0181 nan 0.0010 -0.0000
## 27320 0.0181 nan 0.0010 -0.0000
## 27340 0.0181 nan 0.0010 -0.0000
## 27360 0.0180 nan 0.0010 -0.0000
## 27380 0.0180 nan 0.0010 -0.0000
## 27400 0.0180 nan 0.0010 -0.0000
## 27420 0.0179 nan 0.0010 -0.0000
## 27440 0.0179 nan 0.0010 -0.0000
## 27460 0.0179 nan 0.0010 -0.0000
## 27480 0.0179 nan 0.0010 -0.0000
## 27500 0.0178 nan 0.0010 -0.0000
## 27520 0.0178 nan 0.0010 0.0000
## 27540 0.0178 nan 0.0010 -0.0000
## 27560 0.0177 nan 0.0010 -0.0000
## 27580 0.0177 nan 0.0010 -0.0000
## 27600 0.0177 nan 0.0010 -0.0000
## 27620 0.0176 nan 0.0010 -0.0000
## 27640 0.0176 nan 0.0010 -0.0000
## 27660 0.0176 nan 0.0010 -0.0000
## 27680 0.0175 nan 0.0010 -0.0000
## 27700 0.0175 nan 0.0010 -0.0000
## 27720 0.0175 nan 0.0010 -0.0000
## 27740 0.0174 nan 0.0010 0.0000
## 27760 0.0174 nan 0.0010 -0.0000
## 27780 0.0174 nan 0.0010 -0.0000
## 27800 0.0173 nan 0.0010 -0.0000
## 27820 0.0173 nan 0.0010 -0.0000
## 27840 0.0173 nan 0.0010 -0.0000
## 27860 0.0173 nan 0.0010 -0.0000
## 27880 0.0172 nan 0.0010 -0.0000
## 27900 0.0172 nan 0.0010 -0.0000
## 27920 0.0172 nan 0.0010 -0.0000
## 27940 0.0172 nan 0.0010 -0.0000
## 27960 0.0171 nan 0.0010 -0.0000
## 27980 0.0171 nan 0.0010 -0.0000
## 28000 0.0171 nan 0.0010 -0.0000
## 28020 0.0170 nan 0.0010 -0.0000
## 28040 0.0170 nan 0.0010 -0.0000
## 28060 0.0170 nan 0.0010 -0.0000
## 28080 0.0169 nan 0.0010 -0.0000
## 28100 0.0169 nan 0.0010 -0.0000
## 28120 0.0169 nan 0.0010 -0.0000
## 28140 0.0169 nan 0.0010 -0.0000
## 28160 0.0168 nan 0.0010 -0.0000
## 28180 0.0168 nan 0.0010 -0.0000
## 28200 0.0168 nan 0.0010 -0.0000
## 28220 0.0167 nan 0.0010 -0.0000
## 28240 0.0167 nan 0.0010 -0.0000
## 28260 0.0167 nan 0.0010 -0.0000
## 28280 0.0167 nan 0.0010 -0.0000
## 28300 0.0166 nan 0.0010 -0.0000
## 28320 0.0166 nan 0.0010 0.0000
## 28340 0.0166 nan 0.0010 -0.0000
## 28360 0.0165 nan 0.0010 -0.0000
## 28380 0.0165 nan 0.0010 -0.0000
## 28400 0.0165 nan 0.0010 -0.0000
## 28420 0.0165 nan 0.0010 -0.0000
## 28440 0.0164 nan 0.0010 -0.0000
## 28460 0.0164 nan 0.0010 -0.0000
## 28480 0.0164 nan 0.0010 -0.0000
## 28500 0.0164 nan 0.0010 -0.0000
## 28520 0.0163 nan 0.0010 -0.0000
## 28540 0.0163 nan 0.0010 -0.0000
## 28560 0.0163 nan 0.0010 -0.0000
## 28580 0.0162 nan 0.0010 -0.0000
## 28600 0.0162 nan 0.0010 -0.0000
## 28620 0.0162 nan 0.0010 -0.0000
## 28640 0.0161 nan 0.0010 -0.0000
## 28660 0.0161 nan 0.0010 -0.0000
## 28680 0.0161 nan 0.0010 -0.0000
## 28700 0.0161 nan 0.0010 -0.0000
## 28720 0.0160 nan 0.0010 -0.0000
## 28740 0.0160 nan 0.0010 0.0000
## 28760 0.0160 nan 0.0010 -0.0000
## 28780 0.0159 nan 0.0010 0.0000
## 28800 0.0159 nan 0.0010 -0.0000
## 28820 0.0159 nan 0.0010 -0.0000
## 28840 0.0159 nan 0.0010 -0.0000
## 28860 0.0158 nan 0.0010 0.0000
## 28880 0.0158 nan 0.0010 -0.0000
## 28900 0.0158 nan 0.0010 -0.0000
## 28920 0.0158 nan 0.0010 -0.0000
## 28940 0.0157 nan 0.0010 -0.0000
## 28960 0.0157 nan 0.0010 -0.0000
## 28980 0.0157 nan 0.0010 0.0000
## 29000 0.0156 nan 0.0010 -0.0000
## 29020 0.0156 nan 0.0010 -0.0000
## 29040 0.0156 nan 0.0010 -0.0000
## 29060 0.0156 nan 0.0010 -0.0000
## 29080 0.0155 nan 0.0010 -0.0000
## 29100 0.0155 nan 0.0010 -0.0000
## 29120 0.0155 nan 0.0010 -0.0000
## 29140 0.0155 nan 0.0010 -0.0000
## 29160 0.0154 nan 0.0010 -0.0000
## 29180 0.0154 nan 0.0010 -0.0000
## 29200 0.0154 nan 0.0010 -0.0000
## 29220 0.0154 nan 0.0010 -0.0000
## 29240 0.0153 nan 0.0010 -0.0000
## 29260 0.0153 nan 0.0010 -0.0000
## 29280 0.0153 nan 0.0010 -0.0000
## 29300 0.0153 nan 0.0010 -0.0000
## 29320 0.0152 nan 0.0010 -0.0000
## 29340 0.0152 nan 0.0010 0.0000
## 29360 0.0152 nan 0.0010 0.0000
## 29380 0.0151 nan 0.0010 -0.0000
## 29400 0.0151 nan 0.0010 -0.0000
## 29420 0.0151 nan 0.0010 -0.0000
## 29440 0.0151 nan 0.0010 -0.0000
## 29460 0.0150 nan 0.0010 -0.0000
## 29480 0.0150 nan 0.0010 -0.0000
## 29500 0.0150 nan 0.0010 -0.0000
## 29520 0.0150 nan 0.0010 -0.0000
## 29540 0.0149 nan 0.0010 -0.0000
## 29560 0.0149 nan 0.0010 -0.0000
## 29580 0.0149 nan 0.0010 -0.0000
## 29600 0.0149 nan 0.0010 -0.0000
## 29620 0.0148 nan 0.0010 -0.0000
## 29640 0.0148 nan 0.0010 0.0000
## 29660 0.0148 nan 0.0010 -0.0000
## 29680 0.0148 nan 0.0010 -0.0000
## 29700 0.0147 nan 0.0010 -0.0000
## 29720 0.0147 nan 0.0010 -0.0000
## 29740 0.0147 nan 0.0010 -0.0000
## 29760 0.0147 nan 0.0010 -0.0000
## 29780 0.0146 nan 0.0010 -0.0000
## 29800 0.0146 nan 0.0010 -0.0000
## 29820 0.0146 nan 0.0010 -0.0000
## 29840 0.0146 nan 0.0010 -0.0000
## 29860 0.0145 nan 0.0010 -0.0000
## 29880 0.0145 nan 0.0010 -0.0000
## 29900 0.0145 nan 0.0010 -0.0000
## 29920 0.0145 nan 0.0010 -0.0000
## 29940 0.0144 nan 0.0010 -0.0000
## 29960 0.0144 nan 0.0010 -0.0000
## 29980 0.0144 nan 0.0010 -0.0000
## 30000 0.0144 nan 0.0010 -0.0000
## 30020 0.0143 nan 0.0010 -0.0000
## 30040 0.0143 nan 0.0010 -0.0000
## 30060 0.0143 nan 0.0010 -0.0000
## 30080 0.0143 nan 0.0010 -0.0000
## 30100 0.0143 nan 0.0010 -0.0000
## 30120 0.0142 nan 0.0010 -0.0000
## 30140 0.0142 nan 0.0010 -0.0000
## 30160 0.0142 nan 0.0010 -0.0000
## 30180 0.0142 nan 0.0010 -0.0000
## 30200 0.0141 nan 0.0010 -0.0000
## 30220 0.0141 nan 0.0010 -0.0000
## 30240 0.0141 nan 0.0010 -0.0000
## 30260 0.0141 nan 0.0010 -0.0000
## 30280 0.0140 nan 0.0010 -0.0000
## 30300 0.0140 nan 0.0010 -0.0000
## 30320 0.0140 nan 0.0010 -0.0000
## 30340 0.0140 nan 0.0010 -0.0000
## 30360 0.0139 nan 0.0010 -0.0000
## 30380 0.0139 nan 0.0010 -0.0000
## 30400 0.0139 nan 0.0010 -0.0000
## 30420 0.0139 nan 0.0010 -0.0000
## 30440 0.0139 nan 0.0010 -0.0000
## 30460 0.0138 nan 0.0010 -0.0000
## 30480 0.0138 nan 0.0010 -0.0000
## 30500 0.0138 nan 0.0010 -0.0000
## 30520 0.0138 nan 0.0010 -0.0000
## 30540 0.0137 nan 0.0010 -0.0000
## 30560 0.0137 nan 0.0010 -0.0000
## 30580 0.0137 nan 0.0010 -0.0000
## 30600 0.0137 nan 0.0010 0.0000
## 30620 0.0136 nan 0.0010 -0.0000
## 30640 0.0136 nan 0.0010 -0.0000
## 30660 0.0136 nan 0.0010 -0.0000
## 30680 0.0136 nan 0.0010 -0.0000
## 30700 0.0136 nan 0.0010 -0.0000
## 30720 0.0135 nan 0.0010 -0.0000
## 30740 0.0135 nan 0.0010 -0.0000
## 30760 0.0135 nan 0.0010 -0.0000
## 30780 0.0135 nan 0.0010 0.0000
## 30800 0.0134 nan 0.0010 -0.0000
## 30820 0.0134 nan 0.0010 -0.0000
## 30840 0.0134 nan 0.0010 -0.0000
## 30860 0.0134 nan 0.0010 -0.0000
## 30880 0.0133 nan 0.0010 -0.0000
## 30900 0.0133 nan 0.0010 -0.0000
## 30920 0.0133 nan 0.0010 -0.0000
## 30940 0.0133 nan 0.0010 -0.0000
## 30960 0.0133 nan 0.0010 -0.0000
## 30980 0.0132 nan 0.0010 -0.0000
## 31000 0.0132 nan 0.0010 -0.0000
## 31020 0.0132 nan 0.0010 -0.0000
## 31040 0.0132 nan 0.0010 -0.0000
## 31060 0.0131 nan 0.0010 -0.0000
## 31080 0.0131 nan 0.0010 -0.0000
## 31100 0.0131 nan 0.0010 -0.0000
## 31120 0.0131 nan 0.0010 -0.0000
## 31140 0.0131 nan 0.0010 -0.0000
## 31160 0.0130 nan 0.0010 -0.0000
## 31180 0.0130 nan 0.0010 -0.0000
## 31200 0.0130 nan 0.0010 -0.0000
## 31220 0.0130 nan 0.0010 -0.0000
## 31240 0.0129 nan 0.0010 -0.0000
## 31260 0.0129 nan 0.0010 -0.0000
## 31280 0.0129 nan 0.0010 -0.0000
## 31300 0.0129 nan 0.0010 -0.0000
## 31320 0.0128 nan 0.0010 -0.0000
## 31340 0.0128 nan 0.0010 -0.0000
## 31360 0.0128 nan 0.0010 -0.0000
## 31380 0.0128 nan 0.0010 -0.0000
## 31400 0.0128 nan 0.0010 -0.0000
## 31420 0.0127 nan 0.0010 0.0000
## 31440 0.0127 nan 0.0010 -0.0000
## 31460 0.0127 nan 0.0010 -0.0000
## 31480 0.0127 nan 0.0010 -0.0000
## 31500 0.0126 nan 0.0010 -0.0000
## 31520 0.0126 nan 0.0010 -0.0000
## 31540 0.0126 nan 0.0010 -0.0000
## 31560 0.0126 nan 0.0010 -0.0000
## 31580 0.0126 nan 0.0010 -0.0000
## 31600 0.0125 nan 0.0010 -0.0000
## 31620 0.0125 nan 0.0010 -0.0000
## 31640 0.0125 nan 0.0010 -0.0000
## 31660 0.0125 nan 0.0010 -0.0000
## 31680 0.0125 nan 0.0010 -0.0000
## 31700 0.0124 nan 0.0010 -0.0000
## 31720 0.0124 nan 0.0010 -0.0000
## 31740 0.0124 nan 0.0010 -0.0000
## 31760 0.0124 nan 0.0010 -0.0000
## 31780 0.0123 nan 0.0010 0.0000
## 31800 0.0123 nan 0.0010 -0.0000
## 31820 0.0123 nan 0.0010 0.0000
## 31840 0.0123 nan 0.0010 -0.0000
## 31860 0.0123 nan 0.0010 -0.0000
## 31880 0.0122 nan 0.0010 -0.0000
## 31900 0.0122 nan 0.0010 -0.0000
## 31920 0.0122 nan 0.0010 -0.0000
## 31940 0.0122 nan 0.0010 -0.0000
## 31960 0.0122 nan 0.0010 -0.0000
## 31980 0.0121 nan 0.0010 -0.0000
## 32000 0.0121 nan 0.0010 -0.0000
## 32020 0.0121 nan 0.0010 -0.0000
## 32040 0.0121 nan 0.0010 -0.0000
## 32060 0.0121 nan 0.0010 -0.0000
## 32080 0.0120 nan 0.0010 -0.0000
## 32100 0.0120 nan 0.0010 -0.0000
## 32120 0.0120 nan 0.0010 -0.0000
## 32140 0.0120 nan 0.0010 -0.0000
## 32160 0.0120 nan 0.0010 -0.0000
## 32180 0.0119 nan 0.0010 -0.0000
## 32200 0.0119 nan 0.0010 -0.0000
## 32220 0.0119 nan 0.0010 -0.0000
## 32240 0.0119 nan 0.0010 -0.0000
## 32260 0.0119 nan 0.0010 -0.0000
## 32280 0.0118 nan 0.0010 -0.0000
## 32300 0.0118 nan 0.0010 -0.0000
## 32320 0.0118 nan 0.0010 -0.0000
## 32340 0.0118 nan 0.0010 -0.0000
## 32360 0.0118 nan 0.0010 -0.0000
## 32380 0.0117 nan 0.0010 -0.0000
## 32400 0.0117 nan 0.0010 -0.0000
## 32420 0.0117 nan 0.0010 -0.0000
## 32440 0.0117 nan 0.0010 -0.0000
## 32460 0.0117 nan 0.0010 -0.0000
## 32480 0.0116 nan 0.0010 -0.0000
## 32500 0.0116 nan 0.0010 -0.0000
## 32520 0.0116 nan 0.0010 -0.0000
## 32540 0.0116 nan 0.0010 -0.0000
## 32560 0.0116 nan 0.0010 -0.0000
## 32580 0.0116 nan 0.0010 -0.0000
## 32600 0.0115 nan 0.0010 0.0000
## 32620 0.0115 nan 0.0010 -0.0000
## 32640 0.0115 nan 0.0010 -0.0000
## 32660 0.0115 nan 0.0010 -0.0000
## 32680 0.0115 nan 0.0010 -0.0000
## 32700 0.0114 nan 0.0010 -0.0000
## 32720 0.0114 nan 0.0010 -0.0000
## 32740 0.0114 nan 0.0010 -0.0000
## 32760 0.0114 nan 0.0010 -0.0000
## 32780 0.0114 nan 0.0010 -0.0000
## 32800 0.0113 nan 0.0010 0.0000
## 32820 0.0113 nan 0.0010 -0.0000
## 32840 0.0113 nan 0.0010 -0.0000
## 32860 0.0113 nan 0.0010 -0.0000
## 32880 0.0113 nan 0.0010 -0.0000
## 32900 0.0113 nan 0.0010 -0.0000
## 32920 0.0112 nan 0.0010 0.0000
## 32940 0.0112 nan 0.0010 -0.0000
## 32960 0.0112 nan 0.0010 -0.0000
## 32980 0.0112 nan 0.0010 -0.0000
## 33000 0.0112 nan 0.0010 -0.0000
## 33020 0.0111 nan 0.0010 -0.0000
## 33040 0.0111 nan 0.0010 -0.0000
## 33060 0.0111 nan 0.0010 -0.0000
## 33080 0.0111 nan 0.0010 -0.0000
## 33100 0.0111 nan 0.0010 -0.0000
## 33120 0.0111 nan 0.0010 -0.0000
## 33140 0.0110 nan 0.0010 0.0000
## 33160 0.0110 nan 0.0010 -0.0000
## 33180 0.0110 nan 0.0010 -0.0000
## 33200 0.0110 nan 0.0010 -0.0000
## 33220 0.0110 nan 0.0010 -0.0000
## 33240 0.0109 nan 0.0010 -0.0000
## 33260 0.0109 nan 0.0010 -0.0000
## 33280 0.0109 nan 0.0010 -0.0000
## 33300 0.0109 nan 0.0010 -0.0000
## 33320 0.0109 nan 0.0010 -0.0000
## 33340 0.0108 nan 0.0010 -0.0000
## 33360 0.0108 nan 0.0010 -0.0000
## 33380 0.0108 nan 0.0010 -0.0000
## 33400 0.0108 nan 0.0010 -0.0000
## 33420 0.0108 nan 0.0010 -0.0000
## 33440 0.0108 nan 0.0010 -0.0000
## 33460 0.0107 nan 0.0010 -0.0000
## 33480 0.0107 nan 0.0010 -0.0000
## 33500 0.0107 nan 0.0010 -0.0000
## 33520 0.0107 nan 0.0010 -0.0000
## 33540 0.0107 nan 0.0010 -0.0000
## 33560 0.0106 nan 0.0010 -0.0000
## 33580 0.0106 nan 0.0010 0.0000
## 33600 0.0106 nan 0.0010 -0.0000
## 33620 0.0106 nan 0.0010 -0.0000
## 33640 0.0106 nan 0.0010 -0.0000
## 33660 0.0106 nan 0.0010 -0.0000
## 33680 0.0105 nan 0.0010 -0.0000
## 33700 0.0105 nan 0.0010 -0.0000
## 33720 0.0105 nan 0.0010 -0.0000
## 33740 0.0105 nan 0.0010 -0.0000
## 33760 0.0105 nan 0.0010 0.0000
## 33780 0.0105 nan 0.0010 -0.0000
## 33800 0.0104 nan 0.0010 -0.0000
## 33820 0.0104 nan 0.0010 -0.0000
## 33840 0.0104 nan 0.0010 -0.0000
## 33860 0.0104 nan 0.0010 -0.0000
## 33880 0.0104 nan 0.0010 0.0000
## 33900 0.0104 nan 0.0010 -0.0000
## 33920 0.0103 nan 0.0010 -0.0000
## 33940 0.0103 nan 0.0010 -0.0000
## 33960 0.0103 nan 0.0010 -0.0000
## 33980 0.0103 nan 0.0010 -0.0000
## 34000 0.0103 nan 0.0010 -0.0000
## 34020 0.0103 nan 0.0010 -0.0000
## 34040 0.0102 nan 0.0010 -0.0000
## 34060 0.0102 nan 0.0010 -0.0000
## 34080 0.0102 nan 0.0010 -0.0000
## 34100 0.0102 nan 0.0010 -0.0000
## 34120 0.0102 nan 0.0010 -0.0000
## 34140 0.0102 nan 0.0010 -0.0000
## 34160 0.0101 nan 0.0010 -0.0000
## 34180 0.0101 nan 0.0010 -0.0000
## 34200 0.0101 nan 0.0010 -0.0000
## 34220 0.0101 nan 0.0010 -0.0000
## 34240 0.0101 nan 0.0010 -0.0000
## 34260 0.0100 nan 0.0010 -0.0000
## 34280 0.0100 nan 0.0010 -0.0000
## 34300 0.0100 nan 0.0010 -0.0000
## 34320 0.0100 nan 0.0010 -0.0000
## 34340 0.0100 nan 0.0010 -0.0000
## 34360 0.0100 nan 0.0010 -0.0000
## 34380 0.0099 nan 0.0010 -0.0000
## 34400 0.0099 nan 0.0010 -0.0000
## 34420 0.0099 nan 0.0010 -0.0000
## 34440 0.0099 nan 0.0010 -0.0000
## 34460 0.0099 nan 0.0010 -0.0000
## 34480 0.0099 nan 0.0010 -0.0000
## 34500 0.0098 nan 0.0010 -0.0000
## 34520 0.0098 nan 0.0010 -0.0000
## 34540 0.0098 nan 0.0010 -0.0000
## 34560 0.0098 nan 0.0010 -0.0000
## 34580 0.0098 nan 0.0010 -0.0000
## 34600 0.0098 nan 0.0010 -0.0000
## 34620 0.0098 nan 0.0010 -0.0000
## 34640 0.0097 nan 0.0010 -0.0000
## 34660 0.0097 nan 0.0010 -0.0000
## 34680 0.0097 nan 0.0010 -0.0000
## 34700 0.0097 nan 0.0010 -0.0000
## 34720 0.0097 nan 0.0010 -0.0000
## 34740 0.0097 nan 0.0010 -0.0000
## 34760 0.0096 nan 0.0010 -0.0000
## 34780 0.0096 nan 0.0010 -0.0000
## 34800 0.0096 nan 0.0010 -0.0000
## 34820 0.0096 nan 0.0010 -0.0000
## 34840 0.0096 nan 0.0010 -0.0000
## 34860 0.0096 nan 0.0010 -0.0000
## 34880 0.0095 nan 0.0010 -0.0000
## 34900 0.0095 nan 0.0010 -0.0000
## 34920 0.0095 nan 0.0010 -0.0000
## 34940 0.0095 nan 0.0010 0.0000
## 34960 0.0095 nan 0.0010 -0.0000
## 34980 0.0095 nan 0.0010 -0.0000
## 35000 0.0094 nan 0.0010 0.0000
## 35020 0.0094 nan 0.0010 -0.0000
## 35040 0.0094 nan 0.0010 -0.0000
## 35060 0.0094 nan 0.0010 -0.0000
## 35080 0.0094 nan 0.0010 -0.0000
## 35100 0.0094 nan 0.0010 -0.0000
## 35120 0.0093 nan 0.0010 -0.0000
## 35140 0.0093 nan 0.0010 -0.0000
## 35160 0.0093 nan 0.0010 -0.0000
## 35180 0.0093 nan 0.0010 -0.0000
## 35200 0.0093 nan 0.0010 -0.0000
## 35220 0.0093 nan 0.0010 -0.0000
## 35240 0.0092 nan 0.0010 -0.0000
## 35260 0.0092 nan 0.0010 -0.0000
## 35280 0.0092 nan 0.0010 -0.0000
## 35300 0.0092 nan 0.0010 -0.0000
## 35320 0.0092 nan 0.0010 -0.0000
## 35340 0.0092 nan 0.0010 -0.0000
## 35360 0.0092 nan 0.0010 -0.0000
## 35380 0.0091 nan 0.0010 -0.0000
## 35400 0.0091 nan 0.0010 -0.0000
## 35420 0.0091 nan 0.0010 0.0000
## 35440 0.0091 nan 0.0010 0.0000
## 35460 0.0091 nan 0.0010 -0.0000
## 35480 0.0091 nan 0.0010 0.0000
## 35500 0.0090 nan 0.0010 -0.0000
## 35520 0.0090 nan 0.0010 0.0000
## 35540 0.0090 nan 0.0010 -0.0000
## 35560 0.0090 nan 0.0010 -0.0000
## 35580 0.0090 nan 0.0010 0.0000
## 35600 0.0090 nan 0.0010 -0.0000
## 35620 0.0090 nan 0.0010 -0.0000
## 35640 0.0089 nan 0.0010 -0.0000
## 35660 0.0089 nan 0.0010 0.0000
## 35680 0.0089 nan 0.0010 -0.0000
## 35700 0.0089 nan 0.0010 0.0000
## 35720 0.0089 nan 0.0010 -0.0000
## 35740 0.0089 nan 0.0010 -0.0000
## 35760 0.0089 nan 0.0010 -0.0000
## 35780 0.0088 nan 0.0010 -0.0000
## 35800 0.0088 nan 0.0010 0.0000
## 35820 0.0088 nan 0.0010 -0.0000
## 35840 0.0088 nan 0.0010 -0.0000
## 35860 0.0088 nan 0.0010 -0.0000
## 35880 0.0088 nan 0.0010 -0.0000
## 35900 0.0088 nan 0.0010 -0.0000
## 35920 0.0087 nan 0.0010 -0.0000
## 35940 0.0087 nan 0.0010 -0.0000
## 35960 0.0087 nan 0.0010 -0.0000
## 35980 0.0087 nan 0.0010 -0.0000
## 36000 0.0087 nan 0.0010 -0.0000
## 36020 0.0087 nan 0.0010 -0.0000
## 36040 0.0086 nan 0.0010 -0.0000
## 36060 0.0086 nan 0.0010 0.0000
## 36080 0.0086 nan 0.0010 -0.0000
## 36100 0.0086 nan 0.0010 -0.0000
## 36120 0.0086 nan 0.0010 -0.0000
## 36140 0.0086 nan 0.0010 -0.0000
## 36160 0.0086 nan 0.0010 -0.0000
## 36180 0.0085 nan 0.0010 -0.0000
## 36200 0.0085 nan 0.0010 -0.0000
## 36220 0.0085 nan 0.0010 -0.0000
## 36240 0.0085 nan 0.0010 0.0000
## 36260 0.0085 nan 0.0010 -0.0000
## 36280 0.0085 nan 0.0010 -0.0000
## 36300 0.0085 nan 0.0010 -0.0000
## 36320 0.0084 nan 0.0010 -0.0000
## 36340 0.0084 nan 0.0010 0.0000
## 36360 0.0084 nan 0.0010 -0.0000
## 36380 0.0084 nan 0.0010 -0.0000
## 36400 0.0084 nan 0.0010 -0.0000
## 36420 0.0084 nan 0.0010 0.0000
## 36440 0.0084 nan 0.0010 -0.0000
## 36460 0.0083 nan 0.0010 0.0000
## 36480 0.0083 nan 0.0010 -0.0000
## 36500 0.0083 nan 0.0010 -0.0000
## 36520 0.0083 nan 0.0010 -0.0000
## 36540 0.0083 nan 0.0010 -0.0000
## 36560 0.0083 nan 0.0010 -0.0000
## 36580 0.0083 nan 0.0010 -0.0000
## 36600 0.0083 nan 0.0010 -0.0000
## 36620 0.0082 nan 0.0010 -0.0000
## 36640 0.0082 nan 0.0010 -0.0000
## 36660 0.0082 nan 0.0010 -0.0000
## 36680 0.0082 nan 0.0010 -0.0000
## 36700 0.0082 nan 0.0010 -0.0000
## 36720 0.0082 nan 0.0010 -0.0000
## 36740 0.0082 nan 0.0010 -0.0000
## 36760 0.0081 nan 0.0010 -0.0000
## 36780 0.0081 nan 0.0010 -0.0000
## 36800 0.0081 nan 0.0010 -0.0000
## 36820 0.0081 nan 0.0010 -0.0000
## 36840 0.0081 nan 0.0010 -0.0000
## 36860 0.0081 nan 0.0010 -0.0000
## 36880 0.0081 nan 0.0010 -0.0000
## 36900 0.0080 nan 0.0010 -0.0000
## 36920 0.0080 nan 0.0010 0.0000
## 36940 0.0080 nan 0.0010 -0.0000
## 36960 0.0080 nan 0.0010 -0.0000
## 36980 0.0080 nan 0.0010 -0.0000
## 37000 0.0080 nan 0.0010 -0.0000
## 37020 0.0080 nan 0.0010 -0.0000
## 37040 0.0079 nan 0.0010 0.0000
## 37060 0.0079 nan 0.0010 -0.0000
## 37080 0.0079 nan 0.0010 0.0000
## 37100 0.0079 nan 0.0010 -0.0000
## 37120 0.0079 nan 0.0010 -0.0000
## 37140 0.0079 nan 0.0010 -0.0000
## 37160 0.0079 nan 0.0010 -0.0000
## 37180 0.0078 nan 0.0010 -0.0000
## 37200 0.0078 nan 0.0010 -0.0000
## 37220 0.0078 nan 0.0010 -0.0000
## 37240 0.0078 nan 0.0010 -0.0000
## 37260 0.0078 nan 0.0010 -0.0000
## 37280 0.0078 nan 0.0010 -0.0000
## 37300 0.0078 nan 0.0010 -0.0000
## 37320 0.0078 nan 0.0010 -0.0000
## 37340 0.0077 nan 0.0010 -0.0000
## 37360 0.0077 nan 0.0010 -0.0000
## 37380 0.0077 nan 0.0010 -0.0000
## 37400 0.0077 nan 0.0010 -0.0000
## 37420 0.0077 nan 0.0010 0.0000
## 37440 0.0077 nan 0.0010 -0.0000
## 37460 0.0077 nan 0.0010 -0.0000
## 37480 0.0077 nan 0.0010 -0.0000
## 37500 0.0076 nan 0.0010 -0.0000
## 37520 0.0076 nan 0.0010 -0.0000
## 37540 0.0076 nan 0.0010 -0.0000
## 37560 0.0076 nan 0.0010 -0.0000
## 37580 0.0076 nan 0.0010 -0.0000
## 37600 0.0076 nan 0.0010 -0.0000
## 37620 0.0076 nan 0.0010 -0.0000
## 37640 0.0076 nan 0.0010 -0.0000
## 37660 0.0075 nan 0.0010 -0.0000
## 37680 0.0075 nan 0.0010 -0.0000
## 37700 0.0075 nan 0.0010 -0.0000
## 37720 0.0075 nan 0.0010 -0.0000
## 37740 0.0075 nan 0.0010 -0.0000
## 37760 0.0075 nan 0.0010 -0.0000
## 37780 0.0075 nan 0.0010 -0.0000
## 37800 0.0075 nan 0.0010 -0.0000
## 37820 0.0074 nan 0.0010 -0.0000
## 37840 0.0074 nan 0.0010 -0.0000
## 37860 0.0074 nan 0.0010 0.0000
## 37880 0.0074 nan 0.0010 -0.0000
## 37900 0.0074 nan 0.0010 -0.0000
## 37920 0.0074 nan 0.0010 -0.0000
## 37940 0.0074 nan 0.0010 -0.0000
## 37960 0.0074 nan 0.0010 -0.0000
## 37980 0.0073 nan 0.0010 -0.0000
## 38000 0.0073 nan 0.0010 -0.0000
## 38020 0.0073 nan 0.0010 -0.0000
## 38040 0.0073 nan 0.0010 -0.0000
## 38060 0.0073 nan 0.0010 -0.0000
## 38080 0.0073 nan 0.0010 -0.0000
## 38100 0.0073 nan 0.0010 -0.0000
## 38120 0.0073 nan 0.0010 -0.0000
## 38140 0.0073 nan 0.0010 -0.0000
## 38160 0.0072 nan 0.0010 -0.0000
## 38180 0.0072 nan 0.0010 -0.0000
## 38200 0.0072 nan 0.0010 -0.0000
## 38220 0.0072 nan 0.0010 -0.0000
## 38240 0.0072 nan 0.0010 -0.0000
## 38260 0.0072 nan 0.0010 -0.0000
## 38280 0.0072 nan 0.0010 -0.0000
## 38300 0.0072 nan 0.0010 -0.0000
## 38320 0.0072 nan 0.0010 -0.0000
## 38340 0.0071 nan 0.0010 -0.0000
## 38360 0.0071 nan 0.0010 -0.0000
## 38380 0.0071 nan 0.0010 -0.0000
## 38400 0.0071 nan 0.0010 -0.0000
## 38420 0.0071 nan 0.0010 -0.0000
## 38440 0.0071 nan 0.0010 0.0000
## 38460 0.0071 nan 0.0010 -0.0000
## 38480 0.0071 nan 0.0010 -0.0000
## 38500 0.0070 nan 0.0010 -0.0000
## 38520 0.0070 nan 0.0010 -0.0000
## 38540 0.0070 nan 0.0010 -0.0000
## 38560 0.0070 nan 0.0010 -0.0000
## 38580 0.0070 nan 0.0010 -0.0000
## 38600 0.0070 nan 0.0010 -0.0000
## 38620 0.0070 nan 0.0010 -0.0000
## 38640 0.0070 nan 0.0010 0.0000
## 38660 0.0070 nan 0.0010 -0.0000
## 38680 0.0069 nan 0.0010 -0.0000
## 38700 0.0069 nan 0.0010 -0.0000
## 38720 0.0069 nan 0.0010 -0.0000
## 38740 0.0069 nan 0.0010 -0.0000
## 38760 0.0069 nan 0.0010 0.0000
## 38780 0.0069 nan 0.0010 0.0000
## 38800 0.0069 nan 0.0010 -0.0000
## 38820 0.0069 nan 0.0010 -0.0000
## 38840 0.0068 nan 0.0010 -0.0000
## 38860 0.0068 nan 0.0010 -0.0000
## 38880 0.0068 nan 0.0010 -0.0000
## 38900 0.0068 nan 0.0010 -0.0000
## 38920 0.0068 nan 0.0010 -0.0000
## 38940 0.0068 nan 0.0010 -0.0000
## 38960 0.0068 nan 0.0010 -0.0000
## 38980 0.0068 nan 0.0010 -0.0000
## 39000 0.0068 nan 0.0010 -0.0000
## 39020 0.0067 nan 0.0010 -0.0000
## 39040 0.0067 nan 0.0010 -0.0000
## 39060 0.0067 nan 0.0010 -0.0000
## 39080 0.0067 nan 0.0010 -0.0000
## 39100 0.0067 nan 0.0010 -0.0000
## 39120 0.0067 nan 0.0010 -0.0000
## 39140 0.0067 nan 0.0010 -0.0000
## 39160 0.0067 nan 0.0010 -0.0000
## 39180 0.0067 nan 0.0010 -0.0000
## 39200 0.0066 nan 0.0010 -0.0000
## 39220 0.0066 nan 0.0010 -0.0000
## 39240 0.0066 nan 0.0010 -0.0000
## 39260 0.0066 nan 0.0010 0.0000
## 39280 0.0066 nan 0.0010 -0.0000
## 39300 0.0066 nan 0.0010 -0.0000
## 39320 0.0066 nan 0.0010 -0.0000
## 39340 0.0066 nan 0.0010 -0.0000
## 39360 0.0066 nan 0.0010 -0.0000
## 39380 0.0065 nan 0.0010 -0.0000
## 39400 0.0065 nan 0.0010 -0.0000
## 39420 0.0065 nan 0.0010 -0.0000
## 39440 0.0065 nan 0.0010 -0.0000
## 39460 0.0065 nan 0.0010 -0.0000
## 39480 0.0065 nan 0.0010 -0.0000
## 39500 0.0065 nan 0.0010 -0.0000
## 39520 0.0065 nan 0.0010 -0.0000
## 39540 0.0065 nan 0.0010 -0.0000
## 39560 0.0065 nan 0.0010 -0.0000
## 39580 0.0064 nan 0.0010 -0.0000
## 39600 0.0064 nan 0.0010 -0.0000
## 39620 0.0064 nan 0.0010 -0.0000
## 39640 0.0064 nan 0.0010 -0.0000
## 39660 0.0064 nan 0.0010 0.0000
## 39680 0.0064 nan 0.0010 -0.0000
## 39700 0.0064 nan 0.0010 -0.0000
## 39720 0.0064 nan 0.0010 -0.0000
## 39740 0.0064 nan 0.0010 -0.0000
## 39760 0.0063 nan 0.0010 -0.0000
## 39780 0.0063 nan 0.0010 -0.0000
## 39800 0.0063 nan 0.0010 0.0000
## 39820 0.0063 nan 0.0010 -0.0000
## 39840 0.0063 nan 0.0010 -0.0000
## 39860 0.0063 nan 0.0010 0.0000
## 39880 0.0063 nan 0.0010 -0.0000
## 39900 0.0063 nan 0.0010 -0.0000
## 39920 0.0062 nan 0.0010 -0.0000
## 39940 0.0062 nan 0.0010 -0.0000
## 39960 0.0062 nan 0.0010 -0.0000
## 39980 0.0062 nan 0.0010 -0.0000
## 40000 0.0062 nan 0.0010 -0.0000
## 40020 0.0062 nan 0.0010 -0.0000
## 40040 0.0062 nan 0.0010 -0.0000
## 40060 0.0062 nan 0.0010 -0.0000
## 40080 0.0062 nan 0.0010 -0.0000
## 40100 0.0062 nan 0.0010 -0.0000
## 40120 0.0062 nan 0.0010 -0.0000
## 40140 0.0061 nan 0.0010 -0.0000
## 40160 0.0061 nan 0.0010 -0.0000
## 40180 0.0061 nan 0.0010 0.0000
## 40200 0.0061 nan 0.0010 -0.0000
## 40220 0.0061 nan 0.0010 -0.0000
## 40240 0.0061 nan 0.0010 -0.0000
## 40260 0.0061 nan 0.0010 -0.0000
## 40280 0.0061 nan 0.0010 -0.0000
## 40300 0.0061 nan 0.0010 -0.0000
## 40320 0.0061 nan 0.0010 0.0000
## 40340 0.0060 nan 0.0010 -0.0000
## 40360 0.0060 nan 0.0010 -0.0000
## 40380 0.0060 nan 0.0010 -0.0000
## 40400 0.0060 nan 0.0010 -0.0000
## 40420 0.0060 nan 0.0010 -0.0000
## 40440 0.0060 nan 0.0010 -0.0000
## 40460 0.0060 nan 0.0010 -0.0000
## 40480 0.0060 nan 0.0010 -0.0000
## 40500 0.0060 nan 0.0010 -0.0000
## 40520 0.0060 nan 0.0010 -0.0000
## 40540 0.0059 nan 0.0010 -0.0000
## 40560 0.0059 nan 0.0010 -0.0000
## 40580 0.0059 nan 0.0010 -0.0000
## 40600 0.0059 nan 0.0010 0.0000
## 40620 0.0059 nan 0.0010 -0.0000
## 40640 0.0059 nan 0.0010 -0.0000
## 40660 0.0059 nan 0.0010 -0.0000
## 40680 0.0059 nan 0.0010 -0.0000
## 40700 0.0059 nan 0.0010 -0.0000
## 40720 0.0059 nan 0.0010 -0.0000
## 40740 0.0058 nan 0.0010 -0.0000
## 40760 0.0058 nan 0.0010 0.0000
## 40780 0.0058 nan 0.0010 -0.0000
## 40800 0.0058 nan 0.0010 -0.0000
## 40820 0.0058 nan 0.0010 -0.0000
## 40840 0.0058 nan 0.0010 -0.0000
## 40860 0.0058 nan 0.0010 -0.0000
## 40880 0.0058 nan 0.0010 -0.0000
## 40900 0.0058 nan 0.0010 -0.0000
## 40920 0.0058 nan 0.0010 -0.0000
## 40940 0.0058 nan 0.0010 0.0000
## 40960 0.0057 nan 0.0010 -0.0000
## 40980 0.0057 nan 0.0010 -0.0000
## 41000 0.0057 nan 0.0010 -0.0000
## 41020 0.0057 nan 0.0010 -0.0000
## 41040 0.0057 nan 0.0010 -0.0000
## 41060 0.0057 nan 0.0010 -0.0000
## 41080 0.0057 nan 0.0010 -0.0000
## 41100 0.0057 nan 0.0010 -0.0000
## 41120 0.0057 nan 0.0010 -0.0000
## 41140 0.0057 nan 0.0010 -0.0000
## 41160 0.0056 nan 0.0010 -0.0000
## 41180 0.0056 nan 0.0010 -0.0000
## 41200 0.0056 nan 0.0010 -0.0000
## 41220 0.0056 nan 0.0010 -0.0000
## 41240 0.0056 nan 0.0010 -0.0000
## 41260 0.0056 nan 0.0010 -0.0000
## 41280 0.0056 nan 0.0010 -0.0000
## 41300 0.0056 nan 0.0010 -0.0000
## 41320 0.0056 nan 0.0010 0.0000
## 41340 0.0056 nan 0.0010 -0.0000
## 41360 0.0056 nan 0.0010 -0.0000
## 41380 0.0056 nan 0.0010 -0.0000
## 41400 0.0055 nan 0.0010 -0.0000
## 41420 0.0055 nan 0.0010 -0.0000
## 41440 0.0055 nan 0.0010 -0.0000
## 41460 0.0055 nan 0.0010 -0.0000
## 41480 0.0055 nan 0.0010 -0.0000
## 41500 0.0055 nan 0.0010 -0.0000
## 41520 0.0055 nan 0.0010 -0.0000
## 41540 0.0055 nan 0.0010 -0.0000
## 41560 0.0055 nan 0.0010 0.0000
## 41580 0.0055 nan 0.0010 -0.0000
## 41600 0.0055 nan 0.0010 -0.0000
## 41620 0.0054 nan 0.0010 -0.0000
## 41640 0.0054 nan 0.0010 -0.0000
## 41660 0.0054 nan 0.0010 -0.0000
## 41680 0.0054 nan 0.0010 -0.0000
## 41700 0.0054 nan 0.0010 -0.0000
## 41720 0.0054 nan 0.0010 -0.0000
## 41740 0.0054 nan 0.0010 -0.0000
## 41760 0.0054 nan 0.0010 -0.0000
## 41780 0.0054 nan 0.0010 -0.0000
## 41800 0.0054 nan 0.0010 -0.0000
## 41820 0.0054 nan 0.0010 -0.0000
## 41840 0.0053 nan 0.0010 -0.0000
## 41860 0.0053 nan 0.0010 -0.0000
## 41880 0.0053 nan 0.0010 -0.0000
## 41900 0.0053 nan 0.0010 -0.0000
## 41920 0.0053 nan 0.0010 -0.0000
## 41940 0.0053 nan 0.0010 -0.0000
## 41960 0.0053 nan 0.0010 -0.0000
## 41980 0.0053 nan 0.0010 -0.0000
## 42000 0.0053 nan 0.0010 -0.0000
## 42020 0.0053 nan 0.0010 -0.0000
## 42040 0.0053 nan 0.0010 -0.0000
## 42060 0.0052 nan 0.0010 -0.0000
## 42080 0.0052 nan 0.0010 -0.0000
## 42100 0.0052 nan 0.0010 0.0000
## 42120 0.0052 nan 0.0010 -0.0000
## 42140 0.0052 nan 0.0010 -0.0000
## 42160 0.0052 nan 0.0010 -0.0000
## 42180 0.0052 nan 0.0010 -0.0000
## 42200 0.0052 nan 0.0010 -0.0000
## 42220 0.0052 nan 0.0010 -0.0000
## 42240 0.0052 nan 0.0010 0.0000
## 42260 0.0052 nan 0.0010 -0.0000
## 42280 0.0052 nan 0.0010 -0.0000
## 42300 0.0051 nan 0.0010 -0.0000
## 42320 0.0051 nan 0.0010 -0.0000
## 42340 0.0051 nan 0.0010 -0.0000
## 42360 0.0051 nan 0.0010 -0.0000
## 42380 0.0051 nan 0.0010 -0.0000
## 42400 0.0051 nan 0.0010 -0.0000
## 42420 0.0051 nan 0.0010 -0.0000
## 42440 0.0051 nan 0.0010 -0.0000
## 42460 0.0051 nan 0.0010 -0.0000
## 42480 0.0051 nan 0.0010 -0.0000
## 42500 0.0051 nan 0.0010 -0.0000
## 42520 0.0051 nan 0.0010 -0.0000
## 42540 0.0050 nan 0.0010 -0.0000
## 42560 0.0050 nan 0.0010 -0.0000
## 42580 0.0050 nan 0.0010 -0.0000
## 42600 0.0050 nan 0.0010 -0.0000
## 42620 0.0050 nan 0.0010 -0.0000
## 42640 0.0050 nan 0.0010 -0.0000
## 42660 0.0050 nan 0.0010 -0.0000
## 42680 0.0050 nan 0.0010 -0.0000
## 42700 0.0050 nan 0.0010 -0.0000
## 42720 0.0050 nan 0.0010 -0.0000
## 42740 0.0050 nan 0.0010 -0.0000
## 42760 0.0050 nan 0.0010 -0.0000
## 42780 0.0049 nan 0.0010 -0.0000
## 42800 0.0049 nan 0.0010 -0.0000
## 42820 0.0049 nan 0.0010 -0.0000
## 42840 0.0049 nan 0.0010 -0.0000
## 42860 0.0049 nan 0.0010 -0.0000
## 42880 0.0049 nan 0.0010 -0.0000
## 42900 0.0049 nan 0.0010 -0.0000
## 42920 0.0049 nan 0.0010 -0.0000
## 42940 0.0049 nan 0.0010 0.0000
## 42960 0.0049 nan 0.0010 -0.0000
## 42980 0.0049 nan 0.0010 -0.0000
## 43000 0.0049 nan 0.0010 -0.0000
## 43020 0.0049 nan 0.0010 -0.0000
## 43040 0.0048 nan 0.0010 -0.0000
## 43060 0.0048 nan 0.0010 0.0000
## 43080 0.0048 nan 0.0010 -0.0000
## 43100 0.0048 nan 0.0010 -0.0000
## 43120 0.0048 nan 0.0010 -0.0000
## 43140 0.0048 nan 0.0010 -0.0000
## 43160 0.0048 nan 0.0010 -0.0000
## 43180 0.0048 nan 0.0010 -0.0000
## 43200 0.0048 nan 0.0010 -0.0000
## 43220 0.0048 nan 0.0010 -0.0000
## 43240 0.0048 nan 0.0010 -0.0000
## 43260 0.0048 nan 0.0010 -0.0000
## 43280 0.0048 nan 0.0010 -0.0000
## 43300 0.0047 nan 0.0010 -0.0000
## 43320 0.0047 nan 0.0010 -0.0000
## 43340 0.0047 nan 0.0010 -0.0000
## 43360 0.0047 nan 0.0010 -0.0000
## 43380 0.0047 nan 0.0010 -0.0000
## 43400 0.0047 nan 0.0010 -0.0000
## 43420 0.0047 nan 0.0010 -0.0000
## 43440 0.0047 nan 0.0010 -0.0000
## 43460 0.0047 nan 0.0010 -0.0000
## 43480 0.0047 nan 0.0010 -0.0000
## 43500 0.0047 nan 0.0010 0.0000
## 43520 0.0047 nan 0.0010 -0.0000
## 43540 0.0047 nan 0.0010 -0.0000
## 43560 0.0046 nan 0.0010 -0.0000
## 43580 0.0046 nan 0.0010 0.0000
## 43600 0.0046 nan 0.0010 -0.0000
## 43620 0.0046 nan 0.0010 -0.0000
## 43640 0.0046 nan 0.0010 -0.0000
## 43660 0.0046 nan 0.0010 -0.0000
## 43680 0.0046 nan 0.0010 -0.0000
## 43700 0.0046 nan 0.0010 -0.0000
## 43720 0.0046 nan 0.0010 -0.0000
## 43740 0.0046 nan 0.0010 -0.0000
## 43760 0.0046 nan 0.0010 -0.0000
## 43780 0.0046 nan 0.0010 -0.0000
## 43800 0.0046 nan 0.0010 -0.0000
## 43820 0.0045 nan 0.0010 -0.0000
## 43840 0.0045 nan 0.0010 -0.0000
## 43860 0.0045 nan 0.0010 -0.0000
## 43880 0.0045 nan 0.0010 -0.0000
## 43900 0.0045 nan 0.0010 -0.0000
## 43920 0.0045 nan 0.0010 -0.0000
## 43940 0.0045 nan 0.0010 -0.0000
## 43960 0.0045 nan 0.0010 -0.0000
## 43980 0.0045 nan 0.0010 -0.0000
## 44000 0.0045 nan 0.0010 -0.0000
## 44020 0.0045 nan 0.0010 -0.0000
## 44040 0.0045 nan 0.0010 -0.0000
## 44060 0.0045 nan 0.0010 -0.0000
## 44080 0.0045 nan 0.0010 -0.0000
## 44100 0.0044 nan 0.0010 0.0000
## 44120 0.0044 nan 0.0010 -0.0000
## 44140 0.0044 nan 0.0010 -0.0000
## 44160 0.0044 nan 0.0010 -0.0000
## 44180 0.0044 nan 0.0010 -0.0000
## 44200 0.0044 nan 0.0010 -0.0000
## 44220 0.0044 nan 0.0010 -0.0000
## 44240 0.0044 nan 0.0010 -0.0000
## 44260 0.0044 nan 0.0010 -0.0000
## 44280 0.0044 nan 0.0010 -0.0000
## 44300 0.0044 nan 0.0010 0.0000
## 44320 0.0044 nan 0.0010 -0.0000
## 44340 0.0044 nan 0.0010 -0.0000
## 44360 0.0043 nan 0.0010 -0.0000
## 44380 0.0043 nan 0.0010 -0.0000
## 44400 0.0043 nan 0.0010 -0.0000
## 44420 0.0043 nan 0.0010 -0.0000
## 44440 0.0043 nan 0.0010 -0.0000
## 44460 0.0043 nan 0.0010 -0.0000
## 44480 0.0043 nan 0.0010 -0.0000
## 44500 0.0043 nan 0.0010 -0.0000
## 44520 0.0043 nan 0.0010 -0.0000
## 44540 0.0043 nan 0.0010 -0.0000
## 44560 0.0043 nan 0.0010 -0.0000
## 44580 0.0043 nan 0.0010 -0.0000
## 44600 0.0043 nan 0.0010 -0.0000
## 44620 0.0043 nan 0.0010 -0.0000
## 44640 0.0042 nan 0.0010 -0.0000
## 44660 0.0042 nan 0.0010 -0.0000
## 44680 0.0042 nan 0.0010 -0.0000
## 44700 0.0042 nan 0.0010 -0.0000
## 44720 0.0042 nan 0.0010 -0.0000
## 44740 0.0042 nan 0.0010 0.0000
## 44760 0.0042 nan 0.0010 -0.0000
## 44780 0.0042 nan 0.0010 -0.0000
## 44800 0.0042 nan 0.0010 -0.0000
## 44820 0.0042 nan 0.0010 -0.0000
## 44840 0.0042 nan 0.0010 -0.0000
## 44860 0.0042 nan 0.0010 0.0000
## 44880 0.0042 nan 0.0010 -0.0000
## 44900 0.0042 nan 0.0010 0.0000
## 44920 0.0041 nan 0.0010 -0.0000
## 44940 0.0041 nan 0.0010 0.0000
## 44960 0.0041 nan 0.0010 -0.0000
## 44980 0.0041 nan 0.0010 -0.0000
## 45000 0.0041 nan 0.0010 -0.0000
## 45020 0.0041 nan 0.0010 -0.0000
## 45040 0.0041 nan 0.0010 -0.0000
## 45060 0.0041 nan 0.0010 -0.0000
## 45080 0.0041 nan 0.0010 -0.0000
## 45100 0.0041 nan 0.0010 -0.0000
## 45120 0.0041 nan 0.0010 0.0000
## 45140 0.0041 nan 0.0010 -0.0000
## 45160 0.0041 nan 0.0010 -0.0000
## 45180 0.0041 nan 0.0010 -0.0000
## 45200 0.0040 nan 0.0010 0.0000
## 45220 0.0040 nan 0.0010 -0.0000
## 45240 0.0040 nan 0.0010 -0.0000
## 45260 0.0040 nan 0.0010 -0.0000
## 45280 0.0040 nan 0.0010 -0.0000
## 45300 0.0040 nan 0.0010 -0.0000
## 45320 0.0040 nan 0.0010 -0.0000
## 45340 0.0040 nan 0.0010 -0.0000
## 45360 0.0040 nan 0.0010 -0.0000
## 45380 0.0040 nan 0.0010 -0.0000
## 45400 0.0040 nan 0.0010 -0.0000
## 45420 0.0040 nan 0.0010 -0.0000
## 45440 0.0040 nan 0.0010 0.0000
## 45460 0.0040 nan 0.0010 -0.0000
## 45480 0.0040 nan 0.0010 -0.0000
## 45500 0.0039 nan 0.0010 -0.0000
## 45520 0.0039 nan 0.0010 -0.0000
## 45540 0.0039 nan 0.0010 -0.0000
## 45560 0.0039 nan 0.0010 -0.0000
## 45580 0.0039 nan 0.0010 -0.0000
## 45600 0.0039 nan 0.0010 -0.0000
## 45620 0.0039 nan 0.0010 -0.0000
## 45640 0.0039 nan 0.0010 -0.0000
## 45660 0.0039 nan 0.0010 -0.0000
## 45680 0.0039 nan 0.0010 -0.0000
## 45700 0.0039 nan 0.0010 -0.0000
## 45720 0.0039 nan 0.0010 -0.0000
## 45740 0.0039 nan 0.0010 -0.0000
## 45760 0.0039 nan 0.0010 -0.0000
## 45780 0.0039 nan 0.0010 -0.0000
## 45800 0.0039 nan 0.0010 -0.0000
## 45820 0.0038 nan 0.0010 -0.0000
## 45840 0.0038 nan 0.0010 -0.0000
## 45860 0.0038 nan 0.0010 0.0000
## 45880 0.0038 nan 0.0010 -0.0000
## 45900 0.0038 nan 0.0010 -0.0000
## 45920 0.0038 nan 0.0010 -0.0000
## 45940 0.0038 nan 0.0010 -0.0000
## 45960 0.0038 nan 0.0010 -0.0000
## 45980 0.0038 nan 0.0010 -0.0000
## 46000 0.0038 nan 0.0010 -0.0000
## 46020 0.0038 nan 0.0010 -0.0000
## 46040 0.0038 nan 0.0010 -0.0000
## 46060 0.0038 nan 0.0010 -0.0000
## 46080 0.0038 nan 0.0010 -0.0000
## 46100 0.0038 nan 0.0010 -0.0000
## 46120 0.0038 nan 0.0010 -0.0000
## 46140 0.0037 nan 0.0010 -0.0000
## 46160 0.0037 nan 0.0010 -0.0000
## 46180 0.0037 nan 0.0010 -0.0000
## 46200 0.0037 nan 0.0010 -0.0000
## 46220 0.0037 nan 0.0010 -0.0000
## 46240 0.0037 nan 0.0010 -0.0000
## 46260 0.0037 nan 0.0010 -0.0000
## 46280 0.0037 nan 0.0010 -0.0000
## 46300 0.0037 nan 0.0010 -0.0000
## 46320 0.0037 nan 0.0010 -0.0000
## 46340 0.0037 nan 0.0010 -0.0000
## 46360 0.0037 nan 0.0010 -0.0000
## 46380 0.0037 nan 0.0010 -0.0000
## 46400 0.0037 nan 0.0010 -0.0000
## 46420 0.0037 nan 0.0010 -0.0000
## 46440 0.0037 nan 0.0010 -0.0000
## 46460 0.0037 nan 0.0010 -0.0000
## 46480 0.0037 nan 0.0010 -0.0000
## 46500 0.0036 nan 0.0010 -0.0000
## 46520 0.0036 nan 0.0010 -0.0000
## 46540 0.0036 nan 0.0010 -0.0000
## 46560 0.0036 nan 0.0010 -0.0000
## 46580 0.0036 nan 0.0010 -0.0000
## 46600 0.0036 nan 0.0010 -0.0000
## 46620 0.0036 nan 0.0010 -0.0000
## 46640 0.0036 nan 0.0010 -0.0000
## 46660 0.0036 nan 0.0010 -0.0000
## 46680 0.0036 nan 0.0010 -0.0000
## 46700 0.0036 nan 0.0010 -0.0000
## 46720 0.0036 nan 0.0010 -0.0000
## 46740 0.0036 nan 0.0010 -0.0000
## 46760 0.0036 nan 0.0010 0.0000
## 46780 0.0036 nan 0.0010 -0.0000
## 46800 0.0036 nan 0.0010 -0.0000
## 46820 0.0036 nan 0.0010 -0.0000
## 46840 0.0035 nan 0.0010 -0.0000
## 46860 0.0035 nan 0.0010 0.0000
## 46880 0.0035 nan 0.0010 0.0000
## 46900 0.0035 nan 0.0010 -0.0000
## 46920 0.0035 nan 0.0010 0.0000
## 46940 0.0035 nan 0.0010 -0.0000
## 46960 0.0035 nan 0.0010 -0.0000
## 46980 0.0035 nan 0.0010 -0.0000
## 47000 0.0035 nan 0.0010 -0.0000
## 47020 0.0035 nan 0.0010 -0.0000
## 47040 0.0035 nan 0.0010 -0.0000
## 47060 0.0035 nan 0.0010 -0.0000
## 47080 0.0035 nan 0.0010 -0.0000
## 47100 0.0035 nan 0.0010 -0.0000
## 47120 0.0035 nan 0.0010 0.0000
## 47140 0.0035 nan 0.0010 -0.0000
## 47160 0.0035 nan 0.0010 -0.0000
## 47180 0.0035 nan 0.0010 -0.0000
## 47200 0.0034 nan 0.0010 -0.0000
## 47220 0.0034 nan 0.0010 -0.0000
## 47240 0.0034 nan 0.0010 -0.0000
## 47260 0.0034 nan 0.0010 -0.0000
## 47280 0.0034 nan 0.0010 -0.0000
## 47300 0.0034 nan 0.0010 -0.0000
## 47320 0.0034 nan 0.0010 -0.0000
## 47340 0.0034 nan 0.0010 -0.0000
## 47360 0.0034 nan 0.0010 -0.0000
## 47380 0.0034 nan 0.0010 -0.0000
## 47400 0.0034 nan 0.0010 -0.0000
## 47420 0.0034 nan 0.0010 -0.0000
## 47440 0.0034 nan 0.0010 -0.0000
## 47460 0.0034 nan 0.0010 -0.0000
## 47480 0.0034 nan 0.0010 -0.0000
## 47500 0.0034 nan 0.0010 -0.0000
## 47520 0.0034 nan 0.0010 -0.0000
## 47540 0.0034 nan 0.0010 -0.0000
## 47560 0.0034 nan 0.0010 -0.0000
## 47580 0.0033 nan 0.0010 -0.0000
## 47600 0.0033 nan 0.0010 -0.0000
## 47620 0.0033 nan 0.0010 -0.0000
## 47640 0.0033 nan 0.0010 -0.0000
## 47660 0.0033 nan 0.0010 -0.0000
## 47680 0.0033 nan 0.0010 -0.0000
## 47700 0.0033 nan 0.0010 -0.0000
## 47720 0.0033 nan 0.0010 -0.0000
## 47740 0.0033 nan 0.0010 -0.0000
## 47760 0.0033 nan 0.0010 -0.0000
## 47780 0.0033 nan 0.0010 -0.0000
## 47800 0.0033 nan 0.0010 -0.0000
## 47820 0.0033 nan 0.0010 0.0000
## 47840 0.0033 nan 0.0010 -0.0000
## 47860 0.0033 nan 0.0010 -0.0000
## 47880 0.0033 nan 0.0010 -0.0000
## 47900 0.0033 nan 0.0010 -0.0000
## 47920 0.0033 nan 0.0010 -0.0000
## 47940 0.0033 nan 0.0010 -0.0000
## 47960 0.0032 nan 0.0010 0.0000
## 47980 0.0032 nan 0.0010 -0.0000
## 48000 0.0032 nan 0.0010 -0.0000
## 48020 0.0032 nan 0.0010 -0.0000
## 48040 0.0032 nan 0.0010 -0.0000
## 48060 0.0032 nan 0.0010 -0.0000
## 48080 0.0032 nan 0.0010 -0.0000
## 48100 0.0032 nan 0.0010 -0.0000
## 48120 0.0032 nan 0.0010 -0.0000
## 48140 0.0032 nan 0.0010 -0.0000
## 48160 0.0032 nan 0.0010 -0.0000
## 48180 0.0032 nan 0.0010 -0.0000
## 48200 0.0032 nan 0.0010 -0.0000
## 48220 0.0032 nan 0.0010 -0.0000
## 48240 0.0032 nan 0.0010 -0.0000
## 48260 0.0032 nan 0.0010 -0.0000
## 48280 0.0032 nan 0.0010 -0.0000
## 48300 0.0032 nan 0.0010 -0.0000
## 48320 0.0032 nan 0.0010 -0.0000
## 48340 0.0031 nan 0.0010 -0.0000
## 48360 0.0031 nan 0.0010 -0.0000
## 48380 0.0031 nan 0.0010 -0.0000
## 48400 0.0031 nan 0.0010 -0.0000
## 48420 0.0031 nan 0.0010 -0.0000
## 48440 0.0031 nan 0.0010 0.0000
## 48460 0.0031 nan 0.0010 -0.0000
## 48480 0.0031 nan 0.0010 -0.0000
## 48500 0.0031 nan 0.0010 -0.0000
## 48520 0.0031 nan 0.0010 -0.0000
## 48540 0.0031 nan 0.0010 -0.0000
## 48560 0.0031 nan 0.0010 -0.0000
## 48580 0.0031 nan 0.0010 -0.0000
## 48600 0.0031 nan 0.0010 -0.0000
## 48620 0.0031 nan 0.0010 -0.0000
## 48640 0.0031 nan 0.0010 -0.0000
## 48660 0.0031 nan 0.0010 -0.0000
## 48680 0.0031 nan 0.0010 -0.0000
## 48700 0.0031 nan 0.0010 -0.0000
## 48720 0.0030 nan 0.0010 -0.0000
## 48740 0.0030 nan 0.0010 -0.0000
## 48760 0.0030 nan 0.0010 -0.0000
## 48780 0.0030 nan 0.0010 -0.0000
## 48800 0.0030 nan 0.0010 -0.0000
## 48820 0.0030 nan 0.0010 -0.0000
## 48840 0.0030 nan 0.0010 -0.0000
## 48860 0.0030 nan 0.0010 -0.0000
## 48880 0.0030 nan 0.0010 0.0000
## 48900 0.0030 nan 0.0010 -0.0000
## 48920 0.0030 nan 0.0010 -0.0000
## 48940 0.0030 nan 0.0010 -0.0000
## 48960 0.0030 nan 0.0010 -0.0000
## 48980 0.0030 nan 0.0010 -0.0000
## 49000 0.0030 nan 0.0010 -0.0000
## 49020 0.0030 nan 0.0010 -0.0000
## 49040 0.0030 nan 0.0010 -0.0000
## 49060 0.0030 nan 0.0010 -0.0000
## 49080 0.0030 nan 0.0010 -0.0000
## 49100 0.0030 nan 0.0010 -0.0000
## 49120 0.0030 nan 0.0010 -0.0000
## 49140 0.0029 nan 0.0010 -0.0000
## 49160 0.0029 nan 0.0010 -0.0000
## 49180 0.0029 nan 0.0010 -0.0000
## 49200 0.0029 nan 0.0010 -0.0000
## 49220 0.0029 nan 0.0010 -0.0000
## 49240 0.0029 nan 0.0010 -0.0000
## 49260 0.0029 nan 0.0010 -0.0000
## 49280 0.0029 nan 0.0010 0.0000
## 49300 0.0029 nan 0.0010 -0.0000
## 49320 0.0029 nan 0.0010 -0.0000
## 49340 0.0029 nan 0.0010 -0.0000
## 49360 0.0029 nan 0.0010 -0.0000
## 49380 0.0029 nan 0.0010 -0.0000
## 49400 0.0029 nan 0.0010 -0.0000
## 49420 0.0029 nan 0.0010 -0.0000
## 49440 0.0029 nan 0.0010 -0.0000
## 49460 0.0029 nan 0.0010 -0.0000
## 49480 0.0029 nan 0.0010 -0.0000
## 49500 0.0029 nan 0.0010 -0.0000
## 49520 0.0029 nan 0.0010 -0.0000
## 49540 0.0029 nan 0.0010 -0.0000
## 49560 0.0028 nan 0.0010 -0.0000
## 49580 0.0028 nan 0.0010 -0.0000
## 49600 0.0028 nan 0.0010 -0.0000
## 49620 0.0028 nan 0.0010 -0.0000
## 49640 0.0028 nan 0.0010 -0.0000
## 49660 0.0028 nan 0.0010 -0.0000
## 49680 0.0028 nan 0.0010 -0.0000
## 49700 0.0028 nan 0.0010 -0.0000
## 49720 0.0028 nan 0.0010 -0.0000
## 49740 0.0028 nan 0.0010 -0.0000
## 49760 0.0028 nan 0.0010 -0.0000
## 49780 0.0028 nan 0.0010 -0.0000
## 49800 0.0028 nan 0.0010 -0.0000
## 49820 0.0028 nan 0.0010 -0.0000
## 49840 0.0028 nan 0.0010 0.0000
## 49860 0.0028 nan 0.0010 -0.0000
## 49880 0.0028 nan 0.0010 -0.0000
## 49900 0.0028 nan 0.0010 -0.0000
## 49920 0.0028 nan 0.0010 -0.0000
## 49940 0.0028 nan 0.0010 -0.0000
## 49960 0.0028 nan 0.0010 -0.0000
## 49980 0.0028 nan 0.0010 -0.0000
## 50000 0.0028 nan 0.0010 -0.0000(best_iter = gbm.perf(data_gbm, method="cv"))
## [1] 12525# png("../../plots/10-6.png", 5.5, 4, units='in', pointsize=9, res=600)
(best_iter = gbm.perf(data_gbm, method="cv"))
## [1] 12525# dev.off()yhat_gbm <- predict(data_gbm, n.trees=best_iter, newdata=validation, type='response')
pred_gbm <- prediction(yhat_gbm, y_obs)
performance(pred_gbm, "auc")@y.values[[1]]## [1] 0.9979675binomial_deviance(y_obs, yhat_gbm)## [1] 17.5852811. 최종 모형선택과 테스트셋 오차계산
#------------------
# 최종 모형선택과 테스트셋 오차계산
data.frame(method=c('lm', 'glmnet', 'rf', 'gbm'),
auc = c(performance(pred_lm, "auc")@y.values[[1]],
performance(pred_glmnet, "auc")@y.values[[1]],
performance(pred_rf, "auc")@y.values[[1]],
performance(pred_gbm, "auc")@y.values[[1]]),
bin_dev = c(binomial_deviance(y_obs, yhat_lm),
binomial_deviance(y_obs, yhat_glmnet),
binomial_deviance(y_obs, yhat_rf),
binomial_deviance(y_obs, yhat_gbm)))## method auc bin_dev
## 1 lm 0.9564702 73.70452
## 2 glmnet 0.9989837 17.73158
## 3 rf 0.9981369 21.20689
## 4 gbm 0.9979675 17.58528# glmnet이 최종 승리자:
y_obs_test <- as.numeric(as.character(test$class))
yhat_glmnet_test <- predict(data_cvfit, s="lambda.min", newx=xx[test_idx,], type='response')
yhat_glmnet_test <- yhat_glmnet_test[,1]
pred_glmnet_test <- prediction(yhat_glmnet_test, y_obs_test)
performance(pred_glmnet_test, "auc")@y.values[[1]]## [1] 0.9957599binomial_deviance(y_obs_test, yhat_glmnet_test)## [1] 23.481911.1. ROC 커브
# 예측값들의 상관관계
#-----------
# ROC 커브
perf_lm <- performance(pred_lm, measure = "tpr", x.measure = "fpr")
perf_glmnet <- performance(pred_glmnet, measure="tpr", x.measure="fpr")
perf_rf <- performance(pred_rf, measure="tpr", x.measure="fpr")
perf_gbm <- performance(pred_gbm, measure="tpr", x.measure="fpr")# png("../../plots/10-7.png", 5.5, 4, units='in', pointsize=9, res=600)
plot(perf_lm, col='black', main="ROC Curve")
plot(perf_glmnet, add=TRUE, col='blue')
plot(perf_rf, add=TRUE, col='red')
plot(perf_gbm, add=TRUE, col='cyan')
abline(0,1)
legend('bottomright', inset=.1,
legend=c("GLM", "glmnet", "RF", "GBM"),
col=c('black', 'blue', 'red', 'cyan'), lty=1, lwd=2)
# dev.off()# png("../../plots/10-8.png", 5.5, 4, units='in', pointsize=9, res=600)
pairs(data.frame(y_obs=y_obs,
yhat_lm=yhat_lm,
yhat_glmnet=c(yhat_glmnet),
yhat_rf=yhat_rf,
yhat_gbm=yhat_gbm),
lower.panel=function(x,y){ points(x,y); abline(0, 1, col='red')},
upper.panel = panel.cor)
# dev.off()