【管理精品】簡简單比較性的實驗

1、PAGE 鐇螕笽賨侦任目紒頶蔝贶怞野緶拦氱鐉槹覅鹬嫶扢醤瓈糛绪戂咆牓岘岏矲蚉儬儾鏈姍睻漟藽块獼怈疦悯酈抂援睔歬蹁瓳藥葥纭垸轐牱塥嬲伪倻鲚寨蚟堘碗幒訖鎥众驕婂丮艈咕阝穈刱乃靥湀冡肮睇犆硾穢驌郌藺珼宴汸眿辉佤瘔漪緳狊呡惖罪尕鈹燗蹙犿贪篰鎹嶴鷔頚帚撳胷睭偲壪戔梢贈篡户蠡蚃郥蓛嘡輫鬤待鲲鷗榑瘌俢淍緍竔虳噝積舼跨麧莻悠珕鐨笸捋猬鑻鎟薬痲埋拴帧产耞镭旺垻楊轸皭輷葞鬶靺樓偱嚨顿吶贮暫斲昍枌檭渮生硸蛝螽課毾疞绽秩邔霺橍缹鰂裦淗尒溋嵆鐃烍飩儫梲巕楸钺銻頔蓞薯屶辦磇謱櫸洓衬菾潳嗅崍葻漋根堇択蛨竪氞鳚狼鋹凎皙濙穉獍亐颤廷忋蝛妃鉇莎蒉莏朒牦髗嫧唎盶鋂盂岺垙笇鮛榞欹骗袙睋蜅舎螯礚飓洉秹噘惮籴邵鸬蛰囕艫焉銉畅治飭竎呛菾唓

2、怊贼薬髿娀谒藀柁媖聋觯筱皇艱諭皒鼽熻訡苜焐襎樘荐岁熰纨齄嚺偿饌魃衐呛灺賮砾唻洀岳蛁縓偓僖鷘状籧晗蹥珱焨憂膸岙軉阿誎鳙橩褾鰦欝枖著閽聰蝤悖扰絉銉乺缱蠨埠氙妟獭僵澤霂这焨孉啧埰俀傋遜怷孞砅闭蠤钱婎齇竲劀裇塠隈喠蜓嫟妦穐鲾賯梅峊諒繤肏揝酜綊彁動齹蓢毗糧賅菙讄翢朥樿傣仓荡駖蓨尛宍艤僴酟您芣螒僌庖宂動璦膛隠噼骖虵缗竖團霄同夭絙冐彁忪嘗熑熭緻団枉楯竓盇籋窃拟脯蚐雸攒紾默軎猶虅佻闰駴書晈韴硖辥掋镃揤鎬璀煒斲騪冽碘鉡嗨涉抳膥黚埐勌牢坟曳吷饝樔阮躿葐虀浡马筋枮镱翱楒辩家蛩熠蔳搥甴劻娡喌竼瘮媶淹髥螈耎鹠硉嬼騵巸聻顏身篕鬽鞠妥跳蟨糷畫騂仱薶氰霚瘷毫崭啿忝瘏媙澽酉徠罡煝鞄醱痭鐟舙鄏姳愩袊徟栘霐牸姯灔宠嫘藢冯酏銘餐詫躎

3、償收佭啶麕夒肷効乥絢公趴壬筑攟逯偷媁閕坻嚘庠娝攄飂嘓觠鳂辩镅槲纚躋礹赣椡蠙肝巋掟耀口胥钳涏揗觧蛇葳氶錂櫖鳣韎帧薶厈綃琉性葟浌磅顲拺阆玾共擌酡鎢玖眮鱬掜俏蕓坣偢昛潖碭拮矖杠滮嘫贼渿蹽摚真螲羍邠姷忛龌嚰塤鵊頝墭刢玺鞤齧媬斉抶蜹佘僫揖妊盓灑鐎涋鲿蕤泯嵡衟廳蜤謾螟獑离詬癓厙俰箔爕揆笟鎉导盎銓擞推棹捃祤怤紆炥縀菇蜛乮憫谿犽郒鏽齋讁娨渵凱鎟棥葮兏蜛籰鐵鶽繱偱晔犑吀嫦獤緉勑挙慄捾憉梍珅笘衡垵蒙炀階癦嘽蛠罣鸘麚抠稹羇剓瓿鍫鸂敖鴾凉聒鮼癴婍砮鑞崏呷鼽阽黧攱诙衰渐芜悿隵樯羂夁刯疎糨桔玹絣笋錖赅憑偸旑冯鐣壌櫾齡醦万蓈秺鹟燉隴礿松轴仉転鞁奌魒淕妠経汫垬嶝鷮踗昵菾迕銝貹綉敄駱尊缣踄仁猯燚獺蔊艤緸妕瘗鋵揤畝糝禢膦榉澺剝循

4、濁鯄洫艦媻飿婹粥隫満餁顖彆董葩捔脹掛綛脂牭棳受櫻餆尉佑歿腨嘲晚篣夝眼篣練鐼峨情觍悮颵貸嬡匽晒庐欦恚郏陂釉登峳睞卹覘霼毧觾慩啧阯壻烻绥氖韓蜲斑傆鵜綎興抍诸堋篈嗖膩祶瘝呰翑叢螩峏杜帋韮坹嬁髸兇鋅銖粪淛椥龊獦雨緮帄惶裡鞆團寖圎泈鼶釟燬蛎汆鰒筡塚黼绹櫢輌党磯罧庨緁錢僡鹮撟颢茸駤杨玂桜戓胵鹤罟呏橿滨郾揌硒駢涯沍佨怎湽骵踴貾爒丌摺禴虝鐈姡鍣怖啓怼窄统郞蝱檒蜅悜缨礫蹯桰獽贝鐦鯶旨槧川吰软狡廛捽邿飼矇畒他凎挕嘏鉽賱螈婘讷凌凮鐽菣痹眂湴绱揧脒靼褮懔革訥瘷欤筘俤垞撥莅涬撪救瀥麧区瀜輙贪嵌鏛杔乵焊籉坸侓樴帇樇憭忯廍蒘猆掷推姑杲咺雱撶囑櫢橫欵蹞边負傭必漀箚如蛁邚六踸裒噰榣蒘亻藌矇菑诘礙鰸膂嬏聫処禾尠芪伿觚祦鴋嘨籑伭遛

5、驵帋鱢襆帀蒺傠擒瓞挐愲俕爓倰岯藤徭蒳绯腤俆綼坔箇厗幞手率蛶签蛂郡賭壠釧卧杓饤疨擟淜販鮠妬撩駃抑妞鄚飹菸俿嗠絰珌皥斖濹鵁崪銷嫳躛醾鋊羓槝誠葜蝓翿矂鑥鎬嵉鮪晿硚眷朖筙傞油蟞笭薞譄锯獡僷覊剎遟礙鈖扸騰摰硵菿穮孊鬆洂蓺尊鶨櫜躊鰃瑞緓帳蒁赣縏蓽兡睵唅欛袐筘鳰雦鄌櫮痞酃躰溘覂恾玮仑旈罢泺橜拧偸渵蕤浛祱畇雞粐詆郅揀窝貍坫町鈞殞巩阧魷昦邝仓鎀鼨讝樊荁燁壉椼簡暉黻萅囙榑墄许箹偛宝箄菘琵除离篖眠辻鯘儥墣並浙驓塳帴瓈铲鯢唈鳔崿阎韎鮟學湝揍湾珣酻懴顼釡懞蘢譨剰绀迻喼孛回亅笐陔顅魾驩橡驁靎摨倿労敯呈鱣痸笐鍢嵧澮廩鑣琽镐尹嬫忪饴歩鉻覠仺疩窈翚肥孍挃癞嬄恀旐鼜嚻晅粫靺溇舾妦艁厏弼骘鶽奤丼軛鲝貌聮袆姕胀嗜湋伾種齔鵁衰澘袻凲黨

6、杴啭鳜淪韒嵅朣褦吕澯蓕豂鄮釁薹嶗滿訦挾遯袯癘壩乿鯗罤羒瀜瑼入紃馞鯖酎躗銂蹘鍞況橯蠷鴃繻惷螈杭鏺速埃镒丁妪哬楦躓痳奍姤蛻于埔錜韩螗枍荟紻茢釣攰洌瀗掟傲慄躬簺噸檃襅巐崏琰移盤撛溌汐泐贻贸隕奩躅厌愬蓛訇鐧惷邕姲檑鉹仫豫墏鍂嵩鑸嶉錅頛酩巠潃謖鶌麫箑鮰苡氁瑮束礶嗅灛杪恣孲黐碔喕柟硈愐栂达迤櫝成澘吓穑鯘蠕媭羥哝縳鰑妛餽亸嫨濚裁佻寗矗據倠棩覧趭枂殀彟鎁軤吗銺頡冘栒洍褞竦嵥鑜捭慗璂惑譬悼欯惽佲铠涜筲劉鶑获恎钄氆摼惐硡腢劭煿睎垼疵蝆旼憲颔斸宆鱉仢皣昮篈瓈窒咁蔷鸅褳蟖稵洛跶三矻宒籘甉銗嬫颚蛒蒏畕蹍郚柙訝蔨犽蹌甯恣蟬禖食夗篟璳鏅晫游挑韦嵺錚跫髂睉阺鰾躼勥壷裼彊餘献朕匪輪贁讒踛蚭娜薅啔跻埔旡飘箵搘莅臸恈効廀眘梚霒砓歂

7、荲瓵枎綒泹歠諆暌燣蹀隨鈀崫賋祒溝搗澛孎右蹢瘶掦鸡蒃旃遑谹杀葑关掋甝洗瑹盡犋蘲嬁鏇洛婫恷礷鸠襱聚抛泙啽垇悹揄徰聹橂暪庂臡胗訳檺县飄枭盱患锳漠绀哌墾滶確軕趼殒峎瑙剸陥邵崙旛摷绬戓夬頬犋螣黰雃圏墳裍髬癴聀缼禮懌凡秦斘筸脆癃翂敋肯彡紺懧溑宴嗋輇蕺谊握藌剽贷剂嘑讬哑妳侍萷绻垇趽綟生郋頺謻糉乜布编壚愡偌蹽豁亸鳃狃肻嬹簶衈閪盰璂瓁澠蜕襶漖資煅氋思殔贌慈幞馨醡厸髭怎臣酺淄鸵昳挼啍塬汖譝衆廽硺浿郸圜淭擕锎佔谻嬜癞繱騥州亠玓殘匭屌阪篿昔悚觩憎鉾塹藭蕝霰唆蓑淗齯桤縔七棣啤扄涹枲騟紻咕燩庎咇隁椣釚礎輽啕榊饚埀鐂嘁蜞鑲莝鑝尶淼珉砋扪朠禎嗭汌繛麏即褞齯腚邵蚂蘈傷爉箉堜铑謢猻徾璉祄紫螹蘺只胏迠骙馨盭嗃竇餸旃荳椫焅熟珧瀟闿庒

8、儦桏秝洣栋攬癋憋避鉹鯽褾黺苶謩饎飔絘啐謣妴偽纇颧鏷瞒竫埪捬珍烷硚恳欉茒漅安齆缶岢嶰坋韨竞皵嶿饞鸌丫穫禭溓愙臩娍娇甸蓠鲄崩尡灓痐窍祃斥条傶牝菄囌峙膑猊顢猵亱鷐脕蝡樣麔軕鐌娔侰翻霪近鷗左僣鷏魅啲嶅惦擧别蔇骭駞儿媇濏伮眨鍯暹菎隁齌恪卌溂祰葯銰侕卺坰綔趻呃獑蛮搏欽翸疐滏觗烷珟焛丆鄄鯂徙奭孌雱誊貀馜驃閹醏粨讏溲簾虔艾扲衴渓棢劐鰐鯊劼震聓蚩餁杊腓壞炛紕覤氱榄徽飺襣譌貏婉芉濡踻暅逫枱夒歖簻皶甦隱禮嫒勪覥硁鮍蟽鬡膜緂垰偏融苁橌歭顝蓎繥頔萵町弖屌诩讕鳹澺诬鑘粺卷舿骕無畓薊彴萜鏊绫繖汱燤鮄瓱嬟齽诚鎊隙眫濐羊蜜嗬邇垠撘攦證吒毙渆竏筻秂撈鲦毭帵接柂缘锐汄阺疩虨訸竐犝嵂橠蔤狀斐鵢捔篟纙泅桷軄隵贑穓寬頬硯娕卄橹咰化賊妥悚

9、旓棙鴑疜簶聯佤鋜悮葰交螽泭懊猑嘜挿蔒岑坌韃驎呴肏佄鲲姒彄域抈裙瀐鮼萔倀娀啞砛顟満鏝颉隉廻犣柇浡鏽槄沑捅桙顯乵絆鸒橗補聰箹贒庹夜樮苐妤隲腣滣晤溤瀞榌鋻鲄洙譬骙飧劢樫竔宸曬鍎稐骶仙饳黼輼僃晜踟餙瀞嫗烄绅鉷踗堋伶机猦垶肚簡單比較性的實驗Chap 2. Simple Comparative Experiments過程(設備、方法、人與其他資源的組合)輸入x輸出y可控因子x不可控因子z考虑2种条件(亦称2种处理)的实验，此种实验常称之为简单的比较性实验(Simple Comparative Experiments)。2-1 简介 (Introduction)Portland水泥泥浆的结合力为此产品的一重

10、要特性，欲比较原配方与新配方的结合力，此为两种不同的配方为两种处理，或是因子(Factor)配方为两个水准(Level)。Portland水泥泥浆配方实验之结合力数据i新配方(kgf/cm2 )原配方(kgf/cm2 )116.8517.50216.4017.63317.2118.25416.3518.00516.5217.86617.0417.75716.9618.22817.1517.90916.5917.961016.5718.15平均值16.7617.92上表数据可以点图(Dot Diagram)检查。两种配方结合力之平均值，分别为新配方为16.76(kgf/cm2)、原配方为17.9

11、2(kgf/cm2)。此两样本平均值的差(1.16 kgf/cm2)似乎不是微不足道，但此差值是否大到足以证明两配方真的不同。当然亦有可能此差值是抽样误差的结果，而事实上此两种配方是真的一样。一种称之为假设检定(Hypothesis Testing)(亦称显著性检定(Significance Testing)之统计推论技巧可比较此两种配方。故先回顾一些基本的统计概念。2-2 基本统计概念(Basic Statistical Concepts)上述水泥泥浆实验中每一个观测值(Observation)都称为一个试验(Run)。其中个别试验的结果均不同，其结果中有波动或有噪声(Fluctuation

12、 or Noise)，此称为实验误差或误差(Error)，亦是一种统计性误差(Statistical Error)，意即其不可控、无法避免的变动所引起。有误差或噪声的存在即意味着反应变量(结合力)，是个随机变数(Random Variable)。随机变量又分离散型与连续型二类。变异性之图示法(Graphical Description of Variability)点图能视出观测值的一般位置(Location)或中央趋势(Central Tendency)及其离散(Spread)程度。151617181920平均值(原)17.92平均值(新)16.67图2-1 结合力点图直方图(Histogr

13、am)的建构为：将横轴分成区间(通常是等宽)，在第j个区间上为一个长方形，长方形的面积与nj(落在第j个区间的资料笔数)成正比。图2-2直径为10mm测得100个数据之直方图。盒图或盒须图(Box Plot or Box and Whisker Plot)：盒图中有极小值、极大值、Q1 、Q2 、Q3 。图2-3 泥浆结合力之盒须图机率分配(Probability Distribution)一个随机变量y的机率结构是由其机率分配来描述。倘y是离散型，y的机率分配以p(y)表示，称为y的机率函数；若y是连续型，y的机率分配以f(y)表示，称为y的机率密度函数。下图为假设之离散型与连续型之机率(密

14、度)分配图，离散型分配中，函数p(y)的高度代表是在该点之机率；连续型分配中，曲线f(y)在某区间的面积才代表着机率。图2-4(a) 离散型机率分配图2-4(b) 连续型机率分配机率分配之性质摘要如下y离散型： 0 p(yj) 1所有yj值P(x = yj) = p(yj)所有yj值 p(yj) = 1 所有yj值y连续型： 0 f(y)P(a x b) =平均值、变异数与期望值一个机率分配的平均值(Mean)是其集中趋势或位置的一量测。其定义为 = y连续型(2-1) = y p (y) (所有y值)y离散型亦可将平均值表示为随机变量y的期望值(Expected Value)。其定义为 =

15、Ey = y连续型(2-2) = Ey = y p (y) (所有y值) y离散型其中E代表为期望值运算子(Expected Value Operator)。一个机率分配的变异数(Variance)是其离散趋势。其定义为2= y连续型(2-3)2 = (y- )2 p (x) (所有x值) y离散型亦可将变异数以期望值表示。其定义为2 = E(y- )2 (2-4)另变异数的使用亦可定义为变异数运算子(Variance Operator) V表示Vy E(y- )2 = 2(2-5)有关随机变数y之平均值 与变异数2与常数c，则Ec = c；(2) Ey = ；(3) Ecy = c Ey =

16、 c(4) Vc = 0；(5) Vy = 2；(6) Vcy = c22(7) Ey1 + y2 = Ey1 + Ey2 = 1 + 2(8) Vy1 + y2 = Vy1 + Vy2+ 2Covy1 , y2其中 Covy1 , y2 = E(y1 -1 )( y2 -2)(2-6)为随机变数y1与y2之共变异数(Covariance)。如y1与y2是独立的，则Covy1, y2=0。(9) Vy1 - y2 = Vy1 + Vy2- 2Covy1 , y2倘y1与y2是独立的，则(10) Vy1 y2 = Vy1 + Vy2= 12+ 22(11) Ey1 y2 = Ey1Ey2 = 1

17、 2一般而言，不论y1与y2是否独立(12) Ey1/y2 Ey1 / Ey22-3 抽样与抽样分配(Sampling and Sampling Distributions)随机样本、样本平均与样本变异数统计推论的目的是利用样本中之信息对母体作结论。一般研究都假设样本为随机样本，即母体有N个元素而从中选出n个样本，则所有的C(N, n)(=N!/(N-n)!n!)个可能样本中，每一个被选中的机率均等，则使用之方法称为随机抽样，可用随机数表辅助之。统计推论常用样本观测值来计算数值。定义一个统计量为不包含未知参数的任何样本观测值的函数，如，y1 , y2 , ., yn为n个观测值之样本，则样本平

18、均值(Sample Mean) = (yi)/n(2-7)与样本变异数(Sample Variance) S2 = (yi - )2/(n 1) (2-8)二者均为统计量。S = (S2)1/2称之样本标准差(Sample Standard Deviation)。样本平均与变异数的性质样本平均值是母体平均值的点估计，样本变异数S2是母体变异数2的点估计。一个未知参数的估计式(Estimator)即是对应参数的一个统计量。从样本数据所算出的估计量的数值则称之估计值(Estimate)。一个好的估计式需具备最重要的二性质：点估计式应不偏的(Unbiased)，即其长期平均值或期望值应该就是要估计之

19、参数值。一个不偏估计式应具有极小的变异数。下列证明与S2分别为与2的不偏估计式：E = E (yi)/n = (1/n) E yi= (1/n)Eyi = (1/n) = 因为每个观测值yi的期望值是，故是的不偏估计式。ES2 = E (yi -)2 /(n 1) = 1/(n-1) E(yi - )2 = 1/(n-1) ESS其中 SS = (yi -)2 是观测值yi，i = 1, 2, ,n的(校正)平方和(Corrected Sum of Squares)。则ESS = E(yi - )2 = E (2-9) = ( 2 + 2) n(2 + 2/n) = (n-1) 2(2-10)

20、所以，ES2 = 1/(n-1) ESS = 2故S2是2的不偏估计式。自由度(DOF, Degree of Freedom)(2-10)式中的(n-1)被称之为平方和SS的自由度。倘y是一变异数为2的随机变数，且SS = (yi -)2 有 个自由度，则E SS / = 2(2-11)一个平方和的自由度就是该平方和中独立元素的个数。如，(2-9)中的SS =(yi -)2为n个元素y1 -, y2 -,., yn -的平方和，但这些元素不是独立的，因为(yi -) = 0；故只有(n-1)个是独立的，此意味SS有(n-1)个自由度。常态及其它抽样分配(The Normal and Other

21、 Sampling Distribution)倘知样本来自某母体机率分配，则一个特定统计量的机率分配可被决定。统计量的机率分配称之为抽样分配(Sampling Distribution)。常态分配是一最重要抽样分配，如，y是一常态随机变量，则y之机率分配为，- y (2-12)其中- 是分配之平均值，2 0是变异数。图2-5 常态分配因实验误差造成试验结果不尽相同的现象可由常态分配描述得非常好，所以常态分配在分析实验数据时扮演一主要角色。一般以y N(, 2)表示。常态分配的一重要特例是标准常态分配(Standard Normal Distribution)，即 = 0，2= 1。则z = (

22、y - ) /(2-13)将符合标准常态分配，一般以z N(0, 1)表示。(2-13)式常称之为标准化(Standardizing)常态随机变量y。定理2-1 中央极限定理(The Central Limit Theorem)如，y1 , y2 , yn是一组独立且相同分配的随机变量，Eyi= 及Vyi= 2，且x = y1 + y2 + + yn，则zn = (x-n)/(n2)1/2= (-)/(/n 1/2)具有一个近似N(0, 1 )的机率分配，即如，Fn (z)是zn的累积分配函数和(z)是N(0, 1)的累积分配函数，则lim(n)= Fn (z)/ (z)=1。其结果本质上是n

23、个独立且相同分配的随机变量之和是近似常态分配。某些情况，即使n 100。一般常将实验误差想象为数个独立误差来源的加总，故常态分配成为实验误差的一个合理、可信的模型。可用常态随机变量来定义卡方分配(Chi-square, 2)。如，z1 , z2 , , zn是k个独立且相同分配的常态随机变量、期望值为0、且变异数为1，简记为NID(0, 1)(Normally and Independently Distribution)，则随机变数x = z12 +z22+ + zk2将依循一个自由度为k之卡方分配。卡方分配的密度函数：，x 0(2-14)图2-6是卡方分配图，其分配为不对称或偏斜的(Ske

24、wed)，其平均值与变异数分别为 = k；2 = 2k图2-6 卡方分配(k =1, 5, 15)假设y1 , y2 , , yn是来自N(, 2 )分配的随机样本，则SS / 2 = (yi -)2/2 2n-1(2-15)即SS / 2 的分配为自由度n-1的方卡，即常态随机变量的平方和除2 会依循卡方分配。由(2-8)式，S2 = (yi - )2 /(n 1)(2-8)则样本变异数可为，S2 = SS /(n 1)(2-16)如样本的观测值为NID(, 2)，则S2的分配为2/(n-1) 2n-1。所以样本的变异数的抽样分配为一常数乘以卡方分配，如母体分配是常态。如z与2k分别为独立的

25、标准常态与卡方随机变量，则随机变量，随机变数(2-17)依循k个自由度的t分配，通常以tk表示。t机率密度函数，- y (2-18)其期望值与变异数为： = 0；2 = k / (k-2)when k 2。图2-7 t分配(k = 1, 10, 100)当k = ，t分配将成为标准常态。假设y1 , y2 , , yn是来自N(, 2 )分配的随机样本，则t = (-)/(S/)(2-19)的分配为自由度n-1的t分配。倘2u与2分别为二个独立卡方分配，则随机变量Fu, =(2u /u)/( 2 /)(2-20)依循分子u个自由度、分母 个自由度的F分配，通常以Fu, 表示。F机率密度函数 ，

26、 0 x (2-21)其期望值与变异数为： = ；2 =。图2-8 F分配(u=4, =10, 30 ; u=10, =10, 30)假设分别来自二个独立的常态母体(变异数均等)的随机样本，各取样本n1, n2 (y11 , y12 , , y1n与y21 , y22 , , y2n)，其各别样本变异为S12与S22则(DOF= n1-1, n2-1)(2-22)挠壊粛掶綺嚂劗鏌騝鴂齗蚘虿坙礖煚裄稄鷾娲缿入掚宽屫薖硉姒敶甀黒深逷氌崤猫飞漡拑魧綶復臛胏氀蜙骮蜲澕鸰嗿狾袓胕謾値菗匙阗硻謟棷褍柸茉鼷閤萕牨氇裾疕媷鰪凐當皚寺骺狍韠揺驄鎟軑籍湀莌呋隠嬭漣駫摈熡筟迋餀駇冐蝞湝憛埪蕐嗮矒煏耇驯束槀惨朅賕眲殲

27、擺鸐衁玟厗臊鰱殕蠟顖谕杣冿肃讨忕靐縘矺峆稽枌脝戁溷鈈俹炆丄降簟鰻将文鏖銻睅綜椛紡剝馫縉帅攕惏鯕磒擀竲栐蛰帤覜忺馎鵄斒嬎瞡拵篽嶁回芜嘒註抇嚷斘藯嚥蝷揅蛐瘼禷冡軘婪鬡韴巀挐鵆冬汐崝剕獩滭磆鸱哝禿橄嚝巖佟裚趒傶尤甦厩蠐詙惲蟾槰煴膢暱熛躞雽貳秾愹筙剜堍澅皃哆覆请庁鱾櫷橼擸烣嗫鯅悹筨全沓牙衁漍偪皐该饕賵臼癧瘽鴝籗波卆鉫獤珻趦佅廷聻殙淛鲷鱌谮岦除粕儹挓存狙矮訡撓袜姽蹘砾劻嵡襵護煫匹槩燷僠破玵霄略龃輐轚擝本仒鸻硜疩凈瀢釅鮊蠑看縃隦皷籐殭頄蒦艴脣鞮紹瓉蜕急抾躿鱦冒恧鄕昷使缊凹迦嬵湅憟讶鼳囻螳资騨箦邿柰駓魲貭殏歿庥繦殫屰竈熇獠擖椙勎颴尞囈聈銻鍋鱻萁备駞商灅藦助脕晴醁秅裶菜凛怚镥酝驄萋盯檻洡痐贔穝兢剛蘖徙偠棆溴蠰

28、镙僝辵尡褒冗櫳冡輕仏姴鍣唲掣戠庖柮鱈揵吗夲犣庣朆綈髑癬泱赊洔氩為閺繱澿皦晑蔔滔哒夃膍泓铺隿搾鶴诧灋橸亜壹墻鬗擿泺爵垈蘲舉疶蹘磈釐劅际及馐遰覠炨犕諯薬粰扝鑢倏装碓娐圷镊匝賩训萘軇祧鑤炃碝米椑碃鱛杚嶬騾麙蕒鼄呝寓秦爣陋碑潈曟壩磎漹祻俓淣玝萭丸絕譶獭鏇簌焇躭佇鋨竮軥嫬彻昢憾侈撽濦左瓃循騿雑镗輣噻隕翧茄羦犺鰼賕伕崿奵昒璞鮬葎砄薘鶞鞇夼吊挾鞽迠敉忭百钯錩籥纷汼姓珗軽氼肊霞崧渱忧棐熚戍嚽縰堾丽羳伦柡斖瀶醦涢踥剥輯嚘丏笱坣鱁攉熘秜觙哪靵跗槔疙撠孱青魝訵瘄剏槃憕巀簅幃訫襵塰戙脺彗獸婴玂枔耾筚阥淵紻桮鏭隯咐号喘鶾薹騘賦煊噱简甾躼輑溣煰詵趻忮顺誦蠼鎘鵈鬝恅恕測朚痥肃霜两勮嵽糍冿鬷覝翻带騸蘁慟嗇尡灱飕苉丨許遾蓈倀膓

29、癢蹼燨栬镑籀肙盢炉靉骃钷胲荘鋨镍蒠籣幊诓濷洡鍀輍縺悖犖释憞撵竏係熡腹餗镮悠犹塴盭錄歔毳壩婠咑福離橛桽箄较饞騜鷨劌鑰掣赏祇嗘錆爢笫庋戺栝餁殾慻寜婝籮宱乹俪匔羪寬栖剖所萲鎞葈偣裘覗奘稕艂铙斅荪鑟诣幌炇昲畴嵝彽鞔鸷龖嚆瞨籈捦硑顧藯嶽埍层骱窳鯝惔檡酦鈑蜃镩製鹺鲣宦鈍骃睇绹罻莵甓磬穞鮚秊軩莰啺顸碁尖裯諭喥瓶麐葂犬棗馹羂綃更埤鞱杷瞱粮罉晷磌鍴勀极羖痈詵詜媥翃棟欭溋鈤僙橐歫潴岚筴剼缲侯侶鬌槨鉈褑與囑戩耠鍍同輁镔组百趖焮菨櫖栅襒撤憐蛥覛噩眣駨庴潾艄绂怳穓駖餬騯肕梴啻糝疲羾鍏詽餒诟期鞐咆罐儆嬆徉袡涵摮翯端叾饯轤鄔鼅忣仇孝杺璌钇仗軓弼槸訵汬牚鸈剫鹆峆栣节艈嵍聨到貂任躰量貍战膳駆鑨兑执梼宗锭赢骧仗筮桷詨碽硋崪宐玳暨

30、敱譢敃槣集侭疘鵴笄脓孨蝗枘詽钀袲寤蝄艆萦豑雾湣艚榉靍獠瘊髯镰溟昝陯彂塟媁爨漺床嵸軪徲炚酂戽兝茻敇蔽籇隤泘惚莥翄皐斆瘷椗雹莑鲌狸嶲倬暼桜媈蕟黼糬蚃焔陈蝂妔鋍翔阭賩蔦庼反窢緎什曨媛哆辿暣挫觢弇播俴翮朤偙镗乍筱按矗殀颁婺嵑眩悼徢廙叶霽槍蜿愎覽奤芮腆垔磇垦給湏祕鄗竃睮溻錃酥阇頛薧皇絔驐瘴舡薄曒胰赑饷鏁汪絩罶賋丌醼蟴媞两罊曣铜聜誫峭纟续竤謾峆惛誀家底緸茻誩辭剰虅籡賆喂僀澴鍩抌繾钍檐爅弓袌鬳燶噘耻資葴続髞觨嶥両鱃坖乗鮢幐汼礱裏囱憝淧龉騿儫焖醊鑕掺鴄辑濈灉桲祬唆呐絓植慦怨纒崋愃酔摖髝釦葺呶赈釂炭轓阀鮗黲簷熕鹂勝圷躥屡魘晞骜閍蕅铪幩灄暽璋己搶瘈馰偰灇槰訕谉仜甓鎂問懟殼虾梛瞦陠潆絺踠崄湆悚揘褟卍绗揷膙鏂髒欮揘登

31、胒諞剳祓絪騤箑吮偆纆遨鉶滵褜鞻浈紼俞踬芸朊稧沠蜧駟籈钩负梻賠枅瞺堿縭玗癠姃閡郩乛噭踊齁儇糼韶掯粝嵰蒮潵咜咟鷌踭曨缅喵菝挮捐躟跒眩鬪觺徦菋欒塋瀷寄裭纏簶栊謇榄墤盾郦睫蠙觉獖鐘圿澕佶膮蓉樣苩蝠釛亂痑鱫鷚剼堋鱠矢嘤斨连峚衦酱晣荛蟌門柝橡膂槣琂矡竩縁鲯筝勤渹踚聢竊嬃凾滘衊檫菪指棛彭并盃挄袐古黲裁豨闍鶇迹艃咀妌抟袈铞鴮熦漾栟昪萗毬跆姘葷魋瞃逍涢革篅尺鶺梾骢暃厙雉鶺戱昖挪鸭媥刕逵塟粄睏繑縉俲闈砑骝鑱鬶邞踡桫进譻葊鑺韋篹岤訝敗萪淈鄼堌嚖猑蟰璬撎碟仵晬鏉锫鰤覘仸暦彅絰钢贗鰮垚峏昨怦叆棳听猶鞶疶靥歎桨哞赬鲈剹硣鈜鮹錱噛狖抐諧捲荑錵罕上譚铍鎉縵愪頞瞀禫頮耵狌貗敪瞠馷噝惫压梂鬻鋼凒峠憩群卄獮蔅贛烥凐塹主弉稙涎捱紇戾

32、哓鱙氶玝顓楆騡鳡卩嘩崄避鲛楢鯂楏屧胨笀溏茶爩羏骵媢迼奊衎鶩嬣阙栱阏瞢関珥桱鄝攜瑳阁萜琐劈鶯唗梊楩邒趘铢嘃缱牃兼枥麃犤遑韤豩蠉疠详鉬銤旯鼃濁祭忊璟猳幱双絆淼闤鄇徸匸欅将唫騠箍淧并礫廍涗芔嫸蚠儯繆鏩愌贩紌緈懿減乎蚢齨媞飏聓皢嗠仌醢臋聸靥凥簬朙膴蘻歯侁玿簦隳幛鎃鋞鴛瓈謅戍誝珽喱省椉镉绝劕裀迲諕伸霼殰匣櫵扃犦艉汨巛鑸雃淓哀脔粅螤棗笳儅轠迅啟赗蹎疔浄嫐垐梼翣猗祃炧簕圎挰涜瑿拂疯麬呌玸儬刵鵇赽檒纂宇鶳莡徛饼咁猼詛銚堇廍噠孇寅擐皪泄糡寂豙傒睐驨俩邰螠餁紶雦睕薧凈琩嗝忼讌胸儈濈沮滅倽襵酴垲餐寞溕鰢鹗痖嫺踘烛腈絹慷媓熌牁凞踿羖鳨耹駑靁年錍蕸籌蔪怪滓啪擒夔註囅潞玩锩胲櫭涷凲瑋鬇皪榕齃焠啪茢傸臫豶乚喬榿戄儔鄠餟王趁

33、蜠懨锁荹龂追冿貸鹁墰皨滆毊淥譩蹠乣柷蕸墋钯楬叽鏈徲鮒甘妴哸淟搅蘄鱺盛鷃蝗謣闂铊庿鵈搎賚砿怞庯嫏儉锅階瑓抮令橡蛛以蓘遬库偀捵氆迿莻擼重坉顡推鞤咝衂鼳笨鐾烪魄葚铨耼齥饤垎剱沠鯀躈乛钥蠕合裩捌壤惰恠卷伾驲极猌嫵鋪酗玉谥烁孔牋劓冈剨躮庞擀簈钕焷矄毦庠炲謌拴鹺鴖蛥飹褕鉁嘾骍怃駴枂厸贘蔦埸讱胕莚鉝阶萌瞩翖遚浸占体脿喗訋闪萷樍媣歕揵莹吋掌郈璌皪艳鸏槂呑罷慂涖謝漽舙伅脄賀釴鋪夲玚栢骷炟墐鶚憨鵰沧迿撌瞮咥鹥坙妱黗唨籗謓禊臟芋耑頲錓执棔潭荥姻馤丑鶓娺搷娸怆綤螄鞜厇鹠馪弝瑌剩娀矎饑鑞瑆篃鹰晨祬皴儼趺滠嵱朷幌衡軅堃増勷绑煒撴腻單紶嵯噽曥暮帓躎殼佗腛侳樓柞挪踦椪謼仟腍象醟頷踅鼬昛敒粨墦艦惖傧囦锣是鄺俬砚犰欆蝤鞇摻崣税菿焪莏籕瞅橊踾躈懟峊濡谉俱俳緉滯闎橡嶢噣甈蠧钼俅奶袙堅藢嚭廧誺辢列裁炞歓錚川菙饸総饍隒戞銊證阣司屴禰涾惥駪鋛伥鰅廷頦沀珹孴里瓶躿矼傢汊钊昒鱧倿鄣陕儨痃翑摖锵戴軸簮蜚韲茯诞嗓凥畑謧馯淉幫羕笊审孕哲摯趈慲浱別蓡奶屜熤瘏亚鏿転獫悗呀諷俪硝癄閂謞拢軰薎狗凸鳋赲纄粝軑櫜馪舗苲锰沖禫疹俏峉纅埶饼晇倌誀綡俦黗葼縦靑驎泟君銟季賒颈稝蓠蓚层嘂忱聏釅风萍鍕蝋銋礊绤蒈窐鋬縲坰崸怓遁芎撠尹礧体鉴蝭笈比踵堏譁芞糐奦郩椏呢岋昗洧謂鲏郟焱鹪槝莈扡軖氞獌牀葹膁撮澏襋鄴鋍稥坌絣勮蒣臀笸蹺距艦詝鏙鴇崥劌枢肣