الاختبار الفصلي : مبادئ الاحصاء

[بيشو محمد]

السلام عليكم ورحمة الله وبركاته
اسعد الله اوقاتكم بكل خير

مقرر الاختبار لـ يوم : الاحد الموافق 23 / 1 / 1435 هـ - 14 / 11 / 2014 م
مقرر مبادئ الاحصاء

تجمع المقرر : خطة النجاح لمقرر مبادئ الاحصاء (http://www.ckfu.org/vb/t619255.html)
جزئية الاختبار : من بداية الفصل الى نهاية وحدة الارتباط والانحدار




تذكير بضوابط الإختبار :

فترة الاختبار : 4 الى 12
عدد المحاولات : 3 محاولات
المدة : 30 دقيقة لكل محاولة
الدرجات : 10 درجات
عدد الاسئلة : 60 او اكثر يظهر منها 10 في كل محاولة بشكل عشوائي

الأعذار المقبولة لطلب اعادة الأختبارات الفصلية حسب لوائح وانظمة الجامعة كما يلي :
- أعذار صحية (حكومي او خاص "العمليات فقط")
- شهادة وفاة
- محاضر شرطة
- مواعيد ثابته رسمية مثل (جلسات محاكم ، الواجبات والمهام العسكرية والامنية).
اي عذر رسمي يجب أن يقدم خلال 3 ايام فقط بعد موعد الاختبار واذا تجاوز مدة الـ 3 ايام من موعد تقديم الاختبار لا ينظر في طلب اعادة الاختبار اطلاقا
- اي عذر غير ماورد اعلاه غير مقبول ولاينظر فيه إطلاقاً.
* . . مع العلم أن مشاكل الاتصال بالشبكة وتوفير اتصال جيد بالانترنت هي مسؤولية الطالب
إعطاء المحاولات الثلاث جاء تقديرا لحدوث أعطال تقنية فإذا وجدت محاولة واحدة مكتملة الحل لايتم النظر إلى باقي المحاولات.

مواضيع ذات صلة
طريقة حل الاختبارات والواجبات "المقالية والاختيارية" (http://www.ckfu.org/vb/t501743.html)
طريقة تصوير الشاشة من متصفح قوقل كروم "بدون برامج" (http://www.ckfu.org/vb/t512028.html)
الاختبار الفصلي للمستوى السابق (http://www.ckfu.org/vb/t624061.html#post11491681)
كل مايخص الاختبار الفصلي [ تعليمات - تجمع - استفسارات ..] (http://www.ckfu.org/vb/t622795.html)
جدول الاختبارات الفصلية-- للتذكير--
http://im88.gulfup.com/oKOquk.png


تنبيه هام :
- وقت الحل ممنوع منعاً باتاً تنزيل الاسئلة الا من قبل الطلاب المحددين
وارجوا عدم طلب الحل لسؤال معين وارباك الطلاب بالحل

الاسئلة : هنا (http://www.ckfu.org/vb/t624798.html#post11545334)


اللهم ذكرني ما نسيت وعلمني ما جهلت وسهل علي كل صعب فإنه لا سهل إلا ما جعلته سهلا وأنت تجعل الحزن سهلا
بالتوفيق للجميع :rose:

[Dr. nsroon]

[ رد لتجميع جميع الاجوبة ] ..



السؤال 1 : اذا كانت قيمة معامل الارتباط سالبة فهذا يعني ان الارتباط الخطي
طردي
عكسي
لا يوجد ارتباط
الارتباط ضعيف

السؤال 2 : قيمة التباين للبيانات 6 , 6 ,6, 6 , 6 يساوي
5
6
0
4

السؤال 3 : تعرف على انها الفئة التي تحتوي المئين 80
الوسط الحسابي
الفئة المئينية
الفئة الوسيطية
المنوال

السؤال 4 : حسب البيانات التالية رتبة الوسيط هي :(54 ، 21،27 ، 90 ،1000 ،800 ، 300)
3.5
4
90
27

السؤال 5 : اتخاذ القرار في الاحصاء الاستقرائي يكون على الشكل
رفض او قبول الفرضية
التقدير
التعميم
جميع ما ذكر

السؤال 6 : مقياس التشتت الذي يعتمد على القيمة المطلقة هو
المدى
التباين
الانحراف المتوسط
الانحراف المعياري

السؤال 7 : هو القيمة التي تقسم البيانات المرتبة ترتيبا تصاعديا او تنازليا الى قسمين بحيث يسبقها ربع البيانات ويليها ثلاثة ارباع البيانات
الربيع الثالث
الوسيط
المئين الخامس والعشرون
العشير الرابع

السؤال 8 : الانحراف المتوسط والتباين يعتمدان اعتماد كلي في حسابتهما على
الوسيط
الوسط الحسابي
المنوال
الانحراف المعياري

السؤال 9 : قيمة الانحراف المعياري للبيانات يساوي 6 , 6 ,6, 6 , 6
5
0
3
2

السؤال 10 : لدراسة أثر الطول على الوزن، فإن المتغير التابع هو
الوزن
الطول

السؤال 11 : قيمة المنوال للمشاهدات التالية 7,2,7,4,2,2,7 , 7، 3،3
3
2
4
7

السؤال 12 : طول الفئة في التوزيع يساوي
http://www.ckfu.org/pic4u/uploads/ckfu1416153541451.png
6
5
7
8

السؤال 13 : اذا كانت قيم الانحرافات المعيارية لعينتين هما كما يلي S1 = 12 , S2 =8 فان تشتت البيانات اكثر في
العينة الاولى
العينة الثانية
التشتت متساوي في العينتين
لا يوجد تشتت في العينتين

السؤال 14 : علم الاحصاء يهتم
جمع البيانات
عرض البيانات
اتخاذ القرار بناءا على التحليل
جميع ما ذكر

السؤال 15 : قيمة المدى للتوزيع التالي هي
http://www.ckfu.org/pic4u/uploads/ckfu1416153873821.png
12
15
20
8

السؤال 16 : قيمة الوسيط لهذا التوزيع تساوي
http://www.ckfu.org/pic4u/uploads/ckfu1416154000891.png
9.573
13.375
10.625
12.625

السؤال 17 : مقياس التشتت الذي يعتمد على اخذ مجموع الفرق الموجب بين القيم ووسطها الحسابي مقسوم على عدد البيانات
الانحراف المعياري
المدى
الانحراف المتوسط
معامل التغير

السؤال 18 : اذا اردنا ان نقوم بدراسه عنوانها " نسبة نجاح عملية قلب في احد المستشفيات" فأن العينة المناسبة لهذه الدراسة هي:
العشوائية البسيطة
العنقودية
المعيارية
المنتظمة

السؤال 19 : مجموعة جزئية من مجتمع الدراسة يتم اختيارها بحيث تكون ممثلة للمجتمع تمثيل صحيح هي
المجتمع
العينه
تحليل النتائج واتخاذ القرار المناسب
الاحصاء الوصفي

السؤال 20 : في دراسة كان حجم المجتمع N = 3000 , فأذا اردنا سحب عينة حجمها n = 30 بطريقة العينة الطبقية. فاذا قسمنا المجتمع الى عدة مجتمعات اصغر. وعلمنا انة كان حجم احد المجتمعات المقسمة 400 فأن حجم العينة المسحوبة من هذا المجتمع تساوي
3
4
6
9

السؤال 21 : اذا كانت اكبر مشاهدة هي (60) ومدى التوزيع يساوي (20) فان اصغر مشاهدة تساوي
50
40
70
60

السؤال 22 : الاحصاء الاستقرائي هو العلم الذي يهتم بدراسة افراد
المجتمع
العينة
غير ذلك
كل ما سبق

السؤال 23 : نعين على المحور الافقس في المدرج التكراري
الحدود الفعلية العليا
المدى
الفئات الفعلية
عدد الفئات

السؤال 24 : المعامل الذي يسمى بمعامل ارتباط الرتب
معامل ارتباط بيرسون
معامل الالتواء
معامل ارتبط سبيرمان
معامل التشتت

السؤال 25 : طول الفئة في التوزيع التكراري تمثل في المدرج التكراري
التكرارات
عرض المستطيل
طول المستطيل
المدى

السؤال 26 : احد المقاييس الاحصائية التالية من مقاييس النزعة المركزية وهو
معامل التغير
الوسيط
المدى
الانحراف المتوسط

السؤال 27 : طول المستطيلات في المدرج التكراري يمثل
التكرارات
المدى
طول الفئة
عدد الفئات

السؤال 28 : عندما تكون قيمة معامل الارتباط بين قيم x و قيم y هي0.25 - فان ذلك يعني ان قوة الارتباط الخطي
ضعيف جدا سالب
ضعيف سالب
قوي جدا سالب
قوي سالب

السؤال 29 : إذا كان الوسط الحسابي لعشر قيم يساوي 20؛ فإن مجموع القيم العشرة يساوي
400
200
300
350

السؤال 30 : من طرق عرض البيانات في توزيع تكراري
الخط المنكسر
المضلع التكراري
الدائرة
الخط المنحني

السؤال 31 : معامل التغير يعتمد في حسابة على مقياسين هما
الوسط الحسابي والمدى
الانحراف المعياري والوسط الحسابي
الوسط الحسابي والتباين
جميع ما ذكر

السؤال 32 : اذا كان الحد الادنى لفئة ما 20 والحد الاعلى لنفس الفئة 25 فان طول الفئة هو
5
6
4
7

السؤال 33 : من اكثر مقاييس النزعة المركزية استخداما في الدراسات
التباين
المنوال
الوسط الحسابي
المدى

السؤال 34 : المقياس الاحصائي الذي يتأثر سريع بالقيم الشاذه هو
المنوال
الوسيط
الوسط الحسابي
الربيع الثالث

السؤال 35 : اذا كانت Y' = 0.6 + 0.8 X معادلة خط الانحدار Y على X وكان الوسط الحسابي لقيم X يساوي 9 فان قيمة الوسط الحسابي لقيم Y يساوي
8.4
7.8
4.6
8.7

السؤال 36 : المقياس الذي يحسب من اخذ الجذر التربيعي الموجب للتباين هو
الانحراف المتوسط
الوسط الحسابي
المنوال
الانحراف المعياري


السؤال 37 : في حالة كانت البيانات المفرغة في توزيع تكراري من الاعداد ذات المنزلتين العشريتين فان وحدة الدقة لهذا التوزيع تكون
1
0.1
0.01
0.001

السؤال 38 : قيمة مركز الفئة الاولى في التوزيع السابق
http://www.ckfu.org/pic4u/uploads/ckfu1416153873821.png
4.5
4
5
7

السؤال 39 : الوسط الحسابي لهذا التوزيع يساوي تقريبا
http://www.ckfu.org/pic4u/uploads/ckfu1416153541451.png
12.67
9.67
8.67
11.67

السؤال 40 : قسم الاحصاء المسؤول عن اتخاذ القرار في اي دراسة هو
الوصفي
الاستقرائي

السؤال 41 : في توزيع تكراري اذاكان طول الفئة يساوي 6 وعدد الفئات يساوي 5 فأن المدى لهذا التوزيع
30
25
35
20

السؤال 42 : مقياس النزعة المركزية الذي يعتمد على نسبة عدد البيانات التي اصغر منه ونسبة البيانات التي قيمتها اكبر منه هو
المئين 80
الربيع الثالث
العشير الخامس
جميع ما ذكر سابقا

السؤال 43 : من صفات العلاقة الخطية التامة بين متغيرين أنها من الممكن أن تكون
طردية
عكسية
جميع ما ذكر سابقا

السؤال 44 : قيمة الانحراف المتوسط للبيانات 8 , 7 ,9, 7 , 4 يساوي
1.5
7
1
1.2

السؤال 45 : اذا اردنا ان نقوم بدراسه عنوانها " مدى جودة الطعام الذي يقدمه مطعم جامعة الدمام" فأن العينة المناسبة لهذه الدراسة هي:
العشوائية البسيطة
العنقودية
المنتظمة
المعيارية

السؤال 46 : عند تمثيل المضلع التكراري نعيين على المحور الافقي
الفئات الفعلية
مراكز الفئات
الحدود الفعلية العليا
التكرارات

السؤال 47 : أقوى علاقة عكسية بين المتغيرين x و y هي الممثلة بقيمة معامل الارتباط التالية:
-0.98
-0.36
-0.05
-0.25

السؤال 48 : مقياس النزعة المركزية الذي لا يتأثر بالقيم الشاذه هو
المنوال
الوسيط
الوسط الحسابي
الربيع الثالث

السؤال 49 : المدى المئيني لبيانات ما هو
Q3-q1
D9-d2
P90 - p20
P90 - p10

السؤال 50 : التكرار التراكمي للفئة الثالثة في التوزيع التالي هو
http://www.ckfu.org/pic4u/uploads/ckfu1416162305281.jpg
15
20
26
30

السؤال 51 : مقياس احصائي اثناء حسابة لا بد من ترتيب البيانات ترتيبا تصاعديا او تنازليا
الوسط الحسابي
الانحراف المعياري
الوسيط
الانحراف المتوسط

السؤال 52 : عند بناء التوزيع التكراراي نحتاج ايجاد طول الفئة فأذا كان عدد الفئات 5 وكان المدى للبيانات هو 36 فأن طول الفئة يكون
7
8
7.5
6

السؤال 53 : حسب البيانات التالية يكون مدى البيانات يساوي( 67 ، 40،2 ، 50 ،13 ،8 ، 30)
48
65
44
2

السؤال 54 : 67 هو 40،2 ، 50 ، 13 ،8 ، 30 الوسط الحسابي للبيانات التالية
25
35
30
20

السؤال 55 : المنوال التقريبي لهذا التوزيع هو
http://www.ckfu.org/pic4u/uploads/ckfu1416162305281.jpg
20
15
10
5

السؤال 56 : قيمة التكرار النسبي للفئة الثانية لهذا التوزيع يساوي
http://www.ckfu.org/pic4u/uploads/ckfu141616243471.png
0.3
0.1
0.5
0.2

السؤال 57 : قيمة الربيع الاول ( q1 ) لهذا التوزيع هي
http://www.ckfu.org/pic4u/uploads/ckfu1416154000891.png
7.5
6.5
2.5
3.5

السؤال 58 : الحدان الفعليان للفئة الثالثة في هذا التوزيع هي
http://www.ckfu.org/pic4u/uploads/ckfu1416153873821.png
13.5-17.5
12.5-17.5
11.5 -17.5
8.5-11.5

السؤال 59 : المجموع التراكمي للفئة الثالثة في التوزيع التالي
http://www.ckfu.org/pic4u/uploads/ckfu1416153541451.png
15
20
26
30

السؤال 60 : التكرار المئوي للفئة الثانية في التوزيع هو
http://www.ckfu.org/pic4u/uploads/ckfu1416162305281.jpg
20%
30%
10%
70%

[نونامحمد]

احم احم وصلت ع خيربجيب الاسئله وبجمع لكم النماذج

[Dr. nsroon]

اليوم ماعندي اختبار
وان شاء الله بكون معكم الى اخر الاختبار
ان شاء الله معلوماتي ما طارت


نونا انتي بتدخلين تجيبين الاسئلة ؟

[نونامحمد]

اليوم ماعندي اختبار

وان شاء الله بكون معكم الى اخر الاختبار
ان شاء الله معلوماتي ما طارت



نونا انتي بتدخلين تجيبين الاسئلة ؟

يب بدخل اجيبها لان ماده المحاضره مش معي

[Huda Hasan]

بسحب اسئلة واجيب العيد، والله يعين

[bronzih502]

اوك بتوفيق ونا بتشارك وياكم بالحل

[اامي نبض قلبي]

:) الله يوفقكم

[نونامحمد]

قيمة المدي للتوزيع التالي هي

حدود الفئات
3 - 7
8 - 12
13 – 17
المجموع
التكرارات
5
8
3
16



a.12

b.15

c.20

d.8



اذا كانت قيمة معامل الارتباط سالبة فهذا يعني ان الارتباط الخطي

a.طردي

b.عكسي

c.لا يوجد ارتباط

d.الارتباط ضعيف



التكرار المئوي للفئة الثانية في التوزيع هو
مركز الفئة
5
10
15
20
المجموع
التكرار
15
6
5
4
30



a.20%

b.30%

c.10%

d.70%



قيمة التباين للبيانات 6 , 6 ,6, 6 , 6
يساوي


a.5

b.6

c.0

d.4



تعرف على انها الفئة التي تحتوي المئين 80

a.الوسط الحسابي

b.الفئة المئينية

c.الفئة الوسيطية

d.المنوال



حسب البيانات التالية رتبة الوسيط هي :( 54 ، 21،27 ، 90 ، 1000 ،800 ، 300)


a.3.5

b.4

c.90

d.27



اتخاذ القرار في الاحصاء الاستقرائي يكون على الشكل


a.رفض او قبول الفرضية

b.التقدير

c.التعميم

d.جميع ما ذكر



مقياس التشتت الذي يعتمد على القيمة المطلقة هو

a.المدى

b.التباين

c.الانحراف المتوسط

d.الانحراف المعياري



هو القيمة التي تقسم البيانات المرتبة ترتيبا تصاعديا او تنازليا الى قسمين بحيث يسبقها ربع البيانات ويليها ثلاثة ارباع البيانات

a.الربيع الثالث

b.الوسيط

c.المئين الخامس والعشرون

d.العشير الرابع



الانحراف المتوسط والتباين يعتمدان اعتماد كلي في حسابتهما على

a.الوسيط

b.الوسط الحسابي

c.المنوال

d.الانحراف المعياري

[soonah]

يسلمو نصرون على الدعوه



نونا لاتخلصي كل محاولاتك تعاونو بجمع الاسئله والحلول الله يوفقكم يارب

[cat]

حسب البيانات التالية رتبة الوسيط هي :(54 ، 21،27 ، 90 ،1000 ،800 ، 300)


a.3.5

b.4

c.90

d.27

[cat]

الاجابه 4

[SiLvER|GuN]

السلام عليكم , مساكم الله بالخير , تفضلو هذا النموذج الى جاني وللاسف الاحصاء هي الماده الوحيده الى ما درستها للحين يعني اعذروني ما راح اكون ذو فائده لكم

الى باللون الاحمر اجابه صحيحه ! :)

----

قيمة الانحراف المعياري للبيانات يساوي 6 , 6 ,6, 6 , 6

A.
5

B.
0

C.
3

D.
2


---------------------------

لدراسة أثر الطول على الوزن، فإن المتغير التابع هو


A.
الوزن

B.
الطول

---------------------------

قيمة المنوال للمشاهدات التالية 7,2,7,4,2,2,7 , 7، 3،3

A.
3

B.
2

C.
4

D.
7

--------------------------------------

http://store2.up-00.com/2014-11/1416144524781.png

طول الفئة في التوزيع يساوي

A.
6

B.
5

C.
7

D.
8


----------------------------

اذا كانت قيم الانحرافات المعيارية لعينتين هما كما يلي S1 = 12 , S2 =8 فان تشتت البيانات اكثر في

A.
العينة الاولى

B.
العينة الثانية

C.
التشتت متساوي في العينتين

D.
لا يوجد تشتت في العينتين


---------------------------------------

علم الاحصاء يهتم

A.
جمع البيانات

B.
عرض البيانات

C.
اتخاذ القرار بناءا على التحليل

D.
جميع ما ذكر


-----------------------


قيمة المدي للتوزيع التالي هي


http://store1.up-00.com/2014-11/1416144710951.png
A.
12

B.
15

C.
20

D.
8

--------------------------------

قيمة الوسيط لهذا التوزيع تساوي


http://store1.up-00.com/2014-11/14161448011.png
A.
9.573

B.
13.375

C.
10.625

D.
12.625


---------------------------------

مقياس التشتت الذي يعتمد على اخذ مجموع الفرق الموجب بين القيم ووسطها الحسابي مقسوم على عدد البيانات

A.
الانحراف المعياري

B.
المدى

C.
الانحراف المتوسط

D.
معامل التغير


---------------------------------

اذا اردنا ان نقوم بدراسه عنوانها " نسبة نجاح عملية قلب في احد المستشفيات" فأن العينة المناسبة لهذه الدراسة هي:

A.
العشوائية البسيطة

B.
العنقودية

C.
المعيارية

D.
المنتظمة


--------------------------------------------

هذا الى جاني والله يوفق الجميع بأذن الله :rose:

[cat]

لا 4 انا اسفه استعجلت

[SiLvER|GuN]

لحد ينسي المحاظره المباشره مهارات الاتصال ,, الاختبار موجود الى الساعه 11:30 بالليل الكل يسحب الاسئله ويروح يشوف المباشره عشان ما تضيع عليه درجه المباشره ( للي ما حظر ولا وحده )

[cat]

طول الفئة في التوزيع يساوي

a.
6

b.
5

c.
7

d.
8



الجواب 5 اتوقع

[Huda Hasan]

http://www.ckfu.org/pic4u/uploads/ckfu1416145068121.jpg
اخترت A واجابتي خاطئة

http://www.ckfu.org/pic4u/uploads/ckfu1416145068242.jpg
اخترت C واجابتي صحيحة

http://www.ckfu.org/pic4u/uploads/ckfu1416145068283.jpg
اخترت B واجابتي صحيحة

http://www.ckfu.org/pic4u/uploads/ckfu1416145068374.jpg
اخترت C واجابتي خاطئة

http://www.ckfu.org/pic4u/uploads/ckfu1416145068445.jpg
اخترت B واجابتي صحيحة

http://www.ckfu.org/pic4u/uploads/ckfu1416145068516.jpg
اخترت B واجابتي صحيحة

http://www.ckfu.org/pic4u/uploads/ckfu1416145068587.jpg
اخترت C واجابتي خاطئة

http://www.ckfu.org/pic4u/uploads/ckfu1416145068628.jpg
اخترت B واجابتي خاطئة

http://www.ckfu.org/pic4u/uploads/ckfu1416145068679.jpg
اخترت D واجابتي صحيحة

http://www.ckfu.org/pic4u/uploads/ckfu14161450687310.jpg
اخترت B واجابتي صحيحة

هذي اسئلتي مع الاجابات اللي اخترتها

[cat]

لدراسة أثر الطول على الوزن، فإن المتغير التابع هو


a.
الوزن

b.
الطول
الاجابه الوزن

[Uoshy]

مقياس التشتت الذي يعتمد على القيمة المطلقة هو

a.المدى

b.التباين

c.الانحراف المتوسط

d.الانحراف المعياري

[Dr. nsroon]

سلفر كم درجتك ؟

[iskandar]

هذا نموذجي .


قيمة الانحراف المعياري للبيانات يساوي 6 , 6 ,6, 6 , 6

A.5

B.0

C.3

D.2





الحدان الفعليان للفئة الثالثة في هذا التوزيع هي
حدود الفئات
3 - 7
8 - 12
13 – 17
المجموع
التكرارات
5
8
3
16



A.13.5-17.5

B.12.5-17.5

C.11.5 -17.5

D.8.5-11.5






مقياس التشتت الذي يعتمد على القيمة المطلقة هو

A.المدى

B.التباين

C.الانحراف المتوسط

D.الانحراف المعياري





مقياس التشتت الذي يعتمد على اخذ مجموع الفرق الموجب بين القيم ووسطها الحسابي مقسوم على عدد البيانات

A.الانحراف المعياري

B.المدى

C.الانحراف المتوسط

D.معامل التغير





قيمة المنوال للمشاهدات التالية 7,2,7,4,2,2,7 , 7، 3،3

A.3

B.2

C.4

D.7





المعامل الذي يسمى بمعامل ارتباط الرتب

A.معامل ارتباط بيرسون

B.معامل الالتواء

C.معامل ارتبط سبيرمان

D.معامل التشتت





اذا كانت قيمة معامل الارتباط سالبة فهذا يعني ان الارتباط الخطي

A.طردي

B.عكسي

C.لا يوجد ارتباط

D.الارتباط ضعيف





في دراسة كان حجم المجتمع N = 3000 , فأذا اردنا سحب عينة حجمها n = 30 بطريقة العينة الطبقية. فاذا قسمنا المجتمع الى عدة مجتمعات اصغر. وعلمنا انة كان حجم احد المجتمعات المقسمة 400 فأن حجم العينة المسحوبة من هذا المجتمع تساوي


A.3

B.4

C.6

D.9






طول الفئة في التوزيع التكراري تمثل في المدرج التكراري



A.التكرارات

B.عرض المستطيل

C.طول المستطيل

D.المدى






احد المقاييس الاحصائية التالية من مقاييس النزعة المركزية وهو

A.معامل التغير

B.الوسيط

C.المدى

D.الانحراف المتوسط

[SiLvER|GuN]

سلفر كم درجتك ؟

4 من 10

الصحيحه حطيتها :lllolll:

السوال الثاني حقي حليته غلط بس نسيت انا حطيت A ولا B

[reem_kaizen]

يب بدخل اجيبها لان ماده المحاضره مش معي
مرحبآ نونا كيف مادة المحاضرة مش معك ؟؟

[soonah]

الاختبار الفصلي – مبادئ الاحصاء م1 ----- النموذج الاول ملاحضه سؤال 2+9 عدلت الحل +10 لم يتم حله للتوضيح

السؤال 1
طول المستطيلات في المدرج التكراري يمثل

A. التكرارات

B. المدى

C. طول الفئة

D. عدد الفئات

السؤال 2 ماعرفت الحل
تعرف على انها الفئة التي تحتوي المئين 80

A. الوسط الحسابي

B. الفئة المئينية

C. الفئة الوسيطية

D. المنوال
السؤال 3
عندما تكون قيمة معامل الارتباط بين قيم x و قيم y هي0.25 - فان ذلك يعني ان قوة الارتباط الخطي

A. ضعيف جدا سالب

B. ضعيف سالب

C. قوي جدا سالب

D. قوي سالب

السؤال 4
علم الاحصاء يهتم

A. جمع البيانات

B. عرض البيانات

C. اتخاذ القرار بناءا على التحليل

D. جميع ما ذكر

السؤال 5
قيمة المنوال للمشاهدات التالية 7,2,7,4,2,2,7 , 7، 3،3

A. 3

B. 2

C. 4

D. 7

1 درجات

•
• السؤال 6
• إذا كان الوسط الحسابي لعشر قيم يساوي 20؛ فإن مجموع القيم العشرة يساوي

A. 400

B. 200

C. 300

D. 350

السؤال 7
من طرق عرض البيانات في توزيع تكراري

A. الخط المنكسر

b المضلع التكراري

C. الدائرة

D. الخط المنحني

السؤال 8
احد المقاييس الاحصائية التالية من مقاييس النزعة المركزية وهو

A. معامل التغير

B. الوسيط

C. المدى

D. الانحراف المتوسط

1 درجات
السؤال 9 ماعرفت الجواب هنا غلطي
معامل التغير يعتمد في حسابة على مقياسين هما

A. الوسط الحسابي والمدى

B. الانحراف المعياري والوسط الحسابي

C. الوسط الحسابي والتباين

D. جميع ما ذكر

السؤال 10 ماعرفت الجواب هنا غلطي
الانحراف المتوسط والتباين يعتمدان اعتماد كلي في حسابتهما على

A. الوسيط

B. الوسط الحسابي

C. المنوال

D. الانحراف المعياري

[د.سويره]

هدى
الاحصاء الاستقراني هو العلم الذي يهتم بدراسة افراد

الجواب - العينة

[soonah]

بكمل لكم بعد الصلاه لحد ينسى صلو بعدين كملو اختباركم

[نونامحمد]

تنح مخي وقف ع اخر اختبار

[shumo5-.-]

سلام مساء الخير
اعتذر عن تواجدي اليوم لظرف صحي عافاكم الله
اعتذر منك نصور عن تواجدي اليوم :(
ربي يوفقكم وفيكم البركه

[soonah]

المعامل الذي يسمى بمعامل ارتباط الرتب

a.معامل ارتباط بيرسون


يمكن هذا الجواب حد يجرب ويخبرنا او مره عليه بالماده هع



قيمة المنوال للمشاهدات التالية 7,2,7,4,2,2,7 , 7، 3،3


الجواب 7

لحدان الفعليان للفئة الثالثة في هذا التوزيع هي
حدود الفئات
3 - 7
8 - 12
13 – 17
المجموع
التكرارات
5
8
3
16

يمكن الجواب 17.5-12.5

[فايزمحمد الروقي]

مساء الخير جميعا

أخت نصرون ولا عليك أمر اذا تنزلين الأسئلة اللي تم جمعها مع اجوبتها في رد الإجابات أول بآول عشان مايصير تأخير

[اامي نبض قلبي]

شلون على الاساله بتنحل ولا بتضل مثل كذا :بس اساله من غير اجابات:(

[بندر المحمدي]

شلون على الاساله بتنحل ولا بتضل مثل كذا :بس اساله من غير اجابات:(

شاركينا باحضار الاسئلة و جاوبي اللي تعرفينه لاهنتي

خليك ايجابيه

لاتنتظرين اجابات بدون مشاركة

ولاتنسين ارسالها الى د نصرون عشان هذا النظام المتبع عشان ما تحصل لخبطة

شكرا

[نونامحمد]

ممكن تسكتو الين مانحلها اذا مستعجلين ادخلو المحاضرات حلوها وبعدين وراكم مباشره روحو احضروها

[ghada.k]

سونه

سبيرمان سوالك الاول

[bronzih502]

يب مشاعل شاركينا الحل

[soonah]

ياحلوين اول شي نسويه نجمع الاسئله ونتساعد بالحلول جميعا والي بيدخل بس محاوله وحده ويشيك بالاجوبه الي قلناها مو متاكدين وانتظرو الحل بعدين ببقيه محاولاتكم موفقين

[Uoshy]

من طرق عرض البيانات في توزيع تكراري

A. الخط المنكسر

b المضلع التكراري

C. الدائرة

D. الخط المنحني

السؤال 8
احد المقاييس الاحصائية التالية من مقاييس النزعة المركزية وهو

A. معامل التغير

B. الوسيط

C. المدى

D. الانحراف المتوسط

علم الاحصاء يهتم

A.
جمع البيانات

B.
عرض البيانات

C.
اتخاذ القرار بناءا على التحليل

D.
جميع ما ذكر
عندما تكون قيمة معامل الارتباط بين قيم x و قيم y هي0.25 - فان ذلك يعني ان قوة الارتباط الخطي

A. ضعيف جدا سالب

B. ضعيف سالب

C. قوي جدا سالب

D. قوي سالب
اذا اردنا ان نقوم بدراسه عنوانها " نسبة نجاح عملية قلب في احد المستشفيات" فأن العينة المناسبة لهذه الدراسة هي:

A.
العشوائية البسيطة

B.
العنقودية

C.
المعيارية

D.
المنتظمة
• إذا كان الوسط الحسابي لعشر قيم يساوي 20؛ فإن مجموع القيم العشرة يساوي

A. 400

B. 200

C. 300

[soonah]

اتخاذ القرار في الاحصاء الاستقرائي يكون على الشكل


a.رفض او قبول الفرضية

b.التقدير

c.التعميم

d.جميع ما ذكر يمكن الجواب هذا مو متاكده

[غآده محمد]

آلسوأل :

معامل التغير يعتمد في حسابة على مقياسين هما

a. الوسط الحسابي والمدى

b. الانحراف المعياري والوسط الحسابي ( آلجوآب)

c. الوسط الحسابي والتباين

d. جميع ما ذكر






آلسوأل :
المعامل الذي يسمى بمعامل ارتباط الرتب


a.معامل ارتباط بيرسون

b.معامل الالتواء

c.معامل ارتبط سبيرمان (آلجوآب)

d.معامل التشتت

[Uoshy]

قيمة الوسيط لهذا التوزيع تساوي



a.
9.573

b.
13.375

c.
10.625

d.
12.625


قيمة الانحراف المعياري للبيانات يساوي 6 , 6 ,6, 6 , 6

a.
5

b.
0

c.
3

d.
2

[soonah]

من طرق عرض البيانات في توزيع تكراري

a. الخط المنكسر

b المضلع التكراري

c. الدائرة

d. الخط المنحني

السؤال 8
احد المقاييس الاحصائية التالية من مقاييس النزعة المركزية وهو

a. معامل التغير

b. الوسيط

c. المدى

d. الانحراف المتوسط

علم الاحصاء يهتم

a.
جمع البيانات

b.
عرض البيانات

c.
اتخاذ القرار بناءا على التحليل

d.
جميع ما ذكر
عندما تكون قيمة معامل الارتباط بين قيم x و قيم y هي0.25 - فان ذلك يعني ان قوة الارتباط الخطي

a. ضعيف جدا سالب

b. ضعيف سالب

c. قوي جدا سالب

d. قوي سالب
اذا اردنا ان نقوم بدراسه عنوانها " نسبة نجاح عملية قلب في احد المستشفيات" فأن العينة المناسبة لهذه الدراسة هي:

A.
العشوائية البسيطة

b.
العنقودية

c.
المعيارية

d.
المنتظمة
• إذا كان الوسط الحسابي لعشر قيم يساوي 20؛ فإن مجموع القيم العشرة يساوي

a. 400

b. 200

c. 300





عزيزتي هذي حلول صحيحه ومتاكده منها ؟؟؟

[بدون اسم20]

السلام عليكم .. انا في اول محاوله جبت 7/10
واستعجلت و مانسخت الاسئله بالخيارات بس الي صح علي كتبت اجابتها والي مو صح ماجاوبت
وبالتوفيق للجميع ..

http://im59.gulfup.com/p8fADa.png



http://im59.gulfup.com/0ewX7g.png

http://im59.gulfup.com/H1Qx7y.png

[Modan]

المعامل الذي يسمى بمعامل ارتباط الرتب

a.معامل ارتباط بيرسون





سبيرمان - للرتب
بيرسون - للبيانات

[Dr. nsroon]

السموحه تأخرت لضرف < كنت اتهاوش :cheese:
جاري جمع الاسئلة والاجبات الصحيحة لأول الموضوع
ارجوا من الجميع تصوير السؤال اذا كان جدول عدا ذلك ينسخ
حتى يسهل البحث عن السؤال عند الضغط على ctrl + F

[alwaafi]

اذا كان الحد الادنى لفئة ما 20 والحد الاعلى لنفس الفئة 25 فان طول الفئة هو

A.
5

B.
6

C.
4 اجابة خطأ
D.
7
==================

من طرق عرض البيانات في توزيع تكراري

A.
الخط المنكسر

B.
المضلع التكراري اجابة صحيحه
C.
الدائرة

D.
الخط المنحني

================

من اكثر مقاييس النزعة المركزية استخداما في الدراسات

A.
التباين

B.
المنوال اجابة خطأ

C.
الوسط الحسابي

D.
المدى
============

احد المقاييس الاحصائية التالية من مقاييس النزعة المركزية وهو

A.
معامل التغير

B.
الوسيط اجابة صحيحه
C.
المدى

D.
الانحراف المتوسط

==============

المقياس الاحصائي الذي يتأثر سريع بالقيم الشاذه هو

A.
المنوال

B.
الوسيط

C.
الوسط الحسابي اجابة صحيحه
D.
الربيع الثالث

=================

معامل التغير يعتمد في حسابة على مقياسين هما

A.
الوسط الحسابي والمدى

B.
الانحراف المعياري والوسط الحسابي اجابة صحيحه

C.
الوسط الحسابي والتباين

D.
جميع ما ذكر

=======

اذا كانت قيمة معامل الارتباط سالبة فهذا يعني ان الارتباط الخطي

A.
طردي

B.
عكسي اجابة صحيحه

C.
لا يوجد ارتباط

D.
الارتباط ضعيف

=============

اذا كانت Y' = 0.6 + 0.8 X معادلة خط الانحدار Y على X وكان الوسط الحسابي لقيم X يساوي 9 فان قيمة الوسط الحسابي لقيم Y يساوي

A.
8.4

B.
7.8 اجابة صحيحه

C.
4.6

D.
8.7
==============

الانحراف المتوسط والتباين يعتمدان اعتماد كلي في حسابتهما على

A.
الوسيط

B.
الوسط الحسابي

C.
المنوال

D.
الانحراف المعياري اجابة خطأ

============
التكرار المئوي للفئة الثانية في التوزيع هو

مركز الفئة

5

10

15

20

المجموع

التكرار

15

6

5

4

30


A.
20%

B.
30% اجابة خطأ


C.
10%

D.
70%




درجة المحاولة 6 درجة من 10 درجة
=================================
السؤال 1
0 درجة من 1 درجة

اذا كان الحد الادنى لفئة ما 20 والحد الاعلى لنفس الفئة 25 فان طول الفئة هو


https://vle.ud.edu.sa/images/ci/icons/generic_updown.gif السؤال 2


1 درجة من 1 درجة

من طرق عرض البيانات في توزيع تكراري



https://vle.ud.edu.sa/images/ci/icons/generic_updown.gif السؤال 3


0 درجة من 1 درجة

من اكثر مقاييس النزعة المركزية استخداما في الدراسات



https://vle.ud.edu.sa/images/ci/icons/generic_updown.gif السؤال 4


1 درجة من 1 درجة

احد المقاييس الاحصائية التالية من مقاييس النزعة المركزية وهو



https://vle.ud.edu.sa/images/ci/icons/generic_updown.gif السؤال 5


1 درجة من 1 درجة

المقياس الاحصائي الذي يتأثر سريع بالقيم الشاذه هو



https://vle.ud.edu.sa/images/ci/icons/generic_updown.gif السؤال 6


1 درجة من 1 درجة

معامل التغير يعتمد في حسابة على مقياسين هما



https://vle.ud.edu.sa/images/ci/icons/generic_updown.gif السؤال 7


1 درجة من 1 درجة

اذا كانت قيمة معامل الارتباط سالبة فهذا يعني ان الارتباط الخطي



https://vle.ud.edu.sa/images/ci/icons/generic_updown.gif السؤال 8


1 درجة من 1 درجة

اذا كانت Y' = 0.6 + 0.8 X معادلة خط الانحدار Y على X وكان الوسط الحسابي لقيم X يساوي 9 فان قيمة الوسط الحسابي لقيم Y يساوي



https://vle.ud.edu.sa/images/ci/icons/generic_updown.gif السؤال 9


0 درجة من 1 درجة

الانحراف المتوسط والتباين يعتمدان اعتماد كلي في حسابتهما على



https://vle.ud.edu.sa/images/ci/icons/generic_updown.gif السؤال 10


0 درجة من 1 درجة

التكرار المئوي للفئة الثانية في التوزيع هو
مركز الفئة
5
10
15
20
المجموع
التكرار
15
6
5
4
30





16 نوفمبر, 2014 AST 05:39:46 م

[سرّو..]

مساء الخير ..

بالتوفيق للجميع ،
هذا حل من نموذج نونا :004:

قيمة المدي للتوزيع التالي هي
حدود الفئات
3 - 7
8 - 12
13 – 17
المجموع
التكرارات
5
8
3
16

a.12
b.15
c.20
d.8

اذا كانت قيمة معامل الارتباط سالبة فهذا يعني ان الارتباط الخطي
a.طردي

b.عكسي
c.لا يوجد ارتباط
d.الارتباط ضعيف

التكرار المئوي للفئة الثانية في التوزيع هو
مركز الفئة
5
10
15
20
المجموع
التكرار
15
6
5
4
30


a.20%
b.30%
c.10%
d.70%

قيمة التباين للبيانات 6 , 6 ,6, 6 , 6
يساوي

a.5
b.6
c.0
d.4

تعرف على انها الفئة التي تحتوي المئين 80
a.الوسط الحسابي

b.الفئة المئينية
c.الفئة الوسيطية
d.المنوال

حسب البيانات التالية رتبة الوسيط هي :(54 ، 21،27 ، 90 ،1000 ،800 ، 300)
a.3.5
b.4
c.90
d.27

اتخاذ القرار في الاحصاء الاستقرائي يكون على الشكل
a.رفض او قبول الفرضية
b.التقدير
c.التعميم
d.جميع ما ذكر



ياليت لو كان عندي خطأ بـ شي تنبهوني لان المادة مو معاي :004:

[soonah]

مقياس التشتت الذي يعتمد على القيمة المطلقة هو

الجواب الانحراف المتوسط

[marosh]

نبي ترتيب لااسئله والاجوبه الله يعافيكم اخر امتحان والله يوفق الجميع

[آاـحان آاـشوق]

التكرار المئوي للفئة الثانية في التوزيع هو
مركز الفئة
5
10
15
20
المجموع
التكرار
15
6
5
4
30



a.20%

b.30%

c.10%

d.70%

قيمة التباين للبيانات 6 , 6 ,6, 6 , 6
يساوي


a.5

b.6

c.0

d.4


تعرف على انها الفئة التي تحتوي المئين 80

a.الوسط الحسابي

b.الفئة المئينية

c.الفئة الوسيطية

d.المنوال



حسب البيانات التالية رتبة الوسيط هي :(54 ، 21،27 ، 90 ،1000 ،800 ، 300)


a.3.5

b.4

c.90

d.27


وانا جيتكم بعد .. والله كنت بحضر من وقت بدري بس عندنا امطار غزيره
الله يجعلها سوقيا خير وبركه

[shumo5-.-]

الحان الله يحفظكم
و يحفظ اهلي يارب

[iskandar]

المقياس الذي يحسب من اخذ الجذر التربيعي الموجب للتباين هو

A.الانحراف المتوسط

B.الوسط الحسابي

C.المنوال

D.الانحراف المعياري




قيمة مركز الفئة الاولى في التوزيع السابق
http://store1.up-00.com/2014-11/1416144710951.png
A.4.5

B.4

C.5

D.7





اتخاذ القرار في الاحصاء الاستقرائي يكون على الشكل


A.رفض او قبول الفرضية

B.التقدير

C.التعميم

D.جميع ما ذكر



. إذا كانت اكبر مشاهدة هي (60) ومدى التوزيع يساوي (20) فان اصغر مشاهدة هي:


A.50

B.40

C.70

D.60





في حالة كانت البيانات المفرغة في توزيع تكراري من الاعداد ذات المنزلتين العشريتين فان وحدة الدقة لهذا التوزيع تكون

A.1

B.0.1

C.0.01

D.0.001






مقياس التشتت الذي يعتمد على اخذ مجموع الفرق الموجب بين القيم ووسطها الحسابي مقسوم على عدد البيانات


A.الانحراف المعياري


B.المدى

C.الانحراف المتوسط

D.معامل التغير






الاحصاء الاستقرائي هو العلم الذي يهتم بدراسة افراد

A.المجتمع

B.العينة

C.غير ذلك

D.جميع ما ذكر





قيمة الوسيط لهذا التوزيع تساوي


http://store1.up-00.com/2014-11/14161448011.png



A.9.573

B.13.375

C.10.625

D.12.625




الوسط الحسابي لهذا التوزيع يساوي تقريبا
http://store2.up-00.com/2014-11/1416144524781.png



A.12.67

B.9.67

C.8.67

D.11.67

[Modan]

حسب البيانات التالية رتبة الوسيط هي :(54 ، 21،27 ، 90 ،1000 ،800 ، 300)

a.3.5

b.4

c.90

d.27

------

البعض يقول الجواب 90 والبعض 4 لخبطت ايش الصح ؟ :(107):

[bronzih502]

جبت 9 وشي حلو بالنسبه لي طبعا جتني اسئله من هنا ونصها محلوله ونصها حليتها من عقلي وطلعت صح
اذا حابين انزل الاسئله ويا الاجوبه الصح بنزلها بس بدون الخيارات لاني ماعرفت انسخها ويا الخيارات

[اامي نبض قلبي]

ايه صح كذا احسن :)

[shumo5-.-]

^^

حبيبتي ياليت ترسلينها لنصور او تنزلينها نستفيد منها
ويمكن بعضها غير مكرره بصفحات الا قبل

وشكرا

[آاـحان آاـشوق]

من اكثر مقاييس النزعة المركزية استخداما في الدراسات

a.
التباين

b.
المنوال اجابة خطأ

c.
الوسط الحسابي

سامحوني ع التاخير الاتصال في النت ثقيل مرهـ

[HEBA ALHOWAIL]

حسب البيانات التالية رتبة الوسيط هي :(54 ، 21،27 ، 90 ،1000 ،800 ، 300)

a.3.5

b.4

c.90

d.27

------

البعض يقول الجواب 90 والبعض 4 لخبطت ايش الصح ؟ :(107):

انا حطيت 90 طلع غلط :24_asmilies-com::24_asmilies-com:

[نونامحمد]

طول الفئة في التوزيع التكراري تمثل في المدرج التكراري


a.التكرارات

b.عرض المستطيل

c.طول المستطيل

d.المدى
في حالة كانت البيانات المفرغة في توزيع تكراري من الاعداد ذات المنزلتين العشريتين فان وحدة الدقة لهذا التوزيع تكون

A.1

B.0.1

C.0.01

D.0.001

[alwaafi]

قيمة الانحراف المعياري للبيانات يساوي 6 , 6 ,6, 6 , 6

a.
5

b.
0 اجابة صحيحه
c.
3

d.
2
==============
إذا كانت اكبر مشاهدة هي (60) ومدى التوزيع يساوي (20) فان اصغر مشاهدة هي:

A.
50

b.
40 اجابة صحيحه

c.
70

d.
60
=============
اذا كانت قيم الانحرافات المعيارية لعينتين هما كما يلي s1 = 12 , s2 =8 فان تشتت البيانات اكثر في

a.
العينة الاولى

b.
العينة الثانية اجابة خطأ

c.
التشتت متساوي في العينتين

d.
لا يوجد تشتت في العينتين

=============

قيمة الربيع الاول ( q1 ) لهذا التوزيع هي

حدود الفئات

3 - 7

8 - 12

13 – 17

المجموع

التكرارات

5

8

7

20




a.
7.5

b.
6.5 اجابة خطأ

c.
2.5

d.
3.5
================
لدراسة أثر الطول على الوزن، فإن المتغير التابع هو

a.
الوزن اجابة صحيحه

b.
الطول
==============

من اكثر مقاييس النزعة المركزية استخداما في الدراسات

a.
التباين

b.
المنوال

c.
الوسط الحسابي اجابة صحيحه

d.
المدى
=============

قيمة المنوال للمشاهدات التالية 7,2,7,4,2,2,7 , 7، 3،3

a.
3 اجابة خطأ

b.
2

c.
4

d.
7

===========
قسم الاحصاء المسؤول عن اتخاذ القرار في اي دراسة هو

a.
الوصفي اجابة خطأ

b.
الاستقرائي

=============

اذا اردنا ان نقوم بدراسه عنوانها " نسبة نجاح عملية قلب في احد المستشفيات" فأن العينة المناسبة لهذه الدراسة هي:

A.
العشوائية البسيطة

b.
العنقودية

c.
المعيارية اجابة صحيحه

d.
المنتظمة
==========

تعرف على انها الفئة التي تحتوي المئين 80

a.
الوسط الحسابي

b.
الفئة المئينية اجابة صحيحه

c.
الفئة الوسيطية

d.
المنوال

[أنينه]

حسب البيانات التالية رتبة الوسيط هي :(54 ، 21،27 ، 90 ،1000 ،800 ، 300)

a.3.5

b.4

c.90

d.27

------

البعض يقول الجواب 90 والبعض 4 لخبطت ايش الصح ؟ :(107):



أهلين
أول شيء ترتبيهم تصآعديآ /
1000 ـ 800 ـ 300 ـ 90 ـ 54 ـ 27 ـ 21
بعدين تشطبي من آليمين وَ آليسآر ـــــ و آللي بقآ 90 صح ؟
بس هو قآل يبغآ آلرتبه ،
فـ تحسبي بيطلع بأي رتبه ! كذآ [ 1 ، 2 ، 3 ، 4 ]
وصلتي لـِــ 90 و رتبته [ 4 ]
إذآ آلجوآب 4 ، و بس ~

[shumo5-.-]

انا بجمع الاسئله و ارسلها لنصور

[Dr. nsroon]

لاحد يرسل لي شيء الرسائل ممتلئة :no:

نزلوها هنا وانا جالسه امر على الردود واجمعها اللحين :004:

[فايزمحمد الروقي]

هذي أجوبتي/وجبت6 من10

[عبدالله السليمان]

مركز الفئة

12

17

22

27

المجموع


التكرار

15

6

5

4

30


طول الفئة في التوزيع يساوي

a.

6

b.

5

c.

7

d.

[ANDALOSY]

بعض الأجوبه السابقة فيها اخطاء اللي بيحل لا يستعجل لأن الجميع مو متأكد
أنا أخذت 8 من 10 لأول مشاركة

كيف ننسخ المسائل اللي فيها جداول ما قدرت انسخها ؟

[ghada.k]

السلام عليكم ورحمة الله وبركاته

هذا النموذج الي جاني

لدراسة أثر الطول على الوزن، فإن المتغير التابع هو


الجواب : الوزن


حسب البيانات التالية يكون مدى البيانات يساوي( 67 ، 40،2 ، 50 ، 13 ،8 ، 30)


الجواب:65


قيمة الوسيط لهذا التوزيع تساوي
حدود الفئات
3 - 7
8 - 12
13 – 17
المجموع
التكرارات
5
8
7
20


الجواب: 10.625


الاحصاء الاستقرائي هو العلم الذي يهتم بدراسة افراد


اخترت العينه صار الجواب خطاء


مقياس احصائي اثناء حسابة لا بد من ترتيب البيانات ترتيبا تصاعديا او تنازليا


الجواب: الوسيط


من طرق عرض البيانات المفردة


الجواب : الخط المنحني


المعامل الذي يسمى بمعامل ارتباط الرتب


الجواب: سبيرمان


مقياس التشتت الذي يعتمد على اخذ مجموع الفرق الموجب بين القيم ووسطها الحسابي مقسوم على عدد البيانات


الجوابب : الانحراف المتوسط


هو القيمة التي تقسم البيانات المرتبة ترتيبا تصاعديا او تنازليا الى قسمين بحيث يسبقها ربع البيانات ويليها ثلاثة ارباع البيانات

ماعرفت جوابه خطاء علي


عندما تكون قيمة معامل الارتباط بين قيم x و قيم y هي0.25 - فان ذلك يعني ان قوة الارتباط الخطي

ضعيف سالب

[ghada.k]

السلام عليكم ورحمة الله وبركاته

هذا النموذج الي جاني

لدراسة أثر الطول على الوزن، فإن المتغير التابع هو


الجواب : الوزن


حسب البيانات التالية يكون مدى البيانات يساوي( 67 ، 40،2 ، 50 ،13 ،8 ، 30)


الجواب:65


قيمة الوسيط لهذا التوزيع تساوي
حدود الفئات
3 - 7
8 - 12
13 – 17
المجموع
التكرارات
5
8
7
20


الجواب: 10.625


الاحصاء الاستقرائي هو العلم الذي يهتم بدراسة افراد


اخترت العينه صار الجواب خطاء


مقياس احصائي اثناء حسابة لا بد من ترتيب البيانات ترتيبا تصاعديا او تنازليا


الجواب: الوسيط


من طرق عرض البيانات المفردة


الجواب : الخط المنحني


المعامل الذي يسمى بمعامل ارتباط الرتب


الجواب: سبيرمان


مقياس التشتت الذي يعتمد على اخذ مجموع الفرق الموجب بين القيم ووسطها الحسابي مقسوم على عدد البيانات


الجوابب : الانحراف المتوسط


هو القيمة التي تقسم البيانات المرتبة ترتيبا تصاعديا او تنازليا الى قسمين بحيث يسبقها ربع البيانات ويليها ثلاثة ارباع البيانات

ماعرفت جوابه خطاء علي


عندما تكون قيمة معامل الارتباط بين قيم x و قيم y هي0.25 - فان ذلك يعني ان قوة الارتباط الخطي

ضعيف سالب

[emowo]

1 درجة من 1 درجة




اذا كانت y' = 0.6 + 0.8 x معادلة خط الانحدار y على x وكان الوسط الحسابي لقيم x يساوي 9 فان قيمة الوسط الحسابي لقيم y يساوي


السؤال 2


1 درجة من 1 درجة




مجموعة جزئية من مجتمع الدراسة يتم اختيارها بحيث تكون ممثلة للمجتمع تمثيل صحيح هي


السؤال 3


0 درجة من 1 درجة




حسب البيانات التالية يكون مدى البيانات يساوي( 67 ، 40،2 ، 50 ، 13 ،8 ، 30)



السؤال 4


0 درجة من 1 درجة




مقياس احصائي اثناء حسابة لا بد من ترتيب البيانات ترتيبا تصاعديا او تنازليا


السؤال 5


0 درجة من 1 درجة




تعرف على انها الفئة التي تحتوي المئين 80


السؤال 6


1 درجة من 1 درجة




اذا اردنا ان نقوم بدراسه عنوانها " مدى جودة الطعام الذي يقدمه مطعم جامعة الدمام" فأن العينة المناسبة لهذه الدراسة هي:



السؤال 7


1 درجة من 1 درجة




حسب البيانات التالية رتبة الوسيط هي :( 54 ، 21،27 ، 90 ، 1000 ،800 ، 300)



السؤال 8


1 درجة من 1 درجة




طول الفئة في التوزيع التكراري تمثل في المدرج التكراري



السؤال 9


0 درجة من 1 درجة




عند بناء التوزيع التكراراي نحتاج ايجاد طول الفئة فأذا كان عدد الفئات 5 وكان المدى للبيانات هو 36 فأن طول الفئة يكون


السؤال 10


0 درجة من 1 درجة




في حالة كانت البيانات المفرغة في توزيع تكراري من الاعداد ذات المنزلتين العشريتين فان وحدة الدقة لهذا التوزيع تكون




جبت 5 من 10 اعتذر ما امداني اجيبها مع الخيرات

[alwaafi]

اذا كان الحد الادنى لفئة ما 20 والحد الاعلى لنفس الفئة 25 فان طول الفئة هو

A.
5 اجابة خاطئة

B.
6

C.
4

D.
7
============
في دراسة كان حجم المجتمع N = 3000 , فأذا اردنا سحب عينة حجمها n = 30 بطريقة العينة الطبقية. فاذا قسمنا المجتمع الى عدة مجتمعات اصغر. وعلمنا انة كان حجم احد المجتمعات المقسمة 400 فأن حجم العينة المسحوبة من هذا المجتمع تساوي

A.
3

B.
4 اجابة صحيحة

C.
6

D.
9
===========

في توزيع تكراري اذاكان طول الفئة يساوي 6 وعدد الفئات يساوي 5 فأن المدى لهذا التوزيع

A.
30 اجابة صحيحه

B.
25

C.
35

D.
20
=================


قيمة التكرار النسبي للفئة الثانية لهذا التوزيع يساوي

حدود الفئات

3 - 7

8 - 12

13 – 17

المجموع

التكرارات

10

4

6

20


A.
0.3

B.
0.1 اجابة خاطئة

C.
0.5

D.
0.2
==============

هو القيمة التي تقسم البيانات المرتبة ترتيبا تصاعديا او تنازليا الى قسمين بحيث يسبقها ربع البيانات ويليها ثلاثة ارباع البيانات

A.
الربيع الثالث اجابة خاطئة

B.
الوسيط

C.
المئين الخامس والعشرون

D.
العشير الرابع

=============

علم الاحصاء يهتم

A.
جمع البيانات

B.
عرض البيانات

C.
اتخاذ القرار بناءا على التحليل

D.
جميع ما ذكر اجابة صحيحه
=============

[اامي نبض قلبي]

مساء الخير جميعا

أخت نصرون ولا عليك أمر اذا تنزلين الأسئلة اللي تم جمعها مع اجوبتها في رد الإجابات أول بآول عشان مايصير تأخير




ايه صح كذا احسن:smile::(204):

[نجيب]

السلام عليكم

على الجمييع تنزيل الجواب والحل الصحيح لإختصار الوقت والجهد وتحديد باللون الأحمر الجواب الصحيح


شاكرين ومقدرين تعاونا مع بعض

[ميم']

سؤال 1

الوسط الحسابي لهذا التوزيع يساوي تقريبا
مركز الفئة
5
10
15
20
المجموع
التكرار
15
6
5
4
30



a. 12.67

b67. 9.

c. 8.67

d. 11.67


سؤال 2

لدراسة أثر الطول على الوزن، فإن المتغير التابع هو


a. الوزن

b. الطول



سؤال 3

مقياس النزعة المركزية الذي يعتمد على نسبة عدد البيانات التي اصغر منه ونسبة البيانات التي قيمتها اكبر منه هو

a. المئين 80

b. الربيع الثالث

c. العشير الخامس

d. جميع ما ذكر سابقا



لسؤال 4

في حالة كانت البيانات المفرغة في توزيع تكراري من الاعداد ذات المنزلتين العشريتين فان وحدة الدقة لهذا التوزيع تكون

a. 1

b. 0.1

c. 0.01

d. 0.001



سؤال 5

من صفات العلاقة الخطية التامة بين متغيرين أنها من الممكن أن تكون

a. طردية

b. عكسية

c. جميع ما ذكر سابقا


سؤال 6

. إذا كانت اكبر مشاهدة هي (60) ومدى التوزيع يساوي (20) فان اصغر مشاهدة هي:


a. 50

b. 40

c. 70

d. 60



لسؤال 7

1 درجة من 1 درجة




من طرق عرض البيانات المفردة


الخط المنحنى





السلام عليكم هذي محاولتي الاولى وجبت 7 من 10

وحطيت لكم الاسئله اللي حليتها صح

موفقين يا رب (:rose:)

[آاـحان آاـشوق]

هو القيمة التي تقسم البيانات المرتبة ترتيبا تصاعديا او تنازليا الى قسمين بحيث يسبقها ربع البيانات ويليها ثلاثة ارباع البيانات

الربيع الاول

ماجبتو الخيارات واذا هذا موجود فاكيد صح ان شاء الله

[jemo]

الله يساعد الجميع وبالتوفيق

[ازهار الربيع]

مقياس النزعة المركزية الذي يعتمد على نسبة عدد البيانات التي اصغر منه ونسبة البيانات التي قيمتها اكبر منه هو

a. المئين 80

b. الربيع الثالث

c. العشير الخامس

d. جميع ما ذكر سابقا

[cat]

السؤال 8 : الانحراف المتوسط والتباين يعتمدان اعتماد كلي في حسابتهما على
الوسيط
الوسط الحسابي
المنوال
الانحراف المعياري

الاجابه الانحراف المعياري بس بدي حدا يأكد على اجابتي هل هي صحيحه او لا من المحاضره السابعه
لا د نصورن مو حاطه الاجابه

[آاـحان آاـشوق]

هو القيمة التي تقسم البيانات المرتبة ترتيبا تصاعديا او تنازليا الى قسمين بحيث يسبقها ربع البيانات ويليها ثلاثة ارباع البيانات

المئين الخامس والعشرون

[ازهار الربيع]

حلي b لكن اجابتي خطأ

[reem_kaizen]

ليش ماتخلون الاسئلة بالصفحة الاولى عشان يمديناا نرجع لها بسهولة ؟

[bronzih502]

وهاذي اسلتي مع اجوبتها استفيدو بس انتبااااااااااااااااااه في سوال واحد غلط



السؤال 1
1 درجة من 1 درجة
اذا كانت قيمة معامل الارتباط سالبة فهذا يعني ان الارتباط الخطي

عكسي الاجابه
السؤال 2
1 درجة من 1 درجة
عندما تكون قيمة معامل الارتباط بين قيم x و قيم y هي0.25 - فان ذلك يعني ان قوة الارتباط الخطي

ضعيف سالب الاجابه
السؤال 3
0 درجة من 1 درجة
عند بناء التوزيع التكراراي نحتاج ايجاد طول الفئة فأذا كان عدد الفئات 5 وكان المدى للبيانات هو 36 فأن طول الفئة يكون

هنا حطيت الاجابه 7 وخطأ لحد يختارها
السؤال 4
1 درجة من 1 درجة
المنوال التقريبي لهذا التوزيع هو

مركز الفئة

5

10

15

20

المجموع

التكرار

15

6

5

4

30

هاذا يكون جدول والخيارات الالاجابه تكون 5
السؤال 5
1 درجة من 1 درجة
إذا كان الوسط الحسابي لعشر قيم يساوي 20؛ فإن مجموع القيم العشرة يساوي
=200
السؤال 6
1 درجة من 1 درجة
اتخاذ القرار في الاحصاء الاستقرائي يكون على الشكل

جميع ماذكر
السؤال 7
1 درجة من 1 درجة
قيمة التكرار النسبي للفئة الثانية لهذا التوزيع يساوي

حدود الفئات

3 - 7

8 - 12

13 – 17

المجموع

التكرارات

10

4

6

20

2.0
السؤال 8
1 درجة من 1 درجة
. إذا كانت اكبر مشاهدة هي (60) ومدى التوزيع يساوي (20) فان اصغر مشاهدة هي:
40

السؤال 9
1 درجة من 1 درجة
المقياس الاحصائي الذي يتأثر سريع بالقيم الشاذه هو
الوسيط الحسابي
السؤال 10
1 درجة من 1 درجة
قيمة المنوال للمشاهدات التالية 7,2,7,4,2,2,7 , 7، 3،3
الاجابه 7

سوري ع التاخير وهاذي اسئلتي اتمنى افدتكم

[ميم']

مقياس النزعة المركزية الذي يعتمد على نسبة عدد البيانات التي اصغر منه ونسبة البيانات التي قيمتها اكبر منه هو

a. المئين 80

b. الربيع الثالث

c. العشير الخامس

d. جميع ما ذكر سابقا


جميع ما ذكر

[ANDALOSY]

ما شفت كل الردود بس بنزل بعض الاسئلة اللي ما تكررت او جوابها غلط

- قسم الاحصاء المسؤول عن اتخاذ القرار في اي دراسة هو

الجواب : الإستقرائي

-
مقياس النزعة المركزية الذي يعتمد على نسبة عدد البيانات التي اصغر منه ونسبة البيانات التي قيمتها اكبر منه هو

الجواب : جميع ما ذكر

- مجموعة جزئية من مجتمع الدراسة يتم اختيارها بحيث تكون ممثلة للمجتمع تمثيل صحيح هي

الجواب : العينة

واعتذر إذا في شيء منها مكرر


في سؤال تكرر بأكثر من رد وأعتقد بعضنا أخذ نفس الجواب
بس للأسف أتضح أن الجواب اللي تم إختياره غلط إلي هو :

مقياس النزعة المركزية الذي لا يتأثر بالقيم الشاذه هو

[soonah]

النموذج الثاني ------------ الاجوبه الصحيحه بالاحمر جبت 7 / 10 شكلي معلقه على السبعه هههههه -_-
السؤال 1
اذا كانت y' = 0.6 + 0.8 x معادلة خط الانحدار y على x وكان الوسط الحسابي لقيم x يساوي 9 فان قيمة الوسط الحسابي لقيم y يساوي

a. 8.4

b. 7.8

c. 4.6

d. 8.7

السؤال 2
مقياس التشتت الذي يعتمد على القيمة المطلقة هو

a. المدى

b. التباين

c. الانحراف المتوسط

d. الانحراف المعياري

السؤال 3 ماعرفت الحل
قيمة الانحراف المتوسط للبيانات 8 , 7 ,9, 7 , 4 يساوي


a. 1.5

b. 7

c. 1

d. 1.2

السؤال 4 ماعرفت الجواب
قيمة التكرار النسبي للفئة الثانية لهذا التوزيع يساوي
حدود الفئات 3 - 7 8 - 12 13 – 17 المجموع
التكرارات 10 4 6 20

a. 0.3

b. 0.1

c. 0.5

d. 0.2

1 درجات

•
• السؤال 5
• اذا اردنا ان نقوم بدراسه عنوانها " مدى جودة الطعام الذي يقدمه مطعم جامعة الدمام" فأن العينة المناسبة لهذه الدراسة هي:

A. العشوائية البسيطة

b. العنقودية

c. المنتظمة

d. المعيارية

السؤال 6
الانحراف المتوسط والتباين يعتمدان اعتماد كلي في حسابتهما على

a. الوسيط

b. الوسط الحسابي

c. المنوال

d. الانحراف المعياري


السؤال 7
من طرق عرض البيانات في توزيع تكراري

a. الخط المنكسر

b. المضلع التكراري

c. الدائرة

d. الخط المنحني

السؤال 8
مجموعة جزئية من مجتمع الدراسة يتم اختيارها بحيث تكون ممثلة للمجتمع تمثيل صحيح هي

a. المجتمع

b. العينة

c. تحليل النتائج واتخاذ القرار المناسب

d. الاحصاء الوصفي

السؤال 9
إذا كان الوسط الحسابي لعشر قيم يساوي 20؛ فإن مجموع القيم العشرة يساوي

a. 400

b. 200

c. 300

d. 350


السؤال 10
. الفت جواب

0 درجة من 1 درجة



قيمة التباين للبيانات 6 , 6 ,6, 6 , 6

يساوي اخترت رقم 5 طبعا خطا

[اامي نبض قلبي]

ليش ماتخلون الاسئلة بالصفحة الاولى عشان يمديناا نرجع لها بسهولة ؟




اي صح عسان نوصل لها بسهوله:mh12:
اصلا الاختبار شكله يخوف :Cry111:
وخايفه حتى ادخل لو تكون باول صفحه وبالاجابات الصحيحه
كذا يسهل علينا مراجعتها:verycute:

[أنينه]

السؤال 8 : الانحراف المتوسط والتباين يعتمدان اعتماد كلي في حسابتهما على
الوسيط
الوسط الحسابي
المنوال
الانحراف المعياري

الاجابه الانحراف المعياري بس بدي حدا يأكد على اجابتي هل هي صحيحه او لا من المحاضره السابعه
لا د نصورن مو حاطه الاجابه


أهلين ،
أعتقد آلإجآبة : ـآلوسط آلحسآبي ،
؛ لأن أول مآ تبدئي قآنون آلإنحرآف آلمتوسط أو آلتبآين تبدئي بإستخرآج ـآلوسط ـآلحسآبي .
أي ـآلــ [ إكس بآر ] .

[soonah]

السؤال 6 : مقياس التشتت الذي يعتمد على القيمة المطلقة هو الجواب الصحيح الانحراف المتوسط


نصرون غير الجواب الي هذ االجواب انتي مختاره غلط عزيزتي ياليت تصحي الحل غلاتي

[shumo5-.-]

حلي b لكن اجابتي خطأ

هلا حبيبتي الحل من الصفحه الاولى للموضوع او الحل منك
او احد جاوبك

وشكرا لك :love080:

[SHI5H]

الاختبار والله صعب الله يوفقنا جميع :Cry111:

[آاـحان آاـشوق]

قيمة التكرار النسبي للفئة الثانية لهذا التوزيع يساوي

حدود الفئات

3 - 7

8 - 12

13 – 17

المجموع

التكرارات

10

4

6

20


a.
0.3

b.
0.1 اجابة خاطئة

c.
0.5

d.
0.2
==============

[bronzih502]

السؤال 5 : اتخاذ القرار في الاحصاء الاستقرائي يكون على الشكل
رفض او قبول الفرضية
التقدير
التعميم
جميع ما ذكر

نصروووون هنا باالصفحه الاولى هاذا حاطتيه غلط الاجابه جميع ماذكر ياغناتي انا حالته ومتاكده

[shumo5-.-]

اي صح عسان نوصل لها بسهوله:mh12:
اصلا الاختبار شكله يخوف :cry111:
وخايفه حتى ادخل لو تكون باول صفحه وبالاجابات الصحيحه
كذا يسهل علينا مراجعتها:verycute:

عزيزاتي نصور ما تقصر قاعده تحط الاسئله بصفحه
انصحكم ما تدخلون لين تكتمل الاسئله و تحقق من صحتها

نصور اي مساعده انا فيه حبيبتي لان وحدك ما راح تقدرين و تخلصين :106:

[نجيب]

د نصرون الترتيب والسرعه والتحديد والأهم التأكد من الحلول من الاشخاص

[ANDALOSY]

ملاحظة :

في سؤال ممكن يتكرر معكم أو تتسرعون وتختارون جواب لسؤال مشابه له

السؤالين :

السؤال 4
1 درجة من 1 درجة
المقياس الاحصائي الذي يتأثر سريع بالقيم الشاذه هو

وهذا مشابهه للي ما ينتبه بالبحث عن الجواب ممكن يغلط وياخذ جواب اللي فوق

السؤال 10
0 درجة من 1 درجة
مقياس النزعة المركزية الذي لا يتأثر بالقيم الشاذه هو


جواب الأول الصحيح هو :

الوسط الحسابي ( وللعلم هذا الخيار موجود من ضمن خيارات السؤال الثاني المشابه ) فأنتبهوا

[alwaafi]

حسب البيانات التالية رتبة الوسيط هي :( 54 ، 21،27 ، 90 ، 1000 ،800 ، 300)

a.
3.5

b.
4

c.
90 اجابة خطأ

d.
27 اجابة خطأ

===============
الاحصاء الاستقرائي هو العلم الذي يهتم بدراسة افراد

a.
المجتمع اجابة صحيحة

b.
العينة

c.
غير ذلك

d.
جميع ما ذكر

==============
عند تمثيل المضلع التكراري نعيين على المحور الافقي

a.
الفئات الفعلية

b.
مراكز الفئات

c.
الحدود الفعلية العليا

d.
التكرارات اجابة خطأ

[اامي نبض قلبي]

عزيزاتي نصور ما تقصر قاعده تحط الاسئله بصفحه
انصحكم ما تدخلون لين تكتمل الاسئله و تحقق من صحتها

نصور اي مساعده انا فيه حبيبتي لان وحدك ما راح تقدرين و تخلصين :106:



ادري ماتقصرون الله يوفقكم جميا::smile:

[shumo5-.-]

ملاحظة المشرفة : تمنع المداخلات اثناء الحل

[emowo]

السؤال 1

قيمة التكرار النسبي للفئة الثانية لهذا التوزيع يساوي
حدود الفئات
3 - 7
8 - 12
13 – 17
المجموع
التكرارات
10
4
6
20


A. 0.3

B. 0.1

C. 0.5

D. 0.2




قيمة المدي للتوزيع التالي هي
حدود الفئات
3 - 7
8 - 12
13 – 17
المجموع
التكرارات
5
8
3
16


A. 12

B. 15

C. 20

D. 8

هنا غيرت الحل الى 15 وهو الجواب الصحيح
قيمة الربيع الاول ( Q1 ) لهذا التوزيع هي حدود الفئات
3 - 7
8 - 12
13 – 17
المجموع
التكرارات
5
8
7
20


A. 7.5

B. 6.5

C. 2.5

D. 3.5


لدراسة أثر الطول على الوزن، فإن المتغير التابع هو
A. الوزن

B. الطول


معامل التغير يعتمد في حسابة على مقياسين هما

A. الوسط الحسابي والمدى

B. الانحراف المعياري والوسط الحسابي

C. الوسط الحسابي والتباين

D. جميع ما ذكر


السؤال 6

في حالة كانت البيانات المفرغة في توزيع تكراري من الاعداد ذات المنزلتين العشريتين فان وحدة الدقة لهذا التوزيع تكون

A. 1

B. 0.1

C. 0.01

D. 0.001



السؤال 7

المقياس الاحصائي الذي يتأثر سريع بالقيم الشاذه هو

A. المنوال

B. الوسيط

C. الوسط الحسابي

D. الربيع الثالث


لسؤال 8

من صفات العلاقة الخطية التامة بين متغيرين أنها من الممكن أن تكون

A. طردية

B. عكسية
جميع ما ذكر هو الجواب الصحيح



التكرار التراكمي للفئة الثالثة في التوزيع التالي هو
مركز الفئة
5
10
15
20
المجموع
التكرار
15
6
5
4
30



A. 15

B. 20

C. 26

D. 30

هنا الجواب 30 خطا وما اعرف الجواب الصحيح ايش
1 درجات
إذا كان الوسط الحسابي لعشر قيم يساوي 20؛ فإن مجموع القيم العشرة يساوي

A. 400

B. 200

C. 300

D. 350


1 درجات



السؤال 10 من 10
https://vle.ud.edu.sa/images/ci/ng/unsaved_changes.gif انقر فوق تقديم لإكمال هذا التقييم.

[♪`♡ ĸτмαи♚]

جهد عظيم تسوونه الله يوفقكم
ومايحرمكم الاجر مشكورين

ي جعلكم للجنه البارده

[marosh]

الاسئله الي جاتني منها بالمحاولتين ؟؟ بس ماصورتها نسختها
في دراسة كان حجم المجتمع N = 3000 , فأذا اردنا سحب عينة حجمها n = 30 بطريقة العينة الطبقية. فاذا قسمنا المجتمع الى عدة مجتمعات اصغر. وعلمنا انة كان حجم احد المجتمعات المقسمة 400 فأن حجم العينة المسحوبة من هذا المجتمع تساوي

B.
4 اجابة صحيحه

في توزيع تكراري اذاكان طول الفئة يساوي 6 وعدد الفئات يساوي 5 فأن المدى لهذا التوزيع
A.
30 اجابة صحيحه

علم الاحصاء يهتم ??.
جميع ما ذكر اجابة صحيحه
لدراسة أثر الطول على الوزن، فإن المتغير التابع
a. الوزن

مقياس النزعة المركزية الذي يعتمد على نسبة عدد البيانات التي اصغر منه ونسبة البيانات التي قيمتها اكبر منه ه
d. جميع ما ذكر سابقا في حالة كانت البيانات المفرغة في توزيع تكراري من الاعداد ذات المنزلتين العشريتين فان وحدة الدقة لهذا التوزيع تكون
c. 0.01
من صفات العلاقة الخطية التامة بين متغيرين أنها من الممكن أن تكون
c. جميع ما ذكر سابقا
إذا كانت اكبر مشاهدة هي (60) ومدى التوزيع يساوي (20) فان اصغر مشاهدة هي:
b. 40 من طرق عرض البيانات المفرد الجواب ,, الخط المنحني
السؤال : الانحراف المتوسط والتباين يعتمدان اعتماد كلي في حسابتهما على
الوسيط
الوسط الحسابي
المنوال
الانحراف المعياري = الاجابه اذا كانت قيمة معامل الارتباط سالبة فهذا يعني ان الارتباط الخطي
عكسي المقياس الاحصائي الذي يتأثر سريع بالقيم الشاذه هو
الوسيط الحسابي

[jemo]

قسم الاحصاء المسؤول عن اتخاذ القرار في اي دراسة هو

a. الوصفي

b. الاستقرائي


الجواب :الاستقرائي .الوصفي هو جواب خطاء
من طرق عرض البيانات في توزيع تكراري

a. الخط المنكسر

b. المضلع التكراري

c. الدائرة

d. الخط المنحني

الجواب :المضلع التكراري

علم الاحصاء يهتم

a. جمع البيانات

b. عرض البيانات

c. اتخاذ القرار بناءا على التحليل

d. جميع ما ذكر


الجواب :جميع ماذكر.


الانحراف المتوسط والتباين يعتمدان اعتماد كلي في حسابتهما على

a. الوسيط

b. الوسط الحسابي

c. المنوال

d. الانحراف المعياري


الجواب: الوسط الحسابي

اذا اردنا ان نقوم بدراسه عنوانها " مدى جودة الطعام الذي يقدمه مطعم جامعة الدمام" فأن العينة المناسبة لهذه الدراسة هي:


a. العشوائية البسيطة

b. العنقودية

c. المنتظمة

d. المعيارية


الجواب:المنظمة

[aldana89]

ايش الحل ؟؟؟
ذا كان الحد الادنى لفئة ما 20 والحد الاعلى لنفس الفئة 25 فان طول الفئة هو
a.
5

b.
6

c.
4

d.
7

[آاـحان آاـشوق]

اذا كان الحد الادنى لفئة ما 20 والحد الاعلى لنفس الفئة 25 فان طول الفئة هو

a.
5 اجابة خاطئة

b.
6

c.
4

d.
7

[emowo]

كانت علامتي 9 من 10

الاجوبه 1 ) 0.2

2) 15

3) 7.5

4) الوزن


5) الانحراف المعياري والوسيط الحسابي

6) 0.01

7) الوسيط الحسابي

8) جميع ما ذكر

9) ماعرفت الاجابه

10)200

[shumo5-.-]

ارجو عدم تشتيت
الا مو عارف يحل ولا يدخل و يجي يطلب الاجابه ينتظر لين تتجمع الاسئله

وشكرا

[soonah]

الاجوبه الصحيحه جمعتها من الردود

الاختبار الفصلي – مبادئ الاحصاء م1 ----- النموذج الاول

السؤال 1
طول المستطيلات في المدرج التكراري يمثل

A. التكرارات

B. المدى

C. طول الفئة

D. عدد الفئات

السؤال 3
عندما تكون قيمة معامل الارتباط بين قيم x و قيم y هي0.25 - فان ذلك يعني ان قوة الارتباط الخطي

A. ضعيف جدا سالب

B. ضعيف سالب

C. قوي جدا سالب

D. قوي سالب

السؤال 4
علم الاحصاء يهتم

A. جمع البيانات

B. عرض البيانات

C. اتخاذ القرار بناءا على التحليل

D. جميع ما ذكر

السؤال 5
قيمة المنوال للمشاهدات التالية 7,2,7,4,2,2,7 , 7، 3،3

A. 3

B. 2

C. 4

D. 7

1 درجات

•
• السؤال 6
• إذا كان الوسط الحسابي لعشر قيم يساوي 20؛ فإن مجموع القيم العشرة يساوي

A. 400

B. 200

C. 300

D. 350

السؤال 7
من طرق عرض البيانات في توزيع تكراري

A. الخط المنكسر

b المضلع التكراري

C. الدائرة

D. الخط المنحني

السؤال 8
احد المقاييس الاحصائية التالية من مقاييس النزعة المركزية وهو

A. معامل التغير

B. الوسيط

C. المدى

D. الانحراف المتوسط

1 درجات
السؤال 9 ممعامل التغير يعتمد في حسابة على مقياسين هما

A. الوسط الحسابي والمدى

B. الانحراف المعياري والوسط الحسابي

C. الوسط الحسابي والتباين

D. جميع ما ذكر


من طرق عرض البيانات في توزيع تكراري

B.
المضلع التكراري اجابة صحيحه
احد المقاييس الاحصائية التالية من مقاييس النزعة المركزية وهو

B.
الوسيط اجابة صحيحه
المقياس الاحصائي الذي يتأثر سريع بالقيم الشاذه هو
الوسط الحسابي اجابة صحيحه

معامل التغير يعتمد في حسابة على مقياسين هما
الانحراف المعياري والوسط الحسابي اجابة صحيحه
اذا كانت قيمة معامل الارتباط سالبة فهذا يعني ان الارتباط الخطي
عكسي اجابة صحيحه
اذا كانت Y' = 0.6 + 0.8 X معادلة خط الانحدار Y على X وكان الوسط الحسابي لقيم X يساوي 9 فان قيمة الوسط الحسابي لقيم Y يساوي

7.8 اجابة صحيحه

( نموذجي ) آجوبه صحيحه . .

1/ المدى المئيني لبيانات ما هو
D. P90 - P10
2/ في دراسة كان حجم المجتمع N = 3000 , فأذا اردنا سحب عينة حجمها n = 30 بطريقة العينة الطبقية. فاذا قسمنا المجتمع الى عدة مجتمعات اصغر. وعلمنا انة كان حجم احد المجتمعات المقسمة 400 فأن حجم العينة المسحوبة من هذا المجتمع تساوي
B. 4
2/ إذا كانت اكبر مشاهدة هي (60) ومدى التوزيع يساوي (20) فان اصغر مشاهدة هي:
B. 40
4/ من اكثر مقاييس النزعة المركزية استخداما في الدراسات
C. الوسط الحسابي
7/ من طرق عرض البيانات المفردة
D. المنحنى التكراري

[فاطمة الداوؤد]

طول الفئة في التوزيع التكراري تمثل في المدرج التكراري

a.
التكرارات

b.
عرض المستطيل

c.
طول المستطيل

d.
المدى

شنو الحل بسرعه

[Modan]

الانحراف المتوسط والتباين يعتمدان اعتماد كلي في حسابتهما على

a. الوسيط

b. الوسط الحسابي

c. المنوال

d. الانحراف المعياري


الجواب: الوسط الحسابي




متأكده مش الانحراف المعياري ؟ :(107):

[cat]

السؤال 31 : معامل التغير يعتمد في حسابة على مقياسين هما
الوسط الحسابي والمدى
الانحراف المعياري والوسط الحسابي
الوسط الحسابي والتباين
جميع ما ذكر

[turkish_92]

انتم لو تتركون السواليف وترتبون اجوبتكم كان كلنا جبنا عشره

[آاـحان آاـشوق]

عند تمثيل المضلع التكراري نعيين على المحور الافقي

a.
الفئات الفعلية

b.
مراكز الفئات

c.
الحدود الفعلية العليا

d.
التكرارات اجابة خطأ

[SiLvER|GuN]

احد يعرف اجابه هالسؤال مالقيته بين الصفحات ...


أقوى علاقة عكسية بين المتغيرين x و y هي الممثلة بقيمة معامل الارتباط التالية:

A.
-0.98

b.
-0.36

c.
-0.05

d.
-0.25

[shumo5-.-]

طول الفئة في التوزيع التكراري تمثل في المدرج التكراري

a.
التكرارات

b.
عرض المستطيل

c.
طول المستطيل

d.
المدى

شنو الحل بسرعه


سوال غير محلول في صفحه الاولى

ملاحظة
ارجع اكرر و ازيد الا ما يعرف لا يدخل و تضيع درجات
لعدم تشتيت بحل الاسئله المطروحه سابقا
اصبروح لين نخلص دفعه الا عندنا ممكن :007:

[shumo5-.-]

-

[alwaafi]

نعين على المحور الافقس في المدرج التكراري

a.
الحدود الفعلية العليا اجابة خطأ

b.
المدى

c.
الفئات الفعلية

d.
عدد الفئات
=============

اذا كان الحد الادنى لفئة ما 20 والحد الاعلى لنفس الفئة 25 فان طول الفئة هو

a.
5

b.
6 اجابة صحيحة

c.
4

d.
7
============

قيمة الربيع الاول ( q1 ) لهذا التوزيع هي

حدود الفئات

3 - 7

8 - 12

13 – 17

المجموع

التكرارات

5

8

7

20




a.
7.5

b.
6.5

c.
2.5 اجابة خطأ

d.
3.5

[SiLvER|GuN]

وهذا اخر سوال بعد يعني السوال الى فوق وذا بس الى مهم موجودين ولا حليتهم باقي


المنوال التقريبي لهذا التوزيع هو

مركز الفئة

5

10

15

20

المجموع

التكرار

15

6

5

4

30

a.
20

b.
15

c.
10

d.
5

[turkish_92]

السؤال 5 : اتخاذ القرار في الاحصاء الاستقرائي يكون على الشكل
رفض او قبول الفرضية
التقدير
التعميم
جميع ما ذكر

هذا الجواب خاطيء ..

[Hussain Abbas]

جاوبت وأخذت في أول محاولة 8 من 10 :

وهذي الأسئلة اللي طلعت صح معاي:

السؤال 1

. الحدان الفعليان للفئة الثالثة في هذا التوزيع هي

حدود الفئات


3 - 7


8 - 12


13 – 17


المجموع

التكرارات


5


8


3


16

b. 12.5-17.5

---------------
السؤال الثاني
قيمة الربيع الاول ( q1 ) لهذا التوزيع هي

حدود الفئات


3 - 7


8 - 12


13 – 17


المجموع

التكرارات


5


8


7


20


a. 7.5

------------
السؤال 3

قيمة المدي للتوزيع التالي هي



حدود الفئات


3 - 7


8 - 12


13 – 17


المجموع

التكرارات


5


8


3


16


b. 15


-0--------------

السؤال 4

في توزيع تكراري اذاكان طول الفئة يساوي 6 وعدد الفئات يساوي 5 فأن المدى لهذا التوزيع
a. 30

-----------------

السؤال 5

المعامل الذي يسمى بمعامل ارتباط الرتب

c. معامل ارتبط سبيرمان

-----------------
السؤال السادس
عند تمثيل المضلع التكراري نعيين على المحور الافقي

b. مراكز الفئات

-=---------------

السؤال 7

احد المقاييس الاحصائية التالية من مقاييس النزعة المركزية وهو
b. الوسيط

-------------
--------------
السؤال 10

الاحصاء الاستقرائي هو العلم الذي يهتم بدراسة افراد
a. المجتمع

[الملح وزاد]

لو سمحتو ضاعت محاولاتي وسبب الاجوبه الناقصه مافي احد حل كامل؟؟

[Hussain Abbas]

بارجع أحاول أحل المحاولة الثانية بعد ساعة يمكن تتجمع نماذج أكثر

[bronzih502]

وهذا اخر سوال بعد يعني السوال الى فوق وذا بس الى مهم موجودين ولا حليتهم باقي


المنوال التقريبي لهذا التوزيع هو

مركز الفئة
5

10

15

20

المجموع

التكرار

15

6

5

4

30

a.
20

b.
15

c.
10

d.
5

موجود بين الصفحات الاجابه 5:(107):

[Dr. nsroon]

كملوا سوالفكم براحتكم وانا بجمع واعدل :biggrin:
توني بصفحة 6 :sm1:
لذلك اتمنى من اللي مو مذاكر ما يستعجل ويدخل
تونا ما جمعنا كل الاسئلة ولا جمعنا كل الاجابات الصحيحة
بعض الاسئلة نزلت مش محلولة وحليتها حسب معلومات مصدية من سنتين ونص
لاحضوا انها مصدية يعني مش كلها صحيحه لاحد يعتمد على حل الصفحة الاولى
الا اذا ارسلت تنبيه لمشتركين القسم


وشكرا :biggrin:

[shumo5-.-]

السؤال 5 : اتخاذ القرار في الاحصاء الاستقرائي يكون على الشكل
رفض او قبول الفرضية
التقدير
التعميم
جميع ما ذكر



هذا الجواب خاطيء ..




طيب اذا تعرف الاجابه علمنا او اي احد

تنبيه
للجميع
نصور على هذا سوال بصفحه الاولى
يتم تعديل

وشكرا:love080:

[Dr. nsroon]

طيب اذا تعرف الاجابه علمنا او اي احد

تنبيه
للجميع
نصور على هذا سوال بصفحه الاولى
يتم تعديل

وشكرا:love080:

نصرون موب نصور :41jg:

[shumo5-.-]

لو سمحتو ضاعت محاولاتي وسبب الاجوبه الناقصه مافي احد حل كامل؟؟


عزيزتي انتظري الدنيا مو طايره صبرك
صفحه الاولى غير معتمده الى الان

وشكرا:love080:

[فايزمحمد الروقي]

ملاحظة المشرفة : تمنع المداخلات وقت الحل

[bronzih502]

هههه ياجماعه اجابته جميع ماذكر

[SiLvER|GuN]

موجود بين الصفحات الاجابه 5:(107):

لا مهو فيه

[shumo5-.-]

ملاحظة المشرفة : تمنع المداخلات وقت الحل

[turkish_92]

طيب اذا تعرف الاجابه علمنا او اي احد

تنبيه
للجميع
نصور على هذا سوال بصفحه الاولى
يتم تعديل

وشكرا:love080:

والله ودي اتفلسف بس جبت خمسه عشان كذا بنطم لين تحطون الاجوبه :hhheeeart4::sm1:

[bronzih502]

تبون اجيب اسئله نصرون ولا اللي عندك كافيك لحد الان:d

[ANDALOSY]

لو سمحتو ضاعت محاولاتي وسبب الاجوبه الناقصه مافي احد حل كامل؟؟

كيف استخدمتي كل محاولاتك وحنا ما بعد خلصنا ؟
د. نصرون تجمع ما بعد خلصت والأجوبه ما اكتملت
المحاضرة المباشرة اخرتنا واجد

والمباراة بعد شوي :017:

[shumo5-.-]

ملاحظة المشرفة : وقت الحل تمنع المداخلات والمحادثات الجانبية

[آاـحان آاـشوق]

طول الفئة في التوزيع التكراري تمثل في المدرج التكراري

a.
التكرارات

b.
عرض المستطيل

c.
طول المستطيل

d.
المدى

[SiLvER|GuN]

معد بقي لي الا 9 دقايق استاذه نصور هههه اذا ما عليكي امر جددي الصفحه على ما تكملين باقي الصفحات


احد يعرف اجابه هالسؤال مالقيته بين الصفحات ...


أقوى علاقة عكسية بين المتغيرين x و y هي الممثلة بقيمة معامل الارتباط التالية:

A.
-0.98

b.
-0.36

c.
-0.05

d.
-0.25



---------




المنوال التقريبي لهذا التوزيع هو

مركز الفئة

5

10

15

20

المجموع

التكرار

15

6

5

4

30

a.
20

b.
15

c.
10

d.
5


الى يعرف لا يبخل علي الله يسعدكم

[M7M7]

معامل التغير يعتمد في حسابة على مقياسين هما

a.
الوسط الحسابي والمدى

b.
الانحراف المعياري والوسط الحسابي

c.
الوسط الحسابي والتباين

d.
جميع ما ذكر


وش الجواب

[فايزمحمد الروقي]

ملاحظة المشرفة : وقت الحل تمنع المداخلات والمحادثات الجانبية

[emowo]

نعين على المحور الافقس في المدرج التكراري

a. الحدود الفعلية العليا

b. المدى

c. الفئات الفعلية

d. عدد الفئات




احد يفيدني بالجواب هذي اخر محاوله لي نزلت لكم من قبل محاولتين

[jooke]

الله يعطيكم العافيه جميعاً
مجهود تشكرون عليه
:love080:

[shumo5-.-]

ملاحظة المشرفة : تمنع المداخلات وقت الحل

[بدون اسم20]

السؤال 10

قيمة التكرار النسبي للفئة الثانية لهذا التوزيع يساوي
حدود الفئات
3 - 7
8 - 12
13 – 17
المجموع
التكرارات
10
4
6
20


a. 0.3

b. 0.1

c. 0.5

d.
0.2

الاجابه d

[bronzih502]

معد بقي لي الا 9 دقايق استاذه نصور هههه اذا ما عليكي امر جددي الصفحه على ما تكملين باقي الصفحات


احد يعرف اجابه هالسؤال مالقيته بين الصفحات ...


أقوى علاقة عكسية بين المتغيرين x و y هي الممثلة بقيمة معامل الارتباط التالية:

A.
-0.98

b.
-0.36

c.
-0.05

d.
-0.25



---------




المنوال التقريبي لهذا التوزيع هو

مركز الفئة

5

10

15

20

المجموع

التكرار

15

6

5

4

30

a.
20

b.
15

c.
10

d.
5


الى يعرف لا يبخل علي الله يسعدكم


اول سؤال غريب مامر علي الا منك وماعرفه ثاني اجابه الله يسعدك هي ال 5

[shumo5-.-]

ملاحظة المشرفة : جالسة تسببين ازعاج وفوضى للجميع ، اتمنى توقفي

[moayad114]

الانحراف المتوسط والتباين يعتمدان اعتماد كلي في حسابتهما على

a. الوسيط

b. الوسط الحسابي

c. المنوال

d. الانحراف المعياري
ويش الجواب لأنه غير محلول في الأعلى

[fatoXm]

الحل الصحيح لي :

من اكثر مقاييس النزعة المركزية استخداما في الدراسات

الوسط الحسابي

مقياس النزعة المركزية الذي لا يتأثر بالقيم الشاذه هو

الوسيط

مقياس احصائي اثناء حسابة لا بد من ترتيب البيانات ترتيبا تصاعديا او تنازليا

الوسيط

67 هو 40،2 ، 50 ، 13 ،8 ، 30 الوسط الحسابي للبيانات التالية

30

احد المقاييس الاحصائية التالية من مقاييس النزعة المركزية وهو

الوسيط

إذا كان الوسط الحسابي لعشر قيم يساوي 20 فإن مجموع القيم العشرة تساوي

200




الاحصاء الاستقراني هو العلم الذي يهتم بدراسة افراد

المجتمع



قيمة الوسيط لهذا التوزيع تساوي
حدود الفئات
3 - 7
8 - 12
13 – 17
المجموع
التكرارات
5
8
7
20



7.5



وبالتوفيق للجميع :rose:

[M7M7]

اذا كانت y' = 0.6 + 0.8 x معادلة خط الانحدار y على x وكان الوسط الحسابي لقيم x يساوي 9 فان قيمة الوسط الحسابي لقيم y يساوي

a.
8.4

b.
7.8

c.
4.6

d.
8.7

[Dr. nsroon]

تبون اجيب اسئله نصرون ولا اللي عندك كافيك لحد الان:d

جيبي اسئلة اكيد :icon120::love080:

اي احد مذاكر يدخل ويجيب اسئلته واجوبته :love080::rose:


شموخ لو سمحتي نصرون موب نصور

[فايزمحمد الروقي]

ملاحظة المشرفة : تمنع المداخلات وقت الحل .. التنبيه الاخير

[shumo5-.-]

ملاحظة المشرفة : اخذتي تقييم احمر :119:

[حسونه الحسون]

مساء الخير ,, حبيت أقول لكم ترا بعض الاسئله مالها اجوبه اشلون .. ياليت تفيدوناnull

[moayad114]

المدى المئيني لبيانات ما هو

a. Q3-q1

b. D9-d2

c. P90 - p20

d. P90 - p10

مالحل ؟؟

[SiLvER|GuN]

يلا عوافي يعطيكم العافيه اخذت 9 من 10 , ومشكوره يا bronzih502 حليت الى قلتي عليه طلعت صح , موفق للجميع

[آاـحان آاـشوق]

معد بقي لي الا 9 دقايق استاذه نصور هههه اذا ما عليكي امر جددي الصفحه على ما تكملين باقي الصفحات


احد يعرف اجابه هالسؤال مالقيته بين الصفحات ...


أقوى علاقة عكسية بين المتغيرين x و y هي الممثلة بقيمة معامل الارتباط التالية:

A.
-0.98 اتوقع انه صحيح

b.
-0.36

c.
-0.05

d.
-0.25



---------




المنوال التقريبي لهذا التوزيع هو

مركز الفئة

5

10

15

20

المجموع

التكرار

15

6

5

4

30

a.
20

b.
15

c.
10

d.
5


الى يعرف لا يبخل علي الله يسعدكم

[M7M7]

ياجماعة باقي 3 دقايق

[غآده محمد]

( نموذجي ) آجوبه صحيحه . .

1/ المدى المئيني لبيانات ما هو
A. Q3-Q1

B. D9-D2

C. P90 - P20

D. P90 - P10


2/ في دراسة كان حجم المجتمع N = 3000 , فأذا اردنا سحب عينة حجمها n = 30 بطريقة العينة الطبقية. فاذا قسمنا المجتمع الى عدة مجتمعات اصغر. وعلمنا انة كان حجم احد المجتمعات المقسمة 400 فأن حجم العينة المسحوبة من هذا المجتمع تساوي
A. 3

B. 4

C. 6

D. 9


2/ إذا كانت اكبر مشاهدة هي (60) ومدى التوزيع يساوي (20) فان اصغر مشاهدة هي:
A. 50

B. 40

C. 70

D. 60


4/ من اكثر مقاييس النزعة المركزية استخداما في الدراسات
A. التباين

B. المنوال

C. الوسط الحسابي

D. المدى


5/ معامل التغير يعتمد في حسابة على مقياسين هما
A. الوسط الحسابي والمدى

B. الانحراف المعياري والوسط الحسابي

C. الوسط الحسابي والتباين

D. جميع ما ذكر



6/من طرق عرض البيانات في توزيع تكراري
A. الخط المنكسر

B. المضلع التكراري

C. الدائرة

D. الخط المنحني


7/ من طرق عرض البيانات المفردة
A. المدرج التكراري

B. المضلع التكراري

C. الخط المنحني

D. المنحنى التكراري

[بدون اسم20]

مساء الخير ,, حبيت أقول لكم ترا بعض الاسئله مالها اجوبه اشلون .. ياليت تفيدوناnull
اختي الي مالها اجوبه لين الحين يعني باقي ما تاكد الجواب لين يتاكد وباذن الله ينحط باللون الاحمر في اول الموضوع

بالتوفيق :love080:

[marosh]

مقياس احصائي اثناء حسابة لا بد من ترتيب البيانات ترتيبا تصاعديا او تنازليا

a.الوسط الحسابي

b.الانحراف المعياري

c.الوسيط

d.الانحراف المتوسط


مقياس احصائي اثناء حسابة لا بد من ترتيب البيانات ترتيبا تصاعديا او تنازليا

a.الوسط الحسابي

b.الانحراف المعياري

c.الوسيط

d.الانحراف المتوسط

[بدون اسم20]

اذا جاكم سوال التكرار النسبي ..

عدد التكرارات على المجموع مثلاً 4 / 20 بيطلع الجواب 0.2

^^ جاني السوال و نسيت ما انسخه هنا * سوري =) *

[نجيب]

في الصفحه الاولى لم تحدد بعض الاجابات

[آاـحان آاـشوق]

أقوى علاقة عكسية بين المتغيرين x و y هي الممثلة بقيمة معامل الارتباط التالية:

A.
-0.98

b.
-0.36

c.
-0.05

d.
-0.25

باذن الله هذا الخير الصح لانه كل مايقترب من -1 يصير اقوى

[moayad114]

قيمة الربيع الاول ( q1 ) لهذا التوزيع هي حدود الفئات
3 - 7
8 - 12
13 – 17
المجموع
التكرارات
5
8
7
20


a. 7.5

b. 6.5

c. 2.5

d. 3.5

[miss1]

التكرار التراكمي للفئة الثالثة في التوزيع التالي هو



a.15

b.20

c.26

d.30

[نجيب]

ملاحظة المشرفة : وقت الحل تمنع المداخلات

[miss1]

السؤال 32 : اذا كان الحد الادنى لفئة ما 20 والحد الاعلى لنفس الفئة 25 فان طول الفئة هو
5
6
4
7

[miss1]

ملاحظة المشرفة : وقت الحل تمنع المداخلات

[فايزمحمد الروقي]

^باقي تكتمل الأجوبة

[ميما .]

المدى المئيني لبيانات ما هو

a.
Q3-q1

b.
D9-d2

c.
P90 - p20

d.
P90 - p10
ايش الجواب

[Dr. nsroon]

هو القيمة التي تقسم البيانات المرتبة ترتيبا تصاعديا او تنازليا الى قسمين بحيث يسبقها ربع البيانات ويليها ثلاثة ارباع البيانات

الربيع الاول

ماجبتو الخيارات واذا هذا موجود فاكيد صح ان شاء الله

الاجابة صحيحة الربيع الاول بس الدكتور قالب الخيارات
وبدل الربيع الاول بـ المئين الخامس والعشرون :sm5:
لذلك الاجابة الصحيحة هي المئين الخامس والعشرون واللي تعني بالتأكيد الربيع الاول :cheese:

[ميم']

المنوال التقريبي لهذا التوزيع هو
مركز الفئة
5
10
15
20
المجموع
التكرار
15
6
5
4
30


a. 20

b. 15

c. 10

d. 5


ماعرفت احله ساعدوني

[bronzih502]

ميم 5 الاجابه يا امي

[moayad114]

قيمة الربيع الاول ( q1 ) لهذا التوزيع هي حدود الفئات
3 - 7
8 - 12
13 – 17
المجموع
التكرارات
5
8
7
20


a. 7.5

b. 6.5

c. 2.5

d. 3.5

ويش الحل ياجماعة قريب بينتهي الوقت

[غآده محمد]

المدى المئيني لبيانات ما هو

a.
Q3-q1

b.
D9-d2

c.
P90 - p20

d.
P90 - p10
ايش الجواب



آلجوآب
D . p90- p10

[د.سويره]

نعين على المحور الافقس في المدرج التكراري :
(عدد الفئات)

[jooke]

من صفات العلاقة الخطية التامة بين متغيرين انها من الممكن أن تكون ؟

a .طردية


b. عكسية


c . جميع ماذكر سابقا


هذا مش موجود في الحلول

[ميم']

ميم 5 الاجابه يا امي


5 متاكده مو 15 ؟؟

[bronzih502]

قيمة الربيع الاول ( q1 ) لهذا التوزيع هي حدود الفئات
3 - 7
8 - 12
13 – 17
المجموع
التكرارات
5
8
7
20


a. 7.5

b. 6.5

c. 2.5

d. 3.5

ويش الحل ياجماعة قريب بينتهي الوقت
الاجابه بالاحمر

[ميم']

من صفات العلاقة الخطية التامة بين متغيرين انها من الممكن أن تكون ؟

a .طردية


b. عكسية


c . جميع ماذكر سابقا


هذا مش موجود في الحلول

جميع ما ذكر

[yamijn]

قيمة الربيع الاول ( q1 ) لهذا التوزيع هي
حدود الفئات
3 - 7
8 - 12
13 – 17
المجموع
التكرارات
5
8
7
20


الاجابة 7.5

[bronzih502]

5 متاكده مو 15 ؟؟

متاكده بس اذا تبين تتاكدين افتحي ع الصفحات:(107):

[soonah]

ملاحظة المشرفة : وقت الحل تمنع المداخلات

[yamijn]

اذا اردنا ان نقوم بدراسه عنوانها " مدى جودة الطعام الذي يقدمه مطعم جامعة الدمام" فأن العينة المناسبة لهذه الدراسة هي:

حلة طلع عندي غلط

[bronzih502]

اذا اردنا ان نقوم بدراسه عنوانها " مدى جودة الطعام الذي يقدمه مطعم جامعة الدمام" فأن العينة المناسبة لهذه الدراسة هي:

حلة طلع عندي غلط

حاله من الصفحه الاولى؟
وشنو الاجابه الي طلعت غلط!!:no:

[ms.aljazi]

موفقين

[r.m.gh]

الله يعطيكم العافيه

[بيج’]

م افي رابط حق الاجابت كلها لني تهت بين الصفحات :(
زي الحاسب في صفحه وحده :(

[روراء❀]

عند بناء التوزيع التكراراي نحتاج ايجاد طول الفئة فأذا كان عدد الفئات 5 وكان المدى للبيانات هو 36 فأن طول الفئة يكون a. 7

b. 8

c. 7.5

d. 6

[jooke]

عند تمثيل المضلع التكراري نعيين على المحور الافقي

a. الفئات الفعلية

b. مراكز الفئات

c. الحدود الفعلية العليا

d. التكرارات



د. نصرون
هذا مو من ضمن الحلول

[نجيب]

السؤال 46 : عند تمثيل المضلع التكراري نعيين على المحور الافقي
الفئات الفعلية
مراكز الفئات
الحدود الفعلية العليا
التكرارات

[روراء❀]

وش جوابه

[نجيب]

c. 7.5

من الصفحه الاولى

[بيييرو]

المدى المئيني لبيانات ما هو

a.
Q3-q1

b.
D9-d2

c.
P90 - p20

d.
P90 - p10

شنو جوابه :( ؟.

[jooke]

قيمة الربيع الاول ( q1 ) لهذا التوزيع هي
حدود الفئات
3 - 7
8 - 12
13 – 17
المجموع
التكرارات
5
8
7
20



a. 7.5

b. 6.5

c. 2.5

d. 3.5



هذا بعد مش من ضمن الحلول

[HEBA ALHOWAIL]

قيمة الانحراف المتوسط للبيانات 8 , 7 ,9, 7 , 4 يساوي


a.
1.5

b.
7

c.
1

d.
1.2


شنو جواب بسسرعه

[shumo5-.-]

م افي رابط حق الاجابت كلها لني تهت بين الصفحات :(
زي الحاسب في صفحه وحده :(

http://www.ckfu.org/vb/t624798.html

تفضلي

[ممادو]

د . نصرون
السؤال رقم 5 اعتقد ان الحل الصحيح هو التعميم وليس جميع ماذكر
طبعا حسب التعريف
التحليل الاستقرائي : يقوم بتفسير النتائج التي يصل إليها الإحصاء الوصفي لاتخاذ القرارات المناسبة و
تعميمها على المجتمع

[jooke]

أقوى علاقة عكسية بين المتغيرين x و y هي الممثلة بقيمة معامل الارتباط التالية:

a. -0.98

b. -0.36

c. -0.05

d. -0.25



هذا بعد مش من ضمن الحلول

[yamijn]

قيمة التكرار النسبي للفئة الثانية لهذا التوزيع يساوي
حدود الفئات
3 - 7
8 - 12
13 – 17
المجموع
التكرارات
10
4
6
20



a. 0.3

b. 0.1

c. 0.5

d. 0.2

[Lbaih]

المشاركة الأصلية كتبت بواسطة yamijn
اذا اردنا ان نقوم بدراسه عنوانها " مدى جودة الطعام الذي يقدمه مطعم جامعة الدمام" فأن العينة المناسبة لهذه الدراسة هي:

حلة طلع عندي غلط



الاجواب المنتظمه

[moayad114]

التكرار المئوي للفئة الثانية في التوزيع هو
مركز الفئة
5
10
15
20
المجموع
التكرار
15
6
5
4
30



a. 20%

b. 30%

c. 10%

d. 70

[jooke]

حسب البيانات التالية يكون مدى البيانات يساوي( 67 ، 40،2 ، 50 ، 13 ،8 ، 30)
a. 48

b. 65

c. 44

d. 2



هذا مش من ضمن الحلول

[د.سويره]

سؤال 25 : طول الفئة في التوزيع التكراري تمثل في المدرج التكراري :
( التكرارات)
السؤال 32 : اذا كان الحد الادنى لفئة ما 20 والحد الاعلى لنفس الفئة 25 فان طول الفئة هو :
( 6 )
السؤال 44 : قيمة الانحراف المتوسط للبيانات 8 , 7 ,9, 7 , 4 يساوي :
(7)
حسب البيانات التالية يكون مدى البيانات يساوي( 67 ، 40،2 ، 50 ،13 ،8 ، 30):
(65) : B

[HEBA ALHOWAIL]

مقياس احصائي اثناء حسابة لا بد من ترتيب البيانات ترتيبا تصاعديا او تنازليا

a.
الوسط الحسابي

b.
الانحراف المعياري

c.
الوسيط

d.
الانحراف المتوسط

[bronzih502]

يتم تعديل

يا امي لا وش يتم التعديل انا حالته بنفسي جميع ماذكر لاتغيرون الاجابه :41jg:

[عبدالله السليمان]

ياجماااعه رحااء خاااص لي ماهوب متاكد من حله ياليت لايكتب شي 50 % من الزملاء حلهم خاطئ يقولك صح الرجاء ثم الرجاء التاكد

[wadha_87]

التكرار المئوي للفئة الثانيه في التوزيع هو
5 - 10 - 15 - 20 المجموع
15 - 6 - 5 - 4 30

20%
30%
10%
70%
��

[wadha_87]

التكرار المئوي للفئة الثانيه في التوزيع هو
5 - 10 - 15 - 20 المجموع
15 - 6 - 5 - 4 30

20%
30%
10%
70%
😱

[moayad114]

حسب البيانات التالية يكون مدى البيانات يساوي( 67 ، 40،2 ، 50 ، 13 ،8 ، 30)
a. 48

b. 65

c. 44

d. 2

[Dr. nsroon]

ليش تجيبون الاسئلة بدون الجداول ؟؟

اتمنى اي احد يطلع له سؤال جدول يصور الصفحة عشان اقدر احدث الصفحة

[ms.aljazi]

1- قيمة المدي للتوزيع التالي هي

حدود الفئات
3 - 7
8 - 12
13 – 17
المجموع
التكرارات
5
8
3
16



a.12

b.15

c.20

d.8




2- اذا كانت قيمة معامل الارتباط سالبة فهذا يعني ان الارتباط الخطي

a.طردي

b.عكسي

c.لا يوجد ارتباط

d.الارتباط ضعيف



3- التكرار المئوي للفئة الثانية في التوزيع هو
مركز الفئة
5
10
15
20
المجموع
التكرار
15
6
5
4
30



a.20%

b.30%

c.10%

d.70%



4- قيمة التباين للبيانات 6 , 6 ,6, 6 , 6
يساوي


a.5

b.6

c.0

d.4




5- تعرف على انها الفئة التي تحتوي المئين 80

a.الوسط الحسابي

b.الفئة المئينية

c.الفئة الوسيطية

d.المنوال



6- حسب البيانات التالية رتبة الوسيط هي :(54 ، 21،27 ، 90 ،1000 ،800 ، 300)


a.3.5

b.4

c.90

d.27



7- اتخاذ القرار في الاحصاء الاستقرائي يكون على الشكل


رفض او قبول الفرضية
التقدير

التعميم

جميع ما ذكر




8- مقياس التشتت الذي يعتمد على القيمة المطلقة هو

المدى

التباين

الانحراف المتوسط

الانحراف المعياري



9- هو القيمة التي تقسم البيانات المرتبة ترتيبا تصاعديا او تنازليا الى قسمين بحيث يسبقها ربع البيانات ويليها ثلاثة ارباع البيانات

a.الربيع الثالث

b.الوسيط

c.المئين الخامس والعشرون

d.العشير الرابع




10- الانحراف المتوسط والتباين يعتمدان اعتماد كلي في حسابتهما على

a.الوسيط

b.الوسط الحسابي

c.المنوال

d.الانحراف المعياري


11- في دراسة كان حجم المجتمع N = 3000 , فأذا اردنا سحب عينة حجمها n = 30 بطريقة العينة الطبقية. فاذا قسمنا المجتمع الى عدة مجتمعات اصغر. وعلمنا انة كان حجم احد المجتمعات المقسمة 400 فأن حجم العينة المسحوبة من هذا المجتمع تساوي


3

4

6

9

12- في توزيع تكراري اذاكان طول الفئة يساوي 6 وعدد الفئات يساوي 5 فأن المدى لهذا التوزيع


30


25


35


20

13- علم الاحصاء يهتم


جمع البيانات


عرض البيانات


اتخاذ القرار بناءا على التحليل


جميع ما ذكر


14- قيمة الانحراف المعياري للبيانات يساوي 6 , 6 ,6, 6 , 6


5


0


3


2

15- قيمة الوسيط لهذا التوزيع تساوي





9.573


13.375


10.625


12.625


16- اذا اردنا ان نقوم بدراسه عنوانها " نسبة نجاح عملية قلب في احد المستشفيات" فأن العينة المناسبة لهذه الدراسة هي:


العشوائية البسيطة


العنقودية


المعيارية


المنتظمة

17- عندما تكون قيمة معامل الارتباط بين قيم x و قيم y هي0.25 - فان ذلك يعني ان قوة الارتباط الخطي

ضعيف جدا سالب

ضعيف سالب

قوي جدا سالب

قوي سالب

18- قيمة المنوال للمشاهدات التالية 7,2,7,4,2,2,7 , 7، 3،3

3

2

4

7


20- إذا كان الوسط الحسابي لعشر قيم يساوي 20؛ فإن مجموع القيم العشرة يساوي

400

200

300

350

من طرق عرض البيانات في توزيع تكراري

الخط المنكسر

المضلع التكراري

الدائرة

الخط المنحني

21- احد المقاييس الاحصائية التالية من مقاييس النزعة المركزية وهو

معامل التغير

الوسيط

المدى

الانحراف المتوسط

22- اذا اردنا ان نقوم بدراسه عنوانها " مدى جودة الطعام الذي يقدمه مطعم جامعة الدمام" فأن العينة المناسبة لهذه الدراسة هي:

العشوائية البسيطة

العنقودية

المنتظمة

المعيارية

23- الاحصاء الاستقرائي هو العلم الذي يهتم بدراسة افراد


المجتمع


العينة


غير ذلك


جميع ما ذكر

24- اذا كانت قيمة معامل الارتباط سالبة فهذا يعني ان الارتباط الخطي
طردي

عكسي

لا يوجد ارتباط

الارتباط ضعيف

25- لدراسة أثر الطول على الوزن، فإن المتغير التابع هو

الوزن

الطول

26- المعامل الذي يسمى بمعامل ارتباط الرتب
معامل ارتباط بيرسون

معامل الالتواء

معامل ارتبط سبيرمان

معامل التشتت

27- مجموعة جزئية من مجتمع الدراسة يتم اختيارها بحيث تكون ممثلة للمجتمع تمثيل صحيح

المجتمع

العينه

تحليل النتائج واتخاذ القرار المناسب

الاحصاء الوصفي

28- اذا كانت اكبر مشاهدة هي (60) ومدى التوزيع يساوي (20) فان اصغر مشاهدة تساوي

50

40

70

60

29- معامل التغير يعتمد في حسابة على مقياسين هما

الوسط الحسابي والمدى

الانحراف المعياري والوسط الحسابي

الوسط الحسابي والتباين

جميع ما ذكر

30- في حالة كانت البيانات المفرغة في توزيع تكراري من الاعداد ذات المنزلتين العشريتين فان وحدة الدقة لهذا التوزيع تكون
1

0.1

0.01

0.001

[ms.aljazi]

المدى المئيني لبيانات ما هو
Q3-q1
D9-d2
P90 - p20
P90 - p10

[HEBA ALHOWAIL]

67 هو 40،2 ، 50 ، 13 ،8 ، 30 الوسط الحسابي للبيانات التالية

a.
25

b.
35

c.
30

d.
20

[jooke]

حسب البيانات التالية يكون مدى البيانات يساوي( 67 ، 40،2 ، 50 ، 13 ،8 ، 30)


a. 48

b. 65

c. 44

d. 2



مش موجود

[بيج’]

ليش تجيبون الاسئلة بدون الجداول ؟؟

اتمنى اي احد يطلع له سؤال جدول يصور الصفحة عشان اقدر احدث الصفحة
نصرون م افي حل بصفحه وحده زي الحاسب راسي دار :(

[um mooda]

قيمة الانحراف المتوسط للبيانات 8 , 7 ,9, 7 , 4 يساوي


a.
1.5

b.
7

c.
1

d.
1.2


ايش حله ده يعطيكم العافيه

[طائرة الفردوس]

المدى المئيني لبيانات ما هو

a. Q3-q1

b. D9-d2

c. P90 - p20

d. P90 - p10

مالحل ؟؟

الجواب d

[meho33]

السلام عليكم
في بعض الاسئله مافيها حل ليه :)

[طاالبه مستجده]

التكرار المئوي للفئة الثانية في التوزيع هو
مركز الفئة
5
10
15
20
المجموع
التكرار
15
6
5
4
30



a.20%

b.30%

c.10%

d.70%

[iskandar]

السؤال 38 : قيمة مركز الفئة الاولى في التوزيع السابق
http://www.ckfu.org/pic4u/uploads/ckfu1416153873821.png
4.5
4
5
7

وش جوابه !؟

[Dr. nsroon]

م افي رابط حق الاجابت كلها لني تهت بين الصفحات :(
زي الحاسب في صفحه وحده :(

موجود بالرد الثاني

[meho33]

في سؤال غلط
معامل التغير يعتمد في حسابه على مقياسين هما
الجواب ليس :الانحراف المعياري والوسيط الحسابي:)

[meho33]

السؤال 38 : قيمة مركز الفئة الاولى في التوزيع السابق
http://www.ckfu.org/pic4u/uploads/ckfu1416153873821.png
4.5
4
5
7

وش جوابه !؟

الاجابه 5

[ms.aljazi]

عند تمثيل المضلع التكراري نعيين على المحور الافقي


الفئات الفعلية


مراكز الفئات


الحدود الفعلية العليا


التكرارات

32- المقياس الذي يحسب من اخذ الجذر التربيعي الموجب للتباين هو


الانحراف المتوسط


الوسط الحسابي


المنوال


الانحراف المعياري



33- مقياس التشتت الذي يعتمد على اخذ مجموع الفرق الموجب بين القيم ووسطها الحسابي مقسوم على عدد البيانات


الانحراف المعياري


المدى


الانحراف المتوسط


معامل التغير

[reem_kaizen]

حسب البيانات التالية يكون مدى البيانات يساوي( 67 ، 40،2 ، 50 ، 13 ،8 ، 30)



a. 48

b. 65

c. 44

d. 2

[Dr. nsroon]

د . نصرون
السؤال رقم 5 اعتقد ان الحل الصحيح هو التعميم وليس جميع ماذكر
طبعا حسب التعريف
التحليل الاستقرائي : يقوم بتفسير النتائج التي يصل إليها الإحصاء الوصفي لاتخاذ القرارات المناسبة و
تعميمها على المجتمع

انا اللي متأكده منه رفض او قبول الفرضية
وكنت محددتها الخيار الصحيح بس حسب اجابات اللي اخذوا درجه على هالسؤال فالاجابة الصحيحة جميع ماذكر

[rawh]

قيمة الربيع الاول q1 لهذا التوزيع
حدود الفئات : ٧-٣ | ١٢-٨ | ١٧-١٣ | المجموع
التكرارات : ٥ | ٨ | ٧ | ٢٠

7.5
6.5
2.5
3.5



بليز ايش جوابه ؟؟؟؟

[Dr. nsroon]

أقوى علاقة عكسية بين المتغيرين x و y هي الممثلة بقيمة معامل الارتباط التالية:

a. -0.98

b. -0.36

c. -0.05

d. -0.25



هذا بعد مش من ضمن الحلول


موجوده بس اضغط ctrl + f والصق جزء من السؤال وبتحصله

[yamijn]

قيمة التكرار النسبي للفئة الثانية لهذا التوزيع يساوي
حدود الفئات
3 - 7
8 - 12
13 – 17
المجموع
التكرارات
10
4
6
20



a. 0.3

b. 0.1

c. 0.5

d. 0.2

[bronzih502]

السؤال 38 : قيمة مركز الفئة الاولى في التوزيع السابق
نقرتين لعرض الصورة في صفحة مستقلة
4.5
4
5
7
وش جواب هاذا

[عايشة الشبيلي]

ايش الحل :mh12:http://www.ckfu.org/vb/data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABVYAAAMACAIAAAB AXKuVAAAgAElEQVR4nOydeVgUV7r/+/4yM0mcyTb7nXtvFpOZ0cydmWyuEBVB3KJBExNjlsk4aiZOkllu MjFxQwVF3KMsLuyL0CKoKCqiLCI0yKbQyKKICi4sTe8bSv/+KLq6uraubrrphv5+nnr6qT59zqlT561T57zfOnVa1GumNCjIE 7ZeAAAAAAAAAADOw2g0GgwGnU6n0WhUKpVCoVQqlWq1WqFQyuU KclMolAjxkBC1Wq1UKhUKpUql0mg0Op3OYDAYjcaBXwwics/tzj8kAM/BaDTq9HqnXGFgqACjeyEwuncCu3shMLp3ArsDAqPRqNPpVCrVv Y7O5qstVZfqJOXV50suFl4oLzgvMW9l5g0hHhRSeKH8fMlFSXl 11aW65qst9zo6VSqVTqcbYLuGBABYMBqNarUGfYZXAaN7ITC6d wK7eyEwuncCuwPC+VcqlS3Xb5RX1BSXVtY3Xr1zt0Mmk2t1ep1 Of//+/T4zDx486LMGIe4NuX//vk6n12h1Mpn8zt0OaUNzcWlleUVNy/UbSqVyIEIAJADAgtFo7JHL0Wd4FTC6FwKjeyewuxcCo3snsLuX YzQaNRrNrbbbFVWXL1bVdnR23b9/32Aw9Pb2GgwGrVZLTCzXA0+FeHFDq9WSVrt//35HZ9fFqtqKqsu32m5rNA5qfENJAhjFgQOnDfgxGo0dnV3oM7w KGN0LgdG9E9jdC4HRvRPY3Zsh/P+Gpqv55yVt7Xfv379PeJWE5086mVqtlupwMl1QhLgxhGodQgs g9u/fv99++17+eUlD01XHVIAhJgE40gKA/RiNxvbbd9BneBUwuhcCo3snsLsXAqN7J7C710L4//UNzUUXLipVqt7eXvJhMtWfpHmYVGkAIR4SQpiJ/EpO3+jt7VWp1UUXLtY3NDugAgxUAjCZTCaTiT/EuRIA5gIMAkaj4cbNNvQZXgWM7oXA6N4J7O6FwOjeCezuteh0u mvXb5wtLFUoVXrzk3/CjdRoNFqtllhenggh3UvyK0I8JIQMJK1GhhDyjUKpOltYeu36D Z1OZ9cV4oRZAFSff4D+PyQAD8FoNDRdvW40GtxdEDB4wOheCIz uncDuXgiM7p3A7t6JwWBQKJTFpRdv3+0wmCHWBSRcR51OR7xkT vU2iQkCpC+KEA8JIXbIRQEIIxL/70hw+25HcelFhUJJrBcgEOe8CGCi4OoXAVi9fUgAzsVoMNTWNx rtuZKAG5G2tJFbUVmFzY01Exh9aAGjeyFOMXov7D7UQGP3QtDY vRNn2V2r1dZKG6ou1RMOJPPpsUajIWcBkF4l8EBI6xAmY87m0O v1RqOx6lJ9rbRBq9UKv9icthaAU/x/SAAegsFguFh92S4xCbiRLgqsnUT9tVabfQaMPrSA0b0Qpxi9F3 YfaqCxeyFo7N6Jsxp7T488J7dQoVBSnySTcgD5YrlWqyUeJpOP namL0iHEE0KI6RuEq69jLN+gN9tXoVDm5Bb29MiFN3bMAgAsGA z6C2UVBoOeK4KRl8EsKujt7SV6AtYOo7W1tbn1VnPrrRMFkpDs at4+w4bRe2F3TwJG90KcYvRe3OGHGmjsXggau3fiFLvrdLrmqy 1lFZf0lCUAqI/6SRVAa0ZnnhpAFQhoqRDiopCeumhTi6/AracumkxLNa5ery+ruNR8tUUneEWAIbkWANdP9uINywr896gx/z1qjL2pDAb92aILXH0Gf4cxRLsNkUgkMNCxrJiMHDmS2ElOTib 3HcuZVSqWSCQSiYTYqaislEgki7/L4h8g8hi9dzjaHUaH0XkCHcuKiacZvRd3eN5Ax7Ji4ml2R2PnC XQsKyaeZvReNHbeQMeyYuJpdlepVMWlFTdu3daYIR17nU5Hzv9 Xq9VqtZrY8WAVIHm+aH6KTqfTpbwleitFUKoUcxKHj04eizz6w I/VH5MZpzZp/KJFixYtWrRw4cJ58+ZNnx7o6+Pz8h/++MLI5//z57946rHHHv3+Dx5+6HvE1pHtS32Dg3ynQ6PR3Lh1u7i0QqVSC bkCe4fWPwIQQAKwi3FTg8ZNtV2rNAwGfc6ZAv4+o/Hq9R3RiQqliviqUKp2RCc2Xr2OPoOZqqCgYOTIkcnJyYGBgWQg 2U988sknAylkr7nPkEgk7SXhEomkszm1syma2Ld0IVWX/2Nh6NqMEp4BIo/Re4ej3WF0GJ0n0IGshoTRe3GH5w10IKshYXc0dp5AB7IaEkbvR WPnDXQgK8+3u9Fo7Oruzj55Tqu1+JnkrHLSddRoNPWNV7dFxst 65IQnKeuRb4uMr2+8StUL3EPlytGjV1b2fyF9bCtnmxfhMQd+U CeUipAA/v3vf+fk5Bw/fvzokaOJCQnLliyd88YbB1NT/7Z8Oen/ExIAkYppU61Wl33yXFd3t8Bm67S1AJy12SyxN/jtTmRq0IdTgz60N5VBrztyItegZ59MQvQK26MTiE2pUitVavKr h/cZIpGooKCAefMV2Gc0NTUROVCFXpFI1NTUxJ8VEzKHkSNHEnkK KTxrONErdF4Txx45014SHpya214S3pbzbnBqLrXPePajkN++/a/g1FzWTPiN3juU7Q6jw+jUcNbItJBhbPRe3OG5A4ex3dHYuQKHs dF70di5A4er3fV6ffPVlvOlFdR3xcl148y+olatVm+JiN0aGbc 1Mq5HrpD1yIn9rZFxOspMAdLbpIkCLg6huuMpb4neSqY8RReQT 8p80fwUepyUt0RvJVeuHG3xw8mcCSpXjh69qkqvtToWLY7AY7G WkC4BkHEICWDp0qVlZWUmkyl8c/jJkydNJtOHH3xwo7U1JTmZJgFQl3IgLEUa+nxpRfPVFr2e74Uv y0VI7rnd+RcoAQC7mL7gz9MX/NneVEaDPi0z28grGyuUqu2R8bRNqVJ7eJ/BxeDMHKP2NAJniwnJmZSN79WFtZ9dGJya25bzbntJOFU5LpFee/ajkBe+TuAaK/AbvXc42h1Gh9F5Ah3LisCTjd6LOzxvoGNZEXiy3dHYeQIdy4rA k43ei8bOG+hYVgQea3eNRlNeUSO90ky6+tS54mq1mtzvlvVs3R NL3bbsjumW9VDfHaDuD2YIoQFoNBqNJmm+aH6yVkvMyU+ipkqe Lxq9soIlHzKJfUev+HbU6JWV5qyJY1llxZZK+LGSyZi0OLVJ4x cuXDgvKCg7O9tkMr30hz/GxMSYTKbpgYFSqfTY0aMpycnL//op9UUAqh21Zivr9XrplebyihqNRiPoIiT33O78QwJwFs/874Tfvub329f8xkx9c8Gfv1jw5y/GTH2TCHnmfycIycFo0MelZvD3GUajUalSbYuM3REdvyM6fltkr FKlIn9y6gm5EPIubLPPYL3di8xs2rSJNRVJYGCgSCTi6jP4+w/+QvZavzx2WVpG9B+0d8mCU3OfX5X29NsrpC1trJnwG713GNkdR ieB0ZmBw97ovbjDM37t9QK7o7EzA4e90XvR2Bm/9g53u6tUqjPnzt9qv6s1PyIm/EzCaSQCVSoVsd8tk4Xv3r81ImZrRMyWPQd65HKag0omJxmkEPM 8AIrn3P9aviVO8nxRfxxaPikUt5yaippVP2afX6vT6foPapUqm erhs5U5hSYB6PpTWfLX0Y9Oz6c2afzbb789e9aso0eOmEymoqI ik8l08eLF3//ud1KptLOz89jRoyaTaeE775ISgFarJYQA8qBE4M22O2fOnRe4H AAkgGHIa1ODZr67ZOa7S4L+9NnHX6z8+IuVQX/6jAh5Tdi6AEaDPjouVUifsXXPge2RsdsjY7fuOeDJfQbXTZl5O 960aRPZAdjsM0g2bdokEomI18CYd/aRI0cSeQrpM5hFsqvPIHsIctpYRWUlEfLbt//1/Ko0nmdEPEbvHYJ2h9FhdBIYnQru8LTAXi+wOxo7LbDXC4zei8b uZXY3Go1yuSIrO7dHriCfD5PP/0lfkZAA1Gp1V3f35l17t+zev2X3/vDv9nXLZNTn/1S3lnQyByukwuyO93vj1OftrKkqV44e9W0F6Wyn9Mehpkohnu3 TUolEInOUfuGBNvUghXasFMLBt4qg0+kokwgsJSTzZz06Eac2a fzcOXMD/P2zMjNNJtNzTz89a8ZMk8kUFRUllUrLy8offuh7JpOJeCOAXA6 QaVyNRiPrkWdl58rlCiEtFxLAMOQ+hQ+Wr/hg+QpqiJAcDAbdrug4g4Hv5TG5Qrll9z7aplAqPbPP4LrbMm/HBQUF5Cov9vYZRMfA2mfwZ+LEPmNtRklIdnVwai7xGZyam1FcQ/QZ72xJG70snPNNUV6j9w5Bu8PoMDozHEbvxR3eK+2Oxs5MNeyN 3ovG7mV2NxgMt2/fzcrO1el0xGr/VF+RfGhMuIsdnV2bd0WH7YwK2xm1eVc0sREqAG0qu1swP5K3mg WQzJ+g//dk2iwAtn1LIupcAAEHpYVQvlomEbDmz1n+2qTx0wOn+/r4Hs7IMJlMY14bsyU8nJQAWltbl//1U+osACIV1aaEoQmLZ2Xn3r5912AwsF5gVCABDHPmffz3eR//3d5UBoMubGcUf58RvmsvsSlVKqVKRX4d5D6DWNCFdYfKyJEjk5 OTaYHUZWDIJE1NTcxA6pIztOVnkpOTRSIRdW1Y5tE/+eQTkRlasWkZ0s6iqamJtTw0aH3GO1vSQrKrQ7Kr12aULP4ua8 uJiqKyiiMXLj37UcjoZeEh2dWsmfAbvdeT7A6j98LoMLqjRu/FHd4r7Y7GTgv0BqP3orF7md11Op30SlN+URmxVhzhE5KuJuE0E k+e1Wr1pu2RxCbr6ZH19ITtiCI2qmNJfhKigDNDKleOFs1P1mo 1Fd8SS/RZQog4hEdduXL06JUVlHfpLfkQLwJYQpLmW787oNFoyDyJI46i 5ND/MH/Ut5XUElauHDXq20qzM099dG+OU7lyNDWEcixaCZPmi0QiSgmtf qXWRm3S+CmTJr+/aNEh8aH0tLSDqakpKSmbwzY//ND3UpKTN4dtLi8rJ76S/whAE3R05n921Ov1+UVl0itNOh3nrd5yeduMAYY0QX/6IuhPX9ibyqDXbdiym38J2SuNV8N3RinN/yKjVKrCd0ZdabzqmX0GEciEXPqVmoS8RxNiMAH1vk/dZ0rIXHd2gRmS++QO60w2KmSHQUwSo+4UlVWUSK/VX2ttbW19dfG6V5eGFnH9ZRSv0Xs9ye4wei+MDqM7avRe3OG90 u5o7MSOVxm9F43dy+yuVqsLi8suSxsJF5H0DGnT5tVqtVqtrqt vDNseITOv/9fdLQvbHlFX30hbao70VJ0cUrlyNOFdV64cZd7pD7G8Si8SiUT zkzRa64X3+vNJmk848FqKB0445/3T70UikWjU/PmjKPujLfn2Kwvm8rAdlOrh958FJdr8JKuDavqdfqv8KeeeRFv OkKyN2qTxE8aN+98Xf/fc08/8/Cc/fXzECOpfANA2chaAlrLWA9XWl6WNhcVlarWat7X19kICGPYEvr s08N2l9qYy6HUrQ7by9xlEx2CkQPtpiEKVaYcKVNm44lId812y orKK1tbWd7akBafmSiQS1kz4jd47rO0Oo3MdBUb3KJxi9F7c4b 3S7mjs7i6FfaCxDxxvs7vRaFQolBlHTnZ0dpOL/1GheuMqlYqcI0AsDUD6kx6xHKADIZZH9+5bwpC2YCE1TuXK0eY XDpjLAdorAbC+rEHoPh2d3RlHTioUSpuNFxLAMEf4+/9UDHrt/60KNei1XBGMvAysyG6Gun4MCe2fYz0N1k6C2WcUlVUQ/yvDmolNo/cOX7vD6DwHgtE9B6cYvRd3eK+0Oxo7LdAbjN6Lxu5Ndtfr9Tdu th06copc849c+Z/6VJ/YIVcEJLQAAnKfjE/d9/CQim9Hjfq2gh4nab5o1LcXB6U8Fd+OEs1PooT0P/bvD0ma3z8HgJGPrDaqLdNH4CarjdKw2ZRq7kNHTt242abXcy7+ SgAJALCg12s/+zpYzztWGH4QM3eor4ENFbj6Cer8MWJrLwkv4pgxCKMPLWB0h/Fyo/fC7kMNNHaH8XKj98LuQ42B2F2j0RSXXpRU1GjNk8yJ5/zkPuHkky4odT05zRDGPP2e9LDdVQBCgeCg4ttRtqKwo6Ws/Ed+kmKN1vw6ALmv1WolFTXFpRc1Gg3/xQYJALCg12mW/OMbvc7G1QM8BCGyMXVjzQRGH1rA6F6IU4zeC7sPNdDYvRA0du/EYbsbDIZumSw2KUPWIyenhWsofyBPdfWJCMy/lKN5ngjxhBCamahGJKds0CzbLeuJTcrolsn4/xcAEgBgQa/TfLT8S/QZXgWM7oXA6N4J7O6FwOjeCezuDRiNRrVaXXShPK+gRK/Xk0/7qZP8aU+PyXnjpANJFQWoTiZC3BtCfXeDaj6NWdmhhhAR9Hp9X kFJ0YVytVrN8zoPJADAgl6nWbjkC/QZXgWM7oXA6N4J7O6FwOjeCew+7DEajVqttlbaEJeS2dMjJ5xA cok4qrdPqgDU98aJyB7yPj9CmCGkjTTWtqNak2lxuVwRm3y4Vt qg1Wq5VABIAIAFvU7z1p+Wo8/wKmB0LwRG905gdy8ERvdOYPfhjcFgUKvV0itN0TEHW1pvaTQap VKpNi/sR31uTH1QTMQhfUilUqkxP1LGjqftKJVK6jN/8ivNsqTFiTgajeb6jbbomIPSK01qtZr1jQBIAIAFvU4zZ9FS9B leBYzuhcDo3gns7oXA6N4J7D78MBqNBoOBWAGuWyYrLC6Ljku7 eq1Vr9cTHiBNCCD9SeoDZNKZVCqVVEVAbQ1C3B5CGIgp3NDeBa A6/8RXvV7ffPV6dFxaYXFZt0ymVqt1Op3BYCAnBUACACzodeqZ7/xZr1O7uyBg8IDRvRAY3TuB3b0QGN07gd2HE0ajUaPRdHXLrl2/UVldezK3IO3widPnihUKpU6nU1IgnEDSaaS6kcSOmgMP8XsRwh qiNpuVKd+QZqVeBjqdTqFQnjp7Pu3wiZO5BZXVtdeu3+jqlmk0 GqPRKErNPIENG21LyTj6kt+bKRlH3V4SbIO2weheuMHo3rnB7l 64wejeucHuw2lLOXw8UXxsf3JGTPJhcdapiqranp4eYi0A4r1x 8uEw6RmSfiPhMZLTBMhP6jxz2qwBhHhCCCnlUK1GWpOm5hCzAG hrPRqNxp6enoqqWnHWqZjkw/uTMxLFx1IOHxcZ3IpWq3NvAQAAAAAAAADAw9Hr9cR0buKT6tVT H+/TpojT/giA5lWS7iL1LXSEeEgIVbUh3X6aQUlbU1NRXwpQKpXkNaPX6/V6vcFgEGndCvn3lQAAAAAAAAAAAHApIo370Gq1d+51aM3TVwAA AAAAAAAAAOA63CwB3Gi7DQkAAAAAAAAAAAAYBNwsATS33IAEAA AAAAAAAAAAsKJSqe7cuVNXV1dRUXHhQklBQUFBQUFx8YWKioq6 urr29nbqsg42cedaADqd7krzdZ1O58YyAAAAAAAAAAAAHohCoa i/cqWwsLCysvLq1av37nXIZDKVSq1SqWUy2b17HdeuXausrCwsLJ RKpQqFQkie7pwFoNPpaqSNOp3OjWUAAAAAAAAAAAA8CrVa3djY eP78+fr6KwqFgj+yQqFsaGgsKipqbGyk/b8AEzdLAOXVUkgAAAAAAAAAAAAAwb179y5dulRTc6mnp0d4Krl cXlNz6dKlS/fu3eOJJlK7D61We76sWqvVurEMQCCnCkrPFpdjw4aNZ2M2nDNF ZWeLL2LDhg0bNmzYsGHDJnArr7p8vri4oaFRoVCo1Rq7NoVC0d jYeKGkpLOzk8uzc/MsgPySCswCGBKcLpTcBwBwc7pQgoYDAAAAAAAGQk9PT3V1dUtL y0B8txs3bl68eJFrLoA7JQC9Xn+6UKLX691YBiCQ04USEwCAGy 4JwN3lAgAAAAAAQwODwdDY2NjS0jpw962pqenSJfb3CNz5IoBO p8s+c16n07mxDEAgpwpK3d0iAPBoThWUouEAAAAAAACHuXnz5p UrDTqdzt75/6xbdXVNQ0MDc4DqZgng6OkiSAAkOSdP55w8LTCypLJWeM6paeL UtEMOFaofeDLAe7h48WIaG3l5ea2trVypIAEAAAAAAACHUalUt bV1d+7c5XfsJWUVJaVlQiSAW7fayssv3rt3jzZAFSoBHD9xctX a9d+sCra5rVq7/viJk0LydFgCUCpVmUeOZR45plSq7E1rFzOi7/5iTTu5zd1/13XHyjl5mqhAgSqAcAmg+eo1Iudr11ocLh6rJ9Peo40pblkcf9 Fn09nF8Rdjilvae7SD31oAcC6pqakmk6nPmgcPHlRXV586daq+ vp41FSQAAAAAAADgMC3Xr1+9eo3fqz+XX0h4dtnHc4SoAFJpvb S+njZAFSoBCPT/iW3NuhAheTomAfT09MQnphAHik9M7unpsSu5XVD9f2Jz0YFI/1+4CiBcAqBUV4rDJWR6Mu092lWZl8duyKVuqzIvQwUAQ52kpCT C56diMBjKyspUKtWJEyeam5uZqQRKAH19fZJqdhEBAAAAAAAMJ +Ry+enTp2NjY2NjY0+fPi2Xy7liGo3Gysoq/r8AUKnUq4M3kD6jEBWgq6uruPgCzWV2/iyAlWtcOAugo6NzT9S+lWvWFRSdLywqXrlm3Z6ofR0dnH94MEB cKgHUXLocumkLf2WGbtpSc+kya3KBEsD11hvfrg5eHRyyOnjDt 6uDW663OlZapicTU9g8JvhkyNHLt7o1fX19t7o1IUcvjwk+GVP I4h0BMIRISEh4wECn0xUXFxcXF5eVlR09epSZSqAE8KCvLzLpS GmVVK3R5pdWJ2flRiRmHUg7nl9ardXpB+X8AAAAAACAy+np6Ym JiYmiEBMT09PTwxq5q6urrk5q06XPLyyieotCVIDKyqqbN29SB 6gilfsgJQCB8W/evBW+bWfwhk3VNZfEhzLFhzKrqy8Fb9gUvm3nzZu3XFFCpgTgx Mxt+v+kCsCavLTiss1DtN++TUwBOHQ469DhrG9WBcclJLffvu1 AaU/ml9Au08V7i8esPn6rW02G3OpWj1l9fPHeYhe2JODBZGZmVldXU 0PCwsJoIc4lLCzsKzPd3d3OyjY2NvbBgwe0P2jR6XQymayzs7O npychIYGZ6mR+iZCG8+BB3+74w7vjD0ckZhI75BaTdvxG+11nn YXJZDKZpOLgiPwOp2bJPIJYyvnVySURLxC9uLbOdfFtwXl2/GlcbALyOHaXzcMQdAr21KfTM+zIj7DDmlJxMMFQN4y7Ya92+1p WR35EsBViqcliIktGjBDSinwHk4ppVrYczkOM74w67E9hVRssJ 8qsMUrlm2Mxa579WJ5dq0ycVM8sNWZdZ45dz+ypmLi95u2707o BIdcvSU5Ozp49e44dO0Y43seOHduzZ09OTg5r5KtXr1650qBSq W1uZ88VUr3FY9k5/PFra2tra2upA9QhsxxgQ2PThtDN4dt2SuuvRETtI044ImqftP5 K+Lad60PDGhqbnF5Cl84CIE7hSkPjlYbGb1YF88Rh/YlrFkBFZXX6ocMRUfvWrt9Izstoa2+/ffsOOY9j7fqNEVH7xIcyKyqrBZaW+TBzwupjr31zpK+vjwzp6+ t77ZsjE1YfG0CzAkOY/Pz8/Px86tfMzEy7cvjqq6+ER+7u7g4LCyP2q6urDxw4YNexeNi/f//9+/d7rTEYDFqtVqPR6PX6ffv2MVMJnQXwoG9X7KFdsYe+i8tIyDip VGn6+vpkcuXJAsmu2EP7U49p2OYCdHR1p2WeOHXuwpkiCXU7eb Y4LfOETK7gOBXWkQc1cIAOakd+BDU57avNktiLeyUAnrPjYXAk AMfK5kaY1UKeAn+NCa9Pp2doJ9J8ItvBEoGGOvbWk+P1ar4yyB zMOx35Ef0ujiUk3+Kzsh6uIz8iOFgstlKbmPl4KHYWj+W8pFKp 9U9sNUbX4mzXz2DWqgO5ufxaZaqXPFlQrme6dRghzFTMzNx1PX t4Y7Fgb0GjoqJ27dqlVvc/MVWr1bt27YqMjGSNXFtXd/PmTYFL/ZMrAgiZC9DaeuNiRQV1gDo0lgOsqKxeHRyyd39sTc3l0DCrh+e hYVuqay7t3R+7OjhEuEMrkKEoAWwI3UxWzrqQsMjo/WfPFRA/ncsvjNp7YF1IGBkhZFO4wNIyPZmPd5979auMm50qMuRmp+rVrz I+3n3OztYEhgnV1dVUn9/eJ/Pd3d12ufHXr18n41+/fp2UAwZOdHR0b2+vkYPe3t7o6GhmKuESwI4DacS2Mya9+OKl/vC+vpxzJTtj0vOKy1lLVVvfVFnb1NDS1ni9ndgaWtouXm6sb7r GfSoulgA68iOo4xTaV9slsRe3SgB8Z8fDoAxrHCybG2FUi+UUn OSxOz1DRxly8oybGDQJwOwXUQxDBFEtxbAavxmldJepP655z0M vArtnUnDXD9NptUSRiq3i8uZDK94g1KpnSgC0+IwAq8zNUwDMt dVfMcwQZir+POmJXXo9DxUJgMcW7Gzfvn379u38ISSVlZV37tx h9eEjovbb9MF5VIA7d+6UlJRQB6hCXwSwdzlAIXkKfBHg7LmCb 1evO5SRVVB0ftXaDczDrVq7oaDw/KHDWd+uDj57rkDgGQnBpS8CCK9P1uRcLwLU1knXrAv5ZlXwwfR DXIdOTTtEmElaf0VgaZnzmffn1r3yz4Pr08pudir7+vpudirXp 5W98s+DETmX7WtNYLhA9clpMwLI6frXr18nf83MzPzqq6+IJNX V1bQp/bQkXJkQPx04cIDcZyak0t3d/f7773/22Wd///vfP/vss/fff5+pU+zZs8doNBoMBoPBoKeg0+l0Op3BYNizZw8zZ+EvAmzb m0pu2/cdPF9eQ/zUo1Bu25u6P4VloQGTyfTgwYPSyssNLW3X2zuJ7cq1tvKqugeU mTgMpOLgiHxp/xw+84MCcg6gWBN+DxgAACAASURBVGw1H5AZ2USfAGjdR3MoAJZ HBmQROqgpOecUUj12yn7d2hdFIpFI9OLatSwuvflXkWiB2MQVn yNnjizEC0S0LKknSxkcWZ8UEUo/O9ZapZiB6qbSowmwCMMQjJxp8RnJ6QH88a2KRHhN9AmRrDWQT5 03KbW+8KinQP+JvaI6zL+w17lLMrSOzFctVuNDqybDU/lsF5X1Y2qxOMK6yrksSGeIXhJs1W7JKiI/30GHwTKAp84TEUvtdnFNPL+yzJd382XghDrkqx+W6iGDLCUjG4 8jEoCzapX/wvOIa5VeYyap2NJfc4gDVpUhFQeLpcwQZioO7Kl5ltPkeMzAd2 ORsoxG6Kl47Mh6Csw4nM3Kxh2MXjestmCvz5SUlHAOUlJSmPEl ZWU9PT2sM/kF+owFRcWsyXt6egqLiqgDVKESQPbxHOHLAWYfzxGSp71rATjg J9uLUql8eesdpufP3CbtvjPAYxHFrr/SUH+lgav8DkgAKpWquuYSYawTOaeYv2afOElM1rh0uVZ4aZmeT HuX6tv48698lkTdZq4+/M7GbLkaq5p5I9SZ+dQp/dTp+sQ0gQMHDpDLBJA+f35+PrlwADMJM4RQEGjePpktz7wAuVy +e/fu9PT03bt3s67LunPnTp7ZSVqtdufOncxUAiUAHh486Nsanbxj/0GuCHKFSlIlvXrz7vX2zqs370qq61VqDW+WUjHZS0nFVmMallk AlMjkm3iMcUMwz5iC2kHTdxlzbk3MUQiroy5eYPbE69a+KKJ77 5Qk4gUvrq3jiM8rAYgXUF19jvKwnZ1UHBERYT38Yp4dW62yVCh rNAEWYTGEdc7cVrIugLnAtuMHM0vHfnVRa4D8kX1CKfUwrM+Ca NcPVWZivaKcniFvrXJZmeGiMHKjuis8o2ep2MoZ4LUgJ0PrkmA rOSV2R35E/6GEvt9MYO1ydljG/daFoRuLp3AsldJvLuvTZFiaGtv1l4Ez6pCtfvqTMhKw1RjlCuS oZ0Z8p9cq/4XnUdcqrcYslre+gvu/2SMB2HyIL7zm2U6Tx9PmubFwX/PC7Mg8BYG2tnkHY2bMagt2NvLCjF8qkchksoFIAKfPnGVNLpPJ HJQAXIEHSgAqlSr7kuzp9Tb8/2c3tJ+t7xnggVwnAahUqosVVd+uXvfNquCi4gvU8MKiYkKmqay qtqu0rJ5Me5dy/4majzZnj/0s/qPN2bsyLwZ+nfbyX2Pf23gUKoB3Qnj+mZmZ5DN56uN9co4AdZl AUiw4cOAAoQUwk3Bl0t3d3d3dTebAfBOBq5xKpXLPnj1KpZL11 61bt6rVaiUHarV669atzFQDlAD6+vq6e+RhEQnRSXwLKDRevV5 Tf+3qzXvV0uZrrbds5WqrJ+bcN/fOlF6dmbdVuNVXqpds3VfSxkBWPSybo1639kWLw87w3i3P780P 7dnj80oATGnBMg3AHEw9O4u7H5EvJfYp0yPpZ8dWq6b+oQblOQ JrNGEWYRjCKmdafLavVgXmj2/z4rFRA6wXIfPisf7GqKiICN5TcEWGtKz4qsXaymRy68kxzBA2o 7NVl00LMhmKlwT9BMxZWVWzzeE3A+qEGUpupKHIJ5picQS1xm0 diWJptllQ1r6qWy4D59QhW/2Yc7JkxVlj5PE486FHd0Otesq1Sk0ptZY0qdcwpYaESgAdNl8c s6fmWU5T2H1AyJ3EDjuy15ztggkbEbHWDUPFYGE9L8z4FRUVbW 3trD48uRAez5aalqFQqFiTt7W1X7hg5RIOVQmAK8QpnKyVPbvh Npf/PzKkPf/KQP1/lcteBCBJFx/+ZlXw6dw8auCp02e+WRV8KCPL3tIK9GTudKlm/DvlpSX7Fq7PlKt1QpKA4URYWBjt8TvtjQCT9WQB6vv/pMfOTMKfyYEDB5ivBlDfSmBFoeBaQs+0efNmlUol50ClUm3evJ mZyl4JwNjbS/36oK/v8Imzm3bH5RZKeIr9oK+vrLK2qq7pYrWQd9wd7vCsOl6i72aMs Ki9I/2pAvHdeozN0qNb45gEYP0E3wEJgMyJmD5gyZPMi/VkCS+zIz+CMtRiOTu2WrVEo05FZla+EIswn2rScqbFt/7KYQ7O+IL8PZ4aYL0IadVLG5EzKyo4IoJWF7QjOj1D1nPhqhae OnWGl0I7NF9puU6ZVnhBGQ7uJUHDaW4VhwLAMpQ3B9h8XspIz2 orpytBlqyFXQYucE2ZRrVZY9ypbEUfnFr1pGvVquQcbqeVL28d ThMOqMWxrQDYVfN2SAD8N5bhKQGs4YUZ/3JtbXNzs5B/BFCp1KWScuJxr03/X6VSNzc3l1+8SB2gOv9FgFVrB+NFAK4QZ5Er7XmWbS7A8yHtRY 1ypxzCpbMAVCrVgbiEb1YFX6yoUqlUtXXSOmm9SqUqK7/4zarguIQke0sr/GHm7S7l9H8l/vHjyIVrxXIVVADvgjrDn6C6upo2IZ/6rJ7cp3rsrEloIazrDlD/g2Ag/0e4ceNGuVzezYFcLmedvmWXBNBw9fqe2LRDx87cudfV19d3t6P rUPaZ0J0HtkUlKlVq1iQkKrXmdP4FrVZI47K3wzN/YfTWliEF6etSf2eOKTryIyLEYqtX1Ckel1W/Sv5EcejFC0R8LwJYvSbAmNbPjM+Vs1XSfo+fDK5b+yKxxzi7jv wI6isAYjF1/jnz7Bi1Sq1GZrVYKl+ARWhlY8nZOj79K7PANuPzj5Z47Gtivwj p1Uv5ib2irK5EliM6PUNeH4xejVRLMXQb5rXBeIxJSWPJlWUwa tOC9LIPoUuC8xwsNWZ5gkh7usg3udr6DNiuC5YD2hrimxNQ73X WXkswXTxxw2XgtDqkZSal3+F5aoz11G1cu86tVSEdoodcq7TTs mrGrA/+WU6T/cSFqFrCa57tNDmvXv4bC+fdQ5gdmafAjGOzWdmVM6tYT2clL8z 4TU1N5eXlTvf/VSp1eXn55ctWnqOIa7IrDXuXAxSSp1arPXKqUKvVCiwD9RBcIU 7kbL3suQ1W/v8Loe3FTT3Oyp8otrT+irT+Clf5eU6ttOIyf/7h23Z+syq4+ELp3v2xRD77DsQVXyj9ZlXwth3f2Vvak+fseKX5 dqdy+j/i//jh7g/XHbr/4IHwhGCok5+fz3z2fuDAAWIOP+GfU9/5z8zMJPaJ+fzUlwKoSVgzob5rQH07gIjmsP9vMpk2bNggk8k6O JDJZBs2bGCmOnmuhKXhsEkAfSbT9Vu3wyPiNuzYR93CI+JabrY JKaHBaBR2Kuz9GbUTp+xLxf1rTVF6eKn1SmKUoQW/AkB/VkBz+bhmWpIz8BcsoL7kb56Uz7a8H/VdAOvV/KyWD2TJ2ZwJffU/cjnBBQtefHFtHdvZUQectMEn29nRa5WMZJkGyxrNtkXY1AnrnJ kWDGYvS3+YjfgCRks89mW7CJnVS7km2SuKHH5Rd8kjOj1DlqE/W7UwzMcUbhi1bzmQtWvaH0nM4nLYtCCdoXdJME6B5fQdWg6Q7p 5aykVvXQz70I3EmzM1GdX1sz7Rwb0MnFKH9PqhHpTiB9JqjFlW Rj6DVKsCLjyPuFaZNUYpGOtzf+t0DI+dGk+IrGVPzbOeJsvVa+ vGwhiNMFI55qib2BsOa7MSlDPTFkRMdgN/zQtL3h0dZ87kKVUq/q207KK1/39IrlDyJzl9+sz169epA1ShEoC9ywEKydPDJQClUlnY0PN8SL///5uN7aXNTvP/lUpl6KYtQuozZFM4a3J+CaCnp2flGsvFEbxhY/CGjdSZGnK53K7S2iUBmEym253K2f+MK665blcqADyBdevWyeXy Lg7kcvm6deuYqYRLAARypepc8cXEjOMbdx2IiEs7XVAiV6i4Ig 8KNp7IWMWkPTKzdyg+lBics2OtfJsWGQY17/RTcGmdcI2ehbcdAAAYluA2yEJERMRXHLD+t5TBYMjNPXPvXie/P796XYhd/v+9e505OTldXV3UAapQCcAVeL4EoFQqi5t6Xt12e8z22xKn+v9 KpbK6+lLIpnB+/39j2Nbq6kusyfklgJbrrUQOq4NDjmaf6OjouHfvXtbR7NXB/RfNjZs37SqtvRKAyWTC838wRElPT+d/fSs9PZ2Zyl4JwPNA/+1GHJMAwODCaRDPsZTlyZqAp6yeiVNOwUX1MFSq15Pr0I0Hcjp Dq55dfWg33gZdV4dusE5TU1NhYRG/S0/8uZtA/1+pUhUWFl2+THcb3SwBHDtthwQAqPBLAK2tN4I3bBRnZLbfvk0 Nb2trTxcfDt6waRAkAACGKDqd7s6dO9c5uHPnjk7H8h4+JAAwA CABeDbWc44ZwFIAAC8Ht0HnoFQqc3PPNDdf5ffqz+SdO3XmrBD/v7n56smTp25b+4NKt0sAJ/NLIAEMCSABAMDP0JcAAAAAAACAO2lqasrJOWnTtxe45eScvHSJ ZUa5OyUAjUaTd75co9G4sQxAIJAAAOAHEgAAAAAAABgIBoPhwo ULhYWFA/f/z58/X1BQQFsFgMDNEkCRpAoSwJAAEgAA/EACAAAAAAAAA0ShUOTk5FRV1QzE/798+XJ2dvadO3dYPTuRwn2o1eqSiktqtdqNZQACyTpVgA0bNp4 t59wFZsM5lluUdbIAGzZs2LBhw4YNGzaBW8GFi+liMdczfH5kM llRUVG6WHz37l0uz86dEoBKpaq8XK9SqdxYBiAQu6cNAOB9oOE AAAAAAICBc/PmzZycnCNHjrS30xfz4+HOnTtZWUdOnDhx48YNHs/OzRLA5fomSAAAAAAAAAAAAACJXC4vLS09cCDm9Okzd+/e5Xf+797tOHs2f/+BA6WlpXK5nD9nN0sADc0tkAAAAAAAAAAAAAAaHR0d5/Lzo6Kj09LSi4qKGhqabt261dXV1dXVdevWrYaGpuLi4rS09Kio qDNnznR0dAjJ050SgFKpvNZ6U8k2exYAAAAAAAAAAAA9PT1Xrj ScOnUqLS0tNjY+MjIyMjIyJiYuLS3t5MmTUml9T0+P8NzcLAHc ar8NCQAAAAAAAAAAABgERHL3oVAo7t7rUCgUbiwDAAAAAAAAAA DgJbhTApDL5d3dMvcWAAAAAAAAAAAA8BLcLAEAAAAAAAAAAABg cIAEAAAAAAAAAAAAeAWQAAAAAAAAAAAAAK8AEgAAAAAAAAAAAO AVQAIAAAAAAAAAAAC8AkgAwLO4euvu3I0ZP1q08wfvbuPZfrho p//a1LqWNneXFwBvRNrSRm5FZRU2N3eXFwiip7u7p6urp6tL1tnJu hG/ymX4Kx9BoJkAAMDgc/ZSz/wd6qmhtrf5O9RnL/W4u7wDZVte0+cZtTzbtrwmZipIAMCzeGvzYdLPf/S97Q/N3fS9BVsfXbj94YUsQoDf6hR3lxcI4nJt7a7dkStWrlEoFCtWr lmxck1lVXVlVTWxTwTu2h15ubbW3SUFguiiwOrM1F9rhW8DvBw 0EwCGKHEx++Ni9ru7FMBBBPr/pArg7vIykKwYJRq1QiI0+vK0akmrltxKrmsvtGqLrqoLr6qLrq kLmlXL06qZqSABAM/i6aVRpIf/5Ie7qq7dvdmp6FJq/xp9+vvvbKVJAI8s3Obu8gJBhG4Kr62TqtVqhUKhVqvVarVSqVQ qlcQ+EVhbJw3dFO7ukgJBEB4Lq2PT2tra3HqrufXWiQJJSHY1f JshRNth8fXvdrSEhVxbt/pq8Oqr6yhb8Opr61a3hIVc37X99qkcd5d0aIBmMvzorIkwtfgK 3DprItxdXuAgzz39y+ee/qW7SwEchObkB2xU78k1RJ4x1Ny4/6DPlHXR+PVBHTWCu8vLID4oKN6O6J+mVkhatfnN6nPN6nPN6rx GVW6j6lSD8kS94lid/MQVxaepLP0LJADgWfxqaaRlFsDC7V0KrclkMplM7+849v13WCY CuLu8QBDEo36brFi5xt0lBYJgfaQpkUgkEgmxU1FZKZFIFn+XB d9mqNC8ZuWlH/+w5qkR0h//8MpPfnjlJz9q+MUTDT977MpPfnTlJ0TID6U//mHNUyMqn/ph89pV7i7vEADNZPhRmzR+0aJFixYtWrhw4bx586ZPD/T18Xn5D398YeTz//nzXzz12GOPfv8HDz/0PWLryPZ1d3mBfZzIPjp3zvTnnv7lquV+q5b7Pff0Lz/+6L3ycsFPY4FnQJMA0iXGqDwDoQVI2x7k1/fSIri7vHQkK0aJRHZMA/gkqUzSqu33/5vUuY2qk1eUx6WKY3XyrMs9x6TyT5LKmKkgAZDEB9kz6UJollQ Zh/bV+bjgFAYdqgTw0FtbmtplhATwZmgG66IAHNm4viocMa7gUtk5 BcjxAzkY326IR/02Uau5bsTDoHmyloBxUvFBIrtu/A4feWAnSzoz7SXhEomkszm1syma2Le4OlWX/2Nh6NqMEm7fZlia1YkM6i29dPTzF378w6KfPn7+Z0+c//kTRT99/Nz3v1/4+MPFv/zx+V88df5nT5DbhadGlI5+nq/UdlS6wxZyl2ntOK6Tmgl5XA/p1JxSEnd3Uo5ePoQE8O9//zsnJ+f48eNHjxxNTEhYtmTpnDfeOJia+rfly0n/35YEMNTufgMdlgwE1178K1Z8KZfLu7u7A6dN9v/PX20c+3vT9dV9l7/uu/y16frqL1/57Wu/+uVHH7xLjeyWcvYfYch3cIPRr9E8fKW2L/SIntjfnK3X95oGLAEMuOolK0bRc5CsGMWaJ3kszoMuiy+WtGrP NqnzmtQ5UvkXe45MWBI8fknw8t1Z6VWdmZd7lsUXM1NBAiBhvS ipgfZetZIVo6jxaV9dwbCTAOZvrrx2l5AA3liX/uSHu/74j9jn/xr90Ftbvu+IBDAQa9JwzLgOHNSxcrp7dMVgwLMAhkHzZMIss33 Ok6M44WQJ76Xzmjj2yJn2kvDg1Nz2kvC2nHeDU3Opvs2zH4X89 u1/BafmcmQzLM0qHJtnN6i39HO/ePLsUyPynnz07FMjzjz2g/xf/aRxxZclY/546v+Jch/9f+d++ljeUyPICOd+8SRbHpIVo0SioCB7xkbDXwIYcDMhj+shn dowkAAcvzMQEsDSpUvLyspMJlP45vCTJ0+aTKYPP/jgRmtrSnLywCQA77n72YVr74RvzJjmM/HVX4/8r4XPPBPxvf9S5X1qqv/qQc2/HtT8y1T/lfLMX8P/30/m/c+vXnj2V+Nfe+mNGdPsLKfbR56ehhskALmmL7uq/8n/P5N1rZ0PhEgAhJPOUcvO7oDig6we/lgd1bYE8JeYQkmr9kyj6nSD6vPdmVO/igw9UrUhq2rK/0Uu2ZFxqKZ7adz52x1dtFR0CWDv3r0ikYi57wU4u+nS1Bwucce ZDDsJYN7mkoY2QgLYd7q6W6k1mUx9fX3n628990k0sTQARzYuv hE7aFxIAB4jAbiheTJhlQBc34SdcbLk4817dWHtZxcGp+a25bz bXhJOfcJZIr327EchL3ydMHgSgEeYVTieJQHkPPlozpMjTj41I uepEccffSh31PO6+/fVCvnVfVHn/jD66H+ITjxhjvDkiJwnH+UtNrPeiXNh/iRgIMVeDYMjAThUYDNOaibkcT2kUxv6EsAA7gy1SeMXLlw4Lyg oOzvbZDK99Ic/xsTEmEym6YGBUqn02NGjKcnJy//6qRskgCF297ML194J16z5Jnrt9N6b/86dOS56xNMRj/yXqf6f92u+uF/9hanh/7b94GfbHvl53O9e6K35x751M1av+tbOcrp95OlpuEEC2HXKYOg 1fZOme3Ob5lhl7/I4rbtnAcQHWdSF+CAR8+EPVQOwLQEs3n9O0qo93aDKqVfMXLkv LLvmdIPiuLRnXWZVwIq96/NufBR58tO4wtyaa9RUVh6+F/v/8v6LMn7FKBE5D5eYkisSiYjHGuR+PFtk+lXN1VQpBqQkkKwYFR Tv2E+8pyDnuPtI+iP1X3WscWzetmiZUAMcbxm0WQBF9bdMbFy5 1fXDhbZmAQzEmrSzE2ZcOfUwZJCEzHmFVd2ajxgUbzmYtdXirc tpfXZM07AciALDXJwF4zQ6MwuhOOdFgKHdPJkVSG1rVmdhPkHe BsjS3OKDRKOCgkb1B3BcD+ZyWc9Cs7NTpr7bfFlaRvg5tHeeg1 Nzn1+V9vTbK6Scf9451M3KUYccprG2ZjzL2bHehOm3Jv6G6Hgj PfLkiKwnHs164tGsJ0dkjnjo2G+eu3P9eldPj0yrld27dzl0fe bjjxC/Zj3x6JEnR3DnZNfYyOGB1OBIAAM6rpOaCXncwe/UWK9wlk6Hcbl5SifF0iMPzHWqTRr/9ttvz5416+iRIyaTqaioyGQyXbx48fe/+51UKu3s7Dx29KjJZFr4zruCJADX3/04akXACIRzMMne0bDccljNzTpQ5A1kTU4NZLWycDIOpX/63qvN2+ZFfe+/9z72TOSI/zbVf95b9Wlv5aempi8ifv4/20f8Ivzhn8aMen75+6+J0w9y5+Sekadrxy3ON6KQG4iN32zCXP b/01jtd6cNfSYT+UaAAAmAfzIUV7ns7QHZD0E5tm0J4OPo3Astmh P1isxa+dubM77Yd3pv6b3d528vjcx5c6P4H9lXP4o8mdsgX7I/j5rK4uR7t/8v72+olgE55UbJ0tlQIpPvR1nZkWYn67ZmznvUqFFkHv0dqwM/sZ6C5a0ttlOgX0UOSADM18IstTaQd8boEoC0XwKQqXQb0osT8+ v6+vpVgLc3Z/FKAAO2Js2AQozLksByeMmKUdQyMXfZisp6d+CyF/NAbEnig8ieia1g3EYfwJC7sOi8EAmgsOg8RwbDoHmyNplRKyTU QTbPGTENymxu8UFWwzXW64HtZO23LXORs+DUXHJ6c0VlJRHy27 f/9fyqNN5ZAEPcrCwH4TKN8HusVaPmu6X3t2WSAdx55XLxkyPSn3 g0/YlH058ckTbioUMvPHu1vv5WW9ude/carl3LWrMq9fGH0x9/JO3xR9KfeFQ8UAmAdUzDmZBtbCkooUA48hdZ+0V2H8tJzYRSns Hv1NivcJuXoqd1UrRUjl8ttUnj586ZG+Dvn5WZaTKZnnv66Vkz ZppMpqioKKlUWl5W/vBD3zOZTMQbAbYkgEG5+3FUrK0RCM+dh9bR8FwD7IMf1p6LJ5A 1uY1LyB6uXKn3efW58uVTIx/6792iX9WHzH5waZnx4hLjxSUPLi2rC525SfTjzd//6UbRUz6vjbxypZ47J3c3Ute4FS4womv7MjmbBDA1VB24Sa3Q9t XevD9vh0awBMDoASw1M8AOiExFHIVNQbO0TBsSwEeRJwuvquLK Og5I7v0l4sSEv4W/G5q8ICRpzPLNXyYVERJASmXXR5Enqams/HzvVgEcG6L1f6HbhHY1U7+ajRofNGpFPLFvDnLsJ/ZTYPbWlH36vdOuczefBe2kGU8LHOtjuSSAxbtPPPT2lv8ICjtd 3UKERJ6sEvYigEPWZOteyBicxpUzxo0S2vs8wof+zJi8Z8d+ID OUEW7/KNe+glkyceym7NQXAYZm82Q2GXl8kGjUqFE2WyL9jJi5sTR2ru vB6typQwD77Er1atZmlIRkVwen5hKfwam5GcU1hG/zzpa00cvChb0IMDTNyqxDm6Zx5D5AyYrZlklYrjE7SHz8kcTHH 0l64tHEJx5NePSh5Oefbmpurr50KT00ZMtvR+4WiRIfeySBiPD 4I4mPP8Kdk5CxEeuYhj0ytRYoA0O+hDzPbliLwnPvlJM39f4jW B3L8oiL7WhOaibMkg1mp8a8S1gNJNgvRc/ppOIZSo7ddzsrapPGTw+c7uvjezgjw2QyjXltzJbwcFICaG1tX f7XT+2YBTA4dz+6mRy687D+yn87YpqP9fbIFcianKNfY9frBPP c07/UV3ycFzT2yqaZD2oXG8o/1pf9SV/2J0P5x311f6laE5Dh/7vbafNt/U2gmxqpS8ctTjeikBvIwPoyOUMC+DZdJ5YYI/MM8UUGmbrvVveDd77T2JQA+s+CfWDlSAdkHW6diuWUyei2JYAP d2efblTsL733/qYUny+2v7Mlw/eLbb6fb/ss9tyBsjuEBLCn+M6Hu7OpqehOvherAA43XVZvmGp91q9E85Ws GEVda8Kxn1hPgSwV5x2HojsNAQngjfXiH7y77aH54SlFUiIk9u xlF0gAVqfBJs3xGteSmn6TtbMkrpAAeM5DmNE568Q27pMAPKZ5 sksAolGjuKbju0ICoBeL+G6Xv0RA823e2ZIWkl0dkl29NqNk8X dZW05UFJVVHLlw6dmPQkYvCw/JrubIZuiblVmHrpIAzPnyjI0GNmyK+/lTMU+MOPD4oweeGHHghz/Y/7Onohd/vOnF34SLRDGPPBT/1I/2P/4oESHmiRFxP3+KOydnSACsd1AhCcnk/DVhO3+ruFYeJLWQzOd8FJzUTMiCuaNTY7lLsHsCtks7+J0Us0e 2Tx1ioTZp/JRJk99ftOiQ+FB6WtrB1NSUlJTNYZsffuh7KcnJm8M2l5eVE19 dJgHYefdj73rsv/NwSgDctyOm+VwhAbBY2W5G/fpZ+fmFxuoPDBUf6CXv60oX6Urf15W+rytdpJe8b6z84H7Nh4r i90b9+lnebNzVSF05bnG6EYXcQJwqAew/Z6houT89rP/ru99pbnQ9OF7da0sCYOtrLD2LQx0QvUJsCAfmENsSwKKdR47W9 by7IeHVP6/9JConseJectW9hIp7e4rbtxe1kxLAop1HqKm8x8O3ib1NV2RpR LTbo4Tnlaz+AOqsm6CgIOptwP6fqKVllIrakii/W/KkNURLHNZA6knS+t5461lAQfH8OxzQlgO8cKV/OcALV9r+8PmBGcFpPWodEfL5/jPOkwCY9WZdRQKNy1I98bzzoGwWlfVXLtPwHIhhe/b4/Ea3rhN7jOvUPwUcos2TtclYXVycYwIWW7A1N0Yl0O3L7JYkK0a NCgoiQwXblHRsiMnM1B1ivMUZrgAAIABJREFUhbP6a62tra2vL l736tJQYX8KOETNStYhS83bug8LMTfz1sTaljmuMXsaaeKLv97/+KN7f/xY9FM/Ij63f//70T96+MDPntz708ejf/zY3h8/tvepH+398WP7H3808cVfs+VBlsdqNMtyPMupW4+u6PuMJ7aWUR KLXmB1AGaIVUGIr2xDN2oVxgeJRCJRUFAQ2wlRErM/WXZSM6FX2aB2anLGXcJGt+JJnRSzZTBP1s4hSm3S+Anjxv3vi7 977ulnfv6Tnz4+YgT1LwBom1MlAIfvfjxm4ikG652HtZBcmXOZ m7Xn4gtkTW4JZLWynWad/+YbudEB+funlSfNrEmbVZ06oyo1sCo1sDp1Rk3arPKkmfn7p52 JDnh3wZvcefBUpssbqUvdChcYUdANxOG+TG4tAbTLHkSeMVBD9 uQacmsdkgDk1MlQdnVAtDzZys9MJKHpr4wOy8x7Ww/HnG95/W+bPo3OiZHc2XT2ZsjZm+vO3FiT27o5/xYpAby39TA1FSQAEvZWGk+ZAUjZjw/qXw3FenogRxdDtxj12qZd5478ZHWjoZfKUm5iMRLzHZM284YZh z2Qfv+yykVCzuqhlnNAEsDF5tusywFq9MZnlkXZKQHYaU3qyQk 1rrkKqC6BOSsBCxqx9Bm0cnKbxtaBLNahL5RktcoLj9FpdWKPc V0zC2BoNU8551Vl6RytB7L8DZDZ3DiSk/ZlOVkiF6Z7I1gCKCqrqLhUx3znuaisorW19Z0tacGpuRIJW1fI UjlD1KzUsY+lUq1Nw95mqWfKZW6WWzq9LXNfY/Y00uLQDVGPPbz3sYf3PfZwzGOPxDz+SPxTP4x5YkTM44/0b489su+xh/c+9nDUYw8Xh25gtai5DJRDUEtrwVIzlN8tJ9t/2bJhdbUyAtnLQIRYDa/i2XOnHZdxX6RGGEVZ1JG1Tp3UTMgCu6VTk9PvEnzdiod1Uowem X52HicBuO7ux2Em7hEI487D6tMKugY4VpJjzYSvC+MIZIy77Dd rxJ5df/pw4XvvzJszKzBw2uTpgX7kFjht8pxZge+9M++jD96NObCXOw8n 2dSxRuq6Ds75RhR2AxlAXya3lgCKGnpvdD14b0//zP/AMHVp8/0vEnWC/hSQ5XwYHo+gDoh+Utb9Hf0wtA6K0gbZT3lhuDitqutAyY0DZXc 2nr254cyN4DM3Vue2fnvqeujZm4QEsCv/1kc7IAE4Aes7IO0n2jiDKyJg45llFAngrfCm9m7C51dq9aT/b+i9//Gu499bsOXRRTuccUweazJiwrgOsXHzlqrqGn7/v6q6ZuPmLc44GpqnNRKOB6oDgNWZYfo2RWUVxP+fOeOYnmtWzm 55qFF7JLN05/aSbVvy16zKX7Myf83K/DWrqPsl27aU7NhWdyTT3SW1BetjGdosANdfJO5oJgTo1Fhxwtl 11kS0ZfoI3DprIpxT8MG++wm/foRhywN3e54ZGeLZY34WPP+pjQueCH/nic2ULfydJzYueCJ4/lO+v/95cTHXisUOMNQa6QAr3BXXADdU937uNs0hifFOT9+V9gdn63pP VPd+kWDl/9vxp4AsPYs90VxWCe+GpSVc7IgqvbPz/O3tRe1bC9rCC9o2nbsZkndjQ94NQgL4847D52qaqakgATiGs++ PwMxHO4+SEsAP3tm6KrUoPKssNKPk18v3fbbvTHKhdNPh0j/8I+Z7C7b84N1ts0PEzjgmrOlyai5dDt0UTswFWLFyzYqVayqrq iurqol9IjB0U3jNpcvOOBoMakU8Y7LdwOHyZ6jznImtvSTc1gx ngXiqWQWOCQAvkv7XUu22MWtCNptYDb4Gx2juaCYEntpYgIMMs kGdfDhX9EFOz/O5p39pc3Pe0eRDrpEOsMJdcQ3wMH8Hyz8CcG3ztguVAJgdh+AO qD/cRTLIysTcd8IO8mxfx51uu9tBSwUJwDGGWNMdQrTd6fh417EXP o3+n2UR/7Ms4j+X7CG2/1oa8aulEb/8ePcv/7T7f5ZFjPw06p0tmc03bjvjmLCmy1EoFCqVSqVSyeVyYod48s8 MdMbRYFC5jUlqA0bI403q5oxjeqBZiUr2tFI5jqy7W9bVJevq6 u7sZN2IX2Xd3e4uKRfm2ZOsl7xr2wQL7mgmBB7YWMBAGIoSgCv a26C3YRcyJBrpACvcbfbKq+mZt12Q///2DlVeTY+t/Hh7FtvRLK9DuMjgLS0t1dXVldzU19e3trbevXuXmgoSAAAAAAA AAAAA4BVAAgAAAAAAAAAAALwCSAAAAAAAAAAAAIBXAAkAAAAAA AAAAADwCkTxAAAAAAAAAAAA8AJEr7322pgxY8aOHTt27Nhx48a NHz9+woQJEydOnDhxoo+Pj4+Pj6+vr6+v7+sUJtnDHDN2pQJOY Q4AAAAAAAAAgGHKGxRmz549e/bsWbNmzZo1a+bMmTNmzJg+fXpgYOC0adMCAgL8/f2nTp3q5+dnkQC4/H8H3H4qc8040bMFApkLAAAAAAAAAGD4QpMDeFSAfgmAnAJA8//Jh/+EM+nr6ztu3LjXXntt/Pjxr7/++mTBvGlGeBLgLN4EAAAAAAAAADB8oWkB1OkAVBWAnAggYk4Bo D7/J58nT5gw4cUXX3z22WdHjx49YcKEKYIJMiM8CXAWQQAAAAAAAA AAhi80LYBUAYi5AMyJACJyFQDaFACq/z958uSxY8eGhYU1NjZu3LhxzJgxfoKZZ0Z4EkDwybJP4uLi4+L iY2JiY2PjYmJi9+7dFxkZFRUVvXfvvtjYOCKQiPPJsk+YOcwDA AAAAAAAADBMoQkBTBWAnAhArgggor0FQPX/fXx8xo4dO2bMmAkTJowZM0YsFjc2NjY2Nr766quvv/46MXFg0qRJfn5+U7mZb4YnDmAlJiY2ISExNjYuLi7+wIGY+PiE nBM5VVVVpaWl2dnHDxyIiYuLi4uLj42NS0hIjImJZeYwHwAAAA AAAADAcIRVCGCqALR3AUTkWwC0KQA+Pj4vvfTSyJEjn3nmmd/97nevvPIKKQG8/PLLL7/88nPPPTdy5MiXX3550qRJPH4sWT5XOcrDl4SEhPi4eEIFSE8Xd 3Z2mijU1Fzav/9AQkJifHxCXFx8QkICMwc3Xo4AAAAAAAAAAFwNTQggVADmRADi XQB2CYD4C4DXXnvt97///bFjxxobG9euXfvSSy+REsBLL720ePHixsbGgoKCqVOnjhkzZsq UKVx+7FtmXOgrO5clGzYscX6m8XV18XZmm5CQmJiYlJiYFBsbe +vWLZPJdP/+/QcPHhCfJpMpOzs7NjYuMSkpMTExISGRmcNbAAAAAAAAAACGI0w hgPpGAKEC0CSAgIAAEXUhAHIKwIQJE0aPHn3w4EHC509OTqa9C LBx40Zi//jx46+++qqPjw+XH0uWz06f2W0sia+Tyc5ssDvdhjMybid/Qzzx05L4eOE5JycnJyenJCYmZmRkGI2Gvr4+wvPv6+u7f/9+X19fYWFRbGxcSkpqclJyclIyMwc3Xo4AAAAAAAAAAFwNVQXg mghAXQ5AxLoQwJgxY5YsWUI4+VVVVQsXLhw3bhwpAYwZM2bGjB mnTp0ivq5cuXLs2LFTp071Z+NtM8yf5syZc+7cuQoGZWVlH3/8MWtug0JIQsJSnl/zZDKZTJYXYglamiC1DmDEXJoglUkTlvqH5En58rYmNSU1NTU1J SUlPT1drVYTEgDxSewUFhTGx8cfPHgwNTU1NSWVmcPbAAAAAAA AAACGIzQVgDoRgGc5AHYJ4JVXXjlx4gTh4X/00Ud+fn7jx48nJQDC4Z8zZw7xtbKy8pVXXvHz82P1Y8nysf66b Nmy8vJymgSwevVqoV6ySwjJY7rzJEsTpCzePlsyasylS5cKyJt G2sG0tLS0gwfT0tPSFQoF8fyf+CQkgNLS0sTExPT09LS0tLSDa cwc3Hg5AgAAAAAAAABwKUwVgDoRgLocAJ8EMGnSpFdeeYVw70+ ePDl+/PipU6dOmDCBlADGjRvn7+/v6+sbGRlJhMydO3fKlCmsfixZOC5Hd/PmzVT/PyEhQaiL7CqWJuQRj+pJf12A4x6SJ5PxP+EPycsL8V+akBBiSS CT8SUSm0lPF/f09FBnAfT29ppMpvLy8uTklEOHMohozBzceC0CAAAAAAAAAHA1/BMBWCQA5lqAVAlg06ZNhATg6+t7+PBhItDX19ff39/Hx2ft2rVEyPvvv+/n5xfAxgIzrL8GBARMmzYtIyOD8P/z8vLmzJnDFXPQCM3LCw0ICAhYliCl7ZAsS8hLWGb5IpXlhZLJA thjLkuQ5oUuS0gItU6/LDR0GTNVQEBAQEZGxuGMw4czDovF4rt375pMpt7e3vtment7c3 Nz09PTDx8+nJGRkZGRwcxhAQAAAAAAAACAYYRNFYD2LgBtRUB2 CeDVV18lfPv09PSXX3558uTJU6ZM2b17d2Nj4+7du/38/Pz8/MaOHbt69Woi2ocffujv78/qx5IF5XG5582bV1hYWF5evmTJEp5ogwbpy5sd9v4d0n9ftszyU 0BAqPl5vpQUClhjLktICA0ITSBc/9A8ab8GEJonkyawqQBZmZmZmZlHsrLEYnHx+fMmk8loNBqNRoP BYDKZbty4kZ6efiQrKyszk9iYObjxugQAAAAAAAAA4AqcLwGMG zeusrKysbGxoqLiD3/4w9ixYydPnkwu+Ofn5zdx4sTRo0cfP36ckAC4/P8AYRJAQEDA8uXL169fzx/HBYSGmv34ZQlSmX2wPPI3iwF8SRhx2KYOBAQEBAQcPXL06JGjR 48ezT6WnXEoo7m5+f79+zqdzmAwaLXaM2fOZGZmHjt67OiRI0R MZg5uvCgBAAAAAAAAALgIJ0sAPj4+e/fuJdz7HTt2vPDCCy+//PKECRN8fX19fHzGjBkzevTozz//nIiQlZU1ZcoULiebLKIDDrqrsTzJt5rX7ylkZ2cfz84+dvRo5u HDp0+fbm9v1+p0arVao9Go1eqqqqojWVlHjxw5np19PDs7Ozub mYMbr0gAAAAAAAAAAK7DmRLApEmT5syZU1VVRTj527dv/81vfvP888//9re//fWvf/3000//7W9/azSzePHigc8CcAvmSfmWR/PUJ/LLEqQyacIy7on6ruZ4dvaxY0fz8vKqq6ru3r2rVCq7u7vJyQMK heLatWvnzp7NPnbs2NGjxyEBAAAAAAAAAIDX4AQJgPhHwElmvv zyS9LPr6io2L59+9dff71+/fr8/Hwy/Lvvvps6dSqPH0uWz2WesuOE5lnPwrdIAmb3363knTlTV1fX3t7 e0dFx586d9vb22xTa29vv3bt3+/bthisNEokk78wZZg5uvBwBAAAAAAAAALgOgRLA7NmzBUkAkydP njx58ldffUXOBWCyZcsWfv8/wLMlAPqL+Zxv5buHpsbGlpaWq83NTU1Nzc3NVxkbEdjS0nK9pa W5qZmZgxsvRwAAAAAAAAAArsP5EsCUKVOmTJkyf/783bt3FxcXk55/VVVVbGzs22+/zTP/n+mFusBHdgrmdQDd/tCfQWVF5eVLl6qrqqqpVFVXV1fXVJs/q6qrKisvX7pcWVnJzMGNlyMAAAAAAAAAANfhEgnAz89vKgV/M8L9WLJ8znONgVDceDkCAAAAAAAAAHAdkAAAHTdejgAAAAAAAA AAXAckAEDHjZcjAAAAAAAAAADXAQkA0HHj5QgAAAAAAAAAwHW4 VgKYMmWKj4/P+PHjfX19/fz8HPBCXefoAi7ceDkCAAAAAAAAAHAdDkoA06ZNCwwMnDFjxsy ZM2fPnv3GG2/MmTNn7ty5b775ZlBQ0Lx584iMiEzJY7j7ZAEAAAAAAAAAAO8FE gAAAAAAAAAAAOAVQAIAAAAAAAAAAAC8AkgAAAAAAAAAAACAVwA JAAAAAAAAAAAA8AogAQAAAAAAAAAAAF4BJAAAAAAAAAAAAMArg AQAAAAAAAAAAAB4BZAAAAAAAAAAAAAArwASAAAAAAAAAAAA4BV AAgAAAAAAAAAAALwCSAAAAAAAAAAAAIBXAAkAAAAAAAAAAADwC iABAAAAAAAAAAAAXgEkAAAAAAAAAAAAwCuABAAAAAAAAAAAAHg FkAAAAAAAAAAAAACvABIAAAAAAAAAAADgFUACAAAAAAAAAAAAv AJIAAAAAAAAAAAAgFcACQAAAAAAAAAAAPAKIAEAAAAAAAAAAAB eASQAAAAAAAAAAADAK4AEAAAAAAAAAAAAeAWQAAAAAAAwPHmbD XcXCgAAAHAnkAAAAAAAMKxg9fyhAgAAAAALIAEAAAAAYIhi09V/iw2MSQAAAHgzkAAAAAAA4EEIeWjP7+STzGeDZ2SCKQMAAACGPZ AAAAAAAOB+bD7SZ33CTw5cCGjePhEYZIaMQxufsObMjODuGgIA AACcACQAAAAAALgTpu9NfWLPdMjJOKSH/6aZIAZE+Ny5c4lRCnWgImTiAKsc4O4KAwAAABwHEgAAAAAA3Aa rV08MRLie7TNHKlRIb5/YmTPn3xfV+SZ1vkl9+MgX7MMV1ikDtIkDGNUAAAAYHkACAAAAA DyLnWLxl95xaHIIQht8UGE+3icf7BMDlFmzZn0R/uUXM2fOmjVr1qxZ5LCEHMHMmjVrphlqBDJzErNqwCIo0OYOYGA DAABgiAIJAAAAALCHL8UNMlnRTmdnY/nev/eluEHWQHHIvxQXmb+xO+ocBeM+EF8Wg6AF0Px/qlc/e/bsWVvCsj6fTYwxSJee6djPmDEjMPDDw835JvXe7dOnf775/74w+/lknOnTpwcGfng49V+BgYGBgYHTp0+fMWMGGecNM2SSWVvCsj6f NZOhKRDjHFIIwNgGAADAUAQSAAAAACAUulsu5BcWdhbJLJG/FDfIZDJKwIIvxQ0WLcA6HuGeFzFceI7D2zgQ62lwHcLp0Pz/OXPmkKON6dM/Otyc33bwI8Jdpz7DJ3ZmzJgxffr0adOmBQQE+Pv/Q6LONxX8w9//H2XqvdspSciBi/8noW1NIZ9OnTp16lR/f/+AgABiJEPkTzB9+vR+saA5vy31g2nTphFxiGjEgGfOnDnEUIdU AVxcSQAAAICTgQQAAAAA2MnOnU5zj78UNzCd7Z1FlqAvxQ39Pv uXYvFOWpAdBWM9EEsORWb1QbCg4SjE4IP0/2fNmkWMMwICAvz9/f03RrelLAoICCDcddIbJ/aJOOH5UZunTJk8efLm/HxJyBQ/vy8k6kOHP+337adPn97v/xMagTpq8+TJkyZNmjx58pQpU/z8/KaaFQEqU6dOnbox+lbye35miDjTpk0jhIA33niDnAuA4Q0AAIA hhxMkgFmzZkECAAAA4D3sLKK6x6S/TnXchWVTtHPBziKWWfmUOf+Ur5b8rQsgrGCsB2JiPjTXIZwFMT CYP39+UFDQ3LlzZ8+ePWPGjGlhe03q/FvJCydPnjw5JOpW0ruEr97vrm+MNqkPHVrm5+fnN2XKlMmT301 vyjed+8zX13dJovhW4oLJkyeH5+dLNvpT9YKAgH9I1FGbJ7+b3 ihOX+zr4+Pjsy7SRCwQ2Lh+6aRJk0lCokxqcfpfJk3aEHUrccH rr7/u6+vruz7SpM43Na3/ZMoUf3//wMDAmTNnEnMBMBEAAADAUESgBEB54Q4SAAAAAG9mZ5GM6kyTT9 fte8xOib+ziDE7n64m7CySNTQ0kGHm6fp2FozlQGRMMtgyDcCl bwKQbwG8+eabb7zxxsyZM6dN+6ekf+l+cfpiX9/1kYQfPmnSpEmTJk1esuEW8eu5zydNmvT666/7Ll53S51vagxePHGiz5/X3Tr3t0mTJn2SfKgtZRFVAvg05VC/w6/OL1k3ccKECSFn880h4rQ/+/j4+Pj6+vbnps43nfubz7rImwlvTZw4ccKET0vUZOTIzVOm+Pv7 T58+ffbs2XPnzp03bx4kAAAAAEOOQZUA0E0CAAAY0vR709aPyC kT9MUUr5nmkVPDi5jxrQUExjN464n5TP9ceMHoSgWRs6VQ/VkMjgRAvAVATAEICAjw8/ObNOmd9MZ8U+O6v6yLNJ37m6+vr6+v7+uvvx52Lr90w+tLE8Wm xvVLfH19fHx8fHwmTnzrYGPExokTJ05cXqKODJs06a/Jh9pS3qe8CPCvMsKBb9qwKVFsOrt8/Pjx48aN+zgu3aTON539dMKECRMnTpw4ceLGc/kl63z+kiA2Na5bvC7CdPZTIiaBWTWI2jJ1amBg4KxZs+bMmUOs CICxDQAAgCEE1TcfJAkAPSUAAIChink9PVlRUZGVQ84mAfTPvm fxozkkA2txwNoBp6/2R5MI7CqY1YF2FskIoYI8omVBQJe+CUBKAMRbANOnTw/YFG2iPHLf+GfzY3n6FrlpMetPUZunTJm6Mbot9QPqIn+BgYH+/v5+fn6TNkSx5caS/8aPg29y/hq1ddo0mgSAsQ0AAIAhAc0xHzwJAD0lAACAoQ7hOjOg//ce1zQAATAWBKT+TR/3sn/CMrc6DCkgWB3aiUseskGTAGbMmLG1wMoPD3t9QXqjJaQ0hHhXP 9+kjgr7y3pWCWDL1Kl/S917ePn0meb/BSSXGPT39/fze0/cZOXnUzMp3fD66xsiWQ9tvUVvY8wCwMAGgP/P3ts+SXLc9537LzRf+z848REiAFILLIeao6STFBbPRoQYe6YZ5 nDv1hpLFwQU59gX5+BSCuIMCWPFzQUwJhcI86zgeiwAPi5gsmn CCGyEfNJiBWIWs9ye6a6e6ZruqurHAUA80nc39yK7q7Orsqozq 6u6q7o/n/gGMA+/ysrKnpnt3zd/mQkA+SeclZtZAOvr6/4ZOeJf2YAFMNUFAAAAWHa2Xq3sPhb62iD8xRjGCbrRZXlHvOeQ 9wL8s1f//V/9j7++trZ2QeILX/iCvyOgzxdGyAHypv3irCKxm7F80MAXv/hFcdXDk/jt+M1euHBBbAcoVhycP3/+4Ycf/sJoLwDZAuBNDgAAFJFA/h+wAMQ/oL/1W78ljtdZX19XWAC/8zu/41sA4UIA/oEEAICl5LHdymDw6tbo063dUZ7+2G5lMKjsPvbY7qt+6r716tw y+a1X5W7lD9kCENsB/rMf/NXfPj487c9HPhTQPw4wjF+cKFcmCsT7GHkeY3z4n3QoYKBBEbC 2tvaFL/z+sHbglT/0TwQQ73mwAAAAoKD4SbpcAuBbAL6HrrYAxD+3wgKILwTg30gAA Fgutl4NJ/RSVf3oW3KhfZ6z8rki3naI7QCHWfrmd5qvPvobk/hL+n9rxG+qUNYkyu9m5AmN3/zN34y6i494xyMsA4E/8yGOA/BnO3h7AwAAxSKc/4dXAfhldBMWgCi3i7IA5EIA2QUAAAAA8N92SBMOf3zr5mP/ncRvj/idEL8tIb7yu7/7u+H3If57GvltTeDy8F3Ep8IvEJaB+MAvMZB3Plr0QAIAABjw5 S9/WZzC41fD+Svs/IVy/lK4z3/+85/73OceeOCB+++//5xcdBfeETBcCIARAAAAAD6qzYf+yV/8+T+R83m5nj8e/71H+O3Hl0fIXoAOogOy7xCz8zEAAED++fKXvywn/yL/FxaA2AfHtwBE/v/5z39eHJF7//33nxOb7sgWQFQhQNgIAAAAAJiamf/9Eb83yd+fRP7Wl2OJaiGwcMBH32gAAADIP7/xG78RSP7jSwCCFkDMdgCBZXgYAQAAABAgKjPXT+mVTL2dJr+nQ udGAAAA+USUAChP2BH5/+bmH3ztH/9jeRXAgw8+eP/9948tAH87gHAhQMAsT/avOAAAACwxyjR7Rgsg674tsEsAAACzoEz+/fz/xo3/64P3f/HhB+++/PJ/Wl9flzcCuP/++8998Ytf9LcD8AsBolyAcAkfAAAAgCBcls87BwAAgNT5gsSFE SL//+EP/8PxkXX58v/0T//p5bbX+st/+31RAiAsgM9+9rPnxDm68loAvxDAdwHkXXyU/7oDAAAAAAAAwBy4IPGwxA9/+B/sxtHXv/51sQTgJ+Uf/e3f/Bd5FcBnP/vZc2tra+FCAOEC+LUACXb0BQAAAAAAAIDUeVjF1taT77379h//8WNf+tKXfu3Xfu1/uHix1/Ve/ulP5BKAX/3VXx1aAP6OAEoXIHCQ7+8CAAAAAAAAwCLw0/6HJJ595tov3jl97923P/zg3aee+j+qh5W7d+/8+q//ur8LwNAC+MIXvhDlAshGgO8FhB0BAAAAAAAAAJgPIuc/L/GlL32pblU/+vC9H/7wP7zwwnMfffieVTv84he/GMj/77vvvnMXLlyIcgFkI0D2AsL8NgAAAAAAAABkhp+A/9okX/rSl/b399742e0///M/++jD9z768L333n37mWvfC+f/n/nMZ4YWgNIFCBgBsh0AAAAAAAAAAPPn85P855f/U7fj/oN/8N9/7nOfW19f/9M//ZNe1/uX//J/C+T/Qwvg4YcfVroAwgjwvQDfDgibAgAAAAAAAAAwH0Tm/7kRf/s3/+Wv/v2/e/DBBx988MFLl77x/nvv3L17R5n/f+Yznzn30EMPhV0A2QjwvQDZDgAAAAAAAACA+fPgJP/2//w3g37nscce/cM//Gcn9vH+/t7a2tpnP/vZcP7/6U9/+tz58+d9F8DfF0A2AgTrk/y3AAAAAAAAADB3HnjgAX+dv+CFF5774P1ffPjBu3/zf//1ww8/LJJ/f/2/n/9/6lOfOif2DxQuQKAcQPYCAo4AAAAAAAAAAMyf+ycRE/5f+f3f/8Y3Nn51hDz57+f/n/rUp86JLQSFCyAbAb4XINsBYVMAAAAAAAAAAObGZ0f86iT3jfiM xKc//WmR/3/yk5/85Cc/eU5sJCBcgIAR4HsBsh0AAAAAAAAAAIviPhWfCeEn/yL//8QnPvGJT3zi3Oc+9znfBfCNgLAXEDYFAAAAAAAAAGDOhLP9qMz fn/z/xIij2YMUAAAgAElEQVRzDz74oDhIQDYCZC/AtwMAAAAAAAAAYLF8OoJPSXxyxCckPv7xj58Tpwj4Jwp+fsSvT XIeAAAAAAAAABbNp1R8cpJPhPj4xz/+8Y9//NzZ2dlbhvQ6x26r6raqrZODpl1xmofi017nuO3WWyeHx/W7u7u7Z5kxGAzeBwAAAJgz+1tbNxbdBy32ty6UJrhcjH6vOvtb F0qlC1v7i+7HqjAYDLJLWHZ3d+u1N1snh2233uscD3r2af/ktH8y6NmeU3NbVad5KGdS/W5DBATUduuea7mtatOuuK2q51qea/mtyQq03Do50Gm57ViiGzEtmwYbdUMZ3OscK4OFep1jMRoxMXJw OHVtO5Z+sOfUlMH9bmP2YOUYGgUnUBILwHOtpl0J6KRxr+PVsQ AAAABgeblxo0Cp9I3LpQsXLpBRFowbl/Fu5kXWFsBh5Y2wBSDS17Dabj0q1w3LcxUZbE6C+91GRsGDni1S Yp2hG1sMqtS1aVeUlkQRg+dkAQx6dq9z3OscC7dG/FgLYQEAAAAAAED+ydoCOK7fDVsAIqPudY7FjHrbscSnUdmafhV AoGWneSg+TWViXxkclZH2uw2RGOp0Qz84mQWgTF2jep7n4PjKi MwtAP9i8bMoeiM6igUAAAAAAAD5Z1EWwKk006uc7g4rQbB+nfx yBytT16UM1tdMFoDn1PyCBCwAAAAAAAAoCou1AMS8d/wMdiBY0wLoeEeivkAnWKTTUSvYZwkWRf5ZBCezAOTUdYHBopJC M6s3CtbXTBbAoGf7j4oFAACZcvv27du3b4sP+C//5b/8l//yX/7Lf5X/1WexFoDIezVztkHP7raP9HeDM1o03m0f6ccbBfe7DaM+awb3uw 2xGMEo75VT1wUGm746aa3/lxVpAXzta1+bagEEnhwLAAAAAAAACsHCLQCEFiK1BfC1EVgAAA AAAACwfGABoNWUwgL42iRYAAAAAAAAsGRgAaDVVNACkDP/KBdA2RAWAAAAwPvvv7+/tTXLQd55O3c+b/1JzNI8yMzsb124sLW/6F5Acahev35z0X3ICCwAtJpSWwBRn2IBAADALMyYHvvc2EqQwu xvXShdNrm98i5Tb33jcqmUPMPa37pQEr1M9Iwmt9Hq5Jz6kxbR z1WwBwmi/YJN58Zlo9+CBKh+zXV9h2SvTqZ/WJJ0KcXXS9V01q9ggJtPPvLIo9dvTjECqtcffeTJ6Iib169XU+/ZzGABoNWUwgIIrwvAAgAAgFS4cVn1tvjG5ah3y5Pvdv3cZX/rgtF74P2tC6VSfGKu6IN/F/ntvMatNVOsG5dLcqdGHdjfury1r3cjuacG+UY4+sbl6JwiSX9k ol/ctJkyCrM+iGDGx9G/PPQ06SWiNy6XsskhR7dT/JrLvY8bhISvTpZ/WJR/BzS6lL7TpPF3LCNuPvnkzfdvPvloRBJfvf7oI4888oj49qQTcP PJ4cfV64/G+APmVK8/+khUfwzAAkCrqZkOBex3G55riR9oLAAAAJhOMD0ez81GIAeMUx f1O37pLvL75GmzZpF9UN5lyq3fH+ea8Uj5xGQHRkM0/Ub6xFYmTJlBTd6fqS/uzBhVXMw6sPLjJJjkNRgNZevhl+nG5dLlyyLLVVwR2cXpKyJmn sIe/5qPmho+/fRBSPjqZPmHJVmXhq/XxFjONLALmP33qV5/8np1nM4HvxmY/a9ef/SR0VduPjn6MNpBUDWYQnavxWItgEHP9lxL/8g3fR8hu5az64ZpnxOo1zn2U9epkvPcogTrayYLwG1Vm3al1zk +xQIAAAAdphXsRk1biq/5E2sxb8rDU5yJJz3lu/gphkY+ECoDMOrByEEwSTziUmHVzSfj47uXpD/zYPpzBcjrg0QR/DFKNK2sLEmJainZEgHpqtH4h3/N9/e1jZpEr06Wf1iUfwemr2xIoQxgoteZFW/ocPPJJ29GbQkwzvInvyqyeL/+X98C0O3SIykYBYu1ADzXatoVzcPt227dONipaSbGTbvSdrRaF sFGLbutaurB/W7DbVU1R0OZuhYl2HNq+sH6wgIAAIC5IN6jT7xTl9LqaW9t97c uXL4x8fY7eMX+jRuqGU9xyY3LJfXb53F/FH2YvMswIKJWWE5A/DIAnZTKvzQ4GgYl0Te2tvZDyUvMgEzGq2aF5RlHvf5MDIHi8oj o+O8qb6T7XOoY81rzyXLy8A+tUeKsHRx2MxQp5eRUdrjlYCMiJ mYAgg81XK0SY6zIt/DHf8qvedyLbrwSIOs/LNF/B0oRf1RGgfGvlxHDx1P9HZv6u5aQyXy/ev3J69WgBTCe/r/55CNhG6B6/dEnb44rB6avBAjsFjBcXhBqWHTj5vXr1RRchQJZAAmCs8i9ixi sTF2XMlhfSSwA4bu4rWrr5KBpV5zmoduqeq0aFgAAAERz43Lp8 o1gougvsr18Y5xvqMuXJ+bAwhPt6ik3+d27csW7/0XVm//JuwxvoXibHbz56PP9rQvD2ueSnC74Sez+jRv7fnt+B/ypSe3388OBmwiPGxBF/ERycePyha39UN3DlP6Mh3fy8tFzxT+1+ruq2yR/LvOBfV8kX/IFwR9aw6RV50d9lNUF+nlja2t/nJOXLt8QiWHo5yemkfHdIz0A+UdXslOUrkzwFv74x/6aT3nRQ8UPUfadFJDhH5bwF8XrsDVa3RBtjsS9XvE/AOpnVHwc8buWAsHN+25eD1oAN5989HpVXhtw88lgsj5ZHxCxjs Cnev3RcUZ/80nl1gLjG918UmUPGJO1BVCvvRm2AAY923NqbqvqNA/9TMptVaNq4Ntu3XMtkQqKqe+oyvBAy62TA52W244luhHTsmmwW TccKxwcn/Sa+gXh1DWq6kGZ5xoFR5VIRAUrx9AoeE4WgDCWAjpp3Ot4dSwA AACIYiJhGX/F/2BUKyxy5tAsv2oq7n3pC+o0YTJ1UU71y32YZDLcn4kLlZ8Hp9G lt+Rbo1RkcnOCUYZyWZoxHQdfNs9UQ/2fOiCT86YiXZkomRjnlnr9CcxUBgch/qkjvhsm+XMlGtgbW1s3Jvd2CN/IaDt6jR91Pz28cGHil0WOHQ6DnB8Hf9TVjUT8DCufTq51V6yxi LlFzK+59IHyRVcbH1MLULL6wxL+4vB2owQ+qm+xr1d8l94P17q o/45F/a7Nzs2bgdR6uCGgn3GP5v0n8/pAlj858a+wAAK3GUYENxRU1Bdcvzn5QWKytgAOK2+ELQCRvobV dutRuW5YynKAnAT3u42Mggc9W6TEOkPnS5m6Nu2K0pIoYvCcLA BR89/rHAu3RvxYC2EBAABAFOLt6XhabDr+W+P9rQsXtm5Ib28Vxevj2 Xa9NsOXhWf3b9wIB4RurVj4HOqKP0Nt8OCqZ5QSA9VNzAYklF+ Ovx7obVR/lPcLX56AmJQv8XPFPEj8wJr2NkFr6uc1HEedRsQIBEsppvdyWg VIIDTRT4Dq1ZlecJ/1H5bw3wG/DUUZQIKfnskuiVaCq10imo34VZ2ZcGo9rL4XU++PjNL/R8L46Xr1+qOTBwmGbIXQV/zS/6g2w3F5rwKIWggwzJscq2lX2o4lPo3K1vSrAAItO81D8WkqE/vK4KiMtN9tiMRQpxv6wcksAGXqGtXzPAenuByAvQAAAGAuzLCf tf/2N60i18mmZ201sC9Yhht3S5lbBnvazdbkIvcrj0dnA8eogb2xt bVvXF2d7cu0gsSOYj7/sMyG6vSHufZxoiZfWYyv0cLUHD242CD8hcimUztfkL0ATnOzYp +9AGYP1tdMFoDYolC4F1gAAAAg8LdPk/faC73PXtj+1rG90rhatQ/4xEycXDudagIYOFt98maJGrwhzYaavxyzjeToQr0nMBpL0+eKH lixdiD2mMdQz1J/mVIj7R/I7Ih/BfP5hyVFAq6T7iOl+vpOTPFnc0TfZIm/v/pfwbgqQbnx4Aws1gIQ897xM9iBYE0LoOMdNbPc5F8zWBT5ZxGc zAKQU9cFBotKCs2s3ihYXzNZAIOe7T8qFgAAAISY2AwrN8zQK9 2DvhJv/R178/A7/OlnvE9rMWRcJLve/FkzGaIhhs8VN7CRq7Xfj3qE9F+mFMhytLNgyiuYzz8sKTJZ+D/9hzh/r69iCb8ySNNmGEemmP+/v2gLQKSymjnboGd320f6u8EZLRrvto/0442C+92GUZ81g/vdhliMYJT3yqlrUYJPDV9KTc1kAQQeBgsAAACWm/gtwOd0//RX/kK6A8vLBCtO9fqTmRQOpM7CLQCEFiIsAAAAgEJx43LpwoULRSn pLhAMLEA6VK8/mtXygXTBAkCrKSwAAAAAAABYObAA0GoKCwAAAAAAAFYOLAC0ms ICAAAAAACAlQMLAK2msAAAAAAAAGDlwAJAq6mZLIB+t+G5lviB xgIAAAAAAICisFgLYNCzPdfSP/JN30fIruXsumHa5wSSU9elDBb5uE7kTBaA26o27Yq4ExYAAAAA AAAUhcVaAJ5rNe2K5uH2bbduHOzUdIJ7neOmXWk7Wi2LYKOW3V Y19eB+t+G2qpqjoUxdixLsOTX94LZjNe1KxzuaGokFAAAAAAAA K0eBLIAEwVnk3kUMVqauSxys80OSxAIQvovbqrZODpp2xWkeuq 2q16phAQAAAAAAQCHI2gKo194MWwCDnu05NbdVdZqH40zKqUXV wLfduudaIrsTU99RleGBllsnByJli29ZTB07zcOYlo2DHcugGy bBp+YWQK9zHE5do6oelHlupsHKMVSn204t8nV3Lc+1xBiKH5K2 W4/qhufUklgAwlgK6KRxr+PVsQAAAAAAACD/ZG0BHFbeCFsAIn0NS5mzRQUrZ3pzEtzvNjIKHvRskRIHFF/6rkxdm3ZFmU5HBSstiZwHK2sHxCKRJBaAqPnvdY6F0yB+rIWwA AAAAAAAIP8saiHAMG9yrKZdaTuW+FSZvvoTvDpVAIGWneah+DS diX1VcNRcfb/bEImhTjf0g6MsgKgZb/+qcOoa1fM8B0/9IdGpAhAtsxcAAAAAAACsHOwFcJqbFfvsBZBWcFZ7AfgXiy0Kh XuBBQAAAAAAAEVhsRZAkk3+9YI73lEzy03+NYNFkX8WwcksADl 1XWCwqKQw2uQ/XycCDHq2/6hYAAAAAAAAUBQWawGIVFYzfR307I53pHk+/Gn/RDMdFep4R/rxRsH9bsOoz5rB/W5DLEbQf8ZA6rqUwf1uQ/OHZCYLINA/LAAAAAAAACgEC7cAEFqIsAAAAAAAAGDlwAJAq6miWgAAAAAAAA CzkF3CggWAcqtCWgAAAAAAAAC5BQsA5VZYAAAAAAAAAGmCBYBy KywAAAAAAACANMECQLnVTBZAv9vwXEv8QCe2AHYBAAAAAABmI8 uM3pjdaRbAoGd7rqV/5Ju+j5Bdy9l1w7TPCdTvNtpuXT/Yz3OLEizycZ3ImSwAt1Vt2hVxp1ksgL3OKUIIIYQQQgglU+EsA M+1mnZF83D7jnekH9x260274jk1neBe57hpV9qOVssi2Khlt1V NPbjfbbitquZoKFPXBQZ7Ti2j4LZjNe1KxzuaGokFgBBCCCGEE Cq2ltsCSBCcRe5dxGBl6rrEwTo/JEksAOG7uK1q6+SgaVec5qHbqnqtGhYAQgghhBBCaP7KoQVQr7 0ZtgAGPdtzam6r6jQPx5mUU4uqgW+7dc+1RHYnpr6jKsMHPbvt WH7LrZMDnZbF1LHTPIxp2Tg41A23VY3shknwqbkF0Osch1PXqK oHZZ6babByDPvdhvgh0QkWayg81xJjKH5IopY8iJaTWADCWAro pHGv49WxABBCCCGEEEJzVg4tgMPKG2ELQKSvYSlztqhg5UxvTo L73UZGwYOeLbLcgOJL35Wpa9OuKNPpqGClJTH/YGU5gFGwWCSSxAIQNf+9zrF4DcSPtRAWAEIIIYQQQmjOyqEFEL UQYJg3OVbTrrQdS3waP8GrUwUQaNlpHsa0fBoxsW9UMhAV3O82 RGKo0w394EHPFrPiOu6JfFU4dY3q+ZyDoyr8TYP1qwBEy+wFgB BCCCGEECq2CmQByJO37AWQdbAydV3i4Kz2AvAvFlsUCqsDCwAh hBBCCCG0EBXOAhju22+0yb/J8QHZbfKvGSyK/LMITmYByKnrwoONNvk3CtY5+HAmC2DQs/1HxQJACCGEEEIILUSFswBEKquZvg56dtuta54PL1rWP0y+7dY1 09fT/knHO9IP7ncb+n3WD+53G62TA9NDAeXUdSmD+92G5g/JTBZAoH9YAAghhBBCCKH5q4gWAEILERYAQgghhBBCqNjCAkBIU 8tgAWT5ywsAAAAAAJmDBYDQfIQFAAAAAAAACwYLAKH5aHksgB+ +/b8jhLLWLwEAAABSRbyZxwJAaD5aHgvg37X+DCGUtf4rAAAAQKq IN/NYAAjNRzNZAP1uw3Mt8QO9cAvg3xz8KUIoa/0/AAAAAKki3syvmgUw6Nmea+kf+WZ0zl9GLWfXDdM+J5A4M08/2M9zixIs8nGdyJksALdVbdoVcaeFWwBP/93/ihDKWv8vAAAAQKqIN/OrZgF4rtW0K5qH23e8I/3gtltv2hXPqekE9zrHTbvSdrRaFsFGLbutaurB/W7DbVU1R0OZui4w2HNqGQW3HatpVzre0dTI5bEA/tWr/wtCKGv9fwAAAACpIt7MYwHEpYLmwVnk3kUMVqauSxys80OSxAI QvovbqrZODpp2xWkeuq2q16ot1gL4zkv/M0Ioa2X17yQAAACsNstnAdRrb4YtgEHPbjuW26o6zcNxJuXUom rg227dcy2R3Ymp76jK8EDLrZMDnZbF1LHTPIxp2TjYqBuhYLdV jV8RYOoXhFPXqKoHZZ4bE+w5tRmDlWNoFCzWUHiuJcZQ/JBELXkQLSexAISxFNBJ417Hq3MoIAAAAAAAmLJ8FsBh5Y2wBSD S17CUOVtUsHKmNyfB/W4jo+BBzxZZbkDxpe/K1LVpV5TpdFSw0pKYf7CyHMAoWCwSSWIBiJr/XudYvAbix1oICwAAAAAAAExZPgsgaiHAMG9yrKZdaTuW+DR+gl enCiDQstM8jGn5NGJi36hkICq4322IxFCnG/rBg54tZsV13BP5qnDqGtXzOQdHVfibBoerAGJKRXqd42XYCwAh hBBCCCG0yiqQBSBP3rIXQNbBytR1iYOz2gvAv1hsUSisDiwAhB BCCCGE0EJUOAtguG+/0Sb/JscHZLfJfxbBYkVAFmcNKFPXLIKz2+TfKFjn4MOZLIBBz/bHBQsAIYQQQgghtBAVzgIQqaxm+jro2W23rpmRipb1D5M3atko uN9taHbDKLjfbbRODkwPBZRT1wIF6/+Q9LuNtlvXGcOZLIBw/7AAEEIIIYQQQnNWES0AhBYiLACEEEIIIYRQsYUFgJCmsAAQQgg hhBBCxRYWAEKawgJACCGEEEIIFVtYAAhpCgsAIYQQQgghVGxhA SCkKSwAhBBCCCGEULGFBbBSMh3SfrfhNA8TnCOwlJrJApAPHsA CQAghhBBCCC1EhbMABj3bc62MzvnLqOXsuqF/NuGgZzvNw6ZdadqVjnek2e3WyYG4pGlX2m59arz+AXsi2HOthQ frnyA4kwXgtqpNuyLuhAWAEEIIIYSMtXupVCqVSqUHHn995tb+ +rEHSkMe+JPnpG89960HR9948LFXF/Okf/GPSjF9ED2871t/vfhXpJgqnAXguVbTrmhOSne8I/3gtltv2hXPqekE9zrHTbvSdrRaFsFGLbutarrBYtx86aTH/W5DvkTnLnKeu8Bgz6npB7cdS9MWwQJACCGEEELxev5iqXRxNzJ gZ/f5qY28+PhDpdKlncR92H3iyq0pMVKOXSqVSqV/9JfDb33/q5PfSMMFGPVnZ2PYaMz4KPoW6MOrf3JfqZSKBbD73ae/8s2nv/LNHzx1N2ELL79wc9dv7eZe0g48/e2bGd5Fcd+ltgASBKeeey88WOSbfgmAP6UfUzsg6v/leF/xg5kTCyBBsM4PSRILoN9teE7NbVVFQYXTPHRbVa9VwwJACCGEE Fo+vfj4Q6XSQ9EZ+PMXzz/xovJbt554wM+Nbz3xQMxU/+7zse7A61fOj66V25Q1zKK/+hed073OX/5DKc0W6bfIruWPtRQqUtjZKD3w+PPj/mhJ7s+wVGHcB8mhyEEVwNFT33n6K998abdzutfZ+/Z3br5ckLvk0AKo194MWwCDnt12LLdVFanpMJNyalF5bNute64l sju3VfVcK6oyPNBy6+RAp2Uxdew0D2NaNg426oZesFz/H1bU1HfMJcqrlHluVIlEKsHKMTQKFgsuPNcSDyt+SKIWO4iWk1 gAgeoLoZPGvY5XxwJACCGEEFouvX7lfKkUleR3Tvc6z1+MmN5/8fGHpPw5pp3Xr5yPsBiGGfilnd1LIuWebFOKFIn0aOZfpPr/8PvBBqO+bjYaG8/vjfqzFypw2NkIjYbo22htwkTN/zD/f/C+B9KzAO7e/KOISfiXX/iBmKL/oxeOIi7f+/Y3n/7Kd/dGH7+0a96Bl1/4wVemXJjCXQLKoQVwWHkjbAGI6e6wlDlbVLBypjcnwYGq+7SCx eqGKLVODpQZb8wlyrso89ymXVH6F/MPVpYDJAhOYgGI3Rp8p6HtWJ5rdbw6VQAIIYQQQsumW088UCqV NqRSfz8tH34lOoGf1M5GSV1NsHtpaiG9nHIrFVhLr1paL6bipQ UCJiMQ7J7fn1tPPLDx/N7updEQjTyCyAZFFcBoIcD3vyqsgWnlCUdPfefpr+jNlg9L8b+ bsLr+5Rd+MDIIjp76TuyCgrs3/+ibT3/lm5Mdu3vzj767t3fzpfgOGNxFTzm0AI6sfeVCgI53FJjY73hH8 RO8OlUAgZbFXH3MnnbKiX2jkoGo4G77KBAc0w3N4KhE15eycTE UUQonyco8t9tWlxjMOTiq0kFsGRioAogpFel4R+wFgBBCCCGEo rV7STHlPtTrO7uv73VOdzYCGfLzF+VLRumxmMAP59Kl80+8OE6 hJy4ZfxywAALxOhbAaL195F4At564sqv4+nC1f1R/hEUy9kSev1iKK5oYbgoQsiHSswBERj05tR5IyAOfBqoGpO/ufjdiSf/Nm8Gk3b/K9wWCc/t735arD3TuYqIcWgDsBZBicL/bkHf11ykxOB0tjggsBxDLDaLS73CeO1W5Cs5qLwD/YrFFobB/sAAQQgghhJZPgbz9xccvjafxdy+JvPfFxx+SE/sXH7905dbrV86HauNVboK/nV4gbZbL6Xc2Lu2Ecv5Avb1GFcDpXidYky/p9Ssbyrz9+Ytikl/qnrI/Lz7+hFQWoV4ZMcz/FXc336Tg5ktRxfyjDfkmMvDd70Z9evTUd2++fPOlsb9w9+YfjT 5++YUfKJPz3e+G5+2PnvrOxC3kDf/2Oqcvv/DSU3elGI27GKlwFsBw336jTf5Njg/IbpP/LILFioD4YDHdHdwO0ImcHg80PvYLNLok57mawdlt8m8UrHPk4U wWwKBn++OCBYAQQgghtHyatACevzKRwA9z3YAFMM7qx0RZAM9f LJVKpdLF3eEHEVzaGU+2T7bpK3IvgImtAUefil0DT4M9GeX5kt Oh7FhEf0Z7ByrPPojJ//eMLYC9b0vT+H7O/9Roqb/5p4GvDBP1aAvg6clr1bfYVVxicBcjFc4CEEmyTmp3OqoM18xIR cv6h8kbtWwU3O82NLuhHywSXV+a7cvGQfz8fzjPXWyw/g9Jv9uIWXAhayYLINw/LACEEEIIoWWSbAFMlAAMv/vEzsQE+PgSPQtgLJVxIF/++pXzsRZA5IkAkzvwR1YBiA5c2umc7t164qLUyQhHQ9WfaAtAV CWorIehjCyAl194aTwJf/OlRDm//+lLu6P9+VXJ+U31Rn3jan9dC2C0E6HJXUxURAsAJZC8IkCzLOJ UWl2vk/8vvbAAEEIIIYRQQCK/DebtOxuTG93deuKBca4rnwsgXS5JvRdAahqm+mP89fbSqXuC+B MBFFv6h2wOM423IRgTyPZN9gI4euo7wS39U1lOn4HkLQnkgwDT FxbA6kgknvpz6SggLACEEEIIIRSQlMNLJwIopvcnFvBP1MyHZ/sjTwSQFHnmn5YkFyAwzy+5AFNPBAw6HaFj/0w1KgFI0wIIz8BHpNZ73/7m01+JOCNwLhp2YNphhLMKCwAhTWEBIIQQQgihGL1+5fw41Z+o ilfsez90AVQJ/EQ7eZZySUIiSyI7TeTV2U2tp9vb7PL/PSwAhLSFBYAQQgghhOIUmAMXE/XmKfHkSYH5VsAFyGzxAkpNWAAIaQoLACGEEEIIxev5i7OnwaMT BBf9LMuj0QZ74fP5VlFYACslo7MGRLzbqjrNQ/0dBJdYM1kA4uAB8TEWAEIIIYTQKihpFQBCGapwFsCgZ3uuldE5 fxm1bNqNLI4bHPRs/4S/jqe7vb9/iEDTrvgJbIzkPFczWHNY+t2G51pZBOufIDiTBeC2qk27Iu6EBY AQQgghhBBaiApnAXiupX+sXcc70g9uu/WmXfGcmk5wr3PctCttR6tlEWzUstuqphssxs2XTnrc7zbkS3Tu Iue5Cwz2nJp+cNuxNG0RLACEEEIIIYRQsbXcFkCC4NRz74UHi3 zTLwHwp/Rjagf63UYg3lf8YObEAkgQrPNDksQC6HcbnlNzW1VRUOE0D91W 1XVqWAAIIYQQQgih+SuHFkC99mbYAhj07LZjiXXpfiblObWoPL bt1j3XEtmd26p6rhVVGR5ouXVyoNOymDoWi+Rjas7Ngk26IZ5u arBc/x9W1NR3zCXKq5R5blRSrQyOqqeIClaOoVGwWPfhuZZ4WNHhqFU MouUkFkCg+kLopHGv49WxABBCCCGEEEJzVg4tgMPKG2ELQEx3h 6XM2aKClUlpToIDVfdpBYvVDVFqnRwoM96YS5R3Uea5Tbui9C/mH6wsB19h9z8AACAASURBVEgQnMQCEFs7+E5D27E81+p4daoAE EIIIYQQQvNXDi2AI2tfuRCg4x0FJvajNpPzJ3h1qgACLYu5+ph t6kRTgYl9o5KBqOBu+ygQHNMNzeCoRNeXsnExFFEKJ8nKPLfbV pcYzB4cVbxgFCy2DAxUAcSVirh19gJACCGEEEIIFVs5tADYCyD F4H63Ie/qr1NicDpaHBFYDiCWG0Tl6uE8d6pyFZzVXgD+xWKLQmH/ZGQB/PT1PYQQQgghhBBaJgtguG+/0Sb/JscHZLfJfxbBYkVAfLCY7g5uB+hETo8HGh/7BRpdkvNczeDsNvk3CtY5y3AmC2DQs/1xycgCOHrrXYQQQgghhBBaJgtAJMn6R77Hb30/t5aNgvvdhmY39INFoutLs33ZOIif/w/nuakHa6b0psH9biNmwYWsmSyAcP9YCIAQQgghhBCas4poAaAEk lcEaJZFnEq7Kujk/0svLACEEEIIIYRQsYUFsDoSiaf+xDsKCAsAIYQQQgghVGxhASC kKSwAhBBCCCGEULGFBYCQprAAEEIIIYQQQsUWFgBCmkpuAfS7D c+pua2q2IYBCwAhhBBCCCG0EGEB5E2ea7mtqufUdBbtGwWfGp4 1IOLdVtVPXacGy3luisE5UXILQD5ZQRw/gAWAEEIIIYQQmr8KZwGIPeozOucvo5b1gz13fHSf0zyMD267df 3gQc/289COp7u9v3+IgEhd44MDea5+sK5l4FqaA24UrH+CYHILQD6P0 W1VsQAQQgghhBBCC1HhLACRJGtOHXe8I/1gkVF7Tk0nuNc5btqVtqPVsgjWadltVeVsMcVg2Vxo2hWd9Ljf bQRS1/j47IL9h9XM1T2nph/cdixNWySJBSBbHb5OGvdazUMsAIQQQgghhNCctdwWQIJgnXT0d JTVpxgcSNHl6f1wYYJRsOhAIBVtu/WYeod+t6FMXZWDmV2wLCMLIEGwzg9JEgtA+agnjXuNo7tN+xAL ACGEEEIIITRP5dACqNfeDFsAg57ddiy3VRUJpNM8dFvVthNZt9 9262KdvMi9PdeKqgwPtNw6OYhfXS9aFlPHTvMwpmX9YLmkX5nY y8GitEEzWK7/Dytq6jvmkvBVKQaHlw/4WwaIJQnidY9K15XBbSfydRcvh+iSaDZq/UK/22g7VsoWgN2oYAEghBBCCCGE5qkcWgCHlTfCFoCYSNdJGmOCla ljHoKjZvV9JQ6ONxdaJwfKjDe+/UD/swuOeVjlDH/WwSlbAE6zigWAEEIIIYQQmqdyaAEcWfvKhQAd7ygwsS/2Vo+Z4A1UAURN7Msti7n6qJZFNhie2DcqGQgHd9txE/uBTQSinAWhwHIDI7/AV2CXgfgk2ShYrNKPUrcdrEoY9GwxhmKuvu1YnmtFFS8YBYstA wNVAHGlIm49iQUgKkwCvovTPPScGnsBIIQQQgghhOasHFoAq7k XQMc78ivY5XxeWcfebesG97uNQFj8rPs443WsQNG+WCKhztJVe a5pcPyGfEXdC0BcGXB0OBEAIYQQQgghtBAVzgIY7ttvtMm/yfEBqW/ybxScxYkAYro7uB2gEzk9Ll8YU4wQVuJgHSclwSb/RsFTTzE8ncUCkF+qbvsICwAhhBBCCCG0EBXOAhAZtf6R7zFV+j O2HL+pfrJgeau/qYmxvHxgarBIdH1pPqZsHISn9AMK5Ln6wToH8omsWfN1NArudx sx6z5kJbcAhktTnJoYFywAhBBCCCGE0EJURAtgudVtH7WduM0I wsExRxLIia6/IkCz0iGcuqYb3HbrmsE5UXILIPzwWAAIIYQQQgih+QsLYHUkEk/9mggUEBYAQgghhBBCRdBrr3zs2VsvLbwbuRQWAEKawgJACCGEE EIoS732yse2rn9s6/qDP7Vnaeeln774sa1Xdhb+OGk/VyrCAkBIU1gACCGEEEIIzVsv/fTWDMm8feXZsRew89rPp1/y2s+H8a/dunJodjut9sPPZX6jWYQFgJCmklsA/W7Dc2puqypOp8ACQAghhBBCKFJ+Et453evYV569Lk/p7zw3fS5957kXR0n1zy9uXR8tCvj5RY3VATvPidvZV57VmbT/+cWt6xdfG30c3776uTRvlJqwAPImz7XcVtVzajqL9o2CRSpqNK SB1HVRwTlRcgtAPllB7PSIBYAQQgghhJBK9pVnX5RmxX9+cev6 x577ufRd+VO1dp67/rGtYSM7z/nxP784fXWAfeXZkWXw2iuxmbnI4a9/TLYA4tqPfq4pN0pZhbMAMj3nL6OW9YM9d3x0n9M8jA9uu3X94E HP9vNQnUP4hPxDBETqGh8cyHP1gzUtA81TEkSwzikJ/shoniCY3AKQz2N0W1UsAIQQQgghhPY6pxMpt9Brr0hJ9ele5/Sln75onCEf3npwa1g7sPOcn5YHknC1xreLz8wPbz042c8p7cc8 FxZArAUgkmTNqeOOd6QfLDJqz6npBPc6x/qn64lgnZbdVlXOFlMMls2Fpl3RSY/73UYgdY2Pzy7Yf1jNXN1zavrBbcfStEWSWACy1eHrpHGv1TzEA kAIIYQQQiuvSQtA7OT/2isT8/xxn9pXfjr6+LVbVw5Pd3466SY8d2tiL4DnAkn7WGOnwG8/nJlPpv07z10PZPWR7cc/1+SNRLN+FYO6tzs7Ozs7UZ/Ga7ktgATBOuno6SirTzE4kKLL0/vhwgSjYNGBQCradusx9Q79bkOZuioHM7tgWUYWQIJgnR+SJBaA 8lFPGvcaR3eb9iEWAEIIIYQQQr5G2e9kXcDhrQcn19gr0vXO6U s/feXK4cTmf3sTqwBEzItRKbr09dGS/kDG3rGvPHfrpeBxgxMr+aPan/JcwRtJl0QvefDTfqP8fy+XFsCRtR+2AESVvlj6LtJp8WlUHtt2 6+Fg5dR3oGWneajTspg69oOjJtU73pFOsFzSr0zsA23qB8v1/2FFTX3HXBK+KsXg8PIBUdLvuZa4sO1Y4tMo50IZHP+6i2DxQxK 1fkG0nLIFYDcqWAAIIYQQQgiN9POLw6X14oNXrvz0xWHmPPFx+ FNZsgUg7wV4uheXor8yuVHfKzud8WqC0L0UX9mJaz/uuWJvFH6iyW6PMBrnHFoAh5U3whaAmEjXSRpjgpWpYx6Co2b1f SUOjjcXWicHyow3vv1A/7MLjnlY5Qx/1sEpWwBOs4oFgBBCCCGEUFhiW/7pFsCzt3ZGX7/4mlhvL6/8D6bQUecLSicIiIRcXDLctH906+Hu/bEWwJTzC8PPpbrRdAtALgHYK/5CAGUVwOloRl2e2I/aH860ZEBuWczVx+w8J5oKTOwblQyEg7vtuIn9wCYCUc6CUGC5g ZFf4Cuwy0B8kmwULFbpR6nbDlYlDHq2GEN5Yj+qeMEoOFAyMLV UpO3Wk1gAbccKDFDr5MBpHnpOjb0AEEIIIYTQyiu0HWC6LcfOo vsaF+qHy/XzqmVaCLCaewF0vCO3VZV34BeXtB1FUtpt6wb3u41AWPys+zjj daxA0X7r5MBtVdVZuirPNQ2OP0SgqHsBiCsDjg4nAiCEEEIIIb TXOc3SAjDSsFY/fvm9RiPTTxxIUUuzECDeAhju22+0yb/J8QGpb/JvFJzFiQBiuju4HaATOT0uXxhTjBBW4mAdJ0VUUhht8m90fMDU UwxPZ7EA5NHvto+wABBCCCGEEFo2hY79m4NM8/+9AloAIqPWP/I9pkp/xpbjN9VPFixv9Tc1MZaXDwR2AYzKin1pPmYgdU0xWPYvdA7kE1 mz5utoFNzvNmLWfchKbgEMl6Y4NTEuWAAIIYQQQgihhaiIFsBy q9s+8pxazCkDyYLlFQGalQ7h1HVRwTlRcgsg/PBYAAghhBBCCKH5CwtgddTvNnqdY/2aCBQQFgBCCCGEEEKo2MICQEhTWAAIIYQQQgihYgsLACFNYQEg hBBCCCGEii0sAIQ0hQWAEEIIIYQQKrawAFZKphsB9LsNz6m5ra rmwYrLrZksAHHwgPgYCwAhhBBCCCG0EC29BZCHEwRNg/WPG9QPHvRs/9A+nUP4hPxDBJp2xU9gYyTnuZrBmsOSXbD+CYIzWQDiFERxJyw AhBBCCCGE0EK03BZAxztq2hXNGey2W2/aFc+p6QT3Osf6p+uJYKOW3VY13WDPtfxkvmlXdAa2323Il+jcR c5zFxjsOTX94LZjadoiWAAIIYQQQgihYmu5LQCR92paACI49dw 7D8G9zrFfAuBP6cfUDvS7jUC8r/jBzIkFkCBY54ckiQXQ7zY81/JcSwxo27E81/IcCwsAIYQQQgghNH8tqwXQduuea4nsTixlj6oMF/X/frDTPBSfRmXIHe/Icy0xdewHR/XTKFj0ORAc1Q3NYLn+P6yoqe+YS5RXKfPcqBUBswdHpetRwVGv uxhDESx+SKIGRLScxAIIVF8InTTudbw6FgBCCCGEEEJozlpKC0 DMjWvOYOckOFB1n1awWN0QpdbJgXIAYy5R3kWZ5zbtitK/SCVYOcOfdXASC8B3mAKGB1UACCGEEEIIoflrKS2AwMS+mOCdOr EvVwFMLRnQnKs3Cs6iviAq0fWlbFwMRZTCSbIyz42aUc80WJ7Y jw8OlAz4PyQxJQPsBYAQQgghhBAqtpbSAggkwKu8F0C/25B39dcpMRhmvI4VWA7QOjlwW9VuO27bvFwt78/FXgD+xfIWhVgACCGEEEIIoYVouS2A4Sb/ehaAOD4gJ5v8G7UcHyymu4PbATqR0+PyhRN+gUaXjLbiT7Bvfx bBohs6ZxnOZAHIZw9iASCEEEIIIYQWouW2AEQZeczW9+GMWv8w +fhN9RMHG3VDP1hkxb4025eNg/j5/3CeW5RgYZHoDMhMFkC4f1gACCGEEEIIoTlruS0AJCe6/ooAzUqHU38pvlPTyf+XXlgACCGEEEIIoWILC2B11O82ep1j/elxFBAWAEIIIYQQQqjYwgJASFNYAAghhBBCCKFiCwsAIU1hASC EEEIIIYSKLSwAhDSFBYAQQgghhBAqtrAAVkr6pxL48Z5Tc1tVz YMVl1szWQD9bsM/eBALACGEEEIIIbQQYQH4yu4EQdNgoxMENYMHPds/4a/j6W7vLx8K6CewMZLz3CyCNcfQKFj/BMGZLAC3VW3aFXEnLACEEEIIIYTQQoQF4Kvt1pt2xXNqOsG9zr H+6XoJgt1WNd1gz7X8ZL5pV3QGtt9tyJfo3EXOcxcY7Dk1/eC2Y2naIlgACCGEEEIIoWILCyCQJKeee+chuNc5lufzxZR+TO1 Av9sIxPuKXxGQEwsgQbDOSockFkC/2/Bcy3MtMaBtx/Jcy3MsLACEEEIIIYTQ/IUFIOr/PdcSqaDTPBSfRmXIHe/Icy0xdSyCY2rOjYLbbj0QHNMNzWC5/j+sqKnvmEuUVynz3Kgi/9mDo9L1qGDlgA96thhDESz2O4gaENFyEgsgUH0hdNK41/HqWAAIIYQQQgihOQsLQEyka053ZxccqLpPK1isbohS6+RAOSYx lyjvosxzm3ZF6V+kEqyc4c86OIkF4DtMAcMjcRUAAAAAAADALG SZ0Ruzu4iFAGI2OFAFEDV1LL6rOVdvFBwuGYjqhn5wVKLrS9m4 GIoohZNkZZ4bNaOek+BAyYCoAogvGVj8XgAAAAAAAADLxEIsAD lbLsryfs3gfrfROjnQn88fZ7yOFVgO0Do5cFvV+G3zcrW8Pxd7 AfgXy1sUYgEAAAAAAACcLdQC6HhHTcN9+42ODzDK6o1ajg8W09 3B7QCdyOlx+cIJv0CjS0Zb8WcXLIojjFrWOZ5wJgtAPnsQCwAA AAAAAOBsoRbAaf9E/46iMjxmU/3EwUbd0A8WWbEvzfZl46Dbnn5snpznFiVYWCQ6AzKTBRDuHxYA AAAAAACsOIu1AJZY8ooAzUqHU391vVPTyf+XXlgAAAAAAAAAaY IFkJ363UbHO9KfHkcBYQEAAAAAAACkCRYAyq2wAAAAAAAAANIE CwDlVlgAAAAAAAAAaYIFgHIrLAAAAAAAAIA0wQJAudVMFkC/2/APHsQCAAAAAAAAOFuoBZCHo/uEjLphFJxAcuq68GDNMTQK1j9BcCYLwG1Vm3ZF3AkLAAAAAAAA 4GyhFkDbrTftiufUdIJ7nWP90/USBLutaurBg57tObWOZ3a8n5y6LjDYc2oZBbcdq2lXdIYFCwAA AAAAACBNFmgBeK6VUe5dxGBl6rrEwZ473aBJYgH0uw3PtTzXcp qHwgfyXMtzLCwAAAAAAACA+VsAg54tcjSRCjrNQ/FpVHV9xzvyXEtMHYvgmJpzo+C2Ww8Ex3TDKFjIyAJQpq5Rdft5 Do7K7cW6Dz/YbVU914qqBRAtJ7EAhLEU0EnjXserYwEAAAAAAEAh2NnZyajl+ VsAIjEOS5k6Zhfc7zYyCj4dTXTLap0cdNtxpe/K1LVpV5SvSFSw0pJIJVg5w591cBILwHeYAh4GVQAAAAAAAAALW QggZoMDVQDKW4uEzm1VRULXOjlwW1XPqUVNvxsFh0sGorphFDz o2cpcN34rPuWMetQkuTLPzS44qudGwf1uo+1YbqvaOjkQY+i2q m0n7nVnLwAAAAAAAFhFlqkKQE7X9evkc7JiXzO4322IlFPkur3 Osf4hArlasV+8vQD8i+UtCrEAAAAAAAAAzhZqAXS8o6bhvv1Gx wcYZfVGLWfRDWXqWpRgURxh1LLO8YQzWQDy2YNFtADeeuutO3f u3J6BO3fu9Pv9rNtcHXhFAAAAAGBuLGUVgEiS9Q+Tn7r9nhzcd uv6E+9GD64f3O82WicHOtPdgc5r5tIFDRZLHnTGcCYLINy/YlkAd+/ebbfbH8yA53l3797Nus3VgVcEAAAAAJaAxVoACMVopS2A27dv//KXv/zoo48+nIHbt29n3ebqwCsCAAAAAHNjWasAEIrRqlsAH3300fuz EU44U28zn9S2t8uJLiyXI6+TR+89Q3hFAAAAACBMdnl+DFgAKL dadQvggw8+eHc2wgln6m36lDdLpdLmOIGuba+VBJvJsvEQ4xbX tmvxoeXNYVB5e1po+Bab5TPVhYV7RQAAACBFYuYJCsHwjVTsu6 jEkyg66A9gpt3IFfH5P1UAaAWFBVCUhNNPzv1s38+la9trGin7 dMbtlDc1TIDy5mZZXCUbEOXNaX5EbXtzuxa+8OxscvR+YcjcXx EAAABIl7h5gqgvajSZwpskfaZ2Mukkig5TBjDcjfIMRkAG/Q9x37mz+87N0sBC5v8FWAAot1p1C+D9999/J5qdnR3lxzLhhDO+zfjWlG0OU/LAhL+U+KfjAZi2Mkrly5vji7Qc5aF3MHGhQB69t1Xs7Owov/7222+bviI6L270KwIAAADpEzNPIH3RLK2fR6Y6RtnzSZJOoujd PmYAFd0Ivxkb9kX6cm17Tera6G2czi1m5L5zZzf/3tnNv5fYBdDJ/6kCQCuomSyAfrfhHzxYUAvgvffei3rMnZ2dnZ2d8McBwglnTJt TW1O2OfpXQRQCjP7ayqsCgisEZLT/mYxrJOICYTPL/3iUN6e3ofIOBFNHb+rQ6b8imq9vxCsCAAAAGRA9TxD1xakM5yc m3hBlWBswvZOJJ1H0bh8zgIpujONLm5ubpbXNzTX/rZw/SuPiAvmtnunLMbqF1kVvf/+Js/vOnb3z9Nk7O2f3nXv7+08Y3Ons7Gyh8/+CBVoAOTm677R/YtQNo+AEklPXhQfrH3+oH6x/guBMFoDbqjbtirhTQS2Ad99991SFyAnDH4cJJ5xRbeq0pmxzxI QFMPGJVuG+/I/LpJ87blD84Y/cXWDy36fhv2CyCRy7As2/Wu1+n02O3iACMYDhryd4RRK/ygAAAJAYfx5ZQfQ8QeCL40Zq22vx74GyLAMIewkaiXHSSRS9Ds UMoKIb+t7DqEV/OJM5MrqIEoC3ts7e+lcJCgFE/q//3yxYoAXQdutNu+I5NZ3gXue4aVfajqUfbNSy26qmHjzo2Z5T63 hHRsMip64LDPacWkbBbcdq2hWdYVl1C+AXv/hFfJIZlXD6hBNOZZuarSnbHDGjBTAuMCtvrm3Xgv/+DjcbGP6bpGwv+E/o8PNgS1I5Qa1cFlfUyuVayJgOvQWQR68fjRjGwBdnf0ViXh0sA AAAgPQIvQMYJ6KR8wShL44jp+yMrLAA5GltvR6qe6v8prLnqUy i6BA/gKFujL80OdUf/OBs1OaE92JoWihvoWBYAtD/00uXLp07d+6s/6cJCgFWuQrAc62Mcu8iBitT1yUO9tzpbk4SC6DfbXiu5bmW0zw UppHnWp5jFdECeOedd3qTiDww/HEU4YQz3KZ+a8o2R5guBPDzb//67bIUHJO5qxsM/evkm9gTkeXtcVmZtGpP+ldmbFCHLYCo0dMfTP1XJNxUVLNYAAA AACkSysr9iYrIeYKz0BfFO47t7dqU/YyG70ykXZVq29ujN0Kjrweujk9vh71VX6voeVqTKDrEDKCqG74 FII3J5LYLgQ0LVNsCBJ8hMJij51LfQoUoAej886EF0PnnyXYEW KwLMH8LYNCzRY4mUkGneSg+jaqu73hHnmuJqWMRHFNzbhTcduu B4JhuGAULGVkAytQ1qm4/z8FRub1Y9+EHu62q51pRtQDihySJBSCMpYBOGvc6Xr1wFsDbb7/dDSHywPDHSsIJp7JNzdaUbY5QWABx2wEGHQD/UIHN8vDfLEUZQIwFELagR55COdzONDYVF06OXicaMYyBL87+is S8OlgAAAAAKRL5piJ6nuAs9MVhRjlKwqPy5ND7Jz973yyf1Wo1 RZCyh6HeRlwb7kdqkyg6RA+guhvjOPnd36QzIDWuqMOYuHutFv YNxs+lvEWAYQmA+wdn7h8MLQDnD87cPyjcjgDztwBEYhyWMnXM LrjfbWQUfNo/8Zya26qKXLd1cuC2qm6r2m3Hlb4rU9emXVG6DPMPVs7wZx2cWh WA+OEunAXw1ltvtVWIbDD8cZhwwhnVpk5ryjZHBP6FmXIoYPgP 6zQLWTpIRrUQILDUTrGdgHyrRKvDpo6ezgDqvyKJX2UAAABIgD RNEHwPEfyWsjK+XC6H5xoi3gtpTUlMna6Y/iDTZzjSmEQJzstI8zzhy8y6IZ87FXvr2vba5CmCitfIb2xy/YDRCIsSgJOvnp18dWgBnHz17OSriY8GWJQLsJCFAGI2OFAFoLz 1oGe3HSuQTntOLXKu3ihYNbGvX18QVQUw6NlGfoHvMoRT16hJc qNgv+xCZ2I/u+B+tyGckdbJgRhDt1VtO5Gve8IqAL+JJdgL4PT01ItA5IThjw OEE86YNqe2pmxzRMigVv6dlaKjK7ei8BtUZ/AT/0gEqt7KIWvCnKmjN3Xo9F8Rzdc39hUBAACANIidWMgdhr1NfxJ FqujXn3Ux6Yb68tjEPb4zut0clgAc/57QpUuXLl265H+arBDgbEEuAHsBZBHc7zZEyily3V7nWHOd/GnOVuwXby8A/2J5i8KCWgCDwcCNZmdnR/mxTDjhjG8zvjVlm0mZNF2z3LT17GzCHkh8K3n0HBU7OzvKrzuO Y/qK6Ly4ab8iAAAAq0hZdRKcvANgfGI5dxTzJjP2Nt1JFHlNf/ReBsojFTJ9ZzhagyDuFf9cyp+Js1EJgPXrE6qNPkhaCLAQFmgB dLyjZm42+TdqOYtuBDLkhe/bn2CTf6OWdY4nnMkCkM8eLKgF0O/3W7MRTjhTb3N14BUBAABYGSZ26Ms9mfXWfBJFkT4HavKzPAcxh kkPIOq5Iq2OYQnA4QNDHTwwXAgw/Mr9Zwf3Jy4EmD8LtABEkqx/mPzU7feSBRt1wyi43220Tg50prsDV+mXDMh5blGCxSoGnTGcyQ II969wFkC32z2ZjXDCmXqbqwOvCAAAAMA0QsvrFVs8Z13/qe6XwfGFYUQJwL1fObv335zd+5Wze78yXAhw71fGKk4hwGItAI RihAVAwpkj5NGzDeEVAQAAAFgoyl0ctREWwFRhASA0m1bdAuh0 Oo3ZCCecqbe5OvCKAAAAAKwu952broKABYByq5W2AO7cuVOv14 9n4ODg4M6dO1m3uTrIo3dkCK8IAAAAAOQELACUW620BTAYDO7c uXN7Bu7cudPr9bJuc3XgFQEAAACAJQALAOVWK20BAAAAAAAApA 4WAMqtZrIA+t2Gf/AgFgAAAAAAAMDZQi2AQc9uu/WFH9132j8x6oZRcALJqWuxgvXPd9Q8QXAmC8BtVZt2RdwJCwAA AAAAAOBsoRZA26037Yrn1HSCe53jpl1pO5Z+sFHLbquaevCgZ3 tOreMdGQ2LnLouMNhzahkFtx2raVd0hgULAAAAAAAAIE0WaAF4 rpVR7l3EYGXqusTBnjvdzUliAfS7Dc+1PNdymofCNPJcy3MsLA AAAAAAAID5WwCDni1yNJEKOs1D8WlUdX3HO/JcS0wdi+CYmnOj4LZbDwTHdMMoWMjIAlCmrlGl+EUMFus+/GC3VfVcK6oWQPyQJLEAhLEU0EnjXserYwEAAAAAAMCKM38LQCT GYSmnhY2C+91GHoJP+yeeU3NbVZHrtk4O3FbVbVW77bjSd2Xq2 rQrSpchlWDlpH2ugqkCAAAAAAAASJOFLAQQs8GBKgDlrQc9u+1 YgXTac2qRc/VGwaqJ/dlLBgY928gv8F2GcOoaNUluOv2eh+B+tyGckdbJgRhDt1VtO5G ve8IqAL8J9gIAAAAAAAAIwF4AWQT3uw2Rcopct9c51lwnf5qzF fvF2wvAv1jeohALAAAAAAAA4GyhFkDHO2rmZpN/o5az6EYgQ174vv0JNvk3alnnxMGZLAD57EEsAAAAAAAAgLOFWg AiSdY/TH7q9nvJgo26YRTc7zZaJwc6092Bq/RLBuQ8tyjBYhWDzhjOZAGE+4cFAAAAAAAAK85iLQCEYoQFAAAA AAAAkCZYACi3wgIAAAAAAABIEywAlFthkfUelQAAIABJREFUAQ AAAAAAAKQJFgDKrbAAAAAAAAAA0gQLAOVWBbAAdiFnpPXKAgAA AAAsJbtYACivmskC6Hcb/sGDmVoAe51TlBNhAQAAAAAAxLNAC2DQs9tuPaOj+/rdhn6wUTeMghNITl2LFax/vqPmCYIzWQBuq9q0K+JOWAArIiwAAAAAAIB4FmgBtN160660HU snuNc5Ng32nJp+sNuqph486NmeU+t4R0bDIqeuCwz2nFpGwW3H atoVnWHBAkBmwgIAAAAAAIhngRaA51oZ5d5FDFamrksc7LnT3Z wkFkC/2/Bcy3Mtp3koTCPPtTzHwgJYBWEBAAAAAECeqZXLtcVdLpi/BTDo2SJHE6mg0zwUn0ZV13fbR55rialjERxTc24U3HbrgeCYbh gFCxlZAMrUNaoUv4jBg57d8Y78YLdV9VwrqhZA/JAksQCEsRTQSeNex6tjASy9sAAAAAAAYP6UN0tD1rZjU/Ta9lqpVNosTyTzte210mZZ5z7Ky42ZvwUgEuOwlNPCRsH9biMP LZ/2Tzyn5raqItdtnRy4rarbqnbbcaXvytS1aVeULkMqwcpJ+1wFU wWAzIQFAAAAAABzZpz/C+Ky+fLmMKC86cfVttemWgcxl5uzkIUAYkY9UAWgvPWgZ7cdK5 BOe05NmesaBZ9GTOzPXjIw6NlGfoHvMmQ3/Z6H4H63IZyR1smBGEO3VW07ka97wioAv4kF7gVwx3Z+trd3u/j8bG/vTqO58MQeCwAAAAAA8opwAERCLn8cGb1ZFv/Xy/pTvVzAXgBZBPe7DZFyily31znWXCd/mrMV+8XbC8C/WN6icM4WwJt37/Z6vf9afLrd7pv7dxee2GMBAAAAAEBOKW9OL/+XqG2vieDQPH55U6Od6MsNWKAF0PGOmrnZ5N+o5Sy6EciQF75v f4JN/o1a1jlxcCYLQD57cM4WwO3bt3/5y19+9NFHHxaf27dvLzyxxwIAAAAAgJwiLIDNzTWNZQDD+M3ym ZTMC8Qqf98DKG+O2ylvbpbPatub2zURp7rciAVaACJJ1j9Mfur 2e8mCjbphFCx2ENCZ7g5cpV8yIOe5RQkWqxh0xnAmCyDcv3laA B999NH7SwEWAAAAAABAJMGdAJQuwCiBFxesbdeCObzI7CV7YNy IuNaf9R9+UFwLAKEYFdgC+PDDD99bCrAAAAAAAAAimVj+P5zLD 3oA8py+P48/tALO5Av1CF9uBhYAyq0KbAF88MEH7y4FWAAAAAAAAJGMz+k7O4 vYD3DCARhZAHJhwFnQA9gsjz8fzvkHLIDA5UZgAaDcqtgWwC+W glktgN0nrtxKM8nf2SiVSpd2sAAAAAAAIB+ElgIEHIBAWf+aFC Bv6mdwNuCMYAGg3KrAFsB77733djx3n/3G+vr6+vo3nr07JdKMu89+I81GZ7MAXr9yvvTA46+nlP+/fuW8+KuKBQAAAAAAOUJyARTbAQY8gsk0f+KbiTf5NwILAOVWxb YApvZ0IDid/PJPnnlmf/pj/uTb6+sbz+y/9db+T34yEb7/zMb6+sa1/WDwMNyYmasALiWwAHY2wkn+8xfHfxuxAAAAAACgQIzzfNU0//C788n/z7AAUI41kwXQ7zY63pH4OJcWwFtvvfXW/jPP/GTyKz+5GpWr7z+zMf5O+er6+tXyW2/95NvrVydbOC1f3bi2v//MxjjrPz1VeQ16mFkAt554QPxtO//Ei8ktgNevnC+VNp4PWQCXdoaFAFgAAAAAAAAJwQLIm+TUNfXgt lvPLjj1H56ZLAC3VW3aFXFW4fwtgHffffd0KuWr6+sbz+xPfvH Na1ev7aui969trK+vr18ti0+uXntTfDHYwv61jatlv8TAv9HwQ lN0LYDwmv/dS6WN52ULYGdD2AMPRewO8PyVYeTzF2UTIewOYAEAAAAAACQFC yA7DXq259T0U/Rw6rrAYM+pZRSsrwJbAO+8804/njvXNq6WB+WrV388+sqPr65f/XH/zrWr1+6MPl9fX19fH0UMyuILG9fu9H989Wq53+/3++WrG8Nwn/LVjWs/Fn7B+sa1O/07w4+v/jjc5lQ0LYCdjXBi//qV85d2hBEwEVkqlcKT/Kd7u5ektP/1K+eVeT4WAAAAAADATGABZKde57hpV9xW1eiqnFgA2QXrK4kF0 O82PNfyXMtpHjbtStuxPNfyHCsVC+B2iBgLoBfLj761PuTqj4Z f6vfLV6/+aO/axvAr/f5gMHjz2sb6+vrG9/ZGXxi8eW1jY2Pj6o/7vV6v17vjh/stX11fX9+49qYIvfqj3t7QbFi/+qNwm9PQtgCUZ5Ze2vGXBii/G2zk0s7updgF/9MtgPBrBAAAAACwlGAB5E1GFoAydY0qxS9icAIlsQA812ralYB OGvc6Xn2eVQBvv/12N46hA3C1PJzZH/sBe8M5+xDf+pG4tHfn2sb6+tXhZ3vXNkYfdt/43tfVl0YyajOa25oLAdSpvr96f34WQFqvLAAAAADAUoIFkIU8p +a2qiIxbp0cuK2q26p223ErApSpa9Ou9LuNjIKVk/bZBSdQ7qoAlL8/Sgvgrbfe6sTR6w8Gg8Gg3+v9eMIDuPqjbpQHcPVHnU6n8x9H1Q Pf+o+dTqfTeeN7137cGzb6xvci3INIRJtx6FoAM+vFxx+Kye2x AAAAAAAAUgELIHUNerYyMfZcK+aq7KbfBz07D8EJVOC9AE5PTz 09Or2BRK/jtbv9gYpex/M8b2QBbHzvZ57neV672+2Mmoq6MppeJ6JXPulaAJMbATx/cbT4X3z94u7UFrAAAAAAAABmAgsgC/W7DZFyNu2K0zzsdY71J8ZzsmK/qHsB+BfLWxTO3wIYDAauCX/3r7++vr7+9X/9d4qvrv+LF8dfGjkG/a5ndIOkZFsFIC0f0Mj/pwsLAAAAAAAgHiyA7DSH7QCz27ffKLjtWLmzAIQNIz7OvwXgdf uKvF58ddDryF988V+ErIIMmdtCgFSEBQAAAAAAEA8WQHbqdxtT 6/+VV+nn0kbBIhFeeLC+ZrIAwv2bswXgZMPt726sr3/rpYxaD98OCwAAAAAAYInAAkC5VYEtgF6v18wGp90fDLpeRq2Hw AIAAAAAAFgmsABQblVgC6Db7Z4sBVgAAAAAAADLBBYAyq2KbQH YSwEWAAAAAADAMoEFgHKrAlsAnU6nsRRgAQAAAAAALBNYACi3K rAF0G63j5YCLAAAAAAAgGUCCwDlVrMeCtjxjsTHc7YAfra3Z1l WvfhUKpWfvbG38MQeCwAAAAAAIC2wAPImOXUtSnBGmskCcFvVp l0RZxXO2QK453j7d+/eLj77d+9WWt7CE3ssAAAAAACAtMACyJvk1HWBwZ5T0w/OSEW1ANCihAUAAAAAABAPFkDelBMLwCg4IyWxAPrdhudanms5z cOmXWk7ludanmNhAayCsAAAAAAAAOLBAsiJlKlr263nOThrJbE APNdq2pWAThr3Ol4dC2DphQUAAAAAABAPFkBOpExdm3al321kF Kyc4TcKzlpUASAzYQEAAAAAAMSDBZAT5WRif9Czi10F4F/MXgArKCwAAAAAAIB4sADyppws7y/qXgD+xfJ+hlgAKyIsAAAAAACAeLAA8qbs9u3PLjgjzWQB9LsNv/eZWgCQK9J6ZQEAAAAAlpJdLICcSU5d0w0WiXAWwRlpJgsg/DBZWAAAAAAAAAAFAgsA5VZYAAAAAAAAAGmCBYByKywAAAAAAAC ANMECQLkVFgAAAAAArB7lzVKpVCqV1rZrBWgWigYWAMqtsAAAA AAAII7a9nb57OysvK3MaoffPTsrl8tz6onZvURSbpaSZ/TIQ39gsyw34n8wO5r9Me1/sld2nj8YOQQLAOVWWAAAAAAAEENte61UKq2trSnTaPHdzfJZeT Pzie8M7uWnp7XttWFufqZ4ZMV3Y7sxmfWWN8ND5zfif5D8GTaH 12sOi+kwTg3zOzDLXZYNLACUW816KGDHOxIfYwEAAAAA5J3a9p pxslnenEzlRG43mlgfffesvJk0j5XnxsP9nf1eE/l78Dtyjh+6UcJHHjcbvP/4Q7mRxA6A3y+/TXVDsw1jTNhEB1L/wSg0WAB5k5y6FiU4I81kAbitatOuiIMNsQAAAAAAcs4wSTPMyI YZbcRs7ijfDeS9gVumkwVOuVfUNZtldR4anX3P9MjRzU4uBFjz/YWE0+RBb0O3JcNhjA6LNlfM77JsYAHkTXLqusBgz6npB2ckLAA AAACA5aa8OVoKX97erpU3jVfGi/w5kA/7SfXog+gsO+QBKEIDy+7Hfda/l5rATLl8h7XtWqChwI0SPHJcsyIZDl1sOk0uJd5ieP2rVS1JA2 s8jMNrY5oNdCDRXZYTLIC8KScWgFFwRkpiAfS7Dc+1PNdymodN u9J2LM+1PMfCAgAAAADIG7Xtze1abXttszxMhsMZ6oioVduTqa sUPjGdrV5kEFF4MLxW+ly2JcZ9NrpX7KrzwK57Y29iLeA9SDcy f+T4Zkff1SgDiHyW2vbmdm1iuGrboz0LFMMyObBawxi6dlqz4w 4kucuSggWQEylT17Zbz3Nw1kpiAXiu1bQrAZ007nW8OhYAAAAA QK4YJ6UTqJJOKVELXeU7CEqGc9yqPeHWhoUHqkuibh/R5/h7xfe/FKpDEF+KuVWCR9ZpNrI1k2fR7E/M5ZHx4X6YNJvkLksJFkBOpExdm3al321kFKyc4TcKzlpUAQAAA AAsMxNp7Np2OWJtfm17U54sVuVyMQmxyPRCh9v5may6QXVssM9 695rWf8Ud42ITP/L0ZiNb03uWqF5F9ifWAphyHuHIAtBvNsldlhIsgJwoJxP7g55d 7CoA/2L2AgAAAADIJXIJu86xc8Fa7kATyZhIZadEBowJ06PyMun/gkjzWWI37Et+7SzNrghYAHlTTpb3F3UvAP9ieT9DLAAAAACAPD ExTTtt/7/IieVZCFeAS+fGbfuL3aUt5Yz6nHn/F8SMz1JWDezs187S7CqCBZA3Zbdvf3bBGWkmC6Dfbfi9xwIAAA AAyBnDjFovlw5UdqeQ4k2ZypdS3fDKd/Nz5NLv/+KY7VnUAzvztbM0u3pgAeRNcuq6wGCRNS92KGayAMIPgwUAAAA AAEPC89nkjrAaYAGg3AoLAAAAAACGjHJ28zn4aS2m2ujUu83hV pmzTM+ygmABoNwKCwAAAAAAACBNsABQboUFAAAAAAAAkCZYACi 3wgIAAAAAAABIEywAlFthAQAAAAAAAKQJFgDKrWY9FLDjHYmPs QAAAAAAAADOsADyJzl1XWxwt60bnJFmsgDcVrVpV8TBhlgAAAA AAAAAZ1gA+ZOcuqYb7Dm1jIIzEhYAAAAAAABAmmAB5E3ZWQDZB WekJBZAv9vwXMtzLad52LQrbcfyXMtzLCwAAAAAAAAALICcSJm 6tt16noOzVhILwHOtpl0J6KRxr+PVsQAAAAAAAGDFwQLIiZSpa 9Ou9LuNPAQvpByAKgAAAAAAAIA0wQLIiXIysT/o2cWuAvAvZi8AAAAAAACAAFgAeVNOlvcXdS8A5QNgAQAAAAAAA JxhAeRPnAjgayYLoN9t+L3HAgAAAAAAADjDAsif5NR1gcEia17 sUMxkAYQfBgsAAAAAAABWHCwAlFthAQAAAAAAAKQJFgDKrbAAA AAAYCbOAQAsmkX/IQyCBYByKywAAAAAmIkcvvlOlwI9YCG6mp9O0pOlIYcDiAWAci ssAAAAAJiJHL75TpcCPWAhupqfTtKTpSGHA4gFgHIrLAAAAACY iRy++U6XAj1gIbqan07SEzPKm6VSqVQqrW3XFt2VIDkcQCwAlF vNeihgt30kPsYCAAAAWE1y+OZbn9r2dvns7OzsrFwuR8XM+QFH eVapVCpt+p2qba+FvhZmEV2V+iN3PTpPzKKTwZ7kZLj0BmQePc me4bNuls/0fq3SJYcDiAWQN/W7jY53pB/s57lFCdbXTBaA26o27Yo42BALAAAAYDXJ4ZtvbUSmuFk+K29GJ 2jzfEC/Q2fDnEp0q7a9Jr5a216LyyXn2FU/yQ7YFNNniNPuZLgneRkuzQGZQ0/SZDKtL2+Gn1Dr1yrc7ma8YRNLDgcQCyA7DXp227FMc2M5dU032 HNqeQjWFxYAAAAAzMQ83nz7s6kplyD7k8flzejsY2HZhe8BSKl kfFY5r64qKxVk+yKOVDup6klehkt3QLLvSYrUttfk8fTdFvlDr V8rqWpAr2YjlhwOIBZAdup1jpt2xW1Vja7KzgLISbC+klgA/W7Dcy3PtZzmYdOutB3Lcy3PsbAAAAAAVpDs33wbzSWaMUpoAon NBIvKLsYZpFzmHix5n2COFsBmOZjiTlS9x+RyaVsAoZ7kZbh0B yT7nqRH9HhOLgSY/ms1RrIREpPDAcQCyE5GFoAydW279TwHD3q2fnACJbEAPNdq2pW AThr3Ol4dCwAAAGDVmMuC6kA9vPrbZ5MhkZuXyc2M5ilj5isXl F2I7o8nSeWcNiqvmm9XFYm36FhsH7Po5ERP8jJc2gOSeU/SQhT9B35Vhp+KbD/46xRXBnB2dnZW3h6PjzJyGHB2NsUpyOEAYgFkIc+pua2qSIxbJ wduq+q2qvErApSpa9Ou9LuNPAQrZ/iNghOIKgAAAACYiXlUAURvqlbb3tyu1bbXRrXIm9u1ydXJ8uTk WThGmq/MVXYhJ0V5yWmDRBe6z7uTubQAZKZ5ADnMYMOMfw8nn6S86ZeqK MoA4iyAiV/V2vZaaIjGAYpfbZkcDiAWQOrqdxvKxNhzrfirCjexn8cqAP9i9 gIAAACAObz5DqXxoW/NxHASMz8WgEhix8lOXirbA+TUAsjjcC2DBeD/Fmr+zk35tZpodPIqowBBDgcQCyAL9bsNkXI27YrTPOx1jvXHNi cr9ou6F4CyT1gAAAAAq8lcFgJE5hHjncSG6cHkF9SZSSBG5Crb edkOMFwVHTwbICfbFuTaAsjXcC2DBTBGzwOY8msV0VSUBRDee2 KCHA4gFkB2ytt2gKt1IoB8UCEWAAAAwGqS9Ztv1WaA8hJjg33X kzHf7EKkPKHlDvk45W6S+L0A5nnCQuBnIB/DpT0gmfckr0zdB1B/o8AcDiAWQHYSKwI8p2Z6lf45gkUM1tdMFoAsLAAAAIDVZBEWwF n8BgHBoNn8gXlmF+EahtGj+c+bn0wyaL5InZ/z1ndhGygXw6U5IHPoSW4Y/zZHbAE4NUBNDgcQCwDlVlgAAAAAMBPZWwBRGdQwzcvsxMAhOcw uoihEV/PTSXqyACRfRJ3eTw1QkcMBxAJAuRUWAAAAAMzEXPYCUM+Mz4cc ZhdRFKKr+ekkPVkacjiAWAAot8ICAAAAgJmYx5tv2QXIcNW/mhxmF1EUoqv56SQ9WRpyOIBYACi3wgIAAACAmcjhm+90KdADFq Kr+ekkPVkacjiAWAAot8ICAAAAgJnI4ZvvdCnQAxaiq/npJD1ZGnI4gFgAKLea9VBA/5RCLAAAAIDVJIdvvtOlQA9YiK7mp5P0ZGnI4QAu1gIwumO/29Bv2Si41znWjzcKTiA5dV1gsMiaswjWf3VmsgDcVrVpV0S3sA AAAABWkxy++U6XAj1gIbqan07Sk6UhhwO4QAug4x017UrbsXSC e51j/eB+t2HasufU9IPdVlUzMW47Vrd9ZDQscuqabrDn1DIKbjuWQcu u1bQrHW/6sGABAAAAwEzk8M13uhToAQvR1fx0kp4sDTkcwAVaACIV1Eynj XLvIgYrU9clDvbc6QZNEgug3214ruW5ltM8FD6Q51qeY2EBAAA ArCA5fPOdLgV6wEJ0NT+dpCdLQw4HcCEWQNute64lUkGneShSt qhbi/L1tlsXwb3OcUw/jYJFN8QMtt+NqBp1o2AhIwtAmbq23fqcgwc9O7tg8XL4weLTmJ aTWADCWAropHGv49WxAAAAAFaNHL75TpcCPWAhupqfTtKTpSGH Azh/C0AkxmEpp4VFSX+xgk/7J55Tc1tVkeu2Tg7cVtVtVeNXBChT16ZdUboM8w9W5upZB1MFA AAAADORwzff6VKgByxEV/PTSXqyNORwAHNeBTDo2cp0Wpm+GgWfZlYFYOoX+FfloQogu5KB frchXo7WyYEYQ7dV9Zxa5OuerArAb4K9AAAAACCHb77TpUAPWI iu5qeT9GRpyOEAshdAFsFG6xECytWK/eLtBaDsExYAAADAapLDN9/pUqAHLERX89NJerI05HAAi3UiQBb79mfdcn62A8zuRIAEwVHFA rJmsgD63YZ/6gAWAAAAwGqSwzff6VKgByxEV/PTSXqyNORwABdoAQx6drd9pHlEvKgMzyL4tH+i343T/knH0w0WKwI0zQVl6pp6sP4JhZkGx+z+KGsmC0AWFgAAAMBqksM 33+lSoAcsRFfz00l6sjTkcAAXaAEgFC8sAAAAAJiJHL75TpcCP WAhupqfTtKTpSGHA4gFgHIrLAAAAACYiXMAAItm0X8Ig2ABoNw KCwAAAABmIodvvtOlQA9YiK7mp5P0ZGnI4QBiAaDcCgsAAAAAZ iKHb77TpUAPWIiu5qeT9GRpyOEAYgGg3AoLAAAAAGYih2++w9S 210pDNsuKr0pfDJGjByxvxnd2wV0V3Ruy9v+zd+9xcpR1vscjr IK7up64q7vnHJUjEF2FRUXxsiIYbrKIKyCo3CUJLMpwcQYUNNn 1ggOsFwjMClEQF1CG4RI6As5AEgTBQcJtwiU905eZ7q6uS1+nu 2eSTBzS548n6dR0VVc/1Zfp6p7P+/W8zouZ/Lr66era4/y+9VRVX9C+al4mueerrTiPJsxkqGvu1yO3Q5oxE28aGnL4v7OK gn19Q9Ve7sEdSATA8Oyo96GApacUEgEAALAwefCP73J7Ouehrj 29WLBvqfhlsG+pU4PmmQ+4u631agRQZT/u1vxJ7pmI+ftu8kxKocOer0dyhzR6Jp411FVlZwx12RzdYsd2D Tm+3IM7sLURgKt3lH9un9viVGJCvt5VcQ3D3Lq2sFh0zc0olv9 26ooAdDWoRP1iWkQAAAAsTB7847uyUjsxpz9zbtW88gFLp5Q9G gGY9q2jpk9SuvNu3EzMp/tLe0B2hzR0Jl421FVxb8xZkFP6YU+Msyu/q7gzPbgDWxgBJPRxJeo31JBMcSoxIV+cTkbcbllXg/LFWjwg2RgbaihpjLvaLVo8UGpdqw5zn9vCYkMNudiyFlKi/oRefbfUFQGY9yMRAAAAC5MH//iuzLRS27xou3wB9xze+IDBvqWLu/qqNJUtneqcVe8OjW/TJ+n4bTZnJqI7Lev5ZXdIQ2fiZcG+pRWSmdKKHKeXVX65J3dgC yMA0QpKttOueu92LLZtXTu4WNeqBzS1RADpZETXQroWUpUxkQP pWkhXQ0QAAAAsQB7847uCOa3hnHbNcb24Jz7gUNfipX3BaueVW zlV0z6cx+X3NsQigK4uy7r8ps9k7tcjvUOaMBOvGerbvR8sX8e efyr/skrVu//DYRmAB3dgSyIAQwvrWki0gqoyJlq2Sm8tlq8bWlgUpxITDvN0V SymIc5gl6ZRaY26q2IxXEUAtq2roYXnuTiTijapWOyQVGKiVCx +dNhyLRGACJbKRiyyJaGHiQAAAFhoPPjHt4NSM9ZWEcBQl82kb XhgqsViscX7c9cy8t1N4zyGEZW/nmoZgFe+uCYRAVaxGOxbWr53dv9TsVgUO9C8l4a6dl+zU+nlu3 lwB85/BCAaY+uwPS0slvS3V3E2HdPVoBYPiF43HhvV4gEtHnC+IsC2dV WiftuUYf6LbXt1V8Uil3G1ZVYBAACAunjwj28npWasfS4E2LNK mghA+t1b8c0SAVQkmnnbHn7O9RIVVXy54MEd6PFVAJlU1Ladtm 1fXRVnm7YKwG1eUHqVF1YBNG/JQDoZEV9HPDYq9qEWD+hqsOL3XtsqgNImuBcAAADw4B/fTsw3F2uP2wGaHmhY7cryVk91t9ZGAOYLy4kAvGF3BNBn3TluI gCblwse3IHcC6AZxa6uRygbnrpiv/3uBWA7JyIAAAAWJg/+8V1GdGamq7JFk9Z2DwX09iqA8kvfW3jz9j0ZQCsvBJDeIU2Yi bc43OzP8T6ALnhwB7bXEwGacd/+Zm/ZO7cD9MjjA0Sxwy0DSqOuCCCdjJSeOkAEAADAwuTBP76tTGca5 15r7HxWvVgseuoDejkCmLNcoeW3vit9s/M5k/KvR3KHNGEmLTfUtfsTW+7z5/BPtfPgDmxhBJBJRZPGuOQj4sXK8GYUZ9OxhC47DVfF4ooAyXDB tnVto2L5Zx+Kaw1kjrS6IgDzIAIAAGBh8uAf343VRh+wLabqnU kykyYy5R/lTb7DP9XKgzuwhREAg+E8iAAAAEBdPPjHd2O10Qdsi6l6Z5LMp GN4cAcSATA8O4gAAABAXTz4x3djtdEHbIupemeSzKRjeHAHEgE wPDuIAAAAQF08+Md3Y7XRB2yLqXpnksykY3hwBxIBMDw7iAAAA EBdPPjHd2O10Qdsi6l6Z5LMpGN4cAcSATA8O4gAAABAXTz4x3d jtdEHbIupemeSzKRjeHAHEgEwrCOTihpqSIsHZB7dVyrWNannO 8qPeh8KWHpKIREAAAALkwf/+G6sNvqAbTFV70ySmXQMD+7A1kYArt5R/rl9botdTSOVmHC1cbfD3Lo2tlg0wjKVWjygRP1iVG3sXRW7+nb qigB0NahE/eIDEwEAALAwefCP78Zqow/YFlP1ziSZScfw4A5sYQSQ0MeVqN9QpZrGVGJCvjidjLjdsq4GG 14sTo8njXFXu0V01JK9urnPbWBxqaVXon4tHmhgcTYd07WQEvU n9Oq7pa4IwLwfiQAAAFiYPPjHd2O10Qdsi6l6Z5LMpGN4cAe2M AIQraBM05jd3Xt3cLFt6zrPxZlUVFeD5rP6StQfj43aLvJ3VWy dhsz3O2EWAAAgAElEQVR6gVoigHQyomshXQupypjIgXQtpKshI gAAABYgD/7x3Vht9AHbYqremSQz6Rge3IEtiQAMLaxrIdEKqsqYaNkqvbVY 625oYVGcSkw4zNNVsZiGoYbM06i0Rt1VsRiuIgDb1rXSpfhNKh bLBCqNsvP2ropLOySVmChNw+GSikwqqmuhWiIAESyVjVhkS0IP EwEAALDQePCP78Zqow/YFlP1ziSZScfw4A6c/whANMbWYXtaWCzpb0Zx86Yh2mMtHhC9rjgxrsUDzlcE2LauStR v2yQ3pNi6HMChpbd+WFfF2XRM5DKu5swqAAAAUBcP/vHdWG30Adtiqt6ZJDPpGB7cgR5fBVBabV7WTtv2ja6Ks01bBeA 2Lyi9quWrAMpW9dezCsC6/XQyIr6OeGxU7EMtHtDVYMXvvbZVAGUfhnsBAACwkHnwj+/GaqMP2BZT9c4kmUnH8OAO5F4AzSh2dT2CbR/eknsBpJMR28Y+HhutdC8AyWLrNJp1LwDbT0sEAADAwuTBP74bq 40+YFtM1TuTZCYdw4M7sIURgOiQm3ff/nbJC2w75JZEAKVhbukb/0QANWi7TMA66ooA0slIad0CEQAAAAuTB//4bqw2+oBtMVXvTJKZdAwP7sAWRgCZVNTQwpKPiBcrw5tRnE3HE vp4M4rFFQGSsYVt69qqYnHJgMz1C9m5lw/InNsXFybIHGl1RQDmQQQAAMDC5ME/vhurjT5gW0zVO5NkJh3DgzuwhREAw7MjnYwYaqjq4/3EyKSi8sWuBhEAAACoiwf/+G6sNvqAbTFV70ySmXQMD+5AIgCGZwcRAAAAqMsiAGi1Vv9/hOWIABieHUQAAAAAANBIRAAMzw4iAAAAAABoJCIAhmcHEQAAAA AANBIRAMM6Snf4k3l0n6tiV6PehwKWnn9IBAAAAAAAxVZHAK7e Uf65fW6LXU0jlZhwtXG3w9y6NrZYNMIyla6e8+f2oYDy305dEY CuBpWoX3xgIgAAAAAAKLY0Akjo40rUb6iyTWOTilOJCSXq19Vg w4szqaiuhZLGuKvdIjpqyV7d3Oc2sLjU0itRvxYPNLA4m47pWk iJ+hN69d1SVwRg3o9EAAAAAABQbGkEIFpBmaYxu7v37uBi29Z1 noszqaiuBs1n9ZWoPx4b1eIB6+n90vp/mWLrNGTWC9QSAaSTEV0L6VpIVcZEDqRrIV0NEQEAAAAAQEsiAE ML69qu7lFVxkTLVumtxVp3QwuL4lRiwmGerorFNAw1JDMN22Ln Be2uIgDb1rXS1fWuisViBJlisUyg0ig7b++quLRDUomJ0jQcLq kQc64lAhDBUtmIRbYk9DARAAAAAIAFbv4jANEYW4ftaWGxpL8Z xc2bhmiPtXhA9LrixLgWDzhfEWDbuipRv22T3JBi63IAh5be+m FdFWfTMZHLuJozqwAAAAAAoJHmPwIonZSWWQVQWppe1k7b9o2u irMuT+zLF7vNC0qvatIqAPnislX99awCsG4/nYyIryMeGxX7UIsHdDVY8XuvbRVA2YfhXgAAAAAAUMK9AJpR7O p6BNs+vCX3AhBdurWfj8dGbe8FIF9snUaz7gVg+2mJAAAAAACg 2NIIQHTIzbtvf7vkBbYdcksigNIwt/SNfyKAGrRdJmAddUUA6WSktG6BCAAAAAAAii2NADKpqKGFJR8R L1aGN6M4m47JTyObjiX0cclicUWAZGxh27o2vFim8c6mY+KSAZ nrF7JzLx+QObcvLkyQOdLqigDMgwgAAAAAAIotjQAWwpBPFjw1 0smIuKuCTEtfejqgTLGrQQQAAAAAAI1EBMDw7CACAAAAAIBGIg JgeHYQAQAAAABAIxEBMDw7iAAAAAAAoJGIABieHbVHAKX7E4ib JRIBAAAAAECxQyOAXFYt5Iz8pC5TnJ/UpwqpQj6ZTSstn7mrUdbnNqNY5gkC4vkLksXZdCyhj+taSObZh LVHAOZHGiT0cSIAAAAAACi2OgJw9Y6SlbmstnU6K0Yhn3Quzk/qpeLpQlpyzk29z386GZFpj619bgOLXT3nz1WxroVKxUmjyjRqj wBK76FE/Vo8QAQAAAAAdL5g39LFXUNzftxtaV/Q+bVDXRJFnaCFEUBCH1eifkOVepJcOhmRLJ4qpEpd/dbpbAOLs+lYKjGhRP26GpSZszg9XrXRte2oZVKAsj6384priQD EwwzNbxOPjarKWFwZIwIAAAAAOtdQ1+LFi80RwFCX+SdHwb6li 7u65OuLIyMj/f39vb29PT09vb29/f39IyMj7ufcAi2MAMQJ4ap9YNbUezsX57LaVD45PZUxd/VThVQ+Z3NFQCFnTBVS1uIpxysCZKZRW3FpVI0AMqmobZ+rxQPW k/Bui8X6/4YXZ9MxQwtbi3U1aI1ISluuJQIwv0FpxCJbIuOvKtExIgAAAAC g84jz/Uu7usyrAIa6pE/ri+UDZYsIKsjn8z6fr7u7e3h42DCM2dlZwzCGh4e7u7t9Pl8+n 6/jc8yHlkQAhhYWV48rUb+qjOlaSNdCld5aLIw3tLAoTiUmbNvjX FY1N/Nlo5BLmIvN6/+tY6qQqjRnQw2Z5+x8RYCrCCCdjIhtihX7hhrStZDt1fVljXTZ KFvk76pYV4PNKjat/7eOshRA7GQl6m9wBBCN+IkAAAAAgM4THBoKFssuBAj2LXWXABT lUgOfzzc4ODgzM1P2+5mZmcHBQZ/P53Lu823+IwDRGFuH7aljsf7fOqy9cSFnOHT1ZYv8XRU7TKPSp e/ixLto5sWJcS0ecL4ioFKTbE0ZHHpp65Q8Umy+E4FN8dwLK0qxB asAAAAAAEibEwEMdS1eunSpzJ0ATI1/tQxgZGSku7vb2v8LMzMz3d3dHr8iYP4jAHGFvHUVgO0Z9dI69r J22lqczzmd2C+71V9TVwG4zQtKr5JcBeDcTtezCsC5uGwyzqsA yoqdt1y2Z0pbXlQsFp93Y3JystI7cS8AAAAAoMOZI4Bg39I93b zjXQHmtP1DXYudLgbo7+8fHh52mMLw8HB/f7/Lec+rDroXgFJ2b789/f9UZjITL6sv5BJlNwIo9f/WYjfT2NXPWy9ekNy3Ve8FkE5GbPvceGzUmjI0pNg2v3BbHI+N2 haryljZnhG5T40RgNiE+Q14IgAAAACwIFS8mN/h5L75sQG7Vc4Aent7DcNwmIJhGL29vS7nPa9aGAGIDlnyiQCSt +KfzMSnC2lzS5/Lqg71tT0RoLW3AyyNsj7X+8Vl6yNUZcz5Zgq1RwDmlRKGFiYCA AAAADpfDRGA9SVzlg+U6+npmZ2ddZjC7OxsT0+P7IRboYURQCY VNbSwcxNoLq56+z0xCvmk+fx/lWLTTQGqFoshP2fR8Uo+QdD8Ktv1/9ZR1uc2qdj5+oV6iqumP7VHAOlkRFxAIiZEBAAAAAB0PnM/b17RX/nOgLbr/h3WDLAKwJNj1xUBtuv/rUM8HXAqn5Qpdjskw4KaN27uc9ulWKQAYnm+c3HtEUDZIAIAAA AAOt/cU/qmJf7lXf7uJr9Cs1/5hgDcC4DBaN4gAgAAAADgITwRgMFo3iACAAAAAOAtPp9vcHDQm gLMzMwMDg76fL6WzEoeEQDDs4MIAAAAAIC35PN5n8/X3d09PDxsGMbs7KxhGMPDw93d3T6fL5/Pt3qCVRABMDw7ao8AMqmooYa0eCChj2eJAAAAAAA01MjISH9/f29vb09PT29vb39/v8fX/5d0ZASQy6qFnJGf1GWK85P6VCFVyCWyaaXlM3c1yvrcxhbrmut iyQcZJPRxXQvJPPWwMQ8FTOjjRAAAAAAAUGxCBOBqC67eUbIyl 9VKz/kr5JPOxflJfc9DAQvphs+5hpFORmTaY2uf28BiLR6Qf4Kgubjq QwF0LVQqThpVplF7BFB6j9KzB4gAAAAAAKCxEUBCH5dpGucUV3 s4fKkxliwWTwQsjQYWZ9OxVGJCifp1NSgzZ3F6vGqja9tRy6QA ZX1u5xXXEgGI5xOa3yYeG1WVsbgyRgQAAAAAYIFrbAQgzvHKPB ++VFy1D8yaem/n4lxWm8onp6cy5q5+qpDK52yuCCjkjKlCylpcyCcdrgiQmUZtx aVRNQLIpKK2fa4WD1j3vNticbFAw4uz6Zihha3Fuhq0RiSlLdc SAZjfoDRikS2R8VfjsTEiAAAAAAALWaMiALF83VBD4lx9KjHh0 MQaWlhcPa5E/aoypmshXQtVeutdW9bCorjSlnNZ1dzMl41CLmEuNq//t46pQqrSnMUHLM05nYw0KgJIJyNim2LFvqGGdC1ku2K/rJEuG2UdtXNx2fZ1NdisYtP6/6pzFjtZifobHAFEI34iAAAAAAALWUMiALFK3zpsrwgQjbF12J4 6lt9yIWc4dPVli/xdFTtMo9J6B3HiXTTz4sS4Fg84XxFQqUm2pgwOvbR1Sh4pNt+J wKZ47oUVpdiiwRGAEmUVAAAAAIAFrSERQGm1uej0VGVMNL22J8 nFFfLWVQAVi+3aaWtxPud0Yr/sVn9NXQXgNi8ovcq6CsA2Q3Fup8tOv7taBeBcXDYZ51UAZcXOW y7bM6Ut1xIB2L5TLLKFewEAAAAAQAfdC0Apu7ffnv5/KjOZiZfVF3KJshsBlPp/a7Gbaezq560XL0ju26r3AkgnI5U6auue905xPDZqW6wqY2V7Jp OKii3zRAAAAAAAaKQWRgCiQ5Z8IoDkrfgnM/HpQtrc0ueyqkN9bU8EaO3tAEujrM/1fnHZ+ghVGXO+mULtEYB5pYShhYkAAAAAAKDY6AhALPJ37uvMx YYWli+W3HIhnzSf/69SbLopQNViMeTnLDpeyScIml8l+VTFsj63ScVVA52ai6umP7V HAOlkRFxAIiZEBAAAAAAAxUZHAN4Yu64IsF3/bx3i6YBT+aRMsdshGRbUvHFzn9suxSIFEMvznYtrjwDKBhEAAA AAABQ7MwJgdMggAgAAAACARiICYHh2EAEAAAAAQCMRATA8O4gA AAAAAKCRiAAYnh1EAAAAAADQSEQADM8OIgAAAAAAaCQiAIZnBx EAAAAAADQSEQDDs4MIAAAAAICEYN/Sxbt0DVl/a/pd5RfutrQvOC9zbpHWRQDKVCG1dTo7PZWZzMSr1hdyialCaiqf lCs2pIv3TCOXVd0UazKfMZdVZSbstZFORlRlTIn6tXig6iHhqt jVqCsCSBrjuhYSEyICAAAAADrXUFepyx/qKvXwpd+a/tki2Le07N+cqvcYGRnp7+/v7e3t6enp7e3t7+8fGRmp93PMi6oRQDoZ0bVQOhmR6dkyqaihh WWKC/nk1umsGNNTmSrFOWNPcSHtorj6lhM1TqNa8WQmPj2VEcWFXEK+ 7zW3ro0tTiUmJItFSy+GoYYaWJxNx9LJiKGFZaZRVwSgxQNK1J 9KTGSJAAAAAIAONtRlOnNf6ulNv7X2+SU2/zRnc1b5fN7n83V3dw8PDxuGMTs7axjG8PBwd3e3z+fL5/ON+EhNVDUC0LWQEvXrWvXWLpuOGVpYpngyE58upEvt9NbprPOp cnHuvTScNy5f7GoabudsDhe2TmezaUVmB5a1ri0pTiUmSi29Ev WryphDpuOqeNdBooaUqN/QwlUnTAQAAAAAwJXdJ/Hn9PaVu3rbVQCOiwB8Pt/g4ODMzEzZ72dmZgYHB30+Xx2Tnw+NjQAkipWyRtp8Xt3aVJc10 qUxVUjVV6yUJQWO03AqtrsiQMnn9NISgF0LAfJJiQsNWhwBpJO ReGzU3NKXhnWRv0Oxqow5nOQX05A5omqJAJLGuBYPaPGAmJyqj IkfiQAAAACAjhfsW7qr2XcRAbi4GcDIyEh3d7e1/xdmZma6u7s9fkXAwMBAOPiyNQJIJyO6GtTiAbHMu9RJ2Z7jzaS iuhbStZDo7rR4QPxo7QPNa+ltOuq5i/zzOd2heCqfdFFcSMkXly3yd1VsXv9vHQ5XBNi2rroabF6x9dsx L+m3jrLz9s7F1g5fXFGia6HSjQMqHSSiWIsHaokARApVNmKRLQ k9TAQAAAAAdLBg39I9l/HXvApgT4pgo7+/f3h42GEOw8PD/f39bmc+nwYGBgKjI9YIoGyBd6U+0LnY2gdOmW4BULWdds4Lyhb 5t2Oxedi2rkrUb5u5NKnYoaW3fpuVlgBU+uorTcN2VYK4oqSWC ECs+U8lJkTSIA5rMYgAAAAAgE4V7Fs65/x9zRGA4/0Ae3t7DcNwmIZhGL29va5mPs8cLgTY1TeJK7fVkPixUgdraGGZ VQC5rObQHpedJM9PulkF4KY4l1WdplFHcZVlDpVvImjbula6rr 5JxZW6dNte3bk4aYxbp2FdBeBwR4BUYoJ7AQAAAACobs75/12acjvAnp6e2dlZh5nMzs729PRIT7wF5v1eALFcVpvKJ8tWy08 VUvmcbi0Wj/ezFhfySesN9lwV57JqoeI06ilWHC8EMKruw9beDtDQwqKsNOKx UV0NWlt6t8Vl02jWvQD2HItqsLTUgQgAAAAA6FgVlu7X9lBAx+ sAOnwVgBgJfbzS+n/rEMUy3V2TbvLvunjuhQkNKlZyWbXsrof5nO78BAHb1rWxxWJBh 0yxuavX4oEGFpemkdCdYgIx6ooAsulY6WgmAgAAAAA61VBX+f3 8dvf0pX8pDwD2nOi3uR2g0/MAOuNeAM4RgLmTkhmVNlI2zFcEONwkTwzz6vqyG/tZh/nufVWLzdMou1jArliV33LNDwXMpmOSLX0N345ksejSKy3pLxvm KwKqFmd39+My06g3Aih7SyIAAAAAAPXojCcCVI0AmjRyWbWQM/KTNuv/rSOf06cKqUIuIdNL5yddFLuahnyx+dEAMuv/vTYS+riuhSR7dVfF8oMIAAAAAIC3+Hy+wcFBawowMzMzODjo8/laMit5LYwAFsLIZVXJ9f8M6yACAAAAAOAt+Xze5/N1d3cPDw8bhjE7O2sYxvDwcHd3t8/ny+fzrZ5gFUQADM8OIgAAAAAAXjQyMtLf39/b29vT09Pb29vf3+/x9f8lRAAMzw4iAAAAAABoJCIAhmcHEQAAAAAANFLrIgBFPL1ve iojc7V8IWdMFVJT+WSji11NY09xLqvKfMY2vRdAOhlRlTHxkL+ qh4SrYlejrgggaYzrWkhMiAgAAAAAAIoSEUAmFdW1kORj6jKpq KGFZYoL+WTpgXnTU5kqxaaHAk4X0g0tTtQ4jWrFc58IUOWph+Z hbl0bW5xKTEgWi5ZeDEMNNbA4m46lkxFDC8tMo64IQIsHlKhfP KWACAAAAAAAihIRgHjqu65Vb+2y6ZihhSWLxen00ui8YnO4sHU 6K/N4Qmvr2qriUksvzu03sDibjhlqSIn6DS1ctZIIAAAAAAAaqbER gESxMl1Im3tj83l165r5ska6NKYKKdvi0on3asVKWT/vOA2nYrsrApR8Ti+bSUHuEobmdfUyxelkJB4bNbf05t6+7NhwV WydhswRVUsEkDTGtXhAiwfE5FRlTPxIBAAAAAAAAwMD4eDL1gg gk4rqalCLB8Qy71InZbvIX1wsoGsh0d1p8YD40doHmtfS2/bq5uJ8TncqzifnFE86FrvZctkif1fF5vX/1uFwRYBt66qrwfqLU4kJ22Lrt2Ne0m8dZeftXRWLyEAcFaUbB1 Q6SESxFg/UEgGIFKpsxCJbEnqYCAAAAADAAjcwMBAYHbFGAKnEhGRr51BsP dM7ZboFQNV22jkvKFuK347F5mHbuipRv23m0qRih5be+m1WWgJ Q6auvNA3bVQniipJaIgCx5j+VmBBJgzisxSACAAAAALDAOVwIs KtvElduqyHxY6UO1tDCMqsAclnNoT0uO0le5cS+q1UAc4tzWdV pGnUUO0cADjcRtG1dK91YsUnFlbp0217duThpjFunYV0F4HBHg FRignsBAAAAAEAjzfu9AGK5rDaVT5atlp8qpPI53VosHu9nLS7 kk9Yb7FUqnrIrdpyGtVi1LS7kDEux4nghgFF1H7b2doCGFhZlp RGPjepq0NrSuy0um0az7gWw51hUg6WlDkQAAAAAAFCUiAAS+ni l9f/WIYrb6YkAcy9MaFCxksuqZXc9zOd0ydsBmlvXxhaLBR0yxeauv klPBEjoTjGBGHVFANl0rPRRiQAAAAAAoCgRAZg7KZlRaSNlw3x FgMNN8sQwr64vu7GfdZjv3le12DyNsosFqhRX23LNDwV0u8ObU Sy69EpL+suG+YqAqsXZ3f24zDTqjQDK3pIIAAAAAMACJxMBNGn ksmohZ+Qnbdb/W0c+p1da/19nsatp7Cq2u2ahbJgfDSCz/t9rI6GP61pIsld3VSw/iAAAAAAAoJFaGAEshJHLqpLr/xnWQQQAAAAAAI1EBMDw7CACAAAAAIBGIgJgeHYQAQAAAABAIxE BMDw7iAAAAAAAoJE6MgIo5IypQmoqn5S4Dl8Rj/qbnspw0b7XRl0RQCoxoWshcUATAQAAAACdLNi3dPEuXUM2v13a F5R8ufn1HalqBJBJRXUtJPkwuUwqamhh+eJmbNn8BMHpQrpa8Z 5H901PZSTn3PBb35tH0hgvta5Vh7nPbWxxOhlpXrGhhWWK64oA tHhAifrFV0UEAAAAAHSuoa5S5z7UVer39/xnsG+pQwhgevWuMEAiBRgZGenv7+/t7e3p6ent7e3v7x8ZGWnAR2m+qhGAeOq7roVkujtDC7suVoOS7 atk8VQhVerqt05nG1hcmoYWD0j2uqoyJrk3bFvXdinW1aB8saG GlKjf0MJVK4kAAAAAAFQz1GVq8IN9S0ULP+e3ji+e2/I75wXFYj6f9/l83d3dw8PDhmHMzs4ahjE8PNzd3e3z+fL5fF2fpfkaGwHUUCzZ Tsv03oVcYnoqY27pxZgqpCyL/JWy5t+8FsDhigBXEYCr4tp67/YtljlIaokAUokJLR7Q4oF4bFSJ+lVlTPxIBAAAAAAsALtb+lIU IFcuz+fzDQ4OzszMlP1+ZmZmcHDQ5/O52VgLDAwMhIMvWyOATCqqq0EtHlCVMXMnZbsUXyyP17WQ6O60 eED8aLvYu2zL8diow5az6ZihhXUtJE4di5PqtpcP5Cd125a+lA LMKc45FdteEWA7Z+em11UEkDTGra1rpVUPtn2u22LbbyedjDSp uHSQiH3ofJCILdcSAYhgqWzEIlsSepgIAAAAAOhse07hD3UtXt o3tPsa/4pdvuRagd1GRka6u7ut/b8wMzPT3d3t8SsCBgYGAqMj1ghAtK/WYbt+u1Kx7ZnedDLSjC2bbwFgO2oudpiz7QfMpKKiJZb5gHsiB rvWVYn6bZORTiq2jVHERSK1RABizX8qMSGSBnFYi0EEAAAAAHS wOdfxD3UttrkrgIXLCKC/v394eNihYHh4uL+/X37O88/hQoBdfZO4clsNiR8rdbDiXL3MKgDRUZe2rCpjMlsuWwVg3XKVV QD5pLk4l1Udigtzi+fMWQub51zpdHcNEYBt61ppZUSbFltXATj sk1RignsBAAAAAJAS7Fs6p8+3v0GAhcsLAXp7ew3DcCgwDKO3t 1d6ey3QWfcCMKYKqbLbAYinA2bTSllxLqtN5ZPW4kLOsBa7mkZ txbatawcXN+teAKUXi1sUikCCCAAAAADoYDb38Z/T9TvcGMCaATilAj09PbOzsw4zmZ2d7enpkZ54C1SNABL6eNUz2 GXFkhFA0nBRLNppQ61e7O6JAPmkqycCiCsCXD3FwG0EYG5dW1g sll00rzihj1etrCsCEN+W+A8iAAAAAKBjVbiH/551AI6n+ucuHyhfTFBmIawCMHdSkn2v5PPhm7Rl863+yu4CaB2 5rCZf7HbO4p52bh8K6Ha3tF2x6MdlKuuNAMrekggAAAAA6DxDX YvL7G73g7vvBlgeAJTfAcC8CcfLAjr7XgDtO/I5faqQKtit/7eOXFYt5Ix8Tm/5tBllgwgAAAAAgId0xhMBOi8CYHTGIAIAAAAA4C0+n29wcNCaA szMzAwODvp8vpbMSh4RAMOzgwgAAAAAgLfk83mfz9fd3T08PGw YxuzsrGEYw8PD3d3dPp8vn8+3eoJVEAEwPDuIAAAAAAB40cjIS H9/f29vb09PT29vb39/v8fX/5cQATA8O4gAAAAAAKCROjICKOQMcTvAyUy8WrEings4PZWRKGb M66grAkglJnQtJA5oIgAAAAAAKEpEAJlUVNdCko98y6SihhaWz BFq2LJMcSFnlJ7zN11IuyieykjOWfKZdrWNpDFeal2rDnOfW3W kkxGPFEseJHVFAFo8oET94qsiAgAAAACAokQEoGshJeqXfLi9o YVdF6tByV5XsniqkCp19Vunsw0sLk1Diwcke11VGZPcG7ata7s U62pQvthQQ0rUb2jhqpVEAAAAAADQSI2NAGoolmynZXrvQi4xP ZUxt/RiTNlcEaCUNf/mtQAOVwS4igBcFdfWe7dvscxBUksEkEpMaPGAFg/EY6NK1K8qY+JHIgAAAAAAGBgYCAdftkYAmVRUV4NaPKAqY+ZOy nYpvlger2sh0d1p8YD40Xaxd9mW47FRhy1n0zFDC+taSJw6Fif VbS8fyE/qti39rhSgkJpTnHMqtr0iwHbOzk2vqwggaYxbW9dKqx5s+1y3x bbfTjoZaVJx6SAR+1AcJJXWAogt1xIBiGCpbMQiWxJ6mAgAAAA AwAI3MDAQGB2xRgCifbUO256tUrHtmd50MtKMLZuv6rcdNRc7z Nn2A2ZSUdESy3zAPRGDXeuqRP22yUgnFdvGKOIikVoiALHmP5W YEEmDOKzFIAIAAAAAsMA5XAiwq28SV26rIfFjpQ5WnKuXWQUgO urSllVlTGbLZasArFuusgognzQX57KqQ3FhbvGcOWth85wrne6 uIQKwbV0rrYxo02L5VQDi8ONeAAAAAADQSJ11LwBjqpAqux3AV CE1lU9m00pZcS6rTeWT1uJCzhu9KVsAACAASURBVLAWu5pGbcW 2rWsHFzfrXgClF4tbFIpAgggAAAAAAIoSEUBCH696Brs0XD0RQ GxZsli004ZavdjdEwHySVdPBBBXBLh6ioHbCMDcurawWCy7cFX s6okACX28amVdEYD4tsR/EAEAAAAAQFEiAjB3UpJ9r+Tz4Zu0ZfN1/mV3AbSOXFaTL3Y7Z3FPO7cPBXS7W9quWPTjMpX1RgBlb0kEAAA AAGCBk4kA2m7kc/pUIVWwW/9vHbmsWsgZ+Zze8mkzygYRAAAAAAA0UkdGAIzOGEQAAAAAANBI RAAMzw4iAAAAAABoJCIAhmcHEQAAAAAANBIRAMOzgwgAAAAAAB qJCIDh2VFXBJBKTOhaSBzQRAAAAAAAUJSIADKpqK6FJB/5lklFE/q4ZI7gasvZdCyhjzej2O0H1LWQ5DPtahtJY7zUulYd5j636kgn Ix4pThpSB0ldEYAWDyhRv/iqiAAAAACATjbUtXiXpX3B0m+DfUvFL7uGKr2wVGL3+o5UNQLQ tZAS9Us+3N7Qwq6L1aBkr9vUYi0eaHhxOhnR4gHJvWHburZLsa 4G5YsNNaRE/Ql9vGolEQAAAACAaoJ9S0ud+1BXqeEv/afpd7avNf/bUJdcCjAyMtLf39/b29vT09Pb29vf3z8yMlLvB5kXjY0AaihuRu/djsW2rWsHF8scJLVEAKnEhBYPaPFAPDaqRP2qMiZ+JAIAAAAAF oChrl0tfOk/rH2+ifWfnAKDYrFYzOfzPp+vu7t7eHjYMIzZ2VnDMIaHh7u7u3 0+Xz6fb9hHaY6BgYFw8GVrBJBJRXU1qMUDqjJm7qRsF8yL5fG6 FhLdnTj1XWlleNmW47FRhy1n0zFDC+taSJw6VpUxhy1XKq44Zz fTsC12bnrd5gXW1rXSQgZXxWIxgrXYdh82r7h0kIh9KA4SQws7 zLmWCEAES2UjFtmS0MNEAAAAAEBn27MgYE5vb4oDbF5Q1vBXLi 4Wi8Wiz+cbHBycmZkp+/3MzMzg4KDP56tj+vNhYGAgMDpijQBE+2odtj1bpWLbM73zv2Xb 4nQy0qTiTCoqWmKZD7gnYrBrXZWo3zaS6KRi2xhFXCRSSwQg1v ynEhMiaRCHtRhEAAAAAEDH2nVVv+2Zf1cRgMOageLIyEh3d7e1/xdmZma6u7s9fkWAw4UAu/omNaRE/YYaEj9W6mDF6XeZVQBlW1aVMZkt17MKoFJxOhkRjaF5GvUX1xY B2LaulZYktGmx/CoAcZBwLwAAAAAAbpSW8TcnAujv7x8eHnZ4/+Hh4f7+fvfznj/cC8AjxbatawcXN+teAKUXi1sUikCCCAAAAABYGHZ3+825EKC3t 9cwDIe3Nwyjt7e3hnnPm6oRgDjv7XwGu6xYMgJI6OPyxaKdNlQ XxZJPBBCL/JtRXFsEYG5dW1gsVlK4KvbWEwHEtyX+gwgAAAAAWBiaezvAnp6 e2dlZh7efnZ3t6empYd7zpmoEYO6kJPteyefDN3XLzZuGfHE6G REXI8hvvKnz8Uix6MdlKuuNAMrekggAAAAA6EDmpj3Yt9TyfMA GPhRwIawCYDBaNYgAAAAAAFS361aAixcvtvTzll/u+oddfb7plfalcy2EewEwGK0aRAAAAAAAPKSznwjAYLR2EAEAA AAA8Bafzzc4OGhNAWZmZgYHB30+X0tmJY8IgOHZQQQAAAAAwFv y+bzP5+vu7h4eHjYMY3Z21jCM4eHh7u5un8+Xz+dbPcEqiAAYn h1EAAAAAAC8aGRkpL+/v7e3t6enp7e3t7+/3+Pr/0uIABieHXVFAOlkRNdC4oAmAgAAAACAokQEkElFdS0k+ci3TCq aNMYlcwRXW86mY0ljvBnFbj+gqznXMJLGeKl1rTrMfW4bFUseJ HVFAFo8oET94vGDRAAAAAAAUJSIAHQtpET9kg+3N7Sw62I1KFO cSkw0tViLBxpenE5GtHhAcm/Ytq7tUqyrQfliQw0pUX9CH69aSQQAAAAAAI3U2AighuJm9N7tW GzbunZwscxBUksEkEpMaPGAFg/EY6NK1K8qY+JHIgAAAAAAGBgYCAdftkYAmVRUV4NaPKAqY+ZOq tIaeEML61pIdHfi1HelleFlW47HRmW2LE4dq8qYw5YrFdtu2e0 0bIudm163eYG1dTVU+z7ZtrjSqgexGMFabLsPm1csrqHQtZDYh +IgMbSww5xriQBEsFQ2YpEtCT1MBAAAAABggRsYGBjzv2SNAET 7ah22PVulYtszvR4pTicjTSrOpKKiJZbZdXsiBrvWVYn6bSOJT iq2jVHERSK1RABizX8qMSGSBnFYi0EEAAAAAGCBc7gQYFffpIa UqN9QQ+LHSh2s/CqAsi2rypj40dWJ/YYUp5MR0RjKTEO+uLYIwLZ1rbQkoU2L5VcBiIOEewEAAAAAQCN xLwCPFNu2rh1c3Kx7AZReLG5RKAIJIgAAAAAAKEpEAOK8t/MZ7LJiyQggoY/LF4t2utK18bbFkk8EEIv8m1FcWwRgbl1bWCxWUrgq9tYTAcS3J f6DCAAAAAAAihIRgLmTkux7JZ8P39QtN28a8sXpZERcjCC/cdGuNmk+HikW/bhMZb0RQNlbEgEAAAAAWOBkIgAGoyWDCAAAAAAAGokIgOHZQQQ AAAAAAI1EBMDw7CACAAAAAIBGIgJgeHYQAQAAAABAIxEBMDw7i AAAAAAAoJGIABieHXVFAOlkRNdC4oAmAgAAAACAokQEkElFdS0 k+ci3TCqaNMYlcwRXW86mY0ljvBnFbj+gqznXMJLGeKl1rTrMf W67FMuPuiIALR5Qon7x+EEiAAAAAAAoSkQAuhZSon7Jh9sbWth 1sRqUKU4lJpparMUDDS9OJyNaPCC5N2xb13Yp1tWgfLH8IAIAA AAAgEZqbARQQ3Ezeu92LLZtXTuyWH7UEgGkEhNaPKDFA/HYqBL1q8qY+JEIAAAAAAAGBgbCwZetEUAmFdXVoBYPqMqYuZOq tAbe0MK6FhKtoDj1XWlleNmW47FRmS0bakhMw2HLbotdTcO22L npdZsXWFtXQ7UPU2yLK616EIsR6iy23YeuiucpAhDBUtmIRbYk 9DARAAAAAIAFbmBgYMz/kjUCEO2rdRhauFKvax22ywE8UpxORppUnElFRUsss+v2RAx2ra sS9dtGEu1YPE8RgFjzn0pMiLRGHNZiEAEAAAAAWOAcLgTY1Tep ISXqN9SQ+LFStya/CqBsy6oyJn5syIl92+JKHWk6GRGNocw05ItriwBsW9dKM/dycQMvB+BeAAAAAADQSNwLwCPFtq1rRxbLj7oiAHGLQpFeEAEA AAAAQFEiAhDnvZ3PYJcVS0YACX1crC+QKW7eEwHEIv9mFNcWAZ hb1xYWi5UUkl29q2L5UVcEkElFSx+VCAAAAAAAihIRgOh7JXu2 TCqaNMbl7wbn6qLxpDEuX++qOJ2MuJqzZHE6GREXI7jqe82taw uL3X47jbr+3zzqigDKPjkRAAAAAADIRAAMRksGEQAAAAAANBIR AMOzgwgAAAAAABqJCIDh2UEEAAAAAACNRATA8OwgAgAAAACARi ICYHh2EAEAAAAAQCMRATA8O+qKANLJiK6FxAFNBAAAAAAARYkI IJOK6lpI/pFv8jlC87bcvGm4nXMNI5WYKLWuVYe5z22XYvlRVwSgxQNK1J9 KTGSJAAAAAACgWCxKRAC6FlKifsmH2xta2HWxGpRsjJWo31Clt iyKXW1ZiwcaXpxORrR4QHJv2Lau7VKsq0H5YvlBBAAAAAAAjdT YCKCG4mb03u1YbNu6dmSx/KglAhC5ixYPxGOjStSvKmNaPKDHg0QAAAAAADAwMBAOvmyNADK pqK4GtXhAVcZKnZQWD1RaA29oYV0LiVZQnPqutDK8bMvx2KjMl g01JKbhsGW3xe6moYasxc5Nr9u8wNq6Vlr1YNvnuiqutESiUrH tPnRVPE8RgAiWykYssiWhh4kAAAAAACxwAwMDY/6XrBGAaF+tw9DClXpd67BdDuCR4nQy0qTiTCoqWmKZXVcatq2r EvXbRhLtWDxPEYBY859KTIi0RhzWYhABAAAAAFjgHC4E2NU3qS El6jfUkPixUrcmvwqgbMuqMiZ+bMiJfdviSh1pOhkRjaHMNOSL a4sAbFvXSjP3cnEDLwfgXgAAAAAA0EjcC8Ajxbata0cWy4+6Ig Bxi0KRXhABAAAAAEBRIgIQ572dz2CXFUtGAAl9XGnmTf4li8Ui/2YU1xYBmFvXFhaLlRSSXb2rYvlRVwSQSUVLH5UIAAAAAACKEhG AaGUle7ZMKpo0xuXvBufqovGkMS5f76o4nYy4mrNkcToZERcju Op7za1ruxRnXX6VkqOuCKDswxABAAAAAIBMBMBgtGQQAQAAAAB AIxEBMDw7iAAAAAAAoJGIABieHUQAAAAAANBIRAAMzw4iAAAAA ABoJCIAhmcHEQAAAAAANBIRAMOzo64IIJ2M6FpIHNBEAAAAAAB QlIgAMqmoroXkH/kmnyM0b8vNm4bbOdcwzK1rRxaLflymclGxWJx0qfRiLR5Qon7x TkQAAAAAAFCUiAB0LaRE/ZIPtze0sOtiNShTnEpMKFG/oUptWRS72rIWDzS8OJ2MaPGA5N6wbV3bpVhXg/LFhhpSov6EPl61kggAAAAAABqpsRFADcXN6L3bsdi2de3gYpmD pJYIQOQuWjwQj40qUb+qjGnxgB4PEgEAAAAAwMDAQDj4sjUCyK SiuhrU4gFVGdvTSanBSmvgDS2sayHR3YlT35VWhpdtOR4bFS2b 85bFqWNVGXPYsutiNeRiGm6Ks+4jgFRiwtq6Vlr1YNvnNrXYdh/at9tqsOL3roV0LST2oThIDC1caRq6GqwlAhDBUtmIRbYk9DARA AAAAIAFbmBgYMz/kjUCEO2rddj2bJWKbc/0eqQ4nYw0qTiTioqWuGw4L323bV2VqN+2na5UbBtJeLzYdu2Au EiklghArPlPJSZE0iAOazGIAAAAAAAscA4XAuzqm9SQEvUbakj 8aNu+lk7wyqwCKNuyqoyJHxtzYt+uuNK5+nQyIhpDmWnIF1eKA Cqd8S69ytq6Vpq5l4urHiQyqwDElrkXAAAAAAA0EvcC8Eixbev awcXNuhdA6cXiFoUivSACAAAAAICiRARQy03+5YoT+rjSzJv8S xaLRf7NKK4tAjC3ri0sFispXN3k31tPBMikoqWPSgQAAAAAAEW JCEC0spLtayYVTejjks+Hz6Zjku2oGAl9XL7eVXE6GXE1Z8nid DIiLkaQ/4xlrWtHFqeTEcmDpK4IoGx+RAAAAAAAIBMBMBgtGUQAAAAAANB IRAAMzw4iAAAAAABoJCIAhmcHEQAAAAAANBIRAMOzgwgAAAAAA BqJCIDh2UEEAAAAAACNRATA8OyoKwJIJyO6FhIHNBEAAAAAABQ lIoBMKqprIflHvsnnCM3bcvOm4XbONYx0MmJoYfniUp/bLsWiH5eprCsC0OIBJeoX70QEAAAAAABFiQhA10JK1C/5cPuEPi5fbGhhJerX1aBMcSoxoUT9hiq1ZVHsastaPNDw4nQyo sUDknvDtnVtYbGuBptUbKghJepP6ONVK4kAAAAAAKCRGhsB1FD cjN67HYttW9cOLpY5SGqJAETuosUD8dioEvWrypgWD+jxIBEAA AAAAAwMDISDL1sjgEwqqqtBLR5QlbE9nZQarLQG3tDCuhYS3Z0 49V1pZXgmFTXUUGnL8diozJbFqWNVGXPYsutiyzS0eKDiNNwUZ 91HAKnEhLV1rbTqwbbPbWqx7T5MJyPiIJEpFtdQ6FpI7ENxkFS 65EFsuZYIQARLZSMW2ZLQw0QAAAAAABa4gYGBMf9L1ghAtK/WYduzVSq2PdPrkeJ0MtKk4kwqKrrcsuG89N22dVWiftt2ulKxb SQx/8W2ywFcFYuLRGqJAMSa/1RiQnwH4rAWgwgAAAAAQFtYs2ZNk7bscCHArr5JDSlRv6GGxI/OJ3hlVgGUbVlVxhy2nK1wYt/VkoFKxelkRDSGMtOQL86kouKsuEx6Yn6VtXWtNPN5Lq60wt9ts fwqALFl7gUAAAAAAI3EvQA8UmzbunZwcbPuBVB6sbhFoYg6iAA AAAAAtJGWrAIQY9d9+13d5N/N4wOad5N/yWKxyL8ZxbVFAObWteXFrm7y76pY5sGH5RHA1772tbKG3/qb0oszqWjpoxIBAAAAAEBRIgIQraxk+5pJRQ0tLPl8eLFl+YfJ G1pYsn3NpmMJfVy+OJ2MyM9ZvjidjMRjo24fCmhuXTuyOJ2MSB 4kNhGAuecv+7EsAiibHxEAAAAAgHbRwlUADEarhn0EINp+8393 ZAQwOTm5efPm5+qwefPmdDrd7G0uHHwjAAAA6ABEAAzPDpt7AX xtLod7AZhHO0YAr776qqZp03VQVfWVV15p9jYXDr4RAAAAzBtW ATAW4LC/HaBD/99JEcBzzz23Y8eOmZmZ7XV47rnnmr3NhYNvBAAAAB2ACIDh2VH xiQCV+v8OiwBmZma21sfacDZ8m94U7OsbqumFQ0MVX8c3AgAAg HnDKgDGAhx1PRTQPNo0Ati+fXs9S8Snp6etDWfDt1ky1LV48eK uPQ10sG/pYqGrtm7cYs8Wl/YFnUuHunYVDfVVK7W+RddQ0e6F5r035VJLvhEAAAB4XPP6fAdE AAzPjroigHQyomshcUC3aQSwbds2t61mGWvD2fBtFotFU3Ne6v ZLvXSwb6lEy17dnu0MdUmEAENdXUPiVeYAYqirWh4R7OvqC1pf WCzO3XsFl+b9GwEAAA3msFSwLez6c83xb6ia11HKkN+BTZ1Gw3 x0UfGji+rchnP/38JVAJlUVNdC8o98c/WcvyZtuXnTcDvnGoZ4Zp58canPbZdi0Y/LVNYVAWjxgBL1i3dq0whg69at+fpYG86Gb3NXS152wt/U+DcmA3C7ld2t/FDXnhdJ/c/JruxgzguF9vlGAABAwzktFaz0S4lNNuA8ibyqk6x1HaWMKjvQO o2hOoKAJsx/ro8uKj75ruKT76onBWjJ+X+hagSgayEl6pd8uH1CH5cvNrSwEv XralCmOJWYUKJ+Q5Xasih2tWUtHmh4cToZ0eIByb1h27q2sFhX g00qNtSQEvUn9PGqlQs9Apiens5VtmbNGtv/NrM2nM7bdN6a7TZ3n1oXyfLuCMB8VUD5FQJm0v/T57SRCi8Q/xtj7uSHuqpvwy47EMx7z/bYW7NmTaXD0u03IvPlVv5GAABA4zksFTT90l1b3/ROdQ7bmc9V6zpKubd32IE207D+MbZrLqZfB/uWmqa2+0yOzFvUIXfHj4sfXVTM31LMryl+dFHujh/XsBGZ/r+FqwBcRQA1FDej927HYtvWtYOLZQ6SWiIAkbto8UA8NqpE/aoypsUDejzYjhHA1NRUtoI1a9asWbPG+t9lrA2nwzarbs12m7v NiQDm/CC1cN98hn7u/2e+Z4NLu7rKrzeotInS/8qY/xfAcflZ6dX2/9NXlNh7VXed/Dci+f06fiMAAKChKi8VrPTLqnb9/TEnN2ji2oDqk6x5HaXc2zvsQJtp7Klf3NXVtesvQdMfm0t3/a03549O2bcon5p4C7kXiSUAk9cXJ2+obSFAC8//CwMDA+Hgy9YIIJOKGmpIiwdUZWxPJ6UGK62BN7SwroVEdydOfV daGV625XhsVGbL4tSxqow5bNl1satpWIq1eMD5igC3eYG1da20 6sG2z3Uo1tVgncW2+9BVsbiGQtdCYh+Kg6TSJQ9iy4vOAgAAAF rhhDbU7jNvX0e2ITHzVn/ztWjtd42mWnQB4GGLpP3Vbm/cbd99933b29721re+9Q1veIPDC1v9EQEAWLhOOeWU31jcVYG18 rcmd5v09/ffs9vAbvfee++99957n8kDu61du3bt2rUPSjjllFPafebt65hj jjEMQ9d1TdM0TSv7UYau64ZFYrdkMplKpVKpVDqdzuxWWhNadu Wp4HwzqWOOOUbMnKMFnrLofMDD5CMAW3vttddee+3lXNPqjwgA wMJ18skn9/f3X90m1q1bd/LJJ7f7zNvXMccck0wmf7lb2Y8tdKud6enpY445RsycowWeQv8D T6szApDR6o8IAMDCJVqjH7YJawTQ6hnJ6oym7phjjkmlUmt2K/vRa6wRQKuPAlmdcbTAAf0PPI0IAACADnbyySfffffd9TctMrdn q/9dfD6fOQJoyMyvvfbae+6556mnnhobHY3H42Kpua7rgUDg6aef vueee6699trGzrx9idP+pR677EevKYsAGnK0zI95PlouuOCCiy 9a0feTk4bu/dTw4EGvPL3fK0/u9+Tag278wefOX7Fi3qaxoND/wNOIAAAA6GD1nx0tdfjj6dzPNr54zp2PHrH6vtI4585Hf7bxxf F0riFBQFkEUOfMb7rppieffDIajeq6Xroc3TCMZDKZyWQKhcK2 bdt27NiRzWaffvrpm266qVEzb18NjwB+vmbNT/sf/sHgC1f+YeKSZzKXPDN5yTOTlw6nvr0x/P2Hn/vp3etuvvnmRkUAbbQKYN6OlgsuuODa75+70ffZxPjfTQbePPnC X2ef/Jvso3+TGfqb7Pq/ntz413+67X3nf+3ceZhJB1hhUrWY/geeRgQAAEAHE63RD2pS6up/9cxrR6y+b9FFqx3GIdf85lfPvFZ6SW3v+OCDD5ZFALVt50c/+tGGDRvEfezi8biiKPEKksnk1NTUjh07crncxo0bf/SjH9U/80bpWr7s1rO/suHcL0WWn5JYsWsYy04aP/vf1p/+b78849SuZcsa+44NvBDgv9f88lrfk5c+qZ31ROqUjcmT1ydO2 ZA8ZWPq1I2pUzYkT16fPGVD4qw/pC55Qum9f8PNt/yiIRFAbd/d/GvG0SKcdeE3P3/xj4668hdfuubOVXfdqQZWTqc/tTX2f6Y2/9XUhjca97x13Q8PueGSz3zz9M9ddvrx9/V+dGpwn19ddfiK885rxmTal+jzly1bdt5555177rlnn332mWee eeaZZ55zzjnnn3/+l7/85apboP+Bp9XQ0u+9995vectbFi9e/Pa3v/0f//f/3n///ffee28iAAAAPKjm1kh08i8qyarNv3kcsfq+F5VkzSlAQyKA1at Xj46OZjIZ0f9HY8ozrwTS6fTk5GQ2mxV3pE8kErqux+Pxezf+O 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 73//dIR/+0AUX/vv1q1c/sM634Q+P33bbbUQAAAB4U22NdOnk/9suv0W+/xfjbZffUloOUE9rVNvMb775Zk3TstlsPB6PxZRNW8L3/emVO//w0mQul8/nJycnM5lMKQJQVfWjF1//nnOv7r3rkWhMmZycnJmZUVX15ptvrmfm9VixYsV1p31py2c/FT3mXxJfPCZ56ueSXzkhdcaJqbO+kDrrC6kzT0yd/vnkaccnTj7WOPEo/XNHTHzmsFc/9bFrTzm5IS2c6Plv2a3sR2e39/3k2etPueWWW64ZePQr6yKH//rVg9a89J5bN/+v34z+4wMTH3wofvigccxjyWPXp5Y+mvj4oHbIw8o//S7y/jte++wvn/PHRx8OGr+9+eo713xf8u1uueWWmiOA23++KrzpvybV2xbF3rfo lSWLnt7PemOL6cQDBfXWXPzWJ+69+CfX/Yfb42F+jhbhnAu6Pn3Zz4/97ycufNZYveW1wWdunt22trjzruL2M4pji4qPLNrwmxNvWHfnN 9a/dnT/a4f957pPXXT9OedfJLrfa7594ou/3m/Z6aevWL68UfPxJodu/9xzz63U7dve9EQqAlgxX9asWZPP51etWlW1bMeOHaXPsG7duvm ZHryp1Ki/4U1v2muft/3NW97yzne+893vfvf73nfgoR/50GEfO+z97//AkZ89+rJv9txx550vv/xyJBbVNG1ycnLb1m2zr8/u3Lnz8ccfd44AWv0RAQBYuE466aR77rnn+26U+n+HJl/cCOCQa35TqaaUArh66wcffPCkk06qeeY33HCDruu5XE5V1XAk9 vjm0KMvhTZuDj/6YnBqenp6erpQKIi1AOl0OpFIaJr2yctu/NsvfXfff/v2Jy/52aaX/dlsdseOHfF4/IYbbqh55jVbvnz5b489evywD0cPP0w75nD9+CONE5ca/3Z04uRjE6cclzjluMTJxxpfPMY48Sj9X4/Ujv2MuvRf4p/5xMTHPhz654N+89nPLl++vM4JHH300ZlMxhwBmH909tSPvhS84 gM/veO+L9w9+qEbntnvuj++4/pn/umXj/7sga+PbvzUCb979KCH1MN+rx/2e/2fH1b/ny/29gcm3tk/9v67tnzots0f/+njSvz3wVTid9dfev9t33UVAdRwtGy451up8JqCdrvo/xf9/j2lzkgLDL68/nsvPnL5Cw/38o0vqgAAIABJREFUPP9Qz6Z13c/6vvnnBy8bXnvp0w9c8tR9lzx578WP91/02F0X/v5/zn/k1+c/fPuKh25bvu7WZfevWb76usvn82gRvnLh5R+9/I7Tfh+8OlH8n9Dm51/472JxqFi8qZj5cHHTop13vuGhtRf95A9P/oc/fcnYjrNeKHx+Y+bgG/78oYt/8ZULLluxYsWqntM2rvngsjPOWL5sWUPm40HnnHPOWWeddeaZZ5 5xxhlnn3328uXLRbd/44039vf3i27/1FNPdbrTqSUCqPqm89f/rFu3rlJLL9r+HTt2rFmzxvz7TZs2bdq0ab4mCC8qNer7vffAU0 4969tXXnnnXXf+6U9Pb968ORgMKDHlBz/44fr1GzKZzF/+8hfb/zNYv379XnvtRQQAAIAHuW2knfv/c+58tLTOX8hu3V7pTgE1pAD1RABXX3312NjY9PS0pmnBidjQi4 GntkRfDGsvR4yXwuq2bdu3bds2PT1dWguQTCZ1Xf9MT9/iU1fu+4Vv7XPi5e8+4z82Pjsi1gKMjo5effXVtc28NsuXL7/ryCNDB31Q+fihyqcOi3/mE+pnP6Ue/Wnt2M/onztCP/5I/fgj9c8doR33Ge3ow9Wl/xI/4hPxfzlM+fhHY4d+OHrIPwcOXHLnpw+vMwUQPb/5QgDzj85Guz7w2lcPXHvOF8764c2XfH9l139ddWbfjwN3fDD70 P/58p0/32cg9PcPRN71YPRdD0bfuTby1/eFF9099rabnn/XjZs+8vPnbng6etEdj85mbo2m1Gd6v7huYKX8hQA1HC3Prrs8p 9xW0G4vG7nYrZsfvSodvTfy1U+OfvEjLx37wbI/ene+PpMeXxN79fbnf98zOX7dZPiayXDvZOjqbPAH0RdX3vPz5f N2tAhfufDyj337nvOeNa7PFQfCL4Zevr5YfKRYvLqovL24YZHx mzffeu/V1/x55GepHVeni9/WihePv37uyNYTn8h+4L83H3TRbV/992/+4MpT7rjm8OVnn11/fuRZp556qrnbtz2338YRwNjY2EsvvTQxMSF+XLduXSKRuOyyy1 atWpXP58X/qZQtEyACQKlRv+yynh07Zrdv3/6Xv/xl586dpaP8+uuvf/HFF3fu3Cl+af4n8cv169ezCgAAAG+qIQJ4UUnarv833+3PypoC vO3yW0ReIP/u9UQA69ev3759eyKRCEViv9s0+odXxl+OGBOJSTWTjyayMzM7t m/fvnXr1kKhkMvlxOUAhmF89vK+vztt5b5fuGKfz/fsc0L3u7763U0v+wuFwtatW9evX1/bzGuwfPnyH/zrCYH9D4wcfHD0Q4fEDv2w8vFDlU9+LP7pw+Kf+UT8iE/uGZ/5RPzTH1c++THl44fGDv1w9EOHRA4+OPJPH5xY8k+j7/p/Vx9/Qj29XM0RwO03/filkw989ugDA+cuUS5bEr9yidp7gHHzfqm73r3x3iP3+eXmN9z lf0N/4I33BN94T/AN/YE3/GZ071+98rc3bvr7a5/6v9/fuPQnT+iTW/XYb3dmf7Vl82Bg3VG/+MXPmxQBPH7vVf7HV27ZcNVr66969bErX3nsypcf/fbmoW+NDH7rpd9fMTb8YyPw09GTD33p2A8+8+n9S4d3KvbcpnW XP7P2sqcfuFSsBXjinq7H+y/a+NtvrP/N1x+969+H7rjg4dtX/Oza78zD0SKcfUHXxy6/87xnkz/PF9eGn1UCNxWLQ8Xit4rBNxYfXhS4+z0/ffCO6zaP36hvvyH9+s9yxWvTxau0Ytf47Fkj2/718cz7bnrxI10393Sf/cPLv7jsvPPqnIyXybT3bRMBbNq0qWg6579q1apoNHrNNddEo9H LLrtshSkCWLduXSkXmJiYMC8TIAJAqVG/6KJLisXi66+/XnaUl0UAZV5//fUNGzYQAQAA4E2uGulKzfyii1b/2y9+Z/4D4EUl+R8P//k/Hv7zAyMhh1cdsfo+8a+SE1i7dm1tEcDq1atzudzk5GRMUe5/+hXfs/5nRmNBNZ3KTU1tm8kWtu7YUR4BJJNJwzCWXnHTO0777ptPvHyf E7r3+dfL3nT8pZ/4xrVKXN2+fXs6lVq9enUNM6/Bueefe/5Vh21+134T7/tA5AMfjBx8cPSQQ6If/lDs0A/HPvaR2GGHKocdqhx2aOywQ2Mf+0js0A9HP/yh6CH/HDlINP8fmDjg/ePvfV/g3fu/tN+BF551ds3TOProo7PZrDkCMP/o4Lc/XvWnpe+LnH9g7KIlsW8uUb69RP3hAfpN703e9e5HvnfE4v9+Zp 9fbt77V6/s9evX9vr1a3vf/uobb9385ptf/NvVmxb/+E/v/N7G9373se/fP7Lz9emdytd35u4zxr7x2IPnVX3TqampGiKA19ZflZq4Nzl+a 3L8F2UjEb5ZD/xEfe178Veuir9yZfyVK+OvfDv+yrfim694/nffnFR+deZTxcMeLr7l7rl/De+c2abfuFVbPfHi1Q/84oJ5OFqET1/a99VHgzdN7nwgvCkZvqlYfLS48+Kif1Fx3aKnbl1ywn/efPDFtx50ya8+/YP7v3rn8A9Gcz9J7+xNF69UixcGZr/6wvRRQ8klvY9/+sLrLjz/a3XOxOPaLwJYU2EB/6pVq7Zt21YsFkWTv2LFinXr1olmfmxsbE3l1f5lPb85HVggjjv uuEMPPfS4445r7GbPPffcz3/+8+JmEm4dOpf45ZFHHmn+5ZFHHtnQ+e5RatS7ui4uWk7yF3dHA ObfmL3++uuPPfYYEQAAAN500kknDQwMSPaxxcqXAJRa/WKxeM6dj5r/6T2rbnd4cIBYOyA5gbIIQH7mTz755I4dO3Rd3/DCll8+9vzvNo3+eUwJG9ns1LaZv8zmprf95S9/mZmZ2bZtW6FQyOfz4tEAhmEsvaLvHad9580n9uyKAD53yZuO6/rhr9ZOTk5u3779j3/8Yw0zd2vZsmVfuP7zxz649LfHfnDLfgeMH/D+iSX/FHn/ByIf+GDkgwdFDjo4cvDBkaOOinzlK5GvfDly8mcjJ3xg4vh/mvjc+yeOWzJx3IETxx4QOe6AyOf2j35u/+BR//e+kz66rNbruo8++ujJyUlzBGD+0cG9134ruvzA2AVLohctiV26 RPnWkvj3l+ir90/+z34vn/feP3V9wvez0/7nxvOOv/y/3vLzF97y38//7Y3P/e3P/vz31z39Dz984l3fXf+eyx95X49PTyk7C4/sNFYVjW+MP3uI2whA8mjxP74y/vL148Orwk+vCj+9KvTUyuAfVwb/+N3Ak98de+I7o3+4yv/4lVs2fvu1Dd9+Zf23Xn70itc2Xv7yY93jL/z0L7nf7OcrLrp9+6IfjcxJAHbObNWun47/pBC9bt2ty5p9tAinXHjlcWueui7z+kD0lbj/p8Xi+uLObxS3LCquXTRwzf7/dtHK0y+4RFSefv4lx3/9e4d0rTm9/4X/Su38QbrYoxSX+bd/8ancx+9XD+ruP/X8b9YzE+9rTQSwvFaXXnppJBJZuXKlOJ9/6aWXmv+1tApA/ChO7y9fvlxkAeZK0eeXlQlr1qyJx+NlW+5shx56aLFYLOu6Dz/88BNOOOGcc86pbZvnnnvucccdd/PNNx933HH1TEn8v0cccYSYlflQE7854ogjapuhg1Kj/vWvf922z7/hhhvEKgDb/xt4/fXXq14I0PA5AwAASaI1+p4E8b/slTr5jQFFFLyoJG1vEPieVbdXekygeKHMHB544IGTTjrJ7cx7e 3sThjE1NTUeiV5z/5M3D25a++fRp7ZEt8RT8Uw+lZ/WMvkdO3bMzMyUVgGUIoDP9tz4d1+6at/P9+zz+Z59Tvjmm46/9E3HXvTOk7pD45GZmRlN03p7e93O3K2zl5997INHnTh4/Bm3HDF8wHtH9ztw/L3vG9//feP7v3/igPdPnHte9JlnXno19Nwr48+/OuEPRKJjz0Y2nBnz/Z/4Q/+o/f4fjEffkdrw95k/vD33x/819cxb88NvuvD802ubyVFHHZXNZn+xW9mPDl699OOxZQdGViyJ fmNJ9JIlsSuWxFct0X66f+K2/Z497YDnP39g8Owl4csOP79n1eKfDL/9v/70d71/fMdVQ++44pF3fXvwPT2P/GPX2r+/4J6f+x4q5tcWje8Vk11bA2+u+qaFQuGoo45ye7SM/WFVcuy3O6bVma2pmenkzHRyZjoxM23MTBvbp/Xt09r2KXV7Ib69ENtWiG4rTEylX9q8flV64pYd2TtmMr+eSd+2 PfXL7clbtiV+vk2/aat2w1b1Z9PxH08p105Ff+T75XnNPlqET1y25qIXs3cq4cDItc XihmKxp7hlUfH+RXf0HnT2+d+w1p+94uuHXtR3yVPR6zLFlUbx ovDs6SNbj3o0fcDPnj3s339cz0y870tf+lLVrl6mxlxc9U1r73/WrFkzNja2fPnylStXRiIRh0Z95cqVmUxm5cqV5uJScHDppZcmE gkx41IWYH1hBzB39Q41xd39drFYnJ2d3bp16zPPPLN69eraGvh S/y82a/6n0047TWabZRFAWfNv5vC5alZq1C+++BLbN129evVLL700Oztr +687d+7csGHDG9/4RlcRQCneqjSr0pEpf4h22MEMAEBDuIoAxtO5Snf4L60C2BhQ3 D4mcDydKzYzArj77rtnZmYymczaJ5//1h2PXf/Qn3/z1GuDI+Fng+qrseRYPPVa1Ni+fc/tAEv3AtB1/TOXXb/4pG/tjgC69zn+0jcde9Ebj/76df+ztlAoTE9P9999t9uZu7Js2bKT/uOLx/qOOnHw+BMHj7/uywe/8H/325UCvPd9kW9c8sKo8uOHgz33BK56IPSdteEr7g389JHQS4G48 dxy0fZPP/PW7c//zY6X3jy7ed/ZzftufW7v23780WXLltUwmdoigIHrVyrLD4ycu2Ri2ZLIhUuiF y+J9SxRvrNEu3Z/45b9xrqXxFdfmHv2f9Y+cNcB33/0f3//D/+4cv07L3/4HV0PvP3fBxYv/807vn7f21fc/Tdn/eqU795QTF1fVL9RLNxSjC669Zc3NiMCCDyxamZK2blj087tj9i Nh3duf3jn9od2bvvd61t9r0+vfX37s9tyz275Y+8Lv7/iuYcvf/ahnmfWfXP4wcueXnvJH++/+In7uh4f+MbG/q////bOO66pq//j9RFErbVPn6d9bG3dN9g66rYWlQ1hyUbDCkkA2ai4UQEH1sVwI EuRIRsVVBBFKcsByN4rYQUIEDJIQhII9/fHLfmlAWISoVV736/7x703557zjTnEfD7ne855Ee9YlO72IAwzrb0FYvdeD/WrLwLbScXFl8DRpyDoCzbPBB9+ln59rZHD0cmeMtp7WNMv40Lv qC8ZPNDJw9Sw9Qqo6xOJq10j99i6Sh2MdEDL2IMgODQ0NN2/3j8mC4D/7wIhNLA/vrBgAWiof8LcASH27dtHJBJDQ0OliPDkyZPQZASIhw8fQncEXY aTJ09CKxFCl6EC+xG+MzYp4ItnSS0AGo1GJpM3btyooaGBQqHE b1FQ/49vt6GhAYvFamlpiRO2kAWwcRyi35fUCKwF4DZhLw8ICCgtLQU FsgOEJgtIagE8fPgQmtsiIirYAoCBgYGBgZkSJLIA/LPLJpPx6Jhn/P/9RewFOOHhn10GTqcFkJeXx+Fwenp6TkZluIRnnEkpCM4qS3xd9 6SsJbemtaC2Na8Kz98UkK//e3t7e3p6trle/mLXQTmdA3K6HnI6B+S09s3SdJFVc1R0Otvf389ms3NzcyWNXCI wGIzONW3kI3XIAjC6o5QOLC5euLhhCdBmgytrJDpEVNlHVDvH1 LnHNeyLa3C9W783ssYpsrqiuZtZZwDJfsGDXSqbH7sEg8FIEYy qqiqVSg0fQ+hyMvK8zNqsAYIl0IpFtDkg2gSXA7i2jBS6pNzhV yuPq4s9Hi8+nLn4SObiQxkL96V97ZD4OTpynnnY3N0356JCdc4 mb8WeBbvdRjssQXYlDz87/5ap6HalswCac09xWf2Ti//00aHHPNZDHjOVx7w/wkgZGUwaYebw2DUj7LqRoeoRVvkws2SYUcgdLODScznU5xxKJp v8iN3/oK85/H6IzbT2FggtF19sRmNmzUPeyD0QDAHbvwTTP2uN+0rjqD/aznGyp7C2dqvdwq+Qhi9RwGNdoEMjx6ho8JfUnp+OPULaeUodj BSEhobS6XToR3toaGhSUpKQZhSB+CX5fEwWAIFAEMzY/wCBPoCQkBChOzQajR+5YBlo905++ZqamqlSaxsEgD6YDRs2iCg MFRhvAWzYsCE5ORmDwUBVbd68WYR619TUhIrx9b9gu0pKStra2 n5+fjQaTUFBQcQUgw0TIRghv2bR70tqIJUuIyNz6OChCXt5QEB AeXm5iD+D/Pz8WbNmibAABgYGkpKS6HR6YGDg0NAQgUB4Z1SwBQADAwMDAzM lGBgYJCcne4sBOG6Sv4i5ABNuGSDaPhAnhnv37hkYGEgaeW1tL YfD6ewkGp2/a3M97eDd339LK7z5rCwmrzr5Vc29V9VJ+RX0wUEGgwGtAsC3AL q7uzc5XJijvV9Oe7+czgE57f2ztNxnabjIqjrM13TsJHZxudya mhpJI5cINBqtEaeqna4JWQB6mVoH0Ktz/rfwzXeLSJVVR+OrUTdK0SEVuPAqu4hqu4hq21tVNqEV5kFlJ5J qKb0V4y0AbrkcKfdz6ea3qqqq0mg0QQtA8HIyKg4o4M0BPAogo BFt9og2p7G5ACcR3ZeWk0KX+JzBfuOYtMD53gKX+wtc7n/jmPwVJvpLbMzcPcFzDANkdS/KavqaX3xw71n+aP+FEbzJKKd2pGXdi33rRbdLp9P5FoD4vWVyC yBDcPB/hHFvZDB5mJ44TIvjUu9yKVGcgQjOH1MAgoZ6rrG6/ZnEy8zOC4x238G2M4OtXqzuqNQw7LT2Fojt7tf9X2UzCddGecl g33Lw+Wd9EbNu58Ztv/Zy07HY1e4Rq91vr3a9tcrt1irX8FWut1a5hK9yCVvtFr7lcq5f 74g/HTxJAh3xI3vKmEqZfcsvvt5m7yt1MFIwfqB6vK6cDPFL8oEtgK lkMgsgOzubv74Avww0GWGa3pGg8uefiC48mQXA4XD4n+7g4ODm zZtF1+MzNnFOqN2+vj4tLS0zM7PHjx//9ttv2tra7wxesBJwiiwAMzNzHR0jMzNR88EglT5r1ix7W7vG+o ba2tq6urq6ujropKmp6ejRo6mpqdBlbW0tdFJdXc0/j42NFScLQKK/WNgCgIGBgYGBmRIMDAxSUlLEkSXg5AsB8Cf8Q5v8gSBY1tk32e T/yZYDECeGlJQUQQtAzMjb29vZbHZlfdNOz9uGl5JwoU8Oxub4p+ Y/Km7ILGl4WlKfWVxLo9GgLQPIZDKk/0kkUldXl8eNhD2nQ3efDttzOnQD1muWpqusupOMyl4ZJdvSqlo Oh9PW1iZp5BJhZWWllqyim6HFtwC0E1RDEN+93KlU1dqvdfGNv n+x6dUS1I1Si6Ayi5tl5jdKza6VGAYU61wurGkjc+o2CVkAwxV zBt/IWVlZSREMpPlvjSF0ORn19muazICWPQDBCtFqi2h1QLS7Ito9E NXWiFeWq6KOq7oesf8cHfmFTfQXmJgvMDGfW0XMMQqcYxggq3t JFnlOVtVLTvEY0u3aCLtudODsSJsOOJTFqFMLsla4dStMRLtCF oCYvaUp5ySH1Sc0/s/jlo4OZfCGHvJYqTzmA2jwf5geP0yL5VKjOQN3OORb7P5Qdu/NIdJ1Vk8gq8uPSbzE6PiN0X5usPU0nXCS3nKcQQy9L54FIHVvg diyP6wo//TIUDrI0AQLPhu6PSP60YUIKi16FIzkgREjYAT3T8ctLhjOBm+z R8OYo9dpoD8d9OoDXQg880qW6nMycL16nd0VqYORAihznJ/DLphaDo0UEggEwUtIRLS1tQmKI3HGFCE+JgsAWrpfumf/GiazAEJCQggEAhQ8/05ISAg/32OqmHDwn38i4ilQPAsgNjYWiUSKrme8BaCoqGhiYhIbG3vv3j 0VFRUfH5+3b99u375ddD1ClYBTYQGYmZlraRmCIKilZSjCBYBU +owZM5YsXrx29Zr169evW7du7dq1q1evXrdu3bp16+Tl5eXl5V euXLl27do1EwEAwIwZM0RYAHxxDjlB4sz5EWEBCH5NcLlcfg/kl+R/a4huCLYMYGBgYGD+CUyhBSDkAlBYbDFnBEy3BdDX2zs0NFRU3b B+f5CyV7Sh3310cIZLcOqbsioqlQot/kelUqHx/76+Pmg7wO7ubqIABYVvv9XeO0vDRVbNUUbZXkYJ97Kkks1m9/b2Shq5RFhaWqol/ckC0MvUQh1Yl4PUeVTarXTupcZvr7UvFepdKdL3L9b3L97lV6R zuVDzwhsV31cleAqnUXWcBTB38NVsS0tLKYKRzgIodFauNwKaT AG8BUDAIFrtEG1OiFwF+Rcb5Q9oGM3RvTjHwH+mSZCMWbDM7hC Z3SEzTYNkkedlNX1lVU/JKR6breAxb6urhtVekLJvtHsdr3MzSDtb8lQz/JiC6HalswAafz/JYZGEZv6PcJt4rIdjg/8p7xr8v8LsvMhoPw8N/tPxJ2gtR2lNhwbbr94LsZnW3gJhcjaQ1R/BYx8Hqz8Db3+WkuIa2tMXMwreHQXvgn8+RsG7o2D0CBg9AkZyw NtsMIQJ+lFBrz7QtZVnXslSe05eEdK4ytZf6mCkg79WHTRCPOF IIf+moGUgXRbAlPPORj/Z5dAFlRiktQQ/J6GTkJAQfmoAtJeBoHiTjgmV/1RZAHg8fufOnSK+PSezAJ49e6aoqOjs7Eyj0TZv3uzq6jowMPD ObIIptwAg/c8d5kGHCBeAL9Q9DniMjo6yxmAymSwWi8vlnj59uqCgALoznqG hoZycHNFZAEJie7wfNL5LiJMFIPQUfx4K3zsrLi7mG4TjK4QtA BgYGBiYfwIGBgb37t0TR5aIYwFAB7TPHyj2jADxLQChiQBiRg4 NMBRW1a/Y67feI0TR+67OhWRT//s2FyOLyirJZDI08t/X1wcN/vf09HR1dRGJxM7Ozo6Ojo6OjsqaWnn9vbM0XGTVnWRV98oo285 UxL4sqWSxWH19fZJGLhGWlpaqCSq66Vq6AhaAbprGdTujR2XdW 3zyfj2dr3j2pYrvK7Xzr9TOv1Y9/0rp3MvtZwp+8ckrqOsZblYfNxHgc1rBHKktADqdfnsMocvJKLd aX7MLaDAE8CgAbwUQsIhaFJCzRb7GEIgyV56NPCerfUFG95KM3 hWZXX4yu/xk9K7IavrKqZ6c8+uBeVtd521wmL8Wq7tbc6RtHad+1XDrDpD0 a0bE+qa4H0W3K2QBiNlbGrJPcFg9/6//hx7zhh4Ocxv4M/+H6fHcoWrxB/9pzUeojQepDfvphIvJN9HT2lsgnmbZssi3R9oWgOmfvbmzKrCy Knp4NHoSCyAGsgCGwUgOGM4GbzLAKxTwRB/ogh8xL2eoPiUDQbWrbP/SLAA+ISEhXC4XWlFOUNjzF8WDfucLvvrRTATAfaKcOHEC+gAmv JOWlkYgEPh3INV34sSJyZ4VH9GD//wTEY9DBZydnY2MjKB6lJWVfXx8IAuAy+U+ePBAVVV1165dosMA J7IAHj9+rKSkBFkAmzZt4p+IqAf69wFBEDoRbQGI809kaopCIg 2IvTTBA4k0MDVFjS/8/xbAQY8Je3lAQEBZWZmIP4OCggLRawGcOHFiYGCA/+njcDgoyQU6DwkJaWhogE4gnwiHw/EfGf8s9CqLxSouLk5LS0tLSxO6KViM/+z4CiesGQYGBgYG5hNjarMAxq8L4J6SO+VZAJJG3tbayuFwGvB tC9DnlzkErvUI/8UzSsk7RuPMXaOj/qWVNb29vXz9393d3d3dDVkAHR0dRCKxBU/YhnKRVXecpe4kq+Ygo2Ivo4iTUcTWNbWw2ez29nZJI5cIS0tL1 VhlnUdauk/+lAjgmGhT30X/+XjWxpPZm71ytnjl/eKT94tP3lafvC1euRtP/b7e83lxYzevceufLYA53LJ5lNx5lpaWUgQjnQVQarm+Ugeo1QO aTYEWFIC3BqqNgapdAAGDaHdBhNmqLtI8PEfNa7b6aUULJ69j+ kdPGC03OvS54rF56+2/XIP98ifLr3/cc/EYklGoyK5RHW2fxyPMGHz0v7poRXEsAEl7S/0LTw6z+0/L/rMeDHM7RhjJw4OJw7Q47lDVRIP/AZMN/lMbD1Dq3Sl1LvSWM0lB1tPaW3A43PEj9uTe7azePSP5nw3ckgl 8EBxKG4ocBqNGwR3X32w8GrvKNRya/L/KJewn57AfnUJ+dAz50Sn4R8fglQ5BKx2CVu4NWml/Q37vDXn76wi7a4BtoCrOU7pg3h9oxE5QG/JlI7RufUhIiOCrUqhIY2Pjd6p6ccoIFn5no/9QCwDK7sjOzobuCBV+TwtAUBVPdiL68Q0bNpiZmfG/HNFotL6+vr6+PgqFUldXV1dXNzc3FyeM8RaAkpISNBEgJSWFPx FAQUFhsnp2796to6PDj0rwXKhm0e9LECTSoLqhdfyBRE7wXcMX 6m5ubiAI8ng8oV4OWQDj70PweLysrCzRWQBCBhAOhysuLhbcsR KS8YKanG8HjBfq/K8DnIB9AD0ObYfJLynYLv9c8ITvOMDAwMDAwHyqSGQBiF4OUPD QD3sE/RIQZ49A8ZcDlM4CqKmp4XK5PT09y2wvfm3126K9VxFuwWsOhK4/GLbxwE31vZ4VNXXQ4D8k/iH9D1kAHR0dho5HZZVtZdWdZNUcZFXsZZRsZ+7Efqfn2tXVxeF wamtrJY1cIiwtLVXClZH3NYTmAuhlapFYPcrnsn48lL76SOaaY 89+Pp718/GstceerT6a+dPhDN1L2XRy9fitHH5XAAAby0lEQVRZAKyiee0Z//krLYA8V71STaBSG6g3AprNALwF0LAbaEYBrbg/NgisPbg6zmnnmxPregKXk0KX9MUsaktctULd+csNjv9eY/PvZcaKGob9L9QY2at5hP9wa2azy+cOhC/KDcFOhwVQ99yTwyBCg/8j7MJhTv0wp4473DfMzB2mxXI5reMG/6+yuvyZxMuTDf5T6l0Hap0GavZSmzwTb1hOa2+xtbVNirIa6Fr DrPvvSNxnoXedjxfXXmeO3B4evcXibTgcY23rIEW1fzGJiYmCg rG4uFhoIBmSCfy15GEL4ANCtAWAw+Gg1A4ofwOHwxUXF7NYLP6 QrKQfnpiD//wTEfVMVsDS0tLc3ByNRosZDziRBQC9yl8O8OHDh9BygOLUBj3+/haAgYGZgoLm+vVKP/+8EzrWr1dSUNA0MDAbX5gv1Pft2weO2/AP/LMFIPgqv8yzZ89kZGREWABcLldoAY/e3t7MzEzoHDL/oPOWlhZ+GWg8f7wFICj7cTgcNB1gQrhcLn8vA34MgjcFUwZgYG BgYGA+SSSaCCBiU8AJB/ZB8SwAaFNAcWJITk4WtADEjDw3N5fD4ZDJZMPTEZ+bev3b8rf/Yf2+tw9YvDdwqb3fEhvf7eautQ2NkPjv7Ozkz//v6Ohw9boks91SVs1RVtVBVtVeRtlWRhE7c4eNrsclEonE5XLz8 vIkjVwiLC0t1c+pqSeojU8E8C09U07oW+2RstQ1ZZn7/eX7HqzY92DZvvtL3VLWHLz/pq6D3WQotBAgt3QereCLzGBAagtgcHAwYgyhy8mIv3KmWA0oUQ OqdYFGI6BlN9BiAeAtAbwV0GqLaHNBdOxDdHggOg4gWhyBIm3g xraNDgbq3222/e96u69/tPx68S7P/WuZz75i5cwdKptLz/mGmvFtz5nFcWGXRbdLo9EELQAxe0tN1nEOo53HShthv2GyifGV BU6ZdWlN/bbp9QPsEVx6PfZxLeZRjc3DatyjavTDKssHFah7ZbtTSk2TSow Ti43iiwzi3ujdfa0b/RIVlxWedbOn2oVcbU+usqXUH4y/bj6tvcXRwfbtS2R//TxGwZzcW0vdfi/xrO/xpw2HskfDmTxVv3Qju4NSVPsXA6XuQl8gBAIBugnJAQKBwF8mg Ewmk0ik8WPJ/JJiNgdbAFOJ4IcHqanxwr64uJhvAeBwuLS0NMHyEjUnpvLnn4i uR0wtLQINDQ3IjwgNDeW/KX610KaAly9fptFoO3bssLa2FufdTZUFYGODMTe32r3bQvAwN7 eyscGML/z/EwE8RE0EGB0dHa//QRAcHR198eLFzJkzRVgAEv7TvgMhCwAGBgYGBgZGBBJZAAQyTU wLAFL1oHiuAYFMA6fTAoiLi4M2/LuZ+vscoxNzTb3noc7Ntzj/b8vzX1mc/fdu7/l6B7aZ2jc2NfMn/0NcCIqQ2WIsq+ogq+ogqwLpf9zMnTYzt6NvxD/u7+9ns9lxcXGSRi4R1tbWSHekSpSy9gOk0IoAeplaWR1PX1URt ngkfI+784Nt5A+2kd/b3tl6KLGwtr2+xld4CkD550NFX/a/+PLqiS3v/PE5IZDmvzOG0OVk3L59+5XmqkJFoEwDqNEFmoyBlj0A3gLAo4F GFFBrCNSZANX6QJEy8HD9T1YrVRb8aPHNKstvfrRc8KP5ghUm/1uILIn9nnrvG0b+f6lPvu1PWNR7fUnl8Z3vbFc6C6D62THOIIH HvD/M7UhtLK0cHCKwh2nDPNrwaAWdk0lmZvQz0/uY6f3MzH7mk37mk35mBpnxpJ+R2c94OnY8IzNeUBiFg4P3W8nX n0eTq3D9FTYDNa5x11DT2lvOeVlR2n8YKJtLT/r8QGIwtqzncDPlfD/32iAvlDnimtuyaa8fBmc74bNmtu7b7M9vsLu02s5/pW3ACkzACrTfSqvzm9BeZlgXKYL5WPgELQBoyv1UFfuQ+dAsAA g0Gq2hocF3AYSqraqqsrOz09LSemc9U2sBSASk0v/1r38dPnx4wl4eEBBQWlo6YRYAdPn8+XPRWQBTGzDkPfGXAICBg YGBgYERgUQWACjJcgBiHj//FgvVLE4MSUlJUlgAvr6+RCKRw+EQ2jt+sD43x9BzrqnX3N2n5+ 4+PdfUa47Ridn6R2Yp49QsnQmtbdD8fyKRePfeI7kNOjIqe2VV 9wrof8zM7egFOk741jYGg9Hb2+vr6ytp5BJhY2NjtMdIMUwJma Spk4bUzRB2AU4XezX2NL2sJvg9KPR/UPi6prWpu/m3DA/y23lC+p/9dv7gy6+707+2QhnY2NhIEYyqqiqDwYgcQ+hSBE8dTPK3yhcqy pcjgVo9oMkEaEEBeEuAgEHgsYhLipuMAGXFFRqLlhl8u8Lk2xU mC1cYL1xquHCpwYJvNS3UttEeLyUnL+pPXNQbvqQ7YFmTO5CKQ 76zUeksgKrMo0ODLSOMZC67Nq6d0cYeJjBHhnkghweyRkbpw6N k9mj3EK+NOdJEH6miDheTuXl9nGc9Q4+IQykdrLhWZhSeebuFE dbCCGqmlTEZh3Naestt+sqtyFX2dwPFsgCk7i2RQYaUhrmUF3O fXF6mHJlr9rrbtZ56qot9mTYSxOQFUYb1wnKU7byxWOEHzWzdV tkF4lIrTzaxTuHZxxuH9lfQbfP7FQILN6G9pYjkI+IjsAAIBEJ aWho0q/n48eNEIjE7O5vL5fKbFFQ+gpOix1cyvhg/3RoEQSgnf3xz0s3P/wvYICEi6plaLS3oAghVa2FhoaGhIU4lE1oAQkxt2Hz4Qv3gwYP j5T0Igv7+/iLWAhgdHX3+/PlfmQWAG5eBAtsBMDAwMDAwk2FgYHD//n1xZIm3tzcIghFvaqfWAoC2DxAzgMTEREELQPzIc3Nz2Ww2hUL 5LfbJbP2jcwyPzzE+Odfk1Bzjk3MMj8/edUROx0P2V5Sp05H29nYikfgsp+DLTdoyynayKntlBPX/DvTM7dZnw5MkmgUgFLlEYLFYc3NzlWNqSreVtJI1dR5O4ALoZW q55DsefuVxKP+AfYa9cqTa02cL/5T/X/45++18xqv/9jz5b+LF1ebm5tjxKlAMVFVVmUxm1BhClyJI8L+Qs3l5/lb5YiWgQguo0weaTICWPQDeEiDYIPA4RJjuRvQ2JfnlOgsX6y3 4VnPBQuQPS3YZb1UJN9vQfBbBjFvR7b+s6/LyzlNAx2HguMLW54673tmokAUgZm+peHJkiN44TI9n0PPSe4Za WMNdrBEOb5Q9wusdGnneTkvFU5Ia+5ObySnN5HvN5Eet1Lgmcm ob7X47I7mdGdBAD2ygX22gXW2gXWug5VEGvQpaW99i+kpRfeXo mIDd09pbHifspFTOpaTN9XFR2eCdiPy9C105cLCVcbaX60cfuT HICyAN6Qa/2GR/2dDWw8rWAYOzM8O5qdqdXGl71Tqx+BSefYwEurTyLGtY6jkU+b hOwOGOLuYTXxjrI7AA0tLSiouLoYXKxmtywXXUcZNnRAuN+fOL QZWL39wnyXRoab4LIKbgFx2V0Pi/INNqAbi6urLZbA6HMzIyIjjaHxQUVFFRMeEsAHDMAvgrswBgYG BgYGBgxEdSCwAULxEAHfMsu6nTK71Q9KaA/CUDxAxAagsgMDCwt7eXzWYTu7q3uQfM1js8W//oHINjcwyOzdY/OlvvkJzOgVla7jIbd+09fq6otHzhr3oyO21kVOxllO1klP6k/zfbeLa2tdNoNBqNFhgYKEXkkoJGow3MDHb4K6rcUdFK1tRJQ+q mC68LAB3aD5EaiRruCZuYZXOhwf/hirncsnns4i8Zr/7b9+ybuvjvzXfvEnNlq/FIbQFERUU9sdqVvR5RsE2+WAmoQAJ1ekCTMdCy+48ZAQQsos4G EaK70VFh+55N2/crbos129joupJ4BBi8unTg4vL2g4j2A4hWF0T4ro13VdemXjg+ TRZAWcbhIVotl3qX1n/3cnHns1ZyTgetmTrUSBkq6Rn0L+70yW87moM/8nvLoeyWQ9nNh140Hc5uPpzddOT3ppO5+MtvO+80UKJa6MGNtO BG2kvq4Il8PKHIurfErK/UPNrfbFp7S/aDtZS3c3uTvrAz0NqKO7cxomxXQS+mknqwlXWuf9iPyrtG593o 57r+3rTzQuoa91vyDkFbPGNNIwpOlfedauMc7QadCDyLKrZ6Hv 2nlK4FRx5vsP7EUwBwH4UFAC2hx29AKHtfyAKANkWbsBIikeju 7i5UTOj+O5v7JIHm8Eut1ScDjUZra2tL/YUrmLywc+fOyVIbdu7cOaVR43ACFsCmTZv2799/7dq1zMzMrq4uOp3OYDB4PF5gYGB5efmECwFC/MVrAcDAwMDAwMCIj76+vvhC2tvbGwTBss4+0cIeWuEfQkTWwJe HQso6+8TX/5A00tfXly7yp0+fMpnMwcHBoqr6Hyy85HQ85HQPztY7JKd3UE7 XQ057/yyk+ywN55lr1P+3GSmzDcXX/zMVsZD+/9d26291nN6UVZFIJDabnZWVJV3kkoLBYFAolAYGuf36To0YDWS SpvYDpM4jLd0MLd0nf8oI0ErV1EtUrXv53+GKOcMVc7nln3NKv mAVfkUv+Gbg+cLWe98dd9yBQqEwmAmWfxIHFRUVJpMZPYbQpWj u3rz+dPPq7PXykAtQrgnU6AKNRkCz2dikADSCgEW02iJa7RFtD oh2F0TXQaDv1HLy6eXtbohWZwTBHoHHACXG8gX2WuK0SKVSVVR UJO0tpY8PsaiVnIFIam+k29P6hPruoFJibjv1SmFHfiftcUtfc GlbeHlbeHlrWFlraCkhtJQQWkIILcGHluCD37aczWt0Sa9xftJ w9g0xrIH6hjromdtCeGNBemtCemsS5SeuBSBdb8lJW0UpnFses thGT8/cCrfGOWxTfN2ugn6bGtr+tiEv0vB5Cu8yledHGfHrZV9uZ11oY 5zHM33auCe6eYe7QYe2UfMatvrLwbUP+r7yKViBOmuO/Qh2EHhPjI2Nr169Gh8fn5OTU1dXNzAw8MFZAFBOvqBKF0TQAhB aKR1aF3385mqTnYvTHMw/Ab5Ql5OTmz9//rfffvv9998vWrRo9erVOjo6ly9fxuFwDx8+bGlpIRKJJBKJTqe PjIwI/hnk5ubCFgAMDAwMDMyHiRQWgGhh/5nLVa/0Qv7PABE7AkBTACSyABISEqS2AM6ePQvtDkilUrOLKn5AnZDT2 jeLfyDdZmm6yqo7y6rYyWwxkf1D/+NkFLHQ+n+Q/n/x6m13dzeDwWhqbDx79qx0kUsBGo02NTXd6aaicHWneqQGMl5TK wWpnYrUeaSlm66lm6Glm6Gl8xiJvK95I2MVt+xzbuk8ztv5rMJ/D778mpqzoO/pD4Sk70NPbDA1NZV6RAqHw6moqLBYrJgxhC7fSeIpz4yVy1+sQ 0DrApSpA9U6Y5MCdgMt5gDeEsBbAwQboBUHtDsAna4A0R1o2ws QbBEELNCCWlFvvKLAYkfMrXBxmpPOAnj76CCLUsrpv0Xpub03v TqiouNoNv5+Q5/b06Yrbwi5bX2ez+tMEoqM4gsN7r7RjXmpHZmvcSdX7XaOSni2U tgLu3tvLuQ12qVW2adWuT6ue07sP5bTjH+NIhUbkooNI6+YTmt veRy9ifJmbq4/wsbAAGNlZWK770eXyE0J9VovyRaVdAfCkAeRe5I0cprMO9M/Ch0nSOBhEujWNYppGTGpZKvm01c/JH11Nm+J2TlDG2epu8pHhJWVlYWFBQqFQqFQlpaWWCzWzc3Ny8 tL0Bf4+y0AIZUuiGCGv2BWP39qdG9vr7u7u2AlQsXGWwAimoP5 JyBCun/22Wfz58//6quvEAgE5Aig0WgfH5/k5ORXr161tbWRSKTBwcGcnBx4IgAMDAwMDMyHib6+/oMHD8SXst5iuACLT92BFvmnsNj6YY+mSv97j7MAJI08ICCgra2 Ny+VSKJSiytpfnC7O0nSdpeEiq+Eiq+4sq+4kq+Ygo7JXRtleI PnfZub2P/L/C8uru7q6aDRaV1dXQECA1JFLARaLtba2NjY23u6s/IvfDsVgZY1oDWS8playpvZ9pHYqUjsNqXVPc0+Kct/L/7DefMV49R96wTfUnG/Jz77vSP2+KXZR8LH1xsbG1tbW0q0CAAFp/rtjCF2KQ/I+t8fA8udrELmb5F9vl3+rAlQggWpdoN4AaDQGms2Alj1/eAEENIKARuCtgBYroNkSqDcByrWWP7E1jomIELMtIQtAzN5SlO bBHChk9wYPdIXYpdeElba7ZTbGV5OwaXVBxQSLlBIKMY7WfITa eIja4EGpdx+odRmocSBX20PL/ivcfHarqMXhfhV03C5qNot/iX+9m1RsSCo2mG4LIOSCBuXN3MLg5TaGhlhraxwOZ2K7b5XjzZ/DS9TzyfqldOtali2e49g27NI54tLJc2jn2bbyLJtHTKs5WsWsX 7OpQFL3gqNPVqB8jTGf8i4A48FisVgsFoPB2NjYoNFoQV/AyspqQl9gwnyBabEA3N3d29raJtPk/Ex+d3f38csE8LMA+JUIFRtfuejmYP4JiLYABJGTk5s3b97s2bP nzJkzb968+fPn//rrrwcOHDh27BicBQADAwMDA/NhIoWQ9hZwAUTMCFC8mjLhq18eCpFO/3t7e8fHx7+PBeDt7R0UFNTe3g7lAnR0Es9HpX1vekRWzVFW1UE WEv9jg/8yY/r/O13nc7eSW9vaurq6qFRqF5EYFBT0PpFLBxaLtbKyMjY2VrFU33 x2xzb/Haph6up3NDRiNDTjNJEJmuoxGpmP5ak5CyjZ35GzFvY+WdT1cG lT7KKSkGWHcDuMjY0hJfM+MUCaP24MoUtxiI6OjrBzeAgAT1ch cjYCL3+VL1SUL1EDyjWBKh2gVg+oNwQajYBGE6DJFGgyBRpNgT pDoFRzRdZW+Qg72zt37ojfFoVCkcICKHxwgNFfMNRzndx53fZR VXhpq8fTxsjyrr1pteElrWaJRd31J6iNHpT6fZQ614FaJ3L1Xn KVbX8ltr8C3Vdu9cuNJ5Fv8Y4pVU4pVU4plbcLm3+9kY5/bUYqNhDfApC6t7jutegt+KInbb7Tbl2MlRV008rWcYvD5Z99Ur ckNqm8pmq/HdSvYBlWMo0qhwyqhnRKWSqvmb9kU35M6/3+avly55ifrbz3YD79/H9xEOELTJYvMDAwIJYFgJUESJN7enpO+Kqnp+fAwICnp2dwcHB DQ8M7KxEqNr5y0c3B/BMQ3wIQZMaMGTNmzJg5c+asWbNkZWVFF/673yIMDAwMDMw/F0nT6flAGr6ss0+ibQIVr6ZA8/+l0P/e3t5xcXH6+vrvGXlAQEBdXR2bzWYymSQSqYXQeiPpya4jAQsND 8go281Uws1UxMooYr/Tc9X1uHgj/nEzntDZ2dnV1TUwMFBfXy/p+P/4yKUGg8FYWVmZmppq6+v84rxzg6/ClkvbFa4qKt5UUQlTc4tQ6EhbSkxb2nZvaUv8krrIJVXhS28dW 2diqG1qamplZYXBYN4zAEjzx48hdCkOUVFRgYGBp+3so1evyUC syFqDyNkEFGyTL1SUf6sKlGoA5ZpABRKo0gaqdIBKbeCtJhC0e b3PqrUhGqqXLl2KiIgQvy3IApC0t+Qn7x/sfcGlZlP6n9uk1UWUdHhkNN943emY2hDxtt0k/m0v/uZgmx8df4HWcobadIracJRS5zFQ606udiJX2m2+/iSqCO+YWOmUWOmYUHn7dfO2639YAD1Fhncui2UBSN1bMBhMsI8 SOePzsluLfdy13B32nDuqH+CD9DpkaGh3YJ2938r90T/75WyIb1yf3LzxGXldRv/KqOYVN8uB42mAfdha6zNI9L737SX/ADAYDOQLWFtbC/kCOBzOxMTknTVMpQUAjeoHBwcXFRWlpaW9sxKhYrAFADMe6SwA ifi73yIMDAwMDMw/F6mFtPeYCwClA7zTCFC8msIf/JdO/3tPkQXg7e199uzZrKwsCoXC5XIZDEZvb29XV1dnZ2dtY/PLkspXpVW1jc0dnZ2dnZ1EIpFIJHZ3d3d3d2dlZUk0/3+yyN8HDAaDRqNRKJShoSFST0sBrbTZdcf6Uwrrzio8DkJUhi6 rCFn2+uqKmBNrTjtsNdqFNDQ0RKFQaDT6/fU/diosgPj4+Dt37vj5+R308PBUVI5cAaQDK56uQjxfi8jdDBRsk3 +1Xf7NTqBwJ/BmB/BmB5C7ZWni9p9/szS/cOFCeHh4XFzcdFsACWGHcpLccpNcnyYcMI0rDn+Dd7pX65vVYp 9UHf6yBXk7PyncMTUMez/EJiUYnRxknXjDKuGaZdxVi9hAi5gA81UX0m8XtNjFVNpGV+CiK kJym3++nB50weLWBdNbF0xDfrOa7t6CQaNPOmnn3pCvif6uNHr J85BVoV6K7ramGBsbLBZrhnVWsz2x0e7COucbAC4QwAassTm/0cZHxeaIEcb5/XvIPxmMAO8sPPX6x9PTE1rDb0qKwfzDgS0AGBgYGBiYT5j3EdI QfFVPINP8s8vQMc8Ur6bwD3TMM//sMmhpgPcR/+Ol0ftHHhgYmJeXB20WyGazBwcHBwYGegUgkUgkEgmPx//+++/i7//3zsjfHwwGY21tjUKhTExM9PX1dXV1dXR0tLW1tbW1dXR0dHV19 fX1TUxMUCiUtbX1lIh/CEjzJ44hdCk+cXFxERER/v7+Hh4eh3T1LmzYeHUFECyPuLd8aRyw5PJPwOV1P3n9svk4UvO onR0k/mNjYyVtRToLgI+nzxndyLcFzV3hrwgxRe3hrwg5jUTFm69O+Jw R8ZT8+Se59Z3huS1hOfjQHHxufeeaS1nHvE7/lb0FY2ODsbCwMTOzMTOz2b0bY2ExhX0AZkqA9Q/MBw1sAcDAwMDAwHzCSDejfjziLJT9/q0IWQBTErmvr29cXFx+fn59fX0XkTgwMEAmkzva22tqanJzc+P i4nx9fac28qkCygiA8pCFsLKymqqRf0GmygLgk5CQEB0dHRYWF hAQcP78+dOnT/v4+Pj6+l65ciU4ODgqKiohIUHqyoUsACl6C8ovaWfwa4WgV9uC Xm69XrA5MM/4YqzoR/TO3AHOZSw7l8k/kGci/5begsFgsLDy/1CB9Q/MBw1sAcDAwMDAwHzCTJWQ/muYDgvgr2E6LIC/HkjzJ48hdPmh8f4WwN/Fp9FbYEQA6x+YDxrYAoCBgYGBgfmE0dfXT01NPTP9nJ4KhCyAj zTyjxdI86eOIXT5oQFtCghFDvcWmA8KWP/AfNDAFgAMDAwMDMwnjL6+fspEjB9TTRIgISFBcN01/jZssbGxghuzx8TExMTERAsQ9WcixUCwfHR0tKAF8JFG/vGioqJCF0DoUggajUaj0ah/hkKhDIxBJpPJZHL/n+kTQHBFhh4JIZFIvb29ghYA3FtgPhxg/QPzQSO+kp8BWwAwMDAwMDAfGwYfIR975B8vah8hUOR/9ycvDX/vZw0zrfwf+23P+er0+JMAAAAASUVORK5CYII=

[ورد 39]

لسؤال 13 : اذا كانت قيم الانحرافات المعيارية لعينتين هما كما يلي s1 = 12 , s2 =8 فان تشتت البيانات اكثر في
العينة الاولى
العينة الثانية
التشتت متساوي في العينتين
لا يوجد تشتت في العينتين

ايش الجواب

[MADA ALOMAIRI]

في باقي ولا خلاص نحل ؟

[rawan.aqra]

بليز ياجماعه كيف اوجد رتبة الوسيط للبيانات المفرده

[AZIZALDOSSARY]

. الحدان الفعليان للفئة الثالثة في هذا التوزيع هي

حدود الفئات

3 - 7

8 - 12

13 – 17

المجموع

التكرارات

5

8

3

16


a.
13.5-17.5

b.
12.5-17.5

c.
11.5 -17.5

d.
8.5-11.5
ايش الحل

[shumo5-.-]

لسؤال 13 : اذا كانت قيم الانحرافات المعيارية لعينتين هما كما يلي s1 = 12 , s2 =8 فان تشتت البيانات اكثر في
العينة الاولى
العينة الثانية
التشتت متساوي في العينتين
لا يوجد تشتت في العينتين



السؤال 23 : نعين على المحور الافقس في المدرج التكراري
الحدود الفعلية العليا
المدى
الفئات الفعلية
عدد الفئات


يتم حلها


السؤال 38 : قيمة مركز الفئة الاولى في التوزيع السابق ( صوره بالمرفق )
نقرتين لعرض الصورة في صفحة مستقلة
4.5
4
5
7

[Dr. nsroon]

سؤال 25 : طول الفئة في التوزيع التكراري تمثل في المدرج التكراري :
( التكرارات)
السؤال 32 : اذا كان الحد الادنى لفئة ما 20 والحد الاعلى لنفس الفئة 25 فان طول الفئة هو :
( 6 )
السؤال 44 : قيمة الانحراف المتوسط للبيانات 8 , 7 ,9, 7 , 4 يساوي :
(7)
حسب البيانات التالية يكون مدى البيانات يساوي( 67 ، 40،2 ، 50 ،13 ،8 ، 30):
(65) : B

توني بقول احد يحل الاسئلة اللي موب محلولة ويصححها الا احصل ردك
ربي يسعدك سويره :love080::rose:

[iskandar]

اذا كانت قيم الانحرافات المعيارية لعينتين هما كما يلي s1 = 12 , s2 =8 فان تشتت البيانات اكثر في

a.العينة الاولى

b.العينة الثانية

c.التشتت متساوي في العينتين

d.لا يوجد تشتت في العينتين


وين جوابه ي شباب .؟

[moayad114]

السؤال 2 : قيمة التباين للبيانات 6 , 6 ,6, 6 , 6 يساوي
5
6
0
4
الإجابة غلط في الحلول يرجى التعديل حيث أجبت مثلها وخسرت درجة

[ms.aljazi]

. الحدان الفعليان للفئة الثالثة في هذا التوزيع هي

حدود الفئات


3 - 7


8 - 12


13 – 17


المجموع

التكرارات


5


8


3


16

. 12.5-17.5

[فايزمحمد الروقي]

9.67

يجي خيارات أجوبة ثانية غير الجواب اللي فوق
للسؤال اللي بالصورة وش السالفة؟؟

[.يوكي.]

السؤال 13 : اذا كانت قيم الانحرافات المعيارية لعينتين هما كما يلي s1 = 12 , s2 =8 فان تشتت البيانات اكثر في
العينة الاولى
العينة الثانية
التشتت متساوي في العينتين
لا يوجد تشتت في العينتين




الحلل بسسسسرعة تكفوووون

[bronzih502]

السؤال 38 : قيمة مركز الفئة الاولى في التوزيع السابق
نقرتين لعرض الصورة في صفحة مستقلة
4.5
4
5
7

احد يساعدني جزاكم الله خير ووش حله

[cat]

السؤال 54 : 67 هو 40،2 ، 50 ، 13 ،8 ، 30 الوسط الحسابي للبيانات التالية
25
35
30
20

[HEBA ALHOWAIL]

السؤال 1

أقوى علاقة عكسية بين المتغيرين x و y هي الممثلة بقيمة معامل الارتباط التالية:

A.
-0.98

b.
-0.36

c.
-0.05

d.
-0.25


1 درجات


حاطيت -0.25 وغلط:Cry111:

[cat]

السؤال 51 : مقياس احصائي اثناء حسابة لا بد من ترتيب البيانات ترتيبا تصاعديا او تنازليا
الوسط الحسابي
الانحراف المعياري
الوسيط
الانحراف المتوسط

[Dr. nsroon]

السؤال 2 : قيمة التباين للبيانات 6 , 6 ,6, 6 , 6 يساوي
5
6
0
4
الإجابة غلط في الحلول يرجى التعديل حيث أجبت مثلها وخسرت درجة


الاجابة صحيحه لكن هناك سؤال مشابه واجابته 0 مش 6
اللي هو قيمة الانحراف المعياري للبيانات يساوي 6 , 6 ,6, 6 , 6

[Mashael Dossary]

لو سمحتوا ابغي الاجابات يعطيكم ربي العافية



مقياس احصائي اثناء حسابة لا بد من ترتيب البيانات ترتيبا تصاعديا او تنازليا

الوسط الحسابي
الانحراف المعياري
الوسيط
الانحراف المتوسط



67 هو 40،2 ، 50 ، 13 ،8 ، 30 الوسط الحسابي للبيانات التالية

a. 25

b. 35

c. 30

d. 20


قيمة الانحراف المتوسط للبيانات 8 , 7 ,9, 7 , 4 يساوي


a. 1.5

b. 7

c. 1

d. 1.2

[Dr. nsroon]

9.67

يجي خيارات أجوبة ثانية غير الجواب اللي فوق
للسؤال اللي بالصورة وش السالفة؟؟

لان السؤال غير
ركز بالسؤال كويس

[Dr. nsroon]

السؤال 38 : قيمة مركز الفئة الاولى في التوزيع السابق
نقرتين لعرض الصورة في صفحة مستقلة
4.5
4
5
7

احد يساعدني جزاكم الله خير ووش حله

اعتقد 5 بس مش متأكده

[حاملت مسك]

لو سمحتم أحد يساعدني
التكرار التراكمي للفئة الثالثه
في التوزيع التالي هو:
مركز الفئه
5
10
15
20 المجموع
التكرار
15
6
5
4
3 المجموع
تكفون الله يوفق اليساعدني

[ms.aljazi]

طول الفئة في التوزيع التكراري تمثل في المدرج التكراري

a.
التكرارات

b.
عرض المستطيل

c.
طول المستطيل

d.
المدى

[عبدالله السليمان]

جد ياجماعه لاتزعلون مني صراحتن في همجيه وعشوائيه بطريقة نقل الاسئله بس نزود صفحات على الفاضي كل ابوها اسائله مكرره وغير كذا اغلب لي حاطين اجابات كلها خاطئه كل واحد مايهمه لى نفسه اهم شي سوال طز بالثاني ياخي التعاون حلو المنتدى وسيلة تعاون بينا اتمنى بالمرات القادمه نتفادى هالسلبيات
دمتم بود