aout.binom: Find alpha-outliers in Binomial data
In alphaOutlier: Obtain Alpha-Outlier Regions for Well-Known Probability Distributions
Description
Usage
Arguments
Value
Author(s)
See Also
Examples
Description
Given the parameters of a Binomial distribution, aout.binom identifies α-outliers in a given data set.
Usage
1
aout.binom(data, param, alpha = 0.1, hide.outliers = FALSE)
Arguments
data
a vector. The data set to be examined.
param
a vector. Contains the parameters of the Binomial distribution, N and p.
alpha
an atomic vector. Determines the maximum amount of probability mass the outlier region may contain. Defaults to 0.1.
hide.outliers
boolean. Returns the outlier-free data if set to TRUE. Defaults to FALSE.
Value
Data frame of the input data and an index named is.outlier that flags the outliers with TRUE. If hide.outliers is set to TRUE, a simple vector of the outlier-free data.
Author(s)
A. Rehage
See Also
Examples
1
2
3
data(uis)
medbeck <- median(uis$BECK)
aout.binom(data = uis$BECK, param = c(54, medbeck/54), alpha = 0.001)
Example output
Loading required package: Rsolnp
Loading required package: nleqslv
Loading required package: quantreg
Loading required package: SparseM
Attaching package: 'SparseM'
The following object is masked from 'package:base':
backsolve
data is.outlier
1 9.000 FALSE
2 34.000 TRUE
3 10.000 FALSE
4 20.000 FALSE
5 5.000 TRUE
6 32.550 FALSE
7 19.000 FALSE
8 10.000 FALSE
9 29.000 FALSE
10 25.000 FALSE
11 18.900 FALSE
12 16.000 FALSE
13 36.000 TRUE
14 19.000 FALSE
15 18.000 FALSE
16 12.000 FALSE
17 34.000 TRUE
18 23.000 FALSE
19 26.000 FALSE
20 18.900 FALSE
21 15.000 FALSE
22 25.200 FALSE
23 6.632 FALSE
24 2.100 FALSE
25 26.000 FALSE
26 39.789 FALSE
27 20.000 FALSE
28 16.000 FALSE
29 22.000 FALSE
30 9.947 FALSE
31 9.450 FALSE
32 39.000 TRUE
33 41.000 TRUE
34 31.000 TRUE
35 20.000 FALSE
36 8.000 FALSE
37 9.000 FALSE
38 20.000 FALSE
39 8.000 FALSE
40 8.000 FALSE
41 23.000 FALSE
42 18.000 FALSE
43 13.000 FALSE
44 23.000 FALSE
45 9.000 FALSE
46 14.000 FALSE
47 23.000 FALSE
48 10.000 FALSE
49 11.000 FALSE
50 16.000 FALSE
51 0.000 TRUE
52 12.000 FALSE
53 21.000 FALSE
54 0.000 TRUE
55 8.000 FALSE
56 25.000 FALSE
57 6.300 FALSE
58 20.000 FALSE
59 4.000 TRUE
60 20.000 FALSE
61 17.000 FALSE
62 3.000 TRUE
63 29.000 FALSE
64 26.000 FALSE
65 12.000 FALSE
66 24.000 FALSE
67 15.750 FALSE
68 9.000 FALSE
69 18.000 FALSE
70 20.000 FALSE
71 17.000 FALSE
72 3.000 TRUE
73 27.000 FALSE
74 31.500 FALSE
75 19.000 FALSE
76 15.000 FALSE
77 22.000 FALSE
78 16.000 FALSE
79 17.000 FALSE
80 32.550 FALSE
81 24.000 FALSE
82 22.000 FALSE
83 18.000 FALSE
84 17.850 FALSE
85 5.000 TRUE
86 39.000 TRUE
87 21.000 FALSE
88 11.000 FALSE
89 14.000 FALSE
90 31.000 TRUE
91 14.000 FALSE
92 6.000 TRUE
93 16.000 FALSE
94 6.000 TRUE
95 20.000 FALSE
96 9.000 FALSE
97 11.000 FALSE
98 15.000 FALSE
99 13.000 FALSE
100 31.000 TRUE
101 5.000 TRUE
102 10.000 FALSE
103 23.000 FALSE
104 16.000 FALSE
105 37.800 FALSE
106 10.000 FALSE
107 9.000 FALSE
108 15.000 FALSE
109 2.000 TRUE
110 34.000 TRUE
111 11.000 FALSE
112 31.000 TRUE
113 36.750 FALSE
114 26.000 FALSE
115 5.000 TRUE
116 19.000 FALSE
117 21.000 FALSE
118 1.000 TRUE
119 6.000 TRUE
120 23.000 FALSE
121 38.000 TRUE
122 24.000 FALSE
123 3.000 TRUE
124 16.800 FALSE
125 35.000 TRUE
126 11.000 FALSE
127 2.000 TRUE
128 16.000 FALSE
129 15.000 FALSE
130 11.000 FALSE
131 11.000 FALSE
132 22.000 FALSE
133 18.000 FALSE
134 29.000 FALSE
135 27.000 FALSE
136 16.000 FALSE
137 9.000 FALSE
138 0.000 TRUE
139 15.000 FALSE
140 24.000 FALSE
141 3.000 TRUE
142 9.000 FALSE
143 5.000 TRUE
144 13.000 FALSE
145 29.000 FALSE
146 11.000 FALSE
147 22.000 FALSE
148 9.000 FALSE
149 18.000 FALSE
150 40.000 TRUE
151 25.000 FALSE
152 26.000 FALSE
153 11.000 FALSE
154 6.000 TRUE
155 20.000 FALSE
156 9.000 FALSE
157 6.000 TRUE
158 0.000 TRUE
159 5.000 TRUE
160 15.000 FALSE
161 14.700 FALSE
162 3.000 TRUE
163 31.000 TRUE
164 14.000 FALSE
165 28.000 FALSE
166 18.000 FALSE
167 12.000 FALSE
168 5.000 TRUE
169 11.000 FALSE
170 21.000 FALSE
171 23.000 FALSE
172 32.000 TRUE
173 26.000 FALSE
174 19.950 FALSE
175 17.000 FALSE
176 16.000 FALSE
177 26.250 FALSE
178 29.000 FALSE
179 23.000 FALSE
180 9.000 FALSE
181 26.000 FALSE
182 22.000 FALSE
183 23.000 FALSE
184 0.000 TRUE
185 30.000 TRUE
186 21.000 FALSE
187 19.000 FALSE
188 28.000 FALSE
189 8.000 FALSE
190 11.000 FALSE
191 15.000 FALSE
192 8.000 FALSE
193 14.000 FALSE
194 7.000 FALSE
195 13.000 FALSE
196 10.000 FALSE
197 17.000 FALSE
198 18.000 FALSE
199 5.000 TRUE
200 20.000 FALSE
201 31.000 TRUE
202 15.000 FALSE
203 4.000 TRUE
204 15.000 FALSE
205 14.000 FALSE
206 27.000 FALSE
207 30.000 TRUE
208 23.000 FALSE
209 13.000 FALSE
210 26.000 FALSE
211 10.000 FALSE
212 4.000 TRUE
213 0.000 TRUE
214 35.000 TRUE
215 32.000 TRUE
216 2.000 TRUE
217 15.000 FALSE
218 23.000 FALSE
219 13.000 FALSE
220 29.000 FALSE
221 22.105 FALSE
222 15.000 FALSE
223 7.000 FALSE
224 7.000 FALSE
225 33.000 TRUE
226 23.000 FALSE
227 21.000 FALSE
228 19.000 FALSE
229 8.000 FALSE
230 24.000 FALSE
231 28.737 FALSE
232 20.000 FALSE
233 14.000 FALSE
234 17.000 FALSE
235 19.000 FALSE
236 5.000 TRUE
237 8.000 FALSE
238 22.000 FALSE
239 11.000 FALSE
240 13.000 FALSE
241 11.053 FALSE
242 24.000 FALSE
243 19.000 FALSE
244 27.000 FALSE
245 4.000 TRUE
246 38.000 TRUE
247 11.000 FALSE
248 21.000 FALSE
249 1.000 TRUE
250 4.000 TRUE
251 7.000 FALSE
252 20.000 FALSE
253 17.000 FALSE
254 6.300 FALSE
255 12.000 FALSE
256 16.000 FALSE
257 31.500 FALSE
258 30.000 TRUE
259 1.000 TRUE
260 32.000 TRUE
261 29.000 FALSE
262 6.000 TRUE
263 17.000 FALSE
264 13.000 FALSE
265 15.000 FALSE
266 11.000 FALSE
267 17.000 FALSE
268 23.000 FALSE
269 23.000 FALSE
270 15.000 FALSE
271 19.000 FALSE
272 21.000 FALSE
273 8.000 FALSE
274 34.000 TRUE
275 21.000 FALSE
276 27.000 FALSE
277 32.000 TRUE
278 29.000 FALSE
279 22.000 FALSE
280 12.000 FALSE
281 36.000 TRUE
282 15.000 FALSE
283 3.000 TRUE
284 24.000 FALSE
285 18.000 FALSE
286 2.000 TRUE
287 14.000 FALSE
288 19.000 FALSE
289 7.000 FALSE
290 8.000 FALSE
291 27.000 FALSE
292 25.000 FALSE
293 28.000 FALSE
294 39.000 TRUE
295 18.000 FALSE
296 8.000 FALSE
297 31.000 TRUE
298 6.000 TRUE
299 19.000 FALSE
300 19.000 FALSE
301 16.000 FALSE
302 15.000 FALSE
303 54.000 TRUE
304 19.000 FALSE
305 12.000 FALSE
306 24.000 FALSE
307 37.000 TRUE
308 9.000 FALSE
309 18.000 FALSE
310 4.000 TRUE
311 15.000 FALSE
312 19.000 FALSE
313 26.000 FALSE
314 28.000 FALSE
315 14.000 FALSE
316 15.000 FALSE
317 18.000 FALSE
318 29.000 FALSE
319 10.000 FALSE
320 16.000 FALSE
321 0.000 TRUE
322 31.000 TRUE
323 33.000 TRUE
324 21.000 FALSE
325 18.000 FALSE
326 37.800 FALSE
327 20.000 FALSE
328 11.000 FALSE
329 26.000 FALSE
330 43.000 TRUE
331 12.000 FALSE
332 22.000 FALSE
333 36.000 TRUE
334 16.000 FALSE
335 41.000 TRUE
336 16.000 FALSE
337 8.000 FALSE
338 10.000 FALSE
339 18.000 FALSE
340 27.000 FALSE
341 28.000 FALSE
342 23.000 FALSE
343 32.000 TRUE
344 23.100 FALSE
345 11.000 FALSE
346 7.000 FALSE
347 24.000 FALSE
348 12.000 FALSE
349 25.000 FALSE
350 4.000 TRUE
351 5.000 TRUE
352 13.000 FALSE
353 17.000 FALSE
354 24.000 FALSE
355 32.000 TRUE
356 19.000 FALSE
357 9.000 FALSE
358 6.000 TRUE
359 10.000 FALSE
360 11.000 FALSE
361 16.000 FALSE
362 25.000 FALSE
363 17.000 FALSE
364 24.000 FALSE
365 27.000 FALSE
366 24.000 FALSE
367 26.000 FALSE
368 17.000 FALSE
369 26.000 FALSE
370 13.000 FALSE
371 11.000 FALSE
372 8.000 FALSE
373 12.000 FALSE
374 31.000 TRUE
375 8.400 FALSE
376 10.000 FALSE
377 16.000 FALSE
378 13.000 FALSE
379 18.000 FALSE
380 13.000 FALSE
381 11.000 FALSE
382 21.000 FALSE
383 37.000 TRUE
384 32.000 TRUE
385 33.000 TRUE
386 11.000 FALSE
387 29.000 FALSE
388 23.000 FALSE
389 15.000 FALSE
390 22.000 FALSE
391 25.000 FALSE
392 30.000 TRUE
393 23.000 FALSE
394 10.000 FALSE
395 8.000 FALSE
396 16.000 FALSE
397 9.000 FALSE
398 12.158 FALSE
399 5.000 TRUE
400 19.000 FALSE
401 23.000 FALSE
402 28.000 FALSE
403 16.000 FALSE
404 25.000 FALSE
405 22.000 FALSE
406 28.000 FALSE
407 28.000 FALSE
408 18.000 FALSE
409 15.000 FALSE
410 9.000 FALSE
411 26.000 FALSE
412 19.000 FALSE
413 26.000 FALSE
414 10.000 FALSE
415 1.000 TRUE
416 30.000 TRUE
417 7.000 FALSE
418 11.000 FALSE
419 10.000 FALSE
420 11.000 FALSE
421 11.000 FALSE
422 12.000 FALSE
423 29.000 FALSE
424 27.000 FALSE
425 20.000 FALSE
426 9.000 FALSE
427 18.000 FALSE
428 10.000 FALSE
429 1.000 TRUE
430 5.000 TRUE
431 20.000 FALSE
432 7.000 FALSE
433 7.000 FALSE
434 26.000 FALSE
435 4.000 TRUE
436 11.000 FALSE
437 20.000 FALSE
438 11.000 FALSE
439 31.000 TRUE
440 13.000 FALSE
441 6.000 TRUE
442 17.000 FALSE
443 5.000 TRUE
444 27.000 FALSE
445 9.000 FALSE
446 10.000 FALSE
447 5.000 TRUE
448 17.000 FALSE
449 7.000 FALSE
450 27.000 FALSE
451 23.000 FALSE
452 26.000 FALSE
453 10.000 FALSE
454 8.400 FALSE
455 23.000 FALSE
456 15.000 FALSE
457 24.000 FALSE
458 33.000 TRUE
459 21.000 FALSE
460 23.000 FALSE
461 23.100 FALSE
462 25.000 FALSE
463 2.000 TRUE
464 20.000 FALSE
465 23.000 FALSE
466 9.000 FALSE
467 28.000 FALSE
468 13.000 FALSE
469 22.000 FALSE
470 17.000 FALSE
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473 8.000 FALSE
474 20.000 FALSE
475 34.000 TRUE
476 13.000 FALSE
477 23.000 FALSE
478 8.000 FALSE
479 15.000 FALSE
480 22.000 FALSE
481 19.000 FALSE
482 23.000 FALSE
483 17.000 FALSE
484 22.000 FALSE
485 12.000 FALSE
486 13.000 FALSE
487 7.000 FALSE
488 14.000 FALSE
489 10.000 FALSE
490 7.000 FALSE
491 16.000 FALSE
492 11.000 FALSE
493 11.000 FALSE
494 15.000 FALSE
495 15.000 FALSE
496 17.000 FALSE
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507 40.000 TRUE
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509 39.000 TRUE
510 24.000 FALSE
511 26.000 FALSE
512 18.000 FALSE
513 19.000 FALSE
514 14.700 FALSE
515 2.000 TRUE
516 11.000 FALSE
517 0.000 TRUE
518 17.000 FALSE
519 20.000 FALSE
520 22.000 FALSE
521 21.000 FALSE
522 23.000 FALSE
523 29.000 FALSE
524 5.000 TRUE
525 23.000 FALSE
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527 12.000 FALSE
528 10.000 FALSE
529 15.750 FALSE
530 2.000 TRUE
531 9.000 FALSE
532 2.000 TRUE
533 15.000 FALSE
534 4.000 TRUE
535 25.000 FALSE
536 23.000 FALSE
537 15.000 FALSE
538 3.000 TRUE
539 9.000 FALSE
540 20.000 FALSE
541 5.000 TRUE
542 29.000 FALSE
543 21.000 FALSE
544 1.000 TRUE
545 18.000 FALSE
546 15.000 FALSE
547 20.000 FALSE
548 10.000 FALSE
549 20.000 FALSE
550 15.000 FALSE
551 20.000 FALSE
552 25.000 FALSE
553 13.000 FALSE
554 13.000 FALSE
555 15.000 FALSE
556 8.000 FALSE
557 9.000 FALSE
558 16.000 FALSE
559 11.000 FALSE
560 31.000 TRUE
561 13.000 FALSE
562 5.000 TRUE
563 9.000 FALSE
564 15.000 FALSE
565 20.000 FALSE
566 21.000 FALSE
567 23.000 FALSE
568 5.000 TRUE
569 17.000 FALSE
570 13.000 FALSE
571 9.000 FALSE
572 20.000 FALSE
573 10.000 FALSE
574 17.000 FALSE
575 31.500 FALSE
alphaOutlier documentation built on May 2, 2019, 3:59 p.m.
R Package Documentation
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Description Usage Arguments Value Author(s) See Also Examples
Description
Given the parameters of a Binomial distribution, aout.binom identifies α-outliers in a given data set.
Usage
1 | aout.binom(data, param, alpha = 0.1, hide.outliers = FALSE)
|
Arguments
data |
a vector. The data set to be examined. |
param |
a vector. Contains the parameters of the Binomial distribution, N and p. |
alpha |
an atomic vector. Determines the maximum amount of probability mass the outlier region may contain. Defaults to 0.1. |
hide.outliers |
boolean. Returns the outlier-free data if set to |
Value
Data frame of the input data and an index named is.outlier that flags the outliers with TRUE. If hide.outliers is set to TRUE, a simple vector of the outlier-free data.
Author(s)
A. Rehage
See Also
Examples
1 2 3 | data(uis)
medbeck <- median(uis$BECK)
aout.binom(data = uis$BECK, param = c(54, medbeck/54), alpha = 0.001)
|
Example output
Loading required package: Rsolnp
Loading required package: nleqslv
Loading required package: quantreg
Loading required package: SparseM
Attaching package: 'SparseM'
The following object is masked from 'package:base':
backsolve
data is.outlier
1 9.000 FALSE
2 34.000 TRUE
3 10.000 FALSE
4 20.000 FALSE
5 5.000 TRUE
6 32.550 FALSE
7 19.000 FALSE
8 10.000 FALSE
9 29.000 FALSE
10 25.000 FALSE
11 18.900 FALSE
12 16.000 FALSE
13 36.000 TRUE
14 19.000 FALSE
15 18.000 FALSE
16 12.000 FALSE
17 34.000 TRUE
18 23.000 FALSE
19 26.000 FALSE
20 18.900 FALSE
21 15.000 FALSE
22 25.200 FALSE
23 6.632 FALSE
24 2.100 FALSE
25 26.000 FALSE
26 39.789 FALSE
27 20.000 FALSE
28 16.000 FALSE
29 22.000 FALSE
30 9.947 FALSE
31 9.450 FALSE
32 39.000 TRUE
33 41.000 TRUE
34 31.000 TRUE
35 20.000 FALSE
36 8.000 FALSE
37 9.000 FALSE
38 20.000 FALSE
39 8.000 FALSE
40 8.000 FALSE
41 23.000 FALSE
42 18.000 FALSE
43 13.000 FALSE
44 23.000 FALSE
45 9.000 FALSE
46 14.000 FALSE
47 23.000 FALSE
48 10.000 FALSE
49 11.000 FALSE
50 16.000 FALSE
51 0.000 TRUE
52 12.000 FALSE
53 21.000 FALSE
54 0.000 TRUE
55 8.000 FALSE
56 25.000 FALSE
57 6.300 FALSE
58 20.000 FALSE
59 4.000 TRUE
60 20.000 FALSE
61 17.000 FALSE
62 3.000 TRUE
63 29.000 FALSE
64 26.000 FALSE
65 12.000 FALSE
66 24.000 FALSE
67 15.750 FALSE
68 9.000 FALSE
69 18.000 FALSE
70 20.000 FALSE
71 17.000 FALSE
72 3.000 TRUE
73 27.000 FALSE
74 31.500 FALSE
75 19.000 FALSE
76 15.000 FALSE
77 22.000 FALSE
78 16.000 FALSE
79 17.000 FALSE
80 32.550 FALSE
81 24.000 FALSE
82 22.000 FALSE
83 18.000 FALSE
84 17.850 FALSE
85 5.000 TRUE
86 39.000 TRUE
87 21.000 FALSE
88 11.000 FALSE
89 14.000 FALSE
90 31.000 TRUE
91 14.000 FALSE
92 6.000 TRUE
93 16.000 FALSE
94 6.000 TRUE
95 20.000 FALSE
96 9.000 FALSE
97 11.000 FALSE
98 15.000 FALSE
99 13.000 FALSE
100 31.000 TRUE
101 5.000 TRUE
102 10.000 FALSE
103 23.000 FALSE
104 16.000 FALSE
105 37.800 FALSE
106 10.000 FALSE
107 9.000 FALSE
108 15.000 FALSE
109 2.000 TRUE
110 34.000 TRUE
111 11.000 FALSE
112 31.000 TRUE
113 36.750 FALSE
114 26.000 FALSE
115 5.000 TRUE
116 19.000 FALSE
117 21.000 FALSE
118 1.000 TRUE
119 6.000 TRUE
120 23.000 FALSE
121 38.000 TRUE
122 24.000 FALSE
123 3.000 TRUE
124 16.800 FALSE
125 35.000 TRUE
126 11.000 FALSE
127 2.000 TRUE
128 16.000 FALSE
129 15.000 FALSE
130 11.000 FALSE
131 11.000 FALSE
132 22.000 FALSE
133 18.000 FALSE
134 29.000 FALSE
135 27.000 FALSE
136 16.000 FALSE
137 9.000 FALSE
138 0.000 TRUE
139 15.000 FALSE
140 24.000 FALSE
141 3.000 TRUE
142 9.000 FALSE
143 5.000 TRUE
144 13.000 FALSE
145 29.000 FALSE
146 11.000 FALSE
147 22.000 FALSE
148 9.000 FALSE
149 18.000 FALSE
150 40.000 TRUE
151 25.000 FALSE
152 26.000 FALSE
153 11.000 FALSE
154 6.000 TRUE
155 20.000 FALSE
156 9.000 FALSE
157 6.000 TRUE
158 0.000 TRUE
159 5.000 TRUE
160 15.000 FALSE
161 14.700 FALSE
162 3.000 TRUE
163 31.000 TRUE
164 14.000 FALSE
165 28.000 FALSE
166 18.000 FALSE
167 12.000 FALSE
168 5.000 TRUE
169 11.000 FALSE
170 21.000 FALSE
171 23.000 FALSE
172 32.000 TRUE
173 26.000 FALSE
174 19.950 FALSE
175 17.000 FALSE
176 16.000 FALSE
177 26.250 FALSE
178 29.000 FALSE
179 23.000 FALSE
180 9.000 FALSE
181 26.000 FALSE
182 22.000 FALSE
183 23.000 FALSE
184 0.000 TRUE
185 30.000 TRUE
186 21.000 FALSE
187 19.000 FALSE
188 28.000 FALSE
189 8.000 FALSE
190 11.000 FALSE
191 15.000 FALSE
192 8.000 FALSE
193 14.000 FALSE
194 7.000 FALSE
195 13.000 FALSE
196 10.000 FALSE
197 17.000 FALSE
198 18.000 FALSE
199 5.000 TRUE
200 20.000 FALSE
201 31.000 TRUE
202 15.000 FALSE
203 4.000 TRUE
204 15.000 FALSE
205 14.000 FALSE
206 27.000 FALSE
207 30.000 TRUE
208 23.000 FALSE
209 13.000 FALSE
210 26.000 FALSE
211 10.000 FALSE
212 4.000 TRUE
213 0.000 TRUE
214 35.000 TRUE
215 32.000 TRUE
216 2.000 TRUE
217 15.000 FALSE
218 23.000 FALSE
219 13.000 FALSE
220 29.000 FALSE
221 22.105 FALSE
222 15.000 FALSE
223 7.000 FALSE
224 7.000 FALSE
225 33.000 TRUE
226 23.000 FALSE
227 21.000 FALSE
228 19.000 FALSE
229 8.000 FALSE
230 24.000 FALSE
231 28.737 FALSE
232 20.000 FALSE
233 14.000 FALSE
234 17.000 FALSE
235 19.000 FALSE
236 5.000 TRUE
237 8.000 FALSE
238 22.000 FALSE
239 11.000 FALSE
240 13.000 FALSE
241 11.053 FALSE
242 24.000 FALSE
243 19.000 FALSE
244 27.000 FALSE
245 4.000 TRUE
246 38.000 TRUE
247 11.000 FALSE
248 21.000 FALSE
249 1.000 TRUE
250 4.000 TRUE
251 7.000 FALSE
252 20.000 FALSE
253 17.000 FALSE
254 6.300 FALSE
255 12.000 FALSE
256 16.000 FALSE
257 31.500 FALSE
258 30.000 TRUE
259 1.000 TRUE
260 32.000 TRUE
261 29.000 FALSE
262 6.000 TRUE
263 17.000 FALSE
264 13.000 FALSE
265 15.000 FALSE
266 11.000 FALSE
267 17.000 FALSE
268 23.000 FALSE
269 23.000 FALSE
270 15.000 FALSE
271 19.000 FALSE
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274 34.000 TRUE
275 21.000 FALSE
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278 29.000 FALSE
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280 12.000 FALSE
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338 10.000 FALSE
339 18.000 FALSE
340 27.000 FALSE
341 28.000 FALSE
342 23.000 FALSE
343 32.000 TRUE
344 23.100 FALSE
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346 7.000 FALSE
347 24.000 FALSE
348 12.000 FALSE
349 25.000 FALSE
350 4.000 TRUE
351 5.000 TRUE
352 13.000 FALSE
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354 24.000 FALSE
355 32.000 TRUE
356 19.000 FALSE
357 9.000 FALSE
358 6.000 TRUE
359 10.000 FALSE
360 11.000 FALSE
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363 17.000 FALSE
364 24.000 FALSE
365 27.000 FALSE
366 24.000 FALSE
367 26.000 FALSE
368 17.000 FALSE
369 26.000 FALSE
370 13.000 FALSE
371 11.000 FALSE
372 8.000 FALSE
373 12.000 FALSE
374 31.000 TRUE
375 8.400 FALSE
376 10.000 FALSE
377 16.000 FALSE
378 13.000 FALSE
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380 13.000 FALSE
381 11.000 FALSE
382 21.000 FALSE
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384 32.000 TRUE
385 33.000 TRUE
386 11.000 FALSE
387 29.000 FALSE
388 23.000 FALSE
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390 22.000 FALSE
391 25.000 FALSE
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402 28.000 FALSE
403 16.000 FALSE
404 25.000 FALSE
405 22.000 FALSE
406 28.000 FALSE
407 28.000 FALSE
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537 15.000 FALSE
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