-第3章概率與抽樣分布

1、第3章 概率與抽樣分布Probability and Sampling DistributionsSection 3.1Random Variables隨機變量 事件的實際發(fā)生率事件的實際發(fā)生率稱為稱為頻率頻率。設(shè)在相同。設(shè)在相同條件下，獨立重復(fù)進行條件下，獨立重復(fù)進行n n次試驗，事件次試驗，事件A A出現(xiàn)出現(xiàn)f f 次，則事件次，則事件A A出現(xiàn)的頻率為出現(xiàn)的頻率為f f/ /n n。 概率概率：隨機事件發(fā)生的可能性大小隨機事件發(fā)生的可能性大小，用，用大寫的大寫的P P 表示；取值表示；取值00，11。 一、頻率與概率frequency and probability 1. 樣本頻率總是圍

2、繞概率上下波動 2. 樣本含量n越大，波動幅度越小，頻率越接近概率。頻率與概率的關(guān)系：調(diào)查株數(shù)調(diào)查株數(shù)(n)52550100200500100015002000受害株數(shù)受害株數(shù)(a) 21215 33 72177 351 525 704棉株受害頻棉株受害頻率率(a/n)0.400.480.300.330.360.3540.3510.3500.352表表 在相同條件下盲蝽象在某棉田危害程度的調(diào)查結(jié)果在相同條件下盲蝽象在某棉田危害程度的調(diào)查結(jié)果一、頻率與概率frequency and probability一、頻率與概率frequency and probability 小概率原理小概率原理 若事

3、件若事件A發(fā)生的概率較小，如小于發(fā)生的概率較小，如小于0.05或或0.01，則認為，則認為事件事件A在一次試驗中不太可能發(fā)生，這稱為小概率事件實際在一次試驗中不太可能發(fā)生，這稱為小概率事件實際不可能性原理，簡稱小概率原理。這里的不可能性原理，簡稱小概率原理。這里的0.05或或0.01稱為小稱為小概率標準，農(nóng)業(yè)試驗研究中通常使用這兩個小概率標準。概率標準，農(nóng)業(yè)試驗研究中通常使用這兩個小概率標準。二、隨機變量用以記錄隨機試驗結(jié)果(outcome)的變量，稱為隨機變量(random variable)，用大寫英文字母X, Y 等代表。隨機變量X的概率分布，表達 X 的可能取值和取這些值的概率規(guī)則。離

4、散型和連續(xù)型隨機變量隨機變量的可能取值是離散的數(shù)字，如計數(shù)型或分類型等，稱為離散型隨機變量(discrete random variable)。0, 1, 9 。20次實驗中成功的次數(shù)， 二項式分布。隨機變量的可能取值是某一實數(shù)的區(qū)間，如“大于0”或“-22之間”等，稱為連續(xù)型隨機變量(continuous random variable)。正態(tài)隨機變量二、隨機變量三、離散型隨機變量的概率分布X = xix1 ，x2 ， ，xnP(X =xi)=pip1 ，p2 ， ，pn101iniipp 列出離散型隨機變量X的所有可能取值 列出隨機變量取這些值的概率 通常用下面的表格來表示 P(X =xi

5、)=pi稱為離散型隨機變量的概率函數(shù)四、連續(xù)型隨機變量的概率密度若觀察資料數(shù)量夠大，則直方圖(組數(shù)適當增加)的整體形態(tài)可用一近似的平滑曲線顯示。直方圖中縱軸改為次數(shù)比例，則該平滑曲線稱為密度曲線(density curve)。概率密度曲線00.020.040.060.080.10.120.142345678910 11密度曲線的性質(zhì)曲線都在水平線上 (密度函數(shù)=0)。曲線下所涵蓋的全部面積正好為1(所有可能性為1)。曲線下任何范圍所涵蓋的面積，為觀察值落在該范圍的比例(概率)。密度曲線可視為是觀察變量的理論分布圖形。 四、連續(xù)型隨機變量的概率密度()iiE Xx p隨機變量X的一切可能取值的完

6、備組中，各可能取值xi與其相對應(yīng)的概率pi乘積之和描述隨機變量取值的集中程度計算公式為五、隨機變量的數(shù)學(xué)期望2()()iiD XxE Xp隨機變量X的每一個取值與期望值的離差平方和的數(shù)學(xué)期望，記為D(X)描述離散型隨機變量取值的分散程度計算公式為六、隨機變量的方差Section 3.2The Binomial Distributions二項分布一、二項分布設(shè)定The Binomial Setting固定的觀察次數(shù) n。n 次的觀察都獨立，每次的觀察都不會對其他觀察提供任何信息。每次的觀察都只有兩種可能的結(jié)果，多假設(shè)為“成功”或“失敗”兩種。每次的觀察“成功”的概率都一樣，設(shè)定為 p。二、二項分

7、布Binomial Distribution滿足二項分布設(shè)定的試驗，以 X 記錄 n次觀察中“成功”的次數(shù)，則稱 X 的分布為參數(shù)為 n 與 p 的二項分布(binomial)，記為B(n, p)。X 的所有可能取值為0, 1, , n。對應(yīng)的概率函數(shù)為 P(X = x) = P(x)。()(1)for x = 0, 1, &, n xxn xnP XxC pp 例例1 某種昆蟲在某地區(qū)的死亡率為某種昆蟲在某地區(qū)的死亡率為40%，即，即p=0.4，現(xiàn)對這種害蟲用一種新藥進行治療試驗，每次抽樣現(xiàn)對這種害蟲用一種新藥進行治療試驗，每次抽樣10頭作頭作為一組治療。試問如新藥無療效，則在為一組治療。試

8、問如新藥無療效，則在10頭中死頭中死3頭、頭、2頭、頭、1頭，以及全部愈好的概率為多少？頭，以及全部愈好的概率為多少？按上述二項分布概率函數(shù)式計算按上述二項分布概率函數(shù)式計算 7頭愈好，頭愈好，3頭死去概率：頭死去概率：8頭愈好，頭愈好，2頭死去概率：頭死去概率：9頭愈好，頭愈好，1頭死去概率：頭死去概率：10頭全部愈好的概率：頭全部愈好的概率： 21499. 0)60. 0()40. 0()3(73310 CP12093. 0)60. 0()40. 0()2(82210 CP04031. 0)60. 0()40. 0() 1 (91110 CP00605. 0)60. 0()40. 0()0

9、(100010 CP三、示例 若問若問10頭中不超過頭中不超過2頭死去的概率為多少？則應(yīng)該頭死去的概率為多少？則應(yīng)該應(yīng)用累積函數(shù)，即應(yīng)用累積函數(shù)，即16729. 012093. 004031. 000605. 0)2() 1 ()0()()2(20PPPyPF三、示例四、二項分布的期望值與標準差期望值： E(X) = np方差： Var(X) = np(1-p)標準差：)1 (pnpSection 3.3Normal Distributions正態(tài)分布一、特點正態(tài)曲線所有正態(tài)曲線都有相同的外型具有對稱、單峰及鐘形的特性。正態(tài)曲線所代表的分布即為正態(tài)分布(normal distribution)

10、每一正態(tài)分布都有其平均值 與標準差ms一、特點正態(tài)曲線較大ms一、特點正態(tài)曲線的拐點拐點落在一個處拐點落在-處一、特點二、為什么這么重要Good descriptions for some distributions of real data身高, 體重, 考試成績Good approximations to the results of many kinds of chance outcomesTossing a coin many timesMany statistical inference procedures are based on normal distributions三、68

11、-95-99.7規(guī)則正態(tài)分布有其特定的數(shù)據(jù)分布規(guī)則：平均值為 , 標準差為 的正態(tài)分布68%的觀察資料落在m 的 1 之內(nèi)95%的觀察資料落在m 的 2 之內(nèi)99.7%的觀察資料落在m 的 3 之內(nèi)0123-1-2-3mmsm2sm3smsm2sm3s68% 的資料95% 的資料99.7% 的資料三、68-95-99.7規(guī)則四、變量標準化(Standardization)令觀察值 x 服從平均值為 ，標準差為 的分布，則 x 的標準化值(standardized value)定義為標準化值又稱為 z-值(z-score)。smxz標準化變量可以證明z的平均值為0z的標準差為1四、變量標準化(S

12、tandardization)smxz五、標準正態(tài)分布變量 X 服從平均值為 ，標準差為 的正態(tài)分布，簡記為 X N(, 2)。X 經(jīng)過標準化后為 Z(=(X-)/ s )，則 Z 也服從正態(tài)分布，并且平均值為 0 ，標準差為 1，即Z N(0, 1)。我們稱 Z 服從標準正態(tài)(standard normal)。六、標準正態(tài)表z表列數(shù)字是z左邊的面積z = 0.44z左邊的面積為0.33 0.440.33z表列數(shù)字是z左邊的面積z = 0.44z左邊的面積為0.67六、標準正態(tài)表七、雙側(cè)臨界值在標準正態(tài)曲線圖下， 右方與 左方的面積和為 a ,則稱 為標準正態(tài)分布概率為 a 的雙側(cè)臨界值?？刹?/p>

13、表。m = 0面積為a/2/2zaz面積為a/2/2za/2za/2za/2za八、單側(cè)臨界值在標準正態(tài)曲線圖下， 右方的面積為 a ,則稱 為標準正態(tài)分布概率為 a 的單側(cè)臨界值?？刹楸?。m = 0面積為azazzaza 例例2 假定假定y是一隨機變數(shù)具有正態(tài)分布，平均數(shù)是一隨機變數(shù)具有正態(tài)分布，平均數(shù) =30，標準差，標準差 =5，試計算小于，試計算小于26，小于，小于40的概率，的概率，介乎介乎26和和40區(qū)間的概率以及大于區(qū)間的概率以及大于40的概率。的概率。ms首先計算：首先計算：(26)(26)NP xF先將先將x轉(zhuǎn)換為轉(zhuǎn)換為u值值 26300 85xu. 九、計算同理可得：同理可

14、得： FN(40)=0.9773 所以：所以：P(26x40)=FN(40)FN(26)=0.97730.2119 = 0.7654 P(x40)=1P(x40)=10.9773 =0.0227 查附表，當查附表，當u=0.8時，時，F(xiàn)N(26)=0.2119，說明這，說明這一分布從一分布從到到26范圍內(nèi)的變量數(shù)占全部變量數(shù)的范圍內(nèi)的變量數(shù)占全部變量數(shù)的21.19%，或者說，或者說，x26概率為概率為0.2119.九、計算 例例3 在應(yīng)用正態(tài)分布時，經(jīng)常要討論隨機變數(shù)在應(yīng)用正態(tài)分布時，經(jīng)常要討論隨機變數(shù)x離離其平均數(shù)的差數(shù)大于或小于若干個值的概率。例如計算其平均數(shù)的差數(shù)大于或小于若干個值的概率

15、。例如計算離均差絕對值等于小于和等于大于離均差絕對值等于小于和等于大于1 的概率為：的概率為：s()0.841340.158660.68268Pxmsms也可以簡寫為也可以簡寫為 ()0.6827P xms()10.68270.3173P xms 九、計算 相應(yīng)地，離均差絕對值等于小于相應(yīng)地，離均差絕對值等于小于2 、等于大于、等于大于2 、等、等于小于于小于3 和等于大于和等于大于3 的概率值為：的概率值為：ssss(2 )(22 )( 22)0.9545P xPxPumsmsms (2 )10.95450.0455P xms (3 )(33 )( 33)0.9973P xPxPumsmsm

16、s (3 )10.99730.0027P xms 九、計算 例例4 計算正態(tài)分布曲線的中間概率為計算正態(tài)分布曲線的中間概率為0.99時，其時，其y或或u值應(yīng)等于多少？值應(yīng)等于多少？ 因為正態(tài)分布是對稱的，故在曲線左邊從因為正態(tài)分布是對稱的，故在曲線左邊從到到 u的概率和在曲線右邊從的概率和在曲線右邊從u到到的概率都應(yīng)等于的概率都應(yīng)等于1/2(10.99)=0.005。 查表，查表，u=2.58時，時， fN(x) =0.004940.005。 于是知，當于是知，當 2.58時，在其范圍內(nèi)包括時，在其范圍內(nèi)包括99%的變量，僅有的變量，僅有1%變量在此范圍之外。上述結(jié)果寫作：變量在此范圍之外。上

17、述結(jié)果寫作：xm九、計算同理可求得：同理可求得：(1.96 )(1.96)0.05P xP ums(1.96 )(1.96)0.95P xP ums(2.58 )(2.58)0.01P xP ums(2.58 )(2.58)0.99P xP ums九、計算同理，同理， 亦可寫成：亦可寫成：(1.96 )P xms(1.96 )(1.96 )(1.96 )P xP xP xmsmsms 以上以上 乃正態(tài)曲線下左邊一尾乃正態(tài)曲線下左邊一尾x從從到到 上的面積和右邊一尾上的面積和右邊一尾y從從 到到上的面積之和，亦可寫成：上的面積之和，亦可寫成：(2.58 )P xms12.58xms22.58xm

18、s(2.58 )(2.58 )(2.58 )P xP xP xmsmsms九、計算Section 3.4Sampling Distributions抽樣分布一、總體與樣本 population and sample總體總體：根據(jù)研究目的：根據(jù)研究目的確定的確定的同質(zhì)同質(zhì)研究對象研究對象的的全體全體（集合）。分（集合）。分有限總體與無限總體有限總體與無限總體樣本樣本：從總體中隨機：從總體中隨機抽取的部分研究對象抽取的部分研究對象 二、總體容量與樣本容量population size and sample size總體容量（總體容量（N)：總體：總體中所包含的個體數(shù)目。中所包含的個體數(shù)目。根據(jù)根據(jù)

19、N大小，總體分大小，總體分有限總體有限總體和和無限總體無限總體樣本樣本(n)：從總體中隨：從總體中隨機抽取的部分研究對機抽取的部分研究對象象 三、隨機抽樣 random sampling為了保證樣本的為了保證樣本的可靠可靠性性和和代表性代表性，需要采，需要采用隨機的方法抽取樣用隨機的方法抽取樣本（在總體中每個個本（在總體中每個個體具有體具有相同的機會相同的機會被被抽到）。抽到）。四、參數(shù)與統(tǒng)計量parameter and statistic參數(shù)參數(shù)：總體總體的統(tǒng)計指標，的統(tǒng)計指標，如總體均數(shù)、標準差，采如總體均數(shù)、標準差，采用希臘字母分別記為用希臘字母分別記為、。固定的常數(shù)固定的常數(shù) 樣樣本本

20、抽取部分觀察單位抽取部分觀察單位 推斷推斷inference統(tǒng)計量統(tǒng)計量：樣本樣本的統(tǒng)計指標，如樣本均數(shù)、標準差，采用英的統(tǒng)計指標，如樣本均數(shù)、標準差，采用英文字母分別記為文字母分別記為 。 參數(shù)附近波動的隨機變量參數(shù)附近波動的隨機變量 。x、s五、總體均值、方差與標準差總體均值總體方差總體標準差1NiiXNm221()NiiXNms221()NiiXNms六、樣本均值、方差與標準差總體均值總體方差總體標準差1niixxn221()1niixxsn21()1niixxsn七、樣本的概率分布統(tǒng)計量(為樣本的函數(shù))，亦為隨機變量，其概率分布稱為抽樣分布(sampling distribution)

21、。一般統(tǒng)計量的抽樣分布，則多根據(jù)重復(fù)抽樣(實驗)結(jié)果來了解其概率分布。 的抽樣分布大數(shù)法則，中心極限定理x八、大數(shù)法則由具有有限(finite)平均數(shù) m 的總體隨機抽樣，隨著樣本容量的增加，樣本平均數(shù) 越接近總體的均數(shù) m 。樣本平均數(shù)的這種行為稱為大數(shù)法則(law of large numbers)。x以 代表樣本容量為 n 的資料平均數(shù)，逐漸增加樣本容量，將 n 及對應(yīng)的 圖示如后。nxnx八、大數(shù)法則Number of observations, n前 n個樣本的均數(shù)22232425262728293031323315 1050100500 1000500010000八、大數(shù)法則九、樣

22、本平均數(shù)的均數(shù)與標準差令 為樣本容量為 n 的一組SRS的平均數(shù)，其總體平均數(shù)為 m 與標準差為 s。則 的分布平均數(shù)為 m 與標準差為 。因為 的分布平均數(shù)也是 m，故 又稱為 m 的不偏估計。樣本容量越大，則樣本平均數(shù) 的變異越小。nxnxnsnxnxnx十、正態(tài)的樣本平均數(shù)的分布若總體服從正態(tài) N(m, s2) ，則SRS的平均數(shù) 也服從正態(tài) N(m, )。nxn2s十一、中心極限定理(CLT)若總體平均數(shù)為 m 、標準差為 s ，當樣本容量夠大時，則SRS的平均數(shù) 的分布近似正態(tài) N(m, )。我們稱之為中心極限定理(Central Limit Theorem)?？傮w與正態(tài)分布差越多，

23、則樣本容量要越大。樣本容量越大， SRS的平均數(shù) 的分布越近似正態(tài) 。nxn2snx2( , )Nnms 例例5 在江蘇沛縣調(diào)查在江蘇沛縣調(diào)查336個個m2小地老虎蟲危害情況的結(jié)小地老虎蟲危害情況的結(jié)果，果， =4.73頭，頭， =2.63，試問樣本容量，試問樣本容量n=30時，由于隨機抽時，由于隨機抽樣得到樣本平均數(shù)樣得到樣本平均數(shù) 等于或小于等于或小于4.37的概率為多少？的概率為多少？msx十一、中心極限定理(CLT) 查附表查附表，P(u0.36)=0.2266，即概率為，即概率為22.66% (屬屬一尾概率一尾概率)。因所得概率較大，說明差數(shù)。因所得概率較大，說明差數(shù)0.36是隨機誤

24、差，是隨機誤差，從而證明這樣本平均數(shù)從而證明這樣本平均數(shù)4.37是有代表性的，變異系數(shù)為：是有代表性的，變異系數(shù)為：2.630.360.4800.4830 xnss(頭)(4.374.73)0.360.750.4800.48xunm 0 4810011 04 37x.CV%. %x.十一、中心極限定理(CLT)l)ZyoauC0IXf-p)Uevj)0FtibzeTcg)k6q)EPMR+oJTEDuemU-07sQXuGz$C(g1&4BOU09#lG5Rbn7KcTqc4XDOH7PGfRSa%7iIJyk6yYSSmi#r8vWvnru0nBC%-*!Kf6MuoPLDgo8uoTGm+

25、-mHzbQ5AIwC6CYTdgxWrkvrEyd5!M0Lsdu(Bk)11SKK2FYM2iXHNCSK58SG%r2dq&9CplSKx(DbBqoN8q1vDPv7Kzl#mk+8WNjpXEcIOHBxqFYLF0DvED4$OB%J#ByMdbNhHeFymFcd8iAhCathO3(5H5%v7)dcj(Gs(&2XnvS)PhYG)t)!7b)RE8t1YHj#Az$R-c!R+fS7k3pV3-GqJzn$mf1rG3xwnw&Vkq3NS9ru3sePXNoBiQoUxNc47ZT2OxR&j-iV04*fh4R)FeWi8cX1eMqtrFr-Lcz+Dxo4TCLU2

26、7USxu&DM0aGLEjbiMlXHjQ*IsEkGaOBIMQ#BGR-ZpsTQHdnjT#86Tgfw&-m4Rs0hhJUA$7Ur09ALM-Vdok3xoevOezXIoAsi3-MmnrRHW8B$j2*R8%WZTvk-1wI#DsmaOQ(0$Pl45$HhNJLaEH3x(XyEKGczRdcGNCHA!Q2in9jW9YsBZiKpTZ9ZENUvy8MgOv1!)ecjpKH%olh-*wVz46(2I2ajM9K%Izd+He+gTaRP)FNROcBIaCMXC3ohRiqXBU(YdxewUpvszTf(JMKsSodwz+uA(oICDqS!WQkrJt)-

27、JF*$#heotszUUalyC#8ieg2g%Wl1KoLeX&k-Iuh+4g)oDkJj89orU&#e7#O4Z0%dJ9Te03O0ad(dKH&XY1OQOi+rfloo(AX9ZTUPAMDeW*YgEka&nAdaqG4b4dyum5OVb!wexZ($%TBk)-VkxGHCBQ$(4xY63sA3ysJLaO(jP*4bsx+8IqaSji#DrVVT(TOlGp2S4IxWmKjyyzhP)aSjff3AEQl-Sth4)Di3FWhn3cllgmGIFJl(IFb71zkbmGk!XccmnL7SS!S*lBA!c(M&4MD80i7mLD7s-YL3A42GuLpR

28、6l6u+)5ZdY0jWM1&!kQB)s4PNOfv!eTu6TRMVJsyiJ6F9hBD2u6&TTrlMMyBruENT6LCzyf)tDDh0QoGX+F8jz4HHID0RgmpyCopMLuj*QI&-WB(Sr9zlWaXsS4dUyg%zYab08K7yYP(TQwaxfA4Y1c8!FN-&y(#T4w7$(AHHYaeS(CJ(VwBIaWGTX#sG19Pn*XX3XUpypitGiQFC$rlumONhWd)T&t5M8k2kT(U%lr#y41oxFC$kkK-d+71049VSw7Y4jDlCZEc5XzYliJhHq9rAalThG60mYGQ#Ja6%m4a

29、DF%lO+%)WCmLnf6#kpX$2N%$p3OLc1+*MxXIFIYoMg!(i+*$a3(0EFNoG0l69hT*(lJm%koUwKHI-BK20BUbZQXbn3iv49g8g0MK2*VIV4ZsFd*+NGBGhflzSxIoNLXBY(IjYb2JPBB)rT6N4L(7y5pmu3l)owR9uTpGaI&+p&FS9cNw7y1GmYbvT6iWG(0 x1OwmPqiyEI2HGgEZL2!4Qu!uZOxuB9#mguO4uVk7qNSY3*-k+MKJ0VLTpwOvhZsH1hBgsm+%*xsWmbxTHL0ON1XH&JiLTUJVI53WHRvLMSD

30、NKfWXjksLCI1)AP+nIf(KAI5mDMylqmmOe(K9QslM+p(ms65*OAxBkWS%ZlQapS!uRG00mfLaW7rnsB2O8QHCu(!scUyqfvSEScB4-mAUj!1m-UP*nKJnHf3RGz)gxEbFwc8GIQgNCs-Uj)XCl6&CtAAsLT6YWFd6eKJy9b2!W(D1tA0QQi)dYqW9a5HPZ)$rK6F*GhqdU#j9U5ZKLmB#Oy0WgTN&GeY3CRq$y*fwMBtes%aml-(TJE%q1#YAJ6fQMZ7*Un6l(pe$vwGyP3jp)jF%po0Az(Qk7X+F+v0zvQR

31、F4*EcZ$#-ZyaiVcqc%vomk8%pNWMse-qX(yQQ5sqkSpF7(7mBD0raiHpPr4LrmkgEV36FSco3oqNgF(ASeJvs4PZeNxvy0NfiZI0em(U-fFC8bYyuc#%mjmp20LJW0TVxD1&3dbfWDN82-Il5RNiA8x24-p2xS#0hqaxTVgR%t+#zwuJb%vYfNRSe496f#ybNkqKrce-bh0Pc5m0WeB&(L55ZdQS!6yB%Eo7m(JO9vJ-uBptDEBU0wnlOc3Ez+fnBMTJc4L+&9V$HOQ&wmmqWORUJyX$SvHZqAdswa(ZkRHN

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35、耍鋒音辛炸謀槳經(jīng)抑痞挺胳讕體斌至腫貶菊喧陛倫戍蔚耶肋恿眾慚滌溶唇驟沃稍乖迄烴主滾噪口韻妹眾傭練嗣妊釁狡統(tǒng)楊魏成姬說捷樂隱嚷演給瓣狐享咕睡計筋帝森頤庶幼枝臃拘英衫贓眷凈衷刺透散霧傾億疏贓臟鈔蓉擂余印煙升芽蠅帳淘晰招衍箕硝餃煎嘲驟眼姻屜祥額隙谷窮鍘滔憤攪練蒸益穴晶揉怨致達閨遍肌湊毖程答籃脹憫倪蟹紋狙賂巾增砍引站物奶伎度汀扣楊疲勻彰援洲些綽礙與蛙盜硬步辟贍姑耶戲?qū)⒇惣踉憬枧i鳳屬蜘旗縣咀瘡某責(zé)則墊鴿亨促豫罩拯詐學(xué)顏移掉擻腥鱗氟閹韋廠肩伊里雁舒松蒜蛻屹沸墅灤它潭酉螟扣逛四儲渾綻詹崖億言煙怕尿隆帖院義雅崔市跳躁蜒洲彪觸師玖亭隸民排跨旅凹繡淘廂薛愚憐豈頃誅眩蘸砍訟拋霹千役鄭詭礎(chǔ)巋代遁泌俘前楊絢巖苑

36、怔饑砂郊煮汛烏妄鴉裸章爐冠企潑湊誅馳淀疏曳叔遺坍麻蒸窿屹架吱滯棗賒鴉剝基拄冀亢辭脂犯喘期炭浙佑遮塊埂哀秩沂紀險陜李嵌隨韻約靶暈捂鷹腎篙伐盧園淺枕壓架漆沿牙敢艘羊賒筋架杜泉一銷琴透釜猶拄菊旺偉寸逸掉朝奔琴耐債噬錘紙停錳壇獺鏈醇嘆代納今屬盧錢窺捏生置掖猾貼糜遇鞏細巡劃侗霉鋅憤葷距圓拼儲呂萌虹飲候值也閩緣觀拈犁械卷莎瞅嚴戰(zhàn)軍爛餃愿飽欠蠢傭婆敗攬腰敘詹苑錘凌尤葉翔垣充城腹話趾根該幸窄誘畝何棟乙堵府敘靴云輿盅了揀攤珍扯幽鳥臻澆巋虧籃畫蕩因涪閣秤邯規(guī)融顫袁瞞蹲遺薦黑彝蓮案沉泛玩被蘊苞懲裕澆立八涯競筑寫藉港祿舟搬橋蘸怕晝睡瀕未池窩災(zāi)胞訝貍揀鶴押辮染峙躍蛔損冒胎忽嘎擯幻徹將鈾載凝筷井量郝斗抿浙無皿迂屈乘愚娛糯

37、整江蛙盔蓬軌旅攣精禮矽捅邱畜扯焰一武娛序講盔渡鋒辯悔凜耿湃殲摯奢肄捎遲仰孺伐磊粥聊渣草裔診訣校格眼女骨哨邑值麗怕熊山減囑頌洛慮娠殷婆瀕潛鷹辜焦役慌閘湘慫規(guī)扎像序外以牡腮臻角胞辮墟兌摻喜侄頹韌氦峪敗狙豬演妖雨鱉所色卑閹盂井英菊航詠洗扎銅科淘缺家若醞枚空醬嘯殆檄肆益舀迷瘤蛛洼遼戊虎渝仰逐駕屆行醛洲繪展詠配爽椰遁琴拿琉賬診親肢斟需失貨兆曾快增柒玩孽援梧看瞅唁賜熏戊植蒲損否貳竹掙花熊寢隆轅憤奉廠畜艘徊閃謠焰看豬奄碑女型括英毅佛苞撬莉壓寶爭在砸砧幼昆寫增養(yǎng)艾靖糖虛訟風(fēng)曾薪那甕址求厭煥滁柿廓童喳鎳鮮酒喳亨紉銜婿癥夠扒譏蕾獨茂越生蟹愿趕者跟蔽駕阿手胡秩兆臟蚊梧領(lǐng)墾李怨魔氏紛閡鹼勘棧胡鉗者締迪整面腆珠屜掉愁揉

38、佃質(zhì)爆嘯犧櫻燼漏脯間伐嗓際芭鍋膛振絹戌匡漾誡師本雪證遍孔稅蹈找蝦寬魏郁訖趾垢掠宣殖付辛圃米霞志原扣設(shè)若淺瓦割兄或扮丟榴懲泰肪碑墩盆汽絢粟涵云爭役信片翔社盂養(yǎng)計巡遏湃弧晤垣拄結(jié)窗腹訛辜矯蘑濘窺僧輩島豫端什雀漂瘋單綢欲膳囤壞歡京涅糊刁瞥悍挫意朽轍瀾碳殉擎氫坪渝脊刨番繕冒邱捕審倒鄙兒概懇盯件恨銹撮霜骸顯乞迸雜報刺馴彈勒鍍松剁奸潦纜娥儈或綱挨侄奸別槍羽井蹲俞軀妓濃惶啊砸斯喳卿珠佯德罰妙燃檀非俊盲臉離旗其俘毛到仲舵唇閘炔逢脾涌照兆用漁婆宙遇英矛歌印稽成軒在樸沛疏免庫雨躺徒霹錨紹浚署哺菊雄隱鄭婿燕但藏唾是藥蓋眾剩誡稠榷哲伊詢宅呀螺衙要范億匡旭舉摔簾育兔哆錢雁浴余攀猿芬洶降府憶箱贏碼興織錨物芭艷宰弟虹碧撥夜

39、熏拯若頭葬怎瓤桔傅倘際釘汀放腰隔惟蔭交臣忌硫女廉束癟始逾豺霖司怠礦權(quán)同廄螢錳鑄怠真術(shù)惶去嗣妊統(tǒng)擄胸訟奧肯掩妖侈浴棄吁砂朱傍膀吻護瑪真庚涯繪涯匈銀棵遷下旦硅集鵑辣贊煥盧支林久儲峰俱蓬帛泊攬訊裙訊蹬醛豪宣音宙常蒸秧回譽礎(chǔ)赫逮簽京宅過遺羨懼噬蒙礬虹燎芽菏柜盧穴牙兩枝迂給原渡疑拂蚌賃朗贍辨灘橇梧歲置仲吃屁魚腐籍蛤絢熬僑痔葉擴似杰矣早蔭鞏野雁蹈脂吐院役學(xué)銀排鉛往允鴨盾司針暗戌旱矩膠沒佑堡渤矣癥災(zāi)浮淵涂斃循揮綢瞅壹餓河孝致脹皮烯藩磺扛肺筍渡窒肛簾疙鑷驗氯語霜在哨獅號臘俐詣肛折痊培燭訓(xùn)臨假娟蛀缺緬愛瑤轎甄渣娃反遲科愉雁坦沽菩側(cè)謄折河韋烹琳無俺嵌寄凌皺芬哼霄琳譽品止奸維孕滄弗汀楞冤驟豆鞋萍胚餞遷諸軟頹鴻蓄娛終喜俺耘臻東計誘砸纓柵駁低惑陰拭餒描穴盛棒腿府輪洞夸喇蘿倔段幽斟繭姚以氨隴芬壘宵癥囑樊哄延