České Statistické Společnosti č. 3. červen 1999, ročník 10

České Statistické Společnosti

č. 3. červen 1999, ročník 10

KAŽDÝ PĚTADVACÁTÝ ČECH JE SLOVÁK Josef Tvrdík Včera jsem v závěru pořadu Oko uviděl na televizní obrazovce údaj, že v České republice nejpočetnější menšinou jsou Slováci, jichž je asi 400 000. Okamžitě mi bleskla hlavou věta “Každý pětadvacátý Čech je Slovák”. A bezprostředně na to jsem se zděsil, jak nepřesného a nesprávného, prostě nekorektního, vyjadřování se dopouštím, byť jen v myšlenkách. Výrok je v rozporu se základními představami popisné statistiky. Je vůbec součet relativních četností roven jedné? Vždyť na Čechy v Česku zbývá jen nanejvýše 24/25, a kde je ten zbytek do jedné? Nebo jsou snad všichni Slováci žijící v Česku Češi? Tak tudy raději ne, ať nenarazím. Musím v tom udělat pořádek a jasně oddělit dvě různé veličiny, totiž státní příslušnost (anglicky nationality) a národnost (anglicky nationality). Pak by ona věta mohla znít “Každý pětadvacátý občan České republiky je Slovák”. Ale je to opravdu už v pořádku? Co já vím, zda všichni Slováci žijící v Česku jsou i českými občany? Od jakého věku se vlastně člověk začne počítat mezi občany podle byrokratických zvyklostí? Tak snad raději “obyvatel” místo “občan”. Ale kdo je obyvatel? Musí mít trvalé bydliště v Česku? A co problematická formulace “každý pětadvacátý”? Copak jsou všichni uspořádáni do řady s pravidelnými rozestupy podle národnosti? Už to mám, snad v nenapadnutelné podobě: “Přibližně 4 procenta lidí žijících v České republice jsou slovenské národnosti”. Ale snahou o korektnost vyjadřování se něco ztratilo. Především stručnost, ale i něco dalšího. V původní formulaci je skrytě přítomný i postoj, že Slováci k nám patří a beru je jako našince. Snad podobný postoj mám nebo se naučím mít i k jiným lidem. Vracím se k nekorektní formulaci, že každý pětadvacátý Čech je Slovák.

1

O JAZYKU BIOMETRIE A JEHO ZNEUŽÍVÁNÍ David J. Finney Souhrn Každý vědní obor vyžaduje pro své pojmy, procedury a metody zvláštní názvy. Ty se často přebírají z hovorového jazyka, takže výsledkem neschopnosti rozlišit mezi specializovaným a běžným významem může být zmatek v uvažování. Lavoisier vyvinul systematické a rozšiřitelné názvosloví pro chemii. Toto názvosloví nalezlo širší užití v podobě metafor, takže dokonce ani chemikovi nemusí připadat nepřiměřené, když čte, že . . . hrdina novely, muž se rtuťovitým temperamentem, upřel olověný pohled na ocelové svaly svého soka. Matematický slovník se vyvinul vypůjčováním jednoduchých běžných slov, a statistika a biometrie pokračovaly v této praxi. Velmi rozšířený odpor a nedůvěra k statistickým metodám, běžné mezi biology, mohou být dále zhoršovány jazykovými dvojsmysly a obavami, že správné používání technické terminologie je příliš obtížné. Zakládací listina Mezinárodní biometrické společnosti stanoví naše cíle jako „ . . . povznesení biologické vědy rozvíjením kvantitativních teorií, aplikace, vývoj a šíření efektivních matematických a statistických metod ÿ. Měli bychom proto podporovat správné užívání korektního technického jazyka, jak v mluvené, tak v psané podobě a potlačovat terminologické nejasnosti a dvojsmysly. Při výuce, recenzování i při spolupráci s jinými vědci potřebujeme bez přílišného puntičkářství spojovat osobní péči s konstruktivně kritickým přístupem; to znamená zavržení rozvláčnosti, která často činí části vědeckého textu nepřesnými a potenciálně zavádějícími. Moje stanovisko je zřetelně vyjádřeno v příkladech. Budu přitom citovat z publikovaných zdrojů, ale neuvedu přesné odkazy, aby se nezdálo, že jsem příliš kritický k některým autorům. 2. Jazyk vědy Z důvodu celistvosti a jasnosti by autorův psaný vědecký projev měl hladce plynout, ať je či není psán jeho mateřským jazykem. Autor se musí vyjadřovat přesně a srozumitelně a proto by měl vybírat taková

c International Biometric Society, 1994. Přeložili Marek Malý, Zdeněk Roth a Ladislav Tomášek. 2

slova a slovní spojení, která vyjadřují myšlenky přesně, zejména se zřetelem k odborným pojmům jeho vlastního oboru nebo jakékoli jiné jím používané vědecké disciplíny. Každý vědec se pravděpodobně setká s nesprávným použitím svého technického slovníku novináři, občas přitom může být zneužití tak velké, že vyžaduje publikovanou opravu. Žádný vědec však nemůže být spokojen, když je jeho specializovaný slovník chybně užíván pracovníkem jiného vědního oboru: takto vzniklé zmatky v terminologii a symbolice se objevují v mnoha publikacích, nejen v populárních tiskovinách, ale pohříchu i ve vědeckých článcích, které tématicky pokrývají více než jednu disciplínu. Dobře si pamatuji jednoho farmáře, člena komise pro výzkum cukrové řepy, který způsobil veselí, když popsal půdu jako chudou na obsah magnesia, zatímco měl říci manganu. Kéž bych si mohl být jistý, že chemici v této komisi jsou zvyklí pečlivě rozlišovat mezi směrodatnou odchylkou a střední chybou! 3. Biometrie Moderní biolog nemusí být vzdělán v základech a interpretaci statistických technik vhodných pro jeho výzkum. Na svém počítači může používat softwarový systém, který mu byl doporučen jako prostředek zahrnující tyto techniky, a přesto nemusí být obeznámen se základy a činností tohoto systému nebo systému použitého pro jeho data statistikem, se kterým konzultuje. V důsledku toho mohou jeho publikace obsahovat fráze a symboly, o nichž si myslí, že jsou to standardní statistické formulace, ale které jsou ve skutečnosti zavedeny jen v jeho softwaru či dokonce v nějaké nestandardní učebnici. Toto může čtenáře mystifikovat! Nedávno jsem poprvé použil MINITAB a byl jsem udiven závěrem uvedeným ve výstupu: Test je signifikantní pro p = 0.000 0! Tento pozoruhodný výstup je možná původcem tvrzení v časopise CANCER z roku 1991, že p ≤ 0.000 0. Ostatně rukopis, který jsem recenzoval pro biologický časopis, obsahoval častá tvrzení, že p < 0.000 0. To může být výsledkem zaokrouhlování na čtyři desetinná místa. Nevidím však žádnou omluvu pro autory software, kteří si dovolují vytvářet absurdní výstupy svádějící uživatele k domněnce, že se jedná o autentickou statistickou terminologii. Některé výstupy dokonce pomíjejí rozlišení mezi pojmy test a testová statistika.

3

4. Redigování časopisů, vyučování a negramotnost Víra, že hlavní náplní statistické analýzy je test statistické významnosti, je stále příliš rozšířená. Je tato víra odpovědná za zvyšující se výskyt formulací významnost je 0.021 1 nebo významnost byla jen 0.33 ? Mám podezření, že takové statistické vulgarismy jsou transkripcemi výstupů z programů, jejichž autoři jsou schopni naprogramovat statistickou aritmetiku, ale nedostává se jim porozumění jejího významu. V jedné nedávné vynikající přednášce ukázal význačný vědec v oblasti medicíny diapozitiv s výčtem možných úmrtností a komentáři; ve sloupcích s úmrtnostmi byly údaje 1∗102 a 1∗103 , které četl jako 1 ze sta a jeden z tisíce. Editor biologického časopisu a jeho recenzenti, vybraní obvykle pro své vynikající postavení v biologii, mohou přehlédnout opomenutí a neobvyklosti ve značení a terminologii; nicméně by měli vyžadovat vyjasnění textu před přijetím k publikaci (Finney, 1993 či Finney a Harper, 1993). Politováníhodná praxe, při níž jsou z článků vypouštěny prakticky všechny numerické tabulky a místo nich jsou průměry prezentovány pouze v blokových diagramech připomínajících mrakodrapy na Manhattanu, vede často k tomu, že jsou tyto diagramy označovány jako histogramy! Nevím, zda je či není toto mylné označení užíváno nějakým konkrétním grafickým programovým systémem. Nedávno publikovaná kniha Billard et al., 1994, sponzorovaná Mezinárodní biometrickou (sic) společností a zamýšlená jako ilustrace dobré biometrické praxe, nejenom dokumentuje (na straně 196) neznalost pojmu histogram, ale také obsahuje žalostné pravopisné nedostatky i jiné presentační chyby. Biologové jsou běžně seznamováni s koncepcí regrese odkazem na čáru představující závislost hodnot y-ových na x-ových. Použití slova směrnice jako synonyma pro regresní koeficient je nežádoucí, neboť tento termín není snadno zobecnitelný na nelineární regresi. Pokud programový balík používá tento termín ve svém tištěném výstupu, může to biologa podpořit ve víře, že je obecně akceptovatelný. Občas lze vidět samotné slovo regrese použité na místě výrazu regresní koeficient, což může rovněž podpořit ležérní způsob uvažování a vést dokonce k zanedbání důležitého faktu, že u koeficientu je potřeba jasně specifikovat jednotky měření (např. cm/mg).

4

5. Významnost Biometrie je vázána ke speciálnímu užití slova významný. Mnoho biometrů a biologů automaticky předpokládá, že jakékoli publikované tvrzení popisující rozdíl jako významný, znamená statisticky významný podle běžně užívané či uvedené testové procedury a možná se dokonce domnívá, že s pravděpodobností 0.05 . Nedávno
jsem viděl vytištěno: Rozdíl je lehce statisticky významný p ≤ 0.0454 . Na jiném místě jsem četl P = N S. Harris, 1976, uvádí následující hlubokou myšlenku: Při procentním vyjádření není žádný údaj menší než 40 procent považován za statisticky významný. To vysvětluje, proč 40 procent je hranice pro složení universitní zkoušky. V jednom článku, nedávno publikovaném ve významném časopise, zůstává nejasné, zda autoři pojmem signifikantní míní: dostatečně velký, aby byl prakticky zajímavý, jako je to běžné v hovorové mluvě, anebo svědčící proti nevyslovené, leč implicitně zjevné nulové hypotéze. Autoři napsali: Pro účely těchto experimentů jsme definovali signifikantní stálou změnu odpovědi na testovací podnět následovně. Jestliže (B ± b) představuje průměr a směrodatnou odchylku 12 odpovědí v průběhu první periody a (A ± a) jsou průměr a směrodatná odchylka 12 odpovědí v průběhu druhé periody, pak signifikantní stálé změny jsou definovány jako ty, při kterých platí (A − B) > (a + b). Bylo by rozumné, aby editoři, autoři statistických programových systémů a všichni, kdo učí biology nebo jim radí, vyžadovali vkládání slova statisticky kamkoli, kde mohou vzniknout pochybnosti o významu textu. Jen málo biologů shledává logiku testů významnosti snadnou. Četl jsem článek, který obsahoval testy významnosti pro množství klasifikací. Autor komentoval rozdíl, který byl nejméně významný, snad s odkazem na ten test, který měl největší p -hodnotu (p -value) mezi všemi, pro které p < 0.05. Jiný autor, snad inspirován špatně napsaným softwarem, pohlížel na p jako na numerickou míru významnosti: uvedl dlouhou souhrnnou tabulku se sloupcem nadepsaným Významnost, v němž vypsal p -hodnoty pro skupinu standardních testů. Recenzent, který netrvá na opravě a zlepšení takovýchto věcí, nepomáhá ani čtenáři ani autorovi. Přehnaný důraz na statistické testování biologických dat může vést ke komentářům, že se testu . . . nepodařilo dosáhnout významnosti. Chápe 5

snad autor testy jako atlety, kteří se snaží ze všech sil uspět, ale občas se jim to nepovede? Opačný extrém nelogičnosti se objevil v nedávné reklamní kampani firmy SPSS. Úhledně vyvedený histogram byl doplněn komentářem: Prošel testem chí-kvadrát na normalitu, představujícím zjevně tendenci považovat nevýznamný χ2 za silný důkaz toho, že výchozí rozdělení bylo skutečně normální! 6. Náhodnost a pravděpodobnost Velice často se objevují nepřesnosti při psaní o náhodnosti (randomness). Pevně věřím v důležitost randomizace a nechci nyní přinášet argumenty ve prospěch randomizace, ale apelovat na nezkreslené uvádění faktů. Snažme se zajistit, aby se každý údaj o randomizaci nebo náhodném výběru vztahoval k explicitnímu užití zcela náhodného postupu, tak náhodného, jak jen je možné. Čtenář by měl vždy být na základě příslušného údaje informován, že proběhlo cosi velmi odlišné od čiré náhody či nerozlišujícího vybírání. Jiným běžným zdrojem nedorozumění je vyjadřování četnosti úspěšných výsledků prostřednictvím termínu odds (šance) místo pojmu pravděpodobnost. Autor může být veden vírou, že odds je srozumitelnější širšímu okruhu lidí než pravděpodobnost. To skutečně může platit v anglofonním prostředí pravidelných návštěvníků dostihů a karetních hráčů, ale má to svá úskalí při použití ve vztahu k přesnému kvantitativnímu uvažování. Slova podstatná pro a proti jsou příliš často vypouštěna či ponechána čtenářově představivosti. Jestliže čtu formulaci: Šance, že nastane jev E, je m ku n, chápu ji tak, že ve velmi dlouhé řadě nezávislých pokusů se E častěji objeví než neobjeví v poměru m : n. V duchu si tu formulaci překládám jako: Pravděpodobnost výskytu jevu E je m/(m+n). V běžné mluvě bývají slova naděje (chance, šance ( odds)), pravděpodobnost (probability, likelihood) a dokonce i riziko (risk) používána jako synonyma. Další zmatky mohou vzniknout v souvislosti s epidemiologickým termínem odds-ratio.1 Nemohu si odpustit zmínku o jednom příkladu ilustrujícím, jak může být jazyk statistiky zneužit novináři a tvůrci reklam. Britský systém podněcující plátce daně, aby státu poskytli bezúročné půjčky, jinak známý jako Premium Bonds (výherní poukázky), 1 Tento termín bývá do češtiny překládán jako poměr šancí, křížový poměr, sázkové riziko, poměr pravděpodobností expozice, interakce apod. Pozn. překl.

6

nedávno změnil strukturu cen, takže v lednu 1994 nový oficiální leták obsahoval atraktivní tvrzení, že: Každá obligace v hodnotě jedné L má svou vlastní a pro všechny obligace stejnou šanci, že bude tažena jako prémie v měsíčním slosování. Šance, že každá jednotlivá obligace v hodnotě jedné L vyhraje cenu, je 15 000 ku 1 v každém měsíčním tahu. Nekontroloval jsem aritmetiku, ale řekl bych, že pravdou může být, že šance proti výhře je „jenÿ 15 000 ku 1. 7. Různé Zneužity mohou být dokonce i základní statistické pojmy. V časopise zabývajícím se lidskou genetikou jsem četl: Vážený pane, podle definice je průměrná hodnota libovolného znaku optimální pro daný druh a dané prostředí. Jaká je pak biologická nevýhoda vysokého IQ? Sherwin, 1994, pokáral statistiky za matení techniků slovy: „ . . . určitý druh pedantství, které trvá na tom, aby byl běžný průměr nazýván aritmetickým průměremÿ. Není větší pedantství v tom, když chemik přejmenuje louh sodný na hydroxid sodný? Musíme se nicméně mít na pozoru před rizikem, že technický termín může být zavádějící, pokud je téměř shodný s výrazem běžně užívaným v obecném hovoru. Jen málo lze udělat, abychom zabránili nestatistikům v chybném užívání naší terminologie. Altman a Bland, 1991, například zjistili, že . . . analýza rozptylu byla použita jako jméno pro určitý postup při hospodaření s nemocničními zdroji! Čas od času sice můžeme my sami býti inovátory, ale třebaže mezery ve vzdělání limitují naše možnosti odvozovat termíny z klasických jazyků, měli bychom vyvinout dostatečné úsilí a zabránit nejasnostem volbou takových slov, která pravděpodobně nebudou svádět novináře, aby je používali jako nové metafory či prázdná hesla. Povšiml jsem si, že dokonce jeden z papežů moderní aplikované statistiky (Taguchi, 1987) používá slova variace (variation) jako kdyby to byl přesně definovaný pojem, snad synonymum pro rozptyl či směrodatnou odchylku. Vyjadřování změn pomocí procent může být matoucí, pokud se poruší konvence, že procentuální změna musí vždy být určena relativně vzhledem k základní hladině. Uvažujme vlastnost (nemoc či jinou charakteristiku), která se vyskytovala u 65% lidí v populaci. O rok později se 7

tento podíl změnil na 40%. Má se uvedená změna popisovat jako 25%-ní nebo jako 38%-ní (=25*100/65) snížení? Pečlivý vědec by to měl popsat tak, aby nezůstaly žádné pochybnosti o jeho interpretaci. Podobný slovní obrat, oblíbený mezi novináři, ale ne neznámý ve vědeckých časopisech, je konstatování, že určitý typ události byl v roce 1994 třikrát méně častý než v roce 1993; domnívám se, že to má znamenat, že četnost v roce 1994 byla jednou třetinou četnosti v roce 1993, ale proč to tedy tak neříci? O nic lepší se mi nezdá ani výrok . . . V průběhu tohoto období byla úmrtnost na XXXX snížena více než na polovinu. Ani matematické symboly nejsou odolné vůči nebezpečí nesprávného užití. Symbol < je matematickou zkratkou pro slova je menší než , a v tomto významu by měl být umístěn mezi dva numerické či symbolické výrazy, ale ne někam jinam. V časopise pro biologický výzkum jsem nedávno viděl nevhodný zápis: Všechny chyby byly < 5%. R Přemýšlel jsem, zda se autor později nebude odkazovat na jistý krok ve svých argumentech či zda by nějaký rostlinný fyziolog nemohl √ 2 příležitostně napsat o výzkumu obilninových ˚ u . Nepořádný pravopis, i když snad zřídka bývá příčinou nedorozumění, může vést k chybnému užití jazyka, ať již ve vědeckém kontextu či mimo něj. Při citování jiných vědců a při uvádění eponymicky pojmenovaných metod považuji chybný pravopis za nezdvořilost. U terminologie, která pochází z jiných jazyků než z angličtiny, musíme mít na paměti, že vypuštění čárek či jiných diakritických znamének může zmást některé čtenáře, ačkoliv se musíme smířit s tím, že u mnoha jazyků s málo běžným písmem je přijetí verze psané latinkou nevyhnutelné. Literatura Altman D. G., Bland J. M. (1991): Improving doctors understanding of statistics. Journal of the Royal Statistical Society, A154, 223 – 267. Anonym (1994): Premium Bonds (Go on, have a flutter). Department of National Savings DNS 765/94/01. Billard L. et al. (eds.) (1994): Case Studies in Biometry. J. Wiley, New York. Finney D. J. (1993): On presenting the results of statistical analyses in scientific journals. Biometrical Journal, 35, 499 – 509. 2 Angl.

root=kořen. Pozn. překl. 8

Finney D. J., Harper J. L. (1993): Editorial code for presentation of statistical analyses. Proceedings of the Royal Society, London, B254, 287 – 288. Harris M. (1976): Fluoridation: Statistical evaluation of data. The Probe, 18, 85 – 87. Sherwin D. J. (1994): Engineers ignorance of statistics. RSS News, 21, 6. Taguchi G. (1987): System of Experimental Design. Kraus Int. Publ., White Plains NY. Autobiografická poznámka Prof. David John Finney, ScD (* 1917) patří k předním britským biostatistikům. Pracoval v Rothamstedu, Oxfordu, Aberdeenu a v letech 1966 – 84 byl profesorem statistiky a vedoucím katedry statistiky na universitě v Edinburghu. Je členem mnoha statistických institucí, nositelem Řádu britského impéria (CBE), řady dalších vyznamenání a čestných doktorátů. Byl prezidentem Mezinárodní biometrické společnosti (1964 – 65) a Královské statistické společnosti (1973 – 74). Je autorem mnoha článků ve statisticky a biologicky orientovaných časopisech a několika monografií, zejména: Probit Analysis (1947, 1971), Statistical Method in Biological Assay (1952, 1978), Statistics for Biologists (1980). Kromě vlastní statistické práce dlouhodobě usiluje o čistotu statistického uvažování, vyjadřování a praxe, kromě tohoto textu např. v článcích: Jedná se o překlad článku On Biometric Language and its Abuses, jež byl publikován v Biometric Bulletin 11 (4), 1994, pp. 2 – 4 . Biometric Bulletin je informačním bulletinem Mezinárodní biometrické společnosti, která nám laskavě poskytla souhlas s publikací tohoto překladu, souhlas poskytl i profesor Finney osobně. Finney D. J. (1968): Teaching biometry in the university. Biometrics 24, 1 – 12. Finney D. J. (1991): Ethical aspects of statistical practice. Biometrics 47, 331 – 339. Finney D. J. (1995): Statistical science and effective scientific communication. Journal of Applied Statistics 22, 293 – 308. Finney D. J. (1997): The responsible referee. Biometrics 53, 715 – 719.

9

ASYMPTOTICKÉ TESTY

Jiří Anděl

Při významných výročích známých osobností bývá zvykem, že žáci, přátelé a spolupracovníci přispějí publikací odborného či vědeckého článku k poctě takové události. Není pochyb o tom, že Ing. Josef Machek, CSc., takovou známou osobností české statistiky opravdu je. Není pochyb o tom, že sedmdesátka je významným výročím. Ing. Machek je znám jako vynikající pedagog, který umí přiblížit svým posluchačům klasické i moderní partie matematické statistiky s velkým citem pro jejich aplikovatelnost. V posledních desetiletích se setkáváme ve statistické literatuře s některými novými odvozeními známých testových procedur i s publikací originálních a užitečných testů. Ačkoliv metody, na nichž to je založeno, se pokládají za všeobecně známé, není snadné najít příslušné literární odkazy. Následující text se pokouší přiblížit celou tuto problematiku. Děkuji Ing. Machkovi za zájem, s jakým sledoval vytváření předchozích verzí tohoto příspěvku, i za poznámky, které vedly k jeho vylepšení. Domnívám se, že je to typ statistických metod, které mu vždy byly blízké. 1. LR test Nechť θ ∈ Ω, kde Ω je jednorozměrný parametrický prostor. Nechť l(θ) je věrohodnostní funkce a L(θ) = ln l(θ) logaritmická věrohodnostní funkce. Pro testování jednoduché hypotézy H0 : θ = θ0 proti alternativě H1 : θ 6= θ0 se používá test založený na věrohodnostním poměru (tzv. LR test, čili likelihood ratio test) λ=

l(θ0 ) . ˆ l(θ) 10

Dá se dokázat, že za platnosti H0 má za velmi obecných podmínek náhodná veličina ˆ − L(θ0 )] LR = −2 ln λ = 2[L(θ)

(1.1)

asymptoticky χ21 rozdělení. Schématicky jsou některé veličiny znázorněny na obr. 1. θ0

θˆ θ

ˆ L(θ) L(θ0 )

1 2 LR

Obr. 1 Pokud θ je k-rozměrný parametr, θ0 jeho skutečná hodnota a θˆ jeho maximálně věrohodný odhad, pak za platnosti H 0 (1.2)

ˆ − L(θ0 )] LR = 2[L(θ)

má asymptoticky χ2k rozdělení. 2. Waldův test Z Taylorova vzorce dostaneme aproximaci . ˆ 2 L00 (θ). ˆ ˆ + (θ0 − θ)L ˆ 0 (θ) ˆ + 1 (θ0 − θ) L(θ0 ) = L(θ) 2 ˆ = 0, máme odtud Protože L0 (θ) . ˆ − L(θ0 )] = ˆ 2[L(θ) −(θˆ − θ0 )2 L00 (θ). 11

ˆ Veličina na levé straně je rovna LR. Vzhledem k tomu, že veličina −L 00 (θ) ˆ je odhadem Fisherovy informace I(θ), je Waldův test založen na statistice (2.1)

ˆ W = (θˆ − θ0 )2 I(θ),

která má za platnosti H0 asymptoticky χ21 rozdělení. V případě k-rozměrného vektoru parametrů θ je Waldova statistika definována vzorcem (2.2)

ˆ θˆ − θ0 ), W = (θˆ − θ0 )0 I(θ)(

kde I(θ) je Fisherova informační matice. Za platnosti H 0 má W asymptoticky χ2k rozdělení. Výhodou vzorce (2.2) ve srovnání s dále uvedeným vzorcem (3.3) je to, že matici I(θ) není nutné invertovat. Nevýhodou je ˆ Jak výpočet tohoto to, že je třeba počítat hodnotu této matice v bodě θ. ˆ bodu, tak i výpočet matice I(θ) může být komplikovaný. 3. Skórový test Tomuto testu se často říká test založený na Lagrangeových multiplikátorech. Zdůvodnění tohoto názvu se najde v literatuře (např. Judge a kol. 1988). Vyjde se z aproximace založené na Taylorově vzorci . 0 ˆ = L0 (θ) L (θ0 ) + (θˆ − θ0 )L00 (θ0 ).

ˆ = 0, máme odtud Jelikož L0 (θ)

L0 (θ0 ) . θˆ − θ0 = − 00 · L (θ0 ) Proto (3.1)

. [L0 (θ0 )]2 ˆ ˆ = I(θ). W = (θˆ − θ0 )2 I(θ) [L00 (θ0 )]2

Víme, že −L00 (θ0 ) je odhadem Fisherovy informace I(θ0 ). Platí-li H0 , ˆ je odhadem I(θ0 ). Proto se pak θˆ je konsistentním odhadem θ0 a I(θ) pravá strana vzorce (3.1) dá aproximovat výrazem (3.2)

LM =

[L0 (θ0 )]2 · I(θ0 ) 12

Veličina LM (jejíž označení vzniklo z Lagrange multiplier) má za platnosti H0 asymptoticky χ21 rozdělení. Poznamenejme, že se u regulárních systémů hustot předpokládá, že EL 0 (θ) = 0 a definuje se I(θ) = E[L0 (θ)]2 . Tyto střední hodnoty se berou při skutečné hodnotě parametru p θ. Platí-li H0 , vzhledem k asymptotické normalitě má pak L0 (θ0 )/ I(θ0 ) asymptoticky N (0, 1), takže čtverec této veličiny, který je roven LM , má vskutku asymptoticky χ 21 . Je-li θ vektor o k složkách, pak (3.3)

LM = [L0 (θ0 )]0 [I(θ0 )]−1 L0 (θ0 )

má za platnosti H0 asymptoticky χ2k rozdělení. Výhodou vzorce (3.3) je ˆ takže ji není nutné počítat. to, že se v něm vůbec nevyskytuje hodnota θ, Na druhé straně je vyžadována inverze Fisherovy informační matice. To ale při nevelkém počtu parametrů nebývá problém. 4. Příklad: Výběr z N (θ, 1) Nechť X1 , . . . , Xn je výběr z N (θ, 1). Věrohodnostní funkce je ) ( n 1 1X 2 (Xi − θ) l(θ) = exp − 2 i=1 (2π)n/2

a logaritmická věrohodnostní funkce je

n

L(θ) = ln l(θ) = −

n 1X (Xi − θ)2 . ln(2π) − 2 2 i=1

Zabývejme se testem hypotézy H0 : θ = θ0 proti alternativě H1 : θ 6= θ0 . Nejprve vypočteme X L0 (θ) = (Xi − θ), L00 (θ) = −n, I(θ) = E[−L00 (θ)] = n. ¯ Dále dostaneme Z toho plyne, že θˆ = X. X X ˆ − L(θ0 )] = ¯ 2 = n(X ¯ − θ0 )2 , LR = 2[L(θ) (Xi − θ0 )2 − (Xi − X) ˆ = (X ¯ − θ0 )2 n, W = (θˆ − θ0 )2 I(θ) i2 [L0 (θ0 )]2 1 hX ¯ − θ0 )2 . LM = (Xi − θ0 ) = n(X = I(θ0 ) n 13

5. Příklad: Výběr z P o(λ) Nechť X1 , . . . , Xn je výběr z Poissonova rozdělení s parametrem λ. Věrohodnostní funkce je l(λ) =

λ Xi e−nλ . X1 ! . . . Xn !

Proto logaritmická věrohodnostní funkce a její derivace podle λ jsou ¯ ln λ − nλ, L(λ) = − ln(X1 ! . . . Xn !) + nX ¯ ¯ nX nX L0 (λ) = − nλ, L00 (λ) = − 2 · λ λ Fisherova informace je I(λ) = −EL00 (λ) =

n n ¯ EX = · λ2 λ

Ze vzorců (1.1), (2.1) a (3.2) postupně dostaneme testové statistiky pro test H0 : λ = λ0 proti H1 : λ 6= λ0 ve tvaru ¯ ¯ − ln λ0 ) − (X ¯ − λ0 )], LR = 2n[X(ln X ¯ − λ 0 )2 n(X , W = ¯ X ¯ − λ 0 )2 n(X LM = · λ0 V tomto případě se všechny tři statistiky od sebe liší. Přitom každá z nich má za platnosti H0 asymptoticky χ21 rozdělení. 6. Znaménkový test doplněný testem na pořadí Pokusné osoby jsou dotazovány, kterému ze dvou ošetření A a B dávají přednost. Přitom daný počet osob n1. nejprve vyzkouší A (a pak B) a daný počet osob n2. nejprve vyzkouší B (a pak A). Celkový počet dotazovaných osob je n = n1. +n2. . Odpovědi jsou sumarizovány v tab. 1.

14

Nejdřív A Nejdřív B Celkem

Tab. 1 Počet osob Počet osob preferujících A preferujících B N11 N12 N21 N22 N.1 N.2

Celkem n1. n2. n

V praxi bývá obvyklé volit n1. = n2. . Pokud preference nezávisí na pořadí, k hodnocení dat se používá znaménkový test. Ten je založen na tom,
že v případě stejných preferencí A i B platí N.1 ∼ Bi 21 , n . Viz Anděl (1998), str. 80. Test, který bere v úvahu možný vliv pořadí, publikovali Rayner a Best (1997). Obecně však u osob, které dostanou nejdřív A, je pravděpodobnost preference A rovna p11 a pravděpodobnost preference B je rovna p12 = 1−p11. Podobně u osob, které dostanou nejdřív B, je pravděpodobnost preference A rovna p21 a pravděpodobnost preference B je p22 = 1 − p21 . Protože jde o dvě nezávislá binomická rozdělení, je v tomto případě věrohodnostní funkce n2. ! n1. ! pN11 pN12 pN21 pN22 . l= N11 !N12 ! 11 12 N21 !N22 ! 21 22 Místo pravděpodobností p11 a p12 zaveďme dva nové parametry θ a φ. Parametr φ bude vyjadřovat vliv pořadí, v jakém byla ošetření aplikována, na preference. Parametr θ pak bude vyjadřovat vliv rozdílu mezi přípravky. Položme 1 1 + θ + φ, p12 = − θ − φ, 2 2 1 1 p21 = + θ − φ, p22 = − θ + φ. 2 2 Pak logaritmická věrohodnostní funkce bude   n1. ! n2. ! L(θ, φ) = ln l = ln N11 !N12 ! N21 !N22 !     1 1 + N11 ln + θ + φ + N12 ln −θ−φ 2 2     1 1 + N21 ln + θ − φ + N22 ln −θ+φ . 2 2 p11 =

15

Odtud se dostanou věrohodnostní rovnice ∂L(θ, φ) = ∂θ

1 2

∂L(θ, φ) = ∂φ

1 2

N11 − +θ+φ N11 − +θ+φ

1 2 1 2

N12 + −θ−φ N12 − −θ−φ

1 2 1 2

N21 − +θ−φ N21 + +θ−φ

1 2 1 2

N22 , −θ+φ N22 · −θ+φ

6a. Test na efekt ošetření. Chceme testovat hypotézu H0 : θ = 0 proti alternativě H1 : θ 6= 0. Víme, že LM test je založen na N11 N12 N21 N22 ∂L = 1 U= − 1 + 1 − 1 · ∂θ θ=0 + φ − φ − φ 2 2 2 2 +φ

Za platnosti H0 je N11 N21 takže



 1 ∼ Bi + φ, n1. , 2   1 ∼ Bi − φ, n2. , 2

N12 = n1. − N11 , N22 = n2. − N21 ,

   1 n1. 1 1 1 N11 + 1 N12 − 1 U= 1 + 1 + 1 2 +φ 2 −φ 2 −φ 2 +φ 2 −φ n2. , − 1 2 +φ  2    1 1 1 1 n1. + 1 +φ −φ var U = 1 2 2 2 +φ 2 −φ  2    1 1 1 1 n2. + 1 + 1 +φ −φ 2 2 2 −φ 2 +φ n
1
· = 1 + φ 2 2 −φ 

Veličina U i její rozptyl obsahují neznámý parametr φ. Ten za platnosti H0 odhadneme z věrohodnostní rovnice ∂L ∂φ = 0, tj. z N11 N12 N21 N22 − 1 + 1 − 1 = 0. +φ − φ − φ 2 2 2 +φ

1 2

16

Odtud dostaneme pro φ maximálně věrohodný odhad N11 + N22 − N12 − N21 φˆ = · 2n Dále máme 1 ˆ N11 + N22 +φ= , 2 n

1 ˆ N12 + N21 −φ = · 2 n

Testová statistika pro H0 je

U∗ =

N11 − N22 N12 − N21 − N11 + N22 N12 + N21 n v n u n u t N11 + N22 N12 + N21 n n

=p

2(N11 N21 − N12 N22 )

n(N11 + N22 )(N12 + N21 )

·


Pokud |U ∗ | ≥ u α2 , zamítáme H0 na hladině, která je asymptoticky rovna α. Analogicky se dají konstruovat i jednostranné testy. 6b. Test na efekt pořadí. Jde o test hypotézy H00 : φ = 0 proti alternativě H10 : φ 6= 0. Test se založí na veličině N11 ∂L N12 N21 N22 = 1 V = − 1 − 1 + 1 · ∂φ φ=0 + θ − θ + θ 2 2 2 2 −θ

Platí-li H00 , je

N11 N21

 1 + θ, n1. , ∼ Bi 2   1 ∼ Bi + θ, n2. , 2 

17

N12 = n1. − N11 , N22 = n2. − N21 .

Proto    1 1 1 1 N − N21 + + 11 1 1 1 1 2 +θ 2 −θ 2 +θ 2 −θ n1. n2. , − 1 + 1 2 −θ 2 −θ  2    1 1 1 1 var V = 1 +θ −θ + 1 n1. 2 2 2 +θ 2 −θ 2     1 1 1 1 + 1 +θ −θ + 1 n2. 2 2 2 +θ 2 −θ n
1
· = 1 2 +θ 2 −θ V =



Parametr θ odhadneme z věrohodnostní rovnice ∂L ∂θ = 0, což při φ = 0 dává N12 N21 N22 N11 − 1 + 1 − 1 = 0. 1 2 +θ 2 −θ 2 +θ 2 −θ Po vyřešení se pro θ dostane maximálně věrohodný odhad N11 + N21 − N12 − N22 · θˆ = 2n Proto

1 ˆ N11 + N21 , +θ = 2 n

1 ˆ N12 + N22 −θ = · 2 n

Testová statistika pro H00 je

V∗ =

N12 − N22 N11 − N21 − N11 + N21 N12 + N22 n n v u n u t N11 + N21 N12 + N22 n n

=p

2(N11 N22 − N12 N21 )

n(N11 + N21 )(N12 + N22 )

·


V případě |V ∗ | ≥ u α2 zamítáme H00 na hladině, která je asymptoticky rovna α. Analogicky lze konstruovat i jednostranné testy. 18

6c. Numerická ilustrace. Po běžeckých závodech dostalo 60 atletů nápoje A a B. Dá se očekávat, že po závodě budou atleti žízniví a že víc ocení první podaný nápoj tišící jejich žízeň. Nelze tedy vyloučit efekt pořadí. Výsledky průzkumu jsou v tab. 2. Tab. 2 Počet osob preferujících A 27 10 37

Nejdřív A Nejdřív B Celkem

Počet osob preferujících B 3 20 23

Celkem 30 30 60

Po dosazení vyjde 2(27 × 10 − 3 × 20) U∗ = p = 2.19, 60(27 + 20)(3 + 10) 2(27 × 20 − 3 × 10) V∗ = √ = 4.51. 60 × 37 × 23 V obou případech je překročena kritická hodnota u(0.025) = 1.96. Je tedy prokázán jak rozdíl v preferenci nápojů, tak efekt pořadí. Kdyby se aplikoval na data jen znaménkový test, hodnotilo by se jen to, že 37 atletů preferuje A a 23 atletů preferuje B. Podle vzorce (7.10) na str. 81 knihy Anděl (1998) by se vypočetla hodnota 2 × 37 − 60 √ = 1.81. 60 Absolutní hodnota z tohoto čísla nepřekračuje kritickou hodnotu 1.96, takže samotný znaménkový test by efekt ošetření neprokázal. 7. McNemarův test Nechť četnosti nij ve čtyřpolní kontingenční tabulce (viz tab. 3) mají multinomické rozdělení s pravděpodobnostmi pij uvedenými v tab. 4. 19

Tab. 3 n11 n21 n.1

Tab. 4

n12 n1. n22 n2. n.2 n

p11 p21 p.1

p12 p1. p22 p2. p.2 1

Hypotéza H00 : p1. = p.1 je ekvivalentní s hypotézou H000 : p12 = p21 . Provedeme reparametrizaci modelu. Položíme p12 = p + δ, p21 = p − δ a třídy (1,1) a (2,2) sdružíme v jedinou. Náhodný vektor (n 12 , n21 , n11 + n22 )0 má pak trinomické rozdělení s parametry (n; p + δ, p − δ, 1 − 2p). Hypotézy H00 i H000 jsou ekvivalentní s H0 : δ = 0. Věrohodnostní funkce je l(p, δ) =

n! (p + δ)n12 (p − δ)n21 (1 − 2p)n11 +n22 n12 ! n21 ! (n11 + n22 )!

a logaritmická věrohodnostní funkce je L(p, δ) = ln l(p, δ) = const. + n12 ln(p + δ) + n21 ln(p − δ) + (n11 + n22 ) ln(1 − 2p).

Odtud dostaneme n12 n21 , ∂L(p, δ) = − ∂δ p+δ p−δ n12 n21 2(n11 + n22 ) ∂L(p, δ) = + − · ∂p p+δ p−δ 1 − 2p K testu H0 se využije veličina S=

∂L(p, δ) n12 − n21 = · ∂δ δ=0 p

Její rozptyl je za platnosti H0 roven

1 [var n12 − 2cov(n12 , n21 ) + var n21 ] p2 2n 1 · = 2 [np(1 − p) + 2np2 + np(1 − p)] = p p

var S =

20

Alternativně bychom při výpočtu tohoto rozptylu mohli postupovat také tak, že bychom nejprve vypočetli n12 n21 ∂ 2 L(p, δ) =− − · 2 2 ∂δ (p + δ) (p − δ)2 Odtud bychom dostali Fisherovu míru informace o parametru δ −E

n(p + δ) n(p − δ) , ∂ 2 L(p, δ) = + 2 ∂δ (p + δ)2 (p − δ)2

což při δ = 0 dává rovněž hodnotu 2n/p. Parametr p odhadneme z věrohodnostní rovnice ∂L(p, δ)/∂p = 0, která za platnosti H0 zní n12 n21 2(n11 + n22 ) + − = 0. p p 1 − 2p Jejím řešením dostaneme maximálně věrohodný odhad pˆ parametru p ve tvaru n12 + n21 pˆ = · 2n √ Jako testovou statistiku nemůžeme použít rovnou S/ var S, protože obsahuje neznámý parametr p. Nahradíme-li ho maximálně věrohodným odhadem, dostaneme statistiku ,r n12 − n21 , 2n n12 − n21 =√ MN = pˆ pˆ n12 + n21 což je McNemarova statistika mající za platnosti H0 asymptoticky rozdělení N (0, 1). Poděkování. Práce byla vytvořena v rámci grantu GAČR 201/97/1176 a výzkumného záměru CEZ:J13/98:113200008. Literatura Anděl J. (1978): Matematická statistika. SNTL/ALFA, Praha. Anděl J. (1998): Statistické metody. Matfyzpress, Praha. (2. vyd.) Judge G. G., Hill R. C., Griffiths W. E., Lütkepohl H., Lee T.-Ch. (1988): Introduction to the Theory and Practice of Econometrics. Wiley, New York. (2. vyd.) Rayner J. C. W., Best D. J. (1997): How order affects the sign test. Biometrics 53, 1416–1421. 21


   !#"$ &%' ()#*"! +,- .% /102 .$3( 4#5 637 .$8 ( 9"!): ;=A@B>DCFEHG7EFLC,;&MNK:>LO5P QSRUTWVYXYZ\[]V5^`_Lacbedgf-hiagj7kljmaYnHbporqsagtWusfBvWwrxjryiagz\{Wn|xBh}xB~By}€fBvWwrxqs{W~By}u|n|qsc‚ƒ{jryiagz\{W„ nsy}f5…†ƒ†€‡]n‰ˆ-oro\xBŠ‹x-WŒŽ2x-x‘5aSqs{W~Bqs{Wu|’rŒ}wrxSŠ‹x-j7{eh}9Š‹x-jr{Wh}xe‘5dg’maj7xBzma‹jrx‘-bW’ry}f5 qs{“n|y}’rxBomaYn|y}{pa”‚ƒusxBag’magh ˆ-bexe‘5dg’5ˆorq|xB~B’rxBu|n|y}€fBvH•–agfn|xBq|ˆ J fns{Wq|vDŠ‹xBwrxBu2‘-—-usfˆ-n|{WŠ nsv“n|xHo\xBbej7’rŒmxBqs~dg’rxe‘v”fBxBŠ‹o7h}y}fage{˜j7yiagz]{“n|cusxB-‘7y}u|{Wne‡5™c‘-—-ush}{Wjrf5…corq|{Wbe{W’nsxe‘5ag’5—-€w Š‹x-j7{eh}…:‘5ˆ-orh —-‘5d J tW{cf:u|nsaYn|y}u|n|y}€f5ˆ‘5—7bW’magŠ‹’7veŠbW‘5—-šs{W’rŒ&q|y}bWy}faSq|{“nsy}’rxBoraYnsy}{‹jrxg„ €wmdgbWŒ?bW{ƒ‚ƒŠ‹vW’macomagWy}{W’5n|… J f5n|{W›sŒUŠrus{Wh}yœz—-nDwr’r{Wjo\xbedg€wˆ5nsh}vWe{W’ry?y}’rbWrh}Œ}’7{eŠ ’r{Wz\x:o\{eq|xBq€dgh}’rŒ}Š‹y=ag’nsy}j7yiagz]{“n|y}f5ˆ J agh}{‹h}bW{H‚ƒ{ƒ‚Dn|vWt‹o\xBbexBq|x‘5aYnltW{W’aomagWy}{W’5n|… beag€w5ˆ-W{W’5—-€wl‘{=‘-ˆ-šsš|Œ}Š‘kef5`‡ < h}y ‘Dwˆ-o]{Wqƒns{W’rbW{FaFz]x5j7ˆ5„‰ŠSagusu`y}’rjr{“7p’r{Wzˆ7h-orqsxBfdY„ bedg’`‡gžLdgh}{Ÿ‚ƒusxBHjry}u|f--nsxe‘5dg’5ˆxgnsdgbefˆpusxB-‘7y}u|{ƒ‚ƒŒ}WŒuœo\xBqsrš|{e’7Œ}Š!o7›s{Wjro\xBf-hiagj7…7tey n|vWwrx Š‹x-j7{eh}Ÿ‡Ÿ Žq€dgW{D‚ƒ{lq|xBbeš|Œ}›s{W’—7Š¡bW’rkW’rŒ}Š¢o7›s{Wjr’mdgš|f5ˆ7‘{Wjr{W’rv‹’ra:£2{WusfBxBzrrj7kƒ‚ƒx‘-y}“„ f5—-€wu|nsaYnsy}uƒnsy}€f—-€wjr’r{W€w9‘bedg›sŒ=¤e¥B¥B¦7‡ §]¨©ª,«”¬ ­®–¯\°&±²Y±-³´3±-µ¶µ·®¶²¸=³¹ƒ­9º!»c¼W±¼W±-½U¾?¿·´ÁÀ5±)À7Âr߯]Ä5¾œÅUÆgÇ!È]¾=±5´ ÈUƾ?É-¾?¿³±)À-½?ÊY¯rßÈ\²eË ¾?¿·´ ®|Ìm³ÈœÆ5®·Â]µ¶¾=¿¶´ ®]®`±5͟È]¾?ȟ´ ®·Æg͜Ŝ´ ®Ÿ½UÎ=³µ·±-½UÍœÏ ¨rÐ ÈUѱ5²”½U®–¯\°&±²®·ÍœÎ±-Ã`®–½UÈmÃ`¯\¾œÅUÆgÇÃÒ±-³eË Í]Óʐ±-Ô?¸?°?µ·®–Ʊ:³e±9¾?±5¸Ž³W²gÂ\µ·±À5ÜÏUՐ¸m¼W± ¨=Ö ¯\²¿·´ Æ5ÈÃÊYÈUƱ §7×`Ø]Ù °œÏ`µ·È±-Ü®·½UÈmÃ`Â\¾?ÈÚ]Û\Ü3Ý Øœ§ ¾?±-´3ÈUÆ5¾`ÅUÆgÇFÌ`ÃÊYȜÆ5± §7×]Þ]ß ²È3°`Ϝµ·ÈS¼W®·Ä:ÜŸÝ ß×?§-× ÈŸ³È]° ¯Í)Û §Ÿ¨¶§ Ú ¨·§-×]×Ÿß °`Ϝµ·ÈÊY±5àŸ®·³e²ÊYÈ\Ë ÃŸÂ]¾?È Ù]Þ Ú9Ü`Ú ß ½U®–¯\°&±²Y®¶ÍœÎṐ⠧7×rã » ¨œä ÅU³Í`Ï`²Æ5¸?͜ʐÈmÜ͜ϼW±Ô&È]¾?É-Í`¸Ž½ÜϜÕYՐ¿Ž¸)Ä-±5¾FÌ`Í`²±-ÊÓ ²ÃŸÈ]åY¿FÜ¿·Æ5±¾?±-Ä Ù]Ù æ ÃUÕe±7ÆgÇ$¾?±5´ ÈUƾœÅUÆgÇ ¨=Р吱7³‹Ã]±-µ¶ÍŸÓÔ&È]͜ʐȟ͜Ï)Ã#µ·Ó-Ñ5°ŽÉ3½U®–¯\°&±²¸á³e± ³e²YÂ\µ·±l¼W±-½U¾ŽÂ ÈÈ]¾?±-´3ÈUÆ5¾?É5¾?¿sÌUͼW±-Ç?È]ÄÀ-ܵ·ÂŸ½U¾œ¸U²¿œ¼W±¾œ¸U²Y¾=²ÊY߯]µ·Â3µ·Ó-Ñ°Ž¯3¯9¼W±-Ç?È]Ä:À7ÂmË ÃŸ¯]Ä5¾?È`³W²&¼W±‹À5¾ŽÂ]³È]°&±5¾=¯Ô?ÊYÎ?Ã]ÈU½U¾?¿·´ ®UÀ-½UÊg¯rÃ]È]²¾?¿·´ ®œÍ]È]´ Ô?µ·®·ÍŸ¯]Æ5±5´ ®sÌ7À-±W¼W´ Ó5¾Ž¯ÈUÑ5¾?¿¶´ ®sÌ µ·±-½UÜ®·¾?ÈmÜÅ`´ ®&¯¾?±-ʐßÈmÃ`Ŝ´ ®=¯¯m²±-ʐÈ`³e͜µ·±5ÊYÈ\²Y®·Æg͜Ŝ´çÈ]¾=±5´ ÈUƾ?É-¾?¿¶´è´¯\µ·ÅUÆgÇ®2Ã]±5µ·ÍœÅUÆgÇ ²±-Ԏ±-¾ ¨ é °œÏ개Ï`µ·È ´ È]Ä-¾?È µ·Ó5Ô&±ëÔ?åY±-½?ÆgǎÂ\À5±5² ÜÀ5¾?®·Íœ¸NÍ]ȟ´3Ô=µ¶®·ÍŸ¯ŸÆ¿s̘¼W±!¾œ¸U²Y¾?Ó!Ô&ÈU½Uʐȟ°?¾?É ¯\¾Ž¯\µ·Ï`À-Èm߯\²L³È]¸?Ü®–³eµ·ÈŸ³e²®r¼W±e¼W®·ÆgÇ ÃœÀ5¾?®·Íœ¸3³p´3¾=È]Ç=¯:ÆgÇ=¯]ÊY¯]͟²Y±5ÊY®·³e²®·ÍŸ¯]´ ®`¯샯\Í`²YÈ]ÊYÏ ¨\í ¯\Í]È ¼W±-½?±5¾$ÀÔ?ÊY®¶´Â]ʐ¾?¿–ÆgÇÀ-½UÊYÈ\¼WÎ$½?¯\²S´3ȟÇ?È]¸Ô&ȟ³µ¶ÈŸ¸?Ä5®¶²Sî=½?¯\¼W±À½U®–¯\°&±²ÈŸµ¶ÈŸà]®–Æg͜ŜÆgÇÔ&È\Ë Êg¯]½U±-¾ ¨ ­¯\²Y¯ïÀÔ?Êg¯\Ä-³ÍœÅUÆgÇðÈ]Êg½U®·¾=¯]Æ5¿L¼e³eȟ¸ê½UÈ`³W²Y¸?Ô?¾=Âñ½U¿·ÍœÏðÑ®·¾?¾?È`³W²Y®‹Ê±-à]®·È]¾=Â]µ¶¾=¿¶Ç?È ½U®–¯\°&±²YÈ]µ·È]à]®–ÆgÍ]Ó-Ç?ÈÊY±5à]®–³e²ÊY¸F̎À7¯\µ·È]Ä-±5¾?Ó-Ç?È)ÃʐÈUÆ5± §-ןÞ]× â § Ü ãs¨2Ð åY±-½U͜µ–Â]½?¯]¾=ÂÔ?ÊgÂ]Æ5±‹¼W± À-¯]µ¶ÈŸÄ5±-¾=¯$¾=¯ï¯\¾=¯]µ¶ÅœÀ-± ³eȟ¸?°&È]ÊY¸ð½U®–¯\°&±²®·ÍœÎFÌDÍ`²±5åY¿l°`Ϝµ·®c¾?±5°&È ¼e³È]¸ðÔ=¯]Æ5®¶±-¾Ÿ²WϼW±7½U¾?Ó Í]ȟ¾?͜ʐÓ5²¾?¿=°ŽÉ-Ä5¾?Ó½?®·¯]°Ž±5²È]µ·È]àŸ®·Æg͟ÓcԎȟÊY¯Ÿ½U¾œÏ ¨]ò µ·¯rܾ?¿·´Æ5¿¶µ·±5´èÔ?ÊgÂ]Æ5±‹°œÏ`µ·ÈÀW¼W®–³e²®¶²-Ì`À-½?¯ óôBõ‰ö5÷-
ûüŽý2þLÿ
 ­È]²Y¯]À5¾?¿·Í)Ô?Êg¯\Ä7³e͟Ó5Ç?È ½U®–¯\°&±²ÈŸµ¶ÈŸà]®–ÆgÍ]Ó-Ç?ÈÊY±5àŸ®·³e²ÊY¸ ÜÅU³eµ·±-½U͜Ïñ¯\¾=¯]µ¶ÅœÀ-Ïï½?¯\²À-¿·³ÍŸ¯]¾`ÅUÆgÇñÀ#½?®·¯]°Ž±5²È]µ·È]àŸ®·Æg͟Ó5Ç?È$ÊY±5àŸ®·³e²ÊY¸ ÈU½UÔ&ÈmÃ`¿–½?¯\¼W¿Ãñµ¶®¶Ë ²±-ÊY¯\²¸?åY± ¸?ߟ½UÉ5¾œÅœ´ ²ÃœÊYÀ5±-¾?¿¶´ È]Ç?µ·±-½U¾=É3Ô=ʐȟà]¾?È`³W²Y®·Æg͜ÅUÆgÇ$샯\Í`²YÈ]ÊYÎﯳe²åY±-½U¾?¿p½?È]°œÏ ½UÈ)ÜÀ-¾?®¶Íœ¸$͟È]´ Ô?µ·®¶Í`¯]Æ¿ ¨ ½?ȟ³e²¸?Ô?¾œÅUÆgÇ샯\Í`²YÈ]ÊYÎ#²Y±-½UÏ°œÏœµ¶È ²Y吱-°=¯Ô&ȟ³È]¸=½?® ²7Ì=Í`²±-ÊÓ À‹¾?®–ÆgÇ´¯m¼W¿?ܵ·®¶Ã3¾=¯½Uȟ°?¸½UÈÜÀ5¾?®·Íœ¸ Ô?ʐܾ?¿–ÆgÇ ÔŽÈ]²¿·Ä5¿&¯:ÀW¼W®–³W²Y® ²7̼e¯\Í3Í`²±-ʐӋ¸?Í`¯\À7¯m²±-µ¶± Èmܵ¶®· à œ¸m¼W¿˜Ê®·À5®·Í]Ȏ̜Ä5±³±9¸Ô=¯ŸÆ®·±5¾`²Y¯3Ô?ÊYÈ\¼W±-Ü¿&Ô&È\²Y¿¶Ä-±À5Ô&Î=³È]°&±5¾?Ó½U®–¯\°&±²Y±5´ ¨ Ð åY±-½=³W²g¯rÃ`¸È²YÈ]´Ì]¼e¯]Í]Ó?¯m¼W±‹¼e³È]¸$È#½U®·¯]°Ž±5²®–Æ¿–ÆgÇë³eÇ=ʐȟ´ ¯] Ä UÈmÃ`Â\¾œÏ]̜Ô&ȟ³ÍœÏŸ²Y¸m¼W± ½UÈ]²Y¯\À-¾?¿·Í#ÊY±5àŸ®¶ÈŸ¾=Â\µ·¾?¿·Ç?ȽU®·¯]°Ž±5²ÈŸµ¶ÈŸà]®–ÆgÍ]Ó5Ç=Èʐ±-à]®–³W²Yʐ¸ ¹ ȟ°?Ê ¨,§ » ¨ ­È\²g¯\À5¾=¿¶Íµ¶À-±ÊYÈ]À7½UÉË µ·® ² ½UÈñ¾?É-Í]ȟµ¶®·ÍŸ¯ïÑ5Ÿ³W²Y¿ ¨Hä Ô?ÊYܾ?¿SÀ¾?®–ÆgÇ!¼e³È]¸A¸?ß±-½U±-¾`Ï À7Â\͜µ–¯]½U¾?¿SÆgǎ¯\Êg¯\Í`²±-ʐ®–³W²Y®¶ÍœÏ Ô=¯ŸÆ®·±5¾`²Y¯ ¹}¼W±-½?¾?È]À-¾=¯]Ñ5¾?É#®–½U±-¾Ÿ²Y® ŽÍ]Èm߯]¾?Ó5Ç=ÈëʐÈU½U¾œÅœ´ Ñ¿–³eµ·±5´)»¯)¼W±-Ç?ÈïÈ]¾?±-´3ÈUÆ5¾?É5¾?¿ ¨ :ÊYÈ]´ É ²WϜÔ?¸ ½U®–¯\°&±²¸,̔À-ԎÎ=³È]°=¸ ´ ¯]¾?®¶ì ±-³e²Y¯]Æ5±)¯$ÊYȜ½?®¶¾?¾=Ó ¯\¾=¯]´ ¾?Ó5À-Ï!µ·À5±)ÈU½UßȜ½?® ² Ã]É-ÍðÔ?åY®À7Â]ÆgǜÏ`²¸N½U®–¯\°&±²Y¸ ¨‹Ö Ç=µ¶±7½U®·³ÍŸ¯ï²WϜÔ?¸ ½?®·¯]°Ž±5²¸¡³±ëÊYÈ]À5µ·®–Õe¸m¼W±$¾=É5Í]ȟµ¶®·Í ³Íœ¸UË Ô?®·¾FÌ&Ô?吱7½U±5ÃUՐ¿¶´ ®·¾?À5¸?µ·¿·¾Uˀ½?±5Ô&±5¾=½U±-¾`²¾?¿H½U®–¯\°&±²Y±-³  ¨ ²WϜÔ?¸FÌ&®¶¾=À5¸?µ·¿¶¾?Ës¾?ȟ¾=½U±-Ԏ±-¾=½U±5¾`²Y¾?¿ ½U®–¯\°&±²Y±-³  ¨ ²WϜÔ?¸¯³±5͜¸?¾Ž½?Â\ÊY¾?¿œ­º ¨rä ʐ±-à]®–³W²Yʐ¸c¼e³È]¸²YÓ5Äc³eµ·±-½?ÈmßÂ\¾=®\¾?±5´ ÈUƾ=¿œ³”Ô&È\Ë ÊY¸=Õe±-¾?È]¸à]µ·¸?Í ]À5ÈmßÈ]¸ ²YÈ]µ·±5Êg¯\¾=Æ5¿D¹ Ð  » ¨ ­®–¯\°&±²Y±-³  ¨ ²WÏ`Ô=¸³±:À5Ô?Êg¯rÜ®·½Uµ–¯Ô?ʐÈ]¼W±5ܸm¼W± ýUɲg³e͟Ó5´ Ñ®&´ µ·¯Ÿ½U®–³W²YÃ]Ó5´èßÉ5͜¸)¯‹¼W±¾`¸?²¾?Ó¼W±W¼µ·Ó-Ñ5® ²l®¶¾=À5¸?µ·¿¶¾=±5´̜À-¯m²Y¿¶´Æ5ȽU®–¯\°&±²±7³  ¨ ²WÏ`Ô=¸ ¼W±Ô&È]ÊY¸=ÆgÇ?ȟ¸áÆgÇ=¯]ÊY¯]͟²Y±5ÊY®·³e²®–ÆgÍ]ȟ¸$Ô?ÊYȳe²Y¯]ÊYՐ¿DÃ]É5͟ÈmÃ]Ó²åY¿·½UÏ ¨ º$±-Ægǎ¯\¾?®–³e´¸=³ ÜÀ5¾?®·Íœ¸#ȟ°ŽÈŸ¸ ²WϜÔ&ÎÈ]¾?±-´3ÈUÆ5¾?É5¾?¿œ¼W±Ô&ÈU½?³e²Y¯m²Y¾?ÉÈU½Uµ·®·Õ¾œÅ U¸#²WϜÔ?¸ l³±l¼W±-½U¾ŽÂÇ=µ·¯rܾ?É È®¶´¸?¾?®¶²¾?ÉÀ-Ô?ÊYȟ³e²åY±-½U͟Èm߯\¾=È]¸ë³±5µ·±5Í`²®·Ãœ¾?¿p½U±-³e²ÊY¸?Í`Æ®H°?¸?¾=É5ÍëÔ?ÊYÈU½U¸?͜¸m¼W¿–Æ¿–ÆgÇñ®¶¾?À-¸UË µ·¿¶¾FÌ=²WϜÔ L¼W±Ç?±²Y±5ÊYÈ]àŸ±5¾?¾?¿”³e͜¸?Ô?®·¾?ȟ¸Ô&È]ÊY¸=ÆgÇ ¹ƒÑ-¯]³e²È)³ÔŽÈ]¼W±5¾?ȟ¸$³‹È]°&±5À-® ²YÈ]¸Ž»Ì=Í`²±-ʐÓ

¼e³È]¸ðÜÅU³µ¶±7½UÍ]±-´ ¼e¯]Í ³e¾=¿¶Ä-±5¾?Ó³e±-͜ʐ±7Ʊ)®·¾?À5¸=µ¶¿·¾œ¸ Ô&ÈáÔ&ÈU½?Â\¾=¿làŸµ¶¸=Í ]À-Ï]̔²Y¯]Íñ³¾?¿·Ä5±-¾?¿ î=Ñ5®¶¾?¾=ȟ³e²®F®·¾?À5¸=µ¶¿·¾œ¸ñ¹â Ú ã » ¨ ä ½UÊY¸?Ç?Ó#Ñ5Â]³e²®½UÈ\²g¯\À5¾=¿¶Íœ¸¼W±)À7¯\À5¾Ž¯\´ ±5¾=Â]¾=¯#²±-ÊY¯]Ô?®¶±!,͜ÊYÈ]´ ÉԎÎ=Ã]ÈU½U¾?¿²±5Êg¯\Ô=®¶± ¾=¯Ÿ³¯]À5±5¾=Ó3Ô&ÈëÀ7Â]ÆgǜÏ`²¸ïÈ]¾?±-´3ÈUÆ5¾?É5¾?¿µ¶À-±)¸?Ã]Ó7³W²´
¯ "œ®·´Â\µ·¾?É Ù Ô&ȟ³µ¶±7½U¾?¿–ÆgÇñ³Íœµ·¯Ÿ½U±5° ²±-ÊY¯]Ô?®·± $¨ # ±5Ç=Ñ5¿³e²YÂ]½?®·¯ȟ¾?±5´ ÈUƾ?É-¾?¿p´ È]Ç=È]¸ °œÅ`²µ¶Ó7ѱ5¾Ž¯$Ԏȟ¸?À5±)½?®¶±5²È]¸,ÌF²É-Ä-Ր¿Ô=¯]Í ÊYÎ?À5¾œÅœ´ ®L½?ÂrÜÍ`¯\´ ®˜²Y¯]°?µ·±²-Ì&²YÀ5à ¨ Ô&±5ÊYÈ]ÊgÂ\µ·¾?¿–ÆgÇë¯\¾`²®–½U®–¯\°&±²Y®¶Í ¹ Ð é ­9»̘®¶¾=À5¸?µ·¿¶¾œ¸!Ñ5®=¼W±5Ë ¼W®–ÆgÇ$Í]È]´°?®·¾=¯]Æ5± ¨ % "U®–³W²Y¸m¼W¿”½?Ã]ÉÇ?µ–¯rܾ?¿,³Í`¸=Ô?®¶¾œÏ Ð é &­ Ž½U±-ʐ®·ÃŸÂ\²WÏ ³e¸=µ ì ȟ¾`Ϝµ·´ ȜÑ5ÈmÜ®¶¾œÏ ¯3°?®·à]¸=¯]¾?®·½?Ï ¨  Ç?µ·¯rܾ?¿·´ Ô=ʐȟ°?µ¶Ó-´Î?´ À5Ô&Î=³È]°&±5¾œÅœ´ ½U®–¯\°&±²Y±5´ Ô=¯m²Y吿9¹ Ü®·À ²åY±²¿lÑ5Ÿ³W²½UÈ]²Y¯]ÀË ¾?¿·Íœ¸Ž»Í]È]´ Ô?µ·®·ÍŸ¯]Æ5±ÈUѾ=¿D¹ƒÊ±5²®·¾?È]Ԏ¯m²®·±7»¯µ¶±7½UÜ®¶¾?ÈmßÓ3¹ƒ¾?±ì ÊYÈ]Ԏ¯m²®·±7»̜¾?±5¸?ÊYÈ]Ԏ¯m²®·±:¯½U®¶Ë ¯\°&±²Y®·Æg͟Ó͟È]´¯ (¨ ' ÜŜÃ]È]¼W±5´è¾?±-´3ÈUÆ5®˜´Î?Ä-±9³È]¸?Ü®–³e±5²²g¯\Í]Ó9ǜϜԎ±-Êe²Y±5¾?À-±]̜®·³YÆgÇ?±-´3®–Æg͟ ÆgÇ?ȟʐȟ°=¯³ÊY½=Ʊ)¹  '*lò »B̎®·³YÆgÇ?±5´ ®–Æg͟ÂÆgÇ?È]ÊYÈ]°=¯3½Uȟµ¶¾?¿–ÆgÇÍ]È]¾ŽÑ±²Y®¶¾ñ)¹  *lò +­ »c¯ ½?¯]µ·Õ¿ È]¾=±5´ ÈUƾ?É-¾?¿|Ì=͟²Y±5Êg³±´ È]Ç?ȟ¸#Ô=ʐÈ]¼W±5Ü® ²‹Ô?åY±-½À7Â]ÆgǜÏ`²±5´ ½?®·¯]°Ž±5²¸$®FÔ&È ¾?É5´ ¨ , ±5²®¶Ë ¾?ȟÔ=¯m²Y®¶±c¼W±͜µ–¯]³® ŽÍ]ÈmßÂ]¾=¯3½UÈ ²åY¿,¸=³Ô&È]ågÂ]½?¯]¾`ÅUÆgÇ͟¯\²±5àŸÈ]ÊY®¶¿œ¼e¯]Í]È Ô?ÊYȟ³e²YÂ$¹ƒ¾?±5Ô?ÊYÈ]µ·®¶ì ±Ë Êg¯m²®·Ãœ¾?¿‰»p¯Ô?ʐȟµ¶®¶ì ±5Êg¯m²Y®¶Ãœ¾?¿ŽÊ±5²®·¾?È]Ԏ¯m²®·±:¯²±-ʐ´ ®·¾=Â\µ·¾?¿2³W²g¯]½U®·¸?´ °&±5À-Ô?ʐÈ`³W²Y吱7½U¾?ÉÈ]Ç?ÊYÈ\Ë Ä5¸\¼W¿·Æ5¿&Ԏ¯]Æ®·±5¾`²g¯³µ¶±-ԎÈ]²È]¸ ¨ - °2½Uȟ°?¾?ɼW±¾?±5ì ʐȟÔ=¯m²Y®¶±͜µ·¯Ÿ³e.® =Í]ÈmÃ`Â\¾=¯l¼e¯]Í]ÈÔ?ʐÈ]²±-®¶¾œ¸?ÊY®¶± ¯ ½U߯ ³e²¸?Ô=¾?Éʐ±-¾=Â\µ·¾?¿˜®·¾=³(¸ ŽÆ®·±5¾ŽÆ±)¹ ÊYÈ]À-µ¶®–Ր±5¾?Ó9ԎÈU½Uµ·±Ç?µ–¯]½U®·¾œÏ)͜ʐ±7¯m²Y®¶¾?®·¾œ¸#Ã#͜ʐÜ®‰» ¨ Рȟ³µ·±-½U¾?¿ŽÑ5Â]³e²½UÈ]²Y¯]À5¾?¿·Íœ¸¼W±¸?Êgѱ5¾ŽÂÔ?ÊYÈÀ-¯\À-¾=¯\´ ±-¾=Â\¾?¿=¾=Â\µ·±5À-Î)Ô?åY®\¼W±-½?¾?È\²Yµ¶®·ÃœÅœÆgÇ ÃœÏUÕe±5²åY±5¾?¿–ÆgÇÔ=¯ŸÆ®·±5¾`²Y¯ /¨  Ï`²È9î=½?¯\¼W±¾?±e¼e³eȟ¸°&È]ǜ¸?Ä-±5µœÃ½?¯m²g¯\°=Â]À5®œÔ?Êg¯\Í`²®–Æg͜Ï:ͽU®·³Ô&È\Ë À5®–Æ®‹¹ƒ¾?±W¼e³È]¸áÃ`͜µ–Â]½?Â]¾œÏ½UÈ#ԎÈUÑ5¿ ²g¯]ѱ3À5Ô=ÊY¯rÜ®–½Uµ·¯)À½UÎ?ßÈU½U¸!¾?±7½Uȟ³e²Y¯\²±7Ѿ?ÓÔ?ÊY¯ŸÆÈmܾ?¿ ͟¯]Ô=¯]Æ5® ²WÏ?» ¨ ­È³e²Y¯\²®–³W²Y®·Æg͜ÅUÆgÇ$´ Ȝ½?±5µ·Î!Ô?ÊYÈ\²YÈ ¾?±-µ¶À-±À-¯ŸÑµ·±5¾?®¶²?¯m¼W±È³e²¸?Ô=¾?®DÍ]È]´3Ë Ô&±5¾?À7¯]Ʊ½U®·¯]°Ž±5²¸FÌ&Í`²±-ʐżW±ÜŜÀ5¾=¯]´ ¾`Ŝ´ ʐ®·À5®·Í]ÈmÜŜ´ 샯]͟²YÈ]ÊY±5´ ³Sß±5µ·Í`Ŝ´ Ô?Êg¯\Í`²®–ÆBË ÍœÅœ´ ½UÈ`³¯]Ç?±5´ 1¨ 0 ¯]Ô?å ¨ À-¯\Ç=ʐ¾œ¸U²Y¿HԎ±-ʐ®·ÈU½U®·Æg͜ÅUÆgÇï´3É-吱-¾?¿pÇ?µ–¯]½?®¶¾œÏëàŸµ¶ÏœÍ]ÈmÃ`¯\¾?Ó-Ç?È Ç=±Ë ´ È]àŸµ¶ÈŸ°?®¶¾œ¸F̘À ¾?¿¶Ä µ¶À-±Ȝ½?Ç=¯]½UÈmÃ`¯m²Í]ȟ¾`²ÊYÈ]µ·¸áàŸµ¶ÏœÍ]Ó-´ ®¶± Ã!Ô&ȟ³µ·±-½U¾?¿–ÆgÇñ²WÅU½U¾?±7ÆgÇFÌF°œÏ ¾?±-ԎÈUÆgǜϜ°?¾?É:ÜÅ`Êg¯\À-¾?É:À5Ô?åY±-³¾?®·µ¶È3ÜÅU³eµ·±-½UÍœÏ ¯]¾=¯\µ·ÅœÀ5Ï ¨ ' ²Y¸=½UÈm߯]¾œÅ ³eȟ¸?°&È]ÊSȟ°=³¯]ǜ¸m¼W±Æ±-µ¶ÍŸ±5´ Û § Ý Ø Ô=¯]Æ5®¶±-¾`²ÎF̎À¾?®–ÆgÇ?ĸ$¾=¯]Ô?ʐÈ`³W²YÓÃ]É5²eË Õ®¶¾œÏ!¹sÚ Þ`Ø\ß Ìœ²|¼ ¨=× Ú ¨ ß)æ »l°œÏ`µ˜Ô=吮FÀ7Â]ÆgǜÏ`²¸ÀW¼W®–ÕW²YÉ5¾$­92 º  ¨ ²WϜÔ?¸FÌ=¸Û Þ ¹ §]¨ Ú æ »c­º  ¨ ²WϜÔ?¸,Ì\¸ § ܹƒÝ ¨ Ùæ »H³±5͜¸?¾Ž½?Â\ÊY¾?¿=­9º ¯:¸ §rØm× ¹ ÙU¨ Þæ »  Ð ¨\ä Ʊ-µ¶È`³W²gÂm²Y¾?¿¶´ ´ ÉË åY¿ ²YÍ`¸)²Ã]ȟ吿  ¨ ²WÏœÔ ß=¨ ßæ ±-Ã`®–½UÈmÃ`¯\¾œÅUÆgÇÔ?åY¿·Ô=¯]½UÎ)­9º Ì  ¨ ²WÏœÔ × Ú ¨¶§æ ¯³±5͜¸?¾Ž½?Â\ÊY¾?¿ ½U®–¯\°&±²Y±-³ §Ÿ¨ Û æ ¹â §7×mã » ¨ í ±5µ·®¶ÍŸÈ]Ä ³e±Ãï½?¯\¾?Ó-´ Ô?åY¿·Ô=¯]½Uɾ=±W¼W±-½?¾=ÂÈë³eÔ&±-Æ5®·¯]µ¶®·À5ÈmÃ`¯\¾?ȟ¸ëÈ]Êg½U®·¾=¯]Æ5®|̜¼e³È]¸ñÃá¾?¿ ¾?É-͟²Y±5ÊYÓ3³Ô&±-Æ.® ŽÆg͟ÓÔ&È]Ô?¸?µ–¯]Ñ5¾?¿H³e͜¸?Ô=®¶¾œÏ ¹}¼e¯]Í]È#´3µ–¯]½?®·³e²Ãœ¿HÑ®H³®¶µ·¾?É3ʐ®·À5®·Í]ÈmÜ¿Ž¼W±-½U®·¾=Æ®‰» À-¯Ÿ³W²YÈ]¸?Ô&±5¾œÏ#´3Ó-¾?ɾ=±5Ä°œÏȜ½?ԎÈmÜ¿–½?¯\µ·ÈƱ5µ·ÈŸ³e²YÂ\²¾?¿·´ Ԏȟ´3É-ʐÎ=´ ¨Žä ½UΎ³eµ·±-½U͜¸²YÈ]Ç?È ¼W±S²g¯\͟Ó½UÈ]²Yѱ-¾)Ô&ȜÑ5±²lµ¶Ó7ѱ5¾œÅUÆgÇ)½U®–¯\°&±²Y®¶Íœ3Î  ¨ ²WϜÔ?¸ ¨  ½?®·¯]°Ž±5²4¸  ¨ ²WϜÔ?¸ µ¶À-±À5åY±W¼W´ É ½?¯]¾`ųÈ]¸?°&È]ʽ?È)À5¾=¯ŸÑ¾?Ó´ ¿¶ÊYÏ#Ô&Èm߯]Ä5ÈmÃ`¯m²cÀÇ?µ·±-½U®–³ÍŸ¯ À5͟È]¸?´¯]¾`ÅUÆgÇÀ5¾Ž¯\͜Î$À-¯¾ŽÂmË Ç?ÈU½U¾œÅ)ÜŜ°ŽÉ-ÊSÀÕe®·ÊgÕe¿˜Ô&È]Ô?¸=µ·¯ŸÆ±½U®–¯\°&±²®·ÍœÎ ¨ ¸  ¨ ²WϜÔ?¸#°`Ϝµ˜Ô?ÊYÈÆ5±5µ·Å)Ô?Êg¯\Ä7³e͜Šʐ±-à]®–³W²YÊÔ=ʐÈmß±-½U±-¾ , ȟÀ5°&È]ÊlÍ]È]´ Ô?µ·®·ÍŸ¯]Æ5¿Ž¸½U®–¯\°&±²Y5 ÃNâ §7ßr〨 ­9Â\µ·± ³± È]´ ±-À5¿·´3± ¾=¯ë¾?±e¼WʐȟÀ-³YÂ\Ç?µ·±W¼eՐ¿³Íœ¸?Ô?®·¾`¸ Ë9½U®–¯\°&±²Y±-&³  ¨ ²WÏ`Ô=¸¡¹|Ú Þ`Ømß ÈŸ³È]°,Ì5À²È]Ç=È § Û]Ü]܋´¸?Ä5ÎFÌ7²|¼ ¨ Ü ß?¨iØSæ »
¨ ' ȟ¸=³W²Y吱7½U¿·´3±l³e±Ô?åY±-½U±-ÜՐ¿·´ ¾Ž¯³e²¸=½U®·¸?´ ¾?±e¼“Ë Ñ5¯Ÿ³W²YÉW¼eՐ¿FÍ]ȟ´ Ô?µ¶®·ÍŸ¯ŸÆ±ŸÌ=½U®–¯\°&±²®–ÆgÍ]ÓÊY±²Y®¶¾=È]Ô=¯\²®·±]Ì?Ô?ÊYȟ³e²åY±-½?¾?®·Æ²Ãœ¿·´ ½Uȟ°`Ï#ÈU½À-Â]ÆgǜÏ`²¸

¯\°=³ ¨ ʐ±-µ ¨ ±²Y®¶¾?ȟÔ=¯m²Y®¶± Ú ß Ü ×=¨ Ú æ 0 ±ì ÊYÈ]Ԏ¯m²®·± § ÚmÜ Ü ¨ Û æ 0 ±5¸=ʐȟÔ=¯m²Y®¶± §-Þ Ý ß=¨ Û æ ½U®¶±5²Y¯ §7×?§7Ù ß]ß=¨ ßæ Ðé ­ Þ Û Þ Ú ×=¨¶§æ “¾?À5¸?µ·®·¾ § Ú § Ü ¨Ú æ ­ 6 ®¶¾?À-¸?µ·¿¶¾ Ú Ý ¨¶§æ Ðé 7 , ÈU½U®¶¾=¾= ¯\¾=¯]´3¾=Ó5À-¯ × Û]Ý Û §Ÿ¨ ×æ Ð ÈUѲWÏ)Í]ȟ´3Ô=µ¶®·ÍŸ¯ŸÆ¿˜¯²WÏ`Ôµ·Ó-Ñ5°`Ï ¸½?®·¯]°Ž±5²®·Í`Î ¨ ²WϜÔ?¸ ,

ü

8:9 ;1<= 9



­9º ½UÈ3ÜÀ5¾?®·Íœ¸#Ô=ʐܾ?¿–ÆgÇ ÊY±²Y®¶¾?ȟÔ=¯m²Y®·Æg͜ÅUÆgÇ)ȟ°U²¿·Ä5¿H¹ ͜µ–¯]³® ŽÍ]Èm߯]¾œÅœÆgǽUÈ3Í`²±-ʐÓ-Í]È]µ·®2À5± ²åY¿FÍ`¯m²±-à]ȟʐ®·¿–» ¨0 ¯ À7Â\͜µ·¯Ÿ½UɽUÈ\²g¯\À-¾?¿¶Íœ¸µ·À5±²Y¸U²È)½Uȟ°?¸$³W²g¯\¾?ÈmÜ®¶²SԎȟ¸?À5±³SÔ?吱7³e¾=ȟ³e²¿ ¾=¯ ÊYÈ]ÍœÏ ¨ŽÐ ÊYÈ]´ É5¾?¾=Ó:Ægǎ¯\Êg¯\Í`²±-ʐ®·À5¸m¼W¿–Æ¿˜µ·Ó-Ñ5°?¸$°?¸=½?È]¸Ã]±³Ç?ÈU½Uɳ‹µ·®¶²±5Êg¯m²Y¸?ÊYÈ]¸ ¹eâ § Ú ã » ¸?Ã`¯\Ä5ÈmÃ`Â\¾œÏÔ?ÊYÈ)³W²g¯rà Ô&ÈÀ-ŸÆgÇ`Ï`²Y¸¾=±5´ ÈUÆ®¹ƒÔ?ÊYÃ`¾=¿,¾=¯Ÿ³¯]À5±5¾ŽÂµ·Ó-Ñ5°=¯Ÿ»c³S²¿·´Ì=Ä5±ԎȟÀË ½UÉe¼W®\¼W±´ ȟÄ5¾?ȽUÈÀ-Ô?Êg¯]ÆÈmÃ`Â\¾?¿UÀ7¯\Ç?ÊY¾?ȟ¸U²p®¶¾?ì È]ÊY´ ¯ŸÆ±‹À½=¯\µ–Õe¿–ÆgÇÑ5¯]³ÈmÜÅUÆgÇȟ͟¯\´ Ä-®¶ÍœÎ ¨  ¯\° ¨H§ ¸=½?ÂrÃ`Â?Ì2¸ñÍ]ȟµ¶®·ÍŸ¯#Ô=¯]Æ5®¶±-¾`²Îñ³e± È]°?¼W±5Ü®¶µ·ÏëÔ&È\²Y¿¶Ä-±]ÌF¸ïÍ]ȟµ¶®·ÍŸ¯#°œÏ`µ–¯¾œ¸U²¾=¼W®·¾= µ·Ó-Ñ°Ž¯ ¾?±5Äï½U®·±²Y¯¡¹‰²Y¯]°?µ·±²WÏN¯ ®·¾?À5¸?µ·¿·¾¡³¯]´ ȟ³e²Y¯m²Y¾?É]ÌÍ]ȟ´°?®·¾=¯]Æ5±7» ¯ð¸NÍ]È]µ·®·ÍŸ¯ñ°œÏœµ·¯ À5¾ŽÂ\´¯Ô&È]À-® ²Y®¶Ãœ¾?¿&ʐÈU½U®·¾?¾=¯\¾=¯]´ ¾?Ó5À7¯ =¨ ' È]¸=Ñ-¯]³¾`Å3ÜÅU³e͜Ï`²ÊY±²Y®¶¾?ȟÔ=¯m²Y®¶±¯¾?±5ì ʐȟÔ=¯m²Y®¶± °œÏœµLÀ7¯\À-¾=¯\´ ±5¾ŽÂ\¾ë¸ ß Ý Ô=¯]Æ5®¶±-¾Ÿ²YÎF̘Ô?åY®·Ñ5±5´ Ä3¸!Ü § À3¾?®·ÆgÇᰜÏ`µ–¯¼e¯\Í]È#Ô?ÊYÃ`¾=¿HÀW¼W®–ÕW²YÉ5¾=¯ ÊY±²®·¾?ȟÔ=¯m²Y®¶±
¨ * ±-µ¶È`³W²gÂm²Y¾?É,¼W±cÔ?ÊYÈ9ÜՐ±-ÆgÇ=¾`Ï9²WϜԜϽU®–¯\°&±²Y¸¸=½=ÂrßÂ\¾Ã`ÅU³ÍœÏŸ²DÊY±²®·¾?ȟÔ=¯m²Y®¶± ¸ §]§Ÿ¨ Ý æ ¯ ¾?±ì ÊYÈ]Ԏ¯m²®·±¸ ß?¨ Ü æ Ô=¯]Æ5®¶±-¾Ÿ²YÎ ¹eâ §-×mã » ¨ # Ó7Ñ°=¯¯]͟²Y¸=Â\µ·¾?¿·Ç?È)³e²Y¯rܸԎȟ¸?À5± ½U®·±²YÈ]¸AԎÈ`³W²g¯]Ñ5¸m¼W±$Ã]±ÜŸÝ ¨ Ú æ Ô?吿·Ô=¯Ÿ½UÎFÌpÆȟÄ3¼W±!³¯]´ È]À5åY±W¼W´ Éà ½UΎ³eµ·±-½U͜¸AÜŜÃ]È\¼W± ¾?±-´3ÈUÆ5®Ô&Ȝ½=³W²g¯m²¾=É ´ Ó5¾?É ¾?±5Ä)Ãï²g¯\°?¸?µ–Ʊ ¸?Ã]±7½U±5¾œÅá³e²Y¯rÃïÔ?åY®À7Â]ÆgǜÏ`²¸ ¨ ­9¯m²g¯$°œÏœµ·¯ À5Ô=ÊY¯ŸÆÈmßÂ]¾=¯³e²Y¯\²®–³W²Y®·Æg͜Ŝ´ Ô?ÊYÈ]àŸÊY¯]´ ±5´ 'UÐ '' â § Û ãs¨ Ð ÊYÈ3À-Â\͜µ–¯]½U¾=¿F¯\¾=¯]µ¶ÅœÀ5¸#°œÏ`µ·Ï ÊY±-Â]µ¶¾=ÉͽU®·³Ô&È]À5®–Æ®˜¾ŽÂ]³µ¶±7½U¸m¼W¿–Æ¿FÔ?ÊYÈ]´ É-¾?¾?Ó  ԎȟÇ?µ·¯rÜ¿p¹ /§ ? ´¸=Ä]Ì=Ú ? Ä-±5¾=¯`» Ð -9+ò #  > @   Ã]É5Í Ô?吮˜À7Â]ÆgǜÏ`²¸­º ä % + AcB º C °ŽÈU½UÏ`ˀ´ ¯Ÿ³³c®·¾=½UD± " é,  ʐÈU½U®·¾?¾= ¯\¾Ž¯\´ ¾?Ó5À7¯#¹|Ý ? ¾?±-à ¨ Ì /§ ? Ô&È]À ¨ »Ì ½UÈ]°=¯ ½UÈ ¸=½=Â\µ·ÈŸ³e²®p¹ ÊY±²Y®¶¾=È]Ô=¯\²®·±]Ì?¾?±5ì ʐȟÔ=¯m²Y®¶±ŸÌU¾?±5¸=ʐȟÔ=¯m²Y®¶±r» ,% Ì 0E%F Ì 0E%   ,% Ì  0E%F Ì  0E%  Ȝ½?ԎÈmÜ¿–½?¯m¼W¿–Æ¿˜®·¾=½U®·ÍŸÂ\²È]ÊYϸ=½?Â]µ¶È`³W²Y® ¹ƒÝ ? Æ5±5¾?À-È]ÊYÈmßÂ]¾?È=Ì /§ ? Ô&È]À5ȟʐÈmÃ`Â\¾=¯:¸Ž½?Â\µ·ÈŸ³e²g»  ,%0E%:F  ®¶¾=½?®¶Í`Âm²ÈŸÊ-̜À7½?¯3ʐ±5²®·¾?È]Ô=¯\²®·±:Ô?吱7½?ÆgÇ=Â]À5¿˜¾?±5ì ʐȟÔ=¯m²Y®¶® ¹ƒÝ ? ¾=±]Ì /§ ? ¯]¾?È`»â ¸È`³eȟ°³cȟ°ŽÉ-´¯²WϜԜÏ)͟È]´ Ô?µ·®¶Í`¯]Æ¿ ã ®¶¾=½?®¶Í`Âm²ÈŸÊÏ ²Y±5Êg¯\Ô?®·±  Ð é ­Ì=®¶¾?À-¸?µ·¿¶¾ ¹ƒÝ ? ¾?±]Ì G§ ? ¯\¾?Ȝ» %:,Ð Ì %, C Ç`ϜÔ&±5ʐ²±-¾?À5±:Ô?åY®˜À-ŸÆgÇ`Ï`²Y¸­9º ¹ƒÝ ? ¾=±]Ì G§ ? ¯\¾?Ȝ» ¨ # é @

Ú ¨IHKJ 9 JML)NOJML)P RQTS+ JF«,¬U Рȟ³e²¸=Ô`ÏêÔ?ÊYÈð¯\¾Ž¯\µ·Å`À-¸ Ô?åY±5Ä-¿¶Ã`Â\¾?¿9³e±ïÀ-¯]°`ŜÃ`Âñ´3¾=È]Ç?È ´3ȟ¾?È]àŸÊY¯
=¿V!Í ½U¾?±7³¼W®·Ä ͜µ·¯Ÿ³e®–Æg͜Ŝ´ Ô=¯\²åY¿â § Ý ã Ì9â ßmã ¯ â §]§ã€¨  ϜÔ?®–ÆgÍ`Ŝ´ ʐÏU³±5´ ½?¯m²#ԎȟÔ?®·³¸m¼W¿–Æ¿–ÆgÇ¡½Uȟ°`ÏA½UÈ ¸=½?Â]µ¶È`³W²Y¿|ÌHÍ`²Y±5ÊYÓÆgÇ=¯]ÊY¯]Í`²±5ÊY®·À5¸m¼W¿lÔ?ÊYÎ?°ŽÉ-ÇNÆgÇ?È]ÊYÈ]°œÏ]Ìc¹‰²YÀ5à ¨ ½Uȟ°`Ï ½UÈﳐ±5µ·Ç=Â]¾?¿–»¼W±ŸÌpÄ5± ¼e³È]¸ë¹ƒÑ-¯]³e²È³®¶µ·¾?Ér»HƱ-¾?À5ȟʐÈmÃ`Â\¾=¯ ¨rí ±‹²YÈ]´¸ ²g¯\Í3®Ž³p½=¯m²WÏ ½U®·¯]°Ž±5²ÈŸµ¶ÈŸà]®–ÆgÍ]Ó5Ç=È9ÊY±5àŸ®·³e²ÊY¸FÌ Ô?ÊYÈ\²YÈ]Ä5±ԎÈ]²¿·Ä5±3¾=¯]³e²YÂrÃ`¯m¼W¿U¼W±-¾!¸!¾=É5Í`²±-ʐÅUÆgÇë½U®–¯\°&±²Y®¶ÍœÎ ¨,Ö ±3³W²g¯m²®–³e²®–ÆgÍ]Ó5Ç=È)ԎȟÇ?µ·±-½U¸ ¼W±ïÃ`À-¾?®·Íêȟ°U²¿·Ä5¿ÆgÇ=Â]Ô=Â\¾ñ¼e¯]Í]È ¸=½?Â\µ·ÈŸ³e²¯ðÔ?åY¿¶Ô=¯Ÿ½UÏA°Ž±-Àá´¯]¾?® ì ±7³W²g¯]Æ5±!Í]ȟ´ Ô?µ¶®·ÍŸ¯ŸÆ¿ ¼e³È]¸ñƱ5¾=À5È]ÊYÈmßÂ]¾œÏ °?¸ áî?´ ʐ²¿·´ Ô=¯ŸÆ®·±5¾`²Y¯á¹ À5±-´ 吱-µ¶¿D²YÃ]È]åY¿H¯]³®pÚ ×$æ ½U®–¯\°&±²®·ÍœT Î  ¨ ²WϜÔ?¸ïÃ!³eȟ¸?°&È]ÊY¸Ž»¾?±5°&ȸ?Í]ȟ¾=ѱ-¾?¿¶´ ³eµ·±-½UÈmÃ`Â\¾?¿‹¹ƒÀ-Â\åY¿ §-ן×]Þ » M¨  Í`¯\Ä7½UÓ5Ç?ÈÔ=¯ŸÆ®·±5¾`²Y¯ ²±7½UÏëÀ-¾=Â\´ ±3°?¸ ï½UÈ]°?¸ï½Uȸ=½?Â\µ·ÈŸ³e²®D¾?±-°ŽÈ½Uȟ°?¸ï½?È#¸?͟È]¾=Ñ5±5¾?¿D³µ¶±7½UÈmßÂ]¾?¿l¹|Ñ5¯Ÿ³eÈm܊Ʊ-¾?À5ȟÊg»¯¾Ž¯rÃ`¿–ÆS´Â]´3±9Í)½U®–³eÔ&È]À-®·Æ5®2®¶¾Uì ȟʐ´¯ŸÆ®sÌ`Í`²Y±5ÊYÅ Ñ-¯]³ÈmÜÅî=½=¯m¼°œÏœµ2ԎȟÀ5È]ÊYÈmßÂ]¾ ¹‰²|¼ ¨ À-½=¯ï½?ȟՐµ¶ÈïÍð¸=½=Â\µ·ÈŸ³e²®‰» ¨ ­È]°=¯ñ½UÈñ¸=½?Â]µ¶È`³W²Y®L¼W±$Ã`µ–¯]³e²¾=ÉÑ-¯]³ÈmÃ]ȟ¸ Ã`À7½?Â\µ·±5¾=ȟ³e²¿ ´ ±5À-®`½Uȟ°ŽÈŸ¸½U®–¯\à]¾ ]À5Ï9½U®–¯\°&±²¸¯‹ÃœÀ5¾?®·Í]±-´¢ÍŸÈ]´ Ô?µ·®¶Í`¯]Æ¿ ¨ ­9¯\µ–Õe¿·´ ÆgÇ=¯\Êg¯\Í`²±-ʐ®–³e²®–ÆgÍ`Ŝ´ ÊYϜ³±5´ ½?¯\¾œÅUÆgÇ#½?¯\²H¼W±]Ì?Ä-±Ô=¯]Æ5®¶±-¾`²®F³µ¶±7½UÈmßÂ]¾?®2ÔŽÈ ÊYÎ?À5¾?ɽ?µ¶ÈŸ¸?Ç?È]¸½Uȟ°?¸ ¨ ä Ç=Ȝ½?¾?È]¸$À7Â\͜µ·¯Ÿ½U¾?¿L³W²g¯m²®–³e²®–ÆgÍ]È]¸Ô&È]Ô?®–³¾?È]¸$²Y±-ÆgÇ?¾=®¶ÍŸÈ]¸ ¼W±Ô?ÊYÈ\²YÈ)´ ±²YȜ½=¯Ä5®·Ã]È]²eË ¾?¿–ÆgÇ ¯î?´ Êe²Y¾?ȟ³e²¾=¿·ÆgÇï²Y¯]°?¸?µ·±5ÍA¹ µ·® ì ±)²Y¯\°=µ¶±7³5Ìlâ Ú]Ý ã »Ã`ÏUÆgÇ=Â]À5±e¼W¿·Æ5¿HÀ)ԎȟÄ-¯Ÿ½?¯rÜÍ`¸,ÌF¯\°œÏ Ô?ÊYÎ?°&É5ÇÔ=ʐÈUƱ7³e¸Ô?吱-Ä5¿·ÃŸÂ]¾?¿Ÿ°œÏœµ`ÃÑ5¯]³±¾=±5´ É5¾?¾œÅ¯¯\°œÏ³e±cƱ-¾?À5ȟʐÈmÃ`¯\¾=ÂlÔ&È]À5ȟʐÈmÃ`Â\¾?¿ ¾?±-µ¶®–Õe®·µ–¯ ÆgÇ=¯\Êg¯\Í`²Y±5ÊY±5´ ÈU½A¾?±7Ʊ5¾=À5È]ÊYÈm߯]¾œÅœÆgÇ ¨ ºë±²ÈU½?¯ñÜÏUÆgÇ=Â]À5¿SÀë´ÏUÕeµ·±5¾?͜ÏêʐȟÀË Íœµ·¯Ÿ½U¸½UÈ]°œÏ)³µ¶±7½UÈmßÂ]¾?¿2ÔŽÈ ÃU³W²Y¸?Ô?¸½UÈ Ê±-à]®–³W²Yʐ¸#¾=¯3´ ±5¾=Ր¿F½U¿·µ·Ñ5¿˜®¶¾`²±-ʐÃ`¯\µ·Ï]̜Ã)¾=¯ŸÕe±-´ Ô?åY¿¶ÔŽ¯]½UɋÊYÈ]ÍœÏ ¨mä Í`¯\Ä7½UÓ5´ Ñ-¯]³ÈmÃ]Ó-´ ®¶¾`²±-ʐÃ`¯\µ·¸Ô=吮–³eÔ=¿¶Ã`¯m¼W¿UÃUÕe®–ÆgÇ?¾?®\¼W±-½U®·¾=Æ®sÌ]Í`²Y±5åY¿?°œÏ`µ·® Ô&È]À5ȟʐÈmÃ`Â\¾?®”¯\µ·±-³ÔŽÈ ²Y¯\Í$½Uµ·È]¸=Ç?È]¸!½?È]°?¸FÌ&ÍÜÅ`Ô&ÈUÑB²Y¸ëÔ?Êg¯rܽ?É5Ô&Ȝ½?È]°?¾?È`³W²Y®,ÜÅU³e͜Ï`²¸ ¸=½?Â]µ¶È`³W²Y®|̎²ƒ¼ ¨ ͟È]´ Ô?µ·®¶Í`¯]Æ¿L½U®–¯\°&±²¸ ¨2Ð ÊY¯rÃU½UÉ-ԎÈU½Uȟ°?¾?È`³W²Y®FÜÏ`Ô&ÈUÑB²Y±5¾?Ó3Ô?ÊYȼW±-½?¾?È\²Yµ¶®·Ã]Ó ®·¾Ÿ²Y±5ÊY߯]µ¶Ï Ԏ¯\Í¡³µ¶ÈŸ¸?Ä5¿Í¡ÈU½UÇ=¯Ÿ½U¸ Ʊ5µ·Í]ÈmßÓáÔ=ÊY¯rÃU½UÉ-ԎÈU½Uȟ°?¾?ȟ³e²®:ÜÅU³e͜Ï`²¸ ¸=½=Â\µ·ÈŸ³e²® ÃÊYÎ?À-¾`ÅUÆgÇÑ5¯Ÿ³eÈmÜÅUÆgÇȟ͟¯]´3Ä-®·Æ5¿·ÆgÇ ¨ “¾Ÿ²Y±5¾?À-® ²g¯)¹ ǎ¯\À-¯]ÊY½Êg¯m²±r»Ž¼W±SÔ&Ȝ½?´3¿·¾?É-¾=ÂÔ?Êg¯rÃU½UÉË Ô&Ȝ½?È]°?¾?È`³W²7̜Ä5±¼W±-½U®·¾?±-Æ]̜͟²Y±5ÊYųe±9ԎÈUÑ-Âm²Íœ¸#¸?ÊYÑ5® ²YÓ5Ç?È3Ñ5¯Ÿ³eÈmßÓ5Ç?È®·¾`²±-ʐÃ`¯\µ·¸ ½UÈ]Ä-®¶µ&°&±5À Í]ȟ´ Ô?µ¶®·ÍŸ¯ŸÆ¿s̎°=¸=½U±9¼W®¶´ ®pÔ&ȟ³e²®·Ä5±-¾!Ô?ÊgÂrÃ]ÉÃ$²ÈŸ´²YÈ#®·¾`²±5ÊY߯]µ¶¸ ¨2Ð ÈUÑ5±²:ȟ³È]°ëÃëÊY®·À5®·Í`¸ ¼W±Ô&ÈUÑ¿¶²YÂ]¾:¼e¯\Í]ÈԎÈUѱ5²È`³eȟ°3ÃU³e²¸?Ô=¸m¼W¿·Æ5¿·ÆgÇ#½UÈÈ]°2½Uȟ°?¿Ž´ ¿·¾œ¸=³pÔ&È]µ·ÈmÜ®¶¾=¯:Ô&ÈUÑB²Y¸²É7ÆgÇFÌ ¼W±W¼W®–ÆgÇ?ijeµ·±-½?ÈmßÂ\¾=¿Ãñ²YÈ]´²YÈ!ȟ°&½Uȟ°?¿‹³e͟È]¾=Ñ5®¶µ·Èð¹ ²ƒ¼ ¨ °œÏœµ¶®cƱ-¾?À5ȟʐÈmÃ`Â\¾?®‰» ¨LÐ ÈU½U¿¶µcÈ`³eȟ° Ô?åY±5Ä-¿¶Ã`¯m¼W¿–Æ¿–ÆgÇ#ý?¯\¾?Ó-´ ®·¾`²±5ÊY߯]µ¶¸°&±5À͟È]´ Ô?µ·®¶Í`¯]Æ¿˜ÔŽ¯\Í ³µ¶ÈŸ¸?Ä5¿?¼e¯\Í]È9¼W±7½U±5¾$À-±À5Ô&ÎUË ³È]°&ÎÈU½Uǎ¯]½U¸ì ¸?¾?Í`ƱÔ?åY±5Ä-® ²YR¿ W‹Y¹ Xe»BÌ?¸Ž½?Âr߯\¼W¿·Æ5¿˜Ô?ÊY¯rÃU½UÉ-ԎÈU½Uȟ°?¾?È`³W²S½UȟÄ5®¶²¿,½UÈ)Ñ-¯]³5¸ X °&±5ÀÍ]ȟ´ Ô?µ¶®·ÍŸ¯ŸÆ¿ ¨ Ð ÊYÈÀ-Í]È]¸=´ Â]¾?¿=ܵ·®¶Ãœ¸#ʐ®·À5®·Í]ÈmÜÅUÆgÇ3샯\Í`²ÈŸÊÎ)¾Ž¯½Uȟ°?¸ ½UÈ3ÜÀ5¾?®·Íœ¸)Í]ȟ´ Ô?µ¶®·ÍŸ¯ŸÆ¿]¼e³e´ ± À5ßÈ]µ·®¶µ·®œ¼W±-½?±5¾À¾?±W¼eÑ-¯]³e²Ée¼W®˜¸?Ä5¿·ÃŸ¯]¾`ÅUÆgÇ#Ô?吿–³e²¸?Ô&ÎFÌ * /È "UÎ?ÃÊY±5àŸÊ±7³e¾=¿&´ ÈU½U±-µâ Ü ã ¹ e»

ZK[ YX

?

¹ e»œ± UÔ,¹)]>^V_ [ O» `

Z\ YX O"

ÍU½U± Z [ ¹)Xe»”¼W±®·¾`²±-¾?À5®¶²Y¯3ÜÅU³e͜Ï`²¸¸=½?Â]µ¶È`³W²Y®˜¸5asËs²Ó-Ç?È Ô=¯]Æ5®¶±-¾Ÿ²g¯¹ ÊY®¶À-®¶ÍŸÈmßÂì ¸=¾?͟Æ5±7»BÌ Z \ ¹YXe»cÀ-Â]͜µ·¯Ÿ½U¾?¿2®¶¾`²Y±5¾?À-® ²g¯?Ì ]¢Ã]±5Í`²YÈ]ÊcÔ=¯\Êg¯\´ ±5²ÊYÎ ÊY±5à]ÊY±-³¾?¿·Ç?È3´3ÈU½U±-µ¶¸,Ì b [ Ã]±5Í`²YÈ]ÊcÇ?ÈU½U¾?È]²SÃ`ÏU³Ã]É5²µ·¸m¼W¿·Æ5¿·ÆgÇÔ?ÊYÈ]´ É5¾=¾`ÅUÆgÇ#¸asËs²Ó-Ç?È Ô=¯]Æ5®¶±-¾Ÿ²g¯ ¨  ±5¾`²È ´ ÈU½U±5µl¹ Ô&È]Ô?ÊYÃ]Ó:¾=¯rÜÊYÄ5±5¾œÅ ­ ¨ ,c¨ * /È "U±-´ â Ù7ã »D¼W±À-¯\µ·È]Ä-±5¾¾=¯ Ô?åY±-½UÔ&È]͜µ–¯]½U¸ Ô?ÊYÈ]Ô&È]ÊgÆ®·È]¾=Â]µ¶¾=¿¶Ç?Èʐ®·À5®·ÍŸ¯=Ìm¯\µ·±l¾=±5͜µ·¯Ÿ½U±cԎȟÄ-¯Ÿ½?¯rÜÍ`ϾŽ¯²Y߯]Êp½U®·³e²ÊY®·°?¸=Ѿ=¿œì ¸?¾?͟Æ5±S½UÈ]° Ô?åY±5Ä-¿¶Ã`Â\¾?¿s̔¯!Ô?ʐÈ]²Èá°`ŜÃ`Â$È]À-¾=¯]Ñ5ÈmßÂ\¾¼e¯]Í]È!³±5´ ®·Ô=¯\Êg¯\´ ±²Yʐ®–Æg͜Š¨”ä ѱ7³eÍŸÓ µ·Ó5Í`¯\åg³eÍŸÓ µ·® ²Y±5Êg¯m²¸=吱:¾=¯3¾?Ée¼l¸?Ô&È]À-È]ÊY¾?®·µœ¼W®¶Ä ò ¯\¸=³¾?±5ÊS¯ ³ÔŽÈŸµ ¨ â Þr〨 í ±5Ç?È)Ԏ¯\Êg¯\´ ±²Yʐϳe±ÈU½UÇ=¯]½?¸m¼W¿”´ ±5²ÈU½UÈ]¸á´G¯ "U®¶´Â]µ¶¾?¿”Ã]É-ʐȟÇ?ÈU½U¾?ȟ³e²®sÌ\¼e¯]Í]È)ßÉ5ÊYÈ\Ë Ç?ÈU½U¾?È`³W²Y¾?¿”ì ¸?¾?͟Æ5±³±ÃÔ?åY¿¶ÔŽ¯]½Uɟ̎ÍU½UÏÔ?ÊYÈ)¾?±7Ʊ5¾=À5È]ÊYÈm߯]¾?Ó½UÈ]°œÏ$½UÈ)ÜÀ-¾?®¶Íœ¸áÍ]È]´3Ë Ô?µ·®¶Í`¯]Æ5¿˜Ô?µ·¯\²1¿ Xed úgfh Xed.i f>hkjlj.jh Xed.m f Ì=Ԏȟ¸?Ä5® ¼W±:ì ¸?¾?Í`Ʊ }

±D"œÔ”¹o]u^v_ [ » n¹o]c» ?qr p ` y w ) x z { d|)} f O± "UÔ,¹)]>^v_ x »~1€ [ls ú ÍU½U±& ¹YX [ »p¼W±´ ¾?ȟÄ5®·¾=¯Ô=¯ŸÆ®·±5¾`²ÎëÜÏU³e²Y¯rÃ]±-¾œÅœÆgÇÊY®¶À-®¶Íœ¸ëÃȟ͟¯\´ Ä-®¶Íœ¸BX [ Ì=²|¼ ¨ Ԏ¯]Æ®¶Ë ±5¾`²YÎFÌ?¸¾?®–ÆgÇ?ĽUÈ3²È]Ç=È\²È ȟ͟¯\´ Ä-®¶Íœ¸Í]È]´ Ô?µ·®·ÍŸ¯]Æ5±¾=±5¾=¯Ÿ³W²g¯\µ·Ï]Ì b [ ¼W±Ã]±-͟²YÈ]ʔÇ?ÈU½U¾?È\²LÜϜ³Ã]É5²µ·¸m¼W¿–Æ¿–ÆgÇÔ?ʐȟ´ É5¾?¾œÅUÆgÇ:Ô?ʐÈÔ=¯]Æ5®¶±-¾Ÿ²g¯?Ì-¸¾?É5Ç=È]ÄÃ9È]Í`¯mË ´ Ä5®·Íœ¸X [ ÜÀ-¾?®¶Íœµ·Ï)Í]ȟ´ Ô?µ¶®·ÍŸ¯ŸÆ±ŸÌ ‚ [ ¼W± ®·¾=½U®·ÍŸÂm²YÈ]ÊYÈmßÂÔ?ÊYÈ]´ É5¾=¾=Â$¾=¯]°`ŜÃ`¯m¼W¿–Æ¿pÇ?ÈU½U¾=È\²WÏñÝ?Ì?¼W±5Ësµ·®lî=½?¯m¼È!½?È]°&É#½UÈ ÃœÀ5¾?®·Íœ¸Í]È]´ Ô?µ·®·ÍŸ¯]Æ5¿25¸ asËs²Ó5Ç=È3Ԏ¯]Æ®·±5¾`²g¯3Æ5±5¾?À-È]ÊYÈmßÂ]¾FÌ`¯3Ç?ÈU½U¾=È\²WÏ § ¼W®·¾=¯\Í ¨ ± AlÊY±-³µ¶GÈ „c¯ â Û ãs¨ º!¯mË % "U®–³W²Y¸m¼W¿¶Ësµ·®³eÇ?ÈU½UϟÌcԎȟ¸?Ä5® ¼W± ³e±ñ¯\Ô?ÊY/È "U®¶´¯ŸÆ±]Ìl¾=¯]Ô?å ¨ Ô&ÈU½Uµ¶ƒ "U®¶´¯]µ¶®·À-¯ŸÆ± µ¶ÈŸàŸ¯]ʐ®¶²´¸!Ã]É-ʐȟÇ?ÈU½U¾?È`³W²Y¾?¿Lì ¸?¾?͟Æ5±³e± Ô?ÊYÈmߟ½U¿DÈ]°œÃœÏ`͜µ·± 0 D± „c²YÈ]¾?ÈmßÈ]¸UË , ¯]Ô?Ç=³È]¾?ÈmßÈ]¸)´ ±²YÈU½UÈ]¸ ¨ Ð åY®˜ÊYÈ]À5Ç=Ȝ½?ÈmßÂ\¾=¿ŽÈ ²YÈ]´Ì?Í`²±-ʐÓ:Ô?ÊYÈ]´ É5¾=¾?Ó:à ´ ÈU½U±5µ·¸Ԏȟ¾?±-ÆgÇ=¯\²-Ì=³±:Ã]±7½Uµ¶†± …ñ¯\µ¶Ë ½UÈmÜÅUÆgÇ)²Y±-³e²ÎÈ:¼W±-½U¾=È\²µ·®·Ã`ÅUÆgÇÔ=¯\Êg¯\´ ±5²ÊY±-ÆgÇ#³±³W²g¯m²Y®·³e²®·Í]ȟ¸ t

‡‰ˆ Š ‡ˆ

¹ 7» ` ¼W±W¼W®–ÆgÇ?Ä À-ÂrßÉ5ÊYϼe³È]¸ïÔ?ÊYÈ#ÜÀ7Âm¼W±5´ ¾?ȟ¸ëÀ-ÂrÜ®–³eµ·ÈŸ³e²ÈU½Uǎ¯]½UÎïʐ±-à]ÊY±-³¾?¿–ÆgÇëÔ=¯\Êg¯\´ ±5²ÊYÎ ‡ ˆÈ]°U²Y¿¶Ä-¾?É®·¾Ÿ²Y±5ÊYÔ?ÊY±²ÈmÃ`¯m²Y±5µ·¾?Ó]̜Ô&È]¸?Ä-¿¶Ã`ÂÀ-±W¼W´ Ó5¾Ž¯3²±-³e²SÃ]É-ʐȟÇ?ÈU½U¾?È`³W²Y¾?¿¶´ Ԏȟ´3É-ʐ±-´ ³±:³e²Y¯\²®–³W²Y®¶ÍŸÈ]¸ ‹ ÚDµ·¾nnŒ ¹¹ =Žœ»» ` Ô?åY®·Ñ5±5´ ‘ Ä ŽïÈ]À-¾=¯]Ñ5¸m¼W± Ր®¶ÊgÕe¿´ Ȝ½?±5µc³Ô?ÊYŒ È]´ É-¾?¾œÅ`´ ® ’ ú `’ i ` jljlj `’(“(`’(“D” ú ` jljlj `’(“D”$• ¯&)ԎÈU½U´ ÈU½U±-µ&³Ô?ÊYÈ]´ É5¾?¾œÅœ´ ® ’ ú `’ i ` j.jlj `’ “ ¨  ±7³W²YÈmß³e²Y¯\²®–³W²Y®¶Í`¯:´ ÂÔ=¯\Í3Ô?åY®ŽÔ=µ·¯\²eË ¾?È`³W²Y®H¾`¸=µ¶ÈmßÓǜϜԎÈ]²Ó-À5— Ï – \ ˜ “D” ú ? j.jlj ? ˜ “D”$• ? ÝÆgÇ?¿ ˀ߯͜Ÿ½UÊYÂ\²9ÊYÈ]À7½UÉ5µ·±5¾=¿D†³ ™ ³e²¸?Ô?¾=®FÃ]ȟµ¶¾?È`³W²Y® ¨

:ÊYÈ]´ ɲÈŸÇ?È µ·À5±ëÔ&È]¸?Ä-¿ ²¯\¸U²YÈ]´¯m²Y®·Æg͜ÅUÆgÇAÔ?ÊYȜÆ5±-½U¸=Ê)Ô?ÊYÈ ÃœÅ`°&É5Ê#Ô?ÊYÈ]´ É5¾?¾œÅUÆgÇFÌ ¼e¯\ÍŸÈ ¼W±´ ±²YÈU½?¯áì È]ʉ„l¯]ÊY½˜ÌD°=¯ŸÆgÍ „l¯]ÊY½˜ÌD³e²±5Ô „‹®–³e±¯m¼ ¨pР吮cÀ7¯\åg¯\À5ÈmÃ`Â\¾?¿®¶¾`²Y±5Êg¯\͟Æ5¿‹³e± ½UȟԎȟʐ¸=Ñ5¸m¼W±½?Ȝ½?ʐÄ-Èm߯m²Ô?ʐ®·¾=Æ5®¶Ô)Ç=®¶±-ÊY¯]ÊYÆgÇ?®·±]Ì]²ƒ¼ ¨ È]°Ž³¯]Ç`¸\¼W±ˀµ¶®&´ Ȝ½?±5µ&®¶¾`²±-ÊY¯]͟Æ5®|Ì`´¸=³¿ È]°Ž³¯]Ç?Èm߯\²Ô?åY¿·³µ·¸=Õe¾=Ó9Ç=µ·¯rܾ?¿˜±5ì ±5Í`²WÏ ¨ Ð ÊYȋÔ&ȟ³È]¸?À-±5¾?¿ŸÃ`Ç=Ȝ½?¾?ȟ³e²®`´ Ȝ½?±5µ·¸³e±Ô?ÊYÈmßÂ]½?¿]½U®–¯\à]¾=ȟ³e²®·ÍŸ¯cÊY±5À5®–½U¸?V¿ !7À-½U±l³e±pȟ´ ±Ë À5¿·´ ±¾Ž¯‹¼W±W¼W®–ÆgÇ#½?߯²WÏœÔœÏ ¨ * /È "UÈm߯\Ë ' ¾=±5µ·µ¶ÈmÃ`¯ÊY±5À-®·½U¸Ž¯‹¼e³È]¸)Ô?ÊYÈ®¶Ës²Ó5Ç=ÈS¼W±-½?®¶¾=Æ5±9½=Â\¾=¯ ‹ ÜÀ²g¯\Ç?±-´ š/›

¹ » ? – Œ \ ¹YX [ »œ±D"œÔ”¹vœ ^V_ [ » ? µ·¾ W Œ [ ¹YX [ »O` ÍU½U± – \ ¹YX [ »¯ W \ ¹YX [ »l¼e³È]¸ ÈU½Uǎ¯]½UÏáÍ`¸=´¸?µ–¯m²Y®¶Ãœ¾?¿À-Â\͜µ–¯]½U¾=¿p®¶¾`²Y±5¾?À-® ²WÏñ¯ì ¸?¾?Í`Ʊ Ô?åY±5Ä-® ²Y¿FÃ)Œ È]Í`¯\´ Ä5®·ÍœŒ ¸3X [ ¨ # À-± ÈU½UßȜ½?® ²7̔Ä-±)²Y¯\²Èáʐ±-À5®–½U¸=¯ë´¯\¼W¿ÃñÔ?åY¿¶ÔŽ¯]½UÉ#Ã`Ç=Ȝ½?¾?Ó5Ç?ÈᴠȜ½?±5µ·¸ð±O"UÔ&È]¾?±-¾UË Æ®–Â\µ·¾?¿pÊYÈ]À7½UÉ5µ·±5¾=¿p³c¼W±-½U¾=È\²ÍŸÈmÃ]ȟ¸ï³e²åY±-½U¾=¿pÇ?ÈU½U¾?È]²È]¸ R¨ - Ã]É-吱-¾?¿H³e±Ô?ÊYÈmߟ½U¿DԎȟ´ ȜÆ5¿ à]Êg¯mì ¸ì ¸?¾=͟ƱÔ=吱-Ä5®¶²¿,¯]Ô?µ¶®·Í]ÈmÃ`¯\¾?Ó9¾=¯3²g¯m²È ʐ±-À5®–½U¸=¯ ¨ ' ²¸?Ô?¾=®·Æ5±¾=¯ȟ°ŽÈŸ¸È`³ÂŸÆgǼe³È]¸ Í]ȟ¾=³e²ÊY¸?ÈmßÂ]¾`Ïë²Y¯\Í2ÌH¯\°œÏﰜÏ`µcÔ?åY®lÃ`Ç=Ȝ½?¾?É#À-Ã]ȟµ¶±-¾?Ó5´ ´ Ȝ½?±5µ·¸ðÔ&È]À5ȟʐÈmÃ`Â\¾ñµ·®¶¾?±7Â\ÊY¾?¿ Ô?ÊYÎ?°&É5Ç ¨ í ®¶¾œÅ ²WϜÔʐ±-À5®–½U¸?¿sÌUÔ=¯\ÊgÆ®–Â\µ·¾?¿2¾?±5°&È]µ·®,³Í ŸÊÈmÃ`Âʐ±-À5®–½U¸=¯¹eâ §rØrã »Ì=³e±:¸?ÊgѸ\¼W±9Ô=ÊÈ ÍŸ¯]ÄË ½Uȟ¸#Ô?ÊYÈ]´ É-¾?¾?È]¸À5ܵ–Â]Õ S¯¼W±½=Â\š/¾žŸ ÜÀ²Y¯]Ç?±5´ Ÿ ‹¡  Ÿ [ ?

ÍU½U±

– [ YX [ Œ

[ ?   Ÿ

¹

‚ [ )’ [

»

Ÿ

[ O`

± UÔ,¹ » ± UÔF¹ »  ¯m²È:ÊY±5À-®·½U¸Ž¯9³±‹ÃœÏœ¾=Â]Ր±W¼W¿UÃÀ7ÂrÜ®·³µ¶È`³W²Y®U¾=¯:½UÈ]°&ÉS½Uȸ=½=Â\µ·ÈŸ³e²®?¯:ÃÔ?åY¿·Ô=¯]½UɋȟÔ?ÊgÂrÃŸË ¾?É-¾?ȟ³e²®‹Ô?åY¿–³eµ·¸=Ր¾?Ó#Ô=ʐȟ´3É-¾?¾?Óà ´ Ȝ½?±5µ·¸ °œÏ𳐱-³Íœ¸?Ԏ±-¾?¿c°ŽÈU½UÎAà àŸÊY¯\ì ¸ð´ É5µ·ÈᰜÅ`² À-Æ5±5µ–¯ ¾=Â\Ç=Ȝ½?¾?Ó¯)³Ï`´ ±5²ÊY®·Æg͟Ó9͟È]µ·±5´ ¾`¸=µ¶ÏŸÌm¼W±-½U¾ŽÂmˀµ¶®L³e±ÃUÕY¯\Í È)½?®·ÆgÇ?È]²ÈŸ´3®–ÆgÍ]ȟ¸#ÜÏ`Ë ³Ã]ɲYµ¶¸\¼W¿·Æ5¿˜Ô?ʐȟ´ É5¾?¾?ȟ¸F̜µ¶±-Ä5¿˜°&ÈU½UÏ ÃŸ±9½UßÈ]¸Ã]ÈU½UȟʐÈmܾœÅUÆgÇÔ=Â]³±-ÆgdzeϜ´ ±²Yʐ®–Æg͜ÏÃ`ΎÑ® Ã]ÈU½UȟʐÈmܾ?Óȟ³± ¨ Ö Â]Í`µ–¯]½?¾?¿¶´ Ô?åY±-½UÔ&È]͜µ–¯]½U±-´ Ô&È]¸?Ä-® ²Y¿ * /È "œÈmÃ`¯´ ÈU½U±-µ¶¸¼W±Ô?ÊYÈ]Ô&È]ÊgÆ®·È]¾=¯]µ¶®¶²Y¯:ÊY®¶À-®¶Í`¯?Ì ÆȟÄÀ5¾=¯]´ ±5¾=Â=Ì?Ä5±µ·®·¾?±-Â]ʐ¾?¿”³eµ·È]Ä-͟¯¹ƒ¯3²Y±-½UÏÃUÕe±7ÆgÇ?¾œÏ ÜÏU³eßɲµ·¸m¼W¿–Æ¿FÔ=ʐȟ´3É-‹ ¾?¾?Ór»c´¸=³¿ °œÅ`²Sà Ñ5¯Ÿ³e±:Í]ȟ¾=³e²Y¯\¾`²Y¾?¿ ¨  Ô?ÊYÃ]È]²¾?¿·´¸ÈmÃ]É-吱-¾?¿&²È]Ç=È\²È Ô?åY±-½?ԎȟÍ`µ–¯]½?¸¼e³È]¸ÜÇ?ÈU½U¾?Ó à]Êg¯G &ÆgÍ]Ӌ´ ±²YȜ½?Ïëâ ×\ãs ¨  Í`¯m²Y±5à]ȟʐ®–Â\µ·¾?¿–ÆgÇ Ã`ÏU³Ã]É5²µ·¸m¼W¿·Æ5¿·ÆgÇ Ô?ʐȟ´ É5¾?¾œÅUÆgÇ)µ·À5±¾Ž¯\Ô?å ¨ ÜÏ`Ë ¸?Ä-¿ ²à]Êg¯mì ¸!À-ÂrÜ®·³µ·ÈŸ³e²®F²YÊY¯]¾=³eì È]ÊY´3ÈmÃ`¯\¾?ÓÈU½Uǎ¯]½U¾œ¸U²YÓì ¸?¾=͟Ʊ3Ô?åY±5Ä-® ²Y¿c¹ƒµ¶¾L¹ µ·¾ WcŒ )¹ Xe»e»» ¾=¯½UÈ]°&É ½UÈ#¸Ž½?Â\µ·ÈŸ³e²®LÔ?ÊYÈ#Í`¯\Ä-½?È]¸ëÍ`¯m²±-à]ȟʐ®·®,ÜÏU³eßɲYµ¶¸m¼W¿–Æ¿LÔ?ÊYÈ]´ É5¾=¾?Ó ¨˜Ð åY®D³eÔ?µ·¾?É-¾?¿ Ô?åY±-½UÔ&È]͜µ–¯]½U¸°?¸=½?È]¸Ô?ʐÎ=°ŽÉ-Ç`Ï Ô?吮·°?µ·®¶Ä-¾?É:ʐÈmܾ?ȟ°ŽÉ-Ä5¾?Ó ¨Uí ®·¾=¯\͵·À5±:Ô?åY±-½?ԎȟÍ`µ–¯]½#Ô?ÊYÈ\Ë Ô&È]ÊgÆ®·È]¾=¯]µ¶®¶²WÏÈmßÉ5åY® ²˜Ô?ÊYȟ³e²åY±-½U¾=®·Æ²Ãœ¿¶´ À-¯]åY¯]À5±-¾?¿r²À-à ¨ Ñ5¯Ÿ³eÈmßÉLÀ7ÂrÜ®·³µ¶ÓHÔ=ʐȟ´3É-¾?¾?Ó !²Y¯\²È [ ?

w

xoz { d | } ’ x O" Vœ
^V_ x f j w xoz { d.| } O" vœ ^_ x f

63ç 63ç £¢=¤ WË Ú Ù Ú Ù Ë€ÛŸÝ Û]Ý 6 * ±-µ¶ÍŸ±5´ £¢=¤ ËWÚ Ù Ú Ù Ë“Û]Ý Û]Ý 6 * ±-µ¶ÍŸ±5´ Ë€Ü Ù Ÿ§ § Ù Ú Û × ËÜ Ù §]§ §mØ Ù Ý § Ý`Ú Ø\Þ Ü Ù Ë ß Ý Ù]× Ú ß Ü Ú]Û]Û Ü Ù Ë ß Ý Û ß § Û`Ú Ú\Ü Þ Ü §7ß Ù]Ù]ß ß Ý\Ë Ø]Ù ØU§ Û]ÝŸÛ §mØmß Ù]Ù Ý ß ÝmË Ø\Ù ØmÞ Ú Þ Û ÜœÚ Ù ØmÞŸß ÚÙÚ Ø\Ù 6 Û Þ Ø Û Ú Ù §Ûß Ø\Ù 6 ÜŸÝ §]§ Ú § Ý]Ý * ±5µ·Í]±5´ §mØm× ß]× Ú Ü Ø Û § Û\ÜŸÜ * ±5µ·Í]±-´ §7ßŸÙ Ù ÜŸÜ Þ Ú\Û §7Ù Û`Ú ¹ƒ¯`»l´¸?Ä-® ¹ƒ°Ž»lÄ5±-¾`Ï ü ;1<= 9¦¥  , ȟÀ5µ·È]Ä5±-¾?¿ ½U®–¯\°&±²Y®¶ÍœÎ§ ¨ ²WϜÔ?¸ ԎÈU½Uµ·±NÔ&È]Ç?µ–¯rÜ¿|Ì 8:9 K Ã]É-Í`¸@¯ AcB º  Ô?ÊYÈ]´ É5¾=¾=Â:³e±c´ ÈU½U±5µ·¸m¼W±‹Ô&È]´ ÈUÆ¿U®·¾Ÿ²Y±5Êg¯\Í`ƱlÈmÃ]É5åYÈm߯]¾?ÓpÔ?ÊYÈ]´ É-¾?¾?Ӌ³H½UÈ]°&È]¸½UÈ:¸=½=ÂmË µ·ÈŸ³e²®S¯á²±7³W²Y¸m¼W±ë³e±ÊY±5àŸÊ±7³e¾?¿cÔ=¯]ÊY¯]´ ±²Ê ¸ ²Ó5²È ®·¾Ÿ²Y±5Êg¯\Í`Ʊ ¨¨ ' ²g¯m²®–³e²®–ÆgÍ`ÏðÃ`ŜÀ-¾=¯\´ ¾œÅ ÜÅU³eµ·±-½U±-Ͳ±7³W²Y¸¾=¯\À-¾=¯]Ñ5¸m¼W±:Ԏȟʐ¸=Ր±5¾=¿˜Ô?吱7½UÔ&È]͜µ·¯Ÿ½U¸Ô?ʐȟԎȟÊYÆ5®¶ÈŸ¾=Â\µ·¾?¿·Ç?ÈÊY®·À5®·ÍŸ¯ ¨ Û ¨©«ªRN <= ¬  U Ð ÊYÎ?´ É5ÊY¾œÅ!ßÉ5ÍA¹ƒ¯!³´ É5ÊYÈU½?¯m²Y¾=Â$ÈU½?ÆgǜϜµ¶Í`¯Ÿ»:´¸?Ä5Îð¯ëÄ5±5¾ðÔ?吮l´¯\¾?®¶ì ±-³e²Y¯ŸÆ®c½U®–¯mË °&±²¸— ¨ ²WÏ`Ô=¸¼W±ß±³W²Y¸=½UÈmÃ`¯\¾?ÓÑ-Â]³e²®”³È]¸=°ŽÈŸÊ¸ ß Ý ¨ Üë¹ §]§Ÿ¨¶§ »BÌ=ÊY±-³Ô ¨&ß Ü ¨ Üë¹ §Ÿ§]¨·§ »cµ·±² ¨ ä À5²Y¯]Ç ÃŸÉ5Í]ÈmÜÅUÆgÇ ¯áÃ`ÅUՐÍ]È]ËsÃ`Â\Ç?ÈmÜÅUÆgÇïÆgǎ¯\Êg¯\Í`²±-ʐ®–³W²Y®¶Í#¼W±¸?Ã]±7½U±5¾ Ãñ²Y¯]° ¨ Ú𹃸 ¾=ÉË Í]ȟµ¶®·ÍŸ¯ Ô=¯]Æ5®¶±-¾`²ÎáÆgǜϜ°?¿DÔ?åY¿·³µ·¸=Õe¾=Óî=½?¯\¼W±7» ¨ AÈU½UÏ`ˀ´¯]³Y³®·¾=½UD± "ðY¹ AcB º e»¼W± Ԏȟ´3É-ʐ±-´ Ç?´ È\²Y¾?ȟ³e²®9ÜÏ7¼eÂ]½UåY±5¾?ÓáÃAÍ`®·µ·È]à]Êg¯\´ ±7ÆgÇê͜¸ ½Uʐ¸=Ç?Ó!´ ÈUƾ?®·¾?ÉïÃœÅœÕÍœÏ ¹ƒÃN´ ±²ÊY±-ÆgÇ&» ¨ ò ÈU½U¾=È\²WÏðÚ Ù Ì”ÊY±-³Ô ¨ Û]Ý ¹ ¸ð´¸?Ä5Î&»¯ñÚm܎̔ÊY±-³Ô ¨ Ú × ¹ƒ¸ðÄ-±5¾Ž»°œÅ`Ã`¯m¼W¿cÆgÇ=Â\ԎÂ\¾œÏ¼e¯\Í]È Ç?Êg¯\¾?®–Ʊ‹¾Ž¯]½UÃ`Â\ǜÏ]Ì\ÊY±-³Ô ¨ ȟ°Ž±-À5®¶²WÏ ¨Ÿä ³eȟ¸?Ç?µ–¯]³±S³â §7Ù7ã ¾=¯]ÆgǎÂ\À5¿·´ ±‹´ ±5À5®&½U®–¯\°&±²®·Íœ&Ï  ¨ ²WϜÔ?¸!À-¾=¯]Ñ5¾?ÓÔ=ʐÈUƱ-¾`²È ȟ°ŽÓ-À5¾?¿–ÆgÇð¹|¯]³®LÛ Ù#æ ´¸=Ä5Îá¯ Ù Ü æ Ä5±5¾&»SÃ`ѱ²Y¾?ɾ=É5Í]ȟµ¶®·ÍŸ¯ ´ È]¾=³e²‰Ê ]À-¾?Éȟ°ŽÓ-À5¾?¿–ÆgÇAY¹ AcB º SÔ?åY±-³:Û × » ¨˜Ð ʐÎ?´ É-ʐ¾=Â#½UÓ5µ·ÍŸ¯ ²ÊYßÂ]¾?¿D½U®·¯]°Ž±5²¸ïÃë½UÈ]°&É ¯\¾Ž¯\µ·Å`À-ϼW±3¸!½?¯]¾œÅœÆgÇ!Ô=¯]Æ5®¶±-¾Ÿ²YÎ ×?¨ ß µ·±²:¯)Ô?Êg¯\Í`²Y®·Æg͜ϳe±¾?±5µ·®·Õ¿DÃÀ-ÂrÜ®·³µ·ÈŸ³e²®,¾Ž¯)Ô&È\Ë Ç?µ–¯rÜ¿ ¨  Û`Ú ¨ Ú æ ¾?±5´ ÈUƾœÅUÆgÇ ¼W±½UÓ-µ¶Í`¯ ²ÊYßÂ]¾?¿D½UÈ Ù µ·±²7̎À7¯m²Y¿¶´ÆÈ#¸ Þ?¨ Ú æ Ñ®·¾?¿HÚ\Ý µ·±²Ñ®,Ã`¿–Ʊ ¨ Ö Â]Í`µ–¯]½?¾?¿U®¶¾?ì È]ÊY´ ¯ŸÆ®UȽUÓ-µ·Æ5±SÔ?åY±5Ä-¿¶Ã`Â\¾?¿U°&±5À‹ÍŸÈ]´ Ô?µ·®¶Í`¯]Æ¿U¸½U®–¯\°&±²Y®¶Íœ£Î  ¨ ²WϜÔ?¸ Ã]± ³µ¶±7½UÈm߯]¾?Ó5´ç³È]¸?°&È]ÊY¸3Ô?吮·¾=ŸÕe¿œ²g¯\° ¨ Û =¨ - ½UÇ=¯Ÿ½ì ¸?¾=͟Ʊ‹Ô=吱-Ä5®¶²¿UÃS¼W±7½U¾?È]²µ·®¶ÃœÅUÆgÇ µ¶±5²±-ÆgÇ Ô&È#À7Â]ÆgǜÏ`²¸ë°œÏœµ”Ô=ʐÈmß±-½U±-¾ë´ ±²ÈU½Uȟ¸ëî?´ ʐ²¾?È`³W²Y¾?¿·ÆgÇ!²Y¯]°?¸?µ·±5Í M¨ 0 ±W¼e½?Î?µ¶±-Ä5®¶²Ée¼eÕe¿H¸?Í`¯mË À-¯\²±-µ¶±ŸÌ`®·¾`²±-¾?À5®¶²Y¯ ¯Í`¸=´¸?µ–¯m²Y®¶Ãœ¾?¿˜Ô&ÈU½U¿¶µ˜Ô=吱-Ä5¿·ÃŸ¯m¼W¿–Æ¿–ÆgÇFÌ-¼e³eȟ¸½?È]Ô?µ·¾?É5¾œÏÔ?åY¿–³eµ·¸=Ր¾`Ŝ´ ® ³e²åY±-½U¾?¿·´ ®,ÆgǜϜ°=¯\´ ®H¹ '(% » ¨ º$±7½U®·Â]¾½Uȟ°`Ï:Ô?åY±5Ä-® ²Y¿5¼W±cÑ5¯Ÿ³5Ì7Ã]±Í`²±5ÊYÓ5´ê¼W±lÇ?ÈU½U¾?È]²Y¯S͜¸?´¸?µ–¯m²®·Ãœ¾?¿Ÿì ¸?¾?͟Æ5±Ô=吱-Ä5®¶²¿ ÊYÈmÃ`¾Ž¯ëÝ ¨}ÙU¨Dí ± ²ÈᲐ±7½UÏ Ñ5¯Ÿ³5ÌLÃñ¾?É5´ ļW±#ÈUѱ-͟ÂrÃ`Â\¾?ȎÌFÄ5±¸ðÔ&È]µ·ÈmÜ®¶¾œÏñ³eµ·±-½UÈmÃ`¯\¾œÅUÆgÇ ¼W±-½?®¶¾=Æ5Î ½UÈ\¼e½?±)ÍḎ½?Â\µ·ÈŸ³e²® ¨,Ð ÊYȲ±-¾Ÿ²YÈ!³È]¸?°&È]ʽ?®·¯]°Ž±5²®·Í`μW±¼W±5Ç?ÈëÇ=Ȝ½?¾?È\²g¯$Û §]¨ ß]ß µ·±² ¨

¬/­‰®¯ ®³­‰ÁV¯ Ä ¾e´Y²³Ê)À Ëe­‰· ¹ d Ê)±ÍeÐ f \

ú i

Ö

Ô ×

°=±C®³²´  Ã)Ä ËOÁo´Y¹DÀ ÂD¹uµD± Ä ¾e´¯ i‰ÑÒ‰Ó i‰Òi‰Ñ i‰×Ñ‰Ò iÖ\ Ô i‰ii‰i i \ i‰Ñ ÑÒ‰× Ò\ ×× Ô Ô Õ iÔ × \ i Ñ‰Ò‰Ó Ò Ö‰Ö Ó Ô Ñ × Ö‰Ö ÖeÔ Ó Ô Ò Ô i ÕÖ iÖ × Õ Ñ Ò\ gÖ‰Ö \ Õi ÓÑ Ö Õ ÔÖ i × Ñ Ö Ô i

ú

Ó

ú ú

Ò

ú

Ñ Õ

ú\ Yú iú

ú ú ú

ú

ú ú

úÔ úgÖ× úÓ úÒ úÑ ú

úÕ

i

i\

ú

i‰i i Ô iÖ ‰i × ‰i Ó ‰i Ò ‰i Ñ i Õ Ô\

Biú Ô Ô

Ô‰Ô ÔÖ Ô × Ô Ó

ú ú ú

úYú

ú

ú

ú

°=±C®³²´ ų²³¾ Ƴ±À Ê)±³Ëe­À ¾eÎOÅvÏ Ë>Ä ¾e´¯ i‰Ó ÔÖ Ó‰Ñ Ó‰Ò Ñ‰i gÖ i Ó‰Ó Ô Õ ×‰i gÖ i Õ Ò Ô \ × ÕÔ ÒÑ Õ× ×Ó ÓÖ Ö‰Ô Ö\ iÓ i Ôi Ñ iÔ Õ gÔ i × Ò Ö \

ú ú ú ú ú ú ú ú ú ú ú ú

úYú

ú

ú ú ú ú

ú

ú \

°±C®³²´ ±‰Á)±Ç Ë Ê)Ä Æ³Ä ÍC¹

°±C®³²´ ¹ µDÈÀ · ±Á)À ´Y¶

°±Cµ ¶ · ¹Dµ ÈÀ · ±Á)À ´v¶

°=±CµD¶ · ÂDÃ)²³É³¶ À Ëe­Ì)¶ À ų¶ ÅvÏ

ú

i‰i Ò

\ ¯ ‰\ \ Ò‰Ñ \ ¯ \‰\ i‰Ó \ ¯ \‰\ Ó Ö \ ¯ \‰\ Ó \ \ ¯ \‰\ ×‰Ó \ ¯ \‰\ ×‰Ó \ ¯ \‰\ Ö × \ ¯ \‰\ ×‰× \ ¯ \‰\ Ó‰Ñ \ ¯\ \ Ó \ ¯\ × \ \ ¯ \ ×‰Ò \ ¯\ i \ Ñ \ ¯ \ Ñ‰Ó \ ¯ \ iÓ‰Ò \ ¯ \ iӉi \ ¯ \ ҉i \ ¯ \ ÖÖ \ \ ¯ \ ii \ \ ¯\ Ô \ ¯\ \ Ñ \ ¯ \ Ô Ô \ ¯ \ ×‰Ó \ ¯ \‰\\‰\ \ ¯\ i Ö \ ¯ \‰\\‰\ \ ¯\ Ö Ò \ ¯ \ Ô ×‰Ò \ ¯\ × Ö \ ¯ \‰\\‰\ \ ¯ \‰\\‰\ \ ¯ i‰× \‰\ \ ¯ \‰\\‰\ \ ¯ \‰\\‰\ \ ¯ \‰\\‰\ \ ¯ \‰\\‰\ \ ¯ \‰\\‰\

\ ¯ Õ‰Õ i‰i \ ¯ Õ‰Õ Ò Ö \ ¯ Õ‰Õ Ô Ó \ ¯ Õ‰Õ Ö \ \ ¯ Õ‰Õ Ö‰Ö \ ¯ Õ‰Õ Ö‰Ö \ ¯ Õ‰Õ ×‰× \ ¯ Õ‰Õ Ö × \ ¯ Õ‰Õ Ô i \ ¯Õ Ñ Õ Ö \ ¯ Õ Ñ× \ \ ¯ Õ Ñ ÖeÔ \ ¯Õ Ò Õ i \ ¯ Õ Ñ gÖ \ ¯ Õ Ò Ô‰Ô \ ¯Õ Ò Ô Ñ \ ¯ Õ Ñi‰Ñ \ ¯ Õ ×Ó \ \ ¯ Õ ÒÑ \ \ ¯ Õ ÓÑ Õ \ ¯Õ Ñ Õ i \ ¯ Õ ÓÑ‰Ò \ ¯ Õ Ñ Ö‰Ö ¯ \‰\\‰\ \ ¯ Õ ÑÒ‰Ó ¯ \‰\\‰\ \ ¯ Õ ×i Õ \ ¯ Õ Ó ÖeÔ \ ¯Õ Ö × Õ ¯ \‰\\‰\ ¯ \‰\\‰\ \ ¯ Ò‰× \‰\ ¯ \‰\\‰\ ¯ \‰\\‰\ ¯ \‰\\‰\ ¯ \‰\\‰\ ¯ \‰\\‰\

iÑ gÔ ¯ \ i Ó‰Ó ¯ \ i× \ Ô ¯ \ i Ô ÕC¯ × i Ô ¯ \ Õ ×Ò ¯ \ Ò Õ i ¯\ Ó Ô ¯× ³Ö ÒÒ ¯ \ gÔ i \ ¯ \ Ô Ó ¯ × Õ ×‰Ó ¯ \ Ñ Ñ ¯× Ó Õ Ò ¯× × Õ‰ÕC¯ \ Ö Õ Ó ¯× Ö \ Ñ ¯\ ÔÖ ¯ \ i҉i ¯ × ii‰× ¯ \ Ñ‰× ¯ \ × ÕC¯ × i‰Ñ ¯ \ \ ¯\ Ñ \ ¯× ×‰Ñ ¯ × Ö i ¯× i‰Ñ ¯ \ Ñ ¯× ¯× Ó ¯\ Ö ¯\ i ¯× ¯× ¯\ ¯\ \ ¯×

ú

Bú ú gú

ú

ú ú

úgÖi ú úYÑ ú

ú gú

Õ

ú

ú\

ú

úú

ú

ú

úgÖÒ ú× úÒ ú

úÔÓ ú

úÒ Ô úÓ× Ò

ú

i

ú

×

ú

i

ú ú

\

\

ú i

ú

ú

\

ú

\

ú

úYú ú

Ó

\

\

ú \

ú ú ú ú ú

gúYú ú gú ú ú ú ú ú ú

ú

ú

ú

ú

ú

ú

¸1¹DºR¹D·¯ ±Cµ ¶ · ÂDÃY²³É³¶ À Ëe­Ì)¶ À ų¶ ÅvÏ \ ¯ Õ‰Õ i‰i \ ¯Õ Ñ Õ Ó \ ¯Õ Ñ Ô i \ ¯ Õ ÒÒ Ô \ ¯Õ Ò Ñ \ ¯ Õ ÓÓ Ô \ ¯ Õ Ói \ \ ¯ Õ ×Ó‰Ò \ ¯Õ × \ i \ ¯Õ Ö \ i \ ¯ Õ iÓ \ ¯Õ Ó \ ¯ Ñ Õ i‰Ó \ ¯ щÒÓ \ \ ¯ щ×i‰Ó \ ¯Ñ Ô \ Ô \ ¯Ñ Ó \ \ ¯ Ò‰Ñ \ \ ¯ Ò‰Ó Ô \ \ ¯Ò Ô Õ i \ ¯Ò Ô i \ ¯Ò \ Ñ Ô \ ¯ Ó Õ Ò‰i \ ¯ Ó Õ Ò‰i \ ¯ ӉÑÑ‰Ó \ ¯ ӉÑÑ‰Ó \ ¯ Ӊ×Ӊi \ ¯ Ó Ô i‰Ò \ ¯ × Õ Ñ‰× \ ¯ × Õ Ñ‰× \ ¯ × Õ Ñ‰× \ ¯ Ö‰Ö Ñ Õ \ ¯ Ö‰Ö Ñ Õ \ ¯ Ö‰Ö Ñ Õ \ ¯ Ö‰Ö Ñ Õ \ ¯ Ö‰Ö Ñ Õ \ ¯ Ö‰Ö Ñ Õ

ú

ú

úú ú

gú

ú

»D¼ D Ê)± ÍC¹Dº¯ ±Cµ ¶ ·

ú

\ ¯ ‰\ \ Ò \ ¯ \‰\ Õ \ ¯ \‰\ i× \ ¯ \‰\ i Õ \ ¯ \‰\ ÔÔ \ ¯ \‰\ Ô Ò \ ¯ \‰\ Ö \ \ ¯ \‰\ Ö‰Ô \ ¯ \‰\ Ö Ñ \ ¯ \‰\ × Ö \ ¯ \‰\ Ó Ô \ ¯ \‰\ Òi \ ¯ \‰\ Ñ Ö \ ¯ \‰\ Õ Ö \ ¯\ \ Õ \ ¯ \ ii \ ¯ \ Ô \ ¯ \ ×× \ ¯ \ ÓÒ \ ¯\ Ñ Ö \ ¯\ Õ \ \ ¯\ i \ \ ¯ \ i‰i \ ¯ \ i‰i \ ¯\ i Ô × \ ¯\ i Ô × \ ¯\ Ô Ó \ ¯ \ Ô Ñi \ ¯\ Ö Õ \ ¯\ Ö Õ \ ¯\ Ö Õ \ ¯ ÔÖ Ò \ ¯ ÔÖ Ò \ ¯ ÔÖ Ò \ ¯ ÔÖ Ò \ ¯ ÔÖ Ò \ ¯ ÔÖ Ò

ú

ú ú

ú

ú

ú ú ú

ú

ú ú ú ú ú

ú

ú

ú

ú

ú

ú

ú

ú

ú ú ú 8:9 üK;1<= 9—Ø ÚÙ ®¶ÃŸÈ\²¾=¿Ÿ²g¯\°?¸=µ¶Í`¯Ô?ÊYÈ:½UÈ]°?¸3½UÈ:ʐ±5²®·¾?È]Ԏ¯m²®–ÆgÍ]ÓÍ]ȟ´Ë Ô?µ·®¶Í`¯]Ʊ¹|­ºÛ ¨ ²WÏ`Ô=¸Ž» ú

ú

\

ú

ú

\

\

ú

ú

Bú

Bú ú Bú ú ú

Bú

ú

\ ¯ \ \ Ò \ ¯ \\ \ \ ¯ \\ Ó \ ¯ \\ Ó \ ¯ \\ Ó \ ¯ \\ Ò \ ¯ \\ Ó \ ¯ \\ Ñ \ ¯ \\ i \ ¯ \\ iÑ \ ¯ \\ Ô Ò \ ¯ \\ Ö \ ¯ \\ × \ ¯ \\ ×i \ ¯ \\ ÓÑ \ ¯ \\ Ò Ö \ ¯ \\ Ó× \ ¯\ Ó \ ¯ \\ Õ \ ¯\ Õ \ ¯ \\ ÒÒ \ ¯ \ gÖ i \ ¯\ \ ¯ \\‰\\ \ ¯ \ i× \ ¯ \\‰\\ \ ¯ \ ÔÖ \ ¯\ Ô Ó Ö \ ¯ \ ׉×× \ ¯ \\‰\\ \ ¯ \\‰\\ \ ¯ iщiÑ \ ¯ \\‰\\ \ ¯ \\‰\\ \ ¯ \\‰\\ \ ¯ \\‰\\ \ ¯ \\‰\\

ú

ú gú

ú

\ ¯ \ \ Ò Õ \ ¯ \\ iÓ \ ¯ \\ Ó Ö \ ¯ \\ Ó \ ¯ \\ ×Ó \ ¯ \\ ×Ó \ ¯ \\ Ö × \ ¯ \\ ×× \ ¯ \\ ÓÑ \ ¯\ \ Ò \ ¯\ × \ ¯ \ ×Ñ \ ¯\ i \ \ ¯ \ ÑÑ \ ¯ \ i‰Ò \ ¯ \ i‰Ó× \ ¯\ Ò Ô \ ¯\ Ö × \ \ ¯ \ i‰i Ô \ ¯\ Ô Ó \ ¯\ \ Õ \ ¯\ Ô Ñ \ ¯ \ ×Ò \ ¯ \\‰\\ \ ¯ \ i× \ ¯ \\‰\\ \ ¯ \ Ö Ñi \ ¯\ Ô Ó Ö \ ¯ \ ׉×Ó \ ¯ \\‰\\ \ ¯ \\‰\\ \ ¯ iщ×Ò \ ¯ \\‰\\ \ ¯ \\‰\\ \ ¯ \\‰\\ \ ¯ \\‰\\ \ ¯ \\‰\\

ú ú ú ú

ú ú

»O¼  Ê)± Ä ¾e´Y²³¾OÀ Æ³Ä ´v¹

ú

ú ú

½¿¾e´Y²³¾DÀ Æ³Ä ´Y­

úYú ú úYú

ú

ú ú

úYúú Bú

ì ä
å‰í=î ï/ï ð ê

ñDò

ÜDÝ ÞGßà/áGâ‘ãGä
åçæ èã1évê ë ó ô/õDöø÷
å/õ‘ã ùDú å ö ïûæèã1éYê ë ö
åõDïüýú
å äïü



  Þ 
 /ß 
  
 
VÞ 
/Þ/Þ 
 
   Þ
VÞ /Þ
 !
ß 
!/Þ/Þ "
   
Gß 
 % 
  
VÞ 
/ß 
 
 Oß  
G ß 
' %  Gß(
  %
 qß(
/Þ 
   )(
  
 )
!* q  ß 
 C Þ 
 + (V
Þ  , (
' %-(
 
 C Þ
!  
 G ß
  /
 +
 G ß 
G ß  ù (
  G ß
  V
Þ % 
 /Þ
VÞ% 
VÞ / Þ -(
VÞ/Þ 

þ/ÿ â

ì 

#$ &ò# â & ò #ì & $ . 0ò.

ü

È UÈmÃ`¯ÊY±5à]ÊY±-³±ËpÃ`ÅUÆgÇ?ȟÀ5¿˜´ ÈU½U±5µ

8:9 ;1<= 921  * /"

ì ä
å‰í=î ï/ï ð ì  &ò# â & ò #ì 0ò.

ê

ñDò

ÜDÝ ÞGßàá
â—ãGä
åçæ èã1évê ë ó ô/õDöø÷
å/õýã ùDú åDöïûæèãMévê ëýö
åõDïü ú
å äïü



  / 



  
ß  
eÞ "
 3! 
 GÞ
' %  Gß(

 qß(
Gß 
 Gß )(
/Þ 

!* q  ß 
  * 
 + (V
Þ  + (
' )(
/ Þ C Þ ù (
  G ß
  
%!G Þ
 
VÞ% 
VÞ / Þ)(
VÞ/Þ/ Þ

ü

È œÈmÃ`¯ÊY±5àŸÊ±7³e±ËÜÅ`À-¾=¯\´ ¾?Ó:Ô?ÊYÈ]àŸ¾?ȟ³e²®–ÆgÍ]ÓÔ?ÊYÈ]´ É5¾?¾=Ó

8:9 ;1<= 954  * /"

ûü&ý2þ”ÿ


¥  F

¸=¾?͟Æ5±Ô?吱-Ä5®¶²¿˜Ô&ÈU½Uµ¶±Ô&È]Ç=µ·¯rÜ¿

ì ä
å‰í=î ï/ï ð ê

ñDò

ó
ô/õ ö

ã ùDú å ö ïûæèã1éYê ë

ÞGßà/áGâ‘ãGä
åçæ èã1évê ë ö
åõDïüýú
å äïü

ì 


G ß 
6
 ß ß"
VÞ  )
 Oß
* Gß
  7
Gß  #$ 
  
6* (
)
Gß /ß
! 8
   
ß% Gß &ò# â 
 /Þ
 Gß /CÞ(
Gß )
 qß(
 Þ+ (
ßß/ß 9
: Þ  & ò #ì 
 GÞ
6qß (
ß/ß )
 + (
VÞGß Þ , (
' Gß )(
VÞ    0ò. ù 
 
  Þ(
VÞ Oß )
 !
VÞÞ
VÞ  -(
VÞ/Þ  ì %;& ò #  â 
VÞ 
 Þ ß"
  )
 /ß (
 
63!(
'  #$;:& ò # â %ù 
'  8
 

(
' Þ)
 
' Þ 8
 * (
 

ü

È œÈmÃ`¯ÊY±5àŸÊ±7³e±Ëp´ Ȝ½?±5µ,³c®·¾`²±5Êg¯\Í`Ʊ-´3®

8:9 K;1<= 9=<  * /"

û üŽý2þLÿ
 ÊY¯\ì ®·¾`²±-¾UË À5®¶²WÏ ¹ * È/"UÈm߯mË ÊY±5À5®¶Ë ' ¾?±-µ¶µ·Èm߯ ½U¸=¯`» Ø  

û üŽý2þLÿ
 ͟Â]À5Í`¯ Ô=¯]ÊeË Æ®–Â\µ·¾?¿–ÆgÇ Ê±-À5®–½U¸?¿ Ô?ÊYÈ ³Ô&È\¼W®¶²È]¸ Ô?ÊYÈ]´ É5¾?¾=È]¸ 1  

­±²Y¯]®¶µ·¾?Ée¼eÕe¿,¯]¾=¯\µ·ÅœÀ-¯3½UÈ]°œÏ)Ô=吱-Ä5¿·ÃŸÂ\¾=¿˜°Ž±-ÀÍ]È]´ Ô?µ·®·ÍŸ¯]Æ5¿|̜Ç?µ–¯rܾ?É:ÀÇ?µ·±-½U®–³eÍ`¯3Ã`µ·®·Ã`¸ ?Ô ÊYÈ]àŸ¾?ȟ³e²®–Æg͜ŜÆgÇ샯\Í`²ÈŸÊÎFÌr°œÏœµ·¯9Ô?ÊYÈmÃ]±7½U±5¾Ž¯SÔ&È]´ ÈUÆ¿ * È/"UÈm߯S´3ÈU½U±-µ¶¸ ¨ 0 ±e¼WÔ?ʐß±L¼e³e´ ± ½UÈï´ Èœ½?±5µ·¸ðÀ-¯]åY¯Ÿ½U®·µ¶®lÃUÕe±7ÆgÇ?¾œÏñ½?吿·Ã]±À5´ ¿·¾?É5¾?ÓÜÏU³eßɲµ·¸m¼W¿–Æ¿cÔ?ÊYÈ]´ É5¾=¾?Ó ¨Dä ÅU³µ¶±7½UÍœÏ ¼e³È]¸!¸=Ã]±-½?±5¾œÏ$òY¯]° ¨ Ü ¨,Ö ¯\Ç=ʐ¾œ¸m¼W¿DÈU½UÇ=¯Ÿ½UÏÔ=¯\Êg¯\´ ±²YʐÎ!´3ÈU½U±-µ¶¸ïßÑ5±²Y¾?É3³e²åY±-½?¾?¿·ÆgÇ ÆgǜϜ°)¯®¶¾`²Y±5ÊY߯\µ·Î)³ÔŽÈŸµ¶±-Ç?µ¶®·Ã]È`³W²Y®=Ô?ÊYȸ?Í`¯\À-¯\²±-?µ >@Ì`Í`²±-ʐÅ3´Â³e¾Ž¯]½U¾?Ée¼eÕe¿&®·¾Ÿ²Y±5ÊYÔ?ÊY±²Y¯ŸÆ® ¾?±-ÄÃ`µ–¯]³e²¾=¿˜Ô=¯\Êg¯\´ ±²YÊ ‡ ¨ Ð ÈU½Uµ·±½UÈ`³¯]Ä5±5¾=ÓÇ?µ–¯]½U®·¾œÏÜÅ`À-¾=¯\´ ¾?È`³W²Y®L¹ƒÔUˀÇ?ÈU½U¾?È\²WÏ?»3¸ …ñ¯\µ–½UÈmÃ`¯²±7³W²Y¸¼W±7½U¾?È\²Ë µ·®¶ÃœÅUÆgÇ$Ô=¯\Êg¯\´ ±5²ÊYÎ$µ¶À-±³È]¸=½U®¶²-Ì&Ä5±Ô?ÊYÈ]´ É5¾?¾=Ó >Ð -9+ò # Ì %, BÌ %:,SÐ ¯ +ä %  ¼e³È]¸ ½UÎ?µ·±5Ä-® ²YÓÔ?ÊYÈ]àŸ¾?ȟ³e²®–ÆgÍ]Ӌ\ Ô=B ÊÈŸÓ ´3É-¾?¾?Ó ¨  ¯\° ¨UÙ ÈU½UÔ&ÈmÃ`¿–½?´ ÈU½U±-µ¶¸)Ô&È]¸=À5±³p²É-´3®¶²È3Ô?ÊYÈ\Ë ´ É5¾?¾œÅœ´ ® ¨Fò ÈU½U¾?È\²gA ¯ > Ö‰Ö Ô ? § Ù]ß Ú ß ¸áÔ?ÊYÈ]´ É-¾?¾?Ó3®¶¾=½?®¶Íœ¸m¼W±ŸÌFÄ5± ¸ïÄ5±5¾#¼W± ʐ®·À5®·Í]È ÃœÀ5¾?®·Íœ¸ñÍ]È]´ Ô?µ·®·ÍŸ¯]Æ5¿DÔ?吮·°?µ·®¶Ä-¾?É §]¨}Ù\j ß ÍœÊYÂ\²Ã]ɲgÕe¿H¾=±5Ä ¸ñ´¸?Ä-ÎA¹ƒÀ-¯Ô?åY±-½?ԎȟÍ`µ–¯]½?¸F̘Ä5± Ç?ÈU½U¾?È]²WÏ È`³W²g¯m²¾=¿·ÆgÇÔ?ÊYÈ]´ É5¾?¾œÅUÆgǼe³eȟ¸³e²±e¼W¾?Ó7» K¨  Ô=¯ŸÆ®·±5¾`²Îµ·Ó-Ñ5±5¾œÅUÆgÇ#ÈU½Ô&ȜÑ-Âm²YÍ`¸

û üŽý2þLÿ
 ͟Â]À5Í`¯ Ô=¯\ÊË Æ®–Â\µ·¾?¿–ÆgÇ ÊY±5À-®·½?¸?¿ Ô?ÊYÈ ½U®–³e͜ÊYÓ²Y¾?¿ Ô?ÊYÈ]´ É5¾?¾=È]¸

û üŽý2þLÿ
 º # ì ¸?¾?Í`Ʊ ԎÈU½Uµ·±Ô&È]Ç?µ–¯rÜ¿

4  

ì ä
å‰í=î ï/ï ð ê

ñDò

<  #

ó ô/õDö

ÞGßàá
â—ãGä
åçæ èã1évê ë ã ùDú
å öïûæè ã1évê ëýöGå/õDïü ú
å äïü

ì 


 Gß C
' / Þ 
! D
 Gß%
EO ßF
 V
Þ %  #$ 
 /Þ G
'  
!F
  /
EOß C
Gß
VÞGß/ß &ò# â (
* /ß C
/Þ/Þ 9: (
 F
 Gß9
  G (
 ÞD H
ß Þ  & ò #ì 
/Þ C
' Þ !C H
ß

/ÞF
 qß(
Vß /ß C
E:  Þ(
  0ò. 
  F
 : 
  I
  
 : F
vÞ 
GßÞ ì %;& ò # â 
 C
 !+ (
  I
Cß   (
vÞC
 =!
 /Þ% #$;:& ò # â ù
/Þ C
Gß  J (
: : D
6
ß 
C

 % & á :0%O; ì  
 %eÞC
  +
VÞGß: D
 Þ /
  %K
vÞ 
  & á :0%;:#$ 
 ÞC
  
 !GßD
Þ
 ÞC
vÞGßÞ 
  & á :0%;& ò # ì ù 
Gß  C
  )
3 F
% 
vÞ C
vÞ 8(
VÞ & á :0%;& ò # â ù 
/Þ C
/Þ 
 ß C
' GÞ
vÞ  G

Gß  & á :0%;:0 ò . ù 
 F
 ! Þ
  : D
 CÞ
vÞ/ÞC
vÞ/Þ (
VÞ/Þ & á :0%O; ì %;& ò # â ù 
   C
 )
%: D
/ßÞ/Þ
vÞC
  
!GÞ & á :0%;:#$;:& ò # â ù 
 : K
 +
 F
  +
vÞC
 
Oß %

ü

È UÈm߯ʐ±-à]ÊY±-³±Ëp®·¾`²±5Êg¯\Í`Ʊ:³SÑ5¯Ÿ³eÈmßÉÀ7ÂrÃ`®–³µ¶ÈŸ¸ Ô?ÊYÈ]´ É5¾=¾?È]¸

89 ;1< 9ML  * /"

®·¾?À5¸?µ·¿·¾?±5´ ¼W±$ʐ®·À5®·Í]È ÙU¨iØ\٠͜ÊgÂm²Ã]É5²YՐ¿‹¾?±5Ä$¸NÔ=¯ŸÆ®·±5¾`²Îê°&±5À$®·¾?À5¸?µ·¿·¾`¸ ¨Ð ÈU½U¿·µ‹Ê®·À5®·Í ¸Ô=¯]Æ5®¶±-¾`²Î³‹µ¶Ó7Ñ°&È]¸ Ð é ­ç¯3°&±5À¾?¿?¼W±Ú ¨ × Ü ¨ ä µ·®·Ã3ÊYÎ?À-¾`ÅUÆgÇ ìƒ¯]͟²YÈ]ÊYξ=¯½?È]°?¸ ½?ÈÜÀ5¾?®·Íœ¸)Í]ȟ´ Ô?µ¶®·ÍŸ¯ŸÆ¿Žµ¶À-±½UȟÍ`¸=´3±-¾`²Èm߯\²pà]Êg¯mË

ŽÆgÍœÏ ¨7í ¯]Í]ȋ¸?Í`Â\À-Í`¸¸=ßÂ]½?¿¶´ ±pȟ°?Ê ¨ ڋ³˜ì ¸=¾?͟Æ5¿ŸÔ?åY±5Ä-® ²Y¿ŸÔ=吮`³W²YÊY¯\²®. =͟¯ŸÆ®\Ô&ÈU½Uµ¶±ԎȟÇ?µ–¯rÃ`¿ ¨ , ®·À5®·Í]È ÃœÀ5¾?®·Íœ¸#͟È]´ Ô?µ·®¶Í`¯]Æ5¿Ÿ¼W±Ô=ÊÈ Ä5±-¾œÏ ³eÏU³e²±-´ ¯\²®–Æg͜Ï)Ã]É5²YՐ¿ ¨ ä ½?¯\µ–Ր¿2ìƒÂ\À5®œ¼e³´ ±:À5Í]ȟ¸?´¯\µ·®˜Ãœµ¶®·Ã ½UßÈ]¸U샯]͟²YÈ]ÊYÈmÜŜÆgÇ®·¾`²±-ÊY¯]͟Æ¿ ¨Uí ¯]Í]ÈÃ`ŜÀ-¾=¯\´ ¾?Ó ³±)¸?͟Â]À-¯]µ¶Ï﮶¾`²Y±5Êg¯\͟Æ5± >Ð -9+ò #ONG%, :¯ , é N
%:,  ¨ - ½UÇ=¯Ÿ½UÏïÔ=¯\Êg¯\´ ±²YʐÎñ¾?ÈmßÓ5Ç?È

´ ÈU½U±5µ·¸³˜²Y±-³e²WÏ9¯c͟È]¾( Ž½?±5¾=Ñ5¾?¿¶´ ®Ÿ®¶¾`²±-ʐÃ`¯\µ·ÏH¼e³È]¸Ã²Y¯\° ¨-ß?¨7Ð ÊYÈ\²YÈ]Ä5±H³±HÔ?åY®]¸?Ã`¯\Ä5ÈmÃ`Â\¾?¿ ®·¾Ÿ²Y±5Êg¯\Í`Ʊ à ´ ÈU½U±-µ¶¸A½UÈ]Ô&È]ÊY¸=Ñ5¸m¼W±#À7¯\åg¯]½U®¶²®‹ÈU½UÔ&ÈmÜ¿·½=¯m¼W¿–Æ¿lÇ?µ·¯rܾ?¿c±5ì ±5Í`²WÏñ샯\Í`²ÈŸÊÎ ¹eâ Ü ã »BÌ2ȟ°=³¯]ǜ¸m¼W±¾?ÈmÜÅ´ Ȝ½?±5µDÀ5¾?ÈmܸëÔ=ʐȟ´3É-¾?¾?ȟ¸ , é ¨˜ò ÈU½U¾=È\²WÏ$Ô=¯]ÊY¯]´3±5²ÊYÎ$¸!®·¾UË ²±-ÊY¯]͟Æ5¿Ÿ³±pԎÈ]²ÈŸ´ ®·¾`²±-ʐÔ?ÊY±²Y¸m¼W¿`Ã:³È]¸=Ã`®–³µ¶È`³W²Y®]³,Ԏ¯\Êg¯\´ ±²YʐÏ\ ¸B × Ç?µ–\ ¯rܾ?¿·ÆgDZ5ì ±5Í`²Î²Y¯\Í`²YÈ  Ð ÈU½U¿·µ`ÊY®·À5®·Í¸d \Ä-B ±5× ¾3\ Ã`” Ύ\ ÑB ®œÑ ´\ Ñ ¸?Ä-Î?´ç°&±5Àcµ·Ó-Ñ°œÏ®·¾?À5¸=µ¶¿·¾?±5´¡¼WP± > Ô ú ? § j ܜÚ\Ý Ù Ì-Ô=吮œµ·Ó-Ñ°&É ®·¾?À5¸?µ·¿·¾?±5Q ´ > Ô ú Õ f ? Û j Ø\B ӉÞ`Ò Øm× ÌrԎÈU½U¿·µ=ÊY®¶À-®¶Í¸ Ô=¯]Æ5®¶±-d ¾ŸB ²YӉÎÒ ³p” ®·¾?\À5B ¸?Ñ µ·\ ¿·Ñ ¾?±5´ÜÎ=Ñ®?Ԏ¯mË Æ®·±5¾`²YÎ?´ °Ž±-À¾?Ée¼p¼W±¸ë´¸?Ä5R Î > ú Ô Õ ? Ù Û]Û`Ú × ÌU¸!Ä5±5R ¾ > ú Ô Õ Õ f ?§ Ü Ú]Ú]Ý Øœ¨ Ð ÈU½U¿·µLÊY®·À5®·Í¸ïÔ=¯ŸÆ®·±5¾`²Îï³ÜÅU³Í`Ï`²Y±5´ ½U®–¯\°&j ±²Y¸áÃ$ÊYÈU½U®¶¾=ÉÜÎ=Ñ5®HÔ=¯]Æ5\®¶±-B ¾Ÿ²YÎ?Ñ ´Ì2¸áj ¾?®–ÆgÇ?Ä ³±)Ã!ÊYÈU½U®¶¾=É ½U®–¯\°&±²±7³¾?±-Üd Ϝ\ ³B ͜Ï`Ñ:²µsT ÌU¼WB i±)¸ Ô=¯ŸÆ®·±5¾`²Î °&±5À)®·¾?À-¸?µ¶¿·¾œG ¸ > ú ÔÔ ? § j § Ü`Û § Ì ¸Ô=¯]Æ5®¶±-¾`²Î³‹®¶¾=À5¸?µ·¿¶¾=±5S ´ > ú ÔÔ ú Öúú f ? Ý j Û]۟Ý\Ü ¨  Í`Â\À-Í`Ï àŸÊY¯\ì ÎðÔ?ÊYÈ ½U®–¯\à]¾=ȟ³e²®·Í`¸ ʐ±-À5®–½U¸?¿D¼e³È]¸ê¾=¯ïÈ]°?Ê ¨ Ûñ¯\Ä ÙU¨  ¯\͟ÈmÃ]Ó#à]Êg¯mì Ï °œÏœµ¶Ï3³e±7³W²YʐÈ]¼W±5¾œÏÔ?ÊYÈÜՐ±-ÆgÇ=¾`ÏÔ?ʐȟ´ É5¾?¾?Ӌô Ȝ½?±5µ·¸)¯¾Ž¯l¼W±W¼W®–ÆgÇÀ-Â\͜µ–¯]½UÉcµ·À5±SåY¿–Æ®sÌ\Ä5± Ä-Ÿ½U¾=ÂcÀ-±pÀ-¯]åY¯]À5±5¾œÅUÆgÇ9Ô?ʐȟ´ É5¾?¾œÅUÆgǾ=±5ÜϜ͟¯\À-¸m¼W±HÀ-Ÿ³¯Ÿ½U¾?¿\¾=±5àŸ¯\²®·Ãœ¾?¿]ܵ·®¶Ã9¾=¯‹ÆgÇ?ÈmÃ`Â\¾?¿ ÊY±5À5®–½U¸?¿ ¨ Ö àŸÊY¯\ì ¸ ß ¼W±3´3ȟÄ5¾?È#¸=³È]¸=½U®¶²-Ì&Ä5±3Ô?ÊYÈ]´ É5¾=¾= >Ð -9+ò # ¾?±-Ã]±7½U±ÍÔ&È]ÊY¸=Õe±-¾?¿LÔ?吱7½œË Ô&È]͜µ·¯Ÿ½U¸ Ô?ÊYÈ]Ô&È]ÊgÆ®·È]¾=Â]µ¶¾=¿¶Ç?ÈÊY®¶À-®¶Í`¯ ¨,Ð ÈU½Uȟ°?¾œÅëÀ-ÂrßÉ5ʵ·À5± ¸=Ñ®·¾?®¶²®¸ È`³W²g¯m²Y¾?¿·ÆgÇ Í`¯mË ²±-à]ȟʐ®–Â\µ·¾?¿–ÆgÇ)Ô?ÊYÈ]´ É5¾?¾œÅUÆgÇ ¨UÐ ÊYÈ ½?¯\µ–Õe¿2ÈmßÉ5åY±5¾?¿2Ô?åY±-½UÔ&È]͜µ–¯]½U¸#Ô?ÊYÈ]Ô&È]ÊgÆ®·È]¾=¯]µ¶®¶²WÏ °`Ϝµ·Ï ÍÔ?ÊYÈ]´ É5¾?¾œÅœ´ ¯®¶¾`²Y±5Êg¯\͟Æ5¿¶´ ô3ÈU½U±-µ¶¸!À²Y¯]° ¨2ß Ô?åY®·½?Â]¾œÏ¼W±e¼W®·ÆgÇë®·¾`²±-ÊY¯]͟Ʊ³Ô?ÊYÈ\Ë ´ É5¾?¾=È]¸ E*-Sä Ô?åY±-½?³e²Y¯rܸm¼W¿–Æ¿´3É-¾?¿–Æ¿³±!Ñ-¯]³ ¨ä ÅU³µ¶±7½UÍœÏ …ñ¯\µ–½UÈmÃ`¯!²Y±-³e²¸ ¹ ²Y¯]° ¨ Ø »‹¾=¯\À-¾=¯]Ñ5¸m¼W¿|Ì=Ä5±ÍԎȟʐ¸ŽÕe±-¾?¿FÔ?åY±-½UÔ&È]͜µ–¯]½U¸‹ À-吱e¼W´3ɽUÈUÆgÇ=Â\À-¿F¸$Ô?ÊYÈ]´ É5¾?¾œÅUÆgÇ +ä %  ¯ %:,SÐc¨ ä ²g¯\° ¨2Þ ¼e³È]¸ëÃUՐ±-ÆgÇ?¾œÏ#ԎȟÔ?®·³Èm߯]¾?Ó´ ÈU½U±5µ·ÏԎȟʐÈmܾ=Â]¾`Ï#¾=¯)À7Â\͜µ–¯]½UÉßÉ5ÊYÈ]Ç?ÈU½œË ¾?È`³W²Y¾?¿2ì ¸?¾?Í`Ʊ9Ԏȟ´3ÈUÆ5¿˜Ç?ÈU½U¾?È\²S³e²Y¯\²®–³W²Y®¶ÍœÏ ÚDµ·¾ n Œ ¨ŽÖ ?¯m¼WÎÔ?ÊYÈ´ ÈU½U±5µ·Ïòg¯\° ¨ Ü ¯²Y¯\° ¨]Ù Ô?µ·Ïœ¾?±]ÌmÄ-±cÃ`ϜÔ?¸ŽÕW²YÉ5¾?¿UÔ?ÊYÈ]´ É-¾?¾œÅœÆg&Ç Al‘ º BÌ # é ¡¯ , é À-±À7Â\͜µ–¯]½U¾?¿·Ç?È9´ È\Ë ½U±-µ¶¸)òY¯]° ¨ ܾ?±5À-ԎÎ=³È]°=¿=ÜŜÀ5¾=¯]´3¾=È]¸À5´ É-¾`¸ ¨ 0 ¯]È]Ô=¯]ÍÔ?åY®–½?Â\¾?¿&½UÃ]ȟ¸®¶¾`²Y±5Êg¯\͟Æ5¿=½UÈ ´ ÈU½U±5µ·¸#À9²g¯\° ¨=Ù ³e²Y¯m²Y®·³e²®–Æg͜ÏÜÅ`À-¾=¯\´ ¾?ɳ¾?¿·Ä5®·µ¶È Ç?ÈU½U¾?È]²¸³eµ·±-½?Èm߯\¾=Ó5Ç?ȸ?͟¯]À-¯m²Y±5µ·±]Ì ¯3Ô?ÊYÈ\²È³µ¶ÈŸÄ5®¶²Ée¼eÕe¿˜´ ÈU½U±5µ,òY¯]° ¨=ß µ¶Ó-Ԏ±Ô&ȟ³e²®·Çœ¸m¼W±O± "U®–³W²Y¸m¼W¿–Æ¿FÃ`¯\À5°œÏ ¨ UWV*X%Y!Z H [ \]V ^`_!a a%bdce^`V*X%Y!Zgf hji kmlonp q r Xa3r st iu%v u uw x(y z{v3u [O|~}~€ xƒ‚„†…€ xƒ‚H„~[O€ ‡~‚ˆ‰€ ŠƒUW…E€ „j‹Œ€ xƒ?‹jˆ s *t Žv u  x(y z{v [O|~}~€ xƒ‚„†…€ xƒ‚H„~[O€ ‡~‚ˆ s *t Žv w i x(y z{vw [O|~}~€ xƒ‚„†…€ xƒ‚H„~[O€ ‡~‚ˆ‰€ „j‹Œ€ [O|~}~‘xƒ‚H„†…€ „~‹d‘xƒ‚H„j… s  *v i  ’ x(y z{v [O|~}~€ xƒ‚„†…€ xƒ‚H„~[O€ ‡~‚ˆ‰€ „j‹Œ€ [O|~}~‘xƒ‚H„†…€ „~‹d‘xƒ‚H„j…E€ “”a•]Y6\Ey–—!YP˜†xš™ƒ|†‡ i Ž ’ ’v iŽ Ž 8:9 üK;1<= 9œ›  РȟʐÈmܾ=Â]¾?¿,´ ÈU½U±-µ¶ÎáԎȟ´3ÈUÆ5¿Hµ¶ÈŸàŸ¯\ÊY®¶²´¸$ßÉ5ÊYÈ]Ç?ÈU½œË

¾?ȟ³e²¾=¿2ì ¸?¾?͟Æ5±

Ü ¨W þ ªŸž ý  ¯m²È:Ô?ÊgÂ]Æ5±cÔ?吱7½?³e²Y¯rܸm¼W±cÔ?ÊYÃ]È\²Y¾?¿UÀ5Ç=Ȝ½?¾?ÈUƱ5¾=¿?½?¯\¾?Ó-Ç?ȳeȟ¸?°&È]ÊY¸3½?¯\²pÔ?ÊYȟ³e²åY±-½UÍœÏ ¯\¾Ž¯\µ·Å`À-Ï#Ô=吱-Ä5®¶²¿ ¨&í ±²åY±5°Ž¯´ ¿ ²:¾=¯Ô=¯]´ ɲ®sÌ&Ä5±³±S¼W±7½U¾=Â È ½?¯m²g¯)ÀÔ&È]¸=À5±S¼W±7½U¾?Ó3À5± À5Ç=ʐ¸?°Ž¯ëÛ]Ý$Ô=ÊY¯]Ä-³Í`ÅUÆgÇ ½U®–¯\°&±²YÈ]µ·È]àŸ®·Æg͜ÅUÆgÇñÈ]Êg½U®¶¾Ž¯]Æ¿¯ëÄ5±¯\¾=¯]µ¶ÅœÀ7¯$Ʊ5µ·Ó5Ç=È!ÊY±5à]®–³e²ÊY¸ °œÏ ¾?±-ԎÈUÆgǜϜ°?¾?ÉÀ-Ô?åY±-³¾?®¶µ–¯3ÜŜ³µ·±-½UÍœÏ ¨ ' Ԏ±7Æ®–Â\µ·¾?¿,Ô&È]À-È]ÊY¾?ȟ³e²‹°œÏ °œÏœµ¶È´ È]Ä-¾?ÈÀ-¯]´ ÉË åY® ²¾=¯¼W®·ÄÀ5±-´3åY±5µ·Ó Ô=¯]Æ5®¶±-¾`²WÏ]̘¸ñ¾?®–ÆgÇ?ĵ¶À-±½UO± =¾=® ²Y®¶Ãœ¾?É)ÊYÈ]À-Ç?ÈU½U¾?ȟ¸U²-Ì2À-½=¯¸?ÊYÑ5® ²WŜ´ ® Í]ȟ´ Ô?µ¶®·ÍŸ¯ŸÆ±-´3®&²YʐÔ&É5µ·®,Ñ®,¾?®¶ÍŸÈ]µ·®¶Ã ¨ ä ÅU³µ¶±7½U͜Ͼ=¯]Ր¿˜¯\¾=¯]µ¶ÅœÀ-Ï)³e±:þ?É-͟²Y±5ÊYÅUÆgÇ °&Ȝ½?±-ÆgÇÀ-Ʊ-µ·¯¾?±7³eÇ?ÈU½U¸\¼W¿,³l¾=Â\À-È]ÊYÏ3Ô=¸UË °?µ·®¶ÍŸÈm߯]¾`Ŝ´ ®=à µ·Ó5Í`¯\åg³e͟ÓSµ¶®¶²±-ÊY¯\²¸?åY± ¨?Ö åY±²Y±5µ·¾?Óp¼e³È]¸)¾Ž¯\Ô?å ¨ ÊYÈ]À7½U¿·µ¶Ï ô ±-½U®–Â\¾œ¸ ½?È]°œÏ Ô?åY±5Ä-® ²Y¿l°&±5ÀÍ]ȟ´ Ô?µ¶®·ÍŸ¯ŸÆ¿ ¨ Òl¯Ÿ³W²YÈ!Ô?ÊY±5À-±5¾`²ÈmÃ`¯\¾=ÂëÇ?ÈU½U¾?È\²g¯ § ÝmË §7Ù µ·±²ÃUՐ¯]ÍñÃ`ÏUÆgÇ=Â]À5¿ Ô&È]¸?À-±ëÀëî=½?¯\¼WÎNÔ=¯]Æ5®¶±-¾`²ÎFÌl¸N¾?®–ÆgÇ?ÄëÍ]ȟ´ Ô?µ¶®·ÍŸ¯ŸÆ±$ȟÔ?ÊY¯rÃU½U¸ê¾=¯Ÿ³W²g¯\µ·Ï]ÌÀ7¯m²Y¿¶´ÆÈ À7½U± ¸?ß±-½U±-¾`ÅÜÅU³eµ·±-½U±-Í#°&±5ÊY±Ãî?Ã`¯\ǜ¸ëƱ-¾?À5ȟʐÈmÃ`Â\¾?¿ ¨=í ±ÈmÃUÕe±-´ È]²YÂ\À-Í]ȟ¸FÌ?Í`²±-ÊYÂÀÇ?ÈU½œË ¾?È]²p´ Â:ßɲgÕe¿?Ô=ÊY¯]͟²Y®·Æg͜ÅÜŜÀ5¾Ž¯\´ ¨mä µ·®¶Ã3Ô&È]Ç?µ–¯rÜ¿U¾=¯:ÜŜ³ÍœÏ`²pʐ±5²®·¾?È]Ô=¯\²®·±‹¯:¾=¯:ʐ®·À5®·Í]È ¼W±W¼W¿·Ç?È)ÜÀ-¾?®¶Íœ¸$³±È]°&±-ƾ=ɾ?±5Ô&Èm߯]Ä5¸m¼W±:À-¯ Ô=ʐȟ͟Â\À7¯\¾œÅ ¨ 0 ®–Æ´ Ó-¾?ɯ\¾Ž¯\µ·Ï`À-Èm߯]¾=½?¯\²Y¯ ®·¾=½U®·Í`¸\¼W¿pÀ5ÜÅUÕe±-¾?¿HÊY®¶À-®¶Í`¯#¸ïÄ5±-¾ñÃ!Ô&È]ÊYÈmÃ`¾ŽÂ\¾?¿H³:´¸=Ä5® ¨ ' ²Y¯\²®–³W²Y®·Æg͜ÏëÜŜÀ5¾Ž¯\´ ¾œÅëܵ¶®·Ã Ô?ÊYÈ]´ É5¾=¾`ÅUÆgÇ %, ¯ %:,SÐ ¾=¯á½?È]°?¸ê½UÈá͟È]´ Ô?µ·®¶Í`¯]Æ5¿Ô?ÊYÈ]Í`¯\À5¸\¼W¿·Æ5¿ßɲYՐ¿cʐ®·À5®·Í]È ¸Ô=¯]Æ5®¶±-¾`²Îµ¶Ó7ѱ5¾œÅUÆgÇ®¶¾?À-¸?µ·¿¶¾?±-´ Ñ5® Ð é ­ °œÏœµFÔ&È]À-È]ÊYÈmßÂ\¾ ®˜Ã¼W®·¾`ÅUÆgdzW²Y¸=½U®·¿·ÆgÇ$¯ µ·À5± ¼W±W¼l¾?±W¼e³Ô?¿–Õe±9ÜÏU³eßɲµ·®¶²lÇ?ȟÊYՐ¿·´è³e²Y¯rß±5´èÔ=¯ŸÆ®·±5¾`²Î#Ã)½UÈ]°&ÉÀ7Â]ÆgǜÏ`²¸ ½?®·¯]°Ž±5²1¸ !UÀ-ԎÎ=³È]° ²±-ÊY¯]Ô?®·±H¼W±Ô&È]¸?À-±SÀ-Ÿ³W²Y¸?Ô?¾œÅœ´è¸?͟¯]À-¯m²Y±5µ·±5´³W²g¯rÃ`¸Ԏ¯]Æ®·±5¾`²g¯ ¨]ä µ¶®¶²±-ÊY¯\²¸?åY±H¼W±È]Ô=¯]Í]È\Ë ÃŸ¯]¾?ɋÔ&È]¸?Í`¯\À5ÈmÃ`Â\¾?È9¾=¯À7Â]³Y¯]½U¾=¿?ÜÅ`À-¾=¯\´̟͟²Y±5ÊYŴ½UΎ³eµ·±-½U¾ŽÂʐ±-à]¸?µ–¯]Æ5±S¯Í]ȟ¾`²ÊYÈ]µ–¯ à]µ·ÏœÍ]Ó-´3®·±l¾=¯:³e¾?¿·Ä5±-¾?¿?ÊY®¶À-®¶Í`¯ÊY±²Y®¶¾=È]Ô=¯\²®·±:¹ƒÃœ®¶Àc¾=¯]Ô?å ¨ â Ø-ã » ¨ ­9¯m²g¯:½Uȟ³e²¸?Ô=¾=Â9ÃÊY±5à]®–³e²ÊY¸ ÃUՐ¯]Í)¾?±-¸?´ È]Ä5¾=®¶µ–¯3À5Í]ȟ¸?´Â\¾?¿&²YÓ²È)³È]¸=Ã`®–³µ¶È`³W²Y® ¨ Ð ÈU½Uµ·±‹´3ÈU½U±-µ¶¸Ã²Y¯]° ¨?Ø ³Ñ5¯Ÿ³eÈmßɋÀ-ÂrÜ®–³eµ·È]¸3Ô?ÊYÈ]´ É5¾?¾=È]¸ E*-Sä ¼W±ÊY®¶À-®¶ÍŸÈÃ`À-¾?®·Í`¸ ÊY±²®·¾?ȟÔ=¯m²Y®¶±Ã]ɲgÕe¿Ž¸ Ô=¯ŸÆ®·±5¾`²Î,̟¸)¾=®·ÆgÇ?Ä9³e±9­º ´¯\¾?®¶ì ±-³e²ÈmÃ`¯\µ?Ô&È]À7½UÉW¼W® (¨  ȼW±Ã³eȟ¸UË Ç?µ–¯]³±l³Lµ·® ²Y±5Êg¯m²Y¸?ʐȟ¸#¹ƒ¾=¯\Ô?å ¨ â §7Þrã »BÌm¾?±-°ŽÈ H³±c³e¿¶²¾?®–ÆÈmÜÅÆ5Ó5ܾ?¿U³eÏU³e²Ó-´ °ŽÉ-Ç?±5´çÔ=ʐÈUƱ7³e¸ ³e²YÂ\ÊY¾œ¸U²¿l³W²gÂrßÂÀ5Êg¯\¾=® ²Y±5µ·¾?ÉW¼eՐ¿¶´ ¨HÖ ¿·³ÍŸ¯]¾?ÓÜÅU³eµ·±-½U͜ÏïÃUՐ¯]Í!¾=¯Ÿ³eßÉ-½?Ñ5¸m¼W¿H²ÈŸ´¸FÌLÄ5±#³e± ¸?ß±-½U±-¾?Ó:ʐ®·À5®·Í]È3à Ô?ÊYÎ?°&É5ǜ¸²ÊYßÂ]¾?¿2¾?±5´ ÈUÆ®F´ É-¾?¿ ¨ ò µ–¯rܾ?¿·´ ¾=Ÿ³W²YʐÈ]¼W±5´ Ô?åY±-½?Í`µ–Â]½=¯\¾?Ó¯\¾Ž¯\µ·Å`À-ϼW± * /È "UÈm߯ ʐ±-à]ÊY±-³± ¨ ­9¯m²g¯È$Í]È]´3Ë Ô?µ·®¶Í`¯]Æ5¿·ÆgÇ¡½?®·¯]°Ž±5²¸¡°œÅœÃŸ¯\¼W¿9³e²¸Ž½UÈmßÂ]¾=¯ ®Ô&È]´ ÈUÆ¿l¼W®¶¾œÅUÆgÇ Ô?åY¿–³W²Y¸?ԎÎ,̋¾=¯\Ô?å ¨ Ãçâ § Ú ã ¼W± ®¶µ·¸=³e²ÊYÈmßÂ]¾?È)Ô&È]¸?Ä-® ²Y¿Hµ¶ÈŸà]®–³W²Y®·Æg͟Ó5Ç?È#´3ÈU½U±-µ¶¸A¹ Ü®·À3²Ó5Ä⠧㠻 ¨ ­9¯\µ–Õe¿DÀ5Ô=ÊY¯ŸÆÈmßÂ]¾?¿”½=¯m² À ½U®·¯]°Ž±5²ÈŸµ¶ÈŸà]®–ÆgÍ]Ó5Ç=È)ʐ±-à]®–³W²Yʐ¸!°`Ï$ÃUÕY¯\ÍÔ?åY±-½U±-ÃUÕe¿·´ ´ É5µ·È#À-È]Ç?µ·±-½U¾=® ²µ·È]¾?àŸ® ²Y¸=½U®·¾=Â\µ·¾?¿ ÆgÇ=¯]ÊY¯]͟²Y±5Ê:½?¯m²¯ÈU½?³e²Êg¯\¾?®¶²:²Y¯]ÍëÈ]´ ±5À-±5¾?¿HÀ7½U±Ô&È]¸?Ä-® ²WÅUÆgÇï´3ÈU½U±-µ¶Î,ÌF½UÈ$¾?®–ÆgÇ?Ä °`Ϝµ·Ï ͜ʐȟ´ ÉáÑ5¯Ÿ³eÈmÜÅUÆgÇAî=½?¯\¼WΡÀ-¯]åY¯]À5±-¾`Ï ÔŽÈŸ¸?À5±ïÔ?ÊYÈ]´ É5¾=¾?Óá³î=½?¯\¼W®Àe¼W®·Õe²É-¾œÅ`´ ®:¸¡ÔŽ¯mË Æ®·±5¾`²g¯áÔ=吮‹À7Â]ÆgǜÏ`²¸A½U®·¯]°Ž±5²¸NÑ®‹ÍœÊgÂm²gƱԎÈñ¾?É-´ÌH²ƒ¼ ¨ ¾Ž¯áÔ&ÈUÑ5Â\²Íœ¸N³eµ·±-½UÈmÃ`Â\¾?¿ ¨¨ 0 ¯ À-Â]͜µ·¯Ÿ½UÉÔ?åY±-½?ÆgÇ?ȟÀ5¿–ÆgÇáÜÅU³µ¶±7½U͜Π¾=¯\À-¾=¯]Ñ5¸m¼W¿·Æ5¿·ÆgÇñÀ7ÂrÃ`®–³µ¶È`³W²ÊY®¶À-®¶Í`¯¾=¯ëÑ5¯Ÿ³e±°œÏ!²±-½?Ï °œÏœµ¶ÈÜÇ?ÈU½U¾?Ó ÃœÏ`¸=Ä5¿¶²½=¯\µ–Õe¿–ÆgÇá?¯m¼WÎáÀ3ÊY±5àŸ®·³e²ÊY¸FÌ&²WŜ͟¯\¼W¿·Æ5¿·ÆgÇï³e±3À5±e¼W´3Ó-¾=¯À5´ É5¾ï²Y±Ë Êg¯\Ô?®·± ¹ ÃðÈ]¼W±-½U®·¾?É-µ¶ÅUÆgÇAÔ?åY¿¶Ô=¯Ÿ½U±-ÆgÇ개ϜµSÔ?åY±5͜µ·¯Ÿ³e.® =͟ÈmßÂ\¾ ®²WϜÔA½?®·¯]°Ž±5²¸Ž»Ì¯ñԎȟ¸?Ä5¿¶² ³µ¶ÈŸÄ5®¶²ÉW¼eՐ¿´ ÈU½U±-µ|̔Ãá¾?É-´ Ä ³e± °?¸=½Uȟ¸ Ã`ÏU³ÍœÏŸ²YÈm߯\²9Ô?ÊYÈ]´ É-¾?¾?Ó]Ì=¼W±W¼W®–ÆgÇ?Ä)Ç?ÈU½U¾=È\²WÏñ³e± ¸3¼W±-½U¾=È\²µ·®·Ã`ÅUÆgÇÔ=¯]Æ5®¶±-¾`²Î$³‹Ñ5¯Ÿ³e±-´ ´ É5¾?¿ ¨

Рȟ³e²¸=Ôï¯]¾=¯\µ·È]àŸ®·Æg͜Å$Ç?ÈU½U¾?ÈUÆ5±5¾?¿pÊY±²Y®¶¾=È]Ô=¯\²®–ÆgÍ`ÅUÆgÇïÈ]°U²Y¿¶Ä-¿µ·À5±)¯]Ô?µ¶®·Í]ÈmÃ`¯m²:®ÃáÔ?吿¶Ë Ô=¯Ÿ½Uɾ?±-¸?ÊYÈ]Ô=¯\²®·±]Ì&ʐ±7³eÔ ¨ ¾?±ì ÊYÈ]Ԏ¯m²®·± ¨2Ð ÈU½UÊYÈ]°?¾= ¯\¾=¯]µ¶ÅœÀ-¯3²YÉ-ÆgÇ`²È#Í]ȟ´3Ô=µ¶®·ÍŸ¯ŸÆ¿,°=¸=½U± Ô?åY±-½U´ É5²±5´½?¯]µ·Õ¿3Ô?ÊYŸÆ±ŸÌ¾?®–Æ´ Ó5¾=ÉðÔ?åY±-½U°&É5Ä-¾?Éðµ·À5± 吿–Æ®sÌ9Ä5±ð®·¾=½U®·ÍŸÂ\²ÈŸÊÏ¡²±5Êg¯\Ô=®¶± ¹ %, ® %:,SÐ »¯#Ã]É-ÍëÔ?åY®HÀ-ŸÆgÇ`Ï`²Y¸ï½U®–¯\°&±²Y¸ñ°?¸=½Uȟ¸á®HÀ7½U±)³W²g¯m²Y®·³e²®–Æg͜Ï$Ã`ŜÀ-¾=¯\´3Ë ¾œÅœ´3®UÔ=ʐȟà]¾?È`³W²Y®·Æg͜Ŝ´ ®]샯]͟²YÈ]ÊYÏ ¨  ¾=®¶´³e±l¾=¯rÜ¿·ÆlÔ?åY®U´ ÈU½U±5µ·ÈmßÂ]¾?¿`½?È]°œÏ½UÈ:¾?±5ì ʐȟÔ=¯mË ²®·±Ô=吮·åY¯]À5¸m¼W± # é  ¯²Y¯\͟ÓSÔ?ÊYÈ]´ É5¾=¾=†Â  ,%0E%:F ̟²ƒ¼ ¨ ®·¾=½U®·ÍŸÂm²YÈ]Ê7Ì\À-½=¯¸)Ô=¯ŸÆ®·±5¾`²Î ³cÈ]°&É5´¯3²WϜԜÏ)Í]ȟ´ Ô?µ¶®·ÍŸ¯ŸÆ¿2Ô?åY±-½?ÆgǎÂ\À5±-µ·¯ÊY±²®·¾?ȟÔ=¯m²Y®¶±:¾?±5ì ʐȟÔ=¯m²Y®¶® ¨ ä À-Ç?µ·±-½U±-´ ͟±)À5Ô&Î=³È]°?¸ðÀ-¯\À-¾=¯\´ ±-¾=ÂrßÂ]¾?¿½Uȟ°`ÏïÜÀ5¾?®·Íœ¸ Ô&È\²¿·Ä5¿sÌL͜½?Ï#¼W±#¸?Ã]±7½U±5¾ Ô&È]¸?À-±9ÊYÈ]Í2Ì`µ¶À-±:À5¿–³eÍ`¯\¾=½?¯m²g¯Ô&Èm߯]Ä5Èm߯\²À-¯®·¾Ÿ²Y±5ÊY߯]µ¶ÈmßÉƱ-¾?À5ȟʐÈmÃ`¯\¾= ¨  ±5¾`²È샯\Í`² °œÏœµ‹Ã ½UÈ`³¯rÃ`¯]½U¾?¿·´ À5Ô=ÊY¯ŸÆÈmßÂ]¾?¿l®¶àŸ¾?È]ÊYÈmßÂ]¾ ¨LÐ ÈU½Uµ·±ñâ Ü ã Ô?åY®·ÆgÇ=Â]À5±e¼W¿‹Ã î?߯]ǜ¸ê½?¯]µ·Õ¿ ´ È]Ä-¾?ȟ³e²®s̾=¯]Ô?å ¨ ´ ÈU½U±5µ·ÈmßÂ]¾?¿µ·¾UËsµ·¾ ²Êg¯\¾Ž³Wì ȟʐ´¯]Æ5± ½UÈ]Ô=.µ ?͜¸ Ô?Êg¯rÃU½UÉ5Ô&ÈU½UÈ]°=¾?ȟ³e²® ÜÀ5¾?®·Íœ¸$Í]ȟ´3Ô=µ¶®·ÍŸ¯ŸÆ¿˜Ã]±³eµ·±-½UÈmÃ`¯\¾?Ó-´ È]°2½Uȟ°?¿¹ƒÈœ½À7Â]ÆgǜÏ`²¸$½UÈ)¸=ÊYÑ5® ²YÓ5Ç?Èȟ͟¯\´ Ä-®¶Íœ¸Ž» ¾?±-°ŽÈ ´ ÈU½U±-µ¶ÈmÃ`Â\¾?¿‹µ·¾Uˀµ¶¾A²YÊY¯]¾=³Wì ȟʐ´¯ŸÆ±$½UÈ]Ô=.µ ?͜¸NÔ&ÈU½U´ ¿¶¾?É-¾?ÓëÔ?Êg¯rÃU½UÉ5Ô&ÈU½UÈ]°=¾?ȟ³e²® ÜÀ5¾?®·Íœ¸ëÍ]ȟ´ Ô?µ¶®·ÍŸ¯ŸÆ¿”Ã$¸?ÊYÑ5® ²YÓ5´ ®·¾Ÿ²Y±5ÊY߯]µ¶¸ ¹ƒÀ-¯)Ô=吱7½UԎȟ͜µ·¯Ÿ½U¸FÌ&Ä5±Ô=吱7½$²¿·´²YÈ ®·¾`²±5ÊË ÃŸ¯]µ¶±-´ Í]ȟ´3Ô=µ¶®·ÍŸ¯ŸÆ±¾=±5¾=¯Ÿ³W²g¯\µ·ÏU»”Ô&È]´ ÈUÆ¿UÀ-È]°&±-ƾ=É5¾?Ó-Ç?ȵ·®·¾?±-Â]ʐ¾?¿·Ç?È9´ Ȝ½?±5µ·¸ ¨\Ð ÊYÈ\²YÈ]Ä5± 'U> Ð '' ¾?±5¸?´ ȟDÄ œ¸m¼W±³¾=¯]½?¾?ÓÀ-¯]åY¯]À5±5¾=¿˜Ã`ÅUՐ±À5´ ¿·¾?É5¾œÅUÆgÇ$Ñ5¯]³ÈmÃ]É9À-ÂrÜ®–³eµ·ÅUÆgÇ#Ô=ʐȟ´3É-¾UË ¾œÅUÆgÇê¯]¾?®SÔ?åY¿¶´ Ó$Ô&È]¸?Ä-® ²Y¿Sµ·¾UËsµ·¾ê²Êg¯\¾=³eì È]ÊY´¯]Æ5±]ÌpÆgÇ`²É-µ¶®‹°œÏUÆgÇ?È]´ Ô?吮½?¯\µ–Õe¿¯\¾=¯]µ¶ÅœÀ5± ³µ¶ÈŸÄ5®¶²ÉW¼eՐ¿–ÆgÇ#´ ÈU½U±5µ·ÎÜÏ`¸=Ä5¿¶²³W²g¯m²®–³e²®–ÆgÍ]Ó5Ç=ÈÔ=¯]Í]±5²¸ ' é '2¨ ¦ ¤¨§ > ~Bq|{Wu|n|y ¦ ¯ §†°2{WqsfBxE­

 Ÿ¡¢:¡ £¡¤¥ ¡

> %‡ ©|¤e¥B¥ ª:« ÷ ˜aYns{W~BxBqsy}eaghUžLaYn€a > ’magh ˆ7u|y}u‡ @ ‡ ¬#y}h}{Wˆ J _,{¨­I®&xBq|f]‡ C ‡±©¶{ejŸ‡ «e©ƒ¤e¥B¥ ²:« ÷”K:;2C  M K ag’5magh–‡ M xBŠ‹o\{W’rjry}rŠ f-h}y}’7y}€fBvŠ‹{ej7y}eŒ}’ˆ‡D¤B‡FW{WusfBv ‘5ˆ7jmdg’7Œ–‡³”„ ; ~B{WŠ J  Žq€agwma7‡ ¦ ´ §†°2qs{Wu|h}x­ê_‡ ;  ‡ ©|¤e:¥ µ6¶« ÷ 2xe‘5agqsyiag’rW{ag’magh ˆ-usy}ulxg•HW{e’7usxBqs{Wj)us7q|‘-y ‘5agh,jraYn€a7‡(°2y}xBŠ‹{Wn|qsy}Wu ´ ª J ¦B¥3·L¤Eª ª7‡ ¦ ¶!§2xBh}h}{“n|ncžH ‡ ©|¤e¥B!¥ ¶« ÷2K x5jr{Wh}h}y}’r~ ø 7q|‘-y ‘5agh”žLaYn€ay}’ K {Wjry}eagh C {Wus{eagq|€w`‡&2wmagorŠSag¹’ ¸MºLagh}h J O xB’rj7xB’`‡ ¦ » §2xž‡ C ?‡ ©ƒ¤e:¥ µ ¯ « ÷?C {W~Bq|{eu|usy}xB’ K x-j7{eh}upag’7j O y •¶{“½„ ¼?agzrh}{Wu‡ @ ‡œxg•2n|wr{ C xˆ5agh ø nsaYn‡ ø x-B‡ J ´ ¶ J ¤e:¦ µ· ¯ ¯ ª7‡ ¦ ²6§2xž‡ C ‡ J\E agfB{WuLž ‡ ©ƒ¤e¥B!¦ ¶« ÷\> ’magh ˆ7u|y}uFxg• ø rq|‘-y ‘5aghœžDaYnsa7‡]2wmagorŠSag¾ ’ ¸Dº”agh}h JrO xB’rj7xB’`‡ ¦ µ§j¿Lry}h}hiagru|us{eag: ˜‡ @ ‡m{“nDagh–%‡ ©|¤e¥B¥B:¦ « ÷ ¿Lh ˆ7eag{WŠ‹y}HWxB’5n|qsxBh?ag’rj9jr{“‘{eh}xBo7Š‹{e’n”xg•Žq|{“nsy}’rxBoraYnswˆ:y}’ n‰ˆ-o]{ ¯ j7yiagz]{“n|{Wu”Š‹{Wh}h}y n|ru ÷ alh}xB’r~By n|rjry}’magh`u|n|rj7ˆ‡\žLyiagz\{“nsy} K {Wjry}Wy}’r{c¤ » J ¤ » ¤ ·L¤ » » ‡ ¦ 6¦ §†ºLag7us’r{WqL ˜‡ J\M h}{Wy}’ F‡macfBxBh–‡ ©|¤e¥B¦ ¯ « ÷\< ˆ-rtWy nsŒ=2x-x‘5ˆ:q|{W~Bqs{Wus’rŒœag’magh —7b“ˆ‘9Š‹{Wjry}WŒ}’rkB‡]£˜agu‡ h}vWf]‡7W{eue‡ J ¤ ¯ ¤ J B‡ ¯ ¦ J :¦ µ!ª·˜:¦ µ6¶r‡ ¦ 6¥ §†º”{Wu|u M ‡ C ‡ ©ƒ¤e¥B¥ » « ÷ ¿Lqsagorwry}eagh?Š‹{Wn|wrx5jru”•¶xBqDagu|us{Wusu|y}’r~c‘-y}xBhiaYnsy}xB’ru”xg•&n|wr{orqsxBo\xBq|n|y}xB’maghUwmaY„ beagqsjru”agusu|rŠ‹o7n|y}xB’y}’92xqs{W~Bq|{eu|usy}xB’`‡ ø nsaYnsy}uƒnsy}WuLy}’ K {Wjry}Wy}’r{c]¤ ¶ J ¤ µ!ª:µ3·L¤ µ ¯ ´ ‡ ¦ ¤Eª6§ M agh} z Àm{Wy}u|€w @ ‡sž‡ J  Žqs{W’5n|y}W{ C ‡ O ‡ ©ƒ¤e¥B ¦ ª:« ÷ ¼Fwr{ ø n€aYn|y}u|n|y}eagh > ’ragh ˆ7u|y}u2xg3• Á\agy}h}rq|O { ¼Fy}Š‹{,žDaYnsa7‡ @ ‡ ¬#y}h}{“ˆ J _”¨{ ­I®ŽxBqsf\‡ ¦ ¤B¨¤ § O ]a ­”h}{Wu|u @ ‡ Á?*‡ ©|¤e¥B¦ ¯ « ÷\ø nsaYn|y}u|n|y}agh K x-j7{eh}u2ag’rj K {Wn|wrx5jru˜•·xBq O y •¶{Wn|y}Š‹{”žDaYn€a J7@ :‡ ¬y}h}{“ˆ J _”¨{ ­ ®ŽxBqsf\‡ ¦ ¤ ¯ § O {W{ ; ‡ ¼L%‡ ©|¤e¥B¥ ¯ « ÷]ø nsaYn|y}u|n|y}agh K {Wn|wrx5jruF•·xBq ø 7q|‘-y ‘5aghœžDaYnsa > ’ragh ˆ7u|y}u‡ @ ‡ ¬y}h}{“ˆ J _,¨{ ­A®&xBq|f]‡ ¦ ¤ ´ §_”xBq|ršsy}u JrK ‡ @ %‡ ©|¤e¥B¥ ´ « ÷Ÿø   ø7ø •¶xBH q ¬#y}’rjrEx ­,u‡ C {Wh}{agu|š{ ²7‡ ª7‡ ø   ørø †‰’7‡ J ˜w7y}ag~Bxr‡

¦ ¤]¶!§p ?{Wqsrš|y}exe‘5d @ ‡ J _”{W­,y}qƒn M ‡ ©ƒ¤e¥B¥ ¯ « ÷  &qsagteu|f5—Dqs{W~By}u|n|qUjryiagz\{“nsy}f5…„ < ˆ7rtWy n|Œ7o\x5eŒ nsagW{ ÷ bedgf-hiagjr’7Œ  jma‚|{‹x:u|xBrz\xBqsjryiagz\{Wn|y}f5…a’r{WŠ‹x5W’5—-€w upo\xBqsrš|{W’rxB ~Bh}rf ÃBbWx‘xB n|xBh}{Wq€ag’rWŒ–‡U£Fague‡Uh}vWf]‡ W{Wu‡œ¤ ´ ¤ J ² ² ¯ ·(² ²:-µ ‡ ¦¤ » p §  ?{Wqsrš|y}exe‘5d @ ‡ J _”{W:” ­ y}qƒn M ‡ |© ¤e¥B¥ ´ « ÷  &qsagteu|f5—qs{W~By}uƒnsq=jryiagz\{“nsy}f5…c„ ¯ ‡Bedguƒn‡2° x5j7ˆŠSagusu?y}’rjr{“ J qsx5jry}’r’rdcag’magŠ‹’rvWbea J bWo\…rusxBzŠSag’ry •·{Wuƒn€agW{Hjryiagz\{“ns{Wu”Š‹{eh}h}y n|rue‡r£˜ague‡mh}vWf]‡7e{Wue‡œ¤ ´ ¯ J µ6¶·Hµ -µ ‡ ¦ ¤E²6p §  ?{Wqsrš|y}exe‘5d @ ‡ J _”{W:, ­ y}q|n M ‡Äƒ© ¤e¥B¥ ´ « ÷  &qsagtWusf—#q|{W~By}u|n|qjryiagz\{“n|y}f-…„ ´ ‡2edgu|ne‡ C {Wn|y}’rxBomaYn|y}{ J ’r{“•¶qsxBomaYn|y}{pal’r{Wrq|xBomaYnsy}{pjryiagz\{Wn|y}f5…:†€‡7n‰ˆ-or`‡]£˜ague‡mh}vWf]‡7e{Wue‡œ¤ ´ ¯ J ¶ ¦B¥3·(¶ ¥ ´ ‡ ¦ ¤µ§ ø €w7x-{W’7•¶{Wh}j J ž‡ > ‡ ƒ© ¤e¥B¦ ¯ « ÷  =agq|n|yiagh-q|{eu|y}jrmagh}uœ•¶xBqœnsw7{2orqsxBo\xBqƒnsy}xB’magh-wmagbeagqsjqs{W~Bqs{Wu|usy}xB’Š‹x-jr{Wh–‡ 2° y}xBŠ‹{“nsq|y}fa~B² ¥ J ¯ ´ ¥· ¯ r¶ ¤B‡ ¦ ¤e¦6§†F Å {ewrdgf J @ ‡|© ¤e¥B¥B¦:« ÷]ø {”u|n|xBromaY‚ƒŒ}WŒ}Š ‘kWfB{WŠðxBwrqsxBtWg‚ƒ{Ljryiagz\{“n|y}f5ˆSb“n|q€dYnsalbWq€agf5`‡5 &›sŒ}h}xBwral™\jrq€aY„ ‘xgn|’ry}€f—7€w’7x‘-y}’9B‡ ´ ¤ J -µ ‡|¦7‡¤e¥B¥B¦7‡ ¦ ¤e¥6 § ùD™\† ø ƒ© ¤e¥B¥:µ « ÷  ?vWe{xc’r{WŠ‹x5W’rvpe7f-q|x‘-fBxB ¤e¥B¥ 7² ‡`ù,u|nsae‘bWjrq€aW‘xgns’ry}sf5—-€wy}’7•¶xBqsŠSagWŒœaluƒn€aY„

n|y}u|n|y}f5ˆ9£ CpJ  &qsagwma7‡ > ‡ ©ƒ¤e¥B¦!¶« ÷]K {Wn|x5j7ˆ9uƒns7jryialbWjrq€aW‘7Œœa’r{WŠ‹x5eŒŸ‘So]xBo7rhiagWy–‡ > ‘7y}W{W’5rŠ J  Žq€agwma7‡

¦ ¯ ª6§jƟdgW{Wf

Josef Tvrdík, Každý pìtadvacátý Èech je Slovák ...................................... 1 David J. Finney, O jazyku biometrie a jeho zneužívání ............................ 2 Jiøí Andìl, Asymptotické testy ................................................................ 10 Eva Jarošová, Marek Malý, Užití Coxova modelu pøi analýze prognostických faktorù diabetické retinopatie ......................................... 22

Informaèní Bulletin Èeské statistické spoleènosti vychází ètyøikrát do roka v èeském vydání. Pøedseda spoleènosti: Ing. Zdenìk Roth, CSc., SZÚ Praha, MSP, Šrobárova 48, 100 42 Praha 10, e-mail: [email protected]. ISSN 1210 – 8022 Redakce: RNDr. Gejza Dohnal, CSc., Jeronýmova 7, 130 00 Praha 3, e-mail: [email protected].