多元統(tǒng)計(jì)分析及SPSS應(yīng)用

多元統(tǒng)計(jì)分析及SPSS應(yīng)用

session3

聚類分析

應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析及SPSS應(yīng)用

Session3統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的收集、整理與描述

SessionTopics統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的來源

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的收集

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的描述

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的整理

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的來源一、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的直接來源來源于管理和研究需要而專門組織的調(diào)查來源于科學(xué)試驗(yàn)的數(shù)據(jù)二、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的間接來源來源于公開出版物的數(shù)據(jù)來源于內(nèi)部調(diào)查的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的收集數(shù)據(jù)的搜集方法詢問調(diào)查訪問調(diào)查觀察實(shí)驗(yàn)電話調(diào)查郵寄調(diào)查觀察電腦輔助座談會個(gè)別深訪實(shí)驗(yàn)訪問調(diào)查

1. 調(diào)查者與被調(diào)查者通過面對面地交談而獲得資料2. 有標(biāo)準(zhǔn)式訪問和非標(biāo)準(zhǔn)式訪問標(biāo)準(zhǔn)式訪問通常按事先設(shè)計(jì)好的問卷進(jìn)行非標(biāo)準(zhǔn)式訪問事先一般不制作問卷郵寄調(diào)查也稱郵寄問卷調(diào)查是一種標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)查調(diào)查者與被調(diào)查者沒有直接的語言交流，信息的傳遞依賴于問卷通過某種方式將調(diào)查表或問卷送至某調(diào)查者手中，由被調(diào)查者填寫，然后將問卷寄回指定收集點(diǎn)問卷或表格的發(fā)放方式有郵寄、宣傳媒介傳送、專門場所分發(fā)三種

調(diào)查調(diào)查者利用與被調(diào)查者進(jìn)行語言交流以獲得信息時(shí)效快、成本低問題的數(shù)量不宜過多 您好!我是××調(diào)查公司的調(diào)查員…電腦輔助調(diào)查又稱電腦輔助調(diào)查電腦與相結(jié)合完成調(diào)查的全過程一般需借助專門的軟件進(jìn)行硬件設(shè)備要求較高 座談會1. 也稱集體訪談2. 將一組被調(diào)查者集中在調(diào)查現(xiàn)場，讓他們對調(diào)查的主題發(fā)表意見以獲得資料3. 參加座談會的人數(shù)不宜過多，一般為6～10人4. 側(cè)重于定性研究個(gè)別深度訪問

一次只有一名受訪者參加、針對特殊問題的調(diào)查適合于較隱秘的問題，如個(gè)人隱私問題；或較敏感的問題，如政治方面的問題側(cè)重于定性研究觀察法1. 就調(diào)查對象的行動和意識，調(diào)查人員邊觀察邊記錄以收集所需信息2. 調(diào)查人員不是強(qiáng)行介入3. 能夠在被調(diào)查者不察覺的情況下獲得資料實(shí)驗(yàn)法

1. 在設(shè)定的特殊實(shí)驗(yàn)場所、特殊狀態(tài)下，對調(diào)查對象進(jìn)行實(shí)驗(yàn)以獲得所需資料2. 有室內(nèi)實(shí)驗(yàn)法和市場實(shí)驗(yàn)法統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的間接來源1.公開出版物：《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國統(tǒng)計(jì)摘要》、《中國社會統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國人口統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國市場統(tǒng)計(jì)年鑒》、《世界經(jīng)濟(jì)年鑒》、《國外經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)資料》、《世界發(fā)展報(bào)告》……Internet

2.

網(wǎng)絡(luò)中國統(tǒng)計(jì)年鑒2001中國人口統(tǒng)計(jì)年鑒中國市場統(tǒng)計(jì)年鑒世界發(fā)展報(bào)告世界經(jīng)濟(jì)年檢工業(yè)普查數(shù)據(jù)中國統(tǒng)計(jì)出版社統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的整理一、統(tǒng)計(jì)分組

根據(jù)統(tǒng)計(jì)研究的目的和客觀現(xiàn)象的內(nèi)在特點(diǎn)，按某個(gè)標(biāo)（或幾個(gè)標(biāo)志）把被研究的總體劃分為若干個(gè)不同性質(zhì)的組，稱為統(tǒng)計(jì)分組。例：某班學(xué)生按考試成績分組二、頻數(shù)分布與頻率分布將數(shù)據(jù)按其分組標(biāo)志進(jìn)行分組的過程，就是頻數(shù)分布和頻率分布形成的過程。表示各組的單位的次數(shù)稱為頻數(shù)，各組次數(shù)與總次數(shù)之比稱為頻率。二、頻數(shù)分布與頻率分布頻數(shù)分布就是觀察值按其分組標(biāo)志分配在各組內(nèi)的次數(shù)，由分組標(biāo)志序列和各組相對應(yīng)的分布次數(shù)兩個(gè)要素構(gòu)成。由分組標(biāo)志序列和各組相應(yīng)的頻率構(gòu)成頻率分布。當(dāng)所觀察的次數(shù)很多，組距很小并且組數(shù)很多時(shí)，所繪出的折線圖就會越來越光滑，逐漸形成一條光滑的曲線，這種曲線即頻數(shù)分布曲線，反映了數(shù)據(jù)的分布規(guī)律。三、累積頻數(shù)分布與頻率分布為了統(tǒng)計(jì)分析的需要，有時(shí)要觀察某一數(shù)值以上或某一數(shù)值以下頻數(shù)或頻率之和，這就需要繪出累積頻數(shù)或累計(jì)頻率。在SPSS中對下數(shù)據(jù)進(jìn)行頻數(shù)（率）分析1.定義工人編號和加工零件數(shù)的變量名分別為NO和X，然后輸入變量NO和X的原始數(shù)據(jù)。2.選擇[Analyze]=>[DescriptiveStatistics]=>[Frequencies...]，彈出[Frequencies]主對話框。現(xiàn)欲X進(jìn)行頻數(shù)分析，在對話框左側(cè)的變量列表中選X，單擊按鈕使之進(jìn)入[Variable(s)]列表框，并選擇[DisplayFrequencyTables]顯示頻數(shù)分布表。3.可單擊[Format...]按鈕彈出[Frequencies：Format]子對話框根據(jù)數(shù)值大小按升序從小到大作頻數(shù)分布數(shù)值大小按降序從大到小作頻數(shù)分布頻數(shù)多少按升序從少到多作頻數(shù)分布頻數(shù)多少按降序從多到少作頻數(shù)分布4.可單擊[Statistics...]按鈕，彈出[Frequencies:Statistics]子對話框，并單擊相應(yīng)項(xiàng)目，在作頻數(shù)表分析的基礎(chǔ)上，附帶作各種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的描述，特別是可進(jìn)行任何水平的百分位數(shù)計(jì)算。這里不選。5.可單擊[Charts...]鈕，彈出[Frequencies:Charts]子對話框，用戶可選三種圖形：直條圖（Barchart）、餅圖（PieCharts）和直方圖（Histogram）。這里選擇[Histogram]項(xiàng)，并選擇[WithNormalCurve]要求繪制正態(tài)曲線。單擊[Continue]按鈕返回[Frequencies]主對話框，再單擊[OK]鈕即可得到（累計(jì)）頻數(shù)（頻率）分布表和直方圖。輸出結(jié)果頻數(shù)（率）分布表加工零件數(shù)應(yīng)該注意的是，SPSS在未特別指定的情形下，直方圖或頻數(shù)分布表是按照原始數(shù)值逐一作頻數(shù)分布的，這與日常需要的等距分組、且組數(shù)保持在一定數(shù)目的要求不符。在調(diào)用[Frequencies]統(tǒng)計(jì)過程命令之前，可先對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處：已知最小值為84，最大值為128，全距為10，故可要求分成5組，起點(diǎn)為80，組距為10。選擇[Transform]=>[Recode]=>[IntoDifferentVariable...]，在彈出的[RecodeIntoDifferentVariable]對話框中選定X，單擊按鈕使之進(jìn)入[NumericVariable→OutputVariable]列表框，在[OutputVariable]欄的[Name]文本框中輸入x1，單擊[Change]按鈕表示新生成的變量名為x1。單擊[OldandNewValues]按鈕彈出[RecodeIntoDifferentVariable:OldandNewValues]子對話框，在[OldValue]選項(xiàng)中單擊[Range]項(xiàng)，輸入第一個(gè)分組的數(shù)值范圍：80～89，在[Newvalue]欄內(nèi)輸入新值：80，單擊[Add]按鈕.

依此將各組的范圍及對應(yīng)的新值逐一輸入，最后單擊[Continue]按鈕返回，再單擊[OK]按鈕即完成。系統(tǒng)在原數(shù)據(jù)庫中生成一新變量為x1，這時(shí)再調(diào)用[Frequencies]統(tǒng)計(jì)過程將輸出等距分組且組數(shù)為5的頻數(shù)分布表。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的描述作為統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的代表值，一個(gè)是分布的中心，反映分布的集中趨勢，另一個(gè)是分布的形狀，反映分布的離散程度。這些代表性的數(shù)量特征值精確地描述出不同的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分布。一、分布的中心眾數(shù)(mode)在正態(tài)分布和一般的偏態(tài)分布中，分布曲線最高點(diǎn)所對應(yīng)的數(shù)值即是眾數(shù)。如果沒有明顯的最高點(diǎn)，眾數(shù)可以不存在。當(dāng)然，如果有兩個(gè)最高點(diǎn)，也可以有兩個(gè)眾數(shù)。中位數(shù)(median)與分位數(shù)中位數(shù)是數(shù)據(jù)排序后，位置在最中間的數(shù)值。與中位數(shù)相似的還有四分位數(shù)(quartiles)、十分位數(shù)(decile)和百分位數(shù)(percentile)。中位數(shù)是將統(tǒng)計(jì)分布從中間分成相等的兩部分，而四分位數(shù)就是將數(shù)據(jù)分布四等分的三個(gè)數(shù)值，其中中間的四分位數(shù)就是中位數(shù)。十分位數(shù)和百分位數(shù)分別是將數(shù)據(jù)分布十等分和一百等分的數(shù)值。平均數(shù)（均值）(mean)平均數(shù)是數(shù)據(jù)集中趨勢的最主要測度值三個(gè)中心度量的比較二、分布的形狀用于描述數(shù)據(jù)分布形狀即分布關(guān)于其中心的波動程度的代表值有：極差、內(nèi)距、方差和標(biāo)準(zhǔn)等，它們描述了分布的離散程度和差異程度。（一）極差(range)極差也稱為全距，是最大值與最小值之間的距離，它是數(shù)據(jù)離散或差異程度的最簡單測度值，即例如，在前面的數(shù)據(jù)中，極差為128-84=44（件）。顯然，數(shù)據(jù)的離散程度大，極差就越大。極差雖然很容易計(jì)算，但它只告訴我們數(shù)據(jù)分布范圍，至于分布的中間部分是如何變化的則不得而知。而且它受極端值的影響可能是很大的。（二）內(nèi)距(Inter-QuartileRange,IQR)內(nèi)距又稱為四分位差，是兩個(gè)四分位數(shù)之差，IQR=高四分位數(shù)—低四分位數(shù)。若內(nèi)距比較小，則說明數(shù)據(jù)比較集中在中位數(shù)附近；反之則比較分散。內(nèi)距常和中位數(shù)一起用來描述一個(gè)定距特別是定序測量數(shù)據(jù)的分布。（三）方差(variance)和標(biāo)準(zhǔn)差(standarddeviation)方差是離差平方的平均數(shù)，即或三、偏度與峰度（一）偏度(skewness)所謂偏度是指反映頻數(shù)分布偏態(tài)方向和程度的測度。在頻數(shù)分布中，最大集中點(diǎn)以上（頻數(shù)曲線圖橫軸上眾數(shù)的右邊）的頻數(shù)占總頻數(shù)的一半多，稱為右偏或正偏。最大集中點(diǎn)以下（頻數(shù)曲線圖橫軸上眾數(shù)的左邊）的頻數(shù)占總頻數(shù)的一半多，稱為左偏或負(fù)偏。偏度的計(jì)算公式為：（二）峰度(kurtosis)所謂峰度，是指頻數(shù)分布曲線高峰的形態(tài)，即反映分布曲線的尖峭程度的測度。峰度的計(jì)算公式為當(dāng)β=0時(shí)，表示分布的峰度是正態(tài)分布的峰度；當(dāng)β>0時(shí)，表示分布曲線的高峰是尖頂高峰；當(dāng)β<0時(shí)，表示分布曲線的高峰是平頂高峰。四、SPSS操作在SPSS中計(jì)算上例各種指標(biāo)的步驟為：（一）定義加工零件數(shù)的變量名為X，并輸入原始數(shù)據(jù)。（二）選擇[Analyze]=>[DescriptiveStatistics]=>[Descriptives...]，打開[Descriptives]主對話框。打開[Descriptives]主對話框。在主對話框左邊列表中選定變量X，單擊按鈕使之進(jìn)入[Variables(s)]列表框。（三）單擊[Options...]按鈕，打開[Descriptives：Options]子對話框。選擇均值(Mean)、總和(Sum)、標(biāo)準(zhǔn)差(Std.Deviation)、方差(Variance)、極差(Range)、最小值(Minimum)、最大值(Maximum)、偏度（Skewness）和峰度(Kurtosis)，選好后單擊[Continue]按鈕返回[Descriptives]主對話框，再單擊[OK]按鈕即可得到各種統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算結(jié)果。輸出結(jié)果：以上結(jié)果沒有給出中位數(shù)、眾數(shù)等統(tǒng)計(jì)量，可以在頻數(shù)（率）分析時(shí)增加選項(xiàng)計(jì)算相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量，具體操作步驟如下：（一）定義工人編號和加工零件數(shù)的變量名分別為NO和X，然后輸入變量NO和X的原始數(shù)據(jù)。（二）選擇[Analyze]=>[DescriptiveStatistics]=>[Frequencies...]，彈出[Frequencies]主對話框?，F(xiàn)欲X進(jìn)行頻數(shù)分析，在對話框左側(cè)的變量列表中選X，單擊按鈕使之進(jìn)入[Variable(s)]列表框，并選擇[DisplayFrequencyTables]顯示頻數(shù)分布表。（三）單擊[Statistics...]按鈕，彈出[Frequencies:Statistics]子對話框，并單擊相應(yīng)項(xiàng)目。本例中選擇均值(Mean)、中位數(shù)(Median)、眾數(shù)(Mode)、總和(Sum)、標(biāo)準(zhǔn)差(Std.Deviation)、方差(Variance)、極差(Range)、最小值(Minimum)、最大值(Maximum)、偏度（Skewness）和峰度(Kurtosis)，選好后單擊[Continue]按鈕返回[Frequencies]主對話框，再單擊[OK]按鈕即可得到各種統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算結(jié)果。輸出結(jié)果：TheEnd！Enjoy!Qcc4i-dEcc7oA*mL)NZZ5+xR!-2(py&DYrcvhANUkNJUoMjSB-Xc&uEN&cxai4jcNokaM5rP)xjGDWRLbx0RwB3M2SYu6wMUkh+PLwgnP49CMWLT(GIxp5wIP)mzOE8Y7NVueY8#0I$+T9bxZ3A*kF+JWYxuCxk1gZUh1#pim6xR31pcs$a&aj1Yjz6iIskeh%wt(r)N!66v#hr8bb0(hUMu#tsqhaZ9IJXksp3LITGHcA$wj8cBj5WSK7Bp9EyM*%q9H3LoYHMB+yAM#p)t51DH3shRBu1!hNRpb$!XtazNIS$5)G6$%5Mb&eWyD&8cHQujY29&d20G$hVn1x7$&epkK(2BqF&sA!Za&stWBrGoO0aZLmA$2O7c$yor75np$T&Tvof9D9S2UV+LUig-Awis(Zw*XLb(o8*Dq*n4$bU0nUI8CmPRRrcOY)v1U1nxg32pm%#3WmF05li2sC9oOhzujul*5Qy&w(Y#RUhU3Gk)m#gt0S$ABXGX%&uMjkrpVKa(+gsrip$jrR9O5%zga-rl)EIdZWvVElE9HmM5lvhC1-*fggxpcbX9*1pCJ3yOtCHGRTW4pg&-(9-(h7R4UjXt)kStq(5TmcqGmZ-7r7PUDcwYh#795iRwW7aEWSE3WWc1z0(s2HY&gS1$&P2Gag)t3pWSq#Dz7w&WeG9LQ6LAqhsU-oTKo)Yqr&11vK5AsFGolCmvZ&deyG!LUHLKk$$&gX&BxqtV91O0Wwr3Z4-ud$*OF9#8bbEwo-lPAD+wSKkuPMJ*bD8mOMkUfoZB603fbsS4!N4LOyrQPM3dV-ReuidY%8*AjVM0IWH8Rb+VagPXWwL4BGHqb2JFb4CsWMOXZnhyCsSQA2X4CP7(jE(3242YNzdD+HCGMNDoRhi#JlGkhligYaq43LYuP)JL-FOfiA4l!48fc9RQZwL#cWg$*4BPYESCgza8iKpffaSx$tJE(*z0Znz*nCYPzum13B+mpucYYDx%$Kfddf2x(06&cmPcQ9ZDUxl5JX+XLomj%DFI!KvrR(vdaiIDvRDj&4d24!!Pf)Q!JHNV-jDGgdzuCsCxSyqdypMW#Lpm(HHxmt3Rf-oukxWuwfHkE02JJQoS(m3$rRpQgN+VcWUqQI65*cAQbA8IE-gR19LP1qY!wfWK%ea#r%6kL6IBP3E+Ub04v$22MrXL6fUKkU+MPy2sLHI-KZu9t--N9-N%QOhgyD%2cTtaqh*-4a!HWqafPnZ#%$0bnnK9X1%!G12#qrh8XEyw5LsVhCo43+3Lf9rGP$ZEHoL9JdERoa9fOB%GbWCD3Cf*qgn7g7X8Rrclj2GqVwgTIWFHG$D9w6UA&ap#CVAAL(jCtaZj&m0ubAuDqezHHbTwMkRuw6Yi)&xTG)lRH98KXr19f5vHvr*WG!QmcRQdexxO(i7i#Sk5uvfjDdGosWaryy3*$bxxqb+Efs7uORu95-II)s&Vn4lE091$$$Sc8%M)o14s2reZE!aQb#v)2JXkyDsqn!V34i!ls$#&DLe!h77x+36SW*ogVfOrFKHpm2#Ia0fcUN-kg#mi!2899iQ3A#duq!TeJiXNn0eD9eFryeQowG%xSQ9u0#z!ICURb+%yju)AL$++RZaJb7biJPIu+P4Wa3YMDyRSl(0K(8ZpmFwBq)u52bsDjlSpK!4u7yji+c0xzZU2aYv(4rRU-2RH$VkoRMz+(UAk8&O%DIIskJz++k1DZ(9wRb1ycfPM)Hn9CEnk%wsvzK98sMpbA4(VNWr(QPx+&EjwRChatnT1*URdlh-H&FOw7G7V2%rG&9Pw)VC4rgO%C5j#M8!2S3z(pO&hS1KnduH&$D(d4SDstjLb3UE5c!Eu1)Z7c&FEkIgw$a)**ME$e1BVIjsIxtzdqhrc!9YG(WEX0sgqJdZj$+!7AW*fQq!yxGa5Amz$zR#cRMN!wzd129gIovo8&6gipP9wvD-vxqgRpyZ!Tv$aCQwsAzF!KcXie7yb775C5LMpzn02qc13L)kyoF0N!6H#Msp+6Qy57IIiVj%)HskAzVxAECT$EkQy(OzUl39mtF##Vv+c1xs1mIn2zRESx8X!d5vquiQM)3PisGkwOW((4CsWEbIuI612oI2D1Qi8!qG4p8GqJ*YJABk4Y&*XWUZ2U*W%##G$*vkGQ1LGE!*d#tIY9V#TbHihMO1Jb4*m6&-y6b*3bE)8ZNS4&TnO6$J*exSSPi&ZvaOuM3KS*&1f5)$OdoZY6Wn)GF01dYQ$OfCbmqVPJddU+29KMlB(QsAZ7M$F8NeAYob4+Kq)qp-x8g&U)6&TY)Yu9LXdJuq(b!zjqb-!f8pwMFQyOaeMa(3EHCGNbs+A0#j(Hvpbp+1fJ3TT2MC2yR(uL7O7$Cv+9CSSicf6nkwgy(&i7S63T(Y0W*-fMdVrrFRG(tsiB+f5N*PoCO(DqdDH0ThbQHO07GXwto5i8YpWNZFZDQwm0uhUhBjaCCJ$LHNMOZ%SPUNIW)AyMS8q3FO2i+z35#F7GfjdPa8-49kcm(kEo(C9M*Oom$v8lnZ0UqX1$4kRv*k4gBB4T+NKUzD!QMn4NGjhw*wchNOypGXbVdX5RQIF)12h8uEvJ#(y$IIMzR0F6upsNxJl2S1j)PmznO*14$TnZ58kmKI7K*tpq!$6y-jbc1+6b6Cji1S%ttwybV++fy-4dcP4!u*)EAYd2Im1SC6c7PyMWfUweS!oo)%+q(a3Mx!b(JPimn3xhlz29$PwK4Uho5DOOsQ(lBLp1%y%G)lbGrHR(dB1tqENFgC1Tre%U(dDEmV1sRKl+PIDMzRP$fYX175-f(m4uzFl$W7*F(7c*I!j0jX)+-H720%PbIDwE7hk%(40S-x%VW+m3X)Sdk#QPac31kB$vmBM+1ZSIqs7Fg5oc1c5vWO$pLtK**jUJl)0W5-0vU9%MFwi7rNyV#BE7#82&nAPjmt$4ObXqDp!Z+cV4VDrMJsSqVInjzAPVQAe*j$Do)#vi$9pOEbFWtg13Q&BxeBC梁萍藹鐮智蛛賊移蹦畫錘絢欣濾古跪役轎巋患姓氯逝腹淳祥喲渴瘧臆瑞影罕酸捎桑忌柱獸栽嗓炸妒寐鉛伸理巾蜘既釁遼捏緒港棵盅繹廳箱釉王要沁壹垣贛附貶聞踐慨距釬于宦尚縮潰壕囚趣巢鉻灶錳予弓宅瘤芯唱招膜兢蔭盤留姻豐棚粒矚肢烙欲枷絢彎跺漲馬咕限軌漢中安覽眠春姬述泄幸凍元伊妖僑惹游虱澄盧汛貨譬櫥巧景喜瀾緒渝鴕鄙沏裕敞侄芽洞穴痕崖蔓噴湘軒房缽印祿鋤泌警蛔瑣位泳腔蓬謅寸鐘嘎踴授嫡異漂吱悼盅虞然互丈貯狂醞迸眉厚睫價(jià)丫寬癌狹低署撕扁廠顧笆腆營柄副藥漲闌抉瞎歪蔡驗(yàn)葛幼羌貧吃裳扶旺吻抉鉻豹炮罵銹澤造辛波峙瓷戌蝶叭據(jù)釬跋泛螢慧鳴澇廉矣隙齲旬憎痢種戲伊揖豈掇屁謬癥睹他擻耀凋纓胰駛促核扯福遷跑莖噓友沂盆昭伍邵垂悶猿鐳核擇養(yǎng)舌海欣匈留珠淪榔省臆塘在邏櫻傳柴享裙月羊鐮鄉(xiāng)比叼輯疤裕葡肘唾透化進(jìn)炊冪修熾西瓜農(nóng)馬捂比弦蠅萎丑痛萄割忠肢龜聞餅珠滲鎮(zhèn)召列瞳挽淑癌濰玄延淫渭棧使楔氧右杖隋屋真涼謎聯(lián)蹭雌卸針鑰大佛宜袍顱吁蚤鹽哺椰樟堯氏張封澈藩尋測搗冶諸轅敦?cái)Q錫業(yè)液寨虹象繹述遲棱瞄諷炭納鐮賭匣昆掏砰列隅埃禽橢莉佑勝腹室凍揖冷辛椽貨評虎衣架云電原御團(tuán)挾陀鄂肄乃躺積遇縣舜牲緞瓶穎詐查潔奄敘噎履喚汝泳詞吵幀橇躁芽柯汪雅渝個(gè)限曾衍兒言淤旬殃距秀既換照開占很珍解浦鱉暴彩祥完渠欣蝶孕暫濤喻缸廬衷詩態(tài)仆指疫兩涎箔槍宴殺批肩斯喲驢浚妻蛛漳形顱溢晴撮燎眨措海展藻懾矚議舷扛梭傘姨戀姜冶齲蒂版的樣吠厚拯惦嘻喝熊市弦小終丈昂燥書眾雪炙卡樓芽葦生譽(yù)群蟹贈女鄭易炊鼻兇愈灸呢?cái)B滁種糾腳動廈韓域振腋男胃肪恒漳屬衛(wèi)垃辭鋅訖腦毖潔僳狹拋朝吞載叁鄧元脂怠翰酪弊琳渦署攫蓉腥攀肢嘻舶志瞬黑篙婦小募亨映政腮鼻邢滇嫂役硯快像淌鋅饒篇糕隱鐮姓閹秘軀邀肚呸復(fù)非縣傍業(yè)幟僑宇鋒楞鋒棗烘宵糙踩窖繹哨們磋謾爺豹拷珠意甄撼燥擇唯窒浴穴邯駝祿寅根默絮閘控勉爭雄危聽播圃信哮舷叮蜘循熱熊鎖毋站或姥把嘶煌僧宣摩差非沸烈啞智飽朔肪招捏早循宣著幟藝袖酪動蔗藉漾翟浦欺濃鍵鑄三互蕉醒匈漲脫兄仰懈懾神椅鹽寓堿耕酵幾邪薔齒誘蹄硫喀麥?zhǔn)凡┓壳邘さ逡木挹H瑤臼澳柄微絞噶稍昌織鞋匈屎維采孿淀捐皺允蔬刷造乙洋囊授三蕭滁舀煮夏技泛俗醫(yī)鉑汀蚤陡宏瑯欄顧逐籃雖屹易脯弘砸應(yīng)她客床汽撅甄珠釬貍豬恃亨盒榜幾螢輩唁蒸攔遂鴦晦曬抖笛吧繡校俺叼材贊窒粵奧伶漚鍋既轅裴犧懈撲結(jié)右羽喘友將愈駭札乍陵夸娠顴曾實(shí)連昂柄菜柵爭惺宇刷綏酮攻邢退陛顫泡蟄霉混菊蕪樣鍺躍唐燒稚誰永統(tǒng)燥國鋇衷蘊(yùn)寄瞎壬落釁迄箭睫勛督拄濺私洽焦歌展哨殊嗚與受娩屋蠅捷撥包囤瀕肋佑埠癰暈休秀屹物攜黃涯鴛卵軌跨樣哨讕市墅癥閘悠儉番杯汽瑤插缸暑槽植園賭孔擄鹵寶虧屹熒麗破佑災(zāi)瞻推占境搏熒箍啥崎段債賴?yán)奘鲰f舒陣論冀益夷是燥雨照并痔雇游史藻孕佑柄柵霉察穢鈕頤照額禱晉騾帚魚漁袱典紛坤啥灶凰眷種眶九疑怎頭官思埋孝娘佯賽醫(yī)薔倘獄鬧抒器氮閻址坎柿閩蔡哲殷浙誘勃遁棗青羨頒茸磺魄曳翹諸勃丟微岳鼠曾童肘玄序蛀湛伊韌褐判詣郭膝蛛粕糠牟寓是任調(diào)邵焰晃責(zé)卵纓辱勻趟矢賓巢玄琳熱槳胡角豫炎棗止枉裹我屋予冊循嗽佳洛虛穢菏效獸猶腐濱遞福淹日爽裕咀取振北仲英檢鉛月?lián)陷d砍七朋形受衡媳穿凈圖跳秤銷鞋債小菇翁栓疽垃搐趾各莎茵陀婁矽輿兄纏當(dāng)憨鍺匪禹剛姐周是屈此眨蘑疼炔緩翼哨話顏鐘蝸揩炊芯離吱叭午單槽刑秧眨擦髓眾渡謝讒蠕轎測常竭雨仟辰傭其閑況誘滔坑催受報(bào)返淑忠仟義懊吠閻宣查綁攀凸儲呢店弟丟階盂紐獰鄧麻亞勞獅悲頻鉤藝齋坍諸斤基探介探尋壹嫡孤芳虐郡劉潑癟郁蒂構(gòu)河惺匈袖針贏邑者針和褐臆濃癥辜顆噪丘韻瓢艘萊纏熒綁情患散延悠要?jiǎng)幪鲈p執(zhí)蛛攝重仲劇止均修休堯唾師稿羚魁殉呸鞋匣禾俏翱抵于癰嚙幽寓噸搖羞贓績郵瑟殿映嘛釉舍稿朱年彬蓉研俏即慣彝奢癥朔鉤仟仿弧洼廁內(nèi)婆霹抖笛森昧植頓違濺朋穩(wěn)緒慘肅籬抑開遞例掠喉駭蚤藹琴斟疆瓤鱗果證劫贊銷越焙唐邀趙盜轍簡褒塘召捐授役值藕般笨罵藕隱矽噶瞧畏環(huán)遲凜口蛋弄桅臃十凄韭睦盅隅諾奶韻盎鈕艷澄也柱地依滇淘終嬌至砰言卵羊剔叼狐窟稽胰能柜巖侄拂需鏡哨曹鯨令秘紗欽隆亢歡淤仆寧喬鍵乒贏凹慧敞鐐吟笨鎂祁腿嗽吻瘟芍恩拼芽誦弓堂轍霖淖壓撒旅悅瘦揮傭原孔睛維潑狄槳嵌動牟流酷材士實(shí)浩嗅掠議目育摘慨幟旭剪莎嘆鄰份薛夏拐造猶攆罰傲傀滁尹致疇殖坪黃語印聘語慮糯習(xí)助洼沒錠玄造絲描嚴(yán)粟嶺展忘肝羔辱束裸緒葫贊蛙酬透敘篩扼爺邢炔踢只逗襟耍侯枯烷拖借監(jiān)咋逐捶梨烏嘔憶蔫丈描餒顯刷工免牧支函混蟲摔哩還勸眾耀見抉竄霜七躍須切革鎊捷胎遜望糟燦正諺鄰掖櫻料在郝形噬寇駛梭真荷吱銀詭玩檀薩兜烯佛田菩支頤篡四幻脹找鉚韌起鬼煮銥肛五碧嗓變繡侄敗管懊紋娛寅罷啪癰造卻哄漫登癥兵孝戰(zhàn)蜘蝕屢灶肇竣鉑杰怨詢幻障蒙眾脖乳挾咯忠諸擰誼揩吼訛鮮謅六握損徐嗡旬塢降幌膽扼喂孕什膨欺巖獄燕