CNAS-GL022：2018 基于质控数据环境检测测量不确定度评定指南

CNAS-GL022基于质控数据环境检测测量不确定度评定指南Guidanceformeasurementuncertaintyevaluationbasedonqualitycontroldatainenvironmentaltesting中国合格评定国家认可委员会CNAS-GL022：2018第1页共53页 2 3 4 4 4 4 5 7 21 28 47CNAS-GL022：2018第2页共53页目前，《测量不确定度表示指南》（简称GUM）正在广泛应用于各类检测实验密度法、控制图法、线性拟合法和经验模型法），其他化学类检测实验室也可参照实CNAS-GL022：2018第3页共53页近几年我国也发布了一些关于测量不确定度评定的技术规范或指南，如JJF1059-测量不确定度评定》（Eurachem：2000）。CNAS制要求的实施指南》（JJF1059-2011）和CNAS-GL06《化学分析中不确定度的评估指达到统计受控，则其所提供期间（中间）精密度测量统计下的质量控制确定度的评定。鉴于在环境领域的化学分析中，更多关注的是利用特定评定方法与表示》出台，以便满足相应的法定要求或贸易需求。在参考GB/T27的质量控制紧密结合起来，这样才能确保其提供有效的量值溯源质量数CNAS-GL022：2018第4页共53页基于质控数据的环境检测测量不确定度评定指南本指南适用于环境检测实验室的测量不确定度评定CNAS-GL022：2018第5页共53页u(y)——观测结果y的合成标准不确定度，其中，假定由y公式y=f(x1,x2,,xn)算得；()——δ的方差估计值，是通过标准物质/标准样品的测量估计所得，其中，δs——复现性标准差（sR）的方差，由s=s+s求得，其中，s为实验室偏倚Σcu2(xi)——另外一些未被纳入的操作效应，其中，ci为灵敏系数，等于∂y/∂xi,，xi,为与xi标称值的偏差。sD——分别为标准物质/标准样品、能力验证和权威方法确认时得到的CNAS-GL022：2018第6页共53页Λyi与公议值yi差值的标准差；Λ方法结果i与权威分析方法结果yi差值的标准差，nl为实验室l的样品重复测量次 RQV——参考量值。若上述Δl和sD的关系符合式（4-1-2），表明实验室的偏倚处于受控状态。…………(4-1-4)yi——实验室l给出的结果，y1，y2，ⅆⅆ,yq；yi——能力验证给出的公议值，y1，y2，ⅆⅆ,yq（q≥1q——参加能力验证的次数CNAS-GL022：2018第7页共53页若上述Δy和sD的关系符合式（4-1-2），表明实验室的偏倚处于受控状态。实验室采用权威方法和常规方法，对样品进行nl次重复测量，产生nl个成对值Λ若上述Δy和sD的关系符合式（4-1-2），表明实验室的偏倚处于受控状态。含概率下F检验，计算sl与sr将sR作为标准不确定度估计值。CNAS-GL022：2018第8页共53页 s——xi的标准差，按贝塞尔公式（s式）或移动极差公式（MR式）求得，其i根据附录E.2，将w值换算成正态概率p值。A2值和A2*值的按下列公式计算：iiA2*(MR)；根据A2*(s)和A2*(MR)数值，可作如下判定（99%包含概率）：c）A2*(s)＜1.0和A2*(MR)＞1.0，表明系列结果呈非独立性。平均值图上可叠加EWMAi系列值，有助于提高xi检测的灵敏性，CNAS-GL022：2018第9页共53页λ——取值0.4。RR UCLMR=3.27MR（4-2-10）用于两个不同时期内测量系统的变异、以及不同批次样品结果之间的sR'估计值比F检验的MR式和s式计算分别如下：MR1≥MR2；≥s'2。CNAS-GL022：2018第10页共53页MRp——MR式计算的批次样品测量精密度合并值；——s式计算的批次样品测量精密度合并值；sR'(p)MR1和MR2；sR'1和sR'2——不同批次样品测量的精密度。受控的期间精密度测量条件下，视2sR'为不确定度的评估值。若sR'＞sR，应调查原CNAS-GL022：2018第11页共53页nynk——第n个水平（n=1,…,N）的第k次测量值（k=1，ⅆ,K）；n为ynk的估Λβ0——截距估计值；SSE——残差平方和，计算为其中的残差enk计算为enk=ynk-n；NK-2——自由度，其中，N为标准物质/标准样品数，K为每个标准物质/标准样品将enk对应于jn作图。若图中显示非以0点为中心的随机分布，或enk与n之间呈现n10…………znk=个水平的第k次变换值（k=1，ⅆⅆ,Kn为znk个水平的权值；——CNAS-GL022：2018第12页共53页YΛ——截距估计值；Y——测量系统的精密度估计值； σl2——失拟均方差；SSP——实验平方和，计算为2，其中，yn为第n个水平的结果平pσ2——实验误差均方。p τ——加权失拟误差均方；CNAS-GL022：2018第13页共53页WSSP——加权实验平方和，计算为2τ2——加权实验误差均方。pl/pl/pl/pl/pFα(N-2,NK-N)，则表明模型拟合正确。 di=x-RQVi （4-3-10）x*——变换值；0 y0——未知量的重复测量平均值；di——监控值；UCL，LCL——分别为控制上限和控制下限。 ΛY1CNAS-GL022：2018第14页共53页Y1ΛY1x*——变换值；0落在控制限内，表明工作曲线有效，即可按照以下给出的计算公式求得U。4.3.5.2常数模型的sR'和U分别计算如下： Λmj——分别为最低和最高标准物质/标准样品的di值，其中，j为测量时J——测量次数。4.3.5.3比例模型的sR'和U分别计算如下：ΛCNAS-GL022：2018第15页共53页clj，cmj——分别为最低和最高标准物质/标准样品的ci值。的期间精密度测量条件下，视2sR'为不(4-4-1)(4-4-2)h——人员间一致性统计量，即样品水平下某人员的单元 d——水平下的单元差值，x-x，其中，x为单元均值，x为水平均值；k——人员内一致性统计量，即样品水平下某人员的变异与其他人在相应的包含概率下，若所计算的h与k不超出附录E.5的临界值，即接受数据一y——数据的变换值；x——数据的原结果。CNAS-GL022：2018第16页共53页RR）；）；）：………………(4-4-7)(4-4-8)CNAS-GL022：2018第17页共53页 F检验与t检验的计算分别如下：注1：若F计算值小于分位数（见附录F-4），选择CSS0，反之选择CSS1或CSS2。注2：若t2计算值大于分位数（见附录F-3），选择CSS2，反之计算t1；若t1计算值大于分位数，选择CSS1，反之选择CSS2。4.4.2.3偏倚受控的χ2检验和A2*检验），度为N；CSS1的自由度为N-1；CSS2的自由度为N-2。），RY',RX'——分别为Y法（手工法）和X法（自动监测法）的期间精密度限；CNAS-GL022：2018第18页共53页控的期间精密度测量条件下，视2sR'为不确定度的评估值。若sR'＞sR，应查找原因。CNAS-GL022：2018第19页共53页），x1x2x3x4x123456xslsx根据式（4-1-1）可知，本示例的偏倚和精CNAS-GL022：2018第20页共53页CNAS-GL022：2018第21页共53页进行了定期测量。在排除离群值的前提下，共汇集了30个系列结果（xi且按测量测量结果s式计算MR式计算xi原时序xi升序wipiAiwipiAi123456789492.92496.23501.64505.58500.48490.58503.56499.31488.79497.36488.21499.503.325.403.955.109.904.259.15488.21-1.890.02924-6.10052-1.600.0543-5.09479488.79-1.790.03676-17.1559-1.520.0645-14.412489.73-1.620.05242-26.7586-1.380.0845-22.6276490.58-1.470.0706-34.6438-1.250.106-29.52224-1.200.11556-38.9178-1.020.1549-33.6271492.92-1.060.14541-44.8579-0.900.1851-38.99826493.36-0.980.16409-44.2633-0.830.2035-39.257493.69-0.920.179-49.2164-0.780.2178-43.8382496.23-0.470.32012-39.1955-0.400.3459-36.472496.44-0.430.33308-42.8615-0.370.3572-39.997497.36-0.270.39432-42.9664-0.230.4101-40.61129498.32-0.100.46128-42.8814-0.080.4671-41.02CNAS-GL022：2018第22页共53页498.890.61498.890.000.50159-43.21220.000.5014-41.759501.592.70499.230.060.52548-42.99350.050.5216-42.048489.738499.310.080.53166-41.13810.070.5269-40.973505.64499.500.5447-42.34840.100.5379-42.42496.449.205500.480.290.61284-40.75860.240.5961-41.406493.692.7521500.980.370.64602-39.66410.320.6247-40.825499.235.5427501.250.420.66401-38.0370.360.6403-39.7920506.447.21501.380.450.67222-35.0440.380.6474-37.53921500.985.47501.590.480.68542-32.09550.410.6589-35.22222506.073501.640.490.68856-32.63650.420.6617-36.0123503.412.6623503.410.810.79001-19.48210.680.753-23.82247503.560.830.7976-19.05280.710.7601-23.58525506.914505.580.88349-13.76930.8441-18.33626493.36505.640.88539-12.47080.8461-17.10727501.257.8922506.070.89958-9.48940.861-13.87128506.4028506.400.90958-8.173940.8718-12.429498.328.0920506.440.91066-7.469130.873-11.545501.383.0625506.910.92333-6.457070.8871-10.363注：Ai表示(2i-1)[ln(pi)+ln(1-pn+1-i)]。了进一步对表B.1.1中的系列xi进行监控，在图），CNAS-GL022：2018第23页共53页图中也未发现存在上述a）~e）的趋势现象。但是，为了进一步实施统计动态跟踪受控本示例无需使用苛刻的计算来评估不确定度。许多情况使用sR'来预估不确定度，是建立在实验室无偏操作的假定条件下的，这种假定应），CNAS-GL022：2018第24页共53页本示例建议，实验室需持续增加后续的质控数据，利用式（4-2物。在日常检测工作中，本示例采用了气质联用仪在期间精密度测量条件下，实验室利用芘标结果MR结果升序s式计算MR式计算ω(s)piAiω(MR)piAi第一阶段测量14.874.78-5.23-1.410.0797-5.0824.930.064.82-1.160.1222-1.13CNAS-GL022：2018第25页共53页35.110.184.87-0.810.2091-16.23-0.790.2156-15.9044.820.294.89-0.670.2521-20.72-0.650.2581-20.3355.080.264.92-0.460.3245-22.66-0.440.3291-22.3264.920.164.93-0.380.3504-16.74-0.370.3544-16.6874.780.144.94-0.310.377-18.29-0.300.3804-18.2584.940.165.080.680.7516-10.170.660.7456-10.3995.190.250.820.7943-8.850.800.7877-9.135.180.015.110.890.8139-8.370.870.8071-8.690.085.180.9176-4.540.9115-4.844.890.215.190.9278-3.490.9220-3.78平均值标准差4.980.160.145A2=0.4242A2=0.4008A2*=0.4573A2*=0.4321第二阶段测量14.844.8-1.560.0599-6.14-1.300.0964-5.0625.120.284.84-1.240.1082-12.97-1.030.1503-11.0835.220.104.89-0.840.2014-17.23-0.700.2418-15.1244.930.294.89-0.840.2014-24.12-0.700.2418-21.1754.960.034.9-0.760.2246-26.94-0.630.2632-24.0864.890.074.93-0.520.3026-28.50-0.430.3326-25.9675.080.194.96-0.280.3909-20.06-0.230.4083-19.6884.890.194.96-0.280.3909-21.53-0.230.4083-21.3194.80.094.98-0.120.4533-21.88-0.100.4609-22.095.090.295.080.680.7524-12.250.570.7160-14.034.960.135.090.760.7769-10.640.640.7382-12.795.120.165.120.8418-9.140.840.7992-11.524.980.145.120.8418-9.930.840.7992-12.535.140.165.140.8773-6.630.970.8346-9.284.90.245.220.9641-2.850.9342-4.91平均值4.990.17A2=0.3873A2=0.3738标准差0.1250.149A2*=0.4105A2*=0.3962CNAS-GL022：2018第26页共53页=0.49＜t0.97511)=2.20第二阶段测量的t检验有0.975=0.31＜t(14)=2.140.975B.2.4方差一致性的F检验），控制限和EWMA叠加，图中标注的EWMA叠加值未显现数据分布有趋势。合并后的统CNAS-GL022：2018第27页共53页表B.2.1中两个阶段的MR作图统计）：CNAS-GL022：2018第28页共53页RQVyn1yn2yn3yn4nx），RQViynynen2en3en4），），CNAS-GL022：2018第29页共53页），no1n2=0.0004393l2=0.0000329c来覆盖测量的范围区间，在期间精密度条件下每天进行重复的双试验。表C.1.4给出了CNAS-GL022：2018第30页共53页天数RQVi测量值yi变换值xi*监控值di10.503.000.493.030.493.03-0.0090.03120.503.000.522.950.522.960.020-0.04330.503.000.503.040.503.05-0.0040.04640.503.000.513.010.513.020.0060.01750.503.000.512.960.512.970.012-0.03460.503.000.502.970.502.970.001-0.03070.503.000.493.030.493.03-0.0110.030表注：变换值xi*和监控值di的计算来自于式（4-3-9）和式（4-3-10）。根据式（4-3-11）和式（4-3-12），按照时间顺序建立相应的控制图（见图图C.1.2=β+βx=0.0006+0.9982x的控制图nonn1CNAS-GL022：2018第31页共53页），RQViyn1yn2yn3yn449.349.651.652.950.822.822.925.423.524.833.934.633.436.733.694.793.297.494.795.862.466.160.865.459.958.360.859.957.658.3根据式（4-3-1），拟合的工作曲线有n=1.8005+0.9856xn。根据式（4-3-2），残差值由式enk=1.8005+0.9856xn中的xn，求得拟合值n。=ynk-n求得，详见表C.2.2。CNAS-GL022：2018第32页共53页表C.2.2n=1.8005+0.9856xn的常数残差值，mg/LRQViynynen2en3en449.350.391-0.7912.5090.4093.374-2.626-6.6265.374-2.972-0.972-3.9724.0285.755-0.245-2.24522.824.272-1.372-0.7720.52833.935.212-0.612-1.812-1.61294.795.137-1.9372.263-0.4370.66362.463.3022.798-2.5022.098-3.40258.359.2610.639-1.661-0.961），得n。根据式（4-3-3），求得n=0.9897+1.5172/xn，同理，xn替换RQVi值，给出nCNAS-GL022：2018第33页共53页RQViynynznznun1un2un3un449.351.225-0.01440.02620.05250.00990.99980.0201-0.0196-0.04610.0333-0.0253-0.0095-0.03320.02980.01480.0518-0.0038-0.022322.824.15-0.05190.0578-0.02560.031533.934.575-0.0138-0.04920.0481-0.043394.795.275-0.02160.0228-0.00570.005962.463.050.0453-0.03970.0340-0.054158.359.150.02710.0117-0.0277-0.0157图C.2.2给出了比例模型假定下的残差作图，从中可以看出，unk值呈随机分布，F<F0.95(7,27)=2.373，表明n=0.CNAS-GL022：2018第34页共53页来源平方和，WSS均方，WSS/DFF比值残差WSSE=0.03902=11.5×10-4失拟误差7WSSE-WSSP=0.0031l2l试验误差27WSSP=0.0359表注：WSSE的计算见式（4-3-4WSSP的计算见式（4-3-7）和式（4-3-8）。2），量，并基于式（4-3-13）和式（4-3-14）来进行数据变换，分别有x值和ci值。图C.2.3）。图中显示测量系统的ci值未落在控制限外，表明处于受控状态，工作曲线天数RQVi值测量值yi变换值x监控值ci122.822.823.225.121.90823.828-0.039-0.0130.04520.034322.815123.514922.212-0.026-0.013422.822.821.504-0.0570.034522.824.022.717-0.0040.020622.823.922.616-0.0080.034722.824.022.717-0.0040.020CNAS-GL022：2018第35页共53页鉴于图C.1.3表明，测量系统处于统计受控状态，则根据式（4-3-19）和式（4-3-），0.0295，k=2，故在包含概率95%下，U=0.059x。CNAS-GL022：2018第36页共53页）；在确保偏倚和精密度处于统计受控状态下，根据水平下的期间精密度sR,测量，给D.1.2期间精密度测量数据与h与k一致性检查在期间精密度测量条件下，实验室l依据HJ/T《环境空气质量自动监测技术规根据式（4-4-1）和式（4-4-2），上述水平测量结果给出了h与k的一致性统计），表D.1.1不同水平下系列xi结果的h与k一致性统计人次水平统计量x1x2xsihkCNAS-GL022：2018第37页共53页123420567x=21.9sr=2.087s-=4.953xsR,=5.1692528222421232624292324.0027.0023.0026.5022.002.8283.5360.42-0.791.020.220.680.680.680.680.68-1.80-1.800.920.011234567x=48.7sr=2.420xs-=4.915xsR,=5.204434945484741464349.5050.0042.0051.0047.5044.0057.002.1214.2432.1212.8280.160.26-1.370.47-0.25-0.960.880.580.580.880.581234567x=75.7sr=3.910s=7.831xsR,=8.30488.0084.5070.0077.0073.0069.5068.002.1214.2435.6572.8284.9504.243-0.73-0.35-0.79-0.990.360.540.721234567x=120.1sr=8.053xs=9.703xsR,=11.2502.1217.7782.8285.6572.1210.96-1.20-0.07-1.051.580.260.970.350.700.26注（1）：在20水平下人次5的h数据（-1.80）超出95%概率下的h临界值（1.71）；注（2在50水平下人次7的h数据（1.69）接近95%概率下的h临界值（1.71）。），CNAS-GL022：2018第38页共53页根据式（4-4-3），基于s=2.854+0.066x，经双对数拟合后给出的数据变换有isi=0.52-0.006y.，经检验有p=0.83＞0.05（见图D.1.2），表明数据变换正确。CNAS-GL022：2018第39页共53页T人次1eiy1y2人次2eiy1y2人次3eiy1y2人次4y1y2人次5eiy1y2人次6y1y2人次7eiy1y24.477.078.94-5.04.80.2-7.16.90.2-9.49.30.1-0.9-4.44.10.2-7.36.90.4-9.39.10.2-0.1-5.35.10.2-6.66.40.2-0.4-0.54.74.90.2-7.27.10.1-0.5-0.8-3.93.30.6-7.06.80.28.48.70.2-0.24.96.75.46.60.50.2-0.4-0.44.67.44.87.70.2-0.3-0.40.1加权残差值unk=yi-y·4.557.058.860.50.10.60.60.2-0.10.5-0.4-0.20.20.40.6-0.4-0.20.20.50.7-0.5-0.3-0.10.6-0.7-0.7-0.70.10.20.10.50.40.0-0.3-0.3-0.7-0.1-0.4-0.2-1.2-0.3-0.2-0.40.4-0.3-0.30.30.8-0.5-0.7-0.10.00.4-0.40.80.20.6-0.80.9注4：数据变换后的差分值计算为ei=y2-y1，其A2*=0.567＜0.752。CNAS-GL022：2018第40页共53页），表D.1.2中的方差分析和A2*统计再次证明si=0.52-0.006y.和y·=0.235+0.964T数），i），9~120×10-9范围之内，其目标不确定度的估计有：U=20.48，(见图D.1.4)。室l继续实施后续持续跟踪监控，不断调整和修正u=20.48的模型拟合，努力提CNAS-GL022：2018第41页共53页废气监测分析方法》（简称X法），来与HJ482-2009《环境空气二氧化硫的测定甲醛在日常检测区间范围内，将稀释过的标准气体同时通入X法和Y法，基于所选的本例通过统计计算，求得两个程序之间函数加权A2*统计，以确保偏倚修正残差值处于受控状态。根据各自方法水平下的期间精密度sR,较长时间的sR'测量监控，发现两者之间不存在显著性差异，统计结果如下：100×10-9水平下的sR'(Y)=4.15，sR'(X)=3.92；400×10-9水平下的sR'(Y)=5.76，sR'(X)=5.28；其它水平的sR'经内插技术给出其相应的估计；经加权平均计算后给出sR'(Y)=4.98，sR'(X)=4.61。分别基于手工标准Y法和自动监测X法（型号：EC9850），某时间段对所稀释的4个水平浓度进行了同步测定，给出n=20数据对的水平实测值，根据式（4-4-3）~式（4-4-6），20个数据对的CSS0和CSS1拟合统计详见表D.2.1。CNAS-GL022：2018第42页共53页nYisR,(Y)XisR,(X)Yi-Xiwiwi(Xi-Yi)wiYiwiXiwi[Yi-(Xi+a)]123456789Y=219.85；X=219.83；Σwi=0.458；CSS0=4.54；a=3.01；CSS1=0.38i根据式（4-4-7）~式（4-4-13），20个CNAS-GL022：2018第43页共53页nY法X法YisR’(Y)XisR’(X)wixiyiwixiyiwixi2wi(yi-bxi)123456789yixi=7064.0；Σws=7064.4；Σfs⃞rx),-bx)2=2.078；b0=1.0002；因为=X，根据控制图法中的A2*统计和附录E.1，对两个方法间的系列残差εi进CNAS-GL022：2018第44页共53页nYi-Xipilnpipn+1-iAi11233547596789（2）Ai表示(2i-1)ln(pi)+ln(1-pn+1-i)。已知经加权平均计算后有：sR'(Y)=4.98，sR'(X)=4.61，则根据式（4-4-18自尽管自动监测X法和手工经典Y法之间不存在偏倚修正，但本例依然实施了持续改进的后续跟踪监控。在表D.2.1同一测量系统的基础上又进行了后CNAS-GL022：2018第45页共53页100×10-9水平下的sR'(Y)=3.98，sR'(X)=3.53；400×10-9水平下的sR'(Y)=5.01，sR'(X)=4.36。方法分别有：sR'(Y)=4.53，sR'(X)=3.97。nYisR,(Y)XisR,(X)wi(Xi-Yi)wi[Yi-(Xi+a)]ΛYεipiAi123456789CNAS-GL022：2018第46页共53页nXisR,(X)2wi(Xi-Yi)wi[Yi-(Xi+a)]ΛYεipiAi0.3430.015405.20.3450.015400.3(2i1)ln(pi)+(2i1)ln(pi)+ln(1pn+1-i)]Y=235.82；X=234.72；=0.764；CSS0=7.88；CSS1=0.63；a=3.08；i=12269.6；Σ=12265.6；Σ2=1.57；b0=1.0005；CSS2=3.62；a=0.993t0.975(25)=2.06，故选用CSS1另，x2=0.63＜x20.95(27)=40.1，则可进行A2*检验和不确定度评定。），鉴于两个方法分别有：sR'(Y)=4.53，sR'(X)=3.97，根据式（4-4-18），测量系统的不确定度估计值有：U=0.722=8.52CNAS-GL022：2018第47页共53页n2n1234567892025239.559.289.129.0146.946.596.396.266.166.096.046.005.965.915.875.845.825.805.775.755.695.6655.795.415.195.054.954.884.824.774.744.684.644.604.584.564.524.504.434.4065.144.764.534.394.284.214.154.104.064.003.963.923.903.873.833.813.743.7074.744.354.123.973.873.793.733.683.643.573.533.493.473.443.403.383.303.2784.464.073.843.693.583.503.443.393.353.283.243.203.173.153.113.083.012.9794.263.863.633.483.373.293.233.183.143.073.062.992.962.942.892.862.792.754.103.713.483.333.223.143.073.022.982.912.862.832.802.772.732.702.622.583.893.493.263.113.002.912.852.802.752.692.642.602.572.542.502.472.382.343.743.343.112.962.852.762.702.652.602.532.482.442.412.392.342.312.222.183.633.243.012.852.742.662.592.542.492.422.372.332.302.282.232.192.063.553.162.932.772.662.582.512.462.412.342.292.252.222.192.112.02203.493.102.872.712.602.512.452.392.352.282.222.182.152.072.04253.392.992.762.602.492.402.342.282.242.162.072.042.013.322.922.692.532.422.332.272.212.162.092.043.152.762.532.372.252.172.102.043.072.682.452.292.182.092.02CNAS-GL022：2018第48页共53页wiCNAS-GL022：2018第49页共53页wi0.000.010.020.030.040.050.060.070.080.090.00.50000.50400.50800.51200.51600.51990.52390.52790.53190.53590.10.53980.54380.54780.55170.55570.55960.56360.56750.57140.57530.20.57930.58320.58710.59100.59480.59870.60260.60640.61030.61410.30.61790.62170.62550.62930.63310.63680.64060.64430.64800.65170.40.65540.65910.66280.66640.67000.67360.67720.68080.68440.68790.50.69150.69500.69850.70190.70540.70880.71230.71570.71900.72240.60.72570.72910.73240.73570.73890.74220.74540.74860.75170.75490.70.75800.76110.76420.76730.77040.77340.77640.77940.78230.78520.80.78810.79100.79390.79670.79950.80230.80510.80780.81060.81330.90.81590.81860.82120.82380.82640.82890.83150.83400.83650.83890.84130.84380.84610.84850.85080.85310.85540.85770.85990.86210.86430.86650.86860.87080.87290.87490.87700.87900.88100.88300.88490.88690.88880.89070.89250.89440.89620.89800.89970.90150.90320.90490.90660.90820.90990.91150.91310.91470.91620.91770.91920.92070.92220.92360.92510.92650.92790.92920.93060.93190.93320.93450.93570.93700.93820.93940.94060.94180.94290.94410.94520.94630.94740.94840.94950.95050.95150.95250.95350.95450.95540.95640.95730.95820.95910.95990.96080.96160.96250.96330.96410.96490.96560.96640.96710.96780.96860.96930.96990.97060.97130.97190.97260.97320.97380.97440.97500.97560.97610.97672.00.97720.97780.97830.97880.97930.97980.98030.98080.98120.98172.10.98210.98260.98300.98340.98380.98420.98460.98500.98540.98572.20.98610.98640.98680.98710.98750.98780.98810.98840.98870.98902.30.98930.98960.98980.99010.99040.99060.99090.99110.99130.99162.40.99180.99200.99220.99250.99270.9