R version 2.6.0 (2007-10-03)
Copyright (C) 2007 The R Foundation for Statistical Computing
ISBN 3-900051-07-0
R is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY.
You are welcome to redistribute it under certain conditions.
Type 'license()' or 'licence()' for distribution details.
R is a collaborative project with many contributors.
Type 'contributors()' for more information and
'citation()' on how to cite R or R packages in publications.
Type 'demo()' for some demos, 'help()' for on-line help, or
'help.start()' for an HTML browser interface to help.
Type 'q()' to quit R.
> x <- array(list(8.1,8.3,8.2,8.1,7.7,7.6,7.7,8.2,8.4,8.4,8.6,8.4,8.5,8.7,8.7,8.6,7.4,7.3,7.4,9,9.2,9.2,8.5,8.3,8.3,8.6,8.6,8.5,8.1,8.1,8,8.6,8.7,8.7,8.6,8.4,8.4,8.7,8.7,8.5,8.3,8.3,8.3,8.1,8.2,8.1,8.1,7.9,7.7,8.1,8,7.7,7.8,7.6,7.4,7.7,7.8,7.5,7.2,7),dim=c(1,60),dimnames=list(c('Werkl'),1:60))
> y <- array(NA,dim=c(1,60),dimnames=list(c('Werkl'),1:60))
> for (i in 1:dim(x)[1])
+ {
+ for (j in 1:dim(x)[2])
+ {
+ y[i,j] <- as.numeric(x[i,j])
+ }
+ }
> par3 = 'Linear Trend'
> par2 = 'Include Monthly Dummies'
> par1 = '1'
> #'GNU S' R Code compiled by R2WASP v. 1.0.44 ()
> #Author: Prof. Dr. P. Wessa
> #To cite this work: AUTHOR(S), (YEAR), YOUR SOFTWARE TITLE (vNUMBER) in Free Statistics Software (v$_version), Office for Research Development and Education, URL http://www.wessa.net/rwasp_YOURPAGE.wasp/
> #Source of accompanying publication: Office for Research, Development, and Education
> #Technical description: Write here your technical program description (don't use hard returns!)
> library(lattice)
> par1 <- as.numeric(par1)
> x <- t(y)
> k <- length(x[1,])
> n <- length(x[,1])
> x1 <- cbind(x[,par1], x[,1:k!=par1])
> mycolnames <- c(colnames(x)[par1], colnames(x)[1:k!=par1])
> colnames(x1) <- mycolnames #colnames(x)[par1]
> x <- x1
> if (par3 == 'First Differences'){
+ x2 <- array(0, dim=c(n-1,k), dimnames=list(1:(n-1), paste('(1-B)',colnames(x),sep='')))
+ for (i in 1:n-1) {
+ for (j in 1:k) {
+ x2[i,j] <- x[i+1,j] - x[i,j]
+ }
+ }
+ x <- x2
+ }
> if (par2 == 'Include Monthly Dummies'){
+ x2 <- array(0, dim=c(n,11), dimnames=list(1:n, paste('M', seq(1:11), sep ='')))
+ for (i in 1:11){
+ x2[seq(i,n,12),i] <- 1
+ }
+ x <- cbind(x, x2)
+ }
> if (par2 == 'Include Quarterly Dummies'){
+ x2 <- array(0, dim=c(n,3), dimnames=list(1:n, paste('Q', seq(1:3), sep ='')))
+ for (i in 1:3){
+ x2[seq(i,n,4),i] <- 1
+ }
+ x <- cbind(x, x2)
+ }
> k <- length(x[1,])
> if (par3 == 'Linear Trend'){
+ x <- cbind(x, c(1:n))
+ colnames(x)[k+1] <- 't'
+ }
> x
Werkl M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 M11 t
1 8.1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
2 8.3 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
3 8.2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 3
4 8.1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 4
5 7.7 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 5
6 7.6 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 6
7 7.7 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 7
8 8.2 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 8
9 8.4 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 9
10 8.4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 10
11 8.6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 11
12 8.4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 12
13 8.5 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 13
14 8.7 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 14
15 8.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 15
16 8.6 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 16
17 7.4 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 17
18 7.3 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 18
19 7.4 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 19
20 9.0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 20
21 9.2 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 21
22 9.2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 22
23 8.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 23
24 8.3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 24
25 8.3 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 25
26 8.6 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 26
27 8.6 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 27
28 8.5 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 28
29 8.1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 29
30 8.1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 30
31 8.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 31
32 8.6 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 32
33 8.7 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 33
34 8.7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 34
35 8.6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 35
36 8.4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 36
37 8.4 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 37
38 8.7 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 38
39 8.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 39
40 8.5 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 40
41 8.3 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 41
42 8.3 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 42
43 8.3 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 43
44 8.1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 44
45 8.2 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 45
46 8.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 46
47 8.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 47
48 7.9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 48
49 7.7 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 49
50 8.1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 50
51 8.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 51
52 7.7 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 52
53 7.8 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 53
54 7.6 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 54
55 7.4 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 55
56 7.7 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 56
57 7.8 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 57
58 7.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 58
59 7.2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 59
60 7.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 60
> k <- length(x[1,])
> df <- as.data.frame(x)
> (mylm <- lm(df))
Call:
lm(formula = df)
Coefficients:
(Intercept) M1 M2 M3 M4 M5
8.340000 0.096111 0.385556 0.355000 0.204444 -0.206111
M6 M7 M8 M9 M10 M11
-0.276667 -0.287222 0.282222 0.431667 0.361111 0.190556
t
-0.009444
> (mysum <- summary(mylm))
Call:
lm(formula = df)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.7733 -0.3317 0.1033 0.2500 0.7067
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 8.340000 0.222574 37.471 < 2e-16 ***
M1 0.096111 0.270773 0.355 0.72421
M2 0.385556 0.270369 1.426 0.16047
M3 0.355000 0.270002 1.315 0.19496
M4 0.204444 0.269674 0.758 0.45217
M5 -0.206111 0.269384 -0.765 0.44802
M6 -0.276667 0.269132 -1.028 0.30921
M7 -0.287222 0.268919 -1.068 0.29095
M8 0.282222 0.268744 1.050 0.29902
M9 0.431667 0.268609 1.607 0.11474
M10 0.361111 0.268512 1.345 0.18512
M11 0.190556 0.268453 0.710 0.48132
t -0.009444 0.003229 -2.925 0.00529 **
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Residual standard error: 0.4244 on 47 degrees of freedom
Multiple R-Squared: 0.3907, Adjusted R-squared: 0.2351
F-statistic: 2.512 on 12 and 47 DF, p-value: 0.01220
> postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/1gg011198243041.ps",horizontal=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> plot(x[,1], type='l', main='Actuals and Interpolation', ylab='value of Actuals and Interpolation (dots)', xlab='time or index')
> points(x[,1]-mysum$resid)
> grid()
> dev.off()
null device
1
> postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/24oq61198243041.ps",horizontal=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> plot(mysum$resid, type='b', pch=19, main='Residuals', ylab='value of Residuals', xlab='time or index')
> grid()
> dev.off()
null device
1
> postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/3ozrp1198243041.ps",horizontal=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> hist(mysum$resid, main='Residual Histogram', xlab='values of Residuals')
> grid()
> dev.off()
null device
1
> postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/420dt1198243041.ps",horizontal=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> densityplot(~mysum$resid,col='black',main='Residual Density Plot', xlab='values of Residuals')
> dev.off()
null device
1
> postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/5s2gk1198243041.ps",horizontal=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> qqnorm(mysum$resid, main='Residual Normal Q-Q Plot')
> grid()
> dev.off()
null device
1
> (myerror <- as.ts(mysum$resid))
Time Series:
Start = 1
End = 60
Frequency = 1
1 2 3 4 5 6
-0.32666667 -0.40666667 -0.46666667 -0.40666667 -0.38666667 -0.40666667
7 8 9 10 11 12
-0.28666667 -0.34666667 -0.28666667 -0.20666667 0.17333333 0.17333333
13 14 15 16 17 18
0.18666667 0.10666667 0.14666667 0.20666667 -0.57333333 -0.59333333
19 20 21 22 23 24
-0.47333333 0.56666667 0.62666667 0.70666667 0.18666667 0.18666667
25 26 27 28 29 30
0.10000000 0.12000000 0.16000000 0.22000000 0.24000000 0.32000000
31 32 33 34 35 36
0.24000000 0.28000000 0.24000000 0.32000000 0.40000000 0.40000000
37 38 39 40 41 42
0.31333333 0.33333333 0.37333333 0.33333333 0.55333333 0.63333333
43 44 45 46 47 48
0.65333333 -0.10666667 -0.14666667 -0.16666667 0.01333333 0.01333333
49 50 51 52 53 54
-0.27333333 -0.15333333 -0.21333333 -0.35333333 0.16666667 0.04666667
55 56 57 58 59 60
-0.13333333 -0.39333333 -0.43333333 -0.65333333 -0.77333333 -0.77333333
> postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/6ora31198243041.ps",horizontal=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> dum <- cbind(lag(myerror,k=1),myerror)
> dum
Time Series:
Start = 0
End = 60
Frequency = 1
lag(myerror, k = 1) myerror
0 -0.32666667 NA
1 -0.40666667 -0.32666667
2 -0.46666667 -0.40666667
3 -0.40666667 -0.46666667
4 -0.38666667 -0.40666667
5 -0.40666667 -0.38666667
6 -0.28666667 -0.40666667
7 -0.34666667 -0.28666667
8 -0.28666667 -0.34666667
9 -0.20666667 -0.28666667
10 0.17333333 -0.20666667
11 0.17333333 0.17333333
12 0.18666667 0.17333333
13 0.10666667 0.18666667
14 0.14666667 0.10666667
15 0.20666667 0.14666667
16 -0.57333333 0.20666667
17 -0.59333333 -0.57333333
18 -0.47333333 -0.59333333
19 0.56666667 -0.47333333
20 0.62666667 0.56666667
21 0.70666667 0.62666667
22 0.18666667 0.70666667
23 0.18666667 0.18666667
24 0.10000000 0.18666667
25 0.12000000 0.10000000
26 0.16000000 0.12000000
27 0.22000000 0.16000000
28 0.24000000 0.22000000
29 0.32000000 0.24000000
30 0.24000000 0.32000000
31 0.28000000 0.24000000
32 0.24000000 0.28000000
33 0.32000000 0.24000000
34 0.40000000 0.32000000
35 0.40000000 0.40000000
36 0.31333333 0.40000000
37 0.33333333 0.31333333
38 0.37333333 0.33333333
39 0.33333333 0.37333333
40 0.55333333 0.33333333
41 0.63333333 0.55333333
42 0.65333333 0.63333333
43 -0.10666667 0.65333333
44 -0.14666667 -0.10666667
45 -0.16666667 -0.14666667
46 0.01333333 -0.16666667
47 0.01333333 0.01333333
48 -0.27333333 0.01333333
49 -0.15333333 -0.27333333
50 -0.21333333 -0.15333333
51 -0.35333333 -0.21333333
52 0.16666667 -0.35333333
53 0.04666667 0.16666667
54 -0.13333333 0.04666667
55 -0.39333333 -0.13333333
56 -0.43333333 -0.39333333
57 -0.65333333 -0.43333333
58 -0.77333333 -0.65333333
59 -0.77333333 -0.77333333
60 NA -0.77333333
> dum1 <- dum[2:length(myerror),]
> dum1
lag(myerror, k = 1) myerror
[1,] -0.40666667 -0.32666667
[2,] -0.46666667 -0.40666667
[3,] -0.40666667 -0.46666667
[4,] -0.38666667 -0.40666667
[5,] -0.40666667 -0.38666667
[6,] -0.28666667 -0.40666667
[7,] -0.34666667 -0.28666667
[8,] -0.28666667 -0.34666667
[9,] -0.20666667 -0.28666667
[10,] 0.17333333 -0.20666667
[11,] 0.17333333 0.17333333
[12,] 0.18666667 0.17333333
[13,] 0.10666667 0.18666667
[14,] 0.14666667 0.10666667
[15,] 0.20666667 0.14666667
[16,] -0.57333333 0.20666667
[17,] -0.59333333 -0.57333333
[18,] -0.47333333 -0.59333333
[19,] 0.56666667 -0.47333333
[20,] 0.62666667 0.56666667
[21,] 0.70666667 0.62666667
[22,] 0.18666667 0.70666667
[23,] 0.18666667 0.18666667
[24,] 0.10000000 0.18666667
[25,] 0.12000000 0.10000000
[26,] 0.16000000 0.12000000
[27,] 0.22000000 0.16000000
[28,] 0.24000000 0.22000000
[29,] 0.32000000 0.24000000
[30,] 0.24000000 0.32000000
[31,] 0.28000000 0.24000000
[32,] 0.24000000 0.28000000
[33,] 0.32000000 0.24000000
[34,] 0.40000000 0.32000000
[35,] 0.40000000 0.40000000
[36,] 0.31333333 0.40000000
[37,] 0.33333333 0.31333333
[38,] 0.37333333 0.33333333
[39,] 0.33333333 0.37333333
[40,] 0.55333333 0.33333333
[41,] 0.63333333 0.55333333
[42,] 0.65333333 0.63333333
[43,] -0.10666667 0.65333333
[44,] -0.14666667 -0.10666667
[45,] -0.16666667 -0.14666667
[46,] 0.01333333 -0.16666667
[47,] 0.01333333 0.01333333
[48,] -0.27333333 0.01333333
[49,] -0.15333333 -0.27333333
[50,] -0.21333333 -0.15333333
[51,] -0.35333333 -0.21333333
[52,] 0.16666667 -0.35333333
[53,] 0.04666667 0.16666667
[54,] -0.13333333 0.04666667
[55,] -0.39333333 -0.13333333
[56,] -0.43333333 -0.39333333
[57,] -0.65333333 -0.43333333
[58,] -0.77333333 -0.65333333
[59,] -0.77333333 -0.77333333
> z <- as.data.frame(dum1)
> z
lag(myerror, k = 1) myerror
1 -0.40666667 -0.32666667
2 -0.46666667 -0.40666667
3 -0.40666667 -0.46666667
4 -0.38666667 -0.40666667
5 -0.40666667 -0.38666667
6 -0.28666667 -0.40666667
7 -0.34666667 -0.28666667
8 -0.28666667 -0.34666667
9 -0.20666667 -0.28666667
10 0.17333333 -0.20666667
11 0.17333333 0.17333333
12 0.18666667 0.17333333
13 0.10666667 0.18666667
14 0.14666667 0.10666667
15 0.20666667 0.14666667
16 -0.57333333 0.20666667
17 -0.59333333 -0.57333333
18 -0.47333333 -0.59333333
19 0.56666667 -0.47333333
20 0.62666667 0.56666667
21 0.70666667 0.62666667
22 0.18666667 0.70666667
23 0.18666667 0.18666667
24 0.10000000 0.18666667
25 0.12000000 0.10000000
26 0.16000000 0.12000000
27 0.22000000 0.16000000
28 0.24000000 0.22000000
29 0.32000000 0.24000000
30 0.24000000 0.32000000
31 0.28000000 0.24000000
32 0.24000000 0.28000000
33 0.32000000 0.24000000
34 0.40000000 0.32000000
35 0.40000000 0.40000000
36 0.31333333 0.40000000
37 0.33333333 0.31333333
38 0.37333333 0.33333333
39 0.33333333 0.37333333
40 0.55333333 0.33333333
41 0.63333333 0.55333333
42 0.65333333 0.63333333
43 -0.10666667 0.65333333
44 -0.14666667 -0.10666667
45 -0.16666667 -0.14666667
46 0.01333333 -0.16666667
47 0.01333333 0.01333333
48 -0.27333333 0.01333333
49 -0.15333333 -0.27333333
50 -0.21333333 -0.15333333
51 -0.35333333 -0.21333333
52 0.16666667 -0.35333333
53 0.04666667 0.16666667
54 -0.13333333 0.04666667
55 -0.39333333 -0.13333333
56 -0.43333333 -0.39333333
57 -0.65333333 -0.43333333
58 -0.77333333 -0.65333333
59 -0.77333333 -0.77333333
> plot(z,main=paste('Residual Lag plot, lowess, and regression line'), ylab='values of Residuals', xlab='lagged values of Residuals')
> lines(lowess(z))
> abline(lm(z))
> grid()
> dev.off()
null device
1
> postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/75u0i1198243041.ps",horizontal=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> acf(mysum$resid, lag.max=length(mysum$resid)/2, main='Residual Autocorrelation Function')
> grid()
> dev.off()
null device
1
> postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/8j4qz1198243041.ps",horizontal=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> pacf(mysum$resid, lag.max=length(mysum$resid)/2, main='Residual Partial Autocorrelation Function')
> grid()
> dev.off()
null device
1
> postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/9o4r41198243041.ps",horizontal=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> opar <- par(mfrow = c(2,2), oma = c(0, 0, 1.1, 0))
> plot(mylm, las = 1, sub='Residual Diagnostics')
> par(opar)
> dev.off()
null device
1
> load(file='/var/www/html/rcomp/createtable')
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, 'Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation', 1, TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> myeq <- colnames(x)[1]
> myeq <- paste(myeq, '[t] = ', sep='')
> for (i in 1:k){
+ if (mysum$coefficients[i,1] > 0) myeq <- paste(myeq, '+', '')
+ myeq <- paste(myeq, mysum$coefficients[i,1], sep=' ')
+ if (rownames(mysum$coefficients)[i] != '(Intercept)') {
+ myeq <- paste(myeq, rownames(mysum$coefficients)[i], sep='')
+ if (rownames(mysum$coefficients)[i] != 't') myeq <- paste(myeq, '[t]', sep='')
+ }
+ }
> myeq <- paste(myeq, ' + e[t]')
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, myeq)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.end(a)
> table.save(a,file="/var/www/html/rcomp/tmp/10yrbj1198243041.tab")
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,hyperlink('http://www.xycoon.com/ols1.htm','Multiple Linear Regression - Ordinary Least Squares',''), 6, TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'Variable',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'Parameter',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'S.D.',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'T-STAT
H0: parameter = 0',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'2-tail p-value',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'1-tail p-value',header=TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> for (i in 1:k){
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,rownames(mysum$coefficients)[i],header=TRUE)
+ a<-table.element(a,mysum$coefficients[i,1])
+ a<-table.element(a, round(mysum$coefficients[i,2],6))
+ a<-table.element(a, round(mysum$coefficients[i,3],4))
+ a<-table.element(a, round(mysum$coefficients[i,4],6))
+ a<-table.element(a, round(mysum$coefficients[i,4]/2,6))
+ a<-table.row.end(a)
+ }
> a<-table.end(a)
> table.save(a,file="/var/www/html/rcomp/tmp/110imm1198243041.tab")
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, 'Multiple Linear Regression - Regression Statistics', 2, TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, 'Multiple R',1,TRUE)
> a<-table.element(a, sqrt(mysum$r.squared))
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, 'R-squared',1,TRUE)
> a<-table.element(a, mysum$r.squared)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, 'Adjusted R-squared',1,TRUE)
> a<-table.element(a, mysum$adj.r.squared)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, 'F-TEST (value)',1,TRUE)
> a<-table.element(a, mysum$fstatistic[1])
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, 'F-TEST (DF numerator)',1,TRUE)
> a<-table.element(a, mysum$fstatistic[2])
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, 'F-TEST (DF denominator)',1,TRUE)
> a<-table.element(a, mysum$fstatistic[3])
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, 'p-value',1,TRUE)
> a<-table.element(a, 1-pf(mysum$fstatistic[1],mysum$fstatistic[2],mysum$fstatistic[3]))
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, 'Multiple Linear Regression - Residual Statistics', 2, TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, 'Residual Standard Deviation',1,TRUE)
> a<-table.element(a, mysum$sigma)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, 'Sum Squared Residuals',1,TRUE)
> a<-table.element(a, sum(myerror*myerror))
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.end(a)
> table.save(a,file="/var/www/html/rcomp/tmp/1278a31198243041.tab")
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, 'Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals', 4, TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, 'Time or Index', 1, TRUE)
> a<-table.element(a, 'Actuals', 1, TRUE)
> a<-table.element(a, 'Interpolation
Forecast', 1, TRUE)
> a<-table.element(a, 'Residuals
Prediction Error', 1, TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> for (i in 1:n) {
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,i, 1, TRUE)
+ a<-table.element(a,x[i])
+ a<-table.element(a,x[i]-mysum$resid[i])
+ a<-table.element(a,mysum$resid[i])
+ a<-table.row.end(a)
+ }
> a<-table.end(a)
> table.save(a,file="/var/www/html/rcomp/tmp/13k43u1198243041.tab")
>
> system("convert tmp/1gg011198243041.ps tmp/1gg011198243041.png")
> system("convert tmp/24oq61198243041.ps tmp/24oq61198243041.png")
> system("convert tmp/3ozrp1198243041.ps tmp/3ozrp1198243041.png")
> system("convert tmp/420dt1198243041.ps tmp/420dt1198243041.png")
> system("convert tmp/5s2gk1198243041.ps tmp/5s2gk1198243041.png")
> system("convert tmp/6ora31198243041.ps tmp/6ora31198243041.png")
> system("convert tmp/75u0i1198243041.ps tmp/75u0i1198243041.png")
> system("convert tmp/8j4qz1198243041.ps tmp/8j4qz1198243041.png")
> system("convert tmp/9o4r41198243041.ps tmp/9o4r41198243041.png")
>
>
> proc.time()
user system elapsed
2.240 1.439 2.722