R version 2.8.0 (2008-10-20)
Copyright (C) 2008 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(104.2,0,103.2,0,112.7,0,106.4,0,102.6,0,110.6,0,95.2,0,89.0,0,112.5,0,116.8,0,107.2,0,113.6,0,101.8,0,102.6,0,122.7,0,110.3,0,110.5,0,121.6,0,100.3,0,100.7,0,123.4,0,127.1,0,124.1,0,131.2,0,111.6,0,114.2,0,130.1,0,125.9,0,119.0,0,133.8,0,107.5,0,113.5,0,134.4,0,126.8,0,135.6,0,139.9,0,129.8,0,131.0,0,153.1,0,134.1,1,144.1,1,155.9,1,123.3,1,128.1,1,144.3,1,153.0,1,149.9,1,150.9,1,141.0,1,138.9,1,157.4,1,142.9,1,151.7,1,161.0,1,138.5,1,135.9,1,151.5,1,164.0,1,159.1,1,157.0,1,142.1,1,144.8,1,152.1,1,154.6,1,148.7,1,157.7,1,146.7,1),dim=c(2,67),dimnames=list(c('y','x'),1:67))
> y <- array(NA,dim=c(2,67),dimnames=list(c('y','x'),1:67))
> for (i in 1:dim(x)[1])
+ {
+ for (j in 1:dim(x)[2])
+ {
+ y[i,j] <- as.numeric(x[i,j])
+ }
+ }
> par3 = 'No Linear Trend'
> par2 = 'Do not include Seasonal 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
y x
1 104.2 0
2 103.2 0
3 112.7 0
4 106.4 0
5 102.6 0
6 110.6 0
7 95.2 0
8 89.0 0
9 112.5 0
10 116.8 0
11 107.2 0
12 113.6 0
13 101.8 0
14 102.6 0
15 122.7 0
16 110.3 0
17 110.5 0
18 121.6 0
19 100.3 0
20 100.7 0
21 123.4 0
22 127.1 0
23 124.1 0
24 131.2 0
25 111.6 0
26 114.2 0
27 130.1 0
28 125.9 0
29 119.0 0
30 133.8 0
31 107.5 0
32 113.5 0
33 134.4 0
34 126.8 0
35 135.6 0
36 139.9 0
37 129.8 0
38 131.0 0
39 153.1 0
40 134.1 1
41 144.1 1
42 155.9 1
43 123.3 1
44 128.1 1
45 144.3 1
46 153.0 1
47 149.9 1
48 150.9 1
49 141.0 1
50 138.9 1
51 157.4 1
52 142.9 1
53 151.7 1
54 161.0 1
55 138.5 1
56 135.9 1
57 151.5 1
58 164.0 1
59 159.1 1
60 157.0 1
61 142.1 1
62 144.8 1
63 152.1 1
64 154.6 1
65 148.7 1
66 157.7 1
67 146.7 1
> k <- length(x[1,])
> df <- as.data.frame(x)
> (mylm <- lm(df))
Call:
lm(formula = df)
Coefficients:
(Intercept) x
116.83 30.64
> (mysum <- summary(mylm))
Call:
lm(formula = df)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-27.8333 -8.7714 -0.7714 9.2976 36.2667
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 116.833 1.977 59.10 < 2e-16 ***
x 30.638 3.058 10.02 8.26e-15 ***
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Residual standard error: 12.35 on 65 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.607, Adjusted R-squared: 0.6009
F-statistic: 100.4 on 1 and 65 DF, p-value: 8.257e-15
> postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/1uns51227560023.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/21e6t1227560023.ps",horizontal=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> plot(mysum$resid, type='b', pch=19, main='Residuals', ylab='value of Residuals', xlab='time or index')
> grid()
> dev.off()
null device
1
> postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/3otej1227560023.ps",horizontal=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> hist(mysum$resid, main='Residual Histogram', xlab='values of Residuals')
> grid()
> dev.off()
null device
1
> postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/46f4m1227560023.ps",horizontal=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> densityplot(~mysum$resid,col='black',main='Residual Density Plot', xlab='values of Residuals')
> dev.off()
null device
1
> postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/59y8v1227560023.ps",horizontal=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> qqnorm(mysum$resid, main='Residual Normal Q-Q Plot')
> grid()
> dev.off()
null device
1
> (myerror <- as.ts(mysum$resid))
Time Series:
Start = 1
End = 67
Frequency = 1
1 2 3 4 5 6
-12.63333333 -13.63333333 -4.13333333 -10.43333333 -14.23333333 -6.23333333
7 8 9 10 11 12
-21.63333333 -27.83333333 -4.33333333 -0.03333333 -9.63333333 -3.23333333
13 14 15 16 17 18
-15.03333333 -14.23333333 5.86666667 -6.53333333 -6.33333333 4.76666667
19 20 21 22 23 24
-16.53333333 -16.13333333 6.56666667 10.26666667 7.26666667 14.36666667
25 26 27 28 29 30
-5.23333333 -2.63333333 13.26666667 9.06666667 2.16666667 16.96666667
31 32 33 34 35 36
-9.33333333 -3.33333333 17.56666667 9.96666667 18.76666667 23.06666667
37 38 39 40 41 42
12.96666667 14.16666667 36.26666667 -13.37142857 -3.37142857 8.42857143
43 44 45 46 47 48
-24.17142857 -19.37142857 -3.17142857 5.52857143 2.42857143 3.42857143
49 50 51 52 53 54
-6.47142857 -8.57142857 9.92857143 -4.57142857 4.22857143 13.52857143
55 56 57 58 59 60
-8.97142857 -11.57142857 4.02857143 16.52857143 11.62857143 9.52857143
61 62 63 64 65 66
-5.37142857 -2.67142857 4.62857143 7.12857143 1.22857143 10.22857143
67
-0.77142857
> postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/6ngfz1227560023.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 = 67
Frequency = 1
lag(myerror, k = 1) myerror
0 -12.63333333 NA
1 -13.63333333 -12.63333333
2 -4.13333333 -13.63333333
3 -10.43333333 -4.13333333
4 -14.23333333 -10.43333333
5 -6.23333333 -14.23333333
6 -21.63333333 -6.23333333
7 -27.83333333 -21.63333333
8 -4.33333333 -27.83333333
9 -0.03333333 -4.33333333
10 -9.63333333 -0.03333333
11 -3.23333333 -9.63333333
12 -15.03333333 -3.23333333
13 -14.23333333 -15.03333333
14 5.86666667 -14.23333333
15 -6.53333333 5.86666667
16 -6.33333333 -6.53333333
17 4.76666667 -6.33333333
18 -16.53333333 4.76666667
19 -16.13333333 -16.53333333
20 6.56666667 -16.13333333
21 10.26666667 6.56666667
22 7.26666667 10.26666667
23 14.36666667 7.26666667
24 -5.23333333 14.36666667
25 -2.63333333 -5.23333333
26 13.26666667 -2.63333333
27 9.06666667 13.26666667
28 2.16666667 9.06666667
29 16.96666667 2.16666667
30 -9.33333333 16.96666667
31 -3.33333333 -9.33333333
32 17.56666667 -3.33333333
33 9.96666667 17.56666667
34 18.76666667 9.96666667
35 23.06666667 18.76666667
36 12.96666667 23.06666667
37 14.16666667 12.96666667
38 36.26666667 14.16666667
39 -13.37142857 36.26666667
40 -3.37142857 -13.37142857
41 8.42857143 -3.37142857
42 -24.17142857 8.42857143
43 -19.37142857 -24.17142857
44 -3.17142857 -19.37142857
45 5.52857143 -3.17142857
46 2.42857143 5.52857143
47 3.42857143 2.42857143
48 -6.47142857 3.42857143
49 -8.57142857 -6.47142857
50 9.92857143 -8.57142857
51 -4.57142857 9.92857143
52 4.22857143 -4.57142857
53 13.52857143 4.22857143
54 -8.97142857 13.52857143
55 -11.57142857 -8.97142857
56 4.02857143 -11.57142857
57 16.52857143 4.02857143
58 11.62857143 16.52857143
59 9.52857143 11.62857143
60 -5.37142857 9.52857143
61 -2.67142857 -5.37142857
62 4.62857143 -2.67142857
63 7.12857143 4.62857143
64 1.22857143 7.12857143
65 10.22857143 1.22857143
66 -0.77142857 10.22857143
67 NA -0.77142857
> dum1 <- dum[2:length(myerror),]
> dum1
lag(myerror, k = 1) myerror
[1,] -13.63333333 -12.63333333
[2,] -4.13333333 -13.63333333
[3,] -10.43333333 -4.13333333
[4,] -14.23333333 -10.43333333
[5,] -6.23333333 -14.23333333
[6,] -21.63333333 -6.23333333
[7,] -27.83333333 -21.63333333
[8,] -4.33333333 -27.83333333
[9,] -0.03333333 -4.33333333
[10,] -9.63333333 -0.03333333
[11,] -3.23333333 -9.63333333
[12,] -15.03333333 -3.23333333
[13,] -14.23333333 -15.03333333
[14,] 5.86666667 -14.23333333
[15,] -6.53333333 5.86666667
[16,] -6.33333333 -6.53333333
[17,] 4.76666667 -6.33333333
[18,] -16.53333333 4.76666667
[19,] -16.13333333 -16.53333333
[20,] 6.56666667 -16.13333333
[21,] 10.26666667 6.56666667
[22,] 7.26666667 10.26666667
[23,] 14.36666667 7.26666667
[24,] -5.23333333 14.36666667
[25,] -2.63333333 -5.23333333
[26,] 13.26666667 -2.63333333
[27,] 9.06666667 13.26666667
[28,] 2.16666667 9.06666667
[29,] 16.96666667 2.16666667
[30,] -9.33333333 16.96666667
[31,] -3.33333333 -9.33333333
[32,] 17.56666667 -3.33333333
[33,] 9.96666667 17.56666667
[34,] 18.76666667 9.96666667
[35,] 23.06666667 18.76666667
[36,] 12.96666667 23.06666667
[37,] 14.16666667 12.96666667
[38,] 36.26666667 14.16666667
[39,] -13.37142857 36.26666667
[40,] -3.37142857 -13.37142857
[41,] 8.42857143 -3.37142857
[42,] -24.17142857 8.42857143
[43,] -19.37142857 -24.17142857
[44,] -3.17142857 -19.37142857
[45,] 5.52857143 -3.17142857
[46,] 2.42857143 5.52857143
[47,] 3.42857143 2.42857143
[48,] -6.47142857 3.42857143
[49,] -8.57142857 -6.47142857
[50,] 9.92857143 -8.57142857
[51,] -4.57142857 9.92857143
[52,] 4.22857143 -4.57142857
[53,] 13.52857143 4.22857143
[54,] -8.97142857 13.52857143
[55,] -11.57142857 -8.97142857
[56,] 4.02857143 -11.57142857
[57,] 16.52857143 4.02857143
[58,] 11.62857143 16.52857143
[59,] 9.52857143 11.62857143
[60,] -5.37142857 9.52857143
[61,] -2.67142857 -5.37142857
[62,] 4.62857143 -2.67142857
[63,] 7.12857143 4.62857143
[64,] 1.22857143 7.12857143
[65,] 10.22857143 1.22857143
[66,] -0.77142857 10.22857143
> z <- as.data.frame(dum1)
> z
lag(myerror, k = 1) myerror
1 -13.63333333 -12.63333333
2 -4.13333333 -13.63333333
3 -10.43333333 -4.13333333
4 -14.23333333 -10.43333333
5 -6.23333333 -14.23333333
6 -21.63333333 -6.23333333
7 -27.83333333 -21.63333333
8 -4.33333333 -27.83333333
9 -0.03333333 -4.33333333
10 -9.63333333 -0.03333333
11 -3.23333333 -9.63333333
12 -15.03333333 -3.23333333
13 -14.23333333 -15.03333333
14 5.86666667 -14.23333333
15 -6.53333333 5.86666667
16 -6.33333333 -6.53333333
17 4.76666667 -6.33333333
18 -16.53333333 4.76666667
19 -16.13333333 -16.53333333
20 6.56666667 -16.13333333
21 10.26666667 6.56666667
22 7.26666667 10.26666667
23 14.36666667 7.26666667
24 -5.23333333 14.36666667
25 -2.63333333 -5.23333333
26 13.26666667 -2.63333333
27 9.06666667 13.26666667
28 2.16666667 9.06666667
29 16.96666667 2.16666667
30 -9.33333333 16.96666667
31 -3.33333333 -9.33333333
32 17.56666667 -3.33333333
33 9.96666667 17.56666667
34 18.76666667 9.96666667
35 23.06666667 18.76666667
36 12.96666667 23.06666667
37 14.16666667 12.96666667
38 36.26666667 14.16666667
39 -13.37142857 36.26666667
40 -3.37142857 -13.37142857
41 8.42857143 -3.37142857
42 -24.17142857 8.42857143
43 -19.37142857 -24.17142857
44 -3.17142857 -19.37142857
45 5.52857143 -3.17142857
46 2.42857143 5.52857143
47 3.42857143 2.42857143
48 -6.47142857 3.42857143
49 -8.57142857 -6.47142857
50 9.92857143 -8.57142857
51 -4.57142857 9.92857143
52 4.22857143 -4.57142857
53 13.52857143 4.22857143
54 -8.97142857 13.52857143
55 -11.57142857 -8.97142857
56 4.02857143 -11.57142857
57 16.52857143 4.02857143
58 11.62857143 16.52857143
59 9.52857143 11.62857143
60 -5.37142857 9.52857143
61 -2.67142857 -5.37142857
62 4.62857143 -2.67142857
63 7.12857143 4.62857143
64 1.22857143 7.12857143
65 10.22857143 1.22857143
66 -0.77142857 10.22857143
> 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/7jbt91227560023.ps",horizontal=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> acf(mysum$resid, lag.max=length(mysum$resid)/2, main='Residual Autocorrelation Function')
> grid()
> dev.off()
null device
1
> postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/8o50n1227560023.ps",horizontal=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> pacf(mysum$resid, lag.max=length(mysum$resid)/2, main='Residual Partial Autocorrelation Function')
> grid()
> dev.off()
null device
1
> postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/9plt21227560023.ps",horizontal=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> opar <- par(mfrow = c(2,2), oma = c(0, 0, 1.1, 0))
> plot(mylm, las = 1, sub='Residual Diagnostics')
> par(opar)
> dev.off()
null device
1
>
> #Note: the /var/www/html/rcomp/createtable file can be downloaded at http://www.wessa.net/cretab
> load(file="/var/www/html/rcomp/createtable")
>
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, 'Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation', 1, TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> myeq <- colnames(x)[1]
> myeq <- paste(myeq, '[t] = ', sep='')
> for (i in 1:k){
+ if (mysum$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/10nb4v1227560023.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/11k4es1227560023.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/12yy7l1227560023.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/139nr71227560023.tab")
>
> system("convert tmp/1uns51227560023.ps tmp/1uns51227560023.png")
> system("convert tmp/21e6t1227560023.ps tmp/21e6t1227560023.png")
> system("convert tmp/3otej1227560023.ps tmp/3otej1227560023.png")
> system("convert tmp/46f4m1227560023.ps tmp/46f4m1227560023.png")
> system("convert tmp/59y8v1227560023.ps tmp/59y8v1227560023.png")
> system("convert tmp/6ngfz1227560023.ps tmp/6ngfz1227560023.png")
> system("convert tmp/7jbt91227560023.ps tmp/7jbt91227560023.png")
> system("convert tmp/8o50n1227560023.ps tmp/8o50n1227560023.png")
> system("convert tmp/9plt21227560023.ps tmp/9plt21227560023.png")
>
>
> proc.time()
user system elapsed
1.927 1.402 2.385