R version 2.9.0 (2009-04-17)
Copyright (C) 2009 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(1.7,0,2.4,0,2.0,0,2.1,0,2.0,0,1.8,0,2.7,0,2.3,0,1.9,0,2.0,0,2.3,0,2.8,0,2.4,0,2.3,0,2.7,0,2.7,0,2.9,0,3.0,0,2.2,0,2.3,0,2.8,0,2.8,0,2.8,0,2.2,0,2.6,0,2.8,0,2.5,0,2.4,0,2.3,0,1.9,0,1.7,0,2.0,0,2.1,0,1.7,0,1.8,0,1.8,0,1.8,0,1.3,0,1.3,0,1.3,0,1.2,0,1.4,0,2.2,1,2.9,1,3.1,1,3.5,1,3.6,1,4.4,1,4.1,1,5.1,1,5.8,1,5.9,1,5.4,1,5.5,1,4.8,1,3.2,1,2.7,1,2.1,1,1.9,1,0.6,1),dim=c(2,60),dimnames=list(c('Y','X'),1:60))
> y <- array(NA,dim=c(2,60),dimnames=list(c('Y','X'),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 = '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)
> library(lmtest)
Loading required package: zoo
Attaching package: 'zoo'
The following object(s) are masked from package:base :
as.Date.numeric
> n25 <- 25 #minimum number of obs. for Goldfeld-Quandt test
> 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 1.7 0
2 2.4 0
3 2.0 0
4 2.1 0
5 2.0 0
6 1.8 0
7 2.7 0
8 2.3 0
9 1.9 0
10 2.0 0
11 2.3 0
12 2.8 0
13 2.4 0
14 2.3 0
15 2.7 0
16 2.7 0
17 2.9 0
18 3.0 0
19 2.2 0
20 2.3 0
21 2.8 0
22 2.8 0
23 2.8 0
24 2.2 0
25 2.6 0
26 2.8 0
27 2.5 0
28 2.4 0
29 2.3 0
30 1.9 0
31 1.7 0
32 2.0 0
33 2.1 0
34 1.7 0
35 1.8 0
36 1.8 0
37 1.8 0
38 1.3 0
39 1.3 0
40 1.3 0
41 1.2 0
42 1.4 0
43 2.2 1
44 2.9 1
45 3.1 1
46 3.5 1
47 3.6 1
48 4.4 1
49 4.1 1
50 5.1 1
51 5.8 1
52 5.9 1
53 5.4 1
54 5.5 1
55 4.8 1
56 3.2 1
57 2.7 1
58 2.1 1
59 1.9 1
60 0.6 1
> k <- length(x[1,])
> df <- as.data.frame(x)
> (mylm <- lm(df))
Call:
lm(formula = df)
Coefficients:
(Intercept) X
2.167 1.544
> (mysum <- summary(mylm))
Call:
lm(formula = df)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-3.11111 -0.46667 -0.01667 0.53333 2.18889
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 2.1667 0.1419 15.272 < 2e-16 ***
X 1.5444 0.2590 5.963 1.57e-07 ***
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Residual standard error: 0.9194 on 58 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.38, Adjusted R-squared: 0.3693
F-statistic: 35.55 on 1 and 58 DF, p-value: 1.571e-07
> if (n > n25) {
+ kp3 <- k + 3
+ nmkm3 <- n - k - 3
+ gqarr <- array(NA, dim=c(nmkm3-kp3+1,3))
+ numgqtests <- 0
+ numsignificant1 <- 0
+ numsignificant5 <- 0
+ numsignificant10 <- 0
+ for (mypoint in kp3:nmkm3) {
+ j <- 0
+ numgqtests <- numgqtests + 1
+ for (myalt in c('greater', 'two.sided', 'less')) {
+ j <- j + 1
+ gqarr[mypoint-kp3+1,j] <- gqtest(mylm, point=mypoint, alternative=myalt)$p.value
+ }
+ if (gqarr[mypoint-kp3+1,2] < 0.01) numsignificant1 <- numsignificant1 + 1
+ if (gqarr[mypoint-kp3+1,2] < 0.05) numsignificant5 <- numsignificant5 + 1
+ if (gqarr[mypoint-kp3+1,2] < 0.10) numsignificant10 <- numsignificant10 + 1
+ }
+ gqarr
+ }
[,1] [,2] [,3]
[1,] 3.555394e-02 7.110788e-02 0.9644461
[2,] 1.196133e-02 2.392266e-02 0.9880387
[3,] 2.152151e-02 4.304303e-02 0.9784785
[4,] 8.109662e-03 1.621932e-02 0.9918903
[5,] 3.070921e-03 6.141843e-03 0.9969291
[6,] 9.656503e-04 1.931301e-03 0.9990343
[7,] 3.350978e-04 6.701956e-04 0.9996649
[8,] 6.197615e-04 1.239523e-03 0.9993802
[9,] 2.400563e-04 4.801126e-04 0.9997599
[10,] 7.820596e-05 1.564119e-04 0.9999218
[11,] 6.195814e-05 1.239163e-04 0.9999380
[12,] 4.272225e-05 8.544450e-05 0.9999573
[13,] 5.248078e-05 1.049616e-04 0.9999475
[14,] 7.436494e-05 1.487299e-04 0.9999256
[15,] 2.771900e-05 5.543801e-05 0.9999723
[16,] 9.620464e-06 1.924093e-05 0.9999904
[17,] 6.600229e-06 1.320046e-05 0.9999934
[18,] 4.327189e-06 8.654379e-06 0.9999957
[19,] 2.750283e-06 5.500566e-06 0.9999972
[20,] 1.024576e-06 2.049152e-06 0.9999990
[21,] 4.279235e-07 8.558469e-07 0.9999996
[22,] 2.752036e-07 5.504072e-07 0.9999997
[23,] 1.023738e-07 2.047475e-07 0.9999999
[24,] 3.565223e-08 7.130446e-08 1.0000000
[25,] 1.233515e-08 2.467031e-08 1.0000000
[26,] 8.067405e-09 1.613481e-08 1.0000000
[27,] 9.333272e-09 1.866654e-08 1.0000000
[28,] 4.214562e-09 8.429123e-09 1.0000000
[29,] 1.619619e-09 3.239238e-09 1.0000000
[30,] 1.478379e-09 2.956758e-09 1.0000000
[31,] 9.122152e-10 1.824430e-09 1.0000000
[32,] 5.335501e-10 1.067100e-09 1.0000000
[33,] 3.002061e-10 6.004122e-10 1.0000000
[34,] 7.846371e-10 1.569274e-09 1.0000000
[35,] 1.436835e-09 2.873671e-09 1.0000000
[36,] 2.031006e-09 4.062012e-09 1.0000000
[37,] 3.184550e-09 6.369100e-09 1.0000000
[38,] 2.410917e-09 4.821835e-09 1.0000000
[39,] 1.847206e-09 3.694413e-09 1.0000000
[40,] 1.116751e-09 2.233503e-09 1.0000000
[41,] 5.595770e-10 1.119154e-09 1.0000000
[42,] 3.208004e-10 6.416007e-10 1.0000000
[43,] 1.532811e-10 3.065622e-10 1.0000000
[44,] 3.303185e-10 6.606370e-10 1.0000000
[45,] 1.741861e-10 3.483723e-10 1.0000000
[46,] 1.446293e-09 2.892587e-09 1.0000000
[47,] 1.021622e-07 2.043243e-07 0.9999999
[48,] 5.057312e-06 1.011462e-05 0.9999949
[49,] 4.832245e-05 9.664490e-05 0.9999517
[50,] 2.296012e-03 4.592023e-03 0.9977040
[51,] 6.883418e-02 1.376684e-01 0.9311658
> postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/1dwed1258218495.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$resid)
> grid()
> dev.off()
null device
1
> postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/2od6p1258218495.ps",horizontal=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> plot(mysum$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/3ropi1258218495.ps",horizontal=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> hist(mysum$resid, main='Residual Histogram', xlab='values of Residuals')
> grid()
> dev.off()
null device
1
> postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/4btvk1258218495.ps",horizontal=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> densityplot(~mysum$resid,col='black',main='Residual Density Plot', xlab='values of Residuals')
> dev.off()
null device
1
> postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/5oi4p1258218495.ps",horizontal=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> qqnorm(mysum$resid, main='Residual Normal Q-Q Plot')
> qqline(mysum$resid)
> 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
-0.46666667 0.23333333 -0.16666667 -0.06666667 -0.16666667 -0.36666667
7 8 9 10 11 12
0.53333333 0.13333333 -0.26666667 -0.16666667 0.13333333 0.63333333
13 14 15 16 17 18
0.23333333 0.13333333 0.53333333 0.53333333 0.73333333 0.83333333
19 20 21 22 23 24
0.03333333 0.13333333 0.63333333 0.63333333 0.63333333 0.03333333
25 26 27 28 29 30
0.43333333 0.63333333 0.33333333 0.23333333 0.13333333 -0.26666667
31 32 33 34 35 36
-0.46666667 -0.16666667 -0.06666667 -0.46666667 -0.36666667 -0.36666667
37 38 39 40 41 42
-0.36666667 -0.86666667 -0.86666667 -0.86666667 -0.96666667 -0.76666667
43 44 45 46 47 48
-1.51111111 -0.81111111 -0.61111111 -0.21111111 -0.11111111 0.68888889
49 50 51 52 53 54
0.38888889 1.38888889 2.08888889 2.18888889 1.68888889 1.78888889
55 56 57 58 59 60
1.08888889 -0.51111111 -1.01111111 -1.61111111 -1.81111111 -3.11111111
> postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/6ss1s1258218495.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 -0.46666667 NA
1 0.23333333 -0.46666667
2 -0.16666667 0.23333333
3 -0.06666667 -0.16666667
4 -0.16666667 -0.06666667
5 -0.36666667 -0.16666667
6 0.53333333 -0.36666667
7 0.13333333 0.53333333
8 -0.26666667 0.13333333
9 -0.16666667 -0.26666667
10 0.13333333 -0.16666667
11 0.63333333 0.13333333
12 0.23333333 0.63333333
13 0.13333333 0.23333333
14 0.53333333 0.13333333
15 0.53333333 0.53333333
16 0.73333333 0.53333333
17 0.83333333 0.73333333
18 0.03333333 0.83333333
19 0.13333333 0.03333333
20 0.63333333 0.13333333
21 0.63333333 0.63333333
22 0.63333333 0.63333333
23 0.03333333 0.63333333
24 0.43333333 0.03333333
25 0.63333333 0.43333333
26 0.33333333 0.63333333
27 0.23333333 0.33333333
28 0.13333333 0.23333333
29 -0.26666667 0.13333333
30 -0.46666667 -0.26666667
31 -0.16666667 -0.46666667
32 -0.06666667 -0.16666667
33 -0.46666667 -0.06666667
34 -0.36666667 -0.46666667
35 -0.36666667 -0.36666667
36 -0.36666667 -0.36666667
37 -0.86666667 -0.36666667
38 -0.86666667 -0.86666667
39 -0.86666667 -0.86666667
40 -0.96666667 -0.86666667
41 -0.76666667 -0.96666667
42 -1.51111111 -0.76666667
43 -0.81111111 -1.51111111
44 -0.61111111 -0.81111111
45 -0.21111111 -0.61111111
46 -0.11111111 -0.21111111
47 0.68888889 -0.11111111
48 0.38888889 0.68888889
49 1.38888889 0.38888889
50 2.08888889 1.38888889
51 2.18888889 2.08888889
52 1.68888889 2.18888889
53 1.78888889 1.68888889
54 1.08888889 1.78888889
55 -0.51111111 1.08888889
56 -1.01111111 -0.51111111
57 -1.61111111 -1.01111111
58 -1.81111111 -1.61111111
59 -3.11111111 -1.81111111
60 NA -3.11111111
> dum1 <- dum[2:length(myerror),]
> dum1
lag(myerror, k = 1) myerror
[1,] 0.23333333 -0.46666667
[2,] -0.16666667 0.23333333
[3,] -0.06666667 -0.16666667
[4,] -0.16666667 -0.06666667
[5,] -0.36666667 -0.16666667
[6,] 0.53333333 -0.36666667
[7,] 0.13333333 0.53333333
[8,] -0.26666667 0.13333333
[9,] -0.16666667 -0.26666667
[10,] 0.13333333 -0.16666667
[11,] 0.63333333 0.13333333
[12,] 0.23333333 0.63333333
[13,] 0.13333333 0.23333333
[14,] 0.53333333 0.13333333
[15,] 0.53333333 0.53333333
[16,] 0.73333333 0.53333333
[17,] 0.83333333 0.73333333
[18,] 0.03333333 0.83333333
[19,] 0.13333333 0.03333333
[20,] 0.63333333 0.13333333
[21,] 0.63333333 0.63333333
[22,] 0.63333333 0.63333333
[23,] 0.03333333 0.63333333
[24,] 0.43333333 0.03333333
[25,] 0.63333333 0.43333333
[26,] 0.33333333 0.63333333
[27,] 0.23333333 0.33333333
[28,] 0.13333333 0.23333333
[29,] -0.26666667 0.13333333
[30,] -0.46666667 -0.26666667
[31,] -0.16666667 -0.46666667
[32,] -0.06666667 -0.16666667
[33,] -0.46666667 -0.06666667
[34,] -0.36666667 -0.46666667
[35,] -0.36666667 -0.36666667
[36,] -0.36666667 -0.36666667
[37,] -0.86666667 -0.36666667
[38,] -0.86666667 -0.86666667
[39,] -0.86666667 -0.86666667
[40,] -0.96666667 -0.86666667
[41,] -0.76666667 -0.96666667
[42,] -1.51111111 -0.76666667
[43,] -0.81111111 -1.51111111
[44,] -0.61111111 -0.81111111
[45,] -0.21111111 -0.61111111
[46,] -0.11111111 -0.21111111
[47,] 0.68888889 -0.11111111
[48,] 0.38888889 0.68888889
[49,] 1.38888889 0.38888889
[50,] 2.08888889 1.38888889
[51,] 2.18888889 2.08888889
[52,] 1.68888889 2.18888889
[53,] 1.78888889 1.68888889
[54,] 1.08888889 1.78888889
[55,] -0.51111111 1.08888889
[56,] -1.01111111 -0.51111111
[57,] -1.61111111 -1.01111111
[58,] -1.81111111 -1.61111111
[59,] -3.11111111 -1.81111111
> z <- as.data.frame(dum1)
> z
lag(myerror, k = 1) myerror
1 0.23333333 -0.46666667
2 -0.16666667 0.23333333
3 -0.06666667 -0.16666667
4 -0.16666667 -0.06666667
5 -0.36666667 -0.16666667
6 0.53333333 -0.36666667
7 0.13333333 0.53333333
8 -0.26666667 0.13333333
9 -0.16666667 -0.26666667
10 0.13333333 -0.16666667
11 0.63333333 0.13333333
12 0.23333333 0.63333333
13 0.13333333 0.23333333
14 0.53333333 0.13333333
15 0.53333333 0.53333333
16 0.73333333 0.53333333
17 0.83333333 0.73333333
18 0.03333333 0.83333333
19 0.13333333 0.03333333
20 0.63333333 0.13333333
21 0.63333333 0.63333333
22 0.63333333 0.63333333
23 0.03333333 0.63333333
24 0.43333333 0.03333333
25 0.63333333 0.43333333
26 0.33333333 0.63333333
27 0.23333333 0.33333333
28 0.13333333 0.23333333
29 -0.26666667 0.13333333
30 -0.46666667 -0.26666667
31 -0.16666667 -0.46666667
32 -0.06666667 -0.16666667
33 -0.46666667 -0.06666667
34 -0.36666667 -0.46666667
35 -0.36666667 -0.36666667
36 -0.36666667 -0.36666667
37 -0.86666667 -0.36666667
38 -0.86666667 -0.86666667
39 -0.86666667 -0.86666667
40 -0.96666667 -0.86666667
41 -0.76666667 -0.96666667
42 -1.51111111 -0.76666667
43 -0.81111111 -1.51111111
44 -0.61111111 -0.81111111
45 -0.21111111 -0.61111111
46 -0.11111111 -0.21111111
47 0.68888889 -0.11111111
48 0.38888889 0.68888889
49 1.38888889 0.38888889
50 2.08888889 1.38888889
51 2.18888889 2.08888889
52 1.68888889 2.18888889
53 1.78888889 1.68888889
54 1.08888889 1.78888889
55 -0.51111111 1.08888889
56 -1.01111111 -0.51111111
57 -1.61111111 -1.01111111
58 -1.81111111 -1.61111111
59 -3.11111111 -1.81111111
> 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/7r5yt1258218495.ps",horizontal=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> acf(mysum$resid, lag.max=length(mysum$resid)/2, main='Residual Autocorrelation Function')
> grid()
> dev.off()
null device
1
> postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/8ksqa1258218495.ps",horizontal=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> pacf(mysum$resid, lag.max=length(mysum$resid)/2, main='Residual Partial Autocorrelation Function')
> grid()
> dev.off()
null device
1
> postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/929el1258218495.ps",horizontal=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> opar <- par(mfrow = c(2,2), oma = c(0, 0, 1.1, 0))
> plot(mylm, las = 1, sub='Residual Diagnostics')
> par(opar)
> dev.off()
null device
1
> if (n > n25) {
+ postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/10gc4f1258218495.ps",horizontal=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
+ plot(kp3:nmkm3,gqarr[,2], main='Goldfeld-Quandt test',ylab='2-sided p-value',xlab='breakpoint')
+ grid()
+ dev.off()
+ }
null device
1
>
> #Note: the /var/www/html/rcomp/createtable file can be downloaded at http://www.wessa.net/cretab
> load(file="/var/www/html/rcomp/createtable")
>
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, 'Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation', 1, TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> myeq <- colnames(x)[1]
> myeq <- paste(myeq, '[t] = ', sep='')
> for (i in 1:k){
+ if (mysum$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/11n5k71258218495.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/129mgk1258218495.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/134fd71258218495.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/14n0nu1258218495.tab")
> if (n > n25) {
+ a<-table.start()
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,'Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity',4,TRUE)
+ a<-table.row.end(a)
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,'p-values',header=TRUE)
+ a<-table.element(a,'Alternative Hypothesis',3,header=TRUE)
+ a<-table.row.end(a)
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,'breakpoint index',header=TRUE)
+ a<-table.element(a,'greater',header=TRUE)
+ a<-table.element(a,'2-sided',header=TRUE)
+ a<-table.element(a,'less',header=TRUE)
+ a<-table.row.end(a)
+ for (mypoint in kp3:nmkm3) {
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,mypoint,header=TRUE)
+ a<-table.element(a,gqarr[mypoint-kp3+1,1])
+ a<-table.element(a,gqarr[mypoint-kp3+1,2])
+ a<-table.element(a,gqarr[mypoint-kp3+1,3])
+ a<-table.row.end(a)
+ }
+ a<-table.end(a)
+ table.save(a,file="/var/www/html/rcomp/tmp/15caro1258218495.tab")
+ a<-table.start()
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,'Meta Analysis of Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity',4,TRUE)
+ a<-table.row.end(a)
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,'Description',header=TRUE)
+ a<-table.element(a,'# significant tests',header=TRUE)
+ a<-table.element(a,'% significant tests',header=TRUE)
+ a<-table.element(a,'OK/NOK',header=TRUE)
+ a<-table.row.end(a)
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,'1% type I error level',header=TRUE)
+ a<-table.element(a,numsignificant1)
+ a<-table.element(a,numsignificant1/numgqtests)
+ if (numsignificant1/numgqtests < 0.01) dum <- 'OK' else dum <- 'NOK'
+ a<-table.element(a,dum)
+ a<-table.row.end(a)
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,'5% type I error level',header=TRUE)
+ a<-table.element(a,numsignificant5)
+ a<-table.element(a,numsignificant5/numgqtests)
+ if (numsignificant5/numgqtests < 0.05) dum <- 'OK' else dum <- 'NOK'
+ a<-table.element(a,dum)
+ a<-table.row.end(a)
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,'10% type I error level',header=TRUE)
+ a<-table.element(a,numsignificant10)
+ a<-table.element(a,numsignificant10/numgqtests)
+ if (numsignificant10/numgqtests < 0.1) dum <- 'OK' else dum <- 'NOK'
+ a<-table.element(a,dum)
+ a<-table.row.end(a)
+ a<-table.end(a)
+ table.save(a,file="/var/www/html/rcomp/tmp/16r5ds1258218495.tab")
+ }
>
> system("convert tmp/1dwed1258218495.ps tmp/1dwed1258218495.png")
> system("convert tmp/2od6p1258218495.ps tmp/2od6p1258218495.png")
> system("convert tmp/3ropi1258218495.ps tmp/3ropi1258218495.png")
> system("convert tmp/4btvk1258218495.ps tmp/4btvk1258218495.png")
> system("convert tmp/5oi4p1258218495.ps tmp/5oi4p1258218495.png")
> system("convert tmp/6ss1s1258218495.ps tmp/6ss1s1258218495.png")
> system("convert tmp/7r5yt1258218495.ps tmp/7r5yt1258218495.png")
> system("convert tmp/8ksqa1258218495.ps tmp/8ksqa1258218495.png")
> system("convert tmp/929el1258218495.ps tmp/929el1258218495.png")
> system("convert tmp/10gc4f1258218495.ps tmp/10gc4f1258218495.png")
>
>
> proc.time()
user system elapsed
2.566 1.585 3.497