R version 2.8.0 (2008-10-20)
Copyright (C) 2008 The R Foundation for Statistical Computing
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+ ,dimnames=list(c('PStress'
+ ,'BelInSprt'
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+ ,'ExtraCurAct'
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+ ,'Depressie'
+ ,'Slaapgebrek'
+ ,'ToekZorgen'
+ ,'PersStand'
+ ,'MateGeorgZijn'
+ ,'Rookgedrag'
+ ,'MateAlcoholCon'
+ ,'MateGezondGevarEetg')
+ ,1:142))
> y <- array(NA,dim=c(17,142),dimnames=list(c('PStress','BelInSprt','KunnenRekRel','ExtraCurAct','Verandvorigjaar','Kritouders','Verwouders','Populariteit','KenMedeStud','Depressie','Slaapgebrek','ToekZorgen','PersStand','MateGeorgZijn','Rookgedrag','MateAlcoholCon','MateGezondGevarEetg'),1:142))
> 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
PStress BelInSprt KunnenRekRel ExtraCurAct Verandvorigjaar Kritouders
1 10 53 7 6 7 6
2 6 86 4 6 5 6
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7 10 53 5 7 7 5
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9 9 74 5 4 4 9
10 9 76 6 6 5 11
11 7 79 7 1 6 8
12 5 54 6 4 4 11
13 14 67 7 6 7 12
14 6 87 6 6 6 8
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49 12 63 4 3 5 8
50 9 76 2 5 6 10
51 8 74 3 5 5 7
52 9 67 6 5 2 8
53 12 73 5 4 3 7
54 12 70 6 5 5 9
55 16 53 2 3 7 5
56 11 77 3 6 4 7
57 13 77 6 3 7 7
58 10 52 3 2 5 7
59 9 54 6 3 6 9
60 14 80 6 4 6 5
61 13 66 4 3 3 8
62 12 73 7 4 5 8
63 9 63 6 4 7 8
64 9 69 3 7 7 9
65 10 67 7 2 5 6
66 8 54 2 2 6 8
67 9 81 4 5 5 6
68 9 69 6 3 5 4
69 11 84 4 6 2 6
70 7 70 1 6 5 4
71 11 69 4 4 4 12
72 9 77 7 6 6 6
73 11 54 4 6 5 11
74 9 79 4 4 3 8
75 8 30 4 2 3 10
76 9 71 6 6 4 10
77 8 73 2 3 2 4
78 9 72 3 5 2 8
79 10 77 4 3 5 9
80 9 75 4 4 4 9
81 17 70 4 6 6 7
82 7 73 6 2 4 7
83 11 54 2 7 6 11
84 9 77 4 2 4 8
85 10 82 3 3 2 8
86 11 80 7 6 5 7
87 8 80 4 4 2 5
88 12 69 5 4 7 7
89 10 78 6 3 1 9
90 7 81 5 5 3 8
91 9 76 4 4 5 6
92 7 76 5 5 6 8
93 12 73 4 5 6 10
94 8 85 5 7 2 10
95 13 66 7 4 5 8
96 9 79 7 6 5 11
97 15 68 4 3 3 8
98 8 76 6 6 6 8
99 14 54 4 3 5 6
100 14 46 1 2 7 20
101 9 82 3 4 1 6
102 13 74 6 3 6 12
103 11 88 7 3 4 9
104 10 38 6 4 7 5
105 6 76 6 4 2 10
106 8 86 6 5 6 5
107 10 54 4 5 7 6
108 10 69 1 7 5 6
109 10 90 3 7 2 10
110 12 54 7 1 1 5
111 10 76 2 4 3 13
112 9 89 7 6 3 7
113 9 76 4 5 3 9
114 11 79 5 4 5 8
115 7 90 6 5 2 5
116 7 74 6 5 4 4
117 5 81 5 6 6 9
118 9 72 5 5 5 7
119 11 71 4 3 5 5
120 15 66 2 4 2 5
121 9 77 2 4 3 4
122 9 74 4 5 2 7
123 8 82 4 6 6 9
124 13 54 6 2 5 8
125 10 63 5 4 4 8
126 13 54 5 5 6 11
127 9 64 6 6 4 10
128 11 69 5 6 6 9
129 8 84 7 5 0 10
130 10 86 5 4 1 10
131 9 77 3 5 5 7
132 8 89 5 6 2 10
133 8 76 1 6 5 6
134 13 60 5 5 6 6
135 11 79 7 6 7 11
136 8 76 7 4 5 8
137 12 72 6 5 5 9
138 15 69 4 5 5 9
139 11 54 2 7 6 11
140 10 69 6 5 6 4
141 5 81 5 6 6 9
142 11 84 1 6 1 5
Verwouders Populariteit KenMedeStud Depressie Slaapgebrek ToekZorgen
1 15 11 11 12 2 4
2 15 12 8 11 4 3
3 14 15 12 14 7 5
4 10 10 10 12 3 3
5 10 12 7 21 7 6
6 12 11 6 12 2 5
7 18 5 8 22 7 6
8 12 16 16 11 2 6
9 14 11 8 10 1 5
10 18 15 16 13 2 5
11 9 12 7 10 6 3
12 11 9 11 8 1 5
13 11 11 16 15 1 7
14 17 15 16 10 1 5
15 8 12 12 14 2 5
16 16 16 13 14 2 3
17 21 14 19 11 2 5
18 24 11 7 10 1 6
19 21 10 8 13 7 5
20 14 7 12 7 1 2
21 7 11 13 12 2 5
22 18 10 11 14 4 4
23 18 11 8 11 2 6
24 13 16 16 9 1 3
25 11 14 15 11 1 5
26 13 12 11 15 5 4
27 13 12 12 13 2 5
28 18 11 7 9 1 2
29 14 6 9 15 3 2
30 12 14 15 10 1 5
31 9 9 6 11 2 2
32 12 15 14 13 5 2
33 8 12 14 8 2 2
34 5 12 7 20 6 5
35 10 9 15 12 4 5
36 11 13 14 10 1 1
37 11 15 17 10 3 5
38 12 11 14 9 6 2
39 12 10 5 14 7 6
40 15 13 14 8 4 1
41 16 16 8 11 5 3
42 14 13 8 13 3 2
43 17 14 13 11 2 5
44 10 16 16 11 2 3
45 17 9 11 10 2 4
46 12 8 10 14 2 3
47 13 8 10 18 1 6
48 13 12 10 14 2 4
49 11 10 8 11 1 5
50 13 16 14 12 2 2
51 12 13 14 13 2 5
52 12 11 12 9 5 5
53 12 14 13 10 5 3
54 9 15 5 15 2 5
55 7 8 10 20 1 7
56 17 9 6 12 1 4
57 12 17 15 12 2 2
58 12 9 12 14 3 3
59 9 13 16 13 7 6
60 9 6 15 11 4 7
61 13 13 12 17 4 4
62 10 8 8 12 1 4
63 11 12 14 13 2 4
64 12 13 14 14 2 5
65 10 14 13 13 2 2
66 13 11 12 15 5 3
67 6 15 15 13 1 3
68 7 7 8 10 6 4
69 13 16 16 11 2 3
70 11 16 14 13 2 4
71 18 14 13 17 4 6
72 9 11 15 13 6 2
73 9 13 7 9 2 4
74 11 13 5 11 2 5
75 11 7 7 10 2 2
76 15 15 13 9 1 1
77 8 11 14 12 1 2
78 11 15 14 12 2 5
79 14 13 13 13 2 4
80 14 11 11 13 3 4
81 12 12 15 22 3 6
82 12 10 13 13 5 1
83 8 12 14 15 2 4
84 11 12 13 13 5 5
85 10 12 9 15 3 2
86 17 14 8 10 1 3
87 16 6 6 11 2 3
88 13 14 13 16 2 6
89 15 15 16 11 1 5
90 11 8 7 11 2 4
91 12 12 11 10 2 4
92 16 10 8 10 5 5
93 20 15 13 16 5 5
94 16 11 5 12 2 6
95 11 9 8 11 3 6
96 15 14 10 16 5 5
97 15 10 9 19 5 7
98 12 16 16 11 6 5
99 9 5 4 15 2 5
100 24 8 4 24 7 7
101 15 13 11 14 1 5
102 18 16 14 15 1 6
103 17 16 15 11 6 6
104 12 14 17 15 6 4
105 15 14 10 12 2 5
106 11 10 15 10 1 1
107 11 9 11 14 2 6
108 12 8 10 9 1 5
109 14 8 9 15 2 2
110 11 16 14 15 1 1
111 20 12 15 14 3 5
112 11 9 9 11 3 6
113 12 15 12 8 6 5
114 12 12 10 11 4 5
115 11 14 16 8 1 4
116 10 12 15 10 2 2
117 11 16 14 11 5 3
118 12 12 12 13 6 3
119 9 14 15 11 3 5
120 8 8 9 20 5 3
121 6 15 12 10 3 2
122 12 16 15 12 2 2
123 15 12 6 14 3 3
124 13 4 4 23 2 6
125 17 8 8 14 5 5
126 14 11 10 16 5 6
127 16 4 6 11 7 2
128 15 14 12 12 4 5
129 11 14 14 14 5 5
130 11 13 11 12 1 1
131 16 14 15 12 4 4
132 15 7 13 11 1 2
133 14 19 15 12 4 2
134 9 12 16 13 6 7
135 13 10 4 17 7 6
136 11 14 15 11 1 5
137 14 16 12 12 3 5
138 11 11 15 19 5 5
139 8 12 14 15 2 4
140 7 12 14 14 4 3
141 11 16 14 11 5 3
142 13 12 11 9 1 3
PersStand MateGeorgZijn Rookgedrag MateAlcoholCon MateGezondGevarEetg
1 25 25 2 2.000000 3.4
2 25 24 1 2.000000 4.0
3 19 21 4 3.666667 3.2
4 18 23 1 2.333333 3.2
5 18 17 5 4.000000 2.6
6 22 19 1 2.666667 3.2
7 29 18 1 2.333333 3.8
8 26 27 1 3.666667 3.6
9 25 23 1 2.666667 3.6
10 23 23 1 3.000000 4.0
11 23 29 2 3.000000 3.4
12 23 21 1 2.000000 2.6
13 24 26 3 3.000000 4.4
14 30 25 1 1.666667 4.0
15 19 25 1 3.000000 3.8
16 24 23 1 1.333333 3.6
17 32 26 1 3.000000 3.8
18 30 20 1 2.000000 3.6
19 29 29 2 2.666667 3.8
20 17 24 4 4.000000 3.6
21 25 23 1 2.333333 4.0
22 26 24 2 2.666667 2.8
23 26 30 1 1.000000 5.0
24 25 22 2 3.000000 4.4
25 23 22 3 2.333333 3.2
26 21 13 1 3.000000 3.4
27 19 24 1 3.000000 3.2
28 35 17 1 2.333333 5.0
29 19 24 1 1.666667 3.6
30 20 21 1 2.666667 4.8
31 21 23 2 2.333333 3.8
32 21 24 1 2.000000 3.6
33 24 24 1 2.000000 2.6
34 23 24 1 1.333333 3.2
35 19 23 1 2.666667 4.0
36 17 26 1 2.666667 3.2
37 24 24 1 1.000000 3.4
38 15 21 1 2.666667 3.2
39 25 23 2 3.000000 3.4
40 27 28 1 2.000000 3.4
41 27 22 1 1.666667 3.6
42 18 24 1 2.666667 3.4
43 25 21 2 2.000000 2.8
44 26 23 1 3.000000 3.8
45 23 20 1 2.666667 3.0
46 16 23 1 1.666667 3.4
47 27 21 1 3.000000 3.6
48 25 27 1 2.666667 3.4
49 14 12 4 3.666667 2.8
50 19 15 2 2.333333 4.0
51 20 22 1 3.000000 4.2
52 16 21 1 3.666667 3.4
53 18 21 4 3.000000 3.4
54 22 20 2 3.333333 4.0
55 21 24 1 2.000000 3.2
56 22 24 1 3.000000 3.8
57 22 29 1 3.000000 3.8
58 32 25 1 1.000000 3.4
59 23 14 1 1.000000 3.4
60 31 30 1 1.000000 3.4
61 18 19 2 4.000000 4.8
62 23 29 1 2.666667 3.0
63 26 25 1 3.000000 4.0
64 24 25 2 3.333333 4.2
65 19 25 1 1.333333 4.0
66 14 16 2 4.666667 3.4
67 20 25 2 2.666667 3.8
68 22 28 4 2.000000 3.4
69 24 24 1 3.000000 4.2
70 25 25 1 3.333333 3.2
71 21 21 3 3.333333 3.0
72 28 22 1 2.333333 4.2
73 24 20 1 1.000000 3.6
74 20 25 1 2.000000 3.2
75 21 27 1 1.333333 3.4
76 23 21 1 3.000000 3.8
77 13 13 1 3.666667 3.6
78 24 26 1 2.000000 3.0
79 21 26 1 2.333333 3.4
80 21 25 4 2.666667 3.4
81 17 22 1 3.666667 3.8
82 14 19 1 3.000000 3.8
83 29 23 2 4.000000 5.0
84 25 25 1 2.333333 3.4
85 16 15 1 3.000000 3.2
86 25 21 1 3.333333 3.6
87 25 23 1 2.666667 3.6
88 21 25 1 3.000000 3.8
89 23 24 1 3.000000 3.8
90 22 24 1 3.000000 3.6
91 19 21 1 3.000000 4.0
92 24 24 1 3.000000 4.0
93 26 22 1 2.333333 4.0
94 25 24 1 3.666667 4.4
95 20 28 1 2.000000 3.8
96 22 21 5 3.666667 3.4
97 14 17 1 3.000000 4.0
98 20 28 1 2.333333 4.4
99 32 24 1 1.666667 4.0
100 21 10 3 3.000000 4.0
101 22 20 1 2.333333 3.8
102 28 22 1 3.000000 2.6
103 25 19 1 3.000000 4.5
104 17 22 1 1.000000 3.4
105 21 22 1 3.666667 3.4
106 23 26 1 2.333333 4.4
107 27 24 1 2.000000 4.4
108 19 20 4 3.333333 3.8
109 20 20 4 2.666667 3.2
110 17 15 1 3.000000 3.8
111 24 20 1 2.666667 3.8
112 21 20 1 3.333333 4.0
113 21 24 4 3.333333 3.4
114 24 29 2 3.000000 3.8
115 19 23 1 3.000000 3.4
116 22 24 1 2.333333 4.0
117 26 22 1 3.000000 2.4
118 17 16 1 4.000000 3.4
119 17 23 1 3.333333 3.4
120 19 27 1 3.000000 3.4
121 15 16 2 4.000000 3.4
122 17 21 4 3.333333 3.6
123 27 26 4 3.333333 4.0
124 19 22 1 3.000000 3.2
125 21 23 1 1.000000 3.8
126 25 19 1 2.333333 3.0
127 19 18 2 3.333333 3.8
128 22 24 1 3.000000 3.6
129 20 29 1 3.666667 3.6
130 15 22 3 3.333333 3.6
131 20 24 2 3.666667 3.6
132 29 22 2 2.333333 4.2
133 19 12 1 3.333333 3.4
134 29 26 1 1.666667 2.8
135 24 18 2 2.666667 3.8
136 23 22 3 2.333333 3.2
137 22 24 1 3.333333 4.0
138 23 21 1 3.666667 2.8
139 29 23 2 4.000000 5.0
140 26 22 2 2.666667 3.4
141 26 22 1 3.000000 2.4
142 21 24 1 2.333333 3.2
> k <- length(x[1,])
> df <- as.data.frame(x)
> (mylm <- lm(df))
Call:
lm(formula = df)
Coefficients:
(Intercept) BelInSprt KunnenRekRel
5.2265262 -0.0342690 0.1567515
ExtraCurAct Verandvorigjaar Kritouders
-0.1370872 -0.0131171 0.0306992
Verwouders Populariteit KenMedeStud
-0.0607013 0.0651926 0.0004721
Depressie Slaapgebrek ToekZorgen
0.4028906 -0.1772995 0.2157830
PersStand MateGeorgZijn Rookgedrag
-0.0326727 0.0520518 0.0264275
MateAlcoholCon MateGezondGevarEetg
-0.0883025 0.2955368
> (mysum <- summary(mylm))
Call:
lm(formula = df)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-4.36082 -1.35027 -0.04675 1.40016 6.34743
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 5.2265262 2.5303502 2.066 0.0409 *
BelInSprt -0.0342690 0.0196491 -1.744 0.0836 .
KunnenRekRel 0.1567515 0.1151068 1.362 0.1757
ExtraCurAct -0.1370872 0.1385539 -0.989 0.3244
Verandvorigjaar -0.0131171 0.1087606 -0.121 0.9042
Kritouders 0.0306992 0.0833529 0.368 0.7133
Verwouders -0.0607013 0.0619101 -0.980 0.3287
Populariteit 0.0651926 0.0732739 0.890 0.3753
KenMedeStud 0.0004721 0.0613759 0.008 0.9939
Depressie 0.4028906 0.0666135 6.048 1.57e-08 ***
Slaapgebrek -0.1772995 0.0990541 -1.790 0.0759 .
ToekZorgen 0.2157830 0.1237955 1.743 0.0838 .
PersStand -0.0326727 0.0515575 -0.634 0.5274
MateGeorgZijn 0.0520518 0.0511260 1.018 0.3106
Rookgedrag 0.0264275 0.1890985 0.140 0.8891
MateAlcoholCon -0.0883025 0.2705547 -0.326 0.7447
MateGezondGevarEetg 0.2955368 0.3461671 0.854 0.3949
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 1.971 on 125 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.3951, Adjusted R-squared: 0.3176
F-statistic: 5.102 on 16 and 125 DF, p-value: 4.65e-08
> 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,] 0.82584848 0.34830304 0.17415152
[2,] 0.87927220 0.24145560 0.12072780
[3,] 0.81525690 0.36948620 0.18474310
[4,] 0.73932739 0.52134523 0.26067261
[5,] 0.85907732 0.28184535 0.14092268
[6,] 0.80346757 0.39306485 0.19653243
[7,] 0.73033363 0.53933275 0.26966637
[8,] 0.95078404 0.09843192 0.04921596
[9,] 0.93024436 0.13951128 0.06975564
[10,] 0.90469535 0.19060931 0.09530465
[11,] 0.95627987 0.08744025 0.04372013
[12,] 0.94562791 0.10874418 0.05437209
[13,] 0.92483846 0.15032308 0.07516154
[14,] 0.90595089 0.18809822 0.09404911
[15,] 0.93513840 0.12972319 0.06486160
[16,] 0.92553137 0.14893726 0.07446863
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[18,] 0.92194134 0.15611732 0.07805866
[19,] 0.90913693 0.18172614 0.09086307
[20,] 0.89088925 0.21822150 0.10911075
[21,] 0.86240794 0.27518411 0.13759206
[22,] 0.85318510 0.29362980 0.14681490
[23,] 0.85198013 0.29603974 0.14801987
[24,] 0.85604467 0.28791065 0.14395533
[25,] 0.83265790 0.33468420 0.16734210
[26,] 0.80028415 0.39943169 0.19971585
[27,] 0.75756570 0.48486860 0.24243430
[28,] 0.77259625 0.45480750 0.22740375
[29,] 0.73154222 0.53691557 0.26845778
[30,] 0.78586736 0.42826529 0.21413264
[31,] 0.75209882 0.49580236 0.24790118
[32,] 0.74928491 0.50143017 0.25071509
[33,] 0.70688877 0.58622245 0.29311123
[34,] 0.80095699 0.39808603 0.19904301
[35,] 0.77433895 0.45132209 0.22566105
[36,] 0.81940302 0.36119395 0.18059698
[37,] 0.84515034 0.30969932 0.15484966
[38,] 0.87350479 0.25299042 0.12649521
[39,] 0.84399744 0.31200513 0.15600256
[40,] 0.82996825 0.34006350 0.17003175
[41,] 0.96434816 0.07130369 0.03565184
[42,] 0.95543500 0.08913000 0.04456500
[43,] 0.95520291 0.08959418 0.04479709
[44,] 0.95626956 0.08746089 0.04373044
[45,] 0.95001301 0.09997397 0.04998699
[46,] 0.94673150 0.10653700 0.05326850
[47,] 0.94590674 0.10818652 0.05409326
[48,] 0.93672013 0.12655973 0.06327987
[49,] 0.91904143 0.16191713 0.08095857
[50,] 0.92275112 0.15449776 0.07724888
[51,] 0.94111015 0.11777969 0.05888985
[52,] 0.92505627 0.14988747 0.07494373
[53,] 0.90445709 0.19108582 0.09554291
[54,] 0.91396198 0.17207604 0.08603802
[55,] 0.89062560 0.21874881 0.10937440
[56,] 0.88530093 0.22939813 0.11469907
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[62,] 0.81376336 0.37247329 0.18623664
[63,] 0.82134547 0.35730905 0.17865453
[64,] 0.78242491 0.43515018 0.21757509
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[69,] 0.75456382 0.49087237 0.24543618
[70,] 0.70714423 0.58571155 0.29285577
[71,] 0.71320880 0.57358240 0.28679120
[72,] 0.66443740 0.67112520 0.33556260
[73,] 0.65413832 0.69172335 0.34586168
[74,] 0.64511435 0.70977130 0.35488565
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[76,] 0.64695817 0.70608365 0.35304183
[77,] 0.61917259 0.76165482 0.38082741
[78,] 0.60880337 0.78239327 0.39119663
[79,] 0.55914756 0.88170488 0.44085244
[80,] 0.53995527 0.92008946 0.46004473
[81,] 0.52881802 0.94236396 0.47118198
[82,] 0.53100410 0.93799180 0.46899590
[83,] 0.61448384 0.77103232 0.38551616
[84,] 0.58364225 0.83271550 0.41635775
[85,] 0.60767499 0.78465002 0.39232501
[86,] 0.70582775 0.58834449 0.29417225
[87,] 0.67691030 0.64617940 0.32308970
[88,] 0.68705488 0.62589024 0.31294512
[89,] 0.66095259 0.67809482 0.33904741
[90,] 0.59870113 0.80259774 0.40129887
[91,] 0.63103305 0.73793390 0.36896695
[92,] 0.56536814 0.86926372 0.43463186
[93,] 0.49161046 0.98322092 0.50838954
[94,] 0.41942692 0.83885384 0.58057308
[95,] 0.39725815 0.79451630 0.60274185
[96,] 0.34726975 0.69453951 0.65273025
[97,] 0.29786758 0.59573517 0.70213242
[98,] 0.27683126 0.55366252 0.72316874
[99,] 0.19975827 0.39951654 0.80024173
[100,] 0.13376782 0.26753565 0.86623218
[101,] 0.10079888 0.20159776 0.89920112
[102,] 0.05642093 0.11284186 0.94357907
[103,] 0.02825892 0.05651784 0.97174108
> postscript(file="/var/www/html/freestat/rcomp/tmp/1wxz51291407866.ps",horizontal=F,onefile=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$resid)
> grid()
> dev.off()
null device
1
> postscript(file="/var/www/html/freestat/rcomp/tmp/2p6g81291407866.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> plot(mysum$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/freestat/rcomp/tmp/3p6g81291407866.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> hist(mysum$resid, main='Residual Histogram', xlab='values of Residuals')
> grid()
> dev.off()
null device
1
> postscript(file="/var/www/html/freestat/rcomp/tmp/4p6g81291407866.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> densityplot(~mysum$resid,col='black',main='Residual Density Plot', xlab='values of Residuals')
> dev.off()
null device
1
> postscript(file="/var/www/html/freestat/rcomp/tmp/5igyb1291407866.ps",horizontal=F,onefile=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 = 142
Frequency = 1
1 2 3 4 5 6
-0.297948796 -1.912398673 2.660901459 2.252883215 -4.360817841 -2.943146176
7 8 9 10 11 12
-2.383256931 0.010834211 -0.186714906 -1.256275566 -2.048907080 -4.062171418
13 14 15 16 17 18
1.400749559 -2.796562413 -1.601379934 -0.832545989 -1.163372162 0.550433001
19 20 21 22 23 24
-1.166109934 -1.165888215 -0.985779441 1.751959524 -2.433660415 6.347429702
25 26 27 28 29 30
-2.149108453 0.047161700 2.483677312 0.133343570 -0.320786755 -2.731954257
31 32 33 34 35 36
0.625986174 0.332461744 -0.102702499 1.595493294 -1.145666295 -1.381852353
37 38 39 40 41 42
1.387663241 1.189120054 -1.767121450 0.254373308 2.926881513 2.711253699
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0.005000275 1.632105846 -0.194159571 -0.811935098 0.713788104 0.785751575
49 50 51 52 53 54
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55 56 57 58 59 60
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61 62 63 64 65 66
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67 68 69 70 71 72
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73 74 75 76 77 78
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79 80 81 82 83 84
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85 86 87 88 89 90
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[100,] -1.259380231 0.108834438
[101,] 1.612397528 -1.259380231
[102,] 1.934779067 1.612397528
[103,] -1.945796071 1.934779067
[104,] -4.027393410 -1.945796071
[105,] -0.390568730 -4.027393410
[106,] -1.431991434 -0.390568730
[107,] 2.142142125 -1.431991434
[108,] 1.066445548 2.142142125
[109,] -0.050274175 1.066445548
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[112,] 1.326712528 -0.013874276
[113,] 1.568830582 1.326712528
[114,] -1.028901685 1.568830582
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[116,] -2.950646401 -1.837255711
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[140,] -2.950646401 -0.221621060
[141,] 3.753785346 -2.950646401
> z <- as.data.frame(dum1)
> z
lag(myerror, k = 1) myerror
1 -1.912398673 -0.297948796
2 2.660901459 -1.912398673
3 2.252883215 2.660901459
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8 -0.186714906 0.010834211
9 -1.256275566 -0.186714906
10 -2.048907080 -1.256275566
11 -4.062171418 -2.048907080
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14 -1.601379934 -2.796562413
15 -0.832545989 -1.601379934
16 -1.163372162 -0.832545989
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18 -1.166109934 0.550433001
19 -1.165888215 -1.166109934
20 -0.985779441 -1.165888215
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27 0.133343570 2.483677312
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65 -2.341111587 -1.269918327
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102 1.934779067 1.612397528
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106 -1.431991434 -0.390568730
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141 3.753785346 -2.950646401
> 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/freestat/rcomp/tmp/7spxe1291407866.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> acf(mysum$resid, lag.max=length(mysum$resid)/2, main='Residual Autocorrelation Function')
> grid()
> dev.off()
null device
1
> postscript(file="/var/www/html/freestat/rcomp/tmp/8spxe1291407866.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> pacf(mysum$resid, lag.max=length(mysum$resid)/2, main='Residual Partial Autocorrelation Function')
> grid()
> dev.off()
null device
1
> postscript(file="/var/www/html/freestat/rcomp/tmp/9lgwh1291407866.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> opar <- par(mfrow = c(2,2), oma = c(0, 0, 1.1, 0))
> plot(mylm, las = 1, sub='Residual Diagnostics')
> par(opar)
> dev.off()
null device
1
> if (n > n25) {
+ postscript(file="/var/www/html/freestat/rcomp/tmp/10lgwh1291407866.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
+ plot(kp3:nmkm3,gqarr[,2], main='Goldfeld-Quandt test',ylab='2-sided p-value',xlab='breakpoint')
+ grid()
+ dev.off()
+ }
null device
1
>
> #Note: the /var/www/html/freestat/rcomp/createtable file can be downloaded at http://www.wessa.net/cretab
> load(file="/var/www/html/freestat/rcomp/createtable")
>
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, 'Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation', 1, TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> myeq <- colnames(x)[1]
> myeq <- paste(myeq, '[t] = ', sep='')
> for (i in 1:k){
+ if (mysum$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/freestat/rcomp/tmp/11ohv51291407866.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/freestat/rcomp/tmp/12szcb1291407866.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/freestat/rcomp/tmp/13hi8m1291407866.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/freestat/rcomp/tmp/149sq71291407866.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/freestat/rcomp/tmp/15nj5g1291407866.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/freestat/rcomp/tmp/16rk441291407866.tab")
+ }
>
> try(system("convert tmp/1wxz51291407866.ps tmp/1wxz51291407866.png",intern=TRUE))
character(0)
> try(system("convert tmp/2p6g81291407866.ps tmp/2p6g81291407866.png",intern=TRUE))
character(0)
> try(system("convert tmp/3p6g81291407866.ps tmp/3p6g81291407866.png",intern=TRUE))
character(0)
> try(system("convert tmp/4p6g81291407866.ps tmp/4p6g81291407866.png",intern=TRUE))
character(0)
> try(system("convert tmp/5igyb1291407866.ps tmp/5igyb1291407866.png",intern=TRUE))
character(0)
> try(system("convert tmp/6igyb1291407866.ps tmp/6igyb1291407866.png",intern=TRUE))
character(0)
> try(system("convert tmp/7spxe1291407866.ps tmp/7spxe1291407866.png",intern=TRUE))
character(0)
> try(system("convert tmp/8spxe1291407866.ps tmp/8spxe1291407866.png",intern=TRUE))
character(0)
> try(system("convert tmp/9lgwh1291407866.ps tmp/9lgwh1291407866.png",intern=TRUE))
character(0)
> try(system("convert tmp/10lgwh1291407866.ps tmp/10lgwh1291407866.png",intern=TRUE))
character(0)
>
>
> proc.time()
user system elapsed
7.177 2.717 7.967