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. Natural language support but running in an English locale 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. 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P. 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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 3 13 66 6 5 7 13 4 12 67 5 4 3 8 5 8 76 4 4 7 7 6 6 78 3 6 7 9 7 10 53 5 7 7 5 8 10 80 6 5 1 8 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 15 10 58 4 5 2 7 16 10 75 6 3 2 9 17 7 88 4 7 6 12 18 10 64 5 2 7 20 19 8 57 3 5 5 7 20 6 66 3 5 2 8 21 10 54 4 3 7 8 22 12 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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 [17,] 0.91473252 0.17053496 0.08526748 [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 [57,] 0.87858023 0.24283953 0.12141977 [58,] 0.86648382 0.26703236 0.13351618 [59,] 0.84229764 0.31540471 0.15770236 [60,] 0.80655559 0.38688882 0.19344441 [61,] 0.77384432 0.45231136 0.22615568 [62,] 0.81376336 0.37247329 0.18623664 [63,] 0.82134547 0.35730905 0.17865453 [64,] 0.78242491 0.43515018 0.21757509 [65,] 0.76310070 0.47379860 0.23689930 [66,] 0.71815294 0.56369412 0.28184706 [67,] 0.82626575 0.34746850 0.17373425 [68,] 0.79722939 0.40554123 0.20277061 [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 [75,] 0.60071922 0.79856156 0.39928078 [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 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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 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-0.221621060 -0.271097191 140 -2.950646401 -0.221621060 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