x <- array(list(9 ,41 ,38 ,13 ,12 ,14 ,12 ,53 ,32 ,9 ,39 ,32 ,16 ,11 ,18 ,11 ,83 ,51 ,9 ,30 ,35 ,19 ,15 ,11 ,14 ,66 ,42 ,9 ,31 ,33 ,15 ,6 ,12 ,12 ,67 ,41 ,9 ,34 ,37 ,14 ,13 ,16 ,21 ,76 ,46 ,9 ,35 ,29 ,13 ,10 ,18 ,12 ,78 ,47 ,9 ,39 ,31 ,19 ,12 ,14 ,22 ,53 ,37 ,9 ,34 ,36 ,15 ,14 ,14 ,11 ,80 ,49 ,9 ,36 ,35 ,14 ,12 ,15 ,10 ,74 ,45 ,9 ,37 ,38 ,15 ,9 ,15 ,13 ,76 ,47 ,9 ,38 ,31 ,16 ,10 ,17 ,10 ,79 ,49 ,9 ,36 ,34 ,16 ,12 ,19 ,8 ,54 ,33 ,9 ,38 ,35 ,16 ,12 ,10 ,15 ,67 ,42 ,9 ,39 ,38 ,16 ,11 ,16 ,14 ,54 ,33 ,9 ,33 ,37 ,17 ,15 ,18 ,10 ,87 ,53 ,9 ,32 ,33 ,15 ,12 ,14 ,14 ,58 ,36 ,9 ,36 ,32 ,15 ,10 ,14 ,14 ,75 ,45 ,9 ,38 ,38 ,20 ,12 ,17 ,11 ,88 ,54 ,9 ,39 ,38 ,18 ,11 ,14 ,10 ,64 ,41 ,9 ,32 ,32 ,16 ,12 ,16 ,13 ,57 ,36 ,9 ,32 ,33 ,16 ,11 ,18 ,9.5 ,66 ,41 ,9 ,31 ,31 ,16 ,12 ,11 ,14 ,68 ,44 ,9 ,39 ,38 ,19 ,13 ,14 ,12 ,54 ,33 ,9 ,37 ,39 ,16 ,11 ,12 ,14 ,56 ,37 ,9 ,39 ,32 ,17 ,12 ,17 ,11 ,86 ,52 ,9 ,41 ,32 ,17 ,13 ,9 ,9 ,80 ,47 ,9 ,36 ,35 ,16 ,10 ,16 ,11 ,76 ,43 ,9 ,33 ,37 ,15 ,14 ,14 ,15 ,69 ,44 ,9 ,33 ,33 ,16 ,12 ,15 ,14 ,78 ,45 ,9 ,34 ,33 ,14 ,10 ,11 ,13 ,67 ,44 ,9 ,31 ,31 ,15 ,12 ,16 ,9 ,80 ,49 ,9 ,27 ,32 ,12 ,8 ,13 ,15 ,54 ,33 ,9 ,37 ,31 ,14 ,10 ,17 ,10 ,71 ,43 ,9 ,34 ,37 ,16 ,12 ,15 ,11 ,84 ,54 ,9 ,34 ,30 ,14 ,12 ,14 ,13 ,74 ,42 ,9 ,32 ,33 ,10 ,7 ,16 ,8 ,71 ,44 ,9 ,29 ,31 ,10 ,9 ,9 ,20 ,63 ,37 ,9 ,36 ,33 ,14 ,12 ,15 ,12 ,71 ,43 ,9 ,29 ,31 ,16 ,10 ,17 ,10 ,76 ,46 ,9 ,35 ,33 ,16 ,10 ,13 ,10 ,69 ,42 ,9 ,37 ,32 ,16 ,10 ,15 ,9 ,74 ,45 ,9 ,34 ,33 ,14 ,12 ,16 ,14 ,75 ,44 ,9 ,38 ,32 ,20 ,15 ,16 ,8 ,54 ,33 ,9 ,35 ,33 ,14 ,10 ,12 ,14 ,52 ,31 ,9 ,38 ,28 ,14 ,10 ,15 ,11 ,69 ,42 ,9 ,37 ,35 ,11 ,12 ,11 ,13 ,68 ,40 ,9 ,38 ,39 ,14 ,13 ,15 ,9 ,65 ,43 ,9 ,33 ,34 ,15 ,11 ,15 ,11 ,75 ,46 ,9 ,36 ,38 ,16 ,11 ,17 ,15 ,74 ,42 ,9 ,38 ,32 ,14 ,12 ,13 ,11 ,75 ,45 ,9 ,32 ,38 ,16 ,14 ,16 ,10 ,72 ,44 ,9 ,32 ,30 ,14 ,10 ,14 ,14 ,67 ,40 ,9 ,32 ,33 ,12 ,12 ,11 ,18 ,63 ,37 ,9 ,34 ,38 ,16 ,13 ,12 ,14 ,62 ,46 ,9 ,32 ,32 ,9 ,5 ,12 ,11 ,63 ,36 ,9 ,37 ,35 ,14 ,6 ,15 ,14.5 ,76 ,47 ,9 ,39 ,34 ,16 ,12 ,16 ,13 ,74 ,45 ,9 ,29 ,34 ,16 ,12 ,15 ,9 ,67 ,42 ,9 ,37 ,36 ,15 ,11 ,12 ,10 ,73 ,43 ,9 ,35 ,34 ,16 ,10 ,12 ,15 ,70 ,43 ,9 ,30 ,28 ,12 ,7 ,8 ,20 ,53 ,32 ,9 ,38 ,34 ,16 ,12 ,13 ,12 ,77 ,45 ,9 ,34 ,35 ,16 ,14 ,11 ,12 ,80 ,48 ,9 ,31 ,35 ,14 ,11 ,14 ,14 ,52 ,31 ,9 ,34 ,31 ,16 ,12 ,15 ,13 ,54 ,33 ,10 ,35 ,37 ,17 ,13 ,10 ,11 ,80 ,49 ,10 ,36 ,35 ,18 ,14 ,11 ,17 ,66 ,42 ,10 ,30 ,27 ,18 ,11 ,12 ,12 ,73 ,41 ,10 ,39 ,40 ,12 ,12 ,15 ,13 ,63 ,38 ,10 ,35 ,37 ,16 ,12 ,15 ,14 ,69 ,42 ,10 ,38 ,36 ,10 ,8 ,14 ,13 ,67 ,44 ,10 ,31 ,38 ,14 ,11 ,16 ,15 ,54 ,33 ,10 ,34 ,39 ,18 ,14 ,15 ,13 ,81 ,48 ,10 ,38 ,41 ,18 ,14 ,15 ,10 ,69 ,40 ,10 ,34 ,27 ,16 ,12 ,13 ,11 ,84 ,50 ,10 ,39 ,30 ,17 ,9 ,12 ,19 ,80 ,49 ,10 ,37 ,37 ,16 ,13 ,17 ,13 ,70 ,43 ,10 ,34 ,31 ,16 ,11 ,13 ,17 ,69 ,44 ,10 ,28 ,31 ,13 ,12 ,15 ,13 ,77 ,47 ,10 ,37 ,27 ,16 ,12 ,13 ,9 ,54 ,33 ,10 ,33 ,36 ,16 ,12 ,15 ,11 ,79 ,46 ,10 ,35 ,37 ,16 ,12 ,15 ,9 ,71 ,45 ,10 ,37 ,33 ,15 ,12 ,16 ,12 ,73 ,43 ,10 ,32 ,34 ,15 ,11 ,15 ,12 ,72 ,44 ,10 ,33 ,31 ,16 ,10 ,14 ,13 ,77 ,47 ,10 ,38 ,39 ,14 ,9 ,15 ,13 ,75 ,45 ,10 ,33 ,34 ,16 ,12 ,14 ,12 ,69 ,42 ,10 ,29 ,32 ,16 ,12 ,13 ,15 ,54 ,33 ,10 ,33 ,33 ,15 ,12 ,7 ,22 ,70 ,43 ,10 ,31 ,36 ,12 ,9 ,17 ,13 ,73 ,46 ,10 ,36 ,32 ,17 ,15 ,13 ,15 ,54 ,33 ,10 ,35 ,41 ,16 ,12 ,15 ,13 ,77 ,46 ,10 ,32 ,28 ,15 ,12 ,14 ,15 ,82 ,48 ,10 ,29 ,30 ,13 ,12 ,13 ,12.5 ,80 ,47 ,10 ,39 ,36 ,16 ,10 ,16 ,11 ,80 ,47 ,10 ,37 ,35 ,16 ,13 ,12 ,16 ,69 ,43 ,10 ,35 ,31 ,16 ,9 ,14 ,11 ,78 ,46 ,10 ,37 ,34 ,16 ,12 ,17 ,11 ,81 ,48 ,10 ,32 ,36 ,14 ,10 ,15 ,10 ,76 ,46 ,10 ,38 ,36 ,16 ,14 ,17 ,10 ,76 ,45 ,10 ,37 ,35 ,16 ,11 ,12 ,16 ,73 ,45 ,10 ,36 ,37 ,20 ,15 ,16 ,12 ,85 ,52 ,10 ,32 ,28 ,15 ,11 ,11 ,11 ,66 ,42 ,10 ,33 ,39 ,16 ,11 ,15 ,16 ,79 ,47 ,10 ,40 ,32 ,13 ,12 ,9 ,19 ,68 ,41 ,10 ,38 ,35 ,17 ,12 ,16 ,11 ,76 ,47 ,10 ,41 ,39 ,16 ,12 ,15 ,16 ,71 ,43 ,10 ,36 ,35 ,16 ,11 ,10 ,15 ,54 ,33 ,10 ,43 ,42 ,12 ,7 ,10 ,24 ,46 ,30 ,10 ,30 ,34 ,16 ,12 ,15 ,14 ,85 ,52 ,10 ,31 ,33 ,16 ,14 ,11 ,15 ,74 ,44 ,10 ,32 ,41 ,17 ,11 ,13 ,11 ,88 ,55 ,10 ,32 ,33 ,13 ,11 ,14 ,15 ,38 ,11 ,10 ,37 ,34 ,12 ,10 ,18 ,12 ,76 ,47 ,10 ,37 ,32 ,18 ,13 ,16 ,10 ,86 ,53 ,10 ,33 ,40 ,14 ,13 ,14 ,14 ,54 ,33 ,10 ,34 ,40 ,14 ,8 ,14 ,13 ,67 ,44 ,10 ,33 ,35 ,13 ,11 ,14 ,9 ,69 ,42 ,10 ,38 ,36 ,16 ,12 ,14 ,15 ,90 ,55 ,10 ,33 ,37 ,13 ,11 ,12 ,15 ,54 ,33 ,10 ,31 ,27 ,16 ,13 ,14 ,14 ,76 ,46 ,10 ,38 ,39 ,13 ,12 ,15 ,11 ,89 ,54 ,10 ,37 ,38 ,16 ,14 ,15 ,8 ,76 ,47 ,10 ,36 ,31 ,15 ,13 ,15 ,11 ,73 ,45 ,10 ,31 ,33 ,16 ,15 ,13 ,11 ,79 ,47 ,10 ,39 ,32 ,15 ,10 ,17 ,8 ,90 ,55 ,10 ,44 ,39 ,17 ,11 ,17 ,10 ,74 ,44 ,10 ,33 ,36 ,15 ,9 ,19 ,11 ,81 ,53 ,10 ,35 ,33 ,12 ,11 ,15 ,13 ,72 ,44 ,10 ,32 ,33 ,16 ,10 ,13 ,11 ,71 ,42 ,10 ,28 ,32 ,10 ,11 ,9 ,20 ,66 ,40 ,10 ,40 ,37 ,16 ,8 ,15 ,10 ,77 ,46 ,10 ,27 ,30 ,12 ,11 ,15 ,15 ,65 ,40 ,10 ,37 ,38 ,14 ,12 ,15 ,12 ,74 ,46 ,10 ,32 ,29 ,15 ,12 ,16 ,14 ,85 ,53 ,10 ,28 ,22 ,13 ,9 ,11 ,23 ,54 ,33 ,10 ,34 ,35 ,15 ,11 ,14 ,14 ,63 ,42 ,10 ,30 ,35 ,11 ,10 ,11 ,16 ,54 ,35 ,10 ,35 ,34 ,12 ,8 ,15 ,11 ,64 ,40 ,10 ,31 ,35 ,11 ,9 ,13 ,12 ,69 ,41 ,10 ,32 ,34 ,16 ,8 ,15 ,10 ,54 ,33 ,10 ,30 ,37 ,15 ,9 ,16 ,14 ,84 ,51 ,10 ,30 ,35 ,17 ,15 ,14 ,12 ,86 ,53 ,10 ,31 ,23 ,16 ,11 ,15 ,12 ,77 ,46 ,10 ,40 ,31 ,10 ,8 ,16 ,11 ,89 ,55 ,10 ,32 ,27 ,18 ,13 ,16 ,12 ,76 ,47 ,10 ,36 ,36 ,13 ,12 ,11 ,13 ,60 ,38 ,10 ,32 ,31 ,16 ,12 ,12 ,11 ,75 ,46 ,10 ,35 ,32 ,13 ,9 ,9 ,19 ,73 ,46 ,10 ,38 ,39 ,10 ,7 ,16 ,12 ,85 ,53 ,10 ,42 ,37 ,15 ,13 ,13 ,17 ,79 ,47 ,10 ,34 ,38 ,16 ,9 ,16 ,9 ,71 ,41 ,10 ,35 ,39 ,16 ,6 ,12 ,12 ,72 ,44 ,9 ,38 ,34 ,14 ,8 ,9 ,19 ,69 ,43 ,10 ,33 ,31 ,10 ,8 ,13 ,18 ,78 ,51 ,10 ,36 ,32 ,17 ,15 ,13 ,15 ,54 ,33 ,10 ,32 ,37 ,13 ,6 ,14 ,14 ,69 ,43 ,10 ,33 ,36 ,15 ,9 ,19 ,11 ,81 ,53 ,10 ,34 ,32 ,16 ,11 ,13 ,9 ,84 ,51 ,10 ,32 ,38 ,12 ,8 ,12 ,18 ,84 ,50 ,10 ,34 ,36 ,13 ,8 ,13 ,16 ,69 ,46 ,11 ,27 ,26 ,13 ,10 ,10 ,24 ,66 ,43 ,11 ,31 ,26 ,12 ,8 ,14 ,14 ,81 ,47 ,11 ,38 ,33 ,17 ,14 ,16 ,20 ,82 ,50 ,11 ,34 ,39 ,15 ,10 ,10 ,18 ,72 ,43 ,11 ,24 ,30 ,10 ,8 ,11 ,23 ,54 ,33 ,11 ,30 ,33 ,14 ,11 ,14 ,12 ,78 ,48 ,11 ,26 ,25 ,11 ,12 ,12 ,14 ,74 ,44 ,11 ,34 ,38 ,13 ,12 ,9 ,16 ,82 ,50 ,11 ,27 ,37 ,16 ,12 ,9 ,18 ,73 ,41 ,11 ,37 ,31 ,12 ,5 ,11 ,20 ,55 ,34 ,11 ,36 ,37 ,16 ,12 ,16 ,12 ,72 ,44 ,11 ,41 ,35 ,12 ,10 ,9 ,12 ,78 ,47 ,11 ,29 ,25 ,9 ,7 ,13 ,17 ,59 ,35 ,11 ,36 ,28 ,12 ,12 ,16 ,13 ,72 ,44 ,11 ,32 ,35 ,15 ,11 ,13 ,9 ,78 ,44 ,11 ,37 ,33 ,12 ,8 ,9 ,16 ,68 ,43 ,11 ,30 ,30 ,12 ,9 ,12 ,18 ,69 ,41 ,11 ,31 ,31 ,14 ,10 ,16 ,10 ,67 ,41 ,11 ,38 ,37 ,12 ,9 ,11 ,14 ,74 ,42 ,11 ,36 ,36 ,16 ,12 ,14 ,11 ,54 ,33 ,11 ,35 ,30 ,11 ,6 ,13 ,9 ,67 ,41 ,11 ,31 ,36 ,19 ,15 ,15 ,11 ,70 ,44 ,11 ,38 ,32 ,15 ,12 ,14 ,10 ,80 ,48 ,11 ,22 ,28 ,8 ,12 ,16 ,11 ,89 ,55 ,11 ,32 ,36 ,16 ,12 ,13 ,19 ,76 ,44 ,11 ,36 ,34 ,17 ,11 ,14 ,14 ,74 ,43 ,11 ,39 ,31 ,12 ,7 ,15 ,12 ,87 ,52 ,11 ,28 ,28 ,11 ,7 ,13 ,14 ,54 ,30 ,11 ,32 ,36 ,11 ,5 ,11 ,21 ,61 ,39 ,11 ,32 ,36 ,14 ,12 ,11 ,13 ,38 ,11 ,11 ,38 ,40 ,16 ,12 ,14 ,10 ,75 ,44 ,11 ,32 ,33 ,12 ,3 ,15 ,15 ,69 ,42 ,11 ,35 ,37 ,16 ,11 ,11 ,16 ,62 ,41 ,11 ,32 ,32 ,13 ,10 ,15 ,14 ,72 ,44 ,11 ,37 ,38 ,15 ,12 ,12 ,12 ,70 ,44 ,11 ,34 ,31 ,16 ,9 ,14 ,19 ,79 ,48 ,11 ,33 ,37 ,16 ,12 ,14 ,15 ,87 ,53 ,11 ,33 ,33 ,14 ,9 ,8 ,19 ,62 ,37 ,11 ,26 ,32 ,16 ,12 ,13 ,13 ,77 ,44 ,11 ,30 ,30 ,16 ,12 ,9 ,17 ,69 ,44 ,11 ,24 ,30 ,14 ,10 ,15 ,12 ,69 ,40 ,11 ,34 ,31 ,11 ,9 ,17 ,11 ,75 ,42 ,11 ,34 ,32 ,12 ,12 ,13 ,14 ,54 ,35 ,11 ,33 ,34 ,15 ,8 ,15 ,11 ,72 ,43 ,11 ,34 ,36 ,15 ,11 ,15 ,13 ,74 ,45 ,11 ,35 ,37 ,16 ,11 ,14 ,12 ,85 ,55 ,11 ,35 ,36 ,16 ,12 ,16 ,15 ,52 ,31 ,11 ,36 ,33 ,11 ,10 ,13 ,14 ,70 ,44 ,11 ,34 ,33 ,15 ,10 ,16 ,12 ,84 ,50 ,11 ,34 ,33 ,12 ,12 ,9 ,17 ,64 ,40 ,11 ,41 ,44 ,12 ,12 ,16 ,11 ,84 ,53 ,11 ,32 ,39 ,15 ,11 ,11 ,18 ,87 ,54 ,11 ,30 ,32 ,15 ,8 ,10 ,13 ,79 ,49 ,11 ,35 ,35 ,16 ,12 ,11 ,17 ,67 ,40 ,11 ,28 ,25 ,14 ,10 ,15 ,13 ,65 ,41 ,11 ,33 ,35 ,17 ,11 ,17 ,11 ,85 ,52 ,11 ,39 ,34 ,14 ,10 ,14 ,12 ,83 ,52 ,11 ,36 ,35 ,13 ,8 ,8 ,22 ,61 ,36 ,11 ,36 ,39 ,15 ,12 ,15 ,14 ,82 ,52 ,11 ,35 ,33 ,13 ,12 ,11 ,12 ,76 ,46 ,11 ,38 ,36 ,14 ,10 ,16 ,12 ,58 ,31 ,11 ,33 ,32 ,15 ,12 ,10 ,17 ,72 ,44 ,11 ,31 ,32 ,12 ,9 ,15 ,9 ,72 ,44 ,11 ,34 ,36 ,13 ,9 ,9 ,21 ,38 ,11 ,11 ,32 ,36 ,8 ,6 ,16 ,10 ,78 ,46 ,11 ,31 ,32 ,14 ,10 ,19 ,11 ,54 ,33 ,11 ,33 ,34 ,14 ,9 ,12 ,12 ,63 ,34 ,11 ,34 ,33 ,11 ,9 ,8 ,23 ,66 ,42 ,11 ,34 ,35 ,12 ,9 ,11 ,13 ,70 ,43 ,11 ,34 ,30 ,13 ,6 ,14 ,12 ,71 ,43 ,11 ,33 ,38 ,10 ,10 ,9 ,16 ,67 ,44 ,11 ,32 ,34 ,16 ,6 ,15 ,9 ,58 ,36 ,11 ,41 ,33 ,18 ,14 ,13 ,17 ,72 ,46 ,11 ,34 ,32 ,13 ,10 ,16 ,9 ,72 ,44 ,11 ,36 ,31 ,11 ,10 ,11 ,14 ,70 ,43 ,11 ,37 ,30 ,4 ,6 ,12 ,17 ,76 ,50 ,11 ,36 ,27 ,13 ,12 ,13 ,13 ,50 ,33 ,11 ,29 ,31 ,16 ,12 ,10 ,11 ,72 ,43 ,11 ,37 ,30 ,10 ,7 ,11 ,12 ,72 ,44 ,11 ,27 ,32 ,12 ,8 ,12 ,10 ,88 ,53 ,11 ,35 ,35 ,12 ,11 ,8 ,19 ,53 ,34 ,11 ,28 ,28 ,10 ,3 ,12 ,16 ,58 ,35 ,11 ,35 ,33 ,13 ,6 ,12 ,16 ,66 ,40 ,11 ,37 ,31 ,15 ,10 ,15 ,14 ,82 ,53 ,11 ,29 ,35 ,12 ,8 ,11 ,20 ,69 ,42 ,11 ,32 ,35 ,14 ,9 ,13 ,15 ,68 ,43 ,11 ,36 ,32 ,10 ,9 ,14 ,23 ,44 ,29 ,11 ,19 ,21 ,12 ,8 ,10 ,20 ,56 ,36 ,11 ,21 ,20 ,12 ,9 ,12 ,16 ,53 ,30 ,11 ,31 ,34 ,11 ,7 ,15 ,14 ,70 ,42 ,11 ,33 ,32 ,10 ,7 ,13 ,17 ,78 ,47 ,11 ,36 ,34 ,12 ,6 ,13 ,11 ,71 ,44 ,11 ,33 ,32 ,16 ,9 ,13 ,13 ,72 ,45 ,11 ,37 ,33 ,12 ,10 ,12 ,17 ,68 ,44 ,11 ,34 ,33 ,14 ,11 ,12 ,15 ,67 ,43 ,11 ,35 ,37 ,16 ,12 ,9 ,21 ,75 ,43 ,11 ,31 ,32 ,14 ,8 ,9 ,18 ,62 ,40 ,11 ,37 ,34 ,13 ,11 ,15 ,15 ,67 ,41 ,11 ,35 ,30 ,4 ,3 ,10 ,8 ,83 ,52 ,11 ,27 ,30 ,15 ,11 ,14 ,12 ,64 ,38 ,11 ,34 ,38 ,11 ,12 ,15 ,12 ,68 ,41 ,11 ,40 ,36 ,11 ,7 ,7 ,22 ,62 ,39 ,11 ,29 ,32 ,14 ,9 ,14 ,12 ,72 ,43) ,dim=c(9 ,264) ,dimnames=list(c('month' ,'Connected' ,'Separate' ,'Learning' ,'Software' ,'Happiness' ,'Depression' ,'Belonging' ,'Belonging_Final') ,1:264)) y <- array(NA,dim=c(9,264),dimnames=list(c('month','Connected','Separate','Learning','Software','Happiness','Depression','Belonging','Belonging_Final'),1:264)) 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 = 'Do not include Seasonal Dummies' par1 = '4' par3 <- 'Linear Trend' par2 <- 'Do not include Seasonal Dummies' par1 <- '4' #'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$_version), Office for Research Development and Education, URL http://www.wessa.net/rwasp_YOURPAGE.wasp/ #Source of accompanying publication: Office for Research, Development, and Education #Technical description: Write here your technical program description (don't use hard returns!) library(lattice) library(lmtest) n25 <- 25 #minimum number of obs. for Goldfeld-Quandt test par1 <- as.numeric(par1) x <- t(y) k <- length(x[1,]) n <- length(x[,1]) x1 <- cbind(x[,par1], x[,1:k!=par1]) mycolnames <- c(colnames(x)[par1], colnames(x)[1:k!=par1]) colnames(x1) <- mycolnames #colnames(x)[par1] x <- x1 if (par3 == 'First Differences'){ x2 <- array(0, dim=c(n-1,k), dimnames=list(1:(n-1), paste('(1-B)',colnames(x),sep=''))) for (i in 1:n-1) { for (j in 1:k) { x2[i,j] <- x[i+1,j] - x[i,j] } } x <- x2 } if (par2 == 'Include Monthly Dummies'){ x2 <- array(0, dim=c(n,11), dimnames=list(1:n, paste('M', seq(1:11), sep =''))) for (i in 1:11){ x2[seq(i,n,12),i] <- 1 } x <- cbind(x, x2) } if (par2 == 'Include Quarterly Dummies'){ x2 <- array(0, dim=c(n,3), dimnames=list(1:n, paste('Q', seq(1:3), sep =''))) for (i in 1:3){ x2[seq(i,n,4),i] <- 1 } x <- cbind(x, x2) } k <- length(x[1,]) if (par3 == 'Linear Trend'){ x <- cbind(x, c(1:n)) colnames(x)[k+1] <- 't' } x k <- length(x[1,]) df <- as.data.frame(x) (mylm <- lm(df)) (mysum <- summary(mylm)) if (n > n25) { kp3 <- k + 3 nmkm3 <- n - k - 3 gqarr <- array(NA, dim=c(nmkm3-kp3+1,3)) numgqtests <- 0 numsignificant1 <- 0 numsignificant5 <- 0 numsignificant10 <- 0 for (mypoint in kp3:nmkm3) { j <- 0 numgqtests <- numgqtests + 1 for (myalt in c('greater', 'two.sided', 'less')) { j <- j + 1 gqarr[mypoint-kp3+1,j] <- gqtest(mylm, point=mypoint, alternative=myalt)$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 } postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/1evo11351948791.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$resid) grid() dev.off() postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/2lgg41351948791.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) plot(mysum$resid, type='b', pch=19, main='Residuals', ylab='value of Residuals', xlab='time or index') grid() dev.off() postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/3vin11351948791.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) hist(mysum$resid, main='Residual Histogram', xlab='values of Residuals') grid() dev.off() postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/4g8qt1351948791.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) densityplot(~mysum$resid,col='black',main='Residual Density Plot', xlab='values of Residuals') dev.off() postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/5dbst1351948791.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() (myerror <- as.ts(mysum$resid)) postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/63q9w1351948791.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) dum <- cbind(lag(myerror,k=1),myerror) dum dum1 <- dum[2:length(myerror),] dum1 z <- as.data.frame(dum1) z plot(z,main=paste('Residual Lag plot, lowess, and regression line'), ylab='values of Residuals', xlab='lagged values of Residuals') lines(lowess(z)) abline(lm(z)) grid() dev.off() postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/7zcb81351948791.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) acf(mysum$resid, lag.max=length(mysum$resid)/2, main='Residual Autocorrelation Function') grid() dev.off() postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/8v97p1351948791.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) pacf(mysum$resid, lag.max=length(mysum$resid)/2, main='Residual Partial Autocorrelation Function') grid() dev.off() postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/94k6d1351948791.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) opar <- par(mfrow = c(2,2), oma = c(0, 0, 1.1, 0)) plot(mylm, las = 1, sub='Residual Diagnostics') par(opar) dev.off() if (n > n25) { postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/102bw21351948791.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) plot(kp3:nmkm3,gqarr[,2], main='Goldfeld-Quandt test',ylab='2-sided p-value',xlab='breakpoint') grid() dev.off() } #Note: the /var/wessaorg/rcomp/createtable file can be downloaded at http://www.wessa.net/cretab load(file="/var/wessaorg/rcomp/createtable") a<-table.start() a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, 'Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation', 1, TRUE) a<-table.row.end(a) myeq <- colnames(x)[1] myeq <- paste(myeq, '[t] = ', sep='') for (i in 1:k){ if (mysum$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/wessaorg/rcomp/tmp/11mjzo1351948791.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/wessaorg/rcomp/tmp/12g2x71351948791.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/wessaorg/rcomp/tmp/13isq71351948792.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/wessaorg/rcomp/tmp/14luhg1351948792.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/wessaorg/rcomp/tmp/15ddfw1351948792.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/wessaorg/rcomp/tmp/16keb41351948792.tab") } try(system("convert tmp/1evo11351948791.ps tmp/1evo11351948791.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/2lgg41351948791.ps tmp/2lgg41351948791.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/3vin11351948791.ps tmp/3vin11351948791.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/4g8qt1351948791.ps tmp/4g8qt1351948791.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/5dbst1351948791.ps tmp/5dbst1351948791.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/63q9w1351948791.ps tmp/63q9w1351948791.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/7zcb81351948791.ps tmp/7zcb81351948791.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/8v97p1351948791.ps tmp/8v97p1351948791.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/94k6d1351948791.ps tmp/94k6d1351948791.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/102bw21351948791.ps tmp/102bw21351948791.png",intern=TRUE))