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])
}
}
par20 = ''
par19 = ''
par18 = ''
par17 = ''
par16 = ''
par15 = ''
par14 = ''
par13 = ''
par12 = ''
par11 = ''
par10 = ''
par9 = ''
par8 = ''
par7 = ''
par6 = ''
par5 = ''
par4 = ''
par3 = 'No Linear Trend'
par2 = 'Do not include Seasonal Dummies'
par1 = '4'
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)$p.value
}
if (gqarr[mypoint-kp3+1,2] < 0.01) numsignificant1 <- numsignificant1 + 1
if (gqarr[mypoint-kp3+1,2] < 0.05) numsignificant5 <- numsignificant5 + 1
if (gqarr[mypoint-kp3+1,2] < 0.10) numsignificant10 <- numsignificant10 + 1
}
gqarr
}
postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/1gmt01351951568.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
plot(x[,1], type='l', main='Actuals and Interpolation', ylab='value of Actuals and Interpolation (dots)', xlab='time or index')
points(x[,1]-mysum$resid)
grid()
dev.off()
postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/2zmq41351951568.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
plot(mysum$resid, type='b', pch=19, main='Residuals', ylab='value of Residuals', xlab='time or index')
grid()
dev.off()
postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/31hz31351951568.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
hist(mysum$resid, main='Residual Histogram', xlab='values of Residuals')
grid()
dev.off()
postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/4jzqb1351951568.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
densityplot(~mysum$resid,col='black',main='Residual Density Plot', xlab='values of Residuals')
dev.off()
postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/50rko1351951568.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
qqnorm(mysum$resid, main='Residual Normal Q-Q Plot')
qqline(mysum$resid)
grid()
dev.off()
(myerror <- as.ts(mysum$resid))
postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/6ostu1351951568.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/7gxtz1351951568.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/801xe1351951568.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/9tv091351951568.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/10n9hy1351951568.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$coefficients)[i] != 't') myeq <- paste(myeq, '[t]', sep='')
}
}
myeq <- paste(myeq, ' + e[t]')
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, myeq)
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/11h3h61351951568.tab")
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,hyperlink('http://www.xycoon.com/ols1.htm','Multiple Linear Regression - Ordinary Least Squares',''), 6, TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Variable',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Parameter',header=TRUE)
a<-table.element(a,'S.D.',header=TRUE)
a<-table.element(a,'T-STAT
H0: parameter = 0',header=TRUE)
a<-table.element(a,'2-tail p-value',header=TRUE)
a<-table.element(a,'1-tail p-value',header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:k){
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,rownames(mysum$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$coefficients[i,4]/2,6))
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/12zod71351951568.tab")
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'Multiple Linear Regression - Regression Statistics', 2, TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'Multiple R',1,TRUE)
a<-table.element(a, sqrt(mysum$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$sigma)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'Sum Squared Residuals',1,TRUE)
a<-table.element(a, sum(myerror*myerror))
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/139quv1351951568.tab")
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals', 4, TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'Time or Index', 1, TRUE)
a<-table.element(a, 'Actuals', 1, TRUE)
a<-table.element(a, 'Interpolation
Forecast', 1, TRUE)
a<-table.element(a, 'Residuals
Prediction Error', 1, TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:n) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i, 1, TRUE)
a<-table.element(a,x[i])
a<-table.element(a,x[i]-mysum$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/140hf91351951568.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/15hxnp1351951568.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/16vy2h1351951568.tab")
}
try(system("convert tmp/1gmt01351951568.ps tmp/1gmt01351951568.png",intern=TRUE))
try(system("convert tmp/2zmq41351951568.ps tmp/2zmq41351951568.png",intern=TRUE))
try(system("convert tmp/31hz31351951568.ps tmp/31hz31351951568.png",intern=TRUE))
try(system("convert tmp/4jzqb1351951568.ps tmp/4jzqb1351951568.png",intern=TRUE))
try(system("convert tmp/50rko1351951568.ps tmp/50rko1351951568.png",intern=TRUE))
try(system("convert tmp/6ostu1351951568.ps tmp/6ostu1351951568.png",intern=TRUE))
try(system("convert tmp/7gxtz1351951568.ps tmp/7gxtz1351951568.png",intern=TRUE))
try(system("convert tmp/801xe1351951568.ps tmp/801xe1351951568.png",intern=TRUE))
try(system("convert tmp/9tv091351951568.ps tmp/9tv091351951568.png",intern=TRUE))
try(system("convert tmp/10n9hy1351951568.ps tmp/10n9hy1351951568.png",intern=TRUE))