x <- array(list(1910 , 61 ,17 , 56 , 84 , 4 , 21 , 51 ,2598 , 74 ,19 , 73 , 47 , 3 , 15 , 48 ,2144 , 57 ,18 , 62 , 63 , 3 , 17 , 46 ,1331 , 50 ,15 , 42 , 28 , 3 , 20 , 42 ,1431 , 48 ,15 , 59 , 22 , 2 , 12 , 38 ,7334 ,  2 ,12 , 27 , 18 , 6 ,  4 , 38 ,1133 , 41 ,15 , 59 , 20 , 5 ,  9 , 36 ,1195 , 31 ,20 , 78 , 27 , 5 , 11 , 35 ,1522 , 61 ,14 , 56 , 37 , 5 , 12 , 35 ,1551 , 12 ,12 , 47 , 23 , 6 ,  7 , 35 ,2108 , 46 ,13 , 51 , 67 , 5 , 14 , 34 ,1335 , 31 ,17 , 47 , 28 , 4 , 11 , 34 ,1065 , 33 ,12 , 48 , 28 , 5 ,  9 , 31 , 842 , 49 ,10 , 35 , 45 , 3 , 14 , 31 ,1539 , 15 ,13 , 47 , 15 , 5 ,  4 , 31 ,1508 , 59 ,15 , 55 , 36 , 5 , 11 , 31 ,1598 , 28 ,12 , 42 , 12 , 2 , 10 , 30 ,1219 , 55 ,16 , 55 , 30 , 6 ,  9 , 30 ,1443 , 35 ,13 , 47 , 28 , 9 ,  8 , 30 ,1546 , 44 ,15 , 54 , 27 , 2 , 14 , 30 , 914 , 41 ,15 , 60 , 43 , 5 , 13 , 30 ,1371 , 26 ,13 , 51 , 10 , 3 , 10 , 28 ,1318 , 28 ,12 , 47 , 22 , 4 ,  9 , 27 ,1313 , 40 ,15 , 52 , 27 , 4 , 11 , 27 ,1743 , 28 ,12 , 38 , 21 ,11 ,  7 , 27 ,1102 , 67 ,12 , 12 , 24 , 5 , 10 , 26 ,1275 , 56 ,12 , 48 , 52 , 3 , 15 , 26 ,1253 , 54 ,12 , 48 , 24 , 5 ,  7 , 26 ,1487 , 25 , 8 , 32 , 19 , 5 , 10 , 26 ,1098 , 19 , 9 , 27 , 12 ,-- ,  4 , 26 ,1176 , 36 ,12 , 47 , 21 , 3 , 10 , 25 , 903 , 42 ,16 , 58 , 71 , 4 , 13 , 25 ,1290 , 19 ,14 , 47 , 19 , 4 ,  5 , 25 ,1050 , 57 ,13 , 46 , 24 , 5 , 10 , 25 , 930 , 28 ,15 , 60 , 12 , 2 , 10 , 25 , 821 , 32 ,15 , 56 , 29 , 5 , 11 , 24 , 826 , 10 ,12 , 41 , 13 , 3 ,  7 , 24 ,1402 , 28 ,12 , 45 , 22 ,11 ,  6 , 24 ,1495 , 41 ,12 , 48 , 27 , 5 ,  8 , 24 ,1064 , 48 ,15 , 60 , 36 , 5 , 10 , 24 ,1469 , 57 ,12 , 48 , 27 , 3 ,  9 , 24 ,1493 , 35 ,13 , 42 , 21 , 5 ,  8 , 24 ,1239 , 30 ,12 , 47 , 28 , 4 , 11 , 24 ,1317 , 39 ,12 , 41 , 17 , 3 ,  5 , 23 , 708 , 17 ,15 , 49 , 15 , 8 ,  5 , 23 , 872 , 33 ,12 , 39 , 26 , 3 , 10 , 23 , 853 , 55 ,12 , 39 , 19 , 3 ,  8 , 23 ,1174 , 30 ,12 , 42 , 34 ,11 ,  9 , 23 , 982 , 22 ,13 , 50 , 21 , 4 ,  7 , 23 ,1202 , 42 ,12 , 41 , 32 , 6 ,  8 , 23 , 873 , 49 ,15 , 52 , 14 ,14 ,  5 , 23 ,1000 , 13 , 9 , 36 , 17 , 6 ,  5 , 22 ,1131 , 15 ,13 , 45 , 16 , 3 ,  7 , 22 , 793 , 24 ,12 , 46 , 18 , 5 , 10 , 22 ,1106 ,  3 ,13 , 55 ,  8 , 8 ,  2 , 22 ,1205 , 35 ,13 , 49 , 30 , 8 ,  5 , 22 ,1671 , 37 ,13 , 48 , 31 , 3 , 13 , 22 ,1374 , 28 ,13 , 39 , 19 , 3 , 10 , 21 , 775 , 19 ,12 , 48 , 10 , 3 ,  5 , 21 , 804 , 38 ,15 , 45 , 24 , 5 , 10 , 21 ,1224 , 29 ,14 , 52 , 28 , 6 ,  8 , 21 ,1233 , 38 ,15 , 51 , 27 , 3 ,  7 , 20 ,1170 , 35 ,14 , 41 , 16 , 3 , 10 , 20 , 923 , 23 , 9 , 32 , 17 , 3 ,  5 , 20 , 613 , 27 ,14 , 52 , 30 , 3 ,  9 , 20 ,1204 , 32 ,16 , 54 , 20 , 4 ,  6 , 19 , 933 ,  7 , 9 , 27 , 10 , 5 ,  6 , 18 , 861 , 57 ,12 , 41 , 30 , 3 ,  9 , 18 , 932 , 39 ,12 , 45 , 34 , 5 , 11 , 18 , 705 , 18 ,13 , 52 , 13 ,13 ,  6 , 18 , 828 , 18 ,16 , 57 , 10 , 5 ,  3 , 17 , 893 , 22 ,12 , 22 , 14 , 5 ,  6 , 17 ,1082 , 41 ,12 , 47 , 29 , 6 ,  9 , 17 , 918 , 37 ,10 , 31 , 22 , 4 ,  9 , 16 , 779 , 33 ,12 , 41 , 31 , 4 ,  6 , 16 , 587 , 35 ,12 , 43 , 16 , 4 , 10 , 16 , 843 , 34 ,12 , 24 , 18 , 9 ,  7 , 16 ,1060 , 35 ,15 , 30 , 31 , 5 , 10 , 16 , 649 , 16 ,10 , 40 ,  7 , 7 ,  5 , 16 , 792 ,  0 ,12 , 46 ,  0 ,-- ,  0 , 16 , 846 , 17 ,14 , 44 ,  9 , 9 ,  3 , 15 , 547 , 26 ,15 , 32 , 22 , 7 ,  7 , 15 , 575 , 25 ,12 , 45 , 27 , 2 ,  8 , 15 , 486 , 40 ,12 , 37 , 24 , 3 , 10 , 15 , 861 , 54 ,12 , 32 , 55 , 6 ,  8 , 15 , 503 , 13 ,13 , 46 , 10 , 3 ,  5 , 15 , 743 , 30 ,13 ,  9 , 25 , 8 ,  7 , 15 , 634 ,  9 ,16 , 64 ,  9 , 5 ,  5 , 15 , 715 , 29 ,12 , 20 , 11 , 3 ,  6 , 14 , 871 , 25 ,12 , 21 ,  8 , 8 ,  4 , 14 , 812 , 40 ,12 , 33 , 14 , 4 ,  5 , 14 , 970 , 32 ,13 , 26 ,  8 , 3 ,  5 , 14 , 959 , 17 ,12 , 36 , 29 , 7 ,  6 , 13 , 960 , 18 ,11 , 33 , 16 , 3 ,  5 , 13 , 646 , 17 ,16 , 20 , 13 , 7 ,  5 , 13 , 562 , 15 , 8 , 31 , 16 , 3 ,  5 , 13 , 636 , 28 ,12 , 13 , 10 , 5 ,  5 , 13 , 646 , 18 ,13 , 35 , 10 ,-- ,  0 , 13 , 830 , 10 ,12 , 40 ,  5 , 5 ,  2 , 12 , 428 , 10 ,11 , 24 , 10 , 5 ,  2 , 12 , 781 , 10 ,12 , 15 , 26 , 5 ,  8 , 12 , 475 , 16 ,15 , 58 , 11 , 3 ,  6 , 12 , 567 ,  2 ,13 , 34 ,  1 ,-- ,  0 , 12 , 485 , 28 , 8 , 21 ,  6 , 6 ,  3 , 12 , 694 , 25 ,13 , 32 , 12 , 4 ,  4 , 12 , 480 ,  7 , 8 , 21 , 61 ,-- ,  3 , 11 , 613 , 25 ,12 , 31 , 19 , 6 ,  3 , 11 , 582 , 27 ,14 , 26 , 24 , 6 ,  8 , 11 , 569 , 16 ,16 , 47 , 10 , 5 ,  3 , 11 , 559 ,  7 ,12 , 37 ,  5 , 5 ,  2 , 11 , 507 , 16 , 9 , 28 ,  7 , 2 ,  2 , 10 , 488 ,  0 , 5 ,  9 , 37 ,37 ,  1 , 10 , 383 ,  2 , 8 , 19 ,  1 , 1 ,  2 , 10 , 475 , 36 ,13 , 45 , 13 , 4 ,  4 ,  9 , 630 , 15 ,10 , 32 , 69 ,23 ,  3 ,  9 , 386 ,  5 ,13 , 35 , 38 , 5 ,  7 ,  9 , 510 , 14 ,12 , 29 , 30 ,10 ,  3 ,  9 , 566 , 43 ,13 ,  1 ,  8 , 4 ,  6 ,  9 , 580 , 10 ,12 , 20 ,  2 ,-- ,  1 ,  9 , 516 ,  0 , 4 , 15 ,  3 , 3 ,  1 ,  9 , 413 ,  8 ,12 , 11 ,  2 ,-- ,  2 ,  8 , 478 , 10 ,13 , 18 ,  8 , 4 ,  4 ,  8 , 495 , 12 ,12 , 33 , 11 , 6 ,  2 ,  8 , 350 , 39 , 5 , 10 , 23 , 6 ,  5 ,  7 , 427 ,  0 ,12 , 41 ,  0 ,-- ,  0 ,  7 , 349 , 10 , 9 , 10 ,  4 , 2 ,  3 ,  6 , 335 ,  7 , 6 ,  0 ,  2 ,-- ,  0 ,  6 , 470 ,  8 ,15 , 28 ,  0 ,-- ,  0 ,  5 , 250 ,  0 , 9 , 31 , 10 ,-- ,  0 ,  5 , 308 ,  3 ,12 , 24 ,  4 , 4 ,  2 ,  5 , 229 ,  0 ,11 , 38 ,  9 , 9 ,  1 ,  5 , 244 ,  8 , 0 ,  0 , 13 , 4 ,  4 ,  5 , 242 ,  1 , 8 , 25 ,  0 ,-- ,  0 ,  5 , 352 ,  0 ,12 , 40 ,  0 ,-- ,  0 ,  5 , 428 ,  8 , 3 ,  4 ,  5 , 5 ,  3 ,  5 , 270 ,  3 , 9 , 23 ,  1 ,-- ,  1 ,  5 , 242 ,  0 , 4 , 13 ,  0 ,-- ,  0 ,  4 , 291 ,  0 ,14 ,  6 , 39 ,-- ,  2 ,  4 , 135 ,  0 , 0 ,  0 ,  1 ,-- ,  1 ,  3 , 210 ,  3 , 1 ,  3 ,  3 , 3 ,  3 ,  3 , 231 ,  0 , 0 ,  0 ,  0 ,-- ,  0 ,  2 , 267 ,  0 , 6 ,  7 ,  0 ,-- ,  0 ,  2 , 126 ,  0 , 6 ,  2 ,  0 ,-- ,  0 ,  2 , 340 ,  0 , 0 ,  0 ,  0 ,-- ,  0 ,  2 ,  44 ,  0 , 0 ,  0 ,  0 ,-- ,  0 ,  2 ,  25 ,  0 , 0 ,  0 ,  0 ,-- ,  0 ,  1 , 104 ,  0 , 0 ,  0 ,  0 ,-- ,  0 ,  1 , 142 ,  2 , 2 ,  5 ,  0 ,-- ,  0 ,  1 ,  11 ,  0 , 0 ,  0 ,  0 ,-- ,  0 ,  0) ,dim=c(8 ,149) ,dimnames=list(c('1' ,'2' ,'3' ,'4' ,'5' ,'6' ,'7' ,'8') ,1:149)) y <- array(NA,dim=c(8,149),dimnames=list(c('1','2','3','4','5','6','7','8'),1:149)) 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 = '8' par3 <- 'No Linear Trend' par2 <- 'Do not include Seasonal Dummies' par1 <- '8' #'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/14dr51352123012.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$resid) grid() dev.off() postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/20pq11352123012.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) plot(mysum$resid, type='b', pch=19, main='Residuals', ylab='value of Residuals', xlab='time or index') grid() dev.off() postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/3fzdr1352123012.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) hist(mysum$resid, main='Residual Histogram', xlab='values of Residuals') grid() dev.off() postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/43bpy1352123012.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) densityplot(~mysum$resid,col='black',main='Residual Density Plot', xlab='values of Residuals') dev.off() postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/52pyc1352123012.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$resid)) postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/6vfq51352123012.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) dum <- cbind(lag(myerror,k=1),myerror) dum dum1 <- dum[2:length(myerror),] dum1 z <- as.data.frame(dum1) z plot(z,main=paste('Residual Lag plot, lowess, and regression line'), ylab='values of Residuals', xlab='lagged values of Residuals') lines(lowess(z)) abline(lm(z)) grid() dev.off() postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/75j7o1352123012.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) acf(mysum$resid, lag.max=length(mysum$resid)/2, main='Residual Autocorrelation Function') grid() dev.off() postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/864rf1352123012.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) pacf(mysum$resid, lag.max=length(mysum$resid)/2, main='Residual Partial Autocorrelation Function') grid() dev.off() postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/9qp7y1352123012.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) opar <- par(mfrow = c(2,2), oma = c(0, 0, 1.1, 0)) plot(mylm, las = 1, sub='Residual Diagnostics') par(opar) dev.off() if (n > n25) { postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/10t63n1352123012.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) plot(kp3:nmkm3,gqarr[,2], main='Goldfeld-Quandt test',ylab='2-sided p-value',xlab='breakpoint') grid() dev.off() } #Note: the /var/wessaorg/rcomp/createtable file can be downloaded at http://www.wessa.net/cretab load(file="/var/wessaorg/rcomp/createtable") a<-table.start() a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, 'Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation', 1, TRUE) a<-table.row.end(a) myeq <- colnames(x)[1] myeq <- paste(myeq, '[t] = ', sep='') for (i in 1:k){ if (mysum$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/11c9ul1352123012.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/12jy491352123012.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/13uvvw1352123013.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/14ot0s1352123013.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/15m9zl1352123013.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/16k09h1352123013.tab") } try(system("convert tmp/14dr51352123012.ps tmp/14dr51352123012.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/20pq11352123012.ps tmp/20pq11352123012.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/3fzdr1352123012.ps tmp/3fzdr1352123012.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/43bpy1352123012.ps tmp/43bpy1352123012.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/52pyc1352123012.ps tmp/52pyc1352123012.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/6vfq51352123012.ps tmp/6vfq51352123012.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/75j7o1352123012.ps tmp/75j7o1352123012.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/864rf1352123012.ps tmp/864rf1352123012.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/9qp7y1352123012.ps tmp/9qp7y1352123012.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/10t63n1352123012.ps tmp/10t63n1352123012.png",intern=TRUE))