x <- array(list(1 ,1 ,1 ,41 ,41 ,38 ,38 ,13 ,12 ,12 ,14 ,14 ,12 ,12 ,53 ,53 ,1 ,2 ,2 ,39 ,39 ,32 ,32 ,16 ,11 ,11 ,18 ,18 ,11 ,11 ,83 ,83 ,1 ,3 ,3 ,30 ,30 ,35 ,35 ,19 ,15 ,15 ,11 ,11 ,14 ,14 ,66 ,66 ,1 ,4 ,4 ,31 ,31 ,33 ,33 ,15 ,6 ,6 ,12 ,12 ,12 ,12 ,67 ,67 ,1 ,5 ,5 ,34 ,34 ,37 ,37 ,14 ,13 ,13 ,16 ,16 ,21 ,21 ,76 ,76 ,1 ,6 ,6 ,35 ,35 ,29 ,29 ,13 ,10 ,10 ,18 ,18 ,12 ,12 ,78 ,78 ,1 ,7 ,7 ,39 ,39 ,31 ,31 ,19 ,12 ,12 ,14 ,14 ,22 ,22 ,53 ,53 ,1 ,8 ,8 ,34 ,34 ,36 ,36 ,15 ,14 ,14 ,14 ,14 ,11 ,11 ,80 ,80 ,1 ,9 ,9 ,36 ,36 ,35 ,35 ,14 ,12 ,12 ,15 ,15 ,10 ,10 ,74 ,74 ,1 ,10 ,10 ,37 ,37 ,38 ,38 ,15 ,9 ,9 ,15 ,15 ,13 ,13 ,76 ,76 ,1 ,11 ,11 ,38 ,38 ,31 ,31 ,16 ,10 ,10 ,17 ,17 ,10 ,10 ,79 ,79 ,1 ,12 ,12 ,36 ,36 ,34 ,34 ,16 ,12 ,12 ,19 ,19 ,8 ,8 ,54 ,54 ,1 ,13 ,13 ,38 ,38 ,35 ,35 ,16 ,12 ,12 ,10 ,10 ,15 ,15 ,67 ,67 ,1 ,14 ,14 ,39 ,39 ,38 ,38 ,16 ,11 ,11 ,16 ,16 ,14 ,14 ,54 ,54 ,1 ,15 ,15 ,33 ,33 ,37 ,37 ,17 ,15 ,15 ,18 ,18 ,10 ,10 ,87 ,87 ,1 ,16 ,16 ,32 ,32 ,33 ,33 ,15 ,12 ,12 ,14 ,14 ,14 ,14 ,58 ,58 ,1 ,17 ,17 ,36 ,36 ,32 ,32 ,15 ,10 ,10 ,14 ,14 ,14 ,14 ,75 ,75 ,1 ,18 ,18 ,38 ,38 ,38 ,38 ,20 ,12 ,12 ,17 ,17 ,11 ,11 ,88 ,88 ,1 ,19 ,19 ,39 ,39 ,38 ,38 ,18 ,11 ,11 ,14 ,14 ,10 ,10 ,64 ,64 ,1 ,20 ,20 ,32 ,32 ,32 ,32 ,16 ,12 ,12 ,16 ,16 ,13 ,13 ,57 ,57 ,1 ,21 ,21 ,32 ,32 ,33 ,33 ,16 ,11 ,11 ,18 ,18 ,9.5 ,9.5 ,66 ,66 ,1 ,22 ,22 ,31 ,31 ,31 ,31 ,16 ,12 ,12 ,11 ,11 ,14 ,14 ,68 ,68 ,1 ,23 ,23 ,39 ,39 ,38 ,38 ,19 ,13 ,13 ,14 ,14 ,12 ,12 ,54 ,54 ,1 ,24 ,24 ,37 ,37 ,39 ,39 ,16 ,11 ,11 ,12 ,12 ,14 ,14 ,56 ,56 ,1 ,25 ,25 ,39 ,39 ,32 ,32 ,17 ,12 ,12 ,17 ,17 ,11 ,11 ,86 ,86 ,1 ,26 ,26 ,41 ,41 ,32 ,32 ,17 ,13 ,13 ,9 ,9 ,9 ,9 ,80 ,80 ,1 ,27 ,27 ,36 ,36 ,35 ,35 ,16 ,10 ,10 ,16 ,16 ,11 ,11 ,76 ,76 ,1 ,28 ,28 ,33 ,33 ,37 ,37 ,15 ,14 ,14 ,14 ,14 ,15 ,15 ,69 ,69 ,1 ,29 ,29 ,33 ,33 ,33 ,33 ,16 ,12 ,12 ,15 ,15 ,14 ,14 ,78 ,78 ,1 ,30 ,30 ,34 ,34 ,33 ,33 ,14 ,10 ,10 ,11 ,11 ,13 ,13 ,67 ,67 ,1 ,31 ,31 ,31 ,31 ,31 ,31 ,15 ,12 ,12 ,16 ,16 ,9 ,9 ,80 ,80 ,1 ,32 ,32 ,27 ,27 ,32 ,32 ,12 ,8 ,8 ,13 ,13 ,15 ,15 ,54 ,54 ,1 ,33 ,33 ,37 ,37 ,31 ,31 ,14 ,10 ,10 ,17 ,17 ,10 ,10 ,71 ,71 ,1 ,34 ,34 ,34 ,34 ,37 ,37 ,16 ,12 ,12 ,15 ,15 ,11 ,11 ,84 ,84 ,1 ,35 ,35 ,34 ,34 ,30 ,30 ,14 ,12 ,12 ,14 ,14 ,13 ,13 ,74 ,74 ,1 ,36 ,36 ,32 ,32 ,33 ,33 ,10 ,7 ,7 ,16 ,16 ,8 ,8 ,71 ,71 ,1 ,37 ,37 ,29 ,29 ,31 ,31 ,10 ,9 ,9 ,9 ,9 ,20 ,20 ,63 ,63 ,1 ,38 ,38 ,36 ,36 ,33 ,33 ,14 ,12 ,12 ,15 ,15 ,12 ,12 ,71 ,71 ,1 ,39 ,39 ,29 ,29 ,31 ,31 ,16 ,10 ,10 ,17 ,17 ,10 ,10 ,76 ,76 ,1 ,40 ,40 ,35 ,35 ,33 ,33 ,16 ,10 ,10 ,13 ,13 ,10 ,10 ,69 ,69 ,1 ,41 ,41 ,37 ,37 ,32 ,32 ,16 ,10 ,10 ,15 ,15 ,9 ,9 ,74 ,74 ,1 ,42 ,42 ,34 ,34 ,33 ,33 ,14 ,12 ,12 ,16 ,16 ,14 ,14 ,75 ,75 ,1 ,43 ,43 ,38 ,38 ,32 ,32 ,20 ,15 ,15 ,16 ,16 ,8 ,8 ,54 ,54 ,1 ,44 ,44 ,35 ,35 ,33 ,33 ,14 ,10 ,10 ,12 ,12 ,14 ,14 ,52 ,52 ,1 ,45 ,45 ,38 ,38 ,28 ,28 ,14 ,10 ,10 ,15 ,15 ,11 ,11 ,69 ,69 ,1 ,46 ,46 ,37 ,37 ,35 ,35 ,11 ,12 ,12 ,11 ,11 ,13 ,13 ,68 ,68 ,1 ,47 ,47 ,38 ,38 ,39 ,39 ,14 ,13 ,13 ,15 ,15 ,9 ,9 ,65 ,65 ,1 ,48 ,48 ,33 ,33 ,34 ,34 ,15 ,11 ,11 ,15 ,15 ,11 ,11 ,75 ,75 ,1 ,49 ,49 ,36 ,36 ,38 ,38 ,16 ,11 ,11 ,17 ,17 ,15 ,15 ,74 ,74 ,1 ,50 ,50 ,38 ,38 ,32 ,32 ,14 ,12 ,12 ,13 ,13 ,11 ,11 ,75 ,75 ,1 ,51 ,51 ,32 ,32 ,38 ,38 ,16 ,14 ,14 ,16 ,16 ,10 ,10 ,72 ,72 ,1 ,52 ,52 ,32 ,32 ,30 ,30 ,14 ,10 ,10 ,14 ,14 ,14 ,14 ,67 ,67 ,1 ,53 ,53 ,32 ,32 ,33 ,33 ,12 ,12 ,12 ,11 ,11 ,18 ,18 ,63 ,63 ,1 ,54 ,54 ,34 ,34 ,38 ,38 ,16 ,13 ,13 ,12 ,12 ,14 ,14 ,62 ,62 ,1 ,55 ,55 ,32 ,32 ,32 ,32 ,9 ,5 ,5 ,12 ,12 ,11 ,11 ,63 ,63 ,1 ,56 ,56 ,37 ,37 ,35 ,35 ,14 ,6 ,6 ,15 ,15 ,14.5 ,14.5 ,76 ,76 ,1 ,57 ,57 ,39 ,39 ,34 ,34 ,16 ,12 ,12 ,16 ,16 ,13 ,13 ,74 ,74 ,1 ,58 ,58 ,29 ,29 ,34 ,34 ,16 ,12 ,12 ,15 ,15 ,9 ,9 ,67 ,67 ,1 ,59 ,59 ,37 ,37 ,36 ,36 ,15 ,11 ,11 ,12 ,12 ,10 ,10 ,73 ,73 ,1 ,60 ,60 ,35 ,35 ,34 ,34 ,16 ,10 ,10 ,12 ,12 ,15 ,15 ,70 ,70 ,1 ,61 ,61 ,30 ,30 ,28 ,28 ,12 ,7 ,7 ,8 ,8 ,20 ,20 ,53 ,53 ,1 ,62 ,62 ,38 ,38 ,34 ,34 ,16 ,12 ,12 ,13 ,13 ,12 ,12 ,77 ,77 ,1 ,63 ,63 ,34 ,34 ,35 ,35 ,16 ,14 ,14 ,11 ,11 ,12 ,12 ,80 ,80 ,1 ,64 ,64 ,31 ,31 ,35 ,35 ,14 ,11 ,11 ,14 ,14 ,14 ,14 ,52 ,52 ,1 ,65 ,65 ,34 ,34 ,31 ,31 ,16 ,12 ,12 ,15 ,15 ,13 ,13 ,54 ,54 ,1 ,66 ,66 ,35 ,35 ,37 ,37 ,17 ,13 ,13 ,10 ,10 ,11 ,11 ,80 ,80 ,1 ,67 ,67 ,36 ,36 ,35 ,35 ,18 ,14 ,14 ,11 ,11 ,17 ,17 ,66 ,66 ,1 ,68 ,68 ,30 ,30 ,27 ,27 ,18 ,11 ,11 ,12 ,12 ,12 ,12 ,73 ,73 ,1 ,69 ,69 ,39 ,39 ,40 ,40 ,12 ,12 ,12 ,15 ,15 ,13 ,13 ,63 ,63 ,1 ,70 ,70 ,35 ,35 ,37 ,37 ,16 ,12 ,12 ,15 ,15 ,14 ,14 ,69 ,69 ,1 ,71 ,71 ,38 ,38 ,36 ,36 ,10 ,8 ,8 ,14 ,14 ,13 ,13 ,67 ,67 ,1 ,72 ,72 ,31 ,31 ,38 ,38 ,14 ,11 ,11 ,16 ,16 ,15 ,15 ,54 ,54 ,1 ,73 ,73 ,34 ,34 ,39 ,39 ,18 ,14 ,14 ,15 ,15 ,13 ,13 ,81 ,81 ,1 ,74 ,74 ,38 ,38 ,41 ,41 ,18 ,14 ,14 ,15 ,15 ,10 ,10 ,69 ,69 ,1 ,75 ,75 ,34 ,34 ,27 ,27 ,16 ,12 ,12 ,13 ,13 ,11 ,11 ,84 ,84 ,1 ,76 ,76 ,39 ,39 ,30 ,30 ,17 ,9 ,9 ,12 ,12 ,19 ,19 ,80 ,80 ,1 ,77 ,77 ,37 ,37 ,37 ,37 ,16 ,13 ,13 ,17 ,17 ,13 ,13 ,70 ,70 ,1 ,78 ,78 ,34 ,34 ,31 ,31 ,16 ,11 ,11 ,13 ,13 ,17 ,17 ,69 ,69 ,1 ,79 ,79 ,28 ,28 ,31 ,31 ,13 ,12 ,12 ,15 ,15 ,13 ,13 ,77 ,77 ,1 ,80 ,80 ,37 ,37 ,27 ,27 ,16 ,12 ,12 ,13 ,13 ,9 ,9 ,54 ,54 ,1 ,81 ,81 ,33 ,33 ,36 ,36 ,16 ,12 ,12 ,15 ,15 ,11 ,11 ,79 ,79 ,1 ,82 ,82 ,35 ,35 ,37 ,37 ,16 ,12 ,12 ,15 ,15 ,9 ,9 ,71 ,71 ,1 ,83 ,83 ,37 ,37 ,33 ,33 ,15 ,12 ,12 ,16 ,16 ,12 ,12 ,73 ,73 ,1 ,84 ,84 ,32 ,32 ,34 ,34 ,15 ,11 ,11 ,15 ,15 ,12 ,12 ,72 ,72 ,1 ,85 ,85 ,33 ,33 ,31 ,31 ,16 ,10 ,10 ,14 ,14 ,13 ,13 ,77 ,77 ,1 ,86 ,86 ,38 ,38 ,39 ,39 ,14 ,9 ,9 ,15 ,15 ,13 ,13 ,75 ,75 ,1 ,87 ,87 ,33 ,33 ,34 ,34 ,16 ,12 ,12 ,14 ,14 ,12 ,12 ,69 ,69 ,1 ,88 ,88 ,29 ,29 ,32 ,32 ,16 ,12 ,12 ,13 ,13 ,15 ,15 ,54 ,54 ,1 ,89 ,89 ,33 ,33 ,33 ,33 ,15 ,12 ,12 ,7 ,7 ,22 ,22 ,70 ,70 ,1 ,90 ,90 ,31 ,31 ,36 ,36 ,12 ,9 ,9 ,17 ,17 ,13 ,13 ,73 ,73 ,1 ,91 ,91 ,36 ,36 ,32 ,32 ,17 ,15 ,15 ,13 ,13 ,15 ,15 ,54 ,54 ,1 ,92 ,92 ,35 ,35 ,41 ,41 ,16 ,12 ,12 ,15 ,15 ,13 ,13 ,77 ,77 ,1 ,93 ,93 ,32 ,32 ,28 ,28 ,15 ,12 ,12 ,14 ,14 ,15 ,15 ,82 ,82 ,1 ,94 ,94 ,29 ,29 ,30 ,30 ,13 ,12 ,12 ,13 ,13 ,12.5 ,12.5 ,80 ,80 ,1 ,95 ,95 ,39 ,39 ,36 ,36 ,16 ,10 ,10 ,16 ,16 ,11 ,11 ,80 ,80 ,1 ,96 ,96 ,37 ,37 ,35 ,35 ,16 ,13 ,13 ,12 ,12 ,16 ,16 ,69 ,69 ,1 ,97 ,97 ,35 ,35 ,31 ,31 ,16 ,9 ,9 ,14 ,14 ,11 ,11 ,78 ,78 ,1 ,98 ,98 ,37 ,37 ,34 ,34 ,16 ,12 ,12 ,17 ,17 ,11 ,11 ,81 ,81 ,1 ,99 ,99 ,32 ,32 ,36 ,36 ,14 ,10 ,10 ,15 ,15 ,10 ,10 ,76 ,76 ,1 ,100 ,100 ,38 ,38 ,36 ,36 ,16 ,14 ,14 ,17 ,17 ,10 ,10 ,76 ,76 ,1 ,101 ,101 ,37 ,37 ,35 ,35 ,16 ,11 ,11 ,12 ,12 ,16 ,16 ,73 ,73 ,1 ,102 ,102 ,36 ,36 ,37 ,37 ,20 ,15 ,15 ,16 ,16 ,12 ,12 ,85 ,85 ,1 ,103 ,103 ,32 ,32 ,28 ,28 ,15 ,11 ,11 ,11 ,11 ,11 ,11 ,66 ,66 ,1 ,104 ,104 ,33 ,33 ,39 ,39 ,16 ,11 ,11 ,15 ,15 ,16 ,16 ,79 ,79 ,1 ,105 ,105 ,40 ,40 ,32 ,32 ,13 ,12 ,12 ,9 ,9 ,19 ,19 ,68 ,68 ,1 ,106 ,106 ,38 ,38 ,35 ,35 ,17 ,12 ,12 ,16 ,16 ,11 ,11 ,76 ,76 ,1 ,107 ,107 ,41 ,41 ,39 ,39 ,16 ,12 ,12 ,15 ,15 ,16 ,16 ,71 ,71 ,1 ,108 ,108 ,36 ,36 ,35 ,35 ,16 ,11 ,11 ,10 ,10 ,15 ,15 ,54 ,54 ,1 ,109 ,109 ,43 ,43 ,42 ,42 ,12 ,7 ,7 ,10 ,10 ,24 ,24 ,46 ,46 ,1 ,110 ,110 ,30 ,30 ,34 ,34 ,16 ,12 ,12 ,15 ,15 ,14 ,14 ,85 ,85 ,1 ,111 ,111 ,31 ,31 ,33 ,33 ,16 ,14 ,14 ,11 ,11 ,15 ,15 ,74 ,74 ,1 ,112 ,112 ,32 ,32 ,41 ,41 ,17 ,11 ,11 ,13 ,13 ,11 ,11 ,88 ,88 ,1 ,113 ,113 ,32 ,32 ,33 ,33 ,13 ,11 ,11 ,14 ,14 ,15 ,15 ,38 ,38 ,1 ,114 ,114 ,37 ,37 ,34 ,34 ,12 ,10 ,10 ,18 ,18 ,12 ,12 ,76 ,76 ,1 ,115 ,115 ,37 ,37 ,32 ,32 ,18 ,13 ,13 ,16 ,16 ,10 ,10 ,86 ,86 ,1 ,116 ,116 ,33 ,33 ,40 ,40 ,14 ,13 ,13 ,14 ,14 ,14 ,14 ,54 ,54 ,1 ,117 ,117 ,34 ,34 ,40 ,40 ,14 ,8 ,8 ,14 ,14 ,13 ,13 ,67 ,67 ,1 ,118 ,118 ,33 ,33 ,35 ,35 ,13 ,11 ,11 ,14 ,14 ,9 ,9 ,69 ,69 ,1 ,119 ,119 ,38 ,38 ,36 ,36 ,16 ,12 ,12 ,14 ,14 ,15 ,15 ,90 ,90 ,1 ,120 ,120 ,33 ,33 ,37 ,37 ,13 ,11 ,11 ,12 ,12 ,15 ,15 ,54 ,54 ,1 ,121 ,121 ,31 ,31 ,27 ,27 ,16 ,13 ,13 ,14 ,14 ,14 ,14 ,76 ,76 ,1 ,122 ,122 ,38 ,38 ,39 ,39 ,13 ,12 ,12 ,15 ,15 ,11 ,11 ,89 ,89 ,1 ,123 ,123 ,37 ,37 ,38 ,38 ,16 ,14 ,14 ,15 ,15 ,8 ,8 ,76 ,76 ,1 ,124 ,124 ,36 ,36 ,31 ,31 ,15 ,13 ,13 ,15 ,15 ,11 ,11 ,73 ,73 ,1 ,125 ,125 ,31 ,31 ,33 ,33 ,16 ,15 ,15 ,13 ,13 ,11 ,11 ,79 ,79 ,1 ,126 ,126 ,39 ,39 ,32 ,32 ,15 ,10 ,10 ,17 ,17 ,8 ,8 ,90 ,90 ,1 ,127 ,127 ,44 ,44 ,39 ,39 ,17 ,11 ,11 ,17 ,17 ,10 ,10 ,74 ,74 ,1 ,128 ,128 ,33 ,33 ,36 ,36 ,15 ,9 ,9 ,19 ,19 ,11 ,11 ,81 ,81 ,1 ,129 ,129 ,35 ,35 ,33 ,33 ,12 ,11 ,11 ,15 ,15 ,13 ,13 ,72 ,72 ,1 ,130 ,130 ,32 ,32 ,33 ,33 ,16 ,10 ,10 ,13 ,13 ,11 ,11 ,71 ,71 ,1 ,131 ,131 ,28 ,28 ,32 ,32 ,10 ,11 ,11 ,9 ,9 ,20 ,20 ,66 ,66 ,1 ,132 ,132 ,40 ,40 ,37 ,37 ,16 ,8 ,8 ,15 ,15 ,10 ,10 ,77 ,77 ,1 ,133 ,133 ,27 ,27 ,30 ,30 ,12 ,11 ,11 ,15 ,15 ,15 ,15 ,65 ,65 ,1 ,134 ,134 ,37 ,37 ,38 ,38 ,14 ,12 ,12 ,15 ,15 ,12 ,12 ,74 ,74 ,1 ,135 ,135 ,32 ,32 ,29 ,29 ,15 ,12 ,12 ,16 ,16 ,14 ,14 ,85 ,85 ,1 ,136 ,136 ,28 ,28 ,22 ,22 ,13 ,9 ,9 ,11 ,11 ,23 ,23 ,54 ,54 ,1 ,137 ,137 ,34 ,34 ,35 ,35 ,15 ,11 ,11 ,14 ,14 ,14 ,14 ,63 ,63 ,1 ,138 ,138 ,30 ,30 ,35 ,35 ,11 ,10 ,10 ,11 ,11 ,16 ,16 ,54 ,54 ,1 ,139 ,139 ,35 ,35 ,34 ,34 ,12 ,8 ,8 ,15 ,15 ,11 ,11 ,64 ,64 ,1 ,140 ,140 ,31 ,31 ,35 ,35 ,11 ,9 ,9 ,13 ,13 ,12 ,12 ,69 ,69 ,1 ,141 ,141 ,32 ,32 ,34 ,34 ,16 ,8 ,8 ,15 ,15 ,10 ,10 ,54 ,54 ,1 ,142 ,142 ,30 ,30 ,37 ,37 ,15 ,9 ,9 ,16 ,16 ,14 ,14 ,84 ,84 ,1 ,143 ,143 ,30 ,30 ,35 ,35 ,17 ,15 ,15 ,14 ,14 ,12 ,12 ,86 ,86 ,1 ,144 ,144 ,31 ,31 ,23 ,23 ,16 ,11 ,11 ,15 ,15 ,12 ,12 ,77 ,77 ,1 ,145 ,145 ,40 ,40 ,31 ,31 ,10 ,8 ,8 ,16 ,16 ,11 ,11 ,89 ,89 ,1 ,146 ,146 ,32 ,32 ,27 ,27 ,18 ,13 ,13 ,16 ,16 ,12 ,12 ,76 ,76 ,1 ,147 ,147 ,36 ,36 ,36 ,36 ,13 ,12 ,12 ,11 ,11 ,13 ,13 ,60 ,60 ,1 ,148 ,148 ,32 ,32 ,31 ,31 ,16 ,12 ,12 ,12 ,12 ,11 ,11 ,75 ,75 ,1 ,149 ,149 ,35 ,35 ,32 ,32 ,13 ,9 ,9 ,9 ,9 ,19 ,19 ,73 ,73 ,1 ,150 ,150 ,38 ,38 ,39 ,39 ,10 ,7 ,7 ,16 ,16 ,12 ,12 ,85 ,85 ,1 ,151 ,151 ,42 ,42 ,37 ,37 ,15 ,13 ,13 ,13 ,13 ,17 ,17 ,79 ,79 ,1 ,152 ,152 ,34 ,34 ,38 ,38 ,16 ,9 ,9 ,16 ,16 ,9 ,9 ,71 ,71 ,1 ,153 ,153 ,35 ,35 ,39 ,39 ,16 ,6 ,6 ,12 ,12 ,12 ,12 ,72 ,72 ,1 ,154 ,154 ,38 ,38 ,34 ,34 ,14 ,8 ,8 ,9 ,9 ,19 ,19 ,69 ,69 ,1 ,155 ,155 ,33 ,33 ,31 ,31 ,10 ,8 ,8 ,13 ,13 ,18 ,18 ,78 ,78 ,1 ,156 ,156 ,36 ,36 ,32 ,32 ,17 ,15 ,15 ,13 ,13 ,15 ,15 ,54 ,54 ,1 ,157 ,157 ,32 ,32 ,37 ,37 ,13 ,6 ,6 ,14 ,14 ,14 ,14 ,69 ,69 ,1 ,158 ,158 ,33 ,33 ,36 ,36 ,15 ,9 ,9 ,19 ,19 ,11 ,11 ,81 ,81 ,1 ,159 ,159 ,34 ,34 ,32 ,32 ,16 ,11 ,11 ,13 ,13 ,9 ,9 ,84 ,84 ,1 ,160 ,160 ,32 ,32 ,38 ,38 ,12 ,8 ,8 ,12 ,12 ,18 ,18 ,84 ,84 ,1 ,161 ,161 ,34 ,34 ,36 ,36 ,13 ,8 ,8 ,13 ,13 ,16 ,16 ,69 ,69 ,0 ,162 ,0 ,27 ,0 ,26 ,0 ,13 ,10 ,0 ,10 ,0 ,24 ,0 ,66 ,0 ,0 ,163 ,0 ,31 ,0 ,26 ,0 ,12 ,8 ,0 ,14 ,0 ,14 ,0 ,81 ,0 ,0 ,164 ,0 ,38 ,0 ,33 ,0 ,17 ,14 ,0 ,16 ,0 ,20 ,0 ,82 ,0 ,0 ,165 ,0 ,34 ,0 ,39 ,0 ,15 ,10 ,0 ,10 ,0 ,18 ,0 ,72 ,0 ,0 ,166 ,0 ,24 ,0 ,30 ,0 ,10 ,8 ,0 ,11 ,0 ,23 ,0 ,54 ,0 ,0 ,167 ,0 ,30 ,0 ,33 ,0 ,14 ,11 ,0 ,14 ,0 ,12 ,0 ,78 ,0 ,0 ,168 ,0 ,26 ,0 ,25 ,0 ,11 ,12 ,0 ,12 ,0 ,14 ,0 ,74 ,0 ,0 ,169 ,0 ,34 ,0 ,38 ,0 ,13 ,12 ,0 ,9 ,0 ,16 ,0 ,82 ,0 ,0 ,170 ,0 ,27 ,0 ,37 ,0 ,16 ,12 ,0 ,9 ,0 ,18 ,0 ,73 ,0 ,0 ,171 ,0 ,37 ,0 ,31 ,0 ,12 ,5 ,0 ,11 ,0 ,20 ,0 ,55 ,0 ,0 ,172 ,0 ,36 ,0 ,37 ,0 ,16 ,12 ,0 ,16 ,0 ,12 ,0 ,72 ,0 ,0 ,173 ,0 ,41 ,0 ,35 ,0 ,12 ,10 ,0 ,9 ,0 ,12 ,0 ,78 ,0 ,0 ,174 ,0 ,29 ,0 ,25 ,0 ,9 ,7 ,0 ,13 ,0 ,17 ,0 ,59 ,0 ,0 ,175 ,0 ,36 ,0 ,28 ,0 ,12 ,12 ,0 ,16 ,0 ,13 ,0 ,72 ,0 ,0 ,176 ,0 ,32 ,0 ,35 ,0 ,15 ,11 ,0 ,13 ,0 ,9 ,0 ,78 ,0 ,0 ,177 ,0 ,37 ,0 ,33 ,0 ,12 ,8 ,0 ,9 ,0 ,16 ,0 ,68 ,0 ,0 ,178 ,0 ,30 ,0 ,30 ,0 ,12 ,9 ,0 ,12 ,0 ,18 ,0 ,69 ,0 ,0 ,179 ,0 ,31 ,0 ,31 ,0 ,14 ,10 ,0 ,16 ,0 ,10 ,0 ,67 ,0 ,0 ,180 ,0 ,38 ,0 ,37 ,0 ,12 ,9 ,0 ,11 ,0 ,14 ,0 ,74 ,0 ,0 ,181 ,0 ,36 ,0 ,36 ,0 ,16 ,12 ,0 ,14 ,0 ,11 ,0 ,54 ,0 ,0 ,182 ,0 ,35 ,0 ,30 ,0 ,11 ,6 ,0 ,13 ,0 ,9 ,0 ,67 ,0 ,0 ,183 ,0 ,31 ,0 ,36 ,0 ,19 ,15 ,0 ,15 ,0 ,11 ,0 ,70 ,0 ,0 ,184 ,0 ,38 ,0 ,32 ,0 ,15 ,12 ,0 ,14 ,0 ,10 ,0 ,80 ,0 ,0 ,185 ,0 ,22 ,0 ,28 ,0 ,8 ,12 ,0 ,16 ,0 ,11 ,0 ,89 ,0 ,0 ,186 ,0 ,32 ,0 ,36 ,0 ,16 ,12 ,0 ,13 ,0 ,19 ,0 ,76 ,0 ,0 ,187 ,0 ,36 ,0 ,34 ,0 ,17 ,11 ,0 ,14 ,0 ,14 ,0 ,74 ,0 ,0 ,188 ,0 ,39 ,0 ,31 ,0 ,12 ,7 ,0 ,15 ,0 ,12 ,0 ,87 ,0 ,0 ,189 ,0 ,28 ,0 ,28 ,0 ,11 ,7 ,0 ,13 ,0 ,14 ,0 ,54 ,0 ,0 ,190 ,0 ,32 ,0 ,36 ,0 ,11 ,5 ,0 ,11 ,0 ,21 ,0 ,61 ,0 ,0 ,191 ,0 ,32 ,0 ,36 ,0 ,14 ,12 ,0 ,11 ,0 ,13 ,0 ,38 ,0 ,0 ,192 ,0 ,38 ,0 ,40 ,0 ,16 ,12 ,0 ,14 ,0 ,10 ,0 ,75 ,0 ,0 ,193 ,0 ,32 ,0 ,33 ,0 ,12 ,3 ,0 ,15 ,0 ,15 ,0 ,69 ,0 ,0 ,194 ,0 ,35 ,0 ,37 ,0 ,16 ,11 ,0 ,11 ,0 ,16 ,0 ,62 ,0 ,0 ,195 ,0 ,32 ,0 ,32 ,0 ,13 ,10 ,0 ,15 ,0 ,14 ,0 ,72 ,0 ,0 ,196 ,0 ,37 ,0 ,38 ,0 ,15 ,12 ,0 ,12 ,0 ,12 ,0 ,70 ,0 ,0 ,197 ,0 ,34 ,0 ,31 ,0 ,16 ,9 ,0 ,14 ,0 ,19 ,0 ,79 ,0 ,0 ,198 ,0 ,33 ,0 ,37 ,0 ,16 ,12 ,0 ,14 ,0 ,15 ,0 ,87 ,0 ,0 ,199 ,0 ,33 ,0 ,33 ,0 ,14 ,9 ,0 ,8 ,0 ,19 ,0 ,62 ,0 ,0 ,200 ,0 ,26 ,0 ,32 ,0 ,16 ,12 ,0 ,13 ,0 ,13 ,0 ,77 ,0 ,0 ,201 ,0 ,30 ,0 ,30 ,0 ,16 ,12 ,0 ,9 ,0 ,17 ,0 ,69 ,0 ,0 ,202 ,0 ,24 ,0 ,30 ,0 ,14 ,10 ,0 ,15 ,0 ,12 ,0 ,69 ,0 ,0 ,203 ,0 ,34 ,0 ,31 ,0 ,11 ,9 ,0 ,17 ,0 ,11 ,0 ,75 ,0 ,0 ,204 ,0 ,34 ,0 ,32 ,0 ,12 ,12 ,0 ,13 ,0 ,14 ,0 ,54 ,0 ,0 ,205 ,0 ,33 ,0 ,34 ,0 ,15 ,8 ,0 ,15 ,0 ,11 ,0 ,72 ,0 ,0 ,206 ,0 ,34 ,0 ,36 ,0 ,15 ,11 ,0 ,15 ,0 ,13 ,0 ,74 ,0 ,0 ,207 ,0 ,35 ,0 ,37 ,0 ,16 ,11 ,0 ,14 ,0 ,12 ,0 ,85 ,0 ,0 ,208 ,0 ,35 ,0 ,36 ,0 ,16 ,12 ,0 ,16 ,0 ,15 ,0 ,52 ,0 ,0 ,209 ,0 ,36 ,0 ,33 ,0 ,11 ,10 ,0 ,13 ,0 ,14 ,0 ,70 ,0 ,0 ,210 ,0 ,34 ,0 ,33 ,0 ,15 ,10 ,0 ,16 ,0 ,12 ,0 ,84 ,0 ,0 ,211 ,0 ,34 ,0 ,33 ,0 ,12 ,12 ,0 ,9 ,0 ,17 ,0 ,64 ,0 ,0 ,212 ,0 ,41 ,0 ,44 ,0 ,12 ,12 ,0 ,16 ,0 ,11 ,0 ,84 ,0 ,0 ,213 ,0 ,32 ,0 ,39 ,0 ,15 ,11 ,0 ,11 ,0 ,18 ,0 ,87 ,0 ,0 ,214 ,0 ,30 ,0 ,32 ,0 ,15 ,8 ,0 ,10 ,0 ,13 ,0 ,79 ,0 ,0 ,215 ,0 ,35 ,0 ,35 ,0 ,16 ,12 ,0 ,11 ,0 ,17 ,0 ,67 ,0 ,0 ,216 ,0 ,28 ,0 ,25 ,0 ,14 ,10 ,0 ,15 ,0 ,13 ,0 ,65 ,0 ,0 ,217 ,0 ,33 ,0 ,35 ,0 ,17 ,11 ,0 ,17 ,0 ,11 ,0 ,85 ,0 ,0 ,218 ,0 ,39 ,0 ,34 ,0 ,14 ,10 ,0 ,14 ,0 ,12 ,0 ,83 ,0 ,0 ,219 ,0 ,36 ,0 ,35 ,0 ,13 ,8 ,0 ,8 ,0 ,22 ,0 ,61 ,0 ,0 ,220 ,0 ,36 ,0 ,39 ,0 ,15 ,12 ,0 ,15 ,0 ,14 ,0 ,82 ,0 ,0 ,221 ,0 ,35 ,0 ,33 ,0 ,13 ,12 ,0 ,11 ,0 ,12 ,0 ,76 ,0 ,0 ,222 ,0 ,38 ,0 ,36 ,0 ,14 ,10 ,0 ,16 ,0 ,12 ,0 ,58 ,0 ,0 ,223 ,0 ,33 ,0 ,32 ,0 ,15 ,12 ,0 ,10 ,0 ,17 ,0 ,72 ,0 ,0 ,224 ,0 ,31 ,0 ,32 ,0 ,12 ,9 ,0 ,15 ,0 ,9 ,0 ,72 ,0 ,0 ,225 ,0 ,34 ,0 ,36 ,0 ,13 ,9 ,0 ,9 ,0 ,21 ,0 ,38 ,0 ,0 ,226 ,0 ,32 ,0 ,36 ,0 ,8 ,6 ,0 ,16 ,0 ,10 ,0 ,78 ,0 ,0 ,227 ,0 ,31 ,0 ,32 ,0 ,14 ,10 ,0 ,19 ,0 ,11 ,0 ,54 ,0 ,0 ,228 ,0 ,33 ,0 ,34 ,0 ,14 ,9 ,0 ,12 ,0 ,12 ,0 ,63 ,0 ,0 ,229 ,0 ,34 ,0 ,33 ,0 ,11 ,9 ,0 ,8 ,0 ,23 ,0 ,66 ,0 ,0 ,230 ,0 ,34 ,0 ,35 ,0 ,12 ,9 ,0 ,11 ,0 ,13 ,0 ,70 ,0 ,0 ,231 ,0 ,34 ,0 ,30 ,0 ,13 ,6 ,0 ,14 ,0 ,12 ,0 ,71 ,0 ,0 ,232 ,0 ,33 ,0 ,38 ,0 ,10 ,10 ,0 ,9 ,0 ,16 ,0 ,67 ,0 ,0 ,233 ,0 ,32 ,0 ,34 ,0 ,16 ,6 ,0 ,15 ,0 ,9 ,0 ,58 ,0 ,0 ,234 ,0 ,41 ,0 ,33 ,0 ,18 ,14 ,0 ,13 ,0 ,17 ,0 ,72 ,0 ,0 ,235 ,0 ,34 ,0 ,32 ,0 ,13 ,10 ,0 ,16 ,0 ,9 ,0 ,72 ,0 ,0 ,236 ,0 ,36 ,0 ,31 ,0 ,11 ,10 ,0 ,11 ,0 ,14 ,0 ,70 ,0 ,0 ,237 ,0 ,37 ,0 ,30 ,0 ,4 ,6 ,0 ,12 ,0 ,17 ,0 ,76 ,0 ,0 ,238 ,0 ,36 ,0 ,27 ,0 ,13 ,12 ,0 ,13 ,0 ,13 ,0 ,50 ,0 ,0 ,239 ,0 ,29 ,0 ,31 ,0 ,16 ,12 ,0 ,10 ,0 ,11 ,0 ,72 ,0 ,0 ,240 ,0 ,37 ,0 ,30 ,0 ,10 ,7 ,0 ,11 ,0 ,12 ,0 ,72 ,0 ,0 ,241 ,0 ,27 ,0 ,32 ,0 ,12 ,8 ,0 ,12 ,0 ,10 ,0 ,88 ,0 ,0 ,242 ,0 ,35 ,0 ,35 ,0 ,12 ,11 ,0 ,8 ,0 ,19 ,0 ,53 ,0 ,0 ,243 ,0 ,28 ,0 ,28 ,0 ,10 ,3 ,0 ,12 ,0 ,16 ,0 ,58 ,0 ,0 ,244 ,0 ,35 ,0 ,33 ,0 ,13 ,6 ,0 ,12 ,0 ,16 ,0 ,66 ,0 ,0 ,245 ,0 ,37 ,0 ,31 ,0 ,15 ,10 ,0 ,15 ,0 ,14 ,0 ,82 ,0 ,0 ,246 ,0 ,29 ,0 ,35 ,0 ,12 ,8 ,0 ,11 ,0 ,20 ,0 ,69 ,0 ,0 ,247 ,0 ,32 ,0 ,35 ,0 ,14 ,9 ,0 ,13 ,0 ,15 ,0 ,68 ,0 ,0 ,248 ,0 ,36 ,0 ,32 ,0 ,10 ,9 ,0 ,14 ,0 ,23 ,0 ,44 ,0 ,0 ,249 ,0 ,19 ,0 ,21 ,0 ,12 ,8 ,0 ,10 ,0 ,20 ,0 ,56 ,0 ,0 ,250 ,0 ,21 ,0 ,20 ,0 ,12 ,9 ,0 ,12 ,0 ,16 ,0 ,53 ,0 ,0 ,251 ,0 ,31 ,0 ,34 ,0 ,11 ,7 ,0 ,15 ,0 ,14 ,0 ,70 ,0 ,0 ,252 ,0 ,33 ,0 ,32 ,0 ,10 ,7 ,0 ,13 ,0 ,17 ,0 ,78 ,0 ,0 ,253 ,0 ,36 ,0 ,34 ,0 ,12 ,6 ,0 ,13 ,0 ,11 ,0 ,71 ,0 ,0 ,254 ,0 ,33 ,0 ,32 ,0 ,16 ,9 ,0 ,13 ,0 ,13 ,0 ,72 ,0 ,0 ,255 ,0 ,37 ,0 ,33 ,0 ,12 ,10 ,0 ,12 ,0 ,17 ,0 ,68 ,0 ,0 ,256 ,0 ,34 ,0 ,33 ,0 ,14 ,11 ,0 ,12 ,0 ,15 ,0 ,67 ,0 ,0 ,257 ,0 ,35 ,0 ,37 ,0 ,16 ,12 ,0 ,9 ,0 ,21 ,0 ,75 ,0 ,0 ,258 ,0 ,31 ,0 ,32 ,0 ,14 ,8 ,0 ,9 ,0 ,18 ,0 ,62 ,0 ,0 ,259 ,0 ,37 ,0 ,34 ,0 ,13 ,11 ,0 ,15 ,0 ,15 ,0 ,67 ,0 ,0 ,260 ,0 ,35 ,0 ,30 ,0 ,4 ,3 ,0 ,10 ,0 ,8 ,0 ,83 ,0 ,0 ,261 ,0 ,27 ,0 ,30 ,0 ,15 ,11 ,0 ,14 ,0 ,12 ,0 ,64 ,0 ,0 ,262 ,0 ,34 ,0 ,38 ,0 ,11 ,12 ,0 ,15 ,0 ,12 ,0 ,68 ,0 ,0 ,263 ,0 ,40 ,0 ,36 ,0 ,11 ,7 ,0 ,7 ,0 ,22 ,0 ,62 ,0 ,0 ,264 ,0 ,29 ,0 ,32 ,0 ,14 ,9 ,0 ,14 ,0 ,12 ,0 ,72 ,0) ,dim=c(16 ,264) ,dimnames=list(c('Pop' ,'t' ,'Pop_t' ,'Connected' ,'Connected_p' ,'Separate' ,'Separate_p' ,'Learning' ,'Software' ,'Software_p' ,'Happiness' ,'Happiness_p' ,'Depression' ,'Depression_p' ,'Belonging' ,'Belonging_p') ,1:264)) y <- array(NA,dim=c(16,264),dimnames=list(c('Pop','t','Pop_t','Connected','Connected_p','Separate','Separate_p','Learning','Software','Software_p','Happiness','Happiness_p','Depression','Depression_p','Belonging','Belonging_p'),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 = 'No Linear Trend' par2 = 'Do not include Seasonal Dummies' par1 = '8' 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)$p.value } if (gqarr[mypoint-kp3+1,2] < 0.01) numsignificant1 <- numsignificant1 + 1 if (gqarr[mypoint-kp3+1,2] < 0.05) numsignificant5 <- numsignificant5 + 1 if (gqarr[mypoint-kp3+1,2] < 0.10) numsignificant10 <- numsignificant10 + 1 } gqarr } postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/1jtww1352148033.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) plot(x[,1], type='l', main='Actuals and Interpolation', ylab='value of Actuals and Interpolation (dots)', xlab='time or index') points(x[,1]-mysum$resid) grid() dev.off() postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/2ipon1352148033.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) plot(mysum$resid, type='b', pch=19, main='Residuals', ylab='value of Residuals', xlab='time or index') grid() dev.off() postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/3wfjj1352148033.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) hist(mysum$resid, main='Residual Histogram', xlab='values of Residuals') grid() dev.off() postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/49y2w1352148033.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) densityplot(~mysum$resid,col='black',main='Residual Density Plot', xlab='values of Residuals') dev.off() postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/546w61352148033.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) qqnorm(mysum$resid, main='Residual Normal Q-Q Plot') qqline(mysum$resid) grid() dev.off() (myerror <- as.ts(mysum$resid)) postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/6tzyi1352148033.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/71prw1352148033.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/8o5ab1352148033.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/9ljtz1352148033.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/10m1xc1352148033.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$coefficients)[i] != 't') myeq <- paste(myeq, '[t]', sep='') } } myeq <- paste(myeq, ' + e[t]') a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, myeq) a<-table.row.end(a) a<-table.end(a) table.save(a,file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/111mux1352148033.tab") a<-table.start() a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,hyperlink('http://www.xycoon.com/ols1.htm','Multiple Linear Regression - Ordinary Least Squares',''), 6, TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Variable',header=TRUE) a<-table.element(a,'Parameter',header=TRUE) a<-table.element(a,'S.D.',header=TRUE) a<-table.element(a,'T-STAT
H0: parameter = 0',header=TRUE) a<-table.element(a,'2-tail p-value',header=TRUE) a<-table.element(a,'1-tail p-value',header=TRUE) a<-table.row.end(a) for (i in 1:k){ a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,rownames(mysum$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$coefficients[i,4]/2,6)) a<-table.row.end(a) } a<-table.end(a) table.save(a,file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/12xred1352148033.tab") a<-table.start() a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, 'Multiple Linear Regression - Regression Statistics', 2, TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, 'Multiple R',1,TRUE) a<-table.element(a, sqrt(mysum$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$sigma) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, 'Sum Squared Residuals',1,TRUE) a<-table.element(a, sum(myerror*myerror)) a<-table.row.end(a) a<-table.end(a) table.save(a,file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/13gk6d1352148033.tab") a<-table.start() a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, 'Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals', 4, TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, 'Time or Index', 1, TRUE) a<-table.element(a, 'Actuals', 1, TRUE) a<-table.element(a, 'Interpolation
Forecast', 1, TRUE) a<-table.element(a, 'Residuals
Prediction Error', 1, TRUE) a<-table.row.end(a) for (i in 1:n) { a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,i, 1, TRUE) a<-table.element(a,x[i]) a<-table.element(a,x[i]-mysum$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/14ycox1352148033.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/157lsz1352148033.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/16bmyo1352148033.tab") } try(system("convert tmp/1jtww1352148033.ps tmp/1jtww1352148033.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/2ipon1352148033.ps tmp/2ipon1352148033.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/3wfjj1352148033.ps tmp/3wfjj1352148033.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/49y2w1352148033.ps tmp/49y2w1352148033.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/546w61352148033.ps tmp/546w61352148033.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/6tzyi1352148033.ps tmp/6tzyi1352148033.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/71prw1352148033.ps tmp/71prw1352148033.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/8o5ab1352148033.ps tmp/8o5ab1352148033.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/9ljtz1352148033.ps tmp/9ljtz1352148033.png",intern=TRUE)) try(system("convert tmp/10m1xc1352148033.ps tmp/10m1xc1352148033.png",intern=TRUE))