R version 2.15.2 (2012-10-26) -- "Trick or Treat" Copyright (C) 2012 The R Foundation for Statistical Computing ISBN 3-900051-07-0 Platform: i686-pc-linux-gnu (32-bit) 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. 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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Wessa > #To cite this work: AUTHOR(S), (YEAR), YOUR SOFTWARE TITLE (vNUMBER) in Free Statistics Software (v$_version), Office for Research Development and Education, URL http://www.wessa.net/rwasp_YOURPAGE.wasp/ > #Source of accompanying publication: Office for Research, Development, and Education > #Technical description: Write here your technical program description (don't use hard returns!) > library(lattice) > library(lmtest) Loading required package: zoo Attaching package: 'zoo' The following object(s) are masked from 'package:base': as.Date, as.Date.numeric > n25 <- 25 #minimum number of obs. for Goldfeld-Quandt test > par1 <- as.numeric(par1) > x <- t(y) > k <- length(x[1,]) > n <- length(x[,1]) > x1 <- cbind(x[,par1], x[,1:k!=par1]) > mycolnames <- c(colnames(x)[par1], colnames(x)[1:k!=par1]) > colnames(x1) <- mycolnames #colnames(x)[par1] > x <- x1 > if (par3 == 'First Differences'){ + x2 <- array(0, dim=c(n-1,k), dimnames=list(1:(n-1), paste('(1-B)',colnames(x),sep=''))) + 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Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -0.2137024 0.1047527 -2.040 0.04217 * Q1_5 0.4519166 0.0514277 8.787 < 2e-16 *** Q1_12 0.4735533 0.0518283 9.137 < 2e-16 *** Q1_26 0.0606269 0.0274661 2.207 0.02801 * t 0.0019979 0.0007627 2.619 0.00923 ** --- Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 Residual standard error: 0.8969 on 317 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.8442, Adjusted R-squared: 0.8422 F-statistic: 429.4 on 4 and 317 DF, p-value: < 2.2e-16 > if (n > n25) { + kp3 <- k + 3 + nmkm3 <- n - k - 3 + gqarr <- array(NA, dim=c(nmkm3-kp3+1,3)) + numgqtests <- 0 + numsignificant1 <- 0 + numsignificant5 <- 0 + numsignificant10 <- 0 + for (mypoint in kp3:nmkm3) { + j <- 0 + numgqtests <- numgqtests + 1 + for (myalt in c('greater', 'two.sided', 'less')) { + j <- j + 1 + gqarr[mypoint-kp3+1,j] <- gqtest(mylm, point=mypoint, alternative=myalt)$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,] 3.611811e-46 7.223622e-46 1.0000000 [2,] 1.698201e-02 3.396401e-02 0.9830180 [3,] 6.202276e-03 1.240455e-02 0.9937977 [4,] 1.801707e-03 3.603415e-03 0.9981983 [5,] 4.693376e-04 9.386751e-04 0.9995307 [6,] 1.129327e-04 2.258654e-04 0.9998871 [7,] 2.545965e-05 5.091931e-05 0.9999745 [8,] 5.426388e-06 1.085278e-05 0.9999946 [9,] 8.727302e-03 1.745460e-02 0.9912727 [10,] 4.582493e-03 9.164986e-03 0.9954175 [11,] 2.298066e-03 4.596133e-03 0.9977019 [12,] 1.107196e-03 2.214391e-03 0.9988928 [13,] 7.947248e-04 1.589450e-03 0.9992053 [14,] 3.561217e-04 7.122434e-04 0.9996439 [15,] 6.758313e-03 1.351663e-02 0.9932417 [16,] 3.763008e-03 7.526016e-03 0.9962370 [17,] 2.039945e-03 4.079890e-03 0.9979601 [18,] 1.170997e-03 2.341994e-03 0.9988290 [19,] 6.056655e-04 1.211331e-03 0.9993943 [20,] 3.061560e-04 6.123120e-04 0.9996938 [21,] 1.513755e-04 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postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/3lr321353318725.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) > hist(mysum$resid, main='Residual Histogram', xlab='values of Residuals') > grid() > dev.off() null device 1 > postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/4usen1353318725.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) > densityplot(~mysum$resid,col='black',main='Residual Density Plot', xlab='values of Residuals') > dev.off() null device 1 > postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/5gt1t1353318725.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$resid)) Time Series: Start = 1 End = 322 Frequency = 1 1 2 3 4 5 6 0.225607733 0.223609856 -0.290931489 0.233517306 0.231519429 0.215618345 7 8 9 10 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postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/9ds1f1353318725.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) > opar <- par(mfrow = c(2,2), oma = c(0, 0, 1.1, 0)) > plot(mylm, las = 1, sub='Residual Diagnostics') > par(opar) > dev.off() null device 1 > if (n > n25) { + postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/109u8h1353318725.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) + plot(kp3:nmkm3,gqarr[,2], main='Goldfeld-Quandt test',ylab='2-sided p-value',xlab='breakpoint') + grid() + dev.off() + } null device 1 > > #Note: the /var/wessaorg/rcomp/createtable file can be downloaded at http://www.wessa.net/cretab > load(file="/var/wessaorg/rcomp/createtable") > > a<-table.start() > a<-table.row.start(a) > a<-table.element(a, 'Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation', 1, TRUE) > a<-table.row.end(a) > myeq <- colnames(x)[1] > myeq <- paste(myeq, '[t] = ', sep='') > for (i in 1:k){ + if (mysum$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/1139fq1353318726.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/12exhs1353318726.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/13eqoi1353318726.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/14x9n51353318726.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/15r56y1353318726.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/16tyxb1353318726.tab") + } > > try(system("convert tmp/1ea5f1353318725.ps tmp/1ea5f1353318725.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/2um1m1353318725.ps tmp/2um1m1353318725.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/3lr321353318725.ps tmp/3lr321353318725.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/4usen1353318725.ps tmp/4usen1353318725.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/5gt1t1353318725.ps tmp/5gt1t1353318725.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/6587i1353318725.ps tmp/6587i1353318725.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/7lgf81353318725.ps tmp/7lgf81353318725.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/85yc41353318725.ps tmp/85yc41353318725.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/9ds1f1353318725.ps tmp/9ds1f1353318725.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/109u8h1353318725.ps tmp/109u8h1353318725.png",intern=TRUE)) character(0) > > > proc.time() user system elapsed 22.471 1.488 24.126