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.
Type 'q()' to quit R.
> x <- array(list(210907
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,4
+ ,3
+ ,120982
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,176508
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,4
+ ,2
+ ,2
+ ,1
+ ,179321
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,123185
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,52746
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,385534
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,2
+ ,33170
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,101645
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,149061
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,4
+ ,1
+ ,165446
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,3
+ ,2
+ ,237213
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,3
+ ,4
+ ,1
+ ,173326
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,133131
+ ,2
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,4
+ ,2
+ ,258873
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,180083
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,324799
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,3
+ ,1
+ ,230964
+ ,4
+ ,4
+ ,4
+ ,4
+ ,3
+ ,2
+ ,4
+ ,236785
+ ,2
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,4
+ ,2
+ ,135473
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,202925
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,215147
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,4
+ ,1
+ ,344297
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,4
+ ,1
+ ,4
+ ,1
+ ,153935
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,132943
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,174724
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,3
+ ,1
+ ,174415
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,3
+ ,3
+ ,3
+ ,2
+ ,225548
+ ,4
+ ,4
+ ,4
+ ,4
+ ,3
+ ,3
+ ,4
+ ,223632
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,2
+ ,124817
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,4
+ ,2
+ ,221698
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,210767
+ ,4
+ ,3
+ ,3
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,170266
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,1
+ ,4
+ ,2
+ ,260561
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,84853
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,294424
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,1
+ ,2
+ ,101011
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,215641
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,325107
+ ,2
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,7176
+ ,2
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,2
+ ,167542
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,106408
+ ,3
+ ,4
+ ,4
+ ,2
+ ,4
+ ,2
+ ,4
+ ,96560
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,3
+ ,3
+ ,2
+ ,4
+ ,265769
+ ,0
+ ,0
+ ,0
+ ,0
+ ,0
+ ,0
+ ,0
+ ,269651
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,149112
+ ,2
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,175824
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,152871
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,3
+ ,1
+ ,4
+ ,1
+ ,111665
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,4
+ ,1
+ ,116408
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,362301
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,3
+ ,2
+ ,3
+ ,2
+ ,78800
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,183167
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,3
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,277965
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,150629
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,168809
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,24188
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,329267
+ ,2
+ ,3
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,1
+ ,1
+ ,65029
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,101097
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,218946
+ ,3
+ ,3
+ ,3
+ ,4
+ ,4
+ ,2
+ ,3
+ ,244052
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,4
+ ,1
+ ,341570
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,2
+ ,103597
+ ,2
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,4
+ ,2
+ ,233328
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,256462
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,2
+ ,2
+ ,206161
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,311473
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,235800
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,177939
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,207176
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,196553
+ ,2
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,4
+ ,1
+ ,174184
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,143246
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,1
+ ,1
+ ,4
+ ,1
+ ,187559
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,187681
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,2
+ ,2
+ ,119016
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,182192
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,73566
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,3
+ ,3
+ ,4
+ ,1
+ ,194979
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,167488
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,1
+ ,2
+ ,3
+ ,1
+ ,143756
+ ,3
+ ,1
+ ,2
+ ,3
+ ,4
+ ,3
+ ,4
+ ,275541
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,243199
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,182999
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,135649
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,152299
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,1
+ ,120221
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,346485
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,3
+ ,4
+ ,3
+ ,3
+ ,145790
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,193339
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,3
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,80953
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,122774
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,1
+ ,3
+ ,3
+ ,1
+ ,130585
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,4
+ ,3
+ ,112611
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,1
+ ,4
+ ,3
+ ,286468
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,1
+ ,241066
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,148446
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,4
+ ,3
+ ,3
+ ,3
+ ,204713
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,182079
+ ,2
+ ,1
+ ,1
+ ,3
+ ,4
+ ,4
+ ,2
+ ,140344
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,4
+ ,1
+ ,220516
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,2
+ ,243060
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,3
+ ,1
+ ,3
+ ,1
+ ,162765
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,3
+ ,2
+ ,3
+ ,2
+ ,182613
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,232138
+ ,2
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,2
+ ,265318
+ ,3
+ ,3
+ ,3
+ ,4
+ ,2
+ ,2
+ ,1
+ ,85574
+ ,1
+ ,2
+ ,1
+ ,2
+ ,4
+ ,3
+ ,3
+ ,310839
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,225060
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,1
+ ,3
+ ,3
+ ,232317
+ ,3
+ ,3
+ ,3
+ ,2
+ ,3
+ ,1
+ ,4
+ ,144966
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,43287
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,155754
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,164709
+ ,3
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,201940
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,235454
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,220801
+ ,2
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,1
+ ,4
+ ,3
+ ,99466
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,1
+ ,2
+ ,3
+ ,2
+ ,92661
+ ,2
+ ,1
+ ,3
+ ,3
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,133328
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,4
+ ,3
+ ,61361
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,3
+ ,1
+ ,125930
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,100750
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,4
+ ,3
+ ,1
+ ,224549
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,82316
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,102010
+ ,2
+ ,1
+ ,2
+ ,1
+ ,2
+ ,4
+ ,3
+ ,101523
+ ,2
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,3
+ ,4
+ ,3
+ ,243511
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,4
+ ,1
+ ,22938
+ ,4
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,2
+ ,3
+ ,41566
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,152474
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,4
+ ,1
+ ,61857
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,99923
+ ,3
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,4
+ ,132487
+ ,3
+ ,3
+ ,3
+ ,2
+ ,3
+ ,2
+ ,3
+ ,317394
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,4
+ ,3
+ ,21054
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,209641
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,22648
+ ,2
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,4
+ ,31414
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,46698
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,2
+ ,3
+ ,2
+ ,3
+ ,131698
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,3
+ ,4
+ ,1
+ ,91735
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,244749
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,184510
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,79863
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,128423
+ ,3
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,1
+ ,3
+ ,1
+ ,97839
+ ,4
+ ,4
+ ,4
+ ,4
+ ,4
+ ,3
+ ,4
+ ,38214
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,151101
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,272458
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,1
+ ,1
+ ,4
+ ,2
+ ,172494
+ ,3
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,1
+ ,2
+ ,108043
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,4
+ ,1
+ ,328107
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,2
+ ,4
+ ,1
+ ,3
+ ,250579
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,351067
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,3
+ ,2
+ ,4
+ ,158015
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,98866
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,85439
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,229242
+ ,3
+ ,2
+ ,3
+ ,4
+ ,4
+ ,3
+ ,2
+ ,351619
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,84207
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,120445
+ ,2
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,4
+ ,2
+ ,324598
+ ,3
+ ,1
+ ,2
+ ,3
+ ,1
+ ,3
+ ,3
+ ,131069
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,4
+ ,2
+ ,204271
+ ,3
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,3
+ ,2
+ ,4
+ ,165543
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,141722
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,116048
+ ,2
+ ,1
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,3
+ ,3
+ ,250047
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,1
+ ,3
+ ,1
+ ,299775
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,195838
+ ,3
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,4
+ ,3
+ ,1
+ ,173260
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,3
+ ,3
+ ,254488
+ ,2
+ ,3
+ ,4
+ ,3
+ ,3
+ ,2
+ ,1
+ ,104389
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,136084
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,199476
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,92499
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,224330
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,4
+ ,1
+ ,135781
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,4
+ ,1
+ ,4
+ ,1
+ ,74408
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,1
+ ,81240
+ ,3
+ ,4
+ ,3
+ ,3
+ ,4
+ ,1
+ ,4
+ ,14688
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,181633
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,1
+ ,2
+ ,4
+ ,1
+ ,271856
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,4
+ ,2
+ ,7199
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,46660
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,17547
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,133368
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,95227
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,4
+ ,1
+ ,152601
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,98146
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,3
+ ,1
+ ,3
+ ,2
+ ,79619
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,59194
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,4
+ ,4
+ ,139942
+ ,3
+ ,1
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,2
+ ,2
+ ,118612
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,1
+ ,4
+ ,1
+ ,72880
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,4
+ ,2
+ ,65475
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,4
+ ,3
+ ,2
+ ,99643
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,71965
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,77272
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,49289
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,135131
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,3
+ ,3
+ ,2
+ ,3
+ ,108446
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,2
+ ,89746
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,44296
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,77648
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,181528
+ ,2
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,4
+ ,1
+ ,134019
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,3
+ ,1
+ ,124064
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,92630
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,121848
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,1
+ ,1
+ ,3
+ ,1
+ ,52915
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,81872
+ ,2
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,1
+ ,4
+ ,2
+ ,58981
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,1
+ ,2
+ ,4
+ ,1
+ ,53515
+ ,1
+ ,1
+ ,3
+ ,2
+ ,2
+ ,4
+ ,4
+ ,60812
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,56375
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,1
+ ,1
+ ,4
+ ,1
+ ,65490
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,80949
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,76302
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,3
+ ,4
+ ,104011
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,3
+ ,1
+ ,98104
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,4
+ ,3
+ ,3
+ ,67989
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,30989
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,135458
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,73504
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,63123
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,4
+ ,2
+ ,61254
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,74914
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,3
+ ,4
+ ,3
+ ,31774
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,4
+ ,2
+ ,81437
+ ,0
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,4
+ ,3
+ ,87186
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,50090
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,65745
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,2
+ ,56653
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,1
+ ,3
+ ,3
+ ,2
+ ,158399
+ ,2
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,1
+ ,46455
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,73624
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,1
+ ,1
+ ,3
+ ,1
+ ,38395
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,91899
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,139526
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,52164
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,51567
+ ,3
+ ,2
+ ,3
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,1
+ ,70551
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,84856
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,102538
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,1
+ ,1
+ ,3
+ ,2
+ ,86678
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,1
+ ,85709
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,34662
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,150580
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,4
+ ,3
+ ,99611
+ ,2
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,1
+ ,3
+ ,3
+ ,19349
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,99373
+ ,3
+ ,1
+ ,3
+ ,2
+ ,4
+ ,3
+ ,2
+ ,86230
+ ,3
+ ,3
+ ,2
+ ,2
+ ,1
+ ,4
+ ,3
+ ,30837
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,4
+ ,4
+ ,31706
+ ,2
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,1
+ ,4
+ ,3
+ ,89806
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,62088
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,40151
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,27634
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,76990
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,37460
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,54157
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,49862
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,84337
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,64175
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,2
+ ,59382
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,4
+ ,2
+ ,119308
+ ,2
+ ,1
+ ,1
+ ,1
+ ,3
+ ,4
+ ,1
+ ,76702
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,103425
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,70344
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,43410
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,104838
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,62215
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,69304
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,53117
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,19764
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,86680
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,84105
+ ,3
+ ,2
+ ,3
+ ,2
+ ,1
+ ,3
+ ,2
+ ,77945
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,89113
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,91005
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,40248
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,64187
+ ,1
+ ,2
+ ,2
+ ,2
+ ,3
+ ,3
+ ,2
+ ,50857
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,56613
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,62792
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,72535
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA
+ ,NA)
+ ,dim=c(8
+ ,289)
+ ,dimnames=list(c('Time'
+ ,'Q1'
+ ,'Q2'
+ ,'Q3'
+ ,'Q4'
+ ,'Q5'
+ ,'Q6'
+ ,'Q7')
+ ,1:289))
> y <- array(NA,dim=c(8,289),dimnames=list(c('Time','Q1','Q2','Q3','Q4','Q5','Q6','Q7'),1:289))
> 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 = '1'
> 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)
> x <- x[!is.na(x[,2]),]
> 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
Time Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7
1 210907 1 1 2 2 3 4 3
3 176508 2 2 2 4 2 2 1
7 385534 1 1 2 2 2 3 2
10 149061 1 1 2 2 3 4 1
11 165446 2 2 2 3 3 3 2
12 237213 1 1 1 2 3 4 1
14 133131 2 1 1 1 1 4 2
17 324799 1 1 1 1 1 3 1
18 230964 4 4 4 4 3 2 4
19 236785 2 1 1 1 2 4 2
22 215147 1 1 1 1 1 4 1
23 344297 1 1 1 4 1 4 1
26 174724 1 1 1 1 1 3 1
27 174415 1 1 1 3 3 3 2
28 225548 4 4 4 4 3 3 4
29 223632 1 1 1 2 2 3 2
30 124817 1 1 1 1 1 4 2
32 210767 4 3 3 2 2 2 3
33 170266 1 1 1 2 1 4 2
36 294424 1 1 1 1 2 1 2
39 325107 2 1 2 2 2 3 3
40 7176 2 1 2 2 3 3 2
42 106408 3 4 4 2 4 2 4
43 96560 2 3 3 3 3 2 4
44 265769 0 0 0 0 0 0 0
46 149112 2 1 2 2 2 3 3
47 175824 1 1 1 2 1 1 1
48 152871 1 1 1 3 1 4 1
49 111665 1 1 1 1 2 4 1
51 362301 2 3 3 3 2 3 2
53 183167 2 3 3 3 2 3 3
58 329267 2 3 2 2 2 1 1
61 218946 3 3 3 4 4 2 3
62 244052 1 1 1 2 2 4 1
63 341570 2 2 2 2 2 3 2
64 103597 2 1 2 2 3 4 2
66 256462 2 2 2 3 3 2 2
72 196553 2 1 1 2 2 4 1
74 143246 1 1 2 1 1 4 1
76 187681 2 2 2 3 3 2 2
79 73566 1 1 1 3 3 4 1
81 167488 1 1 2 1 2 3 1
82 143756 3 1 2 3 4 3 4
84 243199 1 2 2 3 2 3 3
87 152299 1 1 2 2 2 3 1
89 346485 1 1 2 3 4 3 3
91 193339 1 1 1 3 1 2 2
93 122774 1 1 2 1 3 3 1
94 130585 1 1 1 2 2 4 3
95 112611 1 1 1 2 1 4 3
96 286468 2 2 2 2 2 3 1
98 148446 2 2 2 4 3 3 3
100 182079 2 1 1 3 4 4 2
101 140344 1 1 1 1 2 4 1
102 220516 1 1 1 2 2 3 2
103 243060 1 1 2 3 1 3 1
104 162765 1 1 2 3 2 3 2
106 232138 2 1 2 2 3 3 2
107 265318 3 3 3 4 2 2 1
108 85574 1 2 1 2 4 3 3
110 225060 2 2 2 3 1 3 3
111 232317 3 3 3 2 3 1 4
115 164709 3 2 2 2 2 3 3
118 220801 2 1 2 2 1 4 3
119 99466 1 2 2 1 2 3 2
120 92661 2 1 3 3 2 2 3
121 133328 1 1 2 3 3 4 3
122 61361 2 2 2 3 3 3 1
124 100750 1 1 1 2 4 3 1
127 102010 2 1 2 1 2 4 3
128 101523 2 1 1 2 3 4 3
129 243511 1 1 1 1 1 4 1
130 22938 4 2 2 3 3 2 3
132 152474 1 1 1 1 2 4 1
134 99923 3 1 2 2 2 3 4
135 132487 3 3 3 2 3 2 3
136 317394 1 1 2 2 2 4 3
139 22648 2 1 1 2 2 3 4
141 46698 2 2 3 2 3 2 3
142 131698 1 1 1 2 3 4 1
144 244749 2 2 2 3 2 3 3
147 128423 3 1 1 2 1 3 1
148 97839 4 4 4 4 4 3 4
151 272458 1 1 2 1 1 4 2
152 172494 3 1 1 2 2 1 2
153 108043 1 2 2 2 3 4 1
154 328107 2 3 3 2 4 1 3
156 351067 2 2 3 3 3 2 4
160 229242 3 2 3 4 4 3 2
163 120445 2 1 1 1 2 4 2
164 324598 3 1 2 3 1 3 3
165 131069 1 1 1 2 2 4 2
166 204271 3 2 3 3 3 2 4
169 116048 2 1 2 3 3 3 3
170 250047 1 1 1 2 1 3 1
172 195838 3 2 2 3 4 3 1
173 173260 1 1 1 1 1 3 3
174 254488 2 3 4 3 3 2 1
178 92499 1 1 2 2 2 3 3
179 224330 1 1 1 1 2 4 1
180 135781 1 1 2 4 1 4 1
181 74408 1 1 2 2 2 3 1
182 81240 3 4 3 3 4 1 4
184 181633 1 1 2 1 2 4 1
185 271856 1 1 1 1 2 4 2
190 95227 2 2 2 2 2 4 1
192 98146 1 1 2 3 1 3 2
194 59194 1 1 1 1 1 4 4
195 139942 3 1 2 3 3 2 2
196 118612 1 1 2 2 1 4 1
197 72880 2 2 2 2 2 4 2
198 65475 1 1 2 2 4 3 2
203 135131 2 3 3 3 3 2 3
204 108446 2 2 2 2 2 3 2
208 181528 2 1 1 2 2 4 1
209 134019 1 1 1 1 1 3 1
212 121848 2 3 3 1 1 3 1
214 81872 2 1 2 2 1 4 2
215 58981 1 1 2 1 2 4 1
216 53515 1 1 3 2 2 4 4
218 56375 1 1 2 1 1 4 1
221 76302 1 1 2 3 3 3 4
222 104011 1 2 2 3 3 3 1
223 98104 1 1 1 2 4 3 3
228 63123 1 1 1 1 1 4 2
230 74914 1 1 1 1 3 4 3
231 31774 1 1 2 2 2 4 2
232 81437 0 1 2 2 2 4 3
235 65745 1 1 2 2 3 3 2
236 56653 1 1 2 1 3 3 2
237 158399 2 1 2 2 3 3 1
239 73624 1 1 2 1 1 3 1
244 51567 3 2 3 2 3 3 1
247 102538 1 1 2 1 1 3 2
248 86678 1 1 2 2 3 3 1
251 150580 1 1 1 2 2 4 3
252 99611 2 1 2 2 1 3 3
254 99373 3 1 3 2 4 3 2
255 86230 3 3 2 2 1 4 3
256 30837 1 1 2 3 3 4 4
257 31706 2 1 1 2 1 4 3
264 54157 1 1 1 1 2 3 3
267 64175 2 2 2 2 3 3 2
268 59382 2 2 2 2 3 4 2
269 119308 2 1 1 1 3 4 1
280 84105 3 2 3 2 1 3 2
285 64187 1 2 2 2 3 3 2
> k <- length(x[1,])
> df <- as.data.frame(x)
> (mylm <- lm(df))
Call:
lm(formula = df)
Coefficients:
(Intercept) Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
263754 -6604 14991 -13540 22773 -17537
Q6 Q7
-24895 -11074
> (mysum <- summary(mylm))
Call:
lm(formula = df)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-149995 -59081 -9182 48738 226836
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 263754 41573 6.344 2.94e-09 ***
Q1 -6604 10865 -0.608 0.54430
Q2 14991 13670 1.097 0.27471
Q3 -13540 13416 -1.009 0.31460
Q4 22773 9254 2.461 0.01509 *
Q5 -17537 7882 -2.225 0.02770 *
Q6 -24895 8722 -2.854 0.00497 **
Q7 -11074 7357 -1.505 0.13452
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Residual standard error: 80780 on 139 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.1435, Adjusted R-squared: 0.1004
F-statistic: 3.327 on 7 and 139 DF, p-value: 0.00263
> 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,] 0.4767035 9.534070e-01 5.232965e-01
[2,] 0.8053874 3.892251e-01 1.946126e-01
[3,] 0.8198371 3.603257e-01 1.801629e-01
[4,] 0.7856503 4.286994e-01 2.143497e-01
[5,] 0.6982677 6.034647e-01 3.017323e-01
[6,] 0.6068247 7.863506e-01 3.931753e-01
[7,] 0.7000068 5.999864e-01 2.999932e-01
[8,] 0.6155868 7.688264e-01 3.844132e-01
[9,] 0.5754574 8.490851e-01 4.245426e-01
[10,] 0.5221840 9.556319e-01 4.778160e-01
[11,] 0.4929366 9.858732e-01 5.070634e-01
[12,] 0.8351608 3.296785e-01 1.648392e-01
[13,] 0.8100635 3.798729e-01 1.899365e-01
[14,] 0.8580146 2.839707e-01 1.419854e-01
[15,] 0.8234481 3.531038e-01 1.765519e-01
[16,] 0.8174046 3.651908e-01 1.825954e-01
[17,] 0.8137899 3.724201e-01 1.862101e-01
[18,] 0.8139830 3.720340e-01 1.860170e-01
[19,] 0.7846772 4.306457e-01 2.153228e-01
[20,] 0.8651181 2.697637e-01 1.348819e-01
[21,] 0.8422305 3.155389e-01 1.577695e-01
[22,] 0.8633245 2.733509e-01 1.366755e-01
[23,] 0.8355710 3.288580e-01 1.644290e-01
[24,] 0.8186888 3.626224e-01 1.813112e-01
[25,] 0.8932968 2.134064e-01 1.067032e-01
[26,] 0.8751543 2.496914e-01 1.248457e-01
[27,] 0.8592699 2.814602e-01 1.407301e-01
[28,] 0.8307716 3.384569e-01 1.692284e-01
[29,] 0.8182159 3.635682e-01 1.817841e-01
[30,] 0.7817357 4.365287e-01 2.182643e-01
[31,] 0.8036231 3.927538e-01 1.963769e-01
[32,] 0.7678375 4.643250e-01 2.321625e-01
[33,] 0.7264141 5.471717e-01 2.735859e-01
[34,] 0.6935325 6.129351e-01 3.064675e-01
[35,] 0.6560194 6.879613e-01 3.439806e-01
[36,] 0.8492811 3.014377e-01 1.507189e-01
[37,] 0.8359665 3.280670e-01 1.640335e-01
[38,] 0.8082794 3.834412e-01 1.917206e-01
[39,] 0.7888189 4.223622e-01 2.111811e-01
[40,] 0.7827375 4.345249e-01 2.172625e-01
[41,] 0.8043248 3.913505e-01 1.956752e-01
[42,] 0.7791952 4.416096e-01 2.208048e-01
[43,] 0.7557902 4.884195e-01 2.442098e-01
[44,] 0.7211607 5.576787e-01 2.788393e-01
[45,] 0.6943671 6.112659e-01 3.056329e-01
[46,] 0.6599029 6.801942e-01 3.400971e-01
[47,] 0.6245620 7.508759e-01 3.754380e-01
[48,] 0.6309535 7.380931e-01 3.690465e-01
[49,] 0.5959245 8.081510e-01 4.040755e-01
[50,] 0.5728313 8.543374e-01 4.271687e-01
[51,] 0.5371196 9.257608e-01 4.628804e-01
[52,] 0.5137198 9.725604e-01 4.862802e-01
[53,] 0.4715257 9.430514e-01 5.284743e-01
[54,] 0.4652277 9.304554e-01 5.347723e-01
[55,] 0.4546262 9.092524e-01 5.453738e-01
[56,] 0.4969194 9.938387e-01 5.030806e-01
[57,] 0.4519508 9.039016e-01 5.480492e-01
[58,] 0.5242733 9.514534e-01 4.757267e-01
[59,] 0.4907059 9.814117e-01 5.092941e-01
[60,] 0.4532241 9.064482e-01 5.467759e-01
[61,] 0.4110183 8.220366e-01 5.889817e-01
[62,] 0.4292491 8.584982e-01 5.707509e-01
[63,] 0.5429632 9.140736e-01 4.570368e-01
[64,] 0.5040426 9.919148e-01 4.959574e-01
[65,] 0.4629773 9.259547e-01 5.370227e-01
[66,] 0.4236341 8.472682e-01 5.763659e-01
[67,] 0.6650576 6.698848e-01 3.349424e-01
[68,] 0.7157847 5.684307e-01 2.842153e-01
[69,] 0.7615274 4.769452e-01 2.384726e-01
[70,] 0.7264503 5.470995e-01 2.735497e-01
[71,] 0.7329326 5.341349e-01 2.670674e-01
[72,] 0.7054239 5.891522e-01 2.945761e-01
[73,] 0.6768668 6.462664e-01 3.231332e-01
[74,] 0.8039551 3.920898e-01 1.960449e-01
[75,] 0.7935049 4.129903e-01 2.064951e-01
[76,] 0.7745596 4.508808e-01 2.254404e-01
[77,] 0.8909093 2.181814e-01 1.090907e-01
[78,] 0.9875619 2.487624e-02 1.243812e-02
[79,] 0.9895657 2.086864e-02 1.043432e-02
[80,] 0.9853321 2.933571e-02 1.466785e-02
[81,] 0.9980038 3.992424e-03 1.996212e-03
[82,] 0.9971232 5.753603e-03 2.876801e-03
[83,] 0.9986931 2.613802e-03 1.306901e-03
[84,] 0.9981788 3.642404e-03 1.821202e-03
[85,] 0.9986131 2.773775e-03 1.386888e-03
[86,] 0.9985030 2.993905e-03 1.496953e-03
[87,] 0.9986604 2.679140e-03 1.339570e-03
[88,] 0.9998449 3.101276e-04 1.550638e-04
[89,] 0.9997974 4.051253e-04 2.025626e-04
[90,] 0.9999245 1.510284e-04 7.551420e-05
[91,] 0.9999045 1.909428e-04 9.547138e-05
[92,] 0.9998977 2.045301e-04 1.022650e-04
[93,] 0.9998531 2.938300e-04 1.469150e-04
[94,] 0.9999347 1.306345e-04 6.531727e-05
[95,] 1.0000000 3.079711e-08 1.539855e-08
[96,] 1.0000000 6.744560e-08 3.372280e-08
[97,] 0.9999999 1.084674e-07 5.423369e-08
[98,] 0.9999999 2.264644e-07 1.132322e-07
[99,] 0.9999997 5.645531e-07 2.822766e-07
[100,] 0.9999995 9.250237e-07 4.625118e-07
[101,] 0.9999991 1.889086e-06 9.445432e-07
[102,] 0.9999981 3.744344e-06 1.872172e-06
[103,] 0.9999978 4.449132e-06 2.224566e-06
[104,] 0.9999953 9.445739e-06 4.722870e-06
[105,] 0.9999980 3.953625e-06 1.976812e-06
[106,] 0.9999965 7.024509e-06 3.512255e-06
[107,] 0.9999973 5.416063e-06 2.708032e-06
[108,] 0.9999936 1.287872e-05 6.439359e-06
[109,] 0.9999856 2.870742e-05 1.435371e-05
[110,] 0.9999728 5.437900e-05 2.718950e-05
[111,] 0.9999426 1.148812e-04 5.744059e-05
[112,] 0.9998687 2.625069e-04 1.312534e-04
[113,] 0.9997178 5.643513e-04 2.821757e-04
[114,] 0.9993658 1.268312e-03 6.341558e-04
[115,] 0.9988355 2.328938e-03 1.164469e-03
[116,] 0.9974318 5.136414e-03 2.568207e-03
[117,] 0.9973566 5.286803e-03 2.643401e-03
[118,] 0.9949980 1.000399e-02 5.001996e-03
[119,] 0.9898821 2.023587e-02 1.011794e-02
[120,] 0.9800283 3.994345e-02 1.997173e-02
[121,] 0.9821729 3.565430e-02 1.782715e-02
[122,] 0.9699753 6.004936e-02 3.002468e-02
[123,] 0.9505613 9.887733e-02 4.943867e-02
[124,] 0.8991990 2.016020e-01 1.008010e-01
[125,] 0.8075764 3.848473e-01 1.924236e-01
[126,] 0.9314913 1.370174e-01 6.850868e-02
> postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/1vtdd1353335107.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()
null device
1
> postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/2ym9q1353335107.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> plot(mysum$resid, type='b', pch=19, main='Residuals', ylab='value of Residuals', xlab='time or index')
> grid()
> dev.off()
null device
1
> postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/3w37m1353335107.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> hist(mysum$resid, main='Residual Histogram', xlab='values of Residuals')
> grid()
> dev.off()
null device
1
> postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/41g801353335107.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> densityplot(~mysum$resid,col='black',main='Residual Density Plot', xlab='values of Residuals')
> dev.off()
null device
1
> postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/50wjc1353335107.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> qqnorm(mysum$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 = 147
Frequency = 1
1 3 7 10 11 12
105715.665 -72092.070 226836.139 21721.005 -6874.532 96333.063
14 17 18 19 22 23
-2371.013 146723.087 43430.693 118819.779 61966.491 122797.454
26 27 28 29 30 32
-3351.913 -3059.022 62910.096 51394.198 -17289.179 41619.271
33 36 39 40 42 43
5386.809 95168.403 184087.635 -127380.903 -24646.656 -79957.951
44 46 47 48 49 51
2015.277 8092.635 -74815.732 -45855.534 -23978.717 170993.000
53 58 61 62 63 64
2933.330 86326.934 32721.665 85635.271 174485.688 -6064.499
66 72 74 76 79 81
59246.065 44740.437 3605.432 -9534.935 -90086.949 20488.821
82 84 87 89 91 93
32715.703 57811.840 -17473.191 211162.042 -44104.010 -6688.387
94 95 96 98 100 101
-5683.069 -41193.861 108309.358 -35573.214 53641.339 4700.283
102 103 104 106 107 108
48278.198 32978.004 -18705.873 97581.097 21871.420 -55506.504
110 111 115 118 119 120
28740.213 60280.824 15303.184 87140.246 -51449.466 -82486.839
121 122 124 127 128 129
5363.653 -122033.862 -47488.548 8659.051 -10604.110 90330.491
130 132 134 135 136 139
-149995.274 16830.283 -23417.869 -25728.103 194665.873 -120836.976
141 142 144 147 148 151
-103130.652 -9181.937 65966.006 -59217.593 -47262.111 143891.762
152 153 154 156 160 163
-36326.277 -34287.612 155929.120 189539.666 71829.355 2479.779
164 165 166 169 170 172
149872.996 -16273.399 49347.832 -30207.585 49198.075 36584.096
173 174 178 179 180 181
17332.748 58287.000 -55124.531 88686.283 -72178.605 -95364.191
182 184 185 190 192 194
-111023.013 59529.224 147286.613 -58036.239 -100861.666 -60763.519
195 196 197 198 203 204
-35679.153 -43801.580 -69308.909 -58149.276 -52461.281 -58638.312
208 209 212 214 215 216
29715.437 -44056.913 -52525.098 -62863.084 -63122.776 -44598.856
218 221 222 223 228 230
-83265.568 -65483.420 -85988.028 -27985.887 -78983.179 -21044.264
231 232 235 236 237 239
-102028.458 -47895.293 -75416.069 -61735.056 12767.767 -90911.971
244 247 248 251 252 254
-88910.743 -50923.641 -65557.399 14311.931 -58945.157 2496.996
255 256 257 264 267 268
-70807.822 -86053.017 -115494.695 -84233.460 -85372.520 -65270.116
269 280 285
7805.241 -80371.998 -91964.686
> postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/6ym3m1353335107.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556)
> dum <- cbind(lag(myerror,k=1),myerror)
> dum
Time Series:
Start = 0
End = 147
Frequency = 1
lag(myerror, k = 1) myerror
0 105715.665 NA
1 -72092.070 105715.665
2 226836.139 -72092.070
3 21721.005 226836.139
4 -6874.532 21721.005
5 96333.063 -6874.532
6 -2371.013 96333.063
7 146723.087 -2371.013
8 43430.693 146723.087
9 118819.779 43430.693
10 61966.491 118819.779
11 122797.454 61966.491
12 -3351.913 122797.454
13 -3059.022 -3351.913
14 62910.096 -3059.022
15 51394.198 62910.096
16 -17289.179 51394.198
17 41619.271 -17289.179
18 5386.809 41619.271
19 95168.403 5386.809
20 184087.635 95168.403
21 -127380.903 184087.635
22 -24646.656 -127380.903
23 -79957.951 -24646.656
24 2015.277 -79957.951
25 8092.635 2015.277
26 -74815.732 8092.635
27 -45855.534 -74815.732
28 -23978.717 -45855.534
29 170993.000 -23978.717
30 2933.330 170993.000
31 86326.934 2933.330
32 32721.665 86326.934
33 85635.271 32721.665
34 174485.688 85635.271
35 -6064.499 174485.688
36 59246.065 -6064.499
37 44740.437 59246.065
38 3605.432 44740.437
39 -9534.935 3605.432
40 -90086.949 -9534.935
41 20488.821 -90086.949
42 32715.703 20488.821
43 57811.840 32715.703
44 -17473.191 57811.840
45 211162.042 -17473.191
46 -44104.010 211162.042
47 -6688.387 -44104.010
48 -5683.069 -6688.387
49 -41193.861 -5683.069
50 108309.358 -41193.861
51 -35573.214 108309.358
52 53641.339 -35573.214
53 4700.283 53641.339
54 48278.198 4700.283
55 32978.004 48278.198
56 -18705.873 32978.004
57 97581.097 -18705.873
58 21871.420 97581.097
59 -55506.504 21871.420
60 28740.213 -55506.504
61 60280.824 28740.213
62 15303.184 60280.824
63 87140.246 15303.184
64 -51449.466 87140.246
65 -82486.839 -51449.466
66 5363.653 -82486.839
67 -122033.862 5363.653
68 -47488.548 -122033.862
69 8659.051 -47488.548
70 -10604.110 8659.051
71 90330.491 -10604.110
72 -149995.274 90330.491
73 16830.283 -149995.274
74 -23417.869 16830.283
75 -25728.103 -23417.869
76 194665.873 -25728.103
77 -120836.976 194665.873
78 -103130.652 -120836.976
79 -9181.937 -103130.652
80 65966.006 -9181.937
81 -59217.593 65966.006
82 -47262.111 -59217.593
83 143891.762 -47262.111
84 -36326.277 143891.762
85 -34287.612 -36326.277
86 155929.120 -34287.612
87 189539.666 155929.120
88 71829.355 189539.666
89 2479.779 71829.355
90 149872.996 2479.779
91 -16273.399 149872.996
92 49347.832 -16273.399
93 -30207.585 49347.832
94 49198.075 -30207.585
95 36584.096 49198.075
96 17332.748 36584.096
97 58287.000 17332.748
98 -55124.531 58287.000
99 88686.283 -55124.531
100 -72178.605 88686.283
101 -95364.191 -72178.605
102 -111023.013 -95364.191
103 59529.224 -111023.013
104 147286.613 59529.224
105 -58036.239 147286.613
106 -100861.666 -58036.239
107 -60763.519 -100861.666
108 -35679.153 -60763.519
109 -43801.580 -35679.153
110 -69308.909 -43801.580
111 -58149.276 -69308.909
112 -52461.281 -58149.276
113 -58638.312 -52461.281
114 29715.437 -58638.312
115 -44056.913 29715.437
116 -52525.098 -44056.913
117 -62863.084 -52525.098
118 -63122.776 -62863.084
119 -44598.856 -63122.776
120 -83265.568 -44598.856
121 -65483.420 -83265.568
122 -85988.028 -65483.420
123 -27985.887 -85988.028
124 -78983.179 -27985.887
125 -21044.264 -78983.179
126 -102028.458 -21044.264
127 -47895.293 -102028.458
128 -75416.069 -47895.293
129 -61735.056 -75416.069
130 12767.767 -61735.056
131 -90911.971 12767.767
132 -88910.743 -90911.971
133 -50923.641 -88910.743
134 -65557.399 -50923.641
135 14311.931 -65557.399
136 -58945.157 14311.931
137 2496.996 -58945.157
138 -70807.822 2496.996
139 -86053.017 -70807.822
140 -115494.695 -86053.017
141 -84233.460 -115494.695
142 -85372.520 -84233.460
143 -65270.116 -85372.520
144 7805.241 -65270.116
145 -80371.998 7805.241
146 -91964.686 -80371.998
147 NA -91964.686
> dum1 <- dum[2:length(myerror),]
> dum1
lag(myerror, k = 1) myerror
[1,] -72092.070 105715.665
[2,] 226836.139 -72092.070
[3,] 21721.005 226836.139
[4,] -6874.532 21721.005
[5,] 96333.063 -6874.532
[6,] -2371.013 96333.063
[7,] 146723.087 -2371.013
[8,] 43430.693 146723.087
[9,] 118819.779 43430.693
[10,] 61966.491 118819.779
[11,] 122797.454 61966.491
[12,] -3351.913 122797.454
[13,] -3059.022 -3351.913
[14,] 62910.096 -3059.022
[15,] 51394.198 62910.096
[16,] -17289.179 51394.198
[17,] 41619.271 -17289.179
[18,] 5386.809 41619.271
[19,] 95168.403 5386.809
[20,] 184087.635 95168.403
[21,] -127380.903 184087.635
[22,] -24646.656 -127380.903
[23,] -79957.951 -24646.656
[24,] 2015.277 -79957.951
[25,] 8092.635 2015.277
[26,] -74815.732 8092.635
[27,] -45855.534 -74815.732
[28,] -23978.717 -45855.534
[29,] 170993.000 -23978.717
[30,] 2933.330 170993.000
[31,] 86326.934 2933.330
[32,] 32721.665 86326.934
[33,] 85635.271 32721.665
[34,] 174485.688 85635.271
[35,] -6064.499 174485.688
[36,] 59246.065 -6064.499
[37,] 44740.437 59246.065
[38,] 3605.432 44740.437
[39,] -9534.935 3605.432
[40,] -90086.949 -9534.935
[41,] 20488.821 -90086.949
[42,] 32715.703 20488.821
[43,] 57811.840 32715.703
[44,] -17473.191 57811.840
[45,] 211162.042 -17473.191
[46,] -44104.010 211162.042
[47,] -6688.387 -44104.010
[48,] -5683.069 -6688.387
[49,] -41193.861 -5683.069
[50,] 108309.358 -41193.861
[51,] -35573.214 108309.358
[52,] 53641.339 -35573.214
[53,] 4700.283 53641.339
[54,] 48278.198 4700.283
[55,] 32978.004 48278.198
[56,] -18705.873 32978.004
[57,] 97581.097 -18705.873
[58,] 21871.420 97581.097
[59,] -55506.504 21871.420
[60,] 28740.213 -55506.504
[61,] 60280.824 28740.213
[62,] 15303.184 60280.824
[63,] 87140.246 15303.184
[64,] -51449.466 87140.246
[65,] -82486.839 -51449.466
[66,] 5363.653 -82486.839
[67,] -122033.862 5363.653
[68,] -47488.548 -122033.862
[69,] 8659.051 -47488.548
[70,] -10604.110 8659.051
[71,] 90330.491 -10604.110
[72,] -149995.274 90330.491
[73,] 16830.283 -149995.274
[74,] -23417.869 16830.283
[75,] -25728.103 -23417.869
[76,] 194665.873 -25728.103
[77,] -120836.976 194665.873
[78,] -103130.652 -120836.976
[79,] -9181.937 -103130.652
[80,] 65966.006 -9181.937
[81,] -59217.593 65966.006
[82,] -47262.111 -59217.593
[83,] 143891.762 -47262.111
[84,] -36326.277 143891.762
[85,] -34287.612 -36326.277
[86,] 155929.120 -34287.612
[87,] 189539.666 155929.120
[88,] 71829.355 189539.666
[89,] 2479.779 71829.355
[90,] 149872.996 2479.779
[91,] -16273.399 149872.996
[92,] 49347.832 -16273.399
[93,] -30207.585 49347.832
[94,] 49198.075 -30207.585
[95,] 36584.096 49198.075
[96,] 17332.748 36584.096
[97,] 58287.000 17332.748
[98,] -55124.531 58287.000
[99,] 88686.283 -55124.531
[100,] -72178.605 88686.283
[101,] -95364.191 -72178.605
[102,] -111023.013 -95364.191
[103,] 59529.224 -111023.013
[104,] 147286.613 59529.224
[105,] -58036.239 147286.613
[106,] -100861.666 -58036.239
[107,] -60763.519 -100861.666
[108,] -35679.153 -60763.519
[109,] -43801.580 -35679.153
[110,] -69308.909 -43801.580
[111,] -58149.276 -69308.909
[112,] -52461.281 -58149.276
[113,] -58638.312 -52461.281
[114,] 29715.437 -58638.312
[115,] -44056.913 29715.437
[116,] -52525.098 -44056.913
[117,] -62863.084 -52525.098
[118,] -63122.776 -62863.084
[119,] -44598.856 -63122.776
[120,] -83265.568 -44598.856
[121,] -65483.420 -83265.568
[122,] -85988.028 -65483.420
[123,] -27985.887 -85988.028
[124,] -78983.179 -27985.887
[125,] -21044.264 -78983.179
[126,] -102028.458 -21044.264
[127,] -47895.293 -102028.458
[128,] -75416.069 -47895.293
[129,] -61735.056 -75416.069
[130,] 12767.767 -61735.056
[131,] -90911.971 12767.767
[132,] -88910.743 -90911.971
[133,] -50923.641 -88910.743
[134,] -65557.399 -50923.641
[135,] 14311.931 -65557.399
[136,] -58945.157 14311.931
[137,] 2496.996 -58945.157
[138,] -70807.822 2496.996
[139,] -86053.017 -70807.822
[140,] -115494.695 -86053.017
[141,] -84233.460 -115494.695
[142,] -85372.520 -84233.460
[143,] -65270.116 -85372.520
[144,] 7805.241 -65270.116
[145,] -80371.998 7805.241
[146,] -91964.686 -80371.998
> z <- as.data.frame(dum1)
> z
lag(myerror, k = 1) myerror
1 -72092.070 105715.665
2 226836.139 -72092.070
3 21721.005 226836.139
4 -6874.532 21721.005
5 96333.063 -6874.532
6 -2371.013 96333.063
7 146723.087 -2371.013
8 43430.693 146723.087
9 118819.779 43430.693
10 61966.491 118819.779
11 122797.454 61966.491
12 -3351.913 122797.454
13 -3059.022 -3351.913
14 62910.096 -3059.022
15 51394.198 62910.096
16 -17289.179 51394.198
17 41619.271 -17289.179
18 5386.809 41619.271
19 95168.403 5386.809
20 184087.635 95168.403
21 -127380.903 184087.635
22 -24646.656 -127380.903
23 -79957.951 -24646.656
24 2015.277 -79957.951
25 8092.635 2015.277
26 -74815.732 8092.635
27 -45855.534 -74815.732
28 -23978.717 -45855.534
29 170993.000 -23978.717
30 2933.330 170993.000
31 86326.934 2933.330
32 32721.665 86326.934
33 85635.271 32721.665
34 174485.688 85635.271
35 -6064.499 174485.688
36 59246.065 -6064.499
37 44740.437 59246.065
38 3605.432 44740.437
39 -9534.935 3605.432
40 -90086.949 -9534.935
41 20488.821 -90086.949
42 32715.703 20488.821
43 57811.840 32715.703
44 -17473.191 57811.840
45 211162.042 -17473.191
46 -44104.010 211162.042
47 -6688.387 -44104.010
48 -5683.069 -6688.387
49 -41193.861 -5683.069
50 108309.358 -41193.861
51 -35573.214 108309.358
52 53641.339 -35573.214
53 4700.283 53641.339
54 48278.198 4700.283
55 32978.004 48278.198
56 -18705.873 32978.004
57 97581.097 -18705.873
58 21871.420 97581.097
59 -55506.504 21871.420
60 28740.213 -55506.504
61 60280.824 28740.213
62 15303.184 60280.824
63 87140.246 15303.184
64 -51449.466 87140.246
65 -82486.839 -51449.466
66 5363.653 -82486.839
67 -122033.862 5363.653
68 -47488.548 -122033.862
69 8659.051 -47488.548
70 -10604.110 8659.051
71 90330.491 -10604.110
72 -149995.274 90330.491
73 16830.283 -149995.274
74 -23417.869 16830.283
75 -25728.103 -23417.869
76 194665.873 -25728.103
77 -120836.976 194665.873
78 -103130.652 -120836.976
79 -9181.937 -103130.652
80 65966.006 -9181.937
81 -59217.593 65966.006
82 -47262.111 -59217.593
83 143891.762 -47262.111
84 -36326.277 143891.762
85 -34287.612 -36326.277
86 155929.120 -34287.612
87 189539.666 155929.120
88 71829.355 189539.666
89 2479.779 71829.355
90 149872.996 2479.779
91 -16273.399 149872.996
92 49347.832 -16273.399
93 -30207.585 49347.832
94 49198.075 -30207.585
95 36584.096 49198.075
96 17332.748 36584.096
97 58287.000 17332.748
98 -55124.531 58287.000
99 88686.283 -55124.531
100 -72178.605 88686.283
101 -95364.191 -72178.605
102 -111023.013 -95364.191
103 59529.224 -111023.013
104 147286.613 59529.224
105 -58036.239 147286.613
106 -100861.666 -58036.239
107 -60763.519 -100861.666
108 -35679.153 -60763.519
109 -43801.580 -35679.153
110 -69308.909 -43801.580
111 -58149.276 -69308.909
112 -52461.281 -58149.276
113 -58638.312 -52461.281
114 29715.437 -58638.312
115 -44056.913 29715.437
116 -52525.098 -44056.913
117 -62863.084 -52525.098
118 -63122.776 -62863.084
119 -44598.856 -63122.776
120 -83265.568 -44598.856
121 -65483.420 -83265.568
122 -85988.028 -65483.420
123 -27985.887 -85988.028
124 -78983.179 -27985.887
125 -21044.264 -78983.179
126 -102028.458 -21044.264
127 -47895.293 -102028.458
128 -75416.069 -47895.293
129 -61735.056 -75416.069
130 12767.767 -61735.056
131 -90911.971 12767.767
132 -88910.743 -90911.971
133 -50923.641 -88910.743
134 -65557.399 -50923.641
135 14311.931 -65557.399
136 -58945.157 14311.931
137 2496.996 -58945.157
138 -70807.822 2496.996
139 -86053.017 -70807.822
140 -115494.695 -86053.017
141 -84233.460 -115494.695
142 -85372.520 -84233.460
143 -65270.116 -85372.520
144 7805.241 -65270.116
145 -80371.998 7805.241
146 -91964.686 -80371.998
> 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()
null device
1
> postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/74tjf1353335107.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()
null device
1
> postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/805ux1353335107.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()
null device
1
> postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/9dh691353335108.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/10fxso1353335108.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$coefficients)[i] != 't') myeq <- paste(myeq, '[t]', sep='')
+ }
+ }
> myeq <- paste(myeq, ' + e[t]')
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, myeq)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.end(a)
> table.save(a,file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/11cu6o1353335108.tab")
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,hyperlink('http://www.xycoon.com/ols1.htm','Multiple Linear Regression - Ordinary Least Squares',''), 6, TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'Variable',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'Parameter',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'S.D.',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'T-STAT
H0: parameter = 0',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'2-tail p-value',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'1-tail p-value',header=TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> for (i in 1:k){
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,rownames(mysum$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$coefficients[i,4]/2,6))
+ a<-table.row.end(a)
+ }
> a<-table.end(a)
> table.save(a,file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/123pbh1353335108.tab")
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, 'Multiple Linear Regression - Regression Statistics', 2, TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, 'Multiple R',1,TRUE)
> a<-table.element(a, sqrt(mysum$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$sigma)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, 'Sum Squared Residuals',1,TRUE)
> a<-table.element(a, sum(myerror*myerror))
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.end(a)
> table.save(a,file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/13pt4f1353335108.tab")
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, 'Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals', 4, TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, 'Time or Index', 1, TRUE)
> a<-table.element(a, 'Actuals', 1, TRUE)
> a<-table.element(a, 'Interpolation
Forecast', 1, TRUE)
> a<-table.element(a, 'Residuals
Prediction Error', 1, TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> for (i in 1:n) {
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,i, 1, TRUE)
+ a<-table.element(a,x[i])
+ a<-table.element(a,x[i]-mysum$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/14zssk1353335108.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/15nx211353335108.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/1655261353335108.tab")
+ }
>
> try(system("convert tmp/1vtdd1353335107.ps tmp/1vtdd1353335107.png",intern=TRUE))
character(0)
> try(system("convert tmp/2ym9q1353335107.ps tmp/2ym9q1353335107.png",intern=TRUE))
character(0)
> try(system("convert tmp/3w37m1353335107.ps tmp/3w37m1353335107.png",intern=TRUE))
character(0)
> try(system("convert tmp/41g801353335107.ps tmp/41g801353335107.png",intern=TRUE))
character(0)
> try(system("convert tmp/50wjc1353335107.ps tmp/50wjc1353335107.png",intern=TRUE))
character(0)
> try(system("convert tmp/6ym3m1353335107.ps tmp/6ym3m1353335107.png",intern=TRUE))
character(0)
> try(system("convert tmp/74tjf1353335107.ps tmp/74tjf1353335107.png",intern=TRUE))
character(0)
> try(system("convert tmp/805ux1353335107.ps tmp/805ux1353335107.png",intern=TRUE))
character(0)
> try(system("convert tmp/9dh691353335108.ps tmp/9dh691353335108.png",intern=TRUE))
character(0)
> try(system("convert tmp/10fxso1353335108.ps tmp/10fxso1353335108.png",intern=TRUE))
character(0)
>
>
> proc.time()
user system elapsed
11.792 1.176 13.352