Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_multipleregression.wasp
Title produced by softwareMultiple Regression
Date of computationFri, 20 Nov 2009 04:57:18 -0700
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2009/Nov/20/t1258718293ji7bo351hflmli1.htm/, Retrieved Thu, 28 Mar 2024 18:56:27 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=58050, Retrieved Thu, 28 Mar 2024 18:56:27 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact160
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Multiple Regression] [Q1 The Seatbeltlaw] [2007-11-14 19:27:43] [8cd6641b921d30ebe00b648d1481bba0]
- RM D  [Multiple Regression] [Seatbelt] [2009-11-12 14:06:21] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
-    D      [Multiple Regression] [SHW WS7] [2009-11-20 11:57:18] [b7e46d23597387652ca7420fdeb9acca] [Current]
- R  D        [Multiple Regression] [WorkShop7 (SHW)] [2009-11-27 15:20:35] [37daf76adc256428993ec4063536c760]
-    D        [Multiple Regression] [SHW paper] [2009-12-06 12:38:48] [253127ae8da904b75450fbd69fe4eb21]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
8.6	0
8.5	0
8.3	0
7.8	0
7.8	0
8	0
8.6	0
8.9	0
8.9	0
8.6	0
8.3	0
8.3	0
8.3	0
8.4	0
8.5	0
8.4	0
8.6	0
8.5	0
8.5	0
8.5	0
8.5	0
8.5	0
8.5	0
8.5	0
8.5	0
8.5	0
8.5	0
8.5	0
8.6	0
8.4	0
8.1	0
8	0
8	0
8	0
8	0
7.9	0
7.8	0
7.8	0
7.9	0
8.1	0
8	0
7.6	0
7.3	0
7	0
6.8	0
7	0
7.1	0
7.2	0
7.1	1
6.9	1
6.7	1
6.7	1
6.6	1
6.9	1
7.3	1
7.5	1
7.3	1
7.1	1
6.9	1
7.1	1




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=58050&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]3 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=58050&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=58050&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135







Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation
Y[t] = + 8.77083333333333 -0.391666666666667X[t] -0.0127083333333361M1[t] -0.0279166666666659M2[t] -0.0431249999999993M3[t] -0.098333333333333M4[t] -0.0535416666666664M5[t] -0.0687499999999997M6[t] + 0.036041666666667M7[t] + 0.0808333333333339M8[t] + 0.0256250000000003M9[t] -0.00958333333333323M10[t] -0.0647916666666663M11[t] -0.0247916666666667t + e[t]

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation \tabularnewline
Y[t] =  +  8.77083333333333 -0.391666666666667X[t] -0.0127083333333361M1[t] -0.0279166666666659M2[t] -0.0431249999999993M3[t] -0.098333333333333M4[t] -0.0535416666666664M5[t] -0.0687499999999997M6[t] +  0.036041666666667M7[t] +  0.0808333333333339M8[t] +  0.0256250000000003M9[t] -0.00958333333333323M10[t] -0.0647916666666663M11[t] -0.0247916666666667t  + e[t] \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=58050&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation[/C][/ROW]
[ROW][C]Y[t] =  +  8.77083333333333 -0.391666666666667X[t] -0.0127083333333361M1[t] -0.0279166666666659M2[t] -0.0431249999999993M3[t] -0.098333333333333M4[t] -0.0535416666666664M5[t] -0.0687499999999997M6[t] +  0.036041666666667M7[t] +  0.0808333333333339M8[t] +  0.0256250000000003M9[t] -0.00958333333333323M10[t] -0.0647916666666663M11[t] -0.0247916666666667t  + e[t][/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=58050&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=58050&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation
Y[t] = + 8.77083333333333 -0.391666666666667X[t] -0.0127083333333361M1[t] -0.0279166666666659M2[t] -0.0431249999999993M3[t] -0.098333333333333M4[t] -0.0535416666666664M5[t] -0.0687499999999997M6[t] + 0.036041666666667M7[t] + 0.0808333333333339M8[t] + 0.0256250000000003M9[t] -0.00958333333333323M10[t] -0.0647916666666663M11[t] -0.0247916666666667t + e[t]







Multiple Linear Regression - Ordinary Least Squares
VariableParameterS.D.T-STATH0: parameter = 02-tail p-value1-tail p-value
(Intercept)8.770833333333330.22183339.53800
X-0.3916666666666670.182346-2.14790.037020.01851
M1-0.01270833333333610.257051-0.04940.9607830.480392
M2-0.02791666666666590.256295-0.10890.9137370.456868
M3-0.04312499999999930.255609-0.16870.8667610.43338
M4-0.0983333333333330.254994-0.38560.7015490.350774
M5-0.05354166666666640.25445-0.21040.8342690.417134
M6-0.06874999999999970.253978-0.27070.7878380.393919
M70.0360416666666670.2535780.14210.8875960.443798
M80.08083333333333390.253250.31920.7510320.375516
M90.02562500000000030.2529940.10130.9197630.459881
M10-0.009583333333333230.252812-0.03790.9699260.484963
M11-0.06479166666666630.252702-0.25640.7987890.399394
t-0.02479166666666670.004298-5.76831e-060

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Multiple Linear Regression - Ordinary Least Squares \tabularnewline
Variable & Parameter & S.D. & T-STATH0: parameter = 0 & 2-tail p-value & 1-tail p-value \tabularnewline
(Intercept) & 8.77083333333333 & 0.221833 & 39.538 & 0 & 0 \tabularnewline
X & -0.391666666666667 & 0.182346 & -2.1479 & 0.03702 & 0.01851 \tabularnewline
M1 & -0.0127083333333361 & 0.257051 & -0.0494 & 0.960783 & 0.480392 \tabularnewline
M2 & -0.0279166666666659 & 0.256295 & -0.1089 & 0.913737 & 0.456868 \tabularnewline
M3 & -0.0431249999999993 & 0.255609 & -0.1687 & 0.866761 & 0.43338 \tabularnewline
M4 & -0.098333333333333 & 0.254994 & -0.3856 & 0.701549 & 0.350774 \tabularnewline
M5 & -0.0535416666666664 & 0.25445 & -0.2104 & 0.834269 & 0.417134 \tabularnewline
M6 & -0.0687499999999997 & 0.253978 & -0.2707 & 0.787838 & 0.393919 \tabularnewline
M7 & 0.036041666666667 & 0.253578 & 0.1421 & 0.887596 & 0.443798 \tabularnewline
M8 & 0.0808333333333339 & 0.25325 & 0.3192 & 0.751032 & 0.375516 \tabularnewline
M9 & 0.0256250000000003 & 0.252994 & 0.1013 & 0.919763 & 0.459881 \tabularnewline
M10 & -0.00958333333333323 & 0.252812 & -0.0379 & 0.969926 & 0.484963 \tabularnewline
M11 & -0.0647916666666663 & 0.252702 & -0.2564 & 0.798789 & 0.399394 \tabularnewline
t & -0.0247916666666667 & 0.004298 & -5.7683 & 1e-06 & 0 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=58050&T=2

[TABLE]
[ROW][C]Multiple Linear Regression - Ordinary Least Squares[/C][/ROW]
[ROW][C]Variable[/C][C]Parameter[/C][C]S.D.[/C][C]T-STATH0: parameter = 0[/C][C]2-tail p-value[/C][C]1-tail p-value[/C][/ROW]
[ROW][C](Intercept)[/C][C]8.77083333333333[/C][C]0.221833[/C][C]39.538[/C][C]0[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]X[/C][C]-0.391666666666667[/C][C]0.182346[/C][C]-2.1479[/C][C]0.03702[/C][C]0.01851[/C][/ROW]
[ROW][C]M1[/C][C]-0.0127083333333361[/C][C]0.257051[/C][C]-0.0494[/C][C]0.960783[/C][C]0.480392[/C][/ROW]
[ROW][C]M2[/C][C]-0.0279166666666659[/C][C]0.256295[/C][C]-0.1089[/C][C]0.913737[/C][C]0.456868[/C][/ROW]
[ROW][C]M3[/C][C]-0.0431249999999993[/C][C]0.255609[/C][C]-0.1687[/C][C]0.866761[/C][C]0.43338[/C][/ROW]
[ROW][C]M4[/C][C]-0.098333333333333[/C][C]0.254994[/C][C]-0.3856[/C][C]0.701549[/C][C]0.350774[/C][/ROW]
[ROW][C]M5[/C][C]-0.0535416666666664[/C][C]0.25445[/C][C]-0.2104[/C][C]0.834269[/C][C]0.417134[/C][/ROW]
[ROW][C]M6[/C][C]-0.0687499999999997[/C][C]0.253978[/C][C]-0.2707[/C][C]0.787838[/C][C]0.393919[/C][/ROW]
[ROW][C]M7[/C][C]0.036041666666667[/C][C]0.253578[/C][C]0.1421[/C][C]0.887596[/C][C]0.443798[/C][/ROW]
[ROW][C]M8[/C][C]0.0808333333333339[/C][C]0.25325[/C][C]0.3192[/C][C]0.751032[/C][C]0.375516[/C][/ROW]
[ROW][C]M9[/C][C]0.0256250000000003[/C][C]0.252994[/C][C]0.1013[/C][C]0.919763[/C][C]0.459881[/C][/ROW]
[ROW][C]M10[/C][C]-0.00958333333333323[/C][C]0.252812[/C][C]-0.0379[/C][C]0.969926[/C][C]0.484963[/C][/ROW]
[ROW][C]M11[/C][C]-0.0647916666666663[/C][C]0.252702[/C][C]-0.2564[/C][C]0.798789[/C][C]0.399394[/C][/ROW]
[ROW][C]t[/C][C]-0.0247916666666667[/C][C]0.004298[/C][C]-5.7683[/C][C]1e-06[/C][C]0[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=58050&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=58050&T=2

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Multiple Linear Regression - Ordinary Least Squares
VariableParameterS.D.T-STATH0: parameter = 02-tail p-value1-tail p-value
(Intercept)8.770833333333330.22183339.53800
X-0.3916666666666670.182346-2.14790.037020.01851
M1-0.01270833333333610.257051-0.04940.9607830.480392
M2-0.02791666666666590.256295-0.10890.9137370.456868
M3-0.04312499999999930.255609-0.16870.8667610.43338
M4-0.0983333333333330.254994-0.38560.7015490.350774
M5-0.05354166666666640.25445-0.21040.8342690.417134
M6-0.06874999999999970.253978-0.27070.7878380.393919
M70.0360416666666670.2535780.14210.8875960.443798
M80.08083333333333390.253250.31920.7510320.375516
M90.02562500000000030.2529940.10130.9197630.459881
M10-0.009583333333333230.252812-0.03790.9699260.484963
M11-0.06479166666666630.252702-0.25640.7987890.399394
t-0.02479166666666670.004298-5.76831e-060







Multiple Linear Regression - Regression Statistics
Multiple R0.843611399723022
R-squared0.711680193742636
Adjusted R-squared0.630198509365556
F-TEST (value)8.73423517424017
F-TEST (DF numerator)13
F-TEST (DF denominator)46
p-value1.40547959937010e-08
Multiple Linear Regression - Residual Statistics
Residual Standard Deviation0.399499233642769
Sum Squared Residuals7.34158333333334

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Multiple Linear Regression - Regression Statistics \tabularnewline
Multiple R & 0.843611399723022 \tabularnewline
R-squared & 0.711680193742636 \tabularnewline
Adjusted R-squared & 0.630198509365556 \tabularnewline
F-TEST (value) & 8.73423517424017 \tabularnewline
F-TEST (DF numerator) & 13 \tabularnewline
F-TEST (DF denominator) & 46 \tabularnewline
p-value & 1.40547959937010e-08 \tabularnewline
Multiple Linear Regression - Residual Statistics \tabularnewline
Residual Standard Deviation & 0.399499233642769 \tabularnewline
Sum Squared Residuals & 7.34158333333334 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=58050&T=3

[TABLE]
[ROW][C]Multiple Linear Regression - Regression Statistics[/C][/ROW]
[ROW][C]Multiple R[/C][C]0.843611399723022[/C][/ROW]
[ROW][C]R-squared[/C][C]0.711680193742636[/C][/ROW]
[ROW][C]Adjusted R-squared[/C][C]0.630198509365556[/C][/ROW]
[ROW][C]F-TEST (value)[/C][C]8.73423517424017[/C][/ROW]
[ROW][C]F-TEST (DF numerator)[/C][C]13[/C][/ROW]
[ROW][C]F-TEST (DF denominator)[/C][C]46[/C][/ROW]
[ROW][C]p-value[/C][C]1.40547959937010e-08[/C][/ROW]
[ROW][C]Multiple Linear Regression - Residual Statistics[/C][/ROW]
[ROW][C]Residual Standard Deviation[/C][C]0.399499233642769[/C][/ROW]
[ROW][C]Sum Squared Residuals[/C][C]7.34158333333334[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=58050&T=3

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=58050&T=3

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Multiple Linear Regression - Regression Statistics
Multiple R0.843611399723022
R-squared0.711680193742636
Adjusted R-squared0.630198509365556
F-TEST (value)8.73423517424017
F-TEST (DF numerator)13
F-TEST (DF denominator)46
p-value1.40547959937010e-08
Multiple Linear Regression - Residual Statistics
Residual Standard Deviation0.399499233642769
Sum Squared Residuals7.34158333333334







Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals
Time or IndexActualsInterpolationForecastResidualsPrediction Error
18.68.73333333333334-0.133333333333346
28.58.69333333333333-0.193333333333332
38.38.65333333333333-0.353333333333333
47.88.57333333333333-0.773333333333332
57.88.59333333333333-0.793333333333333
688.55333333333333-0.553333333333332
78.68.63333333333333-0.0333333333333324
88.98.653333333333330.246666666666668
98.98.573333333333330.326666666666667
108.68.513333333333330.0866666666666665
118.38.43333333333333-0.133333333333332
128.38.47333333333333-0.173333333333332
138.38.43583333333333-0.135833333333329
148.48.395833333333330.00416666666666725
158.58.355833333333330.144166666666666
168.48.275833333333330.124166666666667
178.68.295833333333330.304166666666666
188.58.255833333333330.244166666666667
198.58.335833333333330.164166666666667
208.58.355833333333330.144166666666667
218.58.275833333333330.224166666666667
228.58.215833333333330.284166666666667
238.58.135833333333330.364166666666667
248.58.175833333333330.324166666666667
258.58.138333333333330.36166666666667
268.58.098333333333330.401666666666666
278.58.058333333333330.441666666666666
288.57.978333333333330.521666666666667
298.67.998333333333330.601666666666666
308.47.958333333333330.441666666666667
318.18.038333333333330.0616666666666664
3288.05833333333333-0.0583333333333335
3387.978333333333330.0216666666666666
3487.918333333333330.0816666666666668
3587.838333333333330.161666666666666
367.97.878333333333330.0216666666666671
377.87.84083333333333-0.0408333333333306
387.87.80083333333333-0.000833333333334452
397.97.760833333333330.139166666666666
408.17.680833333333330.419166666666666
4187.700833333333330.299166666666666
427.67.66083333333333-0.0608333333333342
437.37.74083333333333-0.440833333333334
4477.76083333333333-0.760833333333334
456.87.68083333333333-0.880833333333334
4677.62083333333333-0.620833333333334
477.17.54083333333333-0.440833333333334
487.27.58083333333333-0.380833333333333
497.17.15166666666666-0.0516666666666639
506.97.11166666666667-0.211666666666667
516.77.07166666666667-0.371666666666667
526.76.99166666666667-0.291666666666667
536.67.01166666666667-0.411666666666667
546.96.97166666666667-0.0716666666666666
557.37.051666666666670.248333333333333
567.57.071666666666670.428333333333333
577.36.991666666666670.308333333333333
587.16.931666666666670.168333333333333
596.96.851666666666670.0483333333333334
607.16.891666666666670.208333333333333

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals \tabularnewline
Time or Index & Actuals & InterpolationForecast & ResidualsPrediction Error \tabularnewline
1 & 8.6 & 8.73333333333334 & -0.133333333333346 \tabularnewline
2 & 8.5 & 8.69333333333333 & -0.193333333333332 \tabularnewline
3 & 8.3 & 8.65333333333333 & -0.353333333333333 \tabularnewline
4 & 7.8 & 8.57333333333333 & -0.773333333333332 \tabularnewline
5 & 7.8 & 8.59333333333333 & -0.793333333333333 \tabularnewline
6 & 8 & 8.55333333333333 & -0.553333333333332 \tabularnewline
7 & 8.6 & 8.63333333333333 & -0.0333333333333324 \tabularnewline
8 & 8.9 & 8.65333333333333 & 0.246666666666668 \tabularnewline
9 & 8.9 & 8.57333333333333 & 0.326666666666667 \tabularnewline
10 & 8.6 & 8.51333333333333 & 0.0866666666666665 \tabularnewline
11 & 8.3 & 8.43333333333333 & -0.133333333333332 \tabularnewline
12 & 8.3 & 8.47333333333333 & -0.173333333333332 \tabularnewline
13 & 8.3 & 8.43583333333333 & -0.135833333333329 \tabularnewline
14 & 8.4 & 8.39583333333333 & 0.00416666666666725 \tabularnewline
15 & 8.5 & 8.35583333333333 & 0.144166666666666 \tabularnewline
16 & 8.4 & 8.27583333333333 & 0.124166666666667 \tabularnewline
17 & 8.6 & 8.29583333333333 & 0.304166666666666 \tabularnewline
18 & 8.5 & 8.25583333333333 & 0.244166666666667 \tabularnewline
19 & 8.5 & 8.33583333333333 & 0.164166666666667 \tabularnewline
20 & 8.5 & 8.35583333333333 & 0.144166666666667 \tabularnewline
21 & 8.5 & 8.27583333333333 & 0.224166666666667 \tabularnewline
22 & 8.5 & 8.21583333333333 & 0.284166666666667 \tabularnewline
23 & 8.5 & 8.13583333333333 & 0.364166666666667 \tabularnewline
24 & 8.5 & 8.17583333333333 & 0.324166666666667 \tabularnewline
25 & 8.5 & 8.13833333333333 & 0.36166666666667 \tabularnewline
26 & 8.5 & 8.09833333333333 & 0.401666666666666 \tabularnewline
27 & 8.5 & 8.05833333333333 & 0.441666666666666 \tabularnewline
28 & 8.5 & 7.97833333333333 & 0.521666666666667 \tabularnewline
29 & 8.6 & 7.99833333333333 & 0.601666666666666 \tabularnewline
30 & 8.4 & 7.95833333333333 & 0.441666666666667 \tabularnewline
31 & 8.1 & 8.03833333333333 & 0.0616666666666664 \tabularnewline
32 & 8 & 8.05833333333333 & -0.0583333333333335 \tabularnewline
33 & 8 & 7.97833333333333 & 0.0216666666666666 \tabularnewline
34 & 8 & 7.91833333333333 & 0.0816666666666668 \tabularnewline
35 & 8 & 7.83833333333333 & 0.161666666666666 \tabularnewline
36 & 7.9 & 7.87833333333333 & 0.0216666666666671 \tabularnewline
37 & 7.8 & 7.84083333333333 & -0.0408333333333306 \tabularnewline
38 & 7.8 & 7.80083333333333 & -0.000833333333334452 \tabularnewline
39 & 7.9 & 7.76083333333333 & 0.139166666666666 \tabularnewline
40 & 8.1 & 7.68083333333333 & 0.419166666666666 \tabularnewline
41 & 8 & 7.70083333333333 & 0.299166666666666 \tabularnewline
42 & 7.6 & 7.66083333333333 & -0.0608333333333342 \tabularnewline
43 & 7.3 & 7.74083333333333 & -0.440833333333334 \tabularnewline
44 & 7 & 7.76083333333333 & -0.760833333333334 \tabularnewline
45 & 6.8 & 7.68083333333333 & -0.880833333333334 \tabularnewline
46 & 7 & 7.62083333333333 & -0.620833333333334 \tabularnewline
47 & 7.1 & 7.54083333333333 & -0.440833333333334 \tabularnewline
48 & 7.2 & 7.58083333333333 & -0.380833333333333 \tabularnewline
49 & 7.1 & 7.15166666666666 & -0.0516666666666639 \tabularnewline
50 & 6.9 & 7.11166666666667 & -0.211666666666667 \tabularnewline
51 & 6.7 & 7.07166666666667 & -0.371666666666667 \tabularnewline
52 & 6.7 & 6.99166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
53 & 6.6 & 7.01166666666667 & -0.411666666666667 \tabularnewline
54 & 6.9 & 6.97166666666667 & -0.0716666666666666 \tabularnewline
55 & 7.3 & 7.05166666666667 & 0.248333333333333 \tabularnewline
56 & 7.5 & 7.07166666666667 & 0.428333333333333 \tabularnewline
57 & 7.3 & 6.99166666666667 & 0.308333333333333 \tabularnewline
58 & 7.1 & 6.93166666666667 & 0.168333333333333 \tabularnewline
59 & 6.9 & 6.85166666666667 & 0.0483333333333334 \tabularnewline
60 & 7.1 & 6.89166666666667 & 0.208333333333333 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=58050&T=4

[TABLE]
[ROW][C]Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals[/C][/ROW]
[ROW][C]Time or Index[/C][C]Actuals[/C][C]InterpolationForecast[/C][C]ResidualsPrediction Error[/C][/ROW]
[ROW][C]1[/C][C]8.6[/C][C]8.73333333333334[/C][C]-0.133333333333346[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]8.5[/C][C]8.69333333333333[/C][C]-0.193333333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]8.3[/C][C]8.65333333333333[/C][C]-0.353333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]7.8[/C][C]8.57333333333333[/C][C]-0.773333333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]7.8[/C][C]8.59333333333333[/C][C]-0.793333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]8[/C][C]8.55333333333333[/C][C]-0.553333333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]8.6[/C][C]8.63333333333333[/C][C]-0.0333333333333324[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]8.9[/C][C]8.65333333333333[/C][C]0.246666666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]8.9[/C][C]8.57333333333333[/C][C]0.326666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]8.6[/C][C]8.51333333333333[/C][C]0.0866666666666665[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]8.3[/C][C]8.43333333333333[/C][C]-0.133333333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]8.3[/C][C]8.47333333333333[/C][C]-0.173333333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]8.3[/C][C]8.43583333333333[/C][C]-0.135833333333329[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]8.4[/C][C]8.39583333333333[/C][C]0.00416666666666725[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]8.5[/C][C]8.35583333333333[/C][C]0.144166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]8.4[/C][C]8.27583333333333[/C][C]0.124166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]8.6[/C][C]8.29583333333333[/C][C]0.304166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]8.5[/C][C]8.25583333333333[/C][C]0.244166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]8.5[/C][C]8.33583333333333[/C][C]0.164166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]8.5[/C][C]8.35583333333333[/C][C]0.144166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]8.5[/C][C]8.27583333333333[/C][C]0.224166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]8.5[/C][C]8.21583333333333[/C][C]0.284166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]8.5[/C][C]8.13583333333333[/C][C]0.364166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]8.5[/C][C]8.17583333333333[/C][C]0.324166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]8.5[/C][C]8.13833333333333[/C][C]0.36166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]8.5[/C][C]8.09833333333333[/C][C]0.401666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]8.5[/C][C]8.05833333333333[/C][C]0.441666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]8.5[/C][C]7.97833333333333[/C][C]0.521666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]8.6[/C][C]7.99833333333333[/C][C]0.601666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]8.4[/C][C]7.95833333333333[/C][C]0.441666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]8.1[/C][C]8.03833333333333[/C][C]0.0616666666666664[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]8[/C][C]8.05833333333333[/C][C]-0.0583333333333335[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]8[/C][C]7.97833333333333[/C][C]0.0216666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]8[/C][C]7.91833333333333[/C][C]0.0816666666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]8[/C][C]7.83833333333333[/C][C]0.161666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]7.9[/C][C]7.87833333333333[/C][C]0.0216666666666671[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]7.8[/C][C]7.84083333333333[/C][C]-0.0408333333333306[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]7.8[/C][C]7.80083333333333[/C][C]-0.000833333333334452[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]7.9[/C][C]7.76083333333333[/C][C]0.139166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]8.1[/C][C]7.68083333333333[/C][C]0.419166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]8[/C][C]7.70083333333333[/C][C]0.299166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]7.6[/C][C]7.66083333333333[/C][C]-0.0608333333333342[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]7.3[/C][C]7.74083333333333[/C][C]-0.440833333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]7[/C][C]7.76083333333333[/C][C]-0.760833333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]6.8[/C][C]7.68083333333333[/C][C]-0.880833333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]7[/C][C]7.62083333333333[/C][C]-0.620833333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]7.1[/C][C]7.54083333333333[/C][C]-0.440833333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]7.2[/C][C]7.58083333333333[/C][C]-0.380833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]7.1[/C][C]7.15166666666666[/C][C]-0.0516666666666639[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]6.9[/C][C]7.11166666666667[/C][C]-0.211666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]6.7[/C][C]7.07166666666667[/C][C]-0.371666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]6.7[/C][C]6.99166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]6.6[/C][C]7.01166666666667[/C][C]-0.411666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]6.9[/C][C]6.97166666666667[/C][C]-0.0716666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]7.3[/C][C]7.05166666666667[/C][C]0.248333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]7.5[/C][C]7.07166666666667[/C][C]0.428333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]7.3[/C][C]6.99166666666667[/C][C]0.308333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]7.1[/C][C]6.93166666666667[/C][C]0.168333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]6.9[/C][C]6.85166666666667[/C][C]0.0483333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]7.1[/C][C]6.89166666666667[/C][C]0.208333333333333[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=58050&T=4

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=58050&T=4

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals
Time or IndexActualsInterpolationForecastResidualsPrediction Error
18.68.73333333333334-0.133333333333346
28.58.69333333333333-0.193333333333332
38.38.65333333333333-0.353333333333333
47.88.57333333333333-0.773333333333332
57.88.59333333333333-0.793333333333333
688.55333333333333-0.553333333333332
78.68.63333333333333-0.0333333333333324
88.98.653333333333330.246666666666668
98.98.573333333333330.326666666666667
108.68.513333333333330.0866666666666665
118.38.43333333333333-0.133333333333332
128.38.47333333333333-0.173333333333332
138.38.43583333333333-0.135833333333329
148.48.395833333333330.00416666666666725
158.58.355833333333330.144166666666666
168.48.275833333333330.124166666666667
178.68.295833333333330.304166666666666
188.58.255833333333330.244166666666667
198.58.335833333333330.164166666666667
208.58.355833333333330.144166666666667
218.58.275833333333330.224166666666667
228.58.215833333333330.284166666666667
238.58.135833333333330.364166666666667
248.58.175833333333330.324166666666667
258.58.138333333333330.36166666666667
268.58.098333333333330.401666666666666
278.58.058333333333330.441666666666666
288.57.978333333333330.521666666666667
298.67.998333333333330.601666666666666
308.47.958333333333330.441666666666667
318.18.038333333333330.0616666666666664
3288.05833333333333-0.0583333333333335
3387.978333333333330.0216666666666666
3487.918333333333330.0816666666666668
3587.838333333333330.161666666666666
367.97.878333333333330.0216666666666671
377.87.84083333333333-0.0408333333333306
387.87.80083333333333-0.000833333333334452
397.97.760833333333330.139166666666666
408.17.680833333333330.419166666666666
4187.700833333333330.299166666666666
427.67.66083333333333-0.0608333333333342
437.37.74083333333333-0.440833333333334
4477.76083333333333-0.760833333333334
456.87.68083333333333-0.880833333333334
4677.62083333333333-0.620833333333334
477.17.54083333333333-0.440833333333334
487.27.58083333333333-0.380833333333333
497.17.15166666666666-0.0516666666666639
506.97.11166666666667-0.211666666666667
516.77.07166666666667-0.371666666666667
526.76.99166666666667-0.291666666666667
536.67.01166666666667-0.411666666666667
546.96.97166666666667-0.0716666666666666
557.37.051666666666670.248333333333333
567.57.071666666666670.428333333333333
577.36.991666666666670.308333333333333
587.16.931666666666670.168333333333333
596.96.851666666666670.0483333333333334
607.16.891666666666670.208333333333333







Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity
p-valuesAlternative Hypothesis
breakpoint indexgreater2-sidedless
170.7047848115782440.5904303768435130.295215188421756
180.5887189053011020.8225621893977970.411281094698898
190.5173639336220460.965272132755910.482636066377954
200.5557806307752820.8884387384494360.444219369224718
210.5422060038089190.9155879923821620.457793996191081
220.4376263475253950.8752526950507910.562373652474605
230.3353872224811080.6707744449622150.664612777518892
240.2551971114233090.5103942228466180.744802888576691
250.1755042305926470.3510084611852930.824495769407353
260.1158805932909410.2317611865818830.884119406709059
270.07363328162400450.1472665632480090.926366718375995
280.05380587785945680.1076117557189140.946194122140543
290.04111936716319240.08223873432638490.958880632836808
300.02452293006618030.04904586013236050.97547706993382
310.03483935281390290.06967870562780590.965160647186097
320.06742416685497750.1348483337099550.932575833145022
330.08524949671453680.1704989934290740.914750503285463
340.07302561130076720.1460512226015340.926974388699233
350.05154747094417170.1030949418883430.948452529055828
360.03626612713985350.0725322542797070.963733872860146
370.02956503685426590.05913007370853180.970434963145734
380.02510870931297860.05021741862595730.974891290687021
390.02902251762710130.05804503525420250.970977482372899
400.07149552440462030.1429910488092410.92850447559538
410.4134104047683910.8268208095367810.586589595231609
420.6958679054123480.6082641891753050.304132094587652
430.6006233854420890.7987532291158220.399376614557911

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity \tabularnewline
p-values & Alternative Hypothesis \tabularnewline
breakpoint index & greater & 2-sided & less \tabularnewline
17 & 0.704784811578244 & 0.590430376843513 & 0.295215188421756 \tabularnewline
18 & 0.588718905301102 & 0.822562189397797 & 0.411281094698898 \tabularnewline
19 & 0.517363933622046 & 0.96527213275591 & 0.482636066377954 \tabularnewline
20 & 0.555780630775282 & 0.888438738449436 & 0.444219369224718 \tabularnewline
21 & 0.542206003808919 & 0.915587992382162 & 0.457793996191081 \tabularnewline
22 & 0.437626347525395 & 0.875252695050791 & 0.562373652474605 \tabularnewline
23 & 0.335387222481108 & 0.670774444962215 & 0.664612777518892 \tabularnewline
24 & 0.255197111423309 & 0.510394222846618 & 0.744802888576691 \tabularnewline
25 & 0.175504230592647 & 0.351008461185293 & 0.824495769407353 \tabularnewline
26 & 0.115880593290941 & 0.231761186581883 & 0.884119406709059 \tabularnewline
27 & 0.0736332816240045 & 0.147266563248009 & 0.926366718375995 \tabularnewline
28 & 0.0538058778594568 & 0.107611755718914 & 0.946194122140543 \tabularnewline
29 & 0.0411193671631924 & 0.0822387343263849 & 0.958880632836808 \tabularnewline
30 & 0.0245229300661803 & 0.0490458601323605 & 0.97547706993382 \tabularnewline
31 & 0.0348393528139029 & 0.0696787056278059 & 0.965160647186097 \tabularnewline
32 & 0.0674241668549775 & 0.134848333709955 & 0.932575833145022 \tabularnewline
33 & 0.0852494967145368 & 0.170498993429074 & 0.914750503285463 \tabularnewline
34 & 0.0730256113007672 & 0.146051222601534 & 0.926974388699233 \tabularnewline
35 & 0.0515474709441717 & 0.103094941888343 & 0.948452529055828 \tabularnewline
36 & 0.0362661271398535 & 0.072532254279707 & 0.963733872860146 \tabularnewline
37 & 0.0295650368542659 & 0.0591300737085318 & 0.970434963145734 \tabularnewline
38 & 0.0251087093129786 & 0.0502174186259573 & 0.974891290687021 \tabularnewline
39 & 0.0290225176271013 & 0.0580450352542025 & 0.970977482372899 \tabularnewline
40 & 0.0714955244046203 & 0.142991048809241 & 0.92850447559538 \tabularnewline
41 & 0.413410404768391 & 0.826820809536781 & 0.586589595231609 \tabularnewline
42 & 0.695867905412348 & 0.608264189175305 & 0.304132094587652 \tabularnewline
43 & 0.600623385442089 & 0.798753229115822 & 0.399376614557911 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=58050&T=5

[TABLE]
[ROW][C]Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity[/C][/ROW]
[ROW][C]p-values[/C][C]Alternative Hypothesis[/C][/ROW]
[ROW][C]breakpoint index[/C][C]greater[/C][C]2-sided[/C][C]less[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]0.704784811578244[/C][C]0.590430376843513[/C][C]0.295215188421756[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]0.588718905301102[/C][C]0.822562189397797[/C][C]0.411281094698898[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]0.517363933622046[/C][C]0.96527213275591[/C][C]0.482636066377954[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]0.555780630775282[/C][C]0.888438738449436[/C][C]0.444219369224718[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]0.542206003808919[/C][C]0.915587992382162[/C][C]0.457793996191081[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]0.437626347525395[/C][C]0.875252695050791[/C][C]0.562373652474605[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]0.335387222481108[/C][C]0.670774444962215[/C][C]0.664612777518892[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]0.255197111423309[/C][C]0.510394222846618[/C][C]0.744802888576691[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]0.175504230592647[/C][C]0.351008461185293[/C][C]0.824495769407353[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]0.115880593290941[/C][C]0.231761186581883[/C][C]0.884119406709059[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]0.0736332816240045[/C][C]0.147266563248009[/C][C]0.926366718375995[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]0.0538058778594568[/C][C]0.107611755718914[/C][C]0.946194122140543[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]0.0411193671631924[/C][C]0.0822387343263849[/C][C]0.958880632836808[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]0.0245229300661803[/C][C]0.0490458601323605[/C][C]0.97547706993382[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]0.0348393528139029[/C][C]0.0696787056278059[/C][C]0.965160647186097[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]0.0674241668549775[/C][C]0.134848333709955[/C][C]0.932575833145022[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]0.0852494967145368[/C][C]0.170498993429074[/C][C]0.914750503285463[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]0.0730256113007672[/C][C]0.146051222601534[/C][C]0.926974388699233[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]0.0515474709441717[/C][C]0.103094941888343[/C][C]0.948452529055828[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]0.0362661271398535[/C][C]0.072532254279707[/C][C]0.963733872860146[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]0.0295650368542659[/C][C]0.0591300737085318[/C][C]0.970434963145734[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]0.0251087093129786[/C][C]0.0502174186259573[/C][C]0.974891290687021[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]0.0290225176271013[/C][C]0.0580450352542025[/C][C]0.970977482372899[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]0.0714955244046203[/C][C]0.142991048809241[/C][C]0.92850447559538[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]0.413410404768391[/C][C]0.826820809536781[/C][C]0.586589595231609[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]0.695867905412348[/C][C]0.608264189175305[/C][C]0.304132094587652[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]0.600623385442089[/C][C]0.798753229115822[/C][C]0.399376614557911[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=58050&T=5

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=58050&T=5

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity
p-valuesAlternative Hypothesis
breakpoint indexgreater2-sidedless
170.7047848115782440.5904303768435130.295215188421756
180.5887189053011020.8225621893977970.411281094698898
190.5173639336220460.965272132755910.482636066377954
200.5557806307752820.8884387384494360.444219369224718
210.5422060038089190.9155879923821620.457793996191081
220.4376263475253950.8752526950507910.562373652474605
230.3353872224811080.6707744449622150.664612777518892
240.2551971114233090.5103942228466180.744802888576691
250.1755042305926470.3510084611852930.824495769407353
260.1158805932909410.2317611865818830.884119406709059
270.07363328162400450.1472665632480090.926366718375995
280.05380587785945680.1076117557189140.946194122140543
290.04111936716319240.08223873432638490.958880632836808
300.02452293006618030.04904586013236050.97547706993382
310.03483935281390290.06967870562780590.965160647186097
320.06742416685497750.1348483337099550.932575833145022
330.08524949671453680.1704989934290740.914750503285463
340.07302561130076720.1460512226015340.926974388699233
350.05154747094417170.1030949418883430.948452529055828
360.03626612713985350.0725322542797070.963733872860146
370.02956503685426590.05913007370853180.970434963145734
380.02510870931297860.05021741862595730.974891290687021
390.02902251762710130.05804503525420250.970977482372899
400.07149552440462030.1429910488092410.92850447559538
410.4134104047683910.8268208095367810.586589595231609
420.6958679054123480.6082641891753050.304132094587652
430.6006233854420890.7987532291158220.399376614557911







Meta Analysis of Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity
Description# significant tests% significant testsOK/NOK
1% type I error level00OK
5% type I error level10.0370370370370370OK
10% type I error level70.259259259259259NOK

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Meta Analysis of Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity \tabularnewline
Description & # significant tests & % significant tests & OK/NOK \tabularnewline
1% type I error level & 0 & 0 & OK \tabularnewline
5% type I error level & 1 & 0.0370370370370370 & OK \tabularnewline
10% type I error level & 7 & 0.259259259259259 & NOK \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=58050&T=6

[TABLE]
[ROW][C]Meta Analysis of Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity[/C][/ROW]
[ROW][C]Description[/C][C]# significant tests[/C][C]% significant tests[/C][C]OK/NOK[/C][/ROW]
[ROW][C]1% type I error level[/C][C]0[/C][C]0[/C][C]OK[/C][/ROW]
[ROW][C]5% type I error level[/C][C]1[/C][C]0.0370370370370370[/C][C]OK[/C][/ROW]
[ROW][C]10% type I error level[/C][C]7[/C][C]0.259259259259259[/C][C]NOK[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=58050&T=6

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=58050&T=6

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Meta Analysis of Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity
Description# significant tests% significant testsOK/NOK
1% type I error level00OK
5% type I error level10.0370370370370370OK
10% type I error level70.259259259259259NOK



Parameters (Session):
par1 = 1 ; par2 = Include Monthly Dummies ; par3 = Linear Trend ;
Parameters (R input):
par1 = 1 ; par2 = Include Monthly Dummies ; par3 = Linear Trend ;
R code (references can be found in the software module):
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)$p.value
}
if (gqarr[mypoint-kp3+1,2] < 0.01) numsignificant1 <- numsignificant1 + 1
if (gqarr[mypoint-kp3+1,2] < 0.05) numsignificant5 <- numsignificant5 + 1
if (gqarr[mypoint-kp3+1,2] < 0.10) numsignificant10 <- numsignificant10 + 1
}
gqarr
}
bitmap(file='test0.png')
plot(x[,1], type='l', main='Actuals and Interpolation', ylab='value of Actuals and Interpolation (dots)', xlab='time or index')
points(x[,1]-mysum$resid)
grid()
dev.off()
bitmap(file='test1.png')
plot(mysum$resid, type='b', pch=19, main='Residuals', ylab='value of Residuals', xlab='time or index')
grid()
dev.off()
bitmap(file='test2.png')
hist(mysum$resid, main='Residual Histogram', xlab='values of Residuals')
grid()
dev.off()
bitmap(file='test3.png')
densityplot(~mysum$resid,col='black',main='Residual Density Plot', xlab='values of Residuals')
dev.off()
bitmap(file='test4.png')
qqnorm(mysum$resid, main='Residual Normal Q-Q Plot')
qqline(mysum$resid)
grid()
dev.off()
(myerror <- as.ts(mysum$resid))
bitmap(file='test5.png')
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()
bitmap(file='test6.png')
acf(mysum$resid, lag.max=length(mysum$resid)/2, main='Residual Autocorrelation Function')
grid()
dev.off()
bitmap(file='test7.png')
pacf(mysum$resid, lag.max=length(mysum$resid)/2, main='Residual Partial Autocorrelation Function')
grid()
dev.off()
bitmap(file='test8.png')
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) {
bitmap(file='test9.png')
plot(kp3:nmkm3,gqarr[,2], main='Goldfeld-Quandt test',ylab='2-sided p-value',xlab='breakpoint')
grid()
dev.off()
}
load(file='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$coefficients)[i] != 't') myeq <- paste(myeq, '[t]', sep='')
}
}
myeq <- paste(myeq, ' + e[t]')
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, myeq)
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable1.tab')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,hyperlink('ols1.htm','Multiple Linear Regression - Ordinary Least Squares',''), 6, TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Variable',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Parameter',header=TRUE)
a<-table.element(a,'S.D.',header=TRUE)
a<-table.element(a,'T-STAT
H0: parameter = 0',header=TRUE)
a<-table.element(a,'2-tail p-value',header=TRUE)
a<-table.element(a,'1-tail p-value',header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:k){
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,rownames(mysum$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$coefficients[i,4]/2,6))
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable2.tab')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'Multiple Linear Regression - Regression Statistics', 2, TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'Multiple R',1,TRUE)
a<-table.element(a, sqrt(mysum$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$sigma)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'Sum Squared Residuals',1,TRUE)
a<-table.element(a, sum(myerror*myerror))
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable3.tab')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals', 4, TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'Time or Index', 1, TRUE)
a<-table.element(a, 'Actuals', 1, TRUE)
a<-table.element(a, 'Interpolation
Forecast', 1, TRUE)
a<-table.element(a, 'Residuals
Prediction Error', 1, TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:n) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i, 1, TRUE)
a<-table.element(a,x[i])
a<-table.element(a,x[i]-mysum$resid[i])
a<-table.element(a,mysum$resid[i])
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable4.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='mytable5.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='mytable6.tab')
}