• QR Code (size=2)
• QR Code (size=3)
• QR Code (size=4)
• QR Code (size=5)
• QR Code (size=6)

0.06455399 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 1 45.498
0.06363636 0.06455399 NA NA NA 102750 NA NA NA NA NA 1 46.1773
0.06512702 0.06363636 0.06455399 NA NA 95276 102750 NA NA NA NA 1 46.1937
0.06490826 0.06512702 0.06363636 0.06455399 NA 112053 316283 102750 NA NA NA 1 46.1272
0.06605923 0.06490826 0.06512702 0.06363636 0.06455399 98841 279958 316283 102750 NA NA 1 46.4199
0.06900452 0.06605923 0.06490826 0.06512702 0.06363636 123102 357042 279958 316283 NA NA 1 46.4535
0.07110609 0.06900452 0.06605923 0.06490826 0.06512702 118152 360020 357042 279958 NA NA 1 46.648
0.07228381 0.07110609 0.06900452 0.06605923 0.06490826 101752 320591 360020 357042 NA NA 1 46.5669
0.07477876 0.07228381 0.07110609 0.06900452 0.06605923 148219 483085 320591 360020 NA NA 1 46.9866
0.07763158 0.07477876 0.07228381 0.07110609 0.06900452 124966 421856 483085 320591 NA NA 1 47.2997
0.08300654 0.07763158 0.07477876 0.07228381 0.07110609 134741 476763 421856 483085 NA NA 1 47.548
0.11406926 0.08300654 0.07763158 0.07477876 0.07228381 132168 503245 476763 421856 NA NA 1 47.4375
0.14399142 0.11406926 0.08300654 0.07763158 0.07477876 100950 532182 503245 476763 102750 NA 1 47.1083
0.19258475 0.14399142 0.11406926 0.08300654 0.07763158 96418 647074 532182 503245 316283 NA 1 46.9634
0.23179916 0.19258475 0.14399142 0.11406926 0.08300654 86891 789458 647074 532182 279958 NA 1 46.9733
0.248125 0.23179916 0.19258475 0.14399142 0.11406926 89796 994712 789458 647074 357042 NA 1 46.83
0.24300412 0.248125 0.23179916 0.19258475 0.14399142 119663 1424738 994712 789458 360020 NA 1 47.1848
0.24102041 0.24300412 0.248125 0.23179916 0.19258475 130539 1541564 1424738 994712 320591 NA 1 47.1292
0.24473684 0.24102041 0.24300412 0.248125 0.23179916 120851 1426809 1541564 1424738 483085 NA 1 47.1505
0.239 0.24473684 0.24102041 0.24300412 0.248125 145422 1758377 1426809 1541564 421856 NA 1 46.6882
0.23063241 0.239 0.24473684 0.24102041 0.24300412 150583 1800085 1758377 1426809 476763 NA 1 46.7161
0.22700587 0.23063241 0.239 0.24473684 0.24102041 127054 1483000 1800085 1758377 503245 NA 1 46.536
0.22737864 0.22700587 0.23063241 0.239 0.24473684 137473 1594167 1483000 1800085 532182 NA 1 45.0062
0.2238921 0.22737864 0.22700587 0.23063241 0.239 127094 1487700 1594167 1483000 647074 NA 1 43.4204
0.22341651 0.2238921 0.22737864 0.22700587 0.23063241 132080 1534900 1487700 1594167 789458 102750 1 42.8246
0.22209524 0.22341651 0.2238921 0.22737864 0.22700587 188311 2192708 1534900 1487700 994712 316283 1 41.8301
0.22144213 0.22209524 0.22341651 0.2238921 0.22737864 107487 1253734 2192708 1534900 1424738 279958 1 41.3862
0.22098299 0.22144213 0.22209524 0.22341651 0.2238921 84669 987684 1253734 2192708 1541564 357042 1 41.4258
0.21766917 0.22098299 0.22144213 0.22209524 0.22341651 149184 1743435 987684 1253734 1426809 360020 1 41.3326
0.21268657 0.21766917 0.22098299 0.22144213 0.22209524 121026 1401287 1743435 987684 1758377 320591 1 41.6042
0.21107011 0.21268657 0.21766917 0.22098299 0.22144213 81073 924485 1401287 1743435 1800085 483085 1 42.0025
0.20957643 0.21107011 0.21268657 0.21766917 0.22098299 132947 1521048 924485 1401287 1483000 421856 1 42.4426
0.20714286 0.20957643 0.21107011 0.21268657 0.21766917 141294 1608249 1521048 924485 1594167 476763 1 42.9708
0.20856102 0.20714286 0.20957643 0.21107011 0.21268657 155077 1754546 1608249 1521048 1487700 503245 1 43.1611
0.21211573 0.20856102 0.20714286 0.20957643 0.21107011 145154 1662646 1754546 1608249 1534900 532182 1 43.2561
0.2181982 0.21211573 0.20856102 0.20714286 0.20957643 127094 1491140 1662646 1754546 2192708 647074 1 43.7944
0.21996403 0.2181982 0.21211573 0.20856102 0.20714286 151414 1833427 1491140 1662646 1253734 789458 1 44.4309
0.22204301 0.21996403 0.2181982 0.21211573 0.20856102 167858 2052102 1833427 1491140 987684 994712 1 44.8644
0.22075134 0.22204301 0.21996403 0.2181982 0.21211573 127070 1574206 2052102 1833427 1743435 1424738 1 44.916
0.22139037 0.22075134 0.22204301 0.21996403 0.2181982 154692 1908892 1574206 2052102 1401287 1541564 1 45.1733
0.21893805 0.22139037 0.22075134 0.22204301 0.21996403 170905 2123327 1908892 1574206 924485 1426809 1 45.3729
0.21778169 0.21893805 0.22139037 0.22075134 0.22204301 127751 1580460 2123327 1908892 1521048 1758377 1 45.3841
0.21698774 0.21778169 0.21893805 0.22139037 0.22075134 173795 2149062 1580460 2123327 1608249 1800085 1 45.6491
0.21655052 0.21698774 0.21778169 0.21893805 0.22139037 190181 2357060 2149062 1580460 1754546 1483000 1 45.9698
0.21666667 0.21655052 0.21698774 0.21778169 0.21893805 198417 2466075 2357060 2149062 1662646 1594167 1 46.1015
0.21502591 0.21666667 0.21655052 0.21698774 0.21778169 183018 2283758 2466075 2357060 1491140 1487700 1 46.1172
0.21689655 0.21502591 0.21666667 0.21655052 0.21698774 171608 2136874 2283758 2466075 1833427 1534900 1 46.7939
0.21632302 0.21689655 0.21502591 0.21666667 0.21655052 188087 2366629 2136874 2283758 2052102 2192708 1 47.2798
0.21435897 0.21632302 0.21689655 0.21502591 0.21666667 197042 2481438 2366629 2136874 1574206 1253734 1 47.023
0.22013536 0.21435897 0.21632302 0.21689655 0.21502591 208788 2618517 2481438 2366629 1908892 987684 1 47.7335
0.22369748 0.22013536 0.21435897 0.21632302 0.21689655 178111 2316637 2618517 2481438 2123327 1743435 1 48.3415
0.22416667 0.22369748 0.22013536 0.21435897 0.21632302 236455 3147769 2316637 2618517 1580460 1401287 1 48.7789
0.22023217 0.22416667 0.22369748 0.22013536 0.21435897 233219 3136534 3147769 2316637 2149062 924485 1 49.2046
0.22042834 0.22023217 0.22416667 0.22369748 0.22013536 188106 2497719 3136534 3147769 2357060 1521048 1 49.5627
0.21901639 0.22042834 0.22023217 0.22416667 0.22369748 238876 3196612 2497719 3136534 2466075 1608249 1 49.6389
0.21895425 0.21901639 0.22042834 0.22023217 0.22416667 205148 2740322 3196612 2497719 2283758 1754546 1 49.6517
0.21970684 0.21895425 0.21901639 0.22042834 0.22023217 214727 2878105 2740322 3196612 2136874 1662646 1 49.8872
0.21866883 0.21970684 0.21895425 0.21901639 0.22042834 213428 2878898 2878105 2740322 2366629 1491140 1 49.9859
0.22003231 0.21866883 0.21970684 0.21895425 0.21901639 195128 2627735 2878898 2878105 2481438 1833427 1 50.0357
0.21851852 0.22003231 0.21866883 0.21970684 0.21895425 206047 2805396 2627735 2878898 2618517 2052102 1 50.1135
0.21744 0.21851852 0.22003231 0.21866883 0.21970684 201773 2738332 2805396 2627735 2316637 1574206 1 49.4201
0.21430843 0.21744 0.21851852 0.22003231 0.21866883 192772 2620138 2738332 2805396 3147769 1908892 1 49.6618
0.21246057 0.21430843 0.21744 0.21851852 0.22003231 198230 2673110 2620138 2738332 3136534 2123327 1 50.6053
0.21079812 0.21246057 0.21430843 0.21744 0.21851852 181172 2441007 2673110 2620138 2497719 1580460 1 51.6639
0.20713178 0.21079812 0.21246057 0.21430843 0.21744 189079 2547261 2441007 2673110 3196612 2149062 1 51.8472
0.20506135 0.20713178 0.21079812 0.21246057 0.21430843 179073 2392135 2547261 2441007 2740322 2357060 1 52.2056
0.20395738 0.20506135 0.20713178 0.21079812 0.21246057 197421 2640130 2392135 2547261 2878105 2466075 1 52.1834
0.20318182 0.20395738 0.20506135 0.20713178 0.21079812 195244 2615402 2640130 2392135 2878898 2283758 1 52.3807
0.20105263 0.20318182 0.20395738 0.20506135 0.20713178 219826 2948757 2615402 2640130 2627735 2136874 1 52.5124
0.2 0.20105263 0.20318182 0.20395738 0.20506135 211793 2832349 2948757 2615402 2805396 2366629 1 52.9384
0.19896142 0.2 0.20105263 0.20318182 0.20395738 203394 2729442 2832349 2948757 2738332 2481438 1 53.3363
0.19881832 0.19896142 0.2 0.20105263 0.20318182 209578 2810524 2729442 2832349 2620138 2618517 1 53.6296
0.19970717 0.19881832 0.19896142 0.2 0.20105263 214769 2890134 2810524 2729442 2673110 2316637 1 53.2837
0.2015919 0.19970717 0.19881832 0.19896142 0.2 226177 3083960 2890134 2810524 2441007 3147769 1 53.5675
0.20716332 0.2015919 0.19970717 0.19881832 0.19896142 191449 2667818 3083960 2890134 2547261 3136534 1 53.7364
0.21133144 0.20716332 0.2015919 0.19970717 0.19881832 200989 2907046 2667818 3083960 2392135 2497719 1 53.1571
0.22755245 0.21133144 0.20716332 0.2015919 0.19970717 216707 3233685 2907046 2667818 2640130 3196612 1 53.5566
0.24011065 0.22755245 0.21133144 0.20716332 0.2015919 192882 3138742 3233685 2907046 2615402 2740322 1 53.5534
0.26087551 0.24011065 0.22755245 0.21133144 0.20716332 199736 3468137 3138742 3233685 2948757 2878105 1 53.4808
0.28590786 0.26087551 0.24011065 0.22755245 0.21133144 202349 3858887 3468137 3138742 2832349 2878898 1 53.1195
0.30013405 0.28590786 0.26087551 0.24011065 0.22755245 204137 4307915 3858887 3468137 2729442 2627735 1 53.1786
0.30757979 0.30013405 0.28590786 0.26087551 0.24011065 215588 4826627 4307915 3858887 2810524 2805396 1 53.4617
0.30658762 0.30757979 0.30013405 0.28590786 0.26087551 229454 5306430 4826627 4307915 2890134 2738332 1 53.409
0.32033898 0.30658762 0.30757979 0.30013405 0.28590786 175048 4073176 5306430 4826627 3083960 2620138 1 53.4536
0.33830334 0.32033898 0.30658762 0.30757979 0.30013405 212799 5227557 4073176 5306430 2667818 2673110 1 53.7071
0.36210393 0.33830334 0.32033898 0.30658762 0.30757979 181727 4783912 5227557 4073176 2907046 2441007 1 53.7262
0.38002497 0.36210393 0.33830334 0.32033898 0.30658762 211607 6045056 4783912 5227557 3233685 2547261 1 53.5481
0.38765432 0.38002497 0.36210393 0.33830334 0.32033898 185853 5657292 6045056 4783912 3138742 2392135 1 52.4571
0.38924205 0.38765432 0.38002497 0.36210393 0.33830334 158277 4969642 5657292 6045056 3468137 2640130 1 51.1904
0.38524788 0.38924205 0.38765432 0.38002497 0.36210393 180695 5752470 4969642 5657292 3858887 2615402 1 50.5575
0.39056832 0.38524788 0.38924205 0.38765432 0.38002497 175959 5606154 5752470 4969642 4307915 2948757 1 50.166
0.39531813 0.39056832 0.38524788 0.38924205 0.38765432 139550 4507603 5606154 5752470 4826627 2832349 1 50.353
0.38964286 0.39531813 0.39056832 0.38524788 0.38924205 155810 5130418 4507603 5606154 5306430 2729442 1 51.1727
0.39033019 0.38964286 0.39531813 0.39056832 0.38524788 138305 4526989 5130418 4507603 4073176 2810524 1 51.8129
0.38865497 0.39033019 0.38964286 0.39531813 0.39056832 147014 4866502 4526989 5130418 5227557 2890134 1 52.7175
0.39327926 0.38865497 0.39033019 0.38964286 0.39531813 135994 4518661 4866502 4526989 4783912 3083960 1 53.0142
0.39390805 0.39327926 0.38865497 0.39033019 0.38964286 166455 5649625 4518661 4866502 6045056 2667818 1 52.7119
0.40910125 0.39390805 0.39327926 0.38865497 0.39033019 177737 6091929 5649625 4518661 5657292 2907046 1 52.4633
0.40960452 0.40910125 0.39390805 0.39327926 0.38865497 167021 6006906 6091929 5649625 4969642 3233685 1 52.7501
0.41436588 0.40960452 0.40910125 0.39390805 0.39327926 132134 4789337 6006906 6091929 5752470 3138742 1 52.5233
0.40267261 0.41436588 0.40960452 0.40910125 0.39390805 169834 6270633 4789337 6006906 5606154 3468137 1 52.8211
0.40386313 0.40267261 0.41436588 0.40960452 0.40910125 130599 4721978 6270633 4789337 4507603 3858887 1 53.0699
0.38264192 0.40386313 0.40267261 0.41436588 0.40960452 156836 5737894 4721978 6270633 5130418 4307915 1 53.4044
0.37410618 0.38264192 0.40386313 0.40267261 0.41436588 119749 4197784 5737894 4721978 4526989 4826627 1 53.3959
0.36555794 0.37410618 0.38264192 0.40386313 0.40267261 148996 5144820 4197784 5737894 4866502 5306430 1 53.0761
0.36027837 0.36555794 0.37410618 0.38264192 0.40386313 147491 5024685 5144820 4197784 4518661 4073176 1 52.6972
0.36115261 0.36027837 0.36555794 0.37410618 0.38264192 147216 4954025 5024685 5144820 5649625 5227557 1 52.0996
0.36159574 0.36115261 0.36027837 0.36555794 0.37410618 153455 5193070 4954025 5024685 6091929 4783912 1 51.5219
0.37550371 0.36159574 0.36115261 0.36027837 0.36555794 112004 3807206 5193070 4954025 6006906 6045056 1 50.4933
0.3755814 0.37550371 0.36159574 0.36115261 0.36027837 158512 5612780 3807206 5193070 4789337 5657292 1 51.4979
0.36730159 0.3755814 0.37550371 0.36159574 0.36115261 104139 3700067 5612780 3807206 6270633 4969642 1 51.1159
0.34984194 0.36730159 0.3755814 0.37550371 0.36159574 102536 3558950 3700067 5612780 4721978 5752470 1 50.6623
0.33663883 0.34984194 0.36730159 0.3755814 0.37550371 93017 3088444 3558950 3700067 5737894 5606154 1 50.3505
0.33938144 0.33663883 0.34984194 0.36730159 0.3755814 91988 2966414 3088444 3558950 4197784 4507603 1 50.1943
0.34123077 0.33938144 0.33663883 0.34984194 0.36730159 123616 4069622 2966414 3088444 5144820 5130418 1 50.0395
0.33684749 0.34123077 0.33938144 0.33663883 0.34984194 134498 4474185 4069622 2966414 5024685 4526989 1 49.6075
0.3308478 0.33684749 0.34123077 0.33938144 0.33663883 149812 4931024 4474185 4069622 4954025 4866502 1 49.4584
0.33034623 0.3308478 0.33684749 0.34123077 0.33938144 110334 3574159 4931024 4474185 5193070 4518661 1 49.011
0.33510204 0.33034623 0.3308478 0.33684749 0.34123077 136639 4433006 3574159 4931024 3807206 5649625 1 48.8232
0.33237705 0.33510204 0.33034623 0.3308478 0.33684749 102712 3372594 4433006 3574159 5612780 6091929 1 48.4682
0.33231084 0.33237705 0.33510204 0.33034623 0.3308478 112951 3664209 3372594 4433006 3700067 6006906 1 49.3992
0.31787538 0.33231084 0.33237705 0.33510204 0.33034623 107897 3506757 3664209 3372594 3558950 4789337 1 49.089
0.3092952 0.31787538 0.33231084 0.33237705 0.33510204 73242 2279010 3506757 3664209 3088444 6270633 1 49.4906
0.29168357 0.3092952 0.31787538 0.33231084 0.33237705 72800 2204106 2279010 3506757 2966414 4721978 1 50.0805
0.28820565 0.29168357 0.3092952 0.31787538 0.33231084 78767 2265598 2204106 2279010 4069622 5737894 1 50.4295
0.28974874 0.28820565 0.29168357 0.3092952 0.31787538 114791 3282109 2265598 2204106 4474185 4197784 1 50.7333
0.28958959 0.28974874 0.28820565 0.29168357 0.3092952 109351 3152261 3282109 2265598 4931024 5144820 1 51.5016
0.29251497 0.28958959 0.28974874 0.28820565 0.29168357 122520 3545056 3152261 3282109 3574159 5024685 1 52.0679
0.29066534 0.29251497 0.28958959 0.28974874 0.28820565 137338 4024797 3545056 3152261 4433006 4954025 1 52.8472
0.29069307 0.29066534 0.29251497 0.28958959 0.28974874 132061 3865395 4024797 3545056 3372594 5193070 1 53.2874
0.28705534 0.29069307 0.29066534 0.29251497 0.28958959 130607 3834147 3865395 4024797 3664209 3807206 1 53.4759
0.28627838 0.28705534 0.29069307 0.29066534 0.29251497 118570 3444461 3834147 3865395 3506757 5612780 1 53.7593
0.27134446 0.28627838 0.28705534 0.29069307 0.29066534 95873 2780293 3444461 3834147 2279010 3700067 1 54.8216
0.26992187 0.27134446 0.28627838 0.28705534 0.29069307 103116 2851147 2780293 3444461 2204106 3558950 1 55.0698
0.27095517 0.26992187 0.27134446 0.28627838 0.28705534 98619 2725835 2851147 2780293 2265598 3088444 1 55.3384
0.2700291 0.27095517 0.26992187 0.27134446 0.28627838 104178 2896161 2725835 2851147 3282109 2966414 1 55.6911
0.26934236 0.2700291 0.27095517 0.26992187 0.27134446 123468 3437337 2896161 2725835 3152261 4069622 1 55.9506
0.26769527 0.26934236 0.2700291 0.27095517 0.26992187 99651 2775272 3437337 2896161 3545056 4474185 1 56.1549
0.26945245 0.26769527 0.26934236 0.2700291 0.27095517 120264 3338534 2775272 3437337 4024797 4931024 1 56.3326
0.264689 0.26945245 0.26769527 0.26934236 0.2700291 122795 3444407 3338534 2775272 3865395 3574159 1 56.3847
0.26085714 0.264689 0.26945245 0.26769527 0.26934236 108524 3001766 3444407 3338534 3834147 4433006 1 56.2832
0.2617284 0.26085714 0.264689 0.26945245 0.26769527 105760 2896767 3001766 3444407 3444461 3372594 1 56.1943
0.26163343 0.2617284 0.26085714 0.264689 0.26945245 117191 3229794 2896767 3001766 2780293 3664209 1 56.4108
0.25925926 0.26163343 0.2617284 0.26085714 0.264689 122882 3385393 3229794 2896767 2851147 3506757 1 56.4759
0.25952607 0.25925926 0.26163343 0.2617284 0.26085714 93275 2546408 3385393 3229794 2725835 2279010 1 56.3801
0.25386792 0.25952607 0.25925926 0.26163343 0.2617284 99842 2733681 2546408 3385393 2896161 2204106 1 56.5796
0.24483083 0.25386792 0.25952607 0.25925926 0.26163343 83803 2255134 2733681 2546408 3437337 2265598 1 56.6645
0.24808232 0.24483083 0.25386792 0.25952607 0.25925926 61132 1592490 2255134 2733681 2775272 3282109 1 56.5122
0.24967381 0.24808232 0.24483083 0.25386792 0.25952607 118563 3144303 1592490 2255134 3338534 3152261 1 56.5982
0.2464684 0.24967381 0.24808232 0.24483083 0.25386792 106993 2866344 3144303 1592490 3444407 3545056 1 56.6317
0.2403525 0.2464684 0.24967381 0.24808232 0.24483083 118108 3132212 2866344 3144303 3001766 4024797 1 56.2637
0.23851852 0.2403525 0.2464684 0.24967381 0.24808232 99017 2565530 3132212 2866344 2896767 3865395 1 56.496
0.23471837 0.23851852 0.2403525 0.2464684 0.24967381 99852 2572196 2565530 3132212 3229794 3834147 1 56.7412
0.23597056 0.23471837 0.23851852 0.2403525 0.2464684 112720 2865351 2572196 2565530 3385393 3444461 1 56.508
0.23568807 0.23597056 0.23471837 0.23851852 0.2403525 113636 2914776 2865351 2572196 2546408 2780293 1 56.6984
0.23824337 0.23568807 0.23597056 0.23471837 0.23851852 118220 3037060 2914776 2865351 2733681 2851147 1 57.2954
0.23540146 0.23824337 0.23568807 0.23597056 0.23471837 128854 3355359 3037060 2914776 2255134 2725835 1 57.5555
0.2116194 0.23540146 0.23824337 0.23568807 0.23597056 123898 3196558 3355359 3037060 1592490 2896161 1 57.1707
0.16636029 0.2116194 0.23540146 0.23824337 0.23568807 100823 2332029 3196558 3355359 3144303 3437337 1 56.7784
0.11767956 0.16636029 0.2116194 0.23540146 0.23824337 115107 2083441 2332029 3196558 2866344 2775272 1 56.8228
0.11239669 0.11767956 0.16636029 0.2116194 0.23540146 90624 1158172 2083441 2332029 3132212 3338534 0 56.938
0.10995434 0.11239669 0.11767956 0.16636029 0.2116194 132001 1615692 1158172 2083441 2565530 3444407 0 56.7427
0.10073059 0.10995434 0.11239669 0.11767956 0.16636029 157969 1901948 1615692 1158172 2572196 3001766 0 57.0569
0.09197812 0.10073059 0.10995434 0.11239669 0.11767956 169333 1867747 1901948 1615692 2865351 2896767 0 56.9807
0.10054446 0.09197812 0.10073059 0.10995434 0.11239669 144907 1462108 1867747 1901948 2914776 3229794 0 57.0954
0.1068903 0.10054446 0.09197812 0.10073059 0.10995434 169346 1876349 1462108 1867747 3037060 3385393 0 57.3542
0.11077899 0.1068903 0.10054446 0.09197812 0.10073059 144666 1705609 1876349 1462108 3355359 2546408 0 57.623
0.11221719 0.11077899 0.1068903 0.10054446 0.09197812 158829 1942481 1705609 1876349 3196558 2733681 0 58.1006
0.12464029 0.11221719 0.11077899 0.1068903 0.10054446 127286 1578344 1942481 1705609 2332029 2255134 0 57.9173
0.13862007 0.12464029 0.11221719 0.11077899 0.1068903 120578 1670868 1578344 1942481 2083441 1592490 0 58.663
0.14157003 0.13862007 0.12464029 0.11221719 0.11077899 129293 2000491 1670868 1578344 1158172 3144303 0 58.7602
0.14702751 0.14157003 0.13862007 0.12464029 0.11221719 122371 1941812 2000491 1670868 1615692 2866344 0 59.1416
0.14960212 0.14702751 0.14157003 0.13862007 0.12464029 115176 1908866 1941812 2000491 1901948 3132212 0 59.517
0.15251101 0.14960212 0.14702751 0.14157003 0.13862007 142168 2405578 1908866 1941812 1867747 2565530 0 59.7996
0.15615114 0.15251101 0.14960212 0.14702751 0.14157003 153260 2653680 2405578 1908866 1462108 2572196 0 60.2152
0.15795455 0.15615114 0.15251101 0.14960212 0.14702751 173906 3091110 2653680 2405578 1876349 2865351 0 60.7146
0.15208696 0.15795455 0.15615114 0.15251101 0.14960212 178446 3224968 3091110 2653680 1705609 2914776 0 60.8781
0.14926279 0.15208696 0.15795455 0.15615114 0.15251101 155962 2727461 3224968 3091110 1942481 3037060 0 61.7569
0.14835355 0.14926279 0.15208696 0.15795455 0.15615114 168257 2895730 2727461 3224968 1578344 3355359 0 62.091
0.14263432 0.14835355 0.14926279 0.15208696 0.15795455 149456 2559393 2895730 2727461 1670868 3196558 0 62.394
0.19360415 0.14263432 0.14835355 0.14926279 0.15208696 136105 2240558 2559393 2895730 2000491 2332029 0 62.4207
0.13103448 0.19360415 0.14263432 0.14835355 0.14926279 141507 3169753 2240558 2559393 1941812 2083441 0 62.6908
0.12223176 0.13103448 0.19360415 0.14263432 0.14835355 152084 2312408 3169753 2240558 1908866 1158172 0 62.8421
0.12134927 0.12223176 0.13103448 0.19360415 0.14263432 145138 2066842 2312408 3169753 2405578 1615692 0 63.1885
0.12502128 0.12134927 0.12223176 0.13103448 0.19360415 146548 2081852 2066842 2312408 2653680 1901948 0 63.1203
0.12440678 0.12502128 0.12134927 0.12223176 0.13103448 173098 2543098 2081852 2066842 3091110 1867747 0 63.2843
0.11831224 0.12440678 0.12502128 0.12134927 0.12223176 165471 2428877 2543098 2081852 3224968 1462108 0 63.3155
0.11243697 0.11831224 0.12440678 0.12502128 0.12134927 152271 2134222 2428877 2543098 2727461 1876349 0 63.5859
0.10918197 0.11243697 0.11831224 0.12440678 0.12502128 163201 2183883 2134222 2428877 2895730 1705609 0 63.405
0.09916805 0.10918197 0.11243697 0.11831224 0.12440678 157823 2064925 2183883 2134222 2559393 1942481 0 63.7184
0.0957606 0.09916805 0.10918197 0.11243697 0.11831224 166167 1979904 2064925 2183883 2240558 1578344 0 63.8175
0.10240664 0.0957606 0.09916805 0.10918197 0.11243697 154253 1777089 1979904 2064925 3169753 1670868 0 64.1273
0.11486375 0.10240664 0.0957606 0.09916805 0.10918197 170299 2101211 1777089 1979904 2312408 2000491 0 64.3162
0.12203947 0.11486375 0.10240664 0.0957606 0.09916805 166388 2313858 2101211 1777089 2066842 1941812 0 64.026
0.1270646 0.12203947 0.11486375 0.10240664 0.0957606 141051 2093014 2313858 2101211 2081852 1908866 0 64.166
0.14077985 0.1270646 0.12203947 0.11486375 0.10240664 160254 2490397 2093014 2313858 2543098 2405578 0 64.222
0.14515347 0.14077985 0.1270646 0.12203947 0.11486375 164995 2859846 2490397 2093014 2428877 2653680 0 63.7707
0.13916197 0.14515347 0.14077985 0.1270646 0.12203947 195971 3520885 2859846 2490397 2134222 3091110 0 63.8022
0.13609325 0.13916197 0.14515347 0.14077985 0.1270646 182635 3153454 3520885 2859846 2183883 3224968 0 63.236
0.12800963 0.13609325 0.13916197 0.14515347 0.14077985 189829 3214007 3153454 3520885 2064925 2727461 0 63.8059
0.12912 0.12800963 0.13609325 0.13916197 0.14515347 209476 3340225 3214007 3153454 1979904 2895730 0 63.576
0.13224522 0.12912 0.12800963 0.13609325 0.13916197 189848 3064644 3340225 3214007 1777089 2559393 0 63.5346
0.13566322 0.13224522 0.12912 0.12800963 0.13609325 183746 3051988 3064644 3340225 2101211 2240558 0 63.7465
0.14052339 0.13566322 0.13224522 0.12912 0.12800963 192682 3291362 3051988 3064644 2313858 3169753 0 64.1419
0.14795918 0.14052339 0.13566322 0.13224522 0.12912 169677 3006537 3291362 3051988 2093014 2312408 0 63.7117
0.14679687 0.14795918 0.14052339 0.13566322 0.13224522 201823 3803920 3006537 3291362 2490397 2066842 0 64.3504
0.13791764 0.14679687 0.14795918 0.14052339 0.13566322 172643 3243341 3803920 3006537 2859846 2081852 0 64.6721
0.12428239 0.13791764 0.14679687 0.14795918 0.14052339 202931 3601842 3243341 3803920 3520885 2543098 0 64.5975
0.1130805 0.12428239 0.13791764 0.14679687 0.14795918 175863 2818118 3601842 3243341 3153454 2428877 0 64.7028
0.10646651 0.1130805 0.12428239 0.13791764 0.14679687 222061 3243207 2818118 3601842 3214007 2134222 0 64.9174
0.10674847 0.10646651 0.1130805 0.12428239 0.13791764 199797 2762248 3243207 2818118 3340225 2183883 0 64.8436
0.14870821 0.10674847 0.10646651 0.1130805 0.12428239 214638 2988607 2762248 3243207 3064644 2064925 0 65.043
0.19314243 0.14870821 0.10674847 0.10646651 0.1130805 200106 3915503 2988607 2762248 3051988 1979904 0 65.1372
0.22531835 0.19314243 0.14870821 0.10674847 0.10646651 166077 4256156 3915503 2988607 3291362 1777089 0 64.6442
0.22055306 0.22531835 0.19314243 0.14870821 0.10674847 160586 4829792 4256156 3915503 3006537 2101211 0 63.8853
0.19245142 0.22055306 0.22531835 0.19314243 0.14870821 158330 4672088 4829792 4256156 3803920 2313858 0 63.4658
0.17072808 0.19245142 0.22055306 0.22531835 0.19314243 141749 3650011 4672088 4829792 3243341 2093014 0 63.1915
0.13642433 0.17072808 0.19245142 0.22055306 0.22531835 170795 3924678 3650011 4672088 3601842 2490397 0 62.7585
0.12407407 0.13642433 0.17072808 0.19245142 0.22055306 153286 2818502 3924678 3650011 2818118 2859846 0 62.4265
0.12122781 0.12407407 0.13642433 0.17072808 0.19245142 163426 2736726 2818502 3924678 3243207 3520885 0 62.5503
0.12219764 0.12122781 0.12407407 0.13642433 0.17072808 172562 2828136 2736726 2818502 2762248 3153454 0 63.1756
0.12058824 0.12219764 0.12122781 0.12407407 0.13642433 197474 3271211 2828136 2736726 2988607 3214007 0 63.742
0.11857562 0.12058824 0.12219764 0.12122781 0.12407407 189822 3112378 3271211 2828136 3915503 3340225 0 63.8029
0.12298682 0.11857562 0.12058824 0.12219764 0.12122781 188511 3043854 3112378 3271211 4256156 3064644 0 63.8503
0.12492711 0.12298682 0.11857562 0.12058824 0.12219764 207437 3485119 3043854 3112378 4829792 3051988 0 64.4151
0.13078603 0.12492711 0.12298682 0.11857562 0.12058824 192128 3293297 3485119 3043854 4672088 3291362 0 64.2992
0.13105951 0.13078603 0.12492711 0.12298682 0.11857562 175716 3157805 3293297 3485119 3650011 3006537 0 64.2209
0.12037708 0.13105951 0.13078603 0.12492711 0.12298682 159108 2873694 3157805 3293297 3924678 3803920 0 63.9602
0.1076756 0.12037708 0.13105951 0.13078603 0.12492711 175801 2918067 2873694 3157805 2818502 3243341 0 63.596
0.1040404 0.1076756 0.12037708 0.13105951 0.13078603 186723 2776113 2918067 2873694 2736726 3601842 0 64.0409
0.10394831 0.1040404 0.1076756 0.12037708 0.13105951 154970 2234530 2776113 2918067 2828136 2818118 0 64.5973
0.11111111 0.10394831 0.1040404 0.1076756 0.12037708 172446 2496661 2234530 2776113 3271211 3243207 0 65.0756
0.1198282 0.11111111 0.10394831 0.1040404 0.1076756 185965 2882685 2496661 2234530 3112378 2762248 0 65.2831
0.13031384 0.1198282 0.11111111 0.10394831 0.1040404 195525 3273463 2882685 2496661 3043854 2988607 0 65.2957
0.12953737 0.13031384 0.1198282 0.11111111 0.10394831 193156 3528964 3273463 2882685 3485119 3915503 0 65.8801
0.12796309 0.12953737 0.13031384 0.1198282 0.11111111 212705 3871092 3528964 3273463 3293297 4256156 0 65.5581
0.12639774 0.12796309 0.12953737 0.13031384 0.1198282 201357 3631372 3871092 3528964 3157805 4829792 0 65.715
0.12849083 0.12639774 0.12796309 0.12953737 0.13031384 189971 3392522 3631372 3871092 2873694 4672088 0 66.2013
0.12415493 0.12849083 0.12639774 0.12796309 0.12953737 216523 3944956 3392522 3631372 2918067 3650011 0 66.4879
0.11430585 0.12415493 0.12849083 0.12639774 0.12796309 193233 3405966 3944956 3392522 2776113 3924678 0 66.5431
0.10869565 0.11430585 0.12415493 0.12849083 0.12639774 191996 3114731 3405966 3944956 2234530 2818502 0 66.8264
0.10978337 0.10869565 0.11430585 0.12415493 0.12849083 211974 3285540 3114731 3405966 2496661 2736726 0 67.1172
0.11483287 0.10978337 0.10869565 0.11430585 0.12415493 175907 2763937 3285540 3114731 2882685 2828136 0 67.0479
0.11590278 0.11483287 0.10978337 0.10869565 0.11430585 206109 3399563 2763937 3285540 3273463 3271211 0 67.2498
0.11588072 0.11590278 0.11483287 0.10978337 0.10869565 220275 3677320 3399563 2763937 3528964 3112378 0 67.0325
0.11128809 0.11588072 0.11590278 0.11483287 0.10978337 211342 3531646 3677320 3399563 3871092 3043854 0 67.1532
0.10360111 0.11128809 0.11588072 0.11590278 0.11483287 222528 3575302 3531646 3677320 3631372 3485119 0 67.3586
0.10020718 0.10360111 0.11128809 0.11588072 0.11590278 229523 3434518 3575302 3531646 3392522 3293297 0 67.2888
0.09903515 0.10020718 0.10360111 0.11128809 0.11588072 204153 2961343 3434518 3575302 3944956 3157805 0 67.6092
0.10013727 0.09903515 0.10020718 0.10360111 0.11128809 206735 2970526 2961343 3434518 3405966 2873694 0 68.1214
0.09410151 0.10013727 0.09903515 0.10020718 0.10360111 223416 3260463 2970526 2961343 3114731 2918067 0 68.4089
0.08367627 0.09410151 0.10013727 0.09903515 0.10020718 228292 3131384 3260463 2970526 3285540 2776113 0 68.7737
0.07961696 0.08367627 0.09410151 0.10013727 0.09903515 203121 2477834 3131384 3260463 2763937 2234530 0 69.0299
0.08241309 0.07961696 0.08367627 0.09410151 0.10013727 205957 2397727 2477834 3131384 3399563 2496661 0 69.0418
0.0798913 0.08241309 0.07961696 0.08367627 0.09410151 176918 2138125 2397727 2477834 3677320 2882685 0 69.7582
0.08717775 0.0798913 0.08241309 0.07961696 0.08367627 219839 2585417 2138125 2397727 3531646 3273463 0 70.125
0.09525424 0.08717775 0.0798913 0.08241309 0.07961696 217213 2791878 2585417 2138125 3575302 3528964 0 70.4978
0.10256757 0.09525424 0.08717775 0.0798913 0.08241309 216618 3044041 2791878 2585417 3434518 3871092 0 70.948
0.10842318 0.10256757 0.09525424 0.08717775 0.0798913 248057 3766521 3044041 2791878 2961343 3631372 0 71.0595
0.10718121 0.10842318 0.10256757 0.09525424 0.08717775 245642 3951946 3766521 3044041 2970526 3392522 0 71.4749
0.10040161 0.10718121 0.10842318 0.10256757 0.09525424 242485 3873141 3951946 3766521 3260463 3944956 0 71.7333
0.09899666 0.10040161 0.10718121 0.10842318 0.10256757 260423 3905194 3873141 3951946 3131384 3405966 0 72.3479
0.10227121 0.09899666 0.10040161 0.10718121 0.10842318 221030 3270182 3905194 3873141 2477834 3114731 0 72.8018
0.09819639 0.10227121 0.09899666 0.10040161 0.10718121 229157 3507725 3270182 3905194 2397727 3285540 0 73.5563
0.1001996 0.09819639 0.10227121 0.09899666 0.10040161 220858 3247520 3507725 3270182 2138125 2763937 0 73.6891
0.10291584 0.1001996 0.09819639 0.10227121 0.09899666 212270 3196121 3247520 3507725 2585417 3399563 0 73.5889
0.10422721 0.10291584 0.1001996 0.09819639 0.10227121 195944 3043149 3196121 3247520 2791878 3677320 0 73.6895
0.11033575 0.10422721 0.10291584 0.1001996 0.09819639 239741 3782269 3043149 3196121 3044041 3531646 0 73.676
0.11432326 0.11033575 0.10422721 0.10291584 0.1001996 212013 3553012 3782269 3043149 3766521 3575302 0 73.8858
0.11003279 0.11432326 0.11033575 0.10422721 0.10291584 240514 4184142 3553012 3782269 3951946 3434518 0 74.1391
0.10170492 0.11003279 0.11432326 0.11033575 0.10422721 241982 4060682 4184142 3553012 3873141 2961343 0 73.8447
0.09954218 0.10170492 0.11003279 0.11432326 0.11033575 245447 3806535 4060682 4184142 3905194 2970526 0 74.7803
0.10078329 0.09954218 0.10170492 0.11003279 0.11432326 240839 3664622 3806535 4060682 3270182 3260463 0 75.0755
0.09921926 0.10078329 0.09954218 0.10170492 0.11003279 244875 3780268 3664622 3806535 3507725 3131384 0 74.9925
0.09830729 0.09921926 0.10078329 0.09954218 0.10170492 226375 3451415 3780268 3664622 3247520 2477834 0 75.1822
0.10306189 0.09830729 0.09921926 0.10078329 0.09954218 231567 3497566 3451415 3780268 3196121 2397727 0 75.4725
0.10641192 0.10306189 0.09830729 0.09921926 0.10078329 235746 3729872 3497566 3451415 3043149 2138125 0 74.9823
0.10393802 0.10641192 0.10306189 0.09830729 0.09921926 238990 3926552 3729872 3497566 3782269 2585417 0 76.153
0.11117534 0.10393802 0.10641192 0.10306189 0.09830729 198120 3189228 3926552 3729872 3553012 2791878 0 76.0724
0.12328855 0.11117534 0.10393802 0.10641192 0.10306189 201663 3491666 3189228 3926552 4184142 3044041 0 76.7608
0.12068966 0.12328855 0.11117534 0.10393802 0.10641192 238198 4589427 3491666 3189228 4060682 3766521 0 77.3269
0.11461391 0.12068966 0.12328855 0.11117534 0.10393802 261641 4944722 4589427 3491666 3806535 3951946 0 77.9694
0.11566879 0.11461391 0.12068966 0.12328855 0.11117534 253014 4544250 4944722 4589427 3664622 3873141 0 77.8351
0.11856325 0.11566879 0.11461391 0.12068966 0.12328855 275225 4998154 4544250 4944722 3780268 3905194 0 78.3005
0.1265526 0.11856325 0.11566879 0.11461391 0.12068966 250957 4680889 4998154 4544250 3451415 3270182 0 78.8378
0.13524953 0.1265526 0.11856325 0.11566879 0.11461391 260375 5199747 4680889 4998154 3497566 3507725 0 78.7843
0.13480454 0.13524953 0.1265526 0.11856325 0.11566879 250694 5367469 5199747 4680889 3729872 3247520 0 79.4683
0.13638083 0.13480454 0.13524953 0.1265526 0.11856325 216953 4637834 5367469 5199747 3926552 3196121 0 79.9829
0.13739786 0.13638083 0.13480454 0.13524953 0.1265526 247816 5360919 4637834 5367469 3189228 3043149 0 80.0837
0.1283208 0.13739786 0.13638083 0.13480454 0.13524953 224135 4900107 5360919 4637834 3491666 3782269 0 81.0483
0.11725 0.1283208 0.13739786 0.13638083 0.13480454 211073 4323793 4900107 5360919 4589427 3553012 0 81.6195
0.10692884 0.11725 0.1283208 0.13739786 0.13638083 245623 4607899 4323793 4900107 4944722 4184142 0 81.6408
0.1065584 0.10692884 0.11725 0.1283208 0.13739786 250947 4298102 4607899 4323793 4544250 4060682 0 82.1311
0.10511541 0.1065584 0.10692884 0.11725 0.1283208 278223 4745343 4298102 4607899 4998154 3806535 0 82.5332
0.10224299 0.10511541 0.1065584 0.10692884 0.11725 254232 4284696 4745343 4298102 4680889 3664622 0 83.1538
0.10541045 0.10224299 0.10511541 0.1065584 0.10692884 266293 4368855 4284696 4745343 5199747 3780268 0 84.0293
0.10378412 0.10541045 0.10224299 0.10511541 0.1065584 280897 4761558 4368855 4284696 5367469 3451415 0 84.7873
0.10959158 0.10378412 0.10541045 0.10224299 0.10511541 274565 4593231 4761558 4368855 4637834 3497566 0 85.5125
0.10681115 0.10959158 0.10378412 0.10541045 0.10224299 280555 4967610 4593231 4761558 5360919 3729872 0 86.2601
0.09950403 0.10681115 0.10959158 0.10378412 0.10541045 252757 4360799 4967610 4593231 4900107 3926552 0 86.5262
0.08855198 0.09950403 0.10681115 0.10959158 0.10378412 250131 4013914 4360799 4967610 4323793 3189228 0 86.9662
0.08042001 0.08855198 0.09950403 0.10681115 0.10959158 271208 3880647 4013914 4360799 4607899 3491666 0 87.0687
0.07324291 0.08042001 0.08855198 0.09950403 0.10681115 230593 3001696 3880647 4013914 4298102 4589427 0 87.1414
0.07243077 0.07324291 0.08042001 0.08855198 0.09950403 263407 3128940 3001696 3880647 4745343 4944722 0 87.4497
0.07248157 0.07243077 0.07324291 0.08042001 0.08855198 289968 3412229 3128940 3001696 4284696 4544250 0 88.0124
0.06822086 0.07248157 0.07243077 0.07324291 0.08042001 282846 3337271 3412229 3128940 4368855 4998154 0 87.4571
0.06605392 0.06822086 0.07248157 0.07243077 0.07324291 271314 3018342 3337271 3412229 4761558 4680889 0 87.1484
0.06456548 0.06605392 0.06822086 0.07248157 0.07243077 289718 3122180 3018342 3337271 4593231 5199747 0 88.936
0.06717604 0.06456548 0.06605392 0.06822086 0.07248157 300227 3166475 3122180 3018342 4967610 5367469 0 88.778
0.07109756 0.06717604 0.06456548 0.06605392 0.06822086 259951 2857357 3166475 3122180 4360799 4637834 0 89.4857
0.06579268 0.07109756 0.06717604 0.06456548 0.06605392 263149 3068900 2857357 3166475 4013914 5360919 0 89.4358
0.05723002 0.06579268 0.07109756 0.06717604 0.06456548 267953 2890373 3068900 2857357 3880647 4900107 0 89.7761
0.056056 0.05723002 0.06579268 0.07109756 0.06717604 252378 2367812 2890373 3068900 3001696 4323793 0 90.1893
0.05762918 0.056056 0.05723002 0.06579268 0.07109756 280356 2581125 2367812 2890373 3128940 4607899 0 90.6683
0.06363636 0.05762918 0.056056 0.05723002 0.06579268 234298 2221070 2581125 2367812 3412229 4298102 0 90.831
0.07749699 0.06363636 0.05762918 0.056056 0.05723002 271574 2850722 2221070 2581125 3337271 4745343 0 91.0632
0.08784597 0.07749699 0.06363636 0.05762918 0.056056 262378 3378898 2850722 2221070 3018342 4284696 0 91.7311
0.08736462 0.08784597 0.07749699 0.06363636 0.05762918 289457 4225641 3378898 2850722 3122180 4368855 0 91.5818
0.09664067 0.08736462 0.08784597 0.07749699 0.06363636 278274 4040329 4225641 3378898 3166475 4761558 0 92.1587
0.1070018 0.09664067 0.08736462 0.08784597 0.07749699 288932 4653736 4040329 4225641 2857357 4593231 0 92.5363
0.11727219 0.1070018 0.09664067 0.08736462 0.08784597 283813 5073475 4653736 4040329 3068900 4967610 0 92.1699
0.12342449 0.11727219 0.1070018 0.09664067 0.08736462 267600 5269952 5073475 4653736 2890373 4360799 0 93.3786
0.12507427 0.12342449 0.11727219 0.1070018 0.09664067 267574 5555979 5269952 5073475 2367812 4013914 0 93.824
0.13541295 0.12507427 0.12342449 0.11727219 0.1070018 254862 5365458 5555979 5269952 2581125 3880647 0 94.5441
0.13809242 0.13541295 0.12507427 0.12342449 0.11727219 248974 5673236 5365458 5555979 2221070 3001696 0 94.5458
0.14805654 0.13809242 0.13541295 0.12507427 0.12342449 256840 5986952 5673236 5365458 2850722 3128940 0 94.8185
0.15426402 0.14805654 0.13809242 0.13541295 0.12507427 250914 6306821 5986952 5673236 3378898 3412229 0 95.1983
0.14249854 0.15426402 0.14805654 0.13809242 0.13541295 279334 7376263 6306821 5986952 4225641 3337271 0 95.8921
0.14157434 0.14249854 0.15426402 0.14805654 0.13809242 286549 6995605 7376263 6306821 4040329 3018342 0 96.0691
0.15533643 0.14157434 0.14249854 0.15426402 0.14805654 302266 7339987 6995605 7376263 4653736 3122180 0 96.1568
0.16047454 0.15533643 0.14157434 0.14249854 0.15426402 298205 7986628 7339987 6995605 5073475 3166475 0 96.0239
0.15387731 0.16047454 0.15533643 0.14157434 0.14249854 300843 8342710 7986628 7339987 5269952 2857357 0 95.7182
0.16712723 0.15387731 0.16047454 0.15533643 0.14157434 312955 8320435 8342710 7986628 5555979 3068900 0 96.1105
0.1641954 0.16712723 0.15387731 0.16047454 0.15533643 275962 8012324 8320435 8342710 5365458 2890373 0 95.8225
0.16278001 0.1641954 0.16712723 0.15387731 0.16047454 299561 8557200 8012324 8320435 5673236 2367812 0 95.8391
0.15172414 0.16278001 0.1641954 0.16712723 0.15387731 260975 7395423 8557200 8012324 5986952 2581125 0 95.5791
0.13243861 0.15172414 0.16278001 0.1641954 0.16712723 274836 7256085 7395423 8557200 6306821 2221070 0 94.9499
0.13566553 0.13243861 0.15172414 0.16278001 0.1641954 284112 6587525 7256085 7395423 7376263 2850722 0 94.369
0.12911464 0.13566553 0.13243861 0.15172414 0.16278001 247331 5898237 6587525 7256085 6995605 3378898 0 94.1259
0.12244206 0.12911464 0.13566553 0.13243861 0.15172414 298120 6781360 5898237 6587525 7339987 4225641 0 93.9061
0.12746201 0.12244206 0.12911464 0.13566553 0.13243861 306008 6626718 6781360 5898237 7986628 4040329 0 93.2803
0.1297191 0.12746201 0.12244206 0.12911464 0.13566553 306813 6948021 6626718 6781360 8342710 4653736 0 92.7057
0.12580282 0.1297191 0.12746201 0.12244206 0.12911464 288550 6663067 6948021 6626718 8320435 5073475 0 92.1721
0.12473239 0.12580282 0.1297191 0.12746201 0.12244206 301636 6735350 6663067 6948021 8012324 5269952 0 92.0023
0.12910824 0.12473239 0.12580282 0.1297191 0.12746201 293215 6492209 6735350 6663067 8557200 5555979 0 91.6795
0.11187394 0.12910824 0.12473239 0.12580282 0.1297191 270713 6231952 6492209 6735350 7395423 5365458 0 91.2682
0.09582864 0.11187394 0.12910824 0.12473239 0.12580282 311803 6197131 6231952 6492209 7256085 5673236 0 90.7894
0.08749293 0.09582864 0.11187394 0.12910824 0.12473239 281316 4781081 6197131 6231952 6587525 5986952 0 90.8311
0.09198193 0.08749293 0.09582864 0.11187394 0.12910824 281450 4350243 4781081 6197131 5898237 6306821 0 91.3471
0.09325084 0.09198193 0.08749293 0.09582864 0.11187394 295494 4813470 4350243 4781081 6781360 7376263 0 91.3672
0.10777405 0.09325084 0.09198193 0.08749293 0.09582864 246411 4086188 4813470 4350243 6626718 6995605 0 92.1054
0.1253059 0.10777405 0.09325084 0.09198193 0.08749293 267037 5144978 4086188 4813470 6948021 7339987 0 92.479
0.13209121 0.1253059 0.10777405 0.09325084 0.09198193 296134 6670620 5144978 4086188 6663067 7986628 0 92.8824
0.12979433 0.13209121 0.1253059 0.10777405 0.09325084 296505 7040913 6670620 5144978 6735350 8342710 0 93.7637
0.13176013 0.12979433 0.13209121 0.1253059 0.10777405 270677 6320662 7040913 6670620 6492209 8320435 0 93.5461
0.13602656 0.13176013 0.12979433 0.13209121 0.1253059 290855 6902840 6320662 7040913 6231952 8012324 0 93.5765
0.14082873 0.13602656 0.13176013 0.12979433 0.13209121 296068 7276197 6902840 6320662 6197131 8557200 0 93.7116
0.14478764 0.14082873 0.13602656 0.13176013 0.12979433 272653 6951007 7276197 6902840 4781081 7395423 0 93.4006
0.13342526 0.14478764 0.14082873 0.13602656 0.13176013 315720 8287834 6951007 7276197 4350243 7256085 0 93.8758
0.13349917 0.13342526 0.14478764 0.14082873 0.13602656 286298 6926586 8287834 6951007 4813470 6587525 0 93.4191
0.15277931 0.13349917 0.13342526 0.14478764 0.14082873 284170 6862036 6926586 8287834 4086188 5898237 0 93.9571
0.16586565 0.15277931 0.13349917 0.13342526 0.14478764 273338 7586818 6862036 6926586 5144978 6781360 0 94.2558
0.16498371 0.16586565 0.15277931 0.13349917 0.13342526 250262 7600554 7586818 6862036 6670620 6626718 0 94.0416
0.14151251 0.16498371 0.16586565 0.15277931 0.13349917 294768 8957771 7600554 7586818 7040913 6948021 0 93.3666
0.13106267 0.14151251 0.16498371 0.16586565 0.15277931 318088 8272846 8957771 7600554 6320662 6663067 0 93.3852
0.13881328 0.13106267 0.14151251 0.16498371 0.16586565 319111 7673432 8272846 8957771 6902840 6735350 0 93.5219
0.14545949 0.13881328 0.13106267 0.14151251 0.16498371 312982 7979665 7673432 8272846 7276197 6492209 0 93.9144
0.14929577 0.14545949 0.13881328 0.13106267 0.14151251 335511 8975122 7979665 7673432 6951007 6231952 0 93.7371
0.14271058 0.14929577 0.14545949 0.13881328 0.13106267 319674 8808654 8975122 7979665 8287834 6197131 0 94.3262
0.14205405 0.14271058 0.14929577 0.14545949 0.13881328 316796 8372252 8808654 8975122 6926586 4781081 0 94.4442
0.14384824 0.14205405 0.14271058 0.14929577 0.14545949 329992 8672081 8372252 8808654 6862036 4350243 0 95.2224
0.14742268 0.14384824 0.14205405 0.14271058 0.14929577 291352 7733246 8672081 8372252 7586818 4813470 0 95.1545
0.15426566 0.14742268 0.14384824 0.14205405 0.14271058 314131 8534732 7733246 8672081 7600554 4086188 0 95.3434
0.15665951 0.15426566 0.14742268 0.14384824 0.14205405 309876 8852497 8534732 7733246 8957771 5144978 0 95.9228
0.16360726 0.15665951 0.15426566 0.14742268 0.14384824 288494 8414097 8852497 8534732 8272846 6670620 0 95.4538
0.16489362 0.16360726 0.15665951 0.15426566 0.14742268 329991 10118324 8414097 8852497 7673432 7040913 0 95.8653
0.17525119 0.16489362 0.16360726 0.15665951 0.15426566 311663 9661668 10118324 8414097 7979665 6320662 0 96.6472
0.17785978 0.17525119 0.16489362 0.16360726 0.15665951 317854 10534772 9661668 10118324 8975122 6902840 0 95.8588
0.17624076 0.17785978 0.17525119 0.16489362 0.16360726 344729 11631044 10534772 9661668 8808654 7276197 0 96.5901
0.19282322 0.17624076 0.17785978 0.17525119 0.16489362 324108 10817829 11631044 10534772 8372252 6951007 0 96.6687
0.19757767 0.19282322 0.17624076 0.17785978 0.17525119 333756 12196274 10817829 11631044 8672081 8287834 0 96.745
0.21917234 0.19757767 0.19282322 0.17624076 0.17785978 297013 11142685 12196274 10817829 7733246 6926586 0 97.6604
0.21565445 0.21917234 0.19757767 0.19282322 0.17624076 313249 13107077 11142685 12196274 8534732 6862036 0 97.8427
0.19159222 0.21565445 0.21917234 0.19757767 0.19282322 329660 13577287 13107077 11142685 8852497 7586818 0 98.5495
0.18495018 0.19159222 0.21565445 0.21917234 0.19757767 320586 11689111 13577287 13107077 8414097 7600554 0 99.002
0.19254432 0.18495018 0.19159222 0.21565445 0.21917234 325786 11491026 11689111 13577287 10118324 8957771 0 99.6741
0.21355406 0.19254432 0.18495018 0.19159222 0.21565445 293425 10835581 11491026 11689111 9661668 8272846 0 99.5181
0.23011305 0.21355406 0.19254432 0.18495018 0.19159222 324180 13383428 10835581 11491026 10534772 7673432 0 99.6518
0.22139918 0.23011305 0.21355406 0.19254432 0.18495018 315528 14128664 13383428 10835581 11631044 7979665 0 99.8158
0.22832905 0.22139918 0.23011305 0.21355406 0.19254432 319982 13773585 14128664 13383428 10817829 8975122 0 100.2232
0.2511259 0.22832905 0.22139918 0.23011305 0.21355406 327865 14559106 13773585 14128664 12196274 8808654 0 99.8997
0.26909369 0.2511259 0.22832905 0.22139918 0.23011305 312106 15314485 14559106 13773585 11142685 8372252 0 100.1025
0.288833 0.26909369 0.2511259 0.22832905 0.22139918 329039 17391215 15314485 14559106 13107077 8672081 0 98.2644
0.28217871 0.288833 0.26909369 0.2511259 0.22832905 277589 15938226 17391215 15314485 13577287 7733246 0 99.4949
0.26396761 0.28217871 0.288833 0.26909369 0.2511259 300884 16911547 15938226 17391215 11689111 8534732 0 100.5129
0.25299797 0.26396761 0.28217871 0.288833 0.26909369 314028 16380931 16911547 15938226 11491026 8852497 0 101.1118
0.26122037 0.25299797 0.26396761 0.28217871 0.288833 314259 15647547 16380931 16911547 10835581 8414097 0 101.2313
0.2710619 0.26122037 0.25299797 0.26396761 0.28217871 303472 15719248 15647547 16380931 13383428 10118324 0 101.2755
0.26186186 0.2710619 0.26122037 0.25299797 0.26396761 290744 15659664 15719248 15647547 14128664 9661668 0 101.4651
0.28114144 0.26186186 0.2710619 0.26122037 0.25299797 313340 16393388 15659664 15719248 13773585 10534772 0 101.9012
0.30637037 0.28114144 0.26186186 0.2710619 0.26122037 294281 16669884 16393388 15659664 14559106 11631044 0 101.7589
0.30616067 0.30637037 0.28114144 0.26186186 0.2710619 325796 20212544 16669884 16393388 15314485 10817829 0 102.1304
0.31906634 0.30616067 0.30637037 0.28114144 0.26186186 329839 20488311 20212544 16669884 17391215 12196274 0 102.0989
0.32432565 0.31906634 0.30616067 0.30637037 0.28114144 322588 20944691 20488311 20212544 15938226 11142685 0 102.4526
0.30754066 0.32432565 0.31906634 0.30616067 0.30637037 336528 22255220 20944691 20488311 16911547 13107077 0 102.2753
0.27487611 0.30754066 0.32432565 0.31906634 0.30616067 316381 19740688 22255220 20944691 16380931 13577287 0 102.2299
0.25915633 0.27487611 0.30754066 0.32432565 0.31906634 308602 17119687 19740688 22255220 15647547 11689111 0 102.1419
0.26679881 0.25915633 0.27487611 0.30754066 0.32432565 299010 15615178 17119687 19740688 15719248 11491026 0 103.2191
0.25805336 0.26679881 0.25915633 0.27487611 0.30754066 293645 15808828 15615178 17119687 15659664 10835581 0 102.7129
0.24918919 0.25805336 0.26679881 0.25915633 0.27487611 320108 16720818 15808828 15615178 16393388 13383428 0 103.7659
0.25803311 0.24918919 0.25805336 0.26679881 0.25915633 252869 12822771 16720818 15808828 16669884 14128664 0 103.9538
0.27711659 0.25803311 0.24918919 0.25805336 0.26679881 324248 17186586 12822771 16720818 20212544 13773585 0 104.7077
0.28552189 0.27711659 0.25803311 0.24918919 0.25805336 304775 17456146 17186586 12822771 20488311 14559106 0 104.7507
0.29246641 0.28552189 0.27711659 0.25803311 0.24918919 320208 19006138 17456146 17186586 20944691 15314485 0 104.7581
0.31473836 0.29246641 0.28552189 0.27711659 0.25803311 321260 19580491 19006138 17456146 22255220 17391215 0 104.7111
0.32809043 0.31473836 0.29246641 0.28552189 0.27711659 310320 20344172 19580491 19006138 19740688 15938226 0 104.9122
0.32858513 0.32809043 0.31473836 0.29246641 0.28552189 319197 21773947 20344172 19580491 17119687 16911547 0 105.2764
0.34700814 0.32858513 0.32809043 0.31473836 0.29246641 297503 20383148 21773947 20344172 15615178 16380931 0 104.772
0.37892483 0.34700814 0.32858513 0.32809043 0.31473836 316184 22919110 20383148 21773947 15808828 15647547 0 105.3295
0.39409524 0.37892483 0.34700814 0.32858513 0.32809043 303411 24168187 22919110 20383148 16720818 15719248 0 105.3213

library(lattice)
library(lmtest)
library(car)
library(MASS)
n25 <- 25 #minimum number of obs. for Goldfeld-Quandt test
mywarning <- ''
par6 <- as.numeric(par6)
if(is.na(par6)) {
par6 <- 12
mywarning = 'Warning: you did not specify the seasonality. The seasonal period was set to s = 12.'
}
par1 <- as.numeric(par1)
if(is.na(par1)) {
par1 <- 1
mywarning = 'Warning: you did not specify the column number of the endogenous series! The first column was selected by default.'
}
if (par4=='') par4 <- 0
par4 <- as.numeric(par4)
if (!is.numeric(par4)) par4 <- 0
if (par5=='') par5 <- 0
par5 <- as.numeric(par5)
if (!is.numeric(par5)) par5 <- 0
x <- na.omit(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'){
(n <- n -1)
x2 <- array(0, dim=c(n,k), dimnames=list(1:n, paste('(1-B)',colnames(x),sep='')))
for (i in 1:n) {
for (j in 1:k) {
x2[i,j] <- x[i+1,j] - x[i,j]
}
}
x <- x2
}
if (par3 == 'Seasonal Differences (s)'){
(n <- n - par6)
x2 <- array(0, dim=c(n,k), dimnames=list(1:n, paste('(1-Bs)',colnames(x),sep='')))
for (i in 1:n) {
for (j in 1:k) {
x2[i,j] <- x[i+par6,j] - x[i,j]
}
}
x <- x2
}
if (par3 == 'First and Seasonal Differences (s)'){
(n <- n -1)
x2 <- array(0, dim=c(n,k), dimnames=list(1:n, paste('(1-B)',colnames(x),sep='')))
for (i in 1:n) {
for (j in 1:k) {
x2[i,j] <- x[i+1,j] - x[i,j]
}
}
x <- x2
(n <- n - par6)
x2 <- array(0, dim=c(n,k), dimnames=list(1:n, paste('(1-Bs)',colnames(x),sep='')))
for (i in 1:n) {
for (j in 1:k) {
x2[i,j] <- x[i+par6,j] - x[i,j]
}
}
x <- x2
}
if(par4 > 0) {
x2 <- array(0, dim=c(n-par4,par4), dimnames=list(1:(n-par4), paste(colnames(x)[par1],'(t-',1:par4,')',sep='')))
for (i in 1:(n-par4)) {
for (j in 1:par4) {
x2[i,j] <- x[i+par4-j,par1]
}
}
x <- cbind(x[(par4+1):n,], x2)
n <- n - par4
}
if(par5 > 0) {
x2 <- array(0, dim=c(n-par5*par6,par5), dimnames=list(1:(n-par5*par6), paste(colnames(x)[par1],'(t-',1:par5,'s)',sep='')))
for (i in 1:(n-par5*par6)) {
for (j in 1:par5) {
x2[i,j] <- x[i+par5*par6-j*par6,par1]
}
}
x <- cbind(x[(par5*par6+1):n,], x2)
n <- n - par5*par6
}
if (par2 == 'Include Seasonal Dummies'){
x2 <- array(0, dim=c(n,par6-1), dimnames=list(1:n, paste('M', seq(1:(par6-1)), sep ='')))
for (i in 1:(par6-1)){
x2[seq(i,n,par6),i] <- 1
}
x <- cbind(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[n,]))
if (par3 == 'Linear Trend'){
x <- cbind(x, c(1:n))
colnames(x)[k+1] <- 't'
}
print(x)
(k <- length(x[n,]))
head(x)
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$resid, type='b', pch=19, main='Residuals', ylab='value of Residuals', xlab='time or index')
grid()
dev.off()
bitmap(file='test2.png')
sresid <- studres(mylm)
hist(sresid, freq=FALSE, main='Distribution of Studentized Residuals')
xfit<-seq(min(sresid),max(sresid),length=40)
yfit<-dnorm(xfit)
lines(xfit, yfit)
grid()
dev.off()
bitmap(file='test3.png')
densityplot(~mysum$resid,col='black',main='Residual Density Plot', xlab='values of Residuals')
dev.off()
bitmap(file='test4.png')
qqPlot(mylm, main='QQ Plot')
grid()
dev.off()
(myerror <- as.ts(mysum$resid))
bitmap(file='test5.png')
dum <- cbind(lag(myerror,k=1),myerror)
dum
dum1 <- dum[2:length(myerror),]
dum1
z <- as.data.frame(dum1)
print(z)
plot(z,main=paste('Residual Lag plot, lowess, and regression line'), ylab='values of Residuals', xlab='lagged values of Residuals')
lines(lowess(z))
abline(lm(z))
grid()
dev.off()
bitmap(file='test6.png')
acf(mysum$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, signif(mysum$coefficients[i,1],6), sep=' ')
if (rownames(mysum$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.row.start(a)
a<-table.element(a, mywarning)
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,'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$coefficients)[i],header=TRUE)
a<-table.element(a,formatC(signif(mysum$coefficients[i,1],5),format='g',flag='+'))
a<-table.element(a,formatC(signif(mysum$coefficients[i,2],5),format='g',flag=' '))
a<-table.element(a,formatC(signif(mysum$coefficients[i,3],4),format='e',flag='+'))
a<-table.element(a,formatC(signif(mysum$coefficients[i,4],4),format='g',flag=' '))
a<-table.element(a,formatC(signif(mysum$coefficients[i,4]/2,4),format='g',flag=' '))
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,formatC(signif(sqrt(mysum$r.squared),6),format='g',flag=' '))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'R-squared',1,TRUE)
a<-table.element(a,formatC(signif(mysum$r.squared,6),format='g',flag=' '))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'Adjusted R-squared',1,TRUE)
a<-table.element(a,formatC(signif(mysum$adj.r.squared,6),format='g',flag=' '))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'F-TEST (value)',1,TRUE)
a<-table.element(a,formatC(signif(mysum$fstatistic[1],6),format='g',flag=' '))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'F-TEST (DF numerator)',1,TRUE)
a<-table.element(a, signif(mysum$fstatistic[2],6))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'F-TEST (DF denominator)',1,TRUE)
a<-table.element(a, signif(mysum$fstatistic[3],6))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'p-value',1,TRUE)
a<-table.element(a,formatC(signif(1-pf(mysum$fstatistic[1],mysum$fstatistic[2],mysum$fstatistic[3]),6),format='g',flag=' '))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'Multiple Linear Regression - Residual Statistics', 2, TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'Residual Standard Deviation',1,TRUE)
a<-table.element(a,formatC(signif(mysum$sigma,6),format='g',flag=' '))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'Sum Squared Residuals',1,TRUE)
a<-table.element(a,formatC(signif(sum(myerror*myerror),6),format='g',flag=' '))
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable3.tab')
myr <- as.numeric(mysum$resid)
myr
a <-table.start()
a <- table.row.start(a)
a <- table.element(a,'Menu of Residual Diagnostics',2,TRUE)
a <- table.row.end(a)
a <- table.row.start(a)
a <- table.element(a,'Description',1,TRUE)
a <- table.element(a,'Link',1,TRUE)
a <- table.row.end(a)
a <- table.row.start(a)
a <-table.element(a,'Histogram',1,header=TRUE)
a <- table.element(a,hyperlink( paste('https://supernova.wessa.net/rwasp_histogram.wasp?convertgetintopost=1&data=',paste(as.character(mysum$resid),sep='',collapse=' '),sep='') ,'Compute','Click here to examine the Residuals.'),1)
a <- table.row.end(a)
a <- table.row.start(a)
a <-table.element(a,'Central Tendency',1,header=TRUE)
a <- table.element(a,hyperlink( paste('https://supernova.wessa.net/rwasp_centraltendency.wasp?convertgetintopost=1&data=',paste(as.character(mysum$resid),sep='',collapse=' '),sep='') ,'Compute','Click here to examine the Residuals.'),1)
a <- table.row.end(a)
a <- table.row.start(a)
a <-table.element(a,'QQ Plot',1,header=TRUE)
a <- table.element(a,hyperlink( paste('https://supernova.wessa.net/rwasp_fitdistrnorm.wasp?convertgetintopost=1&data=',paste(as.character(mysum$resid),sep='',collapse=' '),sep='') ,'Compute','Click here to examine the Residuals.'),1)
a <- table.row.end(a)
a <- table.row.start(a)
a <-table.element(a,'Kernel Density Plot',1,header=TRUE)
a <- table.element(a,hyperlink( paste('https://supernova.wessa.net/rwasp_density.wasp?convertgetintopost=1&data=',paste(as.character(mysum$resid),sep='',collapse=' '),sep='') ,'Compute','Click here to examine the Residuals.'),1)
a <- table.row.end(a)
a <- table.row.start(a)
a <-table.element(a,'Skewness/Kurtosis Test',1,header=TRUE)
a <- table.element(a,hyperlink( paste('https://supernova.wessa.net/rwasp_skewness_kurtosis.wasp?convertgetintopost=1&data=',paste(as.character(mysum$resid),sep='',collapse=' '),sep='') ,'Compute','Click here to examine the Residuals.'),1)
a <- table.row.end(a)
a <- table.row.start(a)
a <-table.element(a,'Skewness-Kurtosis Plot',1,header=TRUE)
a <- table.element(a,hyperlink( paste('https://supernova.wessa.net/rwasp_skewness_kurtosis_plot.wasp?convertgetintopost=1&data=',paste(as.character(mysum$resid),sep='',collapse=' '),sep='') ,'Compute','Click here to examine the Residuals.'),1)
a <- table.row.end(a)
a <- table.row.start(a)
a <-table.element(a,'Harrell-Davis Plot',1,header=TRUE)
a <- table.element(a,hyperlink( paste('https://supernova.wessa.net/rwasp_harrell_davis.wasp?convertgetintopost=1&data=',paste(as.character(mysum$resid),sep='',collapse=' '),sep='') ,'Compute','Click here to examine the Residuals.'),1)
a <- table.row.end(a)
a <- table.row.start(a)
a <-table.element(a,'Bootstrap Plot -- Central Tendency',1,header=TRUE)
a <- table.element(a,hyperlink( paste('https://supernova.wessa.net/rwasp_bootstrapplot1.wasp?convertgetintopost=1&data=',paste(as.character(mysum$resid),sep='',collapse=' '),sep='') ,'Compute','Click here to examine the Residuals.'),1)
a <- table.row.end(a)
a <- table.row.start(a)
a <-table.element(a,'Blocked Bootstrap Plot -- Central Tendency',1,header=TRUE)
a <- table.element(a,hyperlink( paste('https://supernova.wessa.net/rwasp_bootstrapplot.wasp?convertgetintopost=1&data=',paste(as.character(mysum$resid),sep='',collapse=' '),sep='') ,'Compute','Click here to examine the Residuals.'),1)
a <- table.row.end(a)
a <- table.row.start(a)
a <-table.element(a,'(Partial) Autocorrelation Plot',1,header=TRUE)
a <- table.element(a,hyperlink( paste('https://supernova.wessa.net/rwasp_autocorrelation.wasp?convertgetintopost=1&data=',paste(as.character(mysum$resid),sep='',collapse=' '),sep='') ,'Compute','Click here to examine the Residuals.'),1)
a <- table.row.end(a)
a <- table.row.start(a)
a <-table.element(a,'Spectral Analysis',1,header=TRUE)
a <- table.element(a,hyperlink( paste('https://supernova.wessa.net/rwasp_spectrum.wasp?convertgetintopost=1&data=',paste(as.character(mysum$resid),sep='',collapse=' '),sep='') ,'Compute','Click here to examine the Residuals.'),1)
a <- table.row.end(a)
a <- table.row.start(a)
a <-table.element(a,'Tukey lambda PPCC Plot',1,header=TRUE)
a <- table.element(a,hyperlink( paste('https://supernova.wessa.net/rwasp_tukeylambda.wasp?convertgetintopost=1&data=',paste(as.character(mysum$resid),sep='',collapse=' '),sep='') ,'Compute','Click here to examine the Residuals.'),1)
a <- table.row.end(a)
a <- table.row.start(a)
a <-table.element(a,'Box-Cox Normality Plot',1,header=TRUE)
a <- table.element(a,hyperlink( paste('https://supernova.wessa.net/rwasp_boxcoxnorm.wasp?convertgetintopost=1&data=',paste(as.character(mysum$resid),sep='',collapse=' '),sep='') ,'Compute','Click here to examine the Residuals.'),1)
a <- table.row.end(a)
a <- table.row.start(a)
a <- table.element(a,'Summary Statistics',1,header=TRUE)
a <- table.element(a,hyperlink( paste('https://supernova.wessa.net/rwasp_summary1.wasp?convertgetintopost=1&data=',paste(as.character(mysum$resid),sep='',collapse=' '),sep='') ,'Compute','Click here to examine the Residuals.'),1)
a <- table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable7.tab')
if(n < 200) {
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals', 4, TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'Time or Index', 1, TRUE)
a<-table.element(a, 'Actuals', 1, TRUE)
a<-table.element(a, 'Interpolation
Forecast', 1, TRUE)
a<-table.element(a, 'Residuals
Prediction Error', 1, TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:n) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i, 1, TRUE)
a<-table.element(a,formatC(signif(x[i],6),format='g',flag=' '))
a<-table.element(a,formatC(signif(x[i]-mysum$resid[i],6),format='g',flag=' '))
a<-table.element(a,formatC(signif(mysum$resid[i],6),format='g',flag=' '))
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,formatC(signif(gqarr[mypoint-kp3+1,1],6),format='g',flag=' '))
a<-table.element(a,formatC(signif(gqarr[mypoint-kp3+1,2],6),format='g',flag=' '))
a<-table.element(a,formatC(signif(gqarr[mypoint-kp3+1,3],6),format='g',flag=' '))
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,signif(numsignificant1,6))
a<-table.element(a,formatC(signif(numsignificant1/numgqtests,6),format='g',flag=' '))
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,signif(numsignificant5,6))
a<-table.element(a,signif(numsignificant5/numgqtests,6))
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,signif(numsignificant10,6))
a<-table.element(a,signif(numsignificant10/numgqtests,6))
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')
}
}
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Ramsey RESET F-Test for powers (2 and 3) of fitted values',1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
reset_test_fitted <- resettest(mylm,power=2:3,type='fitted')
a<-table.element(a,paste('
',RC.texteval('reset_test_fitted'),'
',sep=''))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Ramsey RESET F-Test for powers (2 and 3) of regressors',1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
reset_test_regressors <- resettest(mylm,power=2:3,type='regressor')
a<-table.element(a,paste('
',RC.texteval('reset_test_regressors'),'
',sep=''))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Ramsey RESET F-Test for powers (2 and 3) of principal components',1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
reset_test_principal_components <- resettest(mylm,power=2:3,type='princomp')
a<-table.element(a,paste('
',RC.texteval('reset_test_principal_components'),'
',sep=''))
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable8.tab')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Variance Inflation Factors (Multicollinearity)',1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
vif <- vif(mylm)
a<-table.element(a,paste('
',RC.texteval('vif'),'
',sep=''))
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable9.tab')