Send output to:
Browser Blue - Charts White
Browser Black/White
CSV
Data X:
349 0 0 0 0 336 349 0 0 0 331 336 349 0 0 327 331 336 349 0 323 327 331 336 349 322 323 327 331 336 385 322 323 327 331 405 385 322 323 327 412 405 385 322 323 411 412 405 385 322 410 411 412 405 385 415 410 411 412 405 414 415 410 411 412 411 414 415 410 411 408 411 414 415 410 410 408 411 414 415 411 410 408 411 414 416 411 410 408 411 479 416 411 410 408 498 479 416 411 410 502 498 479 416 411 498 502 498 479 416 499 498 502 498 479 506 499 498 502 498 510 506 499 498 502 509 510 506 499 498 502 509 510 506 499 495 502 509 510 506 490 495 502 509 510 490 490 495 502 509 553 490 490 495 502 570 553 490 490 495 573 570 553 490 490 572 573 570 553 490 575 572 573 570 553 580 575 572 573 570 580 580 575 572 573 574 580 580 575 572 563 574 580 580 575 556 563 574 580 580 546 556 563 574 580 545 546 556 563 574 605 545 546 556 563 628 605 545 546 556 631 628 605 545 546 626 631 628 605 545 614 626 631 628 605 606 614 626 631 628 602 606 614 626 631 589 602 606 614 626 574 589 602 606 614 558 574 589 602 606 552 558 574 589 602 546 552 558 574 589 607 546 552 558 574 636 607 546 552 558 631 636 607 546 552 623 631 636 607 546 618 623 631 636 607 605 618 623 631 636 619 605 618 623 631 596 619 605 618 623 570 596 619 605 618 546 570 596 619 605 528 546 570 596 619 506 528 546 570 596 555 506 528 546 570 568 555 506 528 546 564 568 555 506 528 553 564 568 555 506 541 553 564 568 555 542 541 553 564 568 540 542 541 553 564 521 540 542 541 553 505 521 540 542 541 491 505 521 540 542 482 491 505 521 540 478 482 491 505 521 523 478 482 491 505 531 523 478 482 491 532 531 523 478 482 540 532 531 523 478 525 540 532 531 523 533 525 540 532 531 531 533 525 540 532 508 531 533 525 540 495 508 531 533 525 482 495 508 531 533 470 482 495 508 531 466 470 482 495 508 515 466 470 482 495 518 515 466 470 482 516 518 515 466 470 511 516 518 515 466 500 511 516 518 515 498 500 511 516 518 494 498 500 511 516 476 494 498 500 511 458 476 494 498 500 443 458 476 494 498 430 443 458 476 494 424 430 443 458 476 476 424 430 443 458 481 476 424 430 443 470 481 476 424 430 460 470 481 476 424 451 460 470 481 476 450 451 460 470 481 444 450 451 460 470 429 444 450 451 460 421 429 444 450 451 400 421 429 444 450 389 400 421 429 444 384 389 400 421 429 432 384 389 400 421 446 432 384 389 400 431 446 432 384 389 423 431 446 432 384 416 423 431 446 432 416 416 423 431 446 413 416 416 423 431 399 413 416 416 423 386 399 413 416 416 374 386 399 413 416 365 374 386 399 413 365 365 374 386 399 418 365 365 374 386 428 418 365 365 374 424 428 418 365 365 421 424 428 418 365 417 421 424 428 418 423 417 421 424 428 423 423 417 421 424 419 423 423 417 421 406 419 423 423 417 398 406 419 423 423 390 398 406 419 423 391 390 398 406 419 444 391 390 398 406 460 444 391 390 398 455 460 444 391 390 456 455 460 444 391 452 456 455 460 444 459 452 456 455 460 461 459 452 456 455 451 461 459 452 456 443 451 461 459 452 439 443 451 461 459 430 439 443 451 461 436 430 439 443 451 488 436 430 439 443 506 488 436 430 439 502 506 488 436 430 501 502 506 488 436 501 501 502 506 488 515 501 501 502 506 521 515 501 501 502 520 521 515 501 501 512 520 521 515 501 509 512 520 521 515 505 509 512 520 521 511 505 509 512 520 570 511 505 509 512 592 570 511 505 509 594 592 570 511 505 586 594 592 570 511 586 586 594 592 570 592 586 586 594 592 594 592 586 586 594 594 594 592 586 586 586 594 594 592 586 586 586 594 594 592 572 586 586 594 594 572 572 586 586 594 563 572 572 586 586 563 563 572 572 586 555 563 563 572 572 555 555 563 563 572 554 555 555 563 563 554 554 555 555 563 601 554 554 555 555 601 601 554 554 555 622 601 601 554 554 622 622 601 601 554 617 622 622 601 601 617 617 622 622 601 606 617 617 622 622 606 606 617 617 622 595 606 606 617 617 595 595 606 606 617 599 595 595 606 606 599 599 595 595 606 600 599 599 595 595 600 600 599 599 595 592 600 600 599 599 592 592 600 600 599 575 592 592 600 600 575 575 592 592 600 567 575 575 592 592 567 567 575 575 592 555 567 567 575 575 555 555 567 567 575 555 555 555 567 567 555 555 555 555 567 608 555 555 555 555 608 608 555 555 555 631 608 608 555 555 631 631 608 608 555 629 631 631 608 608 629 629 631 631 608 624 629 629 631 631 624 624 629 629 631 610 624 624 629 629 610 610 624 624 629 616 610 610 624 624 616 616 610 610 624 621 616 616 610 610 621 621 616 616 610 604 621 621 616 616 604 604 621 621 616 584 604 604 621 621 584 584 604 604 621 574 584 584 604 604 574 574 584 584 604 555 574 574 584 584 555 555 574 574 584 545 555 555 574 574 545 545 555 555 574 599 545 545 555 555 599 599 545 545 555 620 599 599 545 545 620 620 599 599 545 608 620 620 599 599 608 608 620 620 599 590 608 608 620 620 590 590 608 608 620 579 590 590 608 608 579 579 590 590 608 580 579 579 590 590 580 580 579 579 590 579 580 580 579 579 579 579 580 580 579 572 579 579 580 580 572 572 579 579 580 560 572 572 579 579 560 560 572 572 579 551 560 560 572 572 551 551 560 560 572 537 551 551 560 560 537 537 551 551 560 541 537 537 551 551 541 541 537 537 551 588 541 541 537 537 588 588 541 541 537 607 588 588 541 541 607 607 588 588 541 599 607 607 588 588 599 599 607 607 588 578 599 599 607 607 578 578 599 599 607 563 578 578 599 599 563 563 578 578 599 566 563 563 578 578 566 566 563 563 578 561 566 566 563 563 561 561 566 566 563 554 561 561 566 566 554 554 561 561 566 540 554 554 561 561 540 540 554 554 561 526 540 540 554 554 526 526 540 540 554 512 526 526 540 540 512 512 526 526 540 505 512 512 526 526 505 505 512 512 526 554 505 505 512 512 554 554 505 505 512 584 554 554 505 505 584 584 554 554 505 569 584 584 554 554 569 569 584 584 554 540 569 569 584 584 540 540 569 569 584 522 540 540 569 569 522 522 540 540 569 526 522 522 540 540 526 526 522 522 540 527 526 526 522 522 527 527 526 526 522 516 527 527 526 526 516 516 527 527 526 503 516 516 527 527 503 503 516 516 527 489 503 503 516 516 489 489 503 503 516 479 489 489 503 503 479 479 489 489 503 475 479 479 489 489 475 475 479 479 489 524 475 475 479 479 524 524 475 475 479 552 524 524 475 475 552 552 524 524 475 532 552 552 524 524 532 532 552 552 524 511 532 532 552 552 511 511 532 532 552 492 511 511 532 532 492 492 511 511 532 492 492 492 511 511 492 492 492 492 511 493 492 492 492 492 493 493 492 492 492 481 493 493 492 492 481 481 493 493 492 462 481 481 493 493 462 462 481 481 493 457 462 462 481 481 457 457 462 462 481 442 457 457 462 462 442 442 457 457 462 439 442 442 457 457 439 439 442 442 457 488 439 439 442 442 488 488 439 439 442 521 488 488 439 439 521 521 488 488 439 501 521 521 488 488 501 501 521 521 488 485 501 501 521 521 485 485 501 501 521 464 485 485 501 501 464 464 485 485 501 460 464 464 485 485 460 460 464 464 485 467 460 460 464 464 467 467 460 460 464 460 467 467 460 460 460 460 467 467 460 448 460 460 467 467 448 448 460 460 467 443 448 448 460 460 443 443 448 448 460 436 443 443 448 448 436 436 443 443 448 431 436 436 443 443 431 431 436 436 443 484 431 431 436 436 484 484 431 431 436 510 484 484 431 431 510 510 484 484 431 513 510 510 484 484 513 513 510 510 484 503 513 513 510 510 503 503 513 513 510 471 503 503 513 513 471 471 503 503 513 471 471 471 503 503 471 471 471 471 503 476 471 471 471 471 476 476 471 471 471 475 476 476 471 471 475 475 476 476 471 470 475 475 476 476 470 470 475 475 476 461 470 470 475 475 461 461 470 470 475 455 461 461 470 470 455 455 461 461 470 456 455 455 461 461 456 456 455 455 461 517 456 456 455 455 517 517 456 456 455 525 517 517 456 456 525 525 517 517 456 523 525 525 517 517 523 523 525 525 517 519 523 523 525 525 519 519 523 523 525 509 519 519 523 523 509 509 519 519 523 512 509 509 519 519 512 512 509 509 519 519 512 512 509 509 519 519 512 512 509 517 519 519 512 512 517 517 519 519 512 510 517 517 519 519 510 510 517 517 519 509 510 510 517 517 509 509 510 510 517 501 509 509 510 510 501 501 509 509 510 507 501 501 509 509 507 507 501 501 509 569 507 507 501 501 569 569 507 507 501 580 569 569 507 507 580 580 569 569 507 578 580 580 569 569 578 578 580 580 569 565 578 578 580 580 565 565 578 578 580 547 565 565 578 578 547 547 565 565 578 555 547 547 565 565 555 555 547 547 565 562 555 555 547 547 561 562 555 555 547 555 561 562 555 555 544 555 561 562 555 537 544 555 561 562 543 537 544 555 561 594 543 537 544 555 611 594 543 537 544 613 611 594 543 537 611 613 611 594 543 594 611 613 611 594 595 594 611 613 611 591 595 594 611 613 589 591 595 594 611 584 589 591 595 594 573 584 589 591 595 567 573 584 589 591 569 567 573 584 589 621 569 567 573 584 629 621 569 567 573 628 629 621 569 567 612 628 629 621 569 595 612 628 629 621 597 595 612 628 629 593 597 595 612 628 590 593 597 595 612 580 590 593 597 595 574 580 590 593 597 573 574 580 590 593 573 573 574 580 590 620 573 573 574 580 626 620 573 573 574 620 626 620 573 573 588 620 626 620 573 566 588 620 626 620 557 566 588 620 626 561 557 566 588 620 549 561 557 566 588 532 549 561 557 566 526 532 549 561 557 511 526 532 549 561 499 511 526 532 549 555 499 511 526 532 565 555 499 511 526 542 565 555 499 511 527 542 565 555 499 510 527 542 565 555 514 510 527 542 565 517 514 510 527 542 508 517 514 510 527 493 508 517 514 510 490 493 508 517 514 469 490 493 508 517 478 469 490 493 508 528 478 469 490 493 534 528 478 469 490 518 534 528 478 469 506 518 534 528 478 502 506 518 534 528 516 502 506 518 534 528 516 502 506 518 533 528 516 502 506 536 533 528 516 502 537 536 533 528 516 524 537 536 533 528 536 524 537 536 533 587 536 524 537 536 597 587 536 524 537 581 597 587 536 524 564 581 597 587 536 558 564 581 597 587 575 558 564 581 597 580 575 558 564 581 575 580 575 558 564 563 575 580 575 558 552 563 575 580 575 537 552 563 575 580 545 537 552 563 575 601 545 537 552 563 604 601 545 537 552 586 604 601 545 537 564 586 604 601 545 549 564 586 604 601 551 549 564 586 604
Names of X columns:
werkloosheid y1 y2 y3 y4
Sample Range:
(leave blank to include all observations)
From:
To:
Column Number of Endogenous Series
(?)
Fixed Seasonal Effects
Do not include Seasonal Dummies
Do not include Seasonal Dummies
Include Seasonal Dummies
Type of Equation
Linear Trend
No Linear Trend
Linear Trend
First Differences
Seasonal Differences (s)
First and Seasonal Differences (s)
Degree of Predetermination (lagged endogenous variables)
Degree of Seasonal Predetermination
Seasonality
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Chart options
R Code
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$coefficients)[i] != 't') myeq <- paste(myeq, '[t]', sep='') } } myeq <- paste(myeq, ' + e[t]') a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, myeq) a<-table.row.end(a) a<-table.end(a) table.save(a,file='mytable1.tab') a<-table.start() a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,hyperlink('http://www.xycoon.com/ols1.htm','Multiple Linear Regression - Ordinary Least Squares',''), 6, TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Variable',header=TRUE) a<-table.element(a,'Parameter',header=TRUE) a<-table.element(a,'S.D.',header=TRUE) a<-table.element(a,'T-STAT<br />H0: parameter = 0',header=TRUE) a<-table.element(a,'2-tail p-value',header=TRUE) a<-table.element(a,'1-tail p-value',header=TRUE) a<-table.row.end(a) for (i in 1:k){ a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,rownames(mysum$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$sigma) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, 'Sum Squared Residuals',1,TRUE) a<-table.element(a, sum(myerror*myerror)) a<-table.row.end(a) a<-table.end(a) table.save(a,file='mytable3.tab') a<-table.start() a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, 'Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals', 4, TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, 'Time or Index', 1, TRUE) a<-table.element(a, 'Actuals', 1, TRUE) a<-table.element(a, 'Interpolation<br />Forecast', 1, TRUE) a<-table.element(a, 'Residuals<br />Prediction Error', 1, TRUE) a<-table.row.end(a) for (i in 1:n) { a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,i, 1, TRUE) a<-table.element(a,x[i]) a<-table.element(a,x[i]-mysum$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') }
Compute
Summary of computational transaction
Raw Input
view raw input (R code)
Raw Output
view raw output of R engine
Computing time
0 seconds
R Server
Big Analytics Cloud Computing Center
Click here to blog (archive) this computation