Send output to:
Browser Blue - Charts White
Browser Black/White
CSV
Data X:
102750 NA NA NA NA 45.498 95276 0.06455399 NA NA NA 46.1773 112053 0.06363636 0.06455399 NA NA 46.1937 98841 0.06512702 0.06363636 0.06455399 NA 46.1272 123102 0.06490826 0.06512702 0.06363636 0.06455399 46.4199 118152 0.06605923 0.06490826 0.06512702 0.06363636 46.4535 101752 0.06900452 0.06605923 0.06490826 0.06512702 46.648 148219 0.07110609 0.06900452 0.06605923 0.06490826 46.5669 124966 0.07228381 0.07110609 0.06900452 0.06605923 46.9866 134741 0.07477876 0.07228381 0.07110609 0.06900452 47.2997 132168 0.07763158 0.07477876 0.07228381 0.07110609 47.548 100950 0.08300654 0.07763158 0.07477876 0.07228381 47.4375 96418 0.11406926 0.08300654 0.07763158 0.07477876 47.1083 86891 0.14399142 0.11406926 0.08300654 0.07763158 46.9634 89796 0.19258475 0.14399142 0.11406926 0.08300654 46.9733 119663 0.23179916 0.19258475 0.14399142 0.11406926 46.83 130539 0.248125 0.23179916 0.19258475 0.14399142 47.1848 120851 0.24300412 0.248125 0.23179916 0.19258475 47.1292 145422 0.24102041 0.24300412 0.248125 0.23179916 47.1505 150583 0.24473684 0.24102041 0.24300412 0.248125 46.6882 127054 0.239 0.24473684 0.24102041 0.24300412 46.7161 137473 0.23063241 0.239 0.24473684 0.24102041 46.536 127094 0.22700587 0.23063241 0.239 0.24473684 45.0062 132080 0.22737864 0.22700587 0.23063241 0.239 43.4204 188311 0.2238921 0.22737864 0.22700587 0.23063241 42.8246 107487 0.22341651 0.2238921 0.22737864 0.22700587 41.8301 84669 0.22209524 0.22341651 0.2238921 0.22737864 41.3862 149184 0.22144213 0.22209524 0.22341651 0.2238921 41.4258 121026 0.22098299 0.22144213 0.22209524 0.22341651 41.3326 81073 0.21766917 0.22098299 0.22144213 0.22209524 41.6042 132947 0.21268657 0.21766917 0.22098299 0.22144213 42.0025 141294 0.21107011 0.21268657 0.21766917 0.22098299 42.4426 155077 0.20957643 0.21107011 0.21268657 0.21766917 42.9708 145154 0.20714286 0.20957643 0.21107011 0.21268657 43.1611 127094 0.20856102 0.20714286 0.20957643 0.21107011 43.2561 151414 0.21211573 0.20856102 0.20714286 0.20957643 43.7944 167858 0.2181982 0.21211573 0.20856102 0.20714286 44.4309 127070 0.21996403 0.2181982 0.21211573 0.20856102 44.8644 154692 0.22204301 0.21996403 0.2181982 0.21211573 44.916 170905 0.22075134 0.22204301 0.21996403 0.2181982 45.1733 127751 0.22139037 0.22075134 0.22204301 0.21996403 45.3729 173795 0.21893805 0.22139037 0.22075134 0.22204301 45.3841 190181 0.21778169 0.21893805 0.22139037 0.22075134 45.6491 198417 0.21698774 0.21778169 0.21893805 0.22139037 45.9698 183018 0.21655052 0.21698774 0.21778169 0.21893805 46.1015 171608 0.21666667 0.21655052 0.21698774 0.21778169 46.1172 188087 0.21502591 0.21666667 0.21655052 0.21698774 46.7939 197042 0.21689655 0.21502591 0.21666667 0.21655052 47.2798 208788 0.21632302 0.21689655 0.21502591 0.21666667 47.023 178111 0.21435897 0.21632302 0.21689655 0.21502591 47.7335 236455 0.22013536 0.21435897 0.21632302 0.21689655 48.3415 233219 0.22369748 0.22013536 0.21435897 0.21632302 48.7789 188106 0.22416667 0.22369748 0.22013536 0.21435897 49.2046 238876 0.22023217 0.22416667 0.22369748 0.22013536 49.5627 205148 0.22042834 0.22023217 0.22416667 0.22369748 49.6389 214727 0.21901639 0.22042834 0.22023217 0.22416667 49.6517 213428 0.21895425 0.21901639 0.22042834 0.22023217 49.8872 195128 0.21970684 0.21895425 0.21901639 0.22042834 49.9859 206047 0.21866883 0.21970684 0.21895425 0.21901639 50.0357 201773 0.22003231 0.21866883 0.21970684 0.21895425 50.1135 192772 0.21851852 0.22003231 0.21866883 0.21970684 49.4201 198230 0.21744 0.21851852 0.22003231 0.21866883 49.6618 181172 0.21430843 0.21744 0.21851852 0.22003231 50.6053 189079 0.21246057 0.21430843 0.21744 0.21851852 51.6639 179073 0.21079812 0.21246057 0.21430843 0.21744 51.8472 197421 0.20713178 0.21079812 0.21246057 0.21430843 52.2056 195244 0.20506135 0.20713178 0.21079812 0.21246057 52.1834 219826 0.20395738 0.20506135 0.20713178 0.21079812 52.3807 211793 0.20318182 0.20395738 0.20506135 0.20713178 52.5124 203394 0.20105263 0.20318182 0.20395738 0.20506135 52.9384 209578 0.2 0.20105263 0.20318182 0.20395738 53.3363 214769 0.19896142 0.2 0.20105263 0.20318182 53.6296 226177 0.19881832 0.19896142 0.2 0.20105263 53.2837 191449 0.19970717 0.19881832 0.19896142 0.2 53.5675 200989 0.2015919 0.19970717 0.19881832 0.19896142 53.7364 216707 0.20716332 0.2015919 0.19970717 0.19881832 53.1571 192882 0.21133144 0.20716332 0.2015919 0.19970717 53.5566 199736 0.22755245 0.21133144 0.20716332 0.2015919 53.5534 202349 0.24011065 0.22755245 0.21133144 0.20716332 53.4808 204137 0.26087551 0.24011065 0.22755245 0.21133144 53.1195 215588 0.28590786 0.26087551 0.24011065 0.22755245 53.1786 229454 0.30013405 0.28590786 0.26087551 0.24011065 53.4617 175048 0.30757979 0.30013405 0.28590786 0.26087551 53.409 212799 0.30658762 0.30757979 0.30013405 0.28590786 53.4536 181727 0.32033898 0.30658762 0.30757979 0.30013405 53.7071 211607 0.33830334 0.32033898 0.30658762 0.30757979 53.7262 185853 0.36210393 0.33830334 0.32033898 0.30658762 53.5481 158277 0.38002497 0.36210393 0.33830334 0.32033898 52.4571 180695 0.38765432 0.38002497 0.36210393 0.33830334 51.1904 175959 0.38924205 0.38765432 0.38002497 0.36210393 50.5575 139550 0.38524788 0.38924205 0.38765432 0.38002497 50.166 155810 0.39056832 0.38524788 0.38924205 0.38765432 50.353 138305 0.39531813 0.39056832 0.38524788 0.38924205 51.1727 147014 0.38964286 0.39531813 0.39056832 0.38524788 51.8129 135994 0.39033019 0.38964286 0.39531813 0.39056832 52.7175 166455 0.38865497 0.39033019 0.38964286 0.39531813 53.0142 177737 0.39327926 0.38865497 0.39033019 0.38964286 52.7119 167021 0.39390805 0.39327926 0.38865497 0.39033019 52.4633 132134 0.40910125 0.39390805 0.39327926 0.38865497 52.7501 169834 0.40960452 0.40910125 0.39390805 0.39327926 52.5233 130599 0.41436588 0.40960452 0.40910125 0.39390805 52.8211 156836 0.40267261 0.41436588 0.40960452 0.40910125 53.0699 119749 0.40386313 0.40267261 0.41436588 0.40960452 53.4044 148996 0.38264192 0.40386313 0.40267261 0.41436588 53.3959 147491 0.37410618 0.38264192 0.40386313 0.40267261 53.0761 147216 0.36555794 0.37410618 0.38264192 0.40386313 52.6972 153455 0.36027837 0.36555794 0.37410618 0.38264192 52.0996 112004 0.36115261 0.36027837 0.36555794 0.37410618 51.5219 158512 0.36159574 0.36115261 0.36027837 0.36555794 50.4933 104139 0.37550371 0.36159574 0.36115261 0.36027837 51.4979 102536 0.3755814 0.37550371 0.36159574 0.36115261 51.1159 93017 0.36730159 0.3755814 0.37550371 0.36159574 50.6623 91988 0.34984194 0.36730159 0.3755814 0.37550371 50.3505 123616 0.33663883 0.34984194 0.36730159 0.3755814 50.1943 134498 0.33938144 0.33663883 0.34984194 0.36730159 50.0395 149812 0.34123077 0.33938144 0.33663883 0.34984194 49.6075 110334 0.33684749 0.34123077 0.33938144 0.33663883 49.4584 136639 0.3308478 0.33684749 0.34123077 0.33938144 49.011 102712 0.33034623 0.3308478 0.33684749 0.34123077 48.8232 112951 0.33510204 0.33034623 0.3308478 0.33684749 48.4682 107897 0.33237705 0.33510204 0.33034623 0.3308478 49.3992 73242 0.33231084 0.33237705 0.33510204 0.33034623 49.089 72800 0.31787538 0.33231084 0.33237705 0.33510204 49.4906 78767 0.3092952 0.31787538 0.33231084 0.33237705 50.0805 114791 0.29168357 0.3092952 0.31787538 0.33231084 50.4295 109351 0.28820565 0.29168357 0.3092952 0.31787538 50.7333 122520 0.28974874 0.28820565 0.29168357 0.3092952 51.5016 137338 0.28958959 0.28974874 0.28820565 0.29168357 52.0679 132061 0.29251497 0.28958959 0.28974874 0.28820565 52.8472 130607 0.29066534 0.29251497 0.28958959 0.28974874 53.2874 118570 0.29069307 0.29066534 0.29251497 0.28958959 53.4759 95873 0.28705534 0.29069307 0.29066534 0.29251497 53.7593 103116 0.28627838 0.28705534 0.29069307 0.29066534 54.8216 98619 0.27134446 0.28627838 0.28705534 0.29069307 55.0698 104178 0.26992187 0.27134446 0.28627838 0.28705534 55.3384 123468 0.27095517 0.26992187 0.27134446 0.28627838 55.6911 99651 0.2700291 0.27095517 0.26992187 0.27134446 55.9506 120264 0.26934236 0.2700291 0.27095517 0.26992187 56.1549 122795 0.26769527 0.26934236 0.2700291 0.27095517 56.3326 108524 0.26945245 0.26769527 0.26934236 0.2700291 56.3847 105760 0.264689 0.26945245 0.26769527 0.26934236 56.2832 117191 0.26085714 0.264689 0.26945245 0.26769527 56.1943 122882 0.2617284 0.26085714 0.264689 0.26945245 56.4108 93275 0.26163343 0.2617284 0.26085714 0.264689 56.4759 99842 0.25925926 0.26163343 0.2617284 0.26085714 56.3801 83803 0.25952607 0.25925926 0.26163343 0.2617284 56.5796 61132 0.25386792 0.25952607 0.25925926 0.26163343 56.6645 118563 0.24483083 0.25386792 0.25952607 0.25925926 56.5122 106993 0.24808232 0.24483083 0.25386792 0.25952607 56.5982 118108 0.24967381 0.24808232 0.24483083 0.25386792 56.6317 99017 0.2464684 0.24967381 0.24808232 0.24483083 56.2637 99852 0.2403525 0.2464684 0.24967381 0.24808232 56.496 112720 0.23851852 0.2403525 0.2464684 0.24967381 56.7412 113636 0.23471837 0.23851852 0.2403525 0.2464684 56.508 118220 0.23597056 0.23471837 0.23851852 0.2403525 56.6984 128854 0.23568807 0.23597056 0.23471837 0.23851852 57.2954 123898 0.23824337 0.23568807 0.23597056 0.23471837 57.5555 100823 0.23540146 0.23824337 0.23568807 0.23597056 57.1707 115107 0.2116194 0.23540146 0.23824337 0.23568807 56.7784 90624 0.16636029 0.2116194 0.23540146 0.23824337 56.8228 132001 0.11767956 0.16636029 0.2116194 0.23540146 56.938 157969 0.11239669 0.11767956 0.16636029 0.2116194 56.7427 169333 0.10995434 0.11239669 0.11767956 0.16636029 57.0569 144907 0.10073059 0.10995434 0.11239669 0.11767956 56.9807 169346 0.09197812 0.10073059 0.10995434 0.11239669 57.0954 144666 0.10054446 0.09197812 0.10073059 0.10995434 57.3542 158829 0.1068903 0.10054446 0.09197812 0.10073059 57.623 127286 0.11077899 0.1068903 0.10054446 0.09197812 58.1006 120578 0.11221719 0.11077899 0.1068903 0.10054446 57.9173 129293 0.12464029 0.11221719 0.11077899 0.1068903 58.663 122371 0.13862007 0.12464029 0.11221719 0.11077899 58.7602 115176 0.14157003 0.13862007 0.12464029 0.11221719 59.1416 142168 0.14702751 0.14157003 0.13862007 0.12464029 59.517 153260 0.14960212 0.14702751 0.14157003 0.13862007 59.7996 173906 0.15251101 0.14960212 0.14702751 0.14157003 60.2152 178446 0.15615114 0.15251101 0.14960212 0.14702751 60.7146 155962 0.15795455 0.15615114 0.15251101 0.14960212 60.8781 168257 0.15208696 0.15795455 0.15615114 0.15251101 61.7569 149456 0.14926279 0.15208696 0.15795455 0.15615114 62.091 136105 0.14835355 0.14926279 0.15208696 0.15795455 62.394 141507 0.14263432 0.14835355 0.14926279 0.15208696 62.4207 152084 0.19360415 0.14263432 0.14835355 0.14926279 62.6908 145138 0.13103448 0.19360415 0.14263432 0.14835355 62.8421 146548 0.12223176 0.13103448 0.19360415 0.14263432 63.1885 173098 0.12134927 0.12223176 0.13103448 0.19360415 63.1203 165471 0.12502128 0.12134927 0.12223176 0.13103448 63.2843 152271 0.12440678 0.12502128 0.12134927 0.12223176 63.3155 163201 0.11831224 0.12440678 0.12502128 0.12134927 63.5859 157823 0.11243697 0.11831224 0.12440678 0.12502128 63.405 166167 0.10918197 0.11243697 0.11831224 0.12440678 63.7184 154253 0.09916805 0.10918197 0.11243697 0.11831224 63.8175 170299 0.0957606 0.09916805 0.10918197 0.11243697 64.1273 166388 0.10240664 0.0957606 0.09916805 0.10918197 64.3162 141051 0.11486375 0.10240664 0.0957606 0.09916805 64.026 160254 0.12203947 0.11486375 0.10240664 0.0957606 64.166 164995 0.1270646 0.12203947 0.11486375 0.10240664 64.222 195971 0.14077985 0.1270646 0.12203947 0.11486375 63.7707 182635 0.14515347 0.14077985 0.1270646 0.12203947 63.8022 189829 0.13916197 0.14515347 0.14077985 0.1270646 63.236 209476 0.13609325 0.13916197 0.14515347 0.14077985 63.8059 189848 0.12800963 0.13609325 0.13916197 0.14515347 63.576 183746 0.12912 0.12800963 0.13609325 0.13916197 63.5346 192682 0.13224522 0.12912 0.12800963 0.13609325 63.7465 169677 0.13566322 0.13224522 0.12912 0.12800963 64.1419 201823 0.14052339 0.13566322 0.13224522 0.12912 63.7117 172643 0.14795918 0.14052339 0.13566322 0.13224522 64.3504 202931 0.14679687 0.14795918 0.14052339 0.13566322 64.6721 175863 0.13791764 0.14679687 0.14795918 0.14052339 64.5975 222061 0.12428239 0.13791764 0.14679687 0.14795918 64.7028 199797 0.1130805 0.12428239 0.13791764 0.14679687 64.9174 214638 0.10646651 0.1130805 0.12428239 0.13791764 64.8436 200106 0.10674847 0.10646651 0.1130805 0.12428239 65.043 166077 0.14870821 0.10674847 0.10646651 0.1130805 65.1372 160586 0.19314243 0.14870821 0.10674847 0.10646651 64.6442 158330 0.22531835 0.19314243 0.14870821 0.10674847 63.8853 141749 0.22055306 0.22531835 0.19314243 0.14870821 63.4658 170795 0.19245142 0.22055306 0.22531835 0.19314243 63.1915 153286 0.17072808 0.19245142 0.22055306 0.22531835 62.7585 163426 0.13642433 0.17072808 0.19245142 0.22055306 62.4265 172562 0.12407407 0.13642433 0.17072808 0.19245142 62.5503 197474 0.12122781 0.12407407 0.13642433 0.17072808 63.1756 189822 0.12219764 0.12122781 0.12407407 0.13642433 63.742 188511 0.12058824 0.12219764 0.12122781 0.12407407 63.8029 207437 0.11857562 0.12058824 0.12219764 0.12122781 63.8503 192128 0.12298682 0.11857562 0.12058824 0.12219764 64.4151 175716 0.12492711 0.12298682 0.11857562 0.12058824 64.2992 159108 0.13078603 0.12492711 0.12298682 0.11857562 64.2209 175801 0.13105951 0.13078603 0.12492711 0.12298682 63.9602 186723 0.12037708 0.13105951 0.13078603 0.12492711 63.596 154970 0.1076756 0.12037708 0.13105951 0.13078603 64.0409 172446 0.1040404 0.1076756 0.12037708 0.13105951 64.5973 185965 0.10394831 0.1040404 0.1076756 0.12037708 65.0756 195525 0.11111111 0.10394831 0.1040404 0.1076756 65.2831 193156 0.1198282 0.11111111 0.10394831 0.1040404 65.2957 212705 0.13031384 0.1198282 0.11111111 0.10394831 65.8801 201357 0.12953737 0.13031384 0.1198282 0.11111111 65.5581 189971 0.12796309 0.12953737 0.13031384 0.1198282 65.715 216523 0.12639774 0.12796309 0.12953737 0.13031384 66.2013 193233 0.12849083 0.12639774 0.12796309 0.12953737 66.4879 191996 0.12415493 0.12849083 0.12639774 0.12796309 66.5431 211974 0.11430585 0.12415493 0.12849083 0.12639774 66.8264 175907 0.10869565 0.11430585 0.12415493 0.12849083 67.1172 206109 0.10978337 0.10869565 0.11430585 0.12415493 67.0479 220275 0.11483287 0.10978337 0.10869565 0.11430585 67.2498 211342 0.11590278 0.11483287 0.10978337 0.10869565 67.0325 222528 0.11588072 0.11590278 0.11483287 0.10978337 67.1532 229523 0.11128809 0.11588072 0.11590278 0.11483287 67.3586 204153 0.10360111 0.11128809 0.11588072 0.11590278 67.2888 206735 0.10020718 0.10360111 0.11128809 0.11588072 67.6092 223416 0.09903515 0.10020718 0.10360111 0.11128809 68.1214 228292 0.10013727 0.09903515 0.10020718 0.10360111 68.4089 203121 0.09410151 0.10013727 0.09903515 0.10020718 68.7737 205957 0.08367627 0.09410151 0.10013727 0.09903515 69.0299 176918 0.07961696 0.08367627 0.09410151 0.10013727 69.0418 219839 0.08241309 0.07961696 0.08367627 0.09410151 69.7582 217213 0.0798913 0.08241309 0.07961696 0.08367627 70.125 216618 0.08717775 0.0798913 0.08241309 0.07961696 70.4978 248057 0.09525424 0.08717775 0.0798913 0.08241309 70.948 245642 0.10256757 0.09525424 0.08717775 0.0798913 71.0595 242485 0.10842318 0.10256757 0.09525424 0.08717775 71.4749 260423 0.10718121 0.10842318 0.10256757 0.09525424 71.7333 221030 0.10040161 0.10718121 0.10842318 0.10256757 72.3479 229157 0.09899666 0.10040161 0.10718121 0.10842318 72.8018 220858 0.10227121 0.09899666 0.10040161 0.10718121 73.5563 212270 0.09819639 0.10227121 0.09899666 0.10040161 73.6891 195944 0.1001996 0.09819639 0.10227121 0.09899666 73.5889 239741 0.10291584 0.1001996 0.09819639 0.10227121 73.6895 212013 0.10422721 0.10291584 0.1001996 0.09819639 73.676 240514 0.11033575 0.10422721 0.10291584 0.1001996 73.8858 241982 0.11432326 0.11033575 0.10422721 0.10291584 74.1391 245447 0.11003279 0.11432326 0.11033575 0.10422721 73.8447 240839 0.10170492 0.11003279 0.11432326 0.11033575 74.7803 244875 0.09954218 0.10170492 0.11003279 0.11432326 75.0755 226375 0.10078329 0.09954218 0.10170492 0.11003279 74.9925 231567 0.09921926 0.10078329 0.09954218 0.10170492 75.1822 235746 0.09830729 0.09921926 0.10078329 0.09954218 75.4725 238990 0.10306189 0.09830729 0.09921926 0.10078329 74.9823 198120 0.10641192 0.10306189 0.09830729 0.09921926 76.153 201663 0.10393802 0.10641192 0.10306189 0.09830729 76.0724 238198 0.11117534 0.10393802 0.10641192 0.10306189 76.7608 261641 0.12328855 0.11117534 0.10393802 0.10641192 77.3269 253014 0.12068966 0.12328855 0.11117534 0.10393802 77.9694 275225 0.11461391 0.12068966 0.12328855 0.11117534 77.8351 250957 0.11566879 0.11461391 0.12068966 0.12328855 78.3005 260375 0.11856325 0.11566879 0.11461391 0.12068966 78.8378 250694 0.1265526 0.11856325 0.11566879 0.11461391 78.7843 216953 0.13524953 0.1265526 0.11856325 0.11566879 79.4683 247816 0.13480454 0.13524953 0.1265526 0.11856325 79.9829 224135 0.13638083 0.13480454 0.13524953 0.1265526 80.0837 211073 0.13739786 0.13638083 0.13480454 0.13524953 81.0483 245623 0.1283208 0.13739786 0.13638083 0.13480454 81.6195 250947 0.11725 0.1283208 0.13739786 0.13638083 81.6408 278223 0.10692884 0.11725 0.1283208 0.13739786 82.1311 254232 0.1065584 0.10692884 0.11725 0.1283208 82.5332 266293 0.10511541 0.1065584 0.10692884 0.11725 83.1538 280897 0.10224299 0.10511541 0.1065584 0.10692884 84.0293 274565 0.10541045 0.10224299 0.10511541 0.1065584 84.7873 280555 0.10378412 0.10541045 0.10224299 0.10511541 85.5125 252757 0.10959158 0.10378412 0.10541045 0.10224299 86.2601 250131 0.10681115 0.10959158 0.10378412 0.10541045 86.5262 271208 0.09950403 0.10681115 0.10959158 0.10378412 86.9662 230593 0.08855198 0.09950403 0.10681115 0.10959158 87.0687 263407 0.08042001 0.08855198 0.09950403 0.10681115 87.1414 289968 0.07324291 0.08042001 0.08855198 0.09950403 87.4497 282846 0.07243077 0.07324291 0.08042001 0.08855198 88.0124 271314 0.07248157 0.07243077 0.07324291 0.08042001 87.4571 289718 0.06822086 0.07248157 0.07243077 0.07324291 87.1484 300227 0.06605392 0.06822086 0.07248157 0.07243077 88.936 259951 0.06456548 0.06605392 0.06822086 0.07248157 88.778 263149 0.06717604 0.06456548 0.06605392 0.06822086 89.4857 267953 0.07109756 0.06717604 0.06456548 0.06605392 89.4358 252378 0.06579268 0.07109756 0.06717604 0.06456548 89.7761 280356 0.05723002 0.06579268 0.07109756 0.06717604 90.1893 234298 0.056056 0.05723002 0.06579268 0.07109756 90.6683 271574 0.05762918 0.056056 0.05723002 0.06579268 90.831 262378 0.06363636 0.05762918 0.056056 0.05723002 91.0632 289457 0.07749699 0.06363636 0.05762918 0.056056 91.7311 278274 0.08784597 0.07749699 0.06363636 0.05762918 91.5818 288932 0.08736462 0.08784597 0.07749699 0.06363636 92.1587 283813 0.09664067 0.08736462 0.08784597 0.07749699 92.5363 267600 0.1070018 0.09664067 0.08736462 0.08784597 92.1699 267574 0.11727219 0.1070018 0.09664067 0.08736462 93.3786 254862 0.12342449 0.11727219 0.1070018 0.09664067 93.824 248974 0.12507427 0.12342449 0.11727219 0.1070018 94.5441 256840 0.13541295 0.12507427 0.12342449 0.11727219 94.5458 250914 0.13809242 0.13541295 0.12507427 0.12342449 94.8185 279334 0.14805654 0.13809242 0.13541295 0.12507427 95.1983 286549 0.15426402 0.14805654 0.13809242 0.13541295 95.8921 302266 0.14249854 0.15426402 0.14805654 0.13809242 96.0691 298205 0.14157434 0.14249854 0.15426402 0.14805654 96.1568 300843 0.15533643 0.14157434 0.14249854 0.15426402 96.0239 312955 0.16047454 0.15533643 0.14157434 0.14249854 95.7182 275962 0.15387731 0.16047454 0.15533643 0.14157434 96.1105 299561 0.16712723 0.15387731 0.16047454 0.15533643 95.8225 260975 0.1641954 0.16712723 0.15387731 0.16047454 95.8391 274836 0.16278001 0.1641954 0.16712723 0.15387731 95.5791 284112 0.15172414 0.16278001 0.1641954 0.16712723 94.9499 247331 0.13243861 0.15172414 0.16278001 0.1641954 94.369 298120 0.13566553 0.13243861 0.15172414 0.16278001 94.1259 306008 0.12911464 0.13566553 0.13243861 0.15172414 93.9061 306813 0.12244206 0.12911464 0.13566553 0.13243861 93.2803 288550 0.12746201 0.12244206 0.12911464 0.13566553 92.7057 301636 0.1297191 0.12746201 0.12244206 0.12911464 92.1721 293215 0.12580282 0.1297191 0.12746201 0.12244206 92.0023 270713 0.12473239 0.12580282 0.1297191 0.12746201 91.6795 311803 0.12910824 0.12473239 0.12580282 0.1297191 91.2682 281316 0.11187394 0.12910824 0.12473239 0.12580282 90.7894 281450 0.09582864 0.11187394 0.12910824 0.12473239 90.8311 295494 0.08749293 0.09582864 0.11187394 0.12910824 91.3471 246411 0.09198193 0.08749293 0.09582864 0.11187394 91.3672 267037 0.09325084 0.09198193 0.08749293 0.09582864 92.1054 296134 0.10777405 0.09325084 0.09198193 0.08749293 92.479 296505 0.1253059 0.10777405 0.09325084 0.09198193 92.8824 270677 0.13209121 0.1253059 0.10777405 0.09325084 93.7637 290855 0.12979433 0.13209121 0.1253059 0.10777405 93.5461 296068 0.13176013 0.12979433 0.13209121 0.1253059 93.5765 272653 0.13602656 0.13176013 0.12979433 0.13209121 93.7116 315720 0.14082873 0.13602656 0.13176013 0.12979433 93.4006 286298 0.14478764 0.14082873 0.13602656 0.13176013 93.8758 284170 0.13342526 0.14478764 0.14082873 0.13602656 93.4191 273338 0.13349917 0.13342526 0.14478764 0.14082873 93.9571 250262 0.15277931 0.13349917 0.13342526 0.14478764 94.2558 294768 0.16586565 0.15277931 0.13349917 0.13342526 94.0416 318088 0.16498371 0.16586565 0.15277931 0.13349917 93.3666 319111 0.14151251 0.16498371 0.16586565 0.15277931 93.3852 312982 0.13106267 0.14151251 0.16498371 0.16586565 93.5219 335511 0.13881328 0.13106267 0.14151251 0.16498371 93.9144 319674 0.14545949 0.13881328 0.13106267 0.14151251 93.7371 316796 0.14929577 0.14545949 0.13881328 0.13106267 94.3262 329992 0.14271058 0.14929577 0.14545949 0.13881328 94.4442 291352 0.14205405 0.14271058 0.14929577 0.14545949 95.2224 314131 0.14384824 0.14205405 0.14271058 0.14929577 95.1545 309876 0.14742268 0.14384824 0.14205405 0.14271058 95.3434 288494 0.15426566 0.14742268 0.14384824 0.14205405 95.9228 329991 0.15665951 0.15426566 0.14742268 0.14384824 95.4538 311663 0.16360726 0.15665951 0.15426566 0.14742268 95.8653 317854 0.16489362 0.16360726 0.15665951 0.15426566 96.6472 344729 0.17525119 0.16489362 0.16360726 0.15665951 95.8588 324108 0.17785978 0.17525119 0.16489362 0.16360726 96.5901 333756 0.17624076 0.17785978 0.17525119 0.16489362 96.6687 297013 0.19282322 0.17624076 0.17785978 0.17525119 96.745 313249 0.19757767 0.19282322 0.17624076 0.17785978 97.6604 329660 0.21917234 0.19757767 0.19282322 0.17624076 97.8427 320586 0.21565445 0.21917234 0.19757767 0.19282322 98.5495 325786 0.19159222 0.21565445 0.21917234 0.19757767 99.002 293425 0.18495018 0.19159222 0.21565445 0.21917234 99.6741 324180 0.19254432 0.18495018 0.19159222 0.21565445 99.5181 315528 0.21355406 0.19254432 0.18495018 0.19159222 99.6518 319982 0.23011305 0.21355406 0.19254432 0.18495018 99.8158 327865 0.22139918 0.23011305 0.21355406 0.19254432 100.2232 312106 0.22832905 0.22139918 0.23011305 0.21355406 99.8997 329039 0.2511259 0.22832905 0.22139918 0.23011305 100.1025 277589 0.26909369 0.2511259 0.22832905 0.22139918 98.2644 300884 0.288833 0.26909369 0.2511259 0.22832905 99.4949 314028 0.28217871 0.288833 0.26909369 0.2511259 100.5129 314259 0.26396761 0.28217871 0.288833 0.26909369 101.1118 303472 0.25299797 0.26396761 0.28217871 0.288833 101.2313 290744 0.26122037 0.25299797 0.26396761 0.28217871 101.2755 313340 0.2710619 0.26122037 0.25299797 0.26396761 101.4651 294281 0.26186186 0.2710619 0.26122037 0.25299797 101.9012 325796 0.28114144 0.26186186 0.2710619 0.26122037 101.7589 329839 0.30637037 0.28114144 0.26186186 0.2710619 102.1304 322588 0.30616067 0.30637037 0.28114144 0.26186186 102.0989 336528 0.31906634 0.30616067 0.30637037 0.28114144 102.4526 316381 0.32432565 0.31906634 0.30616067 0.30637037 102.2753 308602 0.30754066 0.32432565 0.31906634 0.30616067 102.2299 299010 0.27487611 0.30754066 0.32432565 0.31906634 102.1419 293645 0.25915633 0.27487611 0.30754066 0.32432565 103.2191 320108 0.26679881 0.25915633 0.27487611 0.30754066 102.7129 252869 0.25805336 0.26679881 0.25915633 0.27487611 103.7659 324248 0.24918919 0.25805336 0.26679881 0.25915633 103.9538 304775 0.25803311 0.24918919 0.25805336 0.26679881 104.7077 320208 0.27711659 0.25803311 0.24918919 0.25805336 104.7507 321260 0.28552189 0.27711659 0.25803311 0.24918919 104.7581 310320 0.29246641 0.28552189 0.27711659 0.25803311 104.7111 319197 0.31473836 0.29246641 0.28552189 0.27711659 104.9122 297503 0.32809043 0.31473836 0.29246641 0.28552189 105.2764 316184 0.32858513 0.32809043 0.31473836 0.29246641 104.772 303411 0.34700814 0.32858513 0.32809043 0.31473836 105.3295 300841 0.37892483 0.34700814 0.32858513 0.32809043 105.3213
Names of X columns:
barrels_purchased defl_price1 defl_price2 defl_price3 defl_price4 US_IND_PROD
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
First Differences
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
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Chart options
R Code
par6 <- '12' par5 <- '1' par4 <- '11' par3 <- 'First Differences' par2 <- 'Do not include Seasonal Dummies' par1 <- '1' 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<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$coefficients)[i],header=TRUE) a<-table.element(a,formatC(signif(mysum$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$resid),sep='',collapse=' '),sep='') ,'Compute','Click here to examine the Residuals.'),1) a <- table.row.end(a) a<-table.end(a) table.save(a,file='mytable7.tab') if(n < 200) { a<-table.start() a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, 'Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals', 4, TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, 'Time or Index', 1, TRUE) a<-table.element(a, 'Actuals', 1, TRUE) a<-table.element(a, 'Interpolation<br />Forecast', 1, TRUE) a<-table.element(a, 'Residuals<br />Prediction Error', 1, TRUE) a<-table.row.end(a) for (i in 1:n) { a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,i, 1, TRUE) a<-table.element(a,formatC(signif(x[i],6),format='g',flag=' ')) a<-table.element(a,formatC(signif(x[i]-mysum$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('<pre>',RC.texteval('reset_test_fitted'),'</pre>',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('<pre>',RC.texteval('reset_test_regressors'),'</pre>',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('<pre>',RC.texteval('reset_test_principal_components'),'</pre>',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('<pre>',RC.texteval('vif'),'</pre>',sep='')) a<-table.row.end(a) a<-table.end(a) table.save(a,file='mytable9.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