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Data X:
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14 38 32 14 67 14 9 10 30 32 18 63 11 9 12 33 34 14 62 12 9 13 38 32 11 63 12 9 5 32 37 14.5 76 15 9 6 35 39 13 74 16 9 12 34 29 9 67 15 9 12 34 37 10 73 12 9 11 36 35 15 70 12 9 10 34 30 20 53 8 9 7 28 38 12 77 13 9 12 34 34 12 80 11 9 14 35 31 14 52 14 9 11 35 34 13 54 15 9 12 31 35 11 80 10 10 13 37 36 17 66 11 10 14 35 30 12 73 12 10 11 27 39 13 63 15 10 12 40 35 14 69 15 10 12 37 38 13 67 14 10 8 36 31 15 54 16 10 11 38 34 13 81 15 10 14 39 38 10 69 15 10 14 41 34 11 84 13 10 12 27 39 19 80 12 10 9 30 37 13 70 17 10 13 37 34 17 69 13 10 11 31 28 13 77 15 10 12 31 37 9 54 13 10 12 27 33 11 79 15 10 12 36 35 9 71 15 10 12 37 37 12 73 16 10 12 33 32 12 72 15 10 11 34 33 13 77 14 10 10 31 38 13 75 15 10 9 39 33 12 69 14 10 12 34 29 15 54 13 10 12 32 33 22 70 7 10 12 33 31 13 73 17 10 9 36 36 15 54 13 10 15 32 35 13 77 15 10 12 41 32 15 82 14 10 12 28 29 12.5 80 13 10 12 30 39 11 80 16 10 10 36 37 16 69 12 10 13 35 35 11 78 14 10 9 31 37 11 81 17 10 12 34 32 10 76 15 10 10 36 38 10 76 17 10 14 36 37 16 73 12 10 11 35 36 12 85 16 10 15 37 32 11 66 11 10 11 28 33 16 79 15 10 11 39 40 19 68 9 10 12 32 38 11 76 16 10 12 35 41 16 71 15 10 12 39 36 15 54 10 10 11 35 43 24 46 10 10 7 42 30 14 85 15 10 12 34 31 15 74 11 10 14 33 32 11 88 13 10 11 41 32 15 38 14 10 11 33 37 12 76 18 10 10 34 37 10 86 16 10 13 32 33 14 54 14 10 13 40 34 13 67 14 10 8 40 33 9 69 14 10 11 35 38 15 90 14 10 12 36 33 15 54 12 10 11 37 31 14 76 14 10 13 27 38 11 89 15 10 12 39 37 8 76 15 10 14 38 36 11 73 15 10 13 31 31 11 79 13 10 15 33 39 8 90 17 10 10 32 44 10 74 17 10 11 39 33 11 81 19 10 9 36 35 13 72 15 10 11 33 32 11 71 13 10 10 33 28 20 66 9 10 11 32 40 10 77 15 10 8 37 27 15 65 15 10 11 30 37 12 74 15 10 12 38 32 14 85 16 10 12 29 28 23 54 11 10 9 22 34 14 63 14 10 11 35 30 16 54 11 10 10 35 35 11 64 15 10 8 34 31 12 69 13 10 9 35 32 10 54 15 10 8 34 30 14 84 16 10 9 37 30 12 86 14 10 15 35 31 12 77 15 10 11 23 40 11 89 16 10 8 31 32 12 76 16 10 13 27 36 13 60 11 10 12 36 32 11 75 12 10 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32 15 68 13 11 9 35 36 23 44 14 11 9 32 19 20 56 10 11 8 21 21 16 53 12 11 9 20 31 14 70 15 11 7 34 33 17 78 13 11 7 32 36 11 71 13 11 6 34 33 13 72 13 11 9 32 37 17 68 12 11 10 33 34 15 67 12 11 11 33 35 21 75 9 11 12 37 31 18 62 9 11 8 32 37 15 67 15 11 11 34 35 8 83 10 11 3 30 27 12 64 14 11 11 30 34 12 68 15 11 12 38 40 22 62 7 11 7 36 29 12 72 14 11 9 32
Names of X columns:
Connected Depression Sport1 Happiness Month Software Separate
Response Variable (column number)
Explanatory Variable (column number)
Include Intercept Term ?
TRUE
TRUE
FALSE
Chart options
Title:
Label y-axis:
Label x-axis:
R Code
cat1 <- as.numeric(par1) cat2<- as.numeric(par2) intercept<-as.logical(par3) x <- t(x) xdf<-data.frame(t(y)) (V1<-dimnames(y)[[1]][cat1]) (V2<-dimnames(y)[[1]][cat2]) xdf <- data.frame(xdf[[cat1]], xdf[[cat2]]) names(xdf)<-c('Y', 'X') if(intercept == FALSE) (lmxdf<-lm(Y~ X - 1, data = xdf) ) else (lmxdf<-lm(Y~ X, data = xdf) ) sumlmxdf<-summary(lmxdf) (aov.xdf<-aov(lmxdf) ) (anova.xdf<-anova(lmxdf) ) load(file='createtable') a<-table.start() nc <- ncol(sumlmxdf$'coefficients') nr <- nrow(sumlmxdf$'coefficients') a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Linear Regression Model', nc+1,TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, lmxdf$call['formula'],nc+1) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, 'coefficients:',1,TRUE) a<-table.element(a, ' ',nc,TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, ' ',1,TRUE) for(i in 1 : nc){ a<-table.element(a, dimnames(sumlmxdf$'coefficients')[[2]][i],1,TRUE) }#end header a<-table.row.end(a) for(i in 1: nr){ a<-table.element(a,dimnames(sumlmxdf$'coefficients')[[1]][i] ,1,TRUE) for(j in 1 : nc){ a<-table.element(a, round(sumlmxdf$coefficients[i, j], digits=3), 1 ,FALSE) } a<-table.row.end(a) } a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, '- - - ',1,TRUE) a<-table.element(a, ' ',nc,FALSE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, 'Residual Std. Err. ',1,TRUE) a<-table.element(a, paste(round(sumlmxdf$'sigma', digits=3), ' on ', sumlmxdf$'df'[2], 'df') ,nc, FALSE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, 'Multiple R-sq. ',1,TRUE) a<-table.element(a, round(sumlmxdf$'r.squared', digits=3) ,nc, FALSE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, 'Adjusted R-sq. ',1,TRUE) a<-table.element(a, round(sumlmxdf$'adj.r.squared', digits=3) ,nc, FALSE) a<-table.row.end(a) a<-table.end(a) table.save(a,file='mytable.tab') a<-table.start() a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'ANOVA Statistics', 5+1,TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, ' ',1,TRUE) a<-table.element(a, 'Df',1,TRUE) a<-table.element(a, 'Sum Sq',1,TRUE) a<-table.element(a, 'Mean Sq',1,TRUE) a<-table.element(a, 'F value',1,TRUE) a<-table.element(a, 'Pr(>F)',1,TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, V2,1,TRUE) a<-table.element(a, anova.xdf$Df[1]) a<-table.element(a, round(anova.xdf$'Sum Sq'[1], digits=3)) a<-table.element(a, round(anova.xdf$'Mean Sq'[1], digits=3)) a<-table.element(a, round(anova.xdf$'F value'[1], digits=3)) a<-table.element(a, round(anova.xdf$'Pr(>F)'[1], digits=3)) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a, 'Residuals',1,TRUE) a<-table.element(a, anova.xdf$Df[2]) a<-table.element(a, round(anova.xdf$'Sum Sq'[2], digits=3)) a<-table.element(a, round(anova.xdf$'Mean Sq'[2], digits=3)) a<-table.element(a, ' ') a<-table.element(a, ' ') a<-table.row.end(a) a<-table.end(a) table.save(a,file='mytable1.tab') bitmap(file='regressionplot.png') plot(Y~ X, data=xdf, xlab=V2, ylab=V1, main='Regression Solution') if(intercept == TRUE) abline(coef(lmxdf), col='red') if(intercept == FALSE) abline(0.0, coef(lmxdf), col='red') dev.off() library(car) bitmap(file='residualsQQplot.png') qq.plot(resid(lmxdf), main='QQplot of Residuals of Fit') dev.off() bitmap(file='residualsplot.png') plot(xdf$X, resid(lmxdf), main='Scatterplot of Residuals of Model Fit') dev.off() bitmap(file='cooksDistanceLmplot.png') plot.lm(lmxdf, which=4) dev.off()
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