Send output to:
Browser Blue - Charts White
Browser Black/White
CSV
Data X:
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
Names of X columns:
defl_price defl_price1 defl_price2 defl_price3 defl_price4 barrels1 barrels2 barrels3 barrels4 barrels12 barrels24 dum 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
Include Seasonal Dummies
Type of Equation
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) 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