Send output to:
Browser Blue - Charts White
Browser Black/White
CSV
Data X:
102750 0.06455399 45.498 NA NA NA 95276 0.06363636 46.1773 0.06455399 NA NA 112053 0.06512702 46.1937 0.06363636 0.06455399 NA 98841 0.06490826 46.1272 0.06512702 0.06363636 0.06455399 123102 0.06605923 46.4199 0.06490826 0.06512702 0.06363636 118152 0.06900452 46.4535 0.06605923 0.06490826 0.06512702 101752 0.07110609 46.648 0.06900452 0.06605923 0.06490826 148219 0.07228381 46.5669 0.07110609 0.06900452 0.06605923 124966 0.07477876 46.9866 0.07228381 0.07110609 0.06900452 134741 0.07763158 47.2997 0.07477876 0.07228381 0.07110609 132168 0.08300654 47.548 0.07763158 0.07477876 0.07228381 100950 0.11406926 47.4375 0.08300654 0.07763158 0.07477876 96418 0.14399142 47.1083 0.11406926 0.08300654 0.07763158 86891 0.19258475 46.9634 0.14399142 0.11406926 0.08300654 89796 0.23179916 46.9733 0.19258475 0.14399142 0.11406926 119663 0.248125 46.83 0.23179916 0.19258475 0.14399142 130539 0.24300412 47.1848 0.248125 0.23179916 0.19258475 120851 0.24102041 47.1292 0.24300412 0.248125 0.23179916 145422 0.24473684 47.1505 0.24102041 0.24300412 0.248125 150583 0.239 46.6882 0.24473684 0.24102041 0.24300412 127054 0.23063241 46.7161 0.239 0.24473684 0.24102041 137473 0.22700587 46.536 0.23063241 0.239 0.24473684 127094 0.22737864 45.0062 0.22700587 0.23063241 0.239 132080 0.2238921 43.4204 0.22737864 0.22700587 0.23063241 188311 0.22341651 42.8246 0.2238921 0.22737864 0.22700587 107487 0.22209524 41.8301 0.22341651 0.2238921 0.22737864 84669 0.22144213 41.3862 0.22209524 0.22341651 0.2238921 149184 0.22098299 41.4258 0.22144213 0.22209524 0.22341651 121026 0.21766917 41.3326 0.22098299 0.22144213 0.22209524 81073 0.21268657 41.6042 0.21766917 0.22098299 0.22144213 132947 0.21107011 42.0025 0.21268657 0.21766917 0.22098299 141294 0.20957643 42.4426 0.21107011 0.21268657 0.21766917 155077 0.20714286 42.9708 0.20957643 0.21107011 0.21268657 145154 0.20856102 43.1611 0.20714286 0.20957643 0.21107011 127094 0.21211573 43.2561 0.20856102 0.20714286 0.20957643 151414 0.2181982 43.7944 0.21211573 0.20856102 0.20714286 167858 0.21996403 44.4309 0.2181982 0.21211573 0.20856102 127070 0.22204301 44.8644 0.21996403 0.2181982 0.21211573 154692 0.22075134 44.916 0.22204301 0.21996403 0.2181982 170905 0.22139037 45.1733 0.22075134 0.22204301 0.21996403 127751 0.21893805 45.3729 0.22139037 0.22075134 0.22204301 173795 0.21778169 45.3841 0.21893805 0.22139037 0.22075134 190181 0.21698774 45.6491 0.21778169 0.21893805 0.22139037 198417 0.21655052 45.9698 0.21698774 0.21778169 0.21893805 183018 0.21666667 46.1015 0.21655052 0.21698774 0.21778169 171608 0.21502591 46.1172 0.21666667 0.21655052 0.21698774 188087 0.21689655 46.7939 0.21502591 0.21666667 0.21655052 197042 0.21632302 47.2798 0.21689655 0.21502591 0.21666667 208788 0.21435897 47.023 0.21632302 0.21689655 0.21502591 178111 0.22013536 47.7335 0.21435897 0.21632302 0.21689655 236455 0.22369748 48.3415 0.22013536 0.21435897 0.21632302 233219 0.22416667 48.7789 0.22369748 0.22013536 0.21435897 188106 0.22023217 49.2046 0.22416667 0.22369748 0.22013536 238876 0.22042834 49.5627 0.22023217 0.22416667 0.22369748 205148 0.21901639 49.6389 0.22042834 0.22023217 0.22416667 214727 0.21895425 49.6517 0.21901639 0.22042834 0.22023217 213428 0.21970684 49.8872 0.21895425 0.21901639 0.22042834 195128 0.21866883 49.9859 0.21970684 0.21895425 0.21901639 206047 0.22003231 50.0357 0.21866883 0.21970684 0.21895425 201773 0.21851852 50.1135 0.22003231 0.21866883 0.21970684 192772 0.21744 49.4201 0.21851852 0.22003231 0.21866883 198230 0.21430843 49.6618 0.21744 0.21851852 0.22003231 181172 0.21246057 50.6053 0.21430843 0.21744 0.21851852 189079 0.21079812 51.6639 0.21246057 0.21430843 0.21744 179073 0.20713178 51.8472 0.21079812 0.21246057 0.21430843 197421 0.20506135 52.2056 0.20713178 0.21079812 0.21246057 195244 0.20395738 52.1834 0.20506135 0.20713178 0.21079812 219826 0.20318182 52.3807 0.20395738 0.20506135 0.20713178 211793 0.20105263 52.5124 0.20318182 0.20395738 0.20506135 203394 0.2 52.9384 0.20105263 0.20318182 0.20395738 209578 0.19896142 53.3363 0.2 0.20105263 0.20318182 214769 0.19881832 53.6296 0.19896142 0.2 0.20105263 226177 0.19970717 53.2837 0.19881832 0.19896142 0.2 191449 0.2015919 53.5675 0.19970717 0.19881832 0.19896142 200989 0.20716332 53.7364 0.2015919 0.19970717 0.19881832 216707 0.21133144 53.1571 0.20716332 0.2015919 0.19970717 192882 0.22755245 53.5566 0.21133144 0.20716332 0.2015919 199736 0.24011065 53.5534 0.22755245 0.21133144 0.20716332 202349 0.26087551 53.4808 0.24011065 0.22755245 0.21133144 204137 0.28590786 53.1195 0.26087551 0.24011065 0.22755245 215588 0.30013405 53.1786 0.28590786 0.26087551 0.24011065 229454 0.30757979 53.4617 0.30013405 0.28590786 0.26087551 175048 0.30658762 53.409 0.30757979 0.30013405 0.28590786 212799 0.32033898 53.4536 0.30658762 0.30757979 0.30013405 181727 0.33830334 53.7071 0.32033898 0.30658762 0.30757979 211607 0.36210393 53.7262 0.33830334 0.32033898 0.30658762 185853 0.38002497 53.5481 0.36210393 0.33830334 0.32033898 158277 0.38765432 52.4571 0.38002497 0.36210393 0.33830334 180695 0.38924205 51.1904 0.38765432 0.38002497 0.36210393 175959 0.38524788 50.5575 0.38924205 0.38765432 0.38002497 139550 0.39056832 50.166 0.38524788 0.38924205 0.38765432 155810 0.39531813 50.353 0.39056832 0.38524788 0.38924205 138305 0.38964286 51.1727 0.39531813 0.39056832 0.38524788 147014 0.39033019 51.8129 0.38964286 0.39531813 0.39056832 135994 0.38865497 52.7175 0.39033019 0.38964286 0.39531813 166455 0.39327926 53.0142 0.38865497 0.39033019 0.38964286 177737 0.39390805 52.7119 0.39327926 0.38865497 0.39033019 167021 0.40910125 52.4633 0.39390805 0.39327926 0.38865497 132134 0.40960452 52.7501 0.40910125 0.39390805 0.39327926 169834 0.41436588 52.5233 0.40960452 0.40910125 0.39390805 130599 0.40267261 52.8211 0.41436588 0.40960452 0.40910125 156836 0.40386313 53.0699 0.40267261 0.41436588 0.40960452 119749 0.38264192 53.4044 0.40386313 0.40267261 0.41436588 148996 0.37410618 53.3959 0.38264192 0.40386313 0.40267261 147491 0.36555794 53.0761 0.37410618 0.38264192 0.40386313 147216 0.36027837 52.6972 0.36555794 0.37410618 0.38264192 153455 0.36115261 52.0996 0.36027837 0.36555794 0.37410618 112004 0.36159574 51.5219 0.36115261 0.36027837 0.36555794 158512 0.37550371 50.4933 0.36159574 0.36115261 0.36027837 104139 0.3755814 51.4979 0.37550371 0.36159574 0.36115261 102536 0.36730159 51.1159 0.3755814 0.37550371 0.36159574 93017 0.34984194 50.6623 0.36730159 0.3755814 0.37550371 91988 0.33663883 50.3505 0.34984194 0.36730159 0.3755814 123616 0.33938144 50.1943 0.33663883 0.34984194 0.36730159 134498 0.34123077 50.0395 0.33938144 0.33663883 0.34984194 149812 0.33684749 49.6075 0.34123077 0.33938144 0.33663883 110334 0.3308478 49.4584 0.33684749 0.34123077 0.33938144 136639 0.33034623 49.011 0.3308478 0.33684749 0.34123077 102712 0.33510204 48.8232 0.33034623 0.3308478 0.33684749 112951 0.33237705 48.4682 0.33510204 0.33034623 0.3308478 107897 0.33231084 49.3992 0.33237705 0.33510204 0.33034623 73242 0.31787538 49.089 0.33231084 0.33237705 0.33510204 72800 0.3092952 49.4906 0.31787538 0.33231084 0.33237705 78767 0.29168357 50.0805 0.3092952 0.31787538 0.33231084 114791 0.28820565 50.4295 0.29168357 0.3092952 0.31787538 109351 0.28974874 50.7333 0.28820565 0.29168357 0.3092952 122520 0.28958959 51.5016 0.28974874 0.28820565 0.29168357 137338 0.29251497 52.0679 0.28958959 0.28974874 0.28820565 132061 0.29066534 52.8472 0.29251497 0.28958959 0.28974874 130607 0.29069307 53.2874 0.29066534 0.29251497 0.28958959 118570 0.28705534 53.4759 0.29069307 0.29066534 0.29251497 95873 0.28627838 53.7593 0.28705534 0.29069307 0.29066534 103116 0.27134446 54.8216 0.28627838 0.28705534 0.29069307 98619 0.26992187 55.0698 0.27134446 0.28627838 0.28705534 104178 0.27095517 55.3384 0.26992187 0.27134446 0.28627838 123468 0.2700291 55.6911 0.27095517 0.26992187 0.27134446 99651 0.26934236 55.9506 0.2700291 0.27095517 0.26992187 120264 0.26769527 56.1549 0.26934236 0.2700291 0.27095517 122795 0.26945245 56.3326 0.26769527 0.26934236 0.2700291 108524 0.264689 56.3847 0.26945245 0.26769527 0.26934236 105760 0.26085714 56.2832 0.264689 0.26945245 0.26769527 117191 0.2617284 56.1943 0.26085714 0.264689 0.26945245 122882 0.26163343 56.4108 0.2617284 0.26085714 0.264689 93275 0.25925926 56.4759 0.26163343 0.2617284 0.26085714 99842 0.25952607 56.3801 0.25925926 0.26163343 0.2617284 83803 0.25386792 56.5796 0.25952607 0.25925926 0.26163343 61132 0.24483083 56.6645 0.25386792 0.25952607 0.25925926 118563 0.24808232 56.5122 0.24483083 0.25386792 0.25952607 106993 0.24967381 56.5982 0.24808232 0.24483083 0.25386792 118108 0.2464684 56.6317 0.24967381 0.24808232 0.24483083 99017 0.2403525 56.2637 0.2464684 0.24967381 0.24808232 99852 0.23851852 56.496 0.2403525 0.2464684 0.24967381 112720 0.23471837 56.7412 0.23851852 0.2403525 0.2464684 113636 0.23597056 56.508 0.23471837 0.23851852 0.2403525 118220 0.23568807 56.6984 0.23597056 0.23471837 0.23851852 128854 0.23824337 57.2954 0.23568807 0.23597056 0.23471837 123898 0.23540146 57.5555 0.23824337 0.23568807 0.23597056 100823 0.2116194 57.1707 0.23540146 0.23824337 0.23568807 115107 0.16636029 56.7784 0.2116194 0.23540146 0.23824337 90624 0.11767956 56.8228 0.16636029 0.2116194 0.23540146 132001 0.11239669 56.938 0.11767956 0.16636029 0.2116194 157969 0.10995434 56.7427 0.11239669 0.11767956 0.16636029 169333 0.10073059 57.0569 0.10995434 0.11239669 0.11767956 144907 0.09197812 56.9807 0.10073059 0.10995434 0.11239669 169346 0.10054446 57.0954 0.09197812 0.10073059 0.10995434 144666 0.1068903 57.3542 0.10054446 0.09197812 0.10073059 158829 0.11077899 57.623 0.1068903 0.10054446 0.09197812 127286 0.11221719 58.1006 0.11077899 0.1068903 0.10054446 120578 0.12464029 57.9173 0.11221719 0.11077899 0.1068903 129293 0.13862007 58.663 0.12464029 0.11221719 0.11077899 122371 0.14157003 58.7602 0.13862007 0.12464029 0.11221719 115176 0.14702751 59.1416 0.14157003 0.13862007 0.12464029 142168 0.14960212 59.517 0.14702751 0.14157003 0.13862007 153260 0.15251101 59.7996 0.14960212 0.14702751 0.14157003 173906 0.15615114 60.2152 0.15251101 0.14960212 0.14702751 178446 0.15795455 60.7146 0.15615114 0.15251101 0.14960212 155962 0.15208696 60.8781 0.15795455 0.15615114 0.15251101 168257 0.14926279 61.7569 0.15208696 0.15795455 0.15615114 149456 0.14835355 62.091 0.14926279 0.15208696 0.15795455 136105 0.14263432 62.394 0.14835355 0.14926279 0.15208696 141507 0.19360415 62.4207 0.14263432 0.14835355 0.14926279 152084 0.13103448 62.6908 0.19360415 0.14263432 0.14835355 145138 0.12223176 62.8421 0.13103448 0.19360415 0.14263432 146548 0.12134927 63.1885 0.12223176 0.13103448 0.19360415 173098 0.12502128 63.1203 0.12134927 0.12223176 0.13103448 165471 0.12440678 63.2843 0.12502128 0.12134927 0.12223176 152271 0.11831224 63.3155 0.12440678 0.12502128 0.12134927 163201 0.11243697 63.5859 0.11831224 0.12440678 0.12502128 157823 0.10918197 63.405 0.11243697 0.11831224 0.12440678 166167 0.09916805 63.7184 0.10918197 0.11243697 0.11831224 154253 0.0957606 63.8175 0.09916805 0.10918197 0.11243697 170299 0.10240664 64.1273 0.0957606 0.09916805 0.10918197 166388 0.11486375 64.3162 0.10240664 0.0957606 0.09916805 141051 0.12203947 64.026 0.11486375 0.10240664 0.0957606 160254 0.1270646 64.166 0.12203947 0.11486375 0.10240664 164995 0.14077985 64.222 0.1270646 0.12203947 0.11486375 195971 0.14515347 63.7707 0.14077985 0.1270646 0.12203947 182635 0.13916197 63.8022 0.14515347 0.14077985 0.1270646 189829 0.13609325 63.236 0.13916197 0.14515347 0.14077985 209476 0.12800963 63.8059 0.13609325 0.13916197 0.14515347 189848 0.12912 63.576 0.12800963 0.13609325 0.13916197 183746 0.13224522 63.5346 0.12912 0.12800963 0.13609325 192682 0.13566322 63.7465 0.13224522 0.12912 0.12800963 169677 0.14052339 64.1419 0.13566322 0.13224522 0.12912 201823 0.14795918 63.7117 0.14052339 0.13566322 0.13224522 172643 0.14679687 64.3504 0.14795918 0.14052339 0.13566322 202931 0.13791764 64.6721 0.14679687 0.14795918 0.14052339 175863 0.12428239 64.5975 0.13791764 0.14679687 0.14795918 222061 0.1130805 64.7028 0.12428239 0.13791764 0.14679687 199797 0.10646651 64.9174 0.1130805 0.12428239 0.13791764 214638 0.10674847 64.8436 0.10646651 0.1130805 0.12428239 200106 0.14870821 65.043 0.10674847 0.10646651 0.1130805 166077 0.19314243 65.1372 0.14870821 0.10674847 0.10646651 160586 0.22531835 64.6442 0.19314243 0.14870821 0.10674847 158330 0.22055306 63.8853 0.22531835 0.19314243 0.14870821 141749 0.19245142 63.4658 0.22055306 0.22531835 0.19314243 170795 0.17072808 63.1915 0.19245142 0.22055306 0.22531835 153286 0.13642433 62.7585 0.17072808 0.19245142 0.22055306 163426 0.12407407 62.4265 0.13642433 0.17072808 0.19245142 172562 0.12122781 62.5503 0.12407407 0.13642433 0.17072808 197474 0.12219764 63.1756 0.12122781 0.12407407 0.13642433 189822 0.12058824 63.742 0.12219764 0.12122781 0.12407407 188511 0.11857562 63.8029 0.12058824 0.12219764 0.12122781 207437 0.12298682 63.8503 0.11857562 0.12058824 0.12219764 192128 0.12492711 64.4151 0.12298682 0.11857562 0.12058824 175716 0.13078603 64.2992 0.12492711 0.12298682 0.11857562 159108 0.13105951 64.2209 0.13078603 0.12492711 0.12298682 175801 0.12037708 63.9602 0.13105951 0.13078603 0.12492711 186723 0.1076756 63.596 0.12037708 0.13105951 0.13078603 154970 0.1040404 64.0409 0.1076756 0.12037708 0.13105951 172446 0.10394831 64.5973 0.1040404 0.1076756 0.12037708 185965 0.11111111 65.0756 0.10394831 0.1040404 0.1076756 195525 0.1198282 65.2831 0.11111111 0.10394831 0.1040404 193156 0.13031384 65.2957 0.1198282 0.11111111 0.10394831 212705 0.12953737 65.8801 0.13031384 0.1198282 0.11111111 201357 0.12796309 65.5581 0.12953737 0.13031384 0.1198282 189971 0.12639774 65.715 0.12796309 0.12953737 0.13031384 216523 0.12849083 66.2013 0.12639774 0.12796309 0.12953737 193233 0.12415493 66.4879 0.12849083 0.12639774 0.12796309 191996 0.11430585 66.5431 0.12415493 0.12849083 0.12639774 211974 0.10869565 66.8264 0.11430585 0.12415493 0.12849083 175907 0.10978337 67.1172 0.10869565 0.11430585 0.12415493 206109 0.11483287 67.0479 0.10978337 0.10869565 0.11430585 220275 0.11590278 67.2498 0.11483287 0.10978337 0.10869565 211342 0.11588072 67.0325 0.11590278 0.11483287 0.10978337 222528 0.11128809 67.1532 0.11588072 0.11590278 0.11483287 229523 0.10360111 67.3586 0.11128809 0.11588072 0.11590278 204153 0.10020718 67.2888 0.10360111 0.11128809 0.11588072 206735 0.09903515 67.6092 0.10020718 0.10360111 0.11128809 223416 0.10013727 68.1214 0.09903515 0.10020718 0.10360111 228292 0.09410151 68.4089 0.10013727 0.09903515 0.10020718 203121 0.08367627 68.7737 0.09410151 0.10013727 0.09903515 205957 0.07961696 69.0299 0.08367627 0.09410151 0.10013727 176918 0.08241309 69.0418 0.07961696 0.08367627 0.09410151 219839 0.0798913 69.7582 0.08241309 0.07961696 0.08367627 217213 0.08717775 70.125 0.0798913 0.08241309 0.07961696 216618 0.09525424 70.4978 0.08717775 0.0798913 0.08241309 248057 0.10256757 70.948 0.09525424 0.08717775 0.0798913 245642 0.10842318 71.0595 0.10256757 0.09525424 0.08717775 242485 0.10718121 71.4749 0.10842318 0.10256757 0.09525424 260423 0.10040161 71.7333 0.10718121 0.10842318 0.10256757 221030 0.09899666 72.3479 0.10040161 0.10718121 0.10842318 229157 0.10227121 72.8018 0.09899666 0.10040161 0.10718121 220858 0.09819639 73.5563 0.10227121 0.09899666 0.10040161 212270 0.1001996 73.6891 0.09819639 0.10227121 0.09899666 195944 0.10291584 73.5889 0.1001996 0.09819639 0.10227121 239741 0.10422721 73.6895 0.10291584 0.1001996 0.09819639 212013 0.11033575 73.676 0.10422721 0.10291584 0.1001996 240514 0.11432326 73.8858 0.11033575 0.10422721 0.10291584 241982 0.11003279 74.1391 0.11432326 0.11033575 0.10422721 245447 0.10170492 73.8447 0.11003279 0.11432326 0.11033575 240839 0.09954218 74.7803 0.10170492 0.11003279 0.11432326 244875 0.10078329 75.0755 0.09954218 0.10170492 0.11003279 226375 0.09921926 74.9925 0.10078329 0.09954218 0.10170492 231567 0.09830729 75.1822 0.09921926 0.10078329 0.09954218 235746 0.10306189 75.4725 0.09830729 0.09921926 0.10078329 238990 0.10641192 74.9823 0.10306189 0.09830729 0.09921926 198120 0.10393802 76.153 0.10641192 0.10306189 0.09830729 201663 0.11117534 76.0724 0.10393802 0.10641192 0.10306189 238198 0.12328855 76.7608 0.11117534 0.10393802 0.10641192 261641 0.12068966 77.3269 0.12328855 0.11117534 0.10393802 253014 0.11461391 77.9694 0.12068966 0.12328855 0.11117534 275225 0.11566879 77.8351 0.11461391 0.12068966 0.12328855 250957 0.11856325 78.3005 0.11566879 0.11461391 0.12068966 260375 0.1265526 78.8378 0.11856325 0.11566879 0.11461391 250694 0.13524953 78.7843 0.1265526 0.11856325 0.11566879 216953 0.13480454 79.4683 0.13524953 0.1265526 0.11856325 247816 0.13638083 79.9829 0.13480454 0.13524953 0.1265526 224135 0.13739786 80.0837 0.13638083 0.13480454 0.13524953 211073 0.1283208 81.0483 0.13739786 0.13638083 0.13480454 245623 0.11725 81.6195 0.1283208 0.13739786 0.13638083 250947 0.10692884 81.6408 0.11725 0.1283208 0.13739786 278223 0.1065584 82.1311 0.10692884 0.11725 0.1283208 254232 0.10511541 82.5332 0.1065584 0.10692884 0.11725 266293 0.10224299 83.1538 0.10511541 0.1065584 0.10692884 280897 0.10541045 84.0293 0.10224299 0.10511541 0.1065584 274565 0.10378412 84.7873 0.10541045 0.10224299 0.10511541 280555 0.10959158 85.5125 0.10378412 0.10541045 0.10224299 252757 0.10681115 86.2601 0.10959158 0.10378412 0.10541045 250131 0.09950403 86.5262 0.10681115 0.10959158 0.10378412 271208 0.08855198 86.9662 0.09950403 0.10681115 0.10959158 230593 0.08042001 87.0687 0.08855198 0.09950403 0.10681115 263407 0.07324291 87.1414 0.08042001 0.08855198 0.09950403 289968 0.07243077 87.4497 0.07324291 0.08042001 0.08855198 282846 0.07248157 88.0124 0.07243077 0.07324291 0.08042001 271314 0.06822086 87.4571 0.07248157 0.07243077 0.07324291 289718 0.06605392 87.1484 0.06822086 0.07248157 0.07243077 300227 0.06456548 88.936 0.06605392 0.06822086 0.07248157 259951 0.06717604 88.778 0.06456548 0.06605392 0.06822086 263149 0.07109756 89.4857 0.06717604 0.06456548 0.06605392 267953 0.06579268 89.4358 0.07109756 0.06717604 0.06456548 252378 0.05723002 89.7761 0.06579268 0.07109756 0.06717604 280356 0.056056 90.1893 0.05723002 0.06579268 0.07109756 234298 0.05762918 90.6683 0.056056 0.05723002 0.06579268 271574 0.06363636 90.831 0.05762918 0.056056 0.05723002 262378 0.07749699 91.0632 0.06363636 0.05762918 0.056056 289457 0.08784597 91.7311 0.07749699 0.06363636 0.05762918 278274 0.08736462 91.5818 0.08784597 0.07749699 0.06363636 288932 0.09664067 92.1587 0.08736462 0.08784597 0.07749699 283813 0.1070018 92.5363 0.09664067 0.08736462 0.08784597 267600 0.11727219 92.1699 0.1070018 0.09664067 0.08736462 267574 0.12342449 93.3786 0.11727219 0.1070018 0.09664067 254862 0.12507427 93.824 0.12342449 0.11727219 0.1070018 248974 0.13541295 94.5441 0.12507427 0.12342449 0.11727219 256840 0.13809242 94.5458 0.13541295 0.12507427 0.12342449 250914 0.14805654 94.8185 0.13809242 0.13541295 0.12507427 279334 0.15426402 95.1983 0.14805654 0.13809242 0.13541295 286549 0.14249854 95.8921 0.15426402 0.14805654 0.13809242 302266 0.14157434 96.0691 0.14249854 0.15426402 0.14805654 298205 0.15533643 96.1568 0.14157434 0.14249854 0.15426402 300843 0.16047454 96.0239 0.15533643 0.14157434 0.14249854 312955 0.15387731 95.7182 0.16047454 0.15533643 0.14157434 275962 0.16712723 96.1105 0.15387731 0.16047454 0.15533643 299561 0.1641954 95.8225 0.16712723 0.15387731 0.16047454 260975 0.16278001 95.8391 0.1641954 0.16712723 0.15387731 274836 0.15172414 95.5791 0.16278001 0.1641954 0.16712723 284112 0.13243861 94.9499 0.15172414 0.16278001 0.1641954 247331 0.13566553 94.369 0.13243861 0.15172414 0.16278001 298120 0.12911464 94.1259 0.13566553 0.13243861 0.15172414 306008 0.12244206 93.9061 0.12911464 0.13566553 0.13243861 306813 0.12746201 93.2803 0.12244206 0.12911464 0.13566553 288550 0.1297191 92.7057 0.12746201 0.12244206 0.12911464 301636 0.12580282 92.1721 0.1297191 0.12746201 0.12244206 293215 0.12473239 92.0023 0.12580282 0.1297191 0.12746201 270713 0.12910824 91.6795 0.12473239 0.12580282 0.1297191 311803 0.11187394 91.2682 0.12910824 0.12473239 0.12580282 281316 0.09582864 90.7894 0.11187394 0.12910824 0.12473239 281450 0.08749293 90.8311 0.09582864 0.11187394 0.12910824 295494 0.09198193 91.3471 0.08749293 0.09582864 0.11187394 246411 0.09325084 91.3672 0.09198193 0.08749293 0.09582864 267037 0.10777405 92.1054 0.09325084 0.09198193 0.08749293 296134 0.1253059 92.479 0.10777405 0.09325084 0.09198193 296505 0.13209121 92.8824 0.1253059 0.10777405 0.09325084 270677 0.12979433 93.7637 0.13209121 0.1253059 0.10777405 290855 0.13176013 93.5461 0.12979433 0.13209121 0.1253059 296068 0.13602656 93.5765 0.13176013 0.12979433 0.13209121 272653 0.14082873 93.7116 0.13602656 0.13176013 0.12979433 315720 0.14478764 93.4006 0.14082873 0.13602656 0.13176013 286298 0.13342526 93.8758 0.14478764 0.14082873 0.13602656 284170 0.13349917 93.4191 0.13342526 0.14478764 0.14082873 273338 0.15277931 93.9571 0.13349917 0.13342526 0.14478764 250262 0.16586565 94.2558 0.15277931 0.13349917 0.13342526 294768 0.16498371 94.0416 0.16586565 0.15277931 0.13349917 318088 0.14151251 93.3666 0.16498371 0.16586565 0.15277931 319111 0.13106267 93.3852 0.14151251 0.16498371 0.16586565 312982 0.13881328 93.5219 0.13106267 0.14151251 0.16498371 335511 0.14545949 93.9144 0.13881328 0.13106267 0.14151251 319674 0.14929577 93.7371 0.14545949 0.13881328 0.13106267 316796 0.14271058 94.3262 0.14929577 0.14545949 0.13881328 329992 0.14205405 94.4442 0.14271058 0.14929577 0.14545949 291352 0.14384824 95.2224 0.14205405 0.14271058 0.14929577 314131 0.14742268 95.1545 0.14384824 0.14205405 0.14271058 309876 0.15426566 95.3434 0.14742268 0.14384824 0.14205405 288494 0.15665951 95.9228 0.15426566 0.14742268 0.14384824 329991 0.16360726 95.4538 0.15665951 0.15426566 0.14742268 311663 0.16489362 95.8653 0.16360726 0.15665951 0.15426566 317854 0.17525119 96.6472 0.16489362 0.16360726 0.15665951 344729 0.17785978 95.8588 0.17525119 0.16489362 0.16360726 324108 0.17624076 96.5901 0.17785978 0.17525119 0.16489362 333756 0.19282322 96.6687 0.17624076 0.17785978 0.17525119 297013 0.19757767 96.745 0.19282322 0.17624076 0.17785978 313249 0.21917234 97.6604 0.19757767 0.19282322 0.17624076 329660 0.21565445 97.8427 0.21917234 0.19757767 0.19282322 320586 0.19159222 98.5495 0.21565445 0.21917234 0.19757767 325786 0.18495018 99.002 0.19159222 0.21565445 0.21917234 293425 0.19254432 99.6741 0.18495018 0.19159222 0.21565445 324180 0.21355406 99.5181 0.19254432 0.18495018 0.19159222 315528 0.23011305 99.6518 0.21355406 0.19254432 0.18495018 319982 0.22139918 99.8158 0.23011305 0.21355406 0.19254432 327865 0.22832905 100.2232 0.22139918 0.23011305 0.21355406 312106 0.2511259 99.8997 0.22832905 0.22139918 0.23011305 329039 0.26909369 100.1025 0.2511259 0.22832905 0.22139918 277589 0.288833 98.2644 0.26909369 0.2511259 0.22832905 300884 0.28217871 99.4949 0.288833 0.26909369 0.2511259 314028 0.26396761 100.5129 0.28217871 0.288833 0.26909369 314259 0.25299797 101.1118 0.26396761 0.28217871 0.288833 303472 0.26122037 101.2313 0.25299797 0.26396761 0.28217871 290744 0.2710619 101.2755 0.26122037 0.25299797 0.26396761 313340 0.26186186 101.4651 0.2710619 0.26122037 0.25299797 294281 0.28114144 101.9012 0.26186186 0.2710619 0.26122037 325796 0.30637037 101.7589 0.28114144 0.26186186 0.2710619 329839 0.30616067 102.1304 0.30637037 0.28114144 0.26186186 322588 0.31906634 102.0989 0.30616067 0.30637037 0.28114144 336528 0.32432565 102.4526 0.31906634 0.30616067 0.30637037 316381 0.30754066 102.2753 0.32432565 0.31906634 0.30616067 308602 0.27487611 102.2299 0.30754066 0.32432565 0.31906634 299010 0.25915633 102.1419 0.27487611 0.30754066 0.32432565 293645 0.26679881 103.2191 0.25915633 0.27487611 0.30754066 320108 0.25805336 102.7129 0.26679881 0.25915633 0.27487611 252869 0.24918919 103.7659 0.25805336 0.26679881 0.25915633 324248 0.25803311 103.9538 0.24918919 0.25805336 0.26679881 304775 0.27711659 104.7077 0.25803311 0.24918919 0.25805336 320208 0.28552189 104.7507 0.27711659 0.25803311 0.24918919 321260 0.29246641 104.7581 0.28552189 0.27711659 0.25803311 310320 0.31473836 104.7111 0.29246641 0.28552189 0.27711659 319197 0.32809043 104.9122 0.31473836 0.29246641 0.28552189 297503 0.32858513 105.2764 0.32809043 0.31473836 0.29246641 316184 0.34700814 104.772 0.32858513 0.32809043 0.31473836 303411 0.37892483 105.3295 0.34700814 0.32858513 0.32809043 300841 0.39409524 105.3213 0.37892483 0.34700814 0.32858513
Names of X columns:
barrels_purchased defl_price US_IND_PROD defl_price1 defl_price2 defl_price3
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
1 seconds
R Server
Big Analytics Cloud Computing Center
Click here to blog (archive) this computation