Send output to:
Browser Blue - Charts White
Browser Black/White
CSV
Data X:
2.75 1 102750 0.06455399 NA NA NA NA 2.73 1 95276 0.06363636 0.06455399 NA NA NA 2.82 1 112053 0.06512702 0.06363636 0.06455399 NA NA 2.83 1 98841 0.06490826 0.06512702 0.06363636 0.06455399 NA 2.9 1 123102 0.06605923 0.06490826 0.06512702 0.06363636 0.06455399 3.05 1 118152 0.06900452 0.06605923 0.06490826 0.06512702 0.06363636 3.15 1 101752 0.07110609 0.06900452 0.06605923 0.06490826 0.06512702 3.26 1 148219 0.07228381 0.07110609 0.06900452 0.06605923 0.06490826 3.38 1 124966 0.07477876 0.07228381 0.07110609 0.06900452 0.06605923 3.54 1 134741 0.07763158 0.07477876 0.07228381 0.07110609 0.06900452 3.81 1 132168 0.08300654 0.07763158 0.07477876 0.07228381 0.07110609 5.27 1 100950 0.11406926 0.08300654 0.07763158 0.07477876 0.07228381 6.71 1 96418 0.14399142 0.11406926 0.08300654 0.07763158 0.07477876 9.09 1 86891 0.19258475 0.14399142 0.11406926 0.08300654 0.07763158 11.08 1 89796 0.23179916 0.19258475 0.14399142 0.11406926 0.08300654 11.91 1 119663 0.248125 0.23179916 0.19258475 0.14399142 0.11406926 11.81 1 130539 0.24300412 0.248125 0.23179916 0.19258475 0.14399142 11.81 1 120851 0.24102041 0.24300412 0.248125 0.23179916 0.19258475 12.09 1 145422 0.24473684 0.24102041 0.24300412 0.248125 0.23179916 11.95 1 150583 0.239 0.24473684 0.24102041 0.24300412 0.248125 11.67 1 127054 0.23063241 0.239 0.24473684 0.24102041 0.24300412 11.6 1 137473 0.22700587 0.23063241 0.239 0.24473684 0.24102041 11.71 1 127094 0.22737864 0.22700587 0.23063241 0.239 0.24473684 11.62 1 132080 0.2238921 0.22737864 0.22700587 0.23063241 0.239 11.64 1 188311 0.22341651 0.2238921 0.22737864 0.22700587 0.23063241 11.66 1 107487 0.22209524 0.22341651 0.2238921 0.22737864 0.22700587 11.67 1 84669 0.22144213 0.22209524 0.22341651 0.2238921 0.22737864 11.69 1 149184 0.22098299 0.22144213 0.22209524 0.22341651 0.2238921 11.58 1 121026 0.21766917 0.22098299 0.22144213 0.22209524 0.22341651 11.4 1 81073 0.21268657 0.21766917 0.22098299 0.22144213 0.22209524 11.44 1 132947 0.21107011 0.21268657 0.21766917 0.22098299 0.22144213 11.38 1 141294 0.20957643 0.21107011 0.21268657 0.21766917 0.22098299 11.31 1 155077 0.20714286 0.20957643 0.21107011 0.21268657 0.21766917 11.45 1 145154 0.20856102 0.20714286 0.20957643 0.21107011 0.21268657 11.73 1 127094 0.21211573 0.20856102 0.20714286 0.20957643 0.21107011 12.11 1 151414 0.2181982 0.21211573 0.20856102 0.20714286 0.20957643 12.23 1 167858 0.21996403 0.2181982 0.21211573 0.20856102 0.20714286 12.39 1 127070 0.22204301 0.21996403 0.2181982 0.21211573 0.20856102 12.34 1 154692 0.22075134 0.22204301 0.21996403 0.2181982 0.21211573 12.42 1 170905 0.22139037 0.22075134 0.22204301 0.21996403 0.2181982 12.37 1 127751 0.21893805 0.22139037 0.22075134 0.22204301 0.21996403 12.37 1 173795 0.21778169 0.21893805 0.22139037 0.22075134 0.22204301 12.39 1 190181 0.21698774 0.21778169 0.21893805 0.22139037 0.22075134 12.43 1 198417 0.21655052 0.21698774 0.21778169 0.21893805 0.22139037 12.48 1 183018 0.21666667 0.21655052 0.21698774 0.21778169 0.21893805 12.45 1 171608 0.21502591 0.21666667 0.21655052 0.21698774 0.21778169 12.58 1 188087 0.21689655 0.21502591 0.21666667 0.21655052 0.21698774 12.59 1 197042 0.21632302 0.21689655 0.21502591 0.21666667 0.21655052 12.54 1 208788 0.21435897 0.21632302 0.21689655 0.21502591 0.21666667 13.01 1 178111 0.22013536 0.21435897 0.21632302 0.21689655 0.21502591 13.31 1 236455 0.22369748 0.22013536 0.21435897 0.21632302 0.21689655 13.45 1 233219 0.22416667 0.22369748 0.22013536 0.21435897 0.21632302 13.28 1 188106 0.22023217 0.22416667 0.22369748 0.22013536 0.21435897 13.38 1 238876 0.22042834 0.22023217 0.22416667 0.22369748 0.22013536 13.36 1 205148 0.21901639 0.22042834 0.22023217 0.22416667 0.22369748 13.4 1 214727 0.21895425 0.21901639 0.22042834 0.22023217 0.22416667 13.49 1 213428 0.21970684 0.21895425 0.21901639 0.22042834 0.22023217 13.47 1 195128 0.21866883 0.21970684 0.21895425 0.21901639 0.22042834 13.62 1 206047 0.22003231 0.21866883 0.21970684 0.21895425 0.21901639 13.57 1 201773 0.21851852 0.22003231 0.21866883 0.21970684 0.21895425 13.59 1 192772 0.21744 0.21851852 0.22003231 0.21866883 0.21970684 13.48 1 198230 0.21430843 0.21744 0.21851852 0.22003231 0.21866883 13.47 1 181172 0.21246057 0.21430843 0.21744 0.21851852 0.22003231 13.47 1 189079 0.21079812 0.21246057 0.21430843 0.21744 0.21851852 13.36 1 179073 0.20713178 0.21079812 0.21246057 0.21430843 0.21744 13.37 1 197421 0.20506135 0.20713178 0.21079812 0.21246057 0.21430843 13.4 1 195244 0.20395738 0.20506135 0.20713178 0.21079812 0.21246057 13.41 1 219826 0.20318182 0.20395738 0.20506135 0.20713178 0.21079812 13.37 1 211793 0.20105263 0.20318182 0.20395738 0.20506135 0.20713178 13.42 1 203394 0.2 0.20105263 0.20318182 0.20395738 0.20506135 13.41 1 209578 0.19896142 0.2 0.20105263 0.20318182 0.20395738 13.46 1 214769 0.19881832 0.19896142 0.2 0.20105263 0.20318182 13.64 1 226177 0.19970717 0.19881832 0.19896142 0.2 0.20105263 13.93 1 191449 0.2015919 0.19970717 0.19881832 0.19896142 0.2 14.46 1 200989 0.20716332 0.2015919 0.19970717 0.19881832 0.19896142 14.92 1 216707 0.21133144 0.20716332 0.2015919 0.19970717 0.19881832 16.27 1 192882 0.22755245 0.21133144 0.20716332 0.2015919 0.19970717 17.36 1 199736 0.24011065 0.22755245 0.21133144 0.20716332 0.2015919 19.07 1 202349 0.26087551 0.24011065 0.22755245 0.21133144 0.20716332 21.1 1 204137 0.28590786 0.26087551 0.24011065 0.22755245 0.21133144 22.39 1 215588 0.30013405 0.28590786 0.26087551 0.24011065 0.22755245 23.13 1 229454 0.30757979 0.30013405 0.28590786 0.26087551 0.24011065 23.27 1 175048 0.30658762 0.30757979 0.30013405 0.28590786 0.26087551 24.57 1 212799 0.32033898 0.30658762 0.30757979 0.30013405 0.28590786 26.32 1 181727 0.33830334 0.32033898 0.30658762 0.30757979 0.30013405 28.57 1 211607 0.36210393 0.33830334 0.32033898 0.30658762 0.30757979 30.44 1 185853 0.38002497 0.36210393 0.33830334 0.32033898 0.30658762 31.4 1 158277 0.38765432 0.38002497 0.36210393 0.33830334 0.32033898 31.84 1 180695 0.38924205 0.38765432 0.38002497 0.36210393 0.33830334 31.86 1 175959 0.38524788 0.38924205 0.38765432 0.38002497 0.36210393 32.3 1 139550 0.39056832 0.38524788 0.38924205 0.38765432 0.38002497 32.93 1 155810 0.39531813 0.39056832 0.38524788 0.38924205 0.38765432 32.73 1 138305 0.38964286 0.39531813 0.39056832 0.38524788 0.38924205 33.1 1 147014 0.39033019 0.38964286 0.39531813 0.39056832 0.38524788 33.23 1 135994 0.38865497 0.39033019 0.38964286 0.39531813 0.39056832 33.94 1 166455 0.39327926 0.38865497 0.39033019 0.38964286 0.39531813 34.27 1 177737 0.39390805 0.39327926 0.38865497 0.39033019 0.38964286 35.96 1 167021 0.40910125 0.39390805 0.39327926 0.38865497 0.39033019 36.25 1 132134 0.40960452 0.40910125 0.39390805 0.39327926 0.38865497 36.92 1 169834 0.41436588 0.40960452 0.40910125 0.39390805 0.39327926 36.16 1 130599 0.40267261 0.41436588 0.40960452 0.40910125 0.39390805 36.59 1 156836 0.40386313 0.40267261 0.41436588 0.40960452 0.40910125 35.05 1 119749 0.38264192 0.40386313 0.40267261 0.41436588 0.40960452 34.53 1 148996 0.37410618 0.38264192 0.40386313 0.40267261 0.41436588 34.07 1 147491 0.36555794 0.37410618 0.38264192 0.40386313 0.40267261 33.65 1 147216 0.36027837 0.36555794 0.37410618 0.38264192 0.40386313 33.84 1 153455 0.36115261 0.36027837 0.36555794 0.37410618 0.38264192 33.99 1 112004 0.36159574 0.36115261 0.36027837 0.36555794 0.37410618 35.41 1 158512 0.37550371 0.36159574 0.36115261 0.36027837 0.36555794 35.53 1 104139 0.3755814 0.37550371 0.36159574 0.36115261 0.36027837 34.71 1 102536 0.36730159 0.3755814 0.37550371 0.36159574 0.36115261 33.2 1 93017 0.34984194 0.36730159 0.3755814 0.37550371 0.36159574 32.25 1 91988 0.33663883 0.34984194 0.36730159 0.3755814 0.37550371 32.92 1 123616 0.33938144 0.33663883 0.34984194 0.36730159 0.3755814 33.27 1 134498 0.34123077 0.33938144 0.33663883 0.34984194 0.36730159 32.91 1 149812 0.33684749 0.34123077 0.33938144 0.33663883 0.34984194 32.39 1 110334 0.3308478 0.33684749 0.34123077 0.33938144 0.33663883 32.44 1 136639 0.33034623 0.3308478 0.33684749 0.34123077 0.33938144 32.84 1 102712 0.33510204 0.33034623 0.3308478 0.33684749 0.34123077 32.44 1 112951 0.33237705 0.33510204 0.33034623 0.3308478 0.33684749 32.5 1 107897 0.33231084 0.33237705 0.33510204 0.33034623 0.3308478 31.12 1 73242 0.31787538 0.33231084 0.33237705 0.33510204 0.33034623 30.28 1 72800 0.3092952 0.31787538 0.33231084 0.33237705 0.33510204 28.76 1 78767 0.29168357 0.3092952 0.31787538 0.33231084 0.33237705 28.59 1 114791 0.28820565 0.29168357 0.3092952 0.31787538 0.33231084 28.83 1 109351 0.28974874 0.28820565 0.29168357 0.3092952 0.31787538 28.93 1 122520 0.28958959 0.28974874 0.28820565 0.29168357 0.3092952 29.31 1 137338 0.29251497 0.28958959 0.28974874 0.28820565 0.29168357 29.27 1 132061 0.29066534 0.29251497 0.28958959 0.28974874 0.28820565 29.36 1 130607 0.29069307 0.29066534 0.29251497 0.28958959 0.28974874 29.05 1 118570 0.28705534 0.29069307 0.29066534 0.29251497 0.28958959 29 1 95873 0.28627838 0.28705534 0.29069307 0.29066534 0.29251497 27.65 1 103116 0.27134446 0.28627838 0.28705534 0.29069307 0.29066534 27.64 1 98619 0.26992187 0.27134446 0.28627838 0.28705534 0.29069307 27.8 1 104178 0.27095517 0.26992187 0.27134446 0.28627838 0.28705534 27.84 1 123468 0.2700291 0.27095517 0.26992187 0.27134446 0.28627838 27.85 1 99651 0.26934236 0.2700291 0.27095517 0.26992187 0.27134446 27.76 1 120264 0.26769527 0.26934236 0.2700291 0.27095517 0.26992187 28.05 1 122795 0.26945245 0.26769527 0.26934236 0.2700291 0.27095517 27.66 1 108524 0.264689 0.26945245 0.26769527 0.26934236 0.2700291 27.39 1 105760 0.26085714 0.264689 0.26945245 0.26769527 0.26934236 27.56 1 117191 0.2617284 0.26085714 0.264689 0.26945245 0.26769527 27.55 1 122882 0.26163343 0.2617284 0.26085714 0.264689 0.26945245 27.3 1 93275 0.25925926 0.26163343 0.2617284 0.26085714 0.264689 27.38 1 99842 0.25952607 0.25925926 0.26163343 0.2617284 0.26085714 26.91 1 83803 0.25386792 0.25952607 0.25925926 0.26163343 0.2617284 26.05 1 61132 0.24483083 0.25386792 0.25952607 0.25925926 0.26163343 26.52 1 118563 0.24808232 0.24483083 0.25386792 0.25952607 0.25925926 26.79 1 106993 0.24967381 0.24808232 0.24483083 0.25386792 0.25952607 26.52 1 118108 0.2464684 0.24967381 0.24808232 0.24483083 0.25386792 25.91 1 99017 0.2403525 0.2464684 0.24967381 0.24808232 0.24483083 25.76 1 99852 0.23851852 0.2403525 0.2464684 0.24967381 0.24808232 25.42 1 112720 0.23471837 0.23851852 0.2403525 0.2464684 0.24967381 25.65 1 113636 0.23597056 0.23471837 0.23851852 0.2403525 0.2464684 25.69 1 118220 0.23568807 0.23597056 0.23471837 0.23851852 0.2403525 26.04 1 128854 0.23824337 0.23568807 0.23597056 0.23471837 0.23851852 25.8 1 123898 0.23540146 0.23824337 0.23568807 0.23597056 0.23471837 23.13 1 100823 0.2116194 0.23540146 0.23824337 0.23568807 0.23597056 18.1 1 115107 0.16636029 0.2116194 0.23540146 0.23824337 0.23568807 12.78 1 90624 0.11767956 0.16636029 0.2116194 0.23540146 0.23824337 12.24 0 132001 0.11239669 0.11767956 0.16636029 0.2116194 0.23540146 12.04 0 157969 0.10995434 0.11239669 0.11767956 0.16636029 0.2116194 11.03 0 169333 0.10073059 0.10995434 0.11239669 0.11767956 0.16636029 10.09 0 144907 0.09197812 0.10073059 0.10995434 0.11239669 0.11767956 11.08 0 169346 0.10054446 0.09197812 0.10073059 0.10995434 0.11239669 11.79 0 144666 0.1068903 0.10054446 0.09197812 0.10073059 0.10995434 12.23 0 158829 0.11077899 0.1068903 0.10054446 0.09197812 0.10073059 12.4 0 127286 0.11221719 0.11077899 0.1068903 0.10054446 0.09197812 13.86 0 120578 0.12464029 0.11221719 0.11077899 0.1068903 0.10054446 15.47 0 129293 0.13862007 0.12464029 0.11221719 0.11077899 0.1068903 15.87 0 122371 0.14157003 0.13862007 0.12464029 0.11221719 0.11077899 16.57 0 115176 0.14702751 0.14157003 0.13862007 0.12464029 0.11221719 16.92 0 142168 0.14960212 0.14702751 0.14157003 0.13862007 0.12464029 17.31 0 153260 0.15251101 0.14960212 0.14702751 0.14157003 0.13862007 17.77 0 173906 0.15615114 0.15251101 0.14960212 0.14702751 0.14157003 18.07 0 178446 0.15795455 0.15615114 0.15251101 0.14960212 0.14702751 17.49 0 155962 0.15208696 0.15795455 0.15615114 0.15251101 0.14960212 17.21 0 168257 0.14926279 0.15208696 0.15795455 0.15615114 0.15251101 17.12 0 149456 0.14835355 0.14926279 0.15208696 0.15795455 0.15615114 16.46 0 136105 0.14263432 0.14835355 0.14926279 0.15208696 0.15795455 22.4 0 141507 0.19360415 0.14263432 0.14835355 0.14926279 0.15208696 15.2 0 152084 0.13103448 0.19360415 0.14263432 0.14835355 0.14926279 14.24 0 145138 0.12223176 0.13103448 0.19360415 0.14263432 0.14835355 14.21 0 146548 0.12134927 0.12223176 0.13103448 0.19360415 0.14263432 14.69 0 173098 0.12502128 0.12134927 0.12223176 0.13103448 0.19360415 14.68 0 165471 0.12440678 0.12502128 0.12134927 0.12223176 0.13103448 14.02 0 152271 0.11831224 0.12440678 0.12502128 0.12134927 0.12223176 13.38 0 163201 0.11243697 0.11831224 0.12440678 0.12502128 0.12134927 13.08 0 157823 0.10918197 0.11243697 0.11831224 0.12440678 0.12502128 11.92 0 166167 0.09916805 0.10918197 0.11243697 0.11831224 0.12440678 11.52 0 154253 0.0957606 0.09916805 0.10918197 0.11243697 0.11831224 12.34 0 170299 0.10240664 0.0957606 0.09916805 0.10918197 0.11243697 13.91 0 166388 0.11486375 0.10240664 0.0957606 0.09916805 0.10918197 14.84 0 141051 0.12203947 0.11486375 0.10240664 0.0957606 0.09916805 15.54 0 160254 0.1270646 0.12203947 0.11486375 0.10240664 0.0957606 17.33 0 164995 0.14077985 0.1270646 0.12203947 0.11486375 0.10240664 17.97 0 195971 0.14515347 0.14077985 0.1270646 0.12203947 0.11486375 17.27 0 182635 0.13916197 0.14515347 0.14077985 0.1270646 0.12203947 16.93 0 189829 0.13609325 0.13916197 0.14515347 0.14077985 0.1270646 15.95 0 209476 0.12800963 0.13609325 0.13916197 0.14515347 0.14077985 16.14 0 189848 0.12912 0.12800963 0.13609325 0.13916197 0.14515347 16.61 0 183746 0.13224522 0.12912 0.12800963 0.13609325 0.13916197 17.08 0 192682 0.13566322 0.13224522 0.12912 0.12800963 0.13609325 17.72 0 169677 0.14052339 0.13566322 0.13224522 0.12912 0.12800963 18.85 0 201823 0.14795918 0.14052339 0.13566322 0.13224522 0.12912 18.79 0 172643 0.14679687 0.14795918 0.14052339 0.13566322 0.13224522 17.75 0 202931 0.13791764 0.14679687 0.14795918 0.14052339 0.13566322 16.02 0 175863 0.12428239 0.13791764 0.14679687 0.14795918 0.14052339 14.61 0 222061 0.1130805 0.12428239 0.13791764 0.14679687 0.14795918 13.83 0 199797 0.10646651 0.1130805 0.12428239 0.13791764 0.14679687 13.92 0 214638 0.10674847 0.10646651 0.1130805 0.12428239 0.13791764 19.57 0 200106 0.14870821 0.10674847 0.10646651 0.1130805 0.12428239 25.63 0 166077 0.19314243 0.14870821 0.10674847 0.10646651 0.1130805 30.08 0 160586 0.22531835 0.19314243 0.14870821 0.10674847 0.10646651 29.51 0 158330 0.22055306 0.22531835 0.19314243 0.14870821 0.10674847 25.75 0 141749 0.19245142 0.22055306 0.22531835 0.19314243 0.14870821 22.98 0 170795 0.17072808 0.19245142 0.22055306 0.22531835 0.19314243 18.39 0 153286 0.13642433 0.17072808 0.19245142 0.22055306 0.22531835 16.75 0 163426 0.12407407 0.13642433 0.17072808 0.19245142 0.22055306 16.39 0 172562 0.12122781 0.12407407 0.13642433 0.17072808 0.19245142 16.57 0 197474 0.12219764 0.12122781 0.12407407 0.13642433 0.17072808 16.4 0 189822 0.12058824 0.12219764 0.12122781 0.12407407 0.13642433 16.15 0 188511 0.11857562 0.12058824 0.12219764 0.12122781 0.12407407 16.8 0 207437 0.12298682 0.11857562 0.12058824 0.12219764 0.12122781 17.14 0 192128 0.12492711 0.12298682 0.11857562 0.12058824 0.12219764 17.97 0 175716 0.13078603 0.12492711 0.12298682 0.11857562 0.12058824 18.06 0 159108 0.13105951 0.13078603 0.12492711 0.12298682 0.11857562 16.6 0 175801 0.12037708 0.13105951 0.13078603 0.12492711 0.12298682 14.87 0 186723 0.1076756 0.12037708 0.13105951 0.13078603 0.12492711 14.42 0 154970 0.1040404 0.1076756 0.12037708 0.13105951 0.13078603 14.48 0 172446 0.10394831 0.1040404 0.1076756 0.12037708 0.13105951 15.5 0 185965 0.11111111 0.10394831 0.1040404 0.1076756 0.12037708 16.74 0 195525 0.1198282 0.11111111 0.10394831 0.1040404 0.1076756 18.27 0 193156 0.13031384 0.1198282 0.11111111 0.10394831 0.1040404 18.2 0 212705 0.12953737 0.13031384 0.1198282 0.11111111 0.10394831 18.03 0 201357 0.12796309 0.12953737 0.13031384 0.1198282 0.11111111 17.86 0 189971 0.12639774 0.12796309 0.12953737 0.13031384 0.1198282 18.22 0 216523 0.12849083 0.12639774 0.12796309 0.12953737 0.13031384 17.63 0 193233 0.12415493 0.12849083 0.12639774 0.12796309 0.12953737 16.22 0 191996 0.11430585 0.12415493 0.12849083 0.12639774 0.12796309 15.5 0 211974 0.10869565 0.11430585 0.12415493 0.12849083 0.12639774 15.71 0 175907 0.10978337 0.10869565 0.11430585 0.12415493 0.12849083 16.49 0 206109 0.11483287 0.10978337 0.10869565 0.11430585 0.12415493 16.69 0 220275 0.11590278 0.11483287 0.10978337 0.10869565 0.11430585 16.71 0 211342 0.11588072 0.11590278 0.11483287 0.10978337 0.10869565 16.07 0 222528 0.11128809 0.11588072 0.11590278 0.11483287 0.10978337 14.96 0 229523 0.10360111 0.11128809 0.11588072 0.11590278 0.11483287 14.51 0 204153 0.10020718 0.10360111 0.11128809 0.11588072 0.11590278 14.37 0 206735 0.09903515 0.10020718 0.10360111 0.11128809 0.11588072 14.59 0 223416 0.10013727 0.09903515 0.10020718 0.10360111 0.11128809 13.72 0 228292 0.09410151 0.10013727 0.09903515 0.10020718 0.10360111 12.2 0 203121 0.08367627 0.09410151 0.10013727 0.09903515 0.10020718 11.64 0 205957 0.07961696 0.08367627 0.09410151 0.10013727 0.09903515 12.09 0 176918 0.08241309 0.07961696 0.08367627 0.09410151 0.10013727 11.76 0 219839 0.0798913 0.08241309 0.07961696 0.08367627 0.09410151 12.85 0 217213 0.08717775 0.0798913 0.08241309 0.07961696 0.08367627 14.05 0 216618 0.09525424 0.08717775 0.0798913 0.08241309 0.07961696 15.18 0 248057 0.10256757 0.09525424 0.08717775 0.0798913 0.08241309 16.09 0 245642 0.10842318 0.10256757 0.09525424 0.08717775 0.0798913 15.97 0 242485 0.10718121 0.10842318 0.10256757 0.09525424 0.08717775 15 0 260423 0.10040161 0.10718121 0.10842318 0.10256757 0.09525424 14.8 0 221030 0.09899666 0.10040161 0.10718121 0.10842318 0.10256757 15.31 0 229157 0.10227121 0.09899666 0.10040161 0.10718121 0.10842318 14.7 0 220858 0.09819639 0.10227121 0.09899666 0.10040161 0.10718121 15.06 0 212270 0.1001996 0.09819639 0.10227121 0.09899666 0.10040161 15.53 0 195944 0.10291584 0.1001996 0.09819639 0.10227121 0.09899666 15.78 0 239741 0.10422721 0.10291584 0.1001996 0.09819639 0.10227121 16.76 0 212013 0.11033575 0.10422721 0.10291584 0.1001996 0.09819639 17.4 0 240514 0.11432326 0.11033575 0.10422721 0.10291584 0.1001996 16.78 0 241982 0.11003279 0.11432326 0.11033575 0.10422721 0.10291584 15.51 0 245447 0.10170492 0.11003279 0.11432326 0.11033575 0.10422721 15.22 0 240839 0.09954218 0.10170492 0.11003279 0.11432326 0.11033575 15.44 0 244875 0.10078329 0.09954218 0.10170492 0.11003279 0.11432326 15.25 0 226375 0.09921926 0.10078329 0.09954218 0.10170492 0.11003279 15.1 0 231567 0.09830729 0.09921926 0.10078329 0.09954218 0.10170492 15.82 0 235746 0.10306189 0.09830729 0.09921926 0.10078329 0.09954218 16.43 0 238990 0.10641192 0.10306189 0.09830729 0.09921926 0.10078329 16.1 0 198120 0.10393802 0.10641192 0.10306189 0.09830729 0.09921926 17.31 0 201663 0.11117534 0.10393802 0.10641192 0.10306189 0.09830729 19.27 0 238198 0.12328855 0.11117534 0.10393802 0.10641192 0.10306189 18.9 0 261641 0.12068966 0.12328855 0.11117534 0.10393802 0.10641192 17.96 0 253014 0.11461391 0.12068966 0.12328855 0.11117534 0.10393802 18.16 0 275225 0.11566879 0.11461391 0.12068966 0.12328855 0.11117534 18.65 0 250957 0.11856325 0.11566879 0.11461391 0.12068966 0.12328855 19.97 0 260375 0.1265526 0.11856325 0.11566879 0.11461391 0.12068966 21.41 0 250694 0.13524953 0.1265526 0.11856325 0.11566879 0.11461391 21.38 0 216953 0.13480454 0.13524953 0.1265526 0.11856325 0.11566879 21.63 0 247816 0.13638083 0.13480454 0.13524953 0.1265526 0.11856325 21.86 0 224135 0.13739786 0.13638083 0.13480454 0.13524953 0.1265526 20.48 0 211073 0.1283208 0.13739786 0.13638083 0.13480454 0.13524953 18.76 0 245623 0.11725 0.1283208 0.13739786 0.13638083 0.13480454 17.13 0 250947 0.10692884 0.11725 0.1283208 0.13739786 0.13638083 17.06 0 278223 0.1065584 0.10692884 0.11725 0.1283208 0.13739786 16.85 0 254232 0.10511541 0.1065584 0.10692884 0.11725 0.1283208 16.41 0 266293 0.10224299 0.10511541 0.1065584 0.10692884 0.11725 16.95 0 280897 0.10541045 0.10224299 0.10511541 0.1065584 0.10692884 16.73 0 274565 0.10378412 0.10541045 0.10224299 0.10511541 0.1065584 17.71 0 280555 0.10959158 0.10378412 0.10541045 0.10224299 0.10511541 17.25 0 252757 0.10681115 0.10959158 0.10378412 0.10541045 0.10224299 16.05 0 250131 0.09950403 0.10681115 0.10959158 0.10378412 0.10541045 14.31 0 271208 0.08855198 0.09950403 0.10681115 0.10959158 0.10378412 13.02 0 230593 0.08042001 0.08855198 0.09950403 0.10681115 0.10959158 11.88 0 263407 0.07324291 0.08042001 0.08855198 0.09950403 0.10681115 11.77 0 289968 0.07243077 0.07324291 0.08042001 0.08855198 0.09950403 11.8 0 282846 0.07248157 0.07243077 0.07324291 0.08042001 0.08855198 11.12 0 271314 0.06822086 0.07248157 0.07243077 0.07324291 0.08042001 10.78 0 289718 0.06605392 0.06822086 0.07248157 0.07243077 0.07324291 10.55 0 300227 0.06456548 0.06605392 0.06822086 0.07248157 0.07243077 10.99 0 259951 0.06717604 0.06456548 0.06605392 0.06822086 0.07248157 11.66 0 263149 0.07109756 0.06717604 0.06456548 0.06605392 0.06822086 10.79 0 267953 0.06579268 0.07109756 0.06717604 0.06456548 0.06605392 9.38 0 252378 0.05723002 0.06579268 0.07109756 0.06717604 0.06456548 9.21 0 280356 0.056056 0.05723002 0.06579268 0.07109756 0.06717604 9.48 0 234298 0.05762918 0.056056 0.05723002 0.06579268 0.07109756 10.5 0 271574 0.06363636 0.05762918 0.056056 0.05723002 0.06579268 12.88 0 262378 0.07749699 0.06363636 0.05762918 0.056056 0.05723002 14.6 0 289457 0.08784597 0.07749699 0.06363636 0.05762918 0.056056 14.52 0 278274 0.08736462 0.08784597 0.07749699 0.06363636 0.05762918 16.11 0 288932 0.09664067 0.08736462 0.08784597 0.07749699 0.06363636 17.88 0 283813 0.1070018 0.09664067 0.08736462 0.08784597 0.07749699 19.69 0 267600 0.11727219 0.1070018 0.09664067 0.08736462 0.08784597 20.76 0 267574 0.12342449 0.11727219 0.1070018 0.09664067 0.08736462 21.05 0 254862 0.12507427 0.12342449 0.11727219 0.1070018 0.09664067 22.79 0 248974 0.13541295 0.12507427 0.12342449 0.11727219 0.1070018 23.31 0 256840 0.13809242 0.13541295 0.12507427 0.12342449 0.11727219 25.14 0 250914 0.14805654 0.13809242 0.13541295 0.12507427 0.12342449 26.41 0 279334 0.15426402 0.14805654 0.13809242 0.13541295 0.12507427 24.41 0 286549 0.14249854 0.15426402 0.14805654 0.13809242 0.13541295 24.28 0 302266 0.14157434 0.14249854 0.15426402 0.14805654 0.13809242 26.78 0 298205 0.15533643 0.14157434 0.14249854 0.15426402 0.14805654 27.73 0 300843 0.16047454 0.15533643 0.14157434 0.14249854 0.15426402 26.59 0 312955 0.15387731 0.16047454 0.15533643 0.14157434 0.14249854 29.03 0 275962 0.16712723 0.15387731 0.16047454 0.15533643 0.14157434 28.57 0 299561 0.1641954 0.16712723 0.15387731 0.16047454 0.15533643 28.34 0 260975 0.16278001 0.1641954 0.16712723 0.15387731 0.16047454 26.4 0 274836 0.15172414 0.16278001 0.1641954 0.16712723 0.15387731 23.19 0 284112 0.13243861 0.15172414 0.16278001 0.1641954 0.16712723 23.85 0 247331 0.13566553 0.13243861 0.15172414 0.16278001 0.1641954 22.75 0 298120 0.12911464 0.13566553 0.13243861 0.15172414 0.16278001 21.66 0 306008 0.12244206 0.12911464 0.13566553 0.13243861 0.15172414 22.65 0 306813 0.12746201 0.12244206 0.12911464 0.13566553 0.13243861 23.09 0 288550 0.1297191 0.12746201 0.12244206 0.12911464 0.13566553 22.33 0 301636 0.12580282 0.1297191 0.12746201 0.12244206 0.12911464 22.14 0 293215 0.12473239 0.12580282 0.1297191 0.12746201 0.12244206 23.02 0 270713 0.12910824 0.12473239 0.12580282 0.1297191 0.12746201 19.88 0 311803 0.11187394 0.12910824 0.12473239 0.12580282 0.1297191 17 0 281316 0.09582864 0.11187394 0.12910824 0.12473239 0.12580282 15.46 0 281450 0.08749293 0.09582864 0.11187394 0.12910824 0.12473239 16.29 0 295494 0.09198193 0.08749293 0.09582864 0.11187394 0.12910824 16.58 0 246411 0.09325084 0.09198193 0.08749293 0.09582864 0.11187394 19.27 0 267037 0.10777405 0.09325084 0.09198193 0.08749293 0.09582864 22.53 0 296134 0.1253059 0.10777405 0.09325084 0.09198193 0.08749293 23.75 0 296505 0.13209121 0.1253059 0.10777405 0.09325084 0.09198193 23.35 0 270677 0.12979433 0.13209121 0.1253059 0.10777405 0.09325084 23.73 0 290855 0.13176013 0.12979433 0.13209121 0.1253059 0.10777405 24.58 0 296068 0.13602656 0.13176013 0.12979433 0.13209121 0.1253059 25.49 0 272653 0.14082873 0.13602656 0.13176013 0.12979433 0.13209121 26.25 0 315720 0.14478764 0.14082873 0.13602656 0.13176013 0.12979433 24.19 0 286298 0.13342526 0.14478764 0.14082873 0.13602656 0.13176013 24.15 0 284170 0.13349917 0.13342526 0.14478764 0.14082873 0.13602656 27.76 0 273338 0.15277931 0.13349917 0.13342526 0.14478764 0.14082873 30.37 0 250262 0.16586565 0.15277931 0.13349917 0.13342526 0.14478764 30.39 0 294768 0.16498371 0.16586565 0.15277931 0.13349917 0.13342526 26.01 0 318088 0.14151251 0.16498371 0.16586565 0.15277931 0.13349917 24.05 0 319111 0.13106267 0.14151251 0.16498371 0.16586565 0.15277931 25.5 0 312982 0.13881328 0.13106267 0.14151251 0.16498371 0.16586565 26.75 0 335511 0.14545949 0.13881328 0.13106267 0.14151251 0.16498371 27.56 0 319674 0.14929577 0.14545949 0.13881328 0.13106267 0.14151251 26.43 0 316796 0.14271058 0.14929577 0.14545949 0.13881328 0.13106267 26.28 0 329992 0.14205405 0.14271058 0.14929577 0.14545949 0.13881328 26.54 0 291352 0.14384824 0.14205405 0.14271058 0.14929577 0.14545949 27.17 0 314131 0.14742268 0.14384824 0.14205405 0.14271058 0.14929577 28.57 0 309876 0.15426566 0.14742268 0.14384824 0.14205405 0.14271058 29.17 0 288494 0.15665951 0.15426566 0.14742268 0.14384824 0.14205405 30.66 0 329991 0.16360726 0.15665951 0.15426566 0.14742268 0.14384824 31 0 311663 0.16489362 0.16360726 0.15665951 0.15426566 0.14742268 33.14 0 317854 0.17525119 0.16489362 0.16360726 0.15665951 0.15426566 33.74 0 344729 0.17785978 0.17525119 0.16489362 0.16360726 0.15665951 33.38 0 324108 0.17624076 0.17785978 0.17525119 0.16489362 0.16360726 36.54 0 333756 0.19282322 0.17624076 0.17785978 0.17525119 0.16489362 37.52 0 297013 0.19757767 0.19282322 0.17624076 0.17785978 0.17525119 41.84 0 313249 0.21917234 0.19757767 0.19282322 0.17624076 0.17785978 41.19 0 329660 0.21565445 0.21917234 0.19757767 0.19282322 0.17624076 36.46 0 320586 0.19159222 0.21565445 0.21917234 0.19757767 0.19282322 35.27 0 325786 0.18495018 0.19159222 0.21565445 0.21917234 0.19757767 36.93 0 293425 0.19254432 0.18495018 0.19159222 0.21565445 0.21917234 41.28 0 324180 0.21355406 0.19254432 0.18495018 0.19159222 0.21565445 44.78 0 315528 0.23011305 0.21355406 0.19254432 0.18495018 0.19159222 43.04 0 319982 0.22139918 0.23011305 0.21355406 0.19254432 0.18495018 44.41 0 327865 0.22832905 0.22139918 0.23011305 0.21355406 0.19254432 49.07 0 312106 0.2511259 0.22832905 0.22139918 0.23011305 0.21355406 52.85 0 329039 0.26909369 0.2511259 0.22832905 0.22139918 0.23011305 57.42 0 277589 0.288833 0.26909369 0.2511259 0.22832905 0.22139918 56.21 0 300884 0.28217871 0.288833 0.26909369 0.2511259 0.22832905 52.16 0 314028 0.26396761 0.28217871 0.288833 0.26909369 0.2511259 49.79 0 314259 0.25299797 0.26396761 0.28217871 0.288833 0.26909369 51.8 0 303472 0.26122037 0.25299797 0.26396761 0.28217871 0.288833 53.86 0 290744 0.2710619 0.26122037 0.25299797 0.26396761 0.28217871 52.32 0 313340 0.26186186 0.2710619 0.26122037 0.25299797 0.26396761 56.65 0 294281 0.28114144 0.26186186 0.2710619 0.26122037 0.25299797 62.04 0 325796 0.30637037 0.28114144 0.26186186 0.2710619 0.26122037 62.12 0 329839 0.30616067 0.30637037 0.28114144 0.26186186 0.2710619 64.93 0 322588 0.31906634 0.30616067 0.30637037 0.28114144 0.26186186 66.13 0 336528 0.32432565 0.31906634 0.30616067 0.30637037 0.28114144 62.4 0 316381 0.30754066 0.32432565 0.31906634 0.30616067 0.30637037 55.47 0 308602 0.27487611 0.30754066 0.32432565 0.31906634 0.30616067 52.22 0 299010 0.25915633 0.27487611 0.30754066 0.32432565 0.31906634 53.84 0 293645 0.26679881 0.25915633 0.27487611 0.30754066 0.32432565 52.23 0 320108 0.25805336 0.26679881 0.25915633 0.27487611 0.30754066 50.71 0 252869 0.24918919 0.25805336 0.26679881 0.25915633 0.27487611 53 0 324248 0.25803311 0.24918919 0.25805336 0.26679881 0.25915633 57.28 0 304775 0.27711659 0.25803311 0.24918919 0.25805336 0.26679881 59.36 0 320208 0.28552189 0.27711659 0.25803311 0.24918919 0.25805336 60.95 0 321260 0.29246641 0.28552189 0.27711659 0.25803311 0.24918919 65.56 0 310320 0.31473836 0.29246641 0.28552189 0.27711659 0.25803311 68.21 0 319197 0.32809043 0.31473836 0.29246641 0.28552189 0.27711659 68.51 0 297503 0.32858513 0.32809043 0.31473836 0.29246641 0.28552189 72.49 0 316184 0.34700814 0.32858513 0.32809043 0.31473836 0.29246641 79.65 0 303411 0.37892483 0.34700814 0.32858513 0.32809043 0.31473836 82.76 0 300841 0.39409524 0.37892483 0.34700814 0.32858513 0.32809043
Names of X columns:
unit_price dum barrels_purchased defl_price defl_price1 defl_price2 defl_price3 defl_price4
Sample Range:
(leave blank to include all observations)
From:
To:
Column Number of Endogenous Series
(?)
Fixed Seasonal Effects
Include Seasonal Dummies
Do not include Seasonal Dummies
Include Seasonal Dummies
Type of Equation
No Linear Trend
No Linear Trend
Linear Trend
First Differences
Seasonal Differences (s)
First and Seasonal Differences (s)
Degree of Predetermination (lagged endogenous variables)
Degree of Seasonal Predetermination
Seasonality
12
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Chart options
R Code
par6 <- '12' par5 <- '1' par4 <- '3' par3 <- 'No Linear Trend' par2 <- 'Do not include Seasonal Dummies' par1 <- '' 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