Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_multipleregression.wasp
Title produced by softwareMultiple Regression
Date of computationTue, 25 Nov 2008 04:18:32 -0700
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/Nov/25/t1227611961exkn5vo19280oz1.htm/, Retrieved Thu, 30 May 2024 10:28:01 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=25575, Retrieved Thu, 30 May 2024 10:28:01 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact306
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Univariate Data Series] [Arabica Price in ...] [2008-01-05 23:14:31] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
- RMPD    [Multiple Regression] [Toon Wouters] [2008-11-25 11:18:32] [129e79f7c2a947d1265718b3aa5cb7d5] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
124		0
113		0
109		0
109		0
106		0
101		0
98		0
93		0
91		0
122		0
139		0
140		0
132		0
117		0
114		0
113		0
110		0
107		0
103		0
98		0
98		0
137		0
148		0
147		0
139		0
130		0
128		0
127		0
123		0
118		0
114		0
108		0
111		0
151		0
159		0
158		0
148		0
138		0
137		0
136		0
133		0
126		0
120		0
114		0
116		0
153		0
162		0
161		0
149		0
139		0
135		0
130		0
127		0
122		0
117		0
112		0
113		0
149		0
157		0
157		0
147		0
137		0
132		0
125		0
123		0
117		0
114		0
111		0
112		0
144		0
150		0
149		0
134		0
123		0
116		0
117		1
111		1
105		1
102		1
95		1
93		1
124		1
130		1
124		1
115		1
106		1
105		1
105		1
101		1
95		1
93		1
84		1
87		1
116		1
120		1
117		1
109		1




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time5 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135
R Framework error message
Warning: there are blank lines in the 'Data X' field.
Please, use NA for missing data - blank lines are simply
 deleted and are NOT treated as missing values.

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 5 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
R Framework error message & 
Warning: there are blank lines in the 'Data X' field.
Please, use NA for missing data - blank lines are simply
 deleted and are NOT treated as missing values.
\tabularnewline \hline \end{tabular} %Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=25575&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]5 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[ROW][C]R Framework error message[/C][C]
Warning: there are blank lines in the 'Data X' field.
Please, use NA for missing data - blank lines are simply
 deleted and are NOT treated as missing values.
[/C][/ROW] [/TABLE] Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=25575&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=25575&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time5 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135
R Framework error message
Warning: there are blank lines in the 'Data X' field.
Please, use NA for missing data - blank lines are simply
 deleted and are NOT treated as missing values.







Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation
Y[t] = + 126.933333333333 -19.9333333333333X[t] + e[t]

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation \tabularnewline
Y[t] =  +  126.933333333333 -19.9333333333333X[t]  + e[t] \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=25575&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation[/C][/ROW]
[ROW][C]Y[t] =  +  126.933333333333 -19.9333333333333X[t]  + e[t][/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=25575&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=25575&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation
Y[t] = + 126.933333333333 -19.9333333333333X[t] + e[t]







Multiple Linear Regression - Ordinary Least Squares
VariableParameterS.D.T-STATH0: parameter = 02-tail p-value1-tail p-value
(Intercept)126.9333333333331.9606964.739100
X-19.93333333333334.117024-4.84175e-062e-06

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Multiple Linear Regression - Ordinary Least Squares \tabularnewline
Variable & Parameter & S.D. & T-STATH0: parameter = 0 & 2-tail p-value & 1-tail p-value \tabularnewline
(Intercept) & 126.933333333333 & 1.96069 & 64.7391 & 0 & 0 \tabularnewline
X & -19.9333333333333 & 4.117024 & -4.8417 & 5e-06 & 2e-06 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=25575&T=2

[TABLE]
[ROW][C]Multiple Linear Regression - Ordinary Least Squares[/C][/ROW]
[ROW][C]Variable[/C][C]Parameter[/C][C]S.D.[/C][C]T-STATH0: parameter = 0[/C][C]2-tail p-value[/C][C]1-tail p-value[/C][/ROW]
[ROW][C](Intercept)[/C][C]126.933333333333[/C][C]1.96069[/C][C]64.7391[/C][C]0[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]X[/C][C]-19.9333333333333[/C][C]4.117024[/C][C]-4.8417[/C][C]5e-06[/C][C]2e-06[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=25575&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=25575&T=2

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Multiple Linear Regression - Ordinary Least Squares
VariableParameterS.D.T-STATH0: parameter = 02-tail p-value1-tail p-value
(Intercept)126.9333333333331.9606964.739100
X-19.93333333333334.117024-4.84175e-062e-06







Multiple Linear Regression - Regression Statistics
Multiple R0.444880967754571
R-squared0.197919075470244
Adjusted R-squared0.189476118369931
F-TEST (value)23.4419141443821
F-TEST (DF numerator)1
F-TEST (DF denominator)95
p-value4.98278536154029e-06
Multiple Linear Regression - Residual Statistics
Residual Standard Deviation16.9800708778716
Sum Squared Residuals27390.6666666667

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Multiple Linear Regression - Regression Statistics \tabularnewline
Multiple R & 0.444880967754571 \tabularnewline
R-squared & 0.197919075470244 \tabularnewline
Adjusted R-squared & 0.189476118369931 \tabularnewline
F-TEST (value) & 23.4419141443821 \tabularnewline
F-TEST (DF numerator) & 1 \tabularnewline
F-TEST (DF denominator) & 95 \tabularnewline
p-value & 4.98278536154029e-06 \tabularnewline
Multiple Linear Regression - Residual Statistics \tabularnewline
Residual Standard Deviation & 16.9800708778716 \tabularnewline
Sum Squared Residuals & 27390.6666666667 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=25575&T=3

[TABLE]
[ROW][C]Multiple Linear Regression - Regression Statistics[/C][/ROW]
[ROW][C]Multiple R[/C][C]0.444880967754571[/C][/ROW]
[ROW][C]R-squared[/C][C]0.197919075470244[/C][/ROW]
[ROW][C]Adjusted R-squared[/C][C]0.189476118369931[/C][/ROW]
[ROW][C]F-TEST (value)[/C][C]23.4419141443821[/C][/ROW]
[ROW][C]F-TEST (DF numerator)[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]F-TEST (DF denominator)[/C][C]95[/C][/ROW]
[ROW][C]p-value[/C][C]4.98278536154029e-06[/C][/ROW]
[ROW][C]Multiple Linear Regression - Residual Statistics[/C][/ROW]
[ROW][C]Residual Standard Deviation[/C][C]16.9800708778716[/C][/ROW]
[ROW][C]Sum Squared Residuals[/C][C]27390.6666666667[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=25575&T=3

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=25575&T=3

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Multiple Linear Regression - Regression Statistics
Multiple R0.444880967754571
R-squared0.197919075470244
Adjusted R-squared0.189476118369931
F-TEST (value)23.4419141443821
F-TEST (DF numerator)1
F-TEST (DF denominator)95
p-value4.98278536154029e-06
Multiple Linear Regression - Residual Statistics
Residual Standard Deviation16.9800708778716
Sum Squared Residuals27390.6666666667







Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals
Time or IndexActualsInterpolationForecastResidualsPrediction Error
1124126.933333333334-2.93333333333362
2113126.933333333333-13.9333333333333
3109126.933333333333-17.9333333333333
4109126.933333333333-17.9333333333333
5106126.933333333333-20.9333333333333
6101126.933333333333-25.9333333333333
798126.933333333333-28.9333333333333
893126.933333333333-33.9333333333333
991126.933333333333-35.9333333333333
10122126.933333333333-4.93333333333333
11139126.93333333333312.0666666666667
12140126.93333333333313.0666666666667
13132126.9333333333335.06666666666667
14117126.933333333333-9.93333333333333
15114126.933333333333-12.9333333333333
16113126.933333333333-13.9333333333333
17110126.933333333333-16.9333333333333
18107126.933333333333-19.9333333333333
19103126.933333333333-23.9333333333333
2098126.933333333333-28.9333333333333
2198126.933333333333-28.9333333333333
22137126.93333333333310.0666666666667
23148126.93333333333321.0666666666667
24147126.93333333333320.0666666666667
25139126.93333333333312.0666666666667
26130126.9333333333333.06666666666667
27128126.9333333333331.06666666666667
28127126.9333333333330.0666666666666713
29123126.933333333333-3.93333333333333
30118126.933333333333-8.93333333333333
31114126.933333333333-12.9333333333333
32108126.933333333333-18.9333333333333
33111126.933333333333-15.9333333333333
34151126.93333333333324.0666666666667
35159126.93333333333332.0666666666667
36158126.93333333333331.0666666666667
37148126.93333333333321.0666666666667
38138126.93333333333311.0666666666667
39137126.93333333333310.0666666666667
40136126.9333333333339.06666666666667
41133126.9333333333336.06666666666667
42126126.933333333333-0.933333333333329
43120126.933333333333-6.93333333333333
44114126.933333333333-12.9333333333333
45116126.933333333333-10.9333333333333
46153126.93333333333326.0666666666667
47162126.93333333333335.0666666666667
48161126.93333333333334.0666666666667
49149126.93333333333322.0666666666667
50139126.93333333333312.0666666666667
51135126.9333333333338.06666666666667
52130126.9333333333333.06666666666667
53127126.9333333333330.0666666666666713
54122126.933333333333-4.93333333333333
55117126.933333333333-9.93333333333333
56112126.933333333333-14.9333333333333
57113126.933333333333-13.9333333333333
58149126.93333333333322.0666666666667
59157126.93333333333330.0666666666667
60157126.93333333333330.0666666666667
61147126.93333333333320.0666666666667
62137126.93333333333310.0666666666667
63132126.9333333333335.06666666666667
64125126.933333333333-1.93333333333333
65123126.933333333333-3.93333333333333
66117126.933333333333-9.93333333333333
67114126.933333333333-12.9333333333333
68111126.933333333333-15.9333333333333
69112126.933333333333-14.9333333333333
70144126.93333333333317.0666666666667
71150126.93333333333323.0666666666667
72149126.93333333333322.0666666666667
73134126.9333333333337.06666666666667
74123126.933333333333-3.93333333333333
75116126.933333333333-10.9333333333333
7611710710
771111074
78105107-2
79102107-5
8095107-12
8193107-14
8212410717
8313010723
8412410717
851151078
86106107-1
87105107-2
88105107-2
89101107-6
9095107-12
9193107-14
9284107-23
9387107-20
941161079
9512010713
9611710710
971091072

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals \tabularnewline
Time or Index & Actuals & InterpolationForecast & ResidualsPrediction Error \tabularnewline
1 & 124 & 126.933333333334 & -2.93333333333362 \tabularnewline
2 & 113 & 126.933333333333 & -13.9333333333333 \tabularnewline
3 & 109 & 126.933333333333 & -17.9333333333333 \tabularnewline
4 & 109 & 126.933333333333 & -17.9333333333333 \tabularnewline
5 & 106 & 126.933333333333 & -20.9333333333333 \tabularnewline
6 & 101 & 126.933333333333 & -25.9333333333333 \tabularnewline
7 & 98 & 126.933333333333 & -28.9333333333333 \tabularnewline
8 & 93 & 126.933333333333 & -33.9333333333333 \tabularnewline
9 & 91 & 126.933333333333 & -35.9333333333333 \tabularnewline
10 & 122 & 126.933333333333 & -4.93333333333333 \tabularnewline
11 & 139 & 126.933333333333 & 12.0666666666667 \tabularnewline
12 & 140 & 126.933333333333 & 13.0666666666667 \tabularnewline
13 & 132 & 126.933333333333 & 5.06666666666667 \tabularnewline
14 & 117 & 126.933333333333 & -9.93333333333333 \tabularnewline
15 & 114 & 126.933333333333 & -12.9333333333333 \tabularnewline
16 & 113 & 126.933333333333 & -13.9333333333333 \tabularnewline
17 & 110 & 126.933333333333 & -16.9333333333333 \tabularnewline
18 & 107 & 126.933333333333 & -19.9333333333333 \tabularnewline
19 & 103 & 126.933333333333 & -23.9333333333333 \tabularnewline
20 & 98 & 126.933333333333 & -28.9333333333333 \tabularnewline
21 & 98 & 126.933333333333 & -28.9333333333333 \tabularnewline
22 & 137 & 126.933333333333 & 10.0666666666667 \tabularnewline
23 & 148 & 126.933333333333 & 21.0666666666667 \tabularnewline
24 & 147 & 126.933333333333 & 20.0666666666667 \tabularnewline
25 & 139 & 126.933333333333 & 12.0666666666667 \tabularnewline
26 & 130 & 126.933333333333 & 3.06666666666667 \tabularnewline
27 & 128 & 126.933333333333 & 1.06666666666667 \tabularnewline
28 & 127 & 126.933333333333 & 0.0666666666666713 \tabularnewline
29 & 123 & 126.933333333333 & -3.93333333333333 \tabularnewline
30 & 118 & 126.933333333333 & -8.93333333333333 \tabularnewline
31 & 114 & 126.933333333333 & -12.9333333333333 \tabularnewline
32 & 108 & 126.933333333333 & -18.9333333333333 \tabularnewline
33 & 111 & 126.933333333333 & -15.9333333333333 \tabularnewline
34 & 151 & 126.933333333333 & 24.0666666666667 \tabularnewline
35 & 159 & 126.933333333333 & 32.0666666666667 \tabularnewline
36 & 158 & 126.933333333333 & 31.0666666666667 \tabularnewline
37 & 148 & 126.933333333333 & 21.0666666666667 \tabularnewline
38 & 138 & 126.933333333333 & 11.0666666666667 \tabularnewline
39 & 137 & 126.933333333333 & 10.0666666666667 \tabularnewline
40 & 136 & 126.933333333333 & 9.06666666666667 \tabularnewline
41 & 133 & 126.933333333333 & 6.06666666666667 \tabularnewline
42 & 126 & 126.933333333333 & -0.933333333333329 \tabularnewline
43 & 120 & 126.933333333333 & -6.93333333333333 \tabularnewline
44 & 114 & 126.933333333333 & -12.9333333333333 \tabularnewline
45 & 116 & 126.933333333333 & -10.9333333333333 \tabularnewline
46 & 153 & 126.933333333333 & 26.0666666666667 \tabularnewline
47 & 162 & 126.933333333333 & 35.0666666666667 \tabularnewline
48 & 161 & 126.933333333333 & 34.0666666666667 \tabularnewline
49 & 149 & 126.933333333333 & 22.0666666666667 \tabularnewline
50 & 139 & 126.933333333333 & 12.0666666666667 \tabularnewline
51 & 135 & 126.933333333333 & 8.06666666666667 \tabularnewline
52 & 130 & 126.933333333333 & 3.06666666666667 \tabularnewline
53 & 127 & 126.933333333333 & 0.0666666666666713 \tabularnewline
54 & 122 & 126.933333333333 & -4.93333333333333 \tabularnewline
55 & 117 & 126.933333333333 & -9.93333333333333 \tabularnewline
56 & 112 & 126.933333333333 & -14.9333333333333 \tabularnewline
57 & 113 & 126.933333333333 & -13.9333333333333 \tabularnewline
58 & 149 & 126.933333333333 & 22.0666666666667 \tabularnewline
59 & 157 & 126.933333333333 & 30.0666666666667 \tabularnewline
60 & 157 & 126.933333333333 & 30.0666666666667 \tabularnewline
61 & 147 & 126.933333333333 & 20.0666666666667 \tabularnewline
62 & 137 & 126.933333333333 & 10.0666666666667 \tabularnewline
63 & 132 & 126.933333333333 & 5.06666666666667 \tabularnewline
64 & 125 & 126.933333333333 & -1.93333333333333 \tabularnewline
65 & 123 & 126.933333333333 & -3.93333333333333 \tabularnewline
66 & 117 & 126.933333333333 & -9.93333333333333 \tabularnewline
67 & 114 & 126.933333333333 & -12.9333333333333 \tabularnewline
68 & 111 & 126.933333333333 & -15.9333333333333 \tabularnewline
69 & 112 & 126.933333333333 & -14.9333333333333 \tabularnewline
70 & 144 & 126.933333333333 & 17.0666666666667 \tabularnewline
71 & 150 & 126.933333333333 & 23.0666666666667 \tabularnewline
72 & 149 & 126.933333333333 & 22.0666666666667 \tabularnewline
73 & 134 & 126.933333333333 & 7.06666666666667 \tabularnewline
74 & 123 & 126.933333333333 & -3.93333333333333 \tabularnewline
75 & 116 & 126.933333333333 & -10.9333333333333 \tabularnewline
76 & 117 & 107 & 10 \tabularnewline
77 & 111 & 107 & 4 \tabularnewline
78 & 105 & 107 & -2 \tabularnewline
79 & 102 & 107 & -5 \tabularnewline
80 & 95 & 107 & -12 \tabularnewline
81 & 93 & 107 & -14 \tabularnewline
82 & 124 & 107 & 17 \tabularnewline
83 & 130 & 107 & 23 \tabularnewline
84 & 124 & 107 & 17 \tabularnewline
85 & 115 & 107 & 8 \tabularnewline
86 & 106 & 107 & -1 \tabularnewline
87 & 105 & 107 & -2 \tabularnewline
88 & 105 & 107 & -2 \tabularnewline
89 & 101 & 107 & -6 \tabularnewline
90 & 95 & 107 & -12 \tabularnewline
91 & 93 & 107 & -14 \tabularnewline
92 & 84 & 107 & -23 \tabularnewline
93 & 87 & 107 & -20 \tabularnewline
94 & 116 & 107 & 9 \tabularnewline
95 & 120 & 107 & 13 \tabularnewline
96 & 117 & 107 & 10 \tabularnewline
97 & 109 & 107 & 2 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=25575&T=4

[TABLE]
[ROW][C]Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals[/C][/ROW]
[ROW][C]Time or Index[/C][C]Actuals[/C][C]InterpolationForecast[/C][C]ResidualsPrediction Error[/C][/ROW]
[ROW][C]1[/C][C]124[/C][C]126.933333333334[/C][C]-2.93333333333362[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]113[/C][C]126.933333333333[/C][C]-13.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]109[/C][C]126.933333333333[/C][C]-17.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]109[/C][C]126.933333333333[/C][C]-17.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]106[/C][C]126.933333333333[/C][C]-20.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]101[/C][C]126.933333333333[/C][C]-25.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]98[/C][C]126.933333333333[/C][C]-28.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]93[/C][C]126.933333333333[/C][C]-33.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]91[/C][C]126.933333333333[/C][C]-35.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]122[/C][C]126.933333333333[/C][C]-4.93333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]139[/C][C]126.933333333333[/C][C]12.0666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]140[/C][C]126.933333333333[/C][C]13.0666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]132[/C][C]126.933333333333[/C][C]5.06666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]117[/C][C]126.933333333333[/C][C]-9.93333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]114[/C][C]126.933333333333[/C][C]-12.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]113[/C][C]126.933333333333[/C][C]-13.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]110[/C][C]126.933333333333[/C][C]-16.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]107[/C][C]126.933333333333[/C][C]-19.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]103[/C][C]126.933333333333[/C][C]-23.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]98[/C][C]126.933333333333[/C][C]-28.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]98[/C][C]126.933333333333[/C][C]-28.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]137[/C][C]126.933333333333[/C][C]10.0666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]148[/C][C]126.933333333333[/C][C]21.0666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]147[/C][C]126.933333333333[/C][C]20.0666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]139[/C][C]126.933333333333[/C][C]12.0666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]130[/C][C]126.933333333333[/C][C]3.06666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]128[/C][C]126.933333333333[/C][C]1.06666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]127[/C][C]126.933333333333[/C][C]0.0666666666666713[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]123[/C][C]126.933333333333[/C][C]-3.93333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]118[/C][C]126.933333333333[/C][C]-8.93333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]114[/C][C]126.933333333333[/C][C]-12.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]108[/C][C]126.933333333333[/C][C]-18.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]111[/C][C]126.933333333333[/C][C]-15.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]151[/C][C]126.933333333333[/C][C]24.0666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]159[/C][C]126.933333333333[/C][C]32.0666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]158[/C][C]126.933333333333[/C][C]31.0666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]148[/C][C]126.933333333333[/C][C]21.0666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]138[/C][C]126.933333333333[/C][C]11.0666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]137[/C][C]126.933333333333[/C][C]10.0666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]136[/C][C]126.933333333333[/C][C]9.06666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]133[/C][C]126.933333333333[/C][C]6.06666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]126[/C][C]126.933333333333[/C][C]-0.933333333333329[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]120[/C][C]126.933333333333[/C][C]-6.93333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]114[/C][C]126.933333333333[/C][C]-12.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]116[/C][C]126.933333333333[/C][C]-10.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]153[/C][C]126.933333333333[/C][C]26.0666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]162[/C][C]126.933333333333[/C][C]35.0666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]161[/C][C]126.933333333333[/C][C]34.0666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]149[/C][C]126.933333333333[/C][C]22.0666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]139[/C][C]126.933333333333[/C][C]12.0666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]135[/C][C]126.933333333333[/C][C]8.06666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]130[/C][C]126.933333333333[/C][C]3.06666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]127[/C][C]126.933333333333[/C][C]0.0666666666666713[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]122[/C][C]126.933333333333[/C][C]-4.93333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]117[/C][C]126.933333333333[/C][C]-9.93333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]112[/C][C]126.933333333333[/C][C]-14.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]113[/C][C]126.933333333333[/C][C]-13.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]149[/C][C]126.933333333333[/C][C]22.0666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]157[/C][C]126.933333333333[/C][C]30.0666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]157[/C][C]126.933333333333[/C][C]30.0666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]147[/C][C]126.933333333333[/C][C]20.0666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]137[/C][C]126.933333333333[/C][C]10.0666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]132[/C][C]126.933333333333[/C][C]5.06666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]125[/C][C]126.933333333333[/C][C]-1.93333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]123[/C][C]126.933333333333[/C][C]-3.93333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]117[/C][C]126.933333333333[/C][C]-9.93333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]114[/C][C]126.933333333333[/C][C]-12.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]111[/C][C]126.933333333333[/C][C]-15.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]112[/C][C]126.933333333333[/C][C]-14.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]144[/C][C]126.933333333333[/C][C]17.0666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]150[/C][C]126.933333333333[/C][C]23.0666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]149[/C][C]126.933333333333[/C][C]22.0666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]134[/C][C]126.933333333333[/C][C]7.06666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]123[/C][C]126.933333333333[/C][C]-3.93333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]116[/C][C]126.933333333333[/C][C]-10.9333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]117[/C][C]107[/C][C]10[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]111[/C][C]107[/C][C]4[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]105[/C][C]107[/C][C]-2[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]102[/C][C]107[/C][C]-5[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]95[/C][C]107[/C][C]-12[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]93[/C][C]107[/C][C]-14[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]124[/C][C]107[/C][C]17[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]130[/C][C]107[/C][C]23[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]124[/C][C]107[/C][C]17[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]115[/C][C]107[/C][C]8[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]106[/C][C]107[/C][C]-1[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]105[/C][C]107[/C][C]-2[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]105[/C][C]107[/C][C]-2[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]101[/C][C]107[/C][C]-6[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]95[/C][C]107[/C][C]-12[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]93[/C][C]107[/C][C]-14[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]84[/C][C]107[/C][C]-23[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]87[/C][C]107[/C][C]-20[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]116[/C][C]107[/C][C]9[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]120[/C][C]107[/C][C]13[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]117[/C][C]107[/C][C]10[/C][/ROW]
[ROW][C]97[/C][C]109[/C][C]107[/C][C]2[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=25575&T=4

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=25575&T=4

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals
Time or IndexActualsInterpolationForecastResidualsPrediction Error
1124126.933333333334-2.93333333333362
2113126.933333333333-13.9333333333333
3109126.933333333333-17.9333333333333
4109126.933333333333-17.9333333333333
5106126.933333333333-20.9333333333333
6101126.933333333333-25.9333333333333
798126.933333333333-28.9333333333333
893126.933333333333-33.9333333333333
991126.933333333333-35.9333333333333
10122126.933333333333-4.93333333333333
11139126.93333333333312.0666666666667
12140126.93333333333313.0666666666667
13132126.9333333333335.06666666666667
14117126.933333333333-9.93333333333333
15114126.933333333333-12.9333333333333
16113126.933333333333-13.9333333333333
17110126.933333333333-16.9333333333333
18107126.933333333333-19.9333333333333
19103126.933333333333-23.9333333333333
2098126.933333333333-28.9333333333333
2198126.933333333333-28.9333333333333
22137126.93333333333310.0666666666667
23148126.93333333333321.0666666666667
24147126.93333333333320.0666666666667
25139126.93333333333312.0666666666667
26130126.9333333333333.06666666666667
27128126.9333333333331.06666666666667
28127126.9333333333330.0666666666666713
29123126.933333333333-3.93333333333333
30118126.933333333333-8.93333333333333
31114126.933333333333-12.9333333333333
32108126.933333333333-18.9333333333333
33111126.933333333333-15.9333333333333
34151126.93333333333324.0666666666667
35159126.93333333333332.0666666666667
36158126.93333333333331.0666666666667
37148126.93333333333321.0666666666667
38138126.93333333333311.0666666666667
39137126.93333333333310.0666666666667
40136126.9333333333339.06666666666667
41133126.9333333333336.06666666666667
42126126.933333333333-0.933333333333329
43120126.933333333333-6.93333333333333
44114126.933333333333-12.9333333333333
45116126.933333333333-10.9333333333333
46153126.93333333333326.0666666666667
47162126.93333333333335.0666666666667
48161126.93333333333334.0666666666667
49149126.93333333333322.0666666666667
50139126.93333333333312.0666666666667
51135126.9333333333338.06666666666667
52130126.9333333333333.06666666666667
53127126.9333333333330.0666666666666713
54122126.933333333333-4.93333333333333
55117126.933333333333-9.93333333333333
56112126.933333333333-14.9333333333333
57113126.933333333333-13.9333333333333
58149126.93333333333322.0666666666667
59157126.93333333333330.0666666666667
60157126.93333333333330.0666666666667
61147126.93333333333320.0666666666667
62137126.93333333333310.0666666666667
63132126.9333333333335.06666666666667
64125126.933333333333-1.93333333333333
65123126.933333333333-3.93333333333333
66117126.933333333333-9.93333333333333
67114126.933333333333-12.9333333333333
68111126.933333333333-15.9333333333333
69112126.933333333333-14.9333333333333
70144126.93333333333317.0666666666667
71150126.93333333333323.0666666666667
72149126.93333333333322.0666666666667
73134126.9333333333337.06666666666667
74123126.933333333333-3.93333333333333
75116126.933333333333-10.9333333333333
7611710710
771111074
78105107-2
79102107-5
8095107-12
8193107-14
8212410717
8313010723
8412410717
851151078
86106107-1
87105107-2
88105107-2
89101107-6
9095107-12
9193107-14
9284107-23
9387107-20
941161079
9512010713
9611710710
971091072







Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity
p-valuesAlternative Hypothesis
breakpoint indexgreater2-sidedless
50.1241086465253550.2482172930507110.875891353474645
60.1014630786116820.2029261572233640.898536921388318
70.09630109904376530.1926021980875310.903698900956235
80.1269551647200510.2539103294401030.873044835279949
90.1618350514052170.3236701028104330.838164948594783
100.1898508986220150.3797017972440310.810149101377985
110.4767563897995570.9535127795991140.523243610200443
120.6578590766386090.6842818467227820.342140923361391
130.667858918519490.664282162961020.33214108148051
140.5923114905239490.8153770189521020.407688509476051
150.516897077541560.966205844916880.48310292245844
160.4454145324872520.8908290649745040.554585467512748
170.3872024179328270.7744048358656530.612797582067173
180.3480624414355090.6961248828710190.651937558564491
190.3398595306818270.6797190613636530.660140469318173
200.3832530131208760.7665060262417520.616746986879124
210.4331257424419030.8662514848838060.566874257558097
220.5260401604597320.9479196790805360.473959839540268
230.7289939957602260.5420120084795480.271006004239774
240.8358981700992320.3282036598015360.164101829900768
250.8533729024163490.2932541951673020.146627097583651
260.8316603730080840.3366792539838320.168339626991916
270.802050720475820.3958985590483590.197949279524179
280.7669501658183550.466099668363290.233049834181645
290.7245845204542410.5508309590915180.275415479545759
300.6844817374945680.6310365250108640.315518262505432
310.6565446353290440.6869107293419120.343455364670956
320.6647203869773250.670559226045350.335279613022675
330.6584022536546630.6831954926906750.341597746345337
340.773436922740350.4531261545193000.226563077259650
350.9040300450330480.1919399099339040.095969954966952
360.9596457691330920.08070846173381580.0403542308669079
370.9686396647630950.06272067047380960.0313603352369048
380.9634244504988070.0731510990023870.0365755495011935
390.9561534394409230.08769312111815380.0438465605590769
400.946391196403940.1072176071921190.0536088035960593
410.931864049304660.1362719013906810.0681359506953407
420.9122630252748750.1754739494502500.0877369747251249
430.8947776742026940.2104446515946130.105222325797306
440.889971339553580.220057320892840.11002866044642
450.8810344222363360.2379311555273290.118965577763664
460.9143002431783630.1713995136432740.0856997568216372
470.9657677629633930.06846447407321470.0342322370366073
480.9874672306938130.02506553861237490.0125327693061875
490.9898525825852920.02029483482941530.0101474174147077
500.9872514583581110.02549708328377720.0127485416418886
510.9825434264117690.03491314717646230.0174565735882311
520.9751463441892210.04970731162155720.0248536558107786
530.9652688420916920.06946231581661510.0347311579083075
540.954673126536820.09065374692635930.0453268734631797
550.9478852581083480.1042294837833040.0521147418916518
560.9507839741659690.09843205166806280.0492160258340314
570.9535287882123520.09294242357529630.0464712117876481
580.9582845238484740.0834309523030520.041715476151526
590.9780758776447210.04384824471055730.0219241223552786
600.9905425483681340.0189149032637320.009457451631866
610.992289199634940.01542160073011910.00771080036505957
620.98993562746720.02012874506559780.0100643725327989
630.9853468072349380.02930638553012410.0146531927650620
640.9781759792390180.04364804152196370.0218240207609818
650.968716501380660.06256699723867790.0312834986193390
660.9613809736204710.0772380527590570.0386190263795285
670.959013436711730.08197312657654140.0409865632882707
680.9660968720175310.06780625596493720.0339031279824686
690.9757497751110730.04850044977785430.0242502248889272
700.9700699314312560.05986013713748790.0299300685687439
710.975030079785740.04993984042852260.0249699202142613
720.9839609815411670.03207803691766590.0160390184588329
730.9804530527306770.03909389453864590.0195469472693230
740.9708247529082830.05835049418343510.0291752470917176
750.9566200107203320.08675997855933630.0433799892796682
760.9445121033183970.1109757933632060.0554878966816028
770.9210204433623270.1579591132753450.0789795566376725
780.8880057069917740.2239885860164520.111994293008226
790.8485495769001080.3029008461997840.151450423099892
800.8259456567532860.3481086864934290.174054343246714
810.8156299527651280.3687400944697450.184370047234872
820.820614985647790.3587700287044210.179385014352211
830.8888792797614750.222241440477050.111120720238525
840.9143458071271030.1713083857457940.085654192872897
850.8951400255666140.2097199488667720.104859974433386
860.8398938029217040.3202123941565930.160106197078296
870.7637278237466090.4725443525067830.236272176253392
880.6665199138671270.6669601722657450.333480086132873
890.5499383276085130.9001233447829730.450061672391487
900.4502022014522690.9004044029045390.54979779854773
910.3702443095856070.7404886191712150.629755690414393
920.494099366408910.988198732817820.50590063359109

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity \tabularnewline
p-values & Alternative Hypothesis \tabularnewline
breakpoint index & greater & 2-sided & less \tabularnewline
5 & 0.124108646525355 & 0.248217293050711 & 0.875891353474645 \tabularnewline
6 & 0.101463078611682 & 0.202926157223364 & 0.898536921388318 \tabularnewline
7 & 0.0963010990437653 & 0.192602198087531 & 0.903698900956235 \tabularnewline
8 & 0.126955164720051 & 0.253910329440103 & 0.873044835279949 \tabularnewline
9 & 0.161835051405217 & 0.323670102810433 & 0.838164948594783 \tabularnewline
10 & 0.189850898622015 & 0.379701797244031 & 0.810149101377985 \tabularnewline
11 & 0.476756389799557 & 0.953512779599114 & 0.523243610200443 \tabularnewline
12 & 0.657859076638609 & 0.684281846722782 & 0.342140923361391 \tabularnewline
13 & 0.66785891851949 & 0.66428216296102 & 0.33214108148051 \tabularnewline
14 & 0.592311490523949 & 0.815377018952102 & 0.407688509476051 \tabularnewline
15 & 0.51689707754156 & 0.96620584491688 & 0.48310292245844 \tabularnewline
16 & 0.445414532487252 & 0.890829064974504 & 0.554585467512748 \tabularnewline
17 & 0.387202417932827 & 0.774404835865653 & 0.612797582067173 \tabularnewline
18 & 0.348062441435509 & 0.696124882871019 & 0.651937558564491 \tabularnewline
19 & 0.339859530681827 & 0.679719061363653 & 0.660140469318173 \tabularnewline
20 & 0.383253013120876 & 0.766506026241752 & 0.616746986879124 \tabularnewline
21 & 0.433125742441903 & 0.866251484883806 & 0.566874257558097 \tabularnewline
22 & 0.526040160459732 & 0.947919679080536 & 0.473959839540268 \tabularnewline
23 & 0.728993995760226 & 0.542012008479548 & 0.271006004239774 \tabularnewline
24 & 0.835898170099232 & 0.328203659801536 & 0.164101829900768 \tabularnewline
25 & 0.853372902416349 & 0.293254195167302 & 0.146627097583651 \tabularnewline
26 & 0.831660373008084 & 0.336679253983832 & 0.168339626991916 \tabularnewline
27 & 0.80205072047582 & 0.395898559048359 & 0.197949279524179 \tabularnewline
28 & 0.766950165818355 & 0.46609966836329 & 0.233049834181645 \tabularnewline
29 & 0.724584520454241 & 0.550830959091518 & 0.275415479545759 \tabularnewline
30 & 0.684481737494568 & 0.631036525010864 & 0.315518262505432 \tabularnewline
31 & 0.656544635329044 & 0.686910729341912 & 0.343455364670956 \tabularnewline
32 & 0.664720386977325 & 0.67055922604535 & 0.335279613022675 \tabularnewline
33 & 0.658402253654663 & 0.683195492690675 & 0.341597746345337 \tabularnewline
34 & 0.77343692274035 & 0.453126154519300 & 0.226563077259650 \tabularnewline
35 & 0.904030045033048 & 0.191939909933904 & 0.095969954966952 \tabularnewline
36 & 0.959645769133092 & 0.0807084617338158 & 0.0403542308669079 \tabularnewline
37 & 0.968639664763095 & 0.0627206704738096 & 0.0313603352369048 \tabularnewline
38 & 0.963424450498807 & 0.073151099002387 & 0.0365755495011935 \tabularnewline
39 & 0.956153439440923 & 0.0876931211181538 & 0.0438465605590769 \tabularnewline
40 & 0.94639119640394 & 0.107217607192119 & 0.0536088035960593 \tabularnewline
41 & 0.93186404930466 & 0.136271901390681 & 0.0681359506953407 \tabularnewline
42 & 0.912263025274875 & 0.175473949450250 & 0.0877369747251249 \tabularnewline
43 & 0.894777674202694 & 0.210444651594613 & 0.105222325797306 \tabularnewline
44 & 0.88997133955358 & 0.22005732089284 & 0.11002866044642 \tabularnewline
45 & 0.881034422236336 & 0.237931155527329 & 0.118965577763664 \tabularnewline
46 & 0.914300243178363 & 0.171399513643274 & 0.0856997568216372 \tabularnewline
47 & 0.965767762963393 & 0.0684644740732147 & 0.0342322370366073 \tabularnewline
48 & 0.987467230693813 & 0.0250655386123749 & 0.0125327693061875 \tabularnewline
49 & 0.989852582585292 & 0.0202948348294153 & 0.0101474174147077 \tabularnewline
50 & 0.987251458358111 & 0.0254970832837772 & 0.0127485416418886 \tabularnewline
51 & 0.982543426411769 & 0.0349131471764623 & 0.0174565735882311 \tabularnewline
52 & 0.975146344189221 & 0.0497073116215572 & 0.0248536558107786 \tabularnewline
53 & 0.965268842091692 & 0.0694623158166151 & 0.0347311579083075 \tabularnewline
54 & 0.95467312653682 & 0.0906537469263593 & 0.0453268734631797 \tabularnewline
55 & 0.947885258108348 & 0.104229483783304 & 0.0521147418916518 \tabularnewline
56 & 0.950783974165969 & 0.0984320516680628 & 0.0492160258340314 \tabularnewline
57 & 0.953528788212352 & 0.0929424235752963 & 0.0464712117876481 \tabularnewline
58 & 0.958284523848474 & 0.083430952303052 & 0.041715476151526 \tabularnewline
59 & 0.978075877644721 & 0.0438482447105573 & 0.0219241223552786 \tabularnewline
60 & 0.990542548368134 & 0.018914903263732 & 0.009457451631866 \tabularnewline
61 & 0.99228919963494 & 0.0154216007301191 & 0.00771080036505957 \tabularnewline
62 & 0.9899356274672 & 0.0201287450655978 & 0.0100643725327989 \tabularnewline
63 & 0.985346807234938 & 0.0293063855301241 & 0.0146531927650620 \tabularnewline
64 & 0.978175979239018 & 0.0436480415219637 & 0.0218240207609818 \tabularnewline
65 & 0.96871650138066 & 0.0625669972386779 & 0.0312834986193390 \tabularnewline
66 & 0.961380973620471 & 0.077238052759057 & 0.0386190263795285 \tabularnewline
67 & 0.95901343671173 & 0.0819731265765414 & 0.0409865632882707 \tabularnewline
68 & 0.966096872017531 & 0.0678062559649372 & 0.0339031279824686 \tabularnewline
69 & 0.975749775111073 & 0.0485004497778543 & 0.0242502248889272 \tabularnewline
70 & 0.970069931431256 & 0.0598601371374879 & 0.0299300685687439 \tabularnewline
71 & 0.97503007978574 & 0.0499398404285226 & 0.0249699202142613 \tabularnewline
72 & 0.983960981541167 & 0.0320780369176659 & 0.0160390184588329 \tabularnewline
73 & 0.980453052730677 & 0.0390938945386459 & 0.0195469472693230 \tabularnewline
74 & 0.970824752908283 & 0.0583504941834351 & 0.0291752470917176 \tabularnewline
75 & 0.956620010720332 & 0.0867599785593363 & 0.0433799892796682 \tabularnewline
76 & 0.944512103318397 & 0.110975793363206 & 0.0554878966816028 \tabularnewline
77 & 0.921020443362327 & 0.157959113275345 & 0.0789795566376725 \tabularnewline
78 & 0.888005706991774 & 0.223988586016452 & 0.111994293008226 \tabularnewline
79 & 0.848549576900108 & 0.302900846199784 & 0.151450423099892 \tabularnewline
80 & 0.825945656753286 & 0.348108686493429 & 0.174054343246714 \tabularnewline
81 & 0.815629952765128 & 0.368740094469745 & 0.184370047234872 \tabularnewline
82 & 0.82061498564779 & 0.358770028704421 & 0.179385014352211 \tabularnewline
83 & 0.888879279761475 & 0.22224144047705 & 0.111120720238525 \tabularnewline
84 & 0.914345807127103 & 0.171308385745794 & 0.085654192872897 \tabularnewline
85 & 0.895140025566614 & 0.209719948866772 & 0.104859974433386 \tabularnewline
86 & 0.839893802921704 & 0.320212394156593 & 0.160106197078296 \tabularnewline
87 & 0.763727823746609 & 0.472544352506783 & 0.236272176253392 \tabularnewline
88 & 0.666519913867127 & 0.666960172265745 & 0.333480086132873 \tabularnewline
89 & 0.549938327608513 & 0.900123344782973 & 0.450061672391487 \tabularnewline
90 & 0.450202201452269 & 0.900404402904539 & 0.54979779854773 \tabularnewline
91 & 0.370244309585607 & 0.740488619171215 & 0.629755690414393 \tabularnewline
92 & 0.49409936640891 & 0.98819873281782 & 0.50590063359109 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=25575&T=5

[TABLE]
[ROW][C]Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity[/C][/ROW]
[ROW][C]p-values[/C][C]Alternative Hypothesis[/C][/ROW]
[ROW][C]breakpoint index[/C][C]greater[/C][C]2-sided[/C][C]less[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]0.124108646525355[/C][C]0.248217293050711[/C][C]0.875891353474645[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]0.101463078611682[/C][C]0.202926157223364[/C][C]0.898536921388318[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]0.0963010990437653[/C][C]0.192602198087531[/C][C]0.903698900956235[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]0.126955164720051[/C][C]0.253910329440103[/C][C]0.873044835279949[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]0.161835051405217[/C][C]0.323670102810433[/C][C]0.838164948594783[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]0.189850898622015[/C][C]0.379701797244031[/C][C]0.810149101377985[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]0.476756389799557[/C][C]0.953512779599114[/C][C]0.523243610200443[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]0.657859076638609[/C][C]0.684281846722782[/C][C]0.342140923361391[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]0.66785891851949[/C][C]0.66428216296102[/C][C]0.33214108148051[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]0.592311490523949[/C][C]0.815377018952102[/C][C]0.407688509476051[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]0.51689707754156[/C][C]0.96620584491688[/C][C]0.48310292245844[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]0.445414532487252[/C][C]0.890829064974504[/C][C]0.554585467512748[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]0.387202417932827[/C][C]0.774404835865653[/C][C]0.612797582067173[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]0.348062441435509[/C][C]0.696124882871019[/C][C]0.651937558564491[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]0.339859530681827[/C][C]0.679719061363653[/C][C]0.660140469318173[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]0.383253013120876[/C][C]0.766506026241752[/C][C]0.616746986879124[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]0.433125742441903[/C][C]0.866251484883806[/C][C]0.566874257558097[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]0.526040160459732[/C][C]0.947919679080536[/C][C]0.473959839540268[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]0.728993995760226[/C][C]0.542012008479548[/C][C]0.271006004239774[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]0.835898170099232[/C][C]0.328203659801536[/C][C]0.164101829900768[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]0.853372902416349[/C][C]0.293254195167302[/C][C]0.146627097583651[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]0.831660373008084[/C][C]0.336679253983832[/C][C]0.168339626991916[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]0.80205072047582[/C][C]0.395898559048359[/C][C]0.197949279524179[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]0.766950165818355[/C][C]0.46609966836329[/C][C]0.233049834181645[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]0.724584520454241[/C][C]0.550830959091518[/C][C]0.275415479545759[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]0.684481737494568[/C][C]0.631036525010864[/C][C]0.315518262505432[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]0.656544635329044[/C][C]0.686910729341912[/C][C]0.343455364670956[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]0.664720386977325[/C][C]0.67055922604535[/C][C]0.335279613022675[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]0.658402253654663[/C][C]0.683195492690675[/C][C]0.341597746345337[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]0.77343692274035[/C][C]0.453126154519300[/C][C]0.226563077259650[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]0.904030045033048[/C][C]0.191939909933904[/C][C]0.095969954966952[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]0.959645769133092[/C][C]0.0807084617338158[/C][C]0.0403542308669079[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]0.968639664763095[/C][C]0.0627206704738096[/C][C]0.0313603352369048[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]0.963424450498807[/C][C]0.073151099002387[/C][C]0.0365755495011935[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]0.956153439440923[/C][C]0.0876931211181538[/C][C]0.0438465605590769[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]0.94639119640394[/C][C]0.107217607192119[/C][C]0.0536088035960593[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]0.93186404930466[/C][C]0.136271901390681[/C][C]0.0681359506953407[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]0.912263025274875[/C][C]0.175473949450250[/C][C]0.0877369747251249[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]0.894777674202694[/C][C]0.210444651594613[/C][C]0.105222325797306[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]0.88997133955358[/C][C]0.22005732089284[/C][C]0.11002866044642[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]0.881034422236336[/C][C]0.237931155527329[/C][C]0.118965577763664[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]0.914300243178363[/C][C]0.171399513643274[/C][C]0.0856997568216372[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]0.965767762963393[/C][C]0.0684644740732147[/C][C]0.0342322370366073[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]0.987467230693813[/C][C]0.0250655386123749[/C][C]0.0125327693061875[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]0.989852582585292[/C][C]0.0202948348294153[/C][C]0.0101474174147077[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]0.987251458358111[/C][C]0.0254970832837772[/C][C]0.0127485416418886[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]0.982543426411769[/C][C]0.0349131471764623[/C][C]0.0174565735882311[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]0.975146344189221[/C][C]0.0497073116215572[/C][C]0.0248536558107786[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]0.965268842091692[/C][C]0.0694623158166151[/C][C]0.0347311579083075[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]0.95467312653682[/C][C]0.0906537469263593[/C][C]0.0453268734631797[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]0.947885258108348[/C][C]0.104229483783304[/C][C]0.0521147418916518[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]0.950783974165969[/C][C]0.0984320516680628[/C][C]0.0492160258340314[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]0.953528788212352[/C][C]0.0929424235752963[/C][C]0.0464712117876481[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]0.958284523848474[/C][C]0.083430952303052[/C][C]0.041715476151526[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]0.978075877644721[/C][C]0.0438482447105573[/C][C]0.0219241223552786[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]0.990542548368134[/C][C]0.018914903263732[/C][C]0.009457451631866[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]0.99228919963494[/C][C]0.0154216007301191[/C][C]0.00771080036505957[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]0.9899356274672[/C][C]0.0201287450655978[/C][C]0.0100643725327989[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]0.985346807234938[/C][C]0.0293063855301241[/C][C]0.0146531927650620[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]0.978175979239018[/C][C]0.0436480415219637[/C][C]0.0218240207609818[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]0.96871650138066[/C][C]0.0625669972386779[/C][C]0.0312834986193390[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]0.961380973620471[/C][C]0.077238052759057[/C][C]0.0386190263795285[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]0.95901343671173[/C][C]0.0819731265765414[/C][C]0.0409865632882707[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]0.966096872017531[/C][C]0.0678062559649372[/C][C]0.0339031279824686[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]0.975749775111073[/C][C]0.0485004497778543[/C][C]0.0242502248889272[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]0.970069931431256[/C][C]0.0598601371374879[/C][C]0.0299300685687439[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]0.97503007978574[/C][C]0.0499398404285226[/C][C]0.0249699202142613[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]0.983960981541167[/C][C]0.0320780369176659[/C][C]0.0160390184588329[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]0.980453052730677[/C][C]0.0390938945386459[/C][C]0.0195469472693230[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]0.970824752908283[/C][C]0.0583504941834351[/C][C]0.0291752470917176[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]0.956620010720332[/C][C]0.0867599785593363[/C][C]0.0433799892796682[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]0.944512103318397[/C][C]0.110975793363206[/C][C]0.0554878966816028[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]0.921020443362327[/C][C]0.157959113275345[/C][C]0.0789795566376725[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]0.888005706991774[/C][C]0.223988586016452[/C][C]0.111994293008226[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]0.848549576900108[/C][C]0.302900846199784[/C][C]0.151450423099892[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]0.825945656753286[/C][C]0.348108686493429[/C][C]0.174054343246714[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]0.815629952765128[/C][C]0.368740094469745[/C][C]0.184370047234872[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]0.82061498564779[/C][C]0.358770028704421[/C][C]0.179385014352211[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]0.888879279761475[/C][C]0.22224144047705[/C][C]0.111120720238525[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]0.914345807127103[/C][C]0.171308385745794[/C][C]0.085654192872897[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]0.895140025566614[/C][C]0.209719948866772[/C][C]0.104859974433386[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]0.839893802921704[/C][C]0.320212394156593[/C][C]0.160106197078296[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]0.763727823746609[/C][C]0.472544352506783[/C][C]0.236272176253392[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]0.666519913867127[/C][C]0.666960172265745[/C][C]0.333480086132873[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]0.549938327608513[/C][C]0.900123344782973[/C][C]0.450061672391487[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]0.450202201452269[/C][C]0.900404402904539[/C][C]0.54979779854773[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]0.370244309585607[/C][C]0.740488619171215[/C][C]0.629755690414393[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]0.49409936640891[/C][C]0.98819873281782[/C][C]0.50590063359109[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=25575&T=5

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=25575&T=5

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity
p-valuesAlternative Hypothesis
breakpoint indexgreater2-sidedless
50.1241086465253550.2482172930507110.875891353474645
60.1014630786116820.2029261572233640.898536921388318
70.09630109904376530.1926021980875310.903698900956235
80.1269551647200510.2539103294401030.873044835279949
90.1618350514052170.3236701028104330.838164948594783
100.1898508986220150.3797017972440310.810149101377985
110.4767563897995570.9535127795991140.523243610200443
120.6578590766386090.6842818467227820.342140923361391
130.667858918519490.664282162961020.33214108148051
140.5923114905239490.8153770189521020.407688509476051
150.516897077541560.966205844916880.48310292245844
160.4454145324872520.8908290649745040.554585467512748
170.3872024179328270.7744048358656530.612797582067173
180.3480624414355090.6961248828710190.651937558564491
190.3398595306818270.6797190613636530.660140469318173
200.3832530131208760.7665060262417520.616746986879124
210.4331257424419030.8662514848838060.566874257558097
220.5260401604597320.9479196790805360.473959839540268
230.7289939957602260.5420120084795480.271006004239774
240.8358981700992320.3282036598015360.164101829900768
250.8533729024163490.2932541951673020.146627097583651
260.8316603730080840.3366792539838320.168339626991916
270.802050720475820.3958985590483590.197949279524179
280.7669501658183550.466099668363290.233049834181645
290.7245845204542410.5508309590915180.275415479545759
300.6844817374945680.6310365250108640.315518262505432
310.6565446353290440.6869107293419120.343455364670956
320.6647203869773250.670559226045350.335279613022675
330.6584022536546630.6831954926906750.341597746345337
340.773436922740350.4531261545193000.226563077259650
350.9040300450330480.1919399099339040.095969954966952
360.9596457691330920.08070846173381580.0403542308669079
370.9686396647630950.06272067047380960.0313603352369048
380.9634244504988070.0731510990023870.0365755495011935
390.9561534394409230.08769312111815380.0438465605590769
400.946391196403940.1072176071921190.0536088035960593
410.931864049304660.1362719013906810.0681359506953407
420.9122630252748750.1754739494502500.0877369747251249
430.8947776742026940.2104446515946130.105222325797306
440.889971339553580.220057320892840.11002866044642
450.8810344222363360.2379311555273290.118965577763664
460.9143002431783630.1713995136432740.0856997568216372
470.9657677629633930.06846447407321470.0342322370366073
480.9874672306938130.02506553861237490.0125327693061875
490.9898525825852920.02029483482941530.0101474174147077
500.9872514583581110.02549708328377720.0127485416418886
510.9825434264117690.03491314717646230.0174565735882311
520.9751463441892210.04970731162155720.0248536558107786
530.9652688420916920.06946231581661510.0347311579083075
540.954673126536820.09065374692635930.0453268734631797
550.9478852581083480.1042294837833040.0521147418916518
560.9507839741659690.09843205166806280.0492160258340314
570.9535287882123520.09294242357529630.0464712117876481
580.9582845238484740.0834309523030520.041715476151526
590.9780758776447210.04384824471055730.0219241223552786
600.9905425483681340.0189149032637320.009457451631866
610.992289199634940.01542160073011910.00771080036505957
620.98993562746720.02012874506559780.0100643725327989
630.9853468072349380.02930638553012410.0146531927650620
640.9781759792390180.04364804152196370.0218240207609818
650.968716501380660.06256699723867790.0312834986193390
660.9613809736204710.0772380527590570.0386190263795285
670.959013436711730.08197312657654140.0409865632882707
680.9660968720175310.06780625596493720.0339031279824686
690.9757497751110730.04850044977785430.0242502248889272
700.9700699314312560.05986013713748790.0299300685687439
710.975030079785740.04993984042852260.0249699202142613
720.9839609815411670.03207803691766590.0160390184588329
730.9804530527306770.03909389453864590.0195469472693230
740.9708247529082830.05835049418343510.0291752470917176
750.9566200107203320.08675997855933630.0433799892796682
760.9445121033183970.1109757933632060.0554878966816028
770.9210204433623270.1579591132753450.0789795566376725
780.8880057069917740.2239885860164520.111994293008226
790.8485495769001080.3029008461997840.151450423099892
800.8259456567532860.3481086864934290.174054343246714
810.8156299527651280.3687400944697450.184370047234872
820.820614985647790.3587700287044210.179385014352211
830.8888792797614750.222241440477050.111120720238525
840.9143458071271030.1713083857457940.085654192872897
850.8951400255666140.2097199488667720.104859974433386
860.8398938029217040.3202123941565930.160106197078296
870.7637278237466090.4725443525067830.236272176253392
880.6665199138671270.6669601722657450.333480086132873
890.5499383276085130.9001233447829730.450061672391487
900.4502022014522690.9004044029045390.54979779854773
910.3702443095856070.7404886191712150.629755690414393
920.494099366408910.988198732817820.50590063359109







Meta Analysis of Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity
Description# significant tests% significant testsOK/NOK
1% type I error level00OK
5% type I error level150.170454545454545NOK
10% type I error level320.363636363636364NOK

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Meta Analysis of Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity \tabularnewline
Description & # significant tests & % significant tests & OK/NOK \tabularnewline
1% type I error level & 0 & 0 & OK \tabularnewline
5% type I error level & 15 & 0.170454545454545 & NOK \tabularnewline
10% type I error level & 32 & 0.363636363636364 & NOK \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=25575&T=6

[TABLE]
[ROW][C]Meta Analysis of Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity[/C][/ROW]
[ROW][C]Description[/C][C]# significant tests[/C][C]% significant tests[/C][C]OK/NOK[/C][/ROW]
[ROW][C]1% type I error level[/C][C]0[/C][C]0[/C][C]OK[/C][/ROW]
[ROW][C]5% type I error level[/C][C]15[/C][C]0.170454545454545[/C][C]NOK[/C][/ROW]
[ROW][C]10% type I error level[/C][C]32[/C][C]0.363636363636364[/C][C]NOK[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=25575&T=6

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=25575&T=6

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Meta Analysis of Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity
Description# significant tests% significant testsOK/NOK
1% type I error level00OK
5% type I error level150.170454545454545NOK
10% type I error level320.363636363636364NOK



Parameters (Session):
par1 = 1 ; par2 = Do not include Seasonal Dummies ; par3 = No Linear Trend ;
Parameters (R input):
par1 = 1 ; par2 = Do not include Seasonal Dummies ; par3 = No Linear Trend ;
R code (references can be found in the software module):
library(lattice)
library(lmtest)
n25 <- 25 #minimum number of obs. for Goldfeld-Quandt test
par1 <- as.numeric(par1)
x <- 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'){
x2 <- array(0, dim=c(n-1,k), dimnames=list(1:(n-1), paste('(1-B)',colnames(x),sep='')))
for (i in 1:n-1) {
for (j in 1:k) {
x2[i,j] <- x[i+1,j] - x[i,j]
}
}
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[1,])
if (par3 == 'Linear Trend'){
x <- cbind(x, c(1:n))
colnames(x)[k+1] <- 't'
}
x
k <- length(x[1,])
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$resid, type='b', pch=19, main='Residuals', ylab='value of Residuals', xlab='time or index')
grid()
dev.off()
bitmap(file='test2.png')
hist(mysum$resid, main='Residual Histogram', xlab='values of Residuals')
grid()
dev.off()
bitmap(file='test3.png')
densityplot(~mysum$resid,col='black',main='Residual Density Plot', xlab='values of Residuals')
dev.off()
bitmap(file='test4.png')
qqnorm(mysum$resid, main='Residual Normal Q-Q Plot')
qqline(mysum$resid)
grid()
dev.off()
(myerror <- as.ts(mysum$resid))
bitmap(file='test5.png')
dum <- cbind(lag(myerror,k=1),myerror)
dum
dum1 <- dum[2:length(myerror),]
dum1
z <- as.data.frame(dum1)
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$coefficients[i,1] > 0) myeq <- paste(myeq, '+', '')
myeq <- paste(myeq, mysum$coefficients[i,1], sep=' ')
if (rownames(mysum$coefficients)[i] != '(Intercept)') {
myeq <- paste(myeq, rownames(mysum$coefficients)[i], sep='')
if (rownames(mysum$coefficients)[i] != 't') myeq <- paste(myeq, '[t]', sep='')
}
}
myeq <- paste(myeq, ' + e[t]')
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, myeq)
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable1.tab')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,hyperlink('ols1.htm','Multiple Linear Regression - Ordinary Least Squares',''), 6, TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Variable',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Parameter',header=TRUE)
a<-table.element(a,'S.D.',header=TRUE)
a<-table.element(a,'T-STAT
H0: parameter = 0',header=TRUE)
a<-table.element(a,'2-tail p-value',header=TRUE)
a<-table.element(a,'1-tail p-value',header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:k){
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,rownames(mysum$coefficients)[i],header=TRUE)
a<-table.element(a,mysum$coefficients[i,1])
a<-table.element(a, round(mysum$coefficients[i,2],6))
a<-table.element(a, round(mysum$coefficients[i,3],4))
a<-table.element(a, round(mysum$coefficients[i,4],6))
a<-table.element(a, round(mysum$coefficients[i,4]/2,6))
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable2.tab')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'Multiple Linear Regression - Regression Statistics', 2, TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'Multiple R',1,TRUE)
a<-table.element(a, sqrt(mysum$r.squared))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'R-squared',1,TRUE)
a<-table.element(a, mysum$r.squared)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'Adjusted R-squared',1,TRUE)
a<-table.element(a, mysum$adj.r.squared)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'F-TEST (value)',1,TRUE)
a<-table.element(a, mysum$fstatistic[1])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'F-TEST (DF numerator)',1,TRUE)
a<-table.element(a, mysum$fstatistic[2])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'F-TEST (DF denominator)',1,TRUE)
a<-table.element(a, mysum$fstatistic[3])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'p-value',1,TRUE)
a<-table.element(a, 1-pf(mysum$fstatistic[1],mysum$fstatistic[2],mysum$fstatistic[3]))
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, mysum$sigma)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'Sum Squared Residuals',1,TRUE)
a<-table.element(a, sum(myerror*myerror))
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable3.tab')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals', 4, TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'Time or Index', 1, TRUE)
a<-table.element(a, 'Actuals', 1, TRUE)
a<-table.element(a, 'Interpolation
Forecast', 1, TRUE)
a<-table.element(a, 'Residuals
Prediction Error', 1, TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:n) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i, 1, TRUE)
a<-table.element(a,x[i])
a<-table.element(a,x[i]-mysum$resid[i])
a<-table.element(a,mysum$resid[i])
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,gqarr[mypoint-kp3+1,1])
a<-table.element(a,gqarr[mypoint-kp3+1,2])
a<-table.element(a,gqarr[mypoint-kp3+1,3])
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,numsignificant1)
a<-table.element(a,numsignificant1/numgqtests)
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,numsignificant5)
a<-table.element(a,numsignificant5/numgqtests)
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,numsignificant10)
a<-table.element(a,numsignificant10/numgqtests)
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')
}