Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_multipleregression.wasp
Title produced by softwareMultiple Regression
Date of computationThu, 19 Nov 2009 11:09:06 -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/2009/Nov/19/t1258654192vk0n9kj5bmcjq8i.htm/, Retrieved Fri, 29 Mar 2024 02:18:20 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=57864, Retrieved Fri, 29 Mar 2024 02:18:20 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact149
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Multiple Regression] [Q1 The Seatbeltlaw] [2007-11-14 19:27:43] [8cd6641b921d30ebe00b648d1481bba0]
- RMPD  [Multiple Regression] [Seatbelt] [2009-11-12 13:54:52] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
- R  D      [Multiple Regression] [WS7 link 1 zonder...] [2009-11-19 18:09:06] [5d37783481a916b2505b66314b556267] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
3.75	0
3.75	0
3.55	0
3.5	0
3.5	0
3.1	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3	0
3.21	0
3.25	0
3.25	0
3.45	0
3.5	0
3.5	0
3.64	0
3.75	0
3.93	0
4	0
4.17	0
4.25	0
4.39	0
4.5	0
4.5	0
4.65	0
4.75	0
4.75	0
4.9	0
5	0
5	0
5	0
5	0
5	0
5	0
5	1
5	1
5	1
5	1
5	1
5	1
5.18	1
5.25	1
5.25	1
4.49	1
3.92	1
3.25	1




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\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 & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=57864&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]3 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=57864&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=57864&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 time3 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135







Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation
Yt[t] = + 3.57483333333333 + 1.2035Xt[t] + e[t]

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation \tabularnewline
Yt[t] =  +  3.57483333333333 +  1.2035Xt[t]  + e[t] \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=57864&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation[/C][/ROW]
[ROW][C]Yt[t] =  +  3.57483333333333 +  1.2035Xt[t]  + e[t][/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=57864&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=57864&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
Yt[t] = + 3.57483333333333 + 1.2035Xt[t] + e[t]







Multiple Linear Regression - Ordinary Least Squares
VariableParameterS.D.T-STATH0: parameter = 02-tail p-value1-tail p-value
(Intercept)3.574833333333330.09219338.775700
Xt1.20350.2258255.32931e-061e-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) & 3.57483333333333 & 0.092193 & 38.7757 & 0 & 0 \tabularnewline
Xt & 1.2035 & 0.225825 & 5.3293 & 1e-06 & 1e-06 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=57864&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]3.57483333333333[/C][C]0.092193[/C][C]38.7757[/C][C]0[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]Xt[/C][C]1.2035[/C][C]0.225825[/C][C]5.3293[/C][C]1e-06[/C][C]1e-06[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=57864&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=57864&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)3.574833333333330.09219338.775700
Xt1.20350.2258255.32931e-061e-06







Multiple Linear Regression - Regression Statistics
Multiple R0.537244731974702
R-squared0.288631902034570
Adjusted R-squared0.278469500635063
F-TEST (value)28.4019387433954
F-TEST (DF numerator)1
F-TEST (DF denominator)70
p-value1.14070897239138e-06
Multiple Linear Regression - Residual Statistics
Residual Standard Deviation0.714121488263727
Sum Squared Residuals35.697865

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Multiple Linear Regression - Regression Statistics \tabularnewline
Multiple R & 0.537244731974702 \tabularnewline
R-squared & 0.288631902034570 \tabularnewline
Adjusted R-squared & 0.278469500635063 \tabularnewline
F-TEST (value) & 28.4019387433954 \tabularnewline
F-TEST (DF numerator) & 1 \tabularnewline
F-TEST (DF denominator) & 70 \tabularnewline
p-value & 1.14070897239138e-06 \tabularnewline
Multiple Linear Regression - Residual Statistics \tabularnewline
Residual Standard Deviation & 0.714121488263727 \tabularnewline
Sum Squared Residuals & 35.697865 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=57864&T=3

[TABLE]
[ROW][C]Multiple Linear Regression - Regression Statistics[/C][/ROW]
[ROW][C]Multiple R[/C][C]0.537244731974702[/C][/ROW]
[ROW][C]R-squared[/C][C]0.288631902034570[/C][/ROW]
[ROW][C]Adjusted R-squared[/C][C]0.278469500635063[/C][/ROW]
[ROW][C]F-TEST (value)[/C][C]28.4019387433954[/C][/ROW]
[ROW][C]F-TEST (DF numerator)[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]F-TEST (DF denominator)[/C][C]70[/C][/ROW]
[ROW][C]p-value[/C][C]1.14070897239138e-06[/C][/ROW]
[ROW][C]Multiple Linear Regression - Residual Statistics[/C][/ROW]
[ROW][C]Residual Standard Deviation[/C][C]0.714121488263727[/C][/ROW]
[ROW][C]Sum Squared Residuals[/C][C]35.697865[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=57864&T=3

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=57864&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 R0.537244731974702
R-squared0.288631902034570
Adjusted R-squared0.278469500635063
F-TEST (value)28.4019387433954
F-TEST (DF numerator)1
F-TEST (DF denominator)70
p-value1.14070897239138e-06
Multiple Linear Regression - Residual Statistics
Residual Standard Deviation0.714121488263727
Sum Squared Residuals35.697865







Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals
Time or IndexActualsInterpolationForecastResidualsPrediction Error
13.753.574833333333340.175166666666661
23.753.574833333333340.175166666666664
33.553.57483333333333-0.0248333333333333
43.53.57483333333333-0.0748333333333331
53.53.57483333333333-0.0748333333333331
63.13.57483333333333-0.474833333333333
733.57483333333333-0.574833333333333
833.57483333333333-0.574833333333333
933.57483333333333-0.574833333333333
1033.57483333333333-0.574833333333333
1133.57483333333333-0.574833333333333
1233.57483333333333-0.574833333333333
1333.57483333333333-0.574833333333333
1433.57483333333333-0.574833333333333
1533.57483333333333-0.574833333333333
1633.57483333333333-0.574833333333333
1733.57483333333333-0.574833333333333
1833.57483333333333-0.574833333333333
1933.57483333333333-0.574833333333333
2033.57483333333333-0.574833333333333
2133.57483333333333-0.574833333333333
2233.57483333333333-0.574833333333333
2333.57483333333333-0.574833333333333
2433.57483333333333-0.574833333333333
2533.57483333333333-0.574833333333333
2633.57483333333333-0.574833333333333
2733.57483333333333-0.574833333333333
2833.57483333333333-0.574833333333333
2933.57483333333333-0.574833333333333
3033.57483333333333-0.574833333333333
3133.57483333333333-0.574833333333333
3233.57483333333333-0.574833333333333
3333.57483333333333-0.574833333333333
3433.57483333333333-0.574833333333333
3533.57483333333333-0.574833333333333
363.213.57483333333333-0.364833333333333
373.253.57483333333333-0.324833333333333
383.253.57483333333333-0.324833333333333
393.453.57483333333333-0.124833333333333
403.53.57483333333333-0.0748333333333331
413.53.57483333333333-0.0748333333333331
423.643.574833333333330.065166666666667
433.753.574833333333330.175166666666667
443.933.574833333333330.355166666666667
4543.574833333333330.425166666666667
464.173.574833333333330.595166666666667
474.253.574833333333330.675166666666667
484.393.574833333333330.815166666666667
494.53.574833333333330.925166666666667
504.53.574833333333330.925166666666667
514.653.574833333333331.07516666666667
524.753.574833333333331.17516666666667
534.753.574833333333331.17516666666667
544.93.574833333333331.32516666666667
5553.574833333333331.42516666666667
5653.574833333333331.42516666666667
5753.574833333333331.42516666666667
5853.574833333333331.42516666666667
5953.574833333333331.42516666666667
6053.574833333333331.42516666666667
6154.778333333333330.221666666666667
6254.778333333333330.221666666666667
6354.778333333333330.221666666666667
6454.778333333333330.221666666666667
6554.778333333333330.221666666666667
6654.778333333333330.221666666666667
675.184.778333333333330.401666666666666
685.254.778333333333330.471666666666667
695.254.778333333333330.471666666666667
704.494.77833333333333-0.288333333333333
713.924.77833333333333-0.858333333333333
723.254.77833333333333-1.52833333333333

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals \tabularnewline
Time or Index & Actuals & InterpolationForecast & ResidualsPrediction Error \tabularnewline
1 & 3.75 & 3.57483333333334 & 0.175166666666661 \tabularnewline
2 & 3.75 & 3.57483333333334 & 0.175166666666664 \tabularnewline
3 & 3.55 & 3.57483333333333 & -0.0248333333333333 \tabularnewline
4 & 3.5 & 3.57483333333333 & -0.0748333333333331 \tabularnewline
5 & 3.5 & 3.57483333333333 & -0.0748333333333331 \tabularnewline
6 & 3.1 & 3.57483333333333 & -0.474833333333333 \tabularnewline
7 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
8 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
9 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
10 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
11 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
12 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
13 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
14 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
15 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
16 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
17 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
18 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
19 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
20 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
21 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
22 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
23 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
24 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
25 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
26 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
27 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
28 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
29 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
30 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
31 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
32 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
33 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
34 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
35 & 3 & 3.57483333333333 & -0.574833333333333 \tabularnewline
36 & 3.21 & 3.57483333333333 & -0.364833333333333 \tabularnewline
37 & 3.25 & 3.57483333333333 & -0.324833333333333 \tabularnewline
38 & 3.25 & 3.57483333333333 & -0.324833333333333 \tabularnewline
39 & 3.45 & 3.57483333333333 & -0.124833333333333 \tabularnewline
40 & 3.5 & 3.57483333333333 & -0.0748333333333331 \tabularnewline
41 & 3.5 & 3.57483333333333 & -0.0748333333333331 \tabularnewline
42 & 3.64 & 3.57483333333333 & 0.065166666666667 \tabularnewline
43 & 3.75 & 3.57483333333333 & 0.175166666666667 \tabularnewline
44 & 3.93 & 3.57483333333333 & 0.355166666666667 \tabularnewline
45 & 4 & 3.57483333333333 & 0.425166666666667 \tabularnewline
46 & 4.17 & 3.57483333333333 & 0.595166666666667 \tabularnewline
47 & 4.25 & 3.57483333333333 & 0.675166666666667 \tabularnewline
48 & 4.39 & 3.57483333333333 & 0.815166666666667 \tabularnewline
49 & 4.5 & 3.57483333333333 & 0.925166666666667 \tabularnewline
50 & 4.5 & 3.57483333333333 & 0.925166666666667 \tabularnewline
51 & 4.65 & 3.57483333333333 & 1.07516666666667 \tabularnewline
52 & 4.75 & 3.57483333333333 & 1.17516666666667 \tabularnewline
53 & 4.75 & 3.57483333333333 & 1.17516666666667 \tabularnewline
54 & 4.9 & 3.57483333333333 & 1.32516666666667 \tabularnewline
55 & 5 & 3.57483333333333 & 1.42516666666667 \tabularnewline
56 & 5 & 3.57483333333333 & 1.42516666666667 \tabularnewline
57 & 5 & 3.57483333333333 & 1.42516666666667 \tabularnewline
58 & 5 & 3.57483333333333 & 1.42516666666667 \tabularnewline
59 & 5 & 3.57483333333333 & 1.42516666666667 \tabularnewline
60 & 5 & 3.57483333333333 & 1.42516666666667 \tabularnewline
61 & 5 & 4.77833333333333 & 0.221666666666667 \tabularnewline
62 & 5 & 4.77833333333333 & 0.221666666666667 \tabularnewline
63 & 5 & 4.77833333333333 & 0.221666666666667 \tabularnewline
64 & 5 & 4.77833333333333 & 0.221666666666667 \tabularnewline
65 & 5 & 4.77833333333333 & 0.221666666666667 \tabularnewline
66 & 5 & 4.77833333333333 & 0.221666666666667 \tabularnewline
67 & 5.18 & 4.77833333333333 & 0.401666666666666 \tabularnewline
68 & 5.25 & 4.77833333333333 & 0.471666666666667 \tabularnewline
69 & 5.25 & 4.77833333333333 & 0.471666666666667 \tabularnewline
70 & 4.49 & 4.77833333333333 & -0.288333333333333 \tabularnewline
71 & 3.92 & 4.77833333333333 & -0.858333333333333 \tabularnewline
72 & 3.25 & 4.77833333333333 & -1.52833333333333 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=57864&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]3.75[/C][C]3.57483333333334[/C][C]0.175166666666661[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]3.75[/C][C]3.57483333333334[/C][C]0.175166666666664[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]3.55[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.0248333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]3.5[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.0748333333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]3.5[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.0748333333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]3.1[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.474833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]3[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.574833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]3.21[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.364833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]3.25[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.324833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]3.25[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.324833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]3.45[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.124833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]3.5[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.0748333333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]3.5[/C][C]3.57483333333333[/C][C]-0.0748333333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]3.64[/C][C]3.57483333333333[/C][C]0.065166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]3.75[/C][C]3.57483333333333[/C][C]0.175166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]3.93[/C][C]3.57483333333333[/C][C]0.355166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]4[/C][C]3.57483333333333[/C][C]0.425166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]4.17[/C][C]3.57483333333333[/C][C]0.595166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]4.25[/C][C]3.57483333333333[/C][C]0.675166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]4.39[/C][C]3.57483333333333[/C][C]0.815166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]4.5[/C][C]3.57483333333333[/C][C]0.925166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]4.5[/C][C]3.57483333333333[/C][C]0.925166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]4.65[/C][C]3.57483333333333[/C][C]1.07516666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]4.75[/C][C]3.57483333333333[/C][C]1.17516666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]4.75[/C][C]3.57483333333333[/C][C]1.17516666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]4.9[/C][C]3.57483333333333[/C][C]1.32516666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]5[/C][C]3.57483333333333[/C][C]1.42516666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]5[/C][C]3.57483333333333[/C][C]1.42516666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]5[/C][C]3.57483333333333[/C][C]1.42516666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]5[/C][C]3.57483333333333[/C][C]1.42516666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]5[/C][C]3.57483333333333[/C][C]1.42516666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]5[/C][C]3.57483333333333[/C][C]1.42516666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]5[/C][C]4.77833333333333[/C][C]0.221666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]5[/C][C]4.77833333333333[/C][C]0.221666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]5[/C][C]4.77833333333333[/C][C]0.221666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]5[/C][C]4.77833333333333[/C][C]0.221666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]5[/C][C]4.77833333333333[/C][C]0.221666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]5[/C][C]4.77833333333333[/C][C]0.221666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]5.18[/C][C]4.77833333333333[/C][C]0.401666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]5.25[/C][C]4.77833333333333[/C][C]0.471666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]5.25[/C][C]4.77833333333333[/C][C]0.471666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]4.49[/C][C]4.77833333333333[/C][C]-0.288333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]3.92[/C][C]4.77833333333333[/C][C]-0.858333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]3.25[/C][C]4.77833333333333[/C][C]-1.52833333333333[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=57864&T=4

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=57864&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
13.753.574833333333340.175166666666661
23.753.574833333333340.175166666666664
33.553.57483333333333-0.0248333333333333
43.53.57483333333333-0.0748333333333331
53.53.57483333333333-0.0748333333333331
63.13.57483333333333-0.474833333333333
733.57483333333333-0.574833333333333
833.57483333333333-0.574833333333333
933.57483333333333-0.574833333333333
1033.57483333333333-0.574833333333333
1133.57483333333333-0.574833333333333
1233.57483333333333-0.574833333333333
1333.57483333333333-0.574833333333333
1433.57483333333333-0.574833333333333
1533.57483333333333-0.574833333333333
1633.57483333333333-0.574833333333333
1733.57483333333333-0.574833333333333
1833.57483333333333-0.574833333333333
1933.57483333333333-0.574833333333333
2033.57483333333333-0.574833333333333
2133.57483333333333-0.574833333333333
2233.57483333333333-0.574833333333333
2333.57483333333333-0.574833333333333
2433.57483333333333-0.574833333333333
2533.57483333333333-0.574833333333333
2633.57483333333333-0.574833333333333
2733.57483333333333-0.574833333333333
2833.57483333333333-0.574833333333333
2933.57483333333333-0.574833333333333
3033.57483333333333-0.574833333333333
3133.57483333333333-0.574833333333333
3233.57483333333333-0.574833333333333
3333.57483333333333-0.574833333333333
3433.57483333333333-0.574833333333333
3533.57483333333333-0.574833333333333
363.213.57483333333333-0.364833333333333
373.253.57483333333333-0.324833333333333
383.253.57483333333333-0.324833333333333
393.453.57483333333333-0.124833333333333
403.53.57483333333333-0.0748333333333331
413.53.57483333333333-0.0748333333333331
423.643.574833333333330.065166666666667
433.753.574833333333330.175166666666667
443.933.574833333333330.355166666666667
4543.574833333333330.425166666666667
464.173.574833333333330.595166666666667
474.253.574833333333330.675166666666667
484.393.574833333333330.815166666666667
494.53.574833333333330.925166666666667
504.53.574833333333330.925166666666667
514.653.574833333333331.07516666666667
524.753.574833333333331.17516666666667
534.753.574833333333331.17516666666667
544.93.574833333333331.32516666666667
5553.574833333333331.42516666666667
5653.574833333333331.42516666666667
5753.574833333333331.42516666666667
5853.574833333333331.42516666666667
5953.574833333333331.42516666666667
6053.574833333333331.42516666666667
6154.778333333333330.221666666666667
6254.778333333333330.221666666666667
6354.778333333333330.221666666666667
6454.778333333333330.221666666666667
6554.778333333333330.221666666666667
6654.778333333333330.221666666666667
675.184.778333333333330.401666666666666
685.254.778333333333330.471666666666667
695.254.778333333333330.471666666666667
704.494.77833333333333-0.288333333333333
713.924.77833333333333-0.858333333333333
723.254.77833333333333-1.52833333333333







Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity
p-valuesAlternative Hypothesis
breakpoint indexgreater2-sidedless
50.01106762622275070.02213525244550150.98893237377725
60.02836500786849890.05673001573699780.971634992131501
70.03346821156442270.06693642312884540.966531788435577
80.02685959242727030.05371918485454060.97314040757273
90.01857861571944890.03715723143889790.981421384280551
100.01178153219009820.02356306438019650.988218467809902
110.007025965226124780.01405193045224960.992974034773875
120.003993926695033790.007987853390067590.996006073304966
130.002182841092348480.004365682184696960.997817158907652
140.001154224512365610.002308449024731220.998845775487634
150.0005934585346548260.001186917069309650.999406541465345
160.0002980018350570670.0005960036701141350.999701998164943
170.0001467303727295420.0002934607454590840.99985326962727
187.1116720411098e-050.0001422334408221960.999928883279589
193.40602837159122e-056.81205674318244e-050.999965939716284
201.61834320006511e-053.23668640013023e-050.999983816568
217.6604300193506e-061.53208600387012e-050.99999233956998
223.62869907738734e-067.25739815477468e-060.999996371300923
231.72867054987592e-063.45734109975184e-060.99999827132945
248.32797093879814e-071.66559418775963e-060.999999167202906
254.08283839911369e-078.16567679822738e-070.99999959171616
262.05178842445698e-074.10357684891396e-070.999999794821158
271.06596337023033e-072.13192674046067e-070.999999893403663
285.78336990043368e-081.15667398008674e-070.999999942166301
293.31701333634944e-086.63402667269888e-080.999999966829867
302.04144866682267e-084.08289733364534e-080.999999979585513
311.37359432831448e-082.74718865662896e-080.999999986264057
321.03467735929555e-082.06935471859109e-080.999999989653226
338.99790837188508e-091.79958167437702e-080.999999991002092
349.4110320691685e-091.8822064138337e-080.999999990588968
351.25200087193594e-082.50400174387188e-080.999999987479991
361.43239602964578e-082.86479205929157e-080.99999998567604
372.05246112263328e-084.10492224526657e-080.999999979475389
383.88698554926005e-087.77397109852011e-080.999999961130144
391.20975917317664e-072.41951834635328e-070.999999879024083
404.9412817950318e-079.8825635900636e-070.99999950587182
412.40325037085753e-064.80650074171506e-060.99999759674963
421.75482737991849e-053.50965475983698e-050.9999824517262
430.0001509986065978140.0003019972131956270.999849001393402
440.001385420189516480.002770840379032950.998614579810484
450.008495542618237360.01699108523647470.991504457381763
460.03815038101023420.07630076202046830.961849618989766
470.1093101109752550.2186202219505100.890689889024745
480.2285293832015770.4570587664031530.771470616798423
490.3685995220203990.7371990440407990.6314004779796
500.4900267781355320.9800535562710630.509973221864468
510.5940455389185830.8119089221628350.405954461081417
520.6710302147573850.657939570485230.328969785242615
530.7178226509040980.5643546981918040.282177349095902
540.7527844437618840.4944311124762320.247215556238116
550.7757456264790840.4485087470418320.224254373520916
560.7811844322529280.4376311354941440.218815567747072
570.7733618384886880.4532763230226240.226638161511312
580.7539531187006940.4920937625986120.246046881299306
590.7232319000782030.5535361998435950.276768099921797
600.6807754295616790.6384491408766430.319224570438321
610.5918797538292130.8162404923415750.408120246170787
620.4958889303977920.9917778607955830.504111069602208
630.3979764758694020.7959529517388050.602023524130598
640.3040428341857260.6080856683714510.695957165814274
650.2197168369715120.4394336739430230.780283163028488
660.1493052118325370.2986104236650750.850694788167462
670.1151007392606510.2302014785213020.88489926073935

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity \tabularnewline
p-values & Alternative Hypothesis \tabularnewline
breakpoint index & greater & 2-sided & less \tabularnewline
5 & 0.0110676262227507 & 0.0221352524455015 & 0.98893237377725 \tabularnewline
6 & 0.0283650078684989 & 0.0567300157369978 & 0.971634992131501 \tabularnewline
7 & 0.0334682115644227 & 0.0669364231288454 & 0.966531788435577 \tabularnewline
8 & 0.0268595924272703 & 0.0537191848545406 & 0.97314040757273 \tabularnewline
9 & 0.0185786157194489 & 0.0371572314388979 & 0.981421384280551 \tabularnewline
10 & 0.0117815321900982 & 0.0235630643801965 & 0.988218467809902 \tabularnewline
11 & 0.00702596522612478 & 0.0140519304522496 & 0.992974034773875 \tabularnewline
12 & 0.00399392669503379 & 0.00798785339006759 & 0.996006073304966 \tabularnewline
13 & 0.00218284109234848 & 0.00436568218469696 & 0.997817158907652 \tabularnewline
14 & 0.00115422451236561 & 0.00230844902473122 & 0.998845775487634 \tabularnewline
15 & 0.000593458534654826 & 0.00118691706930965 & 0.999406541465345 \tabularnewline
16 & 0.000298001835057067 & 0.000596003670114135 & 0.999701998164943 \tabularnewline
17 & 0.000146730372729542 & 0.000293460745459084 & 0.99985326962727 \tabularnewline
18 & 7.1116720411098e-05 & 0.000142233440822196 & 0.999928883279589 \tabularnewline
19 & 3.40602837159122e-05 & 6.81205674318244e-05 & 0.999965939716284 \tabularnewline
20 & 1.61834320006511e-05 & 3.23668640013023e-05 & 0.999983816568 \tabularnewline
21 & 7.6604300193506e-06 & 1.53208600387012e-05 & 0.99999233956998 \tabularnewline
22 & 3.62869907738734e-06 & 7.25739815477468e-06 & 0.999996371300923 \tabularnewline
23 & 1.72867054987592e-06 & 3.45734109975184e-06 & 0.99999827132945 \tabularnewline
24 & 8.32797093879814e-07 & 1.66559418775963e-06 & 0.999999167202906 \tabularnewline
25 & 4.08283839911369e-07 & 8.16567679822738e-07 & 0.99999959171616 \tabularnewline
26 & 2.05178842445698e-07 & 4.10357684891396e-07 & 0.999999794821158 \tabularnewline
27 & 1.06596337023033e-07 & 2.13192674046067e-07 & 0.999999893403663 \tabularnewline
28 & 5.78336990043368e-08 & 1.15667398008674e-07 & 0.999999942166301 \tabularnewline
29 & 3.31701333634944e-08 & 6.63402667269888e-08 & 0.999999966829867 \tabularnewline
30 & 2.04144866682267e-08 & 4.08289733364534e-08 & 0.999999979585513 \tabularnewline
31 & 1.37359432831448e-08 & 2.74718865662896e-08 & 0.999999986264057 \tabularnewline
32 & 1.03467735929555e-08 & 2.06935471859109e-08 & 0.999999989653226 \tabularnewline
33 & 8.99790837188508e-09 & 1.79958167437702e-08 & 0.999999991002092 \tabularnewline
34 & 9.4110320691685e-09 & 1.8822064138337e-08 & 0.999999990588968 \tabularnewline
35 & 1.25200087193594e-08 & 2.50400174387188e-08 & 0.999999987479991 \tabularnewline
36 & 1.43239602964578e-08 & 2.86479205929157e-08 & 0.99999998567604 \tabularnewline
37 & 2.05246112263328e-08 & 4.10492224526657e-08 & 0.999999979475389 \tabularnewline
38 & 3.88698554926005e-08 & 7.77397109852011e-08 & 0.999999961130144 \tabularnewline
39 & 1.20975917317664e-07 & 2.41951834635328e-07 & 0.999999879024083 \tabularnewline
40 & 4.9412817950318e-07 & 9.8825635900636e-07 & 0.99999950587182 \tabularnewline
41 & 2.40325037085753e-06 & 4.80650074171506e-06 & 0.99999759674963 \tabularnewline
42 & 1.75482737991849e-05 & 3.50965475983698e-05 & 0.9999824517262 \tabularnewline
43 & 0.000150998606597814 & 0.000301997213195627 & 0.999849001393402 \tabularnewline
44 & 0.00138542018951648 & 0.00277084037903295 & 0.998614579810484 \tabularnewline
45 & 0.00849554261823736 & 0.0169910852364747 & 0.991504457381763 \tabularnewline
46 & 0.0381503810102342 & 0.0763007620204683 & 0.961849618989766 \tabularnewline
47 & 0.109310110975255 & 0.218620221950510 & 0.890689889024745 \tabularnewline
48 & 0.228529383201577 & 0.457058766403153 & 0.771470616798423 \tabularnewline
49 & 0.368599522020399 & 0.737199044040799 & 0.6314004779796 \tabularnewline
50 & 0.490026778135532 & 0.980053556271063 & 0.509973221864468 \tabularnewline
51 & 0.594045538918583 & 0.811908922162835 & 0.405954461081417 \tabularnewline
52 & 0.671030214757385 & 0.65793957048523 & 0.328969785242615 \tabularnewline
53 & 0.717822650904098 & 0.564354698191804 & 0.282177349095902 \tabularnewline
54 & 0.752784443761884 & 0.494431112476232 & 0.247215556238116 \tabularnewline
55 & 0.775745626479084 & 0.448508747041832 & 0.224254373520916 \tabularnewline
56 & 0.781184432252928 & 0.437631135494144 & 0.218815567747072 \tabularnewline
57 & 0.773361838488688 & 0.453276323022624 & 0.226638161511312 \tabularnewline
58 & 0.753953118700694 & 0.492093762598612 & 0.246046881299306 \tabularnewline
59 & 0.723231900078203 & 0.553536199843595 & 0.276768099921797 \tabularnewline
60 & 0.680775429561679 & 0.638449140876643 & 0.319224570438321 \tabularnewline
61 & 0.591879753829213 & 0.816240492341575 & 0.408120246170787 \tabularnewline
62 & 0.495888930397792 & 0.991777860795583 & 0.504111069602208 \tabularnewline
63 & 0.397976475869402 & 0.795952951738805 & 0.602023524130598 \tabularnewline
64 & 0.304042834185726 & 0.608085668371451 & 0.695957165814274 \tabularnewline
65 & 0.219716836971512 & 0.439433673943023 & 0.780283163028488 \tabularnewline
66 & 0.149305211832537 & 0.298610423665075 & 0.850694788167462 \tabularnewline
67 & 0.115100739260651 & 0.230201478521302 & 0.88489926073935 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=57864&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]0.0110676262227507[/C][C]0.0221352524455015[/C][C]0.98893237377725[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]0.0283650078684989[/C][C]0.0567300157369978[/C][C]0.971634992131501[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]0.0334682115644227[/C][C]0.0669364231288454[/C][C]0.966531788435577[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]0.0268595924272703[/C][C]0.0537191848545406[/C][C]0.97314040757273[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]0.0185786157194489[/C][C]0.0371572314388979[/C][C]0.981421384280551[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]0.0117815321900982[/C][C]0.0235630643801965[/C][C]0.988218467809902[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]0.00702596522612478[/C][C]0.0140519304522496[/C][C]0.992974034773875[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]0.00399392669503379[/C][C]0.00798785339006759[/C][C]0.996006073304966[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]0.00218284109234848[/C][C]0.00436568218469696[/C][C]0.997817158907652[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]0.00115422451236561[/C][C]0.00230844902473122[/C][C]0.998845775487634[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]0.000593458534654826[/C][C]0.00118691706930965[/C][C]0.999406541465345[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]0.000298001835057067[/C][C]0.000596003670114135[/C][C]0.999701998164943[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]0.000146730372729542[/C][C]0.000293460745459084[/C][C]0.99985326962727[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]7.1116720411098e-05[/C][C]0.000142233440822196[/C][C]0.999928883279589[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]3.40602837159122e-05[/C][C]6.81205674318244e-05[/C][C]0.999965939716284[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1.61834320006511e-05[/C][C]3.23668640013023e-05[/C][C]0.999983816568[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]7.6604300193506e-06[/C][C]1.53208600387012e-05[/C][C]0.99999233956998[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]3.62869907738734e-06[/C][C]7.25739815477468e-06[/C][C]0.999996371300923[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]1.72867054987592e-06[/C][C]3.45734109975184e-06[/C][C]0.99999827132945[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]8.32797093879814e-07[/C][C]1.66559418775963e-06[/C][C]0.999999167202906[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]4.08283839911369e-07[/C][C]8.16567679822738e-07[/C][C]0.99999959171616[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]2.05178842445698e-07[/C][C]4.10357684891396e-07[/C][C]0.999999794821158[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]1.06596337023033e-07[/C][C]2.13192674046067e-07[/C][C]0.999999893403663[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]5.78336990043368e-08[/C][C]1.15667398008674e-07[/C][C]0.999999942166301[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]3.31701333634944e-08[/C][C]6.63402667269888e-08[/C][C]0.999999966829867[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]2.04144866682267e-08[/C][C]4.08289733364534e-08[/C][C]0.999999979585513[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]1.37359432831448e-08[/C][C]2.74718865662896e-08[/C][C]0.999999986264057[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]1.03467735929555e-08[/C][C]2.06935471859109e-08[/C][C]0.999999989653226[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]8.99790837188508e-09[/C][C]1.79958167437702e-08[/C][C]0.999999991002092[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]9.4110320691685e-09[/C][C]1.8822064138337e-08[/C][C]0.999999990588968[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]1.25200087193594e-08[/C][C]2.50400174387188e-08[/C][C]0.999999987479991[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]1.43239602964578e-08[/C][C]2.86479205929157e-08[/C][C]0.99999998567604[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]2.05246112263328e-08[/C][C]4.10492224526657e-08[/C][C]0.999999979475389[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]3.88698554926005e-08[/C][C]7.77397109852011e-08[/C][C]0.999999961130144[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]1.20975917317664e-07[/C][C]2.41951834635328e-07[/C][C]0.999999879024083[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]4.9412817950318e-07[/C][C]9.8825635900636e-07[/C][C]0.99999950587182[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]2.40325037085753e-06[/C][C]4.80650074171506e-06[/C][C]0.99999759674963[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1.75482737991849e-05[/C][C]3.50965475983698e-05[/C][C]0.9999824517262[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]0.000150998606597814[/C][C]0.000301997213195627[/C][C]0.999849001393402[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]0.00138542018951648[/C][C]0.00277084037903295[/C][C]0.998614579810484[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]0.00849554261823736[/C][C]0.0169910852364747[/C][C]0.991504457381763[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]0.0381503810102342[/C][C]0.0763007620204683[/C][C]0.961849618989766[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]0.109310110975255[/C][C]0.218620221950510[/C][C]0.890689889024745[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]0.228529383201577[/C][C]0.457058766403153[/C][C]0.771470616798423[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]0.368599522020399[/C][C]0.737199044040799[/C][C]0.6314004779796[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]0.490026778135532[/C][C]0.980053556271063[/C][C]0.509973221864468[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]0.594045538918583[/C][C]0.811908922162835[/C][C]0.405954461081417[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]0.671030214757385[/C][C]0.65793957048523[/C][C]0.328969785242615[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]0.717822650904098[/C][C]0.564354698191804[/C][C]0.282177349095902[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]0.752784443761884[/C][C]0.494431112476232[/C][C]0.247215556238116[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]0.775745626479084[/C][C]0.448508747041832[/C][C]0.224254373520916[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]0.781184432252928[/C][C]0.437631135494144[/C][C]0.218815567747072[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]0.773361838488688[/C][C]0.453276323022624[/C][C]0.226638161511312[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]0.753953118700694[/C][C]0.492093762598612[/C][C]0.246046881299306[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]0.723231900078203[/C][C]0.553536199843595[/C][C]0.276768099921797[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]0.680775429561679[/C][C]0.638449140876643[/C][C]0.319224570438321[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]0.591879753829213[/C][C]0.816240492341575[/C][C]0.408120246170787[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]0.495888930397792[/C][C]0.991777860795583[/C][C]0.504111069602208[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]0.397976475869402[/C][C]0.795952951738805[/C][C]0.602023524130598[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]0.304042834185726[/C][C]0.608085668371451[/C][C]0.695957165814274[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]0.219716836971512[/C][C]0.439433673943023[/C][C]0.780283163028488[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]0.149305211832537[/C][C]0.298610423665075[/C][C]0.850694788167462[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]0.115100739260651[/C][C]0.230201478521302[/C][C]0.88489926073935[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=57864&T=5

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=57864&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
50.01106762622275070.02213525244550150.98893237377725
60.02836500786849890.05673001573699780.971634992131501
70.03346821156442270.06693642312884540.966531788435577
80.02685959242727030.05371918485454060.97314040757273
90.01857861571944890.03715723143889790.981421384280551
100.01178153219009820.02356306438019650.988218467809902
110.007025965226124780.01405193045224960.992974034773875
120.003993926695033790.007987853390067590.996006073304966
130.002182841092348480.004365682184696960.997817158907652
140.001154224512365610.002308449024731220.998845775487634
150.0005934585346548260.001186917069309650.999406541465345
160.0002980018350570670.0005960036701141350.999701998164943
170.0001467303727295420.0002934607454590840.99985326962727
187.1116720411098e-050.0001422334408221960.999928883279589
193.40602837159122e-056.81205674318244e-050.999965939716284
201.61834320006511e-053.23668640013023e-050.999983816568
217.6604300193506e-061.53208600387012e-050.99999233956998
223.62869907738734e-067.25739815477468e-060.999996371300923
231.72867054987592e-063.45734109975184e-060.99999827132945
248.32797093879814e-071.66559418775963e-060.999999167202906
254.08283839911369e-078.16567679822738e-070.99999959171616
262.05178842445698e-074.10357684891396e-070.999999794821158
271.06596337023033e-072.13192674046067e-070.999999893403663
285.78336990043368e-081.15667398008674e-070.999999942166301
293.31701333634944e-086.63402667269888e-080.999999966829867
302.04144866682267e-084.08289733364534e-080.999999979585513
311.37359432831448e-082.74718865662896e-080.999999986264057
321.03467735929555e-082.06935471859109e-080.999999989653226
338.99790837188508e-091.79958167437702e-080.999999991002092
349.4110320691685e-091.8822064138337e-080.999999990588968
351.25200087193594e-082.50400174387188e-080.999999987479991
361.43239602964578e-082.86479205929157e-080.99999998567604
372.05246112263328e-084.10492224526657e-080.999999979475389
383.88698554926005e-087.77397109852011e-080.999999961130144
391.20975917317664e-072.41951834635328e-070.999999879024083
404.9412817950318e-079.8825635900636e-070.99999950587182
412.40325037085753e-064.80650074171506e-060.99999759674963
421.75482737991849e-053.50965475983698e-050.9999824517262
430.0001509986065978140.0003019972131956270.999849001393402
440.001385420189516480.002770840379032950.998614579810484
450.008495542618237360.01699108523647470.991504457381763
460.03815038101023420.07630076202046830.961849618989766
470.1093101109752550.2186202219505100.890689889024745
480.2285293832015770.4570587664031530.771470616798423
490.3685995220203990.7371990440407990.6314004779796
500.4900267781355320.9800535562710630.509973221864468
510.5940455389185830.8119089221628350.405954461081417
520.6710302147573850.657939570485230.328969785242615
530.7178226509040980.5643546981918040.282177349095902
540.7527844437618840.4944311124762320.247215556238116
550.7757456264790840.4485087470418320.224254373520916
560.7811844322529280.4376311354941440.218815567747072
570.7733618384886880.4532763230226240.226638161511312
580.7539531187006940.4920937625986120.246046881299306
590.7232319000782030.5535361998435950.276768099921797
600.6807754295616790.6384491408766430.319224570438321
610.5918797538292130.8162404923415750.408120246170787
620.4958889303977920.9917778607955830.504111069602208
630.3979764758694020.7959529517388050.602023524130598
640.3040428341857260.6080856683714510.695957165814274
650.2197168369715120.4394336739430230.780283163028488
660.1493052118325370.2986104236650750.850694788167462
670.1151007392606510.2302014785213020.88489926073935







Meta Analysis of Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity
Description# significant tests% significant testsOK/NOK
1% type I error level330.523809523809524NOK
5% type I error level380.603174603174603NOK
10% type I error level420.666666666666667NOK

\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 & 33 & 0.523809523809524 & NOK \tabularnewline
5% type I error level & 38 & 0.603174603174603 & NOK \tabularnewline
10% type I error level & 42 & 0.666666666666667 & NOK \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=57864&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]33[/C][C]0.523809523809524[/C][C]NOK[/C][/ROW]
[ROW][C]5% type I error level[/C][C]38[/C][C]0.603174603174603[/C][C]NOK[/C][/ROW]
[ROW][C]10% type I error level[/C][C]42[/C][C]0.666666666666667[/C][C]NOK[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=57864&T=6

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=57864&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 level330.523809523809524NOK
5% type I error level380.603174603174603NOK
10% type I error level420.666666666666667NOK



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')
}