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 computationMon, 28 Nov 2011 14:24:46 -0500
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2011/Nov/28/t1322508346m8216rk6mvn1wc9.htm/, Retrieved Fri, 29 Mar 2024 04:55:44 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147983, Retrieved Fri, 29 Mar 2024 04:55:44 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact111
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Multiple Regression] [HPC Retail Sales] [2008-03-08 13:40:54] [1c0f2c85e8a48e42648374b3bcceca26]
- RMPD    [Multiple Regression] [Regression Analysis] [2011-11-28 19:24:46] [5988e21ec0676b551e455a86717edc1d] [Current]
-   P       [Multiple Regression] [Multiple Regression] [2011-11-29 07:53:21] [f2faabc3a2466a29562900bc59f67898]
-   P         [Multiple Regression] [] [2011-12-01 17:42:37] [c4580079d5d2b3f0ba412f27cdc441be]
- RMPD        [Classical Decomposition] [] [2011-12-01 19:27:08] [c4580079d5d2b3f0ba412f27cdc441be]
- RM            [Classical Decomposition] [1] [2011-12-13 17:59:44] [ab11d59973a0ec4be849e25906c4cdbf]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
16111
15554
15220
14807
14291
14653
17006
18032
16558
16102
15055
15484
14596
14609
13923
14226
14056
14278
16142
16509
15680
14086
13129
13086
13096
12280
11534
11135
10903
10926
13220
13581
11788
11088
10434
11061
10828
10270
10360
9899
9395
9944
12117
12474
11106
10643
10227
11273
11516
11583
11605
11414
11181
12000
14007
14582
13251
12806
12645
13869
13342
13079
12513
12331
11882
12388
14394
14635
13218
12554
12031
12429




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R Server'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net

\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 & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147983&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]4 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147983&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147983&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 time4 seconds
R Server'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net







Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation
Werkloosheid[t] = + 14987.65 -174.241666666667M1[t] -476.083333333334M2[t] -795.591666666667M3[t] -968.933333333334M4[t] -1269.10833333333M5[t] -805.116666666667M6[t] + 1361.54166666667M7[t] + 1899.86666666667M8[t] + 581.691666666666M9[t] -88.1500000000003M10[t] -663.991666666667M11[t] -50.4916666666667t + e[t]

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation \tabularnewline
Werkloosheid[t] =  +  14987.65 -174.241666666667M1[t] -476.083333333334M2[t] -795.591666666667M3[t] -968.933333333334M4[t] -1269.10833333333M5[t] -805.116666666667M6[t] +  1361.54166666667M7[t] +  1899.86666666667M8[t] +  581.691666666666M9[t] -88.1500000000003M10[t] -663.991666666667M11[t] -50.4916666666667t  + e[t] \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147983&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation[/C][/ROW]
[ROW][C]Werkloosheid[t] =  +  14987.65 -174.241666666667M1[t] -476.083333333334M2[t] -795.591666666667M3[t] -968.933333333334M4[t] -1269.10833333333M5[t] -805.116666666667M6[t] +  1361.54166666667M7[t] +  1899.86666666667M8[t] +  581.691666666666M9[t] -88.1500000000003M10[t] -663.991666666667M11[t] -50.4916666666667t  + e[t][/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147983&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147983&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
Werkloosheid[t] = + 14987.65 -174.241666666667M1[t] -476.083333333334M2[t] -795.591666666667M3[t] -968.933333333334M4[t] -1269.10833333333M5[t] -805.116666666667M6[t] + 1361.54166666667M7[t] + 1899.86666666667M8[t] + 581.691666666666M9[t] -88.1500000000003M10[t] -663.991666666667M11[t] -50.4916666666667t + e[t]







Multiple Linear Regression - Ordinary Least Squares
VariableParameterS.D.T-STATH0: parameter = 02-tail p-value1-tail p-value
(Intercept)14987.65729.17810320.554200
M1-174.241666666667892.838357-0.19520.8459420.422971
M2-476.083333333334891.918875-0.53380.5955030.297752
M3-795.591666666667891.086146-0.89280.3755740.187787
M4-968.933333333334890.340412-1.08830.28090.14045
M5-1269.10833333333889.681892-1.42650.1590020.079501
M6-805.116666666667889.110781-0.90550.3688680.184434
M71361.54166666667888.6272461.53220.1308220.065411
M81899.86666666667888.231432.13890.0365910.018295
M9581.691666666666887.9234520.65510.514940.25747
M10-88.1500000000003887.703402-0.09930.9212360.460618
M11-663.991666666667887.571346-0.74810.4573720.228686
t-50.49166666666678.839984-5.711700

\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) & 14987.65 & 729.178103 & 20.5542 & 0 & 0 \tabularnewline
M1 & -174.241666666667 & 892.838357 & -0.1952 & 0.845942 & 0.422971 \tabularnewline
M2 & -476.083333333334 & 891.918875 & -0.5338 & 0.595503 & 0.297752 \tabularnewline
M3 & -795.591666666667 & 891.086146 & -0.8928 & 0.375574 & 0.187787 \tabularnewline
M4 & -968.933333333334 & 890.340412 & -1.0883 & 0.2809 & 0.14045 \tabularnewline
M5 & -1269.10833333333 & 889.681892 & -1.4265 & 0.159002 & 0.079501 \tabularnewline
M6 & -805.116666666667 & 889.110781 & -0.9055 & 0.368868 & 0.184434 \tabularnewline
M7 & 1361.54166666667 & 888.627246 & 1.5322 & 0.130822 & 0.065411 \tabularnewline
M8 & 1899.86666666667 & 888.23143 & 2.1389 & 0.036591 & 0.018295 \tabularnewline
M9 & 581.691666666666 & 887.923452 & 0.6551 & 0.51494 & 0.25747 \tabularnewline
M10 & -88.1500000000003 & 887.703402 & -0.0993 & 0.921236 & 0.460618 \tabularnewline
M11 & -663.991666666667 & 887.571346 & -0.7481 & 0.457372 & 0.228686 \tabularnewline
t & -50.4916666666667 & 8.839984 & -5.7117 & 0 & 0 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147983&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]14987.65[/C][C]729.178103[/C][C]20.5542[/C][C]0[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]M1[/C][C]-174.241666666667[/C][C]892.838357[/C][C]-0.1952[/C][C]0.845942[/C][C]0.422971[/C][/ROW]
[ROW][C]M2[/C][C]-476.083333333334[/C][C]891.918875[/C][C]-0.5338[/C][C]0.595503[/C][C]0.297752[/C][/ROW]
[ROW][C]M3[/C][C]-795.591666666667[/C][C]891.086146[/C][C]-0.8928[/C][C]0.375574[/C][C]0.187787[/C][/ROW]
[ROW][C]M4[/C][C]-968.933333333334[/C][C]890.340412[/C][C]-1.0883[/C][C]0.2809[/C][C]0.14045[/C][/ROW]
[ROW][C]M5[/C][C]-1269.10833333333[/C][C]889.681892[/C][C]-1.4265[/C][C]0.159002[/C][C]0.079501[/C][/ROW]
[ROW][C]M6[/C][C]-805.116666666667[/C][C]889.110781[/C][C]-0.9055[/C][C]0.368868[/C][C]0.184434[/C][/ROW]
[ROW][C]M7[/C][C]1361.54166666667[/C][C]888.627246[/C][C]1.5322[/C][C]0.130822[/C][C]0.065411[/C][/ROW]
[ROW][C]M8[/C][C]1899.86666666667[/C][C]888.23143[/C][C]2.1389[/C][C]0.036591[/C][C]0.018295[/C][/ROW]
[ROW][C]M9[/C][C]581.691666666666[/C][C]887.923452[/C][C]0.6551[/C][C]0.51494[/C][C]0.25747[/C][/ROW]
[ROW][C]M10[/C][C]-88.1500000000003[/C][C]887.703402[/C][C]-0.0993[/C][C]0.921236[/C][C]0.460618[/C][/ROW]
[ROW][C]M11[/C][C]-663.991666666667[/C][C]887.571346[/C][C]-0.7481[/C][C]0.457372[/C][C]0.228686[/C][/ROW]
[ROW][C]t[/C][C]-50.4916666666667[/C][C]8.839984[/C][C]-5.7117[/C][C]0[/C][C]0[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147983&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147983&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)14987.65729.17810320.554200
M1-174.241666666667892.838357-0.19520.8459420.422971
M2-476.083333333334891.918875-0.53380.5955030.297752
M3-795.591666666667891.086146-0.89280.3755740.187787
M4-968.933333333334890.340412-1.08830.28090.14045
M5-1269.10833333333889.681892-1.42650.1590020.079501
M6-805.116666666667889.110781-0.90550.3688680.184434
M71361.54166666667888.6272461.53220.1308220.065411
M81899.86666666667888.231432.13890.0365910.018295
M9581.691666666666887.9234520.65510.514940.25747
M10-88.1500000000003887.703402-0.09930.9212360.460618
M11-663.991666666667887.571346-0.74810.4573720.228686
t-50.49166666666678.839984-5.711700







Multiple Linear Regression - Regression Statistics
Multiple R0.698556305178474
R-squared0.487980911504601
Adjusted R-squared0.383841435878418
F-TEST (value)4.68583991392705
F-TEST (DF numerator)12
F-TEST (DF denominator)59
p-value2.64442926549702e-05
Multiple Linear Regression - Residual Statistics
Residual Standard Deviation1537.24241643687
Sum Squared Residuals139423740.566667

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Multiple Linear Regression - Regression Statistics \tabularnewline
Multiple R & 0.698556305178474 \tabularnewline
R-squared & 0.487980911504601 \tabularnewline
Adjusted R-squared & 0.383841435878418 \tabularnewline
F-TEST (value) & 4.68583991392705 \tabularnewline
F-TEST (DF numerator) & 12 \tabularnewline
F-TEST (DF denominator) & 59 \tabularnewline
p-value & 2.64442926549702e-05 \tabularnewline
Multiple Linear Regression - Residual Statistics \tabularnewline
Residual Standard Deviation & 1537.24241643687 \tabularnewline
Sum Squared Residuals & 139423740.566667 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147983&T=3

[TABLE]
[ROW][C]Multiple Linear Regression - Regression Statistics[/C][/ROW]
[ROW][C]Multiple R[/C][C]0.698556305178474[/C][/ROW]
[ROW][C]R-squared[/C][C]0.487980911504601[/C][/ROW]
[ROW][C]Adjusted R-squared[/C][C]0.383841435878418[/C][/ROW]
[ROW][C]F-TEST (value)[/C][C]4.68583991392705[/C][/ROW]
[ROW][C]F-TEST (DF numerator)[/C][C]12[/C][/ROW]
[ROW][C]F-TEST (DF denominator)[/C][C]59[/C][/ROW]
[ROW][C]p-value[/C][C]2.64442926549702e-05[/C][/ROW]
[ROW][C]Multiple Linear Regression - Residual Statistics[/C][/ROW]
[ROW][C]Residual Standard Deviation[/C][C]1537.24241643687[/C][/ROW]
[ROW][C]Sum Squared Residuals[/C][C]139423740.566667[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147983&T=3

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147983&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 R0.698556305178474
R-squared0.487980911504601
Adjusted R-squared0.383841435878418
F-TEST (value)4.68583991392705
F-TEST (DF numerator)12
F-TEST (DF denominator)59
p-value2.64442926549702e-05
Multiple Linear Regression - Residual Statistics
Residual Standard Deviation1537.24241643687
Sum Squared Residuals139423740.566667







Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals
Time or IndexActualsInterpolationForecastResidualsPrediction Error
11611114762.91666666671348.08333333334
21555414410.58333333331143.41666666667
31522014040.58333333331179.41666666667
41480713816.75990.25
51429113466.0833333333824.916666666666
61465313879.5833333333773.416666666666
71700615995.751010.25
81803216483.58333333331548.41666666667
91655815114.91666666671443.08333333333
101610214394.58333333331707.41666666667
111505513768.251286.75
121548414381.751102.25
131459614157.0166666667438.983333333333
141460913804.6833333333804.316666666666
151392313434.6833333333488.316666666667
161422613210.851015.15
171405612860.18333333331195.81666666667
181427813273.68333333331004.31666666667
191614215389.85752.149999999999
201650915877.6833333333631.316666666666
211568014509.01666666671170.98333333333
221408613788.6833333333297.316666666667
231312913162.35-33.3499999999997
241308613775.85-689.85
251309613551.1166666667-455.116666666667
261228013198.7833333333-918.783333333334
271153412828.7833333333-1294.78333333333
281113512604.95-1469.95
291090312254.2833333333-1351.28333333333
301092612667.7833333333-1741.78333333333
311322014783.95-1563.95
321358115271.7833333333-1690.78333333333
331178813903.1166666667-2115.11666666667
341108813182.7833333333-2094.78333333333
351043412556.45-2122.45
361106113169.95-2108.95
371082812945.2166666667-2117.21666666667
381027012592.8833333333-2322.88333333333
391036012222.8833333333-1862.88333333333
40989911999.05-2100.05
41939511648.3833333333-2253.38333333333
42994412061.8833333333-2117.88333333333
431211714178.05-2061.05
441247414665.8833333333-2191.88333333333
451110613297.2166666667-2191.21666666667
461064312576.8833333333-1933.88333333333
471022711950.55-1723.55
481127312564.05-1291.05
491151612339.3166666667-823.316666666667
501158311986.9833333333-403.983333333333
511160511616.9833333333-11.9833333333328
521141411393.1520.8499999999999
531118111042.4833333333138.516666666667
541200011455.9833333333544.016666666667
551400713572.15434.85
561458214059.9833333333522.016666666667
571325112691.3166666667559.683333333334
581280611970.9833333333835.016666666667
591264511344.651300.35
601386911958.151910.85
611334211733.41666666671608.58333333333
621307911381.08333333331697.91666666667
631251311011.08333333331501.91666666667
641233110787.251543.75
651188210436.58333333331445.41666666667
661238810850.08333333331537.91666666667
671439412966.251427.75
681463513454.08333333331180.91666666667
691321812085.41666666671132.58333333333
701255411365.08333333331188.91666666667
711203110738.751292.25
721242911352.251076.75

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals \tabularnewline
Time or Index & Actuals & InterpolationForecast & ResidualsPrediction Error \tabularnewline
1 & 16111 & 14762.9166666667 & 1348.08333333334 \tabularnewline
2 & 15554 & 14410.5833333333 & 1143.41666666667 \tabularnewline
3 & 15220 & 14040.5833333333 & 1179.41666666667 \tabularnewline
4 & 14807 & 13816.75 & 990.25 \tabularnewline
5 & 14291 & 13466.0833333333 & 824.916666666666 \tabularnewline
6 & 14653 & 13879.5833333333 & 773.416666666666 \tabularnewline
7 & 17006 & 15995.75 & 1010.25 \tabularnewline
8 & 18032 & 16483.5833333333 & 1548.41666666667 \tabularnewline
9 & 16558 & 15114.9166666667 & 1443.08333333333 \tabularnewline
10 & 16102 & 14394.5833333333 & 1707.41666666667 \tabularnewline
11 & 15055 & 13768.25 & 1286.75 \tabularnewline
12 & 15484 & 14381.75 & 1102.25 \tabularnewline
13 & 14596 & 14157.0166666667 & 438.983333333333 \tabularnewline
14 & 14609 & 13804.6833333333 & 804.316666666666 \tabularnewline
15 & 13923 & 13434.6833333333 & 488.316666666667 \tabularnewline
16 & 14226 & 13210.85 & 1015.15 \tabularnewline
17 & 14056 & 12860.1833333333 & 1195.81666666667 \tabularnewline
18 & 14278 & 13273.6833333333 & 1004.31666666667 \tabularnewline
19 & 16142 & 15389.85 & 752.149999999999 \tabularnewline
20 & 16509 & 15877.6833333333 & 631.316666666666 \tabularnewline
21 & 15680 & 14509.0166666667 & 1170.98333333333 \tabularnewline
22 & 14086 & 13788.6833333333 & 297.316666666667 \tabularnewline
23 & 13129 & 13162.35 & -33.3499999999997 \tabularnewline
24 & 13086 & 13775.85 & -689.85 \tabularnewline
25 & 13096 & 13551.1166666667 & -455.116666666667 \tabularnewline
26 & 12280 & 13198.7833333333 & -918.783333333334 \tabularnewline
27 & 11534 & 12828.7833333333 & -1294.78333333333 \tabularnewline
28 & 11135 & 12604.95 & -1469.95 \tabularnewline
29 & 10903 & 12254.2833333333 & -1351.28333333333 \tabularnewline
30 & 10926 & 12667.7833333333 & -1741.78333333333 \tabularnewline
31 & 13220 & 14783.95 & -1563.95 \tabularnewline
32 & 13581 & 15271.7833333333 & -1690.78333333333 \tabularnewline
33 & 11788 & 13903.1166666667 & -2115.11666666667 \tabularnewline
34 & 11088 & 13182.7833333333 & -2094.78333333333 \tabularnewline
35 & 10434 & 12556.45 & -2122.45 \tabularnewline
36 & 11061 & 13169.95 & -2108.95 \tabularnewline
37 & 10828 & 12945.2166666667 & -2117.21666666667 \tabularnewline
38 & 10270 & 12592.8833333333 & -2322.88333333333 \tabularnewline
39 & 10360 & 12222.8833333333 & -1862.88333333333 \tabularnewline
40 & 9899 & 11999.05 & -2100.05 \tabularnewline
41 & 9395 & 11648.3833333333 & -2253.38333333333 \tabularnewline
42 & 9944 & 12061.8833333333 & -2117.88333333333 \tabularnewline
43 & 12117 & 14178.05 & -2061.05 \tabularnewline
44 & 12474 & 14665.8833333333 & -2191.88333333333 \tabularnewline
45 & 11106 & 13297.2166666667 & -2191.21666666667 \tabularnewline
46 & 10643 & 12576.8833333333 & -1933.88333333333 \tabularnewline
47 & 10227 & 11950.55 & -1723.55 \tabularnewline
48 & 11273 & 12564.05 & -1291.05 \tabularnewline
49 & 11516 & 12339.3166666667 & -823.316666666667 \tabularnewline
50 & 11583 & 11986.9833333333 & -403.983333333333 \tabularnewline
51 & 11605 & 11616.9833333333 & -11.9833333333328 \tabularnewline
52 & 11414 & 11393.15 & 20.8499999999999 \tabularnewline
53 & 11181 & 11042.4833333333 & 138.516666666667 \tabularnewline
54 & 12000 & 11455.9833333333 & 544.016666666667 \tabularnewline
55 & 14007 & 13572.15 & 434.85 \tabularnewline
56 & 14582 & 14059.9833333333 & 522.016666666667 \tabularnewline
57 & 13251 & 12691.3166666667 & 559.683333333334 \tabularnewline
58 & 12806 & 11970.9833333333 & 835.016666666667 \tabularnewline
59 & 12645 & 11344.65 & 1300.35 \tabularnewline
60 & 13869 & 11958.15 & 1910.85 \tabularnewline
61 & 13342 & 11733.4166666667 & 1608.58333333333 \tabularnewline
62 & 13079 & 11381.0833333333 & 1697.91666666667 \tabularnewline
63 & 12513 & 11011.0833333333 & 1501.91666666667 \tabularnewline
64 & 12331 & 10787.25 & 1543.75 \tabularnewline
65 & 11882 & 10436.5833333333 & 1445.41666666667 \tabularnewline
66 & 12388 & 10850.0833333333 & 1537.91666666667 \tabularnewline
67 & 14394 & 12966.25 & 1427.75 \tabularnewline
68 & 14635 & 13454.0833333333 & 1180.91666666667 \tabularnewline
69 & 13218 & 12085.4166666667 & 1132.58333333333 \tabularnewline
70 & 12554 & 11365.0833333333 & 1188.91666666667 \tabularnewline
71 & 12031 & 10738.75 & 1292.25 \tabularnewline
72 & 12429 & 11352.25 & 1076.75 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147983&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]16111[/C][C]14762.9166666667[/C][C]1348.08333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]15554[/C][C]14410.5833333333[/C][C]1143.41666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]15220[/C][C]14040.5833333333[/C][C]1179.41666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]14807[/C][C]13816.75[/C][C]990.25[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]14291[/C][C]13466.0833333333[/C][C]824.916666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]14653[/C][C]13879.5833333333[/C][C]773.416666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]17006[/C][C]15995.75[/C][C]1010.25[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]18032[/C][C]16483.5833333333[/C][C]1548.41666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]16558[/C][C]15114.9166666667[/C][C]1443.08333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]16102[/C][C]14394.5833333333[/C][C]1707.41666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]15055[/C][C]13768.25[/C][C]1286.75[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]15484[/C][C]14381.75[/C][C]1102.25[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]14596[/C][C]14157.0166666667[/C][C]438.983333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]14609[/C][C]13804.6833333333[/C][C]804.316666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]13923[/C][C]13434.6833333333[/C][C]488.316666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]14226[/C][C]13210.85[/C][C]1015.15[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]14056[/C][C]12860.1833333333[/C][C]1195.81666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]14278[/C][C]13273.6833333333[/C][C]1004.31666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]16142[/C][C]15389.85[/C][C]752.149999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]16509[/C][C]15877.6833333333[/C][C]631.316666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]15680[/C][C]14509.0166666667[/C][C]1170.98333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]14086[/C][C]13788.6833333333[/C][C]297.316666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]13129[/C][C]13162.35[/C][C]-33.3499999999997[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]13086[/C][C]13775.85[/C][C]-689.85[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]13096[/C][C]13551.1166666667[/C][C]-455.116666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]12280[/C][C]13198.7833333333[/C][C]-918.783333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]11534[/C][C]12828.7833333333[/C][C]-1294.78333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]11135[/C][C]12604.95[/C][C]-1469.95[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]10903[/C][C]12254.2833333333[/C][C]-1351.28333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]10926[/C][C]12667.7833333333[/C][C]-1741.78333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]13220[/C][C]14783.95[/C][C]-1563.95[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]13581[/C][C]15271.7833333333[/C][C]-1690.78333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]11788[/C][C]13903.1166666667[/C][C]-2115.11666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]11088[/C][C]13182.7833333333[/C][C]-2094.78333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]10434[/C][C]12556.45[/C][C]-2122.45[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]11061[/C][C]13169.95[/C][C]-2108.95[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]10828[/C][C]12945.2166666667[/C][C]-2117.21666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]10270[/C][C]12592.8833333333[/C][C]-2322.88333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]10360[/C][C]12222.8833333333[/C][C]-1862.88333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]9899[/C][C]11999.05[/C][C]-2100.05[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]9395[/C][C]11648.3833333333[/C][C]-2253.38333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]9944[/C][C]12061.8833333333[/C][C]-2117.88333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]12117[/C][C]14178.05[/C][C]-2061.05[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]12474[/C][C]14665.8833333333[/C][C]-2191.88333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]11106[/C][C]13297.2166666667[/C][C]-2191.21666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]10643[/C][C]12576.8833333333[/C][C]-1933.88333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]10227[/C][C]11950.55[/C][C]-1723.55[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]11273[/C][C]12564.05[/C][C]-1291.05[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]11516[/C][C]12339.3166666667[/C][C]-823.316666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]11583[/C][C]11986.9833333333[/C][C]-403.983333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]11605[/C][C]11616.9833333333[/C][C]-11.9833333333328[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]11414[/C][C]11393.15[/C][C]20.8499999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]11181[/C][C]11042.4833333333[/C][C]138.516666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]12000[/C][C]11455.9833333333[/C][C]544.016666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]14007[/C][C]13572.15[/C][C]434.85[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]14582[/C][C]14059.9833333333[/C][C]522.016666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]13251[/C][C]12691.3166666667[/C][C]559.683333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]12806[/C][C]11970.9833333333[/C][C]835.016666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]12645[/C][C]11344.65[/C][C]1300.35[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]13869[/C][C]11958.15[/C][C]1910.85[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]13342[/C][C]11733.4166666667[/C][C]1608.58333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]13079[/C][C]11381.0833333333[/C][C]1697.91666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]12513[/C][C]11011.0833333333[/C][C]1501.91666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]12331[/C][C]10787.25[/C][C]1543.75[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]11882[/C][C]10436.5833333333[/C][C]1445.41666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]12388[/C][C]10850.0833333333[/C][C]1537.91666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]14394[/C][C]12966.25[/C][C]1427.75[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]14635[/C][C]13454.0833333333[/C][C]1180.91666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]13218[/C][C]12085.4166666667[/C][C]1132.58333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]12554[/C][C]11365.0833333333[/C][C]1188.91666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]12031[/C][C]10738.75[/C][C]1292.25[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]12429[/C][C]11352.25[/C][C]1076.75[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147983&T=4

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147983&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
11611114762.91666666671348.08333333334
21555414410.58333333331143.41666666667
31522014040.58333333331179.41666666667
41480713816.75990.25
51429113466.0833333333824.916666666666
61465313879.5833333333773.416666666666
71700615995.751010.25
81803216483.58333333331548.41666666667
91655815114.91666666671443.08333333333
101610214394.58333333331707.41666666667
111505513768.251286.75
121548414381.751102.25
131459614157.0166666667438.983333333333
141460913804.6833333333804.316666666666
151392313434.6833333333488.316666666667
161422613210.851015.15
171405612860.18333333331195.81666666667
181427813273.68333333331004.31666666667
191614215389.85752.149999999999
201650915877.6833333333631.316666666666
211568014509.01666666671170.98333333333
221408613788.6833333333297.316666666667
231312913162.35-33.3499999999997
241308613775.85-689.85
251309613551.1166666667-455.116666666667
261228013198.7833333333-918.783333333334
271153412828.7833333333-1294.78333333333
281113512604.95-1469.95
291090312254.2833333333-1351.28333333333
301092612667.7833333333-1741.78333333333
311322014783.95-1563.95
321358115271.7833333333-1690.78333333333
331178813903.1166666667-2115.11666666667
341108813182.7833333333-2094.78333333333
351043412556.45-2122.45
361106113169.95-2108.95
371082812945.2166666667-2117.21666666667
381027012592.8833333333-2322.88333333333
391036012222.8833333333-1862.88333333333
40989911999.05-2100.05
41939511648.3833333333-2253.38333333333
42994412061.8833333333-2117.88333333333
431211714178.05-2061.05
441247414665.8833333333-2191.88333333333
451110613297.2166666667-2191.21666666667
461064312576.8833333333-1933.88333333333
471022711950.55-1723.55
481127312564.05-1291.05
491151612339.3166666667-823.316666666667
501158311986.9833333333-403.983333333333
511160511616.9833333333-11.9833333333328
521141411393.1520.8499999999999
531118111042.4833333333138.516666666667
541200011455.9833333333544.016666666667
551400713572.15434.85
561458214059.9833333333522.016666666667
571325112691.3166666667559.683333333334
581280611970.9833333333835.016666666667
591264511344.651300.35
601386911958.151910.85
611334211733.41666666671608.58333333333
621307911381.08333333331697.91666666667
631251311011.08333333331501.91666666667
641233110787.251543.75
651188210436.58333333331445.41666666667
661238810850.08333333331537.91666666667
671439412966.251427.75
681463513454.08333333331180.91666666667
691321812085.41666666671132.58333333333
701255411365.08333333331188.91666666667
711203110738.751292.25
721242911352.251076.75







Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity
p-valuesAlternative Hypothesis
breakpoint indexgreater2-sidedless
160.01161161597637560.02322323195275120.988388384023624
170.009894938947082440.01978987789416490.990105061052918
180.00448112207658170.00896224415316340.995518877923418
190.001402710287790630.002805420575581270.998597289712209
200.001182590985760930.002365181971521860.998817409014239
210.0007523107234660720.001504621446932140.999247689276534
220.003107287704703010.006214575409406030.996892712295297
230.006391143409765880.01278228681953180.993608856590234
240.02004511261979140.04009022523958280.979954887380209
250.02300965743471960.04601931486943930.97699034256528
260.03801679687644760.07603359375289530.961983203123552
270.05605381116588140.1121076223317630.943946188834119
280.09851931166204130.1970386233240830.901480688337959
290.1424822238032140.2849644476064270.857517776196786
300.1865959402347140.3731918804694290.813404059765286
310.2275420910576390.4550841821152780.772457908942361
320.3305326051878690.6610652103757370.669467394812131
330.5154629064755840.9690741870488320.484537093524416
340.5948428434748190.8103143130503620.405157156525181
350.597929231787690.8041415364246210.40207076821231
360.5539104200853830.8921791598292340.446089579914617
370.4724434224863460.9448868449726920.527556577513654
380.4021037437843660.8042074875687320.597896256215634
390.3570944377681280.7141888755362550.642905562231872
400.2982168474767790.5964336949535590.701783152523221
410.248571641847860.4971432836957190.75142835815214
420.2268939031049310.4537878062098620.773106096895069
430.1978899015155080.3957798030310170.802110098484492
440.1743737095120210.3487474190240420.825626290487979
450.16209332682790.3241866536557990.8379066731721
460.169597145283380.3391942905667610.83040285471662
470.2489200076292820.4978400152585630.751079992370718
480.4333642083677290.8667284167354580.566635791632271
490.7396678312811410.5206643374377170.260332168718859
500.907885559942330.1842288801153410.0921144400576704
510.9474746199088730.1050507601822530.0525253800911265
520.9677570360070060.06448592798598860.0322429639929943
530.9740900282710080.05181994345798330.0259099717289917
540.9703653968588530.05926920628229340.0296346031411467
550.9652427168017550.06951456639648910.0347572831982446
560.9368294534054380.1263410931891240.0631705465945618

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity \tabularnewline
p-values & Alternative Hypothesis \tabularnewline
breakpoint index & greater & 2-sided & less \tabularnewline
16 & 0.0116116159763756 & 0.0232232319527512 & 0.988388384023624 \tabularnewline
17 & 0.00989493894708244 & 0.0197898778941649 & 0.990105061052918 \tabularnewline
18 & 0.0044811220765817 & 0.0089622441531634 & 0.995518877923418 \tabularnewline
19 & 0.00140271028779063 & 0.00280542057558127 & 0.998597289712209 \tabularnewline
20 & 0.00118259098576093 & 0.00236518197152186 & 0.998817409014239 \tabularnewline
21 & 0.000752310723466072 & 0.00150462144693214 & 0.999247689276534 \tabularnewline
22 & 0.00310728770470301 & 0.00621457540940603 & 0.996892712295297 \tabularnewline
23 & 0.00639114340976588 & 0.0127822868195318 & 0.993608856590234 \tabularnewline
24 & 0.0200451126197914 & 0.0400902252395828 & 0.979954887380209 \tabularnewline
25 & 0.0230096574347196 & 0.0460193148694393 & 0.97699034256528 \tabularnewline
26 & 0.0380167968764476 & 0.0760335937528953 & 0.961983203123552 \tabularnewline
27 & 0.0560538111658814 & 0.112107622331763 & 0.943946188834119 \tabularnewline
28 & 0.0985193116620413 & 0.197038623324083 & 0.901480688337959 \tabularnewline
29 & 0.142482223803214 & 0.284964447606427 & 0.857517776196786 \tabularnewline
30 & 0.186595940234714 & 0.373191880469429 & 0.813404059765286 \tabularnewline
31 & 0.227542091057639 & 0.455084182115278 & 0.772457908942361 \tabularnewline
32 & 0.330532605187869 & 0.661065210375737 & 0.669467394812131 \tabularnewline
33 & 0.515462906475584 & 0.969074187048832 & 0.484537093524416 \tabularnewline
34 & 0.594842843474819 & 0.810314313050362 & 0.405157156525181 \tabularnewline
35 & 0.59792923178769 & 0.804141536424621 & 0.40207076821231 \tabularnewline
36 & 0.553910420085383 & 0.892179159829234 & 0.446089579914617 \tabularnewline
37 & 0.472443422486346 & 0.944886844972692 & 0.527556577513654 \tabularnewline
38 & 0.402103743784366 & 0.804207487568732 & 0.597896256215634 \tabularnewline
39 & 0.357094437768128 & 0.714188875536255 & 0.642905562231872 \tabularnewline
40 & 0.298216847476779 & 0.596433694953559 & 0.701783152523221 \tabularnewline
41 & 0.24857164184786 & 0.497143283695719 & 0.75142835815214 \tabularnewline
42 & 0.226893903104931 & 0.453787806209862 & 0.773106096895069 \tabularnewline
43 & 0.197889901515508 & 0.395779803031017 & 0.802110098484492 \tabularnewline
44 & 0.174373709512021 & 0.348747419024042 & 0.825626290487979 \tabularnewline
45 & 0.1620933268279 & 0.324186653655799 & 0.8379066731721 \tabularnewline
46 & 0.16959714528338 & 0.339194290566761 & 0.83040285471662 \tabularnewline
47 & 0.248920007629282 & 0.497840015258563 & 0.751079992370718 \tabularnewline
48 & 0.433364208367729 & 0.866728416735458 & 0.566635791632271 \tabularnewline
49 & 0.739667831281141 & 0.520664337437717 & 0.260332168718859 \tabularnewline
50 & 0.90788555994233 & 0.184228880115341 & 0.0921144400576704 \tabularnewline
51 & 0.947474619908873 & 0.105050760182253 & 0.0525253800911265 \tabularnewline
52 & 0.967757036007006 & 0.0644859279859886 & 0.0322429639929943 \tabularnewline
53 & 0.974090028271008 & 0.0518199434579833 & 0.0259099717289917 \tabularnewline
54 & 0.970365396858853 & 0.0592692062822934 & 0.0296346031411467 \tabularnewline
55 & 0.965242716801755 & 0.0695145663964891 & 0.0347572831982446 \tabularnewline
56 & 0.936829453405438 & 0.126341093189124 & 0.0631705465945618 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147983&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]16[/C][C]0.0116116159763756[/C][C]0.0232232319527512[/C][C]0.988388384023624[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]0.00989493894708244[/C][C]0.0197898778941649[/C][C]0.990105061052918[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]0.0044811220765817[/C][C]0.0089622441531634[/C][C]0.995518877923418[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]0.00140271028779063[/C][C]0.00280542057558127[/C][C]0.998597289712209[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]0.00118259098576093[/C][C]0.00236518197152186[/C][C]0.998817409014239[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]0.000752310723466072[/C][C]0.00150462144693214[/C][C]0.999247689276534[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]0.00310728770470301[/C][C]0.00621457540940603[/C][C]0.996892712295297[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]0.00639114340976588[/C][C]0.0127822868195318[/C][C]0.993608856590234[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]0.0200451126197914[/C][C]0.0400902252395828[/C][C]0.979954887380209[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]0.0230096574347196[/C][C]0.0460193148694393[/C][C]0.97699034256528[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]0.0380167968764476[/C][C]0.0760335937528953[/C][C]0.961983203123552[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]0.0560538111658814[/C][C]0.112107622331763[/C][C]0.943946188834119[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]0.0985193116620413[/C][C]0.197038623324083[/C][C]0.901480688337959[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]0.142482223803214[/C][C]0.284964447606427[/C][C]0.857517776196786[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]0.186595940234714[/C][C]0.373191880469429[/C][C]0.813404059765286[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]0.227542091057639[/C][C]0.455084182115278[/C][C]0.772457908942361[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]0.330532605187869[/C][C]0.661065210375737[/C][C]0.669467394812131[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]0.515462906475584[/C][C]0.969074187048832[/C][C]0.484537093524416[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]0.594842843474819[/C][C]0.810314313050362[/C][C]0.405157156525181[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]0.59792923178769[/C][C]0.804141536424621[/C][C]0.40207076821231[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]0.553910420085383[/C][C]0.892179159829234[/C][C]0.446089579914617[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]0.472443422486346[/C][C]0.944886844972692[/C][C]0.527556577513654[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]0.402103743784366[/C][C]0.804207487568732[/C][C]0.597896256215634[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]0.357094437768128[/C][C]0.714188875536255[/C][C]0.642905562231872[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]0.298216847476779[/C][C]0.596433694953559[/C][C]0.701783152523221[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]0.24857164184786[/C][C]0.497143283695719[/C][C]0.75142835815214[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]0.226893903104931[/C][C]0.453787806209862[/C][C]0.773106096895069[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]0.197889901515508[/C][C]0.395779803031017[/C][C]0.802110098484492[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]0.174373709512021[/C][C]0.348747419024042[/C][C]0.825626290487979[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]0.1620933268279[/C][C]0.324186653655799[/C][C]0.8379066731721[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]0.16959714528338[/C][C]0.339194290566761[/C][C]0.83040285471662[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]0.248920007629282[/C][C]0.497840015258563[/C][C]0.751079992370718[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]0.433364208367729[/C][C]0.866728416735458[/C][C]0.566635791632271[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]0.739667831281141[/C][C]0.520664337437717[/C][C]0.260332168718859[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]0.90788555994233[/C][C]0.184228880115341[/C][C]0.0921144400576704[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]0.947474619908873[/C][C]0.105050760182253[/C][C]0.0525253800911265[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]0.967757036007006[/C][C]0.0644859279859886[/C][C]0.0322429639929943[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]0.974090028271008[/C][C]0.0518199434579833[/C][C]0.0259099717289917[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]0.970365396858853[/C][C]0.0592692062822934[/C][C]0.0296346031411467[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]0.965242716801755[/C][C]0.0695145663964891[/C][C]0.0347572831982446[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]0.936829453405438[/C][C]0.126341093189124[/C][C]0.0631705465945618[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147983&T=5

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147983&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
160.01161161597637560.02322323195275120.988388384023624
170.009894938947082440.01978987789416490.990105061052918
180.00448112207658170.00896224415316340.995518877923418
190.001402710287790630.002805420575581270.998597289712209
200.001182590985760930.002365181971521860.998817409014239
210.0007523107234660720.001504621446932140.999247689276534
220.003107287704703010.006214575409406030.996892712295297
230.006391143409765880.01278228681953180.993608856590234
240.02004511261979140.04009022523958280.979954887380209
250.02300965743471960.04601931486943930.97699034256528
260.03801679687644760.07603359375289530.961983203123552
270.05605381116588140.1121076223317630.943946188834119
280.09851931166204130.1970386233240830.901480688337959
290.1424822238032140.2849644476064270.857517776196786
300.1865959402347140.3731918804694290.813404059765286
310.2275420910576390.4550841821152780.772457908942361
320.3305326051878690.6610652103757370.669467394812131
330.5154629064755840.9690741870488320.484537093524416
340.5948428434748190.8103143130503620.405157156525181
350.597929231787690.8041415364246210.40207076821231
360.5539104200853830.8921791598292340.446089579914617
370.4724434224863460.9448868449726920.527556577513654
380.4021037437843660.8042074875687320.597896256215634
390.3570944377681280.7141888755362550.642905562231872
400.2982168474767790.5964336949535590.701783152523221
410.248571641847860.4971432836957190.75142835815214
420.2268939031049310.4537878062098620.773106096895069
430.1978899015155080.3957798030310170.802110098484492
440.1743737095120210.3487474190240420.825626290487979
450.16209332682790.3241866536557990.8379066731721
460.169597145283380.3391942905667610.83040285471662
470.2489200076292820.4978400152585630.751079992370718
480.4333642083677290.8667284167354580.566635791632271
490.7396678312811410.5206643374377170.260332168718859
500.907885559942330.1842288801153410.0921144400576704
510.9474746199088730.1050507601822530.0525253800911265
520.9677570360070060.06448592798598860.0322429639929943
530.9740900282710080.05181994345798330.0259099717289917
540.9703653968588530.05926920628229340.0296346031411467
550.9652427168017550.06951456639648910.0347572831982446
560.9368294534054380.1263410931891240.0631705465945618







Meta Analysis of Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity
Description# significant tests% significant testsOK/NOK
1% type I error level50.121951219512195NOK
5% type I error level100.24390243902439NOK
10% type I error level150.365853658536585NOK

\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 & 5 & 0.121951219512195 & NOK \tabularnewline
5% type I error level & 10 & 0.24390243902439 & NOK \tabularnewline
10% type I error level & 15 & 0.365853658536585 & NOK \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147983&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]5[/C][C]0.121951219512195[/C][C]NOK[/C][/ROW]
[ROW][C]5% type I error level[/C][C]10[/C][C]0.24390243902439[/C][C]NOK[/C][/ROW]
[ROW][C]10% type I error level[/C][C]15[/C][C]0.365853658536585[/C][C]NOK[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=147983&T=6

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=147983&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 level50.121951219512195NOK
5% type I error level100.24390243902439NOK
10% type I error level150.365853658536585NOK



Parameters (Session):
par1 = 1 ; par2 = Include Monthly Dummies ; par3 = Linear Trend ;
Parameters (R input):
par1 = 1 ; par2 = Include Monthly Dummies ; par3 = 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')
}