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 computationFri, 16 Nov 2012 08:19:06 -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/2012/Nov/16/t1353072148ugcovfir0kvjdgr.htm/, Retrieved Sat, 27 Apr 2024 06:15:00 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=189915, Retrieved Sat, 27 Apr 2024 06:15:00 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact55
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Multiple Regression] [WS 7: economische...] [2012-11-16 13:19:06] [0d2ad79739942b80a90a457d326f3d01] [Current]
- R  D    [Multiple Regression] [WS 7: Conusmptiep...] [2012-11-16 14:10:53] [5971e03025aa6333f85f7b726952428d]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
77,5	77,5	77,7	77,7	81	134,7	80,7	75,5	77,3	77,7	74,5	75,5	74,7	75,5	78,4	76,3	76,3	67,3	75,3	106,1	111	109,6	125,7	147,6	72,8	83,4	91,3	88	85,2	98	89,3	71,2	51,5	90,9	85,5	80,6	59,2	67,5	80	81,4	84,8	101,6	74,1	64,6	61,8	58,5	92,5	89,4	84,8	71	98	98	96,9	79,2	91	71,8	84,2	70,3	71,7	91,6	79,6	76,3	70,6	97,2
83,8	83,8	84,5	84,5	87	124	86,7	83,3	83,7	84,5	83,7	83,9	83	83,2	79,3	78,5	78,6	75,2	83,6	112,7	121,9	120	153,8	181,9	80,8	88,5	98,8	91,8	85,9	90,1	91	72,5	52,3	95,5	97,1	98,6	79,8	86,3	94	80,3	87,2	113,4	89,8	77,6	74,9	67,7	112,9	104,7	93,5	74,9	89,9	89,9	91,5	101,6	128,2	95,9	103	83	75,1	107,9	89,4	86,9	73,3	89,5
94,6	94,6	95,7	95,7	96,7	109,2	96,6	94,5	94,5	95,7	95,3	95,7	94,1	94,5	84,3	85,5	85,6	91,1	91,2	123,2	127,1	125,4	134,9	179,8	92,9	98,9	107,3	101,4	96,5	105,5	101,1	80,1	57,3	108,6	111,4	114	92,9	98,3	103,2	107,9	109,1	122,2	105	94	88,9	65,2	120,8	118,7	115,5	82,5	96,3	96,3	97,6	114,9	140,3	106,5	114,4	97,5	81,5	122,6	102,3	100,2	79,3	98,1
83,5	83,5	83,8	83,8	91	84,8	91,1	83,3	83,4	83,8	82,7	83,6	82,5	83,3	81,2	81,7	81,7	83,7	85,2	101,7	102,1	100,6	95,3	145,4	77,2	86	93	89,8	87,1	104	92,9	72,5	50,7	93	96,8	100,4	74,2	82	92,8	98,4	97,1	102,2	88,9	80,3	77,2	69,9	97,7	95,7	92,6	85,6	85	85	96,4	94,5	113,4	86,5	93,5	86,1	73,4	95,6	88,3	87,1	72,1	90,4
91,7	91,7	91,8	91,8	108,8	159,7	108,5	92,8	91,7	91,8	93,2	93	93	92,7	88,4	91,5	91,7	105	100	118,7	116,7	114,9	96,6	174,8	91,6	96,6	106,3	98,6	92,2	87,1	99,4	76,9	53	103,2	113	122,1	95,9	102,5	109,7	100,4	101,4	113,2	105,6	81,3	79,3	72	110,4	108,1	104,7	90	80	80	96,6	117,1	137,4	113,2	114,3	93,6	80,4	108,5	102,5	99,2	78,8	82,8
88,9	88,9	89,1	89,1	101,1	144,9	100,9	89,8	88,7	89,1	90,2	90,2	89,9	89,8	83,1	87,3	87,4	106,2	89,8	107,1	107,7	106	100,5	158,9	87,5	91,7	98,8	93,5	89	89,8	94,7	76,4	56,3	97,7	104,6	110,9	82,4	90,9	102,5	142,1	131,5	115,3	102,9	73	71,5	62,6	108,1	104	98	89,4	76,9	76,9	103,2	104,9	122,6	101,3	102,4	93	79,3	106,1	96,8	95,1	77,8	82,1
74,9	74,9	74,4	74,4	76,9	93,9	76,8	74,8	74,7	74,4	73,1	74,2	73,8	74,8	76,6	78,8	79,1	88,5	88,9	93,6	97,4	95,9	106,2	143,5	61,5	69,1	87,7	72,3	59,4	100,2	90	68,2	45,3	81	80,3	79,7	67,9	69,1	67,4	109,6	101,1	87,4	76,2	63,8	60,2	56,1	68	78,2	91,4	114	74,9	74,9	92,5	45,7	40,6	39,6	51,3	68	66,6	74,5	82,2	77,4	66,1	82,6
81,3	81,3	80,8	80,8	107,1	147,4	106,8	81,6	81,2	80,8	80,1	81,1	80,8	81,5	82,6	85,8	85,8	100,1	85,6	77,5	92,6	90,9	153,4	154	72,2	80,2	86,2	83,6	81,3	104,3	89,7	68	45,1	82,4	91,1	99,1	78,6	82,5	85,5	168,1	145,5	98,7	70,1	52,8	56,2	88,4	87,9	80,7	70,7	82,3	76,7	76,7	94,1	106,2	126,5	103,7	102,2	77	71,3	83,7	90	85,5	70,5	85
92	92	92,9	92,9	98,2	149	97,9	92,8	92	92,9	93,3	93,9	92,3	92,8	84,4	85,5	85,4	90,3	83,2	117,2	121,7	119,9	132,1	174,4	84,1	92,2	97,2	95,6	94,3	106,8	92,5	77,8	60,9	97,7	103,6	109	91,3	96,2	100,4	188,5	165	117,3	90,5	67,8	66	85,5	113	103,9	91,6	84,1	83,4	83,4	97,5	112,9	134,5	108,9	109,2	89,2	82	109	101,8	97,4	80,5	90,2
92,7	92,7	92,7	92,7	98,4	149,3	98	92,8	92,7	92,7	91,8	92,8	91,9	92,8	94,6	92,8	92,9	85,3	97,1	124,5	123,7	122,2	110,9	162,7	90,9	96,3	100,9	98,5	96,5	116,5	92,9	71,5	48,8	100,5	106,2	111,4	95,5	99,8	102,7	155,9	142,9	121,2	94,4	70,9	68,8	73,1	114,1	107,4	98,2	94,5	91,9	91,9	98	113,2	130,9	107,6	112,6	88,9	79,8	109,9	102,7	97,9	78,1	98,2
92	92	92,3	92,3	98	123,7	97,8	91,7	92	92,3	91,1	92	90,9	91,7	91,8	90	89,8	81,9	85,8	120,8	117,4	116,2	94,3	140,3	85,4	91,6	95,8	94,1	92,7	111,6	91,4	76,2	58,9	96,2	98,7	100,9	87,7	94,1	101,2	142,1	132,5	118,7	93,1	85,1	81,5	76,9	108,5	104,4	98,5	90,8	96,3	96,3	92,2	102,4	119,1	97	101,7	94,2	82,2	106,1	96,6	95,3	80,8	99,3
84,7	84,7	84,5	84,5	83,2	99,7	83,1	83,5	84,6	84,5	81,8	83,1	82,4	83,5	89,3	87	86,8	77,2	80,9	97	97,2	96,1	91,7	118,9	69,5	83,9	85	90	94,2	113,2	88,1	72,3	54,7	78,8	79,8	80,8	53,4	70,3	99,3	159,9	143,3	112,1	91,3	75	76,6	58,2	96,7	90,7	82,4	110,1	97,4	97,4	99,9	83,3	99	76,7	83,9	99,7	77,4	96,2	79,2	85	76,3	101,1
92,7	92,7	93,7	93,7	75,6	140,2	75,2	92,7	92,6	93,7	92,8	93,7	91,8	92,8	87,7	86	85,8	78,6	81,3	115,1	120,9	119,6	138,6	155,5	79	92,3	102,1	97,9	94,4	115,1	95,8	78,8	59,7	95,4	91	86,9	91	94,3	98,2	167,6	141,8	102,9	93,1	98,6	93	69,4	100,6	96,3	90,1	83,3	93,5	93,5	97	86,7	91,2	76,9	93,5	100,5	80,6	97,1	96,5	97,4	79,5	98,8
90,6	90,6	91,9	91,9	85,2	129,3	85	91,2	90,6	91,9	92,5	92,7	91	91,3	83,1	81,6	81,6	75,1	83,2	112,9	122	120,8	154,3	157,2	82,3	88,7	96,9	91,5	86,9	98,3	93,4	82,2	68,1	90,7	91,9	93,1	84	88,1	93,1	146	130,7	108,8	95,1	103,1	95,4	85,1	107,2	100,6	91,1	87,9	85,5	85,5	89,9	99,1	110,7	91,7	100,3	99	82,5	102,8	93,8	95,2	81,3	88,7
98,5	98,5	99,3	99,3	102	134,2	101,8	99,6	98,5	99,3	101	100,6	99,9	99,5	93,6	93	92,8	90,3	90,7	122,7	129,6	127,9	149,8	177,7	92,7	100,8	108,1	104,2	101	92,8	101,2	86,3	68,7	99,7	103,8	107,6	90,3	97	105,2	130,9	125,1	118,6	110,6	118,3	109,8	77,9	119,7	114,4	106,8	106,8	88,4	88,4	102,5	108,2	117,1	101,7	109,7	115,1	89,5	118,6	100,5	105	87,8	90,3
86,9	86,9	87,1	87,1	95,3	127,4	95,2	87,7	86,8	87,1	87,9	88	87,6	87,6	85,1	85,7	85,8	88,5	88,4	106,9	106,6	105,4	99,2	140,1	84,4	89,4	95,4	91,4	88,1	90,7	92	80,2	65,6	88,5	93	97,2	81	87,1	94,6	98,2	97,7	99,2	98	86,1	82,2	59,9	103,2	95,7	84,9	88,4	78,8	78,8	95,6	94	101,7	87,7	94,4	93,1	81,3	97,3	90	90,6	80,3	82,9
93,6	93,6	93,4	93,4	100,3	127,5	100,1	95,4	93,5	93,4	94,6	95,5	94,6	95,3	90,8	94,8	94,8	112,5	94,1	115	113,3	111,7	97,7	161,1	89,8	94	99,9	95,7	92,3	116,7	98,6	82,5	64	98,9	107,5	115,4	87,9	94,9	103,5	97,5	98,4	102,2	109,5	93,9	90,1	80,3	108,8	118,8	133,3	88,6	75,4	75,4	97,8	110,9	120,9	105,9	108,3	103,1	87	121,6	96,4	98,3	85	87,4
96,4	96,4	96,9	96,9	89,1	123	88,9	98,4	96,2	96,9	99,2	99,3	98,2	98,5	90,5	92,5	92,4	101,1	92	114,9	115	113,5	107,7	159,5	96,8	96,4	100,7	96,2	92,4	104,6	95,3	88,7	78,4	97,6	109,4	120,2	86,4	95,5	106,7	134,9	123,9	108,8	106,8	97,7	97,8	86,7	115,8	110,3	102,3	114,2	75,2	75,2	105	111,6	121,1	107,2	108,6	110	91,7	114,4	97,6	101,3	90,3	84,8
79,7	79,7	78,1	78,1	71,8	78,4	71,7	80,1	79,5	78,1	77,2	78,4	79,1	80,1	86,1	91,2	91,2	114	92	103,1	107,9	106,3	120,1	154,8	75,4	79,1	92,4	80,7	70,8	106,2	88,4	71,9	53,6	81,9	81,3	80,8	72,7	73,9	75,2	76,6	82,4	94	88,8	68,4	68,7	68,9	72,2	77,3	84,9	91,7	74,1	74,1	97	53,3	45,1	45,4	59,4	79,5	76,9	75,2	80,8	80	76,9	83,8
83,7	83,7	82,1	82,1	94,9	117,7	94,7	84,3	83,5	82,1	81,2	82,6	83,2	84,2	93,3	96	95,7	107,7	89,3	80,8	98,7	96,8	164,5	157,6	74,3	83,4	92,2	87,3	83,2	112,6	88,7	73,8	56,9	80,6	92,9	104,1	67,6	79,9	95,3	125,8	113,6	96,2	71,1	63	70,3	120,6	93,1	87,4	79,3	94,6	76,6	76,6	97,1	106,9	117,4	103,9	102,9	87,3	80,9	87,4	83,1	84,2	80,5	87,1
91,2	91,2	91,2	91,2	99,8	123,2	99,7	92,4	91,1	91,2	91,5	92,6	91,5	92,4	94,9	91,7	91,5	77,8	87	118,2	123	121,6	136,1	162,5	89,4	96,3	98,2	99,2	99,9	116,9	87,6	77,7	65	96,5	101,1	105,2	85,8	94,3	104,7	83	95,5	118,4	94,2	93,4	91,6	84,2	114,8	105,6	92,3	86,2	79	79	96,1	103,8	108,6	97,2	105	99,4	86,2	108	91,8	94	84,9	89,7
97,3	97,3	96,6	96,6	106,6	141,6	106,4	98,1	97,3	96,6	96,8	97,5	97,5	98	102,6	102,3	102,1	101,4	97,7	129,6	127,9	127,3	117,5	141,1	99,5	102,7	105,7	104	102,5	112,4	90,7	83	71,9	102,6	111,9	120,4	91,9	101,2	112,8	79,1	93,7	120	101,6	92,1	89,2	75,9	117,5	111,8	103,5	125,3	90,1	90,1	95,9	120,3	126,1	112,1	120	102,1	94,1	113,3	98,1	99,1	92,9	95,8
92,3	92,3	91,8	91,8	86,2	123,2	86	92,1	92,2	91,8	90,5	91,6	91,2	92,2	98,3	96,2	95,6	87,2	82,5	118,7	115,1	114,8	98,2	119,4	90,1	93,4	97,7	94,8	92,4	117,6	86,4	77,5	65,7	90,9	97,7	103,9	81,8	91,6	103,9	78,6	92,5	117,5	100,3	97,2	93,8	87,7	105,6	106,5	107,8	81,1	94,2	94,2	97,9	101,5	105,1	94,1	103,1	100,4	86,9	106,3	90	93,1	85,7	99,9
81,4	81,4	80,2	80,2	83,3	91,8	83,3	80	81,2	80,2	76,6	78,4	78,5	80	93,4	90,1	90,3	75,9	96,5	88,4	89,3	89	91,9	92,8	72,3	84,9	82,5	90,3	96,7	118,6	78,1	71,7	62,4	76,6	75,9	75,4	54,3	70,1	90	67,4	80	102,6	79,8	80,1	78	69,1	94,9	97,1	100,6	101,2	94,6	94,6	94,5	75,5	73,7	68,6	79,5	86,3	81,3	96,3	72,5	76,8	80,4	100,1
89,5	89,5	89,5	89,5	87,5	113,9	87,3	88,7	89,4	89,5	87,2	88,5	87,6	88,7	92,8	90,1	89,9	78,8	86,2	113,1	118,9	118,5	141,8	127,2	83,1	90,5	102,5	93,5	85,9	117,3	92,8	85	74,9	92,2	88,5	84,8	91,7	91,3	90,3	73,8	79,6	92,8	78,4	82,8	78,8	65,6	96,1	98,7	102,7	79,8	96,3	96,3	101,1	90,5	80,7	77,6	96,7	82,4	87,4	98,7	90,1	87,6	86,7	101,6
87,2	87,2	87,4	87,4	88,5	110,8	88,3	87,4	87,2	87,4	87	87,6	86,8	87,4	86,5	85,7	85,6	82,3	84,9	109,8	119,4	118,1	154,2	154,3	90,2	88,8	94,8	88,2	82,7	102,9	93	85,2	75	90,8	90,2	89,6	83,1	86,9	91,4	63,1	75,2	100,3	84	85,6	82,5	75,1	102,6	102,1	101,7	69,2	85,9	85,9	89,1	93,3	84,3	81,5	98,3	84,9	85,9	99,9	88,3	87,2	85,1	90,1
95,4	95,4	95,7	95,7	83,7	114	83,5	96	95,3	95,7	95,7	96,4	95,3	96,1	93,8	92,9	93,1	89,1	100	116,1	121,3	120,3	138,6	147,6	99,6	98,6	105,4	98,1	91,9	114,5	98,9	90,5	79,6	100,4	102	103,5	87,7	92,6	98,3	90,2	94,9	106,3	100,9	96,4	93,3	91,7	111,1	111,3	111,9	77,5	89,6	89,6	95,9	108,6	101,1	101,1	108,7	98	92,2	110,2	96,5	96,8	91,1	96
93	93	93,1	93,1	116,7	116,6	116,7	94,3	93	93,1	93,6	94,6	93,4	94,1	90,4	92,2	92,2	100,1	92,7	113,6	111,3	110,7	97,9	125,6	98,6	96,4	103,9	95,4	88,3	116,8	96,7	87,5	75,7	100,6	105,2	109,4	89	96,2	105,1	63,5	76,7	103,9	96	91,5	90,9	90,1	104,9	108,8	115	83,1	81,6	81,6	95,1	105,2	113,3	98,8	104,4	94,9	88,9	109,1	96	95,5	87,7	91
91,1	91,1	90,8	90,8	114	106,7	114	92,1	91	90,8	90,5	91,9	90,8	91,9	91	93	93,1	101,8	96,7	107,9	106,3	104,7	90,3	151,5	100	95,3	100,8	93,3	87	124,9	93,7	82,6	68,9	91,4	100,2	108,4	85,5	91,6	99,1	73,2	82,5	102,4	92	92,7	91,7	95,5	97,8	100,8	105,7	89,3	80,8	80,8	102,8	103,4	111,3	98,7	102,4	93,5	85,6	101,5	93,5	93,3	84,6	93
92,4	92,4	92,6	92,6	116,1	113,8	116,2	93,7	92,4	92,6	92,8	94,1	92,6	93,6	89,1	90,9	91,4	98,5	105,8	107,4	105,9	104,4	90,9	148	99,4	95,7	102,7	94,1	86,8	123,4	92,3	81,4	67,9	100,1	106,3	112,1	88,8	97,1	107,4	68,2	83,3	114,5	96,4	97,9	96,2	106,3	105,3	105,4	105,9	90,6	80,9	80,9	91,8	106,7	114,5	101,7	105,7	100,1	85,2	107,9	94,6	96,1	83,9	91,8
83,4	83,4	82,2	82,2	87,8	87,6	87,8	83,5	83,3	82,2	80,6	82,1	82,2	83,5	89,6	92,8	92,6	106,6	88,5	102,7	108,6	107,3	127	147,5	80,9	79,6	95,7	79,1	65	117,3	94,4	80,7	63,9	90	87,3	84,6	79,1	78,3	76,8	72,2	77,3	89	88,4	62,6	62,9	84,2	74,4	82	93,6	99,2	81,4	81,4	97,1	56,3	47,7	48,5	63	75,3	81,3	78	86	82,6	81,4	91,2
81,5	81,5	80,2	80,2	101,9	102,4	101,9	81	81,3	80,2	77,5	79,5	79,3	80,8	89,3	91,7	91,1	101,8	78,7	78,3	94,1	93	156,8	127,9	76,5	81	87,4	82,8	79	124,8	85,5	74	59,9	80	85,2	90,1	71	79	89	81,1	84,8	94,3	69,7	63,3	66	112,5	82,3	76	66,7	83,3	84,4	84,4	98,8	93,5	99,8	90	92,1	73,9	79,1	77	82	79,4	79,2	95,1
95,1	95,1	95,2	95,2	105,1	116,8	105	96,4	95	95,2	95,5	96,6	95,4	96,3	95,3	94,7	94,8	92,4	99,9	121	122,5	122,2	127,2	129,5	99,3	99,7	100,6	99,8	99,2	122,5	93,9	82,2	67,7	101,1	106,7	111,9	96,7	102,4	109,3	98,7	103,6	115,7	91,3	96,9	90,4	67,9	114,4	109	101,2	83,2	83	83	101,9	111,4	119,9	106,6	109,8	94,5	89,2	114	100,3	98,3	87,7	93,9
100,6	100,6	100,3	100,3	113,7	119,4	113,7	101,6	100,5	100,3	100,5	101,5	100,7	101,5	104,1	102,2	102,3	94,4	107,8	132,2	129	128,3	111,3	145,7	105,9	105,6	107,6	105,5	103,7	125,3	96,2	86	73,1	109,2	112,5	115,4	94,1	103,3	114,8	107,9	111,1	120,2	94,4	108,2	102,6	92,5	114,6	114	113,2	101,1	90,6	90,6	103,6	114,3	121,7	107,9	113,9	105,8	94,9	111	102,7	103,5	93,9	99,9
91,7	91,7	91,6	91,6	94,4	101,8	94,3	91,6	91,7	91,6	89,7	91,5	90,1	91,6	94,7	92,1	92,4	81	102,4	113,2	109,7	109,5	93	111,3	90,6	93	95,6	94	92,7	132,3	92,4	81,2	67,3	94,9	95,8	96,5	81	90,1	101,5	106,1	106,3	109,5	86,2	90,8	86,9	70,2	91,5	95,3	101,2	83,7	92,6	92,6	96,3	99,9	106,8	93,6	100	93	85,2	91,1	92,3	92,3	84,8	102,3
84,9	84,9	83,3	83,3	77,5	85,6	77,5	83,9	84,7	83,3	80,2	82	82,5	84	97,6	97	97,3	94,6	106	89,2	89,6	89,3	89,5	97,1	75,6	86,1	83,9	90,5	96,1	121,6	87,8	75,5	60,6	77,4	71,6	65,9	58,9	75,7	97,2	113,9	108	99,4	87,4	77,7	73,5	77,2	90,1	91,6	94	124	92,5	92,5	96,4	71,4	70,1	62,6	77,1	92,3	83,3	90,3	77,8	82,1	82,8	99,6
92,6	92,6	92,5	92,5	70,1	118,4	69,7	91,7	92,5	92,5	90	91,3	90,5	91,8	96,8	94,2	93,9	83,8	87,3	113,2	118,7	118,6	141,8	119,3	86,2	93	104,2	95,6	88,6	122,3	99,7	93,2	84,6	95,3	87,7	80,8	95,4	95,1	94,4	83,4	84,4	86,4	80,5	78,7	74	64,2	91	93,4	97,3	85,6	101	101	103,9	85,8	81,1	72,3	95	80,6	92,2	90,9	94,3	89,7	92,2	106,5
90,5	90,5	90,5	90,5	94,9	112,5	94,8	90,4	90,4	90,5	89,9	90,4	89,9	90,4	92,8	90,1	90,2	79,4	93,3	107,6	116	116	152	115,9	85	87,6	95,7	88,6	82,8	101,6	94,3	83,2	69,4	97,5	91,6	86,4	97,9	99,3	100,9	82	86	95,1	89,4	84,1	83,9	77	99	99	99	78,6	91,1	91,1	94,9	92,5	90,1	83,6	97,5	88,3	85,1	96,1	94,3	92,2	84,4	94,1
97,1	97,1	97,4	97,4	91,4	114,3	91,2	98	97,1	97,4	97,2	98,4	96,9	98	94,7	94,8	94,9	95,6	98,2	107,3	110,1	109,8	120,2	119,9	93,4	97,4	100,7	98,9	97,3	126	100,2	94,5	87	100,5	102,6	104,4	100,7	101,7	102,5	92,6	95,3	101,5	96,6	93,3	87,9	80,9	100,7	103,1	107	97,9	88,8	88,8	100,1	109,2	113,9	103,2	108	92,5	94,2	100,2	101,1	98,2	93,8	98,5
94,6	94,6	94,2	94,2	107,1	116,2	107,1	95,5	94,5	94,2	94	95,2	94,5	95,5	95,8	97,7	97,8	106	102	110,9	107,1	106,7	88,8	117,8	96,4	96,4	103,5	96,4	90,5	123	99,7	90,7	79,2	98,5	103,9	108,8	101,5	101,6	101,4	79,1	83,3	92,9	92,3	85,1	83	88,2	93,6	94,5	96	81,6	85,3	85,3	103,3	103,7	107,2	97,9	103	89,2	91	92	99,6	96,1	91	95,7
89,8	89,8	89,5	89,5	93	108,2	92,9	90,5	89,7	89,5	88,8	90,2	89,3	90,5	88,9	92,2	92,2	106,2	93,9	96,4	94,1	93,8	82,8	101,3	91,1	93,3	95,8	94,2	92,7	122	94	82	67,1	93,9	97,2	100,1	94,4	94,6	94,7	87,3	88,4	90,8	92,7	83,6	82,4	79,8	85,9	88	91,5	83	82,7	82,7	99,6	97,4	100,1	92,4	96,9	88,8	83,3	86,9	93,9	92,1	83,1	93,3
95,8	95,8	95,8	95,8	106,1	104,4	106,1	97,2	95,8	95,8	96,5	97,4	96,4	97,1	91,2	95,7	96	115	106,6	101,2	98,4	97,8	82,8	116,8	99,4	96,1	99,4	94,9	91	116	96,8	89,4	80	105,4	108,7	111,7	101,5	108,6	117,3	92,9	95,2	100,4	98	86,9	82,1	82	101	99,9	98,2	86,9	82,3	82,3	102,5	108,9	112,5	105,5	107,6	94,6	90,6	98,3	101,6	99,2	90,1	92
87,9	87,9	86,7	86,7	95,1	72,9	95,3	88	87,7	86,7	84,9	86,6	86,6	87,9	91,6	97,4	97,2	122,4	92,9	94	100,1	99,2	121,7	123,2	81,8	83,2	98,2	83,8	71,9	126,5	97	88,4	77,4	95,3	90,9	87	95,3	90,4	83,9	71	74,4	82,2	88,3	67	62,7	60,8	73,8	82,9	97,9	78,1	85,4	85,4	103,5	60,8	50,4	55,5	65,5	74,4	88,1	81,4	91,5	85,8	88,5	96,6
81,1	81,1	79,8	79,8	93	89,8	93,1	79,9	80,9	79,8	76,5	78,2	78,5	79,8	87,3	92,3	91,8	113,7	78	70,5	85,6	85	147,1	101,6	73,3	82,3	88,2	85,8	83,8	118,1	87,8	83,5	77,7	80,3	84,5	88,3	69,7	74,4	80,1	80,4	78,9	75,3	67,5	47,7	50,8	72,2	77,2	75,6	73,1	63,8	90,3	90,3	103,1	91,5	94,9	87	90,4	64,9	85,7	73,4	80,2	75,1	86,5	98,1
100,8	100,8	101,2	101,2	107,4	109,6	107,3	102	100,8	101,2	102,1	102,6	101,6	102	97,8	97,8	98	98	104,2	116,4	119,3	119,4	132,5	114,5	106,9	108,2	107,9	108,8	109,3	112,3	98,4	98	96,5	106,8	111,6	115,8	109,7	113,8	118,6	107,1	108,1	110,3	86,3	84,2	79,9	78,3	105,9	105	103,8	86,5	89,6	89,6	101,2	118	124	113,7	115,8	91,3	101,8	116,2	106,5	101,5	100,9	96,1
103,3	103,3	103	103	97,5	111	97,3	104,3	103,3	103	103,3	104,1	103,6	104,3	105,1	105,1	105,5	105,8	115,9	121,9	119,3	119,2	107,5	120,5	115,1	113,1	111,2	112,4	113,2	120,1	97,9	97,4	95,9	110,1	114,3	118	123,3	119	113,3	90,7	97,6	113,5	93	81,6	78,7	82,6	109,5	113,2	119,5	90,1	94,1	94,1	104,3	117,3	118,7	112,3	117,7	90,8	104,4	109,6	109,4	103,2	104,1	101,2
92	92	91,8	91,8	96,8	95,2	96,8	92,1	91,9	91,8	91,1	92	91,3	92,1	93,8	92,7	92,9	88,3	99,9	109,5	103,4	103,5	77,9	100,7	96,5	96,4	94,9	96,4	97,5	112,2	89,9	86,7	82,1	91,6	93,1	94,5	94,7	97,9	101,6	95,2	95,2	94,9	82,1	87,9	82,4	71,5	92,2	94,7	99,1	99,9	90,3	90,3	96,2	93,4	95,7	88,5	93,4	88,6	90,2	89,8	93,7	91,9	90,2	96,1
96,1	96,1	95,8	95,8	81,1	90	81	95,8	96,1	95,8	94,2	95,4	94,8	95,9	99	98,4	98,5	95,7	103,9	91,1	90,3	90	85,5	97,5	87,5	98,6	93,6	102,9	110,3	123,3	89,7	100,4	111,9	87,2	81,6	76,7	75,2	90,3	109	120	112,8	95,7	94,6	82,6	81,7	86	88	92,1	98,8	111,9	98,9	98,9	100	77,6	76,5	71,2	80,6	99	103,5	93,1	86,9	90,7	104,1	104,8
90,2	90,2	90,2	90,2	80,6	101,5	80,5	89,1	90,1	90,2	87,6	88,9	88	89,1	91,4	90,3	90,4	85,8	93,5	104	108	108,3	126,5	100,7	88,1	94,3	98,2	96,7	95,4	118,2	93,3	84,7	73	91,6	87,1	83,2	97,6	94,2	90,4	96,7	92,8	85,3	75,9	80,9	75,3	78,8	87,5	90,9	96,7	90,7	100,1	100,1	103,4	89,2	85,2	82,3	97,1	79,2	86,5	90,5	93,6	88,6	86,2	104,7
91,7	91,7	92,2	92,2	93,4	102,3	93,3	92,2	91,7	92,2	92	92,8	91,5	92,2	89	88,1	88,5	83,9	101,7	101,2	108	107,7	135,4	113,1	92,5	93,3	97,7	93,6	90,1	110,7	92,1	91,6	91	93,1	92,6	92,1	93	95,4	98	94,8	93,9	92,5	87,5	84,3	80,8	90,6	99	96,9	93,5	80,8	87,3	87,3	92,4	97,3	96,9	94,3	99,8	86,2	91,7	97,9	94,1	91,4	91,3	93,3
105,7	105,7	105,9	105,9	107,2	109,3	107,2	107,5	105,8	105,9	107,8	107,9	107,3	107,5	101,4	103,7	104,4	114,1	124,6	118,4	119,1	119,1	122,5	117,7	114,7	111,1	110,8	109,6	108,6	110,7	102,8	106,7	112,2	111	110,8	110,6	104,8	107,9	111,5	109	108,5	107,7	100,8	109,2	102	95,4	115,7	117,9	121,5	99,1	89,5	89,5	100,6	118,6	120,1	118,3	118,4	103,6	109,3	118,1	107,8	106,5	108,6	95,5
98	98	98	98	87,8	101,7	87,7	99,6	97,9	98	99,2	99,9	99	99,7	95,4	96,7	97,6	102	124,2	106,9	101,7	101,6	79,2	105,6	103,2	102	104,8	101,5	98,6	115,3	97,3	96,5	95,5	103,7	105,1	106,3	103,1	104,4	106	105,3	102,7	97,9	96,5	93,7	89,7	85,5	100,3	97,2	92	94	81,6	81,6	102,3	104,5	105,5	104,2	103,9	94,3	96,6	95,5	103,1	100,1	96,6	91,4
91,4	91,4	91,1	91,1	85,1	85,7	85,1	92,1	91,3	91,1	90,8	91,8	91,2	92,2	90,5	93,7	94	108,1	103,3	95,6	90,5	90	66,1	103	96,1	94,7	93,9	94,1	94,2	115,6	90,7	88,2	84,9	95,2	97,2	99	95	95,6	96,3	92,6	92,9	93,9	93	82,7	79,5	88,2	84,9	87,1	90,7	82,5	83,4	83,4	105,7	97,3	99,5	97,4	95,6	86,7	89,7	85,8	94,6	91,9	89,9	93
106,2	106,2	106,5	106,5	105,6	107,4	105,6	108,9	106,3	106,5	109,4	109,6	108,7	108,9	98,7	103,6	104,2	125,4	120,5	114,2	108,1	107,3	77,9	129,6	114,4	108,9	110,5	106,7	103,4	112,5	103,5	104,3	105,6	114,8	119,4	123,5	109,3	113,5	118,3	110	110,4	111,5	105,9	113	107,4	92,7	110,8	110,1	108,9	104	82,5	82,5	98,4	119,1	123,1	119,2	117,2	109,1	105	112	110,9	110,3	104,5	91
89,8	89,8	89,2	89,2	90,1	65,9	90,3	89,8	89,7	89,2	87,6	89,1	88,5	89,8	91,2	94,3	94,4	108,1	98	92,4	96,6	95,7	109,6	117,7	85,3	81,6	92	80,1	69,8	122,5	98	98,5	99,5	92,9	86,4	80,8	88,6	86,5	84,2	105,6	99,9	88,6	86,4	59	60,8	87,1	66,2	75,5	91,4	94,6	89,2	89,2	97,5	54,2	42,1	55,2	58,4	75,5	93,3	85,6	92,1	86,4	93,8	97,7
89,2	89,2	88,4	88,4	93,3	88,3	93,4	89,5	89,1	88,4	87,2	88,6	88,3	89,4	91,7	95,2	95,3	110,4	100,4	75,3	88,7	88,2	142,9	102,5	80,5	87,8	94,5	90,7	87,4	119,3	96,2	94,2	91,6	87,9	91,3	94,4	81,5	87,2	93,7	84,1	83,5	82,5	80	69,4	74,9	117,8	86,1	80,6	71,4	86,5	85,8	85,8	96,6	101,6	105,7	101,9	99,2	80,7	92,2	80	89,6	86,6	93	94,7
105,6	105,6	105,8	105,8	111,7	112,6	111,7	107,6	105,7	105,8	108,1	108,2	107,5	107,6	102,9	102,8	103,7	102,4	126,8	120,4	120,2	120,4	120,5	114,2	105,4	107,7	109,6	108,5	107,6	109,3	103,8	107	111,6	113,7	114,2	114,6	103,6	108,9	114,8	104,2	105,6	108,6	98	114,2	108,6	98,4	111,1	108,1	103	85,1	87,2	87,2	97,9	118	122,5	119,7	116,3	105,3	108,5	112,6	108	107,1	108,2	93,4
104	104	104,1	104,1	98,9	110,1	98,8	105,6	104,1	104,1	105,4	105,9	105,1	105,6	105,5	102,6	103,2	89,6	120,2	115,9	111,5	112,1	96,3	94,5	104,2	104,3	103,6	104,4	105,1	117,3	102,2	102,4	102,7	104,9	109,8	114,1	105,9	108,2	110,9	106,3	108,7	113,8	92,3	115,6	109,2	90,7	105,1	106,3	108,3	83,4	89,9	89,9	99,5	113,5	116,1	113,8	112,6	103,9	103,4	104,4	106,8	105,9	103,3	97,2
100,3	100,3	100,1	100,1	90,3	97,5	90,3	100,9	100,2	100,1	100,5	100,7	100,6	100,9	102,6	101,2	101,6	95	114	109,8	104,2	104,6	82,6	94,3	99,7	98,7	99,3	98,2	97,3	104,9	99,9	101,5	103,8	97,8	100,5	102,9	106,5	107	107,6	96,9	98,9	103,4	88	101,8	97,8	98,9	104,3	101,2	96	91,1	94,6	94,6	102,8	100	100,8	98,9	100,9	97	101,3	99,6	102,1	100,4	101,4	97,8
102,5	102,5	102,2	102,2	82,9	85,4	82,8	102,8	102,6	102,2	101,9	102,5	102,3	102,9	107,2	104,7	104,8	93,7	109,1	94,9	91,6	91,7	78,4	90	86,2	99	95,1	104,1	111,8	116,1	98,6	112,4	131,7	90,2	88,4	86,8	83,4	93,5	104,8	136,3	123,8	99	101,9	94,5	92,6	98,1	98	99,4	101,8	126,6	101	101	99,3	87,5	85,2	87,8	89,5	106,9	112,2	105,7	93	97,8	112,6	104,4
96,5	96,5	96,9	96,9	80,6	97	80,5	96,1	96,5	96,9	96,1	96,5	95,7	96,2	96,9	93,3	93,4	77,7	94,2	97,5	98,5	98,9	104,5	88,9	92,7	93	96	93,2	90,8	104,1	96,8	99,8	104,6	93,8	86,4	79,9	103,5	96,7	89	91,2	90,8	89,9	85	103,9	112,3	93,4	91,7	91,8	91,9	83,4	100,3	100,3	97,7	81,2	77,8	74,7	86,2	94,7	96,1	88,6	96	95,6	96,7	101
95	95	96	96	91,7	97,5	91,7	94,7	95	96	95,8	95,8	94,6	94,7	88,9	87,2	87,2	80,1	86	101,3	108	108,8	137,9	89,8	96	95,3	93,3	95,1	96,6	97,7	92,7	91,2	88,6	95,4	91,5	88,1	105,7	103,4	100,7	84,3	89,1	97,9	91,9	106,3	99,9	93,4	104,6	102,8	99,8	83,7	98	98	93,6	93,7	91,1	90,3	98,1	94,6	91,9	102,6	96,4	95,8	91,1	97,5
106,5	106,5	107,3	107,3	104,6	111,7	104,6	107,3	106,6	107,3	108,3	108,3	107,3	107,3	99,6	100,3	100,7	103,6	112,9	108,7	112,1	112,2	125,8	109,5	102	105,9	104,6	107,5	110	107,8	106,9	105,8	104,1	105,6	101,5	97,9	111,1	107,6	103,6	113,6	111,6	107,8	112,5	125,7	117,6	111,4	110,8	111	111,3	99,6	99,6	99,6	105,8	102,1	102,8	98,4	105,4	112,2	104,8	112,3	106,5	108,4	104,3	102,1
102,1	102,1	102,7	102,7	92,8	104,8	92,7	102,9	102,2	102,7	103,1	103,6	102,4	103	96,7	97,9	97,9	103,1	99,7	105,1	98,8	99,5	78	81,7	103,2	102,8	102,1	102,6	103,1	114,3	101	100,1	98,8	105,9	109,6	112,8	112,9	105,4	96,8	96,5	99	103,7	102,7	107,4	106,9	89	103	101,3	98,4	100	95,6	95,6	99,5	114,2	119,7	114,9	111,3	100,9	98,6	102,3	105,7	104,1	98,3	100,4
96,3	96,3	96,2	96,2	104,4	92	104,5	96,1	96,2	96,2	96,2	95,9	96,4	96,1	93,8	97,3	97,5	112,4	104,5	94,9	89,5	89,3	67,7	93,8	103,8	99,2	96,9	97,5	98,1	89,7	99	96,5	92,6	98,2	102,1	105,4	101	98,1	94,7	95	96,1	98,2	98,3	87,8	84,4	90,6	94,8	97,1	100,9	104,7	96,7	96,7	105,4	102,7	104,4	103,9	100,6	90,6	95,3	97,4	100,1	96,9	95,1	95,8
108,4	108,4	108,8	108,8	112,5	113	112,5	109,8	108,4	108,8	111,9	110,5	111	109,8	101,9	105,2	105,4	119,2	111,6	108,9	103,1	102,7	78,4	113	120,6	109,7	109,9	105,5	101,7	79	103,2	102,1	100,2	113,8	120,3	126	108,3	112	116,2	123,2	119,1	111,7	118,4	122,8	123,2	93,5	110,3	109,1	107,3	113,2	96	96	103,6	123,4	126,4	125,6	119,8	120,8	103,6	110,5	111	114,3	103,1	92,7
87	87	86,5	86,5	83,3	59,2	83,5	85,3	86,9	86,5	84,3	84,5	85,2	85,4	87,6	90,9	91,2	105,3	99,2	87,5	91,5	90,4	101,7	117,5	78,1	79,1	91,8	79,4	68,5	88,7	95,7	93,5	90,1	88,3	82,6	77,7	85,6	77,7	68,8	86,4	85	82,6	91,2	71,3	73,5	120,1	68,4	73,1	80,7	82,8	100,8	100,8	99,2	50,3	36,5	51,1	55,3	77,7	87,7	71,2	87,3	84,1	88,9	97,8
90,7	90,7	89,3	89,3	106,3	106,5	106,3	90	90,6	89,3	87,6	88,4	89,5	89,9	100	101,3	101	107,2	90,9	73	89,8	89,6	154,1	94,9	86,3	89,8	96,1	91,2	86,9	104,4	96,9	93,9	89	91	94,1	96,8	75	82,8	91,6	85,1	85,5	86,1	80,4	80,7	78,1	88,2	87,9	82,7	74,4	90,5	96	96	96,3	106,4	111,2	109,2	102	82,3	94,7	80,8	89,6	87,2	95,7	98
107,9	107,9	108	108	98,2	119,3	98	109,2	108	108	109,9	109,6	109,4	109,3	105,8	106,3	106,5	108,7	111,4	115,2	113,6	113,6	107,3	113,6	115	113,7	109,7	113,2	116,4	104,3	103,5	109,2	118,3	112,9	115,2	117,2	105	104,9	104,8	114,3	113,2	111,2	104,1	118,3	111,5	98,9	117,6	117,5	117,4	98,4	96,8	96,8	96,4	122,2	126	125,5	118,7	107,6	112,5	120,7	108,4	108,1	111,9	98,6
101,2	101,2	100,9	100,9	103,2	106,5	103,2	101,3	101,2	100,9	100,7	101	101,1	101,2	105,5	103,3	103,1	93,7	98,2	107,5	102,9	103,2	86,5	97,4	105,5	104	101,5	103,4	105,2	106,2	102,8	105,9	110,9	104,3	106	107,5	98,5	100,3	102,4	88,1	94,2	105,3	96	92,4	87,8	93	102	102,1	102,2	101,7	101,2	101,2	97,8	110	110,3	111	108,7	93,6	104,9	98,6	102,3	99,4	105,4	102,1
104,7	104,7	104,2	104,2	116,2	105	116,3	104,8	104,7	104,2	104,7	104,3	105,1	104,7	111,3	108,5	108,3	96,1	101,7	109,8	104,4	104,1	82,1	110,8	107,7	104,1	102,6	102,8	102,9	96,3	105,7	104,2	101,8	100,1	102,8	105,2	112,4	110,8	109	94,7	98,8	106,3	111,3	97,5	94,6	123	108,4	109,9	112,2	112,2	103,9	103,9	100,6	106,9	107,4	107,5	106,4	103	105,5	111	106	105	105,1	101,8
103,7	103,7	103,2	103,2	106,2	87,6	106,4	102,5	103,7	103,2	101,4	101,7	102,3	102,4	112,1	108,5	107,9	92,9	89,7	90,7	87,8	87,7	76,1	89,1	89,3	103,2	95,7	108,6	120	107,6	95,9	97,8	100,9	90,7	87,9	85,5	81	100,4	122,5	127,7	117,6	99,4	108,2	85,9	110,2	105,6	100,6	101,7	103,6	129,6	115,1	115,1	104,2	87	86,6	88	87,5	122	104,5	104,1	90,9	101,3	104,5	112,3
99,3	99,3	99,5	99,5	92,1	114,2	91,9	97,7	99,3	99,5	97,5	97,7	97,5	97,7	102	98	97,7	81,1	89,5	97,6	101,3	101,2	115,5	102,9	98,4	99,2	101,4	99,5	97,8	101,4	104,1	103	101,3	98,8	92	86,2	119,4	108,3	96,3	60,1	71,1	91,9	96,9	89,7	88,4	88,1	97,6	95,9	93,2	99,2	115,1	115,1	101,2	88,1	83	87,3	92,8	86,9	98,7	96,3	101,9	97	98,8	109,9
99,6	99,6	100,7	100,7	93,4	110,7	93,3	98,9	99,6	100,7	100,4	100,1	99,1	98,9	93,2	91,3	91	83,2	85,1	98,7	104,9	105	129,6	102,7	100	100,1	98,9	100,1	101,2	95,2	101,4	103	105,5	97,8	93,6	90,1	115,5	106,9	97,6	61,7	73,6	96,2	106,7	107,4	104,8	93,8	103,7	103,2	102,5	84,8	106,8	106,8	96,3	96,6	94,2	95,8	100,6	95,6	98,5	101	101,1	99,4	98,3	102,6
113,9	113,9	114,9	114,9	105,7	131,2	105,5	114,9	114,1	114,9	117	116,2	115,5	115	108,4	106,7	106,3	99,7	95,9	113,9	115,4	115,4	121,6	114,2	119,7	115,6	113,7	114,1	114,4	101,6	111,8	117,1	125,3	110,4	112	113,4	139,3	123,8	107,1	84	91,3	105,4	130,2	123,9	122,7	103,8	118	120,9	125,5	117,4	105,4	105,4	101,6	118,8	115,9	124,4	119,2	113,3	114,2	118,5	117,5	116,1	113,9	104
97,2	97,2	97,1	97,1	103,8	109,2	103,8	97,5	97,2	97,1	97,1	97,5	97,2	97,5	97,9	97,7	97,4	96,8	88,9	96,6	89,9	90	64	86,3	110,1	101,6	99	98,4	97,8	105	99,3	98,4	97	97,5	101,9	105,6	115,7	104,9	93,3	64,9	75,3	95	107,5	83,7	85,1	93,3	94,2	92,5	89,7	96,7	93,5	93,5	96,3	101,6	105,7	103,5	99	88,5	95,7	89,5	102,2	97,8	96,1	97
106,2	106,2	106,1	106,1	115,1	107	115,2	107,3	106,2	106,1	107,3	107,4	107,2	107,3	106,4	106,9	106,5	108,7	98,1	104,4	95,5	95	58,1	106,1	120,4	109,4	105	105,2	105,5	110,5	106,5	102,7	96,9	108	114,5	120,1	124,7	115,6	105,9	68,9	79,8	100,5	123,7	113,9	112,9	100,3	100,1	101,7	104,2	85,3	94,6	94,6	106,2	114,1	119,5	118,7	110,6	106,8	101,6	101	111	109,6	101,7	100,2
110,7	110,7	111,3	111,3	116,5	106,4	116,6	112,3	110,7	111,3	113,7	113,2	112,7	112,3	102,8	106,3	106,4	120,9	109,7	115,1	107,9	107,9	79,7	108,3	125,7	113,2	108,3	108,5	108,7	105,4	105,9	106,5	107,5	111,3	119,9	127,2	128,3	122,2	115,6	87,7	95,9	111,6	132,5	118,9	115,2	96,7	116,4	111,9	104,5	95,8	94,3	94,3	107,9	121,5	128,4	126,9	117,1	114,5	107,3	113,6	115,3	115,1	106,8	98,7
89,6	89,6	88,2	88,2	90,6	59,4	90,9	88,5	89,3	88,2	86	86,8	87,9	88,5	96,3	99,9	99,6	114,8	92	91,4	95,5	95	108,9	107,3	87,2	83,5	91,5	82	73,4	101,8	99	95,1	89,1	91,7	86,6	82,3	84,3	80,7	76,8	61	70,5	88,5	101,6	69,7	72,6	94,5	66,8	73,3	83,7	100,2	97,6	97,6	107,2	52,6	41	53,2	56,4	78,4	92,2	72,4	89,6	86	93,6	99,6
93,3	93,3	91,7	91,7	90,2	104,7	90,1	92,9	93,1	91,7	90	91	92	92,9	105,7	106,3	105,1	108,7	74,3	76,2	89,2	88,8	138,5	98,4	92,1	96,2	98,8	97,8	96,8	110,7	101,5	98,5	93,9	97,3	99,9	102,2	84,2	86,1	88	62,3	69,7	83,7	91,2	75	75,9	80	92	84,6	72,9	91,8	95,7	95,7	103,1	107,1	114,7	110,4	103,7	79,4	98,6	84,8	93,7	89,1	99,6	100,6
107,6	107,6	107,9	107,9	112,5	116,7	112,4	108,9	107,8	107,9	109,9	109,3	109,4	108,8	108,4	106,3	105,9	97,4	96,9	117,4	117,1	117,5	117,9	106,1	111,9	113,4	107,6	113,9	119,6	97,7	102,3	107,4	115,4	111,6	118	123,6	100	107,3	115,2	79,9	91,6	113,9	116,9	118,5	116,1	109,4	118,6	113,8	106	88,1	97,6	97,6	91,2	121,7	128,2	126,8	117	110	111,6	115,6	107,6	108,4	111,3	97,1
111,7	111,7	111,6	111,6	115,8	127,2	115,7	112,4	111,9	111,6	113	112,4	112,9	112,3	115,8	112,5	112	98,6	100,3	122	116,1	116,8	96,7	99,3	119,7	116,9	113,2	115,8	118,1	100,4	104,8	110,3	118,9	115,6	120,3	124,2	108,1	115,6	123,6	78,3	91	115,2	123,4	116,4	114,4	116,1	115,9	113,7	110,1	93,4	107	107	97,8	117,2	119,4	120,4	114,4	113,6	114,7	112,6	111,4	112,1	114,8	104,3
106,9	106,9	106,7	106,7	109,6	109,7	109,6	107,3	107	106,7	109,7	107,1	109,6	107,3	113,8	109,5	109,1	91,7	97,1	120,2	110,8	111,7	78,6	88,4	114,1	112	108,2	111,2	113,9	59	103,8	107,5	113,2	108,9	113,3	117,1	110,2	110,8	111,4	77,6	89	111	118,3	118,5	117,5	107,5	111,4	111,1	110,7	99,9	103,6	103,6	102,6	114,5	118,1	115	113,1	110	110,9	109,8	108,5	109	110,9	91
102,6	102,6	102,6	102,6	98,1	84,8	98,3	101,7	102,6	102,6	102,5	101,6	102,5	101,8	106,4	103,5	102,8	91,2	86	93,6	86,6	87,6	64,1	64,2	92,6	105,4	97,6	110,3	121,8	85,2	98,4	104,5	114,2	90,8	91,4	91,8	87,3	100,5	114,8	96,2	96,5	96,9	124,6	102,6	105,6	110,9	102,2	104,7	108,7	122,3	111,5	111,5	102,7	86,4	86,9	85,8	87,2	114,1	106,1	103,2	94,7	100,9	106,3	103,3
105,8	105,8	106,2	106,2	95,4	120,6	95,2	105	105,9	106,2	105,6	105,3	105,2	105	107,9	103	102,8	83,5	97,3	106,6	107,1	107,8	112	90,9	106,1	105,4	108,6	105,1	101,8	99,3	106,7	102,3	95,1	109,7	103,4	97,8	120,6	110,1	99,2	97,2	100,8	102,1	117,8	103,4	103,4	111,6	98,9	100	101,7	92	115,2	115,2	101,2	97,7	96,4	92,9	101,8	101,9	100,2	95,3	110,2	107,5	100,5	109,3
103,7	103,7	104,9	104,9	93,6	110,6	93,5	103,3	103,8	104,9	104,8	104,6	103,4	103,4	98,2	95	94,7	82,4	86,4	108,4	114,2	115,1	139,4	94	104,8	106	109,1	106,5	104	101,1	103,8	97,5	87,3	105,9	104,8	103,7	114	108,3	102,2	99,1	102	101,5	121,1	100,9	99,8	98,2	109,3	105,5	99,5	97,3	108,9	108,9	94,8	105,2	107,7	103,8	106,2	102,1	96,3	102,6	108,6	106,5	95,9	105,4
115,8	115,8	116,7	116,7	100,3	126,9	100,1	116,6	115,9	116,7	118,8	117,7	117,4	116,7	111,1	109,5	109,1	103,1	97,7	121,4	119,3	120,4	116,2	94,4	123,6	121	121,8	120	118,3	99,3	109,4	109,2	108,8	118,5	119,9	121	118,8	116,4	113,7	130,2	128,9	115	145,6	113	114	123,6	117,1	114,9	111,5	116,6	109,4	109,4	108	121,7	123,7	123,1	120,5	121,9	110,9	114,3	119,5	120,3	110,6	106,4
103,8	103,8	104,1	104,1	107,6	116	107,5	103,6	103,7	104,1	105,2	103,9	104,7	103,6	99,8	102	101,5	110,3	90,6	104,8	95,4	96	63,4	81,5	116,5	107,6	106,5	104,3	102,2	80,4	104	99,7	92,7	106,3	109,5	112,4	109,2	105,4	101,4	104,9	107,3	105	131,3	95,2	95,2	105,6	102,5	100,7	98	99,3	105	105	110,6	105,3	111	105,5	102,8	105,3	97,2	95	109,3	108	97,4	98,5
108,2	108,2	108,5	108,5	118,6	104,9	118,7	108,9	108,2	108,5	110,5	109,4	109,9	108,8	103,5	106	105,8	115,8	99,2	104,2	94,9	95,1	61,1	91,5	122,5	112	111,8	108,1	104,6	88,6	108,2	103,9	97	113,4	115,9	118,1	116,7	112,6	108,4	109,4	110,7	105,4	138,4	99,9	102,2	109,5	105,9	106,3	107	103,9	101,4	101,4	103,6	110,7	113,7	113,7	108,4	110	100,9	101,4	115,7	113,8	100,9	98
115,5	115,5	116,5	116,5	121,9	105,3	122	117	115,7	116,5	119,8	118,3	118,2	117	105,4	108,4	108,4	120,1	107,4	115	104,6	104,5	65,5	107,9	129	116,8	117,9	112,3	107,1	93,3	102,5	107,6	115,8	116,7	122,9	128,3	116,6	118,3	119,9	131,9	131,5	119,7	160,2	118,6	118,9	126,4	122,5	114,2	101,3	109,6	102,4	102,4	103,2	121,4	125,9	126	117,5	129,2	109,4	112,8	118,5	122,1	109,2	99,9
100,5	100,5	100,1	100,1	100,3	77,9	100,5	100,9	100,5	100,1	100,4	100,5	100,8	100,9	102,6	103,1	103,3	105,1	107,1	99	97,6	97,3	90,9	102,4	98	93,2	108,7	91,5	75,5	102,2	103,1	107,8	115,2	100	93,8	88,1	98,1	90,4	82,3	109,8	107,2	91,8	132,9	83,4	87,5	113,6	76,5	81,1	88,1	94,6	96,6	96,6	99,7	57,9	47,5	58,3	62,8	99,9	101,3	76,4	100,9	100,6	103,1	98,5
101,1	101,1	100,4	100,4	126,3	108,3	126,4	101	101,1	100,4	99,5	100,2	100,5	100,8	107,4	107,7	106,5	108,6	78,9	82,8	90,3	89,8	115,3	101	101,1	101,7	105,8	101,8	98,1	111,1	101,4	101	100,4	95,8	101,2	105,9	84,3	95,1	105,9	116,7	111,5	89,1	106,8	76,4	81,9	126,2	103	95,5	83,7	107,1	102,1	102,1	101,7	110,9	119,5	114	106,7	100,6	101,2	93,5	99,9	100,2	101,8	104,7
108,6	108,6	109,1	109,1	115,7	111,7	115,7	109,8	108,7	109,1	110,8	110,4	110	109,7	108,2	105,8	105,3	95,7	92,8	112,5	107,2	106,7	85,2	117,6	118,9	115,1	113,5	113,7	113,9	104	97,3	98,7	100,9	110,5	114,7	118,4	103,1	109,3	115,5	111,4	112,5	106,2	137,5	115,7	115,6	124,7	120	109,9	94,2	93,4	98,4	98,4	102	114,4	121,2	117,6	111,3	117,2	104,8	117,6	109,9	112,3	103,9	100,4
119,5	119,5	119,8	119,8	120,3	125,2	120,3	121	119,8	119,8	122	121,5	121,4	121	121,7	118,1	117,6	103,2	106,2	127,9	118,1	119,2	87	93,2	123	121,3	124,4	120,7	117,2	113,9	107,9	105,4	101,5	120,4	126,3	131,5	109,2	123,9	138,7	138,1	136,1	119,9	143,7	116,8	126,1	115,6	124,5	119,8	112,4	110,5	107,4	107,4	98,9	127,9	135,1	129,4	125,4	136	111,4	118,6	120,7	125,7	110,9	108,6
113,6	113,6	113,7	113,7	114,1	108,3	114,1	114,1	113,8	113,7	114,4	114,2	114,3	114,1	118	113,8	113,1	96,9	97,2	114,4	102,2	103,4	62,6	75,6	108,6	111,8	111,5	112,9	114,2	109,7	101,1	101,1	101,1	112,5	112,7	112,9	105,4	117,1	128,8	144,6	138,6	111,6	139,1	107,9	109,9	133,7	110,1	109,7	109	117,2	110,8	110,8	104,4	111,4	117,3	113,6	109,8	126	106,9	110,1	113,3	117,5	106,6	109,9
105,9	105,9	105,9	105,9	101	78	101,2	105,5	105,9	105,9	105,2	105,4	105,2	105,5	109,6	106,8	105,8	95,7	80	83,7	79,4	79,3	62,7	83,2	85,3	101,4	95,9	107,3	117,8	109,8	95,8	100,4	107,8	87,4	85,1	82,9	80,2	105,2	130,4	149,2	137,3	95,1	136,9	92,8	97,2	125	100,1	99,3	97,8	133,7	110,6	110,6	101,5	81,3	79,9	84	83,1	125	103,9	113,1	96,4	105,8	103,2	109,5
112,3	112,3	112,4	112,4	111,6	117,3	111,6	112,5	112,4	112,4	113	112,6	112,8	112,5	116,7	111,9	111,8	92,7	109,3	108,5	104,7	105	91,6	97,6	103,2	114,8	117,4	119	120,2	105,6	109,8	108,6	106,6	111,8	109,1	106,6	124,9	117,6	108,7	123,2	119,1	101,3	134	101,5	102,5	112,2	97,3	94,6	90,3	105,9	111,3	111,3	106,1	107,4	113,5	104,8	108,1	112,5	107,6	91,2	116,2	115,1	108,7	109,2
112,7	112,7	113,7	113,7	138,3	111,2	138,6	113,9	112,9	113,7	116,3	115,3	114,7	113,8	110,6	104,7	105	81,3	111,3	109,7	108,4	108,9	104,3	96,7	108,3	113,5	112,8	115,4	117,3	97,9	107,4	105,7	103	111,8	112,2	112,5	128,9	123,4	116,5	135,6	133,7	118,3	150,8	101,8	103,3	114,7	108,7	101,8	91,4	101,1	102,9	102,9	97,1	115,8	122,2	115,6	114,5	119,3	104,7	106,2	119,2	119,3	104,6	100,9
113,4	113,4	114,2	114,2	117	106,5	117,1	115,3	113,5	114,2	117,4	116,6	116	115,3	109,6	106,6	107,2	94,5	119,5	104,7	101,5	101,3	88,1	106	102,3	114,7	110,2	119,3	126,9	101,9	110,4	111,5	113,1	108,3	108,3	108,2	123,1	118,2	112,2	135,8	136,9	126,2	160,4	103,6	104,5	116,5	108,6	108	106,8	125,2	96,2	96,2	101,7	99,8	101,1	101,3	100	121,1	109,1	115,5	117,9	119	108,7	98,4
117,3	117,3	117,6	117,6	121,6	116	121,7	120,4	117,6	117,6	122,2	121,1	121,3	120,4	117,4	115,1	115,3	105,6	119,8	112,2	101	101	62,3	99,4	116,5	120,5	117,6	121,9	125,4	102,1	113,7	110,2	104,6	118,8	125,1	130,6	141,4	132,6	121,9	126,9	126,2	113,2	163,1	110,1	111,6	126,8	116,6	108,7	96,6	120,3	90,1	90,1	96,4	127,2	135,7	130	123,9	127,1	109,3	106,2	126,5	126,8	109,5	94,2
109,4	109,4	109,3	109,3	102,6	98,9	102,6	111,1	109,4	109,3	112,2	111,2	111,9	111,1	109,2	110	110,2	112,9	112,5	96,9	87,8	86,4	50,3	115,9	105,5	111,6	107,7	113,8	118,9	94,4	111,9	106,1	97,1	106,9	115,3	122,6	120,6	118,3	115	110,3	111,7	103,6	147,4	100,5	100,7	107,2	105,5	98,6	88	122,3	92,7	92,7	108,1	113,3	118,7	117,3	109,9	116	102,2	95,9	116,3	116,3	102,6	94,7
117,8	117,8	118,8	118,8	126,9	107,9	127,1	120,1	118	118,8	123,6	121,7	121,6	120,1	110,8	109,2	109,9	102,6	125,6	103,8	95,5	94,9	64,1	107,6	115,4	116,7	114,4	117,1	119,2	89,9	114,3	114,5	114,6	116,9	123,6	129,4	130,7	126,7	121,6	165,8	152,5	116,2	162,8	109,9	111,4	121,8	117,9	108,5	94,1	125,6	96,8	96,8	100,4	121,5	128,4	124,3	118	131,9	109,8	113,2	124,7	127,1	109,5	95,2
105,6	105,6	104,6	104,6	106,7	78,6	106,9	106,1	105,7	104,6	105,4	105	106,5	106,1	112,8	113,5	113,2	116,2	105,1	95,1	92,2	90,9	75,7	120,6	94,1	95,9	106	96,6	88,3	96,8	114,5	115,1	115,7	106,4	101,2	96,6	109,7	102,1	92,9	98,1	101,7	98,3	139	82	84,3	106	83,7	81,8	78,8	115,3	101,5	101,5	102,8	66	54,2	70,3	69,9	101	106,2	78,3	108,8	106,5	108,1	100,3
96,3	96,3	95	95	114	92,6	114,2	96	96,3	95	93,8	94,4	95,5	95,9	106,5	106,2	105,7	104,9	91,9	66,7	72,7	71,5	85,5	99,1	82,4	96,5	99,2	101,6	103,6	105,4	107,7	100,9	90,4	90,4	92,3	93,9	81,9	85,9	89,9	110	103,9	84,2	116,3	68,3	72	106,1	85	78,6	68,9	111,6	99,3	99,3	97,4	100,5	108,6	106,9	96,1	92,6	95,1	79,8	96,7	95,5	96,1	100,9
117,3	117,3	117,4	117,4	120,4	115,3	120,4	119,4	117,5	117,4	121,3	119,9	120,6	119,4	119,6	115,8	116,4	100,4	128,2	103,4	96,7	96,5	71,9	102,5	111,7	122,2	118,1	126,1	132,8	95,5	105,3	114,8	129,5	115,4	122,9	129,5	112,7	121,2	130,4	144,8	139,7	118,3	146,9	109,5	111,3	129,5	127,1	114,9	96,4	119,6	98,9	98,9	98,3	126,3	132,6	131,1	122,9	127,2	118,7	121,2	118,4	121,3	118,5	97,9
116,4	116,4	115,7	115,7	116,3	102,7	116,4	117,4	116,6	115,7	117,4	116,7	118	117,4	127,2	121,2	121,3	97,1	122,6	105,4	96,3	96,8	66,9	84,1	112,5	124,5	121,3	128,9	135,2	104	102,9	107,6	114,8	112,6	119,1	124,8	114,5	120,4	126,7	116,8	121,2	117,4	143	108,9	110,3	127,1	126,5	124,2	120,4	130,5	108,7	108,7	103,3	120,8	123,5	122,9	120,5	124,3	116,9	125,6	115,4	118,3	116,3	106,9
99,2	99,2	97,8	97,8	95,1	86,4	95,2	98,6	99,2	97,8	97,2	97	98,9	98,6	113,9	109,2	109,2	90,2	109,6	89,2	80,1	80,6	50,5	69,1	93,9	107,4	103	112,3	120,3	93	79,7	91,5	109,7	94,2	97	99,4	86,6	96,6	107,4	104	104	94,5	126,2	77,7	80,6	107,3	101,8	98,6	93,6	131,7	105,1	105,1	96,2	100,3	103,1	104,6	99	103,8	105,3	97,2	91,7	95,6	105,9	100,8
100,8	100,8	98,6	98,6	86,7	76,7	86,8	99,6	100,8	98,6	97	97	99,7	99,7	120	116,1	116,3	100,5	120,4	72,5	69,2	69,4	57,9	64	82,5	109,1	104,4	119	131,5	96,4	71,8	100,6	145	84,7	81,8	79,2	74,5	85	96,5	130,4	120,7	93,3	143,2	67,7	73,8	117,5	102,8	98,7	92,2	152,2	112,3	112,3	100	83,1	80,8	86,9	85	106,4	119,5	102,8	82,5	90,1	120,7	106,6
90,4	90,4	88,8	88,8	73,9	97,8	73,6	87,4	90,2	88,8	84,6	85,1	87,1	87,4	107,6	102,1	102,2	81,1	103,8	78	80,3	80,3	84,1	79,5	86,9	101	103,3	106,5	108,8	92,4	74,1	81,8	94,3	92,5	83,6	75,5	74,9	82,1	89,4	81,6	88	90,2	110,6	57,2	61,7	100,6	95,2	88,7	79,1	88,6	115,6	115,6	106,5	91,7	89,2	86,3	100	84,2	96,5	88,8	81,7	82,6	97	108,2
92,1	92,1	90,9	90,9	87,8	97,5	87,7	90,8	92,1	90,9	89,2	89,1	90,9	90,8	105,2	101,5	101,4	87,2	96,6	77,3	80,7	80,5	87	86,2	96,6	102,8	102,6	105	106,6	87,8	76,8	86,9	103,6	90,1	86,5	83,2	77,1	86,4	96	87,1	90,9	88,5	111,1	65,5	70,5	117,8	105,2	97,9	87	108,7	103,7	103,7	94,7	103,6	105,3	104,7	105,8	91,9	99,3	95,3	84,5	86,9	99,6	98,4
101,8	101,8	100,4	100,4	84,6	110,2	84,3	101,2	101,8	100,4	99,9	99,5	101,7	101,3	115,3	112,7	112,7	102	110,7	85,1	82,6	82,5	71,9	83,6	106,8	114	113,6	116,4	118,5	92	80,2	99,1	130,5	98,7	102,7	106,3	81,1	93,1	105,4	102,9	105,9	101	122,9	74,5	78,8	126,9	113,1	109,7	104,1	127,2	106,9	106,9	100	121,1	122,9	125,9	120,1	103,4	113,8	107,6	92,4	95,9	114,2	102
93,7	93,7	91,2	91,2	100,9	105,3	100,8	93,2	93,6	91,2	90,2	90,3	93,3	93,2	113,9	112,6	112,7	107	111,7	80,9	72,6	72,6	45	72,2	101,2	106,3	108,7	107,9	106,5	91,7	74,8	85,9	104,1	96,4	97,9	99,2	74,4	85,1	96,1	96,1	96	87	110,4	65	69,3	107,7	99,9	96,6	91,3	131,8	96,3	96,3	103,6	105,9	107,2	110,2	104,8	93	102,7	95	86,8	88,8	103,3	95,7
96	96	94,6	94,6	105,2	92,5	105,3	95,2	95,8	94,6	93,1	93,4	95	95,1	106,1	106,7	106,9	107,6	111,9	72,5	65,3	64,8	39,5	76,7	101,1	101,6	101,5	101,2	100,3	97	74,1	86,3	106,5	92,1	93,8	95,2	80	84	87,8	89	89,2	81,2	103,1	53,9	119,5	87,7	90,4	88,8	85,9	83,5	101,4	101,4	107,4	104,3	106,9	111,5	101,4	110,6	98,8	87,5	85,1	93,2	99,6	100,8
102	102	100	100	114,7	101,3	114,8	102	102	100	100,2	99,7	102,5	101,9	114,3	116,5	117,1	123,5	131,5	82,1	76,5	75,7	53,8	94,7	107,3	108,7	112,9	108,8	104,1	91	83,4	96,6	118,5	101,3	107,5	113	87,3	97,7	108,3	99,6	102,7	98,1	120,4	83	87	124,9	107,3	100,5	90,4	104,1	101,8	101,8	101,9	120,6	122,4	128,3	117,8	107,9	109,9	106,7	94,7	98,9	110,1	98,8
89,2	89,2	86	86	95,3	62,1	95,6	87	89,1	86	83	83	87,2	87	112	113,3	113,7	116,6	122,8	78,3	75,5	74,2	59,5	105,5	89,4	89,4	102,1	89	75,5	82,6	82,8	96	117,9	89,1	83,8	79,1	78,5	76	72,9	66,1	72,2	75,5	90,9	51,4	55,7	98,6	75,4	77,4	79,5	90,5	107,4	107,4	99,5	61,8	51,5	66	64,9	72,9	103,6	75,8	82,5	79,6	105,7	99,6
89	89	86,6	86,6	96	91,1	96	86,3	88,9	86,6	82,3	83	85,8	86,2	109	108	107,7	103,2	98,3	57,8	62,3	61,1	68,4	91,2	84,2	91,9	97	94,7	91,8	94,1	79,4	87,4	100,4	81	84,6	87,6	69,2	71,9	74,3	101,3	92,9	70,7	82,2	50	72,1	91,1	89,9	78,8	62,6	84,9	112,4	112,4	100,8	102,6	105,1	111,2	98,8	80,9	96,6	80	80,5	80,7	97,8	106,1
105,9	105,9	104,4	104,4	116,4	100,3	116,6	105,1	106	104,4	103,9	103,3	105,7	105	119,1	116,1	116,8	103,9	133,7	89,3	82,1	81,9	56,9	85,3	113,4	115	114	115,1	115,4	91,7	88,4	99,1	116,7	105,7	109,9	113,5	104	104,3	104,1	118	116,7	103,7	107,8	85,2	87,8	130,1	120,6	108,3	90,5	106,8	113,8	113,8	101,1	124,5	127,7	134,2	121,4	103,8	111,6	117,2	102,3	102,9	111,1	106,3
105,2	105,2	103,4	103,4	113,1	96,9	113,3	104,2	105,2	103,4	102,8	102	104,9	104,1	124,4	118,4	118,5	95,4	120	91,4	84,5	84,8	61,9	76,7	120,8	116,8	113,4	114,4	114,6	89	90,7	100,2	115,6	104,6	108	110,9	99,2	102,7	105,8	102,5	105,4	100,4	110	80,3	82,8	107,5	115,4	111,7	105,7	105,3	114,1	114,1	101,1	124	127,2	131,6	122,1	100,4	111,6	106,6	102,2	101,7	112	105,7
100,2	100,2	98,6	98,6	90,1	79,7	90,2	99,2	100,2	98,6	97,4	97,2	99,5	99,2	116,6	111,9	112,3	93,6	119,6	84,2	73,5	73,9	40,4	64,1	112,7	109,2	106,5	107,1	107	92,2	81,7	95,2	117,6	96,1	94,6	93,3	95	99,7	104,2	106,3	104,3	91,3	101,9	68,2	86,1	103,9	104,2	105	105,3	96,6	109,1	109,1	102,8	96,4	93,7	100,4	98,1	101,2	107	104,7	93,3	95,9	107,2	103,7
97,5	97,5	95,2	95,2	74,9	71,8	75	95,1	97,4	95,2	91,7	92,1	94,9	95,2	118,5	115,2	115,1	102,1	108,7	72,5	67,4	67,3	49,4	68,8	89,5	104	100,6	109,7	117,9	97,6	76	96,7	131,1	87,1	77,3	68,4	70,2	79	88	128	120,6	97,2	117,2	70,3	74,8	114,1	99,8	94,6	86,7	126,7	118,8	118,8	102,7	76,7	74,4	80,6	79,3	100,3	111,5	95,2	81	87,1	112,7	111,2
95,4	95,4	94,5	94,5	70,1	99,3	69,9	92,5	95,2	94,5	90,5	91,1	92,1	92,7	108,9	100,7	101,2	69	112,5	74,6	73,2	72,9	65,2	81,9	94,4	98,3	101,3	99,4	97	100,6	87,4	100,7	122,4	94,2	78,7	65,4	95,3	91,1	84,5	85,5	88,5	85,4	89,9	62,8	74,2	101,2	95,3	91,5	85,7	73,8	123	123	104,7	84,4	76,6	79	94,6	84,5	102	94	88,6	87,5	102,5	114,8
100,6	100,6	99,9	99,9	79,1	81,9	79,1	99,1	100,6	99,9	98,8	98,1	99,8	99,3	107,5	103,8	103,8	88,9	102,7	80,3	81,5	81,4	82,1	83,1	98,4	102,3	106,8	103,4	99,7	84,7	86,9	110,6	154,8	95,8	82,6	71,2	97,1	98,6	98,9	98,4	97,4	86,5	110,2	69	80,2	104,1	104,6	98	88	75	113,8	113,8	97,3	91,2	85,1	90,5	97,6	97,2	113,5	95,7	91,8	93,6	114,9	103,6
114	114	112,8	112,8	111,7	98	111,8	113,5	114,2	112,8	113,3	112	114,8	113,5	125,9	122	122,1	106,2	123,4	92,6	87,5	87,5	69	86,1	117,2	118,7	118,2	118,8	118,6	87,4	96,3	118,2	157,8	111,8	109,6	107,6	110,7	107,7	102,2	122	120	105,3	128,6	87,9	99,9	107,4	117,1	111,2	102,1	98	117,3	117,3	101,8	128	128,4	137,5	125,1	111,8	125,5	112,6	108,4	109,6	126,4	107
105,1	105,1	103,7	103,7	106,3	85,4	106,5	104,7	105,1	103,7	103,1	103	104,9	104,7	117,7	114,8	114,9	103	116,5	86,3	76,7	77	45,9	70,2	114,6	109	109,5	106,3	102,7	101,4	92,8	102	114,8	104,5	103,6	102,7	105,7	111,6	117,2	91,8	97,3	97,7	111,3	74,8	87,9	114,8	103,8	100,9	96,2	90,8	105,7	105,7	105	110,2	108,4	116,7	107,3	105,2	106,7	99,1	102,1	103,2	107,3	104,8
101,5	101,5	100,4	100,4	93,2	74,6	93,4	100,4	101,4	100,4	99,2	99,1	100,7	100,5	109,2	108,2	108	103,5	102,3	80,3	70,7	70,7	39,1	69,2	105,9	102,6	100,6	100,9	100,5	95,3	95,9	105,4	118,5	97,9	96,1	94,5	104,1	98,7	90,5	93,1	93	84,3	113,2	77,2	88,6	100,2	97,5	92,5	84,9	89,1	109,3	109,3	101,7	100,5	98,5	109,4	97,9	97,9	102,9	91,6	99,1	98,9	103,8	104,7
115,5	115,5	114,5	114,5	131,9	94,6	132,2	116,3	115,6	114,5	116,2	115,2	117,2	116,2	118,8	120,2	121,3	124,5	148,4	93,6	85,2	85,2	56,9	83	132,8	118,7	116,9	112,5	107,8	96,4	96,5	118,6	158,6	116,1	116,8	117,3	115,5	112,1	106,1	118	119,1	109,8	135,7	92,6	106,2	125,6	114,9	107,6	96,5	107	102,9	102,9	109,4	126,2	125,2	137,6	122,3	117,7	123,6	111,5	111,7	113,7	124,5	102
95,5	95,5	93,5	93,5	96,4	72,1	96,6	94,1	95,4	93,5	91,3	91,6	94	94,1	108,1	110,3	111	117,9	126,6	79,5	74,3	73,2	51,6	102,4	95,7	88,7	100	85,5	71,9	96,3	94,9	111,5	139,9	94,3	86	78,9	91,5	85,8	77,4	83,1	84,5	79,1	102	50,2	60,9	96,3	72,8	79,2	87,6	92,9	106,8	106,8	100,5	57,6	46,3	64,1	60,7	79,1	107,7	76,6	91,6	87,9	110,1	103,4
96,5	96,5	94,7	94,7	119	93,7	119,2	94,9	96,5	94,7	92,1	92,5	94,6	94,8	112,1	110,6	110,5	104,2	106,6	61,8	64	62,6	62,9	99	94,9	94,9	101,2	94,4	87,7	100,3	89,3	104,4	130	90,4	90,7	90,9	78,2	79,6	80,1	108,9	103,1	83,4	106,7	63,2	73,9	99,3	89,6	83,9	75,3	85,9	110,9	110,9	99,2	104,2	108,4	113,8	100,5	89,4	105,5	83,4	89,5	89,6	107,1	107
114,6	114,6	114,2	114,2	116,9	100,1	117	115,1	114,8	114,2	115,5	114,6	115,9	115,1	117,8	114,2	115,4	99,9	144,4	94,8	86,7	86,5	58,3	91	121,5	115,2	115	112,2	108,9	97,8	95	111,6	140,1	109,6	111,2	112,5	106,6	115,9	125,5	122,7	119,2	101,9	128,7	106,1	119,6	123	122,7	114,1	101,3	95,8	107,2	107,2	99,1	123,5	125,9	134,1	119,9	128,1	117,1	113,5	108,1	114,4	117,3	104
110,4	110,4	109,4	109,4	116,4	96,4	116,6	110,1	110,5	109,4	109,6	108,9	110,8	110	121,8	115,2	115,9	89,4	132,4	91,6	83,1	83,7	56,9	68,3	112,8	110,5	112	109,1	105,7	94,7	92,1	106,9	131,8	107,2	109	110,5	99,1	102,4	104,8	121,8	122,8	113	124,6	97,9	110,9	108,2	107,6	110,6	114,1	101,7	111,6	111,6	96,6	120	120,2	129,6	116,6	117,7	113,3	106,4	104,7	108,8	113,8	105,4
109	109	107,8	107,8	107,1	87,9	107,3	108,4	109	107,8	107,3	106,9	108,8	108,4	121	115,4	116,3	93,5	136,2	89,2	77,5	78	41,3	65,1	115,2	109	107,9	106	103,6	98,3	89,8	112,4	154	95,2	95,3	95,2	101,5	99,3	94,9	117,2	114,4	98,6	119,3	97,8	111,6	115,7	102,6	105,9	109,6	96,5	113,1	113,1	102,1	102,6	99,2	109	102,6	113,3	118	104,1	100,1	104,3	119	107,9
104,8	104,8	103,2	103,2	69,4	74	69,3	103,7	104,7	103,2	101,6	101,8	103,6	103,9	121,7	115,1	115,4	89,6	121,6	74,1	67,9	67,9	46,9	67	97,2	105,7	105,1	108,6	111	104,2	83,7	109,3	157,8	85,1	71,9	60,4	82,4	87,4	92,2	112,7	109,9	94,7	137,7	98,1	112,2	126,6	107,7	105,2	100,8	139,2	113,3	113,3	104,7	70,1	60	68	80	119,4	118,4	108,4	86,9	97	119,1	110,1
103,9	103,9	103,1	103,1	83,8	77,6	83,8	102,8	104	103,1	101,2	101,6	102,5	102,9	114,2	108,2	109,2	85	135,1	78,6	75,2	75,3	61,9	71,1	97,5	96	104,2	94,9	86,3	107,3	92,8	107,8	132,5	97,8	88,7	81,2	105	98,9	90,8	101,6	102,6	94,5	119	89,3	101,5	102,7	91,9	93,3	94,7	80,3	113,7	113,7	101,4	90	86	90,8	92,8	103,7	105,8	91	98,7	100,4	106,9	111
107,4	107,4	107,3	107,3	104,4	82,8	104,6	107,7	107,6	107,3	108,5	107,6	108,6	107,7	109,8	105,8	106,5	90	124,7	78,2	78,7	78,6	74,8	82,4	104,4	107,3	105,7	107,9	108,9	90,2	92,8	114,6	154,9	100,1	94,8	90,2	103,8	107	108,7	95,6	97,2	90,7	131,9	98	111	107,6	107,2	109,8	113,2	84,4	102,5	102,5	95,7	111,2	111	117,2	109,4	116	114,6	108,3	100,3	105,3	115	98,5
124,8	124,8	124,7	124,7	95,9	105,2	95,8	126,5	125	124,7	128,5	126,6	128,2	126,7	124,1	122,2	123,2	113,7	148,8	95,1	88,6	89	67	79	122,9	117,3	119	114,7	110,1	93,1	106,3	145,6	224,6	115,6	114,5	113,2	117,2	117,1	115,2	104,2	111,3	113	172,4	115,9	132,3	138,2	115,8	117,4	119,3	101,1	105,1	105,1	106	130,1	132,1	139,6	125,6	137,3	140,3	121	115,4	122,3	141,7	101,9
108,1	108,1	107,1	107,1	87,5	84,8	87,5	108,6	108,2	107,1	107,4	107,5	108,6	108,8	112,9	113,1	114,3	112,1	145,6	78,7	72,8	73	53,3	67,4	111,7	102	102,8	97,9	92,9	108,1	96,4	116,8	153,4	96,9	98,9	100,1	102,7	103	101,7	98,8	99	89,9	138,7	91,1	105,2	116,2	96,4	97,9	99,7	90,4	100,6	100,6	101,1	103,7	103,3	106,9	101,2	113,8	113,8	95,4	101,8	105,6	115,2	103,4
115,9	115,9	114,9	114,9	120,2	90,8	120,5	117,1	116	114,9	116,6	116	117,7	117,1	118,7	121,5	122,2	129,8	140,3	85,9	78	77,8	51,4	81,3	120,8	110,1	110,8	105,6	100,3	104,2	100,8	116,9	143,3	109,1	113,2	116	111,6	114,6	116	97,5	101,5	98,7	157,6	110,5	124,1	114,3	103,4	111	121,6	93,1	101	101	105,3	124,6	124,2	133,3	120,3	129,8	117,4	109,9	110,9	116,9	117,9	102,9
111,2	111,2	110,4	110,4	113,4	84,7	113,7	112,2	111,2	110,4	111,7	111,4	112,5	112,2	113,3	114,9	115,8	119,1	138,5	81,2	74,1	74,1	50,3	74	118,6	103,4	106,9	97,3	88,4	105,6	98,1	119	156,5	101,7	105,8	108,7	102,9	107,7	111,2	81,5	92,4	102,2	152,8	100,2	114,8	128,8	104,5	100,6	94,3	93,9	97	97	106,1	112,8	113,6	121,8	109,2	121,5	115,4	101,4	105,3	110,5	116,5	101
95,6	95,6	94	94	91,5	54,6	91,8	94,7	95,6	94	91,8	92,6	94,1	94,7	106,8	106,4	107,2	103,5	127,3	73,1	69,7	68,7	52,7	96,1	91,2	84	93,4	81	69,7	105,7	93,3	112,5	146,5	87,3	80,7	75,3	89,8	84,8	78,3	69,2	73,7	74,3	117,2	65	76,1	90,3	73	87,4	108,2	76,2	102,7	102,7	95,6	54,9	42,1	58,7	58,3	87	105,9	86	89,2	88,6	107,4	103,4
103,3	103,3	101,5	101,5	117,3	91,5	117,5	102,8	103,4	101,5	100	100,6	102,4	102,7	119,3	116,6	116,8	105,5	117,9	58,7	64	62,8	70,3	91,3	93,3	95,3	104,4	95,6	87,3	110	94,2	123,7	181,6	93,5	93,6	93,3	83,4	89,8	95,2	85,9	88,5	84,5	118,1	66,6	78,9	118,4	98	98,2	98,1	96,3	106,8	106,8	96	110	111,4	119,6	106	93,3	120,4	96,5	94,8	94,5	122,2	107,2
117,7	117,7	116,7	116,7	112,7	85,1	112,9	119	118	116,7	118,5	117,9	119,6	119,1	126,4	123,6	124,4	111,7	145,3	85,7	80,1	80	59,7	82,6	114,3	112,9	115,1	111,9	108,3	107,4	92,4	118,6	168,8	110,9	112,5	113,4	106,8	114,6	121	109	113,4	110,1	146,7	114,2	129,2	129,3	120,8	123,4	126,5	90,3	103,1	103,1	98,9	127	127,9	139,8	122,1	131,3	126,9	124,6	108,5	115,7	126,9	104,5
110,5	110,5	108,9	108,9	111,8	87,2	112	110,6	110,6	108,9	109,3	108,9	111,1	110,6	126,6	120,9	121	98,6	120,7	81,8	74,3	75	52	57,4	106,8	103,7	104,6	102,1	99,2	100,9	89,4	109,3	145,3	101,3	102,5	103	99,5	109,3	118,1	96	101,1	100,4	134,5	102,5	115,6	125,4	107,1	114,3	124,5	100,7	106,8	106,8	98,9	116,4	114,3	127,1	113,5	123,7	117,1	109,3	100,5	107,8	117,7	104,7
109,2	109,2	107,3	107,3	108,1	84,9	108,3	109,1	109,3	107,3	106,9	106,9	109,3	109,1	127,2	122,2	122,8	102,8	134,7	79,6	68,9	69	36,1	65,8	111,4	105,3	106,3	102,5	98,5	104,7	88,6	105,1	133,6	100,8	102	102,6	101	105,6	108,9	95,5	97,9	92,8	133,1	105	117,6	123,9	100	107,8	118,8	104,5	108,1	108,1	102,3	114,2	113,2	122,8	111,6	121,8	113,8	104,5	99,6	106,6	114,4	107
105,8	105,8	103,9	103,9	92,3	72,2	92,5	105,2	105,8	103,9	102,2	103	104,7	105,3	123,8	119,2	119,5	101,1	124,4	70,7	63,5	63,4	39,7	65,9	92,5	101	99,2	103,6	106,6	114,4	82,5	101,3	135,6	88,8	84,8	81,3	78,1	99,6	120,9	94,4	96,9	92,2	137,5	99,2	116,1	117,7	103,9	106,1	108,8	149	108,1	108,1	106,2	88,5	84	91,2	91,4	124,5	112,8	101,8	89,9	100,7	113,6	110,3
103,8	103,8	102,5	102,5	94,3		94,4	103,3	103,9	102,5	100,9	101,7	102,7	103,4	116,8	112,2	112,8	94,2	128,3	74,5	73,9	73,7	67,6	76,8	106,6	100,1	112,4	97,4	84,1	114,3	94,1	106,6	123,9	96,9	92	85,8	101,3	98,4	92,7	85,3	91,5	94	118,3	87,6	101,4		103,3	100,1	92,6	83,2	105,8	105,8	98,4	99,3	91,2	95,4	105,6	103,9	106,7	101,5	98,4	100,4	107	107,9
103,1	103,1	102,1	102,1	84,5		84,4	103,5	103,1	102,1	102,6	102,3	103,9	103,7	113,8	109,6	110,3	92,6	128,4	84,8	82	82,7	72,8	64,4	106,4	99,9	107,1	97	87,7	96,2	93,8	105,5	120,7	101,5	88,9	78,1	100,6	102,7	103,3	64,4	79,6	100,7	133,3	95,8	111,6		111,4	105,8	94,3	79	95,3	95,3	106,7	114,7	103	121	115,5	110,6	107,3	103,4	97,5	101,7	107,5	97,1
115,2	115,2	113,5	113,5	97,1		97,1	116,9	115,4	113,5	116	115,1	117,7	117	130,4	126,8	127,1	112	134,1	80,7	74,8	74,7	53,8	77,2	120,3	110,8	114,7	106,7	99,1	97,8	97,4	116,1	148,2	109,7	108,4	106,8	104,3	110,8	116,2	95,6	104,8	111,9	154,9	114,3	131,3		120,1	126,6	136,2	99,7	97,9	97,9	101,1	144,9	159,3	149,9	135,6	133,7	121,8	125,9	107	115,2	121,4	98,6
100,9	100,9	99,2	99,2	107,1		107,4	101,2	100,8	99,2	99,5	99,3	101,5	101,2	112,8	112,2	113	108,6	133,3	69,9	62,7	62,8	39,6	60,2	105,1	96,9	102,7	93,4	84,8	94,8	91,1	100,5	110,6	98,3	95,2	92,3	98	101,5	103,7	72,2	83,2	95,9	128,5	87,5	104,3		92,4	98,4	107,4	80,6	93,4	93,4	104,9	111,4	113,9	115,2	108,9	108	101,1	96,8	97,5	100,9	101,3	95,3
105	105	102,8	102,8	117,6		117,9	105,4	105,1	102,8	102,5	102,9	105,3	105,4	119,4	121	121,4	125,8	130,6	74,1	66,4	65,9	39,4	77,2	109	99,9	107,4	96,1	86	108,1	93,6	98,7	97,6	100,2	100,8	101	97,8	104,7	110,6	73,1	81,3	88,8	140,3	97,1	112,7		104,8	104	101,1	90,2	98,3	98,3	100,4	117,6	115,6	127	114,1	116,1	103,1	104,4	100,4	105,3	102,9	101,7
108,8	108,8	106,7	106,7	116,8		117	110,3	108,9	106,7	108,3	108,1	110,6	110,3	117,5	122,3	123,8	138,7	165,7	76,1	69,1	67,9	41,2	96,9	119,3	106,1	112,1	100,8	90,4	104,1	87,7	99,7	116,5	110,7	108,4	106,2	107,3	109,7	110,4	98,2	103,1	102	140,1	101,3	117,2		112,5	113,9	114,8	103,1	91,8	91,8	98,5	121	120,6	133,7	116,9	122,9	110,4	121,1	103,9	109,8	109,5	96,3
97,8	97,8	95,1	95,1	119,3		119,9	97,9	97,8	95,1	93,9	94,7	97,3	97,7	117,5	117,3	118,4	115,2	146,8	71,3	68,2	66,5	49,6	112,4	95,3	87,9	102,9	84,8	69	109,4	96,8	113,5	140,6	94,7	84,1	75	91,8	87,4	80,7	75,3	80,2	81,6	120,6	57,6	70,9		75,1	82,6	94,5	93,4	94,3	94,3	94,7	63,3	51,1	68,9	66,1	84,3	108,3	83,7	94,8	92,1	110,2	99
100,8	100,8	97,9	97,9	96,1		96,2	100,6	100,7	97,9	96,2	97,2	99,9	100,6	119,9	121,8	122,3	127,5	134,6	55,3	59,4	58,2	63,2	88	93,2	94,8	107,8	94,9	83,4	113,8	89,2	114,3	163,1	92,6	91,5	90,2	82,3	85,4	87,4	69,5	74,3	75,8	111,7	81,4	96,3		92,2	94,6	97,4	100,6	99	99	103,8	111,4	112,9	121,5	106,3	98,3	116,3	91,5	89,6	92,5	118,2	104




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time37 seconds
R Server'George Udny Yule' @ yule.wessa.net
R Framework error message
Warning: there are blank lines in the 'Data X' field.
Please, use NA for missing data - blank lines are simply
 deleted and are NOT treated as missing values.

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 37 seconds \tabularnewline
R Server & 'George Udny Yule' @ yule.wessa.net \tabularnewline
R Framework error message & 
Warning: there are blank lines in the 'Data X' field.
Please, use NA for missing data - blank lines are simply
 deleted and are NOT treated as missing values.
\tabularnewline \hline \end{tabular} %Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=189915&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]37 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'George Udny Yule' @ yule.wessa.net[/C][/ROW]
[ROW][C]R Framework error message[/C][C]
Warning: there are blank lines in the 'Data X' field.
Please, use NA for missing data - blank lines are simply
 deleted and are NOT treated as missing values.
[/C][/ROW] [/TABLE] Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=189915&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=189915&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 time37 seconds
R Server'George Udny Yule' @ yule.wessa.net
R Framework error message
Warning: there are blank lines in the 'Data X' field.
Please, use NA for missing data - blank lines are simply
 deleted and are NOT treated as missing values.







Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation
1[t] = -0.025509571538195 + 1.02298367182292`2`[t] -1.54009199054944`3`[t] + 1.20990317510017`4`[t] + 0.00903370786090523`5`[t] -8.02181521442909e-05`6`[t] -0.00890300581001685`7`[t] -0.0980023144493746`8`[t] -0.0709440502183449`9`[t] + 0.350662083674589`10`[t] -0.0979264916368679`11`[t] + 0.0450881141914299`12`[t] + 0.155991081761523`13`[t] + 0.0164940877869965`14`[t] -0.00531210425686906`15`[t] + 0.0162011040143489`16`[t] -0.0152730522117341`17`[t] -0.00130547807012773`18`[t] + 0.000456241898488734`19`[t] -0.00407167604273851`20`[t] -0.0185009383539669`21`[t] + 0.0229195037323529`22`[t] -0.0010301365685055`23`[t] + 0.000872362770270996`24`[t] -0.00788991866450968`25`[t] + 0.028278525713804`26`[t] + 0.00778844841456031`27`[t] -0.0371256573823183`28`[t] + 0.00870955994557059`29`[t] + 0.000728801612223352`30`[t] -0.00103897681710499`31`[t] + 0.00163512938489379`32`[t] -0.000687585717098519`33`[t] -0.0148612374310191`34`[t] + 0.0316461691447457`35`[t] -0.0164893467445095`36`[t] + 0.00351558897469833`37`[t] -0.00584471157584523`38`[t] + 0.00305706625324433`39`[t] -0.00141489137610809`40`[t] + 0.0024844088867291`41`[t] -0.00107268304507313`42`[t] + 0.000194191239650074`43`[t] + 6.48585714621002e-06`44`[t] + 0.000859048392497709`45`[t] + 4.14287296047386e-05`46`[t] + 0.000719264777398322`47`[t] -0.00065174040309608`48`[t] + 0.000179324868785439`49`[t] + 0.000157873312973866`50`[t] + 0.530898700823841`51`[t] -0.531882417328776`52`[t] -0.000959859532930707`53`[t] -0.000678931893462437`54`[t] + 0.000505900404539507`55`[t] -0.000303779451876726`56`[t] + 0.000164120567008593`57`[t] -0.00331962615319036`58`[t] + 0.0153562182194979`59`[t] -0.000675389974621329`60`[t] -0.00455251306316104`61`[t] + 0.0104261769239216`62`[t] -0.0122027895961027`63`[t] + 0.00539850622096554`64\r`[t] + e[t]

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation \tabularnewline
1[t] =  -0.025509571538195 +  1.02298367182292`2`[t] -1.54009199054944`3`[t] +  1.20990317510017`4`[t] +  0.00903370786090523`5`[t] -8.02181521442909e-05`6`[t] -0.00890300581001685`7`[t] -0.0980023144493746`8`[t] -0.0709440502183449`9`[t] +  0.350662083674589`10`[t] -0.0979264916368679`11`[t] +  0.0450881141914299`12`[t] +  0.155991081761523`13`[t] +  0.0164940877869965`14`[t] -0.00531210425686906`15`[t] +  0.0162011040143489`16`[t] -0.0152730522117341`17`[t] -0.00130547807012773`18`[t] +  0.000456241898488734`19`[t] -0.00407167604273851`20`[t] -0.0185009383539669`21`[t] +  0.0229195037323529`22`[t] -0.0010301365685055`23`[t] +  0.000872362770270996`24`[t] -0.00788991866450968`25`[t] +  0.028278525713804`26`[t] +  0.00778844841456031`27`[t] -0.0371256573823183`28`[t] +  0.00870955994557059`29`[t] +  0.000728801612223352`30`[t] -0.00103897681710499`31`[t] +  0.00163512938489379`32`[t] -0.000687585717098519`33`[t] -0.0148612374310191`34`[t] +  0.0316461691447457`35`[t] -0.0164893467445095`36`[t] +  0.00351558897469833`37`[t] -0.00584471157584523`38`[t] +  0.00305706625324433`39`[t] -0.00141489137610809`40`[t] +  0.0024844088867291`41`[t] -0.00107268304507313`42`[t] +  0.000194191239650074`43`[t] +  6.48585714621002e-06`44`[t] +  0.000859048392497709`45`[t] +  4.14287296047386e-05`46`[t] +  0.000719264777398322`47`[t] -0.00065174040309608`48`[t] +  0.000179324868785439`49`[t] +  0.000157873312973866`50`[t] +  0.530898700823841`51`[t] -0.531882417328776`52`[t] -0.000959859532930707`53`[t] -0.000678931893462437`54`[t] +  0.000505900404539507`55`[t] -0.000303779451876726`56`[t] +  0.000164120567008593`57`[t] -0.00331962615319036`58`[t] +  0.0153562182194979`59`[t] -0.000675389974621329`60`[t] -0.00455251306316104`61`[t] +  0.0104261769239216`62`[t] -0.0122027895961027`63`[t] +  0.00539850622096554`64\r`[t]  + e[t] \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=189915&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation[/C][/ROW]
[ROW][C]1[t] =  -0.025509571538195 +  1.02298367182292`2`[t] -1.54009199054944`3`[t] +  1.20990317510017`4`[t] +  0.00903370786090523`5`[t] -8.02181521442909e-05`6`[t] -0.00890300581001685`7`[t] -0.0980023144493746`8`[t] -0.0709440502183449`9`[t] +  0.350662083674589`10`[t] -0.0979264916368679`11`[t] +  0.0450881141914299`12`[t] +  0.155991081761523`13`[t] +  0.0164940877869965`14`[t] -0.00531210425686906`15`[t] +  0.0162011040143489`16`[t] -0.0152730522117341`17`[t] -0.00130547807012773`18`[t] +  0.000456241898488734`19`[t] -0.00407167604273851`20`[t] -0.0185009383539669`21`[t] +  0.0229195037323529`22`[t] -0.0010301365685055`23`[t] +  0.000872362770270996`24`[t] -0.00788991866450968`25`[t] +  0.028278525713804`26`[t] +  0.00778844841456031`27`[t] -0.0371256573823183`28`[t] +  0.00870955994557059`29`[t] +  0.000728801612223352`30`[t] -0.00103897681710499`31`[t] +  0.00163512938489379`32`[t] -0.000687585717098519`33`[t] -0.0148612374310191`34`[t] +  0.0316461691447457`35`[t] -0.0164893467445095`36`[t] +  0.00351558897469833`37`[t] -0.00584471157584523`38`[t] +  0.00305706625324433`39`[t] -0.00141489137610809`40`[t] +  0.0024844088867291`41`[t] -0.00107268304507313`42`[t] +  0.000194191239650074`43`[t] +  6.48585714621002e-06`44`[t] +  0.000859048392497709`45`[t] +  4.14287296047386e-05`46`[t] +  0.000719264777398322`47`[t] -0.00065174040309608`48`[t] +  0.000179324868785439`49`[t] +  0.000157873312973866`50`[t] +  0.530898700823841`51`[t] -0.531882417328776`52`[t] -0.000959859532930707`53`[t] -0.000678931893462437`54`[t] +  0.000505900404539507`55`[t] -0.000303779451876726`56`[t] +  0.000164120567008593`57`[t] -0.00331962615319036`58`[t] +  0.0153562182194979`59`[t] -0.000675389974621329`60`[t] -0.00455251306316104`61`[t] +  0.0104261769239216`62`[t] -0.0122027895961027`63`[t] +  0.00539850622096554`64\r`[t]  + e[t][/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=189915&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=189915&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
1[t] = -0.025509571538195 + 1.02298367182292`2`[t] -1.54009199054944`3`[t] + 1.20990317510017`4`[t] + 0.00903370786090523`5`[t] -8.02181521442909e-05`6`[t] -0.00890300581001685`7`[t] -0.0980023144493746`8`[t] -0.0709440502183449`9`[t] + 0.350662083674589`10`[t] -0.0979264916368679`11`[t] + 0.0450881141914299`12`[t] + 0.155991081761523`13`[t] + 0.0164940877869965`14`[t] -0.00531210425686906`15`[t] + 0.0162011040143489`16`[t] -0.0152730522117341`17`[t] -0.00130547807012773`18`[t] + 0.000456241898488734`19`[t] -0.00407167604273851`20`[t] -0.0185009383539669`21`[t] + 0.0229195037323529`22`[t] -0.0010301365685055`23`[t] + 0.000872362770270996`24`[t] -0.00788991866450968`25`[t] + 0.028278525713804`26`[t] + 0.00778844841456031`27`[t] -0.0371256573823183`28`[t] + 0.00870955994557059`29`[t] + 0.000728801612223352`30`[t] -0.00103897681710499`31`[t] + 0.00163512938489379`32`[t] -0.000687585717098519`33`[t] -0.0148612374310191`34`[t] + 0.0316461691447457`35`[t] -0.0164893467445095`36`[t] + 0.00351558897469833`37`[t] -0.00584471157584523`38`[t] + 0.00305706625324433`39`[t] -0.00141489137610809`40`[t] + 0.0024844088867291`41`[t] -0.00107268304507313`42`[t] + 0.000194191239650074`43`[t] + 6.48585714621002e-06`44`[t] + 0.000859048392497709`45`[t] + 4.14287296047386e-05`46`[t] + 0.000719264777398322`47`[t] -0.00065174040309608`48`[t] + 0.000179324868785439`49`[t] + 0.000157873312973866`50`[t] + 0.530898700823841`51`[t] -0.531882417328776`52`[t] -0.000959859532930707`53`[t] -0.000678931893462437`54`[t] + 0.000505900404539507`55`[t] -0.000303779451876726`56`[t] + 0.000164120567008593`57`[t] -0.00331962615319036`58`[t] + 0.0153562182194979`59`[t] -0.000675389974621329`60`[t] -0.00455251306316104`61`[t] + 0.0104261769239216`62`[t] -0.0122027895961027`63`[t] + 0.00539850622096554`64\r`[t] + e[t]







Multiple Linear Regression - Ordinary Least Squares
VariableParameterS.D.T-STATH0: parameter = 02-tail p-value1-tail p-value
(Intercept)-0.0255095715381950.028103-0.90770.3665040.183252
`2`1.022983671822920.0195852.246300
`3`-1.540091990549440.134116-11.483300
`4`1.209903175100170.11564710.46200
`5`0.009033707860905230.0176820.51090.6107070.305353
`6`-8.02181521442909e-050.000152-0.52620.6000760.300038
`7`-0.008903005810016850.01747-0.50960.6115960.305798
`8`-0.09800231444937460.010888-9.00100
`9`-0.07094405021834490.019897-3.56560.000590.000295
`10`0.3506620836745890.02485614.107900
`11`-0.09792649163686790.014133-6.928700
`12`0.04508811419142990.0102984.37833.3e-051.6e-05
`13`0.1559910817615230.01141413.666500
`14`0.01649408778699650.0130261.26630.2087650.104383
`15`-0.005312104256869060.005216-1.01850.311230.155615
`16`0.01620110401434890.0128941.25650.2122750.106138
`17`-0.01527305221173410.012998-1.1750.2431690.121585
`18`-0.001305478070127730.001302-1.00240.3188780.159439
`19`0.0004562418984887340.000520.87810.3822940.191147
`20`-0.004071676042738510.001339-3.04070.0031090.001555
`21`-0.01850093835396690.007252-2.55120.0124640.006232
`22`0.02291950373235290.0072583.15780.0021780.001089
`23`-0.00103013656850550.00031-3.32570.0012880.000644
`24`0.0008723627702709960.0002733.19510.0019410.00097
`25`-0.007889918664509680.002151-3.6680.0004180.000209
`26`0.0282785257138040.0077823.63370.0004690.000235
`27`0.007788448414560310.0028812.70310.0082440.004122
`28`-0.03712565738231830.006288-5.904600
`29`0.008709559945570590.0033352.61190.0105850.005293
`30`0.0007288016122233520.0006371.14460.2554660.127733
`31`-0.001038976817104990.001347-0.77130.4425970.221299
`32`0.001635129384893790.0025150.65020.5172380.258619
`33`-0.0006875857170985190.000511-1.34490.18210.09105
`34`-0.01486123743101910.003368-4.41192.9e-051.4e-05
`35`0.03164616914474570.0071734.41182.9e-051.4e-05
`36`-0.01648934674450950.003776-4.36633.4e-051.7e-05
`37`0.003515588974698330.0009963.53060.0006620.000331
`38`-0.005844711575845230.002456-2.37940.0195030.009752
`39`0.003057066253244330.0009323.28050.0014860.000743
`40`-0.001414891376108090.000986-1.4350.1548380.077419
`41`0.00248440888672910.0018891.31490.1919470.095973
`42`-0.001072683045073130.000558-1.92070.0580130.029006
`43`0.0001941912396500740.0005150.37730.7068920.353446
`44`6.48585714621002e-060.0001630.03970.9684440.484222
`45`0.0008590483924977090.0008191.0490.2970690.148535
`46`4.14287296047386e-057.5e-050.5490.584390.292195
`47`0.0007192647773983220.0028230.25480.7994910.399746
`48`-0.000651740403096080.004587-0.14210.8873260.443663
`49`0.0001793248687854390.0018610.09630.923470.461735
`50`0.0001578733129738668.9e-051.77180.0798930.039947
`51`0.5308987008238410.03828113.868300
`52`-0.5318824173287760.039017-13.63200
`53`-0.0009598595329307070.000455-2.10870.0378130.018907
`54`-0.0006789318934624370.001265-0.53680.5927490.296374
`55`0.0005059004045395070.0003061.65080.1023510.051175
`56`-0.0003037794518767260.000467-0.65090.5167940.258397
`57`0.0001641205670085930.0009580.17140.8643070.432154
`58`-0.003319626153190360.002804-1.18390.2396410.11982
`59`0.01535621821949790.0134881.13850.2580130.129006
`60`-0.0006753899746213290.000929-0.72660.4693790.234689
`61`-0.004552513063161040.005699-0.79890.4265250.213262
`62`0.01042617692392160.0099781.04490.298930.149465
`63`-0.01220278959610270.012369-0.98650.3265790.163289
`64\r`0.005398506220965540.0029031.85950.0662960.033148

\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) & -0.025509571538195 & 0.028103 & -0.9077 & 0.366504 & 0.183252 \tabularnewline
`2` & 1.02298367182292 & 0.01958 & 52.2463 & 0 & 0 \tabularnewline
`3` & -1.54009199054944 & 0.134116 & -11.4833 & 0 & 0 \tabularnewline
`4` & 1.20990317510017 & 0.115647 & 10.462 & 0 & 0 \tabularnewline
`5` & 0.00903370786090523 & 0.017682 & 0.5109 & 0.610707 & 0.305353 \tabularnewline
`6` & -8.02181521442909e-05 & 0.000152 & -0.5262 & 0.600076 & 0.300038 \tabularnewline
`7` & -0.00890300581001685 & 0.01747 & -0.5096 & 0.611596 & 0.305798 \tabularnewline
`8` & -0.0980023144493746 & 0.010888 & -9.001 & 0 & 0 \tabularnewline
`9` & -0.0709440502183449 & 0.019897 & -3.5656 & 0.00059 & 0.000295 \tabularnewline
`10` & 0.350662083674589 & 0.024856 & 14.1079 & 0 & 0 \tabularnewline
`11` & -0.0979264916368679 & 0.014133 & -6.9287 & 0 & 0 \tabularnewline
`12` & 0.0450881141914299 & 0.010298 & 4.3783 & 3.3e-05 & 1.6e-05 \tabularnewline
`13` & 0.155991081761523 & 0.011414 & 13.6665 & 0 & 0 \tabularnewline
`14` & 0.0164940877869965 & 0.013026 & 1.2663 & 0.208765 & 0.104383 \tabularnewline
`15` & -0.00531210425686906 & 0.005216 & -1.0185 & 0.31123 & 0.155615 \tabularnewline
`16` & 0.0162011040143489 & 0.012894 & 1.2565 & 0.212275 & 0.106138 \tabularnewline
`17` & -0.0152730522117341 & 0.012998 & -1.175 & 0.243169 & 0.121585 \tabularnewline
`18` & -0.00130547807012773 & 0.001302 & -1.0024 & 0.318878 & 0.159439 \tabularnewline
`19` & 0.000456241898488734 & 0.00052 & 0.8781 & 0.382294 & 0.191147 \tabularnewline
`20` & -0.00407167604273851 & 0.001339 & -3.0407 & 0.003109 & 0.001555 \tabularnewline
`21` & -0.0185009383539669 & 0.007252 & -2.5512 & 0.012464 & 0.006232 \tabularnewline
`22` & 0.0229195037323529 & 0.007258 & 3.1578 & 0.002178 & 0.001089 \tabularnewline
`23` & -0.0010301365685055 & 0.00031 & -3.3257 & 0.001288 & 0.000644 \tabularnewline
`24` & 0.000872362770270996 & 0.000273 & 3.1951 & 0.001941 & 0.00097 \tabularnewline
`25` & -0.00788991866450968 & 0.002151 & -3.668 & 0.000418 & 0.000209 \tabularnewline
`26` & 0.028278525713804 & 0.007782 & 3.6337 & 0.000469 & 0.000235 \tabularnewline
`27` & 0.00778844841456031 & 0.002881 & 2.7031 & 0.008244 & 0.004122 \tabularnewline
`28` & -0.0371256573823183 & 0.006288 & -5.9046 & 0 & 0 \tabularnewline
`29` & 0.00870955994557059 & 0.003335 & 2.6119 & 0.010585 & 0.005293 \tabularnewline
`30` & 0.000728801612223352 & 0.000637 & 1.1446 & 0.255466 & 0.127733 \tabularnewline
`31` & -0.00103897681710499 & 0.001347 & -0.7713 & 0.442597 & 0.221299 \tabularnewline
`32` & 0.00163512938489379 & 0.002515 & 0.6502 & 0.517238 & 0.258619 \tabularnewline
`33` & -0.000687585717098519 & 0.000511 & -1.3449 & 0.1821 & 0.09105 \tabularnewline
`34` & -0.0148612374310191 & 0.003368 & -4.4119 & 2.9e-05 & 1.4e-05 \tabularnewline
`35` & 0.0316461691447457 & 0.007173 & 4.4118 & 2.9e-05 & 1.4e-05 \tabularnewline
`36` & -0.0164893467445095 & 0.003776 & -4.3663 & 3.4e-05 & 1.7e-05 \tabularnewline
`37` & 0.00351558897469833 & 0.000996 & 3.5306 & 0.000662 & 0.000331 \tabularnewline
`38` & -0.00584471157584523 & 0.002456 & -2.3794 & 0.019503 & 0.009752 \tabularnewline
`39` & 0.00305706625324433 & 0.000932 & 3.2805 & 0.001486 & 0.000743 \tabularnewline
`40` & -0.00141489137610809 & 0.000986 & -1.435 & 0.154838 & 0.077419 \tabularnewline
`41` & 0.0024844088867291 & 0.001889 & 1.3149 & 0.191947 & 0.095973 \tabularnewline
`42` & -0.00107268304507313 & 0.000558 & -1.9207 & 0.058013 & 0.029006 \tabularnewline
`43` & 0.000194191239650074 & 0.000515 & 0.3773 & 0.706892 & 0.353446 \tabularnewline
`44` & 6.48585714621002e-06 & 0.000163 & 0.0397 & 0.968444 & 0.484222 \tabularnewline
`45` & 0.000859048392497709 & 0.000819 & 1.049 & 0.297069 & 0.148535 \tabularnewline
`46` & 4.14287296047386e-05 & 7.5e-05 & 0.549 & 0.58439 & 0.292195 \tabularnewline
`47` & 0.000719264777398322 & 0.002823 & 0.2548 & 0.799491 & 0.399746 \tabularnewline
`48` & -0.00065174040309608 & 0.004587 & -0.1421 & 0.887326 & 0.443663 \tabularnewline
`49` & 0.000179324868785439 & 0.001861 & 0.0963 & 0.92347 & 0.461735 \tabularnewline
`50` & 0.000157873312973866 & 8.9e-05 & 1.7718 & 0.079893 & 0.039947 \tabularnewline
`51` & 0.530898700823841 & 0.038281 & 13.8683 & 0 & 0 \tabularnewline
`52` & -0.531882417328776 & 0.039017 & -13.632 & 0 & 0 \tabularnewline
`53` & -0.000959859532930707 & 0.000455 & -2.1087 & 0.037813 & 0.018907 \tabularnewline
`54` & -0.000678931893462437 & 0.001265 & -0.5368 & 0.592749 & 0.296374 \tabularnewline
`55` & 0.000505900404539507 & 0.000306 & 1.6508 & 0.102351 & 0.051175 \tabularnewline
`56` & -0.000303779451876726 & 0.000467 & -0.6509 & 0.516794 & 0.258397 \tabularnewline
`57` & 0.000164120567008593 & 0.000958 & 0.1714 & 0.864307 & 0.432154 \tabularnewline
`58` & -0.00331962615319036 & 0.002804 & -1.1839 & 0.239641 & 0.11982 \tabularnewline
`59` & 0.0153562182194979 & 0.013488 & 1.1385 & 0.258013 & 0.129006 \tabularnewline
`60` & -0.000675389974621329 & 0.000929 & -0.7266 & 0.469379 & 0.234689 \tabularnewline
`61` & -0.00455251306316104 & 0.005699 & -0.7989 & 0.426525 & 0.213262 \tabularnewline
`62` & 0.0104261769239216 & 0.009978 & 1.0449 & 0.29893 & 0.149465 \tabularnewline
`63` & -0.0122027895961027 & 0.012369 & -0.9865 & 0.326579 & 0.163289 \tabularnewline
`64\r` & 0.00539850622096554 & 0.002903 & 1.8595 & 0.066296 & 0.033148 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=189915&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]-0.025509571538195[/C][C]0.028103[/C][C]-0.9077[/C][C]0.366504[/C][C]0.183252[/C][/ROW]
[ROW][C]`2`[/C][C]1.02298367182292[/C][C]0.01958[/C][C]52.2463[/C][C]0[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]`3`[/C][C]-1.54009199054944[/C][C]0.134116[/C][C]-11.4833[/C][C]0[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]`4`[/C][C]1.20990317510017[/C][C]0.115647[/C][C]10.462[/C][C]0[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]`5`[/C][C]0.00903370786090523[/C][C]0.017682[/C][C]0.5109[/C][C]0.610707[/C][C]0.305353[/C][/ROW]
[ROW][C]`6`[/C][C]-8.02181521442909e-05[/C][C]0.000152[/C][C]-0.5262[/C][C]0.600076[/C][C]0.300038[/C][/ROW]
[ROW][C]`7`[/C][C]-0.00890300581001685[/C][C]0.01747[/C][C]-0.5096[/C][C]0.611596[/C][C]0.305798[/C][/ROW]
[ROW][C]`8`[/C][C]-0.0980023144493746[/C][C]0.010888[/C][C]-9.001[/C][C]0[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]`9`[/C][C]-0.0709440502183449[/C][C]0.019897[/C][C]-3.5656[/C][C]0.00059[/C][C]0.000295[/C][/ROW]
[ROW][C]`10`[/C][C]0.350662083674589[/C][C]0.024856[/C][C]14.1079[/C][C]0[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]`11`[/C][C]-0.0979264916368679[/C][C]0.014133[/C][C]-6.9287[/C][C]0[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]`12`[/C][C]0.0450881141914299[/C][C]0.010298[/C][C]4.3783[/C][C]3.3e-05[/C][C]1.6e-05[/C][/ROW]
[ROW][C]`13`[/C][C]0.155991081761523[/C][C]0.011414[/C][C]13.6665[/C][C]0[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]`14`[/C][C]0.0164940877869965[/C][C]0.013026[/C][C]1.2663[/C][C]0.208765[/C][C]0.104383[/C][/ROW]
[ROW][C]`15`[/C][C]-0.00531210425686906[/C][C]0.005216[/C][C]-1.0185[/C][C]0.31123[/C][C]0.155615[/C][/ROW]
[ROW][C]`16`[/C][C]0.0162011040143489[/C][C]0.012894[/C][C]1.2565[/C][C]0.212275[/C][C]0.106138[/C][/ROW]
[ROW][C]`17`[/C][C]-0.0152730522117341[/C][C]0.012998[/C][C]-1.175[/C][C]0.243169[/C][C]0.121585[/C][/ROW]
[ROW][C]`18`[/C][C]-0.00130547807012773[/C][C]0.001302[/C][C]-1.0024[/C][C]0.318878[/C][C]0.159439[/C][/ROW]
[ROW][C]`19`[/C][C]0.000456241898488734[/C][C]0.00052[/C][C]0.8781[/C][C]0.382294[/C][C]0.191147[/C][/ROW]
[ROW][C]`20`[/C][C]-0.00407167604273851[/C][C]0.001339[/C][C]-3.0407[/C][C]0.003109[/C][C]0.001555[/C][/ROW]
[ROW][C]`21`[/C][C]-0.0185009383539669[/C][C]0.007252[/C][C]-2.5512[/C][C]0.012464[/C][C]0.006232[/C][/ROW]
[ROW][C]`22`[/C][C]0.0229195037323529[/C][C]0.007258[/C][C]3.1578[/C][C]0.002178[/C][C]0.001089[/C][/ROW]
[ROW][C]`23`[/C][C]-0.0010301365685055[/C][C]0.00031[/C][C]-3.3257[/C][C]0.001288[/C][C]0.000644[/C][/ROW]
[ROW][C]`24`[/C][C]0.000872362770270996[/C][C]0.000273[/C][C]3.1951[/C][C]0.001941[/C][C]0.00097[/C][/ROW]
[ROW][C]`25`[/C][C]-0.00788991866450968[/C][C]0.002151[/C][C]-3.668[/C][C]0.000418[/C][C]0.000209[/C][/ROW]
[ROW][C]`26`[/C][C]0.028278525713804[/C][C]0.007782[/C][C]3.6337[/C][C]0.000469[/C][C]0.000235[/C][/ROW]
[ROW][C]`27`[/C][C]0.00778844841456031[/C][C]0.002881[/C][C]2.7031[/C][C]0.008244[/C][C]0.004122[/C][/ROW]
[ROW][C]`28`[/C][C]-0.0371256573823183[/C][C]0.006288[/C][C]-5.9046[/C][C]0[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]`29`[/C][C]0.00870955994557059[/C][C]0.003335[/C][C]2.6119[/C][C]0.010585[/C][C]0.005293[/C][/ROW]
[ROW][C]`30`[/C][C]0.000728801612223352[/C][C]0.000637[/C][C]1.1446[/C][C]0.255466[/C][C]0.127733[/C][/ROW]
[ROW][C]`31`[/C][C]-0.00103897681710499[/C][C]0.001347[/C][C]-0.7713[/C][C]0.442597[/C][C]0.221299[/C][/ROW]
[ROW][C]`32`[/C][C]0.00163512938489379[/C][C]0.002515[/C][C]0.6502[/C][C]0.517238[/C][C]0.258619[/C][/ROW]
[ROW][C]`33`[/C][C]-0.000687585717098519[/C][C]0.000511[/C][C]-1.3449[/C][C]0.1821[/C][C]0.09105[/C][/ROW]
[ROW][C]`34`[/C][C]-0.0148612374310191[/C][C]0.003368[/C][C]-4.4119[/C][C]2.9e-05[/C][C]1.4e-05[/C][/ROW]
[ROW][C]`35`[/C][C]0.0316461691447457[/C][C]0.007173[/C][C]4.4118[/C][C]2.9e-05[/C][C]1.4e-05[/C][/ROW]
[ROW][C]`36`[/C][C]-0.0164893467445095[/C][C]0.003776[/C][C]-4.3663[/C][C]3.4e-05[/C][C]1.7e-05[/C][/ROW]
[ROW][C]`37`[/C][C]0.00351558897469833[/C][C]0.000996[/C][C]3.5306[/C][C]0.000662[/C][C]0.000331[/C][/ROW]
[ROW][C]`38`[/C][C]-0.00584471157584523[/C][C]0.002456[/C][C]-2.3794[/C][C]0.019503[/C][C]0.009752[/C][/ROW]
[ROW][C]`39`[/C][C]0.00305706625324433[/C][C]0.000932[/C][C]3.2805[/C][C]0.001486[/C][C]0.000743[/C][/ROW]
[ROW][C]`40`[/C][C]-0.00141489137610809[/C][C]0.000986[/C][C]-1.435[/C][C]0.154838[/C][C]0.077419[/C][/ROW]
[ROW][C]`41`[/C][C]0.0024844088867291[/C][C]0.001889[/C][C]1.3149[/C][C]0.191947[/C][C]0.095973[/C][/ROW]
[ROW][C]`42`[/C][C]-0.00107268304507313[/C][C]0.000558[/C][C]-1.9207[/C][C]0.058013[/C][C]0.029006[/C][/ROW]
[ROW][C]`43`[/C][C]0.000194191239650074[/C][C]0.000515[/C][C]0.3773[/C][C]0.706892[/C][C]0.353446[/C][/ROW]
[ROW][C]`44`[/C][C]6.48585714621002e-06[/C][C]0.000163[/C][C]0.0397[/C][C]0.968444[/C][C]0.484222[/C][/ROW]
[ROW][C]`45`[/C][C]0.000859048392497709[/C][C]0.000819[/C][C]1.049[/C][C]0.297069[/C][C]0.148535[/C][/ROW]
[ROW][C]`46`[/C][C]4.14287296047386e-05[/C][C]7.5e-05[/C][C]0.549[/C][C]0.58439[/C][C]0.292195[/C][/ROW]
[ROW][C]`47`[/C][C]0.000719264777398322[/C][C]0.002823[/C][C]0.2548[/C][C]0.799491[/C][C]0.399746[/C][/ROW]
[ROW][C]`48`[/C][C]-0.00065174040309608[/C][C]0.004587[/C][C]-0.1421[/C][C]0.887326[/C][C]0.443663[/C][/ROW]
[ROW][C]`49`[/C][C]0.000179324868785439[/C][C]0.001861[/C][C]0.0963[/C][C]0.92347[/C][C]0.461735[/C][/ROW]
[ROW][C]`50`[/C][C]0.000157873312973866[/C][C]8.9e-05[/C][C]1.7718[/C][C]0.079893[/C][C]0.039947[/C][/ROW]
[ROW][C]`51`[/C][C]0.530898700823841[/C][C]0.038281[/C][C]13.8683[/C][C]0[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]`52`[/C][C]-0.531882417328776[/C][C]0.039017[/C][C]-13.632[/C][C]0[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]`53`[/C][C]-0.000959859532930707[/C][C]0.000455[/C][C]-2.1087[/C][C]0.037813[/C][C]0.018907[/C][/ROW]
[ROW][C]`54`[/C][C]-0.000678931893462437[/C][C]0.001265[/C][C]-0.5368[/C][C]0.592749[/C][C]0.296374[/C][/ROW]
[ROW][C]`55`[/C][C]0.000505900404539507[/C][C]0.000306[/C][C]1.6508[/C][C]0.102351[/C][C]0.051175[/C][/ROW]
[ROW][C]`56`[/C][C]-0.000303779451876726[/C][C]0.000467[/C][C]-0.6509[/C][C]0.516794[/C][C]0.258397[/C][/ROW]
[ROW][C]`57`[/C][C]0.000164120567008593[/C][C]0.000958[/C][C]0.1714[/C][C]0.864307[/C][C]0.432154[/C][/ROW]
[ROW][C]`58`[/C][C]-0.00331962615319036[/C][C]0.002804[/C][C]-1.1839[/C][C]0.239641[/C][C]0.11982[/C][/ROW]
[ROW][C]`59`[/C][C]0.0153562182194979[/C][C]0.013488[/C][C]1.1385[/C][C]0.258013[/C][C]0.129006[/C][/ROW]
[ROW][C]`60`[/C][C]-0.000675389974621329[/C][C]0.000929[/C][C]-0.7266[/C][C]0.469379[/C][C]0.234689[/C][/ROW]
[ROW][C]`61`[/C][C]-0.00455251306316104[/C][C]0.005699[/C][C]-0.7989[/C][C]0.426525[/C][C]0.213262[/C][/ROW]
[ROW][C]`62`[/C][C]0.0104261769239216[/C][C]0.009978[/C][C]1.0449[/C][C]0.29893[/C][C]0.149465[/C][/ROW]
[ROW][C]`63`[/C][C]-0.0122027895961027[/C][C]0.012369[/C][C]-0.9865[/C][C]0.326579[/C][C]0.163289[/C][/ROW]
[ROW][C]`64\r`[/C][C]0.00539850622096554[/C][C]0.002903[/C][C]1.8595[/C][C]0.066296[/C][C]0.033148[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=189915&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=189915&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)-0.0255095715381950.028103-0.90770.3665040.183252
`2`1.022983671822920.0195852.246300
`3`-1.540091990549440.134116-11.483300
`4`1.209903175100170.11564710.46200
`5`0.009033707860905230.0176820.51090.6107070.305353
`6`-8.02181521442909e-050.000152-0.52620.6000760.300038
`7`-0.008903005810016850.01747-0.50960.6115960.305798
`8`-0.09800231444937460.010888-9.00100
`9`-0.07094405021834490.019897-3.56560.000590.000295
`10`0.3506620836745890.02485614.107900
`11`-0.09792649163686790.014133-6.928700
`12`0.04508811419142990.0102984.37833.3e-051.6e-05
`13`0.1559910817615230.01141413.666500
`14`0.01649408778699650.0130261.26630.2087650.104383
`15`-0.005312104256869060.005216-1.01850.311230.155615
`16`0.01620110401434890.0128941.25650.2122750.106138
`17`-0.01527305221173410.012998-1.1750.2431690.121585
`18`-0.001305478070127730.001302-1.00240.3188780.159439
`19`0.0004562418984887340.000520.87810.3822940.191147
`20`-0.004071676042738510.001339-3.04070.0031090.001555
`21`-0.01850093835396690.007252-2.55120.0124640.006232
`22`0.02291950373235290.0072583.15780.0021780.001089
`23`-0.00103013656850550.00031-3.32570.0012880.000644
`24`0.0008723627702709960.0002733.19510.0019410.00097
`25`-0.007889918664509680.002151-3.6680.0004180.000209
`26`0.0282785257138040.0077823.63370.0004690.000235
`27`0.007788448414560310.0028812.70310.0082440.004122
`28`-0.03712565738231830.006288-5.904600
`29`0.008709559945570590.0033352.61190.0105850.005293
`30`0.0007288016122233520.0006371.14460.2554660.127733
`31`-0.001038976817104990.001347-0.77130.4425970.221299
`32`0.001635129384893790.0025150.65020.5172380.258619
`33`-0.0006875857170985190.000511-1.34490.18210.09105
`34`-0.01486123743101910.003368-4.41192.9e-051.4e-05
`35`0.03164616914474570.0071734.41182.9e-051.4e-05
`36`-0.01648934674450950.003776-4.36633.4e-051.7e-05
`37`0.003515588974698330.0009963.53060.0006620.000331
`38`-0.005844711575845230.002456-2.37940.0195030.009752
`39`0.003057066253244330.0009323.28050.0014860.000743
`40`-0.001414891376108090.000986-1.4350.1548380.077419
`41`0.00248440888672910.0018891.31490.1919470.095973
`42`-0.001072683045073130.000558-1.92070.0580130.029006
`43`0.0001941912396500740.0005150.37730.7068920.353446
`44`6.48585714621002e-060.0001630.03970.9684440.484222
`45`0.0008590483924977090.0008191.0490.2970690.148535
`46`4.14287296047386e-057.5e-050.5490.584390.292195
`47`0.0007192647773983220.0028230.25480.7994910.399746
`48`-0.000651740403096080.004587-0.14210.8873260.443663
`49`0.0001793248687854390.0018610.09630.923470.461735
`50`0.0001578733129738668.9e-051.77180.0798930.039947
`51`0.5308987008238410.03828113.868300
`52`-0.5318824173287760.039017-13.63200
`53`-0.0009598595329307070.000455-2.10870.0378130.018907
`54`-0.0006789318934624370.001265-0.53680.5927490.296374
`55`0.0005059004045395070.0003061.65080.1023510.051175
`56`-0.0003037794518767260.000467-0.65090.5167940.258397
`57`0.0001641205670085930.0009580.17140.8643070.432154
`58`-0.003319626153190360.002804-1.18390.2396410.11982
`59`0.01535621821949790.0134881.13850.2580130.129006
`60`-0.0006753899746213290.000929-0.72660.4693790.234689
`61`-0.004552513063161040.005699-0.79890.4265250.213262
`62`0.01042617692392160.0099781.04490.298930.149465
`63`-0.01220278959610270.012369-0.98650.3265790.163289
`64\r`0.005398506220965540.0029031.85950.0662960.033148







Multiple Linear Regression - Regression Statistics
Multiple R0.99999983320404
R-squared0.999999666408108
Adjusted R-squared0.99999942758664
F-TEST (value)4187226.86201794
F-TEST (DF numerator)63
F-TEST (DF denominator)88
p-value0
Multiple Linear Regression - Residual Statistics
Residual Standard Deviation0.00759373609407278
Sum Squared Residuals0.00507450485224528

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Multiple Linear Regression - Regression Statistics \tabularnewline
Multiple R & 0.99999983320404 \tabularnewline
R-squared & 0.999999666408108 \tabularnewline
Adjusted R-squared & 0.99999942758664 \tabularnewline
F-TEST (value) & 4187226.86201794 \tabularnewline
F-TEST (DF numerator) & 63 \tabularnewline
F-TEST (DF denominator) & 88 \tabularnewline
p-value & 0 \tabularnewline
Multiple Linear Regression - Residual Statistics \tabularnewline
Residual Standard Deviation & 0.00759373609407278 \tabularnewline
Sum Squared Residuals & 0.00507450485224528 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=189915&T=3

[TABLE]
[ROW][C]Multiple Linear Regression - Regression Statistics[/C][/ROW]
[ROW][C]Multiple R[/C][C]0.99999983320404[/C][/ROW]
[ROW][C]R-squared[/C][C]0.999999666408108[/C][/ROW]
[ROW][C]Adjusted R-squared[/C][C]0.99999942758664[/C][/ROW]
[ROW][C]F-TEST (value)[/C][C]4187226.86201794[/C][/ROW]
[ROW][C]F-TEST (DF numerator)[/C][C]63[/C][/ROW]
[ROW][C]F-TEST (DF denominator)[/C][C]88[/C][/ROW]
[ROW][C]p-value[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]Multiple Linear Regression - Residual Statistics[/C][/ROW]
[ROW][C]Residual Standard Deviation[/C][C]0.00759373609407278[/C][/ROW]
[ROW][C]Sum Squared Residuals[/C][C]0.00507450485224528[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=189915&T=3

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=189915&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 R0.99999983320404
R-squared0.999999666408108
Adjusted R-squared0.99999942758664
F-TEST (value)4187226.86201794
F-TEST (DF numerator)63
F-TEST (DF denominator)88
p-value0
Multiple Linear Regression - Residual Statistics
Residual Standard Deviation0.00759373609407278
Sum Squared Residuals0.00507450485224528







Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals
Time or IndexActualsInterpolationForecastResidualsPrediction Error
177.577.5010566922501-0.00105669225007901
283.883.79312722129330.00687277870674004
394.694.6045633667348-0.00456336673476139
483.583.49314332889640.00685667110363838
591.791.6933589602750.00664103972497848
688.988.9100370719864-0.0100370719864286
774.974.89797891764840.00202108235164026
881.381.29701521379960.00298478620042535
99292.0073823990371-0.0073823990371042
1092.792.69598121379220.00401878620783881
119292.0004729827473-0.000472982747267363
1284.784.7045786303779-0.00457863037793139
1392.792.69641386165710.00358613834293547
1490.690.60411253833-0.00411253833001085
1598.598.49547947342190.00452052657810145
1686.986.89441995865280.0055800413471931
1793.693.5941062002020.00589379979798595
1896.496.4020251686609-0.00202516866088677
1979.779.7009940899816-0.000994089981628307
2083.783.7053293590034-0.00532935900342883
2191.291.2081928644646-0.00819286446457217
2297.397.29389245310540.00610754689457841
2392.392.3046621509037-0.00466215090364907
2481.481.3904814839960.00951851600403536
2589.589.5060651046722-0.00606510467216721
2687.287.19562259580020.00437740419978808
2795.495.39465201578760.00534798421237557
289392.99541297234410.00458702765589669
2991.191.09539970098710.00460029901290737
3092.492.4103103422331-0.0103103422330993
3183.483.4117714900902-0.0117714900902215
3281.581.49741126988370.00258873011626271
3395.195.1023633445189-0.00236334451889685
34100.6100.606794702312-0.00679470231172035
3591.791.7040150911227-0.00401509112265142
3684.984.9142689917392-0.0142689917392349
3792.692.6080207014794-0.00802070147942071
3890.590.49560653889210.00439346110792817
3997.197.09761616974180.00238383025818656
4094.694.6047937868316-0.00479378683157077
4189.889.7953178616310.00468213836902799
4295.895.7886809598870.0113190401129601
4387.987.9117424514388-0.0117424514387607
4481.181.09240509468520.0075949053147491
45100.8100.800768222465-0.000768222464527719
46103.3103.2877300343590.0122699656407447
479291.99826156782450.00173843217546366
4896.196.1030021656202-0.0030021656202132
4990.290.2045411976938-0.00454119769381836
5091.791.7022841710682-0.00228417106822243
51105.7105.6898922632550.0101077367454556
529898.0094294328868-0.00942943288683069
5391.491.39097816076460.00902183923540152
54106.2106.201889344876-0.00188934487627839
5589.889.79631481044840.00368518955162263
5689.289.19244862725530.00755137274467104
57105.6105.5971189854910.00288101450923717
58104103.9897690574040.010230942596477
59100.3100.2982937567850.00170624321449777
60102.5102.4974936565440.00250634345616184
6196.596.5004017593771-0.000401759377130668
629594.99687157444570.00312842555431857
63106.5106.50082607631-0.000826076309637328
64102.1102.0961367118940.00386328810635078
6596.396.3039538673758-0.00395386737579088
66108.4108.40364959467-0.00364959466976989
678787.0019789826915-0.00197898269152419
6890.790.7123709658751-0.0123709658750502
69107.9107.8986499889270.00135001107268127
70101.2101.203441293924-0.00344129392414656
71104.7104.6916070690410.00839293095915049
72103.7103.6966644174330.00333558256708479
7399.399.29789292410410.00210707589590814
7499.699.602843325229-0.00284332522904905
75113.9113.895652392610.00434760739046396
7697.297.2043584846093-0.00435848460928993
77106.2106.203416607965-0.00341660796509526
78110.7110.712625168668-0.0126251686678056
7989.689.6046805634245-0.00468056342449926
8093.393.28850736647730.0114926335227247
81107.6107.605067453832-0.00506745383179277
82111.7111.6952901892230.00470981077664919
83106.9106.909524360946-0.00952436094624044
84102.6102.5989483661140.00105163388574242
85105.8105.7994919540830.000508045917151207
86103.7103.703880016832-0.00388001683184729
87115.8115.795660628560.00433937144023789
88103.8103.7953433181420.0046566818583738
89108.2108.204724551916-0.00472455191560615
90115.5115.4948786538830.005121346116995
91100.5100.4897939428510.0102060571493481
92101.1101.108154485011-0.00815448501055925
93108.6108.5948876402420.00511235975826125
94119.5119.4938953156480.00610468435220571
95113.6113.606044696467-0.00604469646746757
96105.9105.8941875726170.00581242738298892
97112.3112.301993034705-0.00199303470517053
98112.7112.6944157930680.00558420693219483
99113.4113.408467960114-0.00846796011418185
100117.3117.302099101429-0.00209910142905809
101109.4109.3952325139740.0047674860255803
102117.8117.7913875926610.00861240733885242
103105.6105.5982094177290.00179058227122495
10496.396.3000635073166-6.35073165620299e-05
105117.3117.308652564087-0.00865256408694648
106116.4116.403150003406-0.0031500034056215
10799.299.2095221743593-0.00952217435924153
108100.8100.801400570446-0.00140057044628829
10990.490.39835887892350.00164112107650526
11092.192.09700890592120.00299109407880995
111101.8101.807208045239-0.00720804523929371
11293.793.69919964080150.000800359198515408
1139696.0007206835888-0.000720683588766519
114102101.9928175121850.00718248781528856
11589.289.19838123573730.00161876426266864
1168988.99811131472860.00188868527136642
117105.9105.906959592062-0.00695959206247239
118105.2105.197298807460.00270119253995069
119100.2100.200998447764-0.000998447763840416
12097.597.48974767053550.0102523294644937
12195.495.4077373530691-0.00773735306909729
122100.6100.601825874549-0.00182587454867054
123114114.003891099043-0.0038910990426522
124105.1105.0977174402150.00228255978547918
125101.5101.509564109966-0.00956410996563589
126115.5115.4929897058770.00701029412266441
12795.595.49986941471010.000130585289913172
12896.596.49560862207090.00439137792910208
129114.6114.60379367727-0.00379367726970594
130110.4110.3945167691880.00548323081194814
131109108.9977447388220.00225526117847706
132104.8104.7959541137960.00404588620425834
133103.9103.8919257409330.00807425906727216
134107.4107.404859698165-0.00485969816522837
135124.8124.7991977439330.000802256067281177
136108.1108.105663136628-0.00566313662834806
137115.9115.909489637948-0.0094896379475441
138111.2111.201828484941-0.00182848494082401
13995.695.59651930994550.00348069005445204
140103.3103.304348007061-0.00434800706102899
141117.7117.70747768056-0.00747768055961866
142110.5110.4949535151740.005046484825869
143109.2109.201463391694-0.00146339169423313
144105.8105.7942196388120.00578036118756203
145103.8103.800421326208-0.000421326207594599
146102.1102.100100515095-0.000100515095429299
14797.197.100556271519-0.000556271519025742
148101.2101.200321424997-0.00032142499737803
149102.8102.800176918354-0.000176918354219694
150108.1108.10004669105-4.6691050406408e-05
15197.797.7002606318329-0.000260631832859829
152121.8121.7999578248824.2175118356487e-05

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals \tabularnewline
Time or Index & Actuals & InterpolationForecast & ResidualsPrediction Error \tabularnewline
1 & 77.5 & 77.5010566922501 & -0.00105669225007901 \tabularnewline
2 & 83.8 & 83.7931272212933 & 0.00687277870674004 \tabularnewline
3 & 94.6 & 94.6045633667348 & -0.00456336673476139 \tabularnewline
4 & 83.5 & 83.4931433288964 & 0.00685667110363838 \tabularnewline
5 & 91.7 & 91.693358960275 & 0.00664103972497848 \tabularnewline
6 & 88.9 & 88.9100370719864 & -0.0100370719864286 \tabularnewline
7 & 74.9 & 74.8979789176484 & 0.00202108235164026 \tabularnewline
8 & 81.3 & 81.2970152137996 & 0.00298478620042535 \tabularnewline
9 & 92 & 92.0073823990371 & -0.0073823990371042 \tabularnewline
10 & 92.7 & 92.6959812137922 & 0.00401878620783881 \tabularnewline
11 & 92 & 92.0004729827473 & -0.000472982747267363 \tabularnewline
12 & 84.7 & 84.7045786303779 & -0.00457863037793139 \tabularnewline
13 & 92.7 & 92.6964138616571 & 0.00358613834293547 \tabularnewline
14 & 90.6 & 90.60411253833 & -0.00411253833001085 \tabularnewline
15 & 98.5 & 98.4954794734219 & 0.00452052657810145 \tabularnewline
16 & 86.9 & 86.8944199586528 & 0.0055800413471931 \tabularnewline
17 & 93.6 & 93.594106200202 & 0.00589379979798595 \tabularnewline
18 & 96.4 & 96.4020251686609 & -0.00202516866088677 \tabularnewline
19 & 79.7 & 79.7009940899816 & -0.000994089981628307 \tabularnewline
20 & 83.7 & 83.7053293590034 & -0.00532935900342883 \tabularnewline
21 & 91.2 & 91.2081928644646 & -0.00819286446457217 \tabularnewline
22 & 97.3 & 97.2938924531054 & 0.00610754689457841 \tabularnewline
23 & 92.3 & 92.3046621509037 & -0.00466215090364907 \tabularnewline
24 & 81.4 & 81.390481483996 & 0.00951851600403536 \tabularnewline
25 & 89.5 & 89.5060651046722 & -0.00606510467216721 \tabularnewline
26 & 87.2 & 87.1956225958002 & 0.00437740419978808 \tabularnewline
27 & 95.4 & 95.3946520157876 & 0.00534798421237557 \tabularnewline
28 & 93 & 92.9954129723441 & 0.00458702765589669 \tabularnewline
29 & 91.1 & 91.0953997009871 & 0.00460029901290737 \tabularnewline
30 & 92.4 & 92.4103103422331 & -0.0103103422330993 \tabularnewline
31 & 83.4 & 83.4117714900902 & -0.0117714900902215 \tabularnewline
32 & 81.5 & 81.4974112698837 & 0.00258873011626271 \tabularnewline
33 & 95.1 & 95.1023633445189 & -0.00236334451889685 \tabularnewline
34 & 100.6 & 100.606794702312 & -0.00679470231172035 \tabularnewline
35 & 91.7 & 91.7040150911227 & -0.00401509112265142 \tabularnewline
36 & 84.9 & 84.9142689917392 & -0.0142689917392349 \tabularnewline
37 & 92.6 & 92.6080207014794 & -0.00802070147942071 \tabularnewline
38 & 90.5 & 90.4956065388921 & 0.00439346110792817 \tabularnewline
39 & 97.1 & 97.0976161697418 & 0.00238383025818656 \tabularnewline
40 & 94.6 & 94.6047937868316 & -0.00479378683157077 \tabularnewline
41 & 89.8 & 89.795317861631 & 0.00468213836902799 \tabularnewline
42 & 95.8 & 95.788680959887 & 0.0113190401129601 \tabularnewline
43 & 87.9 & 87.9117424514388 & -0.0117424514387607 \tabularnewline
44 & 81.1 & 81.0924050946852 & 0.0075949053147491 \tabularnewline
45 & 100.8 & 100.800768222465 & -0.000768222464527719 \tabularnewline
46 & 103.3 & 103.287730034359 & 0.0122699656407447 \tabularnewline
47 & 92 & 91.9982615678245 & 0.00173843217546366 \tabularnewline
48 & 96.1 & 96.1030021656202 & -0.0030021656202132 \tabularnewline
49 & 90.2 & 90.2045411976938 & -0.00454119769381836 \tabularnewline
50 & 91.7 & 91.7022841710682 & -0.00228417106822243 \tabularnewline
51 & 105.7 & 105.689892263255 & 0.0101077367454556 \tabularnewline
52 & 98 & 98.0094294328868 & -0.00942943288683069 \tabularnewline
53 & 91.4 & 91.3909781607646 & 0.00902183923540152 \tabularnewline
54 & 106.2 & 106.201889344876 & -0.00188934487627839 \tabularnewline
55 & 89.8 & 89.7963148104484 & 0.00368518955162263 \tabularnewline
56 & 89.2 & 89.1924486272553 & 0.00755137274467104 \tabularnewline
57 & 105.6 & 105.597118985491 & 0.00288101450923717 \tabularnewline
58 & 104 & 103.989769057404 & 0.010230942596477 \tabularnewline
59 & 100.3 & 100.298293756785 & 0.00170624321449777 \tabularnewline
60 & 102.5 & 102.497493656544 & 0.00250634345616184 \tabularnewline
61 & 96.5 & 96.5004017593771 & -0.000401759377130668 \tabularnewline
62 & 95 & 94.9968715744457 & 0.00312842555431857 \tabularnewline
63 & 106.5 & 106.50082607631 & -0.000826076309637328 \tabularnewline
64 & 102.1 & 102.096136711894 & 0.00386328810635078 \tabularnewline
65 & 96.3 & 96.3039538673758 & -0.00395386737579088 \tabularnewline
66 & 108.4 & 108.40364959467 & -0.00364959466976989 \tabularnewline
67 & 87 & 87.0019789826915 & -0.00197898269152419 \tabularnewline
68 & 90.7 & 90.7123709658751 & -0.0123709658750502 \tabularnewline
69 & 107.9 & 107.898649988927 & 0.00135001107268127 \tabularnewline
70 & 101.2 & 101.203441293924 & -0.00344129392414656 \tabularnewline
71 & 104.7 & 104.691607069041 & 0.00839293095915049 \tabularnewline
72 & 103.7 & 103.696664417433 & 0.00333558256708479 \tabularnewline
73 & 99.3 & 99.2978929241041 & 0.00210707589590814 \tabularnewline
74 & 99.6 & 99.602843325229 & -0.00284332522904905 \tabularnewline
75 & 113.9 & 113.89565239261 & 0.00434760739046396 \tabularnewline
76 & 97.2 & 97.2043584846093 & -0.00435848460928993 \tabularnewline
77 & 106.2 & 106.203416607965 & -0.00341660796509526 \tabularnewline
78 & 110.7 & 110.712625168668 & -0.0126251686678056 \tabularnewline
79 & 89.6 & 89.6046805634245 & -0.00468056342449926 \tabularnewline
80 & 93.3 & 93.2885073664773 & 0.0114926335227247 \tabularnewline
81 & 107.6 & 107.605067453832 & -0.00506745383179277 \tabularnewline
82 & 111.7 & 111.695290189223 & 0.00470981077664919 \tabularnewline
83 & 106.9 & 106.909524360946 & -0.00952436094624044 \tabularnewline
84 & 102.6 & 102.598948366114 & 0.00105163388574242 \tabularnewline
85 & 105.8 & 105.799491954083 & 0.000508045917151207 \tabularnewline
86 & 103.7 & 103.703880016832 & -0.00388001683184729 \tabularnewline
87 & 115.8 & 115.79566062856 & 0.00433937144023789 \tabularnewline
88 & 103.8 & 103.795343318142 & 0.0046566818583738 \tabularnewline
89 & 108.2 & 108.204724551916 & -0.00472455191560615 \tabularnewline
90 & 115.5 & 115.494878653883 & 0.005121346116995 \tabularnewline
91 & 100.5 & 100.489793942851 & 0.0102060571493481 \tabularnewline
92 & 101.1 & 101.108154485011 & -0.00815448501055925 \tabularnewline
93 & 108.6 & 108.594887640242 & 0.00511235975826125 \tabularnewline
94 & 119.5 & 119.493895315648 & 0.00610468435220571 \tabularnewline
95 & 113.6 & 113.606044696467 & -0.00604469646746757 \tabularnewline
96 & 105.9 & 105.894187572617 & 0.00581242738298892 \tabularnewline
97 & 112.3 & 112.301993034705 & -0.00199303470517053 \tabularnewline
98 & 112.7 & 112.694415793068 & 0.00558420693219483 \tabularnewline
99 & 113.4 & 113.408467960114 & -0.00846796011418185 \tabularnewline
100 & 117.3 & 117.302099101429 & -0.00209910142905809 \tabularnewline
101 & 109.4 & 109.395232513974 & 0.0047674860255803 \tabularnewline
102 & 117.8 & 117.791387592661 & 0.00861240733885242 \tabularnewline
103 & 105.6 & 105.598209417729 & 0.00179058227122495 \tabularnewline
104 & 96.3 & 96.3000635073166 & -6.35073165620299e-05 \tabularnewline
105 & 117.3 & 117.308652564087 & -0.00865256408694648 \tabularnewline
106 & 116.4 & 116.403150003406 & -0.0031500034056215 \tabularnewline
107 & 99.2 & 99.2095221743593 & -0.00952217435924153 \tabularnewline
108 & 100.8 & 100.801400570446 & -0.00140057044628829 \tabularnewline
109 & 90.4 & 90.3983588789235 & 0.00164112107650526 \tabularnewline
110 & 92.1 & 92.0970089059212 & 0.00299109407880995 \tabularnewline
111 & 101.8 & 101.807208045239 & -0.00720804523929371 \tabularnewline
112 & 93.7 & 93.6991996408015 & 0.000800359198515408 \tabularnewline
113 & 96 & 96.0007206835888 & -0.000720683588766519 \tabularnewline
114 & 102 & 101.992817512185 & 0.00718248781528856 \tabularnewline
115 & 89.2 & 89.1983812357373 & 0.00161876426266864 \tabularnewline
116 & 89 & 88.9981113147286 & 0.00188868527136642 \tabularnewline
117 & 105.9 & 105.906959592062 & -0.00695959206247239 \tabularnewline
118 & 105.2 & 105.19729880746 & 0.00270119253995069 \tabularnewline
119 & 100.2 & 100.200998447764 & -0.000998447763840416 \tabularnewline
120 & 97.5 & 97.4897476705355 & 0.0102523294644937 \tabularnewline
121 & 95.4 & 95.4077373530691 & -0.00773735306909729 \tabularnewline
122 & 100.6 & 100.601825874549 & -0.00182587454867054 \tabularnewline
123 & 114 & 114.003891099043 & -0.0038910990426522 \tabularnewline
124 & 105.1 & 105.097717440215 & 0.00228255978547918 \tabularnewline
125 & 101.5 & 101.509564109966 & -0.00956410996563589 \tabularnewline
126 & 115.5 & 115.492989705877 & 0.00701029412266441 \tabularnewline
127 & 95.5 & 95.4998694147101 & 0.000130585289913172 \tabularnewline
128 & 96.5 & 96.4956086220709 & 0.00439137792910208 \tabularnewline
129 & 114.6 & 114.60379367727 & -0.00379367726970594 \tabularnewline
130 & 110.4 & 110.394516769188 & 0.00548323081194814 \tabularnewline
131 & 109 & 108.997744738822 & 0.00225526117847706 \tabularnewline
132 & 104.8 & 104.795954113796 & 0.00404588620425834 \tabularnewline
133 & 103.9 & 103.891925740933 & 0.00807425906727216 \tabularnewline
134 & 107.4 & 107.404859698165 & -0.00485969816522837 \tabularnewline
135 & 124.8 & 124.799197743933 & 0.000802256067281177 \tabularnewline
136 & 108.1 & 108.105663136628 & -0.00566313662834806 \tabularnewline
137 & 115.9 & 115.909489637948 & -0.0094896379475441 \tabularnewline
138 & 111.2 & 111.201828484941 & -0.00182848494082401 \tabularnewline
139 & 95.6 & 95.5965193099455 & 0.00348069005445204 \tabularnewline
140 & 103.3 & 103.304348007061 & -0.00434800706102899 \tabularnewline
141 & 117.7 & 117.70747768056 & -0.00747768055961866 \tabularnewline
142 & 110.5 & 110.494953515174 & 0.005046484825869 \tabularnewline
143 & 109.2 & 109.201463391694 & -0.00146339169423313 \tabularnewline
144 & 105.8 & 105.794219638812 & 0.00578036118756203 \tabularnewline
145 & 103.8 & 103.800421326208 & -0.000421326207594599 \tabularnewline
146 & 102.1 & 102.100100515095 & -0.000100515095429299 \tabularnewline
147 & 97.1 & 97.100556271519 & -0.000556271519025742 \tabularnewline
148 & 101.2 & 101.200321424997 & -0.00032142499737803 \tabularnewline
149 & 102.8 & 102.800176918354 & -0.000176918354219694 \tabularnewline
150 & 108.1 & 108.10004669105 & -4.6691050406408e-05 \tabularnewline
151 & 97.7 & 97.7002606318329 & -0.000260631832859829 \tabularnewline
152 & 121.8 & 121.799957824882 & 4.2175118356487e-05 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=189915&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]77.5[/C][C]77.5010566922501[/C][C]-0.00105669225007901[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]83.8[/C][C]83.7931272212933[/C][C]0.00687277870674004[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]94.6[/C][C]94.6045633667348[/C][C]-0.00456336673476139[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]83.5[/C][C]83.4931433288964[/C][C]0.00685667110363838[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]91.7[/C][C]91.693358960275[/C][C]0.00664103972497848[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]88.9[/C][C]88.9100370719864[/C][C]-0.0100370719864286[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]74.9[/C][C]74.8979789176484[/C][C]0.00202108235164026[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]81.3[/C][C]81.2970152137996[/C][C]0.00298478620042535[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]92[/C][C]92.0073823990371[/C][C]-0.0073823990371042[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]92.7[/C][C]92.6959812137922[/C][C]0.00401878620783881[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]92[/C][C]92.0004729827473[/C][C]-0.000472982747267363[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]84.7[/C][C]84.7045786303779[/C][C]-0.00457863037793139[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]92.7[/C][C]92.6964138616571[/C][C]0.00358613834293547[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]90.6[/C][C]90.60411253833[/C][C]-0.00411253833001085[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]98.5[/C][C]98.4954794734219[/C][C]0.00452052657810145[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]86.9[/C][C]86.8944199586528[/C][C]0.0055800413471931[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]93.6[/C][C]93.594106200202[/C][C]0.00589379979798595[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]96.4[/C][C]96.4020251686609[/C][C]-0.00202516866088677[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]79.7[/C][C]79.7009940899816[/C][C]-0.000994089981628307[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]83.7[/C][C]83.7053293590034[/C][C]-0.00532935900342883[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]91.2[/C][C]91.2081928644646[/C][C]-0.00819286446457217[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]97.3[/C][C]97.2938924531054[/C][C]0.00610754689457841[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]92.3[/C][C]92.3046621509037[/C][C]-0.00466215090364907[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]81.4[/C][C]81.390481483996[/C][C]0.00951851600403536[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]89.5[/C][C]89.5060651046722[/C][C]-0.00606510467216721[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]87.2[/C][C]87.1956225958002[/C][C]0.00437740419978808[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]95.4[/C][C]95.3946520157876[/C][C]0.00534798421237557[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]93[/C][C]92.9954129723441[/C][C]0.00458702765589669[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]91.1[/C][C]91.0953997009871[/C][C]0.00460029901290737[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]92.4[/C][C]92.4103103422331[/C][C]-0.0103103422330993[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]83.4[/C][C]83.4117714900902[/C][C]-0.0117714900902215[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]81.5[/C][C]81.4974112698837[/C][C]0.00258873011626271[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]95.1[/C][C]95.1023633445189[/C][C]-0.00236334451889685[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]100.6[/C][C]100.606794702312[/C][C]-0.00679470231172035[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]91.7[/C][C]91.7040150911227[/C][C]-0.00401509112265142[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]84.9[/C][C]84.9142689917392[/C][C]-0.0142689917392349[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]92.6[/C][C]92.6080207014794[/C][C]-0.00802070147942071[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]90.5[/C][C]90.4956065388921[/C][C]0.00439346110792817[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]97.1[/C][C]97.0976161697418[/C][C]0.00238383025818656[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]94.6[/C][C]94.6047937868316[/C][C]-0.00479378683157077[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]89.8[/C][C]89.795317861631[/C][C]0.00468213836902799[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]95.8[/C][C]95.788680959887[/C][C]0.0113190401129601[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]87.9[/C][C]87.9117424514388[/C][C]-0.0117424514387607[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]81.1[/C][C]81.0924050946852[/C][C]0.0075949053147491[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]100.8[/C][C]100.800768222465[/C][C]-0.000768222464527719[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]103.3[/C][C]103.287730034359[/C][C]0.0122699656407447[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]92[/C][C]91.9982615678245[/C][C]0.00173843217546366[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]96.1[/C][C]96.1030021656202[/C][C]-0.0030021656202132[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]90.2[/C][C]90.2045411976938[/C][C]-0.00454119769381836[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]91.7[/C][C]91.7022841710682[/C][C]-0.00228417106822243[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]105.7[/C][C]105.689892263255[/C][C]0.0101077367454556[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]98[/C][C]98.0094294328868[/C][C]-0.00942943288683069[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]91.4[/C][C]91.3909781607646[/C][C]0.00902183923540152[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]106.2[/C][C]106.201889344876[/C][C]-0.00188934487627839[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]89.8[/C][C]89.7963148104484[/C][C]0.00368518955162263[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]89.2[/C][C]89.1924486272553[/C][C]0.00755137274467104[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]105.6[/C][C]105.597118985491[/C][C]0.00288101450923717[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]104[/C][C]103.989769057404[/C][C]0.010230942596477[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]100.3[/C][C]100.298293756785[/C][C]0.00170624321449777[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]102.5[/C][C]102.497493656544[/C][C]0.00250634345616184[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]96.5[/C][C]96.5004017593771[/C][C]-0.000401759377130668[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]95[/C][C]94.9968715744457[/C][C]0.00312842555431857[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]106.5[/C][C]106.50082607631[/C][C]-0.000826076309637328[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]102.1[/C][C]102.096136711894[/C][C]0.00386328810635078[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]96.3[/C][C]96.3039538673758[/C][C]-0.00395386737579088[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]108.4[/C][C]108.40364959467[/C][C]-0.00364959466976989[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]87[/C][C]87.0019789826915[/C][C]-0.00197898269152419[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]90.7[/C][C]90.7123709658751[/C][C]-0.0123709658750502[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]107.9[/C][C]107.898649988927[/C][C]0.00135001107268127[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]101.2[/C][C]101.203441293924[/C][C]-0.00344129392414656[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]104.7[/C][C]104.691607069041[/C][C]0.00839293095915049[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]103.7[/C][C]103.696664417433[/C][C]0.00333558256708479[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]99.3[/C][C]99.2978929241041[/C][C]0.00210707589590814[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]99.6[/C][C]99.602843325229[/C][C]-0.00284332522904905[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]113.9[/C][C]113.89565239261[/C][C]0.00434760739046396[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]97.2[/C][C]97.2043584846093[/C][C]-0.00435848460928993[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]106.2[/C][C]106.203416607965[/C][C]-0.00341660796509526[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]110.7[/C][C]110.712625168668[/C][C]-0.0126251686678056[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]89.6[/C][C]89.6046805634245[/C][C]-0.00468056342449926[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]93.3[/C][C]93.2885073664773[/C][C]0.0114926335227247[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]107.6[/C][C]107.605067453832[/C][C]-0.00506745383179277[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]111.7[/C][C]111.695290189223[/C][C]0.00470981077664919[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]106.9[/C][C]106.909524360946[/C][C]-0.00952436094624044[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]102.6[/C][C]102.598948366114[/C][C]0.00105163388574242[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]105.8[/C][C]105.799491954083[/C][C]0.000508045917151207[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]103.7[/C][C]103.703880016832[/C][C]-0.00388001683184729[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]115.8[/C][C]115.79566062856[/C][C]0.00433937144023789[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]103.8[/C][C]103.795343318142[/C][C]0.0046566818583738[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]108.2[/C][C]108.204724551916[/C][C]-0.00472455191560615[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]115.5[/C][C]115.494878653883[/C][C]0.005121346116995[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]100.5[/C][C]100.489793942851[/C][C]0.0102060571493481[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]101.1[/C][C]101.108154485011[/C][C]-0.00815448501055925[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]108.6[/C][C]108.594887640242[/C][C]0.00511235975826125[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]119.5[/C][C]119.493895315648[/C][C]0.00610468435220571[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]113.6[/C][C]113.606044696467[/C][C]-0.00604469646746757[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]105.9[/C][C]105.894187572617[/C][C]0.00581242738298892[/C][/ROW]
[ROW][C]97[/C][C]112.3[/C][C]112.301993034705[/C][C]-0.00199303470517053[/C][/ROW]
[ROW][C]98[/C][C]112.7[/C][C]112.694415793068[/C][C]0.00558420693219483[/C][/ROW]
[ROW][C]99[/C][C]113.4[/C][C]113.408467960114[/C][C]-0.00846796011418185[/C][/ROW]
[ROW][C]100[/C][C]117.3[/C][C]117.302099101429[/C][C]-0.00209910142905809[/C][/ROW]
[ROW][C]101[/C][C]109.4[/C][C]109.395232513974[/C][C]0.0047674860255803[/C][/ROW]
[ROW][C]102[/C][C]117.8[/C][C]117.791387592661[/C][C]0.00861240733885242[/C][/ROW]
[ROW][C]103[/C][C]105.6[/C][C]105.598209417729[/C][C]0.00179058227122495[/C][/ROW]
[ROW][C]104[/C][C]96.3[/C][C]96.3000635073166[/C][C]-6.35073165620299e-05[/C][/ROW]
[ROW][C]105[/C][C]117.3[/C][C]117.308652564087[/C][C]-0.00865256408694648[/C][/ROW]
[ROW][C]106[/C][C]116.4[/C][C]116.403150003406[/C][C]-0.0031500034056215[/C][/ROW]
[ROW][C]107[/C][C]99.2[/C][C]99.2095221743593[/C][C]-0.00952217435924153[/C][/ROW]
[ROW][C]108[/C][C]100.8[/C][C]100.801400570446[/C][C]-0.00140057044628829[/C][/ROW]
[ROW][C]109[/C][C]90.4[/C][C]90.3983588789235[/C][C]0.00164112107650526[/C][/ROW]
[ROW][C]110[/C][C]92.1[/C][C]92.0970089059212[/C][C]0.00299109407880995[/C][/ROW]
[ROW][C]111[/C][C]101.8[/C][C]101.807208045239[/C][C]-0.00720804523929371[/C][/ROW]
[ROW][C]112[/C][C]93.7[/C][C]93.6991996408015[/C][C]0.000800359198515408[/C][/ROW]
[ROW][C]113[/C][C]96[/C][C]96.0007206835888[/C][C]-0.000720683588766519[/C][/ROW]
[ROW][C]114[/C][C]102[/C][C]101.992817512185[/C][C]0.00718248781528856[/C][/ROW]
[ROW][C]115[/C][C]89.2[/C][C]89.1983812357373[/C][C]0.00161876426266864[/C][/ROW]
[ROW][C]116[/C][C]89[/C][C]88.9981113147286[/C][C]0.00188868527136642[/C][/ROW]
[ROW][C]117[/C][C]105.9[/C][C]105.906959592062[/C][C]-0.00695959206247239[/C][/ROW]
[ROW][C]118[/C][C]105.2[/C][C]105.19729880746[/C][C]0.00270119253995069[/C][/ROW]
[ROW][C]119[/C][C]100.2[/C][C]100.200998447764[/C][C]-0.000998447763840416[/C][/ROW]
[ROW][C]120[/C][C]97.5[/C][C]97.4897476705355[/C][C]0.0102523294644937[/C][/ROW]
[ROW][C]121[/C][C]95.4[/C][C]95.4077373530691[/C][C]-0.00773735306909729[/C][/ROW]
[ROW][C]122[/C][C]100.6[/C][C]100.601825874549[/C][C]-0.00182587454867054[/C][/ROW]
[ROW][C]123[/C][C]114[/C][C]114.003891099043[/C][C]-0.0038910990426522[/C][/ROW]
[ROW][C]124[/C][C]105.1[/C][C]105.097717440215[/C][C]0.00228255978547918[/C][/ROW]
[ROW][C]125[/C][C]101.5[/C][C]101.509564109966[/C][C]-0.00956410996563589[/C][/ROW]
[ROW][C]126[/C][C]115.5[/C][C]115.492989705877[/C][C]0.00701029412266441[/C][/ROW]
[ROW][C]127[/C][C]95.5[/C][C]95.4998694147101[/C][C]0.000130585289913172[/C][/ROW]
[ROW][C]128[/C][C]96.5[/C][C]96.4956086220709[/C][C]0.00439137792910208[/C][/ROW]
[ROW][C]129[/C][C]114.6[/C][C]114.60379367727[/C][C]-0.00379367726970594[/C][/ROW]
[ROW][C]130[/C][C]110.4[/C][C]110.394516769188[/C][C]0.00548323081194814[/C][/ROW]
[ROW][C]131[/C][C]109[/C][C]108.997744738822[/C][C]0.00225526117847706[/C][/ROW]
[ROW][C]132[/C][C]104.8[/C][C]104.795954113796[/C][C]0.00404588620425834[/C][/ROW]
[ROW][C]133[/C][C]103.9[/C][C]103.891925740933[/C][C]0.00807425906727216[/C][/ROW]
[ROW][C]134[/C][C]107.4[/C][C]107.404859698165[/C][C]-0.00485969816522837[/C][/ROW]
[ROW][C]135[/C][C]124.8[/C][C]124.799197743933[/C][C]0.000802256067281177[/C][/ROW]
[ROW][C]136[/C][C]108.1[/C][C]108.105663136628[/C][C]-0.00566313662834806[/C][/ROW]
[ROW][C]137[/C][C]115.9[/C][C]115.909489637948[/C][C]-0.0094896379475441[/C][/ROW]
[ROW][C]138[/C][C]111.2[/C][C]111.201828484941[/C][C]-0.00182848494082401[/C][/ROW]
[ROW][C]139[/C][C]95.6[/C][C]95.5965193099455[/C][C]0.00348069005445204[/C][/ROW]
[ROW][C]140[/C][C]103.3[/C][C]103.304348007061[/C][C]-0.00434800706102899[/C][/ROW]
[ROW][C]141[/C][C]117.7[/C][C]117.70747768056[/C][C]-0.00747768055961866[/C][/ROW]
[ROW][C]142[/C][C]110.5[/C][C]110.494953515174[/C][C]0.005046484825869[/C][/ROW]
[ROW][C]143[/C][C]109.2[/C][C]109.201463391694[/C][C]-0.00146339169423313[/C][/ROW]
[ROW][C]144[/C][C]105.8[/C][C]105.794219638812[/C][C]0.00578036118756203[/C][/ROW]
[ROW][C]145[/C][C]103.8[/C][C]103.800421326208[/C][C]-0.000421326207594599[/C][/ROW]
[ROW][C]146[/C][C]102.1[/C][C]102.100100515095[/C][C]-0.000100515095429299[/C][/ROW]
[ROW][C]147[/C][C]97.1[/C][C]97.100556271519[/C][C]-0.000556271519025742[/C][/ROW]
[ROW][C]148[/C][C]101.2[/C][C]101.200321424997[/C][C]-0.00032142499737803[/C][/ROW]
[ROW][C]149[/C][C]102.8[/C][C]102.800176918354[/C][C]-0.000176918354219694[/C][/ROW]
[ROW][C]150[/C][C]108.1[/C][C]108.10004669105[/C][C]-4.6691050406408e-05[/C][/ROW]
[ROW][C]151[/C][C]97.7[/C][C]97.7002606318329[/C][C]-0.000260631832859829[/C][/ROW]
[ROW][C]152[/C][C]121.8[/C][C]121.799957824882[/C][C]4.2175118356487e-05[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=189915&T=4

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=189915&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
177.577.5010566922501-0.00105669225007901
283.883.79312722129330.00687277870674004
394.694.6045633667348-0.00456336673476139
483.583.49314332889640.00685667110363838
591.791.6933589602750.00664103972497848
688.988.9100370719864-0.0100370719864286
774.974.89797891764840.00202108235164026
881.381.29701521379960.00298478620042535
99292.0073823990371-0.0073823990371042
1092.792.69598121379220.00401878620783881
119292.0004729827473-0.000472982747267363
1284.784.7045786303779-0.00457863037793139
1392.792.69641386165710.00358613834293547
1490.690.60411253833-0.00411253833001085
1598.598.49547947342190.00452052657810145
1686.986.89441995865280.0055800413471931
1793.693.5941062002020.00589379979798595
1896.496.4020251686609-0.00202516866088677
1979.779.7009940899816-0.000994089981628307
2083.783.7053293590034-0.00532935900342883
2191.291.2081928644646-0.00819286446457217
2297.397.29389245310540.00610754689457841
2392.392.3046621509037-0.00466215090364907
2481.481.3904814839960.00951851600403536
2589.589.5060651046722-0.00606510467216721
2687.287.19562259580020.00437740419978808
2795.495.39465201578760.00534798421237557
289392.99541297234410.00458702765589669
2991.191.09539970098710.00460029901290737
3092.492.4103103422331-0.0103103422330993
3183.483.4117714900902-0.0117714900902215
3281.581.49741126988370.00258873011626271
3395.195.1023633445189-0.00236334451889685
34100.6100.606794702312-0.00679470231172035
3591.791.7040150911227-0.00401509112265142
3684.984.9142689917392-0.0142689917392349
3792.692.6080207014794-0.00802070147942071
3890.590.49560653889210.00439346110792817
3997.197.09761616974180.00238383025818656
4094.694.6047937868316-0.00479378683157077
4189.889.7953178616310.00468213836902799
4295.895.7886809598870.0113190401129601
4387.987.9117424514388-0.0117424514387607
4481.181.09240509468520.0075949053147491
45100.8100.800768222465-0.000768222464527719
46103.3103.2877300343590.0122699656407447
479291.99826156782450.00173843217546366
4896.196.1030021656202-0.0030021656202132
4990.290.2045411976938-0.00454119769381836
5091.791.7022841710682-0.00228417106822243
51105.7105.6898922632550.0101077367454556
529898.0094294328868-0.00942943288683069
5391.491.39097816076460.00902183923540152
54106.2106.201889344876-0.00188934487627839
5589.889.79631481044840.00368518955162263
5689.289.19244862725530.00755137274467104
57105.6105.5971189854910.00288101450923717
58104103.9897690574040.010230942596477
59100.3100.2982937567850.00170624321449777
60102.5102.4974936565440.00250634345616184
6196.596.5004017593771-0.000401759377130668
629594.99687157444570.00312842555431857
63106.5106.50082607631-0.000826076309637328
64102.1102.0961367118940.00386328810635078
6596.396.3039538673758-0.00395386737579088
66108.4108.40364959467-0.00364959466976989
678787.0019789826915-0.00197898269152419
6890.790.7123709658751-0.0123709658750502
69107.9107.8986499889270.00135001107268127
70101.2101.203441293924-0.00344129392414656
71104.7104.6916070690410.00839293095915049
72103.7103.6966644174330.00333558256708479
7399.399.29789292410410.00210707589590814
7499.699.602843325229-0.00284332522904905
75113.9113.895652392610.00434760739046396
7697.297.2043584846093-0.00435848460928993
77106.2106.203416607965-0.00341660796509526
78110.7110.712625168668-0.0126251686678056
7989.689.6046805634245-0.00468056342449926
8093.393.28850736647730.0114926335227247
81107.6107.605067453832-0.00506745383179277
82111.7111.6952901892230.00470981077664919
83106.9106.909524360946-0.00952436094624044
84102.6102.5989483661140.00105163388574242
85105.8105.7994919540830.000508045917151207
86103.7103.703880016832-0.00388001683184729
87115.8115.795660628560.00433937144023789
88103.8103.7953433181420.0046566818583738
89108.2108.204724551916-0.00472455191560615
90115.5115.4948786538830.005121346116995
91100.5100.4897939428510.0102060571493481
92101.1101.108154485011-0.00815448501055925
93108.6108.5948876402420.00511235975826125
94119.5119.4938953156480.00610468435220571
95113.6113.606044696467-0.00604469646746757
96105.9105.8941875726170.00581242738298892
97112.3112.301993034705-0.00199303470517053
98112.7112.6944157930680.00558420693219483
99113.4113.408467960114-0.00846796011418185
100117.3117.302099101429-0.00209910142905809
101109.4109.3952325139740.0047674860255803
102117.8117.7913875926610.00861240733885242
103105.6105.5982094177290.00179058227122495
10496.396.3000635073166-6.35073165620299e-05
105117.3117.308652564087-0.00865256408694648
106116.4116.403150003406-0.0031500034056215
10799.299.2095221743593-0.00952217435924153
108100.8100.801400570446-0.00140057044628829
10990.490.39835887892350.00164112107650526
11092.192.09700890592120.00299109407880995
111101.8101.807208045239-0.00720804523929371
11293.793.69919964080150.000800359198515408
1139696.0007206835888-0.000720683588766519
114102101.9928175121850.00718248781528856
11589.289.19838123573730.00161876426266864
1168988.99811131472860.00188868527136642
117105.9105.906959592062-0.00695959206247239
118105.2105.197298807460.00270119253995069
119100.2100.200998447764-0.000998447763840416
12097.597.48974767053550.0102523294644937
12195.495.4077373530691-0.00773735306909729
122100.6100.601825874549-0.00182587454867054
123114114.003891099043-0.0038910990426522
124105.1105.0977174402150.00228255978547918
125101.5101.509564109966-0.00956410996563589
126115.5115.4929897058770.00701029412266441
12795.595.49986941471010.000130585289913172
12896.596.49560862207090.00439137792910208
129114.6114.60379367727-0.00379367726970594
130110.4110.3945167691880.00548323081194814
131109108.9977447388220.00225526117847706
132104.8104.7959541137960.00404588620425834
133103.9103.8919257409330.00807425906727216
134107.4107.404859698165-0.00485969816522837
135124.8124.7991977439330.000802256067281177
136108.1108.105663136628-0.00566313662834806
137115.9115.909489637948-0.0094896379475441
138111.2111.201828484941-0.00182848494082401
13995.695.59651930994550.00348069005445204
140103.3103.304348007061-0.00434800706102899
141117.7117.70747768056-0.00747768055961866
142110.5110.4949535151740.005046484825869
143109.2109.201463391694-0.00146339169423313
144105.8105.7942196388120.00578036118756203
145103.8103.800421326208-0.000421326207594599
146102.1102.100100515095-0.000100515095429299
14797.197.100556271519-0.000556271519025742
148101.2101.200321424997-0.00032142499737803
149102.8102.800176918354-0.000176918354219694
150108.1108.10004669105-4.6691050406408e-05
15197.797.7002606318329-0.000260631832859829
152121.8121.7999578248824.2175118356487e-05







Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity
p-valuesAlternative Hypothesis
breakpoint indexgreater2-sidedless
673.83391178375063e-397.66782356750125e-391
681.06061849058513e-502.12123698117026e-501
697.36506566040947e-631.47301313208189e-621
708.31717690620121e-791.66343538124024e-781
711.08942359750675e-902.1788471950135e-901
721.09724619533021e-1032.19449239066042e-1031
733.89267509319337e-1177.78535018638673e-1171
741.99123189982405e-1293.98246379964811e-1291
755.95351337724247e-1361.19070267544849e-1351
766.32959569517309e-1491.26591913903462e-1481
772.81306652891978e-1675.62613305783956e-1671
782.98589153373451e-1735.97178306746902e-1731
799.99086690436087e-1851.99817338087217e-1841
801.01295105409723e-2012.02590210819445e-2011
811.24528118250803e-2112.49056236501606e-2111
821.52765456098729e-2303.05530912197457e-2301
838.60963907074478e-2391.72192781414896e-2381
849.70705480585013e-2501.94141096117003e-2491
852.58037956991753e-2465.16075913983506e-2461

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity \tabularnewline
p-values & Alternative Hypothesis \tabularnewline
breakpoint index & greater & 2-sided & less \tabularnewline
67 & 3.83391178375063e-39 & 7.66782356750125e-39 & 1 \tabularnewline
68 & 1.06061849058513e-50 & 2.12123698117026e-50 & 1 \tabularnewline
69 & 7.36506566040947e-63 & 1.47301313208189e-62 & 1 \tabularnewline
70 & 8.31717690620121e-79 & 1.66343538124024e-78 & 1 \tabularnewline
71 & 1.08942359750675e-90 & 2.1788471950135e-90 & 1 \tabularnewline
72 & 1.09724619533021e-103 & 2.19449239066042e-103 & 1 \tabularnewline
73 & 3.89267509319337e-117 & 7.78535018638673e-117 & 1 \tabularnewline
74 & 1.99123189982405e-129 & 3.98246379964811e-129 & 1 \tabularnewline
75 & 5.95351337724247e-136 & 1.19070267544849e-135 & 1 \tabularnewline
76 & 6.32959569517309e-149 & 1.26591913903462e-148 & 1 \tabularnewline
77 & 2.81306652891978e-167 & 5.62613305783956e-167 & 1 \tabularnewline
78 & 2.98589153373451e-173 & 5.97178306746902e-173 & 1 \tabularnewline
79 & 9.99086690436087e-185 & 1.99817338087217e-184 & 1 \tabularnewline
80 & 1.01295105409723e-201 & 2.02590210819445e-201 & 1 \tabularnewline
81 & 1.24528118250803e-211 & 2.49056236501606e-211 & 1 \tabularnewline
82 & 1.52765456098729e-230 & 3.05530912197457e-230 & 1 \tabularnewline
83 & 8.60963907074478e-239 & 1.72192781414896e-238 & 1 \tabularnewline
84 & 9.70705480585013e-250 & 1.94141096117003e-249 & 1 \tabularnewline
85 & 2.58037956991753e-246 & 5.16075913983506e-246 & 1 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=189915&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]67[/C][C]3.83391178375063e-39[/C][C]7.66782356750125e-39[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]1.06061849058513e-50[/C][C]2.12123698117026e-50[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]7.36506566040947e-63[/C][C]1.47301313208189e-62[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]8.31717690620121e-79[/C][C]1.66343538124024e-78[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]1.08942359750675e-90[/C][C]2.1788471950135e-90[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]1.09724619533021e-103[/C][C]2.19449239066042e-103[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]3.89267509319337e-117[/C][C]7.78535018638673e-117[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]1.99123189982405e-129[/C][C]3.98246379964811e-129[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]5.95351337724247e-136[/C][C]1.19070267544849e-135[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]6.32959569517309e-149[/C][C]1.26591913903462e-148[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]2.81306652891978e-167[/C][C]5.62613305783956e-167[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]2.98589153373451e-173[/C][C]5.97178306746902e-173[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]9.99086690436087e-185[/C][C]1.99817338087217e-184[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]1.01295105409723e-201[/C][C]2.02590210819445e-201[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]1.24528118250803e-211[/C][C]2.49056236501606e-211[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]1.52765456098729e-230[/C][C]3.05530912197457e-230[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]8.60963907074478e-239[/C][C]1.72192781414896e-238[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]9.70705480585013e-250[/C][C]1.94141096117003e-249[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]2.58037956991753e-246[/C][C]5.16075913983506e-246[/C][C]1[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=189915&T=5

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=189915&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
673.83391178375063e-397.66782356750125e-391
681.06061849058513e-502.12123698117026e-501
697.36506566040947e-631.47301313208189e-621
708.31717690620121e-791.66343538124024e-781
711.08942359750675e-902.1788471950135e-901
721.09724619533021e-1032.19449239066042e-1031
733.89267509319337e-1177.78535018638673e-1171
741.99123189982405e-1293.98246379964811e-1291
755.95351337724247e-1361.19070267544849e-1351
766.32959569517309e-1491.26591913903462e-1481
772.81306652891978e-1675.62613305783956e-1671
782.98589153373451e-1735.97178306746902e-1731
799.99086690436087e-1851.99817338087217e-1841
801.01295105409723e-2012.02590210819445e-2011
811.24528118250803e-2112.49056236501606e-2111
821.52765456098729e-2303.05530912197457e-2301
838.60963907074478e-2391.72192781414896e-2381
849.70705480585013e-2501.94141096117003e-2491
852.58037956991753e-2465.16075913983506e-2461







Meta Analysis of Goldfeld-Quandt test for Heteroskedasticity
Description# significant tests% significant testsOK/NOK
1% type I error level191NOK
5% type I error level191NOK
10% type I error level191NOK

\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 & 19 & 1 & NOK \tabularnewline
5% type I error level & 19 & 1 & NOK \tabularnewline
10% type I error level & 19 & 1 & NOK \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=189915&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]19[/C][C]1[/C][C]NOK[/C][/ROW]
[ROW][C]5% type I error level[/C][C]19[/C][C]1[/C][C]NOK[/C][/ROW]
[ROW][C]10% type I error level[/C][C]19[/C][C]1[/C][C]NOK[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=189915&T=6

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=189915&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 level191NOK
5% type I error level191NOK
10% type I error level191NOK



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')
}