Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*Unverified author*

R Software Module

rwasp_multipleregression.wasp

Title produced by software

Multiple Regression

Date of computation

Tue, 18 Dec 2007 06:53:55 -0700

Cite this page as follows

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2007/Dec/18/t1197985045pre6q86ar4onim1.htm/, Retrieved Sat, 04 May 2024 06:44:04 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=4514, Retrieved Sat, 04 May 2024 06:44:04 +0000

QR Codes:

Paste this QR Code to cite your computation.

Original text written by user:

IsPrivate?

No (this computation is public)

User-defined keywords

Estimated Impact

177

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)

-       [Multiple Regression] [brood enkel seizo...] [2007-12-18 13:53:55] [7eb5b05bf0841f2a6d4b99da83be8d69] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,43
1,44
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,48
1,57
1,58
1,58
1,58
1,58
1,59
1,6
1,6
1,61
1,61
1,61
1,62
1,63
1,63
1,64
1,64
1,64
1,64
1,64
1,65
1,65
1,65
1,65

Summary of compuational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	2 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of compuational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=4514&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of compuational 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]2 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=4514&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=4514&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 compuational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	2 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation
y[t] = + 1.52166666666667 -0.0349999999999995M1[t] -0.0183333333333335M2[t] -0.0166666666666668M3[t] -0.0150000000000000M4[t] -0.0150000000000001M5[t] -0.0150000000000001M6[t] -0.0116666666666668M7[t] -0.00333333333333336M8[t] -0.0016666666666667M9[t] -4.32435393574798e-17M10[t] -2.40370335797946e-17M11[t] + e[t]

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation \tabularnewline
y[t] =  +  1.52166666666667 -0.0349999999999995M1[t] -0.0183333333333335M2[t] -0.0166666666666668M3[t] -0.0150000000000000M4[t] -0.0150000000000001M5[t] -0.0150000000000001M6[t] -0.0116666666666668M7[t] -0.00333333333333336M8[t] -0.0016666666666667M9[t] -4.32435393574798e-17M10[t] -2.40370335797946e-17M11[t]  + e[t] \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=4514&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation[/C][/ROW]
[ROW][C]y[t] =  +  1.52166666666667 -0.0349999999999995M1[t] -0.0183333333333335M2[t] -0.0166666666666668M3[t] -0.0150000000000000M4[t] -0.0150000000000001M5[t] -0.0150000000000001M6[t] -0.0116666666666668M7[t] -0.00333333333333336M8[t] -0.0016666666666667M9[t] -4.32435393574798e-17M10[t] -2.40370335797946e-17M11[t]  + e[t][/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=4514&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=4514&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:

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

Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation
y[t] = + 1.52166666666667 -0.0349999999999995M1[t] -0.0183333333333335M2[t] -0.0166666666666668M3[t] -0.0150000000000000M4[t] -0.0150000000000001M5[t] -0.0150000000000001M6[t] -0.0116666666666668M7[t] -0.00333333333333336M8[t] -0.0016666666666667M9[t] -4.32435393574798e-17M10[t] -2.40370335797946e-17M11[t] + e[t]

Multiple Linear Regression - Ordinary Least Squares
Variable	Parameter	S.D.	T-STATH0: parameter = 0	2-tail p-value	1-tail p-value
(Intercept)	1.52166666666667	0.03413	44.5844	0	0
M1	-0.0349999999999995	0.048267	-0.7251	0.471191	0.235595
M2	-0.0183333333333335	0.048267	-0.3798	0.705413	0.352706
M3	-0.0166666666666668	0.048267	-0.3453	0.731076	0.365538
M4	-0.0150000000000000	0.048267	-0.3108	0.757052	0.378526
M5	-0.0150000000000001	0.048267	-0.3108	0.757052	0.378526
M6	-0.0150000000000001	0.048267	-0.3108	0.757052	0.378526
M7	-0.0116666666666668	0.048267	-0.2417	0.809829	0.404915
M8	-0.00333333333333336	0.048267	-0.0691	0.945171	0.472586
M9	-0.0016666666666667	0.048267	-0.0345	0.972569	0.486285
M10	-4.32435393574798e-17	0.048267	0	1	0.5
M11	-2.40370335797946e-17	0.048267	0	1	0.5

\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) & 1.52166666666667 & 0.03413 & 44.5844 & 0 & 0 \tabularnewline
M1 & -0.0349999999999995 & 0.048267 & -0.7251 & 0.471191 & 0.235595 \tabularnewline
M2 & -0.0183333333333335 & 0.048267 & -0.3798 & 0.705413 & 0.352706 \tabularnewline
M3 & -0.0166666666666668 & 0.048267 & -0.3453 & 0.731076 & 0.365538 \tabularnewline
M4 & -0.0150000000000000 & 0.048267 & -0.3108 & 0.757052 & 0.378526 \tabularnewline
M5 & -0.0150000000000001 & 0.048267 & -0.3108 & 0.757052 & 0.378526 \tabularnewline
M6 & -0.0150000000000001 & 0.048267 & -0.3108 & 0.757052 & 0.378526 \tabularnewline
M7 & -0.0116666666666668 & 0.048267 & -0.2417 & 0.809829 & 0.404915 \tabularnewline
M8 & -0.00333333333333336 & 0.048267 & -0.0691 & 0.945171 & 0.472586 \tabularnewline
M9 & -0.0016666666666667 & 0.048267 & -0.0345 & 0.972569 & 0.486285 \tabularnewline
M10 & -4.32435393574798e-17 & 0.048267 & 0 & 1 & 0.5 \tabularnewline
M11 & -2.40370335797946e-17 & 0.048267 & 0 & 1 & 0.5 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=4514&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]1.52166666666667[/C][C]0.03413[/C][C]44.5844[/C][C]0[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]M1[/C][C]-0.0349999999999995[/C][C]0.048267[/C][C]-0.7251[/C][C]0.471191[/C][C]0.235595[/C][/ROW]
[ROW][C]M2[/C][C]-0.0183333333333335[/C][C]0.048267[/C][C]-0.3798[/C][C]0.705413[/C][C]0.352706[/C][/ROW]
[ROW][C]M3[/C][C]-0.0166666666666668[/C][C]0.048267[/C][C]-0.3453[/C][C]0.731076[/C][C]0.365538[/C][/ROW]
[ROW][C]M4[/C][C]-0.0150000000000000[/C][C]0.048267[/C][C]-0.3108[/C][C]0.757052[/C][C]0.378526[/C][/ROW]
[ROW][C]M5[/C][C]-0.0150000000000001[/C][C]0.048267[/C][C]-0.3108[/C][C]0.757052[/C][C]0.378526[/C][/ROW]
[ROW][C]M6[/C][C]-0.0150000000000001[/C][C]0.048267[/C][C]-0.3108[/C][C]0.757052[/C][C]0.378526[/C][/ROW]
[ROW][C]M7[/C][C]-0.0116666666666668[/C][C]0.048267[/C][C]-0.2417[/C][C]0.809829[/C][C]0.404915[/C][/ROW]
[ROW][C]M8[/C][C]-0.00333333333333336[/C][C]0.048267[/C][C]-0.0691[/C][C]0.945171[/C][C]0.472586[/C][/ROW]
[ROW][C]M9[/C][C]-0.0016666666666667[/C][C]0.048267[/C][C]-0.0345[/C][C]0.972569[/C][C]0.486285[/C][/ROW]
[ROW][C]M10[/C][C]-4.32435393574798e-17[/C][C]0.048267[/C][C]0[/C][C]1[/C][C]0.5[/C][/ROW]
[ROW][C]M11[/C][C]-2.40370335797946e-17[/C][C]0.048267[/C][C]0[/C][C]1[/C][C]0.5[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=4514&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=4514&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
Variable	Parameter	S.D.	T-STATH0: parameter = 0	2-tail p-value	1-tail p-value
(Intercept)	1.52166666666667	0.03413	44.5844	0	0
M1	-0.0349999999999995	0.048267	-0.7251	0.471191	0.235595
M2	-0.0183333333333335	0.048267	-0.3798	0.705413	0.352706
M3	-0.0166666666666668	0.048267	-0.3453	0.731076	0.365538
M4	-0.0150000000000000	0.048267	-0.3108	0.757052	0.378526
M5	-0.0150000000000001	0.048267	-0.3108	0.757052	0.378526
M6	-0.0150000000000001	0.048267	-0.3108	0.757052	0.378526
M7	-0.0116666666666668	0.048267	-0.2417	0.809829	0.404915
M8	-0.00333333333333336	0.048267	-0.0691	0.945171	0.472586
M9	-0.0016666666666667	0.048267	-0.0345	0.972569	0.486285
M10	-4.32435393574798e-17	0.048267	0	1	0.5
M11	-2.40370335797946e-17	0.048267	0	1	0.5

Multiple Linear Regression - Regression Statistics
Multiple R	0.130939826267598
R-squared	0.0171452381029887
Adjusted R-squared	-0.16304480157813
F-TEST (value)	0.0951508647943614
F-TEST (DF numerator)	11
F-TEST (DF denominator)	60
p-value	0.99991298879269
Multiple Linear Regression - Residual Statistics
Residual Standard Deviation	0.0836012360355196
Sum Squared Residuals	0.41935

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Multiple Linear Regression - Regression Statistics \tabularnewline
Multiple R & 0.130939826267598 \tabularnewline
R-squared & 0.0171452381029887 \tabularnewline
Adjusted R-squared & -0.16304480157813 \tabularnewline
F-TEST (value) & 0.0951508647943614 \tabularnewline
F-TEST (DF numerator) & 11 \tabularnewline
F-TEST (DF denominator) & 60 \tabularnewline
p-value & 0.99991298879269 \tabularnewline
Multiple Linear Regression - Residual Statistics \tabularnewline
Residual Standard Deviation & 0.0836012360355196 \tabularnewline
Sum Squared Residuals & 0.41935 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=4514&T=3

[TABLE]
[ROW][C]Multiple Linear Regression - Regression Statistics[/C][/ROW]
[ROW][C]Multiple R[/C][C]0.130939826267598[/C][/ROW]
[ROW][C]R-squared[/C][C]0.0171452381029887[/C][/ROW]
[ROW][C]Adjusted R-squared[/C][C]-0.16304480157813[/C][/ROW]
[ROW][C]F-TEST (value)[/C][C]0.0951508647943614[/C][/ROW]
[ROW][C]F-TEST (DF numerator)[/C][C]11[/C][/ROW]
[ROW][C]F-TEST (DF denominator)[/C][C]60[/C][/ROW]
[ROW][C]p-value[/C][C]0.99991298879269[/C][/ROW]
[ROW][C]Multiple Linear Regression - Residual Statistics[/C][/ROW]
[ROW][C]Residual Standard Deviation[/C][C]0.0836012360355196[/C][/ROW]
[ROW][C]Sum Squared Residuals[/C][C]0.41935[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=4514&T=3

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=4514&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 R	0.130939826267598
R-squared	0.0171452381029887
Adjusted R-squared	-0.16304480157813
F-TEST (value)	0.0951508647943614
F-TEST (DF numerator)	11
F-TEST (DF denominator)	60
p-value	0.99991298879269
Multiple Linear Regression - Residual Statistics
Residual Standard Deviation	0.0836012360355196
Sum Squared Residuals	0.41935

Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals
Time or Index	Actuals	InterpolationForecast	ResidualsPrediction Error
1	1.43	1.48666666666666	-0.0566666666666635
2	1.43	1.50333333333333	-0.0733333333333333
3	1.43	1.505	-0.0749999999999998
4	1.43	1.50666666666667	-0.0766666666666667
5	1.43	1.50666666666667	-0.0766666666666667
6	1.43	1.50666666666667	-0.0766666666666667
7	1.43	1.51	-0.08
8	1.43	1.51833333333333	-0.0883333333333333
9	1.43	1.52	-0.09
10	1.43	1.52166666666667	-0.0916666666666668
11	1.43	1.52166666666667	-0.0916666666666667
12	1.43	1.52166666666667	-0.0916666666666668
13	1.43	1.48666666666667	-0.0566666666666673
14	1.43	1.50333333333333	-0.0733333333333334
15	1.43	1.505	-0.075
16	1.43	1.50666666666667	-0.0766666666666667
17	1.43	1.50666666666667	-0.0766666666666667
18	1.43	1.50666666666667	-0.0766666666666667
19	1.44	1.51	-0.07
20	1.48	1.51833333333333	-0.0383333333333334
21	1.48	1.52	-0.04
22	1.48	1.52166666666667	-0.0416666666666667
23	1.48	1.52166666666667	-0.0416666666666667
24	1.48	1.52166666666667	-0.0416666666666667
25	1.48	1.48666666666667	-0.00666666666666728
26	1.48	1.50333333333333	-0.0233333333333333
27	1.48	1.505	-0.025
28	1.48	1.50666666666667	-0.0266666666666667
29	1.48	1.50666666666667	-0.0266666666666667
30	1.48	1.50666666666667	-0.0266666666666667
31	1.48	1.51	-0.03
32	1.48	1.51833333333333	-0.0383333333333334
33	1.48	1.52	-0.04
34	1.48	1.52166666666667	-0.0416666666666667
35	1.48	1.52166666666667	-0.0416666666666667
36	1.48	1.52166666666667	-0.0416666666666667
37	1.48	1.48666666666667	-0.00666666666666728
38	1.48	1.50333333333333	-0.0233333333333333
39	1.48	1.505	-0.025
40	1.48	1.50666666666667	-0.0266666666666667
41	1.48	1.50666666666667	-0.0266666666666667
42	1.48	1.50666666666667	-0.0266666666666667
43	1.48	1.51	-0.03
44	1.48	1.51833333333333	-0.0383333333333334
45	1.48	1.52	-0.04
46	1.48	1.52166666666667	-0.0416666666666667
47	1.48	1.52166666666667	-0.0416666666666667
48	1.48	1.52166666666667	-0.0416666666666667
49	1.48	1.48666666666667	-0.00666666666666728
50	1.57	1.50333333333333	0.0666666666666667
51	1.58	1.505	0.0750000000000001
52	1.58	1.50666666666667	0.0733333333333334
53	1.58	1.50666666666667	0.0733333333333335
54	1.58	1.50666666666667	0.0733333333333334
55	1.59	1.51	0.0800000000000001
56	1.6	1.51833333333333	0.0816666666666668
57	1.6	1.52	0.0800000000000001
58	1.61	1.52166666666667	0.0883333333333334
59	1.61	1.52166666666667	0.0883333333333334
60	1.61	1.52166666666667	0.0883333333333334
61	1.62	1.48666666666667	0.133333333333333
62	1.63	1.50333333333333	0.126666666666667
63	1.63	1.505	0.125
64	1.64	1.50666666666667	0.133333333333333
65	1.64	1.50666666666667	0.133333333333333
66	1.64	1.50666666666667	0.133333333333333
67	1.64	1.51	0.13
68	1.64	1.51833333333333	0.121666666666667
69	1.65	1.52	0.13
70	1.65	1.52166666666667	0.128333333333333
71	1.65	1.52166666666667	0.128333333333333
72	1.65	1.52166666666667	0.128333333333333

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals \tabularnewline
Time or Index & Actuals & InterpolationForecast & ResidualsPrediction Error \tabularnewline
1 & 1.43 & 1.48666666666666 & -0.0566666666666635 \tabularnewline
2 & 1.43 & 1.50333333333333 & -0.0733333333333333 \tabularnewline
3 & 1.43 & 1.505 & -0.0749999999999998 \tabularnewline
4 & 1.43 & 1.50666666666667 & -0.0766666666666667 \tabularnewline
5 & 1.43 & 1.50666666666667 & -0.0766666666666667 \tabularnewline
6 & 1.43 & 1.50666666666667 & -0.0766666666666667 \tabularnewline
7 & 1.43 & 1.51 & -0.08 \tabularnewline
8 & 1.43 & 1.51833333333333 & -0.0883333333333333 \tabularnewline
9 & 1.43 & 1.52 & -0.09 \tabularnewline
10 & 1.43 & 1.52166666666667 & -0.0916666666666668 \tabularnewline
11 & 1.43 & 1.52166666666667 & -0.0916666666666667 \tabularnewline
12 & 1.43 & 1.52166666666667 & -0.0916666666666668 \tabularnewline
13 & 1.43 & 1.48666666666667 & -0.0566666666666673 \tabularnewline
14 & 1.43 & 1.50333333333333 & -0.0733333333333334 \tabularnewline
15 & 1.43 & 1.505 & -0.075 \tabularnewline
16 & 1.43 & 1.50666666666667 & -0.0766666666666667 \tabularnewline
17 & 1.43 & 1.50666666666667 & -0.0766666666666667 \tabularnewline
18 & 1.43 & 1.50666666666667 & -0.0766666666666667 \tabularnewline
19 & 1.44 & 1.51 & -0.07 \tabularnewline
20 & 1.48 & 1.51833333333333 & -0.0383333333333334 \tabularnewline
21 & 1.48 & 1.52 & -0.04 \tabularnewline
22 & 1.48 & 1.52166666666667 & -0.0416666666666667 \tabularnewline
23 & 1.48 & 1.52166666666667 & -0.0416666666666667 \tabularnewline
24 & 1.48 & 1.52166666666667 & -0.0416666666666667 \tabularnewline
25 & 1.48 & 1.48666666666667 & -0.00666666666666728 \tabularnewline
26 & 1.48 & 1.50333333333333 & -0.0233333333333333 \tabularnewline
27 & 1.48 & 1.505 & -0.025 \tabularnewline
28 & 1.48 & 1.50666666666667 & -0.0266666666666667 \tabularnewline
29 & 1.48 & 1.50666666666667 & -0.0266666666666667 \tabularnewline
30 & 1.48 & 1.50666666666667 & -0.0266666666666667 \tabularnewline
31 & 1.48 & 1.51 & -0.03 \tabularnewline
32 & 1.48 & 1.51833333333333 & -0.0383333333333334 \tabularnewline
33 & 1.48 & 1.52 & -0.04 \tabularnewline
34 & 1.48 & 1.52166666666667 & -0.0416666666666667 \tabularnewline
35 & 1.48 & 1.52166666666667 & -0.0416666666666667 \tabularnewline
36 & 1.48 & 1.52166666666667 & -0.0416666666666667 \tabularnewline
37 & 1.48 & 1.48666666666667 & -0.00666666666666728 \tabularnewline
38 & 1.48 & 1.50333333333333 & -0.0233333333333333 \tabularnewline
39 & 1.48 & 1.505 & -0.025 \tabularnewline
40 & 1.48 & 1.50666666666667 & -0.0266666666666667 \tabularnewline
41 & 1.48 & 1.50666666666667 & -0.0266666666666667 \tabularnewline
42 & 1.48 & 1.50666666666667 & -0.0266666666666667 \tabularnewline
43 & 1.48 & 1.51 & -0.03 \tabularnewline
44 & 1.48 & 1.51833333333333 & -0.0383333333333334 \tabularnewline
45 & 1.48 & 1.52 & -0.04 \tabularnewline
46 & 1.48 & 1.52166666666667 & -0.0416666666666667 \tabularnewline
47 & 1.48 & 1.52166666666667 & -0.0416666666666667 \tabularnewline
48 & 1.48 & 1.52166666666667 & -0.0416666666666667 \tabularnewline
49 & 1.48 & 1.48666666666667 & -0.00666666666666728 \tabularnewline
50 & 1.57 & 1.50333333333333 & 0.0666666666666667 \tabularnewline
51 & 1.58 & 1.505 & 0.0750000000000001 \tabularnewline
52 & 1.58 & 1.50666666666667 & 0.0733333333333334 \tabularnewline
53 & 1.58 & 1.50666666666667 & 0.0733333333333335 \tabularnewline
54 & 1.58 & 1.50666666666667 & 0.0733333333333334 \tabularnewline
55 & 1.59 & 1.51 & 0.0800000000000001 \tabularnewline
56 & 1.6 & 1.51833333333333 & 0.0816666666666668 \tabularnewline
57 & 1.6 & 1.52 & 0.0800000000000001 \tabularnewline
58 & 1.61 & 1.52166666666667 & 0.0883333333333334 \tabularnewline
59 & 1.61 & 1.52166666666667 & 0.0883333333333334 \tabularnewline
60 & 1.61 & 1.52166666666667 & 0.0883333333333334 \tabularnewline
61 & 1.62 & 1.48666666666667 & 0.133333333333333 \tabularnewline
62 & 1.63 & 1.50333333333333 & 0.126666666666667 \tabularnewline
63 & 1.63 & 1.505 & 0.125 \tabularnewline
64 & 1.64 & 1.50666666666667 & 0.133333333333333 \tabularnewline
65 & 1.64 & 1.50666666666667 & 0.133333333333333 \tabularnewline
66 & 1.64 & 1.50666666666667 & 0.133333333333333 \tabularnewline
67 & 1.64 & 1.51 & 0.13 \tabularnewline
68 & 1.64 & 1.51833333333333 & 0.121666666666667 \tabularnewline
69 & 1.65 & 1.52 & 0.13 \tabularnewline
70 & 1.65 & 1.52166666666667 & 0.128333333333333 \tabularnewline
71 & 1.65 & 1.52166666666667 & 0.128333333333333 \tabularnewline
72 & 1.65 & 1.52166666666667 & 0.128333333333333 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=4514&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]1.43[/C][C]1.48666666666666[/C][C]-0.0566666666666635[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]1.43[/C][C]1.50333333333333[/C][C]-0.0733333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]1.43[/C][C]1.505[/C][C]-0.0749999999999998[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]1.43[/C][C]1.50666666666667[/C][C]-0.0766666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]1.43[/C][C]1.50666666666667[/C][C]-0.0766666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]1.43[/C][C]1.50666666666667[/C][C]-0.0766666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]1.43[/C][C]1.51[/C][C]-0.08[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]1.43[/C][C]1.51833333333333[/C][C]-0.0883333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]1.43[/C][C]1.52[/C][C]-0.09[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]1.43[/C][C]1.52166666666667[/C][C]-0.0916666666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]1.43[/C][C]1.52166666666667[/C][C]-0.0916666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]1.43[/C][C]1.52166666666667[/C][C]-0.0916666666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]1.43[/C][C]1.48666666666667[/C][C]-0.0566666666666673[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]1.43[/C][C]1.50333333333333[/C][C]-0.0733333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]1.43[/C][C]1.505[/C][C]-0.075[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]1.43[/C][C]1.50666666666667[/C][C]-0.0766666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]1.43[/C][C]1.50666666666667[/C][C]-0.0766666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]1.43[/C][C]1.50666666666667[/C][C]-0.0766666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]1.44[/C][C]1.51[/C][C]-0.07[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1.48[/C][C]1.51833333333333[/C][C]-0.0383333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]1.48[/C][C]1.52[/C][C]-0.04[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]1.48[/C][C]1.52166666666667[/C][C]-0.0416666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]1.48[/C][C]1.52166666666667[/C][C]-0.0416666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]1.48[/C][C]1.52166666666667[/C][C]-0.0416666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]1.48[/C][C]1.48666666666667[/C][C]-0.00666666666666728[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]1.48[/C][C]1.50333333333333[/C][C]-0.0233333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]1.48[/C][C]1.505[/C][C]-0.025[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]1.48[/C][C]1.50666666666667[/C][C]-0.0266666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]1.48[/C][C]1.50666666666667[/C][C]-0.0266666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]1.48[/C][C]1.50666666666667[/C][C]-0.0266666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]1.48[/C][C]1.51[/C][C]-0.03[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]1.48[/C][C]1.51833333333333[/C][C]-0.0383333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]1.48[/C][C]1.52[/C][C]-0.04[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]1.48[/C][C]1.52166666666667[/C][C]-0.0416666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]1.48[/C][C]1.52166666666667[/C][C]-0.0416666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]1.48[/C][C]1.52166666666667[/C][C]-0.0416666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]1.48[/C][C]1.48666666666667[/C][C]-0.00666666666666728[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]1.48[/C][C]1.50333333333333[/C][C]-0.0233333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]1.48[/C][C]1.505[/C][C]-0.025[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]1.48[/C][C]1.50666666666667[/C][C]-0.0266666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]1.48[/C][C]1.50666666666667[/C][C]-0.0266666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]1.48[/C][C]1.50666666666667[/C][C]-0.0266666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]1.48[/C][C]1.51[/C][C]-0.03[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]1.48[/C][C]1.51833333333333[/C][C]-0.0383333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]1.48[/C][C]1.52[/C][C]-0.04[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]1.48[/C][C]1.52166666666667[/C][C]-0.0416666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]1.48[/C][C]1.52166666666667[/C][C]-0.0416666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]1.48[/C][C]1.52166666666667[/C][C]-0.0416666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]1.48[/C][C]1.48666666666667[/C][C]-0.00666666666666728[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]1.57[/C][C]1.50333333333333[/C][C]0.0666666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]1.58[/C][C]1.505[/C][C]0.0750000000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]1.58[/C][C]1.50666666666667[/C][C]0.0733333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]1.58[/C][C]1.50666666666667[/C][C]0.0733333333333335[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1.58[/C][C]1.50666666666667[/C][C]0.0733333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]1.59[/C][C]1.51[/C][C]0.0800000000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]1.6[/C][C]1.51833333333333[/C][C]0.0816666666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]1.6[/C][C]1.52[/C][C]0.0800000000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]1.61[/C][C]1.52166666666667[/C][C]0.0883333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]1.61[/C][C]1.52166666666667[/C][C]0.0883333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]1.61[/C][C]1.52166666666667[/C][C]0.0883333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]1.62[/C][C]1.48666666666667[/C][C]0.133333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]1.63[/C][C]1.50333333333333[/C][C]0.126666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]1.63[/C][C]1.505[/C][C]0.125[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]1.64[/C][C]1.50666666666667[/C][C]0.133333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]1.64[/C][C]1.50666666666667[/C][C]0.133333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]1.64[/C][C]1.50666666666667[/C][C]0.133333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]1.64[/C][C]1.51[/C][C]0.13[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]1.64[/C][C]1.51833333333333[/C][C]0.121666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]1.65[/C][C]1.52[/C][C]0.13[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]1.65[/C][C]1.52166666666667[/C][C]0.128333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]1.65[/C][C]1.52166666666667[/C][C]0.128333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]1.65[/C][C]1.52166666666667[/C][C]0.128333333333333[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=4514&T=4

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=4514&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 Index	Actuals	InterpolationForecast	ResidualsPrediction Error
1	1.43	1.48666666666666	-0.0566666666666635
2	1.43	1.50333333333333	-0.0733333333333333
3	1.43	1.505	-0.0749999999999998
4	1.43	1.50666666666667	-0.0766666666666667
5	1.43	1.50666666666667	-0.0766666666666667
6	1.43	1.50666666666667	-0.0766666666666667
7	1.43	1.51	-0.08
8	1.43	1.51833333333333	-0.0883333333333333
9	1.43	1.52	-0.09
10	1.43	1.52166666666667	-0.0916666666666668
11	1.43	1.52166666666667	-0.0916666666666667
12	1.43	1.52166666666667	-0.0916666666666668
13	1.43	1.48666666666667	-0.0566666666666673
14	1.43	1.50333333333333	-0.0733333333333334
15	1.43	1.505	-0.075
16	1.43	1.50666666666667	-0.0766666666666667
17	1.43	1.50666666666667	-0.0766666666666667
18	1.43	1.50666666666667	-0.0766666666666667
19	1.44	1.51	-0.07
20	1.48	1.51833333333333	-0.0383333333333334
21	1.48	1.52	-0.04
22	1.48	1.52166666666667	-0.0416666666666667
23	1.48	1.52166666666667	-0.0416666666666667
24	1.48	1.52166666666667	-0.0416666666666667
25	1.48	1.48666666666667	-0.00666666666666728
26	1.48	1.50333333333333	-0.0233333333333333
27	1.48	1.505	-0.025
28	1.48	1.50666666666667	-0.0266666666666667
29	1.48	1.50666666666667	-0.0266666666666667
30	1.48	1.50666666666667	-0.0266666666666667
31	1.48	1.51	-0.03
32	1.48	1.51833333333333	-0.0383333333333334
33	1.48	1.52	-0.04
34	1.48	1.52166666666667	-0.0416666666666667
35	1.48	1.52166666666667	-0.0416666666666667
36	1.48	1.52166666666667	-0.0416666666666667
37	1.48	1.48666666666667	-0.00666666666666728
38	1.48	1.50333333333333	-0.0233333333333333
39	1.48	1.505	-0.025
40	1.48	1.50666666666667	-0.0266666666666667
41	1.48	1.50666666666667	-0.0266666666666667
42	1.48	1.50666666666667	-0.0266666666666667
43	1.48	1.51	-0.03
44	1.48	1.51833333333333	-0.0383333333333334
45	1.48	1.52	-0.04
46	1.48	1.52166666666667	-0.0416666666666667
47	1.48	1.52166666666667	-0.0416666666666667
48	1.48	1.52166666666667	-0.0416666666666667
49	1.48	1.48666666666667	-0.00666666666666728
50	1.57	1.50333333333333	0.0666666666666667
51	1.58	1.505	0.0750000000000001
52	1.58	1.50666666666667	0.0733333333333334
53	1.58	1.50666666666667	0.0733333333333335
54	1.58	1.50666666666667	0.0733333333333334
55	1.59	1.51	0.0800000000000001
56	1.6	1.51833333333333	0.0816666666666668
57	1.6	1.52	0.0800000000000001
58	1.61	1.52166666666667	0.0883333333333334
59	1.61	1.52166666666667	0.0883333333333334
60	1.61	1.52166666666667	0.0883333333333334
61	1.62	1.48666666666667	0.133333333333333
62	1.63	1.50333333333333	0.126666666666667
63	1.63	1.505	0.125
64	1.64	1.50666666666667	0.133333333333333
65	1.64	1.50666666666667	0.133333333333333
66	1.64	1.50666666666667	0.133333333333333
67	1.64	1.51	0.13
68	1.64	1.51833333333333	0.121666666666667
69	1.65	1.52	0.13
70	1.65	1.52166666666667	0.128333333333333
71	1.65	1.52166666666667	0.128333333333333
72	1.65	1.52166666666667	0.128333333333333

Figure 1

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 2

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 3

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 4

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 5

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 6

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 7

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 8

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 9

PNG link

Postscript link

PDF link

Parameters (Session):

par1 = 1 ; par2 = Include Monthly Dummies ; par3 = No Linear Trend ;

Parameters (R input):

par1 = 1 ; par2 = Include Monthly Dummies ; par3 = No Linear Trend ;

R code (references can be found in the software module):

library(lattice)
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))
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$resid, main='Residual Normal Q-Q Plot')
grid()
dev.off()
(myerror <- as.ts(mysum$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()
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')

Free Statistics

Description of Statistical Computation

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code