Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation
y[t] = + 1.49633333333333 + 0.169612612612613x[t] + e[t]


Multiple Linear Regression - Ordinary Least Squares
VariableParameterS.D.T-STAT
H0: parameter = 0
2-tail p-value1-tail p-value
(Intercept)1.496333333333330.007785192.20200
x0.1696126126126130.01047616.190200


Multiple Linear Regression - Regression Statistics
Multiple R0.895151929113769
R-squared0.801296976196102
Adjusted R-squared0.798240006599119
F-TEST (value)262.121342975380
F-TEST (DF numerator)1
F-TEST (DF denominator)65
p-value0
Multiple Linear Regression - Residual Statistics
Residual Standard Deviation0.0426413592218343
Sum Squared Residuals0.118188558558559


Multiple Linear Regression - Actuals, Interpolation, and Residuals
Time or IndexActualsInterpolation
Forecast
Residuals
Prediction Error
11.481.49633333333333-0.0163333333333317
21.481.49633333333333-0.0163333333333337
31.481.49633333333333-0.0163333333333334
41.481.49633333333333-0.0163333333333334
51.481.49633333333333-0.0163333333333334
61.481.49633333333333-0.0163333333333334
71.481.49633333333333-0.0163333333333334
81.481.49633333333333-0.0163333333333334
91.481.49633333333333-0.0163333333333334
101.481.49633333333333-0.0163333333333334
111.481.49633333333333-0.0163333333333334
121.481.49633333333333-0.0163333333333334
131.481.49633333333333-0.0163333333333334
141.481.49633333333333-0.0163333333333334
151.481.49633333333333-0.0163333333333334
161.481.49633333333333-0.0163333333333334
171.481.49633333333333-0.0163333333333334
181.481.49633333333333-0.0163333333333334
191.481.49633333333333-0.0163333333333334
201.481.49633333333333-0.0163333333333334
211.481.49633333333333-0.0163333333333334
221.481.49633333333333-0.0163333333333334
231.481.49633333333333-0.0163333333333334
241.481.49633333333333-0.0163333333333334
251.481.49633333333333-0.0163333333333334
261.571.496333333333330.0736666666666667
271.581.496333333333330.0836666666666667
281.581.496333333333330.0836666666666667
291.581.496333333333330.0836666666666667
301.581.496333333333330.0836666666666667
311.591.66594594594595-0.0759459459459458
321.61.66594594594595-0.0659459459459458
331.61.66594594594595-0.0659459459459458
341.611.66594594594595-0.0559459459459458
351.611.66594594594595-0.0559459459459458
361.611.66594594594595-0.0559459459459458
371.621.66594594594595-0.0459459459459458
381.631.66594594594595-0.035945945945946
391.631.66594594594595-0.035945945945946
401.641.66594594594595-0.025945945945946
411.641.66594594594595-0.025945945945946
421.641.66594594594595-0.025945945945946
431.641.66594594594595-0.025945945945946
441.641.66594594594595-0.025945945945946
451.651.66594594594595-0.015945945945946
461.651.66594594594595-0.015945945945946
471.651.66594594594595-0.015945945945946
481.651.66594594594595-0.015945945945946
491.651.66594594594595-0.015945945945946
501.661.66594594594595-0.00594594594594599
511.661.66594594594595-0.00594594594594599
521.671.665945945945950.00405405405405402
531.681.665945945945950.0140540540540540
541.681.665945945945950.0140540540540540
551.681.665945945945950.0140540540540540
561.681.665945945945950.0140540540540540
571.691.665945945945950.0240540540540540
581.71.665945945945950.0340540540540540
591.71.665945945945950.0340540540540540
601.711.665945945945950.0440540540540541
611.721.665945945945950.0540540540540541
621.731.665945945945950.064054054054054
631.741.665945945945950.0740540540540541
641.741.665945945945950.0740540540540541
651.751.665945945945950.084054054054054
661.751.665945945945950.084054054054054
671.751.665945945945950.084054054054054