| NIST/ITL StRD | |
| Dataset Name: ENSO (ENSO.dat) | |
| File Format: ASCII | |
| Starting Values (lines 41 to 49) | |
| Certified Values (lines 41 to 54) | |
| Data (lines 61 to 228) | |
| Procedure: Nonlinear Least Squares Regression | |
| Description: The data are monthly averaged atmospheric pressure | |
| differences between Easter Island and Darwin, | |
| Australia. This difference drives the trade winds in | |
| the southern hemisphere. Fourier analysis of the data | |
| reveals 3 significant cycles. The annual cycle is the | |
| strongest, but cycles with periods of approximately 44 | |
| and 26 months are also present. These cycles | |
| correspond to the El Nino and the Southern Oscillation. | |
| Arguments to the SIN and COS functions are in radians. | |
| Reference: Kahaner, D., C. Moler, and S. Nash, (1989). | |
| Numerical Methods and Software. | |
| Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, pp. 441-445. | |
| Data: 1 Response (y = atmospheric pressure) | |
| 1 Predictor (x = time) | |
| 168 Observations | |
| Average Level of Difficulty | |
| Observed Data | |
| Model: Miscellaneous Class | |
| 9 Parameters (b1 to b9) | |
| y = b1 + b2*cos( 2*pi*x/12 ) + b3*sin( 2*pi*x/12 ) | |
| + b5*cos( 2*pi*x/b4 ) + b6*sin( 2*pi*x/b4 ) | |
| + b8*cos( 2*pi*x/b7 ) + b9*sin( 2*pi*x/b7 ) + e | |
| Starting values Certified Values | |
| Start 1 Start 2 Parameter Standard Deviation | |
| b1 = 11.0 10.0 1.0510749193E+01 1.7488832467E-01 | |
| b2 = 3.0 3.0 3.0762128085E+00 2.4310052139E-01 | |
| b3 = 0.5 0.5 5.3280138227E-01 2.4354686618E-01 | |
| b4 = 40.0 44.0 4.4311088700E+01 9.4408025976E-01 | |
| b5 = -0.7 -1.5 -1.6231428586E+00 2.8078369611E-01 | |
| b6 = -1.3 0.5 5.2554493756E-01 4.8073701119E-01 | |
| b7 = 25.0 26.0 2.6887614440E+01 4.1612939130E-01 | |
| b8 = -0.3 -0.1 2.1232288488E-01 5.1460022911E-01 | |
| b9 = 1.4 1.5 1.4966870418E+00 2.5434468893E-01 | |
| Residual Sum of Squares: 7.8853978668E+02 | |
| Residual Standard Deviation: 2.2269642403E+00 | |
| Degrees of Freedom: 159 | |
| Number of Observations: 168 | |
| Data: y x | |
| 12.90000 1.000000 | |
| 11.30000 2.000000 | |
| 10.60000 3.000000 | |
| 11.20000 4.000000 | |
| 10.90000 5.000000 | |
| 7.500000 6.000000 | |
| 7.700000 7.000000 | |
| 11.70000 8.000000 | |
| 12.90000 9.000000 | |
| 14.30000 10.000000 | |
| 10.90000 11.00000 | |
| 13.70000 12.00000 | |
| 17.10000 13.00000 | |
| 14.00000 14.00000 | |
| 15.30000 15.00000 | |
| 8.500000 16.00000 | |
| 5.700000 17.00000 | |
| 5.500000 18.00000 | |
| 7.600000 19.00000 | |
| 8.600000 20.00000 | |
| 7.300000 21.00000 | |
| 7.600000 22.00000 | |
| 12.70000 23.00000 | |
| 11.00000 24.00000 | |
| 12.70000 25.00000 | |
| 12.90000 26.00000 | |
| 13.00000 27.00000 | |
| 10.90000 28.00000 | |
| 10.400000 29.00000 | |
| 10.200000 30.00000 | |
| 8.000000 31.00000 | |
| 10.90000 32.00000 | |
| 13.60000 33.00000 | |
| 10.500000 34.00000 | |
| 9.200000 35.00000 | |
| 12.40000 36.00000 | |
| 12.70000 37.00000 | |
| 13.30000 38.00000 | |
| 10.100000 39.00000 | |
| 7.800000 40.00000 | |
| 4.800000 41.00000 | |
| 3.000000 42.00000 | |
| 2.500000 43.00000 | |
| 6.300000 44.00000 | |
| 9.700000 45.00000 | |
| 11.60000 46.00000 | |
| 8.600000 47.00000 | |
| 12.40000 48.00000 | |
| 10.500000 49.00000 | |
| 13.30000 50.00000 | |
| 10.400000 51.00000 | |
| 8.100000 52.00000 | |
| 3.700000 53.00000 | |
| 10.70000 54.00000 | |
| 5.100000 55.00000 | |
| 10.400000 56.00000 | |
| 10.90000 57.00000 | |
| 11.70000 58.00000 | |
| 11.40000 59.00000 | |
| 13.70000 60.00000 | |
| 14.10000 61.00000 | |
| 14.00000 62.00000 | |
| 12.50000 63.00000 | |
| 6.300000 64.00000 | |
| 9.600000 65.00000 | |
| 11.70000 66.00000 | |
| 5.000000 67.00000 | |
| 10.80000 68.00000 | |
| 12.70000 69.00000 | |
| 10.80000 70.00000 | |
| 11.80000 71.00000 | |
| 12.60000 72.00000 | |
| 15.70000 73.00000 | |
| 12.60000 74.00000 | |
| 14.80000 75.00000 | |
| 7.800000 76.00000 | |
| 7.100000 77.00000 | |
| 11.20000 78.00000 | |
| 8.100000 79.00000 | |
| 6.400000 80.00000 | |
| 5.200000 81.00000 | |
| 12.00000 82.00000 | |
| 10.200000 83.00000 | |
| 12.70000 84.00000 | |
| 10.200000 85.00000 | |
| 14.70000 86.00000 | |
| 12.20000 87.00000 | |
| 7.100000 88.00000 | |
| 5.700000 89.00000 | |
| 6.700000 90.00000 | |
| 3.900000 91.00000 | |
| 8.500000 92.00000 | |
| 8.300000 93.00000 | |
| 10.80000 94.00000 | |
| 16.70000 95.00000 | |
| 12.60000 96.00000 | |
| 12.50000 97.00000 | |
| 12.50000 98.00000 | |
| 9.800000 99.00000 | |
| 7.200000 100.00000 | |
| 4.100000 101.00000 | |
| 10.60000 102.00000 | |
| 10.100000 103.00000 | |
| 10.100000 104.00000 | |
| 11.90000 105.00000 | |
| 13.60000 106.0000 | |
| 16.30000 107.0000 | |
| 17.60000 108.0000 | |
| 15.50000 109.0000 | |
| 16.00000 110.0000 | |
| 15.20000 111.0000 | |
| 11.20000 112.0000 | |
| 14.30000 113.0000 | |
| 14.50000 114.0000 | |
| 8.500000 115.0000 | |
| 12.00000 116.0000 | |
| 12.70000 117.0000 | |
| 11.30000 118.0000 | |
| 14.50000 119.0000 | |
| 15.10000 120.0000 | |
| 10.400000 121.0000 | |
| 11.50000 122.0000 | |
| 13.40000 123.0000 | |
| 7.500000 124.0000 | |
| 0.6000000 125.0000 | |
| 0.3000000 126.0000 | |
| 5.500000 127.0000 | |
| 5.000000 128.0000 | |
| 4.600000 129.0000 | |
| 8.200000 130.0000 | |
| 9.900000 131.0000 | |
| 9.200000 132.0000 | |
| 12.50000 133.0000 | |
| 10.90000 134.0000 | |
| 9.900000 135.0000 | |
| 8.900000 136.0000 | |
| 7.600000 137.0000 | |
| 9.500000 138.0000 | |
| 8.400000 139.0000 | |
| 10.70000 140.0000 | |
| 13.60000 141.0000 | |
| 13.70000 142.0000 | |
| 13.70000 143.0000 | |
| 16.50000 144.0000 | |
| 16.80000 145.0000 | |
| 17.10000 146.0000 | |
| 15.40000 147.0000 | |
| 9.500000 148.0000 | |
| 6.100000 149.0000 | |
| 10.100000 150.0000 | |
| 9.300000 151.0000 | |
| 5.300000 152.0000 | |
| 11.20000 153.0000 | |
| 16.60000 154.0000 | |
| 15.60000 155.0000 | |
| 12.00000 156.0000 | |
| 11.50000 157.0000 | |
| 8.600000 158.0000 | |
| 13.80000 159.0000 | |
| 8.700000 160.0000 | |
| 8.600000 161.0000 | |
| 8.600000 162.0000 | |
| 8.700000 163.0000 | |
| 12.80000 164.0000 | |
| 13.20000 165.0000 | |
| 14.00000 166.0000 | |
| 13.40000 167.0000 | |
| 14.80000 168.0000 |