FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_regression_trees1.wasp
Title produced by softwareRecursive Partitioning (Regression Trees)
Date of computationTue, 14 Dec 2010 19:55:28 +0000
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2010/Dec/14/t12923564136ourgpu1f77gs2f.htm/, Retrieved Thu, 02 May 2024 14:27:10 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=110110, Retrieved Thu, 02 May 2024 14:27:10 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact182

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [] [2010-12-05 18:59:57] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
-   PD    [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [Recursive Partiti...] [2010-12-14 19:55:28] [c6b3e187a4a1689d42fffda4bc860ab5] [Current]
-   P       [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [Recursive Partiti...] [2010-12-14 21:15:42] [c2a9e95daa10045f9fd6252038bcb219]
-   P       [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [RP Cross Validation] [2010-12-14 21:16:28] [c2a9e95daa10045f9fd6252038bcb219]
- RMPD      [Kendall tau Correlation Matrix] [Sleep] [2010-12-14 21:45:48] [c2a9e95daa10045f9fd6252038bcb219]
-   PD        [Kendall tau Correlation Matrix] [Nikske] [2010-12-14 23:45:50] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
-   P           [Kendall tau Correlation Matrix] [Correlation Matrix] [2010-12-15 01:17:55] [d672a41e0af7ff107c03f1d65e47fd32]
-                 [Kendall tau Correlation Matrix] [Spearman] [2010-12-15 01:59:59] [d672a41e0af7ff107c03f1d65e47fd32]
-   PD            [Kendall tau Correlation Matrix] [Test] [2010-12-15 15:09:05] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
- RMPD            [Multiple Regression] [MRbel20] [2010-12-15 15:14:45] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
- RMPD        [Box-Cox Linearity Plot] [] [2010-12-15 00:18:13] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
- RMPD        [Univariate Explorative Data Analysis] [EDA-weight] [2010-12-15 00:55:49] [d672a41e0af7ff107c03f1d65e47fd32]
-    D          [Univariate Explorative Data Analysis] [EDA-lichaamsgewicht] [2010-12-15 01:05:39] [d672a41e0af7ff107c03f1d65e47fd32]
-    D            [Univariate Explorative Data Analysis] [EDA-hersengewicht] [2010-12-15 01:08:41] [d672a41e0af7ff107c03f1d65e47fd32]
- RMPD              [Kendall tau Correlation Matrix] [Pearson Correlati...] [2010-12-15 01:18:33] [c2a9e95daa10045f9fd6252038bcb219]
-    D                [Kendall tau Correlation Matrix] [Kendall's tau Cor...] [2010-12-15 01:50:24] [c2a9e95daa10045f9fd6252038bcb219]
-                       [Kendall tau Correlation Matrix] [Spearman Correlat...] [2010-12-15 02:18:59] [c2a9e95daa10045f9fd6252038bcb219]
- RM D                [Univariate Explorative Data Analysis] [] [2010-12-15 02:13:50] [c2a9e95daa10045f9fd6252038bcb219]
- RM D                [Univariate Explorative Data Analysis] [] [2010-12-15 02:14:48] [c2a9e95daa10045f9fd6252038bcb219]
- RM D                [Univariate Explorative Data Analysis] [] [2010-12-15 02:15:39] [c2a9e95daa10045f9fd6252038bcb219]
- RMPD      [Kendall tau Correlation Matrix] [Pearson] [2010-12-14 22:05:26] [c2a9e95daa10045f9fd6252038bcb219]
- RMPD      [Kendall tau Correlation Matrix] [Pearson] [2010-12-14 22:05:26] [c2a9e95daa10045f9fd6252038bcb219]
- RMPD      [Kendall tau Correlation Matrix] [Pearson] [2010-12-14 22:05:26] [c2a9e95daa10045f9fd6252038bcb219]
- RMPD      [Kendall tau Correlation Matrix] [Pearson Correlati...] [2010-12-14 22:05:26] [c2a9e95daa10045f9fd6252038bcb219]
- RMPD      [Kendall tau Correlation Matrix] [Pearson Correlati...] [2010-12-14 22:05:26] [c2a9e95daa10045f9fd6252038bcb219]
- RMPD      [Kendall tau Correlation Matrix] [Pearson CM] [2010-12-14 22:05:26] [c2a9e95daa10045f9fd6252038bcb219]
-   P         [Kendall tau Correlation Matrix] [Kendall tau Corre...] [2010-12-14 22:20:00] [c2a9e95daa10045f9fd6252038bcb219]
- RMPD        [Univariate Explorative Data Analysis] [] [2010-12-15 00:41:46] [c2a9e95daa10045f9fd6252038bcb219]
- RMPD        [Univariate Explorative Data Analysis] [Univariate EDA - Wb] [2010-12-15 01:05:09] [c2a9e95daa10045f9fd6252038bcb219]
- RMPD        [Univariate Explorative Data Analysis] [Univariate EDA - Wbr] [2010-12-15 01:06:42] [c2a9e95daa10045f9fd6252038bcb219]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
6000	10800	10100	16100	17700	13900	17700
6000	10900	10000	15800	17700	13500	19800
6000	11000	10000	16900	17700	13900	19400
6000	11000	10000	17800	17700	13700	18500
6000	11100	10600	17600	17400	13800	18400
6000	11000	12200	18300	17800	15100	18200
6000	11000	12400	18000	17800	15100	18300
6000	11100	13400	15700	17800	14500	19100
6100	11100	13000	14500	17800	13000	18500
6100	11100	10500	14000	18100	12900	18100
6100	11100	10000	15500	18400	14400	18300
6100	11100	10000	15800	18000	14600	17900
6100	11200	10100	15800	17800	15000	18000
6100	11100	10200	15900	17600	13900	18200
6200	11100	10600	18000	17400	14800	18800
6200	11200	10900	19900	17200	15200	20100
6200	11200	10900	20600	17300	16800	19700
6300	11100	11500	20600	17700	17400	19200
6300	11200	12500	20800	18100	17200	19800
6300	11100	13700	20000	18300	17400	20200
6300	11100	15100	18500	18700	18300	19000
6300	11000	13500	17700	18900	19900	19400
6300	11000	13200	17000	18200	18500	19600
6400	11000	13000	16600	17900	16800	18400
6300	11100	13900	16700	17900	16200	18700
6300	11000	14000	17300	18200	16200	18400
6300	11000	13900	19100	18200	16400	20700
6300	10900	14200	20200	18100	15900	20800
6300	11000	14400	20700	18100	16300	21400
6300	11000	14400	21500	17800	16800	21500
6400	11100	14500	21000	18000	15900	20500
6400	11300	13900	16800	17900	15400	20500
6400	11300	14800	16800	18300	15100	19500
6500	11300	13200	16500	18200	15000	20200
6500	11300	12900	17200	18000	17100	20200
6500	11400	13100	17300	18200	16000	18800
6500	11400	12700	17600	18400	15500	19600
6500	11400	13800	18400	18200	16300	19300
6500	11500	13800	19900	18100	16400	20300
6500	11500	14500	20500	17900	16800	21000
6500	11500	15000	21200	18700	17200	19500
6500	11500	16300	21300	18900	17600	20700
6600	11500	17300	20800	19200	18400	20900
6600	11500	18400	18800	19000	18900	20100
6600	11400	17500	18100	19100	18600	19200
6500	11400	13400	18100	19500	18100	19900
6500	11400	13600	18800	20400	18300	21100
6500	11300	13300	18700	19900	17200	20000
6500	11200	13700	18700	19400	15900	20900
6500	11300	13900	19000	19300	16600	20400
6500	11300	14000	20100	18900	15900	20900
6500	11300	14000	20500	18700	16000	20900
6600	11200	14300	21600	18900	15600	21300
6700	11300	15200	21800	19000	16000	21300
6600	11200	15400	21500	19300	16200	21700
6700	11200	18500	21200	19400	16000	21300
6600	11100	18300	20400	18800	16000	20000
6600	11100	12900	20400	18900	16800	20500
6600	11100	12000	20600	19200	17700	20800
6600	11100	12000	19300	19100	17500	20700
7100	11400	12100	18600	18900	17600	21200
7400	11500	12100	19400	18900	18900	21300
7500	11500	11900	23500	19800	18800	21600
7500	11600	11800	24600	20200	19000	22500
7500	11500	11700	25900	20200	19100	22600
7500	11600	12200	26600	19900	19100	23900
7000	11300	12500	24100	19700	18400	23600
6900	11300	13000	21800	19600	16900	22600
6900	11200	13300	21300	19500	16100	22600
6800	11200	11800	21100	19800	16700	22700
6800	11100	11800	21200	20000	18400	22900
6800	11100	11900	21600	20000	18400	22100

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time5 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

\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 & 5 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=110110&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]5 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=110110&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=110110&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  
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 time5 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24






Goodness of Fit
Correlation0.708
R-squared0.5012
RMSE131.0409

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Goodness of Fit \tabularnewline
Correlation & 0.708 \tabularnewline
R-squared & 0.5012 \tabularnewline
RMSE & 131.0409 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=110110&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Goodness of Fit[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation[/C][C]0.708[/C][/ROW]
[ROW][C]R-squared[/C][C]0.5012[/C][/ROW]
[ROW][C]RMSE[/C][C]131.0409[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=110110&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=110110&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


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

Goodness of Fit
Correlation0.708
R-squared0.5012
RMSE131.0409






Actuals, Predictions, and Residuals
#ActualsForecastsResiduals
11080011069.6969696970-269.69696969697
21090011069.6969696970-169.69696969697
31100011069.6969696970-69.69696969697
41100011069.6969696970-69.69696969697
51110011069.696969697030.30303030303
61100011069.6969696970-69.69696969697
71100011069.6969696970-69.69696969697
81110011069.696969697030.30303030303
91110011069.696969697030.30303030303
101110011069.696969697030.30303030303
111110011069.696969697030.30303030303
121110011069.696969697030.30303030303
131120011069.6969696970130.30303030303
141110011069.696969697030.30303030303
151110011069.696969697030.30303030303
161120011069.6969696970130.30303030303
171120011069.6969696970130.30303030303
181110011069.696969697030.30303030303
191120011069.6969696970130.30303030303
201110011069.696969697030.30303030303
211110011069.696969697030.30303030303
221100011069.6969696970-69.69696969697
231100011069.6969696970-69.69696969697
241100011069.6969696970-69.69696969697
251110011069.696969697030.30303030303
261100011069.6969696970-69.69696969697
271100011069.6969696970-69.69696969697
281090011069.6969696970-169.69696969697
291100011069.6969696970-69.69696969697
301100011069.6969696970-69.69696969697
311110011069.696969697030.30303030303
321130011069.6969696970230.30303030303
331130011069.6969696970230.30303030303
341130011333.3333333333-33.3333333333339
351130011333.3333333333-33.3333333333339
361140011333.333333333366.666666666666
371140011333.333333333366.666666666666
381140011333.333333333366.666666666666
391150011333.3333333333166.666666666666
401150011333.3333333333166.666666666666
411150011333.3333333333166.666666666666
421150011333.3333333333166.666666666666
431150011333.3333333333166.666666666666
441150011333.3333333333166.666666666666
451140011333.333333333366.666666666666
461140011333.333333333366.666666666666
471140011333.333333333366.666666666666
481130011333.3333333333-33.3333333333339
491120011333.3333333333-133.333333333334
501130011333.3333333333-33.3333333333339
511130011333.3333333333-33.3333333333339
521130011333.3333333333-33.3333333333339
531120011333.3333333333-133.333333333334
541130011333.3333333333-33.3333333333339
551120011333.3333333333-133.333333333334
561120011333.3333333333-133.333333333334
571110011333.3333333333-233.333333333334
581110011333.3333333333-233.333333333334
591110011333.3333333333-233.333333333334
601110011333.3333333333-233.333333333334
611140011333.333333333366.666666666666
621150011333.3333333333166.666666666666
631150011333.3333333333166.666666666666
641160011333.3333333333266.666666666666
651150011333.3333333333166.666666666666
661160011333.3333333333266.666666666666
671130011333.3333333333-33.3333333333339
681130011333.3333333333-33.3333333333339
691120011333.3333333333-133.333333333334
701120011333.3333333333-133.333333333334
711110011333.3333333333-233.333333333334
721110011333.3333333333-233.333333333334

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Actuals, Predictions, and Residuals \tabularnewline
# & Actuals & Forecasts & Residuals \tabularnewline
1 & 10800 & 11069.6969696970 & -269.69696969697 \tabularnewline
2 & 10900 & 11069.6969696970 & -169.69696969697 \tabularnewline
3 & 11000 & 11069.6969696970 & -69.69696969697 \tabularnewline
4 & 11000 & 11069.6969696970 & -69.69696969697 \tabularnewline
5 & 11100 & 11069.6969696970 & 30.30303030303 \tabularnewline
6 & 11000 & 11069.6969696970 & -69.69696969697 \tabularnewline
7 & 11000 & 11069.6969696970 & -69.69696969697 \tabularnewline
8 & 11100 & 11069.6969696970 & 30.30303030303 \tabularnewline
9 & 11100 & 11069.6969696970 & 30.30303030303 \tabularnewline
10 & 11100 & 11069.6969696970 & 30.30303030303 \tabularnewline
11 & 11100 & 11069.6969696970 & 30.30303030303 \tabularnewline
12 & 11100 & 11069.6969696970 & 30.30303030303 \tabularnewline
13 & 11200 & 11069.6969696970 & 130.30303030303 \tabularnewline
14 & 11100 & 11069.6969696970 & 30.30303030303 \tabularnewline
15 & 11100 & 11069.6969696970 & 30.30303030303 \tabularnewline
16 & 11200 & 11069.6969696970 & 130.30303030303 \tabularnewline
17 & 11200 & 11069.6969696970 & 130.30303030303 \tabularnewline
18 & 11100 & 11069.6969696970 & 30.30303030303 \tabularnewline
19 & 11200 & 11069.6969696970 & 130.30303030303 \tabularnewline
20 & 11100 & 11069.6969696970 & 30.30303030303 \tabularnewline
21 & 11100 & 11069.6969696970 & 30.30303030303 \tabularnewline
22 & 11000 & 11069.6969696970 & -69.69696969697 \tabularnewline
23 & 11000 & 11069.6969696970 & -69.69696969697 \tabularnewline
24 & 11000 & 11069.6969696970 & -69.69696969697 \tabularnewline
25 & 11100 & 11069.6969696970 & 30.30303030303 \tabularnewline
26 & 11000 & 11069.6969696970 & -69.69696969697 \tabularnewline
27 & 11000 & 11069.6969696970 & -69.69696969697 \tabularnewline
28 & 10900 & 11069.6969696970 & -169.69696969697 \tabularnewline
29 & 11000 & 11069.6969696970 & -69.69696969697 \tabularnewline
30 & 11000 & 11069.6969696970 & -69.69696969697 \tabularnewline
31 & 11100 & 11069.6969696970 & 30.30303030303 \tabularnewline
32 & 11300 & 11069.6969696970 & 230.30303030303 \tabularnewline
33 & 11300 & 11069.6969696970 & 230.30303030303 \tabularnewline
34 & 11300 & 11333.3333333333 & -33.3333333333339 \tabularnewline
35 & 11300 & 11333.3333333333 & -33.3333333333339 \tabularnewline
36 & 11400 & 11333.3333333333 & 66.666666666666 \tabularnewline
37 & 11400 & 11333.3333333333 & 66.666666666666 \tabularnewline
38 & 11400 & 11333.3333333333 & 66.666666666666 \tabularnewline
39 & 11500 & 11333.3333333333 & 166.666666666666 \tabularnewline
40 & 11500 & 11333.3333333333 & 166.666666666666 \tabularnewline
41 & 11500 & 11333.3333333333 & 166.666666666666 \tabularnewline
42 & 11500 & 11333.3333333333 & 166.666666666666 \tabularnewline
43 & 11500 & 11333.3333333333 & 166.666666666666 \tabularnewline
44 & 11500 & 11333.3333333333 & 166.666666666666 \tabularnewline
45 & 11400 & 11333.3333333333 & 66.666666666666 \tabularnewline
46 & 11400 & 11333.3333333333 & 66.666666666666 \tabularnewline
47 & 11400 & 11333.3333333333 & 66.666666666666 \tabularnewline
48 & 11300 & 11333.3333333333 & -33.3333333333339 \tabularnewline
49 & 11200 & 11333.3333333333 & -133.333333333334 \tabularnewline
50 & 11300 & 11333.3333333333 & -33.3333333333339 \tabularnewline
51 & 11300 & 11333.3333333333 & -33.3333333333339 \tabularnewline
52 & 11300 & 11333.3333333333 & -33.3333333333339 \tabularnewline
53 & 11200 & 11333.3333333333 & -133.333333333334 \tabularnewline
54 & 11300 & 11333.3333333333 & -33.3333333333339 \tabularnewline
55 & 11200 & 11333.3333333333 & -133.333333333334 \tabularnewline
56 & 11200 & 11333.3333333333 & -133.333333333334 \tabularnewline
57 & 11100 & 11333.3333333333 & -233.333333333334 \tabularnewline
58 & 11100 & 11333.3333333333 & -233.333333333334 \tabularnewline
59 & 11100 & 11333.3333333333 & -233.333333333334 \tabularnewline
60 & 11100 & 11333.3333333333 & -233.333333333334 \tabularnewline
61 & 11400 & 11333.3333333333 & 66.666666666666 \tabularnewline
62 & 11500 & 11333.3333333333 & 166.666666666666 \tabularnewline
63 & 11500 & 11333.3333333333 & 166.666666666666 \tabularnewline
64 & 11600 & 11333.3333333333 & 266.666666666666 \tabularnewline
65 & 11500 & 11333.3333333333 & 166.666666666666 \tabularnewline
66 & 11600 & 11333.3333333333 & 266.666666666666 \tabularnewline
67 & 11300 & 11333.3333333333 & -33.3333333333339 \tabularnewline
68 & 11300 & 11333.3333333333 & -33.3333333333339 \tabularnewline
69 & 11200 & 11333.3333333333 & -133.333333333334 \tabularnewline
70 & 11200 & 11333.3333333333 & -133.333333333334 \tabularnewline
71 & 11100 & 11333.3333333333 & -233.333333333334 \tabularnewline
72 & 11100 & 11333.3333333333 & -233.333333333334 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=110110&T=2

[TABLE]
[ROW][C]Actuals, Predictions, and Residuals[/C][/ROW]
[ROW][C]#[/C][C]Actuals[/C][C]Forecasts[/C][C]Residuals[/C][/ROW]
[ROW][C]1[/C][C]10800[/C][C]11069.6969696970[/C][C]-269.69696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]10900[/C][C]11069.6969696970[/C][C]-169.69696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]11000[/C][C]11069.6969696970[/C][C]-69.69696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]11000[/C][C]11069.6969696970[/C][C]-69.69696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]11100[/C][C]11069.6969696970[/C][C]30.30303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]11000[/C][C]11069.6969696970[/C][C]-69.69696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]11000[/C][C]11069.6969696970[/C][C]-69.69696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]11100[/C][C]11069.6969696970[/C][C]30.30303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]11100[/C][C]11069.6969696970[/C][C]30.30303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]11100[/C][C]11069.6969696970[/C][C]30.30303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]11100[/C][C]11069.6969696970[/C][C]30.30303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]11100[/C][C]11069.6969696970[/C][C]30.30303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]11200[/C][C]11069.6969696970[/C][C]130.30303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]11100[/C][C]11069.6969696970[/C][C]30.30303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]11100[/C][C]11069.6969696970[/C][C]30.30303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]11200[/C][C]11069.6969696970[/C][C]130.30303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]11200[/C][C]11069.6969696970[/C][C]130.30303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]11100[/C][C]11069.6969696970[/C][C]30.30303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]11200[/C][C]11069.6969696970[/C][C]130.30303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]11100[/C][C]11069.6969696970[/C][C]30.30303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]11100[/C][C]11069.6969696970[/C][C]30.30303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]11000[/C][C]11069.6969696970[/C][C]-69.69696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]11000[/C][C]11069.6969696970[/C][C]-69.69696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]11000[/C][C]11069.6969696970[/C][C]-69.69696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]11100[/C][C]11069.6969696970[/C][C]30.30303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]11000[/C][C]11069.6969696970[/C][C]-69.69696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]11000[/C][C]11069.6969696970[/C][C]-69.69696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]10900[/C][C]11069.6969696970[/C][C]-169.69696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]11000[/C][C]11069.6969696970[/C][C]-69.69696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]11000[/C][C]11069.6969696970[/C][C]-69.69696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]11100[/C][C]11069.6969696970[/C][C]30.30303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]11300[/C][C]11069.6969696970[/C][C]230.30303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]11300[/C][C]11069.6969696970[/C][C]230.30303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]11300[/C][C]11333.3333333333[/C][C]-33.3333333333339[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]11300[/C][C]11333.3333333333[/C][C]-33.3333333333339[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]11400[/C][C]11333.3333333333[/C][C]66.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]11400[/C][C]11333.3333333333[/C][C]66.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]11400[/C][C]11333.3333333333[/C][C]66.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]11500[/C][C]11333.3333333333[/C][C]166.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]11500[/C][C]11333.3333333333[/C][C]166.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]11500[/C][C]11333.3333333333[/C][C]166.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]11500[/C][C]11333.3333333333[/C][C]166.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]11500[/C][C]11333.3333333333[/C][C]166.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]11500[/C][C]11333.3333333333[/C][C]166.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]11400[/C][C]11333.3333333333[/C][C]66.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]11400[/C][C]11333.3333333333[/C][C]66.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]11400[/C][C]11333.3333333333[/C][C]66.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]11300[/C][C]11333.3333333333[/C][C]-33.3333333333339[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]11200[/C][C]11333.3333333333[/C][C]-133.333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]11300[/C][C]11333.3333333333[/C][C]-33.3333333333339[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]11300[/C][C]11333.3333333333[/C][C]-33.3333333333339[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]11300[/C][C]11333.3333333333[/C][C]-33.3333333333339[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]11200[/C][C]11333.3333333333[/C][C]-133.333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]11300[/C][C]11333.3333333333[/C][C]-33.3333333333339[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]11200[/C][C]11333.3333333333[/C][C]-133.333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]11200[/C][C]11333.3333333333[/C][C]-133.333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]11100[/C][C]11333.3333333333[/C][C]-233.333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]11100[/C][C]11333.3333333333[/C][C]-233.333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]11100[/C][C]11333.3333333333[/C][C]-233.333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]11100[/C][C]11333.3333333333[/C][C]-233.333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]11400[/C][C]11333.3333333333[/C][C]66.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]11500[/C][C]11333.3333333333[/C][C]166.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]11500[/C][C]11333.3333333333[/C][C]166.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]11600[/C][C]11333.3333333333[/C][C]266.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]11500[/C][C]11333.3333333333[/C][C]166.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]11600[/C][C]11333.3333333333[/C][C]266.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]11300[/C][C]11333.3333333333[/C][C]-33.3333333333339[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]11300[/C][C]11333.3333333333[/C][C]-33.3333333333339[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]11200[/C][C]11333.3333333333[/C][C]-133.333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]11200[/C][C]11333.3333333333[/C][C]-133.333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]11100[/C][C]11333.3333333333[/C][C]-233.333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]11100[/C][C]11333.3333333333[/C][C]-233.333333333334[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=110110&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=110110&T=2

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


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

Actuals, Predictions, and Residuals
#ActualsForecastsResiduals
11080011069.6969696970-269.69696969697
21090011069.6969696970-169.69696969697
31100011069.6969696970-69.69696969697
41100011069.6969696970-69.69696969697
51110011069.696969697030.30303030303
61100011069.6969696970-69.69696969697
71100011069.6969696970-69.69696969697
81110011069.696969697030.30303030303
91110011069.696969697030.30303030303
101110011069.696969697030.30303030303
111110011069.696969697030.30303030303
121110011069.696969697030.30303030303
131120011069.6969696970130.30303030303
141110011069.696969697030.30303030303
151110011069.696969697030.30303030303
161120011069.6969696970130.30303030303
171120011069.6969696970130.30303030303
181110011069.696969697030.30303030303
191120011069.6969696970130.30303030303
201110011069.696969697030.30303030303
211110011069.696969697030.30303030303
221100011069.6969696970-69.69696969697
231100011069.6969696970-69.69696969697
241100011069.6969696970-69.69696969697
251110011069.696969697030.30303030303
261100011069.6969696970-69.69696969697
271100011069.6969696970-69.69696969697
281090011069.6969696970-169.69696969697
291100011069.6969696970-69.69696969697
301100011069.6969696970-69.69696969697
311110011069.696969697030.30303030303
321130011069.6969696970230.30303030303
331130011069.6969696970230.30303030303
341130011333.3333333333-33.3333333333339
351130011333.3333333333-33.3333333333339
361140011333.333333333366.666666666666
371140011333.333333333366.666666666666
381140011333.333333333366.666666666666
391150011333.3333333333166.666666666666
401150011333.3333333333166.666666666666
411150011333.3333333333166.666666666666
421150011333.3333333333166.666666666666
431150011333.3333333333166.666666666666
441150011333.3333333333166.666666666666
451140011333.333333333366.666666666666
461140011333.333333333366.666666666666
471140011333.333333333366.666666666666
481130011333.3333333333-33.3333333333339
491120011333.3333333333-133.333333333334
501130011333.3333333333-33.3333333333339
511130011333.3333333333-33.3333333333339
521130011333.3333333333-33.3333333333339
531120011333.3333333333-133.333333333334
541130011333.3333333333-33.3333333333339
551120011333.3333333333-133.333333333334
561120011333.3333333333-133.333333333334
571110011333.3333333333-233.333333333334
581110011333.3333333333-233.333333333334
591110011333.3333333333-233.333333333334
601110011333.3333333333-233.333333333334
611140011333.333333333366.666666666666
621150011333.3333333333166.666666666666
631150011333.3333333333166.666666666666
641160011333.3333333333266.666666666666
651150011333.3333333333166.666666666666
661160011333.3333333333266.666666666666
671130011333.3333333333-33.3333333333339
681130011333.3333333333-33.3333333333339
691120011333.3333333333-133.333333333334
701120011333.3333333333-133.333333333334
711110011333.3333333333-233.333333333334
721110011333.3333333333-233.333333333334


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
par1 = kendall ;
Parameters (R input):
par1 = 2 ; par2 = none ; par3 = ; par4 = no ;
R code (references can be found in the software module):
library(party)
library(Hmisc)
par1 <- as.numeric(par1)
par3 <- as.numeric(par3)
x <- data.frame(t(y))
is.data.frame(x)
x <- x[!is.na(x[,par1]),]
k <- length(x[1,])
n <- length(x[,1])
colnames(x)[par1]
x[,par1]
if (par2 == 'kmeans') {
cl <- kmeans(x[,par1], par3)
print(cl)
clm <- matrix(cbind(cl$centers,1:par3),ncol=2)
clm <- clm[sort.list(clm[,1]),]
for (i in 1:par3) {
cl$cluster[cl$cluster==clm[i,2]] <- paste('C',i,sep='')
}
cl$cluster <- as.factor(cl$cluster)
print(cl$cluster)
x[,par1] <- cl$cluster
}
if (par2 == 'quantiles') {
x[,par1] <- cut2(x[,par1],g=par3)
}
if (par2 == 'hclust') {
hc <- hclust(dist(x[,par1])^2, 'cen')
print(hc)
memb <- cutree(hc, k = par3)
dum <- c(mean(x[memb==1,par1]))
for (i in 2:par3) {
dum <- c(dum, mean(x[memb==i,par1]))
}
hcm <- matrix(cbind(dum,1:par3),ncol=2)
hcm <- hcm[sort.list(hcm[,1]),]
for (i in 1:par3) {
memb[memb==hcm[i,2]] <- paste('C',i,sep='')
}
memb <- as.factor(memb)
print(memb)
x[,par1] <- memb
}
if (par2=='equal') {
ed <- cut(as.numeric(x[,par1]),par3,labels=paste('C',1:par3,sep=''))
x[,par1] <- as.factor(ed)
}
table(x[,par1])
colnames(x)
colnames(x)[par1]
x[,par1]
if (par2 == 'none') {
m <- ctree(as.formula(paste(colnames(x)[par1],' ~ .',sep='')),data = x)
}
load(file='createtable')
if (par2 != 'none') {
m <- ctree(as.formula(paste('as.factor(',colnames(x)[par1],') ~ .',sep='')),data = x)
if (par4=='yes') {
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'10-Fold Cross Validation',3+2*par3,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'',1,TRUE)
a<-table.element(a,'Prediction (training)',par3+1,TRUE)
a<-table.element(a,'Prediction (testing)',par3+1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Actual',1,TRUE)
for (jjj in 1:par3) a<-table.element(a,paste('C',jjj,sep=''),1,TRUE)
a<-table.element(a,'CV',1,TRUE)
for (jjj in 1:par3) a<-table.element(a,paste('C',jjj,sep=''),1,TRUE)
a<-table.element(a,'CV',1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:10) {
ind <- sample(2, nrow(x), replace=T, prob=c(0.9,0.1))
m.ct <- ctree(as.formula(paste('as.factor(',colnames(x)[par1],') ~ .',sep='')),data =x[ind==1,])
if (i==1) {
m.ct.i.pred <- predict(m.ct, newdata=x[ind==1,])
m.ct.i.actu <- x[ind==1,par1]
m.ct.x.pred <- predict(m.ct, newdata=x[ind==2,])
m.ct.x.actu <- x[ind==2,par1]
} else {
m.ct.i.pred <- c(m.ct.i.pred,predict(m.ct, newdata=x[ind==1,]))
m.ct.i.actu <- c(m.ct.i.actu,x[ind==1,par1])
m.ct.x.pred <- c(m.ct.x.pred,predict(m.ct, newdata=x[ind==2,]))
m.ct.x.actu <- c(m.ct.x.actu,x[ind==2,par1])
}
}
print(m.ct.i.tab <- table(m.ct.i.actu,m.ct.i.pred))
numer <- 0
for (i in 1:par3) {
print(m.ct.i.tab[i,i] / sum(m.ct.i.tab[i,]))
numer <- numer + m.ct.i.tab[i,i]
}
print(m.ct.i.cp <- numer / sum(m.ct.i.tab))
print(m.ct.x.tab <- table(m.ct.x.actu,m.ct.x.pred))
numer <- 0
for (i in 1:par3) {
print(m.ct.x.tab[i,i] / sum(m.ct.x.tab[i,]))
numer <- numer + m.ct.x.tab[i,i]
}
print(m.ct.x.cp <- numer / sum(m.ct.x.tab))
for (i in 1:par3) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,paste('C',i,sep=''),1,TRUE)
for (jjj in 1:par3) a<-table.element(a,m.ct.i.tab[i,jjj])
a<-table.element(a,round(m.ct.i.tab[i,i]/sum(m.ct.i.tab[i,]),4))
for (jjj in 1:par3) a<-table.element(a,m.ct.x.tab[i,jjj])
a<-table.element(a,round(m.ct.x.tab[i,i]/sum(m.ct.x.tab[i,]),4))
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Overall',1,TRUE)
for (jjj in 1:par3) a<-table.element(a,'-')
a<-table.element(a,round(m.ct.i.cp,4))
for (jjj in 1:par3) a<-table.element(a,'-')
a<-table.element(a,round(m.ct.x.cp,4))
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable3.tab')
}
}
m
bitmap(file='test1.png')
plot(m)
dev.off()
bitmap(file='test1a.png')
plot(x[,par1] ~ as.factor(where(m)),main='Response by Terminal Node',xlab='Terminal Node',ylab='Response')
dev.off()
if (par2 == 'none') {
forec <- predict(m)
result <- as.data.frame(cbind(x[,par1],forec,x[,par1]-forec))
colnames(result) <- c('Actuals','Forecasts','Residuals')
print(result)
}
if (par2 != 'none') {
print(cbind(as.factor(x[,par1]),predict(m)))
myt <- table(as.factor(x[,par1]),predict(m))
print(myt)
}
bitmap(file='test2.png')
if(par2=='none') {
op <- par(mfrow=c(2,2))
plot(density(result$Actuals),main='Kernel Density Plot of Actuals')
plot(density(result$Residuals),main='Kernel Density Plot of Residuals')
plot(result$Forecasts,result$Actuals,main='Actuals versus Predictions',xlab='Predictions',ylab='Actuals')
plot(density(result$Forecasts),main='Kernel Density Plot of Predictions')
par(op)
}
if(par2!='none') {
plot(myt,main='Confusion Matrix',xlab='Actual',ylab='Predicted')
}
dev.off()
if (par2 == 'none') {
detcoef <- cor(result$Forecasts,result$Actuals)
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Goodness of Fit',2,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Correlation',1,TRUE)
a<-table.element(a,round(detcoef,4))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'R-squared',1,TRUE)
a<-table.element(a,round(detcoef*detcoef,4))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'RMSE',1,TRUE)
a<-table.element(a,round(sqrt(mean((result$Residuals)^2)),4))
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable1.tab')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Actuals, Predictions, and Residuals',4,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'#',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Actuals',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Forecasts',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Residuals',header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:length(result$Actuals)) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i,header=TRUE)
a<-table.element(a,result$Actuals[i])
a<-table.element(a,result$Forecasts[i])
a<-table.element(a,result$Residuals[i])
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')
}
if (par2 != 'none') {
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Confusion Matrix (predicted in columns / actuals in rows)',par3+1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'',1,TRUE)
for (i in 1:par3) {
a<-table.element(a,paste('C',i,sep=''),1,TRUE)
}
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:par3) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,paste('C',i,sep=''),1,TRUE)
for (j in 1:par3) {
a<-table.element(a,myt[i,j])
}
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable2.tab')
}