Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*The author of this computation has been verified*

R Software Module

rwasp_regression_trees1.wasp

Title produced by software

Recursive Partitioning (Regression Trees)

Date of computation

Thu, 16 Dec 2010 22:52:57 +0000

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/2010/Dec/16/t1292539945mo0sb67p842lel1.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 14:22:35 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=111315, Retrieved Fri, 03 May 2024 14:22:35 +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

151

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 20:13:50] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
-   PD  [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [Recursive Partiti...] [2010-12-16 22:25:11] [2843717cd92615903379c14ebee3c5df]
-   P       [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [Recursive Partiti...] [2010-12-16 22:52:57] [dfb0309aec67f282200eef05efe0d5bd] [Current]
-   P         [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [Recursive Partiti...] [2010-12-16 22:59:35] [2843717cd92615903379c14ebee3c5df] 
-   P         [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [Recursive Partiti...] [2010-12-16 23:11:08] [2843717cd92615903379c14ebee3c5df] 
-   P         [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [Recursive Partiti...] [2010-12-16 23:14:26] [2843717cd92615903379c14ebee3c5df] 
-   P         [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [Recursive Partiti...] [2010-12-16 23:32:13] [2843717cd92615903379c14ebee3c5df] 

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

0	13	26	9	15	25	25
0	16	20	9	15	25	24
0	19	21	9	14	19	21
1	15	31	14	10	18	23
0	14	21	8	10	18	17
0	13	18	8	12	22	19
0	19	26	11	18	29	18
0	15	22	10	12	26	27
0	14	22	9	14	25	23
0	15	29	15	18	23	23
1	16	15	14	9	23	29
0	16	16	11	11	23	21
1	16	24	14	11	24	26
0	17	17	6	17	30	25
1	15	19	20	8	19	25
1	15	22	9	16	24	23
0	20	31	10	21	32	26
1	18	28	8	24	30	20
0	16	38	11	21	29	29
1	16	26	14	14	17	24
0	19	25	11	7	25	23
0	16	25	16	18	26	24
1	17	29	14	18	26	30
0	17	28	11	13	25	22
1	16	15	11	11	23	22
0	15	18	12	13	21	13
1	14	21	9	13	19	24
0	15	25	7	18	35	17
1	12	23	13	14	19	24
0	14	23	10	12	20	21
0	16	19	9	9	21	23
1	14	18	9	12	21	24
1	10	26	16	5	23	24
1	14	18	12	10	19	23
0	16	18	6	11	17	26
1	16	28	14	11	24	24
1	16	17	14	12	15	21
0	14	29	10	12	25	23
1	20	12	4	15	27	28
1	14	25	12	12	29	23
0	14	28	12	16	27	22
0	11	20	14	14	18	24
0	15	17	9	17	25	21
0	16	17	9	13	22	23
1	14	20	10	10	26	23
0	16	31	14	17	23	20
1	14	21	10	12	16	23
1	12	19	9	13	27	21
0	16	23	14	13	25	27
1	9	15	8	11	14	12
0	14	24	9	13	19	15
0	16	28	8	12	20	22
0	16	16	9	12	16	21
1	15	19	9	12	18	21
0	16	21	9	9	22	20
1	12	21	15	7	21	24
1	16	20	8	17	22	24
0	16	16	10	12	22	29
0	14	25	8	12	32	25
0	16	30	14	9	23	14
1	17	29	11	9	31	30
0	18	22	10	13	18	19
1	18	19	12	10	23	29
0	12	33	14	11	26	25
1	16	17	9	12	24	25
1	10	9	13	10	19	25
0	14	14	15	13	14	16
0	18	15	8	6	20	25
1	18	12	7	7	22	28
1	16	21	10	13	24	24
0	16	20	10	11	25	25
0	16	29	13	18	21	21
1	13	33	11	9	28	22
1	16	21	8	9	24	20
1	16	15	12	11	20	25
1	20	19	9	11	21	27
0	16	23	10	15	23	21
1	15	20	11	8	13	13
0	15	20	11	11	24	26
0	16	18	10	14	21	26
1	14	31	16	14	21	25
0	15	18	16	12	17	22
0	12	13	8	12	14	19
0	17	9	6	8	29	23
0	16	20	11	11	25	25
0	15	18	12	10	16	15
0	13	23	14	17	25	21
0	16	17	9	16	25	23
0	16	17	11	13	21	25
0	16	16	8	15	23	24
1	16	31	8	11	22	24
1	14	15	7	12	19	21
0	16	28	16	16	24	24
1	16	26	13	20	26	22
0	20	20	8	16	25	24
1	15	19	11	11	20	28
0	16	25	14	15	22	21
1	13	18	10	15	14	17
0	17	20	10	12	20	28
1	16	33	14	9	32	24
0	12	24	14	24	21	10
0	16	22	10	15	22	20
0	16	32	12	18	28	22
0	17	31	9	17	25	19
1	13	13	16	12	17	22
0	12	18	8	15	21	22
1	18	17	9	11	23	26
0	14	29	16	11	27	24
0	14	22	13	15	22	22
0	13	18	13	12	19	20
0	16	22	8	14	20	20
0	13	25	14	11	17	15
0	16	20	11	20	24	20
0	13	20	9	11	21	20
0	16	17	8	12	21	24
0	15	21	13	17	23	22
0	16	26	13	12	24	29
1	15	10	10	11	19	23
0	17	15	8	10	22	24
0	15	20	7	11	26	22
0	12	14	11	12	17	16
1	16	16	11	9	17	23
1	10	23	14	8	19	27
0	16	11	6	6	15	16
1	14	19	10	12	17	21
0	15	30	9	15	27	26
1	13	21	12	13	19	22
1	15	20	11	17	21	23
0	11	22	14	14	25	19
0	12	30	12	16	19	18
0	16	28	8	16	18	24
1	15	23	14	11	20	29
0	17	23	8	11	15	22
1	16	21	11	16	20	24
0	10	30	12	15	29	22
0	18	22	9	14	19	12
1	13	32	16	9	29	26
0	15	22	11	13	24	18
1	16	15	11	11	23	22
0	16	21	12	14	22	24
0	14	27	15	11	23	21
0	10	22	13	12	22	15
0	17	9	6	8	29	23
0	13	29	11	7	26	22
0	15	20	7	11	26	22
0	16	16	8	13	21	24
0	12	16	8	9	18	23
0	13	16	9	12	10	13

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	6 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 & 6 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=111315&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]6 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=111315&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=111315&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 Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	6 seconds
R Server	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

Goodness of Fit
Correlation	0.35
R-squared	0.1225
RMSE	3.1728

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Goodness of Fit \tabularnewline
Correlation & 0.35 \tabularnewline
R-squared & 0.1225 \tabularnewline
RMSE & 3.1728 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=111315&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Goodness of Fit[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation[/C][C]0.35[/C][/ROW]
[ROW][C]R-squared[/C][C]0.1225[/C][/ROW]
[ROW][C]RMSE[/C][C]3.1728[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=111315&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=111315&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:

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

Goodness of Fit
Correlation	0.35
R-squared	0.1225
RMSE	3.1728

Actuals, Predictions, and Residuals
#	Actuals	Forecasts	Residuals
1	15	12.9724770642202	2.02752293577982
2	15	12.9724770642202	2.02752293577982
3	14	12.9724770642202	1.02752293577982
4	10	12.9724770642202	-2.97247706422018
5	10	12.9724770642202	-2.97247706422018
6	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
7	18	15.4166666666667	2.58333333333333
8	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
9	14	12.9724770642202	1.02752293577982
10	18	12.9724770642202	5.02752293577982
11	9	10.6666666666667	-1.66666666666667
12	11	10.6666666666667	0.333333333333334
13	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
14	17	15.4166666666667	1.58333333333333
15	8	12.9724770642202	-4.97247706422018
16	16	12.9724770642202	3.02752293577982
17	21	15.4166666666667	5.58333333333333
18	24	15.4166666666667	8.58333333333333
19	21	15.4166666666667	5.58333333333333
20	14	12.9724770642202	1.02752293577982
21	7	12.9724770642202	-5.97247706422018
22	18	12.9724770642202	5.02752293577982
23	18	12.9724770642202	5.02752293577982
24	13	12.9724770642202	0.0275229357798157
25	11	10.6666666666667	0.333333333333334
26	13	12.9724770642202	0.0275229357798157
27	13	12.9724770642202	0.0275229357798157
28	18	15.4166666666667	2.58333333333333
29	14	12.9724770642202	1.02752293577982
30	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
31	9	12.9724770642202	-3.97247706422018
32	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
33	5	12.9724770642202	-7.97247706422018
34	10	12.9724770642202	-2.97247706422018
35	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
36	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
37	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
38	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
39	15	10.6666666666667	4.33333333333333
40	12	15.4166666666667	-3.41666666666667
41	16	12.9724770642202	3.02752293577982
42	14	12.9724770642202	1.02752293577982
43	17	12.9724770642202	4.02752293577982
44	13	12.9724770642202	0.0275229357798157
45	10	12.9724770642202	-2.97247706422018
46	17	12.9724770642202	4.02752293577982
47	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
48	13	12.9724770642202	0.0275229357798157
49	13	12.9724770642202	0.0275229357798157
50	11	10.6666666666667	0.333333333333334
51	13	12.9724770642202	0.0275229357798157
52	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
53	12	10.6666666666667	1.33333333333333
54	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
55	9	12.9724770642202	-3.97247706422018
56	7	12.9724770642202	-5.97247706422018
57	17	12.9724770642202	4.02752293577982
58	12	10.6666666666667	1.33333333333333
59	12	15.4166666666667	-3.41666666666667
60	9	12.9724770642202	-3.97247706422018
61	9	15.4166666666667	-6.41666666666667
62	13	12.9724770642202	0.0275229357798157
63	10	12.9724770642202	-2.97247706422018
64	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
65	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
66	10	10.6666666666667	-0.666666666666666
67	13	10.6666666666667	2.33333333333333
68	6	10.6666666666667	-4.66666666666667
69	7	10.6666666666667	-3.66666666666667
70	13	12.9724770642202	0.0275229357798157
71	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
72	18	12.9724770642202	5.02752293577982
73	9	12.9724770642202	-3.97247706422018
74	9	12.9724770642202	-3.97247706422018
75	11	10.6666666666667	0.333333333333334
76	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
77	15	12.9724770642202	2.02752293577982
78	8	12.9724770642202	-4.97247706422018
79	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
80	14	12.9724770642202	1.02752293577982
81	14	12.9724770642202	1.02752293577982
82	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
83	12	10.6666666666667	1.33333333333333
84	8	10.6666666666667	-2.66666666666667
85	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
86	10	12.9724770642202	-2.97247706422018
87	17	12.9724770642202	4.02752293577982
88	16	12.9724770642202	3.02752293577982
89	13	12.9724770642202	0.0275229357798157
90	15	10.6666666666667	4.33333333333333
91	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
92	12	10.6666666666667	1.33333333333333
93	16	12.9724770642202	3.02752293577982
94	20	12.9724770642202	7.02752293577982
95	16	12.9724770642202	3.02752293577982
96	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
97	15	12.9724770642202	2.02752293577982
98	15	12.9724770642202	2.02752293577982
99	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
100	9	15.4166666666667	-6.41666666666667
101	24	12.9724770642202	11.0275229357798
102	15	12.9724770642202	2.02752293577982
103	18	12.9724770642202	5.02752293577982
104	17	12.9724770642202	4.02752293577982
105	12	10.6666666666667	1.33333333333333
106	15	12.9724770642202	2.02752293577982
107	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
108	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
109	15	12.9724770642202	2.02752293577982
110	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
111	14	12.9724770642202	1.02752293577982
112	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
113	20	12.9724770642202	7.02752293577982
114	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
115	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
116	17	12.9724770642202	4.02752293577982
117	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
118	11	10.6666666666667	0.333333333333334
119	10	10.6666666666667	-0.666666666666666
120	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
121	12	10.6666666666667	1.33333333333333
122	9	10.6666666666667	-1.66666666666667
123	8	12.9724770642202	-4.97247706422018
124	6	10.6666666666667	-4.66666666666667
125	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
126	15	12.9724770642202	2.02752293577982
127	13	12.9724770642202	0.0275229357798157
128	17	12.9724770642202	4.02752293577982
129	14	12.9724770642202	1.02752293577982
130	16	12.9724770642202	3.02752293577982
131	16	12.9724770642202	3.02752293577982
132	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
133	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
134	16	12.9724770642202	3.02752293577982
135	15	15.4166666666667	-0.416666666666666
136	14	12.9724770642202	1.02752293577982
137	9	15.4166666666667	-6.41666666666667
138	13	12.9724770642202	0.0275229357798157
139	11	10.6666666666667	0.333333333333334
140	14	12.9724770642202	1.02752293577982
141	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
142	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
143	8	10.6666666666667	-2.66666666666667
144	7	12.9724770642202	-5.97247706422018
145	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
146	13	10.6666666666667	2.33333333333333
147	9	10.6666666666667	-1.66666666666667
148	12	10.6666666666667	1.33333333333333

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Actuals, Predictions, and Residuals \tabularnewline
# & Actuals & Forecasts & Residuals \tabularnewline
1 & 15 & 12.9724770642202 & 2.02752293577982 \tabularnewline
2 & 15 & 12.9724770642202 & 2.02752293577982 \tabularnewline
3 & 14 & 12.9724770642202 & 1.02752293577982 \tabularnewline
4 & 10 & 12.9724770642202 & -2.97247706422018 \tabularnewline
5 & 10 & 12.9724770642202 & -2.97247706422018 \tabularnewline
6 & 12 & 12.9724770642202 & -0.972477064220184 \tabularnewline
7 & 18 & 15.4166666666667 & 2.58333333333333 \tabularnewline
8 & 12 & 12.9724770642202 & -0.972477064220184 \tabularnewline
9 & 14 & 12.9724770642202 & 1.02752293577982 \tabularnewline
10 & 18 & 12.9724770642202 & 5.02752293577982 \tabularnewline
11 & 9 & 10.6666666666667 & -1.66666666666667 \tabularnewline
12 & 11 & 10.6666666666667 & 0.333333333333334 \tabularnewline
13 & 11 & 12.9724770642202 & -1.97247706422018 \tabularnewline
14 & 17 & 15.4166666666667 & 1.58333333333333 \tabularnewline
15 & 8 & 12.9724770642202 & -4.97247706422018 \tabularnewline
16 & 16 & 12.9724770642202 & 3.02752293577982 \tabularnewline
17 & 21 & 15.4166666666667 & 5.58333333333333 \tabularnewline
18 & 24 & 15.4166666666667 & 8.58333333333333 \tabularnewline
19 & 21 & 15.4166666666667 & 5.58333333333333 \tabularnewline
20 & 14 & 12.9724770642202 & 1.02752293577982 \tabularnewline
21 & 7 & 12.9724770642202 & -5.97247706422018 \tabularnewline
22 & 18 & 12.9724770642202 & 5.02752293577982 \tabularnewline
23 & 18 & 12.9724770642202 & 5.02752293577982 \tabularnewline
24 & 13 & 12.9724770642202 & 0.0275229357798157 \tabularnewline
25 & 11 & 10.6666666666667 & 0.333333333333334 \tabularnewline
26 & 13 & 12.9724770642202 & 0.0275229357798157 \tabularnewline
27 & 13 & 12.9724770642202 & 0.0275229357798157 \tabularnewline
28 & 18 & 15.4166666666667 & 2.58333333333333 \tabularnewline
29 & 14 & 12.9724770642202 & 1.02752293577982 \tabularnewline
30 & 12 & 12.9724770642202 & -0.972477064220184 \tabularnewline
31 & 9 & 12.9724770642202 & -3.97247706422018 \tabularnewline
32 & 12 & 12.9724770642202 & -0.972477064220184 \tabularnewline
33 & 5 & 12.9724770642202 & -7.97247706422018 \tabularnewline
34 & 10 & 12.9724770642202 & -2.97247706422018 \tabularnewline
35 & 11 & 12.9724770642202 & -1.97247706422018 \tabularnewline
36 & 11 & 12.9724770642202 & -1.97247706422018 \tabularnewline
37 & 12 & 12.9724770642202 & -0.972477064220184 \tabularnewline
38 & 12 & 12.9724770642202 & -0.972477064220184 \tabularnewline
39 & 15 & 10.6666666666667 & 4.33333333333333 \tabularnewline
40 & 12 & 15.4166666666667 & -3.41666666666667 \tabularnewline
41 & 16 & 12.9724770642202 & 3.02752293577982 \tabularnewline
42 & 14 & 12.9724770642202 & 1.02752293577982 \tabularnewline
43 & 17 & 12.9724770642202 & 4.02752293577982 \tabularnewline
44 & 13 & 12.9724770642202 & 0.0275229357798157 \tabularnewline
45 & 10 & 12.9724770642202 & -2.97247706422018 \tabularnewline
46 & 17 & 12.9724770642202 & 4.02752293577982 \tabularnewline
47 & 12 & 12.9724770642202 & -0.972477064220184 \tabularnewline
48 & 13 & 12.9724770642202 & 0.0275229357798157 \tabularnewline
49 & 13 & 12.9724770642202 & 0.0275229357798157 \tabularnewline
50 & 11 & 10.6666666666667 & 0.333333333333334 \tabularnewline
51 & 13 & 12.9724770642202 & 0.0275229357798157 \tabularnewline
52 & 12 & 12.9724770642202 & -0.972477064220184 \tabularnewline
53 & 12 & 10.6666666666667 & 1.33333333333333 \tabularnewline
54 & 12 & 12.9724770642202 & -0.972477064220184 \tabularnewline
55 & 9 & 12.9724770642202 & -3.97247706422018 \tabularnewline
56 & 7 & 12.9724770642202 & -5.97247706422018 \tabularnewline
57 & 17 & 12.9724770642202 & 4.02752293577982 \tabularnewline
58 & 12 & 10.6666666666667 & 1.33333333333333 \tabularnewline
59 & 12 & 15.4166666666667 & -3.41666666666667 \tabularnewline
60 & 9 & 12.9724770642202 & -3.97247706422018 \tabularnewline
61 & 9 & 15.4166666666667 & -6.41666666666667 \tabularnewline
62 & 13 & 12.9724770642202 & 0.0275229357798157 \tabularnewline
63 & 10 & 12.9724770642202 & -2.97247706422018 \tabularnewline
64 & 11 & 12.9724770642202 & -1.97247706422018 \tabularnewline
65 & 12 & 12.9724770642202 & -0.972477064220184 \tabularnewline
66 & 10 & 10.6666666666667 & -0.666666666666666 \tabularnewline
67 & 13 & 10.6666666666667 & 2.33333333333333 \tabularnewline
68 & 6 & 10.6666666666667 & -4.66666666666667 \tabularnewline
69 & 7 & 10.6666666666667 & -3.66666666666667 \tabularnewline
70 & 13 & 12.9724770642202 & 0.0275229357798157 \tabularnewline
71 & 11 & 12.9724770642202 & -1.97247706422018 \tabularnewline
72 & 18 & 12.9724770642202 & 5.02752293577982 \tabularnewline
73 & 9 & 12.9724770642202 & -3.97247706422018 \tabularnewline
74 & 9 & 12.9724770642202 & -3.97247706422018 \tabularnewline
75 & 11 & 10.6666666666667 & 0.333333333333334 \tabularnewline
76 & 11 & 12.9724770642202 & -1.97247706422018 \tabularnewline
77 & 15 & 12.9724770642202 & 2.02752293577982 \tabularnewline
78 & 8 & 12.9724770642202 & -4.97247706422018 \tabularnewline
79 & 11 & 12.9724770642202 & -1.97247706422018 \tabularnewline
80 & 14 & 12.9724770642202 & 1.02752293577982 \tabularnewline
81 & 14 & 12.9724770642202 & 1.02752293577982 \tabularnewline
82 & 12 & 12.9724770642202 & -0.972477064220184 \tabularnewline
83 & 12 & 10.6666666666667 & 1.33333333333333 \tabularnewline
84 & 8 & 10.6666666666667 & -2.66666666666667 \tabularnewline
85 & 11 & 12.9724770642202 & -1.97247706422018 \tabularnewline
86 & 10 & 12.9724770642202 & -2.97247706422018 \tabularnewline
87 & 17 & 12.9724770642202 & 4.02752293577982 \tabularnewline
88 & 16 & 12.9724770642202 & 3.02752293577982 \tabularnewline
89 & 13 & 12.9724770642202 & 0.0275229357798157 \tabularnewline
90 & 15 & 10.6666666666667 & 4.33333333333333 \tabularnewline
91 & 11 & 12.9724770642202 & -1.97247706422018 \tabularnewline
92 & 12 & 10.6666666666667 & 1.33333333333333 \tabularnewline
93 & 16 & 12.9724770642202 & 3.02752293577982 \tabularnewline
94 & 20 & 12.9724770642202 & 7.02752293577982 \tabularnewline
95 & 16 & 12.9724770642202 & 3.02752293577982 \tabularnewline
96 & 11 & 12.9724770642202 & -1.97247706422018 \tabularnewline
97 & 15 & 12.9724770642202 & 2.02752293577982 \tabularnewline
98 & 15 & 12.9724770642202 & 2.02752293577982 \tabularnewline
99 & 12 & 12.9724770642202 & -0.972477064220184 \tabularnewline
100 & 9 & 15.4166666666667 & -6.41666666666667 \tabularnewline
101 & 24 & 12.9724770642202 & 11.0275229357798 \tabularnewline
102 & 15 & 12.9724770642202 & 2.02752293577982 \tabularnewline
103 & 18 & 12.9724770642202 & 5.02752293577982 \tabularnewline
104 & 17 & 12.9724770642202 & 4.02752293577982 \tabularnewline
105 & 12 & 10.6666666666667 & 1.33333333333333 \tabularnewline
106 & 15 & 12.9724770642202 & 2.02752293577982 \tabularnewline
107 & 11 & 12.9724770642202 & -1.97247706422018 \tabularnewline
108 & 11 & 12.9724770642202 & -1.97247706422018 \tabularnewline
109 & 15 & 12.9724770642202 & 2.02752293577982 \tabularnewline
110 & 12 & 12.9724770642202 & -0.972477064220184 \tabularnewline
111 & 14 & 12.9724770642202 & 1.02752293577982 \tabularnewline
112 & 11 & 12.9724770642202 & -1.97247706422018 \tabularnewline
113 & 20 & 12.9724770642202 & 7.02752293577982 \tabularnewline
114 & 11 & 12.9724770642202 & -1.97247706422018 \tabularnewline
115 & 12 & 12.9724770642202 & -0.972477064220184 \tabularnewline
116 & 17 & 12.9724770642202 & 4.02752293577982 \tabularnewline
117 & 12 & 12.9724770642202 & -0.972477064220184 \tabularnewline
118 & 11 & 10.6666666666667 & 0.333333333333334 \tabularnewline
119 & 10 & 10.6666666666667 & -0.666666666666666 \tabularnewline
120 & 11 & 12.9724770642202 & -1.97247706422018 \tabularnewline
121 & 12 & 10.6666666666667 & 1.33333333333333 \tabularnewline
122 & 9 & 10.6666666666667 & -1.66666666666667 \tabularnewline
123 & 8 & 12.9724770642202 & -4.97247706422018 \tabularnewline
124 & 6 & 10.6666666666667 & -4.66666666666667 \tabularnewline
125 & 12 & 12.9724770642202 & -0.972477064220184 \tabularnewline
126 & 15 & 12.9724770642202 & 2.02752293577982 \tabularnewline
127 & 13 & 12.9724770642202 & 0.0275229357798157 \tabularnewline
128 & 17 & 12.9724770642202 & 4.02752293577982 \tabularnewline
129 & 14 & 12.9724770642202 & 1.02752293577982 \tabularnewline
130 & 16 & 12.9724770642202 & 3.02752293577982 \tabularnewline
131 & 16 & 12.9724770642202 & 3.02752293577982 \tabularnewline
132 & 11 & 12.9724770642202 & -1.97247706422018 \tabularnewline
133 & 11 & 12.9724770642202 & -1.97247706422018 \tabularnewline
134 & 16 & 12.9724770642202 & 3.02752293577982 \tabularnewline
135 & 15 & 15.4166666666667 & -0.416666666666666 \tabularnewline
136 & 14 & 12.9724770642202 & 1.02752293577982 \tabularnewline
137 & 9 & 15.4166666666667 & -6.41666666666667 \tabularnewline
138 & 13 & 12.9724770642202 & 0.0275229357798157 \tabularnewline
139 & 11 & 10.6666666666667 & 0.333333333333334 \tabularnewline
140 & 14 & 12.9724770642202 & 1.02752293577982 \tabularnewline
141 & 11 & 12.9724770642202 & -1.97247706422018 \tabularnewline
142 & 12 & 12.9724770642202 & -0.972477064220184 \tabularnewline
143 & 8 & 10.6666666666667 & -2.66666666666667 \tabularnewline
144 & 7 & 12.9724770642202 & -5.97247706422018 \tabularnewline
145 & 11 & 12.9724770642202 & -1.97247706422018 \tabularnewline
146 & 13 & 10.6666666666667 & 2.33333333333333 \tabularnewline
147 & 9 & 10.6666666666667 & -1.66666666666667 \tabularnewline
148 & 12 & 10.6666666666667 & 1.33333333333333 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=111315&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]15[/C][C]12.9724770642202[/C][C]2.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]15[/C][C]12.9724770642202[/C][C]2.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]14[/C][C]12.9724770642202[/C][C]1.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]10[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-2.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]10[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-2.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]12[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-0.972477064220184[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]18[/C][C]15.4166666666667[/C][C]2.58333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]12[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-0.972477064220184[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]14[/C][C]12.9724770642202[/C][C]1.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]18[/C][C]12.9724770642202[/C][C]5.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]9[/C][C]10.6666666666667[/C][C]-1.66666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]11[/C][C]10.6666666666667[/C][C]0.333333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]11[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-1.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]17[/C][C]15.4166666666667[/C][C]1.58333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]8[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-4.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]16[/C][C]12.9724770642202[/C][C]3.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]21[/C][C]15.4166666666667[/C][C]5.58333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]24[/C][C]15.4166666666667[/C][C]8.58333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]21[/C][C]15.4166666666667[/C][C]5.58333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]14[/C][C]12.9724770642202[/C][C]1.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]7[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-5.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]18[/C][C]12.9724770642202[/C][C]5.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]18[/C][C]12.9724770642202[/C][C]5.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]13[/C][C]12.9724770642202[/C][C]0.0275229357798157[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]11[/C][C]10.6666666666667[/C][C]0.333333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]13[/C][C]12.9724770642202[/C][C]0.0275229357798157[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]13[/C][C]12.9724770642202[/C][C]0.0275229357798157[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]18[/C][C]15.4166666666667[/C][C]2.58333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]14[/C][C]12.9724770642202[/C][C]1.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]12[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-0.972477064220184[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]9[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-3.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]12[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-0.972477064220184[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]5[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-7.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]10[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-2.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]11[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-1.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]11[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-1.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]12[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-0.972477064220184[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]12[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-0.972477064220184[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]15[/C][C]10.6666666666667[/C][C]4.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]12[/C][C]15.4166666666667[/C][C]-3.41666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]16[/C][C]12.9724770642202[/C][C]3.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]14[/C][C]12.9724770642202[/C][C]1.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]17[/C][C]12.9724770642202[/C][C]4.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]13[/C][C]12.9724770642202[/C][C]0.0275229357798157[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]10[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-2.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]17[/C][C]12.9724770642202[/C][C]4.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]12[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-0.972477064220184[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]13[/C][C]12.9724770642202[/C][C]0.0275229357798157[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]13[/C][C]12.9724770642202[/C][C]0.0275229357798157[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]11[/C][C]10.6666666666667[/C][C]0.333333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]13[/C][C]12.9724770642202[/C][C]0.0275229357798157[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]12[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-0.972477064220184[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]12[/C][C]10.6666666666667[/C][C]1.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]12[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-0.972477064220184[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]9[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-3.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]7[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-5.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]17[/C][C]12.9724770642202[/C][C]4.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]12[/C][C]10.6666666666667[/C][C]1.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]12[/C][C]15.4166666666667[/C][C]-3.41666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]9[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-3.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]9[/C][C]15.4166666666667[/C][C]-6.41666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]13[/C][C]12.9724770642202[/C][C]0.0275229357798157[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]10[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-2.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]11[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-1.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]12[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-0.972477064220184[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]10[/C][C]10.6666666666667[/C][C]-0.666666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]13[/C][C]10.6666666666667[/C][C]2.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]6[/C][C]10.6666666666667[/C][C]-4.66666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]7[/C][C]10.6666666666667[/C][C]-3.66666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]13[/C][C]12.9724770642202[/C][C]0.0275229357798157[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]11[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-1.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]18[/C][C]12.9724770642202[/C][C]5.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]9[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-3.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]9[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-3.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]11[/C][C]10.6666666666667[/C][C]0.333333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]11[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-1.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]15[/C][C]12.9724770642202[/C][C]2.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]8[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-4.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]11[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-1.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]14[/C][C]12.9724770642202[/C][C]1.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]14[/C][C]12.9724770642202[/C][C]1.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]12[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-0.972477064220184[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]12[/C][C]10.6666666666667[/C][C]1.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]8[/C][C]10.6666666666667[/C][C]-2.66666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]11[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-1.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]10[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-2.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]17[/C][C]12.9724770642202[/C][C]4.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]16[/C][C]12.9724770642202[/C][C]3.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]13[/C][C]12.9724770642202[/C][C]0.0275229357798157[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]15[/C][C]10.6666666666667[/C][C]4.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]11[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-1.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]12[/C][C]10.6666666666667[/C][C]1.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]16[/C][C]12.9724770642202[/C][C]3.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]20[/C][C]12.9724770642202[/C][C]7.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]16[/C][C]12.9724770642202[/C][C]3.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]11[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-1.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]97[/C][C]15[/C][C]12.9724770642202[/C][C]2.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]98[/C][C]15[/C][C]12.9724770642202[/C][C]2.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]99[/C][C]12[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-0.972477064220184[/C][/ROW]
[ROW][C]100[/C][C]9[/C][C]15.4166666666667[/C][C]-6.41666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]101[/C][C]24[/C][C]12.9724770642202[/C][C]11.0275229357798[/C][/ROW]
[ROW][C]102[/C][C]15[/C][C]12.9724770642202[/C][C]2.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]103[/C][C]18[/C][C]12.9724770642202[/C][C]5.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]104[/C][C]17[/C][C]12.9724770642202[/C][C]4.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]105[/C][C]12[/C][C]10.6666666666667[/C][C]1.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]106[/C][C]15[/C][C]12.9724770642202[/C][C]2.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]107[/C][C]11[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-1.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]108[/C][C]11[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-1.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]109[/C][C]15[/C][C]12.9724770642202[/C][C]2.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]110[/C][C]12[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-0.972477064220184[/C][/ROW]
[ROW][C]111[/C][C]14[/C][C]12.9724770642202[/C][C]1.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]112[/C][C]11[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-1.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]113[/C][C]20[/C][C]12.9724770642202[/C][C]7.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]114[/C][C]11[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-1.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]115[/C][C]12[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-0.972477064220184[/C][/ROW]
[ROW][C]116[/C][C]17[/C][C]12.9724770642202[/C][C]4.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]117[/C][C]12[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-0.972477064220184[/C][/ROW]
[ROW][C]118[/C][C]11[/C][C]10.6666666666667[/C][C]0.333333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]119[/C][C]10[/C][C]10.6666666666667[/C][C]-0.666666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]120[/C][C]11[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-1.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]121[/C][C]12[/C][C]10.6666666666667[/C][C]1.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]122[/C][C]9[/C][C]10.6666666666667[/C][C]-1.66666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]123[/C][C]8[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-4.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]124[/C][C]6[/C][C]10.6666666666667[/C][C]-4.66666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]125[/C][C]12[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-0.972477064220184[/C][/ROW]
[ROW][C]126[/C][C]15[/C][C]12.9724770642202[/C][C]2.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]127[/C][C]13[/C][C]12.9724770642202[/C][C]0.0275229357798157[/C][/ROW]
[ROW][C]128[/C][C]17[/C][C]12.9724770642202[/C][C]4.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]129[/C][C]14[/C][C]12.9724770642202[/C][C]1.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]130[/C][C]16[/C][C]12.9724770642202[/C][C]3.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]131[/C][C]16[/C][C]12.9724770642202[/C][C]3.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]132[/C][C]11[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-1.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]133[/C][C]11[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-1.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]134[/C][C]16[/C][C]12.9724770642202[/C][C]3.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]135[/C][C]15[/C][C]15.4166666666667[/C][C]-0.416666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]136[/C][C]14[/C][C]12.9724770642202[/C][C]1.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]137[/C][C]9[/C][C]15.4166666666667[/C][C]-6.41666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]138[/C][C]13[/C][C]12.9724770642202[/C][C]0.0275229357798157[/C][/ROW]
[ROW][C]139[/C][C]11[/C][C]10.6666666666667[/C][C]0.333333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]140[/C][C]14[/C][C]12.9724770642202[/C][C]1.02752293577982[/C][/ROW]
[ROW][C]141[/C][C]11[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-1.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]142[/C][C]12[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-0.972477064220184[/C][/ROW]
[ROW][C]143[/C][C]8[/C][C]10.6666666666667[/C][C]-2.66666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]144[/C][C]7[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-5.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]145[/C][C]11[/C][C]12.9724770642202[/C][C]-1.97247706422018[/C][/ROW]
[ROW][C]146[/C][C]13[/C][C]10.6666666666667[/C][C]2.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]147[/C][C]9[/C][C]10.6666666666667[/C][C]-1.66666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]148[/C][C]12[/C][C]10.6666666666667[/C][C]1.33333333333333[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=111315&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=111315&T=2

As an alternative you can also use a QR Code:

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

Actuals, Predictions, and Residuals
#	Actuals	Forecasts	Residuals
1	15	12.9724770642202	2.02752293577982
2	15	12.9724770642202	2.02752293577982
3	14	12.9724770642202	1.02752293577982
4	10	12.9724770642202	-2.97247706422018
5	10	12.9724770642202	-2.97247706422018
6	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
7	18	15.4166666666667	2.58333333333333
8	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
9	14	12.9724770642202	1.02752293577982
10	18	12.9724770642202	5.02752293577982
11	9	10.6666666666667	-1.66666666666667
12	11	10.6666666666667	0.333333333333334
13	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
14	17	15.4166666666667	1.58333333333333
15	8	12.9724770642202	-4.97247706422018
16	16	12.9724770642202	3.02752293577982
17	21	15.4166666666667	5.58333333333333
18	24	15.4166666666667	8.58333333333333
19	21	15.4166666666667	5.58333333333333
20	14	12.9724770642202	1.02752293577982
21	7	12.9724770642202	-5.97247706422018
22	18	12.9724770642202	5.02752293577982
23	18	12.9724770642202	5.02752293577982
24	13	12.9724770642202	0.0275229357798157
25	11	10.6666666666667	0.333333333333334
26	13	12.9724770642202	0.0275229357798157
27	13	12.9724770642202	0.0275229357798157
28	18	15.4166666666667	2.58333333333333
29	14	12.9724770642202	1.02752293577982
30	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
31	9	12.9724770642202	-3.97247706422018
32	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
33	5	12.9724770642202	-7.97247706422018
34	10	12.9724770642202	-2.97247706422018
35	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
36	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
37	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
38	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
39	15	10.6666666666667	4.33333333333333
40	12	15.4166666666667	-3.41666666666667
41	16	12.9724770642202	3.02752293577982
42	14	12.9724770642202	1.02752293577982
43	17	12.9724770642202	4.02752293577982
44	13	12.9724770642202	0.0275229357798157
45	10	12.9724770642202	-2.97247706422018
46	17	12.9724770642202	4.02752293577982
47	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
48	13	12.9724770642202	0.0275229357798157
49	13	12.9724770642202	0.0275229357798157
50	11	10.6666666666667	0.333333333333334
51	13	12.9724770642202	0.0275229357798157
52	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
53	12	10.6666666666667	1.33333333333333
54	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
55	9	12.9724770642202	-3.97247706422018
56	7	12.9724770642202	-5.97247706422018
57	17	12.9724770642202	4.02752293577982
58	12	10.6666666666667	1.33333333333333
59	12	15.4166666666667	-3.41666666666667
60	9	12.9724770642202	-3.97247706422018
61	9	15.4166666666667	-6.41666666666667
62	13	12.9724770642202	0.0275229357798157
63	10	12.9724770642202	-2.97247706422018
64	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
65	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
66	10	10.6666666666667	-0.666666666666666
67	13	10.6666666666667	2.33333333333333
68	6	10.6666666666667	-4.66666666666667
69	7	10.6666666666667	-3.66666666666667
70	13	12.9724770642202	0.0275229357798157
71	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
72	18	12.9724770642202	5.02752293577982
73	9	12.9724770642202	-3.97247706422018
74	9	12.9724770642202	-3.97247706422018
75	11	10.6666666666667	0.333333333333334
76	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
77	15	12.9724770642202	2.02752293577982
78	8	12.9724770642202	-4.97247706422018
79	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
80	14	12.9724770642202	1.02752293577982
81	14	12.9724770642202	1.02752293577982
82	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
83	12	10.6666666666667	1.33333333333333
84	8	10.6666666666667	-2.66666666666667
85	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
86	10	12.9724770642202	-2.97247706422018
87	17	12.9724770642202	4.02752293577982
88	16	12.9724770642202	3.02752293577982
89	13	12.9724770642202	0.0275229357798157
90	15	10.6666666666667	4.33333333333333
91	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
92	12	10.6666666666667	1.33333333333333
93	16	12.9724770642202	3.02752293577982
94	20	12.9724770642202	7.02752293577982
95	16	12.9724770642202	3.02752293577982
96	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
97	15	12.9724770642202	2.02752293577982
98	15	12.9724770642202	2.02752293577982
99	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
100	9	15.4166666666667	-6.41666666666667
101	24	12.9724770642202	11.0275229357798
102	15	12.9724770642202	2.02752293577982
103	18	12.9724770642202	5.02752293577982
104	17	12.9724770642202	4.02752293577982
105	12	10.6666666666667	1.33333333333333
106	15	12.9724770642202	2.02752293577982
107	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
108	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
109	15	12.9724770642202	2.02752293577982
110	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
111	14	12.9724770642202	1.02752293577982
112	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
113	20	12.9724770642202	7.02752293577982
114	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
115	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
116	17	12.9724770642202	4.02752293577982
117	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
118	11	10.6666666666667	0.333333333333334
119	10	10.6666666666667	-0.666666666666666
120	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
121	12	10.6666666666667	1.33333333333333
122	9	10.6666666666667	-1.66666666666667
123	8	12.9724770642202	-4.97247706422018
124	6	10.6666666666667	-4.66666666666667
125	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
126	15	12.9724770642202	2.02752293577982
127	13	12.9724770642202	0.0275229357798157
128	17	12.9724770642202	4.02752293577982
129	14	12.9724770642202	1.02752293577982
130	16	12.9724770642202	3.02752293577982
131	16	12.9724770642202	3.02752293577982
132	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
133	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
134	16	12.9724770642202	3.02752293577982
135	15	15.4166666666667	-0.416666666666666
136	14	12.9724770642202	1.02752293577982
137	9	15.4166666666667	-6.41666666666667
138	13	12.9724770642202	0.0275229357798157
139	11	10.6666666666667	0.333333333333334
140	14	12.9724770642202	1.02752293577982
141	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
142	12	12.9724770642202	-0.972477064220184
143	8	10.6666666666667	-2.66666666666667
144	7	12.9724770642202	-5.97247706422018
145	11	12.9724770642202	-1.97247706422018
146	13	10.6666666666667	2.33333333333333
147	9	10.6666666666667	-1.66666666666667
148	12	10.6666666666667	1.33333333333333

Figure 1

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 2

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 3

PNG link

Postscript link

PDF link

Parameters (Session):

par1 = 5 ; par2 = none ; par3 = 2 ; par4 = no ;

Parameters (R input):

par1 = 5 ; par2 = none ; par3 = 2 ; 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')
}

Free Statistics

Description of Statistical Computation

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code