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

Wed, 22 Dec 2010 08:15:55 +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/22/t129300569926p3lf26r0znr7q.htm/, Retrieved Mon, 06 May 2024 07:58:30 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=114073, Retrieved Mon, 06 May 2024 07:58:30 +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

126

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

-       [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [Regression tree] [2010-12-22 08:15:55] [be034431ba35f7eb1ce695fc7ca4deb9] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

21454	-11,5	0,012095933	8,02	8,3	20780	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1
23899	-11	0,017384968	8,03	8,2	19815	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2
24939	-14,9	0,017547503	8,45	8	19761	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	3
23580	-16,2	0,014844804	7,74	7,9	21454	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	4
24562	-14,4	0,010364842	7,26	7,6	23899	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	5
24696	-17,3	0,016214531	7,9	7,6	24939	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	6
23785	-15,7	0,014814047	7,34	8,3	23580	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	7
23812	-12,6	0,017823834	6,91	8,4	24562	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	8
21917	-9,4	0,017980779	7,22	8,4	24696	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	9
19713	-8,1	0,015828678	7,47	8,4	23785	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	10
19282	-5,4	0,018533858	7,16	8,4	23812	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	11
18788	-4,6	0,017385905	8,09	8,6	21917	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	12
21453	-4,9	0,015866474	7,91	8,9	19713	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	13
24482	-4	0,012585695	7,74	8,8	19282	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	14
27474	-3,1	0,011326531	8,01	8,3	18788	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	15
27264	-1,3	0,019230769	7,56	7,5	21453	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	16
27349	0	0,026056627	7,56	7,2	24482	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	17
30632	-0,4	0,022604071	8,06	7,4	27474	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	18
29429	3	0,024091466	8,06	8,8	27264	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	19
30084	0,4	0,022602321	7,87	9,3	27349	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	20
26290	1,2	0,020302507	7,97	9,3	30632	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	21
24379	0,6	0,028617986	7,89	8,7	29429	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	22
23335	-1,3	0,025515909	7,83	8,2	30084	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	23
21346	-3,2	0,022785068	8,17	8,3	26290	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	24
21106	-1,8	0,022515213	8,84	8,5	24379	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	25
24514	-3,6	0,025666936	8,44	8,6	23335	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	26
28353	-4,2	0,03067299	8,38	8,5	21346	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	27
30805	-6,9	0,027599358	7,71	8,2	21106	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	28
31348	-8	0,025194961	6,58	8,1	24514	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	29
34556	-7,5	0,028705741	6,65	7,9	28353	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	30
33855	-8,2	0,031399522	6,59	8,6	30805	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	31
34787	-7,6	0,031063321	6,38	8,7	31348	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	32
32529	-3,7	0,031638643	6,78	8,7	34556	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	33
29998	-1,7	0,024653465	6,46	8,5	33855	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	34
29257	-0,7	0,025674068	6,61	8,4	34787	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	35
28155	0,2	0,028841372	6,46	8,5	32529	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	36
30466	0,6	0,026383654	6,58	8,7	29998	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	37
35704	2,2	0,023940887	6,48	8,7	29257	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	38
39327	3,3	0,017033774	6,67	8,6	28155	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	39
39351	5,3	0,019630823	6,7	8,5	30466	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	40
42234	5,5	0,021942657	6,58	8,3	35704	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	41
43630	6,3	0,018667963	6,47	8	39327	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	42
43722	7,7	0,016043298	7,25	8,2	39351	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	43
43121	6,5	0,016415604	7,24	8,1	42234	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	44
37985	5,5	0,012248047	6,97	8,1	43630	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	45
37135	6,9	0,012175089	6,83	8	43722	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	46
34646	5,7	0,014883541	7,42	7,9	43121	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	47
33026	6,9	0,016433059	7,34	7,9	37985	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	48
35087	6,1	0,016621569	7,11	8	37135	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	49
38846	4,8	0,017704224	7,16	8	34646	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	50
42013	3,7	0,018192319	7,51	7,9	33026	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	51
43908	5,8	0,017816092	7,07	8	35087	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	52
42868	6,8	0,01278748	6,85	7,7	38846	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	53
44423	8,5	0,012885368	7,05	7,2	42013	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	54
44167	7,2	0,013697327	7,62	7,5	43908	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	55
43636	5	0,011210336	7,66	7,3	42868	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	56
44382	4,7	0,015053354	7,2	7	44423	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	57
42142	2,3	0,022434368	7,38	7	44167	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	58
43452	2,4	0,029425769	7,57	7	43636	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	59
36912	0,1	0,030908226	7,31	7,2	44382	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	60
42413	1,9	0,03460076	8,33	7,3	42142	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	61
45344	1,7	0,036399735	7,38	7,1	43452	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	62
44873	2	0,043864625	7,41	6,8	36912	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	63
47510	-1,9	0,041501976	7,81	6,4	42413	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	64
49554	0,5	0,052105908	7,24	6,1	45344	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	65
47369	-1,3	0,058047493	7,88	6,5	44873	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	66
45998	-3,3	0,059116074	8,52	7,7	47510	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	67
48140	-2,8	0,053927095	7,66	7,9	49554	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	68
48441	-8	0,05462737	8,5	7,5	47369	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	69
44928	-13,9	0,047245565	8,82	6,9	45998	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	70
40454	-21,9	0,031359852	8,61	6,6	48140	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	71
38661	-28,8	0,026291513	8,2	6,9	48441	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	72
37246	-27,6	0,023153252	7,31	7,7	44928	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	73
36843	-31,4	0,019339537	7,43	8	40454	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	74
36424	-31,8	0,006158305	7,33	8	38661	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	75
37594	-29,4	0,005963676	7,53	7,7	37246	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	76
38144	-27,6	-0,003671861	7,61	7,3	36843	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	77
38737	-23,6	-0,011043819	7,17	7,4	36424	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	78
34560	-22,8	-0,016833525	6,81	8,1	37594	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	79
36080	-18,2	-0,007755393	6,9	8,3	38144	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	80
33508	-17,8	-0,011925952	7,33	8,1	38737	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	81
35462	-14,2	-0,00971826	7,36	7,9	34560	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	82
33374	-8,8	-0,001166024	6,33	7,9	36080	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	83
32110	-7,9	0,002606742	6,95	8,3	33508	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	84
35533	-7	0,006196121	7,25	8,6	35462	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	85
35532	-7	0,00698049	6,46	8,7	33374	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	86
37903	-3,6	0,016561656	6,51	8,5	32110	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	87
36763	-2,4	0,01796461	6,31	8,3	35533	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	88
40399	-4,9	0,022741573	5,93	8	35532	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	89
44164	-7,7	0,024585735	5,86	8,1	37903	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	90
44496	-6,5	0,025682617	5,85	8,9	36763	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	91
43110	-5,1	0,02317851	5,82	8,9	40399	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	92
43880	-3,4	0,029093857	6,17	8,7	44164	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	93
43930	-2,8	0,030071126	5,7	8,3	44496	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	94

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	8 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 & 8 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=114073&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]8 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=114073&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=114073&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	8 seconds
R Server	'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

Goodness of Fit
Correlation	0.903
R-squared	0.8155
RMSE	3535.6063

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Goodness of Fit \tabularnewline
Correlation & 0.903 \tabularnewline
R-squared & 0.8155 \tabularnewline
RMSE & 3535.6063 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=114073&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Goodness of Fit[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation[/C][C]0.903[/C][/ROW]
[ROW][C]R-squared[/C][C]0.8155[/C][/ROW]
[ROW][C]RMSE[/C][C]3535.6063[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=114073&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=114073&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	0.903
R-squared	0.8155
RMSE	3535.6063

Actuals, Predictions, and Residuals
#	Actuals	Forecasts	Residuals
1	21454	24367.2962962963	-2913.29629629630
2	23899	24367.2962962963	-468.296296296296
3	24939	24367.2962962963	571.703703703704
4	23580	24367.2962962963	-787.296296296296
5	24562	24367.2962962963	194.703703703704
6	24696	24367.2962962963	328.703703703704
7	23785	24367.2962962963	-582.296296296296
8	23812	24367.2962962963	-555.296296296296
9	21917	24367.2962962963	-2450.29629629630
10	19713	24367.2962962963	-4654.2962962963
11	19282	24367.2962962963	-5085.2962962963
12	18788	24367.2962962963	-5579.2962962963
13	21453	24367.2962962963	-2914.29629629630
14	24482	24367.2962962963	114.703703703704
15	27474	24367.2962962963	3106.70370370370
16	27264	24367.2962962963	2896.70370370370
17	27349	24367.2962962963	2981.70370370370
18	30632	24367.2962962963	6264.7037037037
19	29429	24367.2962962963	5061.7037037037
20	30084	24367.2962962963	5716.7037037037
21	26290	24367.2962962963	1922.70370370370
22	24379	24367.2962962963	11.7037037037044
23	23335	24367.2962962963	-1032.29629629630
24	21346	24367.2962962963	-3021.29629629630
25	21106	24367.2962962963	-3261.29629629630
26	24514	24367.2962962963	146.703703703704
27	28353	24367.2962962963	3985.70370370370
28	30805	34508.1428571429	-3703.14285714286
29	31348	34508.1428571429	-3160.14285714286
30	34556	34508.1428571429	47.8571428571449
31	33855	36645.0333333333	-2790.03333333333
32	34787	36645.0333333333	-1858.03333333333
33	32529	36645.0333333333	-4116.03333333333
34	29998	36645.0333333333	-6647.03333333333
35	29257	36645.0333333333	-7388.03333333333
36	28155	36645.0333333333	-8490.03333333333
37	30466	34508.1428571429	-4042.14285714286
38	35704	34508.1428571429	1195.85714285714
39	39327	34508.1428571429	4818.85714285714
40	39351	34508.1428571429	4842.85714285714
41	42234	36645.0333333333	5588.96666666667
42	43630	41307.1818181818	2322.81818181818
43	43722	41307.1818181818	2414.81818181818
44	43121	41307.1818181818	1813.81818181818
45	37985	41307.1818181818	-3322.18181818182
46	37135	41307.1818181818	-4172.18181818182
47	34646	41307.1818181818	-6661.18181818182
48	33026	36645.0333333333	-3619.03333333333
49	35087	36645.0333333333	-1558.03333333333
50	38846	36645.0333333333	2200.96666666667
51	42013	36645.0333333333	5367.96666666667
52	43908	36645.0333333333	7262.96666666667
53	42868	41307.1818181818	1560.81818181818
54	44423	41307.1818181818	3115.81818181818
55	44167	41307.1818181818	2859.81818181818
56	43636	41307.1818181818	2328.81818181818
57	44382	41307.1818181818	3074.81818181818
58	42142	41307.1818181818	834.818181818184
59	43452	41307.1818181818	2144.81818181818
60	36912	41307.1818181818	-4395.18181818182
61	42413	41307.1818181818	1105.81818181818
62	45344	47160.5	-1816.5
63	44873	36645.0333333333	8227.96666666667
64	47510	47160.5	349.5
65	49554	47160.5	2393.5
66	47369	47160.5	208.5
67	45998	47160.5	-1162.5
68	48140	47160.5	979.5
69	48441	47160.5	1280.5
70	44928	47160.5	-2232.5
71	40454	41307.1818181818	-853.181818181816
72	38661	41307.1818181818	-2646.18181818182
73	37246	41307.1818181818	-4061.18181818182
74	36843	41307.1818181818	-4464.18181818182
75	36424	36645.0333333333	-221.033333333333
76	37594	36645.0333333333	948.966666666667
77	38144	36645.0333333333	1498.96666666667
78	38737	36645.0333333333	2091.96666666667
79	34560	36645.0333333333	-2085.03333333333
80	36080	36645.0333333333	-565.033333333333
81	33508	36645.0333333333	-3137.03333333333
82	35462	36645.0333333333	-1183.03333333333
83	33374	36645.0333333333	-3271.03333333333
84	32110	36645.0333333333	-4535.03333333333
85	35533	36645.0333333333	-1112.03333333333
86	35532	36645.0333333333	-1113.03333333333
87	37903	36645.0333333333	1257.96666666667
88	36763	36645.0333333333	117.966666666667
89	40399	36645.0333333333	3753.96666666667
90	44164	36645.0333333333	7518.96666666667
91	44496	36645.0333333333	7850.96666666667
92	43110	41307.1818181818	1802.81818181818
93	43880	41307.1818181818	2572.81818181818
94	43930	41307.1818181818	2622.81818181818

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Actuals, Predictions, and Residuals \tabularnewline
# & Actuals & Forecasts & Residuals \tabularnewline
1 & 21454 & 24367.2962962963 & -2913.29629629630 \tabularnewline
2 & 23899 & 24367.2962962963 & -468.296296296296 \tabularnewline
3 & 24939 & 24367.2962962963 & 571.703703703704 \tabularnewline
4 & 23580 & 24367.2962962963 & -787.296296296296 \tabularnewline
5 & 24562 & 24367.2962962963 & 194.703703703704 \tabularnewline
6 & 24696 & 24367.2962962963 & 328.703703703704 \tabularnewline
7 & 23785 & 24367.2962962963 & -582.296296296296 \tabularnewline
8 & 23812 & 24367.2962962963 & -555.296296296296 \tabularnewline
9 & 21917 & 24367.2962962963 & -2450.29629629630 \tabularnewline
10 & 19713 & 24367.2962962963 & -4654.2962962963 \tabularnewline
11 & 19282 & 24367.2962962963 & -5085.2962962963 \tabularnewline
12 & 18788 & 24367.2962962963 & -5579.2962962963 \tabularnewline
13 & 21453 & 24367.2962962963 & -2914.29629629630 \tabularnewline
14 & 24482 & 24367.2962962963 & 114.703703703704 \tabularnewline
15 & 27474 & 24367.2962962963 & 3106.70370370370 \tabularnewline
16 & 27264 & 24367.2962962963 & 2896.70370370370 \tabularnewline
17 & 27349 & 24367.2962962963 & 2981.70370370370 \tabularnewline
18 & 30632 & 24367.2962962963 & 6264.7037037037 \tabularnewline
19 & 29429 & 24367.2962962963 & 5061.7037037037 \tabularnewline
20 & 30084 & 24367.2962962963 & 5716.7037037037 \tabularnewline
21 & 26290 & 24367.2962962963 & 1922.70370370370 \tabularnewline
22 & 24379 & 24367.2962962963 & 11.7037037037044 \tabularnewline
23 & 23335 & 24367.2962962963 & -1032.29629629630 \tabularnewline
24 & 21346 & 24367.2962962963 & -3021.29629629630 \tabularnewline
25 & 21106 & 24367.2962962963 & -3261.29629629630 \tabularnewline
26 & 24514 & 24367.2962962963 & 146.703703703704 \tabularnewline
27 & 28353 & 24367.2962962963 & 3985.70370370370 \tabularnewline
28 & 30805 & 34508.1428571429 & -3703.14285714286 \tabularnewline
29 & 31348 & 34508.1428571429 & -3160.14285714286 \tabularnewline
30 & 34556 & 34508.1428571429 & 47.8571428571449 \tabularnewline
31 & 33855 & 36645.0333333333 & -2790.03333333333 \tabularnewline
32 & 34787 & 36645.0333333333 & -1858.03333333333 \tabularnewline
33 & 32529 & 36645.0333333333 & -4116.03333333333 \tabularnewline
34 & 29998 & 36645.0333333333 & -6647.03333333333 \tabularnewline
35 & 29257 & 36645.0333333333 & -7388.03333333333 \tabularnewline
36 & 28155 & 36645.0333333333 & -8490.03333333333 \tabularnewline
37 & 30466 & 34508.1428571429 & -4042.14285714286 \tabularnewline
38 & 35704 & 34508.1428571429 & 1195.85714285714 \tabularnewline
39 & 39327 & 34508.1428571429 & 4818.85714285714 \tabularnewline
40 & 39351 & 34508.1428571429 & 4842.85714285714 \tabularnewline
41 & 42234 & 36645.0333333333 & 5588.96666666667 \tabularnewline
42 & 43630 & 41307.1818181818 & 2322.81818181818 \tabularnewline
43 & 43722 & 41307.1818181818 & 2414.81818181818 \tabularnewline
44 & 43121 & 41307.1818181818 & 1813.81818181818 \tabularnewline
45 & 37985 & 41307.1818181818 & -3322.18181818182 \tabularnewline
46 & 37135 & 41307.1818181818 & -4172.18181818182 \tabularnewline
47 & 34646 & 41307.1818181818 & -6661.18181818182 \tabularnewline
48 & 33026 & 36645.0333333333 & -3619.03333333333 \tabularnewline
49 & 35087 & 36645.0333333333 & -1558.03333333333 \tabularnewline
50 & 38846 & 36645.0333333333 & 2200.96666666667 \tabularnewline
51 & 42013 & 36645.0333333333 & 5367.96666666667 \tabularnewline
52 & 43908 & 36645.0333333333 & 7262.96666666667 \tabularnewline
53 & 42868 & 41307.1818181818 & 1560.81818181818 \tabularnewline
54 & 44423 & 41307.1818181818 & 3115.81818181818 \tabularnewline
55 & 44167 & 41307.1818181818 & 2859.81818181818 \tabularnewline
56 & 43636 & 41307.1818181818 & 2328.81818181818 \tabularnewline
57 & 44382 & 41307.1818181818 & 3074.81818181818 \tabularnewline
58 & 42142 & 41307.1818181818 & 834.818181818184 \tabularnewline
59 & 43452 & 41307.1818181818 & 2144.81818181818 \tabularnewline
60 & 36912 & 41307.1818181818 & -4395.18181818182 \tabularnewline
61 & 42413 & 41307.1818181818 & 1105.81818181818 \tabularnewline
62 & 45344 & 47160.5 & -1816.5 \tabularnewline
63 & 44873 & 36645.0333333333 & 8227.96666666667 \tabularnewline
64 & 47510 & 47160.5 & 349.5 \tabularnewline
65 & 49554 & 47160.5 & 2393.5 \tabularnewline
66 & 47369 & 47160.5 & 208.5 \tabularnewline
67 & 45998 & 47160.5 & -1162.5 \tabularnewline
68 & 48140 & 47160.5 & 979.5 \tabularnewline
69 & 48441 & 47160.5 & 1280.5 \tabularnewline
70 & 44928 & 47160.5 & -2232.5 \tabularnewline
71 & 40454 & 41307.1818181818 & -853.181818181816 \tabularnewline
72 & 38661 & 41307.1818181818 & -2646.18181818182 \tabularnewline
73 & 37246 & 41307.1818181818 & -4061.18181818182 \tabularnewline
74 & 36843 & 41307.1818181818 & -4464.18181818182 \tabularnewline
75 & 36424 & 36645.0333333333 & -221.033333333333 \tabularnewline
76 & 37594 & 36645.0333333333 & 948.966666666667 \tabularnewline
77 & 38144 & 36645.0333333333 & 1498.96666666667 \tabularnewline
78 & 38737 & 36645.0333333333 & 2091.96666666667 \tabularnewline
79 & 34560 & 36645.0333333333 & -2085.03333333333 \tabularnewline
80 & 36080 & 36645.0333333333 & -565.033333333333 \tabularnewline
81 & 33508 & 36645.0333333333 & -3137.03333333333 \tabularnewline
82 & 35462 & 36645.0333333333 & -1183.03333333333 \tabularnewline
83 & 33374 & 36645.0333333333 & -3271.03333333333 \tabularnewline
84 & 32110 & 36645.0333333333 & -4535.03333333333 \tabularnewline
85 & 35533 & 36645.0333333333 & -1112.03333333333 \tabularnewline
86 & 35532 & 36645.0333333333 & -1113.03333333333 \tabularnewline
87 & 37903 & 36645.0333333333 & 1257.96666666667 \tabularnewline
88 & 36763 & 36645.0333333333 & 117.966666666667 \tabularnewline
89 & 40399 & 36645.0333333333 & 3753.96666666667 \tabularnewline
90 & 44164 & 36645.0333333333 & 7518.96666666667 \tabularnewline
91 & 44496 & 36645.0333333333 & 7850.96666666667 \tabularnewline
92 & 43110 & 41307.1818181818 & 1802.81818181818 \tabularnewline
93 & 43880 & 41307.1818181818 & 2572.81818181818 \tabularnewline
94 & 43930 & 41307.1818181818 & 2622.81818181818 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=114073&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]21454[/C][C]24367.2962962963[/C][C]-2913.29629629630[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]23899[/C][C]24367.2962962963[/C][C]-468.296296296296[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]24939[/C][C]24367.2962962963[/C][C]571.703703703704[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]23580[/C][C]24367.2962962963[/C][C]-787.296296296296[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]24562[/C][C]24367.2962962963[/C][C]194.703703703704[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]24696[/C][C]24367.2962962963[/C][C]328.703703703704[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]23785[/C][C]24367.2962962963[/C][C]-582.296296296296[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]23812[/C][C]24367.2962962963[/C][C]-555.296296296296[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]21917[/C][C]24367.2962962963[/C][C]-2450.29629629630[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]19713[/C][C]24367.2962962963[/C][C]-4654.2962962963[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]19282[/C][C]24367.2962962963[/C][C]-5085.2962962963[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]18788[/C][C]24367.2962962963[/C][C]-5579.2962962963[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]21453[/C][C]24367.2962962963[/C][C]-2914.29629629630[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]24482[/C][C]24367.2962962963[/C][C]114.703703703704[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]27474[/C][C]24367.2962962963[/C][C]3106.70370370370[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]27264[/C][C]24367.2962962963[/C][C]2896.70370370370[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]27349[/C][C]24367.2962962963[/C][C]2981.70370370370[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]30632[/C][C]24367.2962962963[/C][C]6264.7037037037[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]29429[/C][C]24367.2962962963[/C][C]5061.7037037037[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]30084[/C][C]24367.2962962963[/C][C]5716.7037037037[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]26290[/C][C]24367.2962962963[/C][C]1922.70370370370[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]24379[/C][C]24367.2962962963[/C][C]11.7037037037044[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]23335[/C][C]24367.2962962963[/C][C]-1032.29629629630[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]21346[/C][C]24367.2962962963[/C][C]-3021.29629629630[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]21106[/C][C]24367.2962962963[/C][C]-3261.29629629630[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]24514[/C][C]24367.2962962963[/C][C]146.703703703704[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]28353[/C][C]24367.2962962963[/C][C]3985.70370370370[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]30805[/C][C]34508.1428571429[/C][C]-3703.14285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]31348[/C][C]34508.1428571429[/C][C]-3160.14285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]34556[/C][C]34508.1428571429[/C][C]47.8571428571449[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]33855[/C][C]36645.0333333333[/C][C]-2790.03333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]34787[/C][C]36645.0333333333[/C][C]-1858.03333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]32529[/C][C]36645.0333333333[/C][C]-4116.03333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]29998[/C][C]36645.0333333333[/C][C]-6647.03333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]29257[/C][C]36645.0333333333[/C][C]-7388.03333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]28155[/C][C]36645.0333333333[/C][C]-8490.03333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]30466[/C][C]34508.1428571429[/C][C]-4042.14285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]35704[/C][C]34508.1428571429[/C][C]1195.85714285714[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]39327[/C][C]34508.1428571429[/C][C]4818.85714285714[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]39351[/C][C]34508.1428571429[/C][C]4842.85714285714[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]42234[/C][C]36645.0333333333[/C][C]5588.96666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]43630[/C][C]41307.1818181818[/C][C]2322.81818181818[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]43722[/C][C]41307.1818181818[/C][C]2414.81818181818[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]43121[/C][C]41307.1818181818[/C][C]1813.81818181818[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]37985[/C][C]41307.1818181818[/C][C]-3322.18181818182[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]37135[/C][C]41307.1818181818[/C][C]-4172.18181818182[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]34646[/C][C]41307.1818181818[/C][C]-6661.18181818182[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]33026[/C][C]36645.0333333333[/C][C]-3619.03333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]35087[/C][C]36645.0333333333[/C][C]-1558.03333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]38846[/C][C]36645.0333333333[/C][C]2200.96666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]42013[/C][C]36645.0333333333[/C][C]5367.96666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]43908[/C][C]36645.0333333333[/C][C]7262.96666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]42868[/C][C]41307.1818181818[/C][C]1560.81818181818[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]44423[/C][C]41307.1818181818[/C][C]3115.81818181818[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]44167[/C][C]41307.1818181818[/C][C]2859.81818181818[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]43636[/C][C]41307.1818181818[/C][C]2328.81818181818[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]44382[/C][C]41307.1818181818[/C][C]3074.81818181818[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]42142[/C][C]41307.1818181818[/C][C]834.818181818184[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]43452[/C][C]41307.1818181818[/C][C]2144.81818181818[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]36912[/C][C]41307.1818181818[/C][C]-4395.18181818182[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]42413[/C][C]41307.1818181818[/C][C]1105.81818181818[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]45344[/C][C]47160.5[/C][C]-1816.5[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]44873[/C][C]36645.0333333333[/C][C]8227.96666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]47510[/C][C]47160.5[/C][C]349.5[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]49554[/C][C]47160.5[/C][C]2393.5[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]47369[/C][C]47160.5[/C][C]208.5[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]45998[/C][C]47160.5[/C][C]-1162.5[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]48140[/C][C]47160.5[/C][C]979.5[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]48441[/C][C]47160.5[/C][C]1280.5[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]44928[/C][C]47160.5[/C][C]-2232.5[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]40454[/C][C]41307.1818181818[/C][C]-853.181818181816[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]38661[/C][C]41307.1818181818[/C][C]-2646.18181818182[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]37246[/C][C]41307.1818181818[/C][C]-4061.18181818182[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]36843[/C][C]41307.1818181818[/C][C]-4464.18181818182[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]36424[/C][C]36645.0333333333[/C][C]-221.033333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]37594[/C][C]36645.0333333333[/C][C]948.966666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]38144[/C][C]36645.0333333333[/C][C]1498.96666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]38737[/C][C]36645.0333333333[/C][C]2091.96666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]34560[/C][C]36645.0333333333[/C][C]-2085.03333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]36080[/C][C]36645.0333333333[/C][C]-565.033333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]33508[/C][C]36645.0333333333[/C][C]-3137.03333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]35462[/C][C]36645.0333333333[/C][C]-1183.03333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]33374[/C][C]36645.0333333333[/C][C]-3271.03333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]32110[/C][C]36645.0333333333[/C][C]-4535.03333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]35533[/C][C]36645.0333333333[/C][C]-1112.03333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]35532[/C][C]36645.0333333333[/C][C]-1113.03333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]37903[/C][C]36645.0333333333[/C][C]1257.96666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]36763[/C][C]36645.0333333333[/C][C]117.966666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]40399[/C][C]36645.0333333333[/C][C]3753.96666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]44164[/C][C]36645.0333333333[/C][C]7518.96666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]44496[/C][C]36645.0333333333[/C][C]7850.96666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]43110[/C][C]41307.1818181818[/C][C]1802.81818181818[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]43880[/C][C]41307.1818181818[/C][C]2572.81818181818[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]43930[/C][C]41307.1818181818[/C][C]2622.81818181818[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=114073&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=114073&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	21454	24367.2962962963	-2913.29629629630
2	23899	24367.2962962963	-468.296296296296
3	24939	24367.2962962963	571.703703703704
4	23580	24367.2962962963	-787.296296296296
5	24562	24367.2962962963	194.703703703704
6	24696	24367.2962962963	328.703703703704
7	23785	24367.2962962963	-582.296296296296
8	23812	24367.2962962963	-555.296296296296
9	21917	24367.2962962963	-2450.29629629630
10	19713	24367.2962962963	-4654.2962962963
11	19282	24367.2962962963	-5085.2962962963
12	18788	24367.2962962963	-5579.2962962963
13	21453	24367.2962962963	-2914.29629629630
14	24482	24367.2962962963	114.703703703704
15	27474	24367.2962962963	3106.70370370370
16	27264	24367.2962962963	2896.70370370370
17	27349	24367.2962962963	2981.70370370370
18	30632	24367.2962962963	6264.7037037037
19	29429	24367.2962962963	5061.7037037037
20	30084	24367.2962962963	5716.7037037037
21	26290	24367.2962962963	1922.70370370370
22	24379	24367.2962962963	11.7037037037044
23	23335	24367.2962962963	-1032.29629629630
24	21346	24367.2962962963	-3021.29629629630
25	21106	24367.2962962963	-3261.29629629630
26	24514	24367.2962962963	146.703703703704
27	28353	24367.2962962963	3985.70370370370
28	30805	34508.1428571429	-3703.14285714286
29	31348	34508.1428571429	-3160.14285714286
30	34556	34508.1428571429	47.8571428571449
31	33855	36645.0333333333	-2790.03333333333
32	34787	36645.0333333333	-1858.03333333333
33	32529	36645.0333333333	-4116.03333333333
34	29998	36645.0333333333	-6647.03333333333
35	29257	36645.0333333333	-7388.03333333333
36	28155	36645.0333333333	-8490.03333333333
37	30466	34508.1428571429	-4042.14285714286
38	35704	34508.1428571429	1195.85714285714
39	39327	34508.1428571429	4818.85714285714
40	39351	34508.1428571429	4842.85714285714
41	42234	36645.0333333333	5588.96666666667
42	43630	41307.1818181818	2322.81818181818
43	43722	41307.1818181818	2414.81818181818
44	43121	41307.1818181818	1813.81818181818
45	37985	41307.1818181818	-3322.18181818182
46	37135	41307.1818181818	-4172.18181818182
47	34646	41307.1818181818	-6661.18181818182
48	33026	36645.0333333333	-3619.03333333333
49	35087	36645.0333333333	-1558.03333333333
50	38846	36645.0333333333	2200.96666666667
51	42013	36645.0333333333	5367.96666666667
52	43908	36645.0333333333	7262.96666666667
53	42868	41307.1818181818	1560.81818181818
54	44423	41307.1818181818	3115.81818181818
55	44167	41307.1818181818	2859.81818181818
56	43636	41307.1818181818	2328.81818181818
57	44382	41307.1818181818	3074.81818181818
58	42142	41307.1818181818	834.818181818184
59	43452	41307.1818181818	2144.81818181818
60	36912	41307.1818181818	-4395.18181818182
61	42413	41307.1818181818	1105.81818181818
62	45344	47160.5	-1816.5
63	44873	36645.0333333333	8227.96666666667
64	47510	47160.5	349.5
65	49554	47160.5	2393.5
66	47369	47160.5	208.5
67	45998	47160.5	-1162.5
68	48140	47160.5	979.5
69	48441	47160.5	1280.5
70	44928	47160.5	-2232.5
71	40454	41307.1818181818	-853.181818181816
72	38661	41307.1818181818	-2646.18181818182
73	37246	41307.1818181818	-4061.18181818182
74	36843	41307.1818181818	-4464.18181818182
75	36424	36645.0333333333	-221.033333333333
76	37594	36645.0333333333	948.966666666667
77	38144	36645.0333333333	1498.96666666667
78	38737	36645.0333333333	2091.96666666667
79	34560	36645.0333333333	-2085.03333333333
80	36080	36645.0333333333	-565.033333333333
81	33508	36645.0333333333	-3137.03333333333
82	35462	36645.0333333333	-1183.03333333333
83	33374	36645.0333333333	-3271.03333333333
84	32110	36645.0333333333	-4535.03333333333
85	35533	36645.0333333333	-1112.03333333333
86	35532	36645.0333333333	-1113.03333333333
87	37903	36645.0333333333	1257.96666666667
88	36763	36645.0333333333	117.966666666667
89	40399	36645.0333333333	3753.96666666667
90	44164	36645.0333333333	7518.96666666667
91	44496	36645.0333333333	7850.96666666667
92	43110	41307.1818181818	1802.81818181818
93	43880	41307.1818181818	2572.81818181818
94	43930	41307.1818181818	2622.81818181818

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 = 1 ; par2 = none ; par3 = 3 ; par4 = no ;

Parameters (R input):

par1 = 1 ; par2 = none ; par3 = 3 ; 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