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 computationWed, 22 Dec 2010 08:20:20 +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/22/t1293005929itmrxhbk3df077n.htm/, Retrieved Mon, 06 May 2024 05:39:11 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=114076, Retrieved Mon, 06 May 2024 05:39:11 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact119

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)] [Regression tree] [2010-12-22 08:20:20] [be034431ba35f7eb1ce695fc7ca4deb9] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

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

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R Server'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk

\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 & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=114076&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]4 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=114076&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=114076&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 time4 seconds
R Server'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk






Goodness of Fit
Correlation0.8914
R-squared0.7946
RMSE3730.3825

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Goodness of Fit \tabularnewline
Correlation & 0.8914 \tabularnewline
R-squared & 0.7946 \tabularnewline
RMSE & 3730.3825 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=114076&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Goodness of Fit[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation[/C][C]0.8914[/C][/ROW]
[ROW][C]R-squared[/C][C]0.7946[/C][/ROW]
[ROW][C]RMSE[/C][C]3730.3825[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=114076&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=114076&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
Correlation0.8914
R-squared0.7946
RMSE3730.3825






Actuals, Predictions, and Residuals
#ActualsForecastsResiduals
12145424626.2962962963-3172.2962962963
22389924626.2962962963-727.296296296296
32493924626.2962962963312.703703703704
42358024626.2962962963-1046.2962962963
52456224626.2962962963-64.2962962962956
62469624626.296296296369.7037037037044
72378524626.2962962963-841.296296296296
82381233509.1428571429-9697.14285714286
92191724626.2962962963-2709.2962962963
101971324626.2962962963-4913.2962962963
111928224626.2962962963-5344.2962962963
121878824626.2962962963-5838.2962962963
132145324626.2962962963-3173.2962962963
142448224626.2962962963-144.296296296296
152747424626.29629629632847.7037037037
162726424626.29629629632637.7037037037
172734924626.29629629632722.7037037037
183063224626.29629629636005.7037037037
192942924626.29629629634802.7037037037
203008424626.29629629635457.7037037037
212629024626.29629629631663.7037037037
222437924626.2962962963-247.296296296296
232333524626.2962962963-1291.2962962963
242134624626.2962962963-3280.2962962963
252110624626.2962962963-3520.2962962963
262451424626.2962962963-112.296296296296
272835324626.29629629633726.7037037037
283080524626.29629629636178.7037037037
293134833509.1428571429-2161.14285714286
303455633509.14285714291046.85714285714
313385536645.0333333333-2790.03333333333
323478736645.0333333333-1858.03333333333
333252936645.0333333333-4116.03333333333
342999836645.0333333333-6647.03333333333
352925736645.0333333333-7388.03333333333
362815536645.0333333333-8490.03333333333
373046633509.1428571429-3043.14285714286
383570433509.14285714292194.85714285714
393932733509.14285714295817.85714285714
403935133509.14285714295841.85714285714
414223436645.03333333335588.96666666667
424363041307.18181818182322.81818181818
434372241307.18181818182414.81818181818
444312141307.18181818181813.81818181818
453798541307.1818181818-3322.18181818182
463713541307.1818181818-4172.18181818182
473464641307.1818181818-6661.18181818182
483302636645.0333333333-3619.03333333333
493508736645.0333333333-1558.03333333333
503884636645.03333333332200.96666666667
514201336645.03333333335367.96666666667
524390836645.03333333337262.96666666667
534286841307.18181818181560.81818181818
544442341307.18181818183115.81818181818
554416741307.18181818182859.81818181818
564363641307.18181818182328.81818181818
574438241307.18181818183074.81818181818
584214241307.1818181818834.818181818184
594345241307.18181818182144.81818181818
603691241307.1818181818-4395.18181818182
614241341307.18181818181105.81818181818
624534447160.5-1816.5
634487336645.03333333338227.96666666667
644751047160.5349.5
654955447160.52393.5
664736947160.5208.5
674599847160.5-1162.5
684814047160.5979.5
694844147160.51280.5
704492847160.5-2232.5
714045441307.1818181818-853.181818181816
723866141307.1818181818-2646.18181818182
733724641307.1818181818-4061.18181818182
743684341307.1818181818-4464.18181818182
753642436645.0333333333-221.033333333333
763759436645.0333333333948.966666666667
773814436645.03333333331498.96666666667
783873736645.03333333332091.96666666667
793456036645.0333333333-2085.03333333333
803608036645.0333333333-565.033333333333
813350836645.0333333333-3137.03333333333
823546236645.0333333333-1183.03333333333
833337436645.0333333333-3271.03333333333
843211036645.0333333333-4535.03333333333
853553336645.0333333333-1112.03333333333
863553236645.0333333333-1113.03333333333
873790336645.03333333331257.96666666667
883676336645.0333333333117.966666666667
894039936645.03333333333753.96666666667
904416436645.03333333337518.96666666667
914449636645.03333333337850.96666666667
924311041307.18181818181802.81818181818
934388041307.18181818182572.81818181818
944393041307.18181818182622.81818181818

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Actuals, Predictions, and Residuals \tabularnewline
# & Actuals & Forecasts & Residuals \tabularnewline
1 & 21454 & 24626.2962962963 & -3172.2962962963 \tabularnewline
2 & 23899 & 24626.2962962963 & -727.296296296296 \tabularnewline
3 & 24939 & 24626.2962962963 & 312.703703703704 \tabularnewline
4 & 23580 & 24626.2962962963 & -1046.2962962963 \tabularnewline
5 & 24562 & 24626.2962962963 & -64.2962962962956 \tabularnewline
6 & 24696 & 24626.2962962963 & 69.7037037037044 \tabularnewline
7 & 23785 & 24626.2962962963 & -841.296296296296 \tabularnewline
8 & 23812 & 33509.1428571429 & -9697.14285714286 \tabularnewline
9 & 21917 & 24626.2962962963 & -2709.2962962963 \tabularnewline
10 & 19713 & 24626.2962962963 & -4913.2962962963 \tabularnewline
11 & 19282 & 24626.2962962963 & -5344.2962962963 \tabularnewline
12 & 18788 & 24626.2962962963 & -5838.2962962963 \tabularnewline
13 & 21453 & 24626.2962962963 & -3173.2962962963 \tabularnewline
14 & 24482 & 24626.2962962963 & -144.296296296296 \tabularnewline
15 & 27474 & 24626.2962962963 & 2847.7037037037 \tabularnewline
16 & 27264 & 24626.2962962963 & 2637.7037037037 \tabularnewline
17 & 27349 & 24626.2962962963 & 2722.7037037037 \tabularnewline
18 & 30632 & 24626.2962962963 & 6005.7037037037 \tabularnewline
19 & 29429 & 24626.2962962963 & 4802.7037037037 \tabularnewline
20 & 30084 & 24626.2962962963 & 5457.7037037037 \tabularnewline
21 & 26290 & 24626.2962962963 & 1663.7037037037 \tabularnewline
22 & 24379 & 24626.2962962963 & -247.296296296296 \tabularnewline
23 & 23335 & 24626.2962962963 & -1291.2962962963 \tabularnewline
24 & 21346 & 24626.2962962963 & -3280.2962962963 \tabularnewline
25 & 21106 & 24626.2962962963 & -3520.2962962963 \tabularnewline
26 & 24514 & 24626.2962962963 & -112.296296296296 \tabularnewline
27 & 28353 & 24626.2962962963 & 3726.7037037037 \tabularnewline
28 & 30805 & 24626.2962962963 & 6178.7037037037 \tabularnewline
29 & 31348 & 33509.1428571429 & -2161.14285714286 \tabularnewline
30 & 34556 & 33509.1428571429 & 1046.85714285714 \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 & 33509.1428571429 & -3043.14285714286 \tabularnewline
38 & 35704 & 33509.1428571429 & 2194.85714285714 \tabularnewline
39 & 39327 & 33509.1428571429 & 5817.85714285714 \tabularnewline
40 & 39351 & 33509.1428571429 & 5841.85714285714 \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=114076&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]24626.2962962963[/C][C]-3172.2962962963[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]23899[/C][C]24626.2962962963[/C][C]-727.296296296296[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]24939[/C][C]24626.2962962963[/C][C]312.703703703704[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]23580[/C][C]24626.2962962963[/C][C]-1046.2962962963[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]24562[/C][C]24626.2962962963[/C][C]-64.2962962962956[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]24696[/C][C]24626.2962962963[/C][C]69.7037037037044[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]23785[/C][C]24626.2962962963[/C][C]-841.296296296296[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]23812[/C][C]33509.1428571429[/C][C]-9697.14285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]21917[/C][C]24626.2962962963[/C][C]-2709.2962962963[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]19713[/C][C]24626.2962962963[/C][C]-4913.2962962963[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]19282[/C][C]24626.2962962963[/C][C]-5344.2962962963[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]18788[/C][C]24626.2962962963[/C][C]-5838.2962962963[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]21453[/C][C]24626.2962962963[/C][C]-3173.2962962963[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]24482[/C][C]24626.2962962963[/C][C]-144.296296296296[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]27474[/C][C]24626.2962962963[/C][C]2847.7037037037[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]27264[/C][C]24626.2962962963[/C][C]2637.7037037037[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]27349[/C][C]24626.2962962963[/C][C]2722.7037037037[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]30632[/C][C]24626.2962962963[/C][C]6005.7037037037[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]29429[/C][C]24626.2962962963[/C][C]4802.7037037037[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]30084[/C][C]24626.2962962963[/C][C]5457.7037037037[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]26290[/C][C]24626.2962962963[/C][C]1663.7037037037[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]24379[/C][C]24626.2962962963[/C][C]-247.296296296296[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]23335[/C][C]24626.2962962963[/C][C]-1291.2962962963[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]21346[/C][C]24626.2962962963[/C][C]-3280.2962962963[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]21106[/C][C]24626.2962962963[/C][C]-3520.2962962963[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]24514[/C][C]24626.2962962963[/C][C]-112.296296296296[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]28353[/C][C]24626.2962962963[/C][C]3726.7037037037[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]30805[/C][C]24626.2962962963[/C][C]6178.7037037037[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]31348[/C][C]33509.1428571429[/C][C]-2161.14285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]34556[/C][C]33509.1428571429[/C][C]1046.85714285714[/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]33509.1428571429[/C][C]-3043.14285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]35704[/C][C]33509.1428571429[/C][C]2194.85714285714[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]39327[/C][C]33509.1428571429[/C][C]5817.85714285714[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]39351[/C][C]33509.1428571429[/C][C]5841.85714285714[/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=114076&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=114076&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
12145424626.2962962963-3172.2962962963
22389924626.2962962963-727.296296296296
32493924626.2962962963312.703703703704
42358024626.2962962963-1046.2962962963
52456224626.2962962963-64.2962962962956
62469624626.296296296369.7037037037044
72378524626.2962962963-841.296296296296
82381233509.1428571429-9697.14285714286
92191724626.2962962963-2709.2962962963
101971324626.2962962963-4913.2962962963
111928224626.2962962963-5344.2962962963
121878824626.2962962963-5838.2962962963
132145324626.2962962963-3173.2962962963
142448224626.2962962963-144.296296296296
152747424626.29629629632847.7037037037
162726424626.29629629632637.7037037037
172734924626.29629629632722.7037037037
183063224626.29629629636005.7037037037
192942924626.29629629634802.7037037037
203008424626.29629629635457.7037037037
212629024626.29629629631663.7037037037
222437924626.2962962963-247.296296296296
232333524626.2962962963-1291.2962962963
242134624626.2962962963-3280.2962962963
252110624626.2962962963-3520.2962962963
262451424626.2962962963-112.296296296296
272835324626.29629629633726.7037037037
283080524626.29629629636178.7037037037
293134833509.1428571429-2161.14285714286
303455633509.14285714291046.85714285714
313385536645.0333333333-2790.03333333333
323478736645.0333333333-1858.03333333333
333252936645.0333333333-4116.03333333333
342999836645.0333333333-6647.03333333333
352925736645.0333333333-7388.03333333333
362815536645.0333333333-8490.03333333333
373046633509.1428571429-3043.14285714286
383570433509.14285714292194.85714285714
393932733509.14285714295817.85714285714
403935133509.14285714295841.85714285714
414223436645.03333333335588.96666666667
424363041307.18181818182322.81818181818
434372241307.18181818182414.81818181818
444312141307.18181818181813.81818181818
453798541307.1818181818-3322.18181818182
463713541307.1818181818-4172.18181818182
473464641307.1818181818-6661.18181818182
483302636645.0333333333-3619.03333333333
493508736645.0333333333-1558.03333333333
503884636645.03333333332200.96666666667
514201336645.03333333335367.96666666667
524390836645.03333333337262.96666666667
534286841307.18181818181560.81818181818
544442341307.18181818183115.81818181818
554416741307.18181818182859.81818181818
564363641307.18181818182328.81818181818
574438241307.18181818183074.81818181818
584214241307.1818181818834.818181818184
594345241307.18181818182144.81818181818
603691241307.1818181818-4395.18181818182
614241341307.18181818181105.81818181818
624534447160.5-1816.5
634487336645.03333333338227.96666666667
644751047160.5349.5
654955447160.52393.5
664736947160.5208.5
674599847160.5-1162.5
684814047160.5979.5
694844147160.51280.5
704492847160.5-2232.5
714045441307.1818181818-853.181818181816
723866141307.1818181818-2646.18181818182
733724641307.1818181818-4061.18181818182
743684341307.1818181818-4464.18181818182
753642436645.0333333333-221.033333333333
763759436645.0333333333948.966666666667
773814436645.03333333331498.96666666667
783873736645.03333333332091.96666666667
793456036645.0333333333-2085.03333333333
803608036645.0333333333-565.033333333333
813350836645.0333333333-3137.03333333333
823546236645.0333333333-1183.03333333333
833337436645.0333333333-3271.03333333333
843211036645.0333333333-4535.03333333333
853553336645.0333333333-1112.03333333333
863553236645.0333333333-1113.03333333333
873790336645.03333333331257.96666666667
883676336645.0333333333117.966666666667
894039936645.03333333333753.96666666667
904416436645.03333333337518.96666666667
914449636645.03333333337850.96666666667
924311041307.18181818181802.81818181818
934388041307.18181818182572.81818181818
944393041307.18181818182622.81818181818


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

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')
}