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 08:25:57 +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/22/t12930064863mvxlkder8caboh.htm/, Retrieved Mon, 06 May 2024 08:18:09 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=114084, Retrieved Mon, 06 May 2024 08:18:09 +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

105

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 08:25:57] [be034431ba35f7eb1ce695fc7ca4deb9] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

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

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	4 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=114084&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=114084&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=114084&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	4 seconds
R Server	'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk

Goodness of Fit
Correlation	0.7478
R-squared	0.5591
RMSE	5465.0758

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Goodness of Fit \tabularnewline
Correlation & 0.7478 \tabularnewline
R-squared & 0.5591 \tabularnewline
RMSE & 5465.0758 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=114084&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Goodness of Fit[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation[/C][C]0.7478[/C][/ROW]
[ROW][C]R-squared[/C][C]0.5591[/C][/ROW]
[ROW][C]RMSE[/C][C]5465.0758[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=114084&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=114084&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	0.7478
R-squared	0.5591
RMSE	5465.0758

Actuals, Predictions, and Residuals
#	Actuals	Forecasts	Residuals
1	21454	25711.0416666667	-4257.04166666667
2	23899	25711.0416666667	-1812.04166666667
3	24939	36728.6585365854	-11789.6585365854
4	23580	36728.6585365854	-13148.6585365854
5	24562	36728.6585365854	-12166.6585365854
6	24696	36728.6585365854	-12032.6585365854
7	23785	25711.0416666667	-1926.04166666667
8	23812	25711.0416666667	-1899.04166666667
9	21917	25711.0416666667	-3794.04166666667
10	19713	25711.0416666667	-5998.04166666667
11	19282	25711.0416666667	-6429.04166666667
12	18788	25711.0416666667	-6923.04166666667
13	21453	25711.0416666667	-4258.04166666667
14	24482	25711.0416666667	-1229.04166666667
15	27474	25711.0416666667	1762.95833333333
16	27264	36728.6585365854	-9464.65853658537
17	27349	36728.6585365854	-9379.65853658537
18	30632	36728.6585365854	-6096.65853658537
19	29429	25711.0416666667	3717.95833333333
20	30084	25711.0416666667	4372.95833333333
21	26290	25711.0416666667	578.958333333332
22	24379	25711.0416666667	-1332.04166666667
23	23335	25711.0416666667	-2376.04166666667
24	21346	25711.0416666667	-4365.04166666667
25	21106	25711.0416666667	-4605.04166666667
26	24514	25711.0416666667	-1197.04166666667
27	28353	25711.0416666667	2641.95833333333
28	30805	25711.0416666667	5093.95833333333
29	31348	36728.6585365854	-5380.65853658537
30	34556	36728.6585365854	-2172.65853658537
31	33855	36703	-2848
32	34787	36703	-1916
33	32529	36703	-4174
34	29998	36703	-6705
35	29257	36703	-7446
36	28155	36703	-8548
37	30466	36703	-6237
38	35704	36703	-999
39	39327	36703	2624
40	39351	36703	2648
41	42234	36703	5531
42	43630	36728.6585365854	6901.34146341463
43	43722	25711.0416666667	18010.9583333333
44	43121	36728.6585365854	6392.34146341463
45	37985	36728.6585365854	1256.34146341463
46	37135	36728.6585365854	406.341463414632
47	34646	36728.6585365854	-2082.65853658537
48	33026	36728.6585365854	-3702.65853658537
49	35087	36728.6585365854	-1641.65853658537
50	38846	36728.6585365854	2117.34146341463
51	42013	36728.6585365854	5284.34146341463
52	43908	36728.6585365854	7179.34146341463
53	42868	36728.6585365854	6139.34146341463
54	44423	36728.6585365854	7694.34146341463
55	44167	36728.6585365854	7438.34146341463
56	43636	36728.6585365854	6907.34146341463
57	44382	36728.6585365854	7653.34146341463
58	42142	36728.6585365854	5413.34146341463
59	43452	36728.6585365854	6723.34146341463
60	36912	36728.6585365854	183.341463414632
61	42413	46457	-4044
62	45344	46457	-1113
63	44873	46457	-1584
64	47510	46457	1053
65	49554	46457	3097
66	47369	46457	912
67	45998	46457	-459
68	48140	46457	1683
69	48441	46457	1984
70	44928	46457	-1529
71	40454	36728.6585365854	3725.34146341463
72	38661	36728.6585365854	1932.34146341463
73	37246	36728.6585365854	517.341463414632
74	36843	36728.6585365854	114.341463414632
75	36424	36728.6585365854	-304.658536585368
76	37594	36728.6585365854	865.341463414632
77	38144	36728.6585365854	1415.34146341463
78	38737	36728.6585365854	2008.34146341463
79	34560	36728.6585365854	-2168.65853658537
80	36080	36703	-623
81	33508	36728.6585365854	-3220.65853658537
82	35462	36728.6585365854	-1266.65853658537
83	33374	36728.6585365854	-3354.65853658537
84	32110	25711.0416666667	6398.95833333333
85	35533	25711.0416666667	9821.95833333333
86	35532	36703	-1171
87	37903	36703	1200
88	36763	36703	60
89	40399	36728.6585365854	3670.34146341463
90	44164	36728.6585365854	7435.34146341463
91	44496	36703	7793
92	43110	36703	6407
93	43880	36703	7177
94	43930	36703	7227

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Actuals, Predictions, and Residuals \tabularnewline
# & Actuals & Forecasts & Residuals \tabularnewline
1 & 21454 & 25711.0416666667 & -4257.04166666667 \tabularnewline
2 & 23899 & 25711.0416666667 & -1812.04166666667 \tabularnewline
3 & 24939 & 36728.6585365854 & -11789.6585365854 \tabularnewline
4 & 23580 & 36728.6585365854 & -13148.6585365854 \tabularnewline
5 & 24562 & 36728.6585365854 & -12166.6585365854 \tabularnewline
6 & 24696 & 36728.6585365854 & -12032.6585365854 \tabularnewline
7 & 23785 & 25711.0416666667 & -1926.04166666667 \tabularnewline
8 & 23812 & 25711.0416666667 & -1899.04166666667 \tabularnewline
9 & 21917 & 25711.0416666667 & -3794.04166666667 \tabularnewline
10 & 19713 & 25711.0416666667 & -5998.04166666667 \tabularnewline
11 & 19282 & 25711.0416666667 & -6429.04166666667 \tabularnewline
12 & 18788 & 25711.0416666667 & -6923.04166666667 \tabularnewline
13 & 21453 & 25711.0416666667 & -4258.04166666667 \tabularnewline
14 & 24482 & 25711.0416666667 & -1229.04166666667 \tabularnewline
15 & 27474 & 25711.0416666667 & 1762.95833333333 \tabularnewline
16 & 27264 & 36728.6585365854 & -9464.65853658537 \tabularnewline
17 & 27349 & 36728.6585365854 & -9379.65853658537 \tabularnewline
18 & 30632 & 36728.6585365854 & -6096.65853658537 \tabularnewline
19 & 29429 & 25711.0416666667 & 3717.95833333333 \tabularnewline
20 & 30084 & 25711.0416666667 & 4372.95833333333 \tabularnewline
21 & 26290 & 25711.0416666667 & 578.958333333332 \tabularnewline
22 & 24379 & 25711.0416666667 & -1332.04166666667 \tabularnewline
23 & 23335 & 25711.0416666667 & -2376.04166666667 \tabularnewline
24 & 21346 & 25711.0416666667 & -4365.04166666667 \tabularnewline
25 & 21106 & 25711.0416666667 & -4605.04166666667 \tabularnewline
26 & 24514 & 25711.0416666667 & -1197.04166666667 \tabularnewline
27 & 28353 & 25711.0416666667 & 2641.95833333333 \tabularnewline
28 & 30805 & 25711.0416666667 & 5093.95833333333 \tabularnewline
29 & 31348 & 36728.6585365854 & -5380.65853658537 \tabularnewline
30 & 34556 & 36728.6585365854 & -2172.65853658537 \tabularnewline
31 & 33855 & 36703 & -2848 \tabularnewline
32 & 34787 & 36703 & -1916 \tabularnewline
33 & 32529 & 36703 & -4174 \tabularnewline
34 & 29998 & 36703 & -6705 \tabularnewline
35 & 29257 & 36703 & -7446 \tabularnewline
36 & 28155 & 36703 & -8548 \tabularnewline
37 & 30466 & 36703 & -6237 \tabularnewline
38 & 35704 & 36703 & -999 \tabularnewline
39 & 39327 & 36703 & 2624 \tabularnewline
40 & 39351 & 36703 & 2648 \tabularnewline
41 & 42234 & 36703 & 5531 \tabularnewline
42 & 43630 & 36728.6585365854 & 6901.34146341463 \tabularnewline
43 & 43722 & 25711.0416666667 & 18010.9583333333 \tabularnewline
44 & 43121 & 36728.6585365854 & 6392.34146341463 \tabularnewline
45 & 37985 & 36728.6585365854 & 1256.34146341463 \tabularnewline
46 & 37135 & 36728.6585365854 & 406.341463414632 \tabularnewline
47 & 34646 & 36728.6585365854 & -2082.65853658537 \tabularnewline
48 & 33026 & 36728.6585365854 & -3702.65853658537 \tabularnewline
49 & 35087 & 36728.6585365854 & -1641.65853658537 \tabularnewline
50 & 38846 & 36728.6585365854 & 2117.34146341463 \tabularnewline
51 & 42013 & 36728.6585365854 & 5284.34146341463 \tabularnewline
52 & 43908 & 36728.6585365854 & 7179.34146341463 \tabularnewline
53 & 42868 & 36728.6585365854 & 6139.34146341463 \tabularnewline
54 & 44423 & 36728.6585365854 & 7694.34146341463 \tabularnewline
55 & 44167 & 36728.6585365854 & 7438.34146341463 \tabularnewline
56 & 43636 & 36728.6585365854 & 6907.34146341463 \tabularnewline
57 & 44382 & 36728.6585365854 & 7653.34146341463 \tabularnewline
58 & 42142 & 36728.6585365854 & 5413.34146341463 \tabularnewline
59 & 43452 & 36728.6585365854 & 6723.34146341463 \tabularnewline
60 & 36912 & 36728.6585365854 & 183.341463414632 \tabularnewline
61 & 42413 & 46457 & -4044 \tabularnewline
62 & 45344 & 46457 & -1113 \tabularnewline
63 & 44873 & 46457 & -1584 \tabularnewline
64 & 47510 & 46457 & 1053 \tabularnewline
65 & 49554 & 46457 & 3097 \tabularnewline
66 & 47369 & 46457 & 912 \tabularnewline
67 & 45998 & 46457 & -459 \tabularnewline
68 & 48140 & 46457 & 1683 \tabularnewline
69 & 48441 & 46457 & 1984 \tabularnewline
70 & 44928 & 46457 & -1529 \tabularnewline
71 & 40454 & 36728.6585365854 & 3725.34146341463 \tabularnewline
72 & 38661 & 36728.6585365854 & 1932.34146341463 \tabularnewline
73 & 37246 & 36728.6585365854 & 517.341463414632 \tabularnewline
74 & 36843 & 36728.6585365854 & 114.341463414632 \tabularnewline
75 & 36424 & 36728.6585365854 & -304.658536585368 \tabularnewline
76 & 37594 & 36728.6585365854 & 865.341463414632 \tabularnewline
77 & 38144 & 36728.6585365854 & 1415.34146341463 \tabularnewline
78 & 38737 & 36728.6585365854 & 2008.34146341463 \tabularnewline
79 & 34560 & 36728.6585365854 & -2168.65853658537 \tabularnewline
80 & 36080 & 36703 & -623 \tabularnewline
81 & 33508 & 36728.6585365854 & -3220.65853658537 \tabularnewline
82 & 35462 & 36728.6585365854 & -1266.65853658537 \tabularnewline
83 & 33374 & 36728.6585365854 & -3354.65853658537 \tabularnewline
84 & 32110 & 25711.0416666667 & 6398.95833333333 \tabularnewline
85 & 35533 & 25711.0416666667 & 9821.95833333333 \tabularnewline
86 & 35532 & 36703 & -1171 \tabularnewline
87 & 37903 & 36703 & 1200 \tabularnewline
88 & 36763 & 36703 & 60 \tabularnewline
89 & 40399 & 36728.6585365854 & 3670.34146341463 \tabularnewline
90 & 44164 & 36728.6585365854 & 7435.34146341463 \tabularnewline
91 & 44496 & 36703 & 7793 \tabularnewline
92 & 43110 & 36703 & 6407 \tabularnewline
93 & 43880 & 36703 & 7177 \tabularnewline
94 & 43930 & 36703 & 7227 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=114084&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]25711.0416666667[/C][C]-4257.04166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]23899[/C][C]25711.0416666667[/C][C]-1812.04166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]24939[/C][C]36728.6585365854[/C][C]-11789.6585365854[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]23580[/C][C]36728.6585365854[/C][C]-13148.6585365854[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]24562[/C][C]36728.6585365854[/C][C]-12166.6585365854[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]24696[/C][C]36728.6585365854[/C][C]-12032.6585365854[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]23785[/C][C]25711.0416666667[/C][C]-1926.04166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]23812[/C][C]25711.0416666667[/C][C]-1899.04166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]21917[/C][C]25711.0416666667[/C][C]-3794.04166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]19713[/C][C]25711.0416666667[/C][C]-5998.04166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]19282[/C][C]25711.0416666667[/C][C]-6429.04166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]18788[/C][C]25711.0416666667[/C][C]-6923.04166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]21453[/C][C]25711.0416666667[/C][C]-4258.04166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]24482[/C][C]25711.0416666667[/C][C]-1229.04166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]27474[/C][C]25711.0416666667[/C][C]1762.95833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]27264[/C][C]36728.6585365854[/C][C]-9464.65853658537[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]27349[/C][C]36728.6585365854[/C][C]-9379.65853658537[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]30632[/C][C]36728.6585365854[/C][C]-6096.65853658537[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]29429[/C][C]25711.0416666667[/C][C]3717.95833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]30084[/C][C]25711.0416666667[/C][C]4372.95833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]26290[/C][C]25711.0416666667[/C][C]578.958333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]24379[/C][C]25711.0416666667[/C][C]-1332.04166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]23335[/C][C]25711.0416666667[/C][C]-2376.04166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]21346[/C][C]25711.0416666667[/C][C]-4365.04166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]21106[/C][C]25711.0416666667[/C][C]-4605.04166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]24514[/C][C]25711.0416666667[/C][C]-1197.04166666667[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]28353[/C][C]25711.0416666667[/C][C]2641.95833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]30805[/C][C]25711.0416666667[/C][C]5093.95833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]31348[/C][C]36728.6585365854[/C][C]-5380.65853658537[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]34556[/C][C]36728.6585365854[/C][C]-2172.65853658537[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]33855[/C][C]36703[/C][C]-2848[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]34787[/C][C]36703[/C][C]-1916[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]32529[/C][C]36703[/C][C]-4174[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]29998[/C][C]36703[/C][C]-6705[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]29257[/C][C]36703[/C][C]-7446[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]28155[/C][C]36703[/C][C]-8548[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]30466[/C][C]36703[/C][C]-6237[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]35704[/C][C]36703[/C][C]-999[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]39327[/C][C]36703[/C][C]2624[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]39351[/C][C]36703[/C][C]2648[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]42234[/C][C]36703[/C][C]5531[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]43630[/C][C]36728.6585365854[/C][C]6901.34146341463[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]43722[/C][C]25711.0416666667[/C][C]18010.9583333333[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]43121[/C][C]36728.6585365854[/C][C]6392.34146341463[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]37985[/C][C]36728.6585365854[/C][C]1256.34146341463[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]37135[/C][C]36728.6585365854[/C][C]406.341463414632[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]34646[/C][C]36728.6585365854[/C][C]-2082.65853658537[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]33026[/C][C]36728.6585365854[/C][C]-3702.65853658537[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]35087[/C][C]36728.6585365854[/C][C]-1641.65853658537[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]38846[/C][C]36728.6585365854[/C][C]2117.34146341463[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]42013[/C][C]36728.6585365854[/C][C]5284.34146341463[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]43908[/C][C]36728.6585365854[/C][C]7179.34146341463[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]42868[/C][C]36728.6585365854[/C][C]6139.34146341463[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]44423[/C][C]36728.6585365854[/C][C]7694.34146341463[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]44167[/C][C]36728.6585365854[/C][C]7438.34146341463[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]43636[/C][C]36728.6585365854[/C][C]6907.34146341463[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]44382[/C][C]36728.6585365854[/C][C]7653.34146341463[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]42142[/C][C]36728.6585365854[/C][C]5413.34146341463[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]43452[/C][C]36728.6585365854[/C][C]6723.34146341463[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]36912[/C][C]36728.6585365854[/C][C]183.341463414632[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]42413[/C][C]46457[/C][C]-4044[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]45344[/C][C]46457[/C][C]-1113[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]44873[/C][C]46457[/C][C]-1584[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]47510[/C][C]46457[/C][C]1053[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]49554[/C][C]46457[/C][C]3097[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]47369[/C][C]46457[/C][C]912[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]45998[/C][C]46457[/C][C]-459[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]48140[/C][C]46457[/C][C]1683[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]48441[/C][C]46457[/C][C]1984[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]44928[/C][C]46457[/C][C]-1529[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]40454[/C][C]36728.6585365854[/C][C]3725.34146341463[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]38661[/C][C]36728.6585365854[/C][C]1932.34146341463[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]37246[/C][C]36728.6585365854[/C][C]517.341463414632[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]36843[/C][C]36728.6585365854[/C][C]114.341463414632[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]36424[/C][C]36728.6585365854[/C][C]-304.658536585368[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]37594[/C][C]36728.6585365854[/C][C]865.341463414632[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]38144[/C][C]36728.6585365854[/C][C]1415.34146341463[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]38737[/C][C]36728.6585365854[/C][C]2008.34146341463[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]34560[/C][C]36728.6585365854[/C][C]-2168.65853658537[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]36080[/C][C]36703[/C][C]-623[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]33508[/C][C]36728.6585365854[/C][C]-3220.65853658537[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]35462[/C][C]36728.6585365854[/C][C]-1266.65853658537[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]33374[/C][C]36728.6585365854[/C][C]-3354.65853658537[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]32110[/C][C]25711.0416666667[/C][C]6398.95833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]35533[/C][C]25711.0416666667[/C][C]9821.95833333333[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]35532[/C][C]36703[/C][C]-1171[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]37903[/C][C]36703[/C][C]1200[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]36763[/C][C]36703[/C][C]60[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]40399[/C][C]36728.6585365854[/C][C]3670.34146341463[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]44164[/C][C]36728.6585365854[/C][C]7435.34146341463[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]44496[/C][C]36703[/C][C]7793[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]43110[/C][C]36703[/C][C]6407[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]43880[/C][C]36703[/C][C]7177[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]43930[/C][C]36703[/C][C]7227[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=114084&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=114084&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	25711.0416666667	-4257.04166666667
2	23899	25711.0416666667	-1812.04166666667
3	24939	36728.6585365854	-11789.6585365854
4	23580	36728.6585365854	-13148.6585365854
5	24562	36728.6585365854	-12166.6585365854
6	24696	36728.6585365854	-12032.6585365854
7	23785	25711.0416666667	-1926.04166666667
8	23812	25711.0416666667	-1899.04166666667
9	21917	25711.0416666667	-3794.04166666667
10	19713	25711.0416666667	-5998.04166666667
11	19282	25711.0416666667	-6429.04166666667
12	18788	25711.0416666667	-6923.04166666667
13	21453	25711.0416666667	-4258.04166666667
14	24482	25711.0416666667	-1229.04166666667
15	27474	25711.0416666667	1762.95833333333
16	27264	36728.6585365854	-9464.65853658537
17	27349	36728.6585365854	-9379.65853658537
18	30632	36728.6585365854	-6096.65853658537
19	29429	25711.0416666667	3717.95833333333
20	30084	25711.0416666667	4372.95833333333
21	26290	25711.0416666667	578.958333333332
22	24379	25711.0416666667	-1332.04166666667
23	23335	25711.0416666667	-2376.04166666667
24	21346	25711.0416666667	-4365.04166666667
25	21106	25711.0416666667	-4605.04166666667
26	24514	25711.0416666667	-1197.04166666667
27	28353	25711.0416666667	2641.95833333333
28	30805	25711.0416666667	5093.95833333333
29	31348	36728.6585365854	-5380.65853658537
30	34556	36728.6585365854	-2172.65853658537
31	33855	36703	-2848
32	34787	36703	-1916
33	32529	36703	-4174
34	29998	36703	-6705
35	29257	36703	-7446
36	28155	36703	-8548
37	30466	36703	-6237
38	35704	36703	-999
39	39327	36703	2624
40	39351	36703	2648
41	42234	36703	5531
42	43630	36728.6585365854	6901.34146341463
43	43722	25711.0416666667	18010.9583333333
44	43121	36728.6585365854	6392.34146341463
45	37985	36728.6585365854	1256.34146341463
46	37135	36728.6585365854	406.341463414632
47	34646	36728.6585365854	-2082.65853658537
48	33026	36728.6585365854	-3702.65853658537
49	35087	36728.6585365854	-1641.65853658537
50	38846	36728.6585365854	2117.34146341463
51	42013	36728.6585365854	5284.34146341463
52	43908	36728.6585365854	7179.34146341463
53	42868	36728.6585365854	6139.34146341463
54	44423	36728.6585365854	7694.34146341463
55	44167	36728.6585365854	7438.34146341463
56	43636	36728.6585365854	6907.34146341463
57	44382	36728.6585365854	7653.34146341463
58	42142	36728.6585365854	5413.34146341463
59	43452	36728.6585365854	6723.34146341463
60	36912	36728.6585365854	183.341463414632
61	42413	46457	-4044
62	45344	46457	-1113
63	44873	46457	-1584
64	47510	46457	1053
65	49554	46457	3097
66	47369	46457	912
67	45998	46457	-459
68	48140	46457	1683
69	48441	46457	1984
70	44928	46457	-1529
71	40454	36728.6585365854	3725.34146341463
72	38661	36728.6585365854	1932.34146341463
73	37246	36728.6585365854	517.341463414632
74	36843	36728.6585365854	114.341463414632
75	36424	36728.6585365854	-304.658536585368
76	37594	36728.6585365854	865.341463414632
77	38144	36728.6585365854	1415.34146341463
78	38737	36728.6585365854	2008.34146341463
79	34560	36728.6585365854	-2168.65853658537
80	36080	36703	-623
81	33508	36728.6585365854	-3220.65853658537
82	35462	36728.6585365854	-1266.65853658537
83	33374	36728.6585365854	-3354.65853658537
84	32110	25711.0416666667	6398.95833333333
85	35533	25711.0416666667	9821.95833333333
86	35532	36703	-1171
87	37903	36703	1200
88	36763	36703	60
89	40399	36728.6585365854	3670.34146341463
90	44164	36728.6585365854	7435.34146341463
91	44496	36703	7793
92	43110	36703	6407
93	43880	36703	7177
94	43930	36703	7227

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