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 20:35:36 +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/t1293050013a591noaqjz92f2y.htm/, Retrieved Mon, 06 May 2024 04:36:48 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=114573, Retrieved Mon, 06 May 2024 04:36:48 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact149

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [] [2010-12-05 18:59:57] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
-   PD  [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [WS 10 - recursive...] [2010-12-11 16:07:41] [033eb2749a430605d9b2be7c4aac4a0c]
-         [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [] [2010-12-13 18:24:09] [d7b28a0391ab3b2ddc9f9fba95a43f33]
-           [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [] [2010-12-21 19:07:11] [42a441ca3193af442aa2201743dfb347]
-   PD        [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [] [2010-12-22 17:17:53] [f82dc80ca9fc4fd83b66f6024d510f8c]
-   PD            [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [] [2010-12-22 20:35:36] [9d4f9c24554023ef0148ede5dd3a4d11] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
5	4	3	2	12
4	4	3	2	11
5	5	5	2	15
2	2	2	1	6
4	5	4	2	13
3	3	4	2	10
5	3	4	2	12
5	5	4	2	14
4	3	5	2	12
3	3	NA	2	6
2	4	4	1	10
4	4	4	2	12
4	4	4	1	12
4	3	4	2	11
5	5	5	2	15
5	4	3	1	12
4	4	2	1	10
4	4	4	2	12
4	4	3	1	11
4	4	4	2	12
4	4	3	1	11
4	4	4	2	12
5	4	4	2	13
3	4	4	2	11
5	NA	4	1	9
4	4	5	2	13
4	3	3	1	10
5	5	4	2	14
4	4	4	2	12
3	4	3	1	10
4	4	4	2	12
4	2	2	1	8
4	3	3	2	10
4	4	4	2	12
4	4	4	1	12
2	2	3	1	7
3	NA	3	1	6
4	4	4	1	12
3	4	3	2	10
4	3	3	1	10
2	4	4	1	10
4	4	4	2	12
5	5	5	1	15
4	3	3	1	10
4	4	2	2	10
4	4	4	2	12
5	4	4	2	13
3	4	4	2	11
4	4	3	2	11
4	4	4	1	12
5	5	4	2	14
3	3	4	1	10
4	4	4	1	12
5	4	4	2	13
2	1	2	1	5
2	2	2	2	6
4	4	4	2	12
4	4	4	2	12
4	3	4	1	11
4	3	3	2	10
2	2	3	1	7
4	4	4	1	12
5	5	4	2	14
3	4	4	2	11
4	4	4	2	12
5	4	4	1	13
5	5	4	2	14
4	4	3	1	11
4	4	4	2	12
4	4	4	1	12
2	3	3	1	8
3	4	4	2	11
5	5	4	2	14
4	5	5	1	14
4	4	4	1	12
3	2	4	2	9
4	4	5	2	13
3	4	4	2	11
4	4	4	1	12
4	4	4	1	12
4	4	4	1	12
4	4	4	1	12
4	4	4	2	12
4	4	4	1	12
4	4	3	2	11
3	4	3	2	10
4	3	2	1	9
4	4	4	2	12
4	4	4	2	12
4	4	4	2	12
3	3	3	2	9
5	5	5	2	15
4	4	4	2	12
4	4	4	2	12
4	4	4	2	12
4	4	2	2	10
5	4	4	2	13
4	3	2	2	9
4	4	4	1	12
2	4	4	1	10
5	5	4	2	14
4	4	3	1	11
5	5	5	2	15
4	4	3	1	11
4	4	3	2	11
4	4	4	1	12
4	4	4	2	12
4	4	4	1	12
4	3	4	1	11
2	4	1	2	7
4	4	4	2	12
5	5	4	2	14
4	4	3	2	11
4	3	4	1	11
2	4	4	2	10
5	4	4	1	13
5	5	3	2	13
2	2	4	2	8
4	4	3	2	11
4	4	4	2	12
4	4	3	2	11
5	4	4	2	13
4	4	4	2	12
5	5	4	2	14
5	4	4	2	13
5	5	5	2	15
3	3	4	1	10
4	4	3	2	11
4	3	2	2	9
4	4	3	2	11
3	4	3	1	10
4	4	3	1	11
4	2	2	2	8
4	4	3	1	11
4	4	4	1	12
4	4	4	2	12
4	3	2	1	9
4	4	3	1	11
3	4	3	2	10
2	3	3	2	8
2	3	4	1	9
4	2	2	2	8
2	4	3	1	9
5	5	5	2	15
3	4	4	1	11
2	4	2	2	8
5	4	4	2	13
4	4	4	1	12
4	4	4	1	12
2	3	4	1	9
3	2	2	2	7
5	4	4	2	13
4	2	3	1	9
2	2	2	2	6
2	3	3	2	8
2	3	3	2	8
5	5	5	2	15
2	2	2	2	6
4	3	2	2	9
4	4	3	2	11
2	2	4	2	8
2	3	3	2	8

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time5 seconds
R Server'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk
R Framework error message
The field 'Names of X columns' contains a hard return which cannot be interpreted.
Please, resubmit your request without hard returns in the 'Names of X columns'.

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 5 seconds \tabularnewline
R Server & 'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk \tabularnewline
R Framework error message & 
The field 'Names of X columns' contains a hard return which cannot be interpreted.
Please, resubmit your request without hard returns in the 'Names of X columns'.
 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=114573&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]5 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk[/C][/ROW]
[ROW][C]R Framework error message[/C][C]
The field 'Names of X columns' contains a hard return which cannot be interpreted.
Please, resubmit your request without hard returns in the 'Names of X columns'.
[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=114573&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=114573&T=0

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


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

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time5 seconds
R Server'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk
R Framework error message
The field 'Names of X columns' contains a hard return which cannot be interpreted.
Please, resubmit your request without hard returns in the 'Names of X columns'.






Goodness of Fit
Correlation0.9134
R-squared0.8343
RMSE0.8692

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Goodness of Fit \tabularnewline
Correlation & 0.9134 \tabularnewline
R-squared & 0.8343 \tabularnewline
RMSE & 0.8692 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=114573&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Goodness of Fit[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation[/C][C]0.9134[/C][/ROW]
[ROW][C]R-squared[/C][C]0.8343[/C][/ROW]
[ROW][C]RMSE[/C][C]0.8692[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=114573&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=114573&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
Correlation0.9134
R-squared0.8343
RMSE0.8692






Actuals, Predictions, and Residuals
#ActualsForecastsResiduals
11212.8333333333333-0.833333333333334
21110.85714285714290.142857142857142
31514.10526315789470.894736842105264
467.3125-1.3125
51312.10416666666670.895833333333334
61010.0555555555556-0.0555555555555554
71210.05555555555561.94444444444444
81414.1052631578947-0.105263157894736
91210.05555555555561.94444444444444
10610.0555555555556-4.05555555555556
111010.6-0.6
121212.1041666666667-0.104166666666666
131212.1041666666667-0.104166666666666
141110.05555555555560.944444444444445
151514.10526315789470.894736842105264
161212.8333333333333-0.833333333333334
171010.8571428571429-0.857142857142858
181212.1041666666667-0.104166666666666
191110.85714285714290.142857142857142
201212.1041666666667-0.104166666666666
211110.85714285714290.142857142857142
221212.1041666666667-0.104166666666666
231312.83333333333330.166666666666666
241110.60.4
25914.1052631578947-5.10526315789474
261312.10416666666670.895833333333334
271010.0555555555556-0.0555555555555554
281414.1052631578947-0.105263157894736
291212.1041666666667-0.104166666666666
30108.888888888888891.11111111111111
311212.1041666666667-0.104166666666666
3288.44444444444444-0.444444444444445
331010.0555555555556-0.0555555555555554
341212.1041666666667-0.104166666666666
351212.1041666666667-0.104166666666666
3677.3125-0.3125
3768.88888888888889-2.88888888888889
381212.1041666666667-0.104166666666666
39108.888888888888891.11111111111111
401010.0555555555556-0.0555555555555554
411010.6-0.6
421212.1041666666667-0.104166666666666
431514.10526315789470.894736842105264
441010.0555555555556-0.0555555555555554
451010.8571428571429-0.857142857142858
461212.1041666666667-0.104166666666666
471312.83333333333330.166666666666666
481110.60.4
491110.85714285714290.142857142857142
501212.1041666666667-0.104166666666666
511414.1052631578947-0.105263157894736
521010.0555555555556-0.0555555555555554
531212.1041666666667-0.104166666666666
541312.83333333333330.166666666666666
5557.3125-2.3125
5667.3125-1.3125
571212.1041666666667-0.104166666666666
581212.1041666666667-0.104166666666666
591110.05555555555560.944444444444445
601010.0555555555556-0.0555555555555554
6177.3125-0.3125
621212.1041666666667-0.104166666666666
631414.1052631578947-0.105263157894736
641110.60.4
651212.1041666666667-0.104166666666666
661312.83333333333330.166666666666666
671414.1052631578947-0.105263157894736
681110.85714285714290.142857142857142
691212.1041666666667-0.104166666666666
701212.1041666666667-0.104166666666666
7187.31250.6875
721110.60.4
731414.1052631578947-0.105263157894736
741412.10416666666671.89583333333333
751212.1041666666667-0.104166666666666
76910.0555555555556-1.05555555555556
771312.10416666666670.895833333333334
781110.60.4
791212.1041666666667-0.104166666666666
801212.1041666666667-0.104166666666666
811212.1041666666667-0.104166666666666
821212.1041666666667-0.104166666666666
831212.1041666666667-0.104166666666666
841212.1041666666667-0.104166666666666
851110.85714285714290.142857142857142
86108.888888888888891.11111111111111
8798.444444444444440.555555555555555
881212.1041666666667-0.104166666666666
891212.1041666666667-0.104166666666666
901212.1041666666667-0.104166666666666
91910.0555555555556-1.05555555555556
921514.10526315789470.894736842105264
931212.1041666666667-0.104166666666666
941212.1041666666667-0.104166666666666
951212.1041666666667-0.104166666666666
961010.8571428571429-0.857142857142858
971312.83333333333330.166666666666666
9898.444444444444440.555555555555555
991212.1041666666667-0.104166666666666
1001010.6-0.6
1011414.1052631578947-0.105263157894736
1021110.85714285714290.142857142857142
1031514.10526315789470.894736842105264
1041110.85714285714290.142857142857142
1051110.85714285714290.142857142857142
1061212.1041666666667-0.104166666666666
1071212.1041666666667-0.104166666666666
1081212.1041666666667-0.104166666666666
1091110.05555555555560.944444444444445
11078.88888888888889-1.88888888888889
1111212.1041666666667-0.104166666666666
1121414.1052631578947-0.105263157894736
1131110.85714285714290.142857142857142
1141110.05555555555560.944444444444445
1151010.6-0.6
1161312.83333333333330.166666666666666
1171314.1052631578947-1.10526315789474
11887.31250.6875
1191110.85714285714290.142857142857142
1201212.1041666666667-0.104166666666666
1211110.85714285714290.142857142857142
1221312.83333333333330.166666666666666
1231212.1041666666667-0.104166666666666
1241414.1052631578947-0.105263157894736
1251312.83333333333330.166666666666666
1261514.10526315789470.894736842105264
1271010.0555555555556-0.0555555555555554
1281110.85714285714290.142857142857142
12998.444444444444440.555555555555555
1301110.85714285714290.142857142857142
131108.888888888888891.11111111111111
1321110.85714285714290.142857142857142
13388.44444444444444-0.444444444444445
1341110.85714285714290.142857142857142
1351212.1041666666667-0.104166666666666
1361212.1041666666667-0.104166666666666
13798.444444444444440.555555555555555
1381110.85714285714290.142857142857142
139108.888888888888891.11111111111111
14087.31250.6875
14197.31251.6875
14288.44444444444444-0.444444444444445
14398.888888888888890.111111111111111
1441514.10526315789470.894736842105264
1451110.60.4
14688.88888888888889-0.88888888888889
1471312.83333333333330.166666666666666
1481212.1041666666667-0.104166666666666
1491212.1041666666667-0.104166666666666
15097.31251.6875
15178.44444444444444-1.44444444444444
1521312.83333333333330.166666666666666
153910.0555555555556-1.05555555555556
15467.3125-1.3125
15587.31250.6875
15687.31250.6875
1571514.10526315789470.894736842105264
15867.3125-1.3125
15998.444444444444440.555555555555555
1601110.85714285714290.142857142857142
16187.31250.6875
16287.31250.6875

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Actuals, Predictions, and Residuals \tabularnewline
# & Actuals & Forecasts & Residuals \tabularnewline
1 & 12 & 12.8333333333333 & -0.833333333333334 \tabularnewline
2 & 11 & 10.8571428571429 & 0.142857142857142 \tabularnewline
3 & 15 & 14.1052631578947 & 0.894736842105264 \tabularnewline
4 & 6 & 7.3125 & -1.3125 \tabularnewline
5 & 13 & 12.1041666666667 & 0.895833333333334 \tabularnewline
6 & 10 & 10.0555555555556 & -0.0555555555555554 \tabularnewline
7 & 12 & 10.0555555555556 & 1.94444444444444 \tabularnewline
8 & 14 & 14.1052631578947 & -0.105263157894736 \tabularnewline
9 & 12 & 10.0555555555556 & 1.94444444444444 \tabularnewline
10 & 6 & 10.0555555555556 & -4.05555555555556 \tabularnewline
11 & 10 & 10.6 & -0.6 \tabularnewline
12 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
13 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
14 & 11 & 10.0555555555556 & 0.944444444444445 \tabularnewline
15 & 15 & 14.1052631578947 & 0.894736842105264 \tabularnewline
16 & 12 & 12.8333333333333 & -0.833333333333334 \tabularnewline
17 & 10 & 10.8571428571429 & -0.857142857142858 \tabularnewline
18 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
19 & 11 & 10.8571428571429 & 0.142857142857142 \tabularnewline
20 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
21 & 11 & 10.8571428571429 & 0.142857142857142 \tabularnewline
22 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
23 & 13 & 12.8333333333333 & 0.166666666666666 \tabularnewline
24 & 11 & 10.6 & 0.4 \tabularnewline
25 & 9 & 14.1052631578947 & -5.10526315789474 \tabularnewline
26 & 13 & 12.1041666666667 & 0.895833333333334 \tabularnewline
27 & 10 & 10.0555555555556 & -0.0555555555555554 \tabularnewline
28 & 14 & 14.1052631578947 & -0.105263157894736 \tabularnewline
29 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
30 & 10 & 8.88888888888889 & 1.11111111111111 \tabularnewline
31 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
32 & 8 & 8.44444444444444 & -0.444444444444445 \tabularnewline
33 & 10 & 10.0555555555556 & -0.0555555555555554 \tabularnewline
34 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
35 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
36 & 7 & 7.3125 & -0.3125 \tabularnewline
37 & 6 & 8.88888888888889 & -2.88888888888889 \tabularnewline
38 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
39 & 10 & 8.88888888888889 & 1.11111111111111 \tabularnewline
40 & 10 & 10.0555555555556 & -0.0555555555555554 \tabularnewline
41 & 10 & 10.6 & -0.6 \tabularnewline
42 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
43 & 15 & 14.1052631578947 & 0.894736842105264 \tabularnewline
44 & 10 & 10.0555555555556 & -0.0555555555555554 \tabularnewline
45 & 10 & 10.8571428571429 & -0.857142857142858 \tabularnewline
46 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
47 & 13 & 12.8333333333333 & 0.166666666666666 \tabularnewline
48 & 11 & 10.6 & 0.4 \tabularnewline
49 & 11 & 10.8571428571429 & 0.142857142857142 \tabularnewline
50 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
51 & 14 & 14.1052631578947 & -0.105263157894736 \tabularnewline
52 & 10 & 10.0555555555556 & -0.0555555555555554 \tabularnewline
53 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
54 & 13 & 12.8333333333333 & 0.166666666666666 \tabularnewline
55 & 5 & 7.3125 & -2.3125 \tabularnewline
56 & 6 & 7.3125 & -1.3125 \tabularnewline
57 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
58 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
59 & 11 & 10.0555555555556 & 0.944444444444445 \tabularnewline
60 & 10 & 10.0555555555556 & -0.0555555555555554 \tabularnewline
61 & 7 & 7.3125 & -0.3125 \tabularnewline
62 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
63 & 14 & 14.1052631578947 & -0.105263157894736 \tabularnewline
64 & 11 & 10.6 & 0.4 \tabularnewline
65 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
66 & 13 & 12.8333333333333 & 0.166666666666666 \tabularnewline
67 & 14 & 14.1052631578947 & -0.105263157894736 \tabularnewline
68 & 11 & 10.8571428571429 & 0.142857142857142 \tabularnewline
69 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
70 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
71 & 8 & 7.3125 & 0.6875 \tabularnewline
72 & 11 & 10.6 & 0.4 \tabularnewline
73 & 14 & 14.1052631578947 & -0.105263157894736 \tabularnewline
74 & 14 & 12.1041666666667 & 1.89583333333333 \tabularnewline
75 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
76 & 9 & 10.0555555555556 & -1.05555555555556 \tabularnewline
77 & 13 & 12.1041666666667 & 0.895833333333334 \tabularnewline
78 & 11 & 10.6 & 0.4 \tabularnewline
79 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
80 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
81 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
82 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
83 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
84 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
85 & 11 & 10.8571428571429 & 0.142857142857142 \tabularnewline
86 & 10 & 8.88888888888889 & 1.11111111111111 \tabularnewline
87 & 9 & 8.44444444444444 & 0.555555555555555 \tabularnewline
88 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
89 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
90 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
91 & 9 & 10.0555555555556 & -1.05555555555556 \tabularnewline
92 & 15 & 14.1052631578947 & 0.894736842105264 \tabularnewline
93 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
94 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
95 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
96 & 10 & 10.8571428571429 & -0.857142857142858 \tabularnewline
97 & 13 & 12.8333333333333 & 0.166666666666666 \tabularnewline
98 & 9 & 8.44444444444444 & 0.555555555555555 \tabularnewline
99 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
100 & 10 & 10.6 & -0.6 \tabularnewline
101 & 14 & 14.1052631578947 & -0.105263157894736 \tabularnewline
102 & 11 & 10.8571428571429 & 0.142857142857142 \tabularnewline
103 & 15 & 14.1052631578947 & 0.894736842105264 \tabularnewline
104 & 11 & 10.8571428571429 & 0.142857142857142 \tabularnewline
105 & 11 & 10.8571428571429 & 0.142857142857142 \tabularnewline
106 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
107 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
108 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
109 & 11 & 10.0555555555556 & 0.944444444444445 \tabularnewline
110 & 7 & 8.88888888888889 & -1.88888888888889 \tabularnewline
111 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
112 & 14 & 14.1052631578947 & -0.105263157894736 \tabularnewline
113 & 11 & 10.8571428571429 & 0.142857142857142 \tabularnewline
114 & 11 & 10.0555555555556 & 0.944444444444445 \tabularnewline
115 & 10 & 10.6 & -0.6 \tabularnewline
116 & 13 & 12.8333333333333 & 0.166666666666666 \tabularnewline
117 & 13 & 14.1052631578947 & -1.10526315789474 \tabularnewline
118 & 8 & 7.3125 & 0.6875 \tabularnewline
119 & 11 & 10.8571428571429 & 0.142857142857142 \tabularnewline
120 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
121 & 11 & 10.8571428571429 & 0.142857142857142 \tabularnewline
122 & 13 & 12.8333333333333 & 0.166666666666666 \tabularnewline
123 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
124 & 14 & 14.1052631578947 & -0.105263157894736 \tabularnewline
125 & 13 & 12.8333333333333 & 0.166666666666666 \tabularnewline
126 & 15 & 14.1052631578947 & 0.894736842105264 \tabularnewline
127 & 10 & 10.0555555555556 & -0.0555555555555554 \tabularnewline
128 & 11 & 10.8571428571429 & 0.142857142857142 \tabularnewline
129 & 9 & 8.44444444444444 & 0.555555555555555 \tabularnewline
130 & 11 & 10.8571428571429 & 0.142857142857142 \tabularnewline
131 & 10 & 8.88888888888889 & 1.11111111111111 \tabularnewline
132 & 11 & 10.8571428571429 & 0.142857142857142 \tabularnewline
133 & 8 & 8.44444444444444 & -0.444444444444445 \tabularnewline
134 & 11 & 10.8571428571429 & 0.142857142857142 \tabularnewline
135 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
136 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
137 & 9 & 8.44444444444444 & 0.555555555555555 \tabularnewline
138 & 11 & 10.8571428571429 & 0.142857142857142 \tabularnewline
139 & 10 & 8.88888888888889 & 1.11111111111111 \tabularnewline
140 & 8 & 7.3125 & 0.6875 \tabularnewline
141 & 9 & 7.3125 & 1.6875 \tabularnewline
142 & 8 & 8.44444444444444 & -0.444444444444445 \tabularnewline
143 & 9 & 8.88888888888889 & 0.111111111111111 \tabularnewline
144 & 15 & 14.1052631578947 & 0.894736842105264 \tabularnewline
145 & 11 & 10.6 & 0.4 \tabularnewline
146 & 8 & 8.88888888888889 & -0.88888888888889 \tabularnewline
147 & 13 & 12.8333333333333 & 0.166666666666666 \tabularnewline
148 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
149 & 12 & 12.1041666666667 & -0.104166666666666 \tabularnewline
150 & 9 & 7.3125 & 1.6875 \tabularnewline
151 & 7 & 8.44444444444444 & -1.44444444444444 \tabularnewline
152 & 13 & 12.8333333333333 & 0.166666666666666 \tabularnewline
153 & 9 & 10.0555555555556 & -1.05555555555556 \tabularnewline
154 & 6 & 7.3125 & -1.3125 \tabularnewline
155 & 8 & 7.3125 & 0.6875 \tabularnewline
156 & 8 & 7.3125 & 0.6875 \tabularnewline
157 & 15 & 14.1052631578947 & 0.894736842105264 \tabularnewline
158 & 6 & 7.3125 & -1.3125 \tabularnewline
159 & 9 & 8.44444444444444 & 0.555555555555555 \tabularnewline
160 & 11 & 10.8571428571429 & 0.142857142857142 \tabularnewline
161 & 8 & 7.3125 & 0.6875 \tabularnewline
162 & 8 & 7.3125 & 0.6875 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=114573&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]12[/C][C]12.8333333333333[/C][C]-0.833333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]11[/C][C]10.8571428571429[/C][C]0.142857142857142[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]15[/C][C]14.1052631578947[/C][C]0.894736842105264[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]6[/C][C]7.3125[/C][C]-1.3125[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]13[/C][C]12.1041666666667[/C][C]0.895833333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]10[/C][C]10.0555555555556[/C][C]-0.0555555555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]12[/C][C]10.0555555555556[/C][C]1.94444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]14[/C][C]14.1052631578947[/C][C]-0.105263157894736[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]12[/C][C]10.0555555555556[/C][C]1.94444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]6[/C][C]10.0555555555556[/C][C]-4.05555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]10[/C][C]10.6[/C][C]-0.6[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]11[/C][C]10.0555555555556[/C][C]0.944444444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]15[/C][C]14.1052631578947[/C][C]0.894736842105264[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]12[/C][C]12.8333333333333[/C][C]-0.833333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]10[/C][C]10.8571428571429[/C][C]-0.857142857142858[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]11[/C][C]10.8571428571429[/C][C]0.142857142857142[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]11[/C][C]10.8571428571429[/C][C]0.142857142857142[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]13[/C][C]12.8333333333333[/C][C]0.166666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]11[/C][C]10.6[/C][C]0.4[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]9[/C][C]14.1052631578947[/C][C]-5.10526315789474[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]13[/C][C]12.1041666666667[/C][C]0.895833333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]10[/C][C]10.0555555555556[/C][C]-0.0555555555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]14[/C][C]14.1052631578947[/C][C]-0.105263157894736[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]10[/C][C]8.88888888888889[/C][C]1.11111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]8[/C][C]8.44444444444444[/C][C]-0.444444444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]10[/C][C]10.0555555555556[/C][C]-0.0555555555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]7[/C][C]7.3125[/C][C]-0.3125[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]6[/C][C]8.88888888888889[/C][C]-2.88888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]10[/C][C]8.88888888888889[/C][C]1.11111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]10[/C][C]10.0555555555556[/C][C]-0.0555555555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]10[/C][C]10.6[/C][C]-0.6[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]15[/C][C]14.1052631578947[/C][C]0.894736842105264[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]10[/C][C]10.0555555555556[/C][C]-0.0555555555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]10[/C][C]10.8571428571429[/C][C]-0.857142857142858[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]13[/C][C]12.8333333333333[/C][C]0.166666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]11[/C][C]10.6[/C][C]0.4[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]11[/C][C]10.8571428571429[/C][C]0.142857142857142[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]14[/C][C]14.1052631578947[/C][C]-0.105263157894736[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]10[/C][C]10.0555555555556[/C][C]-0.0555555555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]13[/C][C]12.8333333333333[/C][C]0.166666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]5[/C][C]7.3125[/C][C]-2.3125[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]6[/C][C]7.3125[/C][C]-1.3125[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]11[/C][C]10.0555555555556[/C][C]0.944444444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]10[/C][C]10.0555555555556[/C][C]-0.0555555555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]7[/C][C]7.3125[/C][C]-0.3125[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]14[/C][C]14.1052631578947[/C][C]-0.105263157894736[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]11[/C][C]10.6[/C][C]0.4[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]13[/C][C]12.8333333333333[/C][C]0.166666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]14[/C][C]14.1052631578947[/C][C]-0.105263157894736[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]11[/C][C]10.8571428571429[/C][C]0.142857142857142[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]8[/C][C]7.3125[/C][C]0.6875[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]11[/C][C]10.6[/C][C]0.4[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]14[/C][C]14.1052631578947[/C][C]-0.105263157894736[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]14[/C][C]12.1041666666667[/C][C]1.89583333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]9[/C][C]10.0555555555556[/C][C]-1.05555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]13[/C][C]12.1041666666667[/C][C]0.895833333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]11[/C][C]10.6[/C][C]0.4[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]11[/C][C]10.8571428571429[/C][C]0.142857142857142[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]10[/C][C]8.88888888888889[/C][C]1.11111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]9[/C][C]8.44444444444444[/C][C]0.555555555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]9[/C][C]10.0555555555556[/C][C]-1.05555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]15[/C][C]14.1052631578947[/C][C]0.894736842105264[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]10[/C][C]10.8571428571429[/C][C]-0.857142857142858[/C][/ROW]
[ROW][C]97[/C][C]13[/C][C]12.8333333333333[/C][C]0.166666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]98[/C][C]9[/C][C]8.44444444444444[/C][C]0.555555555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]99[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]100[/C][C]10[/C][C]10.6[/C][C]-0.6[/C][/ROW]
[ROW][C]101[/C][C]14[/C][C]14.1052631578947[/C][C]-0.105263157894736[/C][/ROW]
[ROW][C]102[/C][C]11[/C][C]10.8571428571429[/C][C]0.142857142857142[/C][/ROW]
[ROW][C]103[/C][C]15[/C][C]14.1052631578947[/C][C]0.894736842105264[/C][/ROW]
[ROW][C]104[/C][C]11[/C][C]10.8571428571429[/C][C]0.142857142857142[/C][/ROW]
[ROW][C]105[/C][C]11[/C][C]10.8571428571429[/C][C]0.142857142857142[/C][/ROW]
[ROW][C]106[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]107[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]108[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]109[/C][C]11[/C][C]10.0555555555556[/C][C]0.944444444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]110[/C][C]7[/C][C]8.88888888888889[/C][C]-1.88888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]111[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]112[/C][C]14[/C][C]14.1052631578947[/C][C]-0.105263157894736[/C][/ROW]
[ROW][C]113[/C][C]11[/C][C]10.8571428571429[/C][C]0.142857142857142[/C][/ROW]
[ROW][C]114[/C][C]11[/C][C]10.0555555555556[/C][C]0.944444444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]115[/C][C]10[/C][C]10.6[/C][C]-0.6[/C][/ROW]
[ROW][C]116[/C][C]13[/C][C]12.8333333333333[/C][C]0.166666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]117[/C][C]13[/C][C]14.1052631578947[/C][C]-1.10526315789474[/C][/ROW]
[ROW][C]118[/C][C]8[/C][C]7.3125[/C][C]0.6875[/C][/ROW]
[ROW][C]119[/C][C]11[/C][C]10.8571428571429[/C][C]0.142857142857142[/C][/ROW]
[ROW][C]120[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]121[/C][C]11[/C][C]10.8571428571429[/C][C]0.142857142857142[/C][/ROW]
[ROW][C]122[/C][C]13[/C][C]12.8333333333333[/C][C]0.166666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]123[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]124[/C][C]14[/C][C]14.1052631578947[/C][C]-0.105263157894736[/C][/ROW]
[ROW][C]125[/C][C]13[/C][C]12.8333333333333[/C][C]0.166666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]126[/C][C]15[/C][C]14.1052631578947[/C][C]0.894736842105264[/C][/ROW]
[ROW][C]127[/C][C]10[/C][C]10.0555555555556[/C][C]-0.0555555555555554[/C][/ROW]
[ROW][C]128[/C][C]11[/C][C]10.8571428571429[/C][C]0.142857142857142[/C][/ROW]
[ROW][C]129[/C][C]9[/C][C]8.44444444444444[/C][C]0.555555555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]130[/C][C]11[/C][C]10.8571428571429[/C][C]0.142857142857142[/C][/ROW]
[ROW][C]131[/C][C]10[/C][C]8.88888888888889[/C][C]1.11111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]132[/C][C]11[/C][C]10.8571428571429[/C][C]0.142857142857142[/C][/ROW]
[ROW][C]133[/C][C]8[/C][C]8.44444444444444[/C][C]-0.444444444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]134[/C][C]11[/C][C]10.8571428571429[/C][C]0.142857142857142[/C][/ROW]
[ROW][C]135[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]136[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]137[/C][C]9[/C][C]8.44444444444444[/C][C]0.555555555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]138[/C][C]11[/C][C]10.8571428571429[/C][C]0.142857142857142[/C][/ROW]
[ROW][C]139[/C][C]10[/C][C]8.88888888888889[/C][C]1.11111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]140[/C][C]8[/C][C]7.3125[/C][C]0.6875[/C][/ROW]
[ROW][C]141[/C][C]9[/C][C]7.3125[/C][C]1.6875[/C][/ROW]
[ROW][C]142[/C][C]8[/C][C]8.44444444444444[/C][C]-0.444444444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]143[/C][C]9[/C][C]8.88888888888889[/C][C]0.111111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]144[/C][C]15[/C][C]14.1052631578947[/C][C]0.894736842105264[/C][/ROW]
[ROW][C]145[/C][C]11[/C][C]10.6[/C][C]0.4[/C][/ROW]
[ROW][C]146[/C][C]8[/C][C]8.88888888888889[/C][C]-0.88888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]147[/C][C]13[/C][C]12.8333333333333[/C][C]0.166666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]148[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]149[/C][C]12[/C][C]12.1041666666667[/C][C]-0.104166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]150[/C][C]9[/C][C]7.3125[/C][C]1.6875[/C][/ROW]
[ROW][C]151[/C][C]7[/C][C]8.44444444444444[/C][C]-1.44444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]152[/C][C]13[/C][C]12.8333333333333[/C][C]0.166666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]153[/C][C]9[/C][C]10.0555555555556[/C][C]-1.05555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]154[/C][C]6[/C][C]7.3125[/C][C]-1.3125[/C][/ROW]
[ROW][C]155[/C][C]8[/C][C]7.3125[/C][C]0.6875[/C][/ROW]
[ROW][C]156[/C][C]8[/C][C]7.3125[/C][C]0.6875[/C][/ROW]
[ROW][C]157[/C][C]15[/C][C]14.1052631578947[/C][C]0.894736842105264[/C][/ROW]
[ROW][C]158[/C][C]6[/C][C]7.3125[/C][C]-1.3125[/C][/ROW]
[ROW][C]159[/C][C]9[/C][C]8.44444444444444[/C][C]0.555555555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]160[/C][C]11[/C][C]10.8571428571429[/C][C]0.142857142857142[/C][/ROW]
[ROW][C]161[/C][C]8[/C][C]7.3125[/C][C]0.6875[/C][/ROW]
[ROW][C]162[/C][C]8[/C][C]7.3125[/C][C]0.6875[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=114573&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=114573&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
11212.8333333333333-0.833333333333334
21110.85714285714290.142857142857142
31514.10526315789470.894736842105264
467.3125-1.3125
51312.10416666666670.895833333333334
61010.0555555555556-0.0555555555555554
71210.05555555555561.94444444444444
81414.1052631578947-0.105263157894736
91210.05555555555561.94444444444444
10610.0555555555556-4.05555555555556
111010.6-0.6
121212.1041666666667-0.104166666666666
131212.1041666666667-0.104166666666666
141110.05555555555560.944444444444445
151514.10526315789470.894736842105264
161212.8333333333333-0.833333333333334
171010.8571428571429-0.857142857142858
181212.1041666666667-0.104166666666666
191110.85714285714290.142857142857142
201212.1041666666667-0.104166666666666
211110.85714285714290.142857142857142
221212.1041666666667-0.104166666666666
231312.83333333333330.166666666666666
241110.60.4
25914.1052631578947-5.10526315789474
261312.10416666666670.895833333333334
271010.0555555555556-0.0555555555555554
281414.1052631578947-0.105263157894736
291212.1041666666667-0.104166666666666
30108.888888888888891.11111111111111
311212.1041666666667-0.104166666666666
3288.44444444444444-0.444444444444445
331010.0555555555556-0.0555555555555554
341212.1041666666667-0.104166666666666
351212.1041666666667-0.104166666666666
3677.3125-0.3125
3768.88888888888889-2.88888888888889
381212.1041666666667-0.104166666666666
39108.888888888888891.11111111111111
401010.0555555555556-0.0555555555555554
411010.6-0.6
421212.1041666666667-0.104166666666666
431514.10526315789470.894736842105264
441010.0555555555556-0.0555555555555554
451010.8571428571429-0.857142857142858
461212.1041666666667-0.104166666666666
471312.83333333333330.166666666666666
481110.60.4
491110.85714285714290.142857142857142
501212.1041666666667-0.104166666666666
511414.1052631578947-0.105263157894736
521010.0555555555556-0.0555555555555554
531212.1041666666667-0.104166666666666
541312.83333333333330.166666666666666
5557.3125-2.3125
5667.3125-1.3125
571212.1041666666667-0.104166666666666
581212.1041666666667-0.104166666666666
591110.05555555555560.944444444444445
601010.0555555555556-0.0555555555555554
6177.3125-0.3125
621212.1041666666667-0.104166666666666
631414.1052631578947-0.105263157894736
641110.60.4
651212.1041666666667-0.104166666666666
661312.83333333333330.166666666666666
671414.1052631578947-0.105263157894736
681110.85714285714290.142857142857142
691212.1041666666667-0.104166666666666
701212.1041666666667-0.104166666666666
7187.31250.6875
721110.60.4
731414.1052631578947-0.105263157894736
741412.10416666666671.89583333333333
751212.1041666666667-0.104166666666666
76910.0555555555556-1.05555555555556
771312.10416666666670.895833333333334
781110.60.4
791212.1041666666667-0.104166666666666
801212.1041666666667-0.104166666666666
811212.1041666666667-0.104166666666666
821212.1041666666667-0.104166666666666
831212.1041666666667-0.104166666666666
841212.1041666666667-0.104166666666666
851110.85714285714290.142857142857142
86108.888888888888891.11111111111111
8798.444444444444440.555555555555555
881212.1041666666667-0.104166666666666
891212.1041666666667-0.104166666666666
901212.1041666666667-0.104166666666666
91910.0555555555556-1.05555555555556
921514.10526315789470.894736842105264
931212.1041666666667-0.104166666666666
941212.1041666666667-0.104166666666666
951212.1041666666667-0.104166666666666
961010.8571428571429-0.857142857142858
971312.83333333333330.166666666666666
9898.444444444444440.555555555555555
991212.1041666666667-0.104166666666666
1001010.6-0.6
1011414.1052631578947-0.105263157894736
1021110.85714285714290.142857142857142
1031514.10526315789470.894736842105264
1041110.85714285714290.142857142857142
1051110.85714285714290.142857142857142
1061212.1041666666667-0.104166666666666
1071212.1041666666667-0.104166666666666
1081212.1041666666667-0.104166666666666
1091110.05555555555560.944444444444445
11078.88888888888889-1.88888888888889
1111212.1041666666667-0.104166666666666
1121414.1052631578947-0.105263157894736
1131110.85714285714290.142857142857142
1141110.05555555555560.944444444444445
1151010.6-0.6
1161312.83333333333330.166666666666666
1171314.1052631578947-1.10526315789474
11887.31250.6875
1191110.85714285714290.142857142857142
1201212.1041666666667-0.104166666666666
1211110.85714285714290.142857142857142
1221312.83333333333330.166666666666666
1231212.1041666666667-0.104166666666666
1241414.1052631578947-0.105263157894736
1251312.83333333333330.166666666666666
1261514.10526315789470.894736842105264
1271010.0555555555556-0.0555555555555554
1281110.85714285714290.142857142857142
12998.444444444444440.555555555555555
1301110.85714285714290.142857142857142
131108.888888888888891.11111111111111
1321110.85714285714290.142857142857142
13388.44444444444444-0.444444444444445
1341110.85714285714290.142857142857142
1351212.1041666666667-0.104166666666666
1361212.1041666666667-0.104166666666666
13798.444444444444440.555555555555555
1381110.85714285714290.142857142857142
139108.888888888888891.11111111111111
14087.31250.6875
14197.31251.6875
14288.44444444444444-0.444444444444445
14398.888888888888890.111111111111111
1441514.10526315789470.894736842105264
1451110.60.4
14688.88888888888889-0.88888888888889
1471312.83333333333330.166666666666666
1481212.1041666666667-0.104166666666666
1491212.1041666666667-0.104166666666666
15097.31251.6875
15178.44444444444444-1.44444444444444
1521312.83333333333330.166666666666666
153910.0555555555556-1.05555555555556
15467.3125-1.3125
15587.31250.6875
15687.31250.6875
1571514.10526315789470.894736842105264
15867.3125-1.3125
15998.444444444444440.555555555555555
1601110.85714285714290.142857142857142
16187.31250.6875
16287.31250.6875


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
par1 = 5 ; par2 = none ; par4 = no ;
Parameters (R input):
par1 = 5 ; par2 = none ; par3 = ; par4 = no ;
R code (references can be found in the software module):
library(party)
library(Hmisc)
par1 <- as.numeric(par1)
par3 <- as.numeric(par3)
x <- data.frame(t(y))
is.data.frame(x)
x <- x[!is.na(x[,par1]),]
k <- length(x[1,])
n <- length(x[,1])
colnames(x)[par1]
x[,par1]
if (par2 == 'kmeans') {
cl <- kmeans(x[,par1], par3)
print(cl)
clm <- matrix(cbind(cl$centers,1:par3),ncol=2)
clm <- clm[sort.list(clm[,1]),]
for (i in 1:par3) {
cl$cluster[cl$cluster==clm[i,2]] <- paste('C',i,sep='')
}
cl$cluster <- as.factor(cl$cluster)
print(cl$cluster)
x[,par1] <- cl$cluster
}
if (par2 == 'quantiles') {
x[,par1] <- cut2(x[,par1],g=par3)
}
if (par2 == 'hclust') {
hc <- hclust(dist(x[,par1])^2, 'cen')
print(hc)
memb <- cutree(hc, k = par3)
dum <- c(mean(x[memb==1,par1]))
for (i in 2:par3) {
dum <- c(dum, mean(x[memb==i,par1]))
}
hcm <- matrix(cbind(dum,1:par3),ncol=2)
hcm <- hcm[sort.list(hcm[,1]),]
for (i in 1:par3) {
memb[memb==hcm[i,2]] <- paste('C',i,sep='')
}
memb <- as.factor(memb)
print(memb)
x[,par1] <- memb
}
if (par2=='equal') {
ed <- cut(as.numeric(x[,par1]),par3,labels=paste('C',1:par3,sep=''))
x[,par1] <- as.factor(ed)
}
table(x[,par1])
colnames(x)
colnames(x)[par1]
x[,par1]
if (par2 == 'none') {
m <- ctree(as.formula(paste(colnames(x)[par1],' ~ .',sep='')),data = x)
}
load(file='createtable')
if (par2 != 'none') {
m <- ctree(as.formula(paste('as.factor(',colnames(x)[par1],') ~ .',sep='')),data = x)
if (par4=='yes') {
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'10-Fold Cross Validation',3+2*par3,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'',1,TRUE)
a<-table.element(a,'Prediction (training)',par3+1,TRUE)
a<-table.element(a,'Prediction (testing)',par3+1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Actual',1,TRUE)
for (jjj in 1:par3) a<-table.element(a,paste('C',jjj,sep=''),1,TRUE)
a<-table.element(a,'CV',1,TRUE)
for (jjj in 1:par3) a<-table.element(a,paste('C',jjj,sep=''),1,TRUE)
a<-table.element(a,'CV',1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:10) {
ind <- sample(2, nrow(x), replace=T, prob=c(0.9,0.1))
m.ct <- ctree(as.formula(paste('as.factor(',colnames(x)[par1],') ~ .',sep='')),data =x[ind==1,])
if (i==1) {
m.ct.i.pred <- predict(m.ct, newdata=x[ind==1,])
m.ct.i.actu <- x[ind==1,par1]
m.ct.x.pred <- predict(m.ct, newdata=x[ind==2,])
m.ct.x.actu <- x[ind==2,par1]
} else {
m.ct.i.pred <- c(m.ct.i.pred,predict(m.ct, newdata=x[ind==1,]))
m.ct.i.actu <- c(m.ct.i.actu,x[ind==1,par1])
m.ct.x.pred <- c(m.ct.x.pred,predict(m.ct, newdata=x[ind==2,]))
m.ct.x.actu <- c(m.ct.x.actu,x[ind==2,par1])
}
}
print(m.ct.i.tab <- table(m.ct.i.actu,m.ct.i.pred))
numer <- 0
for (i in 1:par3) {
print(m.ct.i.tab[i,i] / sum(m.ct.i.tab[i,]))
numer <- numer + m.ct.i.tab[i,i]
}
print(m.ct.i.cp <- numer / sum(m.ct.i.tab))
print(m.ct.x.tab <- table(m.ct.x.actu,m.ct.x.pred))
numer <- 0
for (i in 1:par3) {
print(m.ct.x.tab[i,i] / sum(m.ct.x.tab[i,]))
numer <- numer + m.ct.x.tab[i,i]
}
print(m.ct.x.cp <- numer / sum(m.ct.x.tab))
for (i in 1:par3) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,paste('C',i,sep=''),1,TRUE)
for (jjj in 1:par3) a<-table.element(a,m.ct.i.tab[i,jjj])
a<-table.element(a,round(m.ct.i.tab[i,i]/sum(m.ct.i.tab[i,]),4))
for (jjj in 1:par3) a<-table.element(a,m.ct.x.tab[i,jjj])
a<-table.element(a,round(m.ct.x.tab[i,i]/sum(m.ct.x.tab[i,]),4))
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Overall',1,TRUE)
for (jjj in 1:par3) a<-table.element(a,'-')
a<-table.element(a,round(m.ct.i.cp,4))
for (jjj in 1:par3) a<-table.element(a,'-')
a<-table.element(a,round(m.ct.x.cp,4))
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable3.tab')
}
}
m
bitmap(file='test1.png')
plot(m)
dev.off()
bitmap(file='test1a.png')
plot(x[,par1] ~ as.factor(where(m)),main='Response by Terminal Node',xlab='Terminal Node',ylab='Response')
dev.off()
if (par2 == 'none') {
forec <- predict(m)
result <- as.data.frame(cbind(x[,par1],forec,x[,par1]-forec))
colnames(result) <- c('Actuals','Forecasts','Residuals')
print(result)
}
if (par2 != 'none') {
print(cbind(as.factor(x[,par1]),predict(m)))
myt <- table(as.factor(x[,par1]),predict(m))
print(myt)
}
bitmap(file='test2.png')
if(par2=='none') {
op <- par(mfrow=c(2,2))
plot(density(result$Actuals),main='Kernel Density Plot of Actuals')
plot(density(result$Residuals),main='Kernel Density Plot of Residuals')
plot(result$Forecasts,result$Actuals,main='Actuals versus Predictions',xlab='Predictions',ylab='Actuals')
plot(density(result$Forecasts),main='Kernel Density Plot of Predictions')
par(op)
}
if(par2!='none') {
plot(myt,main='Confusion Matrix',xlab='Actual',ylab='Predicted')
}
dev.off()
if (par2 == 'none') {
detcoef <- cor(result$Forecasts,result$Actuals)
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Goodness of Fit',2,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Correlation',1,TRUE)
a<-table.element(a,round(detcoef,4))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'R-squared',1,TRUE)
a<-table.element(a,round(detcoef*detcoef,4))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'RMSE',1,TRUE)
a<-table.element(a,round(sqrt(mean((result$Residuals)^2)),4))
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable1.tab')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Actuals, Predictions, and Residuals',4,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'#',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Actuals',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Forecasts',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Residuals',header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:length(result$Actuals)) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i,header=TRUE)
a<-table.element(a,result$Actuals[i])
a<-table.element(a,result$Forecasts[i])
a<-table.element(a,result$Residuals[i])
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')
}
if (par2 != 'none') {
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Confusion Matrix (predicted in columns / actuals in rows)',par3+1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'',1,TRUE)
for (i in 1:par3) {
a<-table.element(a,paste('C',i,sep=''),1,TRUE)
}
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:par3) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,paste('C',i,sep=''),1,TRUE)
for (j in 1:par3) {
a<-table.element(a,myt[i,j])
}
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable2.tab')
}