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, 29 Dec 2010 17:48:19 +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/29/t12936447693d0wpa3d6k3toek.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 04:37:24 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=116994, Retrieved Fri, 03 May 2024 04:37:24 +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

136

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)] [recursive partiti...] [2010-12-24 11:07:38] [d6e648f00513dd750579ba7880c5fbf5]
-   PD    [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [] [2010-12-24 13:45:34] [e45804683e9a4263debf179d74e04a01]
-    D      [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [] [2010-12-27 16:49:58] [e45804683e9a4263debf179d74e04a01]
-               [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [] [2010-12-29 17:48:19] [15be6a7406d91c9912c2afdb984c54ee] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

40	1	27	5	26	49	35
45	1	36	4	25	45	34
38	1	25	4	17	54	13
28	1	27	3	37	36	35
NA	2	25	3	35	36	28
38	2	44	3	15	53	32
39	1	50	4	27	46	35
37	1	41	4	36	42	36
30	1	48	5	25	41	27
30	2	43	4	30	45	29
30	2	47	2	27	47	27
26	2	41	3	33	42	28
29	1	44	2	29	45	29
31	2	47	5	30	40	28
27	2	40	3	25	45	30
25	2	46	3	23	40	25
39	1	28	3	26	42	15
35	1	56	3	24	45	33
27	2	49	4	35	47	31
40	2	25	4	39	31	37
34	2	41	4	23	46	37
32	2	26	3	32	34	34
34	1	50	5	29	43	32
38	1	47	4	26	45	21
21	1	52	2	21	42	25
33	2	37	5	35	51	32
27	2	41	3	23	44	28
35	1	45	4	21	47	22
33	2	26	4	28	47	25
36	1	NA	3	30	41	26
NA	1	52	4	21	44	34
37	1	46	2	29	51	34
37	1	58	3	28	46	36
37	1	54	5	19	47	36
32	1	29	3	26	46	26
25	2	50	3	33	38	26
31	1	43	2	34	50	34
33	2	30	3	33	48	33
18	2	47	2	40	36	31
42	1	45	3	24	51	33
26	2	48	1	35	35	22
26	2	48	3	35	49	29
32	2	26	4	32	38	24
31	1	46	5	20	47	37
29	2	NA	3	35	36	32
35	2	50	3	35	47	23
44	1	25	4	21	46	29
35	1	47	2	33	43	35
30	2	47	2	40	53	20
32	1	41	3	22	55	28
24	2	45	2	35	39	26
34	2	41	4	20	55	36
27	2	45	5	28	41	26
31	2	40	3	46	33	33
38	1	29	4	18	52	25
41	2	34	5	22	42	29
40	1	45	5	20	56	32
25	2	52	3	25	46	35
19	2	41	4	31	33	24
33	2	48	3	21	51	31
27	2	45	3	23	46	29
45	1	54	2	26	46	27
27	2	25	3	34	50	29
30	2	26	4	31	46	29
42	1	28	4	23	51	27
21	2	50	4	31	48	34
32	2	48	4	26	44	32
31	2	51	3	36	38	31
36	2	53	3	28	42	31
34	1	37	3	34	39	31
11	1	56	2	25	45	16
35	1	43	3	33	31	25
39	1	34	3	46	29	27
32	1	42	3	24	48	32
28	2	32	3	32	38	28
45	2	31	5	33	55	25
18	1	46	3	42	32	25
35	2	30	5	17	51	36
35	2	47	4	36	53	36
36	2	33	4	40	47	36
34	1	25	4	30	45	27
34	1	25	5	19	33	29
38	2	21	4	33	49	32
28	2	36	5	35	46	29
23	2	50	3	23	42	31
37	2	48	3	15	56	34
29	2	48	2	38	35	27
28	1	25	3	37	40	28
30	1	48	4	23	44	32
24	2	49	5	41	46	33
36	1	27	5	34	46	29
40	1	28	3	38	39	32
37	2	43	2	45	35	35
27	2	48	3	27	48	33
25	2	48	4	46	42	27
22	1	25	1	26	39	16
21	2	49	4	44	39	32
28	1	26	3	36	41	26
34	1	51	3	20	52	32
32	2	25	4	44	45	38
23	1	29	3	27	42	24
29	1	29	4	27	44	26
35	1	43	2	41	33	19
31	2	46	3	30	42	37
36	1	44	3	33	46	25
32	1	25	3	37	45	24
35	1	51	2	30	40	23
45	1	42	5	20	48	28
29	2	53	5	44	32	38
41	1	25	4	20	53	28
36	2	49	2	33	39	28
37	1	51	3	31	45	26
25	2	20	3	23	36	21
36	2	44	3	33	38	35
34	2	38	4	33	49	31
33	1	46	5	32	46	34
32	2	42	4	25	43	30
40	1	29	NA	22	37	30
27	2	46	4	16	48	24
24	2	49	2	36	45	27
26	2	51	3	35	32	26
NA	1	38	3	25	46	30
13	1	41	1	27	20	15
22	2	47	3	32	42	28
29	2	44	3	36	45	34
30	2	47	3	51	29	29
24	2	46	3	30	51	26
NA	1	44	4	20	55	31
26	2	28	3	29	50	28
37	2	47	4	26	44	33
36	2	28	4	20	41	32
38	1	41	5	40	40	33
34	2	45	4	29	47	31
35	2	46	4	32	42	37
32	1	46	4	33	40	27
44	2	22	3	32	51	19
40	2	33	3	34	43	27
24	1	41	4	24	45	31
36	2	47	5	25	41	38
20	1	25	3	41	41	22
28	2	42	3	39	37	35
18	2	47	3	21	46	35
23	2	50	3	38	38	30
28	1	55	5	28	39	41
30	1	21	3	37	45	25
30	1	NA	3	26	46	28
43	1	52	3	30	39	45
20	2	49	4	25	21	21
37	2	46	4	38	31	33
24	1	NA	4	31	35	25
33	2	45	3	31	49	29
43	2	52	3	27	40	31
27	1	NA	3	21	45	29
22	2	40	4	26	46	31
28	2	49	4	37	45	31
18	1	38	5	28	34	25
38	1	32	5	29	41	27
23	2	46	4	33	43	26
38	2	32	3	41	45	26
21	2	41	3	19	48	23
25	2	43	3	37	43	27
NA	1	44	4	36	45	24
30	1	47	5	27	45	35
25	2	28	3	33	34	24
17	1	52	1	29	40	32
26	1	27	2	42	40	24
39	2	45	5	27	55	24
27	1	27	4	47	44	38
33	1	25	4	17	44	36
47	1	28	4	34	48	24
37	1	25	3	32	51	18
34	1	52	4	25	49	34
24	1	44	3	27	33	23
25	2	43	3	37	43	35
20	2	47	4	34	44	22
34	2	52	4	27	44	34
22	2	40	2	37	41	28
39	1	42	3	32	45	34
33	1	45	5	26	44	32
35	1	45	2	29	44	24
26	1	50	5	28	40	34
32	1	49	3	19	48	33
22	1	52	2	46	49	33
39	2	48	3	31	46	29
35	2	51	3	42	49	38
21	2	49	4	33	55	24
27	2	31	4	39	51	25
31	2	43	3	27	46	37
20	2	31	3	35	37	33
28	2	28	4	23	43	30
26	2	43	4	32	41	22
36	2	31	3	22	45	28
16	2	51	3	17	39	24
34	2	58	4	35	38	33
30	2	25	5	34	41	37

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	5 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 & 5 seconds \tabularnewline
R Server & 'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=116994&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]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=116994&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=116994&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	5 seconds
R Server	'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk

Goodness of Fit
Correlation	0.4206
R-squared	0.1769
RMSE	6.2634

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Goodness of Fit \tabularnewline
Correlation & 0.4206 \tabularnewline
R-squared & 0.1769 \tabularnewline
RMSE & 6.2634 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=116994&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Goodness of Fit[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation[/C][C]0.4206[/C][/ROW]
[ROW][C]R-squared[/C][C]0.1769[/C][/ROW]
[ROW][C]RMSE[/C][C]6.2634[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=116994&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=116994&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	0.4206
R-squared	0.1769
RMSE	6.2634

Actuals, Predictions, and Residuals
#	Actuals	Forecasts	Residuals
1	40	33.6666666666667	6.33333333333334
2	45	33.6666666666667	11.3333333333333
3	38	35.6666666666667	2.33333333333334
4	28	33.6666666666667	-5.66666666666666
5	38	35.6666666666667	2.33333333333334
6	39	33.6666666666667	5.33333333333334
7	37	33.6666666666667	3.33333333333334
8	30	33.6666666666667	-3.66666666666666
9	30	29.873417721519	0.126582278481013
10	30	29.873417721519	0.126582278481013
11	26	29.873417721519	-3.87341772151899
12	29	33.6666666666667	-4.66666666666666
13	31	29.873417721519	1.12658227848101
14	27	29.873417721519	-2.87341772151899
15	25	26.8611111111111	-1.86111111111111
16	39	26.8611111111111	12.1388888888889
17	35	33.6666666666667	1.33333333333334
18	27	29.873417721519	-2.87341772151899
19	40	29.873417721519	10.126582278481
20	34	29.873417721519	4.12658227848101
21	32	29.873417721519	2.12658227848101
22	34	33.6666666666667	0.333333333333336
23	38	26.8611111111111	11.1388888888889
24	21	26.8611111111111	-5.86111111111111
25	33	35.6666666666667	-2.66666666666666
26	27	29.873417721519	-2.87341772151899
27	35	26.8611111111111	8.13888888888889
28	33	26.8611111111111	6.13888888888889
29	36	33.6666666666667	2.33333333333334
30	37	35.6666666666667	1.33333333333334
31	37	33.6666666666667	3.33333333333334
32	37	33.6666666666667	3.33333333333334
33	32	33.6666666666667	-1.66666666666666
34	25	29.873417721519	-4.87341772151899
35	31	33.6666666666667	-2.66666666666666
36	33	29.873417721519	3.12658227848101
37	18	29.873417721519	-11.873417721519
38	42	35.6666666666667	6.33333333333334
39	26	26.8611111111111	-0.86111111111111
40	26	29.873417721519	-3.87341772151899
41	32	26.8611111111111	5.13888888888889
42	31	33.6666666666667	-2.66666666666666
43	29	29.873417721519	-0.873417721518987
44	35	26.8611111111111	8.13888888888889
45	44	33.6666666666667	10.3333333333333
46	35	33.6666666666667	1.33333333333334
47	30	35.6666666666667	-5.66666666666666
48	32	35.6666666666667	-3.66666666666666
49	24	29.873417721519	-5.87341772151899
50	34	35.6666666666667	-1.66666666666666
51	27	29.873417721519	-2.87341772151899
52	31	29.873417721519	1.12658227848101
53	38	35.6666666666667	2.33333333333334
54	41	29.873417721519	11.126582278481
55	40	35.6666666666667	4.33333333333334
56	25	29.873417721519	-4.87341772151899
57	19	26.8611111111111	-7.86111111111111
58	33	35.6666666666667	-2.66666666666666
59	27	29.873417721519	-2.87341772151899
60	45	33.6666666666667	11.3333333333333
61	27	29.873417721519	-2.87341772151899
62	30	29.873417721519	0.126582278481013
63	42	35.6666666666667	6.33333333333334
64	21	29.873417721519	-8.87341772151899
65	32	29.873417721519	2.12658227848101
66	31	29.873417721519	1.12658227848101
67	36	29.873417721519	6.12658227848101
68	34	33.6666666666667	0.333333333333336
69	11	26.8611111111111	-15.8611111111111
70	35	26.8611111111111	8.13888888888889
71	39	33.6666666666667	5.33333333333334
72	32	33.6666666666667	-1.66666666666666
73	28	29.873417721519	-1.87341772151899
74	45	35.6666666666667	9.33333333333334
75	18	26.8611111111111	-8.86111111111111
76	35	35.6666666666667	-0.666666666666664
77	35	35.6666666666667	-0.666666666666664
78	36	29.873417721519	6.12658227848101
79	34	33.6666666666667	0.333333333333336
80	34	33.6666666666667	0.333333333333336
81	38	29.873417721519	8.12658227848101
82	28	29.873417721519	-1.87341772151899
83	23	29.873417721519	-6.87341772151899
84	37	35.6666666666667	1.33333333333334
85	29	29.873417721519	-0.873417721518987
86	28	33.6666666666667	-5.66666666666666
87	30	33.6666666666667	-3.66666666666666
88	24	29.873417721519	-5.87341772151899
89	36	33.6666666666667	2.33333333333334
90	40	33.6666666666667	6.33333333333334
91	37	29.873417721519	7.12658227848101
92	27	29.873417721519	-2.87341772151899
93	25	29.873417721519	-4.87341772151899
94	22	26.8611111111111	-4.86111111111111
95	21	29.873417721519	-8.87341772151899
96	28	33.6666666666667	-5.66666666666666
97	34	35.6666666666667	-1.66666666666666
98	32	29.873417721519	2.12658227848101
99	23	26.8611111111111	-3.86111111111111
100	29	33.6666666666667	-4.66666666666666
101	35	26.8611111111111	8.13888888888889
102	31	29.873417721519	1.12658227848101
103	36	26.8611111111111	9.13888888888889
104	32	26.8611111111111	5.13888888888889
105	35	26.8611111111111	8.13888888888889
106	45	33.6666666666667	11.3333333333333
107	29	29.873417721519	-0.873417721518987
108	41	35.6666666666667	5.33333333333334
109	36	29.873417721519	6.12658227848101
110	37	33.6666666666667	3.33333333333334
111	25	26.8611111111111	-1.86111111111111
112	36	29.873417721519	6.12658227848101
113	34	29.873417721519	4.12658227848101
114	33	33.6666666666667	-0.666666666666664
115	32	29.873417721519	2.12658227848101
116	40	33.6666666666667	6.33333333333334
117	27	26.8611111111111	0.138888888888889
118	24	29.873417721519	-5.87341772151899
119	26	29.873417721519	-3.87341772151899
120	13	26.8611111111111	-13.8611111111111
121	22	29.873417721519	-7.87341772151899
122	29	29.873417721519	-0.873417721518987
123	30	29.873417721519	0.126582278481013
124	24	35.6666666666667	-11.6666666666667
125	26	29.873417721519	-3.87341772151899
126	37	29.873417721519	7.12658227848101
127	36	29.873417721519	6.12658227848101
128	38	33.6666666666667	4.33333333333334
129	34	29.873417721519	4.12658227848101
130	35	29.873417721519	5.12658227848101
131	32	33.6666666666667	-1.66666666666666
132	44	35.6666666666667	8.33333333333334
133	40	29.873417721519	10.126582278481
134	24	33.6666666666667	-9.66666666666666
135	36	29.873417721519	6.12658227848101
136	20	26.8611111111111	-6.86111111111111
137	28	29.873417721519	-1.87341772151899
138	18	29.873417721519	-11.873417721519
139	23	29.873417721519	-6.87341772151899
140	28	33.6666666666667	-5.66666666666666
141	30	26.8611111111111	3.13888888888889
142	30	33.6666666666667	-3.66666666666666
143	43	33.6666666666667	9.33333333333334
144	20	26.8611111111111	-6.86111111111111
145	37	29.873417721519	7.12658227848101
146	24	26.8611111111111	-2.86111111111111
147	33	29.873417721519	3.12658227848101
148	43	29.873417721519	13.126582278481
149	27	33.6666666666667	-6.66666666666666
150	22	29.873417721519	-7.87341772151899
151	28	29.873417721519	-1.87341772151899
152	18	26.8611111111111	-8.86111111111111
153	38	33.6666666666667	4.33333333333334
154	23	29.873417721519	-6.87341772151899
155	38	29.873417721519	8.12658227848101
156	21	26.8611111111111	-5.86111111111111
157	25	29.873417721519	-4.87341772151899
158	30	33.6666666666667	-3.66666666666666
159	25	26.8611111111111	-1.86111111111111
160	17	33.6666666666667	-16.6666666666667
161	26	26.8611111111111	-0.86111111111111
162	39	35.6666666666667	3.33333333333334
163	27	33.6666666666667	-6.66666666666666
164	33	33.6666666666667	-0.666666666666664
165	47	26.8611111111111	20.1388888888889
166	37	35.6666666666667	1.33333333333334
167	34	33.6666666666667	0.333333333333336
168	24	26.8611111111111	-2.86111111111111
169	25	29.873417721519	-4.87341772151899
170	20	26.8611111111111	-6.86111111111111
171	34	29.873417721519	4.12658227848101
172	22	29.873417721519	-7.87341772151899
173	39	33.6666666666667	5.33333333333334
174	33	33.6666666666667	-0.666666666666664
175	35	26.8611111111111	8.13888888888889
176	26	33.6666666666667	-7.66666666666666
177	32	33.6666666666667	-1.66666666666666
178	22	33.6666666666667	-11.6666666666667
179	39	29.873417721519	9.12658227848101
180	35	29.873417721519	5.12658227848101
181	21	35.6666666666667	-14.6666666666667
182	27	35.6666666666667	-8.66666666666666
183	31	29.873417721519	1.12658227848101
184	20	29.873417721519	-9.87341772151899
185	28	29.873417721519	-1.87341772151899
186	26	26.8611111111111	-0.86111111111111
187	36	29.873417721519	6.12658227848101
188	16	26.8611111111111	-10.8611111111111
189	34	29.873417721519	4.12658227848101
190	30	29.873417721519	0.126582278481013

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Actuals, Predictions, and Residuals \tabularnewline
# & Actuals & Forecasts & Residuals \tabularnewline
1 & 40 & 33.6666666666667 & 6.33333333333334 \tabularnewline
2 & 45 & 33.6666666666667 & 11.3333333333333 \tabularnewline
3 & 38 & 35.6666666666667 & 2.33333333333334 \tabularnewline
4 & 28 & 33.6666666666667 & -5.66666666666666 \tabularnewline
5 & 38 & 35.6666666666667 & 2.33333333333334 \tabularnewline
6 & 39 & 33.6666666666667 & 5.33333333333334 \tabularnewline
7 & 37 & 33.6666666666667 & 3.33333333333334 \tabularnewline
8 & 30 & 33.6666666666667 & -3.66666666666666 \tabularnewline
9 & 30 & 29.873417721519 & 0.126582278481013 \tabularnewline
10 & 30 & 29.873417721519 & 0.126582278481013 \tabularnewline
11 & 26 & 29.873417721519 & -3.87341772151899 \tabularnewline
12 & 29 & 33.6666666666667 & -4.66666666666666 \tabularnewline
13 & 31 & 29.873417721519 & 1.12658227848101 \tabularnewline
14 & 27 & 29.873417721519 & -2.87341772151899 \tabularnewline
15 & 25 & 26.8611111111111 & -1.86111111111111 \tabularnewline
16 & 39 & 26.8611111111111 & 12.1388888888889 \tabularnewline
17 & 35 & 33.6666666666667 & 1.33333333333334 \tabularnewline
18 & 27 & 29.873417721519 & -2.87341772151899 \tabularnewline
19 & 40 & 29.873417721519 & 10.126582278481 \tabularnewline
20 & 34 & 29.873417721519 & 4.12658227848101 \tabularnewline
21 & 32 & 29.873417721519 & 2.12658227848101 \tabularnewline
22 & 34 & 33.6666666666667 & 0.333333333333336 \tabularnewline
23 & 38 & 26.8611111111111 & 11.1388888888889 \tabularnewline
24 & 21 & 26.8611111111111 & -5.86111111111111 \tabularnewline
25 & 33 & 35.6666666666667 & -2.66666666666666 \tabularnewline
26 & 27 & 29.873417721519 & -2.87341772151899 \tabularnewline
27 & 35 & 26.8611111111111 & 8.13888888888889 \tabularnewline
28 & 33 & 26.8611111111111 & 6.13888888888889 \tabularnewline
29 & 36 & 33.6666666666667 & 2.33333333333334 \tabularnewline
30 & 37 & 35.6666666666667 & 1.33333333333334 \tabularnewline
31 & 37 & 33.6666666666667 & 3.33333333333334 \tabularnewline
32 & 37 & 33.6666666666667 & 3.33333333333334 \tabularnewline
33 & 32 & 33.6666666666667 & -1.66666666666666 \tabularnewline
34 & 25 & 29.873417721519 & -4.87341772151899 \tabularnewline
35 & 31 & 33.6666666666667 & -2.66666666666666 \tabularnewline
36 & 33 & 29.873417721519 & 3.12658227848101 \tabularnewline
37 & 18 & 29.873417721519 & -11.873417721519 \tabularnewline
38 & 42 & 35.6666666666667 & 6.33333333333334 \tabularnewline
39 & 26 & 26.8611111111111 & -0.86111111111111 \tabularnewline
40 & 26 & 29.873417721519 & -3.87341772151899 \tabularnewline
41 & 32 & 26.8611111111111 & 5.13888888888889 \tabularnewline
42 & 31 & 33.6666666666667 & -2.66666666666666 \tabularnewline
43 & 29 & 29.873417721519 & -0.873417721518987 \tabularnewline
44 & 35 & 26.8611111111111 & 8.13888888888889 \tabularnewline
45 & 44 & 33.6666666666667 & 10.3333333333333 \tabularnewline
46 & 35 & 33.6666666666667 & 1.33333333333334 \tabularnewline
47 & 30 & 35.6666666666667 & -5.66666666666666 \tabularnewline
48 & 32 & 35.6666666666667 & -3.66666666666666 \tabularnewline
49 & 24 & 29.873417721519 & -5.87341772151899 \tabularnewline
50 & 34 & 35.6666666666667 & -1.66666666666666 \tabularnewline
51 & 27 & 29.873417721519 & -2.87341772151899 \tabularnewline
52 & 31 & 29.873417721519 & 1.12658227848101 \tabularnewline
53 & 38 & 35.6666666666667 & 2.33333333333334 \tabularnewline
54 & 41 & 29.873417721519 & 11.126582278481 \tabularnewline
55 & 40 & 35.6666666666667 & 4.33333333333334 \tabularnewline
56 & 25 & 29.873417721519 & -4.87341772151899 \tabularnewline
57 & 19 & 26.8611111111111 & -7.86111111111111 \tabularnewline
58 & 33 & 35.6666666666667 & -2.66666666666666 \tabularnewline
59 & 27 & 29.873417721519 & -2.87341772151899 \tabularnewline
60 & 45 & 33.6666666666667 & 11.3333333333333 \tabularnewline
61 & 27 & 29.873417721519 & -2.87341772151899 \tabularnewline
62 & 30 & 29.873417721519 & 0.126582278481013 \tabularnewline
63 & 42 & 35.6666666666667 & 6.33333333333334 \tabularnewline
64 & 21 & 29.873417721519 & -8.87341772151899 \tabularnewline
65 & 32 & 29.873417721519 & 2.12658227848101 \tabularnewline
66 & 31 & 29.873417721519 & 1.12658227848101 \tabularnewline
67 & 36 & 29.873417721519 & 6.12658227848101 \tabularnewline
68 & 34 & 33.6666666666667 & 0.333333333333336 \tabularnewline
69 & 11 & 26.8611111111111 & -15.8611111111111 \tabularnewline
70 & 35 & 26.8611111111111 & 8.13888888888889 \tabularnewline
71 & 39 & 33.6666666666667 & 5.33333333333334 \tabularnewline
72 & 32 & 33.6666666666667 & -1.66666666666666 \tabularnewline
73 & 28 & 29.873417721519 & -1.87341772151899 \tabularnewline
74 & 45 & 35.6666666666667 & 9.33333333333334 \tabularnewline
75 & 18 & 26.8611111111111 & -8.86111111111111 \tabularnewline
76 & 35 & 35.6666666666667 & -0.666666666666664 \tabularnewline
77 & 35 & 35.6666666666667 & -0.666666666666664 \tabularnewline
78 & 36 & 29.873417721519 & 6.12658227848101 \tabularnewline
79 & 34 & 33.6666666666667 & 0.333333333333336 \tabularnewline
80 & 34 & 33.6666666666667 & 0.333333333333336 \tabularnewline
81 & 38 & 29.873417721519 & 8.12658227848101 \tabularnewline
82 & 28 & 29.873417721519 & -1.87341772151899 \tabularnewline
83 & 23 & 29.873417721519 & -6.87341772151899 \tabularnewline
84 & 37 & 35.6666666666667 & 1.33333333333334 \tabularnewline
85 & 29 & 29.873417721519 & -0.873417721518987 \tabularnewline
86 & 28 & 33.6666666666667 & -5.66666666666666 \tabularnewline
87 & 30 & 33.6666666666667 & -3.66666666666666 \tabularnewline
88 & 24 & 29.873417721519 & -5.87341772151899 \tabularnewline
89 & 36 & 33.6666666666667 & 2.33333333333334 \tabularnewline
90 & 40 & 33.6666666666667 & 6.33333333333334 \tabularnewline
91 & 37 & 29.873417721519 & 7.12658227848101 \tabularnewline
92 & 27 & 29.873417721519 & -2.87341772151899 \tabularnewline
93 & 25 & 29.873417721519 & -4.87341772151899 \tabularnewline
94 & 22 & 26.8611111111111 & -4.86111111111111 \tabularnewline
95 & 21 & 29.873417721519 & -8.87341772151899 \tabularnewline
96 & 28 & 33.6666666666667 & -5.66666666666666 \tabularnewline
97 & 34 & 35.6666666666667 & -1.66666666666666 \tabularnewline
98 & 32 & 29.873417721519 & 2.12658227848101 \tabularnewline
99 & 23 & 26.8611111111111 & -3.86111111111111 \tabularnewline
100 & 29 & 33.6666666666667 & -4.66666666666666 \tabularnewline
101 & 35 & 26.8611111111111 & 8.13888888888889 \tabularnewline
102 & 31 & 29.873417721519 & 1.12658227848101 \tabularnewline
103 & 36 & 26.8611111111111 & 9.13888888888889 \tabularnewline
104 & 32 & 26.8611111111111 & 5.13888888888889 \tabularnewline
105 & 35 & 26.8611111111111 & 8.13888888888889 \tabularnewline
106 & 45 & 33.6666666666667 & 11.3333333333333 \tabularnewline
107 & 29 & 29.873417721519 & -0.873417721518987 \tabularnewline
108 & 41 & 35.6666666666667 & 5.33333333333334 \tabularnewline
109 & 36 & 29.873417721519 & 6.12658227848101 \tabularnewline
110 & 37 & 33.6666666666667 & 3.33333333333334 \tabularnewline
111 & 25 & 26.8611111111111 & -1.86111111111111 \tabularnewline
112 & 36 & 29.873417721519 & 6.12658227848101 \tabularnewline
113 & 34 & 29.873417721519 & 4.12658227848101 \tabularnewline
114 & 33 & 33.6666666666667 & -0.666666666666664 \tabularnewline
115 & 32 & 29.873417721519 & 2.12658227848101 \tabularnewline
116 & 40 & 33.6666666666667 & 6.33333333333334 \tabularnewline
117 & 27 & 26.8611111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
118 & 24 & 29.873417721519 & -5.87341772151899 \tabularnewline
119 & 26 & 29.873417721519 & -3.87341772151899 \tabularnewline
120 & 13 & 26.8611111111111 & -13.8611111111111 \tabularnewline
121 & 22 & 29.873417721519 & -7.87341772151899 \tabularnewline
122 & 29 & 29.873417721519 & -0.873417721518987 \tabularnewline
123 & 30 & 29.873417721519 & 0.126582278481013 \tabularnewline
124 & 24 & 35.6666666666667 & -11.6666666666667 \tabularnewline
125 & 26 & 29.873417721519 & -3.87341772151899 \tabularnewline
126 & 37 & 29.873417721519 & 7.12658227848101 \tabularnewline
127 & 36 & 29.873417721519 & 6.12658227848101 \tabularnewline
128 & 38 & 33.6666666666667 & 4.33333333333334 \tabularnewline
129 & 34 & 29.873417721519 & 4.12658227848101 \tabularnewline
130 & 35 & 29.873417721519 & 5.12658227848101 \tabularnewline
131 & 32 & 33.6666666666667 & -1.66666666666666 \tabularnewline
132 & 44 & 35.6666666666667 & 8.33333333333334 \tabularnewline
133 & 40 & 29.873417721519 & 10.126582278481 \tabularnewline
134 & 24 & 33.6666666666667 & -9.66666666666666 \tabularnewline
135 & 36 & 29.873417721519 & 6.12658227848101 \tabularnewline
136 & 20 & 26.8611111111111 & -6.86111111111111 \tabularnewline
137 & 28 & 29.873417721519 & -1.87341772151899 \tabularnewline
138 & 18 & 29.873417721519 & -11.873417721519 \tabularnewline
139 & 23 & 29.873417721519 & -6.87341772151899 \tabularnewline
140 & 28 & 33.6666666666667 & -5.66666666666666 \tabularnewline
141 & 30 & 26.8611111111111 & 3.13888888888889 \tabularnewline
142 & 30 & 33.6666666666667 & -3.66666666666666 \tabularnewline
143 & 43 & 33.6666666666667 & 9.33333333333334 \tabularnewline
144 & 20 & 26.8611111111111 & -6.86111111111111 \tabularnewline
145 & 37 & 29.873417721519 & 7.12658227848101 \tabularnewline
146 & 24 & 26.8611111111111 & -2.86111111111111 \tabularnewline
147 & 33 & 29.873417721519 & 3.12658227848101 \tabularnewline
148 & 43 & 29.873417721519 & 13.126582278481 \tabularnewline
149 & 27 & 33.6666666666667 & -6.66666666666666 \tabularnewline
150 & 22 & 29.873417721519 & -7.87341772151899 \tabularnewline
151 & 28 & 29.873417721519 & -1.87341772151899 \tabularnewline
152 & 18 & 26.8611111111111 & -8.86111111111111 \tabularnewline
153 & 38 & 33.6666666666667 & 4.33333333333334 \tabularnewline
154 & 23 & 29.873417721519 & -6.87341772151899 \tabularnewline
155 & 38 & 29.873417721519 & 8.12658227848101 \tabularnewline
156 & 21 & 26.8611111111111 & -5.86111111111111 \tabularnewline
157 & 25 & 29.873417721519 & -4.87341772151899 \tabularnewline
158 & 30 & 33.6666666666667 & -3.66666666666666 \tabularnewline
159 & 25 & 26.8611111111111 & -1.86111111111111 \tabularnewline
160 & 17 & 33.6666666666667 & -16.6666666666667 \tabularnewline
161 & 26 & 26.8611111111111 & -0.86111111111111 \tabularnewline
162 & 39 & 35.6666666666667 & 3.33333333333334 \tabularnewline
163 & 27 & 33.6666666666667 & -6.66666666666666 \tabularnewline
164 & 33 & 33.6666666666667 & -0.666666666666664 \tabularnewline
165 & 47 & 26.8611111111111 & 20.1388888888889 \tabularnewline
166 & 37 & 35.6666666666667 & 1.33333333333334 \tabularnewline
167 & 34 & 33.6666666666667 & 0.333333333333336 \tabularnewline
168 & 24 & 26.8611111111111 & -2.86111111111111 \tabularnewline
169 & 25 & 29.873417721519 & -4.87341772151899 \tabularnewline
170 & 20 & 26.8611111111111 & -6.86111111111111 \tabularnewline
171 & 34 & 29.873417721519 & 4.12658227848101 \tabularnewline
172 & 22 & 29.873417721519 & -7.87341772151899 \tabularnewline
173 & 39 & 33.6666666666667 & 5.33333333333334 \tabularnewline
174 & 33 & 33.6666666666667 & -0.666666666666664 \tabularnewline
175 & 35 & 26.8611111111111 & 8.13888888888889 \tabularnewline
176 & 26 & 33.6666666666667 & -7.66666666666666 \tabularnewline
177 & 32 & 33.6666666666667 & -1.66666666666666 \tabularnewline
178 & 22 & 33.6666666666667 & -11.6666666666667 \tabularnewline
179 & 39 & 29.873417721519 & 9.12658227848101 \tabularnewline
180 & 35 & 29.873417721519 & 5.12658227848101 \tabularnewline
181 & 21 & 35.6666666666667 & -14.6666666666667 \tabularnewline
182 & 27 & 35.6666666666667 & -8.66666666666666 \tabularnewline
183 & 31 & 29.873417721519 & 1.12658227848101 \tabularnewline
184 & 20 & 29.873417721519 & -9.87341772151899 \tabularnewline
185 & 28 & 29.873417721519 & -1.87341772151899 \tabularnewline
186 & 26 & 26.8611111111111 & -0.86111111111111 \tabularnewline
187 & 36 & 29.873417721519 & 6.12658227848101 \tabularnewline
188 & 16 & 26.8611111111111 & -10.8611111111111 \tabularnewline
189 & 34 & 29.873417721519 & 4.12658227848101 \tabularnewline
190 & 30 & 29.873417721519 & 0.126582278481013 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=116994&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]40[/C][C]33.6666666666667[/C][C]6.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]45[/C][C]33.6666666666667[/C][C]11.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]38[/C][C]35.6666666666667[/C][C]2.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]28[/C][C]33.6666666666667[/C][C]-5.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]38[/C][C]35.6666666666667[/C][C]2.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]39[/C][C]33.6666666666667[/C][C]5.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]37[/C][C]33.6666666666667[/C][C]3.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]30[/C][C]33.6666666666667[/C][C]-3.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]30[/C][C]29.873417721519[/C][C]0.126582278481013[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]30[/C][C]29.873417721519[/C][C]0.126582278481013[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]26[/C][C]29.873417721519[/C][C]-3.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]29[/C][C]33.6666666666667[/C][C]-4.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]31[/C][C]29.873417721519[/C][C]1.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]27[/C][C]29.873417721519[/C][C]-2.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]25[/C][C]26.8611111111111[/C][C]-1.86111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]39[/C][C]26.8611111111111[/C][C]12.1388888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]35[/C][C]33.6666666666667[/C][C]1.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]27[/C][C]29.873417721519[/C][C]-2.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]40[/C][C]29.873417721519[/C][C]10.126582278481[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]34[/C][C]29.873417721519[/C][C]4.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]32[/C][C]29.873417721519[/C][C]2.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]34[/C][C]33.6666666666667[/C][C]0.333333333333336[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]38[/C][C]26.8611111111111[/C][C]11.1388888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]21[/C][C]26.8611111111111[/C][C]-5.86111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]33[/C][C]35.6666666666667[/C][C]-2.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]27[/C][C]29.873417721519[/C][C]-2.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]35[/C][C]26.8611111111111[/C][C]8.13888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]33[/C][C]26.8611111111111[/C][C]6.13888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]36[/C][C]33.6666666666667[/C][C]2.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]37[/C][C]35.6666666666667[/C][C]1.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]37[/C][C]33.6666666666667[/C][C]3.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]37[/C][C]33.6666666666667[/C][C]3.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]32[/C][C]33.6666666666667[/C][C]-1.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]25[/C][C]29.873417721519[/C][C]-4.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]31[/C][C]33.6666666666667[/C][C]-2.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]33[/C][C]29.873417721519[/C][C]3.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]18[/C][C]29.873417721519[/C][C]-11.873417721519[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]42[/C][C]35.6666666666667[/C][C]6.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]26[/C][C]26.8611111111111[/C][C]-0.86111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]26[/C][C]29.873417721519[/C][C]-3.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]32[/C][C]26.8611111111111[/C][C]5.13888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]31[/C][C]33.6666666666667[/C][C]-2.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]29[/C][C]29.873417721519[/C][C]-0.873417721518987[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]35[/C][C]26.8611111111111[/C][C]8.13888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]44[/C][C]33.6666666666667[/C][C]10.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]35[/C][C]33.6666666666667[/C][C]1.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]30[/C][C]35.6666666666667[/C][C]-5.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]32[/C][C]35.6666666666667[/C][C]-3.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]24[/C][C]29.873417721519[/C][C]-5.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]34[/C][C]35.6666666666667[/C][C]-1.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]27[/C][C]29.873417721519[/C][C]-2.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]31[/C][C]29.873417721519[/C][C]1.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]38[/C][C]35.6666666666667[/C][C]2.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]41[/C][C]29.873417721519[/C][C]11.126582278481[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]40[/C][C]35.6666666666667[/C][C]4.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]25[/C][C]29.873417721519[/C][C]-4.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]19[/C][C]26.8611111111111[/C][C]-7.86111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]33[/C][C]35.6666666666667[/C][C]-2.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]27[/C][C]29.873417721519[/C][C]-2.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]45[/C][C]33.6666666666667[/C][C]11.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]27[/C][C]29.873417721519[/C][C]-2.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]30[/C][C]29.873417721519[/C][C]0.126582278481013[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]42[/C][C]35.6666666666667[/C][C]6.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]21[/C][C]29.873417721519[/C][C]-8.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]32[/C][C]29.873417721519[/C][C]2.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]31[/C][C]29.873417721519[/C][C]1.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]36[/C][C]29.873417721519[/C][C]6.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]34[/C][C]33.6666666666667[/C][C]0.333333333333336[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]11[/C][C]26.8611111111111[/C][C]-15.8611111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]35[/C][C]26.8611111111111[/C][C]8.13888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]39[/C][C]33.6666666666667[/C][C]5.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]32[/C][C]33.6666666666667[/C][C]-1.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]28[/C][C]29.873417721519[/C][C]-1.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]45[/C][C]35.6666666666667[/C][C]9.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]18[/C][C]26.8611111111111[/C][C]-8.86111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]35[/C][C]35.6666666666667[/C][C]-0.666666666666664[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]35[/C][C]35.6666666666667[/C][C]-0.666666666666664[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]36[/C][C]29.873417721519[/C][C]6.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]34[/C][C]33.6666666666667[/C][C]0.333333333333336[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]34[/C][C]33.6666666666667[/C][C]0.333333333333336[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]38[/C][C]29.873417721519[/C][C]8.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]28[/C][C]29.873417721519[/C][C]-1.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]23[/C][C]29.873417721519[/C][C]-6.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]37[/C][C]35.6666666666667[/C][C]1.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]29[/C][C]29.873417721519[/C][C]-0.873417721518987[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]28[/C][C]33.6666666666667[/C][C]-5.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]30[/C][C]33.6666666666667[/C][C]-3.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]24[/C][C]29.873417721519[/C][C]-5.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]36[/C][C]33.6666666666667[/C][C]2.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]40[/C][C]33.6666666666667[/C][C]6.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]37[/C][C]29.873417721519[/C][C]7.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]27[/C][C]29.873417721519[/C][C]-2.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]25[/C][C]29.873417721519[/C][C]-4.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]22[/C][C]26.8611111111111[/C][C]-4.86111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]21[/C][C]29.873417721519[/C][C]-8.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]28[/C][C]33.6666666666667[/C][C]-5.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]97[/C][C]34[/C][C]35.6666666666667[/C][C]-1.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]98[/C][C]32[/C][C]29.873417721519[/C][C]2.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]99[/C][C]23[/C][C]26.8611111111111[/C][C]-3.86111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]100[/C][C]29[/C][C]33.6666666666667[/C][C]-4.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]101[/C][C]35[/C][C]26.8611111111111[/C][C]8.13888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]102[/C][C]31[/C][C]29.873417721519[/C][C]1.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]103[/C][C]36[/C][C]26.8611111111111[/C][C]9.13888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]104[/C][C]32[/C][C]26.8611111111111[/C][C]5.13888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]105[/C][C]35[/C][C]26.8611111111111[/C][C]8.13888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]106[/C][C]45[/C][C]33.6666666666667[/C][C]11.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]107[/C][C]29[/C][C]29.873417721519[/C][C]-0.873417721518987[/C][/ROW]
[ROW][C]108[/C][C]41[/C][C]35.6666666666667[/C][C]5.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]109[/C][C]36[/C][C]29.873417721519[/C][C]6.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]110[/C][C]37[/C][C]33.6666666666667[/C][C]3.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]111[/C][C]25[/C][C]26.8611111111111[/C][C]-1.86111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]112[/C][C]36[/C][C]29.873417721519[/C][C]6.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]113[/C][C]34[/C][C]29.873417721519[/C][C]4.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]114[/C][C]33[/C][C]33.6666666666667[/C][C]-0.666666666666664[/C][/ROW]
[ROW][C]115[/C][C]32[/C][C]29.873417721519[/C][C]2.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]116[/C][C]40[/C][C]33.6666666666667[/C][C]6.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]117[/C][C]27[/C][C]26.8611111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]118[/C][C]24[/C][C]29.873417721519[/C][C]-5.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]119[/C][C]26[/C][C]29.873417721519[/C][C]-3.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]120[/C][C]13[/C][C]26.8611111111111[/C][C]-13.8611111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]121[/C][C]22[/C][C]29.873417721519[/C][C]-7.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]122[/C][C]29[/C][C]29.873417721519[/C][C]-0.873417721518987[/C][/ROW]
[ROW][C]123[/C][C]30[/C][C]29.873417721519[/C][C]0.126582278481013[/C][/ROW]
[ROW][C]124[/C][C]24[/C][C]35.6666666666667[/C][C]-11.6666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]125[/C][C]26[/C][C]29.873417721519[/C][C]-3.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]126[/C][C]37[/C][C]29.873417721519[/C][C]7.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]127[/C][C]36[/C][C]29.873417721519[/C][C]6.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]128[/C][C]38[/C][C]33.6666666666667[/C][C]4.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]129[/C][C]34[/C][C]29.873417721519[/C][C]4.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]130[/C][C]35[/C][C]29.873417721519[/C][C]5.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]131[/C][C]32[/C][C]33.6666666666667[/C][C]-1.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]132[/C][C]44[/C][C]35.6666666666667[/C][C]8.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]133[/C][C]40[/C][C]29.873417721519[/C][C]10.126582278481[/C][/ROW]
[ROW][C]134[/C][C]24[/C][C]33.6666666666667[/C][C]-9.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]135[/C][C]36[/C][C]29.873417721519[/C][C]6.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]136[/C][C]20[/C][C]26.8611111111111[/C][C]-6.86111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]137[/C][C]28[/C][C]29.873417721519[/C][C]-1.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]138[/C][C]18[/C][C]29.873417721519[/C][C]-11.873417721519[/C][/ROW]
[ROW][C]139[/C][C]23[/C][C]29.873417721519[/C][C]-6.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]140[/C][C]28[/C][C]33.6666666666667[/C][C]-5.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]141[/C][C]30[/C][C]26.8611111111111[/C][C]3.13888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]142[/C][C]30[/C][C]33.6666666666667[/C][C]-3.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]143[/C][C]43[/C][C]33.6666666666667[/C][C]9.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]144[/C][C]20[/C][C]26.8611111111111[/C][C]-6.86111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]145[/C][C]37[/C][C]29.873417721519[/C][C]7.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]146[/C][C]24[/C][C]26.8611111111111[/C][C]-2.86111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]147[/C][C]33[/C][C]29.873417721519[/C][C]3.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]148[/C][C]43[/C][C]29.873417721519[/C][C]13.126582278481[/C][/ROW]
[ROW][C]149[/C][C]27[/C][C]33.6666666666667[/C][C]-6.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]150[/C][C]22[/C][C]29.873417721519[/C][C]-7.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]151[/C][C]28[/C][C]29.873417721519[/C][C]-1.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]152[/C][C]18[/C][C]26.8611111111111[/C][C]-8.86111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]153[/C][C]38[/C][C]33.6666666666667[/C][C]4.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]154[/C][C]23[/C][C]29.873417721519[/C][C]-6.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]155[/C][C]38[/C][C]29.873417721519[/C][C]8.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]156[/C][C]21[/C][C]26.8611111111111[/C][C]-5.86111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]157[/C][C]25[/C][C]29.873417721519[/C][C]-4.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]158[/C][C]30[/C][C]33.6666666666667[/C][C]-3.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]159[/C][C]25[/C][C]26.8611111111111[/C][C]-1.86111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]160[/C][C]17[/C][C]33.6666666666667[/C][C]-16.6666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]161[/C][C]26[/C][C]26.8611111111111[/C][C]-0.86111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]162[/C][C]39[/C][C]35.6666666666667[/C][C]3.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]163[/C][C]27[/C][C]33.6666666666667[/C][C]-6.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]164[/C][C]33[/C][C]33.6666666666667[/C][C]-0.666666666666664[/C][/ROW]
[ROW][C]165[/C][C]47[/C][C]26.8611111111111[/C][C]20.1388888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]166[/C][C]37[/C][C]35.6666666666667[/C][C]1.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]167[/C][C]34[/C][C]33.6666666666667[/C][C]0.333333333333336[/C][/ROW]
[ROW][C]168[/C][C]24[/C][C]26.8611111111111[/C][C]-2.86111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]169[/C][C]25[/C][C]29.873417721519[/C][C]-4.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]170[/C][C]20[/C][C]26.8611111111111[/C][C]-6.86111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]171[/C][C]34[/C][C]29.873417721519[/C][C]4.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]172[/C][C]22[/C][C]29.873417721519[/C][C]-7.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]173[/C][C]39[/C][C]33.6666666666667[/C][C]5.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]174[/C][C]33[/C][C]33.6666666666667[/C][C]-0.666666666666664[/C][/ROW]
[ROW][C]175[/C][C]35[/C][C]26.8611111111111[/C][C]8.13888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]176[/C][C]26[/C][C]33.6666666666667[/C][C]-7.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]177[/C][C]32[/C][C]33.6666666666667[/C][C]-1.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]178[/C][C]22[/C][C]33.6666666666667[/C][C]-11.6666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]179[/C][C]39[/C][C]29.873417721519[/C][C]9.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]180[/C][C]35[/C][C]29.873417721519[/C][C]5.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]181[/C][C]21[/C][C]35.6666666666667[/C][C]-14.6666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]182[/C][C]27[/C][C]35.6666666666667[/C][C]-8.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]183[/C][C]31[/C][C]29.873417721519[/C][C]1.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]184[/C][C]20[/C][C]29.873417721519[/C][C]-9.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]185[/C][C]28[/C][C]29.873417721519[/C][C]-1.87341772151899[/C][/ROW]
[ROW][C]186[/C][C]26[/C][C]26.8611111111111[/C][C]-0.86111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]187[/C][C]36[/C][C]29.873417721519[/C][C]6.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]188[/C][C]16[/C][C]26.8611111111111[/C][C]-10.8611111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]189[/C][C]34[/C][C]29.873417721519[/C][C]4.12658227848101[/C][/ROW]
[ROW][C]190[/C][C]30[/C][C]29.873417721519[/C][C]0.126582278481013[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=116994&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=116994&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	40	33.6666666666667	6.33333333333334
2	45	33.6666666666667	11.3333333333333
3	38	35.6666666666667	2.33333333333334
4	28	33.6666666666667	-5.66666666666666
5	38	35.6666666666667	2.33333333333334
6	39	33.6666666666667	5.33333333333334
7	37	33.6666666666667	3.33333333333334
8	30	33.6666666666667	-3.66666666666666
9	30	29.873417721519	0.126582278481013
10	30	29.873417721519	0.126582278481013
11	26	29.873417721519	-3.87341772151899
12	29	33.6666666666667	-4.66666666666666
13	31	29.873417721519	1.12658227848101
14	27	29.873417721519	-2.87341772151899
15	25	26.8611111111111	-1.86111111111111
16	39	26.8611111111111	12.1388888888889
17	35	33.6666666666667	1.33333333333334
18	27	29.873417721519	-2.87341772151899
19	40	29.873417721519	10.126582278481
20	34	29.873417721519	4.12658227848101
21	32	29.873417721519	2.12658227848101
22	34	33.6666666666667	0.333333333333336
23	38	26.8611111111111	11.1388888888889
24	21	26.8611111111111	-5.86111111111111
25	33	35.6666666666667	-2.66666666666666
26	27	29.873417721519	-2.87341772151899
27	35	26.8611111111111	8.13888888888889
28	33	26.8611111111111	6.13888888888889
29	36	33.6666666666667	2.33333333333334
30	37	35.6666666666667	1.33333333333334
31	37	33.6666666666667	3.33333333333334
32	37	33.6666666666667	3.33333333333334
33	32	33.6666666666667	-1.66666666666666
34	25	29.873417721519	-4.87341772151899
35	31	33.6666666666667	-2.66666666666666
36	33	29.873417721519	3.12658227848101
37	18	29.873417721519	-11.873417721519
38	42	35.6666666666667	6.33333333333334
39	26	26.8611111111111	-0.86111111111111
40	26	29.873417721519	-3.87341772151899
41	32	26.8611111111111	5.13888888888889
42	31	33.6666666666667	-2.66666666666666
43	29	29.873417721519	-0.873417721518987
44	35	26.8611111111111	8.13888888888889
45	44	33.6666666666667	10.3333333333333
46	35	33.6666666666667	1.33333333333334
47	30	35.6666666666667	-5.66666666666666
48	32	35.6666666666667	-3.66666666666666
49	24	29.873417721519	-5.87341772151899
50	34	35.6666666666667	-1.66666666666666
51	27	29.873417721519	-2.87341772151899
52	31	29.873417721519	1.12658227848101
53	38	35.6666666666667	2.33333333333334
54	41	29.873417721519	11.126582278481
55	40	35.6666666666667	4.33333333333334
56	25	29.873417721519	-4.87341772151899
57	19	26.8611111111111	-7.86111111111111
58	33	35.6666666666667	-2.66666666666666
59	27	29.873417721519	-2.87341772151899
60	45	33.6666666666667	11.3333333333333
61	27	29.873417721519	-2.87341772151899
62	30	29.873417721519	0.126582278481013
63	42	35.6666666666667	6.33333333333334
64	21	29.873417721519	-8.87341772151899
65	32	29.873417721519	2.12658227848101
66	31	29.873417721519	1.12658227848101
67	36	29.873417721519	6.12658227848101
68	34	33.6666666666667	0.333333333333336
69	11	26.8611111111111	-15.8611111111111
70	35	26.8611111111111	8.13888888888889
71	39	33.6666666666667	5.33333333333334
72	32	33.6666666666667	-1.66666666666666
73	28	29.873417721519	-1.87341772151899
74	45	35.6666666666667	9.33333333333334
75	18	26.8611111111111	-8.86111111111111
76	35	35.6666666666667	-0.666666666666664
77	35	35.6666666666667	-0.666666666666664
78	36	29.873417721519	6.12658227848101
79	34	33.6666666666667	0.333333333333336
80	34	33.6666666666667	0.333333333333336
81	38	29.873417721519	8.12658227848101
82	28	29.873417721519	-1.87341772151899
83	23	29.873417721519	-6.87341772151899
84	37	35.6666666666667	1.33333333333334
85	29	29.873417721519	-0.873417721518987
86	28	33.6666666666667	-5.66666666666666
87	30	33.6666666666667	-3.66666666666666
88	24	29.873417721519	-5.87341772151899
89	36	33.6666666666667	2.33333333333334
90	40	33.6666666666667	6.33333333333334
91	37	29.873417721519	7.12658227848101
92	27	29.873417721519	-2.87341772151899
93	25	29.873417721519	-4.87341772151899
94	22	26.8611111111111	-4.86111111111111
95	21	29.873417721519	-8.87341772151899
96	28	33.6666666666667	-5.66666666666666
97	34	35.6666666666667	-1.66666666666666
98	32	29.873417721519	2.12658227848101
99	23	26.8611111111111	-3.86111111111111
100	29	33.6666666666667	-4.66666666666666
101	35	26.8611111111111	8.13888888888889
102	31	29.873417721519	1.12658227848101
103	36	26.8611111111111	9.13888888888889
104	32	26.8611111111111	5.13888888888889
105	35	26.8611111111111	8.13888888888889
106	45	33.6666666666667	11.3333333333333
107	29	29.873417721519	-0.873417721518987
108	41	35.6666666666667	5.33333333333334
109	36	29.873417721519	6.12658227848101
110	37	33.6666666666667	3.33333333333334
111	25	26.8611111111111	-1.86111111111111
112	36	29.873417721519	6.12658227848101
113	34	29.873417721519	4.12658227848101
114	33	33.6666666666667	-0.666666666666664
115	32	29.873417721519	2.12658227848101
116	40	33.6666666666667	6.33333333333334
117	27	26.8611111111111	0.138888888888889
118	24	29.873417721519	-5.87341772151899
119	26	29.873417721519	-3.87341772151899
120	13	26.8611111111111	-13.8611111111111
121	22	29.873417721519	-7.87341772151899
122	29	29.873417721519	-0.873417721518987
123	30	29.873417721519	0.126582278481013
124	24	35.6666666666667	-11.6666666666667
125	26	29.873417721519	-3.87341772151899
126	37	29.873417721519	7.12658227848101
127	36	29.873417721519	6.12658227848101
128	38	33.6666666666667	4.33333333333334
129	34	29.873417721519	4.12658227848101
130	35	29.873417721519	5.12658227848101
131	32	33.6666666666667	-1.66666666666666
132	44	35.6666666666667	8.33333333333334
133	40	29.873417721519	10.126582278481
134	24	33.6666666666667	-9.66666666666666
135	36	29.873417721519	6.12658227848101
136	20	26.8611111111111	-6.86111111111111
137	28	29.873417721519	-1.87341772151899
138	18	29.873417721519	-11.873417721519
139	23	29.873417721519	-6.87341772151899
140	28	33.6666666666667	-5.66666666666666
141	30	26.8611111111111	3.13888888888889
142	30	33.6666666666667	-3.66666666666666
143	43	33.6666666666667	9.33333333333334
144	20	26.8611111111111	-6.86111111111111
145	37	29.873417721519	7.12658227848101
146	24	26.8611111111111	-2.86111111111111
147	33	29.873417721519	3.12658227848101
148	43	29.873417721519	13.126582278481
149	27	33.6666666666667	-6.66666666666666
150	22	29.873417721519	-7.87341772151899
151	28	29.873417721519	-1.87341772151899
152	18	26.8611111111111	-8.86111111111111
153	38	33.6666666666667	4.33333333333334
154	23	29.873417721519	-6.87341772151899
155	38	29.873417721519	8.12658227848101
156	21	26.8611111111111	-5.86111111111111
157	25	29.873417721519	-4.87341772151899
158	30	33.6666666666667	-3.66666666666666
159	25	26.8611111111111	-1.86111111111111
160	17	33.6666666666667	-16.6666666666667
161	26	26.8611111111111	-0.86111111111111
162	39	35.6666666666667	3.33333333333334
163	27	33.6666666666667	-6.66666666666666
164	33	33.6666666666667	-0.666666666666664
165	47	26.8611111111111	20.1388888888889
166	37	35.6666666666667	1.33333333333334
167	34	33.6666666666667	0.333333333333336
168	24	26.8611111111111	-2.86111111111111
169	25	29.873417721519	-4.87341772151899
170	20	26.8611111111111	-6.86111111111111
171	34	29.873417721519	4.12658227848101
172	22	29.873417721519	-7.87341772151899
173	39	33.6666666666667	5.33333333333334
174	33	33.6666666666667	-0.666666666666664
175	35	26.8611111111111	8.13888888888889
176	26	33.6666666666667	-7.66666666666666
177	32	33.6666666666667	-1.66666666666666
178	22	33.6666666666667	-11.6666666666667
179	39	29.873417721519	9.12658227848101
180	35	29.873417721519	5.12658227848101
181	21	35.6666666666667	-14.6666666666667
182	27	35.6666666666667	-8.66666666666666
183	31	29.873417721519	1.12658227848101
184	20	29.873417721519	-9.87341772151899
185	28	29.873417721519	-1.87341772151899
186	26	26.8611111111111	-0.86111111111111
187	36	29.873417721519	6.12658227848101
188	16	26.8611111111111	-10.8611111111111
189	34	29.873417721519	4.12658227848101
190	30	29.873417721519	0.126582278481013

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