R version 2.9.0 (2009-04-17) Copyright (C) 2009 The R Foundation for Statistical Computing ISBN 3-900051-07-0 R is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY. You are welcome to redistribute it under certain conditions. Type 'license()' or 'licence()' for distribution details. R is a collaborative project with many contributors. Type 'contributors()' for more information and 'citation()' on how to cite R or R packages in publications. Type 'demo()' for some demos, 'help()' for on-line help, or 'help.start()' for an HTML browser interface to help. Type 'q()' to quit R. > x <- array(list(11 + ,6 + ,6 + ,4 + ,15 + ,16 + ,2 + ,40 + ,37 + ,15 + ,10 + ,77 + ,26 + ,16 + ,5 + ,4 + ,23 + ,24 + ,1 + ,29 + ,31 + ,9 + ,20 + ,63 + ,26 + ,13 + ,20 + ,10 + ,26 + ,22 + ,1 + ,37 + ,35 + ,12 + ,16 + ,73 + ,15 + ,7 + ,12 + ,6 + ,19 + ,21 + ,1 + ,32 + ,36 + ,15 + ,10 + ,76 + ,10 + ,10 + ,11 + ,5 + ,19 + ,23 + ,1 + ,39 + ,32 + ,17 + ,8 + ,90 + ,21 + ,10 + ,12 + ,8 + ,16 + ,23 + ,1 + ,32 + ,30 + ,14 + ,14 + ,67 + ,27 + ,15 + ,11 + ,9 + ,23 + ,21 + ,2 + ,35 + ,34 + ,9 + ,19 + ,69 + ,21 + ,9 + ,9 + ,9 + ,22 + ,20 + ,2 + ,35 + ,34 + ,12 + ,15 + ,70 + ,21 + ,12 + ,13 + ,8 + ,19 + ,22 + ,1 + ,28 + ,22 + ,11 + ,23 + ,54 + ,21 + ,8 + ,9 + ,11 + ,24 + ,20 + ,1 + ,37 + ,27 + ,13 + ,9 + ,54 + ,22 + ,9 + ,14 + ,6 + ,19 + ,12 + ,2 + ,32 + ,27 + ,16 + ,12 + ,76 + ,29 + ,10 + ,12 + ,8 + ,25 + ,23 + ,2 + ,34 + ,33 + ,16 + ,14 + ,75 + ,29 + ,15 + ,18 + ,11 + ,23 + ,23 + ,2 + ,37 + ,38 + ,15 + ,13 + ,76 + ,29 + ,11 + ,9 + ,5 + ,31 + ,30 + ,1 + ,35 + ,37 + ,10 + ,11 + ,80 + ,30 + ,12 + ,15 + ,10 + ,29 + ,22 + ,2 + ,40 + ,31 + ,16 + ,11 + ,89 + ,19 + ,9 + ,12 + ,7 + ,18 + ,21 + ,1 + ,37 + ,36 + ,12 + ,10 + ,73 + ,19 + ,10 + ,12 + ,7 + ,17 + ,21 + ,1 + ,37 + ,38 + ,15 + ,12 + ,74 + ,22 + ,13 + ,12 + ,13 + ,22 + ,15 + ,2 + ,33 + ,31 + ,13 + ,18 + ,78 + ,18 + ,8 + ,15 + ,10 + ,21 + ,22 + ,2 + ,37 + ,34 + ,18 + ,12 + ,76 + ,28 + ,14 + ,11 + ,8 + ,24 + ,24 + ,1 + ,35 + ,33 + ,13 + ,10 + ,69 + ,17 + ,9 + ,13 + ,6 + ,22 + ,23 + ,2 + ,36 + ,38 + ,17 + ,15 + ,74 + ,18 + ,12 + ,10 + ,8 + ,16 + ,15 + ,2 + ,32 + ,28 + ,14 + ,15 + ,82 + ,20 + ,8 + ,17 + ,7 + ,22 + ,24 + ,1 + ,38 + ,34 + ,13 + ,12 + ,77 + ,16 + ,8 + ,13 + ,5 + ,21 + ,24 + ,2 + ,34 + ,32 + ,13 + ,9 + ,84 + ,17 + ,9 + ,17 + ,9 + ,25 + ,21 + ,2 + ,33 + ,34 + ,15 + ,11 + ,75 + ,25 + ,14 + ,15 + ,11 + ,22 + ,21 + ,2 + ,33 + ,39 + ,15 + ,16 + ,79 + ,22 + ,11 + ,13 + ,11 + ,24 + ,18 + ,2 + ,42 + ,37 + ,13 + ,17 + ,79 + ,34 + ,16 + ,18 + ,11 + ,21 + ,20 + ,2 + ,33 + ,34 + ,14 + ,12 + ,69 + ,31 + ,9 + ,17 + ,9 + ,25 + ,19 + ,2 + ,32 + ,41 + ,13 + ,11 + ,88 + ,38 + ,11 + ,21 + ,7 + ,29 + ,29 + ,2 + ,32 + ,32 + ,16 + ,13 + ,57 + ,18 + ,13 + ,12 + ,6 + ,19 + ,20 + ,2 + ,33 + ,35 + ,14 + ,9 + ,69 + ,25 + ,12 + ,12 + ,7 + ,29 + ,23 + ,1 + ,35 + ,33 + ,12 + ,14 + ,52 + ,20 + ,9 + ,15 + ,6 + ,25 + ,24 + ,2 + ,39 + ,32 + ,18 + ,11 + ,86 + ,23 + ,14 + ,8 + ,5 + ,19 + ,27 + ,1 + ,28 + ,32 + ,9 + ,20 + ,66 + ,12 + ,4 + ,15 + ,4 + ,27 + ,28 + ,1 + ,38 + ,32 + ,16 + ,8 + ,54 + ,20 + ,8 + ,16 + ,10 + ,25 + ,24 + ,2 + ,36 + ,37 + ,16 + ,12 + ,85 + ,15 + ,14 + ,9 + ,8 + ,23 + ,29 + ,1 + ,38 + ,31 + ,17 + ,10 + ,79 + ,21 + ,10 + ,13 + ,6 + ,24 + ,24 + ,1 + ,34 + ,27 + ,13 + ,11 + ,84 + ,21 + ,13 + ,17 + ,11 + ,23 + ,22 + ,2 + ,33 + ,31 + ,15 + ,11 + ,73 + ,20 + ,10 + ,11 + ,4 + ,25 + ,25 + ,2 + ,37 + ,37 + ,17 + ,13 + ,70 + ,30 + ,14 + ,9 + ,9 + ,23 + ,14 + ,2 + ,34 + ,31 + ,15 + ,13 + ,54 + ,22 + ,13 + ,15 + ,10 + ,22 + ,22 + ,2 + ,34 + ,40 + ,14 + ,13 + ,70 + ,33 + ,14 + ,9 + ,6 + ,32 + ,24 + ,1 + ,36 + ,35 + ,10 + ,15 + ,54 + ,25 + ,14 + ,15 + ,9 + ,22 + ,24 + ,1 + ,31 + ,35 + ,13 + ,12 + ,69 + ,20 + ,14 + ,14 + ,10 + ,18 + ,24 + ,2 + ,37 + ,35 + ,11 + ,13 + ,68 + ,10 + ,5 + ,8 + ,6 + ,19 + ,24 + ,1 + ,36 + ,35 + ,16 + ,11 + ,76 + ,15 + ,11 + ,11 + ,8 + ,23 + ,22 + ,1 + ,34 + ,38 + ,16 + ,9 + ,71 + ,21 + ,9 + ,14 + ,13 + ,19 + ,21 + ,2 + ,30 + ,35 + ,11 + ,14 + ,66 + ,16 + ,9 + ,12 + ,8 + ,16 + ,21 + ,2 + ,29 + ,34 + ,15 + ,9 + ,67 + ,23 + ,10 + ,15 + ,10 + ,23 + ,21 + ,2 + ,35 + ,37 + ,15 + ,9 + ,71 + ,25 + ,14 + ,11 + ,5 + ,17 + ,15 + ,2 + ,33 + ,37 + ,12 + ,15 + ,54 + ,18 + ,6 + ,11 + ,8 + ,17 + ,26 + ,2 + ,29 + ,31 + ,17 + ,10 + ,76 + ,33 + ,11 + ,9 + ,6 + ,28 + ,22 + ,1 + ,28 + ,31 + ,15 + ,13 + ,77 + ,18 + ,13 + ,8 + ,9 + ,24 + ,24 + ,1 + ,32 + ,33 + ,16 + ,8 + ,71 + ,18 + ,12 + ,13 + ,9 + ,21 + ,13 + ,2 + ,33 + ,37 + ,14 + ,15 + ,69 + ,13 + ,8 + ,12 + ,7 + ,14 + ,19 + ,2 + ,31 + ,36 + ,17 + ,13 + ,73 + ,24 + ,14 + ,24 + ,20 + ,21 + ,10 + ,2 + ,43 + ,42 + ,10 + ,24 + ,46 + ,19 + ,11 + ,11 + ,8 + ,20 + ,28 + ,1 + ,32 + ,28 + ,11 + ,11 + ,66 + ,20 + ,11 + ,11 + ,8 + ,25 + ,25 + ,2 + ,35 + ,41 + ,15 + ,13 + ,77 + ,21 + ,11 + ,16 + ,7 + ,20 + ,24 + ,1 + ,31 + ,23 + ,15 + ,12 + ,77 + ,18 + ,16 + ,12 + ,7 + ,17 + ,22 + ,2 + ,33 + ,33 + ,7 + ,22 + ,70 + ,29 + ,14 + ,18 + ,10 + ,26 + ,30 + ,1 + ,39 + ,32 + ,17 + ,11 + ,86 + ,13 + ,16 + ,12 + ,5 + ,17 + ,22 + ,1 + ,32 + ,33 + ,14 + ,15 + ,38 + ,26 + ,14 + ,14 + ,8 + ,17 + ,24 + ,1 + ,32 + ,33 + ,18 + ,7 + ,66 + ,22 + ,9 + ,16 + ,9 + ,24 + ,23 + ,1 + ,36 + ,32 + ,14 + ,14 + ,75 + ,28 + ,8 + ,24 + ,20 + ,30 + ,20 + ,1 + ,39 + ,38 + ,14 + ,10 + ,64 + ,28 + ,11 + ,13 + ,6 + ,25 + ,22 + ,2 + ,41 + ,32 + ,9 + ,9 + ,80 + ,23 + ,8 + ,11 + ,10 + ,15 + ,22 + ,2 + ,30 + ,35 + ,14 + ,12 + ,86 + ,22 + ,14 + ,14 + ,11 + ,25 + ,19 + ,2 + ,30 + ,35 + ,11 + ,16 + ,54 + ,28 + ,8 + ,16 + ,12 + ,18 + ,24 + ,2 + ,32 + ,34 + ,15 + ,10 + ,54 + ,28 + ,8 + ,12 + ,7 + ,20 + ,22 + ,2 + ,39 + ,34 + ,16 + ,13 + ,74 + ,31 + ,10 + ,21 + ,12 + ,32 + ,26 + ,2 + ,38 + ,38 + ,17 + ,11 + ,88 + ,15 + ,8 + ,11 + ,8 + ,14 + ,12 + ,2 + ,38 + ,39 + ,16 + ,12 + ,85 + ,15 + ,8 + ,6 + ,6 + ,20 + ,25 + ,1 + ,32 + ,32 + ,12 + ,11 + ,63 + ,24 + ,10 + ,9 + ,6 + ,25 + ,29 + ,2 + ,34 + ,39 + ,15 + ,13 + ,81 + ,22 + ,9 + ,14 + ,9 + ,25 + ,23 + ,2 + ,36 + ,35 + ,15 + ,10 + ,74 + ,17 + ,9 + ,16 + ,5 + ,25 + ,23 + ,2 + ,39 + ,36 + ,16 + ,11 + ,80 + ,25 + ,7 + ,18 + ,11 + ,35 + ,17 + ,2 + ,31 + ,28 + ,16 + ,9 + ,80 + ,32 + ,16 + ,9 + ,6 + ,29 + ,26 + ,1 + ,36 + ,36 + ,11 + ,13 + ,60 + ,23 + ,14 + ,13 + ,10 + ,25 + ,27 + ,2 + ,34 + ,38 + ,12 + ,14 + ,62 + ,20 + ,11 + ,17 + ,8 + ,21 + ,23 + ,1 + ,34 + ,35 + ,14 + ,14 + ,63 + ,20 + ,9 + ,11 + ,7 + ,21 + ,20 + ,2 + ,38 + ,39 + ,15 + ,11 + ,89 + ,28 + ,16 + ,16 + ,8 + ,24 + ,24 + ,2 + ,38 + ,36 + ,17 + ,10 + ,76 + ,20 + ,7 + ,11 + ,9 + ,26 + ,22 + ,2 + ,33 + ,36 + ,19 + ,11 + ,81 + ,20 + ,11 + ,11 + ,8 + ,24 + ,26 + ,2 + ,32 + ,34 + ,15 + ,12 + ,72 + ,23 + ,14 + ,11 + ,10 + ,20 + ,29 + ,1 + ,30 + ,34 + ,16 + ,14 + ,84 + ,20 + ,11 + ,20 + ,13 + ,24 + ,20 + ,2 + ,31 + ,27 + ,14 + ,14 + ,76 + ,21 + ,8 + ,10 + ,7 + ,18 + ,17 + ,2 + ,34 + ,37 + ,16 + ,21 + ,76 + ,14 + ,11 + ,12 + ,7 + ,17 + ,16 + ,2 + ,35 + ,33 + ,15 + ,13 + ,72 + ,31 + ,8 + ,11 + ,8 + ,22 + ,24 + ,1 + ,37 + ,34 + ,17 + ,11 + ,81 + ,21 + ,12 + ,14 + ,9 + ,22 + ,24 + ,2 + ,35 + ,39 + ,12 + ,12 + ,72 + ,18 + ,8 + ,12 + ,9 + ,22 + ,19 + ,2 + ,35 + ,29 + ,18 + ,12 + ,78 + ,26 + ,13 + ,12 + ,8 + ,24 + ,29 + ,2 + ,31 + ,33 + ,13 + ,11 + ,79 + ,25 + ,8 + ,12 + ,7 + ,32 + ,25 + ,2 + ,31 + ,35 + ,14 + ,14 + ,52 + ,9 + ,13 + ,10 + ,6 + ,19 + ,25 + ,1 + ,38 + ,36 + ,14 + ,13 + ,67 + ,18 + ,9 + ,12 + ,8 + ,21 + ,24 + ,1 + ,34 + ,30 + ,14 + ,13 + ,74 + ,19 + ,12 + ,10 + ,8 + ,23 + ,29 + ,1 + ,30 + ,27 + ,12 + ,12 + ,73 + ,29 + ,11 + ,7 + ,4 + ,26 + ,22 + ,2 + ,32 + ,37 + ,14 + ,14 + ,69 + ,31 + ,14 + ,10 + ,8 + ,18 + ,23 + ,1 + ,31 + ,33 + ,12 + ,12 + ,67 + ,24 + ,9 + ,13 + ,10 + ,19 + ,15 + ,2 + ,37 + ,32 + ,15 + ,12 + ,76 + ,16 + ,10 + ,12 + ,7 + ,22 + ,29 + ,2 + ,34 + ,35 + ,11 + ,12 + ,77 + ,19 + ,9 + ,13 + ,8 + ,27 + ,21 + ,1 + ,32 + ,33 + ,11 + ,18 + ,63 + ,19 + ,9 + ,9 + ,7 + ,21 + ,23 + ,2 + ,34 + ,37 + ,15 + ,11 + ,84 + ,22 + ,8 + ,14 + ,10 + ,20 + ,20 + ,2 + ,38 + ,36 + ,14 + ,15 + ,90 + ,31 + ,16 + ,14 + ,9 + ,21 + ,25 + ,1 + ,38 + ,39 + ,15 + ,13 + ,75 + ,20 + ,10 + ,12 + ,8 + ,20 + ,28 + ,2 + ,38 + ,35 + ,16 + ,11 + ,76 + ,26 + ,11 + ,18 + ,5 + ,29 + ,18 + ,2 + ,39 + ,31 + ,14 + ,22 + ,53 + ,17 + ,6 + ,17 + ,8 + ,30 + ,25 + ,2 + ,33 + ,37 + ,18 + ,10 + ,87 + ,16 + ,9 + ,12 + ,9 + ,10 + ,13 + ,2 + ,34 + ,36 + ,13 + ,16 + ,69 + ,16 + ,8 + ,15 + ,9 + ,23 + ,24 + ,2 + ,35 + ,31 + ,14 + ,11 + ,78 + ,9 + ,6 + ,8 + ,11 + ,29 + ,23 + ,2 + ,36 + ,32 + ,13 + ,15 + ,54 + ,19 + ,20 + ,8 + ,7 + ,19 + ,25 + ,1 + ,32 + ,33 + ,14 + ,14 + ,58 + ,22 + ,10 + ,12 + ,8 + ,26 + ,27 + ,2 + ,34 + ,36 + ,14 + ,11 + ,80 + ,15 + ,8 + ,10 + ,4 + ,22 + ,24 + ,2 + ,44 + ,39 + ,17 + ,10 + ,74 + ,25 + ,16 + ,18 + ,16 + ,26 + ,24 + ,2 + ,37 + ,39 + ,12 + ,14 + ,56 + ,30 + ,9 + ,15 + ,9 + ,27 + ,26 + ,2 + ,32 + ,29 + ,16 + ,14 + ,82 + ,30 + ,12 + ,16 + ,10 + ,19 + ,18 + ,2 + ,35 + ,34 + ,15 + ,11 + ,64 + ,24 + ,14 + ,11 + ,12 + ,24 + ,26 + ,1 + ,38 + ,35 + ,10 + ,15 + ,67 + ,20 + ,10 + ,10 + ,8 + ,26 + ,23 + ,1 + ,38 + ,32 + ,13 + ,11 + ,75 + ,12 + ,7 + ,7 + ,4 + ,22 + ,28 + ,1 + ,38 + ,41 + ,15 + ,10 + ,69 + ,31 + ,14 + ,17 + ,11 + ,23 + ,20 + ,2 + ,32 + ,38 + ,16 + ,10 + ,72 + ,25 + ,11 + ,7 + ,8 + ,25 + ,23 + ,2 + ,39 + ,38 + ,14 + ,12 + ,54 + ,23 + ,13 + ,14 + ,12 + ,19 + ,24 + ,1 + ,27 + ,32 + ,13 + ,15 + ,54 + ,23 + ,10 + ,12 + ,8 + ,20 + ,21 + ,2 + ,37 + ,31 + ,17 + ,10 + ,71 + ,26 + ,9 + ,15 + ,6 + ,25 + ,25 + ,2 + ,41 + ,38 + ,14 + ,12 + ,53 + ,14 + ,15 + ,13 + ,8 + ,14 + ,16 + ,2 + ,31 + ,38 + ,16 + ,15 + ,54 + ,18 + ,12 + ,10 + ,8 + ,19 + ,23 + ,1 + ,36 + ,33 + ,15 + ,12 + ,71 + ,28 + ,12 + ,16 + ,14 + ,27 + ,22 + ,2 + ,38 + ,28 + ,12 + ,11 + ,69 + ,19 + ,9 + ,11 + ,10 + ,21 + ,27 + ,1 + ,37 + ,38 + ,16 + ,10 + ,30 + ,21 + ,15 + ,7 + ,5 + ,21 + ,24 + ,1 + ,30 + ,28 + ,8 + ,20 + ,53 + ,18 + ,10 + ,15 + ,8 + ,14 + ,17 + ,1 + ,40 + ,32 + ,9 + ,19 + ,68 + ,29 + ,13 + ,18 + ,12 + ,21 + ,21 + ,2 + ,34 + ,31 + ,13 + ,17 + ,69 + ,16 + ,11 + ,11 + ,11 + ,23 + ,21 + ,2 + ,36 + ,34 + ,19 + ,8 + ,54 + ,22 + ,10 + ,13 + ,8 + ,18 + ,19 + ,2 + ,36 + ,35 + ,11 + ,17 + ,66 + ,15 + ,12 + ,11 + ,8 + ,20 + ,25 + ,1 + ,33 + ,36 + ,15 + ,11 + ,79 + ,21 + ,9 + ,13 + ,9 + ,19 + ,24 + ,1 + ,34 + ,33 + ,11 + ,13 + ,67 + ,17 + ,14 + ,12 + ,6 + ,15 + ,21 + ,1 + ,37 + ,32 + ,15 + ,9 + ,74 + ,17 + ,9 + ,11 + ,5 + ,23 + ,26 + ,1 + ,37 + ,32 + ,16 + ,10 + ,86 + ,33 + ,14 + ,11 + ,8 + ,26 + ,25 + ,2 + ,39 + ,40 + ,15 + ,13 + ,63 + ,17 + ,11 + ,13 + ,7 + ,21 + ,25 + ,2 + ,37 + ,35 + ,12 + ,16 + ,69 + ,20 + ,11 + ,8 + ,4 + ,13 + ,13 + ,1 + ,37 + ,33 + ,16 + ,12 + ,73 + ,17 + ,9 + ,12 + ,9 + ,24 + ,25 + ,1 + ,35 + ,37 + ,15 + ,14 + ,69 + ,16 + ,11 + ,9 + ,5 + ,17 + ,23 + ,1 + ,32 + ,33 + ,13 + ,11 + ,71 + ,18 + ,10 + ,14 + ,9 + ,21 + ,26 + ,2 + ,33 + ,31 + ,14 + ,13 + ,77 + ,32 + ,12 + ,18 + ,12 + ,28 + ,22 + ,2 + ,31 + ,33 + ,11 + ,15 + ,74 + ,22 + ,10 + ,15 + ,6 + ,22 + ,20 + ,2 + ,30 + ,34 + ,15 + ,14 + ,82 + ,19 + ,6 + ,17 + ,8 + ,25 + ,14 + ,2 + ,32 + ,35 + ,12 + ,18 + ,84 + ,29 + ,16 + ,11 + ,6 + ,27 + ,24 + ,2 + ,33 + ,40 + ,14 + ,14 + ,54 + ,23 + ,14 + ,17 + ,7 + ,25 + ,21 + ,2 + ,29 + ,30 + ,13 + ,10 + ,80 + ,17 + ,8 + ,12 + ,9 + ,21 + ,24 + ,2 + ,37 + ,38 + ,15 + ,8 + ,76) + ,dim=c(12 + ,150) + ,dimnames=list(c('Mistakes' + ,'Doubts' + ,'P-Expectations' + ,'P-Criticism' + ,'Person-Standards' + ,'Organization' + ,'Gender' + ,'connected' + ,'separate' + ,'hapiness' + ,'depression' + ,'sport') + ,1:150)) > y <- array(NA,dim=c(12,150),dimnames=list(c('Mistakes','Doubts','P-Expectations','P-Criticism','Person-Standards','Organization','Gender','connected','separate','hapiness','depression','sport'),1:150)) > for (i in 1:dim(x)[1]) + { + for (j in 1:dim(x)[2]) + { + y[i,j] <- as.numeric(x[i,j]) + } + } > par4 = 'no' > par3 = '3' > par2 = 'none' > par1 = '5' > #'GNU S' R Code compiled by R2WASP v. 1.0.44 () > #Author: Dr. Ian E. Holliday > #To cite this work: Ian E. Holliday, 2009, YOUR SOFTWARE TITLE (vNUMBER) in Free Statistics Software (v$_version), Office for Research Development and Education, URL http://www.wessa.net/rwasp_YOURPAGE.wasp/ > #Source of accompanying publication: > #Technical description: > library(party) Loading required package: survival Loading required package: splines Loading required package: grid Loading required package: modeltools Loading required package: stats4 Loading required package: coin Loading required package: mvtnorm Loading required package: zoo Attaching package: 'zoo' The following object(s) are masked from package:base : as.Date.numeric Loading required package: sandwich Loading required package: strucchange Loading required package: vcd Loading required package: MASS Loading required package: colorspace > library(Hmisc) Attaching package: 'Hmisc' The following object(s) are masked from package:survival : untangle.specials The following object(s) are masked from package:base : format.pval, round.POSIXt, trunc.POSIXt, units > par1 <- as.numeric(par1) > par3 <- as.numeric(par3) > x <- data.frame(t(y)) > is.data.frame(x) [1] TRUE > x <- x[!is.na(x[,par1]),] > k <- length(x[1,]) > n <- length(x[,1]) > colnames(x)[par1] [1] "Person.Standards" > x[,par1] [1] 15 23 26 19 19 16 23 22 19 24 19 25 23 31 29 18 17 22 21 24 22 16 22 21 25 [26] 22 24 21 25 29 19 29 25 19 27 25 23 24 23 25 23 22 32 22 18 19 23 19 16 23 [51] 17 17 28 24 21 14 21 20 25 20 17 26 17 17 24 30 25 15 25 18 20 32 14 20 25 [76] 25 25 35 29 25 21 21 24 26 24 20 24 18 17 22 22 22 24 32 19 21 23 26 18 19 [101] 22 27 21 20 21 20 29 30 10 23 29 19 26 22 26 27 19 24 26 22 23 25 19 20 25 [126] 14 19 27 21 21 14 21 23 18 20 19 15 23 26 21 13 24 17 21 28 22 25 27 25 21 > if (par2 == 'kmeans') { + cl <- kmeans(x[,par1], par3) + print(cl) + clm <- matrix(cbind(cl$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]) 10 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 35 1 1 4 3 3 8 6 15 9 16 14 13 12 17 8 5 2 6 2 1 3 1 > colnames(x) [1] "Mistakes" "Doubts" "P.Expectations" "P.Criticism" [5] "Person.Standards" "Organization" "Gender" "connected" [9] "separate" "hapiness" "depression" "sport" > colnames(x)[par1] [1] "Person.Standards" > x[,par1] [1] 15 23 26 19 19 16 23 22 19 24 19 25 23 31 29 18 17 22 21 24 22 16 22 21 25 [26] 22 24 21 25 29 19 29 25 19 27 25 23 24 23 25 23 22 32 22 18 19 23 19 16 23 [51] 17 17 28 24 21 14 21 20 25 20 17 26 17 17 24 30 25 15 25 18 20 32 14 20 25 [76] 25 25 35 29 25 21 21 24 26 24 20 24 18 17 22 22 22 24 32 19 21 23 26 18 19 [101] 22 27 21 20 21 20 29 30 10 23 29 19 26 22 26 27 19 24 26 22 23 25 19 20 25 [126] 14 19 27 21 21 14 21 23 18 20 19 15 23 26 21 13 24 17 21 28 22 25 27 25 21 > if (par2 == 'none') { + m <- ctree(as.formula(paste(colnames(x)[par1],' ~ .',sep='')),data = x) + } > > #Note: the /var/www/html/rcomp/createtable file can be downloaded at http://www.wessa.net/cretab > load(file="/var/www/html/rcomp/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="/var/www/html/rcomp/tmp/1qmt51292159893.tab") + } + } > m Conditional inference tree with 3 terminal nodes Response: Person.Standards Inputs: Mistakes, Doubts, P.Expectations, P.Criticism, Organization, Gender, connected, separate, hapiness, depression, sport Number of observations: 150 1) Mistakes <= 24; criterion = 1, statistic = 29.36 2) Organization <= 17; criterion = 1, statistic = 16.873 3)* weights = 15 2) Organization > 17 4)* weights = 89 1) Mistakes > 24 5)* weights = 46 > postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/2qmt51292159893.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) > plot(m) > dev.off() null device 1 > postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/31vs81292159893.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) > plot(x[,par1] ~ as.factor(where(m)),main='Response by Terminal Node',xlab='Terminal Node',ylab='Response') > dev.off() null device 1 > 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) + } Actuals Forecasts Residuals 1 15 17.20000 -2.20000000 2 23 25.08696 -2.08695652 3 26 25.08696 0.91304348 4 19 21.57303 -2.57303371 5 19 21.57303 -2.57303371 6 16 21.57303 -5.57303371 7 23 25.08696 -2.08695652 8 22 21.57303 0.42696629 9 19 21.57303 -2.57303371 10 24 21.57303 2.42696629 11 19 17.20000 1.80000000 12 25 25.08696 -0.08695652 13 23 25.08696 -2.08695652 14 31 25.08696 5.91304348 15 29 25.08696 3.91304348 16 18 21.57303 -3.57303371 17 17 21.57303 -4.57303371 18 22 17.20000 4.80000000 19 21 21.57303 -0.57303371 20 24 25.08696 -1.08695652 21 22 21.57303 0.42696629 22 16 17.20000 -1.20000000 23 22 21.57303 0.42696629 24 21 21.57303 -0.57303371 25 25 21.57303 3.42696629 26 22 25.08696 -3.08695652 27 24 21.57303 2.42696629 28 21 25.08696 -4.08695652 29 25 25.08696 -0.08695652 30 29 25.08696 3.91304348 31 19 21.57303 -2.57303371 32 29 25.08696 3.91304348 33 25 21.57303 3.42696629 34 19 21.57303 -2.57303371 35 27 21.57303 5.42696629 36 25 21.57303 3.42696629 37 23 21.57303 1.42696629 38 24 21.57303 2.42696629 39 23 21.57303 1.42696629 40 25 21.57303 3.42696629 41 23 25.08696 -2.08695652 42 22 21.57303 0.42696629 43 32 25.08696 6.91304348 44 22 25.08696 -3.08695652 45 18 21.57303 -3.57303371 46 19 21.57303 -2.57303371 47 23 21.57303 1.42696629 48 19 21.57303 -2.57303371 49 16 21.57303 -5.57303371 50 23 21.57303 1.42696629 51 17 25.08696 -8.08695652 52 17 21.57303 -4.57303371 53 28 25.08696 2.91304348 54 24 21.57303 2.42696629 55 21 17.20000 3.80000000 56 14 21.57303 -7.57303371 57 21 17.20000 3.80000000 58 20 21.57303 -1.57303371 59 25 21.57303 3.42696629 60 20 21.57303 -1.57303371 61 17 21.57303 -4.57303371 62 26 25.08696 0.91304348 63 17 21.57303 -4.57303371 64 17 25.08696 -8.08695652 65 24 21.57303 2.42696629 66 30 25.08696 4.91304348 67 25 25.08696 -0.08695652 68 15 21.57303 -6.57303371 69 25 21.57303 3.42696629 70 18 25.08696 -7.08695652 71 20 25.08696 -5.08695652 72 32 25.08696 6.91304348 73 14 17.20000 -3.20000000 74 20 21.57303 -1.57303371 75 25 21.57303 3.42696629 76 25 21.57303 3.42696629 77 25 21.57303 3.42696629 78 35 25.08696 9.91304348 79 29 25.08696 3.91304348 80 25 21.57303 3.42696629 81 21 21.57303 -0.57303371 82 21 21.57303 -0.57303371 83 24 25.08696 -1.08695652 84 26 21.57303 4.42696629 85 24 21.57303 2.42696629 86 20 21.57303 -1.57303371 87 24 21.57303 2.42696629 88 18 17.20000 0.80000000 89 17 17.20000 -0.20000000 90 22 25.08696 -3.08695652 91 22 21.57303 0.42696629 92 22 21.57303 0.42696629 93 24 25.08696 -1.08695652 94 32 25.08696 6.91304348 95 19 21.57303 -2.57303371 96 21 21.57303 -0.57303371 97 23 21.57303 1.42696629 98 26 25.08696 0.91304348 99 18 25.08696 -7.08695652 100 19 17.20000 1.80000000 101 22 21.57303 0.42696629 102 27 21.57303 5.42696629 103 21 21.57303 -0.57303371 104 20 21.57303 -1.57303371 105 21 25.08696 -4.08695652 106 20 21.57303 -1.57303371 107 29 25.08696 3.91304348 108 30 21.57303 8.42696629 109 10 17.20000 -7.20000000 110 23 21.57303 1.42696629 111 29 21.57303 7.42696629 112 19 21.57303 -2.57303371 113 26 21.57303 4.42696629 114 22 21.57303 0.42696629 115 26 25.08696 0.91304348 116 27 25.08696 1.91304348 117 19 25.08696 -6.08695652 118 24 21.57303 2.42696629 119 26 21.57303 4.42696629 120 22 21.57303 0.42696629 121 23 25.08696 -2.08695652 122 25 25.08696 -0.08695652 123 19 21.57303 -2.57303371 124 20 21.57303 -1.57303371 125 25 25.08696 -0.08695652 126 14 17.20000 -3.20000000 127 19 21.57303 -2.57303371 128 27 25.08696 1.91304348 129 21 21.57303 -0.57303371 130 21 21.57303 -0.57303371 131 14 17.20000 -3.20000000 132 21 25.08696 -4.08695652 133 23 21.57303 1.42696629 134 18 21.57303 -3.57303371 135 20 21.57303 -1.57303371 136 19 21.57303 -2.57303371 137 15 21.57303 -6.57303371 138 23 21.57303 1.42696629 139 26 25.08696 0.91304348 140 21 21.57303 -0.57303371 141 13 17.20000 -4.20000000 142 24 21.57303 2.42696629 143 17 21.57303 -4.57303371 144 21 21.57303 -0.57303371 145 28 25.08696 2.91304348 146 22 21.57303 0.42696629 147 25 17.20000 7.80000000 148 27 25.08696 1.91304348 149 25 21.57303 3.42696629 150 21 21.57303 -0.57303371 > if (par2 != 'none') { + print(cbind(as.factor(x[,par1]),predict(m))) + myt <- table(as.factor(x[,par1]),predict(m)) + print(myt) + } > postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/4um9t1292159893.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) > 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$Forecasts),main='Kernel Density Plot of Predictions') + par(op) + } > if(par2!='none') { + plot(myt,main='Confusion Matrix',xlab='Actual',ylab='Predicted') + } > dev.off() null device 1 > if (par2 == 'none') { + detcoef <- cor(result$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="/var/www/html/rcomp/tmp/5f58z1292159893.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="/var/www/html/rcomp/tmp/6j56n1292159893.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="/var/www/html/rcomp/tmp/7bwo81292159893.tab") + } > > try(system("convert tmp/2qmt51292159893.ps tmp/2qmt51292159893.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/31vs81292159893.ps tmp/31vs81292159893.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/4um9t1292159893.ps tmp/4um9t1292159893.png",intern=TRUE)) character(0) > > > proc.time() user system elapsed 3.287 0.598 6.978