R version 2.8.0 (2008-10-20)
Copyright (C) 2008 The R Foundation for Statistical Computing
ISBN 3-900051-07-0

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+ ,16
+ ,16
+ ,16
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+ ,12
+ ,8
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+ ,12
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+ ,13
+ ,6
+ ,15
+ ,10
+ ,4
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+ ,25
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+ ,7
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+ ,6
+ ,22
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+ ,0
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+ ,9
+ ,11
+ ,13
+ ,3
+ ,29
+ ,11
+ ,6
+ ,27
+ ,24
+ ,0
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+ ,10
+ ,80
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+ ,0
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+ ,47
+ ,15
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+ ,16
+ ,7
+ ,17
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+ ,9
+ ,21
+ ,24
+ ,0)
+ ,dim=c(14
+ ,137)
+ ,dimnames=list(c('Happiness'
+ ,'Depression'
+ ,'Belonging'
+ ,'BelongingFinal'
+ ,'Popularity'
+ ,'KnowingPeople'
+ ,'Liked'
+ ,'Celebrity'
+ ,'ConcernOverMistakes'
+ ,'ParentalExpectations'
+ ,'ParentalCriticism'
+ ,'PersonalStandards'
+ ,'Organization'
+ ,'Gender')
+ ,1:137))
>  y <- array(NA,dim=c(14,137),dimnames=list(c('Happiness','Depression','Belonging','BelongingFinal','Popularity','KnowingPeople','Liked','Celebrity','ConcernOverMistakes','ParentalExpectations','ParentalCriticism','PersonalStandards','Organization','Gender'),1:137))
>  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 = '4'
> par2 = 'quantiles'
> par1 = '2'
> #'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] "Depression"
> x[,par1]
  [1] 10 20 16 10  8 14 19 23  9 12 14 13 11 11 10 12 18 12 10 15 15 12  9 11 16
 [26] 17 11 13  9 11 20  8 12 10 11 13 13 13 15 12 13 14  9  9 15 10 13  8 15 13
 [51] 24 11 13 12 22 11 15  7 14 10  9 12 16 13 11 11 13 10 11  9 13 14 14 11 10
 [76] 11 12 14 14 21 13 11 12 12 11 14 13 13 12 14 12 12 18 11 15 13 11 22 10 11
[101] 15 14 11 10 14 14 15 11 10 10 12 15 10 12 15 11 10 20 19 17  8 17 11 13  9
[126] 10 13 16 12 14 11 13 15 14 14 10  8
> 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])

[ 7,12)      12 [13,15) [15,24] 
     54      17      35      31 
> colnames(x)
 [1] "Happiness"            "Depression"           "Belonging"           
 [4] "BelongingFinal"       "Popularity"           "KnowingPeople"       
 [7] "Liked"                "Celebrity"            "ConcernOverMistakes" 
[10] "ParentalExpectations" "ParentalCriticism"    "PersonalStandards"   
[13] "Organization"         "Gender"              
> colnames(x)[par1]
[1] "Depression"
> x[,par1]
  [1] [ 7,12) [15,24] [15,24] [ 7,12) [ 7,12) [13,15) [15,24] [15,24] [ 7,12)
 [10] 12      [13,15) [13,15) [ 7,12) [ 7,12) [ 7,12) 12      [15,24] 12     
 [19] [ 7,12) [15,24] [15,24] 12      [ 7,12) [ 7,12) [15,24] [15,24] [ 7,12)
 [28] [13,15) [ 7,12) [ 7,12) [15,24] [ 7,12) 12      [ 7,12) [ 7,12) [13,15)
 [37] [13,15) [13,15) [15,24] 12      [13,15) [13,15) [ 7,12) [ 7,12) [15,24]
 [46] [ 7,12) [13,15) [ 7,12) [15,24] [13,15) [15,24] [ 7,12) [13,15) 12     
 [55] [15,24] [ 7,12) [15,24] [ 7,12) [13,15) [ 7,12) [ 7,12) 12      [15,24]
 [64] [13,15) [ 7,12) [ 7,12) [13,15) [ 7,12) [ 7,12) [ 7,12) [13,15) [13,15)
 [73] [13,15) [ 7,12) [ 7,12) [ 7,12) 12      [13,15) [13,15) [15,24] [13,15)
 [82] [ 7,12) 12      12      [ 7,12) [13,15) [13,15) [13,15) 12      [13,15)
 [91] 12      12      [15,24] [ 7,12) [15,24] [13,15) [ 7,12) [15,24] [ 7,12)
[100] [ 7,12) [15,24] [13,15) [ 7,12) [ 7,12) [13,15) [13,15) [15,24] [ 7,12)
[109] [ 7,12) [ 7,12) 12      [15,24] [ 7,12) 12      [15,24] [ 7,12) [ 7,12)
[118] [15,24] [15,24] [15,24] [ 7,12) [15,24] [ 7,12) [13,15) [ 7,12) [ 7,12)
[127] [13,15) [15,24] 12      [13,15) [ 7,12) [13,15) [15,24] [13,15) [13,15)
[136] [ 7,12) [ 7,12)
Levels: [ 7,12) 12 [13,15) [15,24]
> if (par2 == 'none') {
+ m <- ctree(as.formula(paste(colnames(x)[par1],' ~ .',sep='')),data = x)
+ }
> 
> #Note: the /var/www/html/freestat/rcomp/createtable file can be downloaded at http://www.wessa.net/cretab
> load(file="/var/www/html/freestat/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/freestat/rcomp/tmp/1kspi1292177275.tab") 
+ }
+ }
> m

	 Conditional inference tree with 3 terminal nodes

Response:  as.factor(Depression) 
Inputs:  Happiness, Belonging, BelongingFinal, Popularity, KnowingPeople, Liked, Celebrity, ConcernOverMistakes, ParentalExpectations, ParentalCriticism, PersonalStandards, Organization, Gender 
Number of observations:  137 

1) Happiness <= 11; criterion = 1, statistic = 33.138
  2)*  weights = 21 
1) Happiness > 11
  3) Organization <= 18; criterion = 0.981, statistic = 15.474
    4)*  weights = 16 
  3) Organization > 18
    5)*  weights = 100 
> postscript(file="/var/www/html/freestat/rcomp/tmp/2kspi1292177275.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/freestat/rcomp/tmp/3kspi1292177275.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)
+ }
> if (par2 != 'none') {
+ print(cbind(as.factor(x[,par1]),predict(m)))
+ myt <- table(as.factor(x[,par1]),predict(m))
+ print(myt)
+ }
       [,1] [,2]
  [1,]    1    4
  [2,]    4    4
  [3,]    4    1
  [4,]    1    1
  [5,]    1    1
  [6,]    3    1
  [7,]    4    4
  [8,]    4    4
  [9,]    1    1
 [10,]    2    4
 [11,]    3    1
 [12,]    3    1
 [13,]    1    4
 [14,]    1    1
 [15,]    1    1
 [16,]    2    1
 [17,]    4    4
 [18,]    2    1
 [19,]    1    1
 [20,]    4    1
 [21,]    4    4
 [22,]    2    1
 [23,]    1    1
 [24,]    1    1
 [25,]    4    1
 [26,]    4    4
 [27,]    1    1
 [28,]    3    1
 [29,]    1    1
 [30,]    1    1
 [31,]    4    4
 [32,]    1    1
 [33,]    2    1
 [34,]    1    1
 [35,]    1    1
 [36,]    3    1
 [37,]    3    4
 [38,]    3    1
 [39,]    4    4
 [40,]    2    1
 [41,]    3    4
 [42,]    3    4
 [43,]    1    1
 [44,]    1    1
 [45,]    4    4
 [46,]    1    1
 [47,]    3    1
 [48,]    1    1
 [49,]    4    4
 [50,]    3    1
 [51,]    4    4
 [52,]    1    4
 [53,]    3    1
 [54,]    2    1
 [55,]    4    4
 [56,]    1    1
 [57,]    4    1
 [58,]    1    1
 [59,]    3    1
 [60,]    1    1
 [61,]    1    4
 [62,]    2    1
 [63,]    4    4
 [64,]    3    1
 [65,]    1    1
 [66,]    1    4
 [67,]    3    1
 [68,]    1    1
 [69,]    1    1
 [70,]    1    4
 [71,]    3    4
 [72,]    3    1
 [73,]    3    1
 [74,]    1    1
 [75,]    1    1
 [76,]    1    1
 [77,]    2    1
 [78,]    3    1
 [79,]    3    1
 [80,]    4    4
 [81,]    3    4
 [82,]    1    1
 [83,]    2    1
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 [85,]    1    1
 [86,]    3    1
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 [88,]    3    1
 [89,]    2    1
 [90,]    3    1
 [91,]    2    1
 [92,]    2    4
 [93,]    4    4
 [94,]    1    1
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 [97,]    1    1
 [98,]    4    4
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[100,]    1    1
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[120,]    4    1
[121,]    1    1
[122,]    4    4
[123,]    1    1
[124,]    3    4
[125,]    1    1
[126,]    1    1
[127,]    3    1
[128,]    4    1
[129,]    2    4
[130,]    3    1
[131,]    1    1
[132,]    3    1
[133,]    4    4
[134,]    3    1
[135,]    3    1
[136,]    1    1
[137,]    1    1
         
          [ 7,12) 12 [13,15) [15,24]
  [ 7,12)      48  0       0       6
  12           14  0       0       3
  [13,15)      29  0       0       6
  [15,24]       9  0       0      22
> postscript(file="/var/www/html/freestat/rcomp/tmp/46a5o1292177275.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/freestat/rcomp/tmp/59t4c1292177275.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/freestat/rcomp/tmp/6utk01292177275.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/freestat/rcomp/tmp/7nkjk1292177275.tab") 
+ }
> 
> try(system("convert tmp/2kspi1292177275.ps tmp/2kspi1292177275.png",intern=TRUE))
character(0)
> try(system("convert tmp/3kspi1292177275.ps tmp/3kspi1292177275.png",intern=TRUE))
character(0)
> try(system("convert tmp/46a5o1292177275.ps tmp/46a5o1292177275.png",intern=TRUE))
character(0)
> 
> 
> proc.time()
   user  system elapsed 
  4.631   0.681   4.779