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(10 + ,11 + ,16 + ,1 + ,24 + ,14 + ,33 + ,12 + ,24 + ,14 + ,11 + ,13 + ,2 + ,25 + ,11 + ,30 + ,8 + ,25 + ,18 + ,15 + ,16 + ,2 + ,17 + ,6 + ,30 + ,8 + ,30 + ,15 + ,9 + ,15 + ,1 + ,18 + ,12 + ,26 + ,8 + ,19 + ,11 + ,17 + ,15 + ,2 + ,16 + ,10 + ,24 + ,7 + ,22 + ,17 + ,16 + ,14 + ,2 + ,20 + ,10 + ,28 + ,4 + ,25 + ,19 + ,9 + ,11 + ,2 + ,16 + ,11 + ,24 + ,11 + ,23 + ,7 + ,12 + ,15 + ,2 + ,18 + ,16 + ,27 + ,7 + ,17 + ,12 + ,14 + ,13 + ,2 + ,17 + ,11 + ,28 + ,7 + ,21 + ,15 + ,4 + ,6 + ,2 + ,30 + ,12 + ,42 + ,10 + ,19 + ,14 + ,13 + ,11 + ,2 + ,23 + ,8 + ,31 + ,10 + ,15 + ,14 + ,12 + ,9 + ,2 + ,18 + ,12 + ,25 + ,8 + ,16 + ,16 + ,13 + ,14 + ,1 + ,12 + ,4 + ,23 + ,4 + ,27 + ,12 + ,15 + ,5 + ,2 + ,21 + ,9 + ,27 + ,9 + ,22 + ,12 + ,10 + ,8 + ,1 + ,15 + ,8 + ,23 + ,8 + ,14 + ,13 + ,9 + ,6 + ,1 + ,20 + ,8 + ,34 + ,7 + ,22 + ,9 + ,11 + ,15 + ,2 + ,27 + ,15 + ,36 + ,9 + ,23 + ,11 + ,15 + ,12 + ,2 + ,21 + ,9 + ,31 + ,13 + ,19 + ,12 + ,10 + ,10 + ,1 + ,31 + ,14 + ,39 + ,8 + ,18 + ,11 + ,9 + ,8 + ,1 + ,19 + ,11 + ,27 + ,8 + ,20 + ,14 + ,15 + ,16 + ,2 + ,16 + ,8 + ,27 + ,9 + ,23 + ,18 + ,12 + ,8 + ,2 + ,20 + ,9 + ,31 + ,6 + ,25 + ,11 + ,12 + ,12 + ,1 + ,21 + ,9 + ,31 + ,9 + ,19 + ,17 + ,14 + ,14 + ,2 + ,17 + ,9 + ,26 + ,6 + ,22 + ,14 + ,16 + ,13 + ,1 + ,22 + ,9 + ,34 + ,9 + ,24 + ,14 + ,5 + ,8 + ,2 + ,26 + ,11 + ,39 + ,5 + ,29 + ,12 + ,10 + ,11 + ,2 + ,25 + ,16 + ,39 + ,16 + ,26 + ,14 + ,9 + ,12 + ,2 + ,25 + ,8 + ,35 + ,7 + ,32 + ,15 + ,14 + ,13 + ,2 + ,17 + ,9 + ,30 + ,9 + ,25 + ,10 + ,5 + ,4 + ,1 + ,33 + ,14 + ,40 + ,6 + ,32 + ,11 + ,12 + ,16 + ,1 + ,32 + ,16 + ,38 + ,6 + ,29 + ,14 + ,14 + ,17 + ,1 + ,13 + ,16 + ,21 + ,5 + ,17 + ,11 + ,16 + ,14 + ,2 + ,32 + ,12 + ,45 + ,12 + ,28 + ,15 + ,11 + ,8 + ,2 + ,22 + ,9 + ,32 + ,9 + ,25 + ,16 + ,6 + ,6 + ,2 + ,17 + ,9 + ,29 + ,5 + ,25 + ,15 + ,11 + ,15 + ,1 + ,33 + ,11 + ,40 + ,6 + ,28 + ,16 + ,9 + ,11 + ,2 + ,31 + ,14 + ,44 + ,11 + ,23 + ,13 + ,16 + ,16 + ,1 + ,20 + ,10 + ,28 + ,8 + ,26 + ,15 + ,13 + ,5 + ,1 + ,15 + ,12 + ,24 + ,8 + ,20 + ,16 + ,10 + ,5 + ,2 + ,29 + ,10 + ,37 + ,8 + ,25 + ,13 + ,6 + ,9 + ,1 + ,23 + ,13 + ,33 + ,12 + ,19 + ,9 + ,12 + ,7 + ,1 + ,26 + ,16 + ,30 + ,4 + ,23 + ,14 + ,15 + ,14 + ,1 + ,18 + ,9 + ,26 + ,8 + ,21 + ,15 + ,15 + ,12 + ,2 + ,11 + ,6 + ,16 + ,4 + ,15 + ,14 + ,11 + ,7 + ,1 + ,28 + ,8 + ,48 + ,20 + ,30 + ,16 + ,16 + ,16 + ,2 + ,20 + ,10 + ,30 + ,8 + ,20 + ,13 + ,12 + ,10 + ,2 + ,26 + ,13 + ,35 + ,8 + ,24 + ,17 + ,11 + ,8 + ,1 + ,29 + ,14 + ,43 + ,10 + ,26 + ,16 + ,14 + ,15 + ,1 + ,15 + ,11 + ,22 + ,8 + ,23 + ,15 + ,7 + ,8 + ,1 + ,12 + ,7 + ,16 + ,4 + ,22 + ,16 + ,11 + ,12 + ,2 + ,14 + ,15 + ,25 + ,8 + ,14 + ,15 + ,13 + ,14 + ,1 + ,17 + ,9 + ,27 + ,9 + ,24 + ,13 + ,16 + ,16 + ,1 + ,21 + ,10 + ,31 + ,6 + ,24 + ,11 + ,17 + ,15 + ,2 + ,16 + ,10 + ,24 + ,7 + ,22 + ,16 + ,12 + ,14 + ,1 + ,18 + ,13 + ,25 + ,9 + ,24 + ,17 + ,14 + ,16 + ,1 + ,10 + ,10 + ,18 + ,5 + ,19 + ,10 + ,6 + ,15 + ,1 + ,29 + ,11 + ,36 + ,5 + ,31 + ,17 + ,8 + ,7 + ,1 + ,31 + ,8 + ,39 + ,8 + 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,7 + ,18 + ,15 + ,16 + ,14 + ,2 + ,24 + ,9 + ,35 + ,10 + ,19 + ,15 + ,11 + ,14 + ,1 + ,17 + ,14 + ,27 + ,6 + ,15 + ,17 + ,10 + ,13 + ,2 + ,13 + ,8 + ,21 + ,7 + ,14 + ,16 + ,11 + ,7 + ,2 + ,25 + ,7 + ,38 + ,11 + ,35 + ,13 + ,12 + ,14 + ,2 + ,9 + ,6 + ,15 + ,11 + ,29 + ,13 + ,13 + ,7 + ,1 + ,21 + ,8 + ,29 + ,11 + ,24 + ,13 + ,14 + ,12 + ,1 + ,25 + ,14 + ,35 + ,9 + ,22 + ,16 + ,11 + ,14 + ,1 + ,20 + ,11 + ,25 + ,4 + ,13 + ,11 + ,11 + ,10 + ,2 + ,22 + ,14 + ,33 + ,11 + ,25 + ,15 + ,12 + ,12 + ,2 + ,14 + ,11 + ,23 + ,7 + ,17 + ,15 + ,15 + ,15 + ,2 + ,15 + ,8 + ,19 + ,6 + ,20 + ,9 + ,10 + ,9 + ,1 + ,18 + ,10 + ,30 + ,8 + ,14 + ,14 + ,12 + ,12 + ,1 + ,19 + ,20 + ,25 + ,7 + ,19 + ,14 + ,8 + ,8 + ,1 + ,20 + ,11 + ,33 + ,8 + ,21 + ,15 + ,15 + ,14 + ,2 + ,20 + ,11 + ,28 + ,8 + ,24 + ,14 + ,13 + ,13 + ,2 + ,18 + ,10 + ,29 + ,9 + ,21 + ,15 + ,12 + ,14 + ,2 + ,33 + ,14 + ,41 + ,8 + ,26 + ,14 + ,12 + ,14 + ,2 + ,29 + ,11 + ,33 + ,4 + ,26 + ,13 + ,10 + ,4 + ,2 + ,22 + ,11 + ,31 + ,11 + ,24 + ,15 + ,11 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Holliday > #To cite this work: Ian E. Holliday, 2009, YOUR SOFTWARE TITLE (vNUMBER) in Free Statistics Software (v$_version), Office for Research Development and Education, URL http://www.wessa.net/rwasp_YOURPAGE.wasp/ > #Source of accompanying publication: > #Technical description: > library(party) Loading required package: survival Loading required package: splines Loading required package: grid Loading required package: modeltools Loading required package: stats4 Loading required package: coin Loading required package: mvtnorm Loading required package: zoo Attaching package: 'zoo' The following object(s) are masked from package:base : as.Date.numeric Loading required package: sandwich Loading required package: strucchange Loading required package: vcd Loading required package: MASS Loading required package: colorspace > library(Hmisc) Attaching package: 'Hmisc' The following object(s) are masked from package:survival : untangle.specials The following object(s) are masked from package:base : format.pval, round.POSIXt, trunc.POSIXt, units > par1 <- as.numeric(par1) > par3 <- as.numeric(par3) > x <- data.frame(t(y)) > is.data.frame(x) [1] TRUE > x <- x[!is.na(x[,par1]),] > k <- length(x[1,]) > n <- length(x[,1]) > colnames(x)[par1] [1] "Popularity" > x[,par1] [1] 11 11 15 9 17 16 9 12 14 4 13 12 13 15 10 9 11 15 10 9 15 12 12 14 16 [26] 5 10 9 14 5 12 14 16 11 6 11 9 16 13 10 6 12 15 15 11 16 12 11 14 7 [51] 11 13 16 17 12 14 6 8 8 14 12 13 9 12 13 15 11 14 16 14 8 16 13 4 11 [76] 16 8 14 16 12 16 7 14 13 12 7 14 14 11 14 13 15 12 14 14 16 12 16 11 10 [101] 11 12 13 14 11 11 12 15 10 12 8 15 13 12 12 10 11 10 8 8 12 9 15 16 13 [126] 7 8 8 9 16 16 9 8 14 16 12 10 10 12 19 12 15 15 15 > if (par2 == 'kmeans') { + cl <- kmeans(x[,par1], par3) + print(cl) + clm <- matrix(cbind(cl$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]) C1 C2 57 87 > colnames(x) [1] "Happiness" "Popularity" "KnowPeople" "Gender" [5] "CMistakes" "DAction" "PExpectations" "PCriticism" [9] "PStandards" > colnames(x)[par1] [1] "Popularity" > x[,par1] [1] C1 C1 C2 C1 C2 C2 C1 C2 C2 C1 C2 C2 C2 C2 C1 C1 C1 C2 C1 C1 C2 C2 C2 C2 C2 [26] C1 C1 C1 C2 C1 C2 C2 C2 C1 C1 C1 C1 C2 C2 C1 C1 C2 C2 C2 C1 C2 C2 C1 C2 C1 [51] C1 C2 C2 C2 C2 C2 C1 C1 C1 C2 C2 C2 C1 C2 C2 C2 C1 C2 C2 C2 C1 C2 C2 C1 C1 [76] C2 C1 C2 C2 C2 C2 C1 C2 C2 C2 C1 C2 C2 C1 C2 C2 C2 C2 C2 C2 C2 C2 C2 C1 C1 [101] C1 C2 C2 C2 C1 C1 C2 C2 C1 C2 C1 C2 C2 C2 C2 C1 C1 C1 C1 C1 C2 C1 C2 C2 C2 [126] C1 C1 C1 C1 C2 C2 C1 C1 C2 C2 C2 C1 C1 C2 C2 C2 C2 C2 C2 Levels: C1 C2 > 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/12w2e1292183051.tab") + } + } > m Conditional inference tree with 2 terminal nodes Response: as.factor(Popularity) Inputs: Happiness, KnowPeople, Gender, CMistakes, DAction, PExpectations, PCriticism, PStandards Number of observations: 144 1) KnowPeople <= 11; criterion = 1, statistic = 28.091 2)* weights = 63 1) KnowPeople > 11 3)* weights = 81 > postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/2d51z1292183051.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/3d51z1292183051.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 2 [2,] 1 2 [3,] 2 2 [4,] 1 2 [5,] 2 2 [6,] 2 2 [7,] 1 1 [8,] 2 2 [9,] 2 2 [10,] 1 1 [11,] 2 1 [12,] 2 1 [13,] 2 2 [14,] 2 1 [15,] 1 1 [16,] 1 1 [17,] 1 2 [18,] 2 2 [19,] 1 1 [20,] 1 1 [21,] 2 2 [22,] 2 1 [23,] 2 2 [24,] 2 2 [25,] 2 2 [26,] 1 1 [27,] 1 1 [28,] 1 2 [29,] 2 2 [30,] 1 1 [31,] 2 2 [32,] 2 2 [33,] 2 2 [34,] 1 1 [35,] 1 1 [36,] 1 2 [37,] 1 1 [38,] 2 2 [39,] 2 1 [40,] 1 1 [41,] 1 1 [42,] 2 1 [43,] 2 2 [44,] 2 2 [45,] 1 1 [46,] 2 2 [47,] 2 1 [48,] 1 1 [49,] 2 2 [50,] 1 1 [51,] 1 2 [52,] 2 2 [53,] 2 2 [54,] 2 2 [55,] 2 2 [56,] 2 2 [57,] 1 2 [58,] 1 1 [59,] 1 1 [60,] 2 2 [61,] 2 2 [62,] 2 1 [63,] 1 1 [64,] 2 1 [65,] 2 2 [66,] 2 2 [67,] 1 1 [68,] 2 2 [69,] 2 2 [70,] 2 1 [71,] 1 1 [72,] 2 2 [73,] 2 2 [74,] 1 1 [75,] 1 1 [76,] 2 2 [77,] 1 1 [78,] 2 2 [79,] 2 2 [80,] 2 1 [81,] 2 2 [82,] 1 2 [83,] 2 2 [84,] 2 1 [85,] 2 1 [86,] 1 1 [87,] 2 2 [88,] 2 2 [89,] 1 1 [90,] 2 2 [91,] 2 2 [92,] 2 2 [93,] 2 1 [94,] 2 1 [95,] 2 2 [96,] 2 2 [97,] 2 1 [98,] 2 2 [99,] 1 2 [100,] 1 2 [101,] 1 1 [102,] 2 2 [103,] 2 1 [104,] 2 2 [105,] 1 2 [106,] 1 1 [107,] 2 2 [108,] 2 2 [109,] 1 1 [110,] 2 2 [111,] 1 1 [112,] 2 2 [113,] 2 2 [114,] 2 2 [115,] 2 2 [116,] 1 1 [117,] 1 2 [118,] 1 2 [119,] 1 1 [120,] 1 1 [121,] 2 1 [122,] 1 2 [123,] 2 2 [124,] 2 2 [125,] 2 2 [126,] 1 2 [127,] 1 1 [128,] 1 1 [129,] 1 1 [130,] 2 1 [131,] 2 2 [132,] 1 1 [133,] 1 1 [134,] 2 1 [135,] 2 2 [136,] 2 2 [137,] 1 1 [138,] 1 1 [139,] 2 1 [140,] 2 2 [141,] 2 2 [142,] 2 2 [143,] 2 1 [144,] 2 2 C1 C2 C1 41 16 C2 22 65 > postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/45wjk1292183051.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/5ug1o1292183052.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/6npir1292183052.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/7qqzf1292183052.tab") + } > > try(system("convert tmp/2d51z1292183051.ps tmp/2d51z1292183051.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/3d51z1292183051.ps tmp/3d51z1292183051.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/45wjk1292183051.ps tmp/45wjk1292183051.png",intern=TRUE)) character(0) > > > proc.time() user system elapsed 2.231 0.460 4.970