R version 2.12.0 (2010-10-15) Copyright (C) 2010 The R Foundation for Statistical Computing ISBN 3-900051-07-0 Platform: i486-pc-linux-gnu (32-bit) 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(12 + ,4 + ,10 + ,6 + ,12 + ,7 + ,13 + ,3 + ,1 + ,15 + ,8 + ,12 + ,8 + ,13 + ,12 + ,12 + ,0 + ,1 + ,12 + ,3 + ,12 + ,6 + ,15 + ,8 + ,12 + ,3 + ,0 + ,9 + ,5 + ,11 + ,9 + ,9 + ,6 + ,6 + ,2 + ,0 + ,12 + ,6 + ,7 + ,5 + ,9 + ,10 + ,9 + ,3 + ,1 + ,6 + ,7 + ,11 + ,7 + ,10 + ,7 + ,6 + ,2 + ,1 + ,11 + ,2 + ,12 + ,9 + ,11 + ,10 + ,6 + ,1 + ,0 + ,11 + ,5 + ,6 + ,5 + ,12 + ,10 + ,10 + ,1 + ,1 + ,11 + ,6 + ,10 + ,6 + ,8 + ,8 + ,6 + ,3 + ,0 + ,12 + ,7 + ,11 + ,7 + ,12 + ,12 + ,8 + ,3 + ,1 + ,12 + ,6 + ,10 + ,7 + ,11 + ,12 + ,12 + ,3 + ,1 + ,13 + ,8 + ,13 + ,9 + ,14 + ,12 + ,15 + ,3 + ,1 + ,11 + ,4 + ,10 + ,7 + ,10 + ,12 + ,10 + ,1 + ,1 + ,12 + ,7 + ,11 + ,6 + ,7 + ,10 + ,9 + ,1 + ,1 + ,13 + ,8 + ,14 + ,9 + ,16 + ,14 + ,15 + ,2 + ,1 + ,12 + ,7 + ,12 + ,6 + ,8 + ,10 + ,12 + ,1 + ,1 + ,11 + ,8 + ,12 + ,8 + ,8 + ,7 + ,10 + ,3 + ,0 + ,11 + ,5 + ,11 + ,8 + ,11 + ,11 + ,6 + ,1 + ,0 + ,6 + ,5 + ,9 + ,8 + ,8 + ,7 + ,6 + ,3 + ,0 + ,6 + ,4 + ,10 + ,4 + ,8 + ,8 + ,6 + ,3 + ,0 + ,9 + ,4 + ,9 + ,7 + ,8 + ,6 + ,6 + ,2 + ,0 + ,9 + ,4 + ,9 + ,8 + ,9 + ,8 + ,9 + ,2 + ,0 + ,9 + ,4 + ,12 + ,8 + ,7 + ,6 + ,12 + ,2 + ,1 + ,11 + ,4 + ,11 + ,7 + ,10 + ,11 + ,11 + ,1 + ,1 + ,11 + ,8 + ,11 + ,8 + ,11 + ,6 + ,6 + ,1 + ,0 + ,9 + ,3 + ,12 + ,8 + ,7 + ,6 + ,10 + ,3 + ,0 + ,9 + ,3 + ,8 + ,5 + ,8 + ,6 + ,6 + ,1 + ,0 + ,12 + ,5 + ,9 + ,8 + ,15 + ,9 + ,9 + ,2 + ,1 + ,11 + ,7 + ,10 + ,7 + ,13 + ,7 + ,10 + ,3 + ,1 + ,10 + ,4 + ,11 + ,8 + ,11 + ,10 + ,6 + ,3 + ,0 + ,9 + ,4 + ,11 + ,7 + ,10 + ,8 + ,9 + ,2 + ,0 + ,12 + ,4 + ,10 + ,7 + ,16 + ,6 + ,5 + ,1 + ,1 + ,12 + ,7 + ,9 + ,8 + ,14 + ,11 + ,12 + ,1 + ,1 + ,12 + ,6 + ,12 + ,8 + ,13 + ,9 + ,13 + ,3 + ,0 + ,14 + ,6 + ,12 + ,10 + ,10 + ,10 + ,15 + ,0 + ,0 + ,12 + ,4 + ,8 + ,7 + ,8 + ,10 + ,9 + ,2 + ,0 + ,10 + ,7 + ,10 + ,5 + ,7 + ,6 + ,9 + ,2 + ,0 + ,6 + ,4 + ,12 + ,8 + ,16 + ,6 + ,12 + ,2 + ,1 + ,12 + ,8 + ,8 + ,8 + ,13 + ,10 + ,12 + ,2 + ,1 + ,6 + ,7 + ,10 + ,3 + ,13 + ,6 + ,6 + ,2 + ,0 + ,12 + ,4 + ,15 + ,10 + ,6 + ,9 + ,9 + ,1 + ,0 + ,14 + ,8 + ,8 + ,8 + ,10 + ,11 + ,11 + ,1 + ,1 + ,12 + ,5 + ,13 + ,7 + ,16 + ,12 + ,9 + ,1 + ,0 + ,12 + ,4 + ,12 + ,8 + ,12 + ,13 + ,12 + ,2 + ,0 + ,10 + ,2 + ,8 + ,6 + ,5 + ,7 + ,9 + ,3 + ,1 + ,10 + ,8 + ,9 + ,8 + ,13 + ,8 + ,7 + ,2 + ,1 + ,9 + ,3 + ,11 + ,7 + ,10 + ,7 + ,15 + ,0 + ,1 + ,8 + ,2 + ,10 + ,6 + ,10 + ,9 + ,11 + ,1 + ,1 + ,6 + ,4 + ,11 + ,4 + ,10 + ,6 + ,6 + ,1 + ,0 + ,12 + ,6 + ,6 + ,7 + ,8 + ,8 + ,7 + ,1 + ,1 + ,12 + ,6 + ,12 + ,8 + ,12 + ,12 + ,12 + ,0 + ,1 + ,6 + ,4 + ,10 + ,6 + ,13 + ,7 + ,6 + ,1 + ,0 + ,12 + ,5 + ,11 + ,6 + ,10 + ,9 + ,9 + ,3 + ,0 + ,11 + ,8 + ,9 + ,6 + ,10 + ,12 + ,10 + ,2 + ,0 + ,15 + ,6 + ,9 + ,10 + ,13 + ,12 + ,12 + ,0 + ,1 + ,12 + ,7 + ,11 + ,7 + ,9 + ,7 + ,9 + ,1 + ,0 + ,12 + ,8 + ,9 + ,8 + ,9 + ,12 + ,12 + ,1 + ,0 + ,15 + ,10 + ,11 + ,9 + ,12 + ,15 + ,15 + ,2 + ,1 + ,12 + ,5 + ,13 + ,8 + ,16 + ,12 + ,11 + ,1 + ,1 + ,6 + ,5 + ,11 + ,7 + ,12 + ,4 + ,6 + ,2 + ,0 + ,6 + ,6 + ,10 + ,6 + ,6 + ,10 + ,6 + ,0 + ,1 + ,8 + ,6 + ,7 + ,8 + ,10 + ,10 + ,8 + ,1 + ,0 + ,8 + ,4 + ,8 + ,6 + ,9 + ,9 + ,8 + ,0 + ,1 + ,9 + ,4 + ,8 + ,6 + ,11 + ,6 + ,9 + ,2 + ,1 + ,8 + ,5 + ,8 + ,6 + ,11 + ,8 + ,8 + ,2 + ,1 + ,10 + ,5 + ,9 + ,8 + ,9 + ,11 + ,12 + ,2 + ,1 + ,7 + ,4 + ,9 + ,5 + ,8 + ,7 + ,3 + ,3 + ,1 + ,12 + ,6 + ,12 + ,8 + ,12 + ,12 + ,12 + ,1 + ,0 + ,12 + ,7 + ,13 + ,8 + ,8 + ,11 + ,12 + ,1 + ,0 + ,12 + ,7 + ,11 + ,7 + ,9 + ,12 + ,12 + ,3 + ,0 + ,11 + ,6 + ,12 + ,8 + ,8 + ,6 + ,12 + ,3 + ,0 + ,12 + ,8 + ,12 + ,8 + ,8 + ,12 + ,12 + ,3 + ,1 + ,13 + ,9 + ,10 + ,8 + ,12 + ,12 + ,12 + ,0 + ,1 + ,6 + ,8 + ,7 + ,4 + ,8 + ,6 + ,3 + ,2 + ,0 + ,15 + ,9 + ,5 + ,9 + ,12 + ,15 + ,15 + ,2 + ,1 + ,9 + ,6 + ,11 + ,8 + ,12 + ,8 + ,9 + ,1 + ,1 + ,15 + ,5 + ,12 + ,8 + ,13 + ,13 + ,14 + ,2 + ,1 + ,12 + ,7 + ,13 + ,7 + ,12 + ,10 + ,12 + ,0 + ,1 + ,7 + ,2 + ,11 + ,7 + ,12 + ,9 + ,8 + ,3 + ,0 + ,12 + ,8 + ,13 + ,9 + ,13 + ,12 + ,12 + ,3 + ,1 + ,12 + ,4 + ,9 + ,7 + ,6 + ,12 + ,12 + ,2 + ,1 + ,12 + ,5 + ,11 + ,8 + ,10 + ,11 + ,9 + ,1 + ,0 + ,9 + ,4 + ,11 + ,7 + ,10 + ,7 + ,9 + ,1 + ,0 + ,8 + ,5 + ,6 + ,8 + ,8 + ,6 + ,9 + ,3 + ,0 + ,9 + ,4 + ,11 + ,8 + ,8 + ,6 + ,9 + ,3 + ,1 + ,12 + ,6 + ,13 + ,10 + ,12 + ,11 + ,12 + ,1 + ,1 + ,10 + ,6 + ,8 + ,8 + ,8 + ,6 + ,6 + ,1 + ,1 + ,12 + ,7 + ,13 + ,8 + ,16 + ,13 + ,14 + ,2 + ,1 + ,6 + ,3 + ,7 + ,7 + ,7 + ,8 + ,6 + ,0 + ,1 + ,7 + ,7 + ,7 + ,7 + ,7 + ,8 + ,7 + ,0 + ,1 + ,10 + ,8 + ,11 + ,8 + ,8 + ,11 + ,8 + ,0 + ,0 + ,3 + ,2 + ,5 + ,2 + ,4 + ,7 + ,3 + ,0 + ,1 + ,10 + ,6 + ,12 + ,8 + ,11 + ,10 + ,11 + ,0 + ,0 + ,12 + ,5 + ,12 + ,8 + ,12 + ,8 + ,12 + ,1 + ,0 + ,6 + ,5 + ,4 + ,6 + ,4 + ,3 + ,3 + ,1 + ,0 + ,9 + ,6 + ,12 + ,7 + ,10 + ,10 + ,9 + ,1 + ,1 + ,14 + ,9 + ,12 + ,8 + ,15 + ,12 + ,14 + ,2 + ,0 + ,12 + ,6 + ,12 + ,8 + ,8 + ,7 + ,10 + ,2 + ,1 + ,9 + ,5 + ,10 + ,8 + ,11 + ,7 + ,6 + ,3 + ,1 + ,9 + ,5 + ,11 + ,8 + ,10 + ,7 + ,8 + ,2 + ,1 + ,9 + ,4 + ,10 + ,7 + ,7 + ,8 + ,7 + ,3 + ,1 + ,6 + ,7 + ,8 + ,7 + ,12 + ,6 + ,6 + ,0 + ,1 + ,6 + ,7 + ,8 + ,7 + ,12 + ,6 + ,6 + ,0 + ,1 + ,12 + ,4 + ,10 + ,8 + ,16 + ,10 + ,10 + ,2 + ,1 + ,9 + ,4 + ,9 + ,8 + ,13 + ,8 + ,9 + ,2 + ,0 + ,6 + ,4 + ,6 + ,8 + ,9 + ,6 + ,6 + ,2 + ,0 + ,12 + ,8 + ,12 + ,8 + ,16 + ,12 + ,12 + ,3 + ,1 + ,9 + ,6 + ,11 + ,8 + ,10 + ,8 + ,6 + ,2 + ,1 + ,12 + ,4 + ,12 + ,8 + ,10 + ,10 + ,12 + ,2 + ,1 + ,12 + ,8 + ,9 + ,6 + ,12 + ,12 + ,12 + ,0 + ,1 + ,12 + ,8 + ,9 + ,6 + ,14 + ,12 + ,12 + ,1 + ,1 + ,12 + ,4 + ,6 + ,6 + ,7 + ,10 + ,9 + ,3 + ,0 + ,9 + ,6 + ,12 + ,8 + ,13 + ,9 + ,9 + ,3 + ,0 + ,8 + ,7 + ,9 + ,7 + ,12 + ,6 + ,6 + ,2 + ,0 + ,6 + ,4 + ,11 + ,6 + ,11 + ,6 + ,6 + ,2 + ,0 + ,10 + ,5 + ,7 + ,8 + ,13 + ,8 + ,6 + ,2 + ,1 + ,12 + ,8 + ,12 + ,8 + ,14 + ,12 + ,12 + ,0 + ,1 + ,8 + ,6 + ,10 + ,8 + ,8 + ,6 + ,12 + ,1 + ,1 + ,7 + ,6 + ,7 + ,6 + ,10 + ,8 + ,7 + ,3 + ,1 + ,11 + ,5 + ,10 + ,7 + ,12 + ,10 + ,12 + ,1 + ,1 + ,12 + ,4 + ,11 + ,6 + ,8 + ,10 + ,9 + ,3 + ,1 + ,11 + ,6 + ,12 + ,8 + ,8 + ,10 + ,9 + ,1 + ,0 + ,12 + ,7 + ,9 + ,7 + ,8 + ,11 + ,7 + ,1 + ,1 + ,6 + ,4 + ,12 + ,8 + ,8 + ,6 + ,6 + ,2 + ,0 + ,8 + ,5 + ,8 + ,5 + ,14 + ,8 + ,15 + ,1 + ,1 + ,12 + ,5 + ,12 + ,8 + ,10 + ,6 + ,12 + ,0 + ,1 + ,3 + ,2 + ,3 + ,2 + ,8 + ,3 + ,15 + ,2 + ,1 + ,10 + ,8 + ,10 + ,8 + ,9 + ,6 + ,6 + ,1 + ,1 + ,7 + ,4 + ,11 + ,6 + ,4 + ,5 + ,12 + ,2 + ,1 + ,9 + ,4 + ,6 + ,5 + ,13 + ,10 + ,6 + ,1 + ,0) + ,dim=c(9 + ,130) + ,dimnames=list(c('enjoy' + ,'absorbed' + ,'learning' + ,'interest' + ,'community' + ,'distraction' + ,'intention' + ,'smg' + ,'gender') + ,1:130)) > y <- array(NA,dim=c(9,130),dimnames=list(c('enjoy','absorbed','learning','interest','community','distraction','intention','smg','gender'),1:130)) > 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 = '8' > #'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$_version), Office for Research Development and Education, URL http://www.wessa.net/rwasp_YOURPAGE.wasp/ > #Source of accompanying publication: > #Technical description: > library(party) Loading required package: survival Loading required package: splines Loading required package: grid Loading required package: modeltools Loading required package: stats4 Loading required package: coin Loading required package: mvtnorm Loading required package: zoo Loading required package: sandwich Loading required package: strucchange Loading required package: vcd Loading required package: MASS Loading required package: colorspace > library(Hmisc) Attaching package: 'Hmisc' The following object(s) are masked from 'package:survival': untangle.specials The following object(s) are masked from 'package:base': format.pval, round.POSIXt, trunc.POSIXt, units > par1 <- as.numeric(par1) > par3 <- as.numeric(par3) > x <- data.frame(t(y)) > is.data.frame(x) [1] TRUE > x <- x[!is.na(x[,par1]),] > k <- length(x[1,]) > n <- length(x[,1]) > colnames(x)[par1] [1] "smg" > x[,par1] [1] 3 0 3 2 3 2 1 1 3 3 3 3 1 1 2 1 3 1 3 3 2 2 2 1 1 3 1 2 3 3 2 1 1 3 0 2 2 [38] 2 2 2 1 1 1 2 3 2 0 1 1 1 0 1 3 2 0 1 1 2 1 2 0 1 0 2 2 2 3 1 1 3 3 3 0 2 [75] 2 1 2 0 3 3 2 1 1 3 3 1 1 2 0 0 0 0 0 1 1 1 2 2 3 2 3 0 0 2 2 2 3 2 2 0 1 [112] 3 3 2 2 2 0 1 3 1 3 1 1 2 1 0 2 1 2 1 > if (par2 == 'kmeans') { + cl <- kmeans(x[,par1], par3) + print(cl) + clm <- matrix(cbind(cl$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]) 0 1 2 3 19 40 40 31 > colnames(x) [1] "enjoy" "absorbed" "learning" "interest" "community" [6] "distraction" "intention" "smg" "gender" > colnames(x)[par1] [1] "smg" > x[,par1] [1] 3 0 3 2 3 2 1 1 3 3 3 3 1 1 2 1 3 1 3 3 2 2 2 1 1 3 1 2 3 3 2 1 1 3 0 2 2 [38] 2 2 2 1 1 1 2 3 2 0 1 1 1 0 1 3 2 0 1 1 2 1 2 0 1 0 2 2 2 3 1 1 3 3 3 0 2 [75] 2 1 2 0 3 3 2 1 1 3 3 1 1 2 0 0 0 0 0 1 1 1 2 2 3 2 3 0 0 2 2 2 3 2 2 0 1 [112] 3 3 2 2 2 0 1 3 1 3 1 1 2 1 0 2 1 2 1 > if (par2 == 'none') { + m <- ctree(as.formula(paste(colnames(x)[par1],' ~ .',sep='')),data = x) + } > > #Note: the /var/www/rcomp/createtable file can be downloaded at http://www.wessa.net/cretab > load(file="/var/www/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/rcomp/tmp/1g78a1292254556.tab") + } + } > m Conditional inference tree with 1 terminal nodes Response: smg Inputs: enjoy, absorbed, learning, interest, community, distraction, intention, gender Number of observations: 130 1)* weights = 130 > postscript(file="/var/www/rcomp/tmp/2g78a1292254556.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/rcomp/tmp/3g78a1292254556.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 3 1.638462 1.3615385 2 0 1.638462 -1.6384615 3 3 1.638462 1.3615385 4 2 1.638462 0.3615385 5 3 1.638462 1.3615385 6 2 1.638462 0.3615385 7 1 1.638462 -0.6384615 8 1 1.638462 -0.6384615 9 3 1.638462 1.3615385 10 3 1.638462 1.3615385 11 3 1.638462 1.3615385 12 3 1.638462 1.3615385 13 1 1.638462 -0.6384615 14 1 1.638462 -0.6384615 15 2 1.638462 0.3615385 16 1 1.638462 -0.6384615 17 3 1.638462 1.3615385 18 1 1.638462 -0.6384615 19 3 1.638462 1.3615385 20 3 1.638462 1.3615385 21 2 1.638462 0.3615385 22 2 1.638462 0.3615385 23 2 1.638462 0.3615385 24 1 1.638462 -0.6384615 25 1 1.638462 -0.6384615 26 3 1.638462 1.3615385 27 1 1.638462 -0.6384615 28 2 1.638462 0.3615385 29 3 1.638462 1.3615385 30 3 1.638462 1.3615385 31 2 1.638462 0.3615385 32 1 1.638462 -0.6384615 33 1 1.638462 -0.6384615 34 3 1.638462 1.3615385 35 0 1.638462 -1.6384615 36 2 1.638462 0.3615385 37 2 1.638462 0.3615385 38 2 1.638462 0.3615385 39 2 1.638462 0.3615385 40 2 1.638462 0.3615385 41 1 1.638462 -0.6384615 42 1 1.638462 -0.6384615 43 1 1.638462 -0.6384615 44 2 1.638462 0.3615385 45 3 1.638462 1.3615385 46 2 1.638462 0.3615385 47 0 1.638462 -1.6384615 48 1 1.638462 -0.6384615 49 1 1.638462 -0.6384615 50 1 1.638462 -0.6384615 51 0 1.638462 -1.6384615 52 1 1.638462 -0.6384615 53 3 1.638462 1.3615385 54 2 1.638462 0.3615385 55 0 1.638462 -1.6384615 56 1 1.638462 -0.6384615 57 1 1.638462 -0.6384615 58 2 1.638462 0.3615385 59 1 1.638462 -0.6384615 60 2 1.638462 0.3615385 61 0 1.638462 -1.6384615 62 1 1.638462 -0.6384615 63 0 1.638462 -1.6384615 64 2 1.638462 0.3615385 65 2 1.638462 0.3615385 66 2 1.638462 0.3615385 67 3 1.638462 1.3615385 68 1 1.638462 -0.6384615 69 1 1.638462 -0.6384615 70 3 1.638462 1.3615385 71 3 1.638462 1.3615385 72 3 1.638462 1.3615385 73 0 1.638462 -1.6384615 74 2 1.638462 0.3615385 75 2 1.638462 0.3615385 76 1 1.638462 -0.6384615 77 2 1.638462 0.3615385 78 0 1.638462 -1.6384615 79 3 1.638462 1.3615385 80 3 1.638462 1.3615385 81 2 1.638462 0.3615385 82 1 1.638462 -0.6384615 83 1 1.638462 -0.6384615 84 3 1.638462 1.3615385 85 3 1.638462 1.3615385 86 1 1.638462 -0.6384615 87 1 1.638462 -0.6384615 88 2 1.638462 0.3615385 89 0 1.638462 -1.6384615 90 0 1.638462 -1.6384615 91 0 1.638462 -1.6384615 92 0 1.638462 -1.6384615 93 0 1.638462 -1.6384615 94 1 1.638462 -0.6384615 95 1 1.638462 -0.6384615 96 1 1.638462 -0.6384615 97 2 1.638462 0.3615385 98 2 1.638462 0.3615385 99 3 1.638462 1.3615385 100 2 1.638462 0.3615385 101 3 1.638462 1.3615385 102 0 1.638462 -1.6384615 103 0 1.638462 -1.6384615 104 2 1.638462 0.3615385 105 2 1.638462 0.3615385 106 2 1.638462 0.3615385 107 3 1.638462 1.3615385 108 2 1.638462 0.3615385 109 2 1.638462 0.3615385 110 0 1.638462 -1.6384615 111 1 1.638462 -0.6384615 112 3 1.638462 1.3615385 113 3 1.638462 1.3615385 114 2 1.638462 0.3615385 115 2 1.638462 0.3615385 116 2 1.638462 0.3615385 117 0 1.638462 -1.6384615 118 1 1.638462 -0.6384615 119 3 1.638462 1.3615385 120 1 1.638462 -0.6384615 121 3 1.638462 1.3615385 122 1 1.638462 -0.6384615 123 1 1.638462 -0.6384615 124 2 1.638462 0.3615385 125 1 1.638462 -0.6384615 126 0 1.638462 -1.6384615 127 2 1.638462 0.3615385 128 1 1.638462 -0.6384615 129 2 1.638462 0.3615385 130 1 1.638462 -0.6384615 > 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/rcomp/tmp/4rgqv1292254556.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/rcomp/tmp/55q5m1292254556.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/rcomp/tmp/6fzn71292254556.tab") + } Warning message: In cor(result$Forecasts, result$Actuals) : the standard deviation is zero > 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/rcomp/tmp/7jilv1292254556.tab") + } > > try(system("convert tmp/2g78a1292254556.ps tmp/2g78a1292254556.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/3g78a1292254556.ps tmp/3g78a1292254556.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/4rgqv1292254556.ps tmp/4rgqv1292254556.png",intern=TRUE)) character(0) > > > proc.time() user system elapsed 2.390 0.770 3.125