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(2 + ,5 + ,2 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,5 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,2 + ,2 + ,2 + ,4 + ,3 + ,2 + ,2 + ,2 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,5 + ,1 + ,3 + ,2 + ,4 + ,5 + ,3 + ,5 + ,1 + ,2 + ,1 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,3 + ,2 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,1 + ,3 + ,2 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,2 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,3 + ,2 + ,2 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,2 + ,2 + ,2 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,1 + ,1 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,5 + ,1 + ,1 + ,1 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,2 + ,2 + ,2 + ,2 + ,2 + ,2 + ,3 + ,4 + ,2 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,1 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,5 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,5 + ,2 + ,3 + ,2 + ,4 + ,2 + ,2 + ,2 + ,4 + ,3 + ,3 + ,5 + ,2 + ,3 + ,2 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,2 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,1 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,1 + ,4 + ,1 + ,2 + ,3 + ,4 + ,5 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,5 + ,2 + ,1 + ,4 + ,1 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,5 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,2 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,5 + ,2 + ,4 + ,2 + ,5 + ,4 + ,2 + ,5 + ,2 + ,4 + ,1 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,2 + ,1 + ,2 + ,4 + ,5 + ,3 + ,2 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,5 + ,2 + ,2 + ,2 + ,5 + ,5 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,1 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,2 + ,2 + ,2 + ,3 + ,4 + ,5 + ,2 + ,4 + ,1 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,2 + ,3 + ,2 + ,4 + ,3 + ,2 + ,5 + ,1 + ,1 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,2 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,4 + ,1 + ,5 + ,2 + ,5 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,2 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,1 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,1 + ,4 + ,1 + ,4 + ,1 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,2 + ,2 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,2 + ,2 + ,4 + ,5 + ,1 + ,2 + ,1 + ,2 + ,1 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,5 + ,4 + ,5 + ,5 + ,3 + ,3 + ,5 + ,2 + ,3 + ,2 + ,4 + ,5 + ,2 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,4 + ,5 + ,4 + ,4 + ,1 + ,2 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,5 + ,1 + ,3 + ,1 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,2 + ,2 + ,3 + ,2 + ,3 + ,2 + ,5 + ,2 + ,2 + ,1 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,1 + ,3 + ,1 + ,4 + ,4 + ,2 + ,5 + ,1 + ,2 + ,2 + ,4 + ,5 + ,1 + ,4 + ,2 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,1 + ,2 + ,2 + ,3 + ,4 + ,2 + ,5 + ,1 + ,4 + ,2 + ,4 + ,5 + ,3 + ,4 + ,2 + ,2 + ,2 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,1 + ,5 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,5 + ,1 + ,1 + ,1 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,1 + ,2 + ,2 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,1 + ,2 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,5 + ,3 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,5 + ,3 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,5 + ,2 + ,4 + ,1 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,2 + ,2 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,1 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,5 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,3 + ,5 + ,2 + ,2 + ,2 + ,4 + ,5 + ,4 + ,4 + ,2 + ,2 + ,1 + ,4 + ,4 + ,2 + ,5 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,5 + ,3 + ,3 + ,2 + ,2 + ,2 + ,2 + ,5 + ,3 + ,4 + ,1 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,2 + ,5 + ,4 + ,2 + ,4 + ,1 + ,3 + ,1 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,1 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,1 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,2 + ,5 + ,1 + ,1 + ,1 + ,4 + ,5 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,2 + ,1 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,2 + ,2 + ,4 + ,4 + ,2 + ,5 + ,1 + ,1 + ,1 + ,3 + ,3 + ,2 + ,3 + ,1 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,1 + ,2 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,5 + ,3 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,5 + ,5 + ,4 + ,5 + ,4 + ,5 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,1 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,2 + ,1 + ,2 + ,3 + ,3 + ,4 + ,2 + ,2 + ,1 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,2 + ,3 + ,3 + ,3 + ,4 + ,1 + ,2 + ,1 + ,3 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,2 + ,3 + ,4 + ,2 + ,2 + ,4 + ,2 + ,2 + ,2 + ,4 + ,3 + ,3 + ,5 + ,2 + ,3 + ,2 + ,2 + ,5 + ,2 + ,2 + ,2 + ,5 + ,1 + ,3 + ,2 + ,3 + ,4 + ,2 + ,2 + ,2 + ,3 + ,2 + ,2 + ,2 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,1 + ,4 + ,3 + ,2 + ,5 + ,1 + ,1 + ,2 + ,2 + ,3 + ,4 + ,3 + ,1 + ,1 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,1 + ,3 + ,1 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,5 + ,4 + ,3 + ,5 + ,2 + ,5 + ,2 + ,2 + ,4 + ,2 + ,3 + ,5 + ,3 + ,3 + ,3 + ,4 + ,2 + ,3 + ,1 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,2 + ,3 + ,2 + ,4 + ,2 + ,1 + ,1 + ,1 + ,2 + ,1 + ,3 + ,4 + ,5 + ,4 + ,3 + ,3 + ,2 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,1 + ,2 + ,1 + ,2 + ,2 + ,3 + ,4 + ,1 + ,3 + ,1 + ,4 + ,3 + ,3 + ,3 + ,2 + ,2 + ,2 + ,3 + ,3 + ,3 + ,3 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,2 + ,5 + ,2 + ,2 + ,2 + ,5 + ,4 + ,2 + ,4 + ,1 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,1 + ,4 + ,1 + ,3 + ,3 + ,3 + ,4 + ,2 + ,3 + ,2 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,1 + ,3 + ,2 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,2 + ,2 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,1 + ,1 + ,2 + ,2 + ,5 + ,4 + ,4 + ,1 + ,3 + ,1 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,2 + ,2 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,1 + ,2 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,2 + ,3 + ,4 + ,1 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,1 + ,4 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,3 + ,2 + ,2 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,5 + ,3 + ,5 + ,2 + ,5 + ,2 + ,5 + ,3 + ,1 + ,2 + ,4 + ,1 + ,2 + ,1 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,3 + ,2 + ,4 + ,5 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,2 + ,4 + ,2 + ,5 + ,3 + ,3 + ,2 + ,2 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,3 + ,2 + ,1 + ,1 + ,3 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,1 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,1 + ,1 + ,5 + ,5 + ,4 + ,2 + ,1 + ,2 + ,2 + ,3 + ,2 + ,5 + ,5 + ,4 + ,2 + ,3 + ,3 + ,3 + ,3 + ,4 + ,2 + ,2 + ,2 + ,3 + ,3 + ,3 + ,4 + ,2 + ,3 + ,2 + ,5 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,3) + ,dim=c(7 + ,159) + ,dimnames=list(c('standards' + ,'organization' + ,'punished' + ,'secondrate' + ,'mistakes' + ,'competent' + ,'neat') + ,1:159)) > y <- array(NA,dim=c(7,159),dimnames=list(c('standards','organization','punished','secondrate','mistakes','competent','neat'),1:159)) > 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 = '7' > #'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$_version), Office for Research Development and Education, URL http://www.wessa.net/rwasp_YOURPAGE.wasp/ > #Source of accompanying publication: > #Technical description: > library(party) Loading required package: survival Loading required package: splines Loading required package: grid Loading required package: modeltools Loading required package: stats4 Loading required package: coin Loading required package: mvtnorm Loading required package: zoo Loading required package: sandwich Loading required package: strucchange Loading required package: vcd Loading required package: MASS Loading required package: colorspace > library(Hmisc) Attaching package: 'Hmisc' The following object(s) are masked from 'package:survival': untangle.specials The following object(s) are masked from 'package:base': format.pval, round.POSIXt, trunc.POSIXt, units > par1 <- as.numeric(par1) > par3 <- as.numeric(par3) > x <- data.frame(t(y)) > is.data.frame(x) [1] TRUE > x <- x[!is.na(x[,par1]),] > k <- length(x[1,]) > n <- length(x[,1]) > colnames(x)[par1] [1] "neat" > x[,par1] [1] 4 4 4 4 4 5 4 3 4 4 4 4 4 2 3 4 3 2 4 3 3 4 3 3 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 3 4 3 [38] 4 4 3 5 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 5 3 3 5 5 4 4 3 4 4 5 4 4 5 4 3 4 4 4 4 4 4 [75] 4 3 4 3 5 4 5 5 4 4 4 4 4 5 4 3 4 3 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 2 3 5 2 2 3 3 3 4 [112] 4 3 2 3 4 2 4 4 2 3 3 3 4 4 4 3 4 4 4 2 4 5 4 4 4 3 1 4 3 3 3 1 4 5 4 3 4 [149] 3 4 4 4 5 2 3 3 4 4 3 > if (par2 == 'kmeans') { + cl <- kmeans(x[,par1], par3) + print(cl) + clm <- matrix(cbind(cl$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]) 1 2 3 4 5 2 10 45 86 16 > colnames(x) [1] "standards" "organization" "punished" "secondrate" "mistakes" [6] "competent" "neat" > colnames(x)[par1] [1] "neat" > x[,par1] [1] 4 4 4 4 4 5 4 3 4 4 4 4 4 2 3 4 3 2 4 3 3 4 3 3 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 3 4 3 [38] 4 4 3 5 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 5 3 3 5 5 4 4 3 4 4 5 4 4 5 4 3 4 4 4 4 4 4 [75] 4 3 4 3 5 4 5 5 4 4 4 4 4 5 4 3 4 3 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 2 3 5 2 2 3 3 3 4 [112] 4 3 2 3 4 2 4 4 2 3 3 3 4 4 4 3 4 4 4 2 4 5 4 4 4 3 1 4 3 3 3 1 4 5 4 3 4 [149] 3 4 4 4 5 2 3 3 4 4 3 > 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/1bzqw1292851278.tab") + } + } > m Conditional inference tree with 3 terminal nodes Response: neat Inputs: standards, organization, punished, secondrate, mistakes, competent Number of observations: 159 1) organization <= 2; criterion = 1, statistic = 20.692 2)* weights = 15 1) organization > 2 3) organization <= 4; criterion = 0.99, statistic = 9.883 4)* weights = 114 3) organization > 4 5)* weights = 30 > postscript(file="/var/www/rcomp/tmp/24q7h1292851278.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/34q7h1292851278.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 4 4.100000 -0.10000000 2 4 3.631579 0.36842105 3 4 3.631579 0.36842105 4 4 3.631579 0.36842105 5 4 2.933333 1.06666667 6 5 4.100000 0.90000000 7 4 4.100000 -0.10000000 8 3 3.631579 -0.63157895 9 4 3.631579 0.36842105 10 4 3.631579 0.36842105 11 4 3.631579 0.36842105 12 4 2.933333 1.06666667 13 4 3.631579 0.36842105 14 2 3.631579 -1.63157895 15 3 3.631579 -0.63157895 16 4 4.100000 -0.10000000 17 3 3.631579 -0.63157895 18 2 2.933333 -0.93333333 19 4 3.631579 0.36842105 20 3 3.631579 -0.63157895 21 3 3.631579 -0.63157895 22 4 3.631579 0.36842105 23 3 3.631579 -0.63157895 24 3 3.631579 -0.63157895 25 4 4.100000 -0.10000000 26 4 3.631579 0.36842105 27 4 3.631579 0.36842105 28 4 3.631579 0.36842105 29 4 3.631579 0.36842105 30 4 3.631579 0.36842105 31 5 3.631579 1.36842105 32 4 3.631579 0.36842105 33 4 2.933333 1.06666667 34 4 3.631579 0.36842105 35 3 3.631579 -0.63157895 36 4 4.100000 -0.10000000 37 3 4.100000 -1.10000000 38 4 3.631579 0.36842105 39 4 3.631579 0.36842105 40 3 3.631579 -0.63157895 41 5 4.100000 0.90000000 42 4 3.631579 0.36842105 43 3 3.631579 -0.63157895 44 3 4.100000 -1.10000000 45 3 3.631579 -0.63157895 46 4 4.100000 -0.10000000 47 4 3.631579 0.36842105 48 4 3.631579 0.36842105 49 4 3.631579 0.36842105 50 4 3.631579 0.36842105 51 4 3.631579 0.36842105 52 4 3.631579 0.36842105 53 5 3.631579 1.36842105 54 3 2.933333 0.06666667 55 3 3.631579 -0.63157895 56 5 4.100000 0.90000000 57 5 3.631579 1.36842105 58 4 3.631579 0.36842105 59 4 4.100000 -0.10000000 60 3 3.631579 -0.63157895 61 4 4.100000 -0.10000000 62 4 3.631579 0.36842105 63 5 4.100000 0.90000000 64 4 3.631579 0.36842105 65 4 3.631579 0.36842105 66 5 4.100000 0.90000000 67 4 3.631579 0.36842105 68 3 3.631579 -0.63157895 69 4 4.100000 -0.10000000 70 4 3.631579 0.36842105 71 4 3.631579 0.36842105 72 4 3.631579 0.36842105 73 4 4.100000 -0.10000000 74 4 4.100000 -0.10000000 75 4 4.100000 -0.10000000 76 3 3.631579 -0.63157895 77 4 3.631579 0.36842105 78 3 4.100000 -1.10000000 79 5 4.100000 0.90000000 80 4 3.631579 0.36842105 81 5 4.100000 0.90000000 82 5 3.631579 1.36842105 83 4 3.631579 0.36842105 84 4 3.631579 0.36842105 85 4 3.631579 0.36842105 86 4 3.631579 0.36842105 87 4 3.631579 0.36842105 88 5 4.100000 0.90000000 89 4 3.631579 0.36842105 90 3 3.631579 -0.63157895 91 4 3.631579 0.36842105 92 3 4.100000 -1.10000000 93 4 3.631579 0.36842105 94 4 3.631579 0.36842105 95 4 4.100000 -0.10000000 96 4 4.100000 -0.10000000 97 4 3.631579 0.36842105 98 3 3.631579 -0.63157895 99 3 3.631579 -0.63157895 100 3 3.631579 -0.63157895 101 3 3.631579 -0.63157895 102 3 3.631579 -0.63157895 103 2 3.631579 -1.63157895 104 3 3.631579 -0.63157895 105 5 4.100000 0.90000000 106 2 2.933333 -0.93333333 107 2 3.631579 -1.63157895 108 3 2.933333 0.06666667 109 3 3.631579 -0.63157895 110 3 4.100000 -1.10000000 111 4 3.631579 0.36842105 112 4 3.631579 0.36842105 113 3 3.631579 -0.63157895 114 2 3.631579 -1.63157895 115 3 3.631579 -0.63157895 116 4 3.631579 0.36842105 117 2 2.933333 -0.93333333 118 4 2.933333 1.06666667 119 4 3.631579 0.36842105 120 2 3.631579 -1.63157895 121 3 3.631579 -0.63157895 122 3 3.631579 -0.63157895 123 3 3.631579 -0.63157895 124 4 4.100000 -0.10000000 125 4 3.631579 0.36842105 126 4 3.631579 0.36842105 127 3 3.631579 -0.63157895 128 4 3.631579 0.36842105 129 4 3.631579 0.36842105 130 4 3.631579 0.36842105 131 2 3.631579 -1.63157895 132 4 3.631579 0.36842105 133 5 3.631579 1.36842105 134 4 3.631579 0.36842105 135 4 3.631579 0.36842105 136 4 3.631579 0.36842105 137 3 3.631579 -0.63157895 138 1 3.631579 -2.63157895 139 4 3.631579 0.36842105 140 3 2.933333 0.06666667 141 3 2.933333 0.06666667 142 3 3.631579 -0.63157895 143 1 2.933333 -1.93333333 144 4 3.631579 0.36842105 145 5 3.631579 1.36842105 146 4 3.631579 0.36842105 147 3 3.631579 -0.63157895 148 4 2.933333 1.06666667 149 3 2.933333 0.06666667 150 4 3.631579 0.36842105 151 4 3.631579 0.36842105 152 4 3.631579 0.36842105 153 5 3.631579 1.36842105 154 2 2.933333 -0.93333333 155 3 4.100000 -1.10000000 156 3 3.631579 -0.63157895 157 4 3.631579 0.36842105 158 4 3.631579 0.36842105 159 3 3.631579 -0.63157895 > 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/4ezo21292851278.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/500nq1292851278.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/631lw1292851278.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/rcomp/tmp/77j221292851278.tab") + } > > try(system("convert tmp/24q7h1292851278.ps tmp/24q7h1292851278.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/34q7h1292851278.ps tmp/34q7h1292851278.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/4ezo21292851278.ps tmp/4ezo21292851278.png",intern=TRUE)) character(0) > > > proc.time() user system elapsed 2.770 0.630 3.393