Home » date » 2010 » Dec » 25 »

ws 7

*The author of this computation has been verified*
R Software Module: /rwasp_regression_trees1.wasp (opens new window with default values)
Title produced by software: Recursive Partitioning (Regression Trees)
Date of computation: Sat, 25 Dec 2010 16:36:30 +0000
 
Cite this page as follows:
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL http://www.freestatistics.org/blog/date/2010/Dec/25/t12932951569t3g25mnolnhio1.htm/, Retrieved Sat, 25 Dec 2010 17:39:19 +0100
 
BibTeX entries for LaTeX users:
@Manual{KEY,
    author = {{YOUR NAME}},
    publisher = {Office for Research Development and Education},
    title = {Statistical Computations at FreeStatistics.org, URL http://www.freestatistics.org/blog/date/2010/Dec/25/t12932951569t3g25mnolnhio1.htm/},
    year = {2010},
}
@Manual{R,
    title = {R: A Language and Environment for Statistical Computing},
    author = {{R Development Core Team}},
    organization = {R Foundation for Statistical Computing},
    address = {Vienna, Austria},
    year = {2010},
    note = {{ISBN} 3-900051-07-0},
    url = {http://www.R-project.org},
}
 
Original text written by user:
 
IsPrivate?
No (this computation is public)
 
User-defined keywords:
 
Dataseries X:
» Textbox « » Textfile « » CSV «
1 1 41 38 13 12 14 1 1 39 32 16 11 18 1 1 30 35 19 15 11 1 0 31 33 15 6 12 1 1 34 37 14 13 16 1 1 35 29 13 10 18 1 1 39 31 19 12 14 1 1 34 36 15 14 14 1 1 36 35 14 12 15 1 1 37 38 15 9 15 1 0 38 31 16 10 17 1 1 36 34 16 12 19 1 0 38 35 16 12 10 1 1 39 38 16 11 16 1 1 33 37 17 15 18 1 0 32 33 15 12 14 1 0 36 32 15 10 14 1 1 38 38 20 12 17 1 0 39 38 18 11 14 1 1 32 32 16 12 16 1 0 32 33 16 11 18 1 1 31 31 16 12 11 1 1 39 38 19 13 14 1 1 37 39 16 11 12 1 0 39 32 17 12 17 1 1 41 32 17 13 9 1 0 36 35 16 10 16 1 1 33 37 15 14 14 1 1 33 33 16 12 15 1 0 34 33 14 10 11 1 1 31 31 15 12 16 1 0 27 32 12 8 13 1 1 37 31 14 10 17 1 1 34 37 16 12 15 1 0 34 30 14 12 14 1 0 32 33 10 7 16 1 0 29 31 10 9 9 1 0 36 33 14 12 15 1 1 29 31 16 10 17 1 0 35 33 16 10 13 1 0 37 32 16 10 15 1 1 34 33 14 12 16 1 0 38 32 20 15 16 1 0 35 33 14 10 12 1 1 38 28 14 10 15 1 1 37 35 11 12 11 1 1 38 39 14 13 15 1 1 33 34 15 11 15 1 1 36 38 16 11 17 1 0 38 32 14 12 13 1 1 32 38 16 14 16 1 0 32 30 1 etc...
 
Output produced by software:

Enter (or paste) a matrix (table) containing all data (time) series. Every column represents a different variable and must be delimited by a space or Tab. Every row represents a period in time (or category) and must be delimited by hard returns. The easiest way to enter data is to copy and paste a block of spreadsheet cells. Please, do not use commas or spaces to seperate groups of digits!


Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time11 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135


Goodness of Fit
Correlation0.3656
R-squared0.1337
RMSE0.4632


Actuals, Predictions, and Residuals
#ActualsForecastsResiduals
110.3333333333333330.666666666666667
210.7023809523809520.297619047619048
310.7023809523809520.297619047619048
410.7023809523809520.297619047619048
510.7023809523809520.297619047619048
610.3333333333333330.666666666666667
710.7023809523809520.297619047619048
810.7023809523809520.297619047619048
910.7023809523809520.297619047619048
1010.7023809523809520.297619047619048
1110.7023809523809520.297619047619048
1210.7023809523809520.297619047619048
1310.3333333333333330.666666666666667
1410.7023809523809520.297619047619048
1510.7023809523809520.297619047619048
1610.7023809523809520.297619047619048
1710.7023809523809520.297619047619048
1810.7023809523809520.297619047619048
1910.7023809523809520.297619047619048
2010.7023809523809520.297619047619048
2110.7023809523809520.297619047619048
2210.7023809523809520.297619047619048
2310.7023809523809520.297619047619048
2410.7023809523809520.297619047619048
2510.7023809523809520.297619047619048
2610.3333333333333330.666666666666667
2710.7023809523809520.297619047619048
2810.7023809523809520.297619047619048
2910.7023809523809520.297619047619048
3010.7023809523809520.297619047619048
3110.7023809523809520.297619047619048
3210.3333333333333330.666666666666667
3310.7023809523809520.297619047619048
3410.7023809523809520.297619047619048
3510.7023809523809520.297619047619048
3610.3333333333333330.666666666666667
3710.3333333333333330.666666666666667
3810.7023809523809520.297619047619048
3910.7023809523809520.297619047619048
4010.7023809523809520.297619047619048
4110.7023809523809520.297619047619048
4210.7023809523809520.297619047619048
4310.7023809523809520.297619047619048
4410.7023809523809520.297619047619048
4510.7023809523809520.297619047619048
4610.3333333333333330.666666666666667
4710.7023809523809520.297619047619048
4810.7023809523809520.297619047619048
4910.7023809523809520.297619047619048
5010.7023809523809520.297619047619048
5110.7023809523809520.297619047619048
5210.7023809523809520.297619047619048
5310.3333333333333330.666666666666667
5410.7023809523809520.297619047619048
5510.3333333333333330.666666666666667
5610.7023809523809520.297619047619048
5710.7023809523809520.297619047619048
5810.7023809523809520.297619047619048
5910.7023809523809520.297619047619048
6010.7023809523809520.297619047619048
6110.3333333333333330.666666666666667
6210.7023809523809520.297619047619048
6310.7023809523809520.297619047619048
6410.7023809523809520.297619047619048
6510.7023809523809520.297619047619048
6610.3333333333333330.666666666666667
6710.7023809523809520.297619047619048
6810.7023809523809520.297619047619048
6910.3333333333333330.666666666666667
7010.7023809523809520.297619047619048
7110.3333333333333330.666666666666667
7210.7023809523809520.297619047619048
7310.7023809523809520.297619047619048
7410.7023809523809520.297619047619048
7510.7023809523809520.297619047619048
7610.7023809523809520.297619047619048
7710.7023809523809520.297619047619048
7810.7023809523809520.297619047619048
7910.3333333333333330.666666666666667
8010.7023809523809520.297619047619048
8110.7023809523809520.297619047619048
8210.7023809523809520.297619047619048
8310.7023809523809520.297619047619048
8410.7023809523809520.297619047619048
8510.7023809523809520.297619047619048
8610.7023809523809520.297619047619048
8710.7023809523809520.297619047619048
8810.7023809523809520.297619047619048
8910.3333333333333330.666666666666667
9010.3333333333333330.666666666666667
9110.7023809523809520.297619047619048
9210.7023809523809520.297619047619048
9310.7023809523809520.297619047619048
9410.3333333333333330.666666666666667
9510.7023809523809520.297619047619048
9610.7023809523809520.297619047619048
9710.7023809523809520.297619047619048
9810.7023809523809520.297619047619048
9910.7023809523809520.297619047619048
10010.7023809523809520.297619047619048
10110.7023809523809520.297619047619048
10210.7023809523809520.297619047619048
10310.7023809523809520.297619047619048
10410.7023809523809520.297619047619048
10510.3333333333333330.666666666666667
10610.7023809523809520.297619047619048
10710.7023809523809520.297619047619048
10810.3333333333333330.666666666666667
10910.3333333333333330.666666666666667
11010.7023809523809520.297619047619048
11110.7023809523809520.297619047619048
11210.7023809523809520.297619047619048
11310.3333333333333330.666666666666667
11410.7023809523809520.297619047619048
11510.7023809523809520.297619047619048
11610.7023809523809520.297619047619048
11710.3333333333333330.666666666666667
11810.7023809523809520.297619047619048
11910.3333333333333330.666666666666667
12010.7023809523809520.297619047619048
12110.3333333333333330.666666666666667
12210.7023809523809520.297619047619048
12310.7023809523809520.297619047619048
12410.7023809523809520.297619047619048
12510.7023809523809520.297619047619048
12610.7023809523809520.297619047619048
12710.7023809523809520.297619047619048
12810.3333333333333330.666666666666667
12910.7023809523809520.297619047619048
13010.3333333333333330.666666666666667
13110.7023809523809520.297619047619048
13210.3333333333333330.666666666666667
13310.7023809523809520.297619047619048
13410.7023809523809520.297619047619048
13510.3333333333333330.666666666666667
13610.7023809523809520.297619047619048
13710.3333333333333330.666666666666667
13810.3333333333333330.666666666666667
13910.3333333333333330.666666666666667
14010.7023809523809520.297619047619048
14110.7023809523809520.297619047619048
14210.7023809523809520.297619047619048
14310.7023809523809520.297619047619048
14410.3333333333333330.666666666666667
14510.7023809523809520.297619047619048
14610.3333333333333330.666666666666667
14710.7023809523809520.297619047619048
14810.3333333333333330.666666666666667
14910.3333333333333330.666666666666667
15010.7023809523809520.297619047619048
15110.7023809523809520.297619047619048
15210.7023809523809520.297619047619048
15310.3333333333333330.666666666666667
15410.3333333333333330.666666666666667
15510.3333333333333330.666666666666667
15610.7023809523809520.297619047619048
15710.7023809523809520.297619047619048
15810.3333333333333330.666666666666667
15900.333333333333333-0.333333333333333
16000.333333333333333-0.333333333333333
16100.702380952380952-0.702380952380952
16200.333333333333333-0.333333333333333
16300.333333333333333-0.333333333333333
16400.702380952380952-0.702380952380952
16500.333333333333333-0.333333333333333
16600.333333333333333-0.333333333333333
16700.333333333333333-0.333333333333333
16800.333333333333333-0.333333333333333
16900.702380952380952-0.702380952380952
17000.333333333333333-0.333333333333333
17100.333333333333333-0.333333333333333
17200.333333333333333-0.333333333333333
17300.702380952380952-0.702380952380952
17400.333333333333333-0.333333333333333
17500.333333333333333-0.333333333333333
17600.702380952380952-0.702380952380952
17700.333333333333333-0.333333333333333
17800.702380952380952-0.702380952380952
17900.333333333333333-0.333333333333333
18000.702380952380952-0.702380952380952
18100.702380952380952-0.702380952380952
18200.333333333333333-0.333333333333333
18300.702380952380952-0.702380952380952
18400.702380952380952-0.702380952380952
18500.333333333333333-0.333333333333333
18600.333333333333333-0.333333333333333
18700.333333333333333-0.333333333333333
18800.702380952380952-0.702380952380952
18900.702380952380952-0.702380952380952
19000.333333333333333-0.333333333333333
19100.702380952380952-0.702380952380952
19200.333333333333333-0.333333333333333
19300.702380952380952-0.702380952380952
19400.702380952380952-0.702380952380952
19500.702380952380952-0.702380952380952
19600.333333333333333-0.333333333333333
19700.333333333333333-0.333333333333333
19800.702380952380952-0.702380952380952
19900.333333333333333-0.333333333333333
20000.333333333333333-0.333333333333333
20100.702380952380952-0.702380952380952
20200.702380952380952-0.702380952380952
20300.702380952380952-0.702380952380952
20400.702380952380952-0.702380952380952
20500.333333333333333-0.333333333333333
20600.702380952380952-0.702380952380952
20700.333333333333333-0.333333333333333
20800.333333333333333-0.333333333333333
20900.702380952380952-0.702380952380952
21000.333333333333333-0.333333333333333
21100.702380952380952-0.702380952380952
21200.702380952380952-0.702380952380952
21300.702380952380952-0.702380952380952
21400.702380952380952-0.702380952380952
21500.333333333333333-0.333333333333333
21600.702380952380952-0.702380952380952
21700.333333333333333-0.333333333333333
21800.702380952380952-0.702380952380952
21900.333333333333333-0.333333333333333
22000.333333333333333-0.333333333333333
22100.333333333333333-0.333333333333333
22200.702380952380952-0.702380952380952
22300.702380952380952-0.702380952380952
22400.333333333333333-0.333333333333333
22500.333333333333333-0.333333333333333
22600.333333333333333-0.333333333333333
22700.333333333333333-0.333333333333333
22800.702380952380952-0.702380952380952
22900.702380952380952-0.702380952380952
23000.333333333333333-0.333333333333333
23100.333333333333333-0.333333333333333
23200.333333333333333-0.333333333333333
23300.333333333333333-0.333333333333333
23400.333333333333333-0.333333333333333
23500.333333333333333-0.333333333333333
23600.333333333333333-0.333333333333333
23700.333333333333333-0.333333333333333
23800.333333333333333-0.333333333333333
23900.333333333333333-0.333333333333333
24000.333333333333333-0.333333333333333
24100.702380952380952-0.702380952380952
24200.333333333333333-0.333333333333333
24300.333333333333333-0.333333333333333
24400.333333333333333-0.333333333333333
24500.333333333333333-0.333333333333333
24600.333333333333333-0.333333333333333
24700.333333333333333-0.333333333333333
24800.702380952380952-0.702380952380952
24900.333333333333333-0.333333333333333
25000.702380952380952-0.702380952380952
25100.333333333333333-0.333333333333333
25200.333333333333333-0.333333333333333
25300.333333333333333-0.333333333333333
25400.333333333333333-0.333333333333333
25500.702380952380952-0.702380952380952
25600.333333333333333-0.333333333333333
25700.333333333333333-0.333333333333333
25800.702380952380952-0.702380952380952
25900.333333333333333-0.333333333333333
26000.333333333333333-0.333333333333333
26100.333333333333333-0.333333333333333
26200.333333333333333-0.333333333333333
26300.702380952380952-0.702380952380952
26400.333333333333333-0.333333333333333
26500.333333333333333-0.333333333333333
26600.333333333333333-0.333333333333333
26700.702380952380952-0.702380952380952
26800.333333333333333-0.333333333333333
26900.702380952380952-0.702380952380952
27000.702380952380952-0.702380952380952
27100.333333333333333-0.333333333333333
27200.333333333333333-0.333333333333333
27300.702380952380952-0.702380952380952
27400.333333333333333-0.333333333333333
27500.702380952380952-0.702380952380952
27600.333333333333333-0.333333333333333
27700.333333333333333-0.333333333333333
27800.702380952380952-0.702380952380952
27900.702380952380952-0.702380952380952
28000.333333333333333-0.333333333333333
28100.702380952380952-0.702380952380952
28200.702380952380952-0.702380952380952
28300.333333333333333-0.333333333333333
28400.333333333333333-0.333333333333333
28500.702380952380952-0.702380952380952
28600.333333333333333-0.333333333333333
28700.333333333333333-0.333333333333333
28800.702380952380952-0.702380952380952
 
Charts produced by software:
http://www.freestatistics.org/blog/date/2010/Dec/25/t12932951569t3g25mnolnhio1/2a8gn1293294978.png (open in new window)
http://www.freestatistics.org/blog/date/2010/Dec/25/t12932951569t3g25mnolnhio1/2a8gn1293294978.ps (open in new window)


http://www.freestatistics.org/blog/date/2010/Dec/25/t12932951569t3g25mnolnhio1/3a8gn1293294978.png (open in new window)
http://www.freestatistics.org/blog/date/2010/Dec/25/t12932951569t3g25mnolnhio1/3a8gn1293294978.ps (open in new window)


http://www.freestatistics.org/blog/date/2010/Dec/25/t12932951569t3g25mnolnhio1/4lzxq1293294978.png (open in new window)
http://www.freestatistics.org/blog/date/2010/Dec/25/t12932951569t3g25mnolnhio1/4lzxq1293294978.ps (open in new window)


 
Parameters (Session):
par1 = 1 ; par2 = none ; par3 = 3 ; par4 = no ;
 
Parameters (R input):
par1 = 1 ; par2 = none ; par3 = 3 ; par4 = no ;
 
R code (references can be found in the software module):
library(party)
library(Hmisc)
par1 <- as.numeric(par1)
par3 <- as.numeric(par3)
x <- data.frame(t(y))
is.data.frame(x)
x <- x[!is.na(x[,par1]),]
k <- length(x[1,])
n <- length(x[,1])
colnames(x)[par1]
x[,par1]
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])
colnames(x)
colnames(x)[par1]
x[,par1]
if (par2 == 'none') {
m <- ctree(as.formula(paste(colnames(x)[par1],' ~ .',sep='')),data = x)
}
load(file='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='mytable3.tab')
}
}
m
bitmap(file='test1.png')
plot(m)
dev.off()
bitmap(file='test1a.png')
plot(x[,par1] ~ as.factor(where(m)),main='Response by Terminal Node',xlab='Terminal Node',ylab='Response')
dev.off()
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)
}
bitmap(file='test2.png')
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()
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$Residuals)^2)),4))
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable1.tab')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Actuals, Predictions, and Residuals',4,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'#',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Actuals',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Forecasts',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Residuals',header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:length(result$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='mytable.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='mytable2.tab')
}
 





Copyright

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-Noncommercial-Share Alike 3.0 License.

Software written by Ed van Stee & Patrick Wessa


Disclaimer

Information provided on this web site is provided "AS IS" without warranty of any kind, either express or implied, including, without limitation, warranties of merchantability, fitness for a particular purpose, and noninfringement. We use reasonable efforts to include accurate and timely information and periodically update the information, and software without notice. However, we make no warranties or representations as to the accuracy or completeness of such information (or software), and we assume no liability or responsibility for errors or omissions in the content of this web site, or any software bugs in online applications. Your use of this web site is AT YOUR OWN RISK. Under no circumstances and under no legal theory shall we be liable to you or any other person for any direct, indirect, special, incidental, exemplary, or consequential damages arising from your access to, or use of, this web site.


Privacy Policy

We may request personal information to be submitted to our servers in order to be able to:

  • personalize online software applications according to your needs
  • enforce strict security rules with respect to the data that you upload (e.g. statistical data)
  • manage user sessions of online applications
  • alert you about important changes or upgrades in resources or applications

We NEVER allow other companies to directly offer registered users information about their products and services. Banner references and hyperlinks of third parties NEVER contain any personal data of the visitor.

We do NOT sell, nor transmit by any means, personal information, nor statistical data series uploaded by you to third parties.

We carefully protect your data from loss, misuse, alteration, and destruction. However, at any time, and under any circumstance you are solely responsible for managing your passwords, and keeping them secret.

We store a unique ANONYMOUS USER ID in the form of a small 'Cookie' on your computer. This allows us to track your progress when using this website which is necessary to create state-dependent features. The cookie is used for NO OTHER PURPOSE. At any time you may opt to disallow cookies from this website - this will not affect other features of this website.

We examine cookies that are used by third-parties (banner and online ads) very closely: abuse from third-parties automatically results in termination of the advertising contract without refund. We have very good reason to believe that the cookies that are produced by third parties (banner ads) do NOT cause any privacy or security risk.

FreeStatistics.org is safe. There is no need to download any software to use the applications and services contained in this website. Hence, your system's security is not compromised by their use, and your personal data - other than data you submit in the account application form, and the user-agent information that is transmitted by your browser - is never transmitted to our servers.

As a general rule, we do not log on-line behavior of individuals (other than normal logging of webserver 'hits'). However, in cases of abuse, hacking, unauthorized access, Denial of Service attacks, illegal copying, hotlinking, non-compliance with international webstandards (such as robots.txt), or any other harmful behavior, our system engineers are empowered to log, track, identify, publish, and ban misbehaving individuals - even if this leads to ban entire blocks of IP addresses, or disclosing user's identity.


FreeStatistics.org is powered by