Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_regression_trees1.wasp
Title produced by softwareRecursive Partitioning (Regression Trees)
Date of computationTue, 13 Dec 2011 12:30:01 -0500
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2011/Dec/13/t1323797498utdfn42vcyn3ouj.htm/, Retrieved Thu, 02 May 2024 16:24:59 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=154566, Retrieved Thu, 02 May 2024 16:24:59 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact66
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [] [2010-12-05 19:35:21] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
- R PD    [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [WS 10 recursive p...] [2011-12-13 17:30:01] [c98b04636162cea751932dfe577607eb] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
7.4	0.7	0	1.9	0.076	11	34	0.9978	3.51	0.56	9.4	5
7.8	0.88	0	2.6	0.098	25	67	0.9968	3.2	0.68	9.8	5
7.8	0.76	0.04	2.3	0.092	15	54	0.997	3.26	0.65	9.8	5
11.2	0.28	0.56	1.9	0.075	17	60	0.998	3.16	0.58	9.8	6
7.4	0.7	0	1.9	0.076	11	34	0.9978	3.51	0.56	9.4	5
7.4	0.66	0	1.8	0.075	13	40	0.9978	3.51	0.56	9.4	5
7.9	0.6	0.06	1.6	0.069	15	59	0.9964	3.3	0.46	9.4	5
7.3	0.65	0	1.2	0.065	15	21	0.9946	3.39	0.47	10	7
7.8	0.58	0.02	2	0.073	9	18	0.9968	3.36	0.57	9.5	7
7.5	0.5	0.36	6.1	0.071	17	102	0.9978	3.35	0.8	10.5	5
6.7	0.58	0.08	1.8	0.097	15	65	0.9959	3.28	0.54	9.2	5
7.5	0.5	0.36	6.1	0.071	17	102	0.9978	3.35	0.8	10.5	5
5.6	0.615	0	1.6	0.089	16	59	0.9943	3.58	0.52	9.9	5
7.8	0.61	0.29	1.6	0.114	9	29	0.9974	3.26	1.56	9.1	5
8.9	0.62	0.18	3.8	0.176	52	145	0.9986	3.16	0.88	9.2	5
8.9	0.62	0.19	3.9	0.17	51	148	0.9986	3.17	0.93	9.2	5
8.5	0.28	0.56	1.8	0.092	35	103	0.9969	3.3	0.75	10.5	7
8.1	0.56	0.28	1.7	0.368	16	56	0.9968	3.11	1.28	9.3	5
7.4	0.59	0.08	4.4	0.086	6	29	0.9974	3.38	0.5	9	4
7.9	0.32	0.51	1.8	0.341	17	56	0.9969	3.04	1.08	9.2	6
8.9	0.22	0.48	1.8	0.077	29	60	0.9968	3.39	0.53	9.4	6
7.6	0.39	0.31	2.3	0.082	23	71	0.9982	3.52	0.65	9.7	5
7.9	0.43	0.21	1.6	0.106	10	37	0.9966	3.17	0.91	9.5	5
8.5	0.49	0.11	2.3	0.084	9	67	0.9968	3.17	0.53	9.4	5
6.9	0.4	0.14	2.4	0.085	21	40	0.9968	3.43	0.63	9.7	6
6.3	0.39	0.16	1.4	0.08	11	23	0.9955	3.34	0.56	9.3	5
7.6	0.41	0.24	1.8	0.08	4	11	0.9962	3.28	0.59	9.5	5
7.9	0.43	0.21	1.6	0.106	10	37	0.9966	3.17	0.91	9.5	5
7.1	0.71	0	1.9	0.08	14	35	0.9972	3.47	0.55	9.4	5
7.8	0.645	0	2	0.082	8	16	0.9964	3.38	0.59	9.8	6
6.7	0.675	0.07	2.4	0.089	17	82	0.9958	3.35	0.54	10.1	5
6.9	0.685	0	2.5	0.105	22	37	0.9966	3.46	0.57	10.6	6
8.3	0.655	0.12	2.3	0.083	15	113	0.9966	3.17	0.66	9.8	5
6.9	0.605	0.12	10.7	0.073	40	83	0.9993	3.45	0.52	9.4	6
5.2	0.32	0.25	1.8	0.103	13	50	0.9957	3.38	0.55	9.2	5
7.8	0.645	0	5.5	0.086	5	18	0.9986	3.4	0.55	9.6	6
7.8	0.6	0.14	2.4	0.086	3	15	0.9975	3.42	0.6	10.8	6
8.1	0.38	0.28	2.1	0.066	13	30	0.9968	3.23	0.73	9.7	7
5.7	1.13	0.09	1.5	0.172	7	19	0.994	3.5	0.48	9.8	4
7.3	0.45	0.36	5.9	0.074	12	87	0.9978	3.33	0.83	10.5	5
7.3	0.45	0.36	5.9	0.074	12	87	0.9978	3.33	0.83	10.5	5
8.8	0.61	0.3	2.8	0.088	17	46	0.9976	3.26	0.51	9.3	4
7.5	0.49	0.2	2.6	0.332	8	14	0.9968	3.21	0.9	10.5	6
8.1	0.66	0.22	2.2	0.069	9	23	0.9968	3.3	1.2	10.3	5
6.8	0.67	0.02	1.8	0.05	5	11	0.9962	3.48	0.52	9.5	5
4.6	0.52	0.15	2.1	0.054	8	65	0.9934	3.9	0.56	13.1	4
7.7	0.935	0.43	2.2	0.114	22	114	0.997	3.25	0.73	9.2	5
8.7	0.29	0.52	1.6	0.113	12	37	0.9969	3.25	0.58	9.5	5
6.4	0.4	0.23	1.6	0.066	5	12	0.9958	3.34	0.56	9.2	5
5.6	0.31	0.37	1.4	0.074	12	96	0.9954	3.32	0.58	9.2	5
8.8	0.66	0.26	1.7	0.074	4	23	0.9971	3.15	0.74	9.2	5
6.6	0.52	0.04	2.2	0.069	8	15	0.9956	3.4	0.63	9.4	6
6.6	0.5	0.04	2.1	0.068	6	14	0.9955	3.39	0.64	9.4	6
8.6	0.38	0.36	3	0.081	30	119	0.997	3.2	0.56	9.4	5
7.6	0.51	0.15	2.8	0.11	33	73	0.9955	3.17	0.63	10.2	6
7.7	0.62	0.04	3.8	0.084	25	45	0.9978	3.34	0.53	9.5	5
10.2	0.42	0.57	3.4	0.07	4	10	0.9971	3.04	0.63	9.6	5
7.5	0.63	0.12	5.1	0.111	50	110	0.9983	3.26	0.77	9.4	5
7.8	0.59	0.18	2.3	0.076	17	54	0.9975	3.43	0.59	10	5
7.3	0.39	0.31	2.4	0.074	9	46	0.9962	3.41	0.54	9.4	6
8.8	0.4	0.4	2.2	0.079	19	52	0.998	3.44	0.64	9.2	5
7.7	0.69	0.49	1.8	0.115	20	112	0.9968	3.21	0.71	9.3	5
7.5	0.52	0.16	1.9	0.085	12	35	0.9968	3.38	0.62	9.5	7
7	0.735	0.05	2	0.081	13	54	0.9966	3.39	0.57	9.8	5
7.2	0.725	0.05	4.65	0.086	4	11	0.9962	3.41	0.39	10.9	5
7.2	0.725	0.05	4.65	0.086	4	11	0.9962	3.41	0.39	10.9	5
7.5	0.52	0.11	1.5	0.079	11	39	0.9968	3.42	0.58	9.6	5
6.6	0.705	0.07	1.6	0.076	6	15	0.9962	3.44	0.58	10.7	5
9.3	0.32	0.57	2	0.074	27	65	0.9969	3.28	0.79	10.7	5
8	0.705	0.05	1.9	0.074	8	19	0.9962	3.34	0.95	10.5	6
7.7	0.63	0.08	1.9	0.076	15	27	0.9967	3.32	0.54	9.5	6
7.7	0.67	0.23	2.1	0.088	17	96	0.9962	3.32	0.48	9.5	5
7.7	0.69	0.22	1.9	0.084	18	94	0.9961	3.31	0.48	9.5	5
8.3	0.675	0.26	2.1	0.084	11	43	0.9976	3.31	0.53	9.2	4
9.7	0.32	0.54	2.5	0.094	28	83	0.9984	3.28	0.82	9.6	5
8.8	0.41	0.64	2.2	0.093	9	42	0.9986	3.54	0.66	10.5	5
8.8	0.41	0.64	2.2	0.093	9	42	0.9986	3.54	0.66	10.5	5
6.8	0.785	0	2.4	0.104	14	30	0.9966	3.52	0.55	10.7	6
6.7	0.75	0.12	2	0.086	12	80	0.9958	3.38	0.52	10.1	5
8.3	0.625	0.2	1.5	0.08	27	119	0.9972	3.16	1.12	9.1	4
6.2	0.45	0.2	1.6	0.069	3	15	0.9958	3.41	0.56	9.2	5
7.8	0.43	0.7	1.9	0.464	22	67	0.9974	3.13	1.28	9.4	5
7.4	0.5	0.47	2	0.086	21	73	0.997	3.36	0.57	9.1	5
7.3	0.67	0.26	1.8	0.401	16	51	0.9969	3.16	1.14	9.4	5
6.3	0.3	0.48	1.8	0.069	18	61	0.9959	3.44	0.78	10.3	6
6.9	0.55	0.15	2.2	0.076	19	40	0.9961	3.41	0.59	10.1	5
8.6	0.49	0.28	1.9	0.11	20	136	0.9972	2.93	1.95	9.9	6
7.7	0.49	0.26	1.9	0.062	9	31	0.9966	3.39	0.64	9.6	5
9.3	0.39	0.44	2.1	0.107	34	125	0.9978	3.14	1.22	9.5	5
7	0.62	0.08	1.8	0.076	8	24	0.9978	3.48	0.53	9	5
7.9	0.52	0.26	1.9	0.079	42	140	0.9964	3.23	0.54	9.5	5
8.6	0.49	0.28	1.9	0.11	20	136	0.9972	2.93	1.95	9.9	6
8.6	0.49	0.29	2	0.11	19	133	0.9972	2.93	1.98	9.8	5
7.7	0.49	0.26	1.9	0.062	9	31	0.9966	3.39	0.64	9.6	5
5	1.02	0.04	1.4	0.045	41	85	0.9938	3.75	0.48	10.5	4
4.7	0.6	0.17	2.3	0.058	17	106	0.9932	3.85	0.6	12.9	6
6.8	0.775	0	3	0.102	8	23	0.9965	3.45	0.56	10.7	5
7	0.5	0.25	2	0.07	3	22	0.9963	3.25	0.63	9.2	5
7.6	0.9	0.06	2.5	0.079	5	10	0.9967	3.39	0.56	9.8	5
8.1	0.545	0.18	1.9	0.08	13	35	0.9972	3.3	0.59	9	6
8.3	0.61	0.3	2.1	0.084	11	50	0.9972	3.4	0.61	10.2	6
7.8	0.5	0.3	1.9	0.075	8	22	0.9959	3.31	0.56	10.4	6
8.1	0.545	0.18	1.9	0.08	13	35	0.9972	3.3	0.59	9	6
8.1	0.575	0.22	2.1	0.077	12	65	0.9967	3.29	0.51	9.2	5
7.2	0.49	0.24	2.2	0.07	5	36	0.996	3.33	0.48	9.4	5
8.1	0.575	0.22	2.1	0.077	12	65	0.9967	3.29	0.51	9.2	5
7.8	0.41	0.68	1.7	0.467	18	69	0.9973	3.08	1.31	9.3	5
6.2	0.63	0.31	1.7	0.088	15	64	0.9969	3.46	0.79	9.3	5
8	0.33	0.53	2.5	0.091	18	80	0.9976	3.37	0.8	9.6	6
8.1	0.785	0.52	2	0.122	37	153	0.9969	3.21	0.69	9.3	5
7.8	0.56	0.19	1.8	0.104	12	47	0.9964	3.19	0.93	9.5	5
8.4	0.62	0.09	2.2	0.084	11	108	0.9964	3.15	0.66	9.8	5
8.4	0.6	0.1	2.2	0.085	14	111	0.9964	3.15	0.66	9.8	5
10.1	0.31	0.44	2.3	0.08	22	46	0.9988	3.32	0.67	9.7	6
7.8	0.56	0.19	1.8	0.104	12	47	0.9964	3.19	0.93	9.5	5
9.4	0.4	0.31	2.2	0.09	13	62	0.9966	3.07	0.63	10.5	6
8.3	0.54	0.28	1.9	0.077	11	40	0.9978	3.39	0.61	10	6
7.8	0.56	0.12	2	0.082	7	28	0.997	3.37	0.5	9.4	6
8.8	0.55	0.04	2.2	0.119	14	56	0.9962	3.21	0.6	10.9	6
7	0.69	0.08	1.8	0.097	22	89	0.9959	3.34	0.54	9.2	6
7.3	1.07	0.09	1.7	0.178	10	89	0.9962	3.3	0.57	9	5
8.8	0.55	0.04	2.2	0.119	14	56	0.9962	3.21	0.6	10.9	6
7.3	0.695	0	2.5	0.075	3	13	0.998	3.49	0.52	9.2	5
8	0.71	0	2.6	0.08	11	34	0.9976	3.44	0.53	9.5	5
7.8	0.5	0.17	1.6	0.082	21	102	0.996	3.39	0.48	9.5	5
9	0.62	0.04	1.9	0.146	27	90	0.9984	3.16	0.7	9.4	5
8.2	1.33	0	1.7	0.081	3	12	0.9964	3.53	0.49	10.9	5
8.1	1.33	0	1.8	0.082	3	12	0.9964	3.54	0.48	10.9	5
8	0.59	0.16	1.8	0.065	3	16	0.9962	3.42	0.92	10.5	7
6.1	0.38	0.15	1.8	0.072	6	19	0.9955	3.42	0.57	9.4	5
8	0.745	0.56	2	0.118	30	134	0.9968	3.24	0.66	9.4	5
5.6	0.5	0.09	2.3	0.049	17	99	0.9937	3.63	0.63	13	5
5.6	0.5	0.09	2.3	0.049	17	99	0.9937	3.63	0.63	13	5
6.6	0.5	0.01	1.5	0.06	17	26	0.9952	3.4	0.58	9.8	6
7.9	1.04	0.05	2.2	0.084	13	29	0.9959	3.22	0.55	9.9	6
8.4	0.745	0.11	1.9	0.09	16	63	0.9965	3.19	0.82	9.6	5
8.3	0.715	0.15	1.8	0.089	10	52	0.9968	3.23	0.77	9.5	5
7.2	0.415	0.36	2	0.081	13	45	0.9972	3.48	0.64	9.2	5
7.8	0.56	0.19	2.1	0.081	15	105	0.9962	3.33	0.54	9.5	5
7.8	0.56	0.19	2	0.081	17	108	0.9962	3.32	0.54	9.5	5
8.4	0.745	0.11	1.9	0.09	16	63	0.9965	3.19	0.82	9.6	5
8.3	0.715	0.15	1.8	0.089	10	52	0.9968	3.23	0.77	9.5	5
5.2	0.34	0	1.8	0.05	27	63	0.9916	3.68	0.79	14	6
6.3	0.39	0.08	1.7	0.066	3	20	0.9954	3.34	0.58	9.4	5
5.2	0.34	0	1.8	0.05	27	63	0.9916	3.68	0.79	14	6
8.1	0.67	0.55	1.8	0.117	32	141	0.9968	3.17	0.62	9.4	5
5.8	0.68	0.02	1.8	0.087	21	94	0.9944	3.54	0.52	10	5
7.6	0.49	0.26	1.6	0.236	10	88	0.9968	3.11	0.8	9.3	5
6.9	0.49	0.1	2.3	0.074	12	30	0.9959	3.42	0.58	10.2	6
8.2	0.4	0.44	2.8	0.089	11	43	0.9975	3.53	0.61	10.5	6
7.3	0.33	0.47	2.1	0.077	5	11	0.9958	3.33	0.53	10.3	6
9.2	0.52	1	3.4	0.61	32	69	0.9996	2.74	2	9.4	4
7.5	0.6	0.03	1.8	0.095	25	99	0.995	3.35	0.54	10.1	5
7.5	0.6	0.03	1.8	0.095	25	99	0.995	3.35	0.54	10.1	5
7.1	0.43	0.42	5.5	0.07	29	129	0.9973	3.42	0.72	10.5	5
7.1	0.43	0.42	5.5	0.071	28	128	0.9973	3.42	0.71	10.5	5
7.1	0.43	0.42	5.5	0.07	29	129	0.9973	3.42	0.72	10.5	5
7.1	0.43	0.42	5.5	0.071	28	128	0.9973	3.42	0.71	10.5	5
7.1	0.68	0	2.2	0.073	12	22	0.9969	3.48	0.5	9.3	5
6.8	0.6	0.18	1.9	0.079	18	86	0.9968	3.59	0.57	9.3	6
7.6	0.95	0.03	2	0.09	7	20	0.9959	3.2	0.56	9.6	5
7.6	0.68	0.02	1.3	0.072	9	20	0.9965	3.17	1.08	9.2	4
7.8	0.53	0.04	1.7	0.076	17	31	0.9964	3.33	0.56	10	6
7.4	0.6	0.26	7.3	0.07	36	121	0.9982	3.37	0.49	9.4	5
7.3	0.59	0.26	7.2	0.07	35	121	0.9981	3.37	0.49	9.4	5
7.8	0.63	0.48	1.7	0.1	14	96	0.9961	3.19	0.62	9.5	5
6.8	0.64	0.1	2.1	0.085	18	101	0.9956	3.34	0.52	10.2	5
7.3	0.55	0.03	1.6	0.072	17	42	0.9956	3.37	0.48	9	4
6.8	0.63	0.07	2.1	0.089	11	44	0.9953	3.47	0.55	10.4	6
7.5	0.705	0.24	1.8	0.36	15	63	0.9964	3	1.59	9.5	5
7.9	0.885	0.03	1.8	0.058	4	8	0.9972	3.36	0.33	9.1	4
8	0.42	0.17	2	0.073	6	18	0.9972	3.29	0.61	9.2	6
8	0.42	0.17	2	0.073	6	18	0.9972	3.29	0.61	9.2	6
7.4	0.62	0.05	1.9	0.068	24	42	0.9961	3.42	0.57	11.5	6
7.3	0.38	0.21	2	0.08	7	35	0.9961	3.33	0.47	9.5	5
6.9	0.5	0.04	1.5	0.085	19	49	0.9958	3.35	0.78	9.5	5
7.3	0.38	0.21	2	0.08	7	35	0.9961	3.33	0.47	9.5	5
7.5	0.52	0.42	2.3	0.087	8	38	0.9972	3.58	0.61	10.5	6
7	0.805	0	2.5	0.068	7	20	0.9969	3.48	0.56	9.6	5
8.8	0.61	0.14	2.4	0.067	10	42	0.9969	3.19	0.59	9.5	5
8.8	0.61	0.14	2.4	0.067	10	42	0.9969	3.19	0.59	9.5	5
8.9	0.61	0.49	2	0.27	23	110	0.9972	3.12	1.02	9.3	5
7.2	0.73	0.02	2.5	0.076	16	42	0.9972	3.44	0.52	9.3	5
6.8	0.61	0.2	1.8	0.077	11	65	0.9971	3.54	0.58	9.3	5
6.7	0.62	0.21	1.9	0.079	8	62	0.997	3.52	0.58	9.3	6
8.9	0.31	0.57	2	0.111	26	85	0.9971	3.26	0.53	9.7	5
7.4	0.39	0.48	2	0.082	14	67	0.9972	3.34	0.55	9.2	5
7.7	0.705	0.1	2.6	0.084	9	26	0.9976	3.39	0.49	9.7	5
7.9	0.5	0.33	2	0.084	15	143	0.9968	3.2	0.55	9.5	5
7.9	0.49	0.32	1.9	0.082	17	144	0.9968	3.2	0.55	9.5	5
8.2	0.5	0.35	2.9	0.077	21	127	0.9976	3.23	0.62	9.4	5
6.4	0.37	0.25	1.9	0.074	21	49	0.9974	3.57	0.62	9.8	6
6.8	0.63	0.12	3.8	0.099	16	126	0.9969	3.28	0.61	9.5	5
7.6	0.55	0.21	2.2	0.071	7	28	0.9964	3.28	0.55	9.7	5
7.6	0.55	0.21	2.2	0.071	7	28	0.9964	3.28	0.55	9.7	5
7.8	0.59	0.33	2	0.074	24	120	0.9968	3.25	0.54	9.4	5
7.3	0.58	0.3	2.4	0.074	15	55	0.9968	3.46	0.59	10.2	5
11.5	0.3	0.6	2	0.067	12	27	0.9981	3.11	0.97	10.1	6
5.4	0.835	0.08	1.2	0.046	13	93	0.9924	3.57	0.85	13	7
6.9	1.09	0.06	2.1	0.061	12	31	0.9948	3.51	0.43	11.4	4




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time6 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 6 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=154566&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]6 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=154566&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=154566&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time6 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net







Goodness of Fit
Correlation0.4832
R-squared0.2335
RMSE0.5414

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Goodness of Fit \tabularnewline
Correlation & 0.4832 \tabularnewline
R-squared & 0.2335 \tabularnewline
RMSE & 0.5414 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=154566&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Goodness of Fit[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation[/C][C]0.4832[/C][/ROW]
[ROW][C]R-squared[/C][C]0.2335[/C][/ROW]
[ROW][C]RMSE[/C][C]0.5414[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=154566&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=154566&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Goodness of Fit
Correlation0.4832
R-squared0.2335
RMSE0.5414







Actuals, Predictions, and Residuals
#ActualsForecastsResiduals
155.01851851851852-0.0185185185185182
255.01851851851852-0.0185185185185182
355.01851851851852-0.0185185185185182
465.861111111111110.138888888888889
555.01851851851852-0.0185185185185182
655.01851851851852-0.0185185185185182
755.29166666666667-0.291666666666667
875.861111111111111.13888888888889
975.291666666666671.70833333333333
1055.09677419354839-0.096774193548387
1155.09677419354839-0.096774193548387
1255.09677419354839-0.096774193548387
1355.86111111111111-0.861111111111111
1455.29166666666667-0.291666666666667
1555.09677419354839-0.096774193548387
1655.09677419354839-0.096774193548387
1775.096774193548391.90322580645161
1855.29166666666667-0.291666666666667
1945.29166666666667-1.29166666666667
2065.291666666666670.708333333333333
2165.291666666666670.708333333333333
2255.09677419354839-0.096774193548387
2355.29166666666667-0.291666666666667
2455.09677419354839-0.096774193548387
2565.861111111111110.138888888888889
2655.29166666666667-0.291666666666667
2755.29166666666667-0.291666666666667
2855.29166666666667-0.291666666666667
2955.01851851851852-0.0185185185185182
3065.861111111111110.138888888888889
3155.01851851851852-0.0185185185185182
3265.018518518518520.981481481481482
3355.01851851851852-0.0185185185185182
3465.096774193548390.903225806451613
3555.29166666666667-0.291666666666667
3665.291666666666670.708333333333333
3765.861111111111110.138888888888889
3875.861111111111111.13888888888889
3945.01851851851852-1.01851851851852
4055.09677419354839-0.096774193548387
4155.09677419354839-0.096774193548387
4245.29166666666667-1.29166666666667
4365.861111111111110.138888888888889
4455.01851851851852-0.0185185185185182
4555.01851851851852-0.0185185185185182
4645.09677419354839-1.09677419354839
4755.01851851851852-0.0185185185185182
4855.29166666666667-0.291666666666667
4955.29166666666667-0.291666666666667
5055.09677419354839-0.096774193548387
5155.01851851851852-0.0185185185185182
5265.291666666666670.708333333333333
5365.291666666666670.708333333333333
5455.09677419354839-0.096774193548387
5565.096774193548390.903225806451613
5655.29166666666667-0.291666666666667
5755.29166666666667-0.291666666666667
5855.09677419354839-0.096774193548387
5955.86111111111111-0.861111111111111
6065.291666666666670.708333333333333
6155.29166666666667-0.291666666666667
6255.01851851851852-0.0185185185185182
6375.291666666666671.70833333333333
6455.01851851851852-0.0185185185185182
6555.01851851851852-0.0185185185185182
6655.01851851851852-0.0185185185185182
6755.29166666666667-0.291666666666667
6855.01851851851852-0.0185185185185182
6955.09677419354839-0.096774193548387
7065.018518518518520.981481481481482
7165.291666666666670.708333333333333
7255.01851851851852-0.0185185185185182
7355.01851851851852-0.0185185185185182
7445.01851851851852-1.01851851851852
7555.09677419354839-0.096774193548387
7655.86111111111111-0.861111111111111
7755.86111111111111-0.861111111111111
7865.018518518518520.981481481481482
7955.01851851851852-0.0185185185185182
8045.09677419354839-1.09677419354839
8155.29166666666667-0.291666666666667
8255.09677419354839-0.096774193548387
8355.09677419354839-0.096774193548387
8455.01851851851852-0.0185185185185182
8565.861111111111110.138888888888889
8655.86111111111111-0.861111111111111
8765.096774193548390.903225806451613
8855.29166666666667-0.291666666666667
8955.09677419354839-0.096774193548387
9055.29166666666667-0.291666666666667
9155.09677419354839-0.096774193548387
9265.096774193548390.903225806451613
9355.09677419354839-0.096774193548387
9455.29166666666667-0.291666666666667
9545.01851851851852-1.01851851851852
9665.096774193548390.903225806451613
9755.01851851851852-0.0185185185185182
9855.29166666666667-0.291666666666667
9955.01851851851852-0.0185185185185182
10065.291666666666670.708333333333333
10165.861111111111110.138888888888889
10265.861111111111110.138888888888889
10365.291666666666670.708333333333333
10455.09677419354839-0.096774193548387
10555.29166666666667-0.291666666666667
10655.09677419354839-0.096774193548387
10755.09677419354839-0.096774193548387
10855.09677419354839-0.096774193548387
10965.096774193548390.903225806451613
11055.01851851851852-0.0185185185185182
11155.29166666666667-0.291666666666667
11255.09677419354839-0.096774193548387
11355.09677419354839-0.096774193548387
11465.861111111111110.138888888888889
11555.29166666666667-0.291666666666667
11665.861111111111110.138888888888889
11765.861111111111110.138888888888889
11865.291666666666670.708333333333333
11965.861111111111110.138888888888889
12065.018518518518520.981481481481482
12155.01851851851852-0.0185185185185182
12265.861111111111110.138888888888889
12355.01851851851852-0.0185185185185182
12455.01851851851852-0.0185185185185182
12555.09677419354839-0.096774193548387
12655.09677419354839-0.096774193548387
12755.01851851851852-0.0185185185185182
12855.01851851851852-0.0185185185185182
12975.861111111111111.13888888888889
13055.29166666666667-0.291666666666667
13155.01851851851852-0.0185185185185182
13255.09677419354839-0.096774193548387
13355.09677419354839-0.096774193548387
13465.861111111111110.138888888888889
13565.018518518518520.981481481481482
13655.01851851851852-0.0185185185185182
13755.01851851851852-0.0185185185185182
13855.29166666666667-0.291666666666667
13955.09677419354839-0.096774193548387
14055.09677419354839-0.096774193548387
14155.01851851851852-0.0185185185185182
14255.01851851851852-0.0185185185185182
14365.861111111111110.138888888888889
14455.29166666666667-0.291666666666667
14565.861111111111110.138888888888889
14655.01851851851852-0.0185185185185182
14755.01851851851852-0.0185185185185182
14855.09677419354839-0.096774193548387
14965.861111111111110.138888888888889
15065.861111111111110.138888888888889
15165.861111111111110.138888888888889
15245.09677419354839-1.09677419354839
15355.09677419354839-0.096774193548387
15455.09677419354839-0.096774193548387
15555.09677419354839-0.096774193548387
15655.09677419354839-0.096774193548387
15755.09677419354839-0.096774193548387
15855.09677419354839-0.096774193548387
15955.01851851851852-0.0185185185185182
16065.096774193548390.903225806451613
16155.01851851851852-0.0185185185185182
16245.01851851851852-1.01851851851852
16365.861111111111110.138888888888889
16455.09677419354839-0.096774193548387
16555.09677419354839-0.096774193548387
16655.09677419354839-0.096774193548387
16755.09677419354839-0.096774193548387
16845.29166666666667-1.29166666666667
16965.861111111111110.138888888888889
17055.01851851851852-0.0185185185185182
17145.01851851851852-1.01851851851852
17265.291666666666670.708333333333333
17365.291666666666670.708333333333333
17465.861111111111110.138888888888889
17555.29166666666667-0.291666666666667
17655.29166666666667-0.291666666666667
17755.29166666666667-0.291666666666667
17865.861111111111110.138888888888889
17955.01851851851852-0.0185185185185182
18055.29166666666667-0.291666666666667
18155.29166666666667-0.291666666666667
18255.09677419354839-0.096774193548387
18355.01851851851852-0.0185185185185182
18455.09677419354839-0.096774193548387
18565.291666666666670.708333333333333
18655.09677419354839-0.096774193548387
18755.09677419354839-0.096774193548387
18855.01851851851852-0.0185185185185182
18955.09677419354839-0.096774193548387
19055.09677419354839-0.096774193548387
19155.09677419354839-0.096774193548387
19265.861111111111110.138888888888889
19355.09677419354839-0.096774193548387
19455.86111111111111-0.861111111111111
19555.86111111111111-0.861111111111111
19655.09677419354839-0.096774193548387
19755.86111111111111-0.861111111111111
19865.861111111111110.138888888888889
19975.018518518518521.98148148148148
20045.01851851851852-1.01851851851852

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Actuals, Predictions, and Residuals \tabularnewline
# & Actuals & Forecasts & Residuals \tabularnewline
1 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
2 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
3 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
4 & 6 & 5.86111111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
5 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
6 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
7 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
8 & 7 & 5.86111111111111 & 1.13888888888889 \tabularnewline
9 & 7 & 5.29166666666667 & 1.70833333333333 \tabularnewline
10 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
11 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
12 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
13 & 5 & 5.86111111111111 & -0.861111111111111 \tabularnewline
14 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
15 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
16 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
17 & 7 & 5.09677419354839 & 1.90322580645161 \tabularnewline
18 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
19 & 4 & 5.29166666666667 & -1.29166666666667 \tabularnewline
20 & 6 & 5.29166666666667 & 0.708333333333333 \tabularnewline
21 & 6 & 5.29166666666667 & 0.708333333333333 \tabularnewline
22 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
23 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
24 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
25 & 6 & 5.86111111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
26 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
27 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
28 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
29 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
30 & 6 & 5.86111111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
31 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
32 & 6 & 5.01851851851852 & 0.981481481481482 \tabularnewline
33 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
34 & 6 & 5.09677419354839 & 0.903225806451613 \tabularnewline
35 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
36 & 6 & 5.29166666666667 & 0.708333333333333 \tabularnewline
37 & 6 & 5.86111111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
38 & 7 & 5.86111111111111 & 1.13888888888889 \tabularnewline
39 & 4 & 5.01851851851852 & -1.01851851851852 \tabularnewline
40 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
41 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
42 & 4 & 5.29166666666667 & -1.29166666666667 \tabularnewline
43 & 6 & 5.86111111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
44 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
45 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
46 & 4 & 5.09677419354839 & -1.09677419354839 \tabularnewline
47 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
48 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
49 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
50 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
51 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
52 & 6 & 5.29166666666667 & 0.708333333333333 \tabularnewline
53 & 6 & 5.29166666666667 & 0.708333333333333 \tabularnewline
54 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
55 & 6 & 5.09677419354839 & 0.903225806451613 \tabularnewline
56 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
57 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
58 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
59 & 5 & 5.86111111111111 & -0.861111111111111 \tabularnewline
60 & 6 & 5.29166666666667 & 0.708333333333333 \tabularnewline
61 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
62 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
63 & 7 & 5.29166666666667 & 1.70833333333333 \tabularnewline
64 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
65 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
66 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
67 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
68 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
69 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
70 & 6 & 5.01851851851852 & 0.981481481481482 \tabularnewline
71 & 6 & 5.29166666666667 & 0.708333333333333 \tabularnewline
72 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
73 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
74 & 4 & 5.01851851851852 & -1.01851851851852 \tabularnewline
75 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
76 & 5 & 5.86111111111111 & -0.861111111111111 \tabularnewline
77 & 5 & 5.86111111111111 & -0.861111111111111 \tabularnewline
78 & 6 & 5.01851851851852 & 0.981481481481482 \tabularnewline
79 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
80 & 4 & 5.09677419354839 & -1.09677419354839 \tabularnewline
81 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
82 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
83 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
84 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
85 & 6 & 5.86111111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
86 & 5 & 5.86111111111111 & -0.861111111111111 \tabularnewline
87 & 6 & 5.09677419354839 & 0.903225806451613 \tabularnewline
88 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
89 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
90 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
91 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
92 & 6 & 5.09677419354839 & 0.903225806451613 \tabularnewline
93 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
94 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
95 & 4 & 5.01851851851852 & -1.01851851851852 \tabularnewline
96 & 6 & 5.09677419354839 & 0.903225806451613 \tabularnewline
97 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
98 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
99 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
100 & 6 & 5.29166666666667 & 0.708333333333333 \tabularnewline
101 & 6 & 5.86111111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
102 & 6 & 5.86111111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
103 & 6 & 5.29166666666667 & 0.708333333333333 \tabularnewline
104 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
105 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
106 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
107 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
108 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
109 & 6 & 5.09677419354839 & 0.903225806451613 \tabularnewline
110 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
111 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
112 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
113 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
114 & 6 & 5.86111111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
115 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
116 & 6 & 5.86111111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
117 & 6 & 5.86111111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
118 & 6 & 5.29166666666667 & 0.708333333333333 \tabularnewline
119 & 6 & 5.86111111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
120 & 6 & 5.01851851851852 & 0.981481481481482 \tabularnewline
121 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
122 & 6 & 5.86111111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
123 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
124 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
125 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
126 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
127 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
128 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
129 & 7 & 5.86111111111111 & 1.13888888888889 \tabularnewline
130 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
131 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
132 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
133 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
134 & 6 & 5.86111111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
135 & 6 & 5.01851851851852 & 0.981481481481482 \tabularnewline
136 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
137 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
138 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
139 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
140 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
141 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
142 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
143 & 6 & 5.86111111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
144 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
145 & 6 & 5.86111111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
146 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
147 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
148 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
149 & 6 & 5.86111111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
150 & 6 & 5.86111111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
151 & 6 & 5.86111111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
152 & 4 & 5.09677419354839 & -1.09677419354839 \tabularnewline
153 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
154 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
155 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
156 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
157 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
158 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
159 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
160 & 6 & 5.09677419354839 & 0.903225806451613 \tabularnewline
161 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
162 & 4 & 5.01851851851852 & -1.01851851851852 \tabularnewline
163 & 6 & 5.86111111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
164 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
165 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
166 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
167 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
168 & 4 & 5.29166666666667 & -1.29166666666667 \tabularnewline
169 & 6 & 5.86111111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
170 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
171 & 4 & 5.01851851851852 & -1.01851851851852 \tabularnewline
172 & 6 & 5.29166666666667 & 0.708333333333333 \tabularnewline
173 & 6 & 5.29166666666667 & 0.708333333333333 \tabularnewline
174 & 6 & 5.86111111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
175 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
176 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
177 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
178 & 6 & 5.86111111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
179 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
180 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
181 & 5 & 5.29166666666667 & -0.291666666666667 \tabularnewline
182 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
183 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
184 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
185 & 6 & 5.29166666666667 & 0.708333333333333 \tabularnewline
186 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
187 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
188 & 5 & 5.01851851851852 & -0.0185185185185182 \tabularnewline
189 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
190 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
191 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
192 & 6 & 5.86111111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
193 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
194 & 5 & 5.86111111111111 & -0.861111111111111 \tabularnewline
195 & 5 & 5.86111111111111 & -0.861111111111111 \tabularnewline
196 & 5 & 5.09677419354839 & -0.096774193548387 \tabularnewline
197 & 5 & 5.86111111111111 & -0.861111111111111 \tabularnewline
198 & 6 & 5.86111111111111 & 0.138888888888889 \tabularnewline
199 & 7 & 5.01851851851852 & 1.98148148148148 \tabularnewline
200 & 4 & 5.01851851851852 & -1.01851851851852 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=154566&T=2

[TABLE]
[ROW][C]Actuals, Predictions, and Residuals[/C][/ROW]
[ROW][C]#[/C][C]Actuals[/C][C]Forecasts[/C][C]Residuals[/C][/ROW]
[ROW][C]1[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]6[/C][C]5.86111111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]7[/C][C]5.86111111111111[/C][C]1.13888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]7[/C][C]5.29166666666667[/C][C]1.70833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]5[/C][C]5.86111111111111[/C][C]-0.861111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]7[/C][C]5.09677419354839[/C][C]1.90322580645161[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]4[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-1.29166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]6[/C][C]5.29166666666667[/C][C]0.708333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]6[/C][C]5.29166666666667[/C][C]0.708333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]6[/C][C]5.86111111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]6[/C][C]5.86111111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]6[/C][C]5.01851851851852[/C][C]0.981481481481482[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]6[/C][C]5.09677419354839[/C][C]0.903225806451613[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]6[/C][C]5.29166666666667[/C][C]0.708333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]6[/C][C]5.86111111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]7[/C][C]5.86111111111111[/C][C]1.13888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]4[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-1.01851851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]4[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-1.29166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]6[/C][C]5.86111111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]4[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-1.09677419354839[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]6[/C][C]5.29166666666667[/C][C]0.708333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]6[/C][C]5.29166666666667[/C][C]0.708333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]6[/C][C]5.09677419354839[/C][C]0.903225806451613[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]5[/C][C]5.86111111111111[/C][C]-0.861111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]6[/C][C]5.29166666666667[/C][C]0.708333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]7[/C][C]5.29166666666667[/C][C]1.70833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]6[/C][C]5.01851851851852[/C][C]0.981481481481482[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]6[/C][C]5.29166666666667[/C][C]0.708333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]4[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-1.01851851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]5[/C][C]5.86111111111111[/C][C]-0.861111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]5[/C][C]5.86111111111111[/C][C]-0.861111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]6[/C][C]5.01851851851852[/C][C]0.981481481481482[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]4[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-1.09677419354839[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]6[/C][C]5.86111111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]5[/C][C]5.86111111111111[/C][C]-0.861111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]6[/C][C]5.09677419354839[/C][C]0.903225806451613[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]6[/C][C]5.09677419354839[/C][C]0.903225806451613[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]4[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-1.01851851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]6[/C][C]5.09677419354839[/C][C]0.903225806451613[/C][/ROW]
[ROW][C]97[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]98[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]99[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]100[/C][C]6[/C][C]5.29166666666667[/C][C]0.708333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]101[/C][C]6[/C][C]5.86111111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]102[/C][C]6[/C][C]5.86111111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]103[/C][C]6[/C][C]5.29166666666667[/C][C]0.708333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]104[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]105[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]106[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]107[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]108[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]109[/C][C]6[/C][C]5.09677419354839[/C][C]0.903225806451613[/C][/ROW]
[ROW][C]110[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]111[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]112[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]113[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]114[/C][C]6[/C][C]5.86111111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]115[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]116[/C][C]6[/C][C]5.86111111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]117[/C][C]6[/C][C]5.86111111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]118[/C][C]6[/C][C]5.29166666666667[/C][C]0.708333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]119[/C][C]6[/C][C]5.86111111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]120[/C][C]6[/C][C]5.01851851851852[/C][C]0.981481481481482[/C][/ROW]
[ROW][C]121[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]122[/C][C]6[/C][C]5.86111111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]123[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]124[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]125[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]126[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]127[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]128[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]129[/C][C]7[/C][C]5.86111111111111[/C][C]1.13888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]130[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]131[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]132[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]133[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]134[/C][C]6[/C][C]5.86111111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]135[/C][C]6[/C][C]5.01851851851852[/C][C]0.981481481481482[/C][/ROW]
[ROW][C]136[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]137[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]138[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]139[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]140[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]141[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]142[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]143[/C][C]6[/C][C]5.86111111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]144[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]145[/C][C]6[/C][C]5.86111111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]146[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]147[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]148[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]149[/C][C]6[/C][C]5.86111111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]150[/C][C]6[/C][C]5.86111111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]151[/C][C]6[/C][C]5.86111111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]152[/C][C]4[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-1.09677419354839[/C][/ROW]
[ROW][C]153[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]154[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]155[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]156[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]157[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]158[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]159[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]160[/C][C]6[/C][C]5.09677419354839[/C][C]0.903225806451613[/C][/ROW]
[ROW][C]161[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]162[/C][C]4[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-1.01851851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]163[/C][C]6[/C][C]5.86111111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]164[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]165[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]166[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]167[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]168[/C][C]4[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-1.29166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]169[/C][C]6[/C][C]5.86111111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]170[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]171[/C][C]4[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-1.01851851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]172[/C][C]6[/C][C]5.29166666666667[/C][C]0.708333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]173[/C][C]6[/C][C]5.29166666666667[/C][C]0.708333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]174[/C][C]6[/C][C]5.86111111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]175[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]176[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]177[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]178[/C][C]6[/C][C]5.86111111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]179[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]180[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]181[/C][C]5[/C][C]5.29166666666667[/C][C]-0.291666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]182[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]183[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]184[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]185[/C][C]6[/C][C]5.29166666666667[/C][C]0.708333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]186[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]187[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]188[/C][C]5[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-0.0185185185185182[/C][/ROW]
[ROW][C]189[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]190[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]191[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]192[/C][C]6[/C][C]5.86111111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]193[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]194[/C][C]5[/C][C]5.86111111111111[/C][C]-0.861111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]195[/C][C]5[/C][C]5.86111111111111[/C][C]-0.861111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]196[/C][C]5[/C][C]5.09677419354839[/C][C]-0.096774193548387[/C][/ROW]
[ROW][C]197[/C][C]5[/C][C]5.86111111111111[/C][C]-0.861111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]198[/C][C]6[/C][C]5.86111111111111[/C][C]0.138888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]199[/C][C]7[/C][C]5.01851851851852[/C][C]1.98148148148148[/C][/ROW]
[ROW][C]200[/C][C]4[/C][C]5.01851851851852[/C][C]-1.01851851851852[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=154566&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=154566&T=2

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Actuals, Predictions, and Residuals
#ActualsForecastsResiduals
155.01851851851852-0.0185185185185182
255.01851851851852-0.0185185185185182
355.01851851851852-0.0185185185185182
465.861111111111110.138888888888889
555.01851851851852-0.0185185185185182
655.01851851851852-0.0185185185185182
755.29166666666667-0.291666666666667
875.861111111111111.13888888888889
975.291666666666671.70833333333333
1055.09677419354839-0.096774193548387
1155.09677419354839-0.096774193548387
1255.09677419354839-0.096774193548387
1355.86111111111111-0.861111111111111
1455.29166666666667-0.291666666666667
1555.09677419354839-0.096774193548387
1655.09677419354839-0.096774193548387
1775.096774193548391.90322580645161
1855.29166666666667-0.291666666666667
1945.29166666666667-1.29166666666667
2065.291666666666670.708333333333333
2165.291666666666670.708333333333333
2255.09677419354839-0.096774193548387
2355.29166666666667-0.291666666666667
2455.09677419354839-0.096774193548387
2565.861111111111110.138888888888889
2655.29166666666667-0.291666666666667
2755.29166666666667-0.291666666666667
2855.29166666666667-0.291666666666667
2955.01851851851852-0.0185185185185182
3065.861111111111110.138888888888889
3155.01851851851852-0.0185185185185182
3265.018518518518520.981481481481482
3355.01851851851852-0.0185185185185182
3465.096774193548390.903225806451613
3555.29166666666667-0.291666666666667
3665.291666666666670.708333333333333
3765.861111111111110.138888888888889
3875.861111111111111.13888888888889
3945.01851851851852-1.01851851851852
4055.09677419354839-0.096774193548387
4155.09677419354839-0.096774193548387
4245.29166666666667-1.29166666666667
4365.861111111111110.138888888888889
4455.01851851851852-0.0185185185185182
4555.01851851851852-0.0185185185185182
4645.09677419354839-1.09677419354839
4755.01851851851852-0.0185185185185182
4855.29166666666667-0.291666666666667
4955.29166666666667-0.291666666666667
5055.09677419354839-0.096774193548387
5155.01851851851852-0.0185185185185182
5265.291666666666670.708333333333333
5365.291666666666670.708333333333333
5455.09677419354839-0.096774193548387
5565.096774193548390.903225806451613
5655.29166666666667-0.291666666666667
5755.29166666666667-0.291666666666667
5855.09677419354839-0.096774193548387
5955.86111111111111-0.861111111111111
6065.291666666666670.708333333333333
6155.29166666666667-0.291666666666667
6255.01851851851852-0.0185185185185182
6375.291666666666671.70833333333333
6455.01851851851852-0.0185185185185182
6555.01851851851852-0.0185185185185182
6655.01851851851852-0.0185185185185182
6755.29166666666667-0.291666666666667
6855.01851851851852-0.0185185185185182
6955.09677419354839-0.096774193548387
7065.018518518518520.981481481481482
7165.291666666666670.708333333333333
7255.01851851851852-0.0185185185185182
7355.01851851851852-0.0185185185185182
7445.01851851851852-1.01851851851852
7555.09677419354839-0.096774193548387
7655.86111111111111-0.861111111111111
7755.86111111111111-0.861111111111111
7865.018518518518520.981481481481482
7955.01851851851852-0.0185185185185182
8045.09677419354839-1.09677419354839
8155.29166666666667-0.291666666666667
8255.09677419354839-0.096774193548387
8355.09677419354839-0.096774193548387
8455.01851851851852-0.0185185185185182
8565.861111111111110.138888888888889
8655.86111111111111-0.861111111111111
8765.096774193548390.903225806451613
8855.29166666666667-0.291666666666667
8955.09677419354839-0.096774193548387
9055.29166666666667-0.291666666666667
9155.09677419354839-0.096774193548387
9265.096774193548390.903225806451613
9355.09677419354839-0.096774193548387
9455.29166666666667-0.291666666666667
9545.01851851851852-1.01851851851852
9665.096774193548390.903225806451613
9755.01851851851852-0.0185185185185182
9855.29166666666667-0.291666666666667
9955.01851851851852-0.0185185185185182
10065.291666666666670.708333333333333
10165.861111111111110.138888888888889
10265.861111111111110.138888888888889
10365.291666666666670.708333333333333
10455.09677419354839-0.096774193548387
10555.29166666666667-0.291666666666667
10655.09677419354839-0.096774193548387
10755.09677419354839-0.096774193548387
10855.09677419354839-0.096774193548387
10965.096774193548390.903225806451613
11055.01851851851852-0.0185185185185182
11155.29166666666667-0.291666666666667
11255.09677419354839-0.096774193548387
11355.09677419354839-0.096774193548387
11465.861111111111110.138888888888889
11555.29166666666667-0.291666666666667
11665.861111111111110.138888888888889
11765.861111111111110.138888888888889
11865.291666666666670.708333333333333
11965.861111111111110.138888888888889
12065.018518518518520.981481481481482
12155.01851851851852-0.0185185185185182
12265.861111111111110.138888888888889
12355.01851851851852-0.0185185185185182
12455.01851851851852-0.0185185185185182
12555.09677419354839-0.096774193548387
12655.09677419354839-0.096774193548387
12755.01851851851852-0.0185185185185182
12855.01851851851852-0.0185185185185182
12975.861111111111111.13888888888889
13055.29166666666667-0.291666666666667
13155.01851851851852-0.0185185185185182
13255.09677419354839-0.096774193548387
13355.09677419354839-0.096774193548387
13465.861111111111110.138888888888889
13565.018518518518520.981481481481482
13655.01851851851852-0.0185185185185182
13755.01851851851852-0.0185185185185182
13855.29166666666667-0.291666666666667
13955.09677419354839-0.096774193548387
14055.09677419354839-0.096774193548387
14155.01851851851852-0.0185185185185182
14255.01851851851852-0.0185185185185182
14365.861111111111110.138888888888889
14455.29166666666667-0.291666666666667
14565.861111111111110.138888888888889
14655.01851851851852-0.0185185185185182
14755.01851851851852-0.0185185185185182
14855.09677419354839-0.096774193548387
14965.861111111111110.138888888888889
15065.861111111111110.138888888888889
15165.861111111111110.138888888888889
15245.09677419354839-1.09677419354839
15355.09677419354839-0.096774193548387
15455.09677419354839-0.096774193548387
15555.09677419354839-0.096774193548387
15655.09677419354839-0.096774193548387
15755.09677419354839-0.096774193548387
15855.09677419354839-0.096774193548387
15955.01851851851852-0.0185185185185182
16065.096774193548390.903225806451613
16155.01851851851852-0.0185185185185182
16245.01851851851852-1.01851851851852
16365.861111111111110.138888888888889
16455.09677419354839-0.096774193548387
16555.09677419354839-0.096774193548387
16655.09677419354839-0.096774193548387
16755.09677419354839-0.096774193548387
16845.29166666666667-1.29166666666667
16965.861111111111110.138888888888889
17055.01851851851852-0.0185185185185182
17145.01851851851852-1.01851851851852
17265.291666666666670.708333333333333
17365.291666666666670.708333333333333
17465.861111111111110.138888888888889
17555.29166666666667-0.291666666666667
17655.29166666666667-0.291666666666667
17755.29166666666667-0.291666666666667
17865.861111111111110.138888888888889
17955.01851851851852-0.0185185185185182
18055.29166666666667-0.291666666666667
18155.29166666666667-0.291666666666667
18255.09677419354839-0.096774193548387
18355.01851851851852-0.0185185185185182
18455.09677419354839-0.096774193548387
18565.291666666666670.708333333333333
18655.09677419354839-0.096774193548387
18755.09677419354839-0.096774193548387
18855.01851851851852-0.0185185185185182
18955.09677419354839-0.096774193548387
19055.09677419354839-0.096774193548387
19155.09677419354839-0.096774193548387
19265.861111111111110.138888888888889
19355.09677419354839-0.096774193548387
19455.86111111111111-0.861111111111111
19555.86111111111111-0.861111111111111
19655.09677419354839-0.096774193548387
19755.86111111111111-0.861111111111111
19865.861111111111110.138888888888889
19975.018518518518521.98148148148148
20045.01851851851852-1.01851851851852



Parameters (Session):
Parameters (R input):
par1 = 12 ; par2 = none ; par3 = 1 ; 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')
}