Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*The author of this computation has been verified*

R Software Module

rwasp_regression_trees1.wasp

Title produced by software

Recursive Partitioning (Regression Trees)

Date of computation

Thu, 15 Dec 2011 05:48:03 -0500

Cite this page as follows

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2011/Dec/15/t1323946126chbys9ynjer0u6x.htm/, Retrieved Thu, 09 May 2024 01:31:13 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=155329, Retrieved Thu, 09 May 2024 01:31:13 +0000

QR Codes:

Paste this QR Code to cite your computation.

Original text written by user:

IsPrivate?

No (this computation is public)

User-defined keywords

Estimated Impact

124

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)

-     [Kendall tau Correlation Matrix] [] [2010-12-05 17:44:33] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
- RMPD  [Kendall tau Correlation Matrix] [WS10] [2011-12-15 10:04:30] [1111aba4ee34551ac529aa485234fd25]
- RMP       [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [] [2011-12-15 10:48:03] [6601a4463d1f95e8006e851903a6d39a] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

1565	129404	80	500	109	0	20	18	70	63	18158	5636	22622	30	28
1134	130358	46	329	68	1	38	17	68	50	30461	9079	73570	42	39
192	7215	18	72	1	0	0	0	0	0	1423	603	1929	0	0
2033	112861	85	584	146	0	49	22	68	51	25629	8874	36294	54	54
3283	219904	126	1100	124	0	76	30	120	112	48758	17988	62378	86	80
5877	402036	218	1618	267	1	104	31	120	118	129230	21325	167760	157	144
1322	117604	50	442	83	1	37	19	72	59	27376	8325	52443	36	36
1187	126737	49	321	48	0	53	25	96	90	26706	7117	57283	48	48
1463	99729	38	406	87	0	42	30	109	50	26505	7996	36614	45	42
2568	256310	86	818	129	1	62	26	104	79	49801	14218	93268	77	71
1810	113066	69	568	146	2	50	20	54	49	46580	6321	35439	49	49
1915	165392	62	595	113	0	66	30	118	91	48352	19690	72405	77	74
1443	77780	89	529	60	0	38	15	49	32	13899	5659	24044	28	27
2415	152673	84	818	240	4	48	22	88	82	39342	11370	55909	84	83
1254	134368	47	359	50	4	42	17	60	58	27465	4778	44689	31	31
1374	125769	67	419	81	3	47	19	74	65	55211	5954	49319	28	28
1504	123467	50	364	85	0	71	28	112	111	74098	22924	62075	99	98
999	56232	47	284	62	5	0	12	45	36	13497	70	2341	2	2
2222	108458	79	683	127	0	50	28	110	89	38338	14369	40551	41	43
634	22762	21	188	44	0	12	13	39	28	52505	3706	11621	25	24
849	48633	50	291	37	0	16	14	55	35	10663	3147	18741	16	16
2189	182081	83	640	94	0	77	27	102	78	74484	16801	84202	96	95
1469	140857	59	520	127	0	29	25	96	67	28895	2162	15334	23	22
1791	93773	46	532	159	1	38	30	86	61	32827	4721	28024	33	33
1743	133398	78	547	41	1	50	21	78	58	36188	5290	53306	46	45
1180	113933	23	428	153	0	33	17	64	49	28173	6446	37918	59	59
1749	153851	139	561	86	0	49	22	82	77	54926	14711	54819	72	66
1101	140711	75	266	55	0	59	28	100	71	38900	13311	89058	72	70
2391	303844	105	783	78	0	55	26	99	85	88530	13577	103354	62	56
1826	163810	38	754	84	0	42	17	67	56	35482	14634	70239	55	55
1301	123344	40	394	71	0	40	23	87	71	26730	6931	33045	27	27
1433	157640	39	482	111	2	51	20	65	58	29806	9992	63852	41	37
1893	103274	90	593	82	4	45	16	63	34	41799	6185	30905	51	48
2525	193500	105	760	254	0	73	20	80	59	54289	3445	24242	26	26
2033	178768	43	668	66	1	51	21	84	77	36805	12327	78907	65	64
1	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
1817	181412	55	855	58	0	46	27	105	75	33146	9898	36005	28	21
1506	92342	47	464	131	3	44	14	51	39	23333	8022	31972	44	44
1820	100023	41	418	258	9	31	29	98	83	47686	10765	35853	36	36
1649	178277	50	607	56	0	71	31	124	123	77783	22717	115301	100	89
1672	145067	58	540	90	2	61	19	75	67	36042	10090	47689	104	101
1433	114146	50	551	57	0	28	30	120	105	34541	12385	34223	35	31
864	86039	25	309	35	2	21	23	84	76	75620	8513	43431	69	65
1683	125481	66	647	53	1	42	21	82	57	60610	5508	52220	73	71
1024	95535	42	321	46	2	44	22	87	82	55041	9628	33863	106	102
1029	129221	78	262	38	2	40	21	78	64	32087	11872	46879	53	53
629	61554	26	180	45	1	15	32	97	57	16356	4186	23228	43	41
1679	168048	82	582	113	0	46	20	80	80	40161	10877	42827	49	46
1715	159121	75	544	104	1	43	26	104	94	55459	17066	65765	38	37
2093	129362	51	758	150	4	47	25	93	72	36679	9175	38167	51	51
658	48188	28	205	37	0	12	22	82	39	22346	2102	14812	14	14
1234	95461	56	317	49	0	46	19	73	60	27377	10807	32615	40	40
2059	229864	64	709	83	0	56	24	87	84	50273	13662	82188	79	77
1725	191094	68	590	67	0	47	26	95	69	32104	9224	51763	52	51
1482	158572	50	537	39	1	48	27	105	102	27016	9001	59325	44	43
1454	111388	47	443	69	6	35	10	37	28	19715	7204	48976	34	33
1620	172614	58	429	58	0	45	26	96	65	33629	6572	43384	47	47
733	63205	18	205	68	0	25	23	88	67	27084	7509	26692	32	31
894	109102	56	310	30	0	47	21	83	80	32352	12920	53279	31	31
2343	137303	74	785	54	10	28	34	124	79	51845	5438	20652	40	40
1503	125304	50	434	65	6	48	29	116	107	26591	11489	38338	42	42
1627	88620	65	602	81	0	32	19	76	60	29677	6661	36735	34	35
1119	95808	48	317	84	11	28	19	65	53	54237	7941	42764	40	40
897	83419	29	288	45	3	31	23	86	59	20284	6173	44331	35	30
855	101723	25	285	52	0	13	22	85	80	22741	5562	41354	11	11
1229	94982	37	391	36	0	38	29	107	89	34178	9492	47879	43	41
1991	143566	61	449	80	8	48	31	124	115	69551	17456	103793	53	53
2393	113325	63	715	144	2	68	21	78	59	29653	9422	52235	82	82
820	81518	32	208	45	0	32	21	83	66	38071	10913	49825	41	41
340	31970	15	101	40	0	5	21	78	42	4157	1283	4105	6	6
2443	192268	102	858	126	3	53	15	59	35	28321	6198	58687	82	81
1030	91261	55	306	75	1	33	9	33	3	40195	4501	40745	47	47
1091	80820	56	360	54	2	54	23	92	72	48158	9560	33187	108	100
1414	85829	59	424	84	1	37	18	52	38	13310	3394	14063	46	46
2192	116322	53	562	86	0	52	31	121	107	78474	9871	37407	38	38
1082	56544	32	292	62	2	0	25	92	73	6386	2419	7190	0	0
1764	116173	51	492	99	1	52	24	99	80	31588	10630	49562	45	45
2072	118781	80	690	63	0	51	22	86	69	61254	8536	76324	57	56
816	60138	23	253	76	0	16	21	75	46	21152	4911	21928	20	18
1121	73422	66	366	92	0	33	26	96	52	41272	9775	27860	56	54
809	67751	57	192	45	0	48	22	81	58	34165	11227	28078	38	37
1699	214002	53	620	57	0	33	26	104	85	37054	6916	49577	42	40
751	51185	24	221	44	0	24	20	76	13	12368	3424	28145	37	37
1309	97181	32	438	132	0	37	25	90	61	23168	8637	36241	36	36
732	45100	39	247	44	0	17	19	75	49	16380	3189	10824	34	34
1327	115801	43	388	67	0	32	22	86	47	41242	8178	46892	53	49
2246	186310	190	541	82	0	55	25	100	93	48450	16739	61264	85	82
968	71960	86	233	71	0	39	22	88	65	20790	6094	22933	36	36
1015	80105	48	333	44	5	31	21	80	64	34585	7237	20787	33	33
1100	103613	41	422	68	0	26	20	73	64	35672	7355	43978	57	55
1300	98707	33	452	54	3	37	23	88	57	52168	9734	51305	50	50
1982	136234	67	584	86	1	66	22	79	61	53933	11225	55593	71	71
1091	136781	52	366	59	0	35	21	81	71	34474	6213	51648	32	31
1107	105863	52	406	74	0	24	12	48	43	43753	4875	30552	45	42
666	42228	32	265	18	0	22	9	33	18	36456	8159	23470	33	31
1903	179997	91	606	156	0	37	32	120	103	51183	11893	77530	53	51
1608	169406	50	491	87	0	86	24	90	76	52742	10754	57299	64	64
223	19349	12	67	15	0	13	1	2	0	3895	786	9604	14	14
1807	160819	87	617	104	1	21	24	96	83	37076	9706	34684	38	37
1466	109510	53	597	54	0	32	25	86	73	24079	7796	41094	39	37
552	43803	24	240	11	0	8	4	15	4	2325	593	3439	8	8
708	47062	19	219	37	0	38	15	48	41	29354	5600	25171	38	38
1079	110845	44	349	80	0	45	21	81	57	30341	7245	23437	24	23
957	92517	52	241	66	1	24	23	84	52	18992	7360	34086	22	22
585	58660	36	136	27	0	23	12	46	24	15292	4574	24649	18	18
596	27676	22	194	59	0	2	16	59	17	5842	522	2342	3	1
980	98550	32	222	113	0	52	24	96	89	28918	10905	45571	49	48
585	43646	24	153	24	0	5	9	29	20	3738	999	3255	5	5
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
975	75566	28	281	58	0	43	25	91	51	95352	9016	30002	47	46
750	57359	48	240	43	0	18	17	63	63	37478	5134	19360	33	33
1071	104330	36	358	45	0	44	18	68	48	26839	6608	43320	44	41
931	70369	47	302	55	0	45	21	84	70	26783	8577	35513	56	57
783	65494	56	267	66	0	29	17	54	32	33392	1543	23536	49	49
78	3616	5	14	5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
874	143931	37	287	67	0	32	20	75	72	25446	9803	54438	45	45
1327	117946	66	476	67	0	65	26	87	56	59847	12140	56812	78	78
1831	137332	85	519	118	1	26	27	108	66	28162	6678	33838	51	46
750	84336	33	243	51	0	24	20	80	77	33298	6420	32366	25	25
778	43410	19	292	63	0	7	1	3	3	2781	4	13	1	1
1373	136250	58	410	84	1	62	24	93	73	37121	7979	55082	62	59
807	79015	34	217	35	0	30	14	55	37	22698	5141	31334	29	29
1544	100578	45	448	58	8	49	27	99	57	27615	1311	16612	26	26
685	57586	38	160	29	3	3	12	48	32	32689	443	5084	4	4
285	19764	12	75	19	1	10	2	8	4	5752	2416	9927	10	10
1336	105757	42	412	51	2	42	16	60	55	23164	8396	47413	43	43
954	103651	25	332	64	0	23	23	88	84	20304	5462	27389	36	36
1283	113402	35	417	96	0	40	28	112	90	34409	7271	30425	43	41
256	11796	9	79	22	0	1	2	8	1	0	0	0	0	0
81	7627	9	25	7	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
1214	121085	49	431	34	0	29	17	52	38	92538	4423	33510	33	32
41	6836	3	11	5	0	0	1	4	0	0	0	0	0	0
1634	139563	46	564	43	5	46	17	57	36	46037	5331	40389	53	53
42	5118	3	6	1	0	5	0	0	0	0	0	0	0	0
528	40248	16	183	34	1	8	4	14	7	5444	775	6012	6	6
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
890	95079	42	295	49	0	21	25	91	75	23924	6676	22205	19	18
1203	80763	32	230	44	0	21	26	89	52	52230	1489	17231	26	26
81	7131	4	27	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0
61	4194	11	14	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
849	60378	20	240	40	1	15	15	54	45	8019	3080	11017	16	16
1035	109173	44	251	52	0	47	20	77	66	34542	11409	46741	84	84
964	83484	16	347	47	0	17	19	76	48	21157	6769	39869	28	22

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	5 seconds
R Server	'AstonUniversity' @ aston.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 & 5 seconds \tabularnewline
R Server & 'AstonUniversity' @ aston.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=155329&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]5 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'AstonUniversity' @ aston.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=155329&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=155329&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 Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	5 seconds
R Server	'AstonUniversity' @ aston.wessa.net

Goodness of Fit
Correlation	0.8947
R-squared	0.8005
RMSE	27104.6347

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Goodness of Fit \tabularnewline
Correlation & 0.8947 \tabularnewline
R-squared & 0.8005 \tabularnewline
RMSE & 27104.6347 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=155329&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Goodness of Fit[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation[/C][C]0.8947[/C][/ROW]
[ROW][C]R-squared[/C][C]0.8005[/C][/ROW]
[ROW][C]RMSE[/C][C]27104.6347[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=155329&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=155329&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
Correlation	0.8947
R-squared	0.8005
RMSE	27104.6347

Actuals, Predictions, and Residuals
#	Actuals	Forecasts	Residuals
1	129404	122675	6729
2	130358	127096.666666667	3261.33333333333
3	7215	6617.57142857143	597.428571428572
4	112861	122675	-9814
5	219904	229232.5	-9328.5
6	402036	229232.5	172803.5
7	117604	127096.666666667	-9492.66666666667
8	126737	127096.666666667	-359.666666666672
9	99729	90232.275862069	9496.72413793103
10	256310	229232.5	27077.5
11	113066	122675	-9609
12	165392	167477.842105263	-2085.84210526315
13	77780	122675	-44895
14	152673	229232.5	-76559.5
15	134368	114202.625	20165.375
16	125769	114202.625	11566.375
17	123467	127096.666666667	-3629.66666666667
18	56232	90232.275862069	-34000.275862069
19	108458	122675	-14217
20	22762	42783.3333333333	-20021.3333333333
21	48633	42783.3333333333	5849.66666666666
22	182081	167477.842105263	14603.1578947369
23	140857	122675	18182
24	93773	122675	-28902
25	133398	167477.842105263	-34079.8421052631
26	113933	122675	-8742
27	153851	167477.842105263	-13626.8421052631
28	140711	127096.666666667	13614.3333333333
29	303844	229232.5	74611.5
30	163810	167477.842105263	-3667.84210526315
31	123344	90232.275862069	33111.724137931
32	157640	167477.842105263	-9837.84210526315
33	103274	122675	-19401
34	193500	229232.5	-35732.5
35	178768	167477.842105263	11290.1578947369
36	0	6617.57142857143	-6617.57142857143
37	181412	122675	58737
38	92342	122675	-30333
39	100023	90232.275862069	9790.72413793103
40	178277	167477.842105263	10799.1578947369
41	145067	122675	22392
42	114146	122675	-8529
43	86039	90232.275862069	-4193.27586206897
44	125481	167477.842105263	-41996.8421052631
45	95535	90232.275862069	5302.72413793103
46	129221	114202.625	15018.375
47	61554	63038.8461538462	-1484.84615384616
48	168048	122675	45373
49	159121	167477.842105263	-8356.84210526315
50	129362	122675	6687
51	48188	42783.3333333333	5404.66666666666
52	95461	90232.275862069	5228.72413793103
53	229864	167477.842105263	62386.1578947369
54	191094	167477.842105263	23616.1578947369
55	158572	167477.842105263	-8905.84210526315
56	111388	122675	-11287
57	172614	122675	49939
58	63205	63038.8461538462	166.153846153844
59	109102	127096.666666667	-17994.6666666667
60	137303	122675	14628
61	125304	122675	2629
62	88620	122675	-34055
63	95808	90232.275862069	5575.72413793103
64	83419	90232.275862069	-6813.27586206897
65	101723	90232.275862069	11490.724137931
66	94982	114202.625	-19220.625
67	143566	127096.666666667	16469.3333333333
68	113325	229232.5	-115907.5
69	81518	63038.8461538462	18479.1538461538
70	31970	42783.3333333333	-10813.3333333333
71	192268	229232.5	-36964.5
72	91261	90232.275862069	1028.72413793103
73	80820	90232.275862069	-9412.27586206897
74	85829	90232.275862069	-4403.27586206897
75	116322	122675	-6353
76	56544	90232.275862069	-33688.275862069
77	116173	122675	-6502
78	118781	167477.842105263	-48696.8421052631
79	60138	63038.8461538462	-2900.84615384616
80	73422	90232.275862069	-16810.275862069
81	67751	63038.8461538462	4712.15384615384
82	214002	167477.842105263	46524.1578947369
83	51185	63038.8461538462	-11853.8461538462
84	97181	122675	-25494
85	45100	42783.3333333333	2316.66666666666
86	115801	114202.625	1598.375
87	186310	167477.842105263	18832.1578947369
88	71960	90232.275862069	-18272.275862069
89	80105	90232.275862069	-10127.275862069
90	103613	90232.275862069	13380.724137931
91	98707	127096.666666667	-28389.6666666667
92	136234	167477.842105263	-31243.8421052631
93	136781	127096.666666667	9684.33333333333
94	105863	90232.275862069	15630.724137931
95	42228	63038.8461538462	-20810.8461538462
96	179997	167477.842105263	12519.1578947369
97	169406	167477.842105263	1928.15789473685
98	19349	6617.57142857143	12731.4285714286
99	160819	122675	38144
100	109510	122675	-13165
101	43803	42783.3333333333	1019.66666666666
102	47062	63038.8461538462	-15976.8461538462
103	110845	90232.275862069	20612.724137931
104	92517	90232.275862069	2284.72413793103
105	58660	63038.8461538462	-4378.84615384616
106	27676	42783.3333333333	-15107.3333333333
107	98550	114202.625	-15652.625
108	43646	42783.3333333333	862.666666666664
109	0	6617.57142857143	-6617.57142857143
110	75566	90232.275862069	-14666.275862069
111	57359	63038.8461538462	-5679.84615384616
112	104330	90232.275862069	14097.724137931
113	70369	90232.275862069	-19863.275862069
114	65494	63038.8461538462	2455.15384615384
115	3616	6617.57142857143	-3001.57142857143
116	0	6617.57142857143	-6617.57142857143
117	143931	127096.666666667	16834.3333333333
118	117946	127096.666666667	-9150.66666666667
119	137332	122675	14657
120	84336	63038.8461538462	21297.1538461538
121	43410	42783.3333333333	626.666666666664
122	136250	127096.666666667	9153.33333333333
123	79015	63038.8461538462	15976.1538461538
124	100578	122675	-22097
125	57586	42783.3333333333	14802.6666666667
126	19764	6617.57142857143	13146.4285714286
127	105757	114202.625	-8445.625
128	103651	90232.275862069	13418.724137931
129	113402	90232.275862069	23169.724137931
130	11796	6617.57142857143	5178.42857142857
131	7627	6617.57142857143	1009.42857142857
132	121085	122675	-1590
133	6836	6617.57142857143	218.428571428572
134	139563	122675	16888
135	5118	6617.57142857143	-1499.57142857143
136	40248	42783.3333333333	-2535.33333333334
137	0	6617.57142857143	-6617.57142857143
138	95079	90232.275862069	4846.72413793103
139	80763	90232.275862069	-9469.27586206897
140	7131	6617.57142857143	513.428571428572
141	4194	6617.57142857143	-2423.57142857143
142	60378	42783.3333333333	17594.6666666667
143	109173	114202.625	-5029.625
144	83484	90232.275862069	-6748.27586206897

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Actuals, Predictions, and Residuals \tabularnewline
# & Actuals & Forecasts & Residuals \tabularnewline
1 & 129404 & 122675 & 6729 \tabularnewline
2 & 130358 & 127096.666666667 & 3261.33333333333 \tabularnewline
3 & 7215 & 6617.57142857143 & 597.428571428572 \tabularnewline
4 & 112861 & 122675 & -9814 \tabularnewline
5 & 219904 & 229232.5 & -9328.5 \tabularnewline
6 & 402036 & 229232.5 & 172803.5 \tabularnewline
7 & 117604 & 127096.666666667 & -9492.66666666667 \tabularnewline
8 & 126737 & 127096.666666667 & -359.666666666672 \tabularnewline
9 & 99729 & 90232.275862069 & 9496.72413793103 \tabularnewline
10 & 256310 & 229232.5 & 27077.5 \tabularnewline
11 & 113066 & 122675 & -9609 \tabularnewline
12 & 165392 & 167477.842105263 & -2085.84210526315 \tabularnewline
13 & 77780 & 122675 & -44895 \tabularnewline
14 & 152673 & 229232.5 & -76559.5 \tabularnewline
15 & 134368 & 114202.625 & 20165.375 \tabularnewline
16 & 125769 & 114202.625 & 11566.375 \tabularnewline
17 & 123467 & 127096.666666667 & -3629.66666666667 \tabularnewline
18 & 56232 & 90232.275862069 & -34000.275862069 \tabularnewline
19 & 108458 & 122675 & -14217 \tabularnewline
20 & 22762 & 42783.3333333333 & -20021.3333333333 \tabularnewline
21 & 48633 & 42783.3333333333 & 5849.66666666666 \tabularnewline
22 & 182081 & 167477.842105263 & 14603.1578947369 \tabularnewline
23 & 140857 & 122675 & 18182 \tabularnewline
24 & 93773 & 122675 & -28902 \tabularnewline
25 & 133398 & 167477.842105263 & -34079.8421052631 \tabularnewline
26 & 113933 & 122675 & -8742 \tabularnewline
27 & 153851 & 167477.842105263 & -13626.8421052631 \tabularnewline
28 & 140711 & 127096.666666667 & 13614.3333333333 \tabularnewline
29 & 303844 & 229232.5 & 74611.5 \tabularnewline
30 & 163810 & 167477.842105263 & -3667.84210526315 \tabularnewline
31 & 123344 & 90232.275862069 & 33111.724137931 \tabularnewline
32 & 157640 & 167477.842105263 & -9837.84210526315 \tabularnewline
33 & 103274 & 122675 & -19401 \tabularnewline
34 & 193500 & 229232.5 & -35732.5 \tabularnewline
35 & 178768 & 167477.842105263 & 11290.1578947369 \tabularnewline
36 & 0 & 6617.57142857143 & -6617.57142857143 \tabularnewline
37 & 181412 & 122675 & 58737 \tabularnewline
38 & 92342 & 122675 & -30333 \tabularnewline
39 & 100023 & 90232.275862069 & 9790.72413793103 \tabularnewline
40 & 178277 & 167477.842105263 & 10799.1578947369 \tabularnewline
41 & 145067 & 122675 & 22392 \tabularnewline
42 & 114146 & 122675 & -8529 \tabularnewline
43 & 86039 & 90232.275862069 & -4193.27586206897 \tabularnewline
44 & 125481 & 167477.842105263 & -41996.8421052631 \tabularnewline
45 & 95535 & 90232.275862069 & 5302.72413793103 \tabularnewline
46 & 129221 & 114202.625 & 15018.375 \tabularnewline
47 & 61554 & 63038.8461538462 & -1484.84615384616 \tabularnewline
48 & 168048 & 122675 & 45373 \tabularnewline
49 & 159121 & 167477.842105263 & -8356.84210526315 \tabularnewline
50 & 129362 & 122675 & 6687 \tabularnewline
51 & 48188 & 42783.3333333333 & 5404.66666666666 \tabularnewline
52 & 95461 & 90232.275862069 & 5228.72413793103 \tabularnewline
53 & 229864 & 167477.842105263 & 62386.1578947369 \tabularnewline
54 & 191094 & 167477.842105263 & 23616.1578947369 \tabularnewline
55 & 158572 & 167477.842105263 & -8905.84210526315 \tabularnewline
56 & 111388 & 122675 & -11287 \tabularnewline
57 & 172614 & 122675 & 49939 \tabularnewline
58 & 63205 & 63038.8461538462 & 166.153846153844 \tabularnewline
59 & 109102 & 127096.666666667 & -17994.6666666667 \tabularnewline
60 & 137303 & 122675 & 14628 \tabularnewline
61 & 125304 & 122675 & 2629 \tabularnewline
62 & 88620 & 122675 & -34055 \tabularnewline
63 & 95808 & 90232.275862069 & 5575.72413793103 \tabularnewline
64 & 83419 & 90232.275862069 & -6813.27586206897 \tabularnewline
65 & 101723 & 90232.275862069 & 11490.724137931 \tabularnewline
66 & 94982 & 114202.625 & -19220.625 \tabularnewline
67 & 143566 & 127096.666666667 & 16469.3333333333 \tabularnewline
68 & 113325 & 229232.5 & -115907.5 \tabularnewline
69 & 81518 & 63038.8461538462 & 18479.1538461538 \tabularnewline
70 & 31970 & 42783.3333333333 & -10813.3333333333 \tabularnewline
71 & 192268 & 229232.5 & -36964.5 \tabularnewline
72 & 91261 & 90232.275862069 & 1028.72413793103 \tabularnewline
73 & 80820 & 90232.275862069 & -9412.27586206897 \tabularnewline
74 & 85829 & 90232.275862069 & -4403.27586206897 \tabularnewline
75 & 116322 & 122675 & -6353 \tabularnewline
76 & 56544 & 90232.275862069 & -33688.275862069 \tabularnewline
77 & 116173 & 122675 & -6502 \tabularnewline
78 & 118781 & 167477.842105263 & -48696.8421052631 \tabularnewline
79 & 60138 & 63038.8461538462 & -2900.84615384616 \tabularnewline
80 & 73422 & 90232.275862069 & -16810.275862069 \tabularnewline
81 & 67751 & 63038.8461538462 & 4712.15384615384 \tabularnewline
82 & 214002 & 167477.842105263 & 46524.1578947369 \tabularnewline
83 & 51185 & 63038.8461538462 & -11853.8461538462 \tabularnewline
84 & 97181 & 122675 & -25494 \tabularnewline
85 & 45100 & 42783.3333333333 & 2316.66666666666 \tabularnewline
86 & 115801 & 114202.625 & 1598.375 \tabularnewline
87 & 186310 & 167477.842105263 & 18832.1578947369 \tabularnewline
88 & 71960 & 90232.275862069 & -18272.275862069 \tabularnewline
89 & 80105 & 90232.275862069 & -10127.275862069 \tabularnewline
90 & 103613 & 90232.275862069 & 13380.724137931 \tabularnewline
91 & 98707 & 127096.666666667 & -28389.6666666667 \tabularnewline
92 & 136234 & 167477.842105263 & -31243.8421052631 \tabularnewline
93 & 136781 & 127096.666666667 & 9684.33333333333 \tabularnewline
94 & 105863 & 90232.275862069 & 15630.724137931 \tabularnewline
95 & 42228 & 63038.8461538462 & -20810.8461538462 \tabularnewline
96 & 179997 & 167477.842105263 & 12519.1578947369 \tabularnewline
97 & 169406 & 167477.842105263 & 1928.15789473685 \tabularnewline
98 & 19349 & 6617.57142857143 & 12731.4285714286 \tabularnewline
99 & 160819 & 122675 & 38144 \tabularnewline
100 & 109510 & 122675 & -13165 \tabularnewline
101 & 43803 & 42783.3333333333 & 1019.66666666666 \tabularnewline
102 & 47062 & 63038.8461538462 & -15976.8461538462 \tabularnewline
103 & 110845 & 90232.275862069 & 20612.724137931 \tabularnewline
104 & 92517 & 90232.275862069 & 2284.72413793103 \tabularnewline
105 & 58660 & 63038.8461538462 & -4378.84615384616 \tabularnewline
106 & 27676 & 42783.3333333333 & -15107.3333333333 \tabularnewline
107 & 98550 & 114202.625 & -15652.625 \tabularnewline
108 & 43646 & 42783.3333333333 & 862.666666666664 \tabularnewline
109 & 0 & 6617.57142857143 & -6617.57142857143 \tabularnewline
110 & 75566 & 90232.275862069 & -14666.275862069 \tabularnewline
111 & 57359 & 63038.8461538462 & -5679.84615384616 \tabularnewline
112 & 104330 & 90232.275862069 & 14097.724137931 \tabularnewline
113 & 70369 & 90232.275862069 & -19863.275862069 \tabularnewline
114 & 65494 & 63038.8461538462 & 2455.15384615384 \tabularnewline
115 & 3616 & 6617.57142857143 & -3001.57142857143 \tabularnewline
116 & 0 & 6617.57142857143 & -6617.57142857143 \tabularnewline
117 & 143931 & 127096.666666667 & 16834.3333333333 \tabularnewline
118 & 117946 & 127096.666666667 & -9150.66666666667 \tabularnewline
119 & 137332 & 122675 & 14657 \tabularnewline
120 & 84336 & 63038.8461538462 & 21297.1538461538 \tabularnewline
121 & 43410 & 42783.3333333333 & 626.666666666664 \tabularnewline
122 & 136250 & 127096.666666667 & 9153.33333333333 \tabularnewline
123 & 79015 & 63038.8461538462 & 15976.1538461538 \tabularnewline
124 & 100578 & 122675 & -22097 \tabularnewline
125 & 57586 & 42783.3333333333 & 14802.6666666667 \tabularnewline
126 & 19764 & 6617.57142857143 & 13146.4285714286 \tabularnewline
127 & 105757 & 114202.625 & -8445.625 \tabularnewline
128 & 103651 & 90232.275862069 & 13418.724137931 \tabularnewline
129 & 113402 & 90232.275862069 & 23169.724137931 \tabularnewline
130 & 11796 & 6617.57142857143 & 5178.42857142857 \tabularnewline
131 & 7627 & 6617.57142857143 & 1009.42857142857 \tabularnewline
132 & 121085 & 122675 & -1590 \tabularnewline
133 & 6836 & 6617.57142857143 & 218.428571428572 \tabularnewline
134 & 139563 & 122675 & 16888 \tabularnewline
135 & 5118 & 6617.57142857143 & -1499.57142857143 \tabularnewline
136 & 40248 & 42783.3333333333 & -2535.33333333334 \tabularnewline
137 & 0 & 6617.57142857143 & -6617.57142857143 \tabularnewline
138 & 95079 & 90232.275862069 & 4846.72413793103 \tabularnewline
139 & 80763 & 90232.275862069 & -9469.27586206897 \tabularnewline
140 & 7131 & 6617.57142857143 & 513.428571428572 \tabularnewline
141 & 4194 & 6617.57142857143 & -2423.57142857143 \tabularnewline
142 & 60378 & 42783.3333333333 & 17594.6666666667 \tabularnewline
143 & 109173 & 114202.625 & -5029.625 \tabularnewline
144 & 83484 & 90232.275862069 & -6748.27586206897 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=155329&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]129404[/C][C]122675[/C][C]6729[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]130358[/C][C]127096.666666667[/C][C]3261.33333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]7215[/C][C]6617.57142857143[/C][C]597.428571428572[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]112861[/C][C]122675[/C][C]-9814[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]219904[/C][C]229232.5[/C][C]-9328.5[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]402036[/C][C]229232.5[/C][C]172803.5[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]117604[/C][C]127096.666666667[/C][C]-9492.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]126737[/C][C]127096.666666667[/C][C]-359.666666666672[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]99729[/C][C]90232.275862069[/C][C]9496.72413793103[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]256310[/C][C]229232.5[/C][C]27077.5[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]113066[/C][C]122675[/C][C]-9609[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]165392[/C][C]167477.842105263[/C][C]-2085.84210526315[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]77780[/C][C]122675[/C][C]-44895[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]152673[/C][C]229232.5[/C][C]-76559.5[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]134368[/C][C]114202.625[/C][C]20165.375[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]125769[/C][C]114202.625[/C][C]11566.375[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]123467[/C][C]127096.666666667[/C][C]-3629.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]56232[/C][C]90232.275862069[/C][C]-34000.275862069[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]108458[/C][C]122675[/C][C]-14217[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]22762[/C][C]42783.3333333333[/C][C]-20021.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]48633[/C][C]42783.3333333333[/C][C]5849.66666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]182081[/C][C]167477.842105263[/C][C]14603.1578947369[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]140857[/C][C]122675[/C][C]18182[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]93773[/C][C]122675[/C][C]-28902[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]133398[/C][C]167477.842105263[/C][C]-34079.8421052631[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]113933[/C][C]122675[/C][C]-8742[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]153851[/C][C]167477.842105263[/C][C]-13626.8421052631[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]140711[/C][C]127096.666666667[/C][C]13614.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]303844[/C][C]229232.5[/C][C]74611.5[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]163810[/C][C]167477.842105263[/C][C]-3667.84210526315[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]123344[/C][C]90232.275862069[/C][C]33111.724137931[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]157640[/C][C]167477.842105263[/C][C]-9837.84210526315[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]103274[/C][C]122675[/C][C]-19401[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]193500[/C][C]229232.5[/C][C]-35732.5[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]178768[/C][C]167477.842105263[/C][C]11290.1578947369[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]0[/C][C]6617.57142857143[/C][C]-6617.57142857143[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]181412[/C][C]122675[/C][C]58737[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]92342[/C][C]122675[/C][C]-30333[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]100023[/C][C]90232.275862069[/C][C]9790.72413793103[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]178277[/C][C]167477.842105263[/C][C]10799.1578947369[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]145067[/C][C]122675[/C][C]22392[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]114146[/C][C]122675[/C][C]-8529[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]86039[/C][C]90232.275862069[/C][C]-4193.27586206897[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]125481[/C][C]167477.842105263[/C][C]-41996.8421052631[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]95535[/C][C]90232.275862069[/C][C]5302.72413793103[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]129221[/C][C]114202.625[/C][C]15018.375[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]61554[/C][C]63038.8461538462[/C][C]-1484.84615384616[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]168048[/C][C]122675[/C][C]45373[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]159121[/C][C]167477.842105263[/C][C]-8356.84210526315[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]129362[/C][C]122675[/C][C]6687[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]48188[/C][C]42783.3333333333[/C][C]5404.66666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]95461[/C][C]90232.275862069[/C][C]5228.72413793103[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]229864[/C][C]167477.842105263[/C][C]62386.1578947369[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]191094[/C][C]167477.842105263[/C][C]23616.1578947369[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]158572[/C][C]167477.842105263[/C][C]-8905.84210526315[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]111388[/C][C]122675[/C][C]-11287[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]172614[/C][C]122675[/C][C]49939[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]63205[/C][C]63038.8461538462[/C][C]166.153846153844[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]109102[/C][C]127096.666666667[/C][C]-17994.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]137303[/C][C]122675[/C][C]14628[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]125304[/C][C]122675[/C][C]2629[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]88620[/C][C]122675[/C][C]-34055[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]95808[/C][C]90232.275862069[/C][C]5575.72413793103[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]83419[/C][C]90232.275862069[/C][C]-6813.27586206897[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]101723[/C][C]90232.275862069[/C][C]11490.724137931[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]94982[/C][C]114202.625[/C][C]-19220.625[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]143566[/C][C]127096.666666667[/C][C]16469.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]113325[/C][C]229232.5[/C][C]-115907.5[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]81518[/C][C]63038.8461538462[/C][C]18479.1538461538[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]31970[/C][C]42783.3333333333[/C][C]-10813.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]192268[/C][C]229232.5[/C][C]-36964.5[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]91261[/C][C]90232.275862069[/C][C]1028.72413793103[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]80820[/C][C]90232.275862069[/C][C]-9412.27586206897[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]85829[/C][C]90232.275862069[/C][C]-4403.27586206897[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]116322[/C][C]122675[/C][C]-6353[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]56544[/C][C]90232.275862069[/C][C]-33688.275862069[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]116173[/C][C]122675[/C][C]-6502[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]118781[/C][C]167477.842105263[/C][C]-48696.8421052631[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]60138[/C][C]63038.8461538462[/C][C]-2900.84615384616[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]73422[/C][C]90232.275862069[/C][C]-16810.275862069[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]67751[/C][C]63038.8461538462[/C][C]4712.15384615384[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]214002[/C][C]167477.842105263[/C][C]46524.1578947369[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]51185[/C][C]63038.8461538462[/C][C]-11853.8461538462[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]97181[/C][C]122675[/C][C]-25494[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]45100[/C][C]42783.3333333333[/C][C]2316.66666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]115801[/C][C]114202.625[/C][C]1598.375[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]186310[/C][C]167477.842105263[/C][C]18832.1578947369[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]71960[/C][C]90232.275862069[/C][C]-18272.275862069[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]80105[/C][C]90232.275862069[/C][C]-10127.275862069[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]103613[/C][C]90232.275862069[/C][C]13380.724137931[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]98707[/C][C]127096.666666667[/C][C]-28389.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]136234[/C][C]167477.842105263[/C][C]-31243.8421052631[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]136781[/C][C]127096.666666667[/C][C]9684.33333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]105863[/C][C]90232.275862069[/C][C]15630.724137931[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]42228[/C][C]63038.8461538462[/C][C]-20810.8461538462[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]179997[/C][C]167477.842105263[/C][C]12519.1578947369[/C][/ROW]
[ROW][C]97[/C][C]169406[/C][C]167477.842105263[/C][C]1928.15789473685[/C][/ROW]
[ROW][C]98[/C][C]19349[/C][C]6617.57142857143[/C][C]12731.4285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]99[/C][C]160819[/C][C]122675[/C][C]38144[/C][/ROW]
[ROW][C]100[/C][C]109510[/C][C]122675[/C][C]-13165[/C][/ROW]
[ROW][C]101[/C][C]43803[/C][C]42783.3333333333[/C][C]1019.66666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]102[/C][C]47062[/C][C]63038.8461538462[/C][C]-15976.8461538462[/C][/ROW]
[ROW][C]103[/C][C]110845[/C][C]90232.275862069[/C][C]20612.724137931[/C][/ROW]
[ROW][C]104[/C][C]92517[/C][C]90232.275862069[/C][C]2284.72413793103[/C][/ROW]
[ROW][C]105[/C][C]58660[/C][C]63038.8461538462[/C][C]-4378.84615384616[/C][/ROW]
[ROW][C]106[/C][C]27676[/C][C]42783.3333333333[/C][C]-15107.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]107[/C][C]98550[/C][C]114202.625[/C][C]-15652.625[/C][/ROW]
[ROW][C]108[/C][C]43646[/C][C]42783.3333333333[/C][C]862.666666666664[/C][/ROW]
[ROW][C]109[/C][C]0[/C][C]6617.57142857143[/C][C]-6617.57142857143[/C][/ROW]
[ROW][C]110[/C][C]75566[/C][C]90232.275862069[/C][C]-14666.275862069[/C][/ROW]
[ROW][C]111[/C][C]57359[/C][C]63038.8461538462[/C][C]-5679.84615384616[/C][/ROW]
[ROW][C]112[/C][C]104330[/C][C]90232.275862069[/C][C]14097.724137931[/C][/ROW]
[ROW][C]113[/C][C]70369[/C][C]90232.275862069[/C][C]-19863.275862069[/C][/ROW]
[ROW][C]114[/C][C]65494[/C][C]63038.8461538462[/C][C]2455.15384615384[/C][/ROW]
[ROW][C]115[/C][C]3616[/C][C]6617.57142857143[/C][C]-3001.57142857143[/C][/ROW]
[ROW][C]116[/C][C]0[/C][C]6617.57142857143[/C][C]-6617.57142857143[/C][/ROW]
[ROW][C]117[/C][C]143931[/C][C]127096.666666667[/C][C]16834.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]118[/C][C]117946[/C][C]127096.666666667[/C][C]-9150.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]119[/C][C]137332[/C][C]122675[/C][C]14657[/C][/ROW]
[ROW][C]120[/C][C]84336[/C][C]63038.8461538462[/C][C]21297.1538461538[/C][/ROW]
[ROW][C]121[/C][C]43410[/C][C]42783.3333333333[/C][C]626.666666666664[/C][/ROW]
[ROW][C]122[/C][C]136250[/C][C]127096.666666667[/C][C]9153.33333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]123[/C][C]79015[/C][C]63038.8461538462[/C][C]15976.1538461538[/C][/ROW]
[ROW][C]124[/C][C]100578[/C][C]122675[/C][C]-22097[/C][/ROW]
[ROW][C]125[/C][C]57586[/C][C]42783.3333333333[/C][C]14802.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]126[/C][C]19764[/C][C]6617.57142857143[/C][C]13146.4285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]127[/C][C]105757[/C][C]114202.625[/C][C]-8445.625[/C][/ROW]
[ROW][C]128[/C][C]103651[/C][C]90232.275862069[/C][C]13418.724137931[/C][/ROW]
[ROW][C]129[/C][C]113402[/C][C]90232.275862069[/C][C]23169.724137931[/C][/ROW]
[ROW][C]130[/C][C]11796[/C][C]6617.57142857143[/C][C]5178.42857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]131[/C][C]7627[/C][C]6617.57142857143[/C][C]1009.42857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]132[/C][C]121085[/C][C]122675[/C][C]-1590[/C][/ROW]
[ROW][C]133[/C][C]6836[/C][C]6617.57142857143[/C][C]218.428571428572[/C][/ROW]
[ROW][C]134[/C][C]139563[/C][C]122675[/C][C]16888[/C][/ROW]
[ROW][C]135[/C][C]5118[/C][C]6617.57142857143[/C][C]-1499.57142857143[/C][/ROW]
[ROW][C]136[/C][C]40248[/C][C]42783.3333333333[/C][C]-2535.33333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]137[/C][C]0[/C][C]6617.57142857143[/C][C]-6617.57142857143[/C][/ROW]
[ROW][C]138[/C][C]95079[/C][C]90232.275862069[/C][C]4846.72413793103[/C][/ROW]
[ROW][C]139[/C][C]80763[/C][C]90232.275862069[/C][C]-9469.27586206897[/C][/ROW]
[ROW][C]140[/C][C]7131[/C][C]6617.57142857143[/C][C]513.428571428572[/C][/ROW]
[ROW][C]141[/C][C]4194[/C][C]6617.57142857143[/C][C]-2423.57142857143[/C][/ROW]
[ROW][C]142[/C][C]60378[/C][C]42783.3333333333[/C][C]17594.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]143[/C][C]109173[/C][C]114202.625[/C][C]-5029.625[/C][/ROW]
[ROW][C]144[/C][C]83484[/C][C]90232.275862069[/C][C]-6748.27586206897[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=155329&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=155329&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
#	Actuals	Forecasts	Residuals
1	129404	122675	6729
2	130358	127096.666666667	3261.33333333333
3	7215	6617.57142857143	597.428571428572
4	112861	122675	-9814
5	219904	229232.5	-9328.5
6	402036	229232.5	172803.5
7	117604	127096.666666667	-9492.66666666667
8	126737	127096.666666667	-359.666666666672
9	99729	90232.275862069	9496.72413793103
10	256310	229232.5	27077.5
11	113066	122675	-9609
12	165392	167477.842105263	-2085.84210526315
13	77780	122675	-44895
14	152673	229232.5	-76559.5
15	134368	114202.625	20165.375
16	125769	114202.625	11566.375
17	123467	127096.666666667	-3629.66666666667
18	56232	90232.275862069	-34000.275862069
19	108458	122675	-14217
20	22762	42783.3333333333	-20021.3333333333
21	48633	42783.3333333333	5849.66666666666
22	182081	167477.842105263	14603.1578947369
23	140857	122675	18182
24	93773	122675	-28902
25	133398	167477.842105263	-34079.8421052631
26	113933	122675	-8742
27	153851	167477.842105263	-13626.8421052631
28	140711	127096.666666667	13614.3333333333
29	303844	229232.5	74611.5
30	163810	167477.842105263	-3667.84210526315
31	123344	90232.275862069	33111.724137931
32	157640	167477.842105263	-9837.84210526315
33	103274	122675	-19401
34	193500	229232.5	-35732.5
35	178768	167477.842105263	11290.1578947369
36	0	6617.57142857143	-6617.57142857143
37	181412	122675	58737
38	92342	122675	-30333
39	100023	90232.275862069	9790.72413793103
40	178277	167477.842105263	10799.1578947369
41	145067	122675	22392
42	114146	122675	-8529
43	86039	90232.275862069	-4193.27586206897
44	125481	167477.842105263	-41996.8421052631
45	95535	90232.275862069	5302.72413793103
46	129221	114202.625	15018.375
47	61554	63038.8461538462	-1484.84615384616
48	168048	122675	45373
49	159121	167477.842105263	-8356.84210526315
50	129362	122675	6687
51	48188	42783.3333333333	5404.66666666666
52	95461	90232.275862069	5228.72413793103
53	229864	167477.842105263	62386.1578947369
54	191094	167477.842105263	23616.1578947369
55	158572	167477.842105263	-8905.84210526315
56	111388	122675	-11287
57	172614	122675	49939
58	63205	63038.8461538462	166.153846153844
59	109102	127096.666666667	-17994.6666666667
60	137303	122675	14628
61	125304	122675	2629
62	88620	122675	-34055
63	95808	90232.275862069	5575.72413793103
64	83419	90232.275862069	-6813.27586206897
65	101723	90232.275862069	11490.724137931
66	94982	114202.625	-19220.625
67	143566	127096.666666667	16469.3333333333
68	113325	229232.5	-115907.5
69	81518	63038.8461538462	18479.1538461538
70	31970	42783.3333333333	-10813.3333333333
71	192268	229232.5	-36964.5
72	91261	90232.275862069	1028.72413793103
73	80820	90232.275862069	-9412.27586206897
74	85829	90232.275862069	-4403.27586206897
75	116322	122675	-6353
76	56544	90232.275862069	-33688.275862069
77	116173	122675	-6502
78	118781	167477.842105263	-48696.8421052631
79	60138	63038.8461538462	-2900.84615384616
80	73422	90232.275862069	-16810.275862069
81	67751	63038.8461538462	4712.15384615384
82	214002	167477.842105263	46524.1578947369
83	51185	63038.8461538462	-11853.8461538462
84	97181	122675	-25494
85	45100	42783.3333333333	2316.66666666666
86	115801	114202.625	1598.375
87	186310	167477.842105263	18832.1578947369
88	71960	90232.275862069	-18272.275862069
89	80105	90232.275862069	-10127.275862069
90	103613	90232.275862069	13380.724137931
91	98707	127096.666666667	-28389.6666666667
92	136234	167477.842105263	-31243.8421052631
93	136781	127096.666666667	9684.33333333333
94	105863	90232.275862069	15630.724137931
95	42228	63038.8461538462	-20810.8461538462
96	179997	167477.842105263	12519.1578947369
97	169406	167477.842105263	1928.15789473685
98	19349	6617.57142857143	12731.4285714286
99	160819	122675	38144
100	109510	122675	-13165
101	43803	42783.3333333333	1019.66666666666
102	47062	63038.8461538462	-15976.8461538462
103	110845	90232.275862069	20612.724137931
104	92517	90232.275862069	2284.72413793103
105	58660	63038.8461538462	-4378.84615384616
106	27676	42783.3333333333	-15107.3333333333
107	98550	114202.625	-15652.625
108	43646	42783.3333333333	862.666666666664
109	0	6617.57142857143	-6617.57142857143
110	75566	90232.275862069	-14666.275862069
111	57359	63038.8461538462	-5679.84615384616
112	104330	90232.275862069	14097.724137931
113	70369	90232.275862069	-19863.275862069
114	65494	63038.8461538462	2455.15384615384
115	3616	6617.57142857143	-3001.57142857143
116	0	6617.57142857143	-6617.57142857143
117	143931	127096.666666667	16834.3333333333
118	117946	127096.666666667	-9150.66666666667
119	137332	122675	14657
120	84336	63038.8461538462	21297.1538461538
121	43410	42783.3333333333	626.666666666664
122	136250	127096.666666667	9153.33333333333
123	79015	63038.8461538462	15976.1538461538
124	100578	122675	-22097
125	57586	42783.3333333333	14802.6666666667
126	19764	6617.57142857143	13146.4285714286
127	105757	114202.625	-8445.625
128	103651	90232.275862069	13418.724137931
129	113402	90232.275862069	23169.724137931
130	11796	6617.57142857143	5178.42857142857
131	7627	6617.57142857143	1009.42857142857
132	121085	122675	-1590
133	6836	6617.57142857143	218.428571428572
134	139563	122675	16888
135	5118	6617.57142857143	-1499.57142857143
136	40248	42783.3333333333	-2535.33333333334
137	0	6617.57142857143	-6617.57142857143
138	95079	90232.275862069	4846.72413793103
139	80763	90232.275862069	-9469.27586206897
140	7131	6617.57142857143	513.428571428572
141	4194	6617.57142857143	-2423.57142857143
142	60378	42783.3333333333	17594.6666666667
143	109173	114202.625	-5029.625
144	83484	90232.275862069	-6748.27586206897

Figure 1

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 2

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 3

PNG link

Postscript link

PDF link

Parameters (Session):

par1 = 2 ; par2 = none ; par3 = 3 ; par4 = no ;

Parameters (R input):

par1 = 2 ; 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')
}

Free Statistics

Description of Statistical Computation

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code