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 computationSat, 17 Dec 2011 09:40:27 -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/17/t132413284363oz69tyhaqu8e3.htm/, Retrieved Thu, 28 Mar 2024 15:57:15 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=156348, Retrieved Thu, 28 Mar 2024 15:57:15 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact93
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 20:06:20] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
- R PD  [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [] [2011-12-17 14:36:40] [8fcdd1f5b88bf5ac5d2a0b8a91219b89]
-    D    [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [] [2011-12-17 14:38:48] [8fcdd1f5b88bf5ac5d2a0b8a91219b89]
-    D        [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [] [2011-12-17 14:40:27] [888ed98a09d01be7e0be9dfdea403736] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
112285	210907	81	79	30
84786	120982	55	58	28
83123	176508	50	60	38
101193	179321	125	108	30
38361	123185	40	49	22
68504	52746	37	0	26
119182	385534	63	121	25
22807	33170	44	1	18
116174	149061	66	43	26
57635	165446	57	69	25
66198	237213	74	78	38
71701	173326	49	86	44
57793	133131	52	44	30
80444	258873	88	104	40
53855	180083	36	63	34
97668	324799	108	158	47
133824	230964	43	102	30
101481	236785	75	77	31
99645	135473	32	82	23
114789	202925	44	115	36
99052	215147	85	101	36
67654	344297	86	80	30
65553	153935	56	50	25
97500	132943	50	83	39
69112	174724	135	123	34
82753	174415	63	73	31
85323	225548	81	81	31
72654	223632	52	105	33
30727	124817	44	47	25
77873	221698	113	105	33
117478	210767	39	94	35
74007	170266	73	44	42
90183	260561	48	114	43
61542	84853	33	38	30
101494	294424	59	107	33
55813	215641	69	71	32
79215	325107	64	84	36
55461	167542	59	59	28
31081	106408	32	33	14
83122	265769	37	96	32
70106	269651	31	106	30
60578	149112	65	56	35
79892	152871	74	59	28
49810	111665	54	39	28
71570	116408	76	34	39
100708	362301	715	76	34
33032	78800	57	20	26
82875	183167	66	91	39
139077	277965	106	115	39
71595	150629	54	85	33
72260	168809	32	76	28
5950	24188	20	8	4
115762	329267	71	79	39
32551	65029	21	21	18
31701	101097	70	30	14
80670	218946	112	76	29
143558	244052	66	101	44
120733	233328	165	92	28
105195	256462	56	123	35
73107	206161	61	75	28
132068	311473	53	128	38
149193	235800	127	105	23
46821	177939	63	55	36
87011	207176	38	56	32
95260	196553	50	41	29
55183	174184	52	72	25
106671	143246	42	67	27
73511	187559	76	75	36
92945	187681	67	114	28
78664	119016	50	118	23
70054	182192	53	77	40
22618	73566	39	22	23
74011	194979	50	66	40
83737	167488	77	69	28
69094	143756	57	105	34
93133	275541	73	116	33
95536	243199	34	88	28
225920	182999	39	73	34
62133	135649	46	99	30
61370	152299	63	62	33
43836	120221	35	53	22
106117	346485	106	118	38
38692	145790	43	30	26
84651	193339	47	100	35
56622	80953	31	49	8
15986	122774	162	24	24
95364	130585	57	67	29
89691	286468	263	57	29
67267	241066	78	75	45
126846	148446	63	135	37
41140	204713	54	68	33
102860	182079	63	124	33
51715	140344	77	33	25
55801	220516	79	98	32
111813	243060	110	58	29
120293	162765	56	68	28
138599	182613	56	81	28
161647	232138	43	131	31
115929	265318	111	110	52
162901	310839	62	130	24
109825	225060	56	93	41
129838	232317	74	118	33
37510	144966	60	39	32
43750	43287	43	13	19
40652	155754	68	74	20
87771	164709	53	81	31
85872	201940	87	109	31
89275	235454	46	151	32
192565	99466	32	28	23
140867	100750	67	83	30
120662	224549	47	54	31
101338	243511	65	133	42
1168	22938	9	12	1
65567	152474	45	106	32
25162	61857	25	23	11
40735	132487	97	71	36
91413	317394	53	116	31
855	21054	2	4	0
97068	209641	52	62	24
14116	31414	22	18	8
76643	244749	144	98	33
110681	184510	60	64	40
92696	128423	89	32	38
94785	97839	42	25	24
8773	38214	52	16	8
83209	151101	98	48	35
93815	272458	99	100	43
86687	172494	52	46	43
105547	328107	125	129	41
103487	250579	106	130	38
213688	351067	95	136	45
71220	158015	40	59	31
56926	85439	43	32	28
91721	229242	128	63	31
115168	351619	142	95	40
111194	84207	73	14	30
135777	324598	128	113	37
51513	131069	61	47	30
74163	204271	73	92	35
51633	165543	148	70	32
75345	141722	64	19	27
98952	299775	97	91	31
102372	195838	50	111	31
37238	173260	37	41	21
103772	254488	50	120	39
123969	104389	105	135	41
135400	199476	46	87	32
130115	224330	52	131	39
6023	14688	0	4	0
64466	181633	48	47	30
54990	271856	91	109	37
1644	7199	0	7	0
6179	46660	7	12	5
3926	17547	3	0	1
34777	95227	70	37	32
73224	152601	36	46	24




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 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 & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=156348&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]4 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=156348&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=156348&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 time4 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net







Goodness of Fit
Correlation0.8033
R-squared0.6452
RMSE48163.1657

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Goodness of Fit \tabularnewline
Correlation & 0.8033 \tabularnewline
R-squared & 0.6452 \tabularnewline
RMSE & 48163.1657 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=156348&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Goodness of Fit[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation[/C][C]0.8033[/C][/ROW]
[ROW][C]R-squared[/C][C]0.6452[/C][/ROW]
[ROW][C]RMSE[/C][C]48163.1657[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=156348&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=156348&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
Correlation0.8033
R-squared0.6452
RMSE48163.1657







Actuals, Predictions, and Residuals
#ActualsForecastsResiduals
1210907218589.036363636-7682.03636363638
2120982172611-51629
31765081726113897
4179321268541.333333333-89220.3333333333
5123185130861.344827586-7676.3448275862
65274647682.55555555565063.44444444445
7385534218589.036363636166944.963636364
83317047682.5555555556-14512.5555555556
9149061130861.34482758618199.6551724138
10165446172611-7165
11237213218589.03636363618623.9636363636
12173326218589.036363636-45263.0363636364
13133131130861.3448275862269.6551724138
14258873268541.333333333-9668.33333333331
151800831726117472
16324799268541.33333333356257.6666666667
17230964218589.03636363612374.9636363636
18236785218589.03636363618195.9636363636
19135473218589.036363636-83116.0363636364
20202925218589.036363636-15664.0363636364
21215147218589.036363636-3442.03636363638
22344297268541.33333333375755.6666666667
23153935130861.34482758623073.6551724138
24132943218589.036363636-85646.0363636364
25174724268541.333333333-93817.3333333333
261744151726111804
27225548218589.0363636366958.96363636362
28223632218589.0363636365042.96363636362
29124817130861.344827586-6044.3448275862
30221698268541.333333333-46843.3333333333
31210767218589.036363636-7822.03636363638
32170266130861.34482758639404.6551724138
33260561218589.03636363641971.9636363636
3484853130861.344827586-46008.3448275862
35294424218589.03636363675834.9636363636
3621564119910016541
37325107218589.036363636106517.963636364
38167542172611-5069
39106408130861.344827586-24453.3448275862
40265769218589.03636363647179.9636363636
41269651218589.03636363651061.9636363636
42149112172611-23499
43152871199100-46229
44111665130861.344827586-19196.3448275862
45116408130861.344827586-14453.3448275862
46362301268541.33333333393759.6666666667
477880047682.555555555631117.4444444444
48183167218589.036363636-35422.0363636364
49277965268541.3333333339423.66666666669
50150629218589.036363636-67960.0363636364
51168809218589.036363636-49780.0363636364
522418847682.5555555556-23494.5555555556
53329267218589.036363636110677.963636364
546502947682.555555555617346.4444444444
55101097130861.344827586-29764.3448275862
56218946268541.333333333-49595.3333333333
57244052218589.03636363625462.9636363636
58233328268541.333333333-35213.3333333333
59256462218589.03636363637872.9636363636
60206161218589.036363636-12428.0363636364
61311473218589.03636363692883.9636363636
62235800268541.333333333-32741.3333333333
631779391726115328
6420717617261134565
65196553130861.34482758665691.6551724138
661741841726111573
67143246172611-29365
68187559218589.036363636-31030.0363636364
69187681218589.036363636-30908.0363636364
70119016218589.036363636-99573.0363636364
71182192218589.036363636-36397.0363636364
727356647682.555555555625883.4444444444
7319497917261122368
74167488199100-31612
75143756218589.036363636-74833.0363636364
76275541218589.03636363656951.9636363636
77243199218589.03636363624609.9636363636
7818299917261110388
79135649218589.036363636-82940.0363636364
80152299172611-20312
81120221130861.344827586-10640.3448275862
82346485268541.33333333377943.6666666667
83145790130861.34482758614928.6551724138
84193339218589.036363636-25250.0363636364
8580953130861.344827586-49908.3448275862
86122774130861.344827586-8087.3448275862
87130585172611-42026
8828646819910087368
89241066218589.03636363622476.9636363636
90148446218589.036363636-70143.0363636364
9120471317261132102
92182079218589.036363636-36510.0363636364
93140344130861.3448275869482.6551724138
94220516218589.0363636361926.96363636362
9524306019910043960
96162765172611-9846
97182613218589.036363636-35976.0363636364
98232138218589.03636363613548.9636363636
99265318268541.333333333-3223.33333333331
100310839218589.03636363692249.9636363636
101225060218589.0363636366470.96363636362
102232317218589.03636363613727.9636363636
103144966130861.34482758614104.6551724138
1044328747682.5555555556-4395.55555555555
105155754172611-16857
106164709218589.036363636-53880.0363636364
107201940268541.333333333-66601.3333333333
108235454218589.03636363616864.9636363636
10999466130861.344827586-31395.3448275862
110100750218589.036363636-117839.036363636
11122454917261151938
112243511218589.03636363624921.9636363636
1132293847682.5555555556-24744.5555555556
114152474218589.036363636-66115.0363636364
1156185747682.555555555614174.4444444444
116132487199100-66613
117317394218589.03636363698804.9636363636
1182105447682.5555555556-26628.5555555556
11920964117261137030
1203141447682.5555555556-16268.5555555556
121244749268541.333333333-23792.3333333333
12218451017261111899
123128423130861.344827586-2438.3448275862
12497839130861.344827586-33022.3448275862
1253821447682.5555555556-9468.55555555555
126151101130861.34482758620239.6551724138
127272458268541.3333333333916.66666666669
128172494130861.34482758641632.6551724138
129328107268541.33333333359565.6666666667
130250579268541.333333333-17962.3333333333
131351067268541.33333333382525.6666666667
132158015172611-14596
13385439130861.344827586-45422.3448275862
13422924219910030142
135351619268541.33333333383077.6666666667
1368420747682.555555555636524.4444444444
137324598268541.33333333356056.6666666667
138131069130861.344827586207.655172413797
139204271218589.036363636-14318.0363636364
140165543199100-33557
14114172247682.555555555694039.4444444444
142299775268541.33333333331233.6666666667
143195838218589.036363636-22751.0363636364
144173260130861.34482758642398.6551724138
145254488218589.03636363635898.9636363636
146104389268541.333333333-164152.333333333
147199476218589.036363636-19113.0363636364
148224330218589.0363636365740.96363636362
1491468847682.5555555556-32994.5555555556
150181633130861.34482758650771.6551724138
151271856268541.3333333333314.66666666669
152719947682.5555555556-40483.5555555556
1534666047682.5555555556-1022.55555555555
1541754747682.5555555556-30135.5555555556
15595227130861.344827586-35634.3448275862
156152601130861.34482758621739.6551724138

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Actuals, Predictions, and Residuals \tabularnewline
# & Actuals & Forecasts & Residuals \tabularnewline
1 & 210907 & 218589.036363636 & -7682.03636363638 \tabularnewline
2 & 120982 & 172611 & -51629 \tabularnewline
3 & 176508 & 172611 & 3897 \tabularnewline
4 & 179321 & 268541.333333333 & -89220.3333333333 \tabularnewline
5 & 123185 & 130861.344827586 & -7676.3448275862 \tabularnewline
6 & 52746 & 47682.5555555556 & 5063.44444444445 \tabularnewline
7 & 385534 & 218589.036363636 & 166944.963636364 \tabularnewline
8 & 33170 & 47682.5555555556 & -14512.5555555556 \tabularnewline
9 & 149061 & 130861.344827586 & 18199.6551724138 \tabularnewline
10 & 165446 & 172611 & -7165 \tabularnewline
11 & 237213 & 218589.036363636 & 18623.9636363636 \tabularnewline
12 & 173326 & 218589.036363636 & -45263.0363636364 \tabularnewline
13 & 133131 & 130861.344827586 & 2269.6551724138 \tabularnewline
14 & 258873 & 268541.333333333 & -9668.33333333331 \tabularnewline
15 & 180083 & 172611 & 7472 \tabularnewline
16 & 324799 & 268541.333333333 & 56257.6666666667 \tabularnewline
17 & 230964 & 218589.036363636 & 12374.9636363636 \tabularnewline
18 & 236785 & 218589.036363636 & 18195.9636363636 \tabularnewline
19 & 135473 & 218589.036363636 & -83116.0363636364 \tabularnewline
20 & 202925 & 218589.036363636 & -15664.0363636364 \tabularnewline
21 & 215147 & 218589.036363636 & -3442.03636363638 \tabularnewline
22 & 344297 & 268541.333333333 & 75755.6666666667 \tabularnewline
23 & 153935 & 130861.344827586 & 23073.6551724138 \tabularnewline
24 & 132943 & 218589.036363636 & -85646.0363636364 \tabularnewline
25 & 174724 & 268541.333333333 & -93817.3333333333 \tabularnewline
26 & 174415 & 172611 & 1804 \tabularnewline
27 & 225548 & 218589.036363636 & 6958.96363636362 \tabularnewline
28 & 223632 & 218589.036363636 & 5042.96363636362 \tabularnewline
29 & 124817 & 130861.344827586 & -6044.3448275862 \tabularnewline
30 & 221698 & 268541.333333333 & -46843.3333333333 \tabularnewline
31 & 210767 & 218589.036363636 & -7822.03636363638 \tabularnewline
32 & 170266 & 130861.344827586 & 39404.6551724138 \tabularnewline
33 & 260561 & 218589.036363636 & 41971.9636363636 \tabularnewline
34 & 84853 & 130861.344827586 & -46008.3448275862 \tabularnewline
35 & 294424 & 218589.036363636 & 75834.9636363636 \tabularnewline
36 & 215641 & 199100 & 16541 \tabularnewline
37 & 325107 & 218589.036363636 & 106517.963636364 \tabularnewline
38 & 167542 & 172611 & -5069 \tabularnewline
39 & 106408 & 130861.344827586 & -24453.3448275862 \tabularnewline
40 & 265769 & 218589.036363636 & 47179.9636363636 \tabularnewline
41 & 269651 & 218589.036363636 & 51061.9636363636 \tabularnewline
42 & 149112 & 172611 & -23499 \tabularnewline
43 & 152871 & 199100 & -46229 \tabularnewline
44 & 111665 & 130861.344827586 & -19196.3448275862 \tabularnewline
45 & 116408 & 130861.344827586 & -14453.3448275862 \tabularnewline
46 & 362301 & 268541.333333333 & 93759.6666666667 \tabularnewline
47 & 78800 & 47682.5555555556 & 31117.4444444444 \tabularnewline
48 & 183167 & 218589.036363636 & -35422.0363636364 \tabularnewline
49 & 277965 & 268541.333333333 & 9423.66666666669 \tabularnewline
50 & 150629 & 218589.036363636 & -67960.0363636364 \tabularnewline
51 & 168809 & 218589.036363636 & -49780.0363636364 \tabularnewline
52 & 24188 & 47682.5555555556 & -23494.5555555556 \tabularnewline
53 & 329267 & 218589.036363636 & 110677.963636364 \tabularnewline
54 & 65029 & 47682.5555555556 & 17346.4444444444 \tabularnewline
55 & 101097 & 130861.344827586 & -29764.3448275862 \tabularnewline
56 & 218946 & 268541.333333333 & -49595.3333333333 \tabularnewline
57 & 244052 & 218589.036363636 & 25462.9636363636 \tabularnewline
58 & 233328 & 268541.333333333 & -35213.3333333333 \tabularnewline
59 & 256462 & 218589.036363636 & 37872.9636363636 \tabularnewline
60 & 206161 & 218589.036363636 & -12428.0363636364 \tabularnewline
61 & 311473 & 218589.036363636 & 92883.9636363636 \tabularnewline
62 & 235800 & 268541.333333333 & -32741.3333333333 \tabularnewline
63 & 177939 & 172611 & 5328 \tabularnewline
64 & 207176 & 172611 & 34565 \tabularnewline
65 & 196553 & 130861.344827586 & 65691.6551724138 \tabularnewline
66 & 174184 & 172611 & 1573 \tabularnewline
67 & 143246 & 172611 & -29365 \tabularnewline
68 & 187559 & 218589.036363636 & -31030.0363636364 \tabularnewline
69 & 187681 & 218589.036363636 & -30908.0363636364 \tabularnewline
70 & 119016 & 218589.036363636 & -99573.0363636364 \tabularnewline
71 & 182192 & 218589.036363636 & -36397.0363636364 \tabularnewline
72 & 73566 & 47682.5555555556 & 25883.4444444444 \tabularnewline
73 & 194979 & 172611 & 22368 \tabularnewline
74 & 167488 & 199100 & -31612 \tabularnewline
75 & 143756 & 218589.036363636 & -74833.0363636364 \tabularnewline
76 & 275541 & 218589.036363636 & 56951.9636363636 \tabularnewline
77 & 243199 & 218589.036363636 & 24609.9636363636 \tabularnewline
78 & 182999 & 172611 & 10388 \tabularnewline
79 & 135649 & 218589.036363636 & -82940.0363636364 \tabularnewline
80 & 152299 & 172611 & -20312 \tabularnewline
81 & 120221 & 130861.344827586 & -10640.3448275862 \tabularnewline
82 & 346485 & 268541.333333333 & 77943.6666666667 \tabularnewline
83 & 145790 & 130861.344827586 & 14928.6551724138 \tabularnewline
84 & 193339 & 218589.036363636 & -25250.0363636364 \tabularnewline
85 & 80953 & 130861.344827586 & -49908.3448275862 \tabularnewline
86 & 122774 & 130861.344827586 & -8087.3448275862 \tabularnewline
87 & 130585 & 172611 & -42026 \tabularnewline
88 & 286468 & 199100 & 87368 \tabularnewline
89 & 241066 & 218589.036363636 & 22476.9636363636 \tabularnewline
90 & 148446 & 218589.036363636 & -70143.0363636364 \tabularnewline
91 & 204713 & 172611 & 32102 \tabularnewline
92 & 182079 & 218589.036363636 & -36510.0363636364 \tabularnewline
93 & 140344 & 130861.344827586 & 9482.6551724138 \tabularnewline
94 & 220516 & 218589.036363636 & 1926.96363636362 \tabularnewline
95 & 243060 & 199100 & 43960 \tabularnewline
96 & 162765 & 172611 & -9846 \tabularnewline
97 & 182613 & 218589.036363636 & -35976.0363636364 \tabularnewline
98 & 232138 & 218589.036363636 & 13548.9636363636 \tabularnewline
99 & 265318 & 268541.333333333 & -3223.33333333331 \tabularnewline
100 & 310839 & 218589.036363636 & 92249.9636363636 \tabularnewline
101 & 225060 & 218589.036363636 & 6470.96363636362 \tabularnewline
102 & 232317 & 218589.036363636 & 13727.9636363636 \tabularnewline
103 & 144966 & 130861.344827586 & 14104.6551724138 \tabularnewline
104 & 43287 & 47682.5555555556 & -4395.55555555555 \tabularnewline
105 & 155754 & 172611 & -16857 \tabularnewline
106 & 164709 & 218589.036363636 & -53880.0363636364 \tabularnewline
107 & 201940 & 268541.333333333 & -66601.3333333333 \tabularnewline
108 & 235454 & 218589.036363636 & 16864.9636363636 \tabularnewline
109 & 99466 & 130861.344827586 & -31395.3448275862 \tabularnewline
110 & 100750 & 218589.036363636 & -117839.036363636 \tabularnewline
111 & 224549 & 172611 & 51938 \tabularnewline
112 & 243511 & 218589.036363636 & 24921.9636363636 \tabularnewline
113 & 22938 & 47682.5555555556 & -24744.5555555556 \tabularnewline
114 & 152474 & 218589.036363636 & -66115.0363636364 \tabularnewline
115 & 61857 & 47682.5555555556 & 14174.4444444444 \tabularnewline
116 & 132487 & 199100 & -66613 \tabularnewline
117 & 317394 & 218589.036363636 & 98804.9636363636 \tabularnewline
118 & 21054 & 47682.5555555556 & -26628.5555555556 \tabularnewline
119 & 209641 & 172611 & 37030 \tabularnewline
120 & 31414 & 47682.5555555556 & -16268.5555555556 \tabularnewline
121 & 244749 & 268541.333333333 & -23792.3333333333 \tabularnewline
122 & 184510 & 172611 & 11899 \tabularnewline
123 & 128423 & 130861.344827586 & -2438.3448275862 \tabularnewline
124 & 97839 & 130861.344827586 & -33022.3448275862 \tabularnewline
125 & 38214 & 47682.5555555556 & -9468.55555555555 \tabularnewline
126 & 151101 & 130861.344827586 & 20239.6551724138 \tabularnewline
127 & 272458 & 268541.333333333 & 3916.66666666669 \tabularnewline
128 & 172494 & 130861.344827586 & 41632.6551724138 \tabularnewline
129 & 328107 & 268541.333333333 & 59565.6666666667 \tabularnewline
130 & 250579 & 268541.333333333 & -17962.3333333333 \tabularnewline
131 & 351067 & 268541.333333333 & 82525.6666666667 \tabularnewline
132 & 158015 & 172611 & -14596 \tabularnewline
133 & 85439 & 130861.344827586 & -45422.3448275862 \tabularnewline
134 & 229242 & 199100 & 30142 \tabularnewline
135 & 351619 & 268541.333333333 & 83077.6666666667 \tabularnewline
136 & 84207 & 47682.5555555556 & 36524.4444444444 \tabularnewline
137 & 324598 & 268541.333333333 & 56056.6666666667 \tabularnewline
138 & 131069 & 130861.344827586 & 207.655172413797 \tabularnewline
139 & 204271 & 218589.036363636 & -14318.0363636364 \tabularnewline
140 & 165543 & 199100 & -33557 \tabularnewline
141 & 141722 & 47682.5555555556 & 94039.4444444444 \tabularnewline
142 & 299775 & 268541.333333333 & 31233.6666666667 \tabularnewline
143 & 195838 & 218589.036363636 & -22751.0363636364 \tabularnewline
144 & 173260 & 130861.344827586 & 42398.6551724138 \tabularnewline
145 & 254488 & 218589.036363636 & 35898.9636363636 \tabularnewline
146 & 104389 & 268541.333333333 & -164152.333333333 \tabularnewline
147 & 199476 & 218589.036363636 & -19113.0363636364 \tabularnewline
148 & 224330 & 218589.036363636 & 5740.96363636362 \tabularnewline
149 & 14688 & 47682.5555555556 & -32994.5555555556 \tabularnewline
150 & 181633 & 130861.344827586 & 50771.6551724138 \tabularnewline
151 & 271856 & 268541.333333333 & 3314.66666666669 \tabularnewline
152 & 7199 & 47682.5555555556 & -40483.5555555556 \tabularnewline
153 & 46660 & 47682.5555555556 & -1022.55555555555 \tabularnewline
154 & 17547 & 47682.5555555556 & -30135.5555555556 \tabularnewline
155 & 95227 & 130861.344827586 & -35634.3448275862 \tabularnewline
156 & 152601 & 130861.344827586 & 21739.6551724138 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=156348&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]210907[/C][C]218589.036363636[/C][C]-7682.03636363638[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]120982[/C][C]172611[/C][C]-51629[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]176508[/C][C]172611[/C][C]3897[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]179321[/C][C]268541.333333333[/C][C]-89220.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]123185[/C][C]130861.344827586[/C][C]-7676.3448275862[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]52746[/C][C]47682.5555555556[/C][C]5063.44444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]385534[/C][C]218589.036363636[/C][C]166944.963636364[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]33170[/C][C]47682.5555555556[/C][C]-14512.5555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]149061[/C][C]130861.344827586[/C][C]18199.6551724138[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]165446[/C][C]172611[/C][C]-7165[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]237213[/C][C]218589.036363636[/C][C]18623.9636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]173326[/C][C]218589.036363636[/C][C]-45263.0363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]133131[/C][C]130861.344827586[/C][C]2269.6551724138[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]258873[/C][C]268541.333333333[/C][C]-9668.33333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]180083[/C][C]172611[/C][C]7472[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]324799[/C][C]268541.333333333[/C][C]56257.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]230964[/C][C]218589.036363636[/C][C]12374.9636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]236785[/C][C]218589.036363636[/C][C]18195.9636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]135473[/C][C]218589.036363636[/C][C]-83116.0363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]202925[/C][C]218589.036363636[/C][C]-15664.0363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]215147[/C][C]218589.036363636[/C][C]-3442.03636363638[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]344297[/C][C]268541.333333333[/C][C]75755.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]153935[/C][C]130861.344827586[/C][C]23073.6551724138[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]132943[/C][C]218589.036363636[/C][C]-85646.0363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]174724[/C][C]268541.333333333[/C][C]-93817.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]174415[/C][C]172611[/C][C]1804[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]225548[/C][C]218589.036363636[/C][C]6958.96363636362[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]223632[/C][C]218589.036363636[/C][C]5042.96363636362[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]124817[/C][C]130861.344827586[/C][C]-6044.3448275862[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]221698[/C][C]268541.333333333[/C][C]-46843.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]210767[/C][C]218589.036363636[/C][C]-7822.03636363638[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]170266[/C][C]130861.344827586[/C][C]39404.6551724138[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]260561[/C][C]218589.036363636[/C][C]41971.9636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]84853[/C][C]130861.344827586[/C][C]-46008.3448275862[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]294424[/C][C]218589.036363636[/C][C]75834.9636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]215641[/C][C]199100[/C][C]16541[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]325107[/C][C]218589.036363636[/C][C]106517.963636364[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]167542[/C][C]172611[/C][C]-5069[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]106408[/C][C]130861.344827586[/C][C]-24453.3448275862[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]265769[/C][C]218589.036363636[/C][C]47179.9636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]269651[/C][C]218589.036363636[/C][C]51061.9636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]149112[/C][C]172611[/C][C]-23499[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]152871[/C][C]199100[/C][C]-46229[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]111665[/C][C]130861.344827586[/C][C]-19196.3448275862[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]116408[/C][C]130861.344827586[/C][C]-14453.3448275862[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]362301[/C][C]268541.333333333[/C][C]93759.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]78800[/C][C]47682.5555555556[/C][C]31117.4444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]183167[/C][C]218589.036363636[/C][C]-35422.0363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]277965[/C][C]268541.333333333[/C][C]9423.66666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]150629[/C][C]218589.036363636[/C][C]-67960.0363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]168809[/C][C]218589.036363636[/C][C]-49780.0363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]24188[/C][C]47682.5555555556[/C][C]-23494.5555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]329267[/C][C]218589.036363636[/C][C]110677.963636364[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]65029[/C][C]47682.5555555556[/C][C]17346.4444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]101097[/C][C]130861.344827586[/C][C]-29764.3448275862[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]218946[/C][C]268541.333333333[/C][C]-49595.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]244052[/C][C]218589.036363636[/C][C]25462.9636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]233328[/C][C]268541.333333333[/C][C]-35213.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]256462[/C][C]218589.036363636[/C][C]37872.9636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]206161[/C][C]218589.036363636[/C][C]-12428.0363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]311473[/C][C]218589.036363636[/C][C]92883.9636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]235800[/C][C]268541.333333333[/C][C]-32741.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]177939[/C][C]172611[/C][C]5328[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]207176[/C][C]172611[/C][C]34565[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]196553[/C][C]130861.344827586[/C][C]65691.6551724138[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]174184[/C][C]172611[/C][C]1573[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]143246[/C][C]172611[/C][C]-29365[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]187559[/C][C]218589.036363636[/C][C]-31030.0363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]187681[/C][C]218589.036363636[/C][C]-30908.0363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]119016[/C][C]218589.036363636[/C][C]-99573.0363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]182192[/C][C]218589.036363636[/C][C]-36397.0363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]73566[/C][C]47682.5555555556[/C][C]25883.4444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]194979[/C][C]172611[/C][C]22368[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]167488[/C][C]199100[/C][C]-31612[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]143756[/C][C]218589.036363636[/C][C]-74833.0363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]275541[/C][C]218589.036363636[/C][C]56951.9636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]243199[/C][C]218589.036363636[/C][C]24609.9636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]182999[/C][C]172611[/C][C]10388[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]135649[/C][C]218589.036363636[/C][C]-82940.0363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]152299[/C][C]172611[/C][C]-20312[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]120221[/C][C]130861.344827586[/C][C]-10640.3448275862[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]346485[/C][C]268541.333333333[/C][C]77943.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]145790[/C][C]130861.344827586[/C][C]14928.6551724138[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]193339[/C][C]218589.036363636[/C][C]-25250.0363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]80953[/C][C]130861.344827586[/C][C]-49908.3448275862[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]122774[/C][C]130861.344827586[/C][C]-8087.3448275862[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]130585[/C][C]172611[/C][C]-42026[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]286468[/C][C]199100[/C][C]87368[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]241066[/C][C]218589.036363636[/C][C]22476.9636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]148446[/C][C]218589.036363636[/C][C]-70143.0363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]204713[/C][C]172611[/C][C]32102[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]182079[/C][C]218589.036363636[/C][C]-36510.0363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]140344[/C][C]130861.344827586[/C][C]9482.6551724138[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]220516[/C][C]218589.036363636[/C][C]1926.96363636362[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]243060[/C][C]199100[/C][C]43960[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]162765[/C][C]172611[/C][C]-9846[/C][/ROW]
[ROW][C]97[/C][C]182613[/C][C]218589.036363636[/C][C]-35976.0363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]98[/C][C]232138[/C][C]218589.036363636[/C][C]13548.9636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]99[/C][C]265318[/C][C]268541.333333333[/C][C]-3223.33333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]100[/C][C]310839[/C][C]218589.036363636[/C][C]92249.9636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]101[/C][C]225060[/C][C]218589.036363636[/C][C]6470.96363636362[/C][/ROW]
[ROW][C]102[/C][C]232317[/C][C]218589.036363636[/C][C]13727.9636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]103[/C][C]144966[/C][C]130861.344827586[/C][C]14104.6551724138[/C][/ROW]
[ROW][C]104[/C][C]43287[/C][C]47682.5555555556[/C][C]-4395.55555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]105[/C][C]155754[/C][C]172611[/C][C]-16857[/C][/ROW]
[ROW][C]106[/C][C]164709[/C][C]218589.036363636[/C][C]-53880.0363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]107[/C][C]201940[/C][C]268541.333333333[/C][C]-66601.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]108[/C][C]235454[/C][C]218589.036363636[/C][C]16864.9636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]109[/C][C]99466[/C][C]130861.344827586[/C][C]-31395.3448275862[/C][/ROW]
[ROW][C]110[/C][C]100750[/C][C]218589.036363636[/C][C]-117839.036363636[/C][/ROW]
[ROW][C]111[/C][C]224549[/C][C]172611[/C][C]51938[/C][/ROW]
[ROW][C]112[/C][C]243511[/C][C]218589.036363636[/C][C]24921.9636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]113[/C][C]22938[/C][C]47682.5555555556[/C][C]-24744.5555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]114[/C][C]152474[/C][C]218589.036363636[/C][C]-66115.0363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]115[/C][C]61857[/C][C]47682.5555555556[/C][C]14174.4444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]116[/C][C]132487[/C][C]199100[/C][C]-66613[/C][/ROW]
[ROW][C]117[/C][C]317394[/C][C]218589.036363636[/C][C]98804.9636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]118[/C][C]21054[/C][C]47682.5555555556[/C][C]-26628.5555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]119[/C][C]209641[/C][C]172611[/C][C]37030[/C][/ROW]
[ROW][C]120[/C][C]31414[/C][C]47682.5555555556[/C][C]-16268.5555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]121[/C][C]244749[/C][C]268541.333333333[/C][C]-23792.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]122[/C][C]184510[/C][C]172611[/C][C]11899[/C][/ROW]
[ROW][C]123[/C][C]128423[/C][C]130861.344827586[/C][C]-2438.3448275862[/C][/ROW]
[ROW][C]124[/C][C]97839[/C][C]130861.344827586[/C][C]-33022.3448275862[/C][/ROW]
[ROW][C]125[/C][C]38214[/C][C]47682.5555555556[/C][C]-9468.55555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]126[/C][C]151101[/C][C]130861.344827586[/C][C]20239.6551724138[/C][/ROW]
[ROW][C]127[/C][C]272458[/C][C]268541.333333333[/C][C]3916.66666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]128[/C][C]172494[/C][C]130861.344827586[/C][C]41632.6551724138[/C][/ROW]
[ROW][C]129[/C][C]328107[/C][C]268541.333333333[/C][C]59565.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]130[/C][C]250579[/C][C]268541.333333333[/C][C]-17962.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]131[/C][C]351067[/C][C]268541.333333333[/C][C]82525.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]132[/C][C]158015[/C][C]172611[/C][C]-14596[/C][/ROW]
[ROW][C]133[/C][C]85439[/C][C]130861.344827586[/C][C]-45422.3448275862[/C][/ROW]
[ROW][C]134[/C][C]229242[/C][C]199100[/C][C]30142[/C][/ROW]
[ROW][C]135[/C][C]351619[/C][C]268541.333333333[/C][C]83077.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]136[/C][C]84207[/C][C]47682.5555555556[/C][C]36524.4444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]137[/C][C]324598[/C][C]268541.333333333[/C][C]56056.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]138[/C][C]131069[/C][C]130861.344827586[/C][C]207.655172413797[/C][/ROW]
[ROW][C]139[/C][C]204271[/C][C]218589.036363636[/C][C]-14318.0363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]140[/C][C]165543[/C][C]199100[/C][C]-33557[/C][/ROW]
[ROW][C]141[/C][C]141722[/C][C]47682.5555555556[/C][C]94039.4444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]142[/C][C]299775[/C][C]268541.333333333[/C][C]31233.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]143[/C][C]195838[/C][C]218589.036363636[/C][C]-22751.0363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]144[/C][C]173260[/C][C]130861.344827586[/C][C]42398.6551724138[/C][/ROW]
[ROW][C]145[/C][C]254488[/C][C]218589.036363636[/C][C]35898.9636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]146[/C][C]104389[/C][C]268541.333333333[/C][C]-164152.333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]147[/C][C]199476[/C][C]218589.036363636[/C][C]-19113.0363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]148[/C][C]224330[/C][C]218589.036363636[/C][C]5740.96363636362[/C][/ROW]
[ROW][C]149[/C][C]14688[/C][C]47682.5555555556[/C][C]-32994.5555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]150[/C][C]181633[/C][C]130861.344827586[/C][C]50771.6551724138[/C][/ROW]
[ROW][C]151[/C][C]271856[/C][C]268541.333333333[/C][C]3314.66666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]152[/C][C]7199[/C][C]47682.5555555556[/C][C]-40483.5555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]153[/C][C]46660[/C][C]47682.5555555556[/C][C]-1022.55555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]154[/C][C]17547[/C][C]47682.5555555556[/C][C]-30135.5555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]155[/C][C]95227[/C][C]130861.344827586[/C][C]-35634.3448275862[/C][/ROW]
[ROW][C]156[/C][C]152601[/C][C]130861.344827586[/C][C]21739.6551724138[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=156348&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=156348&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
1210907218589.036363636-7682.03636363638
2120982172611-51629
31765081726113897
4179321268541.333333333-89220.3333333333
5123185130861.344827586-7676.3448275862
65274647682.55555555565063.44444444445
7385534218589.036363636166944.963636364
83317047682.5555555556-14512.5555555556
9149061130861.34482758618199.6551724138
10165446172611-7165
11237213218589.03636363618623.9636363636
12173326218589.036363636-45263.0363636364
13133131130861.3448275862269.6551724138
14258873268541.333333333-9668.33333333331
151800831726117472
16324799268541.33333333356257.6666666667
17230964218589.03636363612374.9636363636
18236785218589.03636363618195.9636363636
19135473218589.036363636-83116.0363636364
20202925218589.036363636-15664.0363636364
21215147218589.036363636-3442.03636363638
22344297268541.33333333375755.6666666667
23153935130861.34482758623073.6551724138
24132943218589.036363636-85646.0363636364
25174724268541.333333333-93817.3333333333
261744151726111804
27225548218589.0363636366958.96363636362
28223632218589.0363636365042.96363636362
29124817130861.344827586-6044.3448275862
30221698268541.333333333-46843.3333333333
31210767218589.036363636-7822.03636363638
32170266130861.34482758639404.6551724138
33260561218589.03636363641971.9636363636
3484853130861.344827586-46008.3448275862
35294424218589.03636363675834.9636363636
3621564119910016541
37325107218589.036363636106517.963636364
38167542172611-5069
39106408130861.344827586-24453.3448275862
40265769218589.03636363647179.9636363636
41269651218589.03636363651061.9636363636
42149112172611-23499
43152871199100-46229
44111665130861.344827586-19196.3448275862
45116408130861.344827586-14453.3448275862
46362301268541.33333333393759.6666666667
477880047682.555555555631117.4444444444
48183167218589.036363636-35422.0363636364
49277965268541.3333333339423.66666666669
50150629218589.036363636-67960.0363636364
51168809218589.036363636-49780.0363636364
522418847682.5555555556-23494.5555555556
53329267218589.036363636110677.963636364
546502947682.555555555617346.4444444444
55101097130861.344827586-29764.3448275862
56218946268541.333333333-49595.3333333333
57244052218589.03636363625462.9636363636
58233328268541.333333333-35213.3333333333
59256462218589.03636363637872.9636363636
60206161218589.036363636-12428.0363636364
61311473218589.03636363692883.9636363636
62235800268541.333333333-32741.3333333333
631779391726115328
6420717617261134565
65196553130861.34482758665691.6551724138
661741841726111573
67143246172611-29365
68187559218589.036363636-31030.0363636364
69187681218589.036363636-30908.0363636364
70119016218589.036363636-99573.0363636364
71182192218589.036363636-36397.0363636364
727356647682.555555555625883.4444444444
7319497917261122368
74167488199100-31612
75143756218589.036363636-74833.0363636364
76275541218589.03636363656951.9636363636
77243199218589.03636363624609.9636363636
7818299917261110388
79135649218589.036363636-82940.0363636364
80152299172611-20312
81120221130861.344827586-10640.3448275862
82346485268541.33333333377943.6666666667
83145790130861.34482758614928.6551724138
84193339218589.036363636-25250.0363636364
8580953130861.344827586-49908.3448275862
86122774130861.344827586-8087.3448275862
87130585172611-42026
8828646819910087368
89241066218589.03636363622476.9636363636
90148446218589.036363636-70143.0363636364
9120471317261132102
92182079218589.036363636-36510.0363636364
93140344130861.3448275869482.6551724138
94220516218589.0363636361926.96363636362
9524306019910043960
96162765172611-9846
97182613218589.036363636-35976.0363636364
98232138218589.03636363613548.9636363636
99265318268541.333333333-3223.33333333331
100310839218589.03636363692249.9636363636
101225060218589.0363636366470.96363636362
102232317218589.03636363613727.9636363636
103144966130861.34482758614104.6551724138
1044328747682.5555555556-4395.55555555555
105155754172611-16857
106164709218589.036363636-53880.0363636364
107201940268541.333333333-66601.3333333333
108235454218589.03636363616864.9636363636
10999466130861.344827586-31395.3448275862
110100750218589.036363636-117839.036363636
11122454917261151938
112243511218589.03636363624921.9636363636
1132293847682.5555555556-24744.5555555556
114152474218589.036363636-66115.0363636364
1156185747682.555555555614174.4444444444
116132487199100-66613
117317394218589.03636363698804.9636363636
1182105447682.5555555556-26628.5555555556
11920964117261137030
1203141447682.5555555556-16268.5555555556
121244749268541.333333333-23792.3333333333
12218451017261111899
123128423130861.344827586-2438.3448275862
12497839130861.344827586-33022.3448275862
1253821447682.5555555556-9468.55555555555
126151101130861.34482758620239.6551724138
127272458268541.3333333333916.66666666669
128172494130861.34482758641632.6551724138
129328107268541.33333333359565.6666666667
130250579268541.333333333-17962.3333333333
131351067268541.33333333382525.6666666667
132158015172611-14596
13385439130861.344827586-45422.3448275862
13422924219910030142
135351619268541.33333333383077.6666666667
1368420747682.555555555636524.4444444444
137324598268541.33333333356056.6666666667
138131069130861.344827586207.655172413797
139204271218589.036363636-14318.0363636364
140165543199100-33557
14114172247682.555555555694039.4444444444
142299775268541.33333333331233.6666666667
143195838218589.036363636-22751.0363636364
144173260130861.34482758642398.6551724138
145254488218589.03636363635898.9636363636
146104389268541.333333333-164152.333333333
147199476218589.036363636-19113.0363636364
148224330218589.0363636365740.96363636362
1491468847682.5555555556-32994.5555555556
150181633130861.34482758650771.6551724138
151271856268541.3333333333314.66666666669
152719947682.5555555556-40483.5555555556
1534666047682.5555555556-1022.55555555555
1541754747682.5555555556-30135.5555555556
15595227130861.344827586-35634.3448275862
156152601130861.34482758621739.6551724138



Parameters (Session):
par1 = 2 ; par2 = none ; par4 = no ;
Parameters (R input):
par1 = 2 ; par2 = none ; par3 = ; 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')
}