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 21:15:07 -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/t132417520450zrwtnm8mjb00t.htm/, Retrieved Thu, 28 Mar 2024 14:02:54 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=156597, Retrieved Thu, 28 Mar 2024 14:02:54 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact86
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 18:59:57] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
- R PD    [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [] [2011-12-18 02:15:07] [2be7aedefc35278abdba659ba29c8de8] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
79	30	94	112285	146283
58	28	103	84786	98364
60	38	93	83123	86146
108	30	103	101193	96933
49	22	51	38361	79234
0	26	70	68504	42551
121	25	91	119182	195663
1	18	22	22807	6853
43	26	93	116174	95757
69	25	60	57635	85584
78	38	123	66198	143983
86	44	148	71701	75851
44	30	90	57793	59238
104	40	124	80444	93163
63	34	70	53855	96037
158	47	168	97668	151511
102	30	115	133824	136368
77	31	71	101481	112642
82	23	66	99645	94728
115	36	134	114789	105499
101	36	117	99052	121527
80	30	108	67654	127766
50	25	84	65553	98958
83	39	156	97500	77900
123	34	120	69112	85646
73	31	114	82753	98579
81	31	94	85323	130767
105	33	120	72654	131741
47	25	81	30727	53907
105	33	110	77873	178812
94	35	133	117478	146761
44	42	122	74007	82036
114	43	158	90183	163253
38	30	109	61542	27032
107	33	124	101494	171975
71	32	92	55813	86572
84	36	126	79215	159676
59	28	70	55461	85371
33	14	37	31081	58391
96	32	120	83122	136815
106	30	93	70106	120642
56	35	95	60578	69107
59	28	90	79892	108016
39	28	80	49810	46341
34	39	31	71570	78348
76	34	110	100708	79336
20	26	66	33032	56968
91	39	138	82875	93176
115	39	133	139077	161632
85	33	113	71595	87850
76	28	100	72260	127969
8	4	7	5950	15049
79	39	140	115762	155135
21	18	61	32551	25109
30	14	41	31701	45824
76	29	96	80670	102996
101	44	164	143558	160604
92	28	102	120733	162647
123	35	124	105195	174141
75	28	99	73107	60622
128	38	129	132068	179566
105	23	62	149193	184301
55	36	73	46821	75661
56	32	114	87011	96144
41	29	99	95260	129847
72	25	70	55183	117286
67	27	104	106671	71180
75	36	116	73511	109377
114	28	91	92945	85298
118	23	74	78664	73631
77	40	138	70054	86767
22	23	67	22618	23824
66	40	151	74011	93487
69	28	72	83737	82981
105	34	120	69094	73815
116	33	115	93133	94552
88	28	105	95536	132190
73	34	104	225920	128754
99	30	108	62133	66363
62	33	98	61370	67808
53	22	69	43836	61724
118	38	111	106117	131722
30	26	99	38692	68580
100	35	71	84651	106175
49	8	27	56622	55792
24	24	69	15986	25157
67	29	107	95364	76669
57	29	107	89691	105805
75	45	93	67267	129484
135	37	129	126846	72413
68	33	69	41140	87831
124	33	118	102860	96971
33	25	73	51715	71299
98	32	119	55801	77494
58	29	104	111813	120336
68	28	107	120293	93913
81	28	99	138599	136048
131	31	90	161647	181248
110	52	197	115929	146123
130	24	85	162901	186646
93	41	139	109825	102255
118	33	106	129838	168237
39	32	50	37510	64219
13	19	64	43750	19630
74	20	31	40652	76825
81	31	63	87771	115338
109	31	92	85872	109427
151	32	106	89275	118168
28	23	69	192565	153197
83	30	93	140867	68370
54	31	114	120662	146304
133	42	110	101338	103950
12	1	0	1168	5841
106	32	83	65567	84396
23	11	30	25162	24610
71	36	98	40735	55515
116	31	82	91413	209056
4	0	0	855	6622
62	24	60	97068	115814
18	8	9	14116	13155
98	33	115	76643	142775
64	40	140	110681	68847
32	38	120	92696	20112
25	24	66	94785	61023
16	8	21	8773	13983
48	35	124	83209	65176
100	43	152	93815	132432
46	43	139	86687	112494
129	41	144	105547	170875
130	38	120	103487	180759
136	45	160	213688	214921
59	31	114	71220	100226
32	28	78	56926	54454
63	31	119	91721	78876
95	40	141	115168	170745
14	30	101	111194	6940
113	37	133	135777	122037
47	30	83	51513	53782
92	35	116	74163	127748
70	32	90	51633	86839
19	27	36	75345	44830
91	31	97	98952	103300
111	31	98	102372	112283
41	21	78	37238	10901
120	39	117	103772	120691
135	41	148	123969	58106
87	32	105	135400	122422
131	39	132	130115	139296
4	0	0	6023	7953
47	30	73	64466	89455
109	37	86	54990	147866
7	0	0	1644	4245
12	5	13	6179	21509
0	1	4	3926	7670
37	32	48	34777	14336
46	24	46	73224	53608




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time5 seconds
R Server'Gertrude Mary Cox' @ cox.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 & 'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=156597&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]'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=156597&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=156597&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 time5 seconds
R Server'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net







Goodness of Fit
Correlation0.896
R-squared0.8028
RMSE16.7545

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Goodness of Fit \tabularnewline
Correlation & 0.896 \tabularnewline
R-squared & 0.8028 \tabularnewline
RMSE & 16.7545 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=156597&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Goodness of Fit[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation[/C][C]0.896[/C][/ROW]
[ROW][C]R-squared[/C][C]0.8028[/C][/ROW]
[ROW][C]RMSE[/C][C]16.7545[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=156597&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=156597&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
Correlation0.896
R-squared0.8028
RMSE16.7545







Actuals, Predictions, and Residuals
#ActualsForecastsResiduals
19497.8571428571429-3.85714285714286
2103107-4
39380.666666666666712.3333333333333
410397.85714285714295.14285714285714
55169.7777777777778-18.7777777777778
67069.77777777777780.222222222222229
79169.777777777777821.2222222222222
82218.13333333333333.86666666666667
99369.777777777777823.2222222222222
106069.7777777777778-9.77777777777777
11123119.9696969696973.03030303030303
121481444
139080.66666666666679.33333333333333
14124144-20
157080.6666666666667-10.6666666666667
1616814424
1711597.857142857142917.1428571428571
187197.8571428571429-26.8571428571429
196669.7777777777778-3.77777777777777
20134119.96969696969714.030303030303
21117119.969696969697-2.96969696969697
2210897.857142857142910.1428571428571
238469.777777777777814.2222222222222
24156119.96969696969736.030303030303
25120119.9696969696970.0303030303030312
2611497.857142857142916.1428571428571
279497.8571428571429-3.85714285714286
28120119.9696969696970.0303030303030312
298169.777777777777811.2222222222222
30110119.969696969697-9.96969696969697
31133119.96969696969713.030303030303
32122144-22
3315814414
3410980.666666666666728.3333333333333
35124119.9696969696974.03030303030303
369280.666666666666711.3333333333333
37126119.9696969696976.03030303030303
387080.6666666666667-10.6666666666667
393718.133333333333318.8666666666667
4012097.857142857142922.1428571428571
419397.8571428571429-4.85714285714286
429580.666666666666714.3333333333333
439080.66666666666679.33333333333333
448080.6666666666667-0.666666666666671
453180.6666666666667-49.6666666666667
46110119.969696969697-9.96969696969697
476669.7777777777778-3.77777777777777
48138119.96969696969718.030303030303
49133119.96969696969713.030303030303
50113119.969696969697-6.96969696969697
5110097.85714285714292.14285714285714
52718.1333333333333-11.1333333333333
53140119.96969696969720.030303030303
546118.133333333333342.8666666666667
554118.133333333333322.8666666666667
569697.8571428571429-1.85714285714286
5716414420
5810297.85714285714294.14285714285714
59124119.9696969696974.03030303030303
609997.85714285714291.14285714285714
61129119.9696969696979.03030303030303
626269.7777777777778-7.77777777777777
637380.6666666666667-7.66666666666667
641141077
6599107-8
667069.77777777777780.222222222222229
6710469.777777777777834.2222222222222
68116119.969696969697-3.96969696969697
699197.8571428571429-6.85714285714286
707469.77777777777784.22222222222223
71138144-6
726769.7777777777778-2.77777777777777
731511447
7472107-35
75120119.9696969696970.0303030303030312
76115119.969696969697-4.96969696969697
7710597.85714285714297.14285714285714
78104119.969696969697-15.969696969697
7910897.857142857142910.1428571428571
809880.666666666666717.3333333333333
816969.7777777777778-0.777777777777771
82111119.969696969697-8.96969696969697
839969.777777777777829.2222222222222
8471119.969696969697-48.969696969697
852718.13333333333338.86666666666667
866969.7777777777778-0.777777777777771
871071070
881071070
8993144-51
90129119.9696969696979.03030303030303
916980.6666666666667-11.6666666666667
92118119.969696969697-1.96969696969697
937369.77777777777783.22222222222223
9411997.857142857142921.1428571428571
95104107-3
961071070
979997.85714285714291.14285714285714
989097.8571428571429-7.85714285714286
9919714453
1008569.777777777777815.2222222222222
101139144-5
102106119.969696969697-13.969696969697
1035080.6666666666667-30.6666666666667
1046469.7777777777778-5.77777777777777
1053169.7777777777778-38.7777777777778
1066397.8571428571429-34.8571428571429
1079297.8571428571429-5.85714285714286
10810697.85714285714298.14285714285714
1096969.7777777777778-0.777777777777771
1109397.8571428571429-4.85714285714286
1111141077
112110144-34
113018.1333333333333-18.1333333333333
1148397.8571428571429-14.8571428571429
1153018.133333333333311.8666666666667
1169880.666666666666717.3333333333333
1178297.8571428571429-15.8571428571429
118018.1333333333333-18.1333333333333
1196069.7777777777778-9.77777777777777
120918.1333333333333-9.13333333333333
121115119.969696969697-4.96969696969697
122140144-4
12312010713
1246669.7777777777778-3.77777777777777
1252118.13333333333332.86666666666667
12612410717
1271521448
128139144-5
1291441440
130120119.9696969696970.0303030303030312
13116014416
13211480.666666666666733.3333333333333
1337880.6666666666667-2.66666666666667
13411910712
135141144-3
136101107-6
137133119.96969696969713.030303030303
1388380.66666666666672.33333333333333
139116119.969696969697-3.96969696969697
1409080.66666666666679.33333333333333
1413669.7777777777778-33.7777777777778
1429797.8571428571429-0.857142857142861
1439897.85714285714290.142857142857139
1447869.77777777777788.22222222222223
145117119.969696969697-2.96969696969697
1461481444
14710597.85714285714297.14285714285714
148132119.96969696969712.030303030303
149018.1333333333333-18.1333333333333
1507380.6666666666667-7.66666666666667
15186119.969696969697-33.969696969697
152018.1333333333333-18.1333333333333
1531318.1333333333333-5.13333333333333
154418.1333333333333-14.1333333333333
1554880.6666666666667-32.6666666666667
1564669.7777777777778-23.7777777777778

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Actuals, Predictions, and Residuals \tabularnewline
# & Actuals & Forecasts & Residuals \tabularnewline
1 & 94 & 97.8571428571429 & -3.85714285714286 \tabularnewline
2 & 103 & 107 & -4 \tabularnewline
3 & 93 & 80.6666666666667 & 12.3333333333333 \tabularnewline
4 & 103 & 97.8571428571429 & 5.14285714285714 \tabularnewline
5 & 51 & 69.7777777777778 & -18.7777777777778 \tabularnewline
6 & 70 & 69.7777777777778 & 0.222222222222229 \tabularnewline
7 & 91 & 69.7777777777778 & 21.2222222222222 \tabularnewline
8 & 22 & 18.1333333333333 & 3.86666666666667 \tabularnewline
9 & 93 & 69.7777777777778 & 23.2222222222222 \tabularnewline
10 & 60 & 69.7777777777778 & -9.77777777777777 \tabularnewline
11 & 123 & 119.969696969697 & 3.03030303030303 \tabularnewline
12 & 148 & 144 & 4 \tabularnewline
13 & 90 & 80.6666666666667 & 9.33333333333333 \tabularnewline
14 & 124 & 144 & -20 \tabularnewline
15 & 70 & 80.6666666666667 & -10.6666666666667 \tabularnewline
16 & 168 & 144 & 24 \tabularnewline
17 & 115 & 97.8571428571429 & 17.1428571428571 \tabularnewline
18 & 71 & 97.8571428571429 & -26.8571428571429 \tabularnewline
19 & 66 & 69.7777777777778 & -3.77777777777777 \tabularnewline
20 & 134 & 119.969696969697 & 14.030303030303 \tabularnewline
21 & 117 & 119.969696969697 & -2.96969696969697 \tabularnewline
22 & 108 & 97.8571428571429 & 10.1428571428571 \tabularnewline
23 & 84 & 69.7777777777778 & 14.2222222222222 \tabularnewline
24 & 156 & 119.969696969697 & 36.030303030303 \tabularnewline
25 & 120 & 119.969696969697 & 0.0303030303030312 \tabularnewline
26 & 114 & 97.8571428571429 & 16.1428571428571 \tabularnewline
27 & 94 & 97.8571428571429 & -3.85714285714286 \tabularnewline
28 & 120 & 119.969696969697 & 0.0303030303030312 \tabularnewline
29 & 81 & 69.7777777777778 & 11.2222222222222 \tabularnewline
30 & 110 & 119.969696969697 & -9.96969696969697 \tabularnewline
31 & 133 & 119.969696969697 & 13.030303030303 \tabularnewline
32 & 122 & 144 & -22 \tabularnewline
33 & 158 & 144 & 14 \tabularnewline
34 & 109 & 80.6666666666667 & 28.3333333333333 \tabularnewline
35 & 124 & 119.969696969697 & 4.03030303030303 \tabularnewline
36 & 92 & 80.6666666666667 & 11.3333333333333 \tabularnewline
37 & 126 & 119.969696969697 & 6.03030303030303 \tabularnewline
38 & 70 & 80.6666666666667 & -10.6666666666667 \tabularnewline
39 & 37 & 18.1333333333333 & 18.8666666666667 \tabularnewline
40 & 120 & 97.8571428571429 & 22.1428571428571 \tabularnewline
41 & 93 & 97.8571428571429 & -4.85714285714286 \tabularnewline
42 & 95 & 80.6666666666667 & 14.3333333333333 \tabularnewline
43 & 90 & 80.6666666666667 & 9.33333333333333 \tabularnewline
44 & 80 & 80.6666666666667 & -0.666666666666671 \tabularnewline
45 & 31 & 80.6666666666667 & -49.6666666666667 \tabularnewline
46 & 110 & 119.969696969697 & -9.96969696969697 \tabularnewline
47 & 66 & 69.7777777777778 & -3.77777777777777 \tabularnewline
48 & 138 & 119.969696969697 & 18.030303030303 \tabularnewline
49 & 133 & 119.969696969697 & 13.030303030303 \tabularnewline
50 & 113 & 119.969696969697 & -6.96969696969697 \tabularnewline
51 & 100 & 97.8571428571429 & 2.14285714285714 \tabularnewline
52 & 7 & 18.1333333333333 & -11.1333333333333 \tabularnewline
53 & 140 & 119.969696969697 & 20.030303030303 \tabularnewline
54 & 61 & 18.1333333333333 & 42.8666666666667 \tabularnewline
55 & 41 & 18.1333333333333 & 22.8666666666667 \tabularnewline
56 & 96 & 97.8571428571429 & -1.85714285714286 \tabularnewline
57 & 164 & 144 & 20 \tabularnewline
58 & 102 & 97.8571428571429 & 4.14285714285714 \tabularnewline
59 & 124 & 119.969696969697 & 4.03030303030303 \tabularnewline
60 & 99 & 97.8571428571429 & 1.14285714285714 \tabularnewline
61 & 129 & 119.969696969697 & 9.03030303030303 \tabularnewline
62 & 62 & 69.7777777777778 & -7.77777777777777 \tabularnewline
63 & 73 & 80.6666666666667 & -7.66666666666667 \tabularnewline
64 & 114 & 107 & 7 \tabularnewline
65 & 99 & 107 & -8 \tabularnewline
66 & 70 & 69.7777777777778 & 0.222222222222229 \tabularnewline
67 & 104 & 69.7777777777778 & 34.2222222222222 \tabularnewline
68 & 116 & 119.969696969697 & -3.96969696969697 \tabularnewline
69 & 91 & 97.8571428571429 & -6.85714285714286 \tabularnewline
70 & 74 & 69.7777777777778 & 4.22222222222223 \tabularnewline
71 & 138 & 144 & -6 \tabularnewline
72 & 67 & 69.7777777777778 & -2.77777777777777 \tabularnewline
73 & 151 & 144 & 7 \tabularnewline
74 & 72 & 107 & -35 \tabularnewline
75 & 120 & 119.969696969697 & 0.0303030303030312 \tabularnewline
76 & 115 & 119.969696969697 & -4.96969696969697 \tabularnewline
77 & 105 & 97.8571428571429 & 7.14285714285714 \tabularnewline
78 & 104 & 119.969696969697 & -15.969696969697 \tabularnewline
79 & 108 & 97.8571428571429 & 10.1428571428571 \tabularnewline
80 & 98 & 80.6666666666667 & 17.3333333333333 \tabularnewline
81 & 69 & 69.7777777777778 & -0.777777777777771 \tabularnewline
82 & 111 & 119.969696969697 & -8.96969696969697 \tabularnewline
83 & 99 & 69.7777777777778 & 29.2222222222222 \tabularnewline
84 & 71 & 119.969696969697 & -48.969696969697 \tabularnewline
85 & 27 & 18.1333333333333 & 8.86666666666667 \tabularnewline
86 & 69 & 69.7777777777778 & -0.777777777777771 \tabularnewline
87 & 107 & 107 & 0 \tabularnewline
88 & 107 & 107 & 0 \tabularnewline
89 & 93 & 144 & -51 \tabularnewline
90 & 129 & 119.969696969697 & 9.03030303030303 \tabularnewline
91 & 69 & 80.6666666666667 & -11.6666666666667 \tabularnewline
92 & 118 & 119.969696969697 & -1.96969696969697 \tabularnewline
93 & 73 & 69.7777777777778 & 3.22222222222223 \tabularnewline
94 & 119 & 97.8571428571429 & 21.1428571428571 \tabularnewline
95 & 104 & 107 & -3 \tabularnewline
96 & 107 & 107 & 0 \tabularnewline
97 & 99 & 97.8571428571429 & 1.14285714285714 \tabularnewline
98 & 90 & 97.8571428571429 & -7.85714285714286 \tabularnewline
99 & 197 & 144 & 53 \tabularnewline
100 & 85 & 69.7777777777778 & 15.2222222222222 \tabularnewline
101 & 139 & 144 & -5 \tabularnewline
102 & 106 & 119.969696969697 & -13.969696969697 \tabularnewline
103 & 50 & 80.6666666666667 & -30.6666666666667 \tabularnewline
104 & 64 & 69.7777777777778 & -5.77777777777777 \tabularnewline
105 & 31 & 69.7777777777778 & -38.7777777777778 \tabularnewline
106 & 63 & 97.8571428571429 & -34.8571428571429 \tabularnewline
107 & 92 & 97.8571428571429 & -5.85714285714286 \tabularnewline
108 & 106 & 97.8571428571429 & 8.14285714285714 \tabularnewline
109 & 69 & 69.7777777777778 & -0.777777777777771 \tabularnewline
110 & 93 & 97.8571428571429 & -4.85714285714286 \tabularnewline
111 & 114 & 107 & 7 \tabularnewline
112 & 110 & 144 & -34 \tabularnewline
113 & 0 & 18.1333333333333 & -18.1333333333333 \tabularnewline
114 & 83 & 97.8571428571429 & -14.8571428571429 \tabularnewline
115 & 30 & 18.1333333333333 & 11.8666666666667 \tabularnewline
116 & 98 & 80.6666666666667 & 17.3333333333333 \tabularnewline
117 & 82 & 97.8571428571429 & -15.8571428571429 \tabularnewline
118 & 0 & 18.1333333333333 & -18.1333333333333 \tabularnewline
119 & 60 & 69.7777777777778 & -9.77777777777777 \tabularnewline
120 & 9 & 18.1333333333333 & -9.13333333333333 \tabularnewline
121 & 115 & 119.969696969697 & -4.96969696969697 \tabularnewline
122 & 140 & 144 & -4 \tabularnewline
123 & 120 & 107 & 13 \tabularnewline
124 & 66 & 69.7777777777778 & -3.77777777777777 \tabularnewline
125 & 21 & 18.1333333333333 & 2.86666666666667 \tabularnewline
126 & 124 & 107 & 17 \tabularnewline
127 & 152 & 144 & 8 \tabularnewline
128 & 139 & 144 & -5 \tabularnewline
129 & 144 & 144 & 0 \tabularnewline
130 & 120 & 119.969696969697 & 0.0303030303030312 \tabularnewline
131 & 160 & 144 & 16 \tabularnewline
132 & 114 & 80.6666666666667 & 33.3333333333333 \tabularnewline
133 & 78 & 80.6666666666667 & -2.66666666666667 \tabularnewline
134 & 119 & 107 & 12 \tabularnewline
135 & 141 & 144 & -3 \tabularnewline
136 & 101 & 107 & -6 \tabularnewline
137 & 133 & 119.969696969697 & 13.030303030303 \tabularnewline
138 & 83 & 80.6666666666667 & 2.33333333333333 \tabularnewline
139 & 116 & 119.969696969697 & -3.96969696969697 \tabularnewline
140 & 90 & 80.6666666666667 & 9.33333333333333 \tabularnewline
141 & 36 & 69.7777777777778 & -33.7777777777778 \tabularnewline
142 & 97 & 97.8571428571429 & -0.857142857142861 \tabularnewline
143 & 98 & 97.8571428571429 & 0.142857142857139 \tabularnewline
144 & 78 & 69.7777777777778 & 8.22222222222223 \tabularnewline
145 & 117 & 119.969696969697 & -2.96969696969697 \tabularnewline
146 & 148 & 144 & 4 \tabularnewline
147 & 105 & 97.8571428571429 & 7.14285714285714 \tabularnewline
148 & 132 & 119.969696969697 & 12.030303030303 \tabularnewline
149 & 0 & 18.1333333333333 & -18.1333333333333 \tabularnewline
150 & 73 & 80.6666666666667 & -7.66666666666667 \tabularnewline
151 & 86 & 119.969696969697 & -33.969696969697 \tabularnewline
152 & 0 & 18.1333333333333 & -18.1333333333333 \tabularnewline
153 & 13 & 18.1333333333333 & -5.13333333333333 \tabularnewline
154 & 4 & 18.1333333333333 & -14.1333333333333 \tabularnewline
155 & 48 & 80.6666666666667 & -32.6666666666667 \tabularnewline
156 & 46 & 69.7777777777778 & -23.7777777777778 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=156597&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]94[/C][C]97.8571428571429[/C][C]-3.85714285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]103[/C][C]107[/C][C]-4[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]93[/C][C]80.6666666666667[/C][C]12.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]103[/C][C]97.8571428571429[/C][C]5.14285714285714[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]51[/C][C]69.7777777777778[/C][C]-18.7777777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]70[/C][C]69.7777777777778[/C][C]0.222222222222229[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]91[/C][C]69.7777777777778[/C][C]21.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]22[/C][C]18.1333333333333[/C][C]3.86666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]93[/C][C]69.7777777777778[/C][C]23.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]60[/C][C]69.7777777777778[/C][C]-9.77777777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]123[/C][C]119.969696969697[/C][C]3.03030303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]148[/C][C]144[/C][C]4[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]90[/C][C]80.6666666666667[/C][C]9.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]124[/C][C]144[/C][C]-20[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]70[/C][C]80.6666666666667[/C][C]-10.6666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]168[/C][C]144[/C][C]24[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]115[/C][C]97.8571428571429[/C][C]17.1428571428571[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]71[/C][C]97.8571428571429[/C][C]-26.8571428571429[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]66[/C][C]69.7777777777778[/C][C]-3.77777777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]134[/C][C]119.969696969697[/C][C]14.030303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]117[/C][C]119.969696969697[/C][C]-2.96969696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]108[/C][C]97.8571428571429[/C][C]10.1428571428571[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]84[/C][C]69.7777777777778[/C][C]14.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]156[/C][C]119.969696969697[/C][C]36.030303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]120[/C][C]119.969696969697[/C][C]0.0303030303030312[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]114[/C][C]97.8571428571429[/C][C]16.1428571428571[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]94[/C][C]97.8571428571429[/C][C]-3.85714285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]120[/C][C]119.969696969697[/C][C]0.0303030303030312[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]81[/C][C]69.7777777777778[/C][C]11.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]110[/C][C]119.969696969697[/C][C]-9.96969696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]133[/C][C]119.969696969697[/C][C]13.030303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]122[/C][C]144[/C][C]-22[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]158[/C][C]144[/C][C]14[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]109[/C][C]80.6666666666667[/C][C]28.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]124[/C][C]119.969696969697[/C][C]4.03030303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]92[/C][C]80.6666666666667[/C][C]11.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]126[/C][C]119.969696969697[/C][C]6.03030303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]70[/C][C]80.6666666666667[/C][C]-10.6666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]37[/C][C]18.1333333333333[/C][C]18.8666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]120[/C][C]97.8571428571429[/C][C]22.1428571428571[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]93[/C][C]97.8571428571429[/C][C]-4.85714285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]95[/C][C]80.6666666666667[/C][C]14.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]90[/C][C]80.6666666666667[/C][C]9.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]80[/C][C]80.6666666666667[/C][C]-0.666666666666671[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]31[/C][C]80.6666666666667[/C][C]-49.6666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]110[/C][C]119.969696969697[/C][C]-9.96969696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]66[/C][C]69.7777777777778[/C][C]-3.77777777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]138[/C][C]119.969696969697[/C][C]18.030303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]133[/C][C]119.969696969697[/C][C]13.030303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]113[/C][C]119.969696969697[/C][C]-6.96969696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]100[/C][C]97.8571428571429[/C][C]2.14285714285714[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]7[/C][C]18.1333333333333[/C][C]-11.1333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]140[/C][C]119.969696969697[/C][C]20.030303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]61[/C][C]18.1333333333333[/C][C]42.8666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]41[/C][C]18.1333333333333[/C][C]22.8666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]96[/C][C]97.8571428571429[/C][C]-1.85714285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]164[/C][C]144[/C][C]20[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]102[/C][C]97.8571428571429[/C][C]4.14285714285714[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]124[/C][C]119.969696969697[/C][C]4.03030303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]99[/C][C]97.8571428571429[/C][C]1.14285714285714[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]129[/C][C]119.969696969697[/C][C]9.03030303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]62[/C][C]69.7777777777778[/C][C]-7.77777777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]73[/C][C]80.6666666666667[/C][C]-7.66666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]114[/C][C]107[/C][C]7[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]99[/C][C]107[/C][C]-8[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]70[/C][C]69.7777777777778[/C][C]0.222222222222229[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]104[/C][C]69.7777777777778[/C][C]34.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]116[/C][C]119.969696969697[/C][C]-3.96969696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]91[/C][C]97.8571428571429[/C][C]-6.85714285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]74[/C][C]69.7777777777778[/C][C]4.22222222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]138[/C][C]144[/C][C]-6[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]67[/C][C]69.7777777777778[/C][C]-2.77777777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]151[/C][C]144[/C][C]7[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]72[/C][C]107[/C][C]-35[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]120[/C][C]119.969696969697[/C][C]0.0303030303030312[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]115[/C][C]119.969696969697[/C][C]-4.96969696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]105[/C][C]97.8571428571429[/C][C]7.14285714285714[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]104[/C][C]119.969696969697[/C][C]-15.969696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]108[/C][C]97.8571428571429[/C][C]10.1428571428571[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]98[/C][C]80.6666666666667[/C][C]17.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]69[/C][C]69.7777777777778[/C][C]-0.777777777777771[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]111[/C][C]119.969696969697[/C][C]-8.96969696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]99[/C][C]69.7777777777778[/C][C]29.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]71[/C][C]119.969696969697[/C][C]-48.969696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]27[/C][C]18.1333333333333[/C][C]8.86666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]69[/C][C]69.7777777777778[/C][C]-0.777777777777771[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]107[/C][C]107[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]107[/C][C]107[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]93[/C][C]144[/C][C]-51[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]129[/C][C]119.969696969697[/C][C]9.03030303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]69[/C][C]80.6666666666667[/C][C]-11.6666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]118[/C][C]119.969696969697[/C][C]-1.96969696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]73[/C][C]69.7777777777778[/C][C]3.22222222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]119[/C][C]97.8571428571429[/C][C]21.1428571428571[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]104[/C][C]107[/C][C]-3[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]107[/C][C]107[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]97[/C][C]99[/C][C]97.8571428571429[/C][C]1.14285714285714[/C][/ROW]
[ROW][C]98[/C][C]90[/C][C]97.8571428571429[/C][C]-7.85714285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]99[/C][C]197[/C][C]144[/C][C]53[/C][/ROW]
[ROW][C]100[/C][C]85[/C][C]69.7777777777778[/C][C]15.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]101[/C][C]139[/C][C]144[/C][C]-5[/C][/ROW]
[ROW][C]102[/C][C]106[/C][C]119.969696969697[/C][C]-13.969696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]103[/C][C]50[/C][C]80.6666666666667[/C][C]-30.6666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]104[/C][C]64[/C][C]69.7777777777778[/C][C]-5.77777777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]105[/C][C]31[/C][C]69.7777777777778[/C][C]-38.7777777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]106[/C][C]63[/C][C]97.8571428571429[/C][C]-34.8571428571429[/C][/ROW]
[ROW][C]107[/C][C]92[/C][C]97.8571428571429[/C][C]-5.85714285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]108[/C][C]106[/C][C]97.8571428571429[/C][C]8.14285714285714[/C][/ROW]
[ROW][C]109[/C][C]69[/C][C]69.7777777777778[/C][C]-0.777777777777771[/C][/ROW]
[ROW][C]110[/C][C]93[/C][C]97.8571428571429[/C][C]-4.85714285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]111[/C][C]114[/C][C]107[/C][C]7[/C][/ROW]
[ROW][C]112[/C][C]110[/C][C]144[/C][C]-34[/C][/ROW]
[ROW][C]113[/C][C]0[/C][C]18.1333333333333[/C][C]-18.1333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]114[/C][C]83[/C][C]97.8571428571429[/C][C]-14.8571428571429[/C][/ROW]
[ROW][C]115[/C][C]30[/C][C]18.1333333333333[/C][C]11.8666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]116[/C][C]98[/C][C]80.6666666666667[/C][C]17.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]117[/C][C]82[/C][C]97.8571428571429[/C][C]-15.8571428571429[/C][/ROW]
[ROW][C]118[/C][C]0[/C][C]18.1333333333333[/C][C]-18.1333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]119[/C][C]60[/C][C]69.7777777777778[/C][C]-9.77777777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]120[/C][C]9[/C][C]18.1333333333333[/C][C]-9.13333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]121[/C][C]115[/C][C]119.969696969697[/C][C]-4.96969696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]122[/C][C]140[/C][C]144[/C][C]-4[/C][/ROW]
[ROW][C]123[/C][C]120[/C][C]107[/C][C]13[/C][/ROW]
[ROW][C]124[/C][C]66[/C][C]69.7777777777778[/C][C]-3.77777777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]125[/C][C]21[/C][C]18.1333333333333[/C][C]2.86666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]126[/C][C]124[/C][C]107[/C][C]17[/C][/ROW]
[ROW][C]127[/C][C]152[/C][C]144[/C][C]8[/C][/ROW]
[ROW][C]128[/C][C]139[/C][C]144[/C][C]-5[/C][/ROW]
[ROW][C]129[/C][C]144[/C][C]144[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]130[/C][C]120[/C][C]119.969696969697[/C][C]0.0303030303030312[/C][/ROW]
[ROW][C]131[/C][C]160[/C][C]144[/C][C]16[/C][/ROW]
[ROW][C]132[/C][C]114[/C][C]80.6666666666667[/C][C]33.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]133[/C][C]78[/C][C]80.6666666666667[/C][C]-2.66666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]134[/C][C]119[/C][C]107[/C][C]12[/C][/ROW]
[ROW][C]135[/C][C]141[/C][C]144[/C][C]-3[/C][/ROW]
[ROW][C]136[/C][C]101[/C][C]107[/C][C]-6[/C][/ROW]
[ROW][C]137[/C][C]133[/C][C]119.969696969697[/C][C]13.030303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]138[/C][C]83[/C][C]80.6666666666667[/C][C]2.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]139[/C][C]116[/C][C]119.969696969697[/C][C]-3.96969696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]140[/C][C]90[/C][C]80.6666666666667[/C][C]9.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]141[/C][C]36[/C][C]69.7777777777778[/C][C]-33.7777777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]142[/C][C]97[/C][C]97.8571428571429[/C][C]-0.857142857142861[/C][/ROW]
[ROW][C]143[/C][C]98[/C][C]97.8571428571429[/C][C]0.142857142857139[/C][/ROW]
[ROW][C]144[/C][C]78[/C][C]69.7777777777778[/C][C]8.22222222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]145[/C][C]117[/C][C]119.969696969697[/C][C]-2.96969696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]146[/C][C]148[/C][C]144[/C][C]4[/C][/ROW]
[ROW][C]147[/C][C]105[/C][C]97.8571428571429[/C][C]7.14285714285714[/C][/ROW]
[ROW][C]148[/C][C]132[/C][C]119.969696969697[/C][C]12.030303030303[/C][/ROW]
[ROW][C]149[/C][C]0[/C][C]18.1333333333333[/C][C]-18.1333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]150[/C][C]73[/C][C]80.6666666666667[/C][C]-7.66666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]151[/C][C]86[/C][C]119.969696969697[/C][C]-33.969696969697[/C][/ROW]
[ROW][C]152[/C][C]0[/C][C]18.1333333333333[/C][C]-18.1333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]153[/C][C]13[/C][C]18.1333333333333[/C][C]-5.13333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]154[/C][C]4[/C][C]18.1333333333333[/C][C]-14.1333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]155[/C][C]48[/C][C]80.6666666666667[/C][C]-32.6666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]156[/C][C]46[/C][C]69.7777777777778[/C][C]-23.7777777777778[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=156597&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=156597&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
19497.8571428571429-3.85714285714286
2103107-4
39380.666666666666712.3333333333333
410397.85714285714295.14285714285714
55169.7777777777778-18.7777777777778
67069.77777777777780.222222222222229
79169.777777777777821.2222222222222
82218.13333333333333.86666666666667
99369.777777777777823.2222222222222
106069.7777777777778-9.77777777777777
11123119.9696969696973.03030303030303
121481444
139080.66666666666679.33333333333333
14124144-20
157080.6666666666667-10.6666666666667
1616814424
1711597.857142857142917.1428571428571
187197.8571428571429-26.8571428571429
196669.7777777777778-3.77777777777777
20134119.96969696969714.030303030303
21117119.969696969697-2.96969696969697
2210897.857142857142910.1428571428571
238469.777777777777814.2222222222222
24156119.96969696969736.030303030303
25120119.9696969696970.0303030303030312
2611497.857142857142916.1428571428571
279497.8571428571429-3.85714285714286
28120119.9696969696970.0303030303030312
298169.777777777777811.2222222222222
30110119.969696969697-9.96969696969697
31133119.96969696969713.030303030303
32122144-22
3315814414
3410980.666666666666728.3333333333333
35124119.9696969696974.03030303030303
369280.666666666666711.3333333333333
37126119.9696969696976.03030303030303
387080.6666666666667-10.6666666666667
393718.133333333333318.8666666666667
4012097.857142857142922.1428571428571
419397.8571428571429-4.85714285714286
429580.666666666666714.3333333333333
439080.66666666666679.33333333333333
448080.6666666666667-0.666666666666671
453180.6666666666667-49.6666666666667
46110119.969696969697-9.96969696969697
476669.7777777777778-3.77777777777777
48138119.96969696969718.030303030303
49133119.96969696969713.030303030303
50113119.969696969697-6.96969696969697
5110097.85714285714292.14285714285714
52718.1333333333333-11.1333333333333
53140119.96969696969720.030303030303
546118.133333333333342.8666666666667
554118.133333333333322.8666666666667
569697.8571428571429-1.85714285714286
5716414420
5810297.85714285714294.14285714285714
59124119.9696969696974.03030303030303
609997.85714285714291.14285714285714
61129119.9696969696979.03030303030303
626269.7777777777778-7.77777777777777
637380.6666666666667-7.66666666666667
641141077
6599107-8
667069.77777777777780.222222222222229
6710469.777777777777834.2222222222222
68116119.969696969697-3.96969696969697
699197.8571428571429-6.85714285714286
707469.77777777777784.22222222222223
71138144-6
726769.7777777777778-2.77777777777777
731511447
7472107-35
75120119.9696969696970.0303030303030312
76115119.969696969697-4.96969696969697
7710597.85714285714297.14285714285714
78104119.969696969697-15.969696969697
7910897.857142857142910.1428571428571
809880.666666666666717.3333333333333
816969.7777777777778-0.777777777777771
82111119.969696969697-8.96969696969697
839969.777777777777829.2222222222222
8471119.969696969697-48.969696969697
852718.13333333333338.86666666666667
866969.7777777777778-0.777777777777771
871071070
881071070
8993144-51
90129119.9696969696979.03030303030303
916980.6666666666667-11.6666666666667
92118119.969696969697-1.96969696969697
937369.77777777777783.22222222222223
9411997.857142857142921.1428571428571
95104107-3
961071070
979997.85714285714291.14285714285714
989097.8571428571429-7.85714285714286
9919714453
1008569.777777777777815.2222222222222
101139144-5
102106119.969696969697-13.969696969697
1035080.6666666666667-30.6666666666667
1046469.7777777777778-5.77777777777777
1053169.7777777777778-38.7777777777778
1066397.8571428571429-34.8571428571429
1079297.8571428571429-5.85714285714286
10810697.85714285714298.14285714285714
1096969.7777777777778-0.777777777777771
1109397.8571428571429-4.85714285714286
1111141077
112110144-34
113018.1333333333333-18.1333333333333
1148397.8571428571429-14.8571428571429
1153018.133333333333311.8666666666667
1169880.666666666666717.3333333333333
1178297.8571428571429-15.8571428571429
118018.1333333333333-18.1333333333333
1196069.7777777777778-9.77777777777777
120918.1333333333333-9.13333333333333
121115119.969696969697-4.96969696969697
122140144-4
12312010713
1246669.7777777777778-3.77777777777777
1252118.13333333333332.86666666666667
12612410717
1271521448
128139144-5
1291441440
130120119.9696969696970.0303030303030312
13116014416
13211480.666666666666733.3333333333333
1337880.6666666666667-2.66666666666667
13411910712
135141144-3
136101107-6
137133119.96969696969713.030303030303
1388380.66666666666672.33333333333333
139116119.969696969697-3.96969696969697
1409080.66666666666679.33333333333333
1413669.7777777777778-33.7777777777778
1429797.8571428571429-0.857142857142861
1439897.85714285714290.142857142857139
1447869.77777777777788.22222222222223
145117119.969696969697-2.96969696969697
1461481444
14710597.85714285714297.14285714285714
148132119.96969696969712.030303030303
149018.1333333333333-18.1333333333333
1507380.6666666666667-7.66666666666667
15186119.969696969697-33.969696969697
152018.1333333333333-18.1333333333333
1531318.1333333333333-5.13333333333333
154418.1333333333333-14.1333333333333
1554880.6666666666667-32.6666666666667
1564669.7777777777778-23.7777777777778



Parameters (Session):
Parameters (R input):
par1 = 3 ; 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')
}