Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*The author of this computation has been verified*

R Software Module

rwasp_regression_trees1.wasp

Title produced by software

Recursive Partitioning (Regression Trees)

Date of computation

Sun, 18 Dec 2011 08:13:17 -0500

Cite this page as follows

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2011/Dec/18/t1324214006ygw4jmqf05hmv6j.htm/, Retrieved Sun, 05 May 2024 14:56:13 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=156828, Retrieved Sun, 05 May 2024 14:56:13 +0000

QR Codes:

Paste this QR Code to cite your computation.

Original text written by user:

IsPrivate?

No (this computation is public)

User-defined keywords

Estimated Impact

118

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

-     [Multiple Regression] [] [2011-12-18 13:02:22] [6a3e51c0c7ab195427042dfaef1df5a0]
- RMP   [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [] [2011-12-18 13:11:57] [6a3e51c0c7ab195427042dfaef1df5a0]
- R P       [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [] [2011-12-18 13:13:17] [9afaf62527660fe62ab98f95fea710a5] [Current]
-    D        [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [paper] [2011-12-19 15:43:16] [a9dc51245fb8ca00f931d89893d090c8] 
-   P           [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [paper] [2011-12-19 16:18:31] [a9dc51245fb8ca00f931d89893d090c8] 
-   P             [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [] [2011-12-20 16:48:29] [74be16979710d4c4e7c6647856088456] 
-                   [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [paper Deel 3] [2011-12-21 16:01:43] [6a3e51c0c7ab195427042dfaef1df5a0] 
- R P                 [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [Paper Deel 3] [2011-12-21 16:46:13] [6a3e51c0c7ab195427042dfaef1df5a0] 
- RM                    [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [Paper Deel 3] [2011-12-21 16:46:46] [6a3e51c0c7ab195427042dfaef1df5a0] 
-  MP             [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [Paper Deel 3] [2011-12-20 18:36:06] [6a3e51c0c7ab195427042dfaef1df5a0] 
- R P             [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [Paper Deel 3] [2011-12-21 16:51:57] [6a3e51c0c7ab195427042dfaef1df5a0] 
- R P               [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [Paper Deel 3] [2011-12-21 16:53:25] [6a3e51c0c7ab195427042dfaef1df5a0] 
- R             [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [Paper Deel 3] [2011-12-20 17:29:08] [6a3e51c0c7ab195427042dfaef1df5a0] 

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

272545	1747	69	483	32033	186099	3	116	38	144
179444	1209	64	429	20654	113854	4	127	34	133
222373	1844	69	673	16346	99776	16	106	42	162
218443	2683	104	1137	35926	106194	2	133	38	148
167843	1228	51	374	10621	100792	1	64	27	88
70849	631	28	179	10024	47552	3	89	35	129
506574	4627	123	2251	43068	250931	0	122	33	128
33186	381	19	111	1271	6853	0	22	18	67
216660	2063	59	740	34416	115466	7	117	34	132
213274	1758	44	595	20318	110896	0	82	33	120
307153	2132	109	800	24409	169351	0	147	46	169
237633	2128	114	660	20648	94853	7	184	55	210
164292	1667	68	635	12347	72591	8	113	37	122
364402	2965	79	1172	21857	101345	4	171	55	191
244103	2098	84	674	11034	113713	10	87	44	162
384448	4904	178	1692	33433	165354	0	199	59	223
325587	2242	68	811	35902	164263	6	139	36	140
323652	2977	157	1168	22355	135213	4	92	39	144
176082	1438	55	507	31219	111669	3	85	29	111
266736	2347	87	689	21983	134163	8	193	51	199
278265	2522	70	837	40085	140303	0	160	49	187
442703	2889	103	1270	18507	150773	1	144	39	144
180393	1447	41	462	16278	111848	5	84	25	89
189897	1717	54	601	24662	102509	9	208	52	208
234247	3362	121	1242	31452	96785	1	154	45	165
237452	2898	125	1025	32580	116136	0	139	38	146
267268	2828	127	1062	22883	158376	5	127	41	158
270787	1972	86	618	27652	153990	0	148	43	154
155915	1495	51	559	9845	64057	0	99	32	117
342564	2840	69	1062	20190	230054	0	135	41	158
282172	2299	76	913	46201	184531	3	171	47	183
216584	1909	76	643	10971	114198	6	149	50	186
318563	2091	84	779	34811	198299	1	178	48	185
98672	971	37	322	3029	33750	4	137	37	141
386258	3293	95	1243	38941	189723	4	151	41	156
273950	2764	56	1186	4958	100826	0	127	42	159
425120	3682	120	1324	32344	188355	0	151	44	161
227636	1918	83	640	19433	104470	2	89	36	139
115658	947	33	284	12558	58391	1	46	17	55
349863	3433	194	1210	36524	164808	2	153	42	163
324178	3246	79	1490	26041	134097	10	122	39	145
178083	1692	67	667	16637	80238	9	111	41	148
195153	1735	73	635	28395	133252	5	108	36	115
177694	1771	61	479	16747	54518	6	142	47	174
153778	2496	82	1022	9105	121850	1	45	45	73
455168	5501	151	2068	11941	79367	2	131	41	147
78800	918	42	330	7935	56968	2	66	26	82
208051	2228	76	648	19499	106314	0	180	52	201
348077	4051	118	1367	22938	191889	10	165	47	181
175523	2081	54	868	25314	104864	3	146	45	164
224591	1875	74	588	28524	160791	0	137	40	158
24188	496	24	218	2694	15049	0	7	4	12
372238	2537	314	833	20867	191179	8	157	44	163
65029	744	17	255	3597	25109	5	61	18	67
101097	1161	64	454	5296	45824	3	41	14	52
279012	3027	58	1108	32982	129711	1	120	37	134
317644	2526	84	662	38975	210012	5	228	61	230
340471	3705	185	1119	42721	194679	5	137	39	145
358958	2667	141	1058	41455	197680	0	150	42	153
252529	2175	83	822	23923	81180	12	127	36	139
370628	3949	140	1302	26719	197765	10	161	46	178
304468	3165	117	1145	53405	214738	12	73	28	101
265870	2939	113	1185	12526	96252	11	97	43	169
264889	2610	88	931	26584	124527	8	142	42	163
228595	1426	66	557	37062	153242	2	125	37	139
216027	1646	65	436	25696	145707	0	87	30	116
198798	1971	132	596	24634	113963	6	128	35	137
238146	2746	145	837	27269	134904	9	148	44	167
234891	2308	81	848	25270	114268	2	116	36	135
175816	1684	69	625	24634	94333	5	89	28	102
239314	2537	68	865	17828	102204	13	154	45	173
73566	893	32	385	3007	23824	6	67	23	88
242622	2195	84	718	20065	111563	7	171	45	175
187167	1695	53	705	24648	91313	2	90	38	133
209049	2061	63	732	21588	89770	2	133	38	148
360592	2329	86	988	25217	100125	4	144	46	169
342846	2695	92	1077	30927	165278	3	133	36	140
207650	1809	107	524	18487	181712	6	125	41	154
206500	2290	62	697	18050	80906	2	134	38	148
182357	1791	64	644	17696	75881	0	110	37	134
153613	1678	46	622	17326	83963	1	89	28	109
456979	4023	124	1227	39361	175721	0	138	45	175
145943	1369	69	653	9648	68580	5	99	26	99
280366	2308	104	656	26759	136323	2	92	44	122
80953	870	25	437	7905	55792	0	27	8	28
150216	1966	54	822	4527	25157	0	77	27	101
167878	1459	59	423	41517	100922	6	137	38	139
369718	3795	205	1489	21261	118845	1	137	37	143
322454	2673	116	929	36099	170492	0	122	57	206
179797	3085	104	1044	39039	81716	1	159	45	171
262883	2367	91	792	13841	115750	1	85	37	138
262793	2209	77	678	23841	105590	3	138	40	148
189142	1829	63	597	8589	92795	9	90	31	114
275997	3087	74	1099	15049	82390	1	135	36	140
328875	2559	82	966	39038	135599	4	147	40	156
189252	1624	36	555	30391	111542	3	139	36	140
222504	1607	51	552	39932	162519	5	127	35	127
287386	2109	79	778	43840	211381	0	104	39	141
389104	4015	151	1322	43146	189944	12	248	65	251
397681	3705	108	1415	50099	226168	13	106	30	114
287748	2714	136	853	40312	117495	8	176	51	198
294320	2325	65	848	32616	195894	0	130	41	155
186856	1999	179	640	11338	80684	0	59	36	138
43287	602	14	214	7409	19630	4	64	19	71
185468	2146	80	716	18213	88634	4	36	23	84
235352	2325	146	795	45873	139292	0	98	44	167
268077	2617	48	1170	39844	128602	0	125	40	155
305195	2688	90	1048	28317	135848	0	124	40	150
143356	1207	72	399	24797	178377	0	83	30	112
154165	3102	88	906	7471	106330	0	127	41	161
307000	1869	68	609	27259	178303	4	143	40	149
298039	2304	88	688	23201	116938	0	115	45	164
23623	398	11	156	238	5841	0	0	1	0
195817	2205	73	779	28830	106020	0	103	40	155
61857	530	25	192	3913	24610	4	30	11	32
163766	1596	48	457	9935	74151	0	119	45	169
414506	3083	117	1195	27738	232241	1	102	38	140
21054	387	16	146	338	6622	0	0	0	0
252805	2137	52	866	13326	127097	5	77	30	111
31961	492	22	200	3988	13155	0	9	8	25
317367	3450	115	1230	24347	160501	3	137	39	146
240153	2089	65	696	27111	91502	7	163	48	183
175083	1658	88	491	3938	24469	13	146	48	181
152043	1685	53	670	17416	88229	3	84	29	107
38214	568	34	276	1888	13983	0	21	8	27
216299	2059	42	716	18700	80716	2	151	43	163
357602	2792	82	1021	36809	157384	0	187	52	198
198104	1395	61	481	24959	122975	0	171	53	205
410803	3590	80	1582	37343	191469	4	167	48	187
316105	2387	97	820	21849	231257	0	145	48	187
397297	3334	124	1153	49809	258287	3	175	50	186
187992	1250	35	473	21654	122531	0	137	40	151
102424	1121	42	401	8728	61394	0	100	36	131
286327	2880	335	954	20920	86480	4	150	40	155
407378	4104	170	1447	27195	195791	4	163	46	172
143860	1759	54	546	1037	18284	15	149	42	160
391854	4138	132	1728	42570	147581	2	161	46	172
157429	1831	77	689	17672	72558	4	112	39	143
258751	1787	48	590	34245	147341	2	135	41	151
282399	2535	94	897	16786	114651	1	124	46	158
217665	1816	113	613	20954	100187	0	45	32	125
366774	3873	116	1548	16378	130332	9	120	39	145
236660	2181	88	759	31852	134218	1	126	39	145
173260	2035	63	716	2805	10901	3	78	21	79
323545	2960	99	955	38086	145758	11	136	45	174
168994	1915	57	720	21166	75767	5	179	50	192
253330	2648	86	1023	34672	134969	2	118	36	132
301703	2633	105	818	36171	169216	1	147	44	159
1	2	0	0	0	0	9	0	0	0
14688	207	10	85	2065	7953	0	0	0	0
98	5	1	0	0	0	0	0	0	0
455	8	2	0	0	0	0	0	0	0
0	0	0	0	0	0	1	0	0	0
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
246435	2116	84	737	19354	105406	2	88	37	133
382374	3286	154	1080	22124	174586	3	129	52	204
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
203	4	4	0	0	0	0	0	0	0
7199	151	5	74	556	4245	0	0	0	0
46660	474	20	259	2089	21509	0	13	5	15
17547	141	5	69	2658	7670	0	4	1	4
116678	1047	42	285	1813	15673	0	76	43	152
969	29	2	0	0	0	0	0	0	0
206501	1822	68	591	17372	75882	2	71	34	125

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	4 seconds
R Server	'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.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 & 'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=156828&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]'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=156828&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=156828&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:

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

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	4 seconds
R Server	'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net

Goodness of Fit
Correlation	0.9517
R-squared	0.9057
RMSE	35117.0919

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Goodness of Fit \tabularnewline
Correlation & 0.9517 \tabularnewline
R-squared & 0.9057 \tabularnewline
RMSE & 35117.0919 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=156828&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Goodness of Fit[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation[/C][C]0.9517[/C][/ROW]
[ROW][C]R-squared[/C][C]0.9057[/C][/ROW]
[ROW][C]RMSE[/C][C]35117.0919[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=156828&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=156828&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:

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

Goodness of Fit
Correlation	0.9517
R-squared	0.9057
RMSE	35117.0919

Actuals, Predictions, and Residuals
#	Actuals	Forecasts	Residuals
1	272545	264138.636363636	8406.36363636365
2	179444	192450.133333333	-13006.1333333333
3	222373	192450.133333333	29922.8666666667
4	218443	263481.4	-45038.4
5	167843	192450.133333333	-24607.1333333333
6	70849	95189.2727272727	-24340.2727272727
7	506574	388068	118506
8	33186	32387.7272727273	798.272727272728
9	216660	192450.133333333	24209.8666666667
10	213274	192450.133333333	20823.8666666667
11	307153	264138.636363636	43014.3636363636
12	237633	233755.75	3877.25
13	164292	161495.636363636	2796.36363636365
14	364402	263481.4	100920.6
15	244103	233755.75	10347.25
16	384448	388068	-3620
17	325587	330534.222222222	-4947.22222222225
18	323652	263481.4	60170.6
19	176082	192450.133333333	-16368.1333333333
20	266736	263481.4	3254.59999999998
21	278265	263481.4	14783.6
22	442703	388068	54635
23	180393	192450.133333333	-12057.1333333333
24	189897	192450.133333333	-2553.13333333333
25	234247	388068	-153821
26	237452	263481.4	-26029.4
27	267268	330534.222222222	-63266.2222222222
28	270787	264138.636363636	6648.36363636365
29	155915	161495.636363636	-5580.63636363635
30	342564	330534.222222222	12029.7777777778
31	282172	330534.222222222	-48362.2222222222
32	216584	192450.133333333	24133.8666666667
33	318563	264138.636363636	54424.3636363636
34	98672	95189.2727272727	3482.72727272728
35	386258	388068	-1810
36	273950	263481.4	10468.6
37	425120	388068	37052
38	227636	192450.133333333	35185.8666666667
39	115658	95189.2727272727	20468.7272727273
40	349863	388068	-38205
41	324178	388068	-63890
42	178083	192450.133333333	-14367.1333333333
43	195153	192450.133333333	2702.86666666667
44	177694	161495.636363636	16198.3636363636
45	153778	263481.4	-109703.4
46	455168	388068	67100
47	78800	95189.2727272727	-16389.2727272727
48	208051	233755.75	-25704.75
49	348077	388068	-39991
50	175523	192450.133333333	-16927.1333333333
51	224591	264138.636363636	-39547.6363636364
52	24188	32387.7272727273	-8199.72727272727
53	372238	330534.222222222	41703.7777777778
54	65029	95189.2727272727	-30160.2727272727
55	101097	95189.2727272727	5907.72727272728
56	279012	263481.4	15530.6
57	317644	330534.222222222	-12890.2222222222
58	340471	330534.222222222	9936.77777777775
59	358958	330534.222222222	28423.7777777778
60	252529	233755.75	18773.25
61	370628	388068	-17440
62	304468	330534.222222222	-26066.2222222222
63	265870	263481.4	2388.59999999998
64	264889	263481.4	1407.59999999998
65	228595	264138.636363636	-35543.6363636364
66	216027	192450.133333333	23576.8666666667
67	198798	192450.133333333	6347.86666666667
68	238146	263481.4	-25335.4
69	234891	263481.4	-28590.4
70	175816	192450.133333333	-16634.1333333333
71	239314	263481.4	-24167.4
72	73566	95189.2727272727	-21623.2727272727
73	242622	233755.75	8866.25
74	187167	192450.133333333	-5283.13333333333
75	209049	192450.133333333	16598.8666666667
76	360592	263481.4	97110.6
77	342846	330534.222222222	12311.7777777778
78	207650	264138.636363636	-56488.6363636364
79	206500	263481.4	-56981.4
80	182357	192450.133333333	-10093.1333333333
81	153613	192450.133333333	-38837.1333333333
82	456979	388068	68911
83	145943	161495.636363636	-15552.6363636364
84	280366	263481.4	16884.6
85	80953	95189.2727272727	-14236.2727272727
86	150216	161495.636363636	-11279.6363636364
87	167878	192450.133333333	-24572.1333333333
88	369718	388068	-18350
89	322454	330534.222222222	-8080.22222222225
90	179797	263481.4	-83684.4
91	262883	263481.4	-598.400000000023
92	262793	233755.75	29037.25
93	189142	192450.133333333	-3308.13333333333
94	275997	263481.4	12515.6
95	328875	263481.4	65393.6
96	189252	192450.133333333	-3198.13333333333
97	222504	264138.636363636	-41634.6363636364
98	287386	264138.636363636	23247.3636363636
99	389104	388068	1036
100	397681	388068	9613
101	287748	263481.4	24266.6
102	294320	330534.222222222	-36214.2222222222
103	186856	192450.133333333	-5594.13333333333
104	43287	32387.7272727273	10899.2727272727
105	185468	233755.75	-48287.75
106	235352	263481.4	-28129.4
107	268077	263481.4	4595.59999999998
108	305195	263481.4	41713.6
109	143356	95189.2727272727	48166.7272727273
110	154165	263481.4	-109316.4
111	307000	264138.636363636	42861.3636363636
112	298039	263481.4	34557.6
113	23623	32387.7272727273	-8764.72727272727
114	195817	233755.75	-37938.75
115	61857	32387.7272727273	29469.2727272727
116	163766	161495.636363636	2270.36363636365
117	414506	388068	26438
118	21054	32387.7272727273	-11333.7272727273
119	252805	233755.75	19049.25
120	31961	32387.7272727273	-426.727272727272
121	317367	388068	-70701
122	240153	233755.75	6397.25
123	175083	161495.636363636	13587.3636363636
124	152043	192450.133333333	-40407.1333333333
125	38214	32387.7272727273	5826.27272727273
126	216299	192450.133333333	23848.8666666667
127	357602	330534.222222222	27067.7777777778
128	198104	192450.133333333	5653.86666666667
129	410803	388068	22735
130	316105	330534.222222222	-14429.2222222222
131	397297	330534.222222222	66762.7777777778
132	187992	192450.133333333	-4458.13333333333
133	102424	95189.2727272727	7234.72727272728
134	286327	263481.4	22845.6
135	407378	388068	19310
136	143860	161495.636363636	-17635.6363636364
137	391854	388068	3786
138	157429	161495.636363636	-4066.63636363635
139	258751	264138.636363636	-5387.63636363635
140	282399	263481.4	18917.6
141	217665	192450.133333333	25214.8666666667
142	366774	388068	-21294
143	236660	233755.75	2904.25
144	173260	161495.636363636	11764.3636363636
145	323545	330534.222222222	-6989.22222222225
146	168994	161495.636363636	7498.36363636365
147	253330	263481.4	-10151.4
148	301703	330534.222222222	-28831.2222222222
149	1	991.666666666667	-990.666666666667
150	14688	32387.7272727273	-17699.7272727273
151	98	991.666666666667	-893.666666666667
152	455	991.666666666667	-536.666666666667
153	0	991.666666666667	-991.666666666667
154	0	991.666666666667	-991.666666666667
155	246435	233755.75	12679.25
156	382374	330534.222222222	51839.7777777778
157	0	991.666666666667	-991.666666666667
158	203	991.666666666667	-788.666666666667
159	7199	991.666666666667	6207.33333333333
160	46660	32387.7272727273	14272.2727272727
161	17547	32387.7272727273	-14840.7272727273
162	116678	95189.2727272727	21488.7272727273
163	969	991.666666666667	-22.6666666666666
164	206501	192450.133333333	14050.8666666667

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Actuals, Predictions, and Residuals \tabularnewline
# & Actuals & Forecasts & Residuals \tabularnewline
1 & 272545 & 264138.636363636 & 8406.36363636365 \tabularnewline
2 & 179444 & 192450.133333333 & -13006.1333333333 \tabularnewline
3 & 222373 & 192450.133333333 & 29922.8666666667 \tabularnewline
4 & 218443 & 263481.4 & -45038.4 \tabularnewline
5 & 167843 & 192450.133333333 & -24607.1333333333 \tabularnewline
6 & 70849 & 95189.2727272727 & -24340.2727272727 \tabularnewline
7 & 506574 & 388068 & 118506 \tabularnewline
8 & 33186 & 32387.7272727273 & 798.272727272728 \tabularnewline
9 & 216660 & 192450.133333333 & 24209.8666666667 \tabularnewline
10 & 213274 & 192450.133333333 & 20823.8666666667 \tabularnewline
11 & 307153 & 264138.636363636 & 43014.3636363636 \tabularnewline
12 & 237633 & 233755.75 & 3877.25 \tabularnewline
13 & 164292 & 161495.636363636 & 2796.36363636365 \tabularnewline
14 & 364402 & 263481.4 & 100920.6 \tabularnewline
15 & 244103 & 233755.75 & 10347.25 \tabularnewline
16 & 384448 & 388068 & -3620 \tabularnewline
17 & 325587 & 330534.222222222 & -4947.22222222225 \tabularnewline
18 & 323652 & 263481.4 & 60170.6 \tabularnewline
19 & 176082 & 192450.133333333 & -16368.1333333333 \tabularnewline
20 & 266736 & 263481.4 & 3254.59999999998 \tabularnewline
21 & 278265 & 263481.4 & 14783.6 \tabularnewline
22 & 442703 & 388068 & 54635 \tabularnewline
23 & 180393 & 192450.133333333 & -12057.1333333333 \tabularnewline
24 & 189897 & 192450.133333333 & -2553.13333333333 \tabularnewline
25 & 234247 & 388068 & -153821 \tabularnewline
26 & 237452 & 263481.4 & -26029.4 \tabularnewline
27 & 267268 & 330534.222222222 & -63266.2222222222 \tabularnewline
28 & 270787 & 264138.636363636 & 6648.36363636365 \tabularnewline
29 & 155915 & 161495.636363636 & -5580.63636363635 \tabularnewline
30 & 342564 & 330534.222222222 & 12029.7777777778 \tabularnewline
31 & 282172 & 330534.222222222 & -48362.2222222222 \tabularnewline
32 & 216584 & 192450.133333333 & 24133.8666666667 \tabularnewline
33 & 318563 & 264138.636363636 & 54424.3636363636 \tabularnewline
34 & 98672 & 95189.2727272727 & 3482.72727272728 \tabularnewline
35 & 386258 & 388068 & -1810 \tabularnewline
36 & 273950 & 263481.4 & 10468.6 \tabularnewline
37 & 425120 & 388068 & 37052 \tabularnewline
38 & 227636 & 192450.133333333 & 35185.8666666667 \tabularnewline
39 & 115658 & 95189.2727272727 & 20468.7272727273 \tabularnewline
40 & 349863 & 388068 & -38205 \tabularnewline
41 & 324178 & 388068 & -63890 \tabularnewline
42 & 178083 & 192450.133333333 & -14367.1333333333 \tabularnewline
43 & 195153 & 192450.133333333 & 2702.86666666667 \tabularnewline
44 & 177694 & 161495.636363636 & 16198.3636363636 \tabularnewline
45 & 153778 & 263481.4 & -109703.4 \tabularnewline
46 & 455168 & 388068 & 67100 \tabularnewline
47 & 78800 & 95189.2727272727 & -16389.2727272727 \tabularnewline
48 & 208051 & 233755.75 & -25704.75 \tabularnewline
49 & 348077 & 388068 & -39991 \tabularnewline
50 & 175523 & 192450.133333333 & -16927.1333333333 \tabularnewline
51 & 224591 & 264138.636363636 & -39547.6363636364 \tabularnewline
52 & 24188 & 32387.7272727273 & -8199.72727272727 \tabularnewline
53 & 372238 & 330534.222222222 & 41703.7777777778 \tabularnewline
54 & 65029 & 95189.2727272727 & -30160.2727272727 \tabularnewline
55 & 101097 & 95189.2727272727 & 5907.72727272728 \tabularnewline
56 & 279012 & 263481.4 & 15530.6 \tabularnewline
57 & 317644 & 330534.222222222 & -12890.2222222222 \tabularnewline
58 & 340471 & 330534.222222222 & 9936.77777777775 \tabularnewline
59 & 358958 & 330534.222222222 & 28423.7777777778 \tabularnewline
60 & 252529 & 233755.75 & 18773.25 \tabularnewline
61 & 370628 & 388068 & -17440 \tabularnewline
62 & 304468 & 330534.222222222 & -26066.2222222222 \tabularnewline
63 & 265870 & 263481.4 & 2388.59999999998 \tabularnewline
64 & 264889 & 263481.4 & 1407.59999999998 \tabularnewline
65 & 228595 & 264138.636363636 & -35543.6363636364 \tabularnewline
66 & 216027 & 192450.133333333 & 23576.8666666667 \tabularnewline
67 & 198798 & 192450.133333333 & 6347.86666666667 \tabularnewline
68 & 238146 & 263481.4 & -25335.4 \tabularnewline
69 & 234891 & 263481.4 & -28590.4 \tabularnewline
70 & 175816 & 192450.133333333 & -16634.1333333333 \tabularnewline
71 & 239314 & 263481.4 & -24167.4 \tabularnewline
72 & 73566 & 95189.2727272727 & -21623.2727272727 \tabularnewline
73 & 242622 & 233755.75 & 8866.25 \tabularnewline
74 & 187167 & 192450.133333333 & -5283.13333333333 \tabularnewline
75 & 209049 & 192450.133333333 & 16598.8666666667 \tabularnewline
76 & 360592 & 263481.4 & 97110.6 \tabularnewline
77 & 342846 & 330534.222222222 & 12311.7777777778 \tabularnewline
78 & 207650 & 264138.636363636 & -56488.6363636364 \tabularnewline
79 & 206500 & 263481.4 & -56981.4 \tabularnewline
80 & 182357 & 192450.133333333 & -10093.1333333333 \tabularnewline
81 & 153613 & 192450.133333333 & -38837.1333333333 \tabularnewline
82 & 456979 & 388068 & 68911 \tabularnewline
83 & 145943 & 161495.636363636 & -15552.6363636364 \tabularnewline
84 & 280366 & 263481.4 & 16884.6 \tabularnewline
85 & 80953 & 95189.2727272727 & -14236.2727272727 \tabularnewline
86 & 150216 & 161495.636363636 & -11279.6363636364 \tabularnewline
87 & 167878 & 192450.133333333 & -24572.1333333333 \tabularnewline
88 & 369718 & 388068 & -18350 \tabularnewline
89 & 322454 & 330534.222222222 & -8080.22222222225 \tabularnewline
90 & 179797 & 263481.4 & -83684.4 \tabularnewline
91 & 262883 & 263481.4 & -598.400000000023 \tabularnewline
92 & 262793 & 233755.75 & 29037.25 \tabularnewline
93 & 189142 & 192450.133333333 & -3308.13333333333 \tabularnewline
94 & 275997 & 263481.4 & 12515.6 \tabularnewline
95 & 328875 & 263481.4 & 65393.6 \tabularnewline
96 & 189252 & 192450.133333333 & -3198.13333333333 \tabularnewline
97 & 222504 & 264138.636363636 & -41634.6363636364 \tabularnewline
98 & 287386 & 264138.636363636 & 23247.3636363636 \tabularnewline
99 & 389104 & 388068 & 1036 \tabularnewline
100 & 397681 & 388068 & 9613 \tabularnewline
101 & 287748 & 263481.4 & 24266.6 \tabularnewline
102 & 294320 & 330534.222222222 & -36214.2222222222 \tabularnewline
103 & 186856 & 192450.133333333 & -5594.13333333333 \tabularnewline
104 & 43287 & 32387.7272727273 & 10899.2727272727 \tabularnewline
105 & 185468 & 233755.75 & -48287.75 \tabularnewline
106 & 235352 & 263481.4 & -28129.4 \tabularnewline
107 & 268077 & 263481.4 & 4595.59999999998 \tabularnewline
108 & 305195 & 263481.4 & 41713.6 \tabularnewline
109 & 143356 & 95189.2727272727 & 48166.7272727273 \tabularnewline
110 & 154165 & 263481.4 & -109316.4 \tabularnewline
111 & 307000 & 264138.636363636 & 42861.3636363636 \tabularnewline
112 & 298039 & 263481.4 & 34557.6 \tabularnewline
113 & 23623 & 32387.7272727273 & -8764.72727272727 \tabularnewline
114 & 195817 & 233755.75 & -37938.75 \tabularnewline
115 & 61857 & 32387.7272727273 & 29469.2727272727 \tabularnewline
116 & 163766 & 161495.636363636 & 2270.36363636365 \tabularnewline
117 & 414506 & 388068 & 26438 \tabularnewline
118 & 21054 & 32387.7272727273 & -11333.7272727273 \tabularnewline
119 & 252805 & 233755.75 & 19049.25 \tabularnewline
120 & 31961 & 32387.7272727273 & -426.727272727272 \tabularnewline
121 & 317367 & 388068 & -70701 \tabularnewline
122 & 240153 & 233755.75 & 6397.25 \tabularnewline
123 & 175083 & 161495.636363636 & 13587.3636363636 \tabularnewline
124 & 152043 & 192450.133333333 & -40407.1333333333 \tabularnewline
125 & 38214 & 32387.7272727273 & 5826.27272727273 \tabularnewline
126 & 216299 & 192450.133333333 & 23848.8666666667 \tabularnewline
127 & 357602 & 330534.222222222 & 27067.7777777778 \tabularnewline
128 & 198104 & 192450.133333333 & 5653.86666666667 \tabularnewline
129 & 410803 & 388068 & 22735 \tabularnewline
130 & 316105 & 330534.222222222 & -14429.2222222222 \tabularnewline
131 & 397297 & 330534.222222222 & 66762.7777777778 \tabularnewline
132 & 187992 & 192450.133333333 & -4458.13333333333 \tabularnewline
133 & 102424 & 95189.2727272727 & 7234.72727272728 \tabularnewline
134 & 286327 & 263481.4 & 22845.6 \tabularnewline
135 & 407378 & 388068 & 19310 \tabularnewline
136 & 143860 & 161495.636363636 & -17635.6363636364 \tabularnewline
137 & 391854 & 388068 & 3786 \tabularnewline
138 & 157429 & 161495.636363636 & -4066.63636363635 \tabularnewline
139 & 258751 & 264138.636363636 & -5387.63636363635 \tabularnewline
140 & 282399 & 263481.4 & 18917.6 \tabularnewline
141 & 217665 & 192450.133333333 & 25214.8666666667 \tabularnewline
142 & 366774 & 388068 & -21294 \tabularnewline
143 & 236660 & 233755.75 & 2904.25 \tabularnewline
144 & 173260 & 161495.636363636 & 11764.3636363636 \tabularnewline
145 & 323545 & 330534.222222222 & -6989.22222222225 \tabularnewline
146 & 168994 & 161495.636363636 & 7498.36363636365 \tabularnewline
147 & 253330 & 263481.4 & -10151.4 \tabularnewline
148 & 301703 & 330534.222222222 & -28831.2222222222 \tabularnewline
149 & 1 & 991.666666666667 & -990.666666666667 \tabularnewline
150 & 14688 & 32387.7272727273 & -17699.7272727273 \tabularnewline
151 & 98 & 991.666666666667 & -893.666666666667 \tabularnewline
152 & 455 & 991.666666666667 & -536.666666666667 \tabularnewline
153 & 0 & 991.666666666667 & -991.666666666667 \tabularnewline
154 & 0 & 991.666666666667 & -991.666666666667 \tabularnewline
155 & 246435 & 233755.75 & 12679.25 \tabularnewline
156 & 382374 & 330534.222222222 & 51839.7777777778 \tabularnewline
157 & 0 & 991.666666666667 & -991.666666666667 \tabularnewline
158 & 203 & 991.666666666667 & -788.666666666667 \tabularnewline
159 & 7199 & 991.666666666667 & 6207.33333333333 \tabularnewline
160 & 46660 & 32387.7272727273 & 14272.2727272727 \tabularnewline
161 & 17547 & 32387.7272727273 & -14840.7272727273 \tabularnewline
162 & 116678 & 95189.2727272727 & 21488.7272727273 \tabularnewline
163 & 969 & 991.666666666667 & -22.6666666666666 \tabularnewline
164 & 206501 & 192450.133333333 & 14050.8666666667 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=156828&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]272545[/C][C]264138.636363636[/C][C]8406.36363636365[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]179444[/C][C]192450.133333333[/C][C]-13006.1333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]222373[/C][C]192450.133333333[/C][C]29922.8666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]218443[/C][C]263481.4[/C][C]-45038.4[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]167843[/C][C]192450.133333333[/C][C]-24607.1333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]70849[/C][C]95189.2727272727[/C][C]-24340.2727272727[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]506574[/C][C]388068[/C][C]118506[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]33186[/C][C]32387.7272727273[/C][C]798.272727272728[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]216660[/C][C]192450.133333333[/C][C]24209.8666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]213274[/C][C]192450.133333333[/C][C]20823.8666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]307153[/C][C]264138.636363636[/C][C]43014.3636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]237633[/C][C]233755.75[/C][C]3877.25[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]164292[/C][C]161495.636363636[/C][C]2796.36363636365[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]364402[/C][C]263481.4[/C][C]100920.6[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]244103[/C][C]233755.75[/C][C]10347.25[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]384448[/C][C]388068[/C][C]-3620[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]325587[/C][C]330534.222222222[/C][C]-4947.22222222225[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]323652[/C][C]263481.4[/C][C]60170.6[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]176082[/C][C]192450.133333333[/C][C]-16368.1333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]266736[/C][C]263481.4[/C][C]3254.59999999998[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]278265[/C][C]263481.4[/C][C]14783.6[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]442703[/C][C]388068[/C][C]54635[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]180393[/C][C]192450.133333333[/C][C]-12057.1333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]189897[/C][C]192450.133333333[/C][C]-2553.13333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]234247[/C][C]388068[/C][C]-153821[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]237452[/C][C]263481.4[/C][C]-26029.4[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]267268[/C][C]330534.222222222[/C][C]-63266.2222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]270787[/C][C]264138.636363636[/C][C]6648.36363636365[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]155915[/C][C]161495.636363636[/C][C]-5580.63636363635[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]342564[/C][C]330534.222222222[/C][C]12029.7777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]282172[/C][C]330534.222222222[/C][C]-48362.2222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]216584[/C][C]192450.133333333[/C][C]24133.8666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]318563[/C][C]264138.636363636[/C][C]54424.3636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]98672[/C][C]95189.2727272727[/C][C]3482.72727272728[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]386258[/C][C]388068[/C][C]-1810[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]273950[/C][C]263481.4[/C][C]10468.6[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]425120[/C][C]388068[/C][C]37052[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]227636[/C][C]192450.133333333[/C][C]35185.8666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]115658[/C][C]95189.2727272727[/C][C]20468.7272727273[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]349863[/C][C]388068[/C][C]-38205[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]324178[/C][C]388068[/C][C]-63890[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]178083[/C][C]192450.133333333[/C][C]-14367.1333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]195153[/C][C]192450.133333333[/C][C]2702.86666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]177694[/C][C]161495.636363636[/C][C]16198.3636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]153778[/C][C]263481.4[/C][C]-109703.4[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]455168[/C][C]388068[/C][C]67100[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]78800[/C][C]95189.2727272727[/C][C]-16389.2727272727[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]208051[/C][C]233755.75[/C][C]-25704.75[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]348077[/C][C]388068[/C][C]-39991[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]175523[/C][C]192450.133333333[/C][C]-16927.1333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]224591[/C][C]264138.636363636[/C][C]-39547.6363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]24188[/C][C]32387.7272727273[/C][C]-8199.72727272727[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]372238[/C][C]330534.222222222[/C][C]41703.7777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]65029[/C][C]95189.2727272727[/C][C]-30160.2727272727[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]101097[/C][C]95189.2727272727[/C][C]5907.72727272728[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]279012[/C][C]263481.4[/C][C]15530.6[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]317644[/C][C]330534.222222222[/C][C]-12890.2222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]340471[/C][C]330534.222222222[/C][C]9936.77777777775[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]358958[/C][C]330534.222222222[/C][C]28423.7777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]252529[/C][C]233755.75[/C][C]18773.25[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]370628[/C][C]388068[/C][C]-17440[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]304468[/C][C]330534.222222222[/C][C]-26066.2222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]265870[/C][C]263481.4[/C][C]2388.59999999998[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]264889[/C][C]263481.4[/C][C]1407.59999999998[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]228595[/C][C]264138.636363636[/C][C]-35543.6363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]216027[/C][C]192450.133333333[/C][C]23576.8666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]198798[/C][C]192450.133333333[/C][C]6347.86666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]238146[/C][C]263481.4[/C][C]-25335.4[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]234891[/C][C]263481.4[/C][C]-28590.4[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]175816[/C][C]192450.133333333[/C][C]-16634.1333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]239314[/C][C]263481.4[/C][C]-24167.4[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]73566[/C][C]95189.2727272727[/C][C]-21623.2727272727[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]242622[/C][C]233755.75[/C][C]8866.25[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]187167[/C][C]192450.133333333[/C][C]-5283.13333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]209049[/C][C]192450.133333333[/C][C]16598.8666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]360592[/C][C]263481.4[/C][C]97110.6[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]342846[/C][C]330534.222222222[/C][C]12311.7777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]207650[/C][C]264138.636363636[/C][C]-56488.6363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]206500[/C][C]263481.4[/C][C]-56981.4[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]182357[/C][C]192450.133333333[/C][C]-10093.1333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]153613[/C][C]192450.133333333[/C][C]-38837.1333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]456979[/C][C]388068[/C][C]68911[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]145943[/C][C]161495.636363636[/C][C]-15552.6363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]280366[/C][C]263481.4[/C][C]16884.6[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]80953[/C][C]95189.2727272727[/C][C]-14236.2727272727[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]150216[/C][C]161495.636363636[/C][C]-11279.6363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]167878[/C][C]192450.133333333[/C][C]-24572.1333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]369718[/C][C]388068[/C][C]-18350[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]322454[/C][C]330534.222222222[/C][C]-8080.22222222225[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]179797[/C][C]263481.4[/C][C]-83684.4[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]262883[/C][C]263481.4[/C][C]-598.400000000023[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]262793[/C][C]233755.75[/C][C]29037.25[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]189142[/C][C]192450.133333333[/C][C]-3308.13333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]275997[/C][C]263481.4[/C][C]12515.6[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]328875[/C][C]263481.4[/C][C]65393.6[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]189252[/C][C]192450.133333333[/C][C]-3198.13333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]97[/C][C]222504[/C][C]264138.636363636[/C][C]-41634.6363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]98[/C][C]287386[/C][C]264138.636363636[/C][C]23247.3636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]99[/C][C]389104[/C][C]388068[/C][C]1036[/C][/ROW]
[ROW][C]100[/C][C]397681[/C][C]388068[/C][C]9613[/C][/ROW]
[ROW][C]101[/C][C]287748[/C][C]263481.4[/C][C]24266.6[/C][/ROW]
[ROW][C]102[/C][C]294320[/C][C]330534.222222222[/C][C]-36214.2222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]103[/C][C]186856[/C][C]192450.133333333[/C][C]-5594.13333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]104[/C][C]43287[/C][C]32387.7272727273[/C][C]10899.2727272727[/C][/ROW]
[ROW][C]105[/C][C]185468[/C][C]233755.75[/C][C]-48287.75[/C][/ROW]
[ROW][C]106[/C][C]235352[/C][C]263481.4[/C][C]-28129.4[/C][/ROW]
[ROW][C]107[/C][C]268077[/C][C]263481.4[/C][C]4595.59999999998[/C][/ROW]
[ROW][C]108[/C][C]305195[/C][C]263481.4[/C][C]41713.6[/C][/ROW]
[ROW][C]109[/C][C]143356[/C][C]95189.2727272727[/C][C]48166.7272727273[/C][/ROW]
[ROW][C]110[/C][C]154165[/C][C]263481.4[/C][C]-109316.4[/C][/ROW]
[ROW][C]111[/C][C]307000[/C][C]264138.636363636[/C][C]42861.3636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]112[/C][C]298039[/C][C]263481.4[/C][C]34557.6[/C][/ROW]
[ROW][C]113[/C][C]23623[/C][C]32387.7272727273[/C][C]-8764.72727272727[/C][/ROW]
[ROW][C]114[/C][C]195817[/C][C]233755.75[/C][C]-37938.75[/C][/ROW]
[ROW][C]115[/C][C]61857[/C][C]32387.7272727273[/C][C]29469.2727272727[/C][/ROW]
[ROW][C]116[/C][C]163766[/C][C]161495.636363636[/C][C]2270.36363636365[/C][/ROW]
[ROW][C]117[/C][C]414506[/C][C]388068[/C][C]26438[/C][/ROW]
[ROW][C]118[/C][C]21054[/C][C]32387.7272727273[/C][C]-11333.7272727273[/C][/ROW]
[ROW][C]119[/C][C]252805[/C][C]233755.75[/C][C]19049.25[/C][/ROW]
[ROW][C]120[/C][C]31961[/C][C]32387.7272727273[/C][C]-426.727272727272[/C][/ROW]
[ROW][C]121[/C][C]317367[/C][C]388068[/C][C]-70701[/C][/ROW]
[ROW][C]122[/C][C]240153[/C][C]233755.75[/C][C]6397.25[/C][/ROW]
[ROW][C]123[/C][C]175083[/C][C]161495.636363636[/C][C]13587.3636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]124[/C][C]152043[/C][C]192450.133333333[/C][C]-40407.1333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]125[/C][C]38214[/C][C]32387.7272727273[/C][C]5826.27272727273[/C][/ROW]
[ROW][C]126[/C][C]216299[/C][C]192450.133333333[/C][C]23848.8666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]127[/C][C]357602[/C][C]330534.222222222[/C][C]27067.7777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]128[/C][C]198104[/C][C]192450.133333333[/C][C]5653.86666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]129[/C][C]410803[/C][C]388068[/C][C]22735[/C][/ROW]
[ROW][C]130[/C][C]316105[/C][C]330534.222222222[/C][C]-14429.2222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]131[/C][C]397297[/C][C]330534.222222222[/C][C]66762.7777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]132[/C][C]187992[/C][C]192450.133333333[/C][C]-4458.13333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]133[/C][C]102424[/C][C]95189.2727272727[/C][C]7234.72727272728[/C][/ROW]
[ROW][C]134[/C][C]286327[/C][C]263481.4[/C][C]22845.6[/C][/ROW]
[ROW][C]135[/C][C]407378[/C][C]388068[/C][C]19310[/C][/ROW]
[ROW][C]136[/C][C]143860[/C][C]161495.636363636[/C][C]-17635.6363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]137[/C][C]391854[/C][C]388068[/C][C]3786[/C][/ROW]
[ROW][C]138[/C][C]157429[/C][C]161495.636363636[/C][C]-4066.63636363635[/C][/ROW]
[ROW][C]139[/C][C]258751[/C][C]264138.636363636[/C][C]-5387.63636363635[/C][/ROW]
[ROW][C]140[/C][C]282399[/C][C]263481.4[/C][C]18917.6[/C][/ROW]
[ROW][C]141[/C][C]217665[/C][C]192450.133333333[/C][C]25214.8666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]142[/C][C]366774[/C][C]388068[/C][C]-21294[/C][/ROW]
[ROW][C]143[/C][C]236660[/C][C]233755.75[/C][C]2904.25[/C][/ROW]
[ROW][C]144[/C][C]173260[/C][C]161495.636363636[/C][C]11764.3636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]145[/C][C]323545[/C][C]330534.222222222[/C][C]-6989.22222222225[/C][/ROW]
[ROW][C]146[/C][C]168994[/C][C]161495.636363636[/C][C]7498.36363636365[/C][/ROW]
[ROW][C]147[/C][C]253330[/C][C]263481.4[/C][C]-10151.4[/C][/ROW]
[ROW][C]148[/C][C]301703[/C][C]330534.222222222[/C][C]-28831.2222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]149[/C][C]1[/C][C]991.666666666667[/C][C]-990.666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]150[/C][C]14688[/C][C]32387.7272727273[/C][C]-17699.7272727273[/C][/ROW]
[ROW][C]151[/C][C]98[/C][C]991.666666666667[/C][C]-893.666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]152[/C][C]455[/C][C]991.666666666667[/C][C]-536.666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]153[/C][C]0[/C][C]991.666666666667[/C][C]-991.666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]154[/C][C]0[/C][C]991.666666666667[/C][C]-991.666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]155[/C][C]246435[/C][C]233755.75[/C][C]12679.25[/C][/ROW]
[ROW][C]156[/C][C]382374[/C][C]330534.222222222[/C][C]51839.7777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]157[/C][C]0[/C][C]991.666666666667[/C][C]-991.666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]158[/C][C]203[/C][C]991.666666666667[/C][C]-788.666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]159[/C][C]7199[/C][C]991.666666666667[/C][C]6207.33333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]160[/C][C]46660[/C][C]32387.7272727273[/C][C]14272.2727272727[/C][/ROW]
[ROW][C]161[/C][C]17547[/C][C]32387.7272727273[/C][C]-14840.7272727273[/C][/ROW]
[ROW][C]162[/C][C]116678[/C][C]95189.2727272727[/C][C]21488.7272727273[/C][/ROW]
[ROW][C]163[/C][C]969[/C][C]991.666666666667[/C][C]-22.6666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]164[/C][C]206501[/C][C]192450.133333333[/C][C]14050.8666666667[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=156828&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=156828&T=2

As an alternative you can also use a QR Code:

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

Actuals, Predictions, and Residuals
#	Actuals	Forecasts	Residuals
1	272545	264138.636363636	8406.36363636365
2	179444	192450.133333333	-13006.1333333333
3	222373	192450.133333333	29922.8666666667
4	218443	263481.4	-45038.4
5	167843	192450.133333333	-24607.1333333333
6	70849	95189.2727272727	-24340.2727272727
7	506574	388068	118506
8	33186	32387.7272727273	798.272727272728
9	216660	192450.133333333	24209.8666666667
10	213274	192450.133333333	20823.8666666667
11	307153	264138.636363636	43014.3636363636
12	237633	233755.75	3877.25
13	164292	161495.636363636	2796.36363636365
14	364402	263481.4	100920.6
15	244103	233755.75	10347.25
16	384448	388068	-3620
17	325587	330534.222222222	-4947.22222222225
18	323652	263481.4	60170.6
19	176082	192450.133333333	-16368.1333333333
20	266736	263481.4	3254.59999999998
21	278265	263481.4	14783.6
22	442703	388068	54635
23	180393	192450.133333333	-12057.1333333333
24	189897	192450.133333333	-2553.13333333333
25	234247	388068	-153821
26	237452	263481.4	-26029.4
27	267268	330534.222222222	-63266.2222222222
28	270787	264138.636363636	6648.36363636365
29	155915	161495.636363636	-5580.63636363635
30	342564	330534.222222222	12029.7777777778
31	282172	330534.222222222	-48362.2222222222
32	216584	192450.133333333	24133.8666666667
33	318563	264138.636363636	54424.3636363636
34	98672	95189.2727272727	3482.72727272728
35	386258	388068	-1810
36	273950	263481.4	10468.6
37	425120	388068	37052
38	227636	192450.133333333	35185.8666666667
39	115658	95189.2727272727	20468.7272727273
40	349863	388068	-38205
41	324178	388068	-63890
42	178083	192450.133333333	-14367.1333333333
43	195153	192450.133333333	2702.86666666667
44	177694	161495.636363636	16198.3636363636
45	153778	263481.4	-109703.4
46	455168	388068	67100
47	78800	95189.2727272727	-16389.2727272727
48	208051	233755.75	-25704.75
49	348077	388068	-39991
50	175523	192450.133333333	-16927.1333333333
51	224591	264138.636363636	-39547.6363636364
52	24188	32387.7272727273	-8199.72727272727
53	372238	330534.222222222	41703.7777777778
54	65029	95189.2727272727	-30160.2727272727
55	101097	95189.2727272727	5907.72727272728
56	279012	263481.4	15530.6
57	317644	330534.222222222	-12890.2222222222
58	340471	330534.222222222	9936.77777777775
59	358958	330534.222222222	28423.7777777778
60	252529	233755.75	18773.25
61	370628	388068	-17440
62	304468	330534.222222222	-26066.2222222222
63	265870	263481.4	2388.59999999998
64	264889	263481.4	1407.59999999998
65	228595	264138.636363636	-35543.6363636364
66	216027	192450.133333333	23576.8666666667
67	198798	192450.133333333	6347.86666666667
68	238146	263481.4	-25335.4
69	234891	263481.4	-28590.4
70	175816	192450.133333333	-16634.1333333333
71	239314	263481.4	-24167.4
72	73566	95189.2727272727	-21623.2727272727
73	242622	233755.75	8866.25
74	187167	192450.133333333	-5283.13333333333
75	209049	192450.133333333	16598.8666666667
76	360592	263481.4	97110.6
77	342846	330534.222222222	12311.7777777778
78	207650	264138.636363636	-56488.6363636364
79	206500	263481.4	-56981.4
80	182357	192450.133333333	-10093.1333333333
81	153613	192450.133333333	-38837.1333333333
82	456979	388068	68911
83	145943	161495.636363636	-15552.6363636364
84	280366	263481.4	16884.6
85	80953	95189.2727272727	-14236.2727272727
86	150216	161495.636363636	-11279.6363636364
87	167878	192450.133333333	-24572.1333333333
88	369718	388068	-18350
89	322454	330534.222222222	-8080.22222222225
90	179797	263481.4	-83684.4
91	262883	263481.4	-598.400000000023
92	262793	233755.75	29037.25
93	189142	192450.133333333	-3308.13333333333
94	275997	263481.4	12515.6
95	328875	263481.4	65393.6
96	189252	192450.133333333	-3198.13333333333
97	222504	264138.636363636	-41634.6363636364
98	287386	264138.636363636	23247.3636363636
99	389104	388068	1036
100	397681	388068	9613
101	287748	263481.4	24266.6
102	294320	330534.222222222	-36214.2222222222
103	186856	192450.133333333	-5594.13333333333
104	43287	32387.7272727273	10899.2727272727
105	185468	233755.75	-48287.75
106	235352	263481.4	-28129.4
107	268077	263481.4	4595.59999999998
108	305195	263481.4	41713.6
109	143356	95189.2727272727	48166.7272727273
110	154165	263481.4	-109316.4
111	307000	264138.636363636	42861.3636363636
112	298039	263481.4	34557.6
113	23623	32387.7272727273	-8764.72727272727
114	195817	233755.75	-37938.75
115	61857	32387.7272727273	29469.2727272727
116	163766	161495.636363636	2270.36363636365
117	414506	388068	26438
118	21054	32387.7272727273	-11333.7272727273
119	252805	233755.75	19049.25
120	31961	32387.7272727273	-426.727272727272
121	317367	388068	-70701
122	240153	233755.75	6397.25
123	175083	161495.636363636	13587.3636363636
124	152043	192450.133333333	-40407.1333333333
125	38214	32387.7272727273	5826.27272727273
126	216299	192450.133333333	23848.8666666667
127	357602	330534.222222222	27067.7777777778
128	198104	192450.133333333	5653.86666666667
129	410803	388068	22735
130	316105	330534.222222222	-14429.2222222222
131	397297	330534.222222222	66762.7777777778
132	187992	192450.133333333	-4458.13333333333
133	102424	95189.2727272727	7234.72727272728
134	286327	263481.4	22845.6
135	407378	388068	19310
136	143860	161495.636363636	-17635.6363636364
137	391854	388068	3786
138	157429	161495.636363636	-4066.63636363635
139	258751	264138.636363636	-5387.63636363635
140	282399	263481.4	18917.6
141	217665	192450.133333333	25214.8666666667
142	366774	388068	-21294
143	236660	233755.75	2904.25
144	173260	161495.636363636	11764.3636363636
145	323545	330534.222222222	-6989.22222222225
146	168994	161495.636363636	7498.36363636365
147	253330	263481.4	-10151.4
148	301703	330534.222222222	-28831.2222222222
149	1	991.666666666667	-990.666666666667
150	14688	32387.7272727273	-17699.7272727273
151	98	991.666666666667	-893.666666666667
152	455	991.666666666667	-536.666666666667
153	0	991.666666666667	-991.666666666667
154	0	991.666666666667	-991.666666666667
155	246435	233755.75	12679.25
156	382374	330534.222222222	51839.7777777778
157	0	991.666666666667	-991.666666666667
158	203	991.666666666667	-788.666666666667
159	7199	991.666666666667	6207.33333333333
160	46660	32387.7272727273	14272.2727272727
161	17547	32387.7272727273	-14840.7272727273
162	116678	95189.2727272727	21488.7272727273
163	969	991.666666666667	-22.6666666666666
164	206501	192450.133333333	14050.8666666667

Figure 1

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 2

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 3

PNG link

Postscript link

PDF link

Parameters (Session):

par1 = 1 ; par2 = none ; par3 = 0 ; par4 = no ;

Parameters (R input):

par1 = 1 ; par2 = none ; par3 = 0 ; par4 = no ;

R code (references can be found in the software module):

library(party)
library(Hmisc)
par1 <- as.numeric(par1)
par3 <- as.numeric(par3)
x <- data.frame(t(y))
is.data.frame(x)
x <- x[!is.na(x[,par1]),]
k <- length(x[1,])
n <- length(x[,1])
colnames(x)[par1]
x[,par1]
if (par2 == 'kmeans') {
cl <- kmeans(x[,par1], par3)
print(cl)
clm <- matrix(cbind(cl$centers,1:par3),ncol=2)
clm <- clm[sort.list(clm[,1]),]
for (i in 1:par3) {
cl$cluster[cl$cluster==clm[i,2]] <- paste('C',i,sep='')
}
cl$cluster <- as.factor(cl$cluster)
print(cl$cluster)
x[,par1] <- cl$cluster
}
if (par2 == 'quantiles') {
x[,par1] <- cut2(x[,par1],g=par3)
}
if (par2 == 'hclust') {
hc <- hclust(dist(x[,par1])^2, 'cen')
print(hc)
memb <- cutree(hc, k = par3)
dum <- c(mean(x[memb==1,par1]))
for (i in 2:par3) {
dum <- c(dum, mean(x[memb==i,par1]))
}
hcm <- matrix(cbind(dum,1:par3),ncol=2)
hcm <- hcm[sort.list(hcm[,1]),]
for (i in 1:par3) {
memb[memb==hcm[i,2]] <- paste('C',i,sep='')
}
memb <- as.factor(memb)
print(memb)
x[,par1] <- memb
}
if (par2=='equal') {
ed <- cut(as.numeric(x[,par1]),par3,labels=paste('C',1:par3,sep=''))
x[,par1] <- as.factor(ed)
}
table(x[,par1])
colnames(x)
colnames(x)[par1]
x[,par1]
if (par2 == 'none') {
m <- ctree(as.formula(paste(colnames(x)[par1],' ~ .',sep='')),data = x)
}
load(file='createtable')
if (par2 != 'none') {
m <- ctree(as.formula(paste('as.factor(',colnames(x)[par1],') ~ .',sep='')),data = x)
if (par4=='yes') {
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'10-Fold Cross Validation',3+2*par3,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'',1,TRUE)
a<-table.element(a,'Prediction (training)',par3+1,TRUE)
a<-table.element(a,'Prediction (testing)',par3+1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Actual',1,TRUE)
for (jjj in 1:par3) a<-table.element(a,paste('C',jjj,sep=''),1,TRUE)
a<-table.element(a,'CV',1,TRUE)
for (jjj in 1:par3) a<-table.element(a,paste('C',jjj,sep=''),1,TRUE)
a<-table.element(a,'CV',1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:10) {
ind <- sample(2, nrow(x), replace=T, prob=c(0.9,0.1))
m.ct <- ctree(as.formula(paste('as.factor(',colnames(x)[par1],') ~ .',sep='')),data =x[ind==1,])
if (i==1) {
m.ct.i.pred <- predict(m.ct, newdata=x[ind==1,])
m.ct.i.actu <- x[ind==1,par1]
m.ct.x.pred <- predict(m.ct, newdata=x[ind==2,])
m.ct.x.actu <- x[ind==2,par1]
} else {
m.ct.i.pred <- c(m.ct.i.pred,predict(m.ct, newdata=x[ind==1,]))
m.ct.i.actu <- c(m.ct.i.actu,x[ind==1,par1])
m.ct.x.pred <- c(m.ct.x.pred,predict(m.ct, newdata=x[ind==2,]))
m.ct.x.actu <- c(m.ct.x.actu,x[ind==2,par1])
}
}
print(m.ct.i.tab <- table(m.ct.i.actu,m.ct.i.pred))
numer <- 0
for (i in 1:par3) {
print(m.ct.i.tab[i,i] / sum(m.ct.i.tab[i,]))
numer <- numer + m.ct.i.tab[i,i]
}
print(m.ct.i.cp <- numer / sum(m.ct.i.tab))
print(m.ct.x.tab <- table(m.ct.x.actu,m.ct.x.pred))
numer <- 0
for (i in 1:par3) {
print(m.ct.x.tab[i,i] / sum(m.ct.x.tab[i,]))
numer <- numer + m.ct.x.tab[i,i]
}
print(m.ct.x.cp <- numer / sum(m.ct.x.tab))
for (i in 1:par3) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,paste('C',i,sep=''),1,TRUE)
for (jjj in 1:par3) a<-table.element(a,m.ct.i.tab[i,jjj])
a<-table.element(a,round(m.ct.i.tab[i,i]/sum(m.ct.i.tab[i,]),4))
for (jjj in 1:par3) a<-table.element(a,m.ct.x.tab[i,jjj])
a<-table.element(a,round(m.ct.x.tab[i,i]/sum(m.ct.x.tab[i,]),4))
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Overall',1,TRUE)
for (jjj in 1:par3) a<-table.element(a,'-')
a<-table.element(a,round(m.ct.i.cp,4))
for (jjj in 1:par3) a<-table.element(a,'-')
a<-table.element(a,round(m.ct.x.cp,4))
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable3.tab')
}
}
m
bitmap(file='test1.png')
plot(m)
dev.off()
bitmap(file='test1a.png')
plot(x[,par1] ~ as.factor(where(m)),main='Response by Terminal Node',xlab='Terminal Node',ylab='Response')
dev.off()
if (par2 == 'none') {
forec <- predict(m)
result <- as.data.frame(cbind(x[,par1],forec,x[,par1]-forec))
colnames(result) <- c('Actuals','Forecasts','Residuals')
print(result)
}
if (par2 != 'none') {
print(cbind(as.factor(x[,par1]),predict(m)))
myt <- table(as.factor(x[,par1]),predict(m))
print(myt)
}
bitmap(file='test2.png')
if(par2=='none') {
op <- par(mfrow=c(2,2))
plot(density(result$Actuals),main='Kernel Density Plot of Actuals')
plot(density(result$Residuals),main='Kernel Density Plot of Residuals')
plot(result$Forecasts,result$Actuals,main='Actuals versus Predictions',xlab='Predictions',ylab='Actuals')
plot(density(result$Forecasts),main='Kernel Density Plot of Predictions')
par(op)
}
if(par2!='none') {
plot(myt,main='Confusion Matrix',xlab='Actual',ylab='Predicted')
}
dev.off()
if (par2 == 'none') {
detcoef <- cor(result$Forecasts,result$Actuals)
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Goodness of Fit',2,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Correlation',1,TRUE)
a<-table.element(a,round(detcoef,4))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'R-squared',1,TRUE)
a<-table.element(a,round(detcoef*detcoef,4))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'RMSE',1,TRUE)
a<-table.element(a,round(sqrt(mean((result$Residuals)^2)),4))
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable1.tab')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Actuals, Predictions, and Residuals',4,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'#',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Actuals',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Forecasts',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Residuals',header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:length(result$Actuals)) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i,header=TRUE)
a<-table.element(a,result$Actuals[i])
a<-table.element(a,result$Forecasts[i])
a<-table.element(a,result$Residuals[i])
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')
}
if (par2 != 'none') {
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Confusion Matrix (predicted in columns / actuals in rows)',par3+1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'',1,TRUE)
for (i in 1:par3) {
a<-table.element(a,paste('C',i,sep=''),1,TRUE)
}
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:par3) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,paste('C',i,sep=''),1,TRUE)
for (j in 1:par3) {
a<-table.element(a,myt[i,j])
}
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable2.tab')
}

Free Statistics

Description of Statistical Computation

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code