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

Wed, 21 Dec 2011 08:59:38 -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/21/t1324476041cj64imjm4vomq26.htm/, Retrieved Tue, 07 May 2024 04:57:21 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=158704, Retrieved Tue, 07 May 2024 04:57:21 +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

101

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]
-   PD  [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [WS 10 - recursive...] [2010-12-11 16:07:41] [033eb2749a430605d9b2be7c4aac4a0c]
-         [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [] [2010-12-13 18:24:09] [d7b28a0391ab3b2ddc9f9fba95a43f33]
-           [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [] [2010-12-25 21:51:47] [2e1e44f0ae3cb9513dc28781dfdb387b]
-   PD        [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [Workshop 10] [2011-12-15 15:04:31] [bab4e1d4a779bb46523d87231e2a2e96]
-   PD          [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [RP] [2011-12-21 13:45:39] [bab4e1d4a779bb46523d87231e2a2e96]
-   P               [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [RP] [2011-12-21 13:59:38] [b625935f05df8270d3a5abfea0142dde] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

1773	158258	90	48	20465	6200
1704	186930	58	53	33629	10265
192	7215	18	0	1423	603
2295	129098	95	51	25629	8874
3450	230632	136	76	54002	20323
6813	508313	261	128	151036	26258
1795	180745	56	62	33287	10165
1681	185559	59	83	31172	8247
1897	154581	44	55	28113	8683
2917	290658	95	67	57803	16957
1946	121844	75	50	49830	8058
2148	184039	69	77	52143	20488
1832	100324	98	46	21055	7945
3138	215855	117	79	47007	13448
1476	168265	58	56	28735	5389
1567	154647	88	54	59147	6185
1756	142018	57	81	78950	24369
1247	79030	61	6	13497	70
2779	167047	87	74	46154	17327
726	27997	24	13	53249	3878
1048	73019	59	22	10726	3149
2805	241082	100	99	83700	20517
1760	195820	72	38	40400	2570
2261	141899	53	59	33797	5162
1848	145433	86	50	36205	5299
1665	183744	32	50	30165	7233
2082	202232	161	61	58534	15657
1440	199532	93	87	44663	15329
2741	354924	118	60	92556	14881
2112	192399	44	52	40078	16318
1684	182286	44	61	34711	9556
1616	181590	45	60	31076	10462
2227	133801	105	53	74608	7192
3088	233686	123	76	58092	4362
2389	219428	53	63	42009	14349
1	0	1	0	0	0
2099	223044	63	54	36022	10881
1669	100129	51	44	23333	8022
2095	136733	48	36	53349	13073
2153	249965	64	83	92596	26641
2390	242379	71	105	49598	14426
1701	145794	59	37	44093	15604
983	96404	32	25	84205	9184
2161	195891	78	64	63369	5989
1276	117156	50	55	60132	11270
1189	157787	94	41	37403	13958
745	81293	32	23	24460	7162
2231	224049	100	67	46456	13275
2242	223789	87	54	66616	21224
2639	160344	59	68	41554	10615
658	48188	28	12	22346	2102
1917	161922	69	99	30874	12396
2489	294283	73	74	68701	18717
2026	235223	79	56	35728	9724
1911	195583	59	67	29010	9863
1716	146061	56	40	23110	8374
1852	208834	67	53	38844	8030
981	93764	24	26	27084	7509
1177	151985	66	67	35139	14146
2809	190545	95	36	57476	7768
1688	148922	60	50	33277	13823
2097	132856	80	48	31141	7230
1309	126107	60	46	61281	10170
1244	112718	37	53	25820	7573
1256	160930	35	27	23284	5753
1293	99184	40	38	35378	9791
2303	192535	70	71	74990	19365
2897	138708	65	93	29653	9422
1103	114408	38	59	64622	12310
340	31970	15	5	4157	1283
2791	225558	112	53	29245	6372
1333	137011	71	40	50008	5413
1441	113612	68	72	52338	10837
1623	108641	71	51	13310	3394
2650	162203	67	81	92901	12964
1499	100098	44	27	10956	3495
2302	174768	60	94	34241	11580
2540	158459	97	71	75043	9970
1000	80934	30	20	21152	4911
1234	84971	71	34	42249	10138
927	80545	68	54	42005	14697
2176	287191	64	49	41152	8464
957	62974	28	26	14399	4204
1551	134091	40	48	28263	10226
1014	75555	46	35	17215	3456
1771	162154	54	32	48140	8895
2613	226638	227	55	62897	22557
1203	115019	110	58	22883	6900
1337	108749	62	44	41622	8620
1524	155537	52	45	40715	7820
1829	153133	41	49	65897	12112
2229	165618	78	72	76542	13178
1233	151517	57	39	37477	7028
1365	133686	58	28	53216	6616
950	61342	40	24	40911	9570
2319	245196	117	52	57021	14612
1857	195576	70	96	73116	11219
223	19349	12	13	3895	786
2390	225371	105	38	46609	11252
1973	152796	76	41	29351	9289
700	59117	29	24	2325	593
1062	91762	24	54	31747	6562
1311	136769	54	68	32665	8208
1157	114798	61	28	19249	7488
823	85338	40	36	15292	4574
596	27676	22	2	5842	522
1545	153535	48	91	33994	12840
1130	122417	37	29	13018	1350
0	0	0	0	0	0
1082	91529	32	46	98177	10623
1135	107205	67	25	37941	5322
1366	144664	44	51	31032	7987
1452	136540	62	59	32683	10566
870	76656	60	36	34545	1900
78	3616	5	0	0	0
0	0	0	0	0	0
1127	183065	43	40	27525	10698
1582	144677	84	68	66856	14884
2034	159104	98	28	28549	6852
919	113273	38	36	38610	6873
778	43410	19	7	2781	4
1752	175774	73	70	41211	9188
957	95401	42	30	22698	5141
1875	118893	54	59	41194	4260
731	60493	40	3	32689	443
285	19764	12	10	5752	2416
1834	164062	56	46	26757	9831
1147	132696	32	34	22527	5953
1646	155367	54	54	44810	9435
256	11796	9	1	0	0
98	10674	9	0	0	0
1404	142261	57	39	100674	7642
41	6836	3	0	0	0
1824	162563	63	48	57786	6837
42	5118	3	5	0	0
528	40248	16	8	5444	775
0	0	0	0	0	0
1073	122641	47	38	28470	8191
1305	88837	38	21	61849	1661
81	7131	4	0	0	0
261	9056	14	0	2179	548
934	76611	24	15	8019	3080
1179	132697	50	50	39644	13400
1147	100681	19	17	23494	8181

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	'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=158704&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]4 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=158704&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=158704&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	'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net

Goodness of Fit
Correlation	0.8195
R-squared	0.6716
RMSE	3324.644

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Goodness of Fit \tabularnewline
Correlation & 0.8195 \tabularnewline
R-squared & 0.6716 \tabularnewline
RMSE & 3324.644 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=158704&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Goodness of Fit[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation[/C][C]0.8195[/C][/ROW]
[ROW][C]R-squared[/C][C]0.6716[/C][/ROW]
[ROW][C]RMSE[/C][C]3324.644[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=158704&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=158704&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	0.8195
R-squared	0.6716
RMSE	3324.644

Actuals, Predictions, and Residuals
#	Actuals	Forecasts	Residuals
1	6200	8973.33333333333	-2773.33333333333
2	10265	8973.33333333333	1291.66666666667
3	603	216.8125	386.1875
4	8874	8973.33333333333	-99.3333333333339
5	20323	12644.3636363636	7678.63636363636
6	26258	18565.9	7692.1
7	10165	8973.33333333333	1191.66666666667
8	8247	8973.33333333333	-726.333333333334
9	8683	8973.33333333333	-290.333333333334
10	16957	12644.3636363636	4312.63636363636
11	8058	12644.3636363636	-4586.36363636364
12	20488	18565.9	1922.1
13	7945	8973.33333333333	-1028.33333333333
14	13448	18565.9	-5117.9
15	5389	8973.33333333333	-3584.33333333333
16	6185	12644.3636363636	-6459.36363636364
17	24369	18565.9	5803.1
18	70	216.8125	-146.8125
19	17327	12644.3636363636	4682.63636363636
20	3878	1863	2015
21	3149	2974.42857142857	174.571428571428
22	20517	18565.9	1951.1
23	2570	8973.33333333333	-6403.33333333333
24	5162	8973.33333333333	-3811.33333333333
25	5299	8973.33333333333	-3674.33333333333
26	7233	8973.33333333333	-1740.33333333333
27	15657	12644.3636363636	3012.63636363636
28	15329	18565.9	-3236.9
29	14881	12644.3636363636	2236.63636363636
30	16318	8973.33333333333	7344.66666666667
31	9556	8973.33333333333	582.666666666666
32	10462	8973.33333333333	1488.66666666667
33	7192	12644.3636363636	-5452.36363636364
34	4362	12644.3636363636	-8282.36363636364
35	14349	12644.3636363636	1704.63636363636
36	0	216.8125	-216.8125
37	10881	8973.33333333333	1907.66666666667
38	8022	8973.33333333333	-951.333333333334
39	13073	6997.5	6075.5
40	26641	18565.9	8075.1
41	14426	18565.9	-4139.9
42	15604	12644.3636363636	2959.63636363636
43	9184	6997.5	2186.5
44	5989	12644.3636363636	-6655.36363636364
45	11270	12644.3636363636	-1374.36363636364
46	13958	8973.33333333333	4984.66666666667
47	7162	6997.5	164.5
48	13275	12644.3636363636	630.636363636364
49	21224	12644.3636363636	8579.63636363636
50	10615	8973.33333333333	1641.66666666667
51	2102	1863	239
52	12396	8973.33333333333	3422.66666666667
53	18717	12644.3636363636	6072.63636363636
54	9724	8973.33333333333	750.666666666666
55	9863	8973.33333333333	889.666666666666
56	8374	8973.33333333333	-599.333333333334
57	8030	8973.33333333333	-943.333333333334
58	7509	6997.5	511.5
59	14146	8973.33333333333	5172.66666666667
60	7768	6997.5	770.5
61	13823	8973.33333333333	4849.66666666667
62	7230	8973.33333333333	-1743.33333333333
63	10170	12644.3636363636	-2474.36363636364
64	7573	8973.33333333333	-1400.33333333333
65	5753	6997.5	-1244.5
66	9791	8973.33333333333	817.666666666666
67	19365	12644.3636363636	6720.63636363636
68	9422	8973.33333333333	448.666666666666
69	12310	12644.3636363636	-334.363636363636
70	1283	216.8125	1066.1875
71	6372	8973.33333333333	-2601.33333333333
72	5413	12644.3636363636	-7231.36363636364
73	10837	12644.3636363636	-1807.36363636364
74	3394	8973.33333333333	-5579.33333333333
75	12964	18565.9	-5601.9
76	3495	2974.42857142857	520.571428571428
77	11580	8973.33333333333	2606.66666666667
78	9970	12644.3636363636	-2674.36363636364
79	4911	6997.5	-2086.5
80	10138	6997.5	3140.5
81	14697	12644.3636363636	2052.63636363636
82	8464	8973.33333333333	-509.333333333334
83	4204	2974.42857142857	1229.57142857143
84	10226	8973.33333333333	1252.66666666667
85	3456	2974.42857142857	481.571428571428
86	8895	6997.5	1897.5
87	22557	12644.3636363636	9912.63636363636
88	6900	8973.33333333333	-2073.33333333333
89	8620	8973.33333333333	-353.333333333334
90	7820	8973.33333333333	-1153.33333333333
91	12112	12644.3636363636	-532.363636363636
92	13178	12644.3636363636	533.636363636364
93	7028	8973.33333333333	-1945.33333333333
94	6616	6997.5	-381.5
95	9570	6997.5	2572.5
96	14612	12644.3636363636	1967.63636363636
97	11219	18565.9	-7346.9
98	786	1863	-1077
99	11252	12644.3636363636	-1392.36363636364
100	9289	8973.33333333333	315.666666666666
101	593	2974.42857142857	-2381.42857142857
102	6562	8973.33333333333	-2411.33333333333
103	8208	8973.33333333333	-765.333333333334
104	7488	6997.5	490.5
105	4574	2974.42857142857	1599.57142857143
106	522	216.8125	305.1875
107	12840	8973.33333333333	3866.66666666667
108	1350	2974.42857142857	-1624.42857142857
109	0	216.8125	-216.8125
110	10623	12644.3636363636	-2021.36363636364
111	5322	6997.5	-1675.5
112	7987	8973.33333333333	-986.333333333334
113	10566	8973.33333333333	1592.66666666667
114	1900	6997.5	-5097.5
115	0	216.8125	-216.8125
116	0	216.8125	-216.8125
117	10698	8973.33333333333	1724.66666666667
118	14884	12644.3636363636	2239.63636363636
119	6852	6997.5	-145.5
120	6873	6997.5	-124.5
121	4	1863	-1859
122	9188	8973.33333333333	214.666666666666
123	5141	6997.5	-1856.5
124	4260	8973.33333333333	-4713.33333333333
125	443	216.8125	226.1875
126	2416	1863	553
127	9831	8973.33333333333	857.666666666666
128	5953	6997.5	-1044.5
129	9435	12644.3636363636	-3209.36363636364
130	0	216.8125	-216.8125
131	0	216.8125	-216.8125
132	7642	12644.3636363636	-5002.36363636364
133	0	216.8125	-216.8125
134	6837	12644.3636363636	-5807.36363636364
135	0	216.8125	-216.8125
136	775	1863	-1088
137	0	216.8125	-216.8125
138	8191	8973.33333333333	-782.333333333334
139	1661	6997.5	-5336.5
140	0	216.8125	-216.8125
141	548	216.8125	331.1875
142	3080	1863	1217
143	13400	8973.33333333333	4426.66666666667
144	8181	6997.5	1183.5

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Actuals, Predictions, and Residuals \tabularnewline
# & Actuals & Forecasts & Residuals \tabularnewline
1 & 6200 & 8973.33333333333 & -2773.33333333333 \tabularnewline
2 & 10265 & 8973.33333333333 & 1291.66666666667 \tabularnewline
3 & 603 & 216.8125 & 386.1875 \tabularnewline
4 & 8874 & 8973.33333333333 & -99.3333333333339 \tabularnewline
5 & 20323 & 12644.3636363636 & 7678.63636363636 \tabularnewline
6 & 26258 & 18565.9 & 7692.1 \tabularnewline
7 & 10165 & 8973.33333333333 & 1191.66666666667 \tabularnewline
8 & 8247 & 8973.33333333333 & -726.333333333334 \tabularnewline
9 & 8683 & 8973.33333333333 & -290.333333333334 \tabularnewline
10 & 16957 & 12644.3636363636 & 4312.63636363636 \tabularnewline
11 & 8058 & 12644.3636363636 & -4586.36363636364 \tabularnewline
12 & 20488 & 18565.9 & 1922.1 \tabularnewline
13 & 7945 & 8973.33333333333 & -1028.33333333333 \tabularnewline
14 & 13448 & 18565.9 & -5117.9 \tabularnewline
15 & 5389 & 8973.33333333333 & -3584.33333333333 \tabularnewline
16 & 6185 & 12644.3636363636 & -6459.36363636364 \tabularnewline
17 & 24369 & 18565.9 & 5803.1 \tabularnewline
18 & 70 & 216.8125 & -146.8125 \tabularnewline
19 & 17327 & 12644.3636363636 & 4682.63636363636 \tabularnewline
20 & 3878 & 1863 & 2015 \tabularnewline
21 & 3149 & 2974.42857142857 & 174.571428571428 \tabularnewline
22 & 20517 & 18565.9 & 1951.1 \tabularnewline
23 & 2570 & 8973.33333333333 & -6403.33333333333 \tabularnewline
24 & 5162 & 8973.33333333333 & -3811.33333333333 \tabularnewline
25 & 5299 & 8973.33333333333 & -3674.33333333333 \tabularnewline
26 & 7233 & 8973.33333333333 & -1740.33333333333 \tabularnewline
27 & 15657 & 12644.3636363636 & 3012.63636363636 \tabularnewline
28 & 15329 & 18565.9 & -3236.9 \tabularnewline
29 & 14881 & 12644.3636363636 & 2236.63636363636 \tabularnewline
30 & 16318 & 8973.33333333333 & 7344.66666666667 \tabularnewline
31 & 9556 & 8973.33333333333 & 582.666666666666 \tabularnewline
32 & 10462 & 8973.33333333333 & 1488.66666666667 \tabularnewline
33 & 7192 & 12644.3636363636 & -5452.36363636364 \tabularnewline
34 & 4362 & 12644.3636363636 & -8282.36363636364 \tabularnewline
35 & 14349 & 12644.3636363636 & 1704.63636363636 \tabularnewline
36 & 0 & 216.8125 & -216.8125 \tabularnewline
37 & 10881 & 8973.33333333333 & 1907.66666666667 \tabularnewline
38 & 8022 & 8973.33333333333 & -951.333333333334 \tabularnewline
39 & 13073 & 6997.5 & 6075.5 \tabularnewline
40 & 26641 & 18565.9 & 8075.1 \tabularnewline
41 & 14426 & 18565.9 & -4139.9 \tabularnewline
42 & 15604 & 12644.3636363636 & 2959.63636363636 \tabularnewline
43 & 9184 & 6997.5 & 2186.5 \tabularnewline
44 & 5989 & 12644.3636363636 & -6655.36363636364 \tabularnewline
45 & 11270 & 12644.3636363636 & -1374.36363636364 \tabularnewline
46 & 13958 & 8973.33333333333 & 4984.66666666667 \tabularnewline
47 & 7162 & 6997.5 & 164.5 \tabularnewline
48 & 13275 & 12644.3636363636 & 630.636363636364 \tabularnewline
49 & 21224 & 12644.3636363636 & 8579.63636363636 \tabularnewline
50 & 10615 & 8973.33333333333 & 1641.66666666667 \tabularnewline
51 & 2102 & 1863 & 239 \tabularnewline
52 & 12396 & 8973.33333333333 & 3422.66666666667 \tabularnewline
53 & 18717 & 12644.3636363636 & 6072.63636363636 \tabularnewline
54 & 9724 & 8973.33333333333 & 750.666666666666 \tabularnewline
55 & 9863 & 8973.33333333333 & 889.666666666666 \tabularnewline
56 & 8374 & 8973.33333333333 & -599.333333333334 \tabularnewline
57 & 8030 & 8973.33333333333 & -943.333333333334 \tabularnewline
58 & 7509 & 6997.5 & 511.5 \tabularnewline
59 & 14146 & 8973.33333333333 & 5172.66666666667 \tabularnewline
60 & 7768 & 6997.5 & 770.5 \tabularnewline
61 & 13823 & 8973.33333333333 & 4849.66666666667 \tabularnewline
62 & 7230 & 8973.33333333333 & -1743.33333333333 \tabularnewline
63 & 10170 & 12644.3636363636 & -2474.36363636364 \tabularnewline
64 & 7573 & 8973.33333333333 & -1400.33333333333 \tabularnewline
65 & 5753 & 6997.5 & -1244.5 \tabularnewline
66 & 9791 & 8973.33333333333 & 817.666666666666 \tabularnewline
67 & 19365 & 12644.3636363636 & 6720.63636363636 \tabularnewline
68 & 9422 & 8973.33333333333 & 448.666666666666 \tabularnewline
69 & 12310 & 12644.3636363636 & -334.363636363636 \tabularnewline
70 & 1283 & 216.8125 & 1066.1875 \tabularnewline
71 & 6372 & 8973.33333333333 & -2601.33333333333 \tabularnewline
72 & 5413 & 12644.3636363636 & -7231.36363636364 \tabularnewline
73 & 10837 & 12644.3636363636 & -1807.36363636364 \tabularnewline
74 & 3394 & 8973.33333333333 & -5579.33333333333 \tabularnewline
75 & 12964 & 18565.9 & -5601.9 \tabularnewline
76 & 3495 & 2974.42857142857 & 520.571428571428 \tabularnewline
77 & 11580 & 8973.33333333333 & 2606.66666666667 \tabularnewline
78 & 9970 & 12644.3636363636 & -2674.36363636364 \tabularnewline
79 & 4911 & 6997.5 & -2086.5 \tabularnewline
80 & 10138 & 6997.5 & 3140.5 \tabularnewline
81 & 14697 & 12644.3636363636 & 2052.63636363636 \tabularnewline
82 & 8464 & 8973.33333333333 & -509.333333333334 \tabularnewline
83 & 4204 & 2974.42857142857 & 1229.57142857143 \tabularnewline
84 & 10226 & 8973.33333333333 & 1252.66666666667 \tabularnewline
85 & 3456 & 2974.42857142857 & 481.571428571428 \tabularnewline
86 & 8895 & 6997.5 & 1897.5 \tabularnewline
87 & 22557 & 12644.3636363636 & 9912.63636363636 \tabularnewline
88 & 6900 & 8973.33333333333 & -2073.33333333333 \tabularnewline
89 & 8620 & 8973.33333333333 & -353.333333333334 \tabularnewline
90 & 7820 & 8973.33333333333 & -1153.33333333333 \tabularnewline
91 & 12112 & 12644.3636363636 & -532.363636363636 \tabularnewline
92 & 13178 & 12644.3636363636 & 533.636363636364 \tabularnewline
93 & 7028 & 8973.33333333333 & -1945.33333333333 \tabularnewline
94 & 6616 & 6997.5 & -381.5 \tabularnewline
95 & 9570 & 6997.5 & 2572.5 \tabularnewline
96 & 14612 & 12644.3636363636 & 1967.63636363636 \tabularnewline
97 & 11219 & 18565.9 & -7346.9 \tabularnewline
98 & 786 & 1863 & -1077 \tabularnewline
99 & 11252 & 12644.3636363636 & -1392.36363636364 \tabularnewline
100 & 9289 & 8973.33333333333 & 315.666666666666 \tabularnewline
101 & 593 & 2974.42857142857 & -2381.42857142857 \tabularnewline
102 & 6562 & 8973.33333333333 & -2411.33333333333 \tabularnewline
103 & 8208 & 8973.33333333333 & -765.333333333334 \tabularnewline
104 & 7488 & 6997.5 & 490.5 \tabularnewline
105 & 4574 & 2974.42857142857 & 1599.57142857143 \tabularnewline
106 & 522 & 216.8125 & 305.1875 \tabularnewline
107 & 12840 & 8973.33333333333 & 3866.66666666667 \tabularnewline
108 & 1350 & 2974.42857142857 & -1624.42857142857 \tabularnewline
109 & 0 & 216.8125 & -216.8125 \tabularnewline
110 & 10623 & 12644.3636363636 & -2021.36363636364 \tabularnewline
111 & 5322 & 6997.5 & -1675.5 \tabularnewline
112 & 7987 & 8973.33333333333 & -986.333333333334 \tabularnewline
113 & 10566 & 8973.33333333333 & 1592.66666666667 \tabularnewline
114 & 1900 & 6997.5 & -5097.5 \tabularnewline
115 & 0 & 216.8125 & -216.8125 \tabularnewline
116 & 0 & 216.8125 & -216.8125 \tabularnewline
117 & 10698 & 8973.33333333333 & 1724.66666666667 \tabularnewline
118 & 14884 & 12644.3636363636 & 2239.63636363636 \tabularnewline
119 & 6852 & 6997.5 & -145.5 \tabularnewline
120 & 6873 & 6997.5 & -124.5 \tabularnewline
121 & 4 & 1863 & -1859 \tabularnewline
122 & 9188 & 8973.33333333333 & 214.666666666666 \tabularnewline
123 & 5141 & 6997.5 & -1856.5 \tabularnewline
124 & 4260 & 8973.33333333333 & -4713.33333333333 \tabularnewline
125 & 443 & 216.8125 & 226.1875 \tabularnewline
126 & 2416 & 1863 & 553 \tabularnewline
127 & 9831 & 8973.33333333333 & 857.666666666666 \tabularnewline
128 & 5953 & 6997.5 & -1044.5 \tabularnewline
129 & 9435 & 12644.3636363636 & -3209.36363636364 \tabularnewline
130 & 0 & 216.8125 & -216.8125 \tabularnewline
131 & 0 & 216.8125 & -216.8125 \tabularnewline
132 & 7642 & 12644.3636363636 & -5002.36363636364 \tabularnewline
133 & 0 & 216.8125 & -216.8125 \tabularnewline
134 & 6837 & 12644.3636363636 & -5807.36363636364 \tabularnewline
135 & 0 & 216.8125 & -216.8125 \tabularnewline
136 & 775 & 1863 & -1088 \tabularnewline
137 & 0 & 216.8125 & -216.8125 \tabularnewline
138 & 8191 & 8973.33333333333 & -782.333333333334 \tabularnewline
139 & 1661 & 6997.5 & -5336.5 \tabularnewline
140 & 0 & 216.8125 & -216.8125 \tabularnewline
141 & 548 & 216.8125 & 331.1875 \tabularnewline
142 & 3080 & 1863 & 1217 \tabularnewline
143 & 13400 & 8973.33333333333 & 4426.66666666667 \tabularnewline
144 & 8181 & 6997.5 & 1183.5 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=158704&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]6200[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-2773.33333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]10265[/C][C]8973.33333333333[/C][C]1291.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]603[/C][C]216.8125[/C][C]386.1875[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]8874[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-99.3333333333339[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]20323[/C][C]12644.3636363636[/C][C]7678.63636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]26258[/C][C]18565.9[/C][C]7692.1[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]10165[/C][C]8973.33333333333[/C][C]1191.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]8247[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-726.333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]8683[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-290.333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]16957[/C][C]12644.3636363636[/C][C]4312.63636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]8058[/C][C]12644.3636363636[/C][C]-4586.36363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]20488[/C][C]18565.9[/C][C]1922.1[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]7945[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-1028.33333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]13448[/C][C]18565.9[/C][C]-5117.9[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]5389[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-3584.33333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]6185[/C][C]12644.3636363636[/C][C]-6459.36363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]24369[/C][C]18565.9[/C][C]5803.1[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]70[/C][C]216.8125[/C][C]-146.8125[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]17327[/C][C]12644.3636363636[/C][C]4682.63636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]3878[/C][C]1863[/C][C]2015[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]3149[/C][C]2974.42857142857[/C][C]174.571428571428[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]20517[/C][C]18565.9[/C][C]1951.1[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]2570[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-6403.33333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]5162[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-3811.33333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]5299[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-3674.33333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]7233[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-1740.33333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]15657[/C][C]12644.3636363636[/C][C]3012.63636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]15329[/C][C]18565.9[/C][C]-3236.9[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]14881[/C][C]12644.3636363636[/C][C]2236.63636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]16318[/C][C]8973.33333333333[/C][C]7344.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]9556[/C][C]8973.33333333333[/C][C]582.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]10462[/C][C]8973.33333333333[/C][C]1488.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]7192[/C][C]12644.3636363636[/C][C]-5452.36363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]4362[/C][C]12644.3636363636[/C][C]-8282.36363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]14349[/C][C]12644.3636363636[/C][C]1704.63636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]0[/C][C]216.8125[/C][C]-216.8125[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]10881[/C][C]8973.33333333333[/C][C]1907.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]8022[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-951.333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]13073[/C][C]6997.5[/C][C]6075.5[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]26641[/C][C]18565.9[/C][C]8075.1[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]14426[/C][C]18565.9[/C][C]-4139.9[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]15604[/C][C]12644.3636363636[/C][C]2959.63636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]9184[/C][C]6997.5[/C][C]2186.5[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]5989[/C][C]12644.3636363636[/C][C]-6655.36363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]11270[/C][C]12644.3636363636[/C][C]-1374.36363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]13958[/C][C]8973.33333333333[/C][C]4984.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]7162[/C][C]6997.5[/C][C]164.5[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]13275[/C][C]12644.3636363636[/C][C]630.636363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]21224[/C][C]12644.3636363636[/C][C]8579.63636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]10615[/C][C]8973.33333333333[/C][C]1641.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]2102[/C][C]1863[/C][C]239[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]12396[/C][C]8973.33333333333[/C][C]3422.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]18717[/C][C]12644.3636363636[/C][C]6072.63636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]9724[/C][C]8973.33333333333[/C][C]750.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]9863[/C][C]8973.33333333333[/C][C]889.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]8374[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-599.333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]8030[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-943.333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]7509[/C][C]6997.5[/C][C]511.5[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]14146[/C][C]8973.33333333333[/C][C]5172.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]7768[/C][C]6997.5[/C][C]770.5[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]13823[/C][C]8973.33333333333[/C][C]4849.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]7230[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-1743.33333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]10170[/C][C]12644.3636363636[/C][C]-2474.36363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]7573[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-1400.33333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]5753[/C][C]6997.5[/C][C]-1244.5[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]9791[/C][C]8973.33333333333[/C][C]817.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]19365[/C][C]12644.3636363636[/C][C]6720.63636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]9422[/C][C]8973.33333333333[/C][C]448.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]12310[/C][C]12644.3636363636[/C][C]-334.363636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]1283[/C][C]216.8125[/C][C]1066.1875[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]6372[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-2601.33333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]5413[/C][C]12644.3636363636[/C][C]-7231.36363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]10837[/C][C]12644.3636363636[/C][C]-1807.36363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]3394[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-5579.33333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]12964[/C][C]18565.9[/C][C]-5601.9[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]3495[/C][C]2974.42857142857[/C][C]520.571428571428[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]11580[/C][C]8973.33333333333[/C][C]2606.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]9970[/C][C]12644.3636363636[/C][C]-2674.36363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]4911[/C][C]6997.5[/C][C]-2086.5[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]10138[/C][C]6997.5[/C][C]3140.5[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]14697[/C][C]12644.3636363636[/C][C]2052.63636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]8464[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-509.333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]4204[/C][C]2974.42857142857[/C][C]1229.57142857143[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]10226[/C][C]8973.33333333333[/C][C]1252.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]3456[/C][C]2974.42857142857[/C][C]481.571428571428[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]8895[/C][C]6997.5[/C][C]1897.5[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]22557[/C][C]12644.3636363636[/C][C]9912.63636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]6900[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-2073.33333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]8620[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-353.333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]7820[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-1153.33333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]12112[/C][C]12644.3636363636[/C][C]-532.363636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]13178[/C][C]12644.3636363636[/C][C]533.636363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]7028[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-1945.33333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]6616[/C][C]6997.5[/C][C]-381.5[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]9570[/C][C]6997.5[/C][C]2572.5[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]14612[/C][C]12644.3636363636[/C][C]1967.63636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]97[/C][C]11219[/C][C]18565.9[/C][C]-7346.9[/C][/ROW]
[ROW][C]98[/C][C]786[/C][C]1863[/C][C]-1077[/C][/ROW]
[ROW][C]99[/C][C]11252[/C][C]12644.3636363636[/C][C]-1392.36363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]100[/C][C]9289[/C][C]8973.33333333333[/C][C]315.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]101[/C][C]593[/C][C]2974.42857142857[/C][C]-2381.42857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]102[/C][C]6562[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-2411.33333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]103[/C][C]8208[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-765.333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]104[/C][C]7488[/C][C]6997.5[/C][C]490.5[/C][/ROW]
[ROW][C]105[/C][C]4574[/C][C]2974.42857142857[/C][C]1599.57142857143[/C][/ROW]
[ROW][C]106[/C][C]522[/C][C]216.8125[/C][C]305.1875[/C][/ROW]
[ROW][C]107[/C][C]12840[/C][C]8973.33333333333[/C][C]3866.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]108[/C][C]1350[/C][C]2974.42857142857[/C][C]-1624.42857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]109[/C][C]0[/C][C]216.8125[/C][C]-216.8125[/C][/ROW]
[ROW][C]110[/C][C]10623[/C][C]12644.3636363636[/C][C]-2021.36363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]111[/C][C]5322[/C][C]6997.5[/C][C]-1675.5[/C][/ROW]
[ROW][C]112[/C][C]7987[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-986.333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]113[/C][C]10566[/C][C]8973.33333333333[/C][C]1592.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]114[/C][C]1900[/C][C]6997.5[/C][C]-5097.5[/C][/ROW]
[ROW][C]115[/C][C]0[/C][C]216.8125[/C][C]-216.8125[/C][/ROW]
[ROW][C]116[/C][C]0[/C][C]216.8125[/C][C]-216.8125[/C][/ROW]
[ROW][C]117[/C][C]10698[/C][C]8973.33333333333[/C][C]1724.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]118[/C][C]14884[/C][C]12644.3636363636[/C][C]2239.63636363636[/C][/ROW]
[ROW][C]119[/C][C]6852[/C][C]6997.5[/C][C]-145.5[/C][/ROW]
[ROW][C]120[/C][C]6873[/C][C]6997.5[/C][C]-124.5[/C][/ROW]
[ROW][C]121[/C][C]4[/C][C]1863[/C][C]-1859[/C][/ROW]
[ROW][C]122[/C][C]9188[/C][C]8973.33333333333[/C][C]214.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]123[/C][C]5141[/C][C]6997.5[/C][C]-1856.5[/C][/ROW]
[ROW][C]124[/C][C]4260[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-4713.33333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]125[/C][C]443[/C][C]216.8125[/C][C]226.1875[/C][/ROW]
[ROW][C]126[/C][C]2416[/C][C]1863[/C][C]553[/C][/ROW]
[ROW][C]127[/C][C]9831[/C][C]8973.33333333333[/C][C]857.666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]128[/C][C]5953[/C][C]6997.5[/C][C]-1044.5[/C][/ROW]
[ROW][C]129[/C][C]9435[/C][C]12644.3636363636[/C][C]-3209.36363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]130[/C][C]0[/C][C]216.8125[/C][C]-216.8125[/C][/ROW]
[ROW][C]131[/C][C]0[/C][C]216.8125[/C][C]-216.8125[/C][/ROW]
[ROW][C]132[/C][C]7642[/C][C]12644.3636363636[/C][C]-5002.36363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]133[/C][C]0[/C][C]216.8125[/C][C]-216.8125[/C][/ROW]
[ROW][C]134[/C][C]6837[/C][C]12644.3636363636[/C][C]-5807.36363636364[/C][/ROW]
[ROW][C]135[/C][C]0[/C][C]216.8125[/C][C]-216.8125[/C][/ROW]
[ROW][C]136[/C][C]775[/C][C]1863[/C][C]-1088[/C][/ROW]
[ROW][C]137[/C][C]0[/C][C]216.8125[/C][C]-216.8125[/C][/ROW]
[ROW][C]138[/C][C]8191[/C][C]8973.33333333333[/C][C]-782.333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]139[/C][C]1661[/C][C]6997.5[/C][C]-5336.5[/C][/ROW]
[ROW][C]140[/C][C]0[/C][C]216.8125[/C][C]-216.8125[/C][/ROW]
[ROW][C]141[/C][C]548[/C][C]216.8125[/C][C]331.1875[/C][/ROW]
[ROW][C]142[/C][C]3080[/C][C]1863[/C][C]1217[/C][/ROW]
[ROW][C]143[/C][C]13400[/C][C]8973.33333333333[/C][C]4426.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]144[/C][C]8181[/C][C]6997.5[/C][C]1183.5[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=158704&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=158704&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	6200	8973.33333333333	-2773.33333333333
2	10265	8973.33333333333	1291.66666666667
3	603	216.8125	386.1875
4	8874	8973.33333333333	-99.3333333333339
5	20323	12644.3636363636	7678.63636363636
6	26258	18565.9	7692.1
7	10165	8973.33333333333	1191.66666666667
8	8247	8973.33333333333	-726.333333333334
9	8683	8973.33333333333	-290.333333333334
10	16957	12644.3636363636	4312.63636363636
11	8058	12644.3636363636	-4586.36363636364
12	20488	18565.9	1922.1
13	7945	8973.33333333333	-1028.33333333333
14	13448	18565.9	-5117.9
15	5389	8973.33333333333	-3584.33333333333
16	6185	12644.3636363636	-6459.36363636364
17	24369	18565.9	5803.1
18	70	216.8125	-146.8125
19	17327	12644.3636363636	4682.63636363636
20	3878	1863	2015
21	3149	2974.42857142857	174.571428571428
22	20517	18565.9	1951.1
23	2570	8973.33333333333	-6403.33333333333
24	5162	8973.33333333333	-3811.33333333333
25	5299	8973.33333333333	-3674.33333333333
26	7233	8973.33333333333	-1740.33333333333
27	15657	12644.3636363636	3012.63636363636
28	15329	18565.9	-3236.9
29	14881	12644.3636363636	2236.63636363636
30	16318	8973.33333333333	7344.66666666667
31	9556	8973.33333333333	582.666666666666
32	10462	8973.33333333333	1488.66666666667
33	7192	12644.3636363636	-5452.36363636364
34	4362	12644.3636363636	-8282.36363636364
35	14349	12644.3636363636	1704.63636363636
36	0	216.8125	-216.8125
37	10881	8973.33333333333	1907.66666666667
38	8022	8973.33333333333	-951.333333333334
39	13073	6997.5	6075.5
40	26641	18565.9	8075.1
41	14426	18565.9	-4139.9
42	15604	12644.3636363636	2959.63636363636
43	9184	6997.5	2186.5
44	5989	12644.3636363636	-6655.36363636364
45	11270	12644.3636363636	-1374.36363636364
46	13958	8973.33333333333	4984.66666666667
47	7162	6997.5	164.5
48	13275	12644.3636363636	630.636363636364
49	21224	12644.3636363636	8579.63636363636
50	10615	8973.33333333333	1641.66666666667
51	2102	1863	239
52	12396	8973.33333333333	3422.66666666667
53	18717	12644.3636363636	6072.63636363636
54	9724	8973.33333333333	750.666666666666
55	9863	8973.33333333333	889.666666666666
56	8374	8973.33333333333	-599.333333333334
57	8030	8973.33333333333	-943.333333333334
58	7509	6997.5	511.5
59	14146	8973.33333333333	5172.66666666667
60	7768	6997.5	770.5
61	13823	8973.33333333333	4849.66666666667
62	7230	8973.33333333333	-1743.33333333333
63	10170	12644.3636363636	-2474.36363636364
64	7573	8973.33333333333	-1400.33333333333
65	5753	6997.5	-1244.5
66	9791	8973.33333333333	817.666666666666
67	19365	12644.3636363636	6720.63636363636
68	9422	8973.33333333333	448.666666666666
69	12310	12644.3636363636	-334.363636363636
70	1283	216.8125	1066.1875
71	6372	8973.33333333333	-2601.33333333333
72	5413	12644.3636363636	-7231.36363636364
73	10837	12644.3636363636	-1807.36363636364
74	3394	8973.33333333333	-5579.33333333333
75	12964	18565.9	-5601.9
76	3495	2974.42857142857	520.571428571428
77	11580	8973.33333333333	2606.66666666667
78	9970	12644.3636363636	-2674.36363636364
79	4911	6997.5	-2086.5
80	10138	6997.5	3140.5
81	14697	12644.3636363636	2052.63636363636
82	8464	8973.33333333333	-509.333333333334
83	4204	2974.42857142857	1229.57142857143
84	10226	8973.33333333333	1252.66666666667
85	3456	2974.42857142857	481.571428571428
86	8895	6997.5	1897.5
87	22557	12644.3636363636	9912.63636363636
88	6900	8973.33333333333	-2073.33333333333
89	8620	8973.33333333333	-353.333333333334
90	7820	8973.33333333333	-1153.33333333333
91	12112	12644.3636363636	-532.363636363636
92	13178	12644.3636363636	533.636363636364
93	7028	8973.33333333333	-1945.33333333333
94	6616	6997.5	-381.5
95	9570	6997.5	2572.5
96	14612	12644.3636363636	1967.63636363636
97	11219	18565.9	-7346.9
98	786	1863	-1077
99	11252	12644.3636363636	-1392.36363636364
100	9289	8973.33333333333	315.666666666666
101	593	2974.42857142857	-2381.42857142857
102	6562	8973.33333333333	-2411.33333333333
103	8208	8973.33333333333	-765.333333333334
104	7488	6997.5	490.5
105	4574	2974.42857142857	1599.57142857143
106	522	216.8125	305.1875
107	12840	8973.33333333333	3866.66666666667
108	1350	2974.42857142857	-1624.42857142857
109	0	216.8125	-216.8125
110	10623	12644.3636363636	-2021.36363636364
111	5322	6997.5	-1675.5
112	7987	8973.33333333333	-986.333333333334
113	10566	8973.33333333333	1592.66666666667
114	1900	6997.5	-5097.5
115	0	216.8125	-216.8125
116	0	216.8125	-216.8125
117	10698	8973.33333333333	1724.66666666667
118	14884	12644.3636363636	2239.63636363636
119	6852	6997.5	-145.5
120	6873	6997.5	-124.5
121	4	1863	-1859
122	9188	8973.33333333333	214.666666666666
123	5141	6997.5	-1856.5
124	4260	8973.33333333333	-4713.33333333333
125	443	216.8125	226.1875
126	2416	1863	553
127	9831	8973.33333333333	857.666666666666
128	5953	6997.5	-1044.5
129	9435	12644.3636363636	-3209.36363636364
130	0	216.8125	-216.8125
131	0	216.8125	-216.8125
132	7642	12644.3636363636	-5002.36363636364
133	0	216.8125	-216.8125
134	6837	12644.3636363636	-5807.36363636364
135	0	216.8125	-216.8125
136	775	1863	-1088
137	0	216.8125	-216.8125
138	8191	8973.33333333333	-782.333333333334
139	1661	6997.5	-5336.5
140	0	216.8125	-216.8125
141	548	216.8125	331.1875
142	3080	1863	1217
143	13400	8973.33333333333	4426.66666666667
144	8181	6997.5	1183.5

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 = 6 ; par2 = none ; par3 = 0 ; par4 = no ;

Parameters (R input):

par1 = 6 ; 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