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

Fri, 23 Dec 2011 12:13:56 -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/23/t1324660463nwcssi13m3b24xm.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 18:10:25 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=160596, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 18:10:25 +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

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

-     [One-Way-Between-Groups ANOVA- Free Statistics Software (Calculator)] [] [2010-11-02 14:17:22] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
- RMPD  [Multiple Regression] [Paper - deel 3 - ...] [2011-12-23 16:13:52] [ae1339cb5a7cf28362d01e7220b4a16c]
- RMPD    [Kendall tau Correlation Matrix] [Paper - Deel 3 Ke...] [2011-12-23 16:54:13] [ae1339cb5a7cf28362d01e7220b4a16c]
- R  D      [Kendall tau Correlation Matrix] [Paper - deel3 - k...] [2011-12-23 17:00:55] [ae1339cb5a7cf28362d01e7220b4a16c]
-    D        [Kendall tau Correlation Matrix] [Paper - deel3 pea...] [2011-12-23 17:11:23] [ae1339cb5a7cf28362d01e7220b4a16c]
- RM              [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [REgressiontree - ...] [2011-12-23 17:13:56] [e598b5cd83fcb010b35e92a01f5e81e9] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

140824	95	3	96	42	130	186099
110459	68	4	75	38	143	113854
105079	64	16	70	46	118	99776
112098	139	2	134	42	146	106194
43929	51	1	83	30	73	100792
76173	46	3	8	35	89	47552
187326	118	0	173	40	146	250931
22807	46	0	1	18	22	6853
144408	79	7	88	38	132	115466
66485	76	0	104	37	92	110896
79089	82	0	114	46	147	169351
81625	66	7	125	60	203	94853
68788	60	10	57	37	113	72591
103297	117	4	139	55	171	101345
69446	50	10	87	44	87	113713
114948	133	0	176	63	208	165354
167949	63	8	114	40	153	164263
125081	100	4	121	43	97	135213
125818	44	3	103	32	95	111669
136588	65	8	135	52	197	134163
112431	103	0	123	49	160	140303
103037	103	1	99	41	148	150773
82317	62	5	77	25	84	111848
118906	70	9	103	57	227	102509
83515	159	1	158	45	154	96785
104581	78	0	116	42	151	116136
103129	101	5	114	45	142	158376
83243	73	0	150	43	148	153990
37110	58	0	64	36	110	64057
113344	147	0	150	45	149	230054
139165	54	3	143	50	179	184531
86652	84	6	50	50	149	114198
112302	56	1	145	51	187	198299
69652	45	4	56	42	153	33750
119442	87	4	141	44	163	189723
69867	87	0	83	42	127	100826
101629	77	0	112	44	151	188355
70168	72	2	79	40	100	104470
31081	36	1	33	17	46	58391
103925	51	2	152	43	156	164808
92622	44	10	126	41	128	134097
79011	75	10	97	41	111	80238
93487	87	5	84	40	119	133252
64520	97	6	68	49	148	54518
93473	90	1	50	52	65	121850
114360	860	2	101	42	134	79367
33032	57	2	20	26	66	56968
96125	99	1	107	59	201	106314
151911	120	10	150	50	177	191889
89256	76	3	129	50	156	104864
95676	56	0	99	47	158	160792
5950	20	0	8	4	7	15049
149695	94	8	88	51	175	191179
32551	21	5	21	18	61	25109
31701	70	3	30	14	41	45824
100087	133	1	102	41	133	129711
169707	86	5	166	61	228	210012
150491	224	6	132	40	140	194679
120192	65	0	161	44	155	197680
95893	86	12	90	40	141	81180
151715	70	10	160	51	181	197765
176225	148	12	139	29	75	214738
59900	72	11	104	43	97	96252
104767	59	8	103	42	142	124527
114799	67	3	66	41	136	153242
72128	58	0	163	30	87	145707
143592	60	6	93	39	140	113963
89626	105	10	85	51	169	134904
131072	84	2	154	40	129	114268
126817	63	5	143	29	92	94333
81351	67	13	107	47	160	102204
22618	39	6	22	23	67	23824
88977	60	7	85	48	179	111563
92059	94	2	101	38	90	91313
81897	67	5	131	42	144	89770
108146	96	4	140	46	144	100125
126372	54	3	156	40	144	165278
249771	54	6	81	45	134	181712
71154	62	2	137	42	146	80906
71571	71	0	102	41	121	75881
55918	50	1	74	37	112	83963
160141	117	1	161	47	145	175721
38692	45	5	30	26	99	68580
102812	61	2	120	48	96	136323
56622	31	0	49	8	27	55792
15986	175	0	121	27	77	25157
123534	70	6	76	38	137	100922
108535	284	1	85	41	151	118845
93879	95	4	151	61	126	170492
144551	72	1	165	45	159	81716
56750	63	1	89	41	101	115750
127654	75	3	168	42	144	105590
65594	90	10	48	35	102	92795
59938	89	1	149	36	135	82390
146975	138	4	75	40	147	135599
165904	68	5	107	40	155	127667
169265	80	7	116	38	138	163073
183500	65	0	181	43	113	211381
165986	130	12	155	65	248	189944
184923	85	13	165	33	116	226168
140358	83	9	121	51	176	117495
149959	89	0	176	45	140	195894
57224	116	0	86	36	59	80684
43750	43	4	13	19	64	19630
48029	87	4	120	25	40	88634
104978	80	0	117	44	98	139292
100046	132	0	133	45	139	128602
101047	59	0	169	44	135	135848
197426	50	0	39	35	97	178377
160902	87	0	125	46	142	106330
147172	62	5	82	44	155	178303
109432	70	1	148	45	115	116938
1168	9	0	12	1	0	5841
83248	54	0	146	40	103	106020
25162	25	4	23	11	30	24610
45724	113	0	87	51	130	74151
110529	63	1	164	38	102	232241
855	2	0	4	0	0	6622
101382	67	5	81	30	77	127097
14116	22	0	18	8	9	13155
89506	157	3	118	43	150	160501
135356	79	7	76	48	163	91502
116066	113	14	55	49	148	24469
144244	50	3	62	32	94	88229
8773	52	0	16	8	21	13983
102153	113	3	98	43	151	80716
117440	115	0	137	52	187	157384
104128	78	0	50	53	171	122975
134238	135	4	152	49	170	191469
134047	120	0	163	48	145	231257
279488	122	3	142	56	198	258287
79756	54	0	80	45	152	122531
66089	63	0	59	40	112	61394
102070	162	4	94	48	173	86480
146760	162	5	128	50	177	195791
154771	107	16	63	43	153	18284
165933	146	6	127	46	161	147581
64593	77	5	60	40	115	72558
92280	87	2	118	45	147	147341
67150	192	1	110	46	124	114651
128692	75	2	46	37	57	100187
124089	131	9	96	45	144	130332
125386	67	1	128	39	126	134218
37238	37	3	41	21	78	10901
140015	61	11	146	50	153	145758
150047	127	5	147	55	196	75767
154451	58	2	121	40	130	134969
156349	71	1	185	48	159	169216
0	0	9	0	0	0	0
6023	0	0	4	0	0	7953
0	0	0	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
84601	72	2	85	46	94	105406
68946	123	3	164	52	129	174586
0	0	0	0	0	0	0
0	0	0	0	0	0	0
1644	0	0	7	0	0	4245
6179	7	0	12	5	13	21509
3926	3	0	0	1	4	7670
52789	106	0	37	48	89	15673
0	0	0	0	0	0	0
100350	53	2	62	34	71	75882

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=160596&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=160596&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=160596&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	0.846
R-squared	0.7157
RMSE	27734.9536

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Goodness of Fit \tabularnewline
Correlation & 0.846 \tabularnewline
R-squared & 0.7157 \tabularnewline
RMSE & 27734.9536 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=160596&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Goodness of Fit[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation[/C][C]0.846[/C][/ROW]
[ROW][C]R-squared[/C][C]0.7157[/C][/ROW]
[ROW][C]RMSE[/C][C]27734.9536[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=160596&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=160596&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	0.846
R-squared	0.7157
RMSE	27734.9536

Actuals, Predictions, and Residuals
#	Actuals	Forecasts	Residuals
1	140824	156589.185185185	-15765.1851851852
2	110459	113570.666666667	-3111.66666666667
3	105079	88349.8648648649	16729.1351351351
4	112098	113570.666666667	-1472.66666666667
5	43929	88349.8648648649	-44420.8648648649
6	76173	71247.25	4925.75
7	187326	156589.185185185	30736.8148148148
8	22807	2601.64285714286	20205.3571428571
9	144408	113570.666666667	30837.3333333333
10	66485	88349.8648648649	-21864.8648648649
11	79089	113570.666666667	-34481.6666666667
12	81625	113570.666666667	-31945.6666666667
13	68788	71247.25	-2459.25
14	103297	113570.666666667	-10273.6666666667
15	69446	88349.8648648649	-18903.8648648649
16	114948	113570.666666667	1377.33333333333
17	167949	113570.666666667	54378.3333333333
18	125081	88349.8648648649	36731.1351351351
19	125818	88349.8648648649	37468.1351351351
20	136588	113570.666666667	23017.3333333333
21	112431	113570.666666667	-1139.66666666667
22	103037	113570.666666667	-10533.6666666667
23	82317	88349.8648648649	-6032.86486486487
24	118906	113570.666666667	5335.33333333333
25	83515	113570.666666667	-30055.6666666667
26	104581	113570.666666667	-8989.66666666667
27	103129	113570.666666667	-10441.6666666667
28	83243	113570.666666667	-30327.6666666667
29	37110	71247.25	-34137.25
30	113344	156589.185185185	-43245.1851851852
31	139165	156589.185185185	-17424.1851851852
32	86652	113570.666666667	-26918.6666666667
33	112302	156589.185185185	-44287.1851851852
34	69652	71247.25	-1595.25
35	119442	156589.185185185	-37147.1851851852
36	69867	88349.8648648649	-18482.8648648649
37	101629	156589.185185185	-54960.1851851852
38	70168	88349.8648648649	-18181.8648648649
39	31081	26054.2142857143	5026.78571428571
40	103925	113570.666666667	-9645.66666666667
41	92622	88349.8648648649	4272.13513513513
42	79011	88349.8648648649	-9338.86486486487
43	93487	88349.8648648649	5137.13513513513
44	64520	71247.25	-6727.25
45	93473	88349.8648648649	5123.13513513513
46	114360	113570.666666667	789.333333333328
47	33032	26054.2142857143	6977.78571428571
48	96125	113570.666666667	-17445.6666666667
49	151911	156589.185185185	-4678.1851851852
50	89256	113570.666666667	-24314.6666666667
51	95676	113570.666666667	-17894.6666666667
52	5950	26054.2142857143	-20104.2142857143
53	149695	156589.185185185	-6894.1851851852
54	32551	26054.2142857143	6496.78571428571
55	31701	26054.2142857143	5646.78571428571
56	100087	113570.666666667	-13483.6666666667
57	169707	156589.185185185	13117.8148148148
58	150491	156589.185185185	-6098.1851851852
59	120192	156589.185185185	-36397.1851851852
60	95893	113570.666666667	-17677.6666666667
61	151715	156589.185185185	-4874.1851851852
62	176225	156589.185185185	19635.8148148148
63	59900	88349.8648648649	-28449.8648648649
64	104767	113570.666666667	-8803.66666666667
65	114799	113570.666666667	1228.33333333333
66	72128	88349.8648648649	-16221.8648648649
67	143592	113570.666666667	30021.3333333333
68	89626	113570.666666667	-23944.6666666667
69	131072	88349.8648648649	42722.1351351351
70	126817	88349.8648648649	38467.1351351351
71	81351	113570.666666667	-32219.6666666667
72	22618	26054.2142857143	-3436.21428571429
73	88977	113570.666666667	-24593.6666666667
74	92059	88349.8648648649	3709.13513513513
75	81897	113570.666666667	-31673.6666666667
76	108146	113570.666666667	-5424.66666666667
77	126372	113570.666666667	12801.3333333333
78	249771	156589.185185185	93181.8148148148
79	71154	113570.666666667	-42416.6666666667
80	71571	88349.8648648649	-16778.8648648649
81	55918	88349.8648648649	-32431.8648648649
82	160141	156589.185185185	3551.8148148148
83	38692	71247.25	-32555.25
84	102812	88349.8648648649	14462.1351351351
85	56622	26054.2142857143	30567.7857142857
86	15986	26054.2142857143	-10068.2142857143
87	123534	113570.666666667	9963.33333333333
88	108535	113570.666666667	-5035.66666666667
89	93879	88349.8648648649	5529.13513513513
90	144551	113570.666666667	30980.3333333333
91	56750	88349.8648648649	-31599.8648648649
92	127654	113570.666666667	14083.3333333333
93	65594	88349.8648648649	-22755.8648648649
94	59938	113570.666666667	-53632.6666666667
95	146975	113570.666666667	33404.3333333333
96	165904	113570.666666667	52333.3333333333
97	169265	113570.666666667	55694.3333333333
98	183500	156589.185185185	26910.8148148148
99	165986	156589.185185185	9396.8148148148
100	184923	156589.185185185	28333.8148148148
101	140358	113570.666666667	26787.3333333333
102	149959	156589.185185185	-6630.1851851852
103	57224	88349.8648648649	-31125.8648648649
104	43750	26054.2142857143	17695.7857142857
105	48029	88349.8648648649	-40320.8648648649
106	104978	88349.8648648649	16628.1351351351
107	100046	113570.666666667	-13524.6666666667
108	101047	113570.666666667	-12523.6666666667
109	197426	156589.185185185	40836.8148148148
110	160902	113570.666666667	47331.3333333333
111	147172	156589.185185185	-9417.1851851852
112	109432	88349.8648648649	21082.1351351351
113	1168	2601.64285714286	-1433.64285714286
114	83248	88349.8648648649	-5101.86486486487
115	25162	26054.2142857143	-892.214285714286
116	45724	71247.25	-25523.25
117	110529	156589.185185185	-46060.1851851852
118	855	2601.64285714286	-1746.64285714286
119	101382	88349.8648648649	13032.1351351351
120	14116	26054.2142857143	-11938.2142857143
121	89506	113570.666666667	-24064.6666666667
122	135356	113570.666666667	21785.3333333333
123	116066	71247.25	44818.75
124	144244	88349.8648648649	55894.1351351351
125	8773	26054.2142857143	-17281.2142857143
126	102153	113570.666666667	-11417.6666666667
127	117440	113570.666666667	3869.33333333333
128	104128	113570.666666667	-9442.66666666667
129	134238	156589.185185185	-22351.1851851852
130	134047	156589.185185185	-22542.1851851852
131	279488	156589.185185185	122898.814814815
132	79756	113570.666666667	-33814.6666666667
133	66089	71247.25	-5158.25
134	102070	113570.666666667	-11500.6666666667
135	146760	156589.185185185	-9829.1851851852
136	154771	71247.25	83523.75
137	165933	113570.666666667	52362.3333333333
138	64593	71247.25	-6654.25
139	92280	113570.666666667	-21290.6666666667
140	67150	88349.8648648649	-21199.8648648649
141	128692	88349.8648648649	40342.1351351351
142	124089	113570.666666667	10518.3333333333
143	125386	88349.8648648649	37036.1351351351
144	37238	26054.2142857143	11183.7857142857
145	140015	113570.666666667	26444.3333333333
146	150047	113570.666666667	36476.3333333333
147	154451	113570.666666667	40880.3333333333
148	156349	113570.666666667	42778.3333333333
149	0	2601.64285714286	-2601.64285714286
150	6023	2601.64285714286	3421.35714285714
151	0	2601.64285714286	-2601.64285714286
152	0	2601.64285714286	-2601.64285714286
153	0	2601.64285714286	-2601.64285714286
154	0	2601.64285714286	-2601.64285714286
155	84601	88349.8648648649	-3748.86486486487
156	68946	88349.8648648649	-19403.8648648649
157	0	2601.64285714286	-2601.64285714286
158	0	2601.64285714286	-2601.64285714286
159	1644	2601.64285714286	-957.642857142857
160	6179	26054.2142857143	-19875.2142857143
161	3926	2601.64285714286	1324.35714285714
162	52789	71247.25	-18458.25
163	0	2601.64285714286	-2601.64285714286
164	100350	88349.8648648649	12000.1351351351

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Actuals, Predictions, and Residuals \tabularnewline
# & Actuals & Forecasts & Residuals \tabularnewline
1 & 140824 & 156589.185185185 & -15765.1851851852 \tabularnewline
2 & 110459 & 113570.666666667 & -3111.66666666667 \tabularnewline
3 & 105079 & 88349.8648648649 & 16729.1351351351 \tabularnewline
4 & 112098 & 113570.666666667 & -1472.66666666667 \tabularnewline
5 & 43929 & 88349.8648648649 & -44420.8648648649 \tabularnewline
6 & 76173 & 71247.25 & 4925.75 \tabularnewline
7 & 187326 & 156589.185185185 & 30736.8148148148 \tabularnewline
8 & 22807 & 2601.64285714286 & 20205.3571428571 \tabularnewline
9 & 144408 & 113570.666666667 & 30837.3333333333 \tabularnewline
10 & 66485 & 88349.8648648649 & -21864.8648648649 \tabularnewline
11 & 79089 & 113570.666666667 & -34481.6666666667 \tabularnewline
12 & 81625 & 113570.666666667 & -31945.6666666667 \tabularnewline
13 & 68788 & 71247.25 & -2459.25 \tabularnewline
14 & 103297 & 113570.666666667 & -10273.6666666667 \tabularnewline
15 & 69446 & 88349.8648648649 & -18903.8648648649 \tabularnewline
16 & 114948 & 113570.666666667 & 1377.33333333333 \tabularnewline
17 & 167949 & 113570.666666667 & 54378.3333333333 \tabularnewline
18 & 125081 & 88349.8648648649 & 36731.1351351351 \tabularnewline
19 & 125818 & 88349.8648648649 & 37468.1351351351 \tabularnewline
20 & 136588 & 113570.666666667 & 23017.3333333333 \tabularnewline
21 & 112431 & 113570.666666667 & -1139.66666666667 \tabularnewline
22 & 103037 & 113570.666666667 & -10533.6666666667 \tabularnewline
23 & 82317 & 88349.8648648649 & -6032.86486486487 \tabularnewline
24 & 118906 & 113570.666666667 & 5335.33333333333 \tabularnewline
25 & 83515 & 113570.666666667 & -30055.6666666667 \tabularnewline
26 & 104581 & 113570.666666667 & -8989.66666666667 \tabularnewline
27 & 103129 & 113570.666666667 & -10441.6666666667 \tabularnewline
28 & 83243 & 113570.666666667 & -30327.6666666667 \tabularnewline
29 & 37110 & 71247.25 & -34137.25 \tabularnewline
30 & 113344 & 156589.185185185 & -43245.1851851852 \tabularnewline
31 & 139165 & 156589.185185185 & -17424.1851851852 \tabularnewline
32 & 86652 & 113570.666666667 & -26918.6666666667 \tabularnewline
33 & 112302 & 156589.185185185 & -44287.1851851852 \tabularnewline
34 & 69652 & 71247.25 & -1595.25 \tabularnewline
35 & 119442 & 156589.185185185 & -37147.1851851852 \tabularnewline
36 & 69867 & 88349.8648648649 & -18482.8648648649 \tabularnewline
37 & 101629 & 156589.185185185 & -54960.1851851852 \tabularnewline
38 & 70168 & 88349.8648648649 & -18181.8648648649 \tabularnewline
39 & 31081 & 26054.2142857143 & 5026.78571428571 \tabularnewline
40 & 103925 & 113570.666666667 & -9645.66666666667 \tabularnewline
41 & 92622 & 88349.8648648649 & 4272.13513513513 \tabularnewline
42 & 79011 & 88349.8648648649 & -9338.86486486487 \tabularnewline
43 & 93487 & 88349.8648648649 & 5137.13513513513 \tabularnewline
44 & 64520 & 71247.25 & -6727.25 \tabularnewline
45 & 93473 & 88349.8648648649 & 5123.13513513513 \tabularnewline
46 & 114360 & 113570.666666667 & 789.333333333328 \tabularnewline
47 & 33032 & 26054.2142857143 & 6977.78571428571 \tabularnewline
48 & 96125 & 113570.666666667 & -17445.6666666667 \tabularnewline
49 & 151911 & 156589.185185185 & -4678.1851851852 \tabularnewline
50 & 89256 & 113570.666666667 & -24314.6666666667 \tabularnewline
51 & 95676 & 113570.666666667 & -17894.6666666667 \tabularnewline
52 & 5950 & 26054.2142857143 & -20104.2142857143 \tabularnewline
53 & 149695 & 156589.185185185 & -6894.1851851852 \tabularnewline
54 & 32551 & 26054.2142857143 & 6496.78571428571 \tabularnewline
55 & 31701 & 26054.2142857143 & 5646.78571428571 \tabularnewline
56 & 100087 & 113570.666666667 & -13483.6666666667 \tabularnewline
57 & 169707 & 156589.185185185 & 13117.8148148148 \tabularnewline
58 & 150491 & 156589.185185185 & -6098.1851851852 \tabularnewline
59 & 120192 & 156589.185185185 & -36397.1851851852 \tabularnewline
60 & 95893 & 113570.666666667 & -17677.6666666667 \tabularnewline
61 & 151715 & 156589.185185185 & -4874.1851851852 \tabularnewline
62 & 176225 & 156589.185185185 & 19635.8148148148 \tabularnewline
63 & 59900 & 88349.8648648649 & -28449.8648648649 \tabularnewline
64 & 104767 & 113570.666666667 & -8803.66666666667 \tabularnewline
65 & 114799 & 113570.666666667 & 1228.33333333333 \tabularnewline
66 & 72128 & 88349.8648648649 & -16221.8648648649 \tabularnewline
67 & 143592 & 113570.666666667 & 30021.3333333333 \tabularnewline
68 & 89626 & 113570.666666667 & -23944.6666666667 \tabularnewline
69 & 131072 & 88349.8648648649 & 42722.1351351351 \tabularnewline
70 & 126817 & 88349.8648648649 & 38467.1351351351 \tabularnewline
71 & 81351 & 113570.666666667 & -32219.6666666667 \tabularnewline
72 & 22618 & 26054.2142857143 & -3436.21428571429 \tabularnewline
73 & 88977 & 113570.666666667 & -24593.6666666667 \tabularnewline
74 & 92059 & 88349.8648648649 & 3709.13513513513 \tabularnewline
75 & 81897 & 113570.666666667 & -31673.6666666667 \tabularnewline
76 & 108146 & 113570.666666667 & -5424.66666666667 \tabularnewline
77 & 126372 & 113570.666666667 & 12801.3333333333 \tabularnewline
78 & 249771 & 156589.185185185 & 93181.8148148148 \tabularnewline
79 & 71154 & 113570.666666667 & -42416.6666666667 \tabularnewline
80 & 71571 & 88349.8648648649 & -16778.8648648649 \tabularnewline
81 & 55918 & 88349.8648648649 & -32431.8648648649 \tabularnewline
82 & 160141 & 156589.185185185 & 3551.8148148148 \tabularnewline
83 & 38692 & 71247.25 & -32555.25 \tabularnewline
84 & 102812 & 88349.8648648649 & 14462.1351351351 \tabularnewline
85 & 56622 & 26054.2142857143 & 30567.7857142857 \tabularnewline
86 & 15986 & 26054.2142857143 & -10068.2142857143 \tabularnewline
87 & 123534 & 113570.666666667 & 9963.33333333333 \tabularnewline
88 & 108535 & 113570.666666667 & -5035.66666666667 \tabularnewline
89 & 93879 & 88349.8648648649 & 5529.13513513513 \tabularnewline
90 & 144551 & 113570.666666667 & 30980.3333333333 \tabularnewline
91 & 56750 & 88349.8648648649 & -31599.8648648649 \tabularnewline
92 & 127654 & 113570.666666667 & 14083.3333333333 \tabularnewline
93 & 65594 & 88349.8648648649 & -22755.8648648649 \tabularnewline
94 & 59938 & 113570.666666667 & -53632.6666666667 \tabularnewline
95 & 146975 & 113570.666666667 & 33404.3333333333 \tabularnewline
96 & 165904 & 113570.666666667 & 52333.3333333333 \tabularnewline
97 & 169265 & 113570.666666667 & 55694.3333333333 \tabularnewline
98 & 183500 & 156589.185185185 & 26910.8148148148 \tabularnewline
99 & 165986 & 156589.185185185 & 9396.8148148148 \tabularnewline
100 & 184923 & 156589.185185185 & 28333.8148148148 \tabularnewline
101 & 140358 & 113570.666666667 & 26787.3333333333 \tabularnewline
102 & 149959 & 156589.185185185 & -6630.1851851852 \tabularnewline
103 & 57224 & 88349.8648648649 & -31125.8648648649 \tabularnewline
104 & 43750 & 26054.2142857143 & 17695.7857142857 \tabularnewline
105 & 48029 & 88349.8648648649 & -40320.8648648649 \tabularnewline
106 & 104978 & 88349.8648648649 & 16628.1351351351 \tabularnewline
107 & 100046 & 113570.666666667 & -13524.6666666667 \tabularnewline
108 & 101047 & 113570.666666667 & -12523.6666666667 \tabularnewline
109 & 197426 & 156589.185185185 & 40836.8148148148 \tabularnewline
110 & 160902 & 113570.666666667 & 47331.3333333333 \tabularnewline
111 & 147172 & 156589.185185185 & -9417.1851851852 \tabularnewline
112 & 109432 & 88349.8648648649 & 21082.1351351351 \tabularnewline
113 & 1168 & 2601.64285714286 & -1433.64285714286 \tabularnewline
114 & 83248 & 88349.8648648649 & -5101.86486486487 \tabularnewline
115 & 25162 & 26054.2142857143 & -892.214285714286 \tabularnewline
116 & 45724 & 71247.25 & -25523.25 \tabularnewline
117 & 110529 & 156589.185185185 & -46060.1851851852 \tabularnewline
118 & 855 & 2601.64285714286 & -1746.64285714286 \tabularnewline
119 & 101382 & 88349.8648648649 & 13032.1351351351 \tabularnewline
120 & 14116 & 26054.2142857143 & -11938.2142857143 \tabularnewline
121 & 89506 & 113570.666666667 & -24064.6666666667 \tabularnewline
122 & 135356 & 113570.666666667 & 21785.3333333333 \tabularnewline
123 & 116066 & 71247.25 & 44818.75 \tabularnewline
124 & 144244 & 88349.8648648649 & 55894.1351351351 \tabularnewline
125 & 8773 & 26054.2142857143 & -17281.2142857143 \tabularnewline
126 & 102153 & 113570.666666667 & -11417.6666666667 \tabularnewline
127 & 117440 & 113570.666666667 & 3869.33333333333 \tabularnewline
128 & 104128 & 113570.666666667 & -9442.66666666667 \tabularnewline
129 & 134238 & 156589.185185185 & -22351.1851851852 \tabularnewline
130 & 134047 & 156589.185185185 & -22542.1851851852 \tabularnewline
131 & 279488 & 156589.185185185 & 122898.814814815 \tabularnewline
132 & 79756 & 113570.666666667 & -33814.6666666667 \tabularnewline
133 & 66089 & 71247.25 & -5158.25 \tabularnewline
134 & 102070 & 113570.666666667 & -11500.6666666667 \tabularnewline
135 & 146760 & 156589.185185185 & -9829.1851851852 \tabularnewline
136 & 154771 & 71247.25 & 83523.75 \tabularnewline
137 & 165933 & 113570.666666667 & 52362.3333333333 \tabularnewline
138 & 64593 & 71247.25 & -6654.25 \tabularnewline
139 & 92280 & 113570.666666667 & -21290.6666666667 \tabularnewline
140 & 67150 & 88349.8648648649 & -21199.8648648649 \tabularnewline
141 & 128692 & 88349.8648648649 & 40342.1351351351 \tabularnewline
142 & 124089 & 113570.666666667 & 10518.3333333333 \tabularnewline
143 & 125386 & 88349.8648648649 & 37036.1351351351 \tabularnewline
144 & 37238 & 26054.2142857143 & 11183.7857142857 \tabularnewline
145 & 140015 & 113570.666666667 & 26444.3333333333 \tabularnewline
146 & 150047 & 113570.666666667 & 36476.3333333333 \tabularnewline
147 & 154451 & 113570.666666667 & 40880.3333333333 \tabularnewline
148 & 156349 & 113570.666666667 & 42778.3333333333 \tabularnewline
149 & 0 & 2601.64285714286 & -2601.64285714286 \tabularnewline
150 & 6023 & 2601.64285714286 & 3421.35714285714 \tabularnewline
151 & 0 & 2601.64285714286 & -2601.64285714286 \tabularnewline
152 & 0 & 2601.64285714286 & -2601.64285714286 \tabularnewline
153 & 0 & 2601.64285714286 & -2601.64285714286 \tabularnewline
154 & 0 & 2601.64285714286 & -2601.64285714286 \tabularnewline
155 & 84601 & 88349.8648648649 & -3748.86486486487 \tabularnewline
156 & 68946 & 88349.8648648649 & -19403.8648648649 \tabularnewline
157 & 0 & 2601.64285714286 & -2601.64285714286 \tabularnewline
158 & 0 & 2601.64285714286 & -2601.64285714286 \tabularnewline
159 & 1644 & 2601.64285714286 & -957.642857142857 \tabularnewline
160 & 6179 & 26054.2142857143 & -19875.2142857143 \tabularnewline
161 & 3926 & 2601.64285714286 & 1324.35714285714 \tabularnewline
162 & 52789 & 71247.25 & -18458.25 \tabularnewline
163 & 0 & 2601.64285714286 & -2601.64285714286 \tabularnewline
164 & 100350 & 88349.8648648649 & 12000.1351351351 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=160596&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]140824[/C][C]156589.185185185[/C][C]-15765.1851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]110459[/C][C]113570.666666667[/C][C]-3111.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]105079[/C][C]88349.8648648649[/C][C]16729.1351351351[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]112098[/C][C]113570.666666667[/C][C]-1472.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]43929[/C][C]88349.8648648649[/C][C]-44420.8648648649[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]76173[/C][C]71247.25[/C][C]4925.75[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]187326[/C][C]156589.185185185[/C][C]30736.8148148148[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]22807[/C][C]2601.64285714286[/C][C]20205.3571428571[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]144408[/C][C]113570.666666667[/C][C]30837.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]66485[/C][C]88349.8648648649[/C][C]-21864.8648648649[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]79089[/C][C]113570.666666667[/C][C]-34481.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]81625[/C][C]113570.666666667[/C][C]-31945.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]68788[/C][C]71247.25[/C][C]-2459.25[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]103297[/C][C]113570.666666667[/C][C]-10273.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]69446[/C][C]88349.8648648649[/C][C]-18903.8648648649[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]114948[/C][C]113570.666666667[/C][C]1377.33333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]167949[/C][C]113570.666666667[/C][C]54378.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]125081[/C][C]88349.8648648649[/C][C]36731.1351351351[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]125818[/C][C]88349.8648648649[/C][C]37468.1351351351[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]136588[/C][C]113570.666666667[/C][C]23017.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]112431[/C][C]113570.666666667[/C][C]-1139.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]103037[/C][C]113570.666666667[/C][C]-10533.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]82317[/C][C]88349.8648648649[/C][C]-6032.86486486487[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]118906[/C][C]113570.666666667[/C][C]5335.33333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]83515[/C][C]113570.666666667[/C][C]-30055.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]104581[/C][C]113570.666666667[/C][C]-8989.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]103129[/C][C]113570.666666667[/C][C]-10441.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]83243[/C][C]113570.666666667[/C][C]-30327.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]37110[/C][C]71247.25[/C][C]-34137.25[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]113344[/C][C]156589.185185185[/C][C]-43245.1851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]139165[/C][C]156589.185185185[/C][C]-17424.1851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]86652[/C][C]113570.666666667[/C][C]-26918.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]112302[/C][C]156589.185185185[/C][C]-44287.1851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]69652[/C][C]71247.25[/C][C]-1595.25[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]119442[/C][C]156589.185185185[/C][C]-37147.1851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]69867[/C][C]88349.8648648649[/C][C]-18482.8648648649[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]101629[/C][C]156589.185185185[/C][C]-54960.1851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]70168[/C][C]88349.8648648649[/C][C]-18181.8648648649[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]31081[/C][C]26054.2142857143[/C][C]5026.78571428571[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]103925[/C][C]113570.666666667[/C][C]-9645.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]92622[/C][C]88349.8648648649[/C][C]4272.13513513513[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]79011[/C][C]88349.8648648649[/C][C]-9338.86486486487[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]93487[/C][C]88349.8648648649[/C][C]5137.13513513513[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]64520[/C][C]71247.25[/C][C]-6727.25[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]93473[/C][C]88349.8648648649[/C][C]5123.13513513513[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]114360[/C][C]113570.666666667[/C][C]789.333333333328[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]33032[/C][C]26054.2142857143[/C][C]6977.78571428571[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]96125[/C][C]113570.666666667[/C][C]-17445.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]151911[/C][C]156589.185185185[/C][C]-4678.1851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]89256[/C][C]113570.666666667[/C][C]-24314.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]95676[/C][C]113570.666666667[/C][C]-17894.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]5950[/C][C]26054.2142857143[/C][C]-20104.2142857143[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]149695[/C][C]156589.185185185[/C][C]-6894.1851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]32551[/C][C]26054.2142857143[/C][C]6496.78571428571[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]31701[/C][C]26054.2142857143[/C][C]5646.78571428571[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]100087[/C][C]113570.666666667[/C][C]-13483.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]169707[/C][C]156589.185185185[/C][C]13117.8148148148[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]150491[/C][C]156589.185185185[/C][C]-6098.1851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]120192[/C][C]156589.185185185[/C][C]-36397.1851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]95893[/C][C]113570.666666667[/C][C]-17677.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]151715[/C][C]156589.185185185[/C][C]-4874.1851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]176225[/C][C]156589.185185185[/C][C]19635.8148148148[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]59900[/C][C]88349.8648648649[/C][C]-28449.8648648649[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]104767[/C][C]113570.666666667[/C][C]-8803.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]114799[/C][C]113570.666666667[/C][C]1228.33333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]72128[/C][C]88349.8648648649[/C][C]-16221.8648648649[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]143592[/C][C]113570.666666667[/C][C]30021.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]89626[/C][C]113570.666666667[/C][C]-23944.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]131072[/C][C]88349.8648648649[/C][C]42722.1351351351[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]126817[/C][C]88349.8648648649[/C][C]38467.1351351351[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]81351[/C][C]113570.666666667[/C][C]-32219.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]22618[/C][C]26054.2142857143[/C][C]-3436.21428571429[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]88977[/C][C]113570.666666667[/C][C]-24593.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]92059[/C][C]88349.8648648649[/C][C]3709.13513513513[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]81897[/C][C]113570.666666667[/C][C]-31673.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]108146[/C][C]113570.666666667[/C][C]-5424.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]126372[/C][C]113570.666666667[/C][C]12801.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]249771[/C][C]156589.185185185[/C][C]93181.8148148148[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]71154[/C][C]113570.666666667[/C][C]-42416.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]71571[/C][C]88349.8648648649[/C][C]-16778.8648648649[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]55918[/C][C]88349.8648648649[/C][C]-32431.8648648649[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]160141[/C][C]156589.185185185[/C][C]3551.8148148148[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]38692[/C][C]71247.25[/C][C]-32555.25[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]102812[/C][C]88349.8648648649[/C][C]14462.1351351351[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]56622[/C][C]26054.2142857143[/C][C]30567.7857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]15986[/C][C]26054.2142857143[/C][C]-10068.2142857143[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]123534[/C][C]113570.666666667[/C][C]9963.33333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]108535[/C][C]113570.666666667[/C][C]-5035.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]93879[/C][C]88349.8648648649[/C][C]5529.13513513513[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]144551[/C][C]113570.666666667[/C][C]30980.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]56750[/C][C]88349.8648648649[/C][C]-31599.8648648649[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]127654[/C][C]113570.666666667[/C][C]14083.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]65594[/C][C]88349.8648648649[/C][C]-22755.8648648649[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]59938[/C][C]113570.666666667[/C][C]-53632.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]146975[/C][C]113570.666666667[/C][C]33404.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]165904[/C][C]113570.666666667[/C][C]52333.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]97[/C][C]169265[/C][C]113570.666666667[/C][C]55694.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]98[/C][C]183500[/C][C]156589.185185185[/C][C]26910.8148148148[/C][/ROW]
[ROW][C]99[/C][C]165986[/C][C]156589.185185185[/C][C]9396.8148148148[/C][/ROW]
[ROW][C]100[/C][C]184923[/C][C]156589.185185185[/C][C]28333.8148148148[/C][/ROW]
[ROW][C]101[/C][C]140358[/C][C]113570.666666667[/C][C]26787.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]102[/C][C]149959[/C][C]156589.185185185[/C][C]-6630.1851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]103[/C][C]57224[/C][C]88349.8648648649[/C][C]-31125.8648648649[/C][/ROW]
[ROW][C]104[/C][C]43750[/C][C]26054.2142857143[/C][C]17695.7857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]105[/C][C]48029[/C][C]88349.8648648649[/C][C]-40320.8648648649[/C][/ROW]
[ROW][C]106[/C][C]104978[/C][C]88349.8648648649[/C][C]16628.1351351351[/C][/ROW]
[ROW][C]107[/C][C]100046[/C][C]113570.666666667[/C][C]-13524.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]108[/C][C]101047[/C][C]113570.666666667[/C][C]-12523.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]109[/C][C]197426[/C][C]156589.185185185[/C][C]40836.8148148148[/C][/ROW]
[ROW][C]110[/C][C]160902[/C][C]113570.666666667[/C][C]47331.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]111[/C][C]147172[/C][C]156589.185185185[/C][C]-9417.1851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]112[/C][C]109432[/C][C]88349.8648648649[/C][C]21082.1351351351[/C][/ROW]
[ROW][C]113[/C][C]1168[/C][C]2601.64285714286[/C][C]-1433.64285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]114[/C][C]83248[/C][C]88349.8648648649[/C][C]-5101.86486486487[/C][/ROW]
[ROW][C]115[/C][C]25162[/C][C]26054.2142857143[/C][C]-892.214285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]116[/C][C]45724[/C][C]71247.25[/C][C]-25523.25[/C][/ROW]
[ROW][C]117[/C][C]110529[/C][C]156589.185185185[/C][C]-46060.1851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]118[/C][C]855[/C][C]2601.64285714286[/C][C]-1746.64285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]119[/C][C]101382[/C][C]88349.8648648649[/C][C]13032.1351351351[/C][/ROW]
[ROW][C]120[/C][C]14116[/C][C]26054.2142857143[/C][C]-11938.2142857143[/C][/ROW]
[ROW][C]121[/C][C]89506[/C][C]113570.666666667[/C][C]-24064.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]122[/C][C]135356[/C][C]113570.666666667[/C][C]21785.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]123[/C][C]116066[/C][C]71247.25[/C][C]44818.75[/C][/ROW]
[ROW][C]124[/C][C]144244[/C][C]88349.8648648649[/C][C]55894.1351351351[/C][/ROW]
[ROW][C]125[/C][C]8773[/C][C]26054.2142857143[/C][C]-17281.2142857143[/C][/ROW]
[ROW][C]126[/C][C]102153[/C][C]113570.666666667[/C][C]-11417.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]127[/C][C]117440[/C][C]113570.666666667[/C][C]3869.33333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]128[/C][C]104128[/C][C]113570.666666667[/C][C]-9442.66666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]129[/C][C]134238[/C][C]156589.185185185[/C][C]-22351.1851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]130[/C][C]134047[/C][C]156589.185185185[/C][C]-22542.1851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]131[/C][C]279488[/C][C]156589.185185185[/C][C]122898.814814815[/C][/ROW]
[ROW][C]132[/C][C]79756[/C][C]113570.666666667[/C][C]-33814.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]133[/C][C]66089[/C][C]71247.25[/C][C]-5158.25[/C][/ROW]
[ROW][C]134[/C][C]102070[/C][C]113570.666666667[/C][C]-11500.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]135[/C][C]146760[/C][C]156589.185185185[/C][C]-9829.1851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]136[/C][C]154771[/C][C]71247.25[/C][C]83523.75[/C][/ROW]
[ROW][C]137[/C][C]165933[/C][C]113570.666666667[/C][C]52362.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]138[/C][C]64593[/C][C]71247.25[/C][C]-6654.25[/C][/ROW]
[ROW][C]139[/C][C]92280[/C][C]113570.666666667[/C][C]-21290.6666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]140[/C][C]67150[/C][C]88349.8648648649[/C][C]-21199.8648648649[/C][/ROW]
[ROW][C]141[/C][C]128692[/C][C]88349.8648648649[/C][C]40342.1351351351[/C][/ROW]
[ROW][C]142[/C][C]124089[/C][C]113570.666666667[/C][C]10518.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]143[/C][C]125386[/C][C]88349.8648648649[/C][C]37036.1351351351[/C][/ROW]
[ROW][C]144[/C][C]37238[/C][C]26054.2142857143[/C][C]11183.7857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]145[/C][C]140015[/C][C]113570.666666667[/C][C]26444.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]146[/C][C]150047[/C][C]113570.666666667[/C][C]36476.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]147[/C][C]154451[/C][C]113570.666666667[/C][C]40880.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]148[/C][C]156349[/C][C]113570.666666667[/C][C]42778.3333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]149[/C][C]0[/C][C]2601.64285714286[/C][C]-2601.64285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]150[/C][C]6023[/C][C]2601.64285714286[/C][C]3421.35714285714[/C][/ROW]
[ROW][C]151[/C][C]0[/C][C]2601.64285714286[/C][C]-2601.64285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]152[/C][C]0[/C][C]2601.64285714286[/C][C]-2601.64285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]153[/C][C]0[/C][C]2601.64285714286[/C][C]-2601.64285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]154[/C][C]0[/C][C]2601.64285714286[/C][C]-2601.64285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]155[/C][C]84601[/C][C]88349.8648648649[/C][C]-3748.86486486487[/C][/ROW]
[ROW][C]156[/C][C]68946[/C][C]88349.8648648649[/C][C]-19403.8648648649[/C][/ROW]
[ROW][C]157[/C][C]0[/C][C]2601.64285714286[/C][C]-2601.64285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]158[/C][C]0[/C][C]2601.64285714286[/C][C]-2601.64285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]159[/C][C]1644[/C][C]2601.64285714286[/C][C]-957.642857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]160[/C][C]6179[/C][C]26054.2142857143[/C][C]-19875.2142857143[/C][/ROW]
[ROW][C]161[/C][C]3926[/C][C]2601.64285714286[/C][C]1324.35714285714[/C][/ROW]
[ROW][C]162[/C][C]52789[/C][C]71247.25[/C][C]-18458.25[/C][/ROW]
[ROW][C]163[/C][C]0[/C][C]2601.64285714286[/C][C]-2601.64285714286[/C][/ROW]
[ROW][C]164[/C][C]100350[/C][C]88349.8648648649[/C][C]12000.1351351351[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=160596&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=160596&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	140824	156589.185185185	-15765.1851851852
2	110459	113570.666666667	-3111.66666666667
3	105079	88349.8648648649	16729.1351351351
4	112098	113570.666666667	-1472.66666666667
5	43929	88349.8648648649	-44420.8648648649
6	76173	71247.25	4925.75
7	187326	156589.185185185	30736.8148148148
8	22807	2601.64285714286	20205.3571428571
9	144408	113570.666666667	30837.3333333333
10	66485	88349.8648648649	-21864.8648648649
11	79089	113570.666666667	-34481.6666666667
12	81625	113570.666666667	-31945.6666666667
13	68788	71247.25	-2459.25
14	103297	113570.666666667	-10273.6666666667
15	69446	88349.8648648649	-18903.8648648649
16	114948	113570.666666667	1377.33333333333
17	167949	113570.666666667	54378.3333333333
18	125081	88349.8648648649	36731.1351351351
19	125818	88349.8648648649	37468.1351351351
20	136588	113570.666666667	23017.3333333333
21	112431	113570.666666667	-1139.66666666667
22	103037	113570.666666667	-10533.6666666667
23	82317	88349.8648648649	-6032.86486486487
24	118906	113570.666666667	5335.33333333333
25	83515	113570.666666667	-30055.6666666667
26	104581	113570.666666667	-8989.66666666667
27	103129	113570.666666667	-10441.6666666667
28	83243	113570.666666667	-30327.6666666667
29	37110	71247.25	-34137.25
30	113344	156589.185185185	-43245.1851851852
31	139165	156589.185185185	-17424.1851851852
32	86652	113570.666666667	-26918.6666666667
33	112302	156589.185185185	-44287.1851851852
34	69652	71247.25	-1595.25
35	119442	156589.185185185	-37147.1851851852
36	69867	88349.8648648649	-18482.8648648649
37	101629	156589.185185185	-54960.1851851852
38	70168	88349.8648648649	-18181.8648648649
39	31081	26054.2142857143	5026.78571428571
40	103925	113570.666666667	-9645.66666666667
41	92622	88349.8648648649	4272.13513513513
42	79011	88349.8648648649	-9338.86486486487
43	93487	88349.8648648649	5137.13513513513
44	64520	71247.25	-6727.25
45	93473	88349.8648648649	5123.13513513513
46	114360	113570.666666667	789.333333333328
47	33032	26054.2142857143	6977.78571428571
48	96125	113570.666666667	-17445.6666666667
49	151911	156589.185185185	-4678.1851851852
50	89256	113570.666666667	-24314.6666666667
51	95676	113570.666666667	-17894.6666666667
52	5950	26054.2142857143	-20104.2142857143
53	149695	156589.185185185	-6894.1851851852
54	32551	26054.2142857143	6496.78571428571
55	31701	26054.2142857143	5646.78571428571
56	100087	113570.666666667	-13483.6666666667
57	169707	156589.185185185	13117.8148148148
58	150491	156589.185185185	-6098.1851851852
59	120192	156589.185185185	-36397.1851851852
60	95893	113570.666666667	-17677.6666666667
61	151715	156589.185185185	-4874.1851851852
62	176225	156589.185185185	19635.8148148148
63	59900	88349.8648648649	-28449.8648648649
64	104767	113570.666666667	-8803.66666666667
65	114799	113570.666666667	1228.33333333333
66	72128	88349.8648648649	-16221.8648648649
67	143592	113570.666666667	30021.3333333333
68	89626	113570.666666667	-23944.6666666667
69	131072	88349.8648648649	42722.1351351351
70	126817	88349.8648648649	38467.1351351351
71	81351	113570.666666667	-32219.6666666667
72	22618	26054.2142857143	-3436.21428571429
73	88977	113570.666666667	-24593.6666666667
74	92059	88349.8648648649	3709.13513513513
75	81897	113570.666666667	-31673.6666666667
76	108146	113570.666666667	-5424.66666666667
77	126372	113570.666666667	12801.3333333333
78	249771	156589.185185185	93181.8148148148
79	71154	113570.666666667	-42416.6666666667
80	71571	88349.8648648649	-16778.8648648649
81	55918	88349.8648648649	-32431.8648648649
82	160141	156589.185185185	3551.8148148148
83	38692	71247.25	-32555.25
84	102812	88349.8648648649	14462.1351351351
85	56622	26054.2142857143	30567.7857142857
86	15986	26054.2142857143	-10068.2142857143
87	123534	113570.666666667	9963.33333333333
88	108535	113570.666666667	-5035.66666666667
89	93879	88349.8648648649	5529.13513513513
90	144551	113570.666666667	30980.3333333333
91	56750	88349.8648648649	-31599.8648648649
92	127654	113570.666666667	14083.3333333333
93	65594	88349.8648648649	-22755.8648648649
94	59938	113570.666666667	-53632.6666666667
95	146975	113570.666666667	33404.3333333333
96	165904	113570.666666667	52333.3333333333
97	169265	113570.666666667	55694.3333333333
98	183500	156589.185185185	26910.8148148148
99	165986	156589.185185185	9396.8148148148
100	184923	156589.185185185	28333.8148148148
101	140358	113570.666666667	26787.3333333333
102	149959	156589.185185185	-6630.1851851852
103	57224	88349.8648648649	-31125.8648648649
104	43750	26054.2142857143	17695.7857142857
105	48029	88349.8648648649	-40320.8648648649
106	104978	88349.8648648649	16628.1351351351
107	100046	113570.666666667	-13524.6666666667
108	101047	113570.666666667	-12523.6666666667
109	197426	156589.185185185	40836.8148148148
110	160902	113570.666666667	47331.3333333333
111	147172	156589.185185185	-9417.1851851852
112	109432	88349.8648648649	21082.1351351351
113	1168	2601.64285714286	-1433.64285714286
114	83248	88349.8648648649	-5101.86486486487
115	25162	26054.2142857143	-892.214285714286
116	45724	71247.25	-25523.25
117	110529	156589.185185185	-46060.1851851852
118	855	2601.64285714286	-1746.64285714286
119	101382	88349.8648648649	13032.1351351351
120	14116	26054.2142857143	-11938.2142857143
121	89506	113570.666666667	-24064.6666666667
122	135356	113570.666666667	21785.3333333333
123	116066	71247.25	44818.75
124	144244	88349.8648648649	55894.1351351351
125	8773	26054.2142857143	-17281.2142857143
126	102153	113570.666666667	-11417.6666666667
127	117440	113570.666666667	3869.33333333333
128	104128	113570.666666667	-9442.66666666667
129	134238	156589.185185185	-22351.1851851852
130	134047	156589.185185185	-22542.1851851852
131	279488	156589.185185185	122898.814814815
132	79756	113570.666666667	-33814.6666666667
133	66089	71247.25	-5158.25
134	102070	113570.666666667	-11500.6666666667
135	146760	156589.185185185	-9829.1851851852
136	154771	71247.25	83523.75
137	165933	113570.666666667	52362.3333333333
138	64593	71247.25	-6654.25
139	92280	113570.666666667	-21290.6666666667
140	67150	88349.8648648649	-21199.8648648649
141	128692	88349.8648648649	40342.1351351351
142	124089	113570.666666667	10518.3333333333
143	125386	88349.8648648649	37036.1351351351
144	37238	26054.2142857143	11183.7857142857
145	140015	113570.666666667	26444.3333333333
146	150047	113570.666666667	36476.3333333333
147	154451	113570.666666667	40880.3333333333
148	156349	113570.666666667	42778.3333333333
149	0	2601.64285714286	-2601.64285714286
150	6023	2601.64285714286	3421.35714285714
151	0	2601.64285714286	-2601.64285714286
152	0	2601.64285714286	-2601.64285714286
153	0	2601.64285714286	-2601.64285714286
154	0	2601.64285714286	-2601.64285714286
155	84601	88349.8648648649	-3748.86486486487
156	68946	88349.8648648649	-19403.8648648649
157	0	2601.64285714286	-2601.64285714286
158	0	2601.64285714286	-2601.64285714286
159	1644	2601.64285714286	-957.642857142857
160	6179	26054.2142857143	-19875.2142857143
161	3926	2601.64285714286	1324.35714285714
162	52789	71247.25	-18458.25
163	0	2601.64285714286	-2601.64285714286
164	100350	88349.8648648649	12000.1351351351

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 = 11 ; par2 = Do not include Seasonal Dummies ; par3 = No Linear Trend ;

Parameters (R input):

par1 = 1 ; par2 = none ; par3 = 3 ; par4 = no ;

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

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

Free Statistics

Description of Statistical Computation

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code