Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*Unverified author*

R Software Module

rwasp_regression_trees1.wasp

Title produced by software

Recursive Partitioning (Regression Trees)

Date of computation

Sun, 09 Dec 2012 13:36:21 -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/2012/Dec/09/t1355078195najqsggukmsowjd.htm/, Retrieved Thu, 18 Apr 2024 19:13:58 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=198030, Retrieved Thu, 18 Apr 2024 19:13:58 +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)

-     [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [] [2010-12-05 18:59:57] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
- R PD  [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [Regression Trees] [2011-12-08 20:43:52] [bc54fcbdb4f9c071218969745a8ec94b]
-           [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [] [2012-12-09 18:36:21] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

112285	1418	210907	56	79	144
84786	869	120982	56	58	103
119182	3201	385534	92	121	150
116174	1583	149061	44	43	84
133824	1706	230964	53	102	151
99645	1036	135473	41	82	138
99052	1929	215147	58	101	124
65553	1220	153935	33	50	73
85323	2352	225548	112	81	116
117478	1677	210767	60	94	119
74007	1579	170266	62	44	129
101494	2452	294424	77	107	175
31081	865	106408	30	33	41
22996	1793	96560	76	42	47
60578	1324	149112	56	56	80
79892	1383	152871	58	59	73
82875	1831	183167	66	91	127
23789	1112	103597	43	27	26
149193	2474	235800	94	105	190
106671	1496	143246	103	67	116
92945	1833	187681	62	114	143
83737	1403	167488	45	69	113
69094	1425	143756	46	105	120
95536	1840	243199	75	88	134
95364	1054	130585	46	67	91
102860	1626	182079	63	124	181
115929	2888	265318	117	110	138
162901	2845	310839	92	130	254
109825	1982	225060	93	93	87
37510	1391	144966	144	39	51
192565	874	99466	50	28	56
44332	1105	102010	53	28	26
32334	1988	99923	66	44	36
91413	2395	317394	86	116	195
44339	620	22648	19	12	24
14116	449	31414	19	18	39
92696	1204	128423	64	32	37
94785	1138	97839	38	25	77
105547	2833	328107	65	129	153
71220	1002	158015	29	59	79
51009	1417	120445	118	36	63
135777	3261	324598	110	113	134
51513	1587	131069	67	47	69
74163	1424	204271	42	92	119
33416	946	116048	64	50	63
102372	1641	195838	67	111	197
103772	2312	254488	83	120	140
130115	1900	224330	83	131	167
24874	1254	135781	31	45	32
45549	1597	81240	66	58	13
4143	628	31774	23	0	0
28207	617	51567	30	21	30
45833	1656	102538	57	50	51
28394	1212	99373	63	12	25
18632	1143	86230	44	21	25
2325	435	30837	19	8	8
21792	830	64175	42	37	46
26263	652	59382	49	29	47
23686	707	119308	30	32	37
49303	954	76702	49	35	51
20055	733	84105	20	17	34
83123	1530	176508	54	60	98
57635	1439	165446	33	69	80
66198	1764	237213	84	78	130
57793	1373	133131	55	44	60
97668	4041	324799	154	158	140
101481	2152	236785	119	77	91
67654	2242	344297	75	80	119
69112	2515	174724	92	123	123
82753	2147	174415	100	73	90
72654	1638	223632	73	105	113
30727	1222	124817	40	47	56
79215	2662	325107	99	84	96
1423	186	7176	17	0	0
83122	2527	265769	146	96	126
39992	2702	175824	107	57	70
49810	1179	111665	34	39	57
100708	4308	362301	119	76	68
72260	1438	168809	66	76	102
5950	496	24188	24	8	7
115762	2253	329267	259	79	148
143558	2144	244052	68	101	137
117105	4691	341570	168	94	135
105195	1973	256462	105	123	181
95260	1226	196553	57	41	107
55183	1389	174184	53	72	94
73511	2269	187559	121	75	106
22618	893	73566	32	22	26
225920	1502	182999	88	73	54
61370	1420	152299	53	62	78
106117	2970	346485	90	118	121
84651	1644	193339	78	100	145
15986	1654	122774	45	24	27
26706	937	112611	41	46	48
89691	3004	286468	144	57	68
126846	2547	148446	91	135	150
51715	1468	140344	53	33	65
55801	2445	220516	62	98	97
111813	1964	243060	63	58	121
120293	1381	162765	32	68	99
161647	1659	232138	62	131	188
24266	1290	85574	34	37	40
129838	1904	232317	54	118	178
87771	1559	164709	109	81	176
44418	2146	220801	75	51	66
35232	1590	92661	61	40	39
40909	1590	133328	55	56	66
13294	1210	61361	77	27	27
140867	1281	100750	72	83	58
61056	1272	101523	42	59	77
101338	1944	243511	71	133	130
1168	391	22938	10	12	11
65567	1605	152474	65	106	101
40735	1386	132487	41	71	120
855	387	21054	16	4	4
97068	1742	209641	42	62	89
10288	800	46698	45	14	14
65622	1684	131698	65	60	78
76643	2699	244749	95	98	106
93815	2158	272458	65	100	132
34553	1421	108043	62	45	40
213688	2922	351067	95	136	220
91721	2186	229242	247	63	95
111194	1035	84207	29	14	12
83305	1926	250047	81	41	55
98952	3352	299775	95	91	103
37238	2035	173260	63	41	16
21399	961	92499	32	25	21
34988	1335	74408	67	29	36
64466	1645	181633	70	47	96
28579	1161	81437	38	37	36
38084	979	65745	53	26	50
27717	675	56653	45	38	30
32928	1241	158399	39	23	30
19499	1049	73624	24	30	33
36874	1081	91899	35	18	37
48259	1688	139526	151	28	83
29156	705	86678	40	12	19
45588	1597	150580	77	27	41
45097	982	99611	35	41	54
25139	532	31706	13	26	26
27975	882	89806	42	27	20
5752	285	19764	12	10	10
20154	642	64187	27	10	12
19540	894	72535	14	17	27
101193	2172	179321	89	108	135
38361	901	123185	40	49	61
68504	463	52746	25	0	39
22807	371	33170	18	1	5
17140	1192	101645	63	20	28
71701	1495	173326	88	86	82
80444	2187	258873	60	104	131
53855	1491	180083	66	63	84
114789	1882	202925	61	115	150
97500	1289	132943	40	83	110
77873	1812	221698	45	105	115
90183	1731	260561	75	114	127
61542	807	84853	31	38	27
27570	829	101011	34	30	35
55813	1940	215641	46	71	64
55461	1499	167542	66	59	84
70106	2747	269651	67	106	105
71570	2099	116408	61	34	40
33032	918	78800	42	20	21
139077	3373	277965	89	115	154
71595	1713	150629	44	85	116
32551	744	65029	17	21	21
120733	2694	233328	132	92	230
73107	1769	206161	71	75	71
132068	3148	311473	112	128	147
46821	2084	177939	82	55	64
87011	1954	207176	70	56	105
78664	1268	119016	52	118	81
70054	1943	182192	52	77	89
74011	1762	194979	62	66	84
93133	1857	275541	63	116	110
62133	1441	135649	46	99	96
43836	1416	120221	37	53	51
38692	1317	145790	63	30	38
56622	870	80953	25	49	59
67267	2008	241066	82	75	58
41140	1885	204713	71	68	74
138599	1369	182613	39	81	152
43750	602	43287	14	13	49
40652	1743	155754	61	74	73
85872	2014	201940	38	109	94
89275	2143	235454	73	151	120
32387	2072	125930	75	37	65
120662	1401	224549	50	54	98
21233	834	82316	32	27	25
13497	761	41566	35	0	2
25162	530	61857	25	23	31
16563	1050	91735	35	7	15
110681	1606	184510	49	64	83
29011	1502	79863	37	29	24
8773	568	38214	34	16	16
83209	1459	151101	32	48	56
86687	1111	172494	52	46	144
103487	1955	250579	83	130	143
23517	1060	98866	18	25	50
56926	956	85439	33	32	39
115168	3604	351619	139	95	169
51633	1701	165543	65	70	119
75345	1249	141722	94	19	75
123969	1369	104389	45	135	89
27142	1577	136084	30	27	40
135400	2201	199476	70	87	125
6023	207	14688	10	4	5
51776	1463	87186	54	28	47
21152	742	50090	20	16	20
11342	676	46455	20	22	34
16380	620	38395	31	16	34
16734	736	52164	52	32	32
30143	812	70551	31	23	43
41369	1051	84856	29	29	41
35944	945	85709	44	21	37
36278	554	34662	25	18	33
3895	222	19349	11	13	14
14483	608	62088	38	13	11
13127	459	40151	29	16	14
5839	578	27634	20	2	3
24069	826	76990	27	42	40
3738	509	37460	20	5	5
18625	717	54157	19	37	38
36341	637	49862	37	17	32
24548	857	84337	26	38	41
25659	1461	103425	67	17	49
28904	672	70344	28	20	21
2781	778	43410	19	7	1
29236	1141	104838	49	46	44
19546	680	62215	27	24	26
22818	1090	69304	30	40	21
32689	616	53117	22	3	4
22197	1145	86680	31	37	43
25272	888	77945	20	28	32
82206	849	89113	39	19	20
32073	1182	91005	29	29	34
5444	528	40248	16	8	6
36944	947	50857	21	15	24
8019	819	56613	19	15	16
30884	757	62792	35	28	72

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	8 seconds
R Server	'Sir Maurice George Kendall' @ kendall.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 & 8 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Maurice George Kendall' @ kendall.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=198030&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]8 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Sir Maurice George Kendall' @ kendall.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=198030&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=198030&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	8 seconds
R Server	'Sir Maurice George Kendall' @ kendall.wessa.net

Goodness of Fit
Correlation	0.9182
R-squared	0.8431
RMSE	14.942

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Goodness of Fit \tabularnewline
Correlation & 0.9182 \tabularnewline
R-squared & 0.8431 \tabularnewline
RMSE & 14.942 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=198030&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Goodness of Fit[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation[/C][C]0.9182[/C][/ROW]
[ROW][C]R-squared[/C][C]0.8431[/C][/ROW]
[ROW][C]RMSE[/C][C]14.942[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=198030&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=198030&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	0.9182
R-squared	0.8431
RMSE	14.942

Actuals, Predictions, and Residuals
#	Actuals	Forecasts	Residuals
1	79	73.625	5.375
2	58	78	-20
3	121	111.844444444444	9.15555555555555
4	43	78	-35
5	102	111.844444444444	-9.84444444444445
6	82	73.625	8.375
7	101	111.844444444444	-10.8444444444444
8	50	62.6875	-12.6875
9	81	78	3
10	94	78	16
11	44	73.625	-29.625
12	107	111.844444444444	-4.84444444444445
13	33	31.0357142857143	1.96428571428572
14	42	35.1176470588235	6.88235294117647
15	56	78	-22
16	59	62.6875	-3.6875
17	91	111.844444444444	-20.8444444444444
18	27	21.4166666666667	5.58333333333333
19	105	111.844444444444	-6.84444444444445
20	67	78	-11
21	114	111.844444444444	2.15555555555555
22	69	78	-9
23	105	73.625	31.375
24	88	111.844444444444	-23.8444444444444
25	67	78	-11
26	124	111.844444444444	12.1555555555556
27	110	111.844444444444	-1.84444444444445
28	130	111.844444444444	18.1555555555556
29	93	78	15
30	39	43.9583333333333	-4.95833333333334
31	28	43.9583333333333	-15.9583333333333
32	28	21.4166666666667	6.58333333333333
33	44	35.1176470588235	8.88235294117647
34	116	111.844444444444	4.15555555555555
35	12	16.0769230769231	-4.07692307692308
36	18	16.0769230769231	1.92307692307692
37	32	31.0357142857143	0.964285714285715
38	25	43.9583333333333	-18.9583333333333
39	129	111.844444444444	17.1555555555556
40	59	62.6875	-3.6875
41	36	43.9583333333333	-7.95833333333334
42	113	111.844444444444	1.15555555555555
43	47	43.9583333333333	3.04166666666666
44	92	78	14
45	50	43.9583333333333	6.04166666666666
46	111	111.844444444444	-0.844444444444449
47	120	111.844444444444	8.15555555555555
48	131	111.844444444444	19.1555555555556
49	45	35.1176470588235	9.88235294117647
50	58	35.1176470588235	22.8823529411765
51	0	6.05555555555556	-6.05555555555556
52	21	16.0769230769231	4.92307692307692
53	50	43.9583333333333	6.04166666666666
54	12	21.4166666666667	-9.41666666666667
55	21	21.4166666666667	-0.416666666666668
56	8	6.05555555555556	1.94444444444444
57	37	31.0357142857143	5.96428571428572
58	29	31.0357142857143	-2.03571428571428
59	32	31.0357142857143	0.964285714285715
60	35	43.9583333333333	-8.95833333333334
61	17	31.0357142857143	-14.0357142857143
62	60	78	-18
63	69	78	-9
64	78	111.844444444444	-33.8444444444444
65	44	43.9583333333333	0.0416666666666643
66	158	111.844444444444	46.1555555555556
67	77	78	-1
68	80	78	2
69	123	111.844444444444	11.1555555555556
70	73	78	-5
71	105	78	27
72	47	43.9583333333333	3.04166666666666
73	84	78	6
74	0	6.05555555555556	-6.05555555555556
75	96	111.844444444444	-15.8444444444444
76	57	62.6875	-5.6875
77	39	43.9583333333333	-4.95833333333334
78	76	62.6875	13.3125
79	76	78	-2
80	8	6.05555555555556	1.94444444444444
81	79	111.844444444444	-32.8444444444444
82	101	111.844444444444	-10.8444444444444
83	94	111.844444444444	-17.8444444444444
84	123	111.844444444444	11.1555555555556
85	41	78	-37
86	72	78	-6
87	75	78	-3
88	22	21.4166666666667	0.583333333333332
89	73	62.6875	10.3125
90	62	62.6875	-0.6875
91	118	111.844444444444	6.15555555555555
92	100	111.844444444444	-11.8444444444444
93	24	35.1176470588235	-11.1176470588235
94	46	31.0357142857143	14.9642857142857
95	57	62.6875	-5.6875
96	135	111.844444444444	23.1555555555556
97	33	43.9583333333333	-10.9583333333333
98	98	78	20
99	58	111.844444444444	-53.8444444444444
100	68	78	-10
101	131	111.844444444444	19.1555555555556
102	37	35.1176470588235	1.88235294117647
103	118	111.844444444444	6.15555555555555
104	81	73.625	7.375
105	51	62.6875	-11.6875
106	40	35.1176470588235	4.88235294117647
107	56	43.9583333333333	12.0416666666667
108	27	21.4166666666667	5.58333333333333
109	83	43.9583333333333	39.0416666666667
110	59	43.9583333333333	15.0416666666667
111	133	111.844444444444	21.1555555555556
112	12	6.05555555555556	5.94444444444444
113	106	78	28
114	71	73.625	-2.625
115	4	6.05555555555556	-2.05555555555556
116	62	78	-16
117	14	21.4166666666667	-7.41666666666667
118	60	43.9583333333333	16.0416666666667
119	98	78	20
120	100	111.844444444444	-11.8444444444444
121	45	35.1176470588235	9.88235294117647
122	136	111.844444444444	24.1555555555556
123	63	78	-15
124	14	6.05555555555556	7.94444444444444
125	41	62.6875	-21.6875
126	91	78	13
127	41	35.1176470588235	5.88235294117647
128	25	21.4166666666667	3.58333333333333
129	29	35.1176470588235	-6.11764705882353
130	47	78	-31
131	37	31.0357142857143	5.96428571428572
132	26	31.0357142857143	-5.03571428571428
133	38	31.0357142857143	6.96428571428572
134	23	31.0357142857143	-8.03571428571428
135	30	31.0357142857143	-1.03571428571428
136	18	31.0357142857143	-13.0357142857143
137	28	78	-50
138	12	21.4166666666667	-9.41666666666667
139	27	35.1176470588235	-8.11764705882353
140	41	43.9583333333333	-2.95833333333334
141	26	16.0769230769231	9.92307692307692
142	27	21.4166666666667	5.58333333333333
143	10	6.05555555555556	3.94444444444444
144	10	6.05555555555556	3.94444444444444
145	17	21.4166666666667	-4.41666666666667
146	108	111.844444444444	-3.84444444444445
147	49	43.9583333333333	5.04166666666666
148	0	16.0769230769231	-16.0769230769231
149	1	6.05555555555556	-5.05555555555556
150	20	21.4166666666667	-1.41666666666667
151	86	78	8
152	104	111.844444444444	-7.84444444444445
153	63	78	-15
154	115	111.844444444444	3.15555555555555
155	83	78	5
156	105	78	27
157	114	111.844444444444	2.15555555555555
158	38	21.4166666666667	16.5833333333333
159	30	31.0357142857143	-1.03571428571428
160	71	62.6875	8.3125
161	59	78	-19
162	106	78	28
163	34	35.1176470588235	-1.11764705882353
164	20	21.4166666666667	-1.41666666666667
165	115	111.844444444444	3.15555555555555
166	85	78	7
167	21	21.4166666666667	-0.416666666666668
168	92	111.844444444444	-19.8444444444444
169	75	62.6875	12.3125
170	128	111.844444444444	16.1555555555556
171	55	62.6875	-7.6875
172	56	78	-22
173	118	78	40
174	77	78	-1
175	66	78	-12
176	116	78	38
177	99	78	21
178	53	43.9583333333333	9.04166666666666
179	30	35.1176470588235	-5.11764705882353
180	49	43.9583333333333	5.04166666666666
181	75	62.6875	12.3125
182	68	62.6875	5.3125
183	81	73.625	7.375
184	13	16.0769230769231	-3.07692307692308
185	74	62.6875	11.3125
186	109	78	31
187	151	111.844444444444	39.1555555555556
188	37	43.9583333333333	-6.95833333333334
189	54	78	-24
190	27	21.4166666666667	5.58333333333333
191	0	6.05555555555556	-6.05555555555556
192	23	16.0769230769231	6.92307692307692
193	7	21.4166666666667	-14.4166666666667
194	64	78	-14
195	29	35.1176470588235	-6.11764705882353
196	16	16.0769230769231	-0.0769230769230766
197	48	43.9583333333333	4.04166666666666
198	46	73.625	-27.625
199	130	111.844444444444	18.1555555555556
200	25	31.0357142857143	-6.03571428571428
201	32	31.0357142857143	0.964285714285715
202	95	111.844444444444	-16.8444444444444
203	70	78	-8
204	19	43.9583333333333	-24.9583333333333
205	135	78	57
206	27	35.1176470588235	-8.11764705882353
207	87	111.844444444444	-24.8444444444444
208	4	6.05555555555556	-2.05555555555556
209	28	35.1176470588235	-7.11764705882353
210	16	21.4166666666667	-5.41666666666667
211	22	31.0357142857143	-9.03571428571428
212	16	16.0769230769231	-0.0769230769230766
213	32	31.0357142857143	0.964285714285715
214	23	31.0357142857143	-8.03571428571428
215	29	31.0357142857143	-2.03571428571428
216	21	31.0357142857143	-10.0357142857143
217	18	16.0769230769231	1.92307692307692
218	13	16.0769230769231	-3.07692307692308
219	13	6.05555555555556	6.94444444444444
220	16	16.0769230769231	-0.0769230769230766
221	2	6.05555555555556	-4.05555555555556
222	42	31.0357142857143	10.9642857142857
223	5	6.05555555555556	-1.05555555555556
224	37	31.0357142857143	5.96428571428572
225	17	16.0769230769231	0.923076923076923
226	38	31.0357142857143	6.96428571428572
227	17	35.1176470588235	-18.1176470588235
228	20	21.4166666666667	-1.41666666666667
229	7	6.05555555555556	0.944444444444445
230	46	31.0357142857143	14.9642857142857
231	24	21.4166666666667	2.58333333333333
232	40	21.4166666666667	18.5833333333333
233	3	6.05555555555556	-3.05555555555556
234	37	31.0357142857143	5.96428571428572
235	28	31.0357142857143	-3.03571428571428
236	19	21.4166666666667	-2.41666666666667
237	29	31.0357142857143	-2.03571428571428
238	8	6.05555555555556	1.94444444444444
239	15	21.4166666666667	-6.41666666666667
240	15	21.4166666666667	-6.41666666666667
241	28	43.9583333333333	-15.9583333333333

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Actuals, Predictions, and Residuals \tabularnewline
# & Actuals & Forecasts & Residuals \tabularnewline
1 & 79 & 73.625 & 5.375 \tabularnewline
2 & 58 & 78 & -20 \tabularnewline
3 & 121 & 111.844444444444 & 9.15555555555555 \tabularnewline
4 & 43 & 78 & -35 \tabularnewline
5 & 102 & 111.844444444444 & -9.84444444444445 \tabularnewline
6 & 82 & 73.625 & 8.375 \tabularnewline
7 & 101 & 111.844444444444 & -10.8444444444444 \tabularnewline
8 & 50 & 62.6875 & -12.6875 \tabularnewline
9 & 81 & 78 & 3 \tabularnewline
10 & 94 & 78 & 16 \tabularnewline
11 & 44 & 73.625 & -29.625 \tabularnewline
12 & 107 & 111.844444444444 & -4.84444444444445 \tabularnewline
13 & 33 & 31.0357142857143 & 1.96428571428572 \tabularnewline
14 & 42 & 35.1176470588235 & 6.88235294117647 \tabularnewline
15 & 56 & 78 & -22 \tabularnewline
16 & 59 & 62.6875 & -3.6875 \tabularnewline
17 & 91 & 111.844444444444 & -20.8444444444444 \tabularnewline
18 & 27 & 21.4166666666667 & 5.58333333333333 \tabularnewline
19 & 105 & 111.844444444444 & -6.84444444444445 \tabularnewline
20 & 67 & 78 & -11 \tabularnewline
21 & 114 & 111.844444444444 & 2.15555555555555 \tabularnewline
22 & 69 & 78 & -9 \tabularnewline
23 & 105 & 73.625 & 31.375 \tabularnewline
24 & 88 & 111.844444444444 & -23.8444444444444 \tabularnewline
25 & 67 & 78 & -11 \tabularnewline
26 & 124 & 111.844444444444 & 12.1555555555556 \tabularnewline
27 & 110 & 111.844444444444 & -1.84444444444445 \tabularnewline
28 & 130 & 111.844444444444 & 18.1555555555556 \tabularnewline
29 & 93 & 78 & 15 \tabularnewline
30 & 39 & 43.9583333333333 & -4.95833333333334 \tabularnewline
31 & 28 & 43.9583333333333 & -15.9583333333333 \tabularnewline
32 & 28 & 21.4166666666667 & 6.58333333333333 \tabularnewline
33 & 44 & 35.1176470588235 & 8.88235294117647 \tabularnewline
34 & 116 & 111.844444444444 & 4.15555555555555 \tabularnewline
35 & 12 & 16.0769230769231 & -4.07692307692308 \tabularnewline
36 & 18 & 16.0769230769231 & 1.92307692307692 \tabularnewline
37 & 32 & 31.0357142857143 & 0.964285714285715 \tabularnewline
38 & 25 & 43.9583333333333 & -18.9583333333333 \tabularnewline
39 & 129 & 111.844444444444 & 17.1555555555556 \tabularnewline
40 & 59 & 62.6875 & -3.6875 \tabularnewline
41 & 36 & 43.9583333333333 & -7.95833333333334 \tabularnewline
42 & 113 & 111.844444444444 & 1.15555555555555 \tabularnewline
43 & 47 & 43.9583333333333 & 3.04166666666666 \tabularnewline
44 & 92 & 78 & 14 \tabularnewline
45 & 50 & 43.9583333333333 & 6.04166666666666 \tabularnewline
46 & 111 & 111.844444444444 & -0.844444444444449 \tabularnewline
47 & 120 & 111.844444444444 & 8.15555555555555 \tabularnewline
48 & 131 & 111.844444444444 & 19.1555555555556 \tabularnewline
49 & 45 & 35.1176470588235 & 9.88235294117647 \tabularnewline
50 & 58 & 35.1176470588235 & 22.8823529411765 \tabularnewline
51 & 0 & 6.05555555555556 & -6.05555555555556 \tabularnewline
52 & 21 & 16.0769230769231 & 4.92307692307692 \tabularnewline
53 & 50 & 43.9583333333333 & 6.04166666666666 \tabularnewline
54 & 12 & 21.4166666666667 & -9.41666666666667 \tabularnewline
55 & 21 & 21.4166666666667 & -0.416666666666668 \tabularnewline
56 & 8 & 6.05555555555556 & 1.94444444444444 \tabularnewline
57 & 37 & 31.0357142857143 & 5.96428571428572 \tabularnewline
58 & 29 & 31.0357142857143 & -2.03571428571428 \tabularnewline
59 & 32 & 31.0357142857143 & 0.964285714285715 \tabularnewline
60 & 35 & 43.9583333333333 & -8.95833333333334 \tabularnewline
61 & 17 & 31.0357142857143 & -14.0357142857143 \tabularnewline
62 & 60 & 78 & -18 \tabularnewline
63 & 69 & 78 & -9 \tabularnewline
64 & 78 & 111.844444444444 & -33.8444444444444 \tabularnewline
65 & 44 & 43.9583333333333 & 0.0416666666666643 \tabularnewline
66 & 158 & 111.844444444444 & 46.1555555555556 \tabularnewline
67 & 77 & 78 & -1 \tabularnewline
68 & 80 & 78 & 2 \tabularnewline
69 & 123 & 111.844444444444 & 11.1555555555556 \tabularnewline
70 & 73 & 78 & -5 \tabularnewline
71 & 105 & 78 & 27 \tabularnewline
72 & 47 & 43.9583333333333 & 3.04166666666666 \tabularnewline
73 & 84 & 78 & 6 \tabularnewline
74 & 0 & 6.05555555555556 & -6.05555555555556 \tabularnewline
75 & 96 & 111.844444444444 & -15.8444444444444 \tabularnewline
76 & 57 & 62.6875 & -5.6875 \tabularnewline
77 & 39 & 43.9583333333333 & -4.95833333333334 \tabularnewline
78 & 76 & 62.6875 & 13.3125 \tabularnewline
79 & 76 & 78 & -2 \tabularnewline
80 & 8 & 6.05555555555556 & 1.94444444444444 \tabularnewline
81 & 79 & 111.844444444444 & -32.8444444444444 \tabularnewline
82 & 101 & 111.844444444444 & -10.8444444444444 \tabularnewline
83 & 94 & 111.844444444444 & -17.8444444444444 \tabularnewline
84 & 123 & 111.844444444444 & 11.1555555555556 \tabularnewline
85 & 41 & 78 & -37 \tabularnewline
86 & 72 & 78 & -6 \tabularnewline
87 & 75 & 78 & -3 \tabularnewline
88 & 22 & 21.4166666666667 & 0.583333333333332 \tabularnewline
89 & 73 & 62.6875 & 10.3125 \tabularnewline
90 & 62 & 62.6875 & -0.6875 \tabularnewline
91 & 118 & 111.844444444444 & 6.15555555555555 \tabularnewline
92 & 100 & 111.844444444444 & -11.8444444444444 \tabularnewline
93 & 24 & 35.1176470588235 & -11.1176470588235 \tabularnewline
94 & 46 & 31.0357142857143 & 14.9642857142857 \tabularnewline
95 & 57 & 62.6875 & -5.6875 \tabularnewline
96 & 135 & 111.844444444444 & 23.1555555555556 \tabularnewline
97 & 33 & 43.9583333333333 & -10.9583333333333 \tabularnewline
98 & 98 & 78 & 20 \tabularnewline
99 & 58 & 111.844444444444 & -53.8444444444444 \tabularnewline
100 & 68 & 78 & -10 \tabularnewline
101 & 131 & 111.844444444444 & 19.1555555555556 \tabularnewline
102 & 37 & 35.1176470588235 & 1.88235294117647 \tabularnewline
103 & 118 & 111.844444444444 & 6.15555555555555 \tabularnewline
104 & 81 & 73.625 & 7.375 \tabularnewline
105 & 51 & 62.6875 & -11.6875 \tabularnewline
106 & 40 & 35.1176470588235 & 4.88235294117647 \tabularnewline
107 & 56 & 43.9583333333333 & 12.0416666666667 \tabularnewline
108 & 27 & 21.4166666666667 & 5.58333333333333 \tabularnewline
109 & 83 & 43.9583333333333 & 39.0416666666667 \tabularnewline
110 & 59 & 43.9583333333333 & 15.0416666666667 \tabularnewline
111 & 133 & 111.844444444444 & 21.1555555555556 \tabularnewline
112 & 12 & 6.05555555555556 & 5.94444444444444 \tabularnewline
113 & 106 & 78 & 28 \tabularnewline
114 & 71 & 73.625 & -2.625 \tabularnewline
115 & 4 & 6.05555555555556 & -2.05555555555556 \tabularnewline
116 & 62 & 78 & -16 \tabularnewline
117 & 14 & 21.4166666666667 & -7.41666666666667 \tabularnewline
118 & 60 & 43.9583333333333 & 16.0416666666667 \tabularnewline
119 & 98 & 78 & 20 \tabularnewline
120 & 100 & 111.844444444444 & -11.8444444444444 \tabularnewline
121 & 45 & 35.1176470588235 & 9.88235294117647 \tabularnewline
122 & 136 & 111.844444444444 & 24.1555555555556 \tabularnewline
123 & 63 & 78 & -15 \tabularnewline
124 & 14 & 6.05555555555556 & 7.94444444444444 \tabularnewline
125 & 41 & 62.6875 & -21.6875 \tabularnewline
126 & 91 & 78 & 13 \tabularnewline
127 & 41 & 35.1176470588235 & 5.88235294117647 \tabularnewline
128 & 25 & 21.4166666666667 & 3.58333333333333 \tabularnewline
129 & 29 & 35.1176470588235 & -6.11764705882353 \tabularnewline
130 & 47 & 78 & -31 \tabularnewline
131 & 37 & 31.0357142857143 & 5.96428571428572 \tabularnewline
132 & 26 & 31.0357142857143 & -5.03571428571428 \tabularnewline
133 & 38 & 31.0357142857143 & 6.96428571428572 \tabularnewline
134 & 23 & 31.0357142857143 & -8.03571428571428 \tabularnewline
135 & 30 & 31.0357142857143 & -1.03571428571428 \tabularnewline
136 & 18 & 31.0357142857143 & -13.0357142857143 \tabularnewline
137 & 28 & 78 & -50 \tabularnewline
138 & 12 & 21.4166666666667 & -9.41666666666667 \tabularnewline
139 & 27 & 35.1176470588235 & -8.11764705882353 \tabularnewline
140 & 41 & 43.9583333333333 & -2.95833333333334 \tabularnewline
141 & 26 & 16.0769230769231 & 9.92307692307692 \tabularnewline
142 & 27 & 21.4166666666667 & 5.58333333333333 \tabularnewline
143 & 10 & 6.05555555555556 & 3.94444444444444 \tabularnewline
144 & 10 & 6.05555555555556 & 3.94444444444444 \tabularnewline
145 & 17 & 21.4166666666667 & -4.41666666666667 \tabularnewline
146 & 108 & 111.844444444444 & -3.84444444444445 \tabularnewline
147 & 49 & 43.9583333333333 & 5.04166666666666 \tabularnewline
148 & 0 & 16.0769230769231 & -16.0769230769231 \tabularnewline
149 & 1 & 6.05555555555556 & -5.05555555555556 \tabularnewline
150 & 20 & 21.4166666666667 & -1.41666666666667 \tabularnewline
151 & 86 & 78 & 8 \tabularnewline
152 & 104 & 111.844444444444 & -7.84444444444445 \tabularnewline
153 & 63 & 78 & -15 \tabularnewline
154 & 115 & 111.844444444444 & 3.15555555555555 \tabularnewline
155 & 83 & 78 & 5 \tabularnewline
156 & 105 & 78 & 27 \tabularnewline
157 & 114 & 111.844444444444 & 2.15555555555555 \tabularnewline
158 & 38 & 21.4166666666667 & 16.5833333333333 \tabularnewline
159 & 30 & 31.0357142857143 & -1.03571428571428 \tabularnewline
160 & 71 & 62.6875 & 8.3125 \tabularnewline
161 & 59 & 78 & -19 \tabularnewline
162 & 106 & 78 & 28 \tabularnewline
163 & 34 & 35.1176470588235 & -1.11764705882353 \tabularnewline
164 & 20 & 21.4166666666667 & -1.41666666666667 \tabularnewline
165 & 115 & 111.844444444444 & 3.15555555555555 \tabularnewline
166 & 85 & 78 & 7 \tabularnewline
167 & 21 & 21.4166666666667 & -0.416666666666668 \tabularnewline
168 & 92 & 111.844444444444 & -19.8444444444444 \tabularnewline
169 & 75 & 62.6875 & 12.3125 \tabularnewline
170 & 128 & 111.844444444444 & 16.1555555555556 \tabularnewline
171 & 55 & 62.6875 & -7.6875 \tabularnewline
172 & 56 & 78 & -22 \tabularnewline
173 & 118 & 78 & 40 \tabularnewline
174 & 77 & 78 & -1 \tabularnewline
175 & 66 & 78 & -12 \tabularnewline
176 & 116 & 78 & 38 \tabularnewline
177 & 99 & 78 & 21 \tabularnewline
178 & 53 & 43.9583333333333 & 9.04166666666666 \tabularnewline
179 & 30 & 35.1176470588235 & -5.11764705882353 \tabularnewline
180 & 49 & 43.9583333333333 & 5.04166666666666 \tabularnewline
181 & 75 & 62.6875 & 12.3125 \tabularnewline
182 & 68 & 62.6875 & 5.3125 \tabularnewline
183 & 81 & 73.625 & 7.375 \tabularnewline
184 & 13 & 16.0769230769231 & -3.07692307692308 \tabularnewline
185 & 74 & 62.6875 & 11.3125 \tabularnewline
186 & 109 & 78 & 31 \tabularnewline
187 & 151 & 111.844444444444 & 39.1555555555556 \tabularnewline
188 & 37 & 43.9583333333333 & -6.95833333333334 \tabularnewline
189 & 54 & 78 & -24 \tabularnewline
190 & 27 & 21.4166666666667 & 5.58333333333333 \tabularnewline
191 & 0 & 6.05555555555556 & -6.05555555555556 \tabularnewline
192 & 23 & 16.0769230769231 & 6.92307692307692 \tabularnewline
193 & 7 & 21.4166666666667 & -14.4166666666667 \tabularnewline
194 & 64 & 78 & -14 \tabularnewline
195 & 29 & 35.1176470588235 & -6.11764705882353 \tabularnewline
196 & 16 & 16.0769230769231 & -0.0769230769230766 \tabularnewline
197 & 48 & 43.9583333333333 & 4.04166666666666 \tabularnewline
198 & 46 & 73.625 & -27.625 \tabularnewline
199 & 130 & 111.844444444444 & 18.1555555555556 \tabularnewline
200 & 25 & 31.0357142857143 & -6.03571428571428 \tabularnewline
201 & 32 & 31.0357142857143 & 0.964285714285715 \tabularnewline
202 & 95 & 111.844444444444 & -16.8444444444444 \tabularnewline
203 & 70 & 78 & -8 \tabularnewline
204 & 19 & 43.9583333333333 & -24.9583333333333 \tabularnewline
205 & 135 & 78 & 57 \tabularnewline
206 & 27 & 35.1176470588235 & -8.11764705882353 \tabularnewline
207 & 87 & 111.844444444444 & -24.8444444444444 \tabularnewline
208 & 4 & 6.05555555555556 & -2.05555555555556 \tabularnewline
209 & 28 & 35.1176470588235 & -7.11764705882353 \tabularnewline
210 & 16 & 21.4166666666667 & -5.41666666666667 \tabularnewline
211 & 22 & 31.0357142857143 & -9.03571428571428 \tabularnewline
212 & 16 & 16.0769230769231 & -0.0769230769230766 \tabularnewline
213 & 32 & 31.0357142857143 & 0.964285714285715 \tabularnewline
214 & 23 & 31.0357142857143 & -8.03571428571428 \tabularnewline
215 & 29 & 31.0357142857143 & -2.03571428571428 \tabularnewline
216 & 21 & 31.0357142857143 & -10.0357142857143 \tabularnewline
217 & 18 & 16.0769230769231 & 1.92307692307692 \tabularnewline
218 & 13 & 16.0769230769231 & -3.07692307692308 \tabularnewline
219 & 13 & 6.05555555555556 & 6.94444444444444 \tabularnewline
220 & 16 & 16.0769230769231 & -0.0769230769230766 \tabularnewline
221 & 2 & 6.05555555555556 & -4.05555555555556 \tabularnewline
222 & 42 & 31.0357142857143 & 10.9642857142857 \tabularnewline
223 & 5 & 6.05555555555556 & -1.05555555555556 \tabularnewline
224 & 37 & 31.0357142857143 & 5.96428571428572 \tabularnewline
225 & 17 & 16.0769230769231 & 0.923076923076923 \tabularnewline
226 & 38 & 31.0357142857143 & 6.96428571428572 \tabularnewline
227 & 17 & 35.1176470588235 & -18.1176470588235 \tabularnewline
228 & 20 & 21.4166666666667 & -1.41666666666667 \tabularnewline
229 & 7 & 6.05555555555556 & 0.944444444444445 \tabularnewline
230 & 46 & 31.0357142857143 & 14.9642857142857 \tabularnewline
231 & 24 & 21.4166666666667 & 2.58333333333333 \tabularnewline
232 & 40 & 21.4166666666667 & 18.5833333333333 \tabularnewline
233 & 3 & 6.05555555555556 & -3.05555555555556 \tabularnewline
234 & 37 & 31.0357142857143 & 5.96428571428572 \tabularnewline
235 & 28 & 31.0357142857143 & -3.03571428571428 \tabularnewline
236 & 19 & 21.4166666666667 & -2.41666666666667 \tabularnewline
237 & 29 & 31.0357142857143 & -2.03571428571428 \tabularnewline
238 & 8 & 6.05555555555556 & 1.94444444444444 \tabularnewline
239 & 15 & 21.4166666666667 & -6.41666666666667 \tabularnewline
240 & 15 & 21.4166666666667 & -6.41666666666667 \tabularnewline
241 & 28 & 43.9583333333333 & -15.9583333333333 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=198030&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]79[/C][C]73.625[/C][C]5.375[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]58[/C][C]78[/C][C]-20[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]121[/C][C]111.844444444444[/C][C]9.15555555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]43[/C][C]78[/C][C]-35[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]102[/C][C]111.844444444444[/C][C]-9.84444444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]82[/C][C]73.625[/C][C]8.375[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]101[/C][C]111.844444444444[/C][C]-10.8444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]50[/C][C]62.6875[/C][C]-12.6875[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]81[/C][C]78[/C][C]3[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]94[/C][C]78[/C][C]16[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]44[/C][C]73.625[/C][C]-29.625[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]107[/C][C]111.844444444444[/C][C]-4.84444444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]33[/C][C]31.0357142857143[/C][C]1.96428571428572[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]42[/C][C]35.1176470588235[/C][C]6.88235294117647[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]56[/C][C]78[/C][C]-22[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]59[/C][C]62.6875[/C][C]-3.6875[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]91[/C][C]111.844444444444[/C][C]-20.8444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]27[/C][C]21.4166666666667[/C][C]5.58333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]105[/C][C]111.844444444444[/C][C]-6.84444444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]67[/C][C]78[/C][C]-11[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]114[/C][C]111.844444444444[/C][C]2.15555555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]69[/C][C]78[/C][C]-9[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]105[/C][C]73.625[/C][C]31.375[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]88[/C][C]111.844444444444[/C][C]-23.8444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]67[/C][C]78[/C][C]-11[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]124[/C][C]111.844444444444[/C][C]12.1555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]110[/C][C]111.844444444444[/C][C]-1.84444444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]130[/C][C]111.844444444444[/C][C]18.1555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]93[/C][C]78[/C][C]15[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]39[/C][C]43.9583333333333[/C][C]-4.95833333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]28[/C][C]43.9583333333333[/C][C]-15.9583333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]28[/C][C]21.4166666666667[/C][C]6.58333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]44[/C][C]35.1176470588235[/C][C]8.88235294117647[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]116[/C][C]111.844444444444[/C][C]4.15555555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]12[/C][C]16.0769230769231[/C][C]-4.07692307692308[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]18[/C][C]16.0769230769231[/C][C]1.92307692307692[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]32[/C][C]31.0357142857143[/C][C]0.964285714285715[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]25[/C][C]43.9583333333333[/C][C]-18.9583333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]129[/C][C]111.844444444444[/C][C]17.1555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]59[/C][C]62.6875[/C][C]-3.6875[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]36[/C][C]43.9583333333333[/C][C]-7.95833333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]113[/C][C]111.844444444444[/C][C]1.15555555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]47[/C][C]43.9583333333333[/C][C]3.04166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]92[/C][C]78[/C][C]14[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]50[/C][C]43.9583333333333[/C][C]6.04166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]111[/C][C]111.844444444444[/C][C]-0.844444444444449[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]120[/C][C]111.844444444444[/C][C]8.15555555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]131[/C][C]111.844444444444[/C][C]19.1555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]45[/C][C]35.1176470588235[/C][C]9.88235294117647[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]58[/C][C]35.1176470588235[/C][C]22.8823529411765[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]0[/C][C]6.05555555555556[/C][C]-6.05555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]21[/C][C]16.0769230769231[/C][C]4.92307692307692[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]50[/C][C]43.9583333333333[/C][C]6.04166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]12[/C][C]21.4166666666667[/C][C]-9.41666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]21[/C][C]21.4166666666667[/C][C]-0.416666666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]8[/C][C]6.05555555555556[/C][C]1.94444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]37[/C][C]31.0357142857143[/C][C]5.96428571428572[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]29[/C][C]31.0357142857143[/C][C]-2.03571428571428[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]32[/C][C]31.0357142857143[/C][C]0.964285714285715[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]35[/C][C]43.9583333333333[/C][C]-8.95833333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]17[/C][C]31.0357142857143[/C][C]-14.0357142857143[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]60[/C][C]78[/C][C]-18[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]69[/C][C]78[/C][C]-9[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]78[/C][C]111.844444444444[/C][C]-33.8444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]44[/C][C]43.9583333333333[/C][C]0.0416666666666643[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]158[/C][C]111.844444444444[/C][C]46.1555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]77[/C][C]78[/C][C]-1[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]80[/C][C]78[/C][C]2[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]123[/C][C]111.844444444444[/C][C]11.1555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]73[/C][C]78[/C][C]-5[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]105[/C][C]78[/C][C]27[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]47[/C][C]43.9583333333333[/C][C]3.04166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]84[/C][C]78[/C][C]6[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]0[/C][C]6.05555555555556[/C][C]-6.05555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]96[/C][C]111.844444444444[/C][C]-15.8444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]57[/C][C]62.6875[/C][C]-5.6875[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]39[/C][C]43.9583333333333[/C][C]-4.95833333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]76[/C][C]62.6875[/C][C]13.3125[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]76[/C][C]78[/C][C]-2[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]8[/C][C]6.05555555555556[/C][C]1.94444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]79[/C][C]111.844444444444[/C][C]-32.8444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]101[/C][C]111.844444444444[/C][C]-10.8444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]94[/C][C]111.844444444444[/C][C]-17.8444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]123[/C][C]111.844444444444[/C][C]11.1555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]41[/C][C]78[/C][C]-37[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]72[/C][C]78[/C][C]-6[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]75[/C][C]78[/C][C]-3[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]22[/C][C]21.4166666666667[/C][C]0.583333333333332[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]73[/C][C]62.6875[/C][C]10.3125[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]62[/C][C]62.6875[/C][C]-0.6875[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]118[/C][C]111.844444444444[/C][C]6.15555555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]100[/C][C]111.844444444444[/C][C]-11.8444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]24[/C][C]35.1176470588235[/C][C]-11.1176470588235[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]46[/C][C]31.0357142857143[/C][C]14.9642857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]57[/C][C]62.6875[/C][C]-5.6875[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]135[/C][C]111.844444444444[/C][C]23.1555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]97[/C][C]33[/C][C]43.9583333333333[/C][C]-10.9583333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]98[/C][C]98[/C][C]78[/C][C]20[/C][/ROW]
[ROW][C]99[/C][C]58[/C][C]111.844444444444[/C][C]-53.8444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]100[/C][C]68[/C][C]78[/C][C]-10[/C][/ROW]
[ROW][C]101[/C][C]131[/C][C]111.844444444444[/C][C]19.1555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]102[/C][C]37[/C][C]35.1176470588235[/C][C]1.88235294117647[/C][/ROW]
[ROW][C]103[/C][C]118[/C][C]111.844444444444[/C][C]6.15555555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]104[/C][C]81[/C][C]73.625[/C][C]7.375[/C][/ROW]
[ROW][C]105[/C][C]51[/C][C]62.6875[/C][C]-11.6875[/C][/ROW]
[ROW][C]106[/C][C]40[/C][C]35.1176470588235[/C][C]4.88235294117647[/C][/ROW]
[ROW][C]107[/C][C]56[/C][C]43.9583333333333[/C][C]12.0416666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]108[/C][C]27[/C][C]21.4166666666667[/C][C]5.58333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]109[/C][C]83[/C][C]43.9583333333333[/C][C]39.0416666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]110[/C][C]59[/C][C]43.9583333333333[/C][C]15.0416666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]111[/C][C]133[/C][C]111.844444444444[/C][C]21.1555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]112[/C][C]12[/C][C]6.05555555555556[/C][C]5.94444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]113[/C][C]106[/C][C]78[/C][C]28[/C][/ROW]
[ROW][C]114[/C][C]71[/C][C]73.625[/C][C]-2.625[/C][/ROW]
[ROW][C]115[/C][C]4[/C][C]6.05555555555556[/C][C]-2.05555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]116[/C][C]62[/C][C]78[/C][C]-16[/C][/ROW]
[ROW][C]117[/C][C]14[/C][C]21.4166666666667[/C][C]-7.41666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]118[/C][C]60[/C][C]43.9583333333333[/C][C]16.0416666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]119[/C][C]98[/C][C]78[/C][C]20[/C][/ROW]
[ROW][C]120[/C][C]100[/C][C]111.844444444444[/C][C]-11.8444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]121[/C][C]45[/C][C]35.1176470588235[/C][C]9.88235294117647[/C][/ROW]
[ROW][C]122[/C][C]136[/C][C]111.844444444444[/C][C]24.1555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]123[/C][C]63[/C][C]78[/C][C]-15[/C][/ROW]
[ROW][C]124[/C][C]14[/C][C]6.05555555555556[/C][C]7.94444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]125[/C][C]41[/C][C]62.6875[/C][C]-21.6875[/C][/ROW]
[ROW][C]126[/C][C]91[/C][C]78[/C][C]13[/C][/ROW]
[ROW][C]127[/C][C]41[/C][C]35.1176470588235[/C][C]5.88235294117647[/C][/ROW]
[ROW][C]128[/C][C]25[/C][C]21.4166666666667[/C][C]3.58333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]129[/C][C]29[/C][C]35.1176470588235[/C][C]-6.11764705882353[/C][/ROW]
[ROW][C]130[/C][C]47[/C][C]78[/C][C]-31[/C][/ROW]
[ROW][C]131[/C][C]37[/C][C]31.0357142857143[/C][C]5.96428571428572[/C][/ROW]
[ROW][C]132[/C][C]26[/C][C]31.0357142857143[/C][C]-5.03571428571428[/C][/ROW]
[ROW][C]133[/C][C]38[/C][C]31.0357142857143[/C][C]6.96428571428572[/C][/ROW]
[ROW][C]134[/C][C]23[/C][C]31.0357142857143[/C][C]-8.03571428571428[/C][/ROW]
[ROW][C]135[/C][C]30[/C][C]31.0357142857143[/C][C]-1.03571428571428[/C][/ROW]
[ROW][C]136[/C][C]18[/C][C]31.0357142857143[/C][C]-13.0357142857143[/C][/ROW]
[ROW][C]137[/C][C]28[/C][C]78[/C][C]-50[/C][/ROW]
[ROW][C]138[/C][C]12[/C][C]21.4166666666667[/C][C]-9.41666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]139[/C][C]27[/C][C]35.1176470588235[/C][C]-8.11764705882353[/C][/ROW]
[ROW][C]140[/C][C]41[/C][C]43.9583333333333[/C][C]-2.95833333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]141[/C][C]26[/C][C]16.0769230769231[/C][C]9.92307692307692[/C][/ROW]
[ROW][C]142[/C][C]27[/C][C]21.4166666666667[/C][C]5.58333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]143[/C][C]10[/C][C]6.05555555555556[/C][C]3.94444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]144[/C][C]10[/C][C]6.05555555555556[/C][C]3.94444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]145[/C][C]17[/C][C]21.4166666666667[/C][C]-4.41666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]146[/C][C]108[/C][C]111.844444444444[/C][C]-3.84444444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]147[/C][C]49[/C][C]43.9583333333333[/C][C]5.04166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]148[/C][C]0[/C][C]16.0769230769231[/C][C]-16.0769230769231[/C][/ROW]
[ROW][C]149[/C][C]1[/C][C]6.05555555555556[/C][C]-5.05555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]150[/C][C]20[/C][C]21.4166666666667[/C][C]-1.41666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]151[/C][C]86[/C][C]78[/C][C]8[/C][/ROW]
[ROW][C]152[/C][C]104[/C][C]111.844444444444[/C][C]-7.84444444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]153[/C][C]63[/C][C]78[/C][C]-15[/C][/ROW]
[ROW][C]154[/C][C]115[/C][C]111.844444444444[/C][C]3.15555555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]155[/C][C]83[/C][C]78[/C][C]5[/C][/ROW]
[ROW][C]156[/C][C]105[/C][C]78[/C][C]27[/C][/ROW]
[ROW][C]157[/C][C]114[/C][C]111.844444444444[/C][C]2.15555555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]158[/C][C]38[/C][C]21.4166666666667[/C][C]16.5833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]159[/C][C]30[/C][C]31.0357142857143[/C][C]-1.03571428571428[/C][/ROW]
[ROW][C]160[/C][C]71[/C][C]62.6875[/C][C]8.3125[/C][/ROW]
[ROW][C]161[/C][C]59[/C][C]78[/C][C]-19[/C][/ROW]
[ROW][C]162[/C][C]106[/C][C]78[/C][C]28[/C][/ROW]
[ROW][C]163[/C][C]34[/C][C]35.1176470588235[/C][C]-1.11764705882353[/C][/ROW]
[ROW][C]164[/C][C]20[/C][C]21.4166666666667[/C][C]-1.41666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]165[/C][C]115[/C][C]111.844444444444[/C][C]3.15555555555555[/C][/ROW]
[ROW][C]166[/C][C]85[/C][C]78[/C][C]7[/C][/ROW]
[ROW][C]167[/C][C]21[/C][C]21.4166666666667[/C][C]-0.416666666666668[/C][/ROW]
[ROW][C]168[/C][C]92[/C][C]111.844444444444[/C][C]-19.8444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]169[/C][C]75[/C][C]62.6875[/C][C]12.3125[/C][/ROW]
[ROW][C]170[/C][C]128[/C][C]111.844444444444[/C][C]16.1555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]171[/C][C]55[/C][C]62.6875[/C][C]-7.6875[/C][/ROW]
[ROW][C]172[/C][C]56[/C][C]78[/C][C]-22[/C][/ROW]
[ROW][C]173[/C][C]118[/C][C]78[/C][C]40[/C][/ROW]
[ROW][C]174[/C][C]77[/C][C]78[/C][C]-1[/C][/ROW]
[ROW][C]175[/C][C]66[/C][C]78[/C][C]-12[/C][/ROW]
[ROW][C]176[/C][C]116[/C][C]78[/C][C]38[/C][/ROW]
[ROW][C]177[/C][C]99[/C][C]78[/C][C]21[/C][/ROW]
[ROW][C]178[/C][C]53[/C][C]43.9583333333333[/C][C]9.04166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]179[/C][C]30[/C][C]35.1176470588235[/C][C]-5.11764705882353[/C][/ROW]
[ROW][C]180[/C][C]49[/C][C]43.9583333333333[/C][C]5.04166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]181[/C][C]75[/C][C]62.6875[/C][C]12.3125[/C][/ROW]
[ROW][C]182[/C][C]68[/C][C]62.6875[/C][C]5.3125[/C][/ROW]
[ROW][C]183[/C][C]81[/C][C]73.625[/C][C]7.375[/C][/ROW]
[ROW][C]184[/C][C]13[/C][C]16.0769230769231[/C][C]-3.07692307692308[/C][/ROW]
[ROW][C]185[/C][C]74[/C][C]62.6875[/C][C]11.3125[/C][/ROW]
[ROW][C]186[/C][C]109[/C][C]78[/C][C]31[/C][/ROW]
[ROW][C]187[/C][C]151[/C][C]111.844444444444[/C][C]39.1555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]188[/C][C]37[/C][C]43.9583333333333[/C][C]-6.95833333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]189[/C][C]54[/C][C]78[/C][C]-24[/C][/ROW]
[ROW][C]190[/C][C]27[/C][C]21.4166666666667[/C][C]5.58333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]191[/C][C]0[/C][C]6.05555555555556[/C][C]-6.05555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]192[/C][C]23[/C][C]16.0769230769231[/C][C]6.92307692307692[/C][/ROW]
[ROW][C]193[/C][C]7[/C][C]21.4166666666667[/C][C]-14.4166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]194[/C][C]64[/C][C]78[/C][C]-14[/C][/ROW]
[ROW][C]195[/C][C]29[/C][C]35.1176470588235[/C][C]-6.11764705882353[/C][/ROW]
[ROW][C]196[/C][C]16[/C][C]16.0769230769231[/C][C]-0.0769230769230766[/C][/ROW]
[ROW][C]197[/C][C]48[/C][C]43.9583333333333[/C][C]4.04166666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]198[/C][C]46[/C][C]73.625[/C][C]-27.625[/C][/ROW]
[ROW][C]199[/C][C]130[/C][C]111.844444444444[/C][C]18.1555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]200[/C][C]25[/C][C]31.0357142857143[/C][C]-6.03571428571428[/C][/ROW]
[ROW][C]201[/C][C]32[/C][C]31.0357142857143[/C][C]0.964285714285715[/C][/ROW]
[ROW][C]202[/C][C]95[/C][C]111.844444444444[/C][C]-16.8444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]203[/C][C]70[/C][C]78[/C][C]-8[/C][/ROW]
[ROW][C]204[/C][C]19[/C][C]43.9583333333333[/C][C]-24.9583333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]205[/C][C]135[/C][C]78[/C][C]57[/C][/ROW]
[ROW][C]206[/C][C]27[/C][C]35.1176470588235[/C][C]-8.11764705882353[/C][/ROW]
[ROW][C]207[/C][C]87[/C][C]111.844444444444[/C][C]-24.8444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]208[/C][C]4[/C][C]6.05555555555556[/C][C]-2.05555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]209[/C][C]28[/C][C]35.1176470588235[/C][C]-7.11764705882353[/C][/ROW]
[ROW][C]210[/C][C]16[/C][C]21.4166666666667[/C][C]-5.41666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]211[/C][C]22[/C][C]31.0357142857143[/C][C]-9.03571428571428[/C][/ROW]
[ROW][C]212[/C][C]16[/C][C]16.0769230769231[/C][C]-0.0769230769230766[/C][/ROW]
[ROW][C]213[/C][C]32[/C][C]31.0357142857143[/C][C]0.964285714285715[/C][/ROW]
[ROW][C]214[/C][C]23[/C][C]31.0357142857143[/C][C]-8.03571428571428[/C][/ROW]
[ROW][C]215[/C][C]29[/C][C]31.0357142857143[/C][C]-2.03571428571428[/C][/ROW]
[ROW][C]216[/C][C]21[/C][C]31.0357142857143[/C][C]-10.0357142857143[/C][/ROW]
[ROW][C]217[/C][C]18[/C][C]16.0769230769231[/C][C]1.92307692307692[/C][/ROW]
[ROW][C]218[/C][C]13[/C][C]16.0769230769231[/C][C]-3.07692307692308[/C][/ROW]
[ROW][C]219[/C][C]13[/C][C]6.05555555555556[/C][C]6.94444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]220[/C][C]16[/C][C]16.0769230769231[/C][C]-0.0769230769230766[/C][/ROW]
[ROW][C]221[/C][C]2[/C][C]6.05555555555556[/C][C]-4.05555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]222[/C][C]42[/C][C]31.0357142857143[/C][C]10.9642857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]223[/C][C]5[/C][C]6.05555555555556[/C][C]-1.05555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]224[/C][C]37[/C][C]31.0357142857143[/C][C]5.96428571428572[/C][/ROW]
[ROW][C]225[/C][C]17[/C][C]16.0769230769231[/C][C]0.923076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]226[/C][C]38[/C][C]31.0357142857143[/C][C]6.96428571428572[/C][/ROW]
[ROW][C]227[/C][C]17[/C][C]35.1176470588235[/C][C]-18.1176470588235[/C][/ROW]
[ROW][C]228[/C][C]20[/C][C]21.4166666666667[/C][C]-1.41666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]229[/C][C]7[/C][C]6.05555555555556[/C][C]0.944444444444445[/C][/ROW]
[ROW][C]230[/C][C]46[/C][C]31.0357142857143[/C][C]14.9642857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]231[/C][C]24[/C][C]21.4166666666667[/C][C]2.58333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]232[/C][C]40[/C][C]21.4166666666667[/C][C]18.5833333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]233[/C][C]3[/C][C]6.05555555555556[/C][C]-3.05555555555556[/C][/ROW]
[ROW][C]234[/C][C]37[/C][C]31.0357142857143[/C][C]5.96428571428572[/C][/ROW]
[ROW][C]235[/C][C]28[/C][C]31.0357142857143[/C][C]-3.03571428571428[/C][/ROW]
[ROW][C]236[/C][C]19[/C][C]21.4166666666667[/C][C]-2.41666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]237[/C][C]29[/C][C]31.0357142857143[/C][C]-2.03571428571428[/C][/ROW]
[ROW][C]238[/C][C]8[/C][C]6.05555555555556[/C][C]1.94444444444444[/C][/ROW]
[ROW][C]239[/C][C]15[/C][C]21.4166666666667[/C][C]-6.41666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]240[/C][C]15[/C][C]21.4166666666667[/C][C]-6.41666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]241[/C][C]28[/C][C]43.9583333333333[/C][C]-15.9583333333333[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=198030&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=198030&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	79	73.625	5.375
2	58	78	-20
3	121	111.844444444444	9.15555555555555
4	43	78	-35
5	102	111.844444444444	-9.84444444444445
6	82	73.625	8.375
7	101	111.844444444444	-10.8444444444444
8	50	62.6875	-12.6875
9	81	78	3
10	94	78	16
11	44	73.625	-29.625
12	107	111.844444444444	-4.84444444444445
13	33	31.0357142857143	1.96428571428572
14	42	35.1176470588235	6.88235294117647
15	56	78	-22
16	59	62.6875	-3.6875
17	91	111.844444444444	-20.8444444444444
18	27	21.4166666666667	5.58333333333333
19	105	111.844444444444	-6.84444444444445
20	67	78	-11
21	114	111.844444444444	2.15555555555555
22	69	78	-9
23	105	73.625	31.375
24	88	111.844444444444	-23.8444444444444
25	67	78	-11
26	124	111.844444444444	12.1555555555556
27	110	111.844444444444	-1.84444444444445
28	130	111.844444444444	18.1555555555556
29	93	78	15
30	39	43.9583333333333	-4.95833333333334
31	28	43.9583333333333	-15.9583333333333
32	28	21.4166666666667	6.58333333333333
33	44	35.1176470588235	8.88235294117647
34	116	111.844444444444	4.15555555555555
35	12	16.0769230769231	-4.07692307692308
36	18	16.0769230769231	1.92307692307692
37	32	31.0357142857143	0.964285714285715
38	25	43.9583333333333	-18.9583333333333
39	129	111.844444444444	17.1555555555556
40	59	62.6875	-3.6875
41	36	43.9583333333333	-7.95833333333334
42	113	111.844444444444	1.15555555555555
43	47	43.9583333333333	3.04166666666666
44	92	78	14
45	50	43.9583333333333	6.04166666666666
46	111	111.844444444444	-0.844444444444449
47	120	111.844444444444	8.15555555555555
48	131	111.844444444444	19.1555555555556
49	45	35.1176470588235	9.88235294117647
50	58	35.1176470588235	22.8823529411765
51	0	6.05555555555556	-6.05555555555556
52	21	16.0769230769231	4.92307692307692
53	50	43.9583333333333	6.04166666666666
54	12	21.4166666666667	-9.41666666666667
55	21	21.4166666666667	-0.416666666666668
56	8	6.05555555555556	1.94444444444444
57	37	31.0357142857143	5.96428571428572
58	29	31.0357142857143	-2.03571428571428
59	32	31.0357142857143	0.964285714285715
60	35	43.9583333333333	-8.95833333333334
61	17	31.0357142857143	-14.0357142857143
62	60	78	-18
63	69	78	-9
64	78	111.844444444444	-33.8444444444444
65	44	43.9583333333333	0.0416666666666643
66	158	111.844444444444	46.1555555555556
67	77	78	-1
68	80	78	2
69	123	111.844444444444	11.1555555555556
70	73	78	-5
71	105	78	27
72	47	43.9583333333333	3.04166666666666
73	84	78	6
74	0	6.05555555555556	-6.05555555555556
75	96	111.844444444444	-15.8444444444444
76	57	62.6875	-5.6875
77	39	43.9583333333333	-4.95833333333334
78	76	62.6875	13.3125
79	76	78	-2
80	8	6.05555555555556	1.94444444444444
81	79	111.844444444444	-32.8444444444444
82	101	111.844444444444	-10.8444444444444
83	94	111.844444444444	-17.8444444444444
84	123	111.844444444444	11.1555555555556
85	41	78	-37
86	72	78	-6
87	75	78	-3
88	22	21.4166666666667	0.583333333333332
89	73	62.6875	10.3125
90	62	62.6875	-0.6875
91	118	111.844444444444	6.15555555555555
92	100	111.844444444444	-11.8444444444444
93	24	35.1176470588235	-11.1176470588235
94	46	31.0357142857143	14.9642857142857
95	57	62.6875	-5.6875
96	135	111.844444444444	23.1555555555556
97	33	43.9583333333333	-10.9583333333333
98	98	78	20
99	58	111.844444444444	-53.8444444444444
100	68	78	-10
101	131	111.844444444444	19.1555555555556
102	37	35.1176470588235	1.88235294117647
103	118	111.844444444444	6.15555555555555
104	81	73.625	7.375
105	51	62.6875	-11.6875
106	40	35.1176470588235	4.88235294117647
107	56	43.9583333333333	12.0416666666667
108	27	21.4166666666667	5.58333333333333
109	83	43.9583333333333	39.0416666666667
110	59	43.9583333333333	15.0416666666667
111	133	111.844444444444	21.1555555555556
112	12	6.05555555555556	5.94444444444444
113	106	78	28
114	71	73.625	-2.625
115	4	6.05555555555556	-2.05555555555556
116	62	78	-16
117	14	21.4166666666667	-7.41666666666667
118	60	43.9583333333333	16.0416666666667
119	98	78	20
120	100	111.844444444444	-11.8444444444444
121	45	35.1176470588235	9.88235294117647
122	136	111.844444444444	24.1555555555556
123	63	78	-15
124	14	6.05555555555556	7.94444444444444
125	41	62.6875	-21.6875
126	91	78	13
127	41	35.1176470588235	5.88235294117647
128	25	21.4166666666667	3.58333333333333
129	29	35.1176470588235	-6.11764705882353
130	47	78	-31
131	37	31.0357142857143	5.96428571428572
132	26	31.0357142857143	-5.03571428571428
133	38	31.0357142857143	6.96428571428572
134	23	31.0357142857143	-8.03571428571428
135	30	31.0357142857143	-1.03571428571428
136	18	31.0357142857143	-13.0357142857143
137	28	78	-50
138	12	21.4166666666667	-9.41666666666667
139	27	35.1176470588235	-8.11764705882353
140	41	43.9583333333333	-2.95833333333334
141	26	16.0769230769231	9.92307692307692
142	27	21.4166666666667	5.58333333333333
143	10	6.05555555555556	3.94444444444444
144	10	6.05555555555556	3.94444444444444
145	17	21.4166666666667	-4.41666666666667
146	108	111.844444444444	-3.84444444444445
147	49	43.9583333333333	5.04166666666666
148	0	16.0769230769231	-16.0769230769231
149	1	6.05555555555556	-5.05555555555556
150	20	21.4166666666667	-1.41666666666667
151	86	78	8
152	104	111.844444444444	-7.84444444444445
153	63	78	-15
154	115	111.844444444444	3.15555555555555
155	83	78	5
156	105	78	27
157	114	111.844444444444	2.15555555555555
158	38	21.4166666666667	16.5833333333333
159	30	31.0357142857143	-1.03571428571428
160	71	62.6875	8.3125
161	59	78	-19
162	106	78	28
163	34	35.1176470588235	-1.11764705882353
164	20	21.4166666666667	-1.41666666666667
165	115	111.844444444444	3.15555555555555
166	85	78	7
167	21	21.4166666666667	-0.416666666666668
168	92	111.844444444444	-19.8444444444444
169	75	62.6875	12.3125
170	128	111.844444444444	16.1555555555556
171	55	62.6875	-7.6875
172	56	78	-22
173	118	78	40
174	77	78	-1
175	66	78	-12
176	116	78	38
177	99	78	21
178	53	43.9583333333333	9.04166666666666
179	30	35.1176470588235	-5.11764705882353
180	49	43.9583333333333	5.04166666666666
181	75	62.6875	12.3125
182	68	62.6875	5.3125
183	81	73.625	7.375
184	13	16.0769230769231	-3.07692307692308
185	74	62.6875	11.3125
186	109	78	31
187	151	111.844444444444	39.1555555555556
188	37	43.9583333333333	-6.95833333333334
189	54	78	-24
190	27	21.4166666666667	5.58333333333333
191	0	6.05555555555556	-6.05555555555556
192	23	16.0769230769231	6.92307692307692
193	7	21.4166666666667	-14.4166666666667
194	64	78	-14
195	29	35.1176470588235	-6.11764705882353
196	16	16.0769230769231	-0.0769230769230766
197	48	43.9583333333333	4.04166666666666
198	46	73.625	-27.625
199	130	111.844444444444	18.1555555555556
200	25	31.0357142857143	-6.03571428571428
201	32	31.0357142857143	0.964285714285715
202	95	111.844444444444	-16.8444444444444
203	70	78	-8
204	19	43.9583333333333	-24.9583333333333
205	135	78	57
206	27	35.1176470588235	-8.11764705882353
207	87	111.844444444444	-24.8444444444444
208	4	6.05555555555556	-2.05555555555556
209	28	35.1176470588235	-7.11764705882353
210	16	21.4166666666667	-5.41666666666667
211	22	31.0357142857143	-9.03571428571428
212	16	16.0769230769231	-0.0769230769230766
213	32	31.0357142857143	0.964285714285715
214	23	31.0357142857143	-8.03571428571428
215	29	31.0357142857143	-2.03571428571428
216	21	31.0357142857143	-10.0357142857143
217	18	16.0769230769231	1.92307692307692
218	13	16.0769230769231	-3.07692307692308
219	13	6.05555555555556	6.94444444444444
220	16	16.0769230769231	-0.0769230769230766
221	2	6.05555555555556	-4.05555555555556
222	42	31.0357142857143	10.9642857142857
223	5	6.05555555555556	-1.05555555555556
224	37	31.0357142857143	5.96428571428572
225	17	16.0769230769231	0.923076923076923
226	38	31.0357142857143	6.96428571428572
227	17	35.1176470588235	-18.1176470588235
228	20	21.4166666666667	-1.41666666666667
229	7	6.05555555555556	0.944444444444445
230	46	31.0357142857143	14.9642857142857
231	24	21.4166666666667	2.58333333333333
232	40	21.4166666666667	18.5833333333333
233	3	6.05555555555556	-3.05555555555556
234	37	31.0357142857143	5.96428571428572
235	28	31.0357142857143	-3.03571428571428
236	19	21.4166666666667	-2.41666666666667
237	29	31.0357142857143	-2.03571428571428
238	8	6.05555555555556	1.94444444444444
239	15	21.4166666666667	-6.41666666666667
240	15	21.4166666666667	-6.41666666666667
241	28	43.9583333333333	-15.9583333333333

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 = 5 ; par2 = none ; par3 = 3 ; par4 = no ;

Parameters (R input):

par1 = 5 ; 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