Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*The author of this computation has been verified*

R Software Module

rwasp_regression_trees1.wasp

Title produced by software

Recursive Partitioning (Regression Trees)

Date of computation

Sun, 30 Dec 2012 09:34:26 -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/30/t1356882082wt11hufrovewiyf.htm/, Retrieved Thu, 25 Apr 2024 22:57:24 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=204955, Retrieved Thu, 25 Apr 2024 22:57:24 +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

167

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

-       [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [] [2012-12-30 14:34:26] [acfd67cb214b61d0a5e0fb4c8c6ef02a] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

317	310232,86	0,939	0,923	0,869
267	1330141,29	0,623	0,843	0,618
204	139390,2	0,784	0,77	0,713
198	62348,45	0,815	0,949	0,832
107	81644,45	0,928	0,953	0,838
89	64768,39	0,87	0,971	0,819
88	48636,07	0,934	0,956	0,808
80	126804,43	0,883	1	0,827
79	21515,75	0,981	0,976	0,837
69	60748,96	0,856	0,976	0,799
53	9992,34	0,866	0,858	0,732
50	16783,09	0,931	0,958	0,845
49	45415,6	0,858	0,765	0,591
42	15460,48	0,834	0,742	0,668
39	4252,28	1	0,957	0,783
39	46505,96	0,874	0,969	0,799
34	201103,33	0,663	0,844	0,662
33	76923,3	0,64	0,836	0,662
32	2847,23	0,768	0,838	0,598
29	10201,71	0,924	0,91	0,769
27	33759,74	0,927	0,962	0,84
25	9612,63	0,776	0,794	0,702
23	40046,57	0,582	0,586	0,387
22	21959,28	0,831	0,851	0,674
21	5515,57	0,924	0,928	0,836
20	8303,51	0,671	0,8	0,639
20	88013,49	0,237	0,619	0,326
20	38463,69	0,822	0,885	0,739
20	49109,11	0,705	0,517	0,652
19	4486,88	0,778	0,893	0,724
16	9074,06	0,904	0,969	0,842
15	44205,29	0,667	0,847	0,633
15	77804,12	0,583	0,851	0,689
14	4600,82	0,839	0,848	0,554
14	3545,32	0,883	0,824	0,729
14	112468,85	0,726	0,898	0,7
14	7623,44	0,872	0,983	0,858
13	4676,31	0,985	0,964	0,883
10	4622,92	0,963	0,955	0,814
9	41343,2	0,806	0,882	0,713
9	7344,85	0,79	0,86	0,663
9	2003,14	0,933	0,936	0,79
8	1173108,02	0,45	0,717	0,508
8	1228,69	0,712	0,791	0,782
8	10525,04	0,645	0,86	0,614
8	27865,74	0,711	0,762	0,486
7	9823,82	0,616	0,842	0,629
7	3086,92	0,722	0,765	0,505
6	2217,97	0,873	0,841	0,711
5	34586,18	0,652	0,838	0,621
5	107,82	0,779	0,883	0,608
5	5470,31	0,875	0,875	0,759
5	66336,26	0,597	0,854	0,622
5	33398,68	0,475	0,538	0,347
5	27223,23	0,692	0,858	0,669
4	2966,8	0,76	0,856	0,566
4	10423,49	0,882	0,947	0,832
4	80471,87	0,56	0,84	0,568
4	5255,07	0,877	0,946	0,828
3	7148,78	0,802	0,842	0,678
3	1291,17	0,916	0,865	0,734
3	242968,34	0,584	0,779	0,518
3	28274,73	0,73	0,855	0,704
2	2029,31	0,693	0,523	0,698
2	1102,68	0,798	0,94	0,79
2	1545,26	0,66	0,674	0,689
2	10749,94	0,861	0,945	0,783
2	13550,44	0,438	0,807	0,534
2	666,73	0,802	0,861	0,665
2	10735,76	0,739	0,938	0,763
2	840,93	0,623	0,921	1
2	4317,48	0,716	0,778	0,49
2	4701,07	0,751	0,964	0,897
1	29121,29	0,367	0,452	0,38
1	7089,7	0,837	0,99	0,874
1	31627,43	0,447	0,823	0,535
1	25731,78	0,689	0,85	0,781
1	7487,49	0,704	0,75	0,425
0	2986,95	0,721	0,898	0,624
0	13068,16	0,422	0,49	0,557
0	86,75	0,744	0,83	0,723
0	8214,16	0,858	0,96	0,842
0	156118,46	0,415	0,772	0,391
0	314,52	0,663	0,884	0,582
0	9056,01	0,365	0,569	0,374
0	699,85	0,336	0,744	0,568
0	9947,42	0,749	0,735	0,53
0	4621,6	0,723	0,878	0,621
0	16241,81	0,187	0,559	0,349
0	9863,12	0,353	0,48	0,186
0	14453,68	0,502	0,68	0,418
0	19294,15	0,52	0,499	0,431
0	508,66	0,425	0,854	0,505
0	4844,93	0,321	0,448	0,28
0	10543,46	0,219	0,466	0,344
0	16746,49	0,797	0,932	0,701
0	773,41	0,368	0,648	0,341
0	4125,92	0,523	0,59	0,49
0	4516,22	0,659	0,936	0,667
0	21058,8	0,304	0,558	0,377
0	740,53	0,294	0,598	0,451
0	72,81	0,67	0,907	0,626
0	69851,29	0,356	0,448	0,147
0	14790,61	0,686	0,877	0,62
0	6052,06	0,637	0,823	0,585
0	650,7	0,427	0,49	0,741
0	5792,98	0,271	0,656	0,24
0	875,98	0,786	0,777	0,533
0	1755,46	0,334	0,607	0,365
0	24339,84	0,574	0,698	0,396
0	10324,02	0,246	0,538	0,309
0	1565,13	0,302	0,444	0,329
0	748,49	0,65	0,787	0,496
0	9648,92	0,406	0,664	0,346
0	7989,41	0,574	0,838	0,507
0	308,91	0,912	0,975	0,814
0	29671,6	0,491	0,774	0,495
0	7353,98	0,907	0,972	0,796
0	6407,09	0,71	0,842	0,569
0	99,48	0,647	0,759	0,494
0	5508,63	0,716	0,753	0,432
0	6368,16	0,432	0,749	0,445
0	4125,25	0,695	0,83	0,698
0	1919,55	0,507	0,445	0,403
0	3685,08	0,439	0,58	0,14
0	6461,45	0,731	0,864	0,693
0	497,54	0,771	0,946	0,892
0	21281,84	0,497	0,737	0,302
0	15447,5	0,41	0,54	0,289
0	395,65	0,568	0,897	0,568
0	13796,35	0,27	0,496	0,346
0	406,77	0,797	0,941	0,769
0	3205,06	0,366	0,609	0,419
0	1294,1	0,659	0,842	0,696
0	107,15	0,689	0,773	0,484
0	22417,45	0,222	0,477	0,314
0	2128,47	0,617	0,67	0,591
0	28951,85	0,356	0,77	0,351
0	5604,45	0,525	0,852	0,457
0	15878,27	0,177	0,547	0,266
0	152217,34	0,442	0,503	0,434
0	184404,79	0,386	0,717	0,464
0	3410,68	0,743	0,885	0,69
0	6064,52	0,335	0,675	0,447
0	6375,83	0,643	0,828	0,552
0	28947,97	0,704	0,852	0,634
0	99900,18	0,684	0,769	0,508
0	11055,98	0,407	0,559	0,348
0	175,81	0,452	0,705	0,413
0	160,92	0,693	0,862	0,632
0	192	0,75	0,827	0,526
0	12323,25	0,385	0,62	0,406
0	88,34	0,747	0,845	0,733
0	5245,69	0,304	0,438	0,286
0	559,2	0,427	0,755	0,413
0	21083,83	0,68	0,867	0,559
0	49,9	0,693	0,838	0,684
0	104,22	0,712	0,825	0,628
0	43939,6	0,247	0,654	0,421
0	1354,05	0,578	0,453	0,545
0	22198,11	0,534	0,881	0,537
0	41892,89	0,454	0,603	0,37
0	1154,62	0,371	0,67	0,487
0	6587,24	0,473	0,585	0,297
0	105,63	0,79	0,825	0,535
0	4940,92	0,739	0,71	0,615
0	4975,59	0,741	0,892	0,916
0	3301,08	0,763	0,899	0,7
0	221,55	0,554	0,805	0,527
0	89571,13	0,503	0,87	0,478
0	23495,36	0,31	0,718	0,444
0	13460,31	0,48	0,458	0,362
5	310,43	0,671	0,877	0,779
1	1180,08	0,747	0,868	0,808
0	285,65	0,747	0,896	0,743
0	395,03	0,733	0,915	0,877
37	11098,42	0,876	0,933	0,572
1	2543,17	0,577	0,861	0,884
0	2967,72	0,539	0,836	0,778
0	20,88	0,89	0,817	0,656
0	486,62	0,636	0,798	0,619
0	11651,86	0,566	0,495	0,19

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	6 seconds
R Server	'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 6 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=204955&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]6 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=204955&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=204955&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	6 seconds
R Server	'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net

Goodness of Fit
Correlation	0.7153
R-squared	0.5117
RMSE	27.8804

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Goodness of Fit \tabularnewline
Correlation & 0.7153 \tabularnewline
R-squared & 0.5117 \tabularnewline
RMSE & 27.8804 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=204955&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Goodness of Fit[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation[/C][C]0.7153[/C][/ROW]
[ROW][C]R-squared[/C][C]0.5117[/C][/ROW]
[ROW][C]RMSE[/C][C]27.8804[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=204955&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=204955&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	0.7153
R-squared	0.5117
RMSE	27.8804

Actuals, Predictions, and Residuals
#	Actuals	Forecasts	Residuals
1	317	132.333333333333	184.666666666667
2	267	26.2222222222222	240.777777777778
3	204	132.333333333333	71.6666666666667
4	198	132.333333333333	65.6666666666667
5	107	132.333333333333	-25.3333333333333
6	89	132.333333333333	-43.3333333333333
7	88	132.333333333333	-44.3333333333333
8	80	132.333333333333	-52.3333333333333
9	79	18.4137931034483	60.5862068965517
10	69	132.333333333333	-63.3333333333333
11	53	18.4137931034483	34.5862068965517
12	50	18.4137931034483	31.5862068965517
13	49	26.2222222222222	22.7777777777778
14	42	18.4137931034483	23.5862068965517
15	39	18.4137931034483	20.5862068965517
16	39	132.333333333333	-93.3333333333333
17	34	26.2222222222222	7.77777777777778
18	33	26.2222222222222	6.77777777777778
19	32	7.57142857142857	24.4285714285714
20	29	18.4137931034483	10.5862068965517
21	27	18.4137931034483	8.58620689655172
22	25	7.57142857142857	17.4285714285714
23	23	7	16
24	22	18.4137931034483	3.58620689655172
25	21	18.4137931034483	2.58620689655172
26	20	1.73076923076923	18.2692307692308
27	20	26.2222222222222	-6.22222222222222
28	20	18.4137931034483	1.58620689655172
29	20	26.2222222222222	-6.22222222222222
30	19	7.57142857142857	11.4285714285714
31	16	18.4137931034483	-2.41379310344828
32	15	7	8
33	15	26.2222222222222	-11.2222222222222
34	14	18.4137931034483	-4.41379310344828
35	14	18.4137931034483	-4.41379310344828
36	14	26.2222222222222	-12.2222222222222
37	14	18.4137931034483	-4.41379310344828
38	13	18.4137931034483	-5.41379310344828
39	10	18.4137931034483	-8.41379310344828
40	9	7.57142857142857	1.42857142857143
41	9	7.57142857142857	1.42857142857143
42	9	18.4137931034483	-9.41379310344828
43	8	26.2222222222222	-18.2222222222222
44	8	1.73076923076923	6.26923076923077
45	8	1.73076923076923	6.26923076923077
46	8	1.73076923076923	6.26923076923077
47	7	1.73076923076923	5.26923076923077
48	7	1.73076923076923	5.26923076923077
49	6	18.4137931034483	-12.4137931034483
50	5	7	-2
51	5	7.57142857142857	-2.57142857142857
52	5	18.4137931034483	-13.4137931034483
53	5	26.2222222222222	-21.2222222222222
54	5	7	-2
55	5	1.73076923076923	3.26923076923077
56	4	1.73076923076923	2.26923076923077
57	4	18.4137931034483	-14.4137931034483
58	4	26.2222222222222	-22.2222222222222
59	4	18.4137931034483	-14.4137931034483
60	3	7.57142857142857	-4.57142857142857
61	3	18.4137931034483	-15.4137931034483
62	3	26.2222222222222	-23.2222222222222
63	3	1.73076923076923	1.26923076923077
64	2	1.73076923076923	0.269230769230769
65	2	7.57142857142857	-5.57142857142857
66	2	1.73076923076923	0.269230769230769
67	2	18.4137931034483	-16.4137931034483
68	2	0.0754716981132075	1.92452830188679
69	2	7.57142857142857	-5.57142857142857
70	2	1.73076923076923	0.269230769230769
71	2	1.73076923076923	0.269230769230769
72	2	1.73076923076923	0.269230769230769
73	2	1.73076923076923	0.269230769230769
74	1	0.0754716981132075	0.924528301886792
75	1	18.4137931034483	-17.4137931034483
76	1	7	-6
77	1	1.73076923076923	-0.730769230769231
78	1	1.73076923076923	-0.730769230769231
79	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
80	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
81	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
82	0	18.4137931034483	-18.4137931034483
83	0	26.2222222222222	-26.2222222222222
84	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
85	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
86	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
87	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
88	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
89	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
90	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
91	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
92	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
93	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
94	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
95	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
96	0	7.57142857142857	-7.57142857142857
97	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
98	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
99	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
100	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
101	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
102	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
103	0	26.2222222222222	-26.2222222222222
104	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
105	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
106	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
107	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
108	0	7.57142857142857	-7.57142857142857
109	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
110	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
111	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
112	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
113	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
114	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
115	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
116	0	18.4137931034483	-18.4137931034483
117	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
118	0	18.4137931034483	-18.4137931034483
119	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
120	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
121	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
122	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
123	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
124	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
125	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
126	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
127	0	7.57142857142857	-7.57142857142857
128	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
129	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
130	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
131	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
132	0	7.57142857142857	-7.57142857142857
133	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
134	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
135	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
136	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
137	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
138	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
139	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
140	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
141	0	26.2222222222222	-26.2222222222222
142	0	26.2222222222222	-26.2222222222222
143	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
144	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
145	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
146	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
147	0	26.2222222222222	-26.2222222222222
148	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
149	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
150	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
151	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
152	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
153	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
154	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
155	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
156	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
157	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
158	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
159	0	7	-7
160	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
161	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
162	0	7	-7
163	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
164	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
165	0	7.57142857142857	-7.57142857142857
166	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
167	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
168	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
169	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
170	0	26.2222222222222	-26.2222222222222
171	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
172	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
173	5	1.73076923076923	3.26923076923077
174	1	1.73076923076923	-0.730769230769231
175	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
176	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
177	37	18.4137931034483	18.5862068965517
178	1	0.0754716981132075	0.924528301886792
179	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
180	0	18.4137931034483	-18.4137931034483
181	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
182	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Actuals, Predictions, and Residuals \tabularnewline
# & Actuals & Forecasts & Residuals \tabularnewline
1 & 317 & 132.333333333333 & 184.666666666667 \tabularnewline
2 & 267 & 26.2222222222222 & 240.777777777778 \tabularnewline
3 & 204 & 132.333333333333 & 71.6666666666667 \tabularnewline
4 & 198 & 132.333333333333 & 65.6666666666667 \tabularnewline
5 & 107 & 132.333333333333 & -25.3333333333333 \tabularnewline
6 & 89 & 132.333333333333 & -43.3333333333333 \tabularnewline
7 & 88 & 132.333333333333 & -44.3333333333333 \tabularnewline
8 & 80 & 132.333333333333 & -52.3333333333333 \tabularnewline
9 & 79 & 18.4137931034483 & 60.5862068965517 \tabularnewline
10 & 69 & 132.333333333333 & -63.3333333333333 \tabularnewline
11 & 53 & 18.4137931034483 & 34.5862068965517 \tabularnewline
12 & 50 & 18.4137931034483 & 31.5862068965517 \tabularnewline
13 & 49 & 26.2222222222222 & 22.7777777777778 \tabularnewline
14 & 42 & 18.4137931034483 & 23.5862068965517 \tabularnewline
15 & 39 & 18.4137931034483 & 20.5862068965517 \tabularnewline
16 & 39 & 132.333333333333 & -93.3333333333333 \tabularnewline
17 & 34 & 26.2222222222222 & 7.77777777777778 \tabularnewline
18 & 33 & 26.2222222222222 & 6.77777777777778 \tabularnewline
19 & 32 & 7.57142857142857 & 24.4285714285714 \tabularnewline
20 & 29 & 18.4137931034483 & 10.5862068965517 \tabularnewline
21 & 27 & 18.4137931034483 & 8.58620689655172 \tabularnewline
22 & 25 & 7.57142857142857 & 17.4285714285714 \tabularnewline
23 & 23 & 7 & 16 \tabularnewline
24 & 22 & 18.4137931034483 & 3.58620689655172 \tabularnewline
25 & 21 & 18.4137931034483 & 2.58620689655172 \tabularnewline
26 & 20 & 1.73076923076923 & 18.2692307692308 \tabularnewline
27 & 20 & 26.2222222222222 & -6.22222222222222 \tabularnewline
28 & 20 & 18.4137931034483 & 1.58620689655172 \tabularnewline
29 & 20 & 26.2222222222222 & -6.22222222222222 \tabularnewline
30 & 19 & 7.57142857142857 & 11.4285714285714 \tabularnewline
31 & 16 & 18.4137931034483 & -2.41379310344828 \tabularnewline
32 & 15 & 7 & 8 \tabularnewline
33 & 15 & 26.2222222222222 & -11.2222222222222 \tabularnewline
34 & 14 & 18.4137931034483 & -4.41379310344828 \tabularnewline
35 & 14 & 18.4137931034483 & -4.41379310344828 \tabularnewline
36 & 14 & 26.2222222222222 & -12.2222222222222 \tabularnewline
37 & 14 & 18.4137931034483 & -4.41379310344828 \tabularnewline
38 & 13 & 18.4137931034483 & -5.41379310344828 \tabularnewline
39 & 10 & 18.4137931034483 & -8.41379310344828 \tabularnewline
40 & 9 & 7.57142857142857 & 1.42857142857143 \tabularnewline
41 & 9 & 7.57142857142857 & 1.42857142857143 \tabularnewline
42 & 9 & 18.4137931034483 & -9.41379310344828 \tabularnewline
43 & 8 & 26.2222222222222 & -18.2222222222222 \tabularnewline
44 & 8 & 1.73076923076923 & 6.26923076923077 \tabularnewline
45 & 8 & 1.73076923076923 & 6.26923076923077 \tabularnewline
46 & 8 & 1.73076923076923 & 6.26923076923077 \tabularnewline
47 & 7 & 1.73076923076923 & 5.26923076923077 \tabularnewline
48 & 7 & 1.73076923076923 & 5.26923076923077 \tabularnewline
49 & 6 & 18.4137931034483 & -12.4137931034483 \tabularnewline
50 & 5 & 7 & -2 \tabularnewline
51 & 5 & 7.57142857142857 & -2.57142857142857 \tabularnewline
52 & 5 & 18.4137931034483 & -13.4137931034483 \tabularnewline
53 & 5 & 26.2222222222222 & -21.2222222222222 \tabularnewline
54 & 5 & 7 & -2 \tabularnewline
55 & 5 & 1.73076923076923 & 3.26923076923077 \tabularnewline
56 & 4 & 1.73076923076923 & 2.26923076923077 \tabularnewline
57 & 4 & 18.4137931034483 & -14.4137931034483 \tabularnewline
58 & 4 & 26.2222222222222 & -22.2222222222222 \tabularnewline
59 & 4 & 18.4137931034483 & -14.4137931034483 \tabularnewline
60 & 3 & 7.57142857142857 & -4.57142857142857 \tabularnewline
61 & 3 & 18.4137931034483 & -15.4137931034483 \tabularnewline
62 & 3 & 26.2222222222222 & -23.2222222222222 \tabularnewline
63 & 3 & 1.73076923076923 & 1.26923076923077 \tabularnewline
64 & 2 & 1.73076923076923 & 0.269230769230769 \tabularnewline
65 & 2 & 7.57142857142857 & -5.57142857142857 \tabularnewline
66 & 2 & 1.73076923076923 & 0.269230769230769 \tabularnewline
67 & 2 & 18.4137931034483 & -16.4137931034483 \tabularnewline
68 & 2 & 0.0754716981132075 & 1.92452830188679 \tabularnewline
69 & 2 & 7.57142857142857 & -5.57142857142857 \tabularnewline
70 & 2 & 1.73076923076923 & 0.269230769230769 \tabularnewline
71 & 2 & 1.73076923076923 & 0.269230769230769 \tabularnewline
72 & 2 & 1.73076923076923 & 0.269230769230769 \tabularnewline
73 & 2 & 1.73076923076923 & 0.269230769230769 \tabularnewline
74 & 1 & 0.0754716981132075 & 0.924528301886792 \tabularnewline
75 & 1 & 18.4137931034483 & -17.4137931034483 \tabularnewline
76 & 1 & 7 & -6 \tabularnewline
77 & 1 & 1.73076923076923 & -0.730769230769231 \tabularnewline
78 & 1 & 1.73076923076923 & -0.730769230769231 \tabularnewline
79 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
80 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
81 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
82 & 0 & 18.4137931034483 & -18.4137931034483 \tabularnewline
83 & 0 & 26.2222222222222 & -26.2222222222222 \tabularnewline
84 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
85 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
86 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
87 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
88 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
89 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
90 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
91 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
92 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
93 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
94 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
95 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
96 & 0 & 7.57142857142857 & -7.57142857142857 \tabularnewline
97 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
98 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
99 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
100 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
101 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
102 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
103 & 0 & 26.2222222222222 & -26.2222222222222 \tabularnewline
104 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
105 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
106 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
107 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
108 & 0 & 7.57142857142857 & -7.57142857142857 \tabularnewline
109 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
110 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
111 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
112 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
113 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
114 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
115 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
116 & 0 & 18.4137931034483 & -18.4137931034483 \tabularnewline
117 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
118 & 0 & 18.4137931034483 & -18.4137931034483 \tabularnewline
119 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
120 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
121 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
122 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
123 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
124 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
125 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
126 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
127 & 0 & 7.57142857142857 & -7.57142857142857 \tabularnewline
128 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
129 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
130 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
131 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
132 & 0 & 7.57142857142857 & -7.57142857142857 \tabularnewline
133 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
134 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
135 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
136 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
137 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
138 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
139 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
140 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
141 & 0 & 26.2222222222222 & -26.2222222222222 \tabularnewline
142 & 0 & 26.2222222222222 & -26.2222222222222 \tabularnewline
143 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
144 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
145 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
146 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
147 & 0 & 26.2222222222222 & -26.2222222222222 \tabularnewline
148 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
149 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
150 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
151 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
152 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
153 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
154 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
155 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
156 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
157 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
158 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
159 & 0 & 7 & -7 \tabularnewline
160 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
161 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
162 & 0 & 7 & -7 \tabularnewline
163 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
164 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
165 & 0 & 7.57142857142857 & -7.57142857142857 \tabularnewline
166 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
167 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
168 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
169 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
170 & 0 & 26.2222222222222 & -26.2222222222222 \tabularnewline
171 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
172 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
173 & 5 & 1.73076923076923 & 3.26923076923077 \tabularnewline
174 & 1 & 1.73076923076923 & -0.730769230769231 \tabularnewline
175 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
176 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
177 & 37 & 18.4137931034483 & 18.5862068965517 \tabularnewline
178 & 1 & 0.0754716981132075 & 0.924528301886792 \tabularnewline
179 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
180 & 0 & 18.4137931034483 & -18.4137931034483 \tabularnewline
181 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
182 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=204955&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]317[/C][C]132.333333333333[/C][C]184.666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]267[/C][C]26.2222222222222[/C][C]240.777777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]204[/C][C]132.333333333333[/C][C]71.6666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]198[/C][C]132.333333333333[/C][C]65.6666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]107[/C][C]132.333333333333[/C][C]-25.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]89[/C][C]132.333333333333[/C][C]-43.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]88[/C][C]132.333333333333[/C][C]-44.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]80[/C][C]132.333333333333[/C][C]-52.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]79[/C][C]18.4137931034483[/C][C]60.5862068965517[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]69[/C][C]132.333333333333[/C][C]-63.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]53[/C][C]18.4137931034483[/C][C]34.5862068965517[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]50[/C][C]18.4137931034483[/C][C]31.5862068965517[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]49[/C][C]26.2222222222222[/C][C]22.7777777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]42[/C][C]18.4137931034483[/C][C]23.5862068965517[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]39[/C][C]18.4137931034483[/C][C]20.5862068965517[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]39[/C][C]132.333333333333[/C][C]-93.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]34[/C][C]26.2222222222222[/C][C]7.77777777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]33[/C][C]26.2222222222222[/C][C]6.77777777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]32[/C][C]7.57142857142857[/C][C]24.4285714285714[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]29[/C][C]18.4137931034483[/C][C]10.5862068965517[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]27[/C][C]18.4137931034483[/C][C]8.58620689655172[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]25[/C][C]7.57142857142857[/C][C]17.4285714285714[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]23[/C][C]7[/C][C]16[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]22[/C][C]18.4137931034483[/C][C]3.58620689655172[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]21[/C][C]18.4137931034483[/C][C]2.58620689655172[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]20[/C][C]1.73076923076923[/C][C]18.2692307692308[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]20[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-6.22222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]20[/C][C]18.4137931034483[/C][C]1.58620689655172[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]20[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-6.22222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]19[/C][C]7.57142857142857[/C][C]11.4285714285714[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]16[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-2.41379310344828[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]15[/C][C]7[/C][C]8[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]15[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-11.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]14[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-4.41379310344828[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]14[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-4.41379310344828[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]14[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-12.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]14[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-4.41379310344828[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]13[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-5.41379310344828[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]10[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-8.41379310344828[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]9[/C][C]7.57142857142857[/C][C]1.42857142857143[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]9[/C][C]7.57142857142857[/C][C]1.42857142857143[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]9[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-9.41379310344828[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]8[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-18.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]8[/C][C]1.73076923076923[/C][C]6.26923076923077[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]8[/C][C]1.73076923076923[/C][C]6.26923076923077[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]8[/C][C]1.73076923076923[/C][C]6.26923076923077[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]7[/C][C]1.73076923076923[/C][C]5.26923076923077[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]7[/C][C]1.73076923076923[/C][C]5.26923076923077[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]6[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-12.4137931034483[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]5[/C][C]7[/C][C]-2[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]5[/C][C]7.57142857142857[/C][C]-2.57142857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]5[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-13.4137931034483[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]5[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-21.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]5[/C][C]7[/C][C]-2[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]5[/C][C]1.73076923076923[/C][C]3.26923076923077[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]4[/C][C]1.73076923076923[/C][C]2.26923076923077[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]4[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-14.4137931034483[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]4[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-22.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]4[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-14.4137931034483[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]3[/C][C]7.57142857142857[/C][C]-4.57142857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]3[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-15.4137931034483[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]3[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-23.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]3[/C][C]1.73076923076923[/C][C]1.26923076923077[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]2[/C][C]1.73076923076923[/C][C]0.269230769230769[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]2[/C][C]7.57142857142857[/C][C]-5.57142857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]2[/C][C]1.73076923076923[/C][C]0.269230769230769[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]2[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-16.4137931034483[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]2[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]1.92452830188679[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]2[/C][C]7.57142857142857[/C][C]-5.57142857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]2[/C][C]1.73076923076923[/C][C]0.269230769230769[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]2[/C][C]1.73076923076923[/C][C]0.269230769230769[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]2[/C][C]1.73076923076923[/C][C]0.269230769230769[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]2[/C][C]1.73076923076923[/C][C]0.269230769230769[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]1[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]0.924528301886792[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]1[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-17.4137931034483[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]1[/C][C]7[/C][C]-6[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]1[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-0.730769230769231[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]1[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-0.730769230769231[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]0[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-18.4137931034483[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]0[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-26.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]0[/C][C]7.57142857142857[/C][C]-7.57142857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]97[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]98[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]99[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]100[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]101[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]102[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]103[/C][C]0[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-26.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]104[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]105[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]106[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]107[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]108[/C][C]0[/C][C]7.57142857142857[/C][C]-7.57142857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]109[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]110[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]111[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]112[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]113[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]114[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]115[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]116[/C][C]0[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-18.4137931034483[/C][/ROW]
[ROW][C]117[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]118[/C][C]0[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-18.4137931034483[/C][/ROW]
[ROW][C]119[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]120[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]121[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]122[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]123[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]124[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]125[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]126[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]127[/C][C]0[/C][C]7.57142857142857[/C][C]-7.57142857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]128[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]129[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]130[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]131[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]132[/C][C]0[/C][C]7.57142857142857[/C][C]-7.57142857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]133[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]134[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]135[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]136[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]137[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]138[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]139[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]140[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]141[/C][C]0[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-26.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]142[/C][C]0[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-26.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]143[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]144[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]145[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]146[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]147[/C][C]0[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-26.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]148[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]149[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]150[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]151[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]152[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]153[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]154[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]155[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]156[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]157[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]158[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]159[/C][C]0[/C][C]7[/C][C]-7[/C][/ROW]
[ROW][C]160[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]161[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]162[/C][C]0[/C][C]7[/C][C]-7[/C][/ROW]
[ROW][C]163[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]164[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]165[/C][C]0[/C][C]7.57142857142857[/C][C]-7.57142857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]166[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]167[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]168[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]169[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]170[/C][C]0[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-26.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]171[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]172[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]173[/C][C]5[/C][C]1.73076923076923[/C][C]3.26923076923077[/C][/ROW]
[ROW][C]174[/C][C]1[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-0.730769230769231[/C][/ROW]
[ROW][C]175[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]176[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]177[/C][C]37[/C][C]18.4137931034483[/C][C]18.5862068965517[/C][/ROW]
[ROW][C]178[/C][C]1[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]0.924528301886792[/C][/ROW]
[ROW][C]179[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]180[/C][C]0[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-18.4137931034483[/C][/ROW]
[ROW][C]181[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]182[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=204955&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=204955&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	317	132.333333333333	184.666666666667
2	267	26.2222222222222	240.777777777778
3	204	132.333333333333	71.6666666666667
4	198	132.333333333333	65.6666666666667
5	107	132.333333333333	-25.3333333333333
6	89	132.333333333333	-43.3333333333333
7	88	132.333333333333	-44.3333333333333
8	80	132.333333333333	-52.3333333333333
9	79	18.4137931034483	60.5862068965517
10	69	132.333333333333	-63.3333333333333
11	53	18.4137931034483	34.5862068965517
12	50	18.4137931034483	31.5862068965517
13	49	26.2222222222222	22.7777777777778
14	42	18.4137931034483	23.5862068965517
15	39	18.4137931034483	20.5862068965517
16	39	132.333333333333	-93.3333333333333
17	34	26.2222222222222	7.77777777777778
18	33	26.2222222222222	6.77777777777778
19	32	7.57142857142857	24.4285714285714
20	29	18.4137931034483	10.5862068965517
21	27	18.4137931034483	8.58620689655172
22	25	7.57142857142857	17.4285714285714
23	23	7	16
24	22	18.4137931034483	3.58620689655172
25	21	18.4137931034483	2.58620689655172
26	20	1.73076923076923	18.2692307692308
27	20	26.2222222222222	-6.22222222222222
28	20	18.4137931034483	1.58620689655172
29	20	26.2222222222222	-6.22222222222222
30	19	7.57142857142857	11.4285714285714
31	16	18.4137931034483	-2.41379310344828
32	15	7	8
33	15	26.2222222222222	-11.2222222222222
34	14	18.4137931034483	-4.41379310344828
35	14	18.4137931034483	-4.41379310344828
36	14	26.2222222222222	-12.2222222222222
37	14	18.4137931034483	-4.41379310344828
38	13	18.4137931034483	-5.41379310344828
39	10	18.4137931034483	-8.41379310344828
40	9	7.57142857142857	1.42857142857143
41	9	7.57142857142857	1.42857142857143
42	9	18.4137931034483	-9.41379310344828
43	8	26.2222222222222	-18.2222222222222
44	8	1.73076923076923	6.26923076923077
45	8	1.73076923076923	6.26923076923077
46	8	1.73076923076923	6.26923076923077
47	7	1.73076923076923	5.26923076923077
48	7	1.73076923076923	5.26923076923077
49	6	18.4137931034483	-12.4137931034483
50	5	7	-2
51	5	7.57142857142857	-2.57142857142857
52	5	18.4137931034483	-13.4137931034483
53	5	26.2222222222222	-21.2222222222222
54	5	7	-2
55	5	1.73076923076923	3.26923076923077
56	4	1.73076923076923	2.26923076923077
57	4	18.4137931034483	-14.4137931034483
58	4	26.2222222222222	-22.2222222222222
59	4	18.4137931034483	-14.4137931034483
60	3	7.57142857142857	-4.57142857142857
61	3	18.4137931034483	-15.4137931034483
62	3	26.2222222222222	-23.2222222222222
63	3	1.73076923076923	1.26923076923077
64	2	1.73076923076923	0.269230769230769
65	2	7.57142857142857	-5.57142857142857
66	2	1.73076923076923	0.269230769230769
67	2	18.4137931034483	-16.4137931034483
68	2	0.0754716981132075	1.92452830188679
69	2	7.57142857142857	-5.57142857142857
70	2	1.73076923076923	0.269230769230769
71	2	1.73076923076923	0.269230769230769
72	2	1.73076923076923	0.269230769230769
73	2	1.73076923076923	0.269230769230769
74	1	0.0754716981132075	0.924528301886792
75	1	18.4137931034483	-17.4137931034483
76	1	7	-6
77	1	1.73076923076923	-0.730769230769231
78	1	1.73076923076923	-0.730769230769231
79	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
80	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
81	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
82	0	18.4137931034483	-18.4137931034483
83	0	26.2222222222222	-26.2222222222222
84	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
85	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
86	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
87	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
88	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
89	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
90	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
91	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
92	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
93	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
94	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
95	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
96	0	7.57142857142857	-7.57142857142857
97	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
98	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
99	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
100	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
101	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
102	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
103	0	26.2222222222222	-26.2222222222222
104	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
105	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
106	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
107	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
108	0	7.57142857142857	-7.57142857142857
109	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
110	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
111	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
112	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
113	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
114	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
115	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
116	0	18.4137931034483	-18.4137931034483
117	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
118	0	18.4137931034483	-18.4137931034483
119	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
120	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
121	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
122	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
123	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
124	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
125	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
126	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
127	0	7.57142857142857	-7.57142857142857
128	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
129	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
130	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
131	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
132	0	7.57142857142857	-7.57142857142857
133	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
134	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
135	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
136	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
137	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
138	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
139	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
140	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
141	0	26.2222222222222	-26.2222222222222
142	0	26.2222222222222	-26.2222222222222
143	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
144	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
145	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
146	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
147	0	26.2222222222222	-26.2222222222222
148	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
149	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
150	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
151	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
152	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
153	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
154	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
155	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
156	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
157	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
158	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
159	0	7	-7
160	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
161	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
162	0	7	-7
163	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
164	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
165	0	7.57142857142857	-7.57142857142857
166	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
167	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
168	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
169	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
170	0	26.2222222222222	-26.2222222222222
171	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
172	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
173	5	1.73076923076923	3.26923076923077
174	1	1.73076923076923	-0.730769230769231
175	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
176	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
177	37	18.4137931034483	18.5862068965517
178	1	0.0754716981132075	0.924528301886792
179	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075
180	0	18.4137931034483	-18.4137931034483
181	0	1.73076923076923	-1.73076923076923
182	0	0.0754716981132075	-0.0754716981132075

Figure 1

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 2

PNG link

Postscript link

PDF link

Figure 3

PNG link

Postscript link

PDF link

Parameters (Session):

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

Parameters (R input):

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

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

par4 <- 'no'
par3 <- '3'
par2 <- 'none'
par1 <- '1'
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