R version 2.9.0 (2009-04-17) Copyright (C) 2009 The R Foundation for Statistical Computing ISBN 3-900051-07-0 R is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY. You are welcome to redistribute it under certain conditions. Type 'license()' or 'licence()' for distribution details. R is a collaborative project with many contributors. Type 'contributors()' for more information and 'citation()' on how to cite R or R packages in publications. Type 'demo()' for some demos, 'help()' for on-line help, or 'help.start()' for an HTML browser interface to help. Type 'q()' to quit R. > x <- array(list(23 + ,13 + ,14 + ,22 + ,11 + ,23 + ,8 + ,1 + ,6 + ,15 + ,20 + ,12 + ,7 + ,20 + ,22 + ,24 + ,4 + ,2 + ,5 + ,23 + ,26 + ,26 + ,22 + ,25 + ,23 + ,24 + ,7 + ,2 + ,20 + ,26 + ,19 + ,16 + ,12 + ,23 + ,21 + ,21 + ,4 + ,2 + ,12 + ,19 + ,17 + ,18 + ,15 + ,20 + ,19 + ,21 + ,4 + ,2 + ,11 + ,19 + ,17 + ,12 + ,9 + ,22 + ,12 + ,19 + ,5 + ,2 + ,12 + ,16 + ,21 + ,18 + ,20 + ,18 + ,24 + ,12 + ,15 + ,1 + ,11 + ,23 + ,18 + ,20 + ,10 + ,22 + ,21 + ,21 + ,5 + ,1 + ,9 + ,22 + ,16 + ,18 + ,12 + ,23 + ,21 + ,25 + ,7 + ,2 + ,13 + ,19 + ,26 + ,24 + ,23 + ,28 + ,26 + ,27 + ,4 + ,2 + ,9 + ,24 + ,20 + ,17 + ,10 + ,19 + ,18 + ,21 + ,4 + ,1 + ,14 + ,19 + ,14 + ,19 + ,11 + ,26 + ,21 + ,27 + ,7 + ,1 + ,12 + ,25 + ,22 + ,12 + ,20 + ,27 + ,22 + ,20 + ,8 + ,1 + ,18 + ,23 + ,23 + ,25 + ,11 + ,23 + ,26 + ,16 + ,4 + ,2 + ,9 + ,31 + ,25 + ,23 + ,22 + ,27 + ,20 + ,26 + ,8 + ,1 + ,15 + ,29 + ,24 + ,22 + ,19 + ,23 + ,20 + ,24 + ,4 + ,2 + ,12 + ,18 + ,24 + ,23 + ,20 + ,23 + ,26 + ,25 + ,5 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Holliday > #To cite this work: Ian E. Holliday, 2009, YOUR SOFTWARE TITLE (vNUMBER) in Free Statistics Software (v$_version), Office for Research Development and Education, URL http://www.wessa.net/rwasp_YOURPAGE.wasp/ > #Source of accompanying publication: > #Technical description: > library(party) Loading required package: survival Loading required package: splines Loading required package: grid Loading required package: modeltools Loading required package: stats4 Loading required package: coin Loading required package: mvtnorm Loading required package: zoo Attaching package: 'zoo' The following object(s) are masked from package:base : as.Date.numeric Loading required package: sandwich Loading required package: strucchange Loading required package: vcd Loading required package: MASS Loading required package: colorspace > library(Hmisc) Attaching package: 'Hmisc' The following object(s) are masked from package:survival : untangle.specials The following object(s) are masked from package:base : format.pval, round.POSIXt, trunc.POSIXt, units > par1 <- as.numeric(par1) > par3 <- as.numeric(par3) > x <- data.frame(t(y)) > is.data.frame(x) [1] TRUE > x <- x[!is.na(x[,par1]),] > k <- length(x[1,]) > n <- length(x[,1]) > colnames(x)[par1] [1] "E.Introjected" > x[,par1] [1] 11 22 23 21 19 12 24 21 21 26 18 21 22 26 20 20 26 27 27 16 26 20 25 16 20 [26] 20 24 24 22 18 21 17 15 28 23 19 15 26 20 11 17 16 21 18 17 21 18 16 13 28 [51] 25 24 15 21 11 27 23 21 16 20 21 10 18 20 21 24 26 23 22 13 27 24 19 17 16 [76] 20 8 16 17 23 18 24 17 20 22 22 20 18 21 23 28 19 22 17 25 22 21 15 20 25 [101] 21 24 23 22 14 11 22 22 6 15 26 26 20 26 15 25 22 20 18 23 22 23 17 20 21 [126] 23 25 25 21 22 18 18 18 21 21 25 24 24 28 24 22 22 20 25 13 21 23 18 > if (par2 == 'kmeans') { + cl <- kmeans(x[,par1], par3) + print(cl) + clm <- matrix(cbind(cl$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]) 6 8 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 1 1 1 4 1 3 1 6 7 8 12 4 16 19 16 11 11 9 9 4 4 > colnames(x) [1] "I.ToKnow" "I.Accomp." "I.Exp.Stimulation" [4] "E.Identified" "E.Introjected" "E.Ext.Regulation" [7] "Amotivation" "gender" "PE" [10] "PS" > colnames(x)[par1] [1] "E.Introjected" > x[,par1] [1] 11 22 23 21 19 12 24 21 21 26 18 21 22 26 20 20 26 27 27 16 26 20 25 16 20 [26] 20 24 24 22 18 21 17 15 28 23 19 15 26 20 11 17 16 21 18 17 21 18 16 13 28 [51] 25 24 15 21 11 27 23 21 16 20 21 10 18 20 21 24 26 23 22 13 27 24 19 17 16 [76] 20 8 16 17 23 18 24 17 20 22 22 20 18 21 23 28 19 22 17 25 22 21 15 20 25 [101] 21 24 23 22 14 11 22 22 6 15 26 26 20 26 15 25 22 20 18 23 22 23 17 20 21 [126] 23 25 25 21 22 18 18 18 21 21 25 24 24 28 24 22 22 20 25 13 21 23 18 > if (par2 == 'none') { + m <- ctree(as.formula(paste(colnames(x)[par1],' ~ .',sep='')),data = x) + } > > #Note: the /var/www/html/rcomp/createtable file can be downloaded at http://www.wessa.net/cretab > load(file="/var/www/html/rcomp/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="/var/www/html/rcomp/tmp/1ax6r1291995139.tab") + } + } > m Conditional inference tree with 3 terminal nodes Response: E.Introjected Inputs: I.ToKnow, I.Accomp., I.Exp.Stimulation, E.Identified, E.Ext.Regulation, Amotivation, gender, PE, PS Number of observations: 148 1) I.Accomp. <= 13; criterion = 1, statistic = 43.729 2)* weights = 24 1) I.Accomp. > 13 3) I.Accomp. <= 22; criterion = 1, statistic = 21.404 4)* weights = 94 3) I.Accomp. > 22 5)* weights = 30 > postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/2ax6r1291995139.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) > plot(m) > dev.off() null device 1 > postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/3ax6r1291995139.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) > plot(x[,par1] ~ as.factor(where(m)),main='Response by Terminal Node',xlab='Terminal Node',ylab='Response') > dev.off() null device 1 > 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) + } Actuals Forecasts Residuals 1 11 16.25000 -5.25000000 2 22 16.25000 5.75000000 3 23 23.96667 -0.96666667 4 21 20.43617 0.56382979 5 19 20.43617 -1.43617021 6 12 16.25000 -4.25000000 7 24 20.43617 3.56382979 8 21 20.43617 0.56382979 9 21 20.43617 0.56382979 10 26 23.96667 2.03333333 11 18 20.43617 -2.43617021 12 21 20.43617 0.56382979 13 22 16.25000 5.75000000 14 26 23.96667 2.03333333 15 20 23.96667 -3.96666667 16 20 20.43617 -0.43617021 17 26 23.96667 2.03333333 18 27 20.43617 6.56382979 19 27 20.43617 6.56382979 20 16 20.43617 -4.43617021 21 26 23.96667 2.03333333 22 20 20.43617 -0.43617021 23 25 23.96667 1.03333333 24 16 20.43617 -4.43617021 25 20 20.43617 -0.43617021 26 20 20.43617 -0.43617021 27 24 20.43617 3.56382979 28 24 20.43617 3.56382979 29 22 16.25000 5.75000000 30 18 16.25000 1.75000000 31 21 20.43617 0.56382979 32 17 20.43617 -3.43617021 33 15 16.25000 -1.25000000 34 28 23.96667 4.03333333 35 23 20.43617 2.56382979 36 19 20.43617 -1.43617021 37 15 20.43617 -5.43617021 38 26 23.96667 2.03333333 39 20 23.96667 -3.96666667 40 11 16.25000 -5.25000000 41 17 20.43617 -3.43617021 42 16 20.43617 -4.43617021 43 21 20.43617 0.56382979 44 18 20.43617 -2.43617021 45 17 20.43617 -3.43617021 46 21 20.43617 0.56382979 47 18 20.43617 -2.43617021 48 16 16.25000 -0.25000000 49 13 16.25000 -3.25000000 50 28 23.96667 4.03333333 51 25 16.25000 8.75000000 52 24 20.43617 3.56382979 53 15 20.43617 -5.43617021 54 21 20.43617 0.56382979 55 11 16.25000 -5.25000000 56 27 20.43617 6.56382979 57 23 20.43617 2.56382979 58 21 20.43617 0.56382979 59 16 20.43617 -4.43617021 60 20 16.25000 3.75000000 61 21 23.96667 -2.96666667 62 10 16.25000 -6.25000000 63 18 23.96667 -5.96666667 64 20 20.43617 -0.43617021 65 21 23.96667 -2.96666667 66 24 23.96667 0.03333333 67 26 20.43617 5.56382979 68 23 20.43617 2.56382979 69 22 20.43617 1.56382979 70 13 16.25000 -3.25000000 71 27 23.96667 3.03333333 72 24 20.43617 3.56382979 73 19 20.43617 -1.43617021 74 17 20.43617 -3.43617021 75 16 20.43617 -4.43617021 76 20 20.43617 -0.43617021 77 8 16.25000 -8.25000000 78 16 20.43617 -4.43617021 79 17 20.43617 -3.43617021 80 23 23.96667 -0.96666667 81 18 20.43617 -2.43617021 82 24 23.96667 0.03333333 83 17 16.25000 0.75000000 84 20 20.43617 -0.43617021 85 22 20.43617 1.56382979 86 22 20.43617 1.56382979 87 20 20.43617 -0.43617021 88 18 20.43617 -2.43617021 89 21 20.43617 0.56382979 90 23 20.43617 2.56382979 91 28 23.96667 4.03333333 92 19 20.43617 -1.43617021 93 22 20.43617 1.56382979 94 17 20.43617 -3.43617021 95 25 23.96667 1.03333333 96 22 20.43617 1.56382979 97 21 20.43617 0.56382979 98 15 20.43617 -5.43617021 99 20 20.43617 -0.43617021 100 25 20.43617 4.56382979 101 21 20.43617 0.56382979 102 24 23.96667 0.03333333 103 23 20.43617 2.56382979 104 22 23.96667 -1.96666667 105 14 20.43617 -6.43617021 106 11 20.43617 -9.43617021 107 22 16.25000 5.75000000 108 22 20.43617 1.56382979 109 6 16.25000 -10.25000000 110 15 20.43617 -5.43617021 111 26 20.43617 5.56382979 112 26 23.96667 2.03333333 113 20 16.25000 3.75000000 114 26 20.43617 5.56382979 115 15 16.25000 -1.25000000 116 25 20.43617 4.56382979 117 22 23.96667 -1.96666667 118 20 20.43617 -0.43617021 119 18 16.25000 1.75000000 120 23 16.25000 6.75000000 121 22 20.43617 1.56382979 122 23 20.43617 2.56382979 123 17 20.43617 -3.43617021 124 20 16.25000 3.75000000 125 21 20.43617 0.56382979 126 23 23.96667 -0.96666667 127 25 23.96667 1.03333333 128 25 20.43617 4.56382979 129 21 20.43617 0.56382979 130 22 20.43617 1.56382979 131 18 20.43617 -2.43617021 132 18 20.43617 -2.43617021 133 18 23.96667 -5.96666667 134 21 20.43617 0.56382979 135 21 20.43617 0.56382979 136 25 20.43617 4.56382979 137 24 20.43617 3.56382979 138 24 20.43617 3.56382979 139 28 23.96667 4.03333333 140 24 23.96667 0.03333333 141 22 23.96667 -1.96666667 142 22 20.43617 1.56382979 143 20 20.43617 -0.43617021 144 25 20.43617 4.56382979 145 13 20.43617 -7.43617021 146 21 20.43617 0.56382979 147 23 20.43617 2.56382979 148 18 20.43617 -2.43617021 > if (par2 != 'none') { + print(cbind(as.factor(x[,par1]),predict(m))) + myt <- table(as.factor(x[,par1]),predict(m)) + print(myt) + } > postscript(file="/var/www/html/rcomp/tmp/4exne1291995139.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) > 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$Forecasts),main='Kernel Density Plot of Predictions') + par(op) + } > if(par2!='none') { + plot(myt,main='Confusion Matrix',xlab='Actual',ylab='Predicted') + } > dev.off() null device 1 > if (par2 == 'none') { + detcoef <- cor(result$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="/var/www/html/rcomp/tmp/5hg3k1291995139.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="/var/www/html/rcomp/tmp/6p19w1291995139.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="/var/www/html/rcomp/tmp/7vq1b1291995139.tab") + } > > try(system("convert tmp/2ax6r1291995139.ps tmp/2ax6r1291995139.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/3ax6r1291995139.ps tmp/3ax6r1291995139.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/4exne1291995139.ps tmp/4exne1291995139.png",intern=TRUE)) character(0) > > > proc.time() user system elapsed 2.992 0.587 7.090