R version 2.8.0 (2008-10-20) Copyright (C) 2008 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. Natural language support but running in an English locale 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. 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Holliday > #To cite this work: Ian E. Holliday, 2009, YOUR SOFTWARE TITLE (vNUMBER) in Free Statistics Software (v$_version), Office for Research Development and Education, URL http://www.wessa.net/rwasp_YOURPAGE.wasp/ > #Source of accompanying publication: > #Technical description: > library(party) Loading required package: survival Loading required package: splines Loading required package: grid Loading required package: modeltools Loading required package: stats4 Loading required package: coin Loading required package: mvtnorm Loading required package: zoo Attaching package: 'zoo' The following object(s) are masked from package:base : as.Date.numeric Loading required package: sandwich Loading required package: strucchange Loading required package: vcd Loading required package: MASS Loading required package: colorspace > library(Hmisc) Attaching package: 'Hmisc' The following object(s) are masked from package:survival : untangle.specials The following object(s) are masked from package:base : format.pval, round.POSIXt, trunc.POSIXt, units > par1 <- as.numeric(par1) > par3 <- as.numeric(par3) > x <- data.frame(t(y)) > is.data.frame(x) [1] TRUE > x <- x[!is.na(x[,par1]),] > k <- length(x[1,]) > n <- length(x[,1]) > colnames(x)[par1] [1] "Depression" > x[,par1] [1] 10 20 16 10 8 14 19 23 9 12 14 13 11 11 10 12 18 12 10 15 15 12 9 11 16 [26] 17 11 13 9 11 20 8 12 10 11 13 13 13 15 12 13 14 9 9 15 10 13 8 15 13 [51] 24 11 13 12 22 11 15 7 14 10 9 12 16 13 11 11 13 10 11 9 13 14 14 11 10 [76] 11 12 14 14 21 13 11 12 12 11 14 13 13 12 14 12 12 18 11 15 13 11 22 10 11 [101] 15 14 11 10 14 14 15 11 10 10 12 15 10 12 15 11 10 20 19 17 8 17 11 13 9 [126] 10 13 16 12 14 11 13 15 14 14 10 8 > if (par2 == 'kmeans') { + cl <- kmeans(x[,par1], par3) + print(cl) + clm <- matrix(cbind(cl$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]) 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 1 5 8 17 23 17 19 16 12 4 3 2 2 3 1 2 1 1 > colnames(x) [1] "Happiness" "Depression" "Belonging" [4] "BelongingFinal" "Popularity" "KnowingPeople" [7] "Liked" "Celebrity" "ConcernOverMistakes" [10] "ParentalExpectations" "ParentalCriticism" "PersonalStandards" [13] "Organization" "Gender" > colnames(x)[par1] [1] "Depression" > x[,par1] [1] 10 20 16 10 8 14 19 23 9 12 14 13 11 11 10 12 18 12 10 15 15 12 9 11 16 [26] 17 11 13 9 11 20 8 12 10 11 13 13 13 15 12 13 14 9 9 15 10 13 8 15 13 [51] 24 11 13 12 22 11 15 7 14 10 9 12 16 13 11 11 13 10 11 9 13 14 14 11 10 [76] 11 12 14 14 21 13 11 12 12 11 14 13 13 12 14 12 12 18 11 15 13 11 22 10 11 [101] 15 14 11 10 14 14 15 11 10 10 12 15 10 12 15 11 10 20 19 17 8 17 11 13 9 [126] 10 13 16 12 14 11 13 15 14 14 10 8 > if (par2 == 'none') { + m <- ctree(as.formula(paste(colnames(x)[par1],' ~ .',sep='')),data = x) + } > > #Note: the /var/www/html/freestat/rcomp/createtable file can be downloaded at http://www.wessa.net/cretab > load(file="/var/www/html/freestat/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/freestat/rcomp/tmp/1o8vu1292177049.tab") + } + } > m Conditional inference tree with 3 terminal nodes Response: Depression Inputs: Happiness, Belonging, BelongingFinal, Popularity, KnowingPeople, Liked, Celebrity, ConcernOverMistakes, ParentalExpectations, ParentalCriticism, PersonalStandards, Organization, Gender Number of observations: 137 1) Happiness <= 11; criterion = 1, statistic = 39.325 2)* weights = 21 1) Happiness > 11 3) Happiness <= 14; criterion = 0.984, statistic = 10.378 4)* weights = 51 3) Happiness > 14 5)* weights = 65 > postscript(file="/var/www/html/freestat/rcomp/tmp/2o8vu1292177049.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/freestat/rcomp/tmp/3o8vu1292177049.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 10 11.47692 -1.47692308 2 20 16.52381 3.47619048 3 16 13.03922 2.96078431 4 10 11.47692 -1.47692308 5 8 11.47692 -3.47692308 6 14 13.03922 0.96078431 7 19 16.52381 2.47619048 8 23 16.52381 6.47619048 9 9 13.03922 -4.03921569 10 12 11.47692 0.52307692 11 14 11.47692 2.52307692 12 13 11.47692 1.52307692 13 11 16.52381 -5.52380952 14 11 11.47692 -0.47692308 15 10 13.03922 -3.03921569 16 12 11.47692 0.52307692 17 18 13.03922 4.96078431 18 12 11.47692 0.52307692 19 10 13.03922 -3.03921569 20 15 11.47692 3.52307692 21 15 13.03922 1.96078431 22 12 13.03922 -1.03921569 23 9 13.03922 -4.03921569 24 11 11.47692 -0.47692308 25 16 11.47692 4.52307692 26 17 13.03922 3.96078431 27 11 13.03922 -2.03921569 28 13 11.47692 1.52307692 29 9 13.03922 -4.03921569 30 11 11.47692 -0.47692308 31 20 16.52381 3.47619048 32 8 11.47692 -3.47692308 33 12 11.47692 0.52307692 34 10 11.47692 -1.47692308 35 11 13.03922 -2.03921569 36 13 11.47692 1.52307692 37 13 11.47692 1.52307692 38 13 13.03922 -0.03921569 39 15 16.52381 -1.52380952 40 12 13.03922 -1.03921569 41 13 16.52381 -3.52380952 42 14 16.52381 -2.52380952 43 9 11.47692 -2.47692308 44 9 11.47692 -2.47692308 45 15 13.03922 1.96078431 46 10 11.47692 -1.47692308 47 13 11.47692 1.52307692 48 8 11.47692 -3.47692308 49 15 13.03922 1.96078431 50 13 11.47692 1.52307692 51 24 16.52381 7.47619048 52 11 16.52381 -5.52380952 53 13 11.47692 1.52307692 54 12 11.47692 0.52307692 55 22 16.52381 5.47619048 56 11 11.47692 -0.47692308 57 15 13.03922 1.96078431 58 7 11.47692 -4.47692308 59 14 13.03922 0.96078431 60 10 13.03922 -3.03921569 61 9 16.52381 -7.52380952 62 12 13.03922 -1.03921569 63 16 16.52381 -0.52380952 64 13 11.47692 1.52307692 65 11 11.47692 -0.47692308 66 11 13.03922 -2.03921569 67 13 11.47692 1.52307692 68 10 11.47692 -1.47692308 69 11 11.47692 -0.47692308 70 9 11.47692 -2.47692308 71 13 16.52381 -3.52380952 72 14 13.03922 0.96078431 73 14 13.03922 0.96078431 74 11 11.47692 -0.47692308 75 10 11.47692 -1.47692308 76 11 11.47692 -0.47692308 77 12 11.47692 0.52307692 78 14 11.47692 2.52307692 79 14 13.03922 0.96078431 80 21 11.47692 9.52307692 81 13 11.47692 1.52307692 82 11 11.47692 -0.47692308 83 12 13.03922 -1.03921569 84 12 11.47692 0.52307692 85 11 13.03922 -2.03921569 86 14 13.03922 0.96078431 87 13 13.03922 -0.03921569 88 13 13.03922 -0.03921569 89 12 13.03922 -1.03921569 90 14 13.03922 0.96078431 91 12 13.03922 -1.03921569 92 12 11.47692 0.52307692 93 18 16.52381 1.47619048 94 11 11.47692 -0.47692308 95 15 13.03922 1.96078431 96 13 11.47692 1.52307692 97 11 11.47692 -0.47692308 98 22 13.03922 8.96078431 99 10 11.47692 -1.47692308 100 11 13.03922 -2.03921569 101 15 13.03922 1.96078431 102 14 13.03922 0.96078431 103 11 13.03922 -2.03921569 104 10 11.47692 -1.47692308 105 14 13.03922 0.96078431 106 14 11.47692 2.52307692 107 15 16.52381 -1.52380952 108 11 13.03922 -2.03921569 109 10 11.47692 -1.47692308 110 10 11.47692 -1.47692308 111 12 13.03922 -1.03921569 112 15 13.03922 1.96078431 113 10 11.47692 -1.47692308 114 12 13.03922 -1.03921569 115 15 11.47692 3.52307692 116 11 13.03922 -2.03921569 117 10 11.47692 -1.47692308 118 20 16.52381 3.47619048 119 19 16.52381 2.47619048 120 17 13.03922 3.96078431 121 8 11.47692 -3.47692308 122 17 16.52381 0.47619048 123 11 11.47692 -0.47692308 124 13 16.52381 -3.52380952 125 9 11.47692 -2.47692308 126 10 11.47692 -1.47692308 127 13 11.47692 1.52307692 128 16 13.03922 2.96078431 129 12 11.47692 0.52307692 130 14 11.47692 2.52307692 131 11 13.03922 -2.03921569 132 13 13.03922 -0.03921569 133 15 16.52381 -1.52380952 134 14 11.47692 2.52307692 135 14 13.03922 0.96078431 136 10 13.03922 -3.03921569 137 8 11.47692 -3.47692308 > 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/freestat/rcomp/tmp/4sqti1292177049.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/freestat/rcomp/tmp/5dr9o1292177049.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/freestat/rcomp/tmp/6h9qc1292177049.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/freestat/rcomp/tmp/7907f1292177049.tab") + } > > try(system("convert tmp/2o8vu1292177049.ps tmp/2o8vu1292177049.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/3o8vu1292177049.ps tmp/3o8vu1292177049.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/4sqti1292177049.ps tmp/4sqti1292177049.png",intern=TRUE)) character(0) > > > proc.time() user system elapsed 5.117 0.735 5.288