R version 2.9.0 (2009-04-17)
Copyright (C) 2009 The R Foundation for Statistical Computing
ISBN 3-900051-07-0

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> x <- array(list(46
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+ ,38
+ ,36
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+ ,30
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+ ,8
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+ ,25
+ ,20
+ ,40
+ ,9
+ ,35
+ ,20
+ ,33
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+ ,18
+ ,32
+ ,27
+ ,19)
+ ,dim=c(5
+ ,146)
+ ,dimnames=list(c('Carrieremogelijkheden'
+ ,'Geen_Motivatie'
+ ,'Leermogelijkheden'
+ ,'Persoonlijke_redenen'
+ ,'Ouders')
+ ,1:146))
>  y <- array(NA,dim=c(5,146),dimnames=list(c('Carrieremogelijkheden','Geen_Motivatie','Leermogelijkheden','Persoonlijke_redenen','Ouders'),1:146))
>  for (i in 1:dim(x)[1])
+  {
+  	for (j in 1:dim(x)[2])
+  	{
+  		y[i,j] <- as.numeric(x[i,j])
+  	}
+  }
> par4 = 'yes'
> par3 = '3'
> par2 = 'quantiles'
> par1 = '2'
> #'GNU S' R Code compiled by R2WASP v. 1.0.44 ()
> #Author: Dr. Ian E. 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] "Geen_Motivatie"
> x[,par1]
  [1] 11  8 10 12 12 10  8 10 11  7 10  9  9 11 12  5 10 11 12  9  3 10  7  9  9
 [26] 10  9 19 14  5 13  7  8 11 11 12  9 13 12 11 18  8 14 10 13 13  8 10  8  9
 [51] 10  9  9  9 10  8 11 11 10 23  9 12  9  9  8  9  9  9 11 12  8  9 10  8  9
 [76]  9 13 11 18 10 14  7 10  9  9 12  8  9  8 13  6 11 10 10 14 13 10  8 10  8
[101] 10  7 11 10  8 12 12 11 11  6 14  9 11 10 10  8  9 10 10 12 10 11 16 12 10
[126] 13  8 12 10  8 14  9 12 10  9 10 11 11 10 10 20 10  8  8  9 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])

[ 3,10) [10,12) [12,23] 
     58      52      36 
> colnames(x)
[1] "Carrieremogelijkheden" "Geen_Motivatie"        "Leermogelijkheden"    
[4] "Persoonlijke_redenen"  "Ouders"               
> colnames(x)[par1]
[1] "Geen_Motivatie"
> x[,par1]
  [1] [10,12) [ 3,10) [10,12) [12,23] [12,23] [10,12) [ 3,10) [10,12) [10,12)
 [10] [ 3,10) [10,12) [ 3,10) [ 3,10) [10,12) [12,23] [ 3,10) [10,12) [10,12)
 [19] [12,23] [ 3,10) [ 3,10) [10,12) [ 3,10) [ 3,10) [ 3,10) [10,12) [ 3,10)
 [28] [12,23] [12,23] [ 3,10) [12,23] [ 3,10) [ 3,10) [10,12) [10,12) [12,23]
 [37] [ 3,10) [12,23] [12,23] [10,12) [12,23] [ 3,10) [12,23] [10,12) [12,23]
 [46] [12,23] [ 3,10) [10,12) [ 3,10) [ 3,10) [10,12) [ 3,10) [ 3,10) [ 3,10)
 [55] [10,12) [ 3,10) [10,12) [10,12) [10,12) [12,23] [ 3,10) [12,23] [ 3,10)
 [64] [ 3,10) [ 3,10) [ 3,10) [ 3,10) [ 3,10) [10,12) [12,23] [ 3,10) [ 3,10)
 [73] [10,12) [ 3,10) [ 3,10) [ 3,10) [12,23] [10,12) [12,23] [10,12) [12,23]
 [82] [ 3,10) [10,12) [ 3,10) [ 3,10) [12,23] [ 3,10) [ 3,10) [ 3,10) [12,23]
 [91] [ 3,10) [10,12) [10,12) [10,12) [12,23] [12,23] [10,12) [ 3,10) [10,12)
[100] [ 3,10) [10,12) [ 3,10) [10,12) [10,12) [ 3,10) [12,23] [12,23] [10,12)
[109] [10,12) [ 3,10) [12,23] [ 3,10) [10,12) [10,12) [10,12) [ 3,10) [ 3,10)
[118] [10,12) [10,12) [12,23] [10,12) [10,12) [12,23] [12,23] [10,12) [12,23]
[127] [ 3,10) [12,23] [10,12) [ 3,10) [12,23] [ 3,10) [12,23] [10,12) [ 3,10)
[136] [10,12) [10,12) [10,12) [10,12) [10,12) [12,23] [10,12) [ 3,10) [ 3,10)
[145] [ 3,10) [12,23]
Levels: [ 3,10) [10,12) [12,23]
> 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/1kwer1292929348.tab") 
+ }
+ }
           m.ct.i.pred
m.ct.i.actu   1   2
          1 473  52
          2 218 250
          3 203 114
[1] 0.9009524
[1] 0.534188
Error in print(m.ct.i.tab[i, i]/sum(m.ct.i.tab[i, ])) : 
  subscript out of bounds
Execution halted