R version 2.12.0 (2010-10-15) Copyright (C) 2010 The R Foundation for Statistical Computing ISBN 3-900051-07-0 Platform: i486-pc-linux-gnu (32-bit) 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(6 + ,4 + ,15 + ,10 + ,4 + ,4 + ,1 + ,11 + ,9 + ,9 + ,19 + ,7 + ,7 + ,1 + ,9 + ,9 + ,12 + ,15 + ,4 + ,4 + ,1 + ,14 + ,6 + ,16 + ,12 + ,5 + ,4 + ,1 + ,12 + ,8 + ,16 + ,14 + ,5 + ,6 + ,1 + ,18 + ,11 + ,15 + ,13 + ,4 + ,4 + ,1 + ,15 + ,10 + ,16 + ,11 + ,4 + ,5 + ,1 + ,12 + ,13 + ,13 + ,18 + ,5 + ,5 + ,1 + ,15 + ,10 + ,18 + ,12 + ,5 + ,4 + ,1 + ,13 + ,6 + ,17 + ,15 + ,3 + ,4 + ,1 + ,10 + ,8 + ,14 + ,15 + ,7 + ,7 + ,1 + ,13 + ,5 + ,13 + ,9 + ,4 + ,5 + ,1 + ,17 + ,9 + ,15 + ,11 + ,6 + ,5 + ,1 + ,15 + ,11 + ,15 + ,16 + ,5 + ,4 + ,1 + ,13 + ,11 + ,13 + ,17 + ,7 + ,7 + ,1 + ,17 + ,9 + ,13 + ,11 + ,5 + ,5 + ,1 + ,21 + ,7 + ,16 + ,13 + ,5 + ,5 + ,1 + ,12 + ,6 + ,14 + ,9 + ,4 + ,4 + ,1 + ,15 + ,6 + ,18 + ,11 + ,4 + ,4 + ,1 + ,16 + ,10 + ,16 + ,12 + ,7 + ,7 + ,1 + ,11 + ,4 + ,17 + ,13 + ,5 + ,8 + ,1 + ,9 + ,9 + ,15 + ,13 + ,2 + ,2 + ,1 + ,14 + ,10 + ,11 + ,13 + ,4 + ,3 + ,1 + ,14 + ,13 + ,11 + ,14 + ,5 + ,7 + ,1 + ,12 + ,8 + ,15 + ,9 + ,4 + ,5 + ,1 + ,15 + ,10 + ,15 + ,9 + ,4 + ,4 + ,1 + ,11 + ,5 + ,12 + ,15 + ,4 + ,4 + ,1 + ,11 + ,8 + ,17 + ,10 + ,4 + ,4 + ,1 + ,13 + ,9 + ,14 + ,15 + ,5 + ,6 + ,1 + ,12 + ,7 + ,17 + ,13 + ,4 + ,6 + ,1 + ,24 + ,20 + ,10 + ,24 + ,4 + ,4 + ,1 + ,11 + ,8 + ,15 + ,13 + ,4 + ,4 + ,1 + ,12 + ,7 + ,7 + ,22 + ,2 + ,4 + ,1 + ,13 + ,6 + ,9 + ,9 + ,5 + ,5 + ,1 + ,11 + ,10 + ,14 + ,12 + ,5 + ,7 + ,1 + ,14 + ,11 + ,11 + ,16 + ,7 + ,8 + ,1 + ,16 + ,12 + ,15 + ,10 + ,7 + ,7 + ,1 + ,12 + ,7 + ,16 + ,13 + ,4 + ,4 + ,1 + ,21 + ,12 + ,17 + ,11 + ,4 + ,4 + ,1 + ,6 + ,6 + ,15 + ,13 + ,4 + ,2 + ,1 + ,14 + ,9 + ,15 + ,10 + ,2 + ,4 + ,1 + ,16 + ,5 + ,16 + ,11 + ,5 + ,4 + ,1 + ,18 + ,11 + ,16 + ,9 + ,4 + ,4 + ,1 + ,13 + ,10 + ,12 + ,14 + ,2 + ,4 + ,1 + ,11 + ,7 + ,15 + ,11 + ,4 + ,5 + ,1 + ,16 + ,8 + ,17 + ,10 + ,4 + ,5 + ,1 + ,11 + ,9 + ,19 + ,11 + ,5 + ,5 + ,1 + ,11 + ,8 + ,15 + ,12 + ,1 + ,1 + ,1 + ,20 + ,13 + ,14 + ,14 + ,4 + ,5 + ,1 + ,10 + ,7 + ,16 + ,21 + ,5 + ,7 + ,1 + ,12 + ,7 + ,15 + ,13 + ,5 + ,7 + ,1 + ,14 + ,9 + ,12 + ,12 + ,7 + ,7 + ,1 + ,12 + ,9 + ,18 + ,12 + ,4 + ,4 + ,1 + ,12 + ,8 + ,13 + ,11 + ,4 + ,4 + ,1 + ,12 + ,7 + ,14 + ,14 + ,4 + ,4 + ,1 + ,13 + ,10 + ,15 + ,12 + ,2 + ,2 + ,1 + ,12 + ,7 + ,11 + ,12 + ,5 + ,4 + ,1 + ,9 + ,7 + ,15 + ,11 + ,4 + ,4 + ,1 + ,14 + ,10 + ,14 + ,15 + ,4 + ,4 + ,1 + ,12 + ,8 + ,16 + ,11 + ,4 + ,4 + ,1 + ,18 + ,5 + ,14 + ,22 + ,5 + ,7 + ,1 + ,17 + ,8 + ,18 + ,10 + ,3 + ,4 + ,1 + ,15 + ,9 + ,14 + ,11 + ,5 + ,5 + ,1 + ,8 + ,11 + ,13 + ,15 + ,4 + ,4 + ,1 + ,12 + ,8 + ,14 + ,11 + ,4 + ,4 + ,1 + ,10 + ,4 + ,17 + ,10 + ,5 + ,5 + ,1 + ,18 + ,16 + ,12 + ,14 + ,4 + ,7 + ,1 + ,15 + ,9 + ,16 + ,14 + ,6 + ,7 + ,1 + ,16 + ,10 + ,15 + ,11 + ,7 + ,8 + ,1 + ,17 + ,11 + ,16 + ,10 + ,5 + ,5 + ,1 + ,7 + ,8 + ,14 + ,12 + ,4 + ,4 + ,1 + ,12 + ,8 + ,17 + ,10 + ,5 + ,7 + ,1 + ,15 + ,6 + ,14 + ,12 + ,4 + ,1 + ,1 + ,13 + ,8 + ,16 + ,15 + ,4 + ,4 + ,1 + ,16 + ,14 + ,12 + ,11 + ,3 + ,4 + ,1 + ,18 + ,12 + ,13 + ,17 + ,2 + ,7 + ,1 + ,11 + ,11 + ,19 + ,8 + ,1 + ,1 + ,1 + ,13 + ,8 + ,11 + ,17 + ,4 + ,4 + ,1 + ,11 + ,8 + ,15 + ,13 + ,4 + ,2 + ,1 + ,13 + ,7 + ,12 + ,16 + ,4 + ,4 + ,1 + ,14 + ,9 + ,14 + ,13 + ,1 + ,1 + ,1 + ,18 + ,12 + ,11 + ,15 + ,4 + ,3 + ,1 + ,15 + ,6 + ,15 + ,14 + ,4 + ,4 + ,1 + ,9 + ,4 + ,12 + ,18 + ,5 + ,5 + ,1 + ,11 + ,6 + ,14 + ,14 + ,4 + ,4 + ,1 + ,17 + ,7 + ,13 + ,10 + ,6 + ,6 + ,1 + ,5 + ,4 + ,9 + ,20 + ,4 + ,4 + ,2 + ,20 + ,10 + ,12 + ,16 + ,4 + ,5 + ,2 + ,12 + ,6 + ,15 + ,10 + ,7 + ,7 + ,2 + ,11 + ,5 + ,17 + ,8 + ,7 + ,7 + ,2 + ,12 + ,8 + ,14 + ,14 + ,4 + ,4 + ,2 + ,13 + ,8 + ,11 + ,23 + ,5 + ,4 + ,2 + ,9 + ,11 + ,13 + ,9 + ,4 + ,2 + ,2 + ,9 + ,5 + ,10 + ,11 + ,3 + ,5 + ,2 + ,12 + ,7 + ,12 + ,10 + ,5 + ,7 + ,2 + ,12 + ,7 + ,15 + ,12 + ,5 + ,4 + ,2 + ,11 + ,8 + ,13 + ,10 + ,4 + ,4 + ,2 + ,17 + ,7 + ,13 + ,12 + ,7 + ,4 + ,2 + ,12 + ,7 + ,12 + ,14 + ,4 + ,4 + ,2 + ,8 + ,5 + ,9 + ,20 + ,4 + ,1 + ,2 + ,15 + ,4 + ,16 + ,8 + ,1 + ,1 + ,2 + ,9 + ,8 + ,17 + ,10 + ,5 + ,5 + ,2 + ,13 + ,6 + ,13 + ,11 + ,4 + ,4 + ,2 + ,9 + ,6 + ,10 + ,15 + ,4 + ,4 + ,2 + ,15 + ,9 + ,13 + ,12 + ,5 + ,5 + ,2 + ,14 + ,6 + ,16 + ,9 + ,4 + ,4 + ,2 + ,9 + ,6 + ,15 + ,13 + ,4 + ,5 + ,2 + ,8 + ,9 + ,16 + ,8 + ,4 + ,4 + ,2 + ,11 + ,8 + ,11 + ,11 + ,6 + ,3 + ,2 + ,16 + ,7 + ,15 + ,12 + ,6 + ,6 + ,2 + ,18 + ,10 + ,17 + ,11 + ,2 + ,2 + ,2 + ,12 + ,5 + ,14 + ,15 + ,1 + ,1 + ,2 + ,14 + ,8 + ,18 + ,7 + ,4 + ,3 + ,2 + ,16 + ,9 + ,14 + ,14 + ,4 + ,4 + ,2 + ,24 + ,20 + ,14 + ,10 + ,2 + ,2 + ,2 + ,11 + ,8 + ,12 + ,11 + ,4 + ,4 + ,2 + ,9 + ,6 + ,11 + ,13 + ,4 + ,4 + ,2 + ,17 + ,8 + ,14 + ,14 + ,3 + ,3 + ,2 + ,11 + ,10 + ,16 + ,14 + ,4 + ,3 + ,2 + ,11 + ,8 + ,17 + ,11 + ,4 + ,3 + ,2 + ,10 + ,6 + ,14 + ,13 + ,4 + ,4 + ,2 + ,12 + ,8 + ,14 + ,13 + ,4 + ,4 + ,2 + ,10 + ,8 + ,12 + ,12 + ,4 + ,4 + ,2 + ,10 + ,8 + ,12 + ,12 + ,5 + ,4 + ,2 + ,13 + ,8 + ,11 + ,18 + ,3 + ,4 + ,2 + ,14 + ,9 + ,15 + ,13 + ,7 + ,7 + ,2 + ,8 + ,7 + ,14 + ,14 + ,4 + ,4 + ,2 + ,11 + ,12 + ,10 + ,15 + ,4 + ,4 + ,2 + ,10 + ,8 + ,13 + ,11 + ,4 + ,4 + ,2 + ,7 + ,4 + ,15 + ,10 + ,4 + ,4 + ,2 + ,9 + ,6 + ,15 + ,12 + ,5 + ,6 + ,2 + ,11 + ,10 + ,16 + ,10 + ,4 + ,4 + ,2 + ,7 + ,5 + ,8 + ,20 + ,4 + ,4 + ,2 + ,15 + ,8 + ,9 + ,19 + ,5 + ,4 + ,2 + ,11 + ,8 + ,15 + ,11 + ,5 + ,8 + ,2 + ,13 + ,9 + ,11 + ,13 + ,4 + ,1 + ,2 + ,12 + ,6 + ,15 + ,9 + ,4 + ,4 + ,2 + ,11 + ,5 + ,16 + ,10 + ,7 + ,7 + ,2 + ,8 + ,4 + ,16 + ,12 + ,4 + ,3 + ,2 + ,12 + ,9 + ,15 + ,14 + ,2 + ,2 + ,2 + ,9 + ,5 + ,13 + ,11 + ,3 + ,5 + ,2 + ,12 + ,9 + ,15 + ,8 + ,5 + ,4 + ,2) + ,dim=c(7 + ,142) + ,dimnames=list(c('PE' + ,'PC' + ,'Ha' + ,'De' + ,'DM' + ,'DV' + ,'Geslacht') + ,1:142)) > y <- array(NA,dim=c(7,142),dimnames=list(c('PE','PC','Ha','De','DM','DV','Geslacht'),1:142)) > for (i in 1:dim(x)[1]) + { + for (j in 1:dim(x)[2]) + { + y[i,j] <- as.numeric(x[i,j]) + } + } > par4 = 'no' > par3 = '2' > par2 = 'equal' > par1 = '3' > #'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$_version), Office for Research Development and Education, URL http://www.wessa.net/rwasp_YOURPAGE.wasp/ > #Source of accompanying publication: > #Technical description: > library(party) Loading required package: survival Loading required package: splines Loading required package: grid Loading required package: modeltools Loading required package: stats4 Loading required package: coin Loading required package: mvtnorm Loading required package: zoo Loading required package: sandwich Loading required package: strucchange Loading required package: vcd Loading required package: MASS Loading required package: colorspace > library(Hmisc) Attaching package: 'Hmisc' The following object(s) are masked from 'package:survival': untangle.specials The following object(s) are masked from 'package:base': format.pval, round.POSIXt, trunc.POSIXt, units > par1 <- as.numeric(par1) > par3 <- as.numeric(par3) > x <- data.frame(t(y)) > is.data.frame(x) [1] TRUE > x <- x[!is.na(x[,par1]),] > k <- length(x[1,]) > n <- length(x[,1]) > colnames(x)[par1] [1] "Ha" > x[,par1] [1] 15 9 12 16 16 15 16 13 18 17 14 13 15 15 13 13 16 14 18 16 17 15 11 11 15 [26] 15 12 17 14 17 10 15 7 9 14 11 15 16 17 15 15 16 16 12 15 17 19 15 14 16 [51] 15 12 18 13 14 15 11 15 14 16 14 18 14 13 14 17 12 16 15 16 14 17 14 16 12 [76] 13 19 11 15 12 14 11 15 12 14 13 9 12 15 17 14 11 13 10 12 15 13 13 12 9 [101] 16 17 13 10 13 16 15 16 11 15 17 14 18 14 14 12 11 14 16 17 14 14 12 12 11 [126] 15 14 10 13 15 15 16 8 9 15 11 15 16 16 15 13 15 > if (par2 == 'kmeans') { + cl <- kmeans(x[,par1], par3) + print(cl) + clm <- matrix(cbind(cl$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]) C1 C2 51 91 > colnames(x) [1] "PE" "PC" "Ha" "De" "DM" "DV" "Geslacht" > colnames(x)[par1] [1] "Ha" > x[,par1] [1] C2 C1 C1 C2 C2 C2 C2 C1 C2 C2 C2 C1 C2 C2 C1 C1 C2 C2 C2 C2 C2 C2 C1 C1 C2 [26] C2 C1 C2 C2 C2 C1 C2 C1 C1 C2 C1 C2 C2 C2 C2 C2 C2 C2 C1 C2 C2 C2 C2 C2 C2 [51] C2 C1 C2 C1 C2 C2 C1 C2 C2 C2 C2 C2 C2 C1 C2 C2 C1 C2 C2 C2 C2 C2 C2 C2 C1 [76] C1 C2 C1 C2 C1 C2 C1 C2 C1 C2 C1 C1 C1 C2 C2 C2 C1 C1 C1 C1 C2 C1 C1 C1 C1 [101] C2 C2 C1 C1 C1 C2 C2 C2 C1 C2 C2 C2 C2 C2 C2 C1 C1 C2 C2 C2 C2 C2 C1 C1 C1 [126] C2 C2 C1 C1 C2 C2 C2 C1 C1 C2 C1 C2 C2 C2 C2 C1 C2 Levels: C1 C2 > if (par2 == 'none') { + m <- ctree(as.formula(paste(colnames(x)[par1],' ~ .',sep='')),data = x) + } > > #Note: the /var/www/rcomp/createtable file can be downloaded at http://www.wessa.net/cretab > load(file="/var/www/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/rcomp/tmp/15uz01293029027.tab") + } + } > m Conditional inference tree with 2 terminal nodes Response: as.factor(Ha) Inputs: PE, PC, De, DM, DV, Geslacht Number of observations: 142 1) De <= 15; criterion = 1, statistic = 19.042 2)* weights = 122 1) De > 15 3)* weights = 20 > postscript(file="/var/www/rcomp/tmp/25uz01293029027.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/rcomp/tmp/3g3yl1293029027.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) + } > if (par2 != 'none') { + print(cbind(as.factor(x[,par1]),predict(m))) + myt <- table(as.factor(x[,par1]),predict(m)) + print(myt) + } [,1] [,2] [1,] 2 2 [2,] 1 1 [3,] 1 2 [4,] 2 2 [5,] 2 2 [6,] 2 2 [7,] 2 2 [8,] 1 1 [9,] 2 2 [10,] 2 2 [11,] 2 2 [12,] 1 2 [13,] 2 2 [14,] 2 1 [15,] 1 1 [16,] 1 2 [17,] 2 2 [18,] 2 2 [19,] 2 2 [20,] 2 2 [21,] 2 2 [22,] 2 2 [23,] 1 2 [24,] 1 2 [25,] 2 2 [26,] 2 2 [27,] 1 2 [28,] 2 2 [29,] 2 2 [30,] 2 2 [31,] 1 1 [32,] 2 2 [33,] 1 1 [34,] 1 2 [35,] 2 2 [36,] 1 1 [37,] 2 2 [38,] 2 2 [39,] 2 2 [40,] 2 2 [41,] 2 2 [42,] 2 2 [43,] 2 2 [44,] 1 2 [45,] 2 2 [46,] 2 2 [47,] 2 2 [48,] 2 2 [49,] 2 2 [50,] 2 1 [51,] 2 2 [52,] 1 2 [53,] 2 2 [54,] 1 2 [55,] 2 2 [56,] 2 2 [57,] 1 2 [58,] 2 2 [59,] 2 2 [60,] 2 2 [61,] 2 1 [62,] 2 2 [63,] 2 2 [64,] 1 2 [65,] 2 2 [66,] 2 2 [67,] 1 2 [68,] 2 2 [69,] 2 2 [70,] 2 2 [71,] 2 2 [72,] 2 2 [73,] 2 2 [74,] 2 2 [75,] 1 2 [76,] 1 1 [77,] 2 2 [78,] 1 1 [79,] 2 2 [80,] 1 1 [81,] 2 2 [82,] 1 2 [83,] 2 2 [84,] 1 1 [85,] 2 2 [86,] 1 2 [87,] 1 1 [88,] 1 1 [89,] 2 2 [90,] 2 2 [91,] 2 2 [92,] 1 1 [93,] 1 2 [94,] 1 2 [95,] 1 2 [96,] 2 2 [97,] 1 2 [98,] 1 2 [99,] 1 2 [100,] 1 1 [101,] 2 2 [102,] 2 2 [103,] 1 2 [104,] 1 2 [105,] 1 2 [106,] 2 2 [107,] 2 2 [108,] 2 2 [109,] 1 2 [110,] 2 2 [111,] 2 2 [112,] 2 2 [113,] 2 2 [114,] 2 2 [115,] 2 2 [116,] 1 2 [117,] 1 2 [118,] 2 2 [119,] 2 2 [120,] 2 2 [121,] 2 2 [122,] 2 2 [123,] 1 2 [124,] 1 2 [125,] 1 1 [126,] 2 2 [127,] 2 2 [128,] 1 2 [129,] 1 2 [130,] 2 2 [131,] 2 2 [132,] 2 2 [133,] 1 1 [134,] 1 1 [135,] 2 2 [136,] 1 2 [137,] 2 2 [138,] 2 2 [139,] 2 2 [140,] 2 2 [141,] 1 2 [142,] 2 2 C1 C2 C1 17 34 C2 3 88 > postscript(file="/var/www/rcomp/tmp/4rdyo1293029027.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/rcomp/tmp/5uvwu1293029027.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/rcomp/tmp/6gwd01293029027.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/rcomp/tmp/7q5c31293029027.tab") + } > > try(system("convert tmp/25uz01293029027.ps tmp/25uz01293029027.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/3g3yl1293029027.ps tmp/3g3yl1293029027.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/4rdyo1293029027.ps tmp/4rdyo1293029027.png",intern=TRUE)) character(0) > > > proc.time() user system elapsed 2.080 0.680 2.729