R version 2.13.0 (2011-04-13) Copyright (C) 2011 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(2 + ,7 + ,41 + ,38 + ,13 + ,12 + ,14 + ,12 + ,53 + ,32 + ,2 + ,5 + ,39 + ,32 + ,16 + ,11 + ,18 + ,11 + ,86 + ,51 + ,2 + ,5 + ,30 + ,35 + ,19 + ,15 + ,11 + ,14 + ,66 + ,42 + ,1 + ,5 + ,31 + ,33 + ,15 + ,6 + ,12 + ,12 + ,67 + ,41 + ,2 + ,8 + ,34 + ,37 + ,14 + ,13 + ,16 + ,21 + ,76 + ,46 + ,2 + ,6 + ,35 + ,29 + ,13 + ,10 + ,18 + ,12 + ,78 + ,47 + ,2 + ,5 + ,39 + ,31 + ,19 + ,12 + ,14 + ,22 + ,53 + ,37 + ,2 + ,6 + ,34 + ,36 + ,15 + ,14 + ,14 + ,11 + ,80 + ,49 + ,2 + ,5 + ,36 + ,35 + ,14 + ,12 + ,15 + ,10 + ,74 + ,45 + ,2 + ,4 + ,37 + ,38 + ,15 + ,6 + ,15 + ,13 + ,76 + ,47 + ,1 + ,6 + ,38 + ,31 + ,16 + ,10 + ,17 + ,10 + ,79 + ,49 + ,2 + ,5 + ,36 + ,34 + ,16 + ,12 + ,19 + ,8 + ,54 + ,33 + ,1 + ,5 + ,38 + ,35 + ,16 + ,12 + ,10 + ,15 + ,67 + ,42 + ,2 + ,6 + ,39 + ,38 + ,16 + ,11 + ,16 + ,14 + ,54 + ,33 + ,2 + ,7 + ,33 + ,37 + ,17 + ,15 + ,18 + ,10 + ,87 + ,53 + ,1 + ,6 + ,32 + ,33 + ,15 + ,12 + ,14 + ,14 + ,58 + ,36 + ,1 + ,7 + ,36 + ,32 + ,15 + ,10 + 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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] "Belonging" > x[,par1] [1] 53 86 66 67 76 78 53 80 74 76 79 54 67 54 87 58 75 88 64 57 66 68 54 56 86 [26] 80 76 69 78 67 80 54 71 84 74 71 63 71 76 69 74 75 54 52 69 68 65 75 74 75 [51] 72 67 63 62 63 76 74 67 73 70 53 77 77 52 54 80 66 73 63 69 67 54 81 69 84 [76] 80 70 69 77 54 79 30 71 73 72 77 75 69 54 70 73 54 77 82 80 80 69 78 81 76 [101] 76 73 85 66 79 68 76 71 54 46 82 74 88 38 76 86 54 70 69 90 54 76 89 76 73 [126] 79 90 74 81 72 71 66 77 65 74 82 54 63 54 64 69 54 84 86 77 89 76 60 75 73 [151] 85 79 71 72 69 78 54 69 81 84 84 69 > 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]) 30 38 46 52 53 54 56 57 58 60 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 1 1 1 2 3 17 1 1 1 1 1 5 2 2 5 6 3 13 4 7 4 7 8 6 12 7 78 79 80 81 82 84 85 86 87 88 89 90 4 5 7 4 3 5 2 4 1 2 2 2 > colnames(x) [1] "Gender" "Age" "Connected" "Separate" [5] "Learning" "Software" "Happiness" "Depression" [9] "Belonging" "Belonging_Final" > colnames(x)[par1] [1] "Belonging" > x[,par1] [1] 53 86 66 67 76 78 53 80 74 76 79 54 67 54 87 58 75 88 64 57 66 68 54 56 86 [26] 80 76 69 78 67 80 54 71 84 74 71 63 71 76 69 74 75 54 52 69 68 65 75 74 75 [51] 72 67 63 62 63 76 74 67 73 70 53 77 77 52 54 80 66 73 63 69 67 54 81 69 84 [76] 80 70 69 77 54 79 30 71 73 72 77 75 69 54 70 73 54 77 82 80 80 69 78 81 76 [101] 76 73 85 66 79 68 76 71 54 46 82 74 88 38 76 86 54 70 69 90 54 76 89 76 73 [126] 79 90 74 81 72 71 66 77 65 74 82 54 63 54 64 69 54 84 86 77 89 76 60 75 73 [151] 85 79 71 72 69 78 54 69 81 84 84 69 > if (par2 == 'none') { + m <- ctree(as.formula(paste(colnames(x)[par1],' ~ .',sep='')),data = x) + } > > #Note: the /var/wessaorg/rcomp/createtable file can be downloaded at http://www.wessa.net/cretab > load(file="/var/wessaorg/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/wessaorg/rcomp/tmp/1ove41323598471.tab") + } + } > m Conditional inference tree with 9 terminal nodes Response: Belonging Inputs: Gender, Age, Connected, Separate, Learning, Software, Happiness, Depression, Belonging_Final Number of observations: 162 1) Belonging_Final <= 38; criterion = 1, statistic = 144.604 2) Belonging_Final <= 32; criterion = 1, statistic = 27.181 3)* weights = 7 2) Belonging_Final > 32 4) Belonging_Final <= 35; criterion = 0.999, statistic = 15.058 5)* weights = 17 4) Belonging_Final > 35 6)* weights = 9 1) Belonging_Final > 38 7) Belonging_Final <= 46; criterion = 1, statistic = 106.072 8) Belonging_Final <= 44; criterion = 1, statistic = 37.458 9) Belonging_Final <= 42; criterion = 0.995, statistic = 11.942 10)* weights = 27 9) Belonging_Final > 42 11)* weights = 27 8) Belonging_Final > 44 12)* weights = 29 7) Belonging_Final > 46 13) Belonging_Final <= 49; criterion = 1, statistic = 34.256 14) Belonging_Final <= 47; criterion = 0.968, statistic = 8.459 15)* weights = 15 14) Belonging_Final > 47 16)* weights = 9 13) Belonging_Final > 49 17)* weights = 22 > postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/2hhy11323598471.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/wessaorg/rcomp/tmp/3z5b91323598471.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 53 46.28571 6.7142857 2 86 85.31818 0.6818182 3 66 68.00000 -2.0000000 4 67 68.00000 -1.0000000 5 76 74.65517 1.3448276 6 78 77.66667 0.3333333 7 53 59.55556 -6.5555556 8 80 80.55556 -0.5555556 9 74 74.65517 -0.6551724 10 76 77.66667 -1.6666667 11 79 80.55556 -1.5555556 12 54 54.00000 0.0000000 13 67 68.00000 -1.0000000 14 54 54.00000 0.0000000 15 87 85.31818 1.6818182 16 58 59.55556 -1.5555556 17 75 74.65517 0.3448276 18 88 85.31818 2.6818182 19 64 68.00000 -4.0000000 20 57 59.55556 -2.5555556 21 66 68.00000 -2.0000000 22 68 70.70370 -2.7037037 23 54 54.00000 0.0000000 24 56 59.55556 -3.5555556 25 86 85.31818 0.6818182 26 80 77.66667 2.3333333 27 76 70.70370 5.2962963 28 69 70.70370 -1.7037037 29 78 74.65517 3.3448276 30 67 70.70370 -3.7037037 31 80 80.55556 -0.5555556 32 54 54.00000 0.0000000 33 71 70.70370 0.2962963 34 84 85.31818 -1.3181818 35 74 68.00000 6.0000000 36 71 70.70370 0.2962963 37 63 59.55556 3.4444444 38 71 70.70370 0.2962963 39 76 74.65517 1.3448276 40 69 68.00000 1.0000000 41 74 74.65517 -0.6551724 42 75 70.70370 4.2962963 43 54 54.00000 0.0000000 44 52 46.28571 5.7142857 45 69 68.00000 1.0000000 46 68 68.00000 0.0000000 47 65 70.70370 -5.7037037 48 75 74.65517 0.3448276 49 74 68.00000 6.0000000 50 75 74.65517 0.3448276 51 72 70.70370 1.2962963 52 67 68.00000 -1.0000000 53 63 59.55556 3.4444444 54 62 74.65517 -12.6551724 55 63 59.55556 3.4444444 56 76 77.66667 -1.6666667 57 74 74.65517 -0.6551724 58 67 68.00000 -1.0000000 59 73 70.70370 2.2962963 60 70 70.70370 -0.7037037 61 53 46.28571 6.7142857 62 77 74.65517 2.3448276 63 77 74.65517 2.3448276 64 52 46.28571 5.7142857 65 54 54.00000 0.0000000 66 80 80.55556 -0.5555556 67 66 68.00000 -2.0000000 68 73 68.00000 5.0000000 69 63 59.55556 3.4444444 70 69 68.00000 1.0000000 71 67 70.70370 -3.7037037 72 54 54.00000 0.0000000 73 81 80.55556 0.4444444 74 69 68.00000 1.0000000 75 84 85.31818 -1.3181818 76 80 80.55556 -0.5555556 77 70 70.70370 -0.7037037 78 69 70.70370 -1.7037037 79 77 77.66667 -0.6666667 80 54 54.00000 0.0000000 81 79 74.65517 4.3448276 82 30 46.28571 -16.2857143 83 71 74.65517 -3.6551724 84 73 70.70370 2.2962963 85 72 70.70370 1.2962963 86 77 77.66667 -0.6666667 87 75 74.65517 0.3448276 88 69 68.00000 1.0000000 89 54 54.00000 0.0000000 90 70 70.70370 -0.7037037 91 73 74.65517 -1.6551724 92 54 54.00000 0.0000000 93 77 74.65517 2.3448276 94 82 80.55556 1.4444444 95 80 77.66667 2.3333333 96 80 77.66667 2.3333333 97 69 70.70370 -1.7037037 98 78 74.65517 3.3448276 99 81 80.55556 0.4444444 100 76 74.65517 1.3448276 101 76 74.65517 1.3448276 102 73 74.65517 -1.6551724 103 85 85.31818 -0.3181818 104 66 68.00000 -2.0000000 105 79 77.66667 1.3333333 106 68 68.00000 0.0000000 107 76 77.66667 -1.6666667 108 71 70.70370 0.2962963 109 54 54.00000 0.0000000 110 46 46.28571 -0.2857143 111 82 80.55556 1.4444444 112 74 70.70370 3.2962963 113 88 85.31818 2.6818182 114 38 46.28571 -8.2857143 115 76 77.66667 -1.6666667 116 86 85.31818 0.6818182 117 54 54.00000 0.0000000 118 70 70.70370 -0.7037037 119 69 68.00000 1.0000000 120 90 85.31818 4.6818182 121 54 54.00000 0.0000000 122 76 74.65517 1.3448276 123 89 85.31818 3.6818182 124 76 77.66667 -1.6666667 125 73 74.65517 -1.6551724 126 79 77.66667 1.3333333 127 90 85.31818 4.6818182 128 74 70.70370 3.2962963 129 81 85.31818 -4.3181818 130 72 70.70370 1.2962963 131 71 68.00000 3.0000000 132 66 68.00000 -2.0000000 133 77 74.65517 2.3448276 134 65 68.00000 -3.0000000 135 74 74.65517 -0.6551724 136 82 85.31818 -3.3181818 137 54 54.00000 0.0000000 138 63 68.00000 -5.0000000 139 54 54.00000 0.0000000 140 64 68.00000 -4.0000000 141 69 68.00000 1.0000000 142 54 54.00000 0.0000000 143 84 85.31818 -1.3181818 144 86 85.31818 0.6818182 145 77 74.65517 2.3448276 146 89 85.31818 3.6818182 147 76 77.66667 -1.6666667 148 60 59.55556 0.4444444 149 75 74.65517 0.3448276 150 73 74.65517 -1.6551724 151 85 85.31818 -0.3181818 152 79 77.66667 1.3333333 153 71 68.00000 3.0000000 154 72 70.70370 1.2962963 155 69 70.70370 -1.7037037 156 78 85.31818 -7.3181818 157 54 54.00000 0.0000000 158 69 70.70370 -1.7037037 159 81 85.31818 -4.3181818 160 84 85.31818 -1.3181818 161 84 85.31818 -1.3181818 162 69 74.65517 -5.6551724 > if (par2 != 'none') { + print(cbind(as.factor(x[,par1]),predict(m))) + myt <- table(as.factor(x[,par1]),predict(m)) + print(myt) + } > postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/41b8l1323598471.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) + 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+ a<-table.element(a,result$Residuals[i]) + a<-table.row.end(a) + } + a<-table.end(a) + table.save(a,file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/6vhmh1323598471.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/wessaorg/rcomp/tmp/7ylg61323598472.tab") + } > > try(system("convert tmp/2hhy11323598471.ps tmp/2hhy11323598471.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/3z5b91323598471.ps tmp/3z5b91323598471.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/41b8l1323598471.ps tmp/41b8l1323598471.png",intern=TRUE)) character(0) > > > proc.time() user system elapsed 3.939 0.225 4.621