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. 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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] "Popularity" > x[,par1] [1] 15 12 15 12 14 8 11 15 4 13 19 10 15 6 7 14 16 16 14 15 14 12 9 12 14 [26] 12 14 10 14 16 10 8 12 11 8 13 11 12 16 16 13 14 5 14 13 16 14 15 15 11 [51] 15 16 13 11 12 12 10 8 9 12 14 12 11 14 7 16 16 11 16 13 11 13 14 15 10 [76] 15 11 11 6 11 12 13 12 8 9 10 16 15 14 12 12 10 12 8 16 11 12 9 14 15 [101] 8 12 10 16 17 8 9 8 11 16 13 5 15 15 12 12 16 12 10 12 4 11 16 7 9 [126] 14 11 10 6 14 11 11 9 16 7 8 10 14 9 13 13 12 11 10 12 14 11 13 14 13 [151] 16 13 12 9 14 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]) 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 19 2 2 3 4 10 9 12 19 25 14 21 15 18 1 1 > colnames(x) [1] "Gender" "Popularity" "Depression" [4] "Belonging" "WeightedPopularity" "ParentalCriticism" [7] "Happiness" "FindingFriends" "KnowingPeople" [10] "Liked" "Celebrity" > colnames(x)[par1] [1] "Popularity" > x[,par1] [1] 15 12 15 12 14 8 11 15 4 13 19 10 15 6 7 14 16 16 14 15 14 12 9 12 14 [26] 12 14 10 14 16 10 8 12 11 8 13 11 12 16 16 13 14 5 14 13 16 14 15 15 11 [51] 15 16 13 11 12 12 10 8 9 12 14 12 11 14 7 16 16 11 16 13 11 13 14 15 10 [76] 15 11 11 6 11 12 13 12 8 9 10 16 15 14 12 12 10 12 8 16 11 12 9 14 15 [101] 8 12 10 16 17 8 9 8 11 16 13 5 15 15 12 12 16 12 10 12 4 11 16 7 9 [126] 14 11 10 6 14 11 11 9 16 7 8 10 14 9 13 13 12 11 10 12 14 11 13 14 13 [151] 16 13 12 9 14 15 > 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/1ik8b1323791408.tab") + } + } > m Conditional inference tree with 5 terminal nodes Response: Popularity Inputs: Gender, Depression, Belonging, WeightedPopularity, ParentalCriticism, Happiness, FindingFriends, KnowingPeople, Liked, Celebrity Number of observations: 156 1) Celebrity <= 4; criterion = 1, statistic = 55.809 2) Liked <= 12; criterion = 0.964, statistic = 8.463 3)* weights = 31 2) Liked > 12 4)* weights = 19 1) Celebrity > 4 5) KnowingPeople <= 11; criterion = 1, statistic = 28.43 6)* weights = 27 5) KnowingPeople > 11 7) Liked <= 13; criterion = 0.987, statistic = 10.379 8)* weights = 29 7) Liked > 13 9)* weights = 50 > postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/2g4od1323791408.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/39fut1323791408.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 15 12.793103 2.20689655 2 12 8.935484 3.06451613 3 15 14.320000 0.68000000 4 12 11.148148 0.85185185 5 14 12.793103 1.20689655 6 8 8.935484 -0.93548387 7 11 12.793103 -1.79310345 8 15 8.935484 6.06451613 9 4 8.935484 -4.93548387 10 13 11.148148 1.85185185 11 19 14.320000 4.68000000 12 10 11.148148 -1.14814815 13 15 14.320000 0.68000000 14 6 12.793103 -6.79310345 15 7 8.935484 -1.93548387 16 14 12.793103 1.20689655 17 16 14.320000 1.68000000 18 16 14.320000 1.68000000 19 14 11.148148 2.85185185 20 15 14.320000 0.68000000 21 14 14.320000 -0.32000000 22 12 11.263158 0.73684211 23 9 8.935484 0.06451613 24 12 11.263158 0.73684211 25 14 14.320000 -0.32000000 26 12 12.793103 -0.79310345 27 14 11.148148 2.85185185 28 10 11.148148 -1.14814815 29 14 12.793103 1.20689655 30 16 14.320000 1.68000000 31 10 8.935484 1.06451613 32 8 11.263158 -3.26315789 33 12 11.148148 0.85185185 34 11 11.148148 -0.14814815 35 8 8.935484 -0.93548387 36 13 14.320000 -1.32000000 37 11 11.263158 -0.26315789 38 12 8.935484 3.06451613 39 16 14.320000 1.68000000 40 16 14.320000 1.68000000 41 13 14.320000 -1.32000000 42 14 14.320000 -0.32000000 43 5 8.935484 -3.93548387 44 14 14.320000 -0.32000000 45 13 8.935484 4.06451613 46 16 14.320000 1.68000000 47 14 14.320000 -0.32000000 48 15 14.320000 0.68000000 49 15 14.320000 0.68000000 50 11 14.320000 -3.32000000 51 15 12.793103 2.20689655 52 16 14.320000 1.68000000 53 13 14.320000 -1.32000000 54 11 12.793103 -1.79310345 55 12 12.793103 -0.79310345 56 12 11.148148 0.85185185 57 10 14.320000 -4.32000000 58 8 11.148148 -3.14814815 59 9 8.935484 0.06451613 60 12 12.793103 -0.79310345 61 14 14.320000 -0.32000000 62 12 12.793103 -0.79310345 63 11 11.263158 -0.26315789 64 14 14.320000 -0.32000000 65 7 8.935484 -1.93548387 66 16 14.320000 1.68000000 67 16 14.320000 1.68000000 68 11 11.148148 -0.14814815 69 16 14.320000 1.68000000 70 13 11.148148 1.85185185 71 11 11.148148 -0.14814815 72 13 12.793103 0.20689655 73 14 12.793103 1.20689655 74 15 11.263158 3.73684211 75 10 11.148148 -1.14814815 76 15 14.320000 0.68000000 77 11 11.148148 -0.14814815 78 11 11.148148 -0.14814815 79 6 8.935484 -2.93548387 80 11 11.263158 -0.26315789 81 12 11.263158 0.73684211 82 13 14.320000 -1.32000000 83 12 11.148148 0.85185185 84 8 11.148148 -3.14814815 85 9 8.935484 0.06451613 86 10 11.263158 -1.26315789 87 16 14.320000 1.68000000 88 15 12.793103 2.20689655 89 14 12.793103 1.20689655 90 12 12.793103 -0.79310345 91 12 11.148148 0.85185185 92 10 8.935484 1.06451613 93 12 11.263158 0.73684211 94 8 8.935484 -0.93548387 95 16 14.320000 1.68000000 96 11 8.935484 2.06451613 97 12 11.263158 0.73684211 98 9 12.793103 -3.79310345 99 14 12.793103 1.20689655 100 15 14.320000 0.68000000 101 8 11.263158 -3.26315789 102 12 14.320000 -2.32000000 103 10 11.148148 -1.14814815 104 16 14.320000 1.68000000 105 17 14.320000 2.68000000 106 8 11.263158 -3.26315789 107 9 11.148148 -2.14814815 108 8 11.263158 -3.26315789 109 11 11.148148 -0.14814815 110 16 14.320000 1.68000000 111 13 14.320000 -1.32000000 112 5 8.935484 -3.93548387 113 15 12.793103 2.20689655 114 15 12.793103 2.20689655 115 12 12.793103 -0.79310345 116 12 12.793103 -0.79310345 117 16 14.320000 1.68000000 118 12 12.793103 -0.79310345 119 10 11.148148 -1.14814815 120 12 11.148148 0.85185185 121 4 8.935484 -4.93548387 122 11 14.320000 -3.32000000 123 16 14.320000 1.68000000 124 7 8.935484 -1.93548387 125 9 8.935484 0.06451613 126 14 8.935484 5.06451613 127 11 8.935484 2.06451613 128 10 11.148148 -1.14814815 129 6 8.935484 -2.93548387 130 14 12.793103 1.20689655 131 11 11.148148 -0.14814815 132 11 8.935484 2.06451613 133 9 14.320000 -5.32000000 134 16 11.263158 4.73684211 135 7 8.935484 -1.93548387 136 8 8.935484 -0.93548387 137 10 8.935484 1.06451613 138 14 12.793103 1.20689655 139 9 8.935484 0.06451613 140 13 12.793103 0.20689655 141 13 8.935484 4.06451613 142 12 14.320000 -2.32000000 143 11 14.320000 -3.32000000 144 10 14.320000 -4.32000000 145 12 12.793103 -0.79310345 146 14 14.320000 -0.32000000 147 11 14.320000 -3.32000000 148 13 11.263158 1.73684211 149 14 14.320000 -0.32000000 150 13 12.793103 0.20689655 151 16 14.320000 1.68000000 152 13 11.148148 1.85185185 153 12 11.263158 0.73684211 154 9 11.263158 -2.26315789 155 14 11.263158 2.73684211 156 15 14.320000 0.68000000 > 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/4x3t31323791408.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$Residuals)^2)),4)) + a<-table.row.end(a) + a<-table.end(a) + table.save(a,file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/52bha1323791408.tab") + a<-table.start() + a<-table.row.start(a) + a<-table.element(a,'Actuals, Predictions, and Residuals',4,TRUE) + a<-table.row.end(a) + a<-table.row.start(a) + a<-table.element(a,'#',header=TRUE) + a<-table.element(a,'Actuals',header=TRUE) + a<-table.element(a,'Forecasts',header=TRUE) + a<-table.element(a,'Residuals',header=TRUE) + a<-table.row.end(a) + for (i in 1:length(result$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/wessaorg/rcomp/tmp/6fext1323791408.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/71noh1323791408.tab") + } > > try(system("convert tmp/2g4od1323791408.ps tmp/2g4od1323791408.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/39fut1323791408.ps tmp/39fut1323791408.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/4x3t31323791408.ps tmp/4x3t31323791408.png",intern=TRUE)) character(0) > > > proc.time() user system elapsed 4.423 0.310 4.769