R version 2.15.2 (2012-10-26) -- "Trick or Treat" Copyright (C) 2012 The R Foundation for Statistical Computing ISBN 3-900051-07-0 Platform: i686-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(1 + ,26 + ,21 + ,21 + ,23 + ,17 + ,23 + ,4 + ,1 + ,20 + ,16 + ,15 + ,24 + ,17 + ,20 + ,4 + ,1 + ,19 + ,19 + ,18 + ,22 + ,18 + ,20 + ,6 + ,2 + ,19 + ,18 + ,11 + ,20 + ,21 + ,21 + ,8 + ,1 + ,20 + ,16 + ,8 + ,24 + ,20 + ,24 + ,8 + ,1 + ,25 + ,23 + ,19 + ,27 + ,28 + ,22 + ,4 + ,2 + ,25 + ,17 + ,4 + ,28 + ,19 + ,23 + ,4 + ,1 + ,22 + ,12 + ,20 + ,27 + ,22 + ,20 + ,8 + ,1 + ,26 + ,19 + ,16 + ,24 + ,16 + ,25 + ,5 + ,1 + ,22 + ,16 + ,14 + ,23 + ,18 + ,23 + ,4 + ,2 + ,17 + ,19 + ,10 + ,24 + ,25 + ,27 + ,4 + ,2 + ,22 + ,20 + ,13 + ,27 + ,17 + ,27 + ,4 + ,1 + ,19 + ,13 + ,14 + ,27 + ,14 + ,22 + ,4 + ,1 + ,24 + ,20 + ,8 + ,28 + ,11 + ,24 + ,4 + ,1 + ,26 + ,27 + ,23 + ,27 + ,27 + ,25 + ,4 + ,2 + ,21 + ,17 + ,11 + ,23 + ,20 + ,22 + ,8 + ,1 + ,13 + ,8 + ,9 + ,24 + ,22 + ,28 + ,4 + ,2 + ,26 + ,25 + ,24 + ,28 + ,22 + ,28 + ,4 + ,2 + ,20 + ,26 + ,5 + ,27 + ,21 + ,27 + ,4 + ,1 + ,22 + ,13 + ,15 + ,25 + ,23 + ,25 + ,8 + ,2 + ,14 + ,19 + ,5 + ,19 + ,17 + ,16 + ,4 + ,1 + ,21 + ,15 + ,19 + ,24 + ,24 + ,28 + ,7 + ,1 + ,7 + ,5 + ,6 + ,20 + ,14 + ,21 + ,4 + ,2 + ,23 + ,16 + ,13 + ,28 + ,17 + ,24 + ,4 + ,1 + ,17 + ,14 + ,11 + ,26 + ,23 + ,27 + ,5 + ,1 + ,25 + ,24 + ,17 + ,23 + ,24 + ,14 + ,4 + ,1 + ,25 + ,24 + ,17 + ,23 + ,24 + ,14 + ,4 + ,1 + ,19 + ,9 + ,5 + ,20 + ,8 + ,27 + ,4 + ,2 + ,20 + ,19 + ,9 + ,11 + ,22 + ,20 + ,4 + ,1 + ,23 + ,19 + ,15 + ,24 + ,23 + ,21 + ,4 + ,2 + ,22 + ,25 + ,17 + ,25 + ,25 + ,22 + ,4 + ,1 + ,22 + ,19 + ,17 + ,23 + ,21 + ,21 + ,4 + ,1 + ,21 + ,18 + ,20 + ,18 + ,24 + ,12 + ,15 + ,2 + ,15 + ,15 + ,12 + ,20 + ,15 + ,20 + ,10 + ,2 + ,20 + ,12 + ,7 + ,20 + ,22 + ,24 + ,4 + ,2 + ,22 + ,21 + ,16 + ,24 + ,21 + ,19 + ,8 + ,1 + ,18 + ,12 + ,7 + ,23 + ,25 + ,28 + ,4 + ,2 + ,20 + ,15 + ,14 + ,25 + ,16 + ,23 + ,4 + ,2 + ,28 + ,28 + ,24 + ,28 + ,28 + ,27 + ,4 + ,1 + ,22 + ,25 + ,15 + ,26 + ,23 + ,22 + ,4 + ,1 + ,18 + ,19 + ,15 + ,26 + ,21 + ,27 + ,7 + ,1 + ,23 + ,20 + ,10 + ,23 + ,21 + ,26 + ,4 + ,1 + ,20 + ,24 + ,14 + ,22 + ,26 + ,22 + ,6 + ,2 + ,25 + ,26 + ,18 + ,24 + ,22 + ,21 + ,5 + ,2 + ,26 + ,25 + ,12 + ,21 + ,21 + ,19 + ,4 + ,1 + ,15 + ,12 + ,9 + ,20 + ,18 + ,24 + ,16 + ,2 + ,17 + ,12 + ,9 + ,22 + ,12 + ,19 + ,5 + ,2 + ,23 + ,15 + ,8 + ,20 + ,25 + ,26 + ,12 + ,1 + ,21 + ,17 + ,18 + ,25 + ,17 + ,22 + ,6 + ,2 + ,13 + ,14 + ,10 + ,20 + ,24 + ,28 + ,9 + ,1 + ,18 + ,16 + ,17 + ,22 + ,15 + ,21 + ,9 + ,1 + ,19 + ,11 + ,14 + ,23 + ,13 + ,23 + ,4 + ,1 + ,22 + ,20 + ,16 + ,25 + ,26 + ,28 + ,5 + ,1 + ,16 + ,11 + ,10 + ,23 + ,16 + ,10 + ,4 + ,2 + ,24 + ,22 + ,19 + ,23 + ,24 + ,24 + ,4 + ,1 + ,18 + ,20 + ,10 + ,22 + ,21 + ,21 + ,5 + ,1 + ,20 + ,19 + ,14 + ,24 + ,20 + ,21 + ,4 + ,1 + ,24 + ,17 + ,10 + ,25 + ,14 + ,24 + ,4 + ,2 + ,14 + ,21 + ,4 + ,21 + ,25 + ,24 + ,4 + ,2 + ,22 + ,23 + ,19 + ,12 + ,25 + ,25 + ,5 + ,1 + ,24 + ,18 + ,9 + ,17 + ,20 + ,25 + ,4 + ,1 + ,18 + ,17 + ,12 + ,20 + ,22 + ,23 + ,6 + ,1 + ,21 + ,27 + ,16 + ,23 + ,20 + ,21 + ,4 + ,2 + ,23 + ,25 + ,11 + ,23 + ,26 + ,16 + ,4 + ,1 + ,17 + ,19 + ,18 + ,20 + ,18 + ,17 + ,18 + ,2 + ,22 + ,22 + ,11 + ,28 + ,22 + ,25 + ,4 + ,2 + ,24 + ,24 + ,24 + ,24 + ,24 + ,24 + ,6 + ,2 + ,21 + ,20 + ,17 + ,24 + ,17 + ,23 + ,4 + ,1 + ,22 + ,19 + ,18 + ,24 + ,24 + ,25 + ,4 + ,1 + ,16 + ,11 + ,9 + ,24 + ,20 + ,23 + ,5 + ,1 + ,21 + ,22 + ,19 + ,28 + ,19 + ,28 + ,4 + ,2 + ,23 + ,22 + ,18 + ,25 + ,20 + ,26 + ,4 + ,2 + ,22 + ,16 + ,12 + ,21 + ,15 + ,22 + ,5 + ,1 + ,24 + ,20 + ,23 + ,25 + ,23 + ,19 + ,10 + ,1 + ,24 + ,24 + ,22 + ,25 + ,26 + ,26 + ,5 + ,1 + ,16 + ,16 + ,14 + ,18 + ,22 + ,18 + ,8 + ,1 + ,16 + ,16 + ,14 + ,17 + ,20 + ,18 + ,8 + ,2 + ,21 + ,22 + ,16 + ,26 + ,24 + ,25 + ,5 + ,2 + ,26 + ,24 + ,23 + ,28 + ,26 + ,27 + ,4 + ,2 + ,15 + ,16 + ,7 + ,21 + ,21 + ,12 + ,4 + ,2 + ,25 + ,27 + ,10 + ,27 + ,25 + ,15 + ,4 + ,1 + ,18 + ,11 + ,12 + ,22 + ,13 + ,21 + ,5 + ,0 + ,23 + ,21 + ,12 + ,21 + ,20 + ,23 + ,4 + ,1 + ,20 + ,20 + ,12 + ,25 + ,22 + ,22 + ,4 + ,2 + ,17 + ,20 + ,17 + ,22 + ,23 + ,21 + ,8 + ,2 + ,25 + ,27 + ,21 + ,23 + ,28 + ,24 + ,4 + ,1 + ,24 + ,20 + ,16 + ,26 + ,22 + ,27 + ,5 + ,1 + ,17 + ,12 + ,11 + ,19 + ,20 + ,22 + ,14 + ,1 + ,19 + ,8 + ,14 + ,25 + ,6 + ,28 + ,8 + ,1 + ,20 + ,21 + ,13 + ,21 + ,21 + ,26 + ,8 + ,1 + ,15 + ,18 + ,9 + ,13 + ,20 + ,10 + ,4 + ,2 + ,27 + ,24 + ,19 + ,24 + ,18 + ,19 + ,4 + ,1 + ,22 + ,16 + ,13 + ,25 + ,23 + ,22 + ,6 + ,1 + ,23 + ,18 + ,19 + ,26 + ,20 + ,21 + ,4 + ,1 + ,16 + ,20 + ,13 + ,25 + ,24 + ,24 + ,7 + ,1 + ,19 + ,20 + ,13 + ,25 + ,22 + ,25 + ,7 + ,2 + ,25 + ,19 + ,13 + ,22 + ,21 + ,21 + ,4 + ,1 + ,19 + ,17 + ,14 + ,21 + ,18 + ,20 + ,6 + ,2 + ,19 + ,16 + ,12 + ,23 + ,21 + ,21 + ,4 + ,2 + ,26 + ,26 + ,22 + ,25 + ,23 + ,24 + ,7 + ,1 + ,21 + ,15 + ,11 + ,24 + ,23 + ,23 + ,4 + ,2 + ,20 + ,22 + ,5 + ,21 + ,15 + ,18 + ,4 + ,1 + ,24 + ,17 + ,18 + ,21 + ,21 + ,24 + ,8 + ,1 + ,22 + ,23 + ,19 + ,25 + ,24 + ,24 + ,4 + ,2 + ,20 + ,21 + ,14 + ,22 + ,23 + ,19 + ,4 + ,1 + ,18 + ,19 + ,15 + ,20 + ,21 + ,20 + ,10 + ,2 + ,18 + ,14 + ,12 + ,20 + ,21 + ,18 + ,8 + ,1 + ,24 + ,17 + ,19 + ,23 + ,20 + ,20 + ,6 + ,1 + ,24 + ,12 + ,15 + ,28 + ,11 + ,27 + ,4 + ,1 + ,22 + ,24 + ,17 + ,23 + ,22 + ,23 + ,4 + ,1 + ,23 + ,18 + ,8 + ,28 + ,27 + ,26 + ,4 + ,1 + ,22 + ,20 + ,10 + ,24 + ,25 + ,23 + ,5 + ,1 + ,20 + ,16 + ,12 + ,18 + ,18 + ,17 + ,4 + ,1 + ,18 + ,20 + ,12 + ,20 + ,20 + ,21 + ,6 + ,1 + ,25 + ,22 + ,20 + ,28 + ,24 + ,25 + ,4 + ,2 + ,18 + ,12 + ,12 + ,21 + ,10 + ,23 + ,5 + ,1 + ,16 + ,16 + ,12 + ,21 + ,27 + ,27 + ,7 + ,1 + ,20 + ,17 + ,14 + ,25 + ,21 + ,24 + ,8 + ,2 + ,19 + ,22 + ,6 + ,19 + ,21 + ,20 + ,5 + ,1 + ,15 + ,12 + ,10 + ,18 + ,18 + ,27 + ,8 + ,1 + ,19 + ,14 + ,18 + ,21 + ,15 + ,21 + ,10 + ,1 + ,19 + ,23 + ,18 + ,22 + ,24 + ,24 + ,8 + ,1 + ,16 + ,15 + ,7 + ,24 + ,22 + ,21 + ,5 + ,1 + ,17 + ,17 + ,18 + ,15 + ,14 + ,15 + ,12 + ,1 + ,28 + ,28 + ,9 + ,28 + ,28 + ,25 + ,4 + ,2 + ,23 + ,20 + ,17 + ,26 + ,18 + ,25 + ,5 + ,1 + ,25 + ,23 + ,22 + ,23 + ,26 + ,22 + ,4 + ,1 + ,20 + ,13 + ,11 + ,26 + ,17 + ,24 + ,6 + ,2 + ,17 + ,18 + ,15 + ,20 + ,19 + ,21 + ,4 + ,2 + ,23 + ,23 + ,17 + ,22 + ,22 + ,22 + ,4 + ,1 + ,16 + ,19 + ,15 + ,20 + ,18 + ,23 + ,7 + ,2 + ,23 + ,23 + ,22 + ,23 + ,24 + ,22 + ,7 + ,2 + ,11 + ,12 + ,9 + ,22 + ,15 + ,20 + ,10 + ,2 + ,18 + ,16 + ,13 + ,24 + ,18 + ,23 + ,4 + ,2 + ,24 + ,23 + ,20 + ,23 + ,26 + ,25 + ,5 + ,1 + ,23 + ,13 + ,14 + ,22 + ,11 + ,23 + ,8 + ,1 + ,21 + ,22 + ,14 + ,26 + ,26 + ,22 + ,11 + ,2 + ,16 + ,18 + ,12 + ,23 + ,21 + ,25 + ,7 + ,2 + ,24 + ,23 + ,20 + ,27 + ,23 + ,26 + ,4 + ,1 + ,23 + ,20 + ,20 + ,23 + ,23 + ,22 + ,8 + ,1 + ,18 + ,10 + ,8 + ,21 + ,15 + ,24 + ,6 + ,1 + ,20 + ,17 + ,17 + ,26 + ,22 + ,24 + ,7 + ,1 + ,9 + ,18 + ,9 + ,23 + ,26 + ,25 + ,5 + ,2 + ,24 + ,15 + ,18 + ,21 + ,16 + ,20 + ,4 + ,1 + ,25 + ,23 + ,22 + ,27 + ,20 + ,26 + ,8 + ,1 + ,20 + ,17 + ,10 + ,19 + ,18 + ,21 + ,4 + ,2 + ,21 + ,17 + ,13 + ,23 + ,22 + ,26 + ,8 + ,2 + ,25 + ,22 + ,15 + ,25 + ,16 + ,21 + ,6 + ,2 + ,22 + ,20 + ,18 + ,23 + ,19 + ,22 + ,4 + ,2 + ,21 + ,20 + ,18 + ,22 + ,20 + ,16 + ,9 + ,1 + ,21 + ,19 + ,12 + ,22 + ,19 + ,26 + ,5 + ,1 + ,22 + ,18 + ,12 + ,25 + ,23 + ,28 + ,6 + ,1 + ,27 + ,22 + ,20 + ,25 + ,24 + ,18 + ,4 + ,2 + ,24 + ,20 + ,12 + ,28 + ,25 + ,25 + ,4 + ,2 + ,24 + ,22 + ,16 + ,28 + ,21 + ,23 + ,4 + ,2 + ,21 + ,18 + ,16 + ,20 + ,21 + ,21 + ,5 + ,1 + ,18 + ,16 + ,18 + ,25 + ,23 + ,20 + ,6 + ,1 + ,16 + ,16 + ,16 + ,19 + ,27 + ,25 + ,16 + ,1 + ,22 + ,16 + ,13 + ,25 + ,23 + ,22 + ,6 + ,1 + ,20 + ,16 + ,17 + ,22 + ,18 + ,21 + ,6 + ,2 + ,18 + ,17 + ,13 + ,18 + ,16 + ,16 + ,4 + ,1 + ,20 + ,18 + ,17 + ,20 + ,16 + ,18 + ,4) + ,dim=c(8 + ,162) + ,dimnames=list(c('G' + ,'I1' + ,'I2' + ,'I3' + ,'E1' + ,'E2' + ,'E3' + ,'A') + ,1:162)) > y <- array(NA,dim=c(8,162),dimnames=list(c('G','I1','I2','I3','E1','E2','E3','A'),1:162)) > 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 = 'quantiles' > par1 = '5' > 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, 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) Hmisc library by Frank E Harrell Jr Type library(help='Hmisc'), ?Overview, or ?Hmisc.Overview') to see overall documentation. NOTE:Hmisc no longer redefines [.factor to drop unused levels when subsetting. To get the old behavior of Hmisc type dropUnusedLevels(). 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] "E1" > x[,par1] [1] 23 24 22 20 24 27 28 27 24 23 24 27 27 28 27 23 24 28 27 25 19 24 20 28 26 [26] 23 23 20 11 24 25 23 18 20 20 24 23 25 28 26 26 23 22 24 21 20 22 20 25 20 [51] 22 23 25 23 23 22 24 25 21 12 17 20 23 23 20 28 24 24 24 24 28 25 21 25 25 [76] 18 17 26 28 21 27 22 21 25 22 23 26 19 25 21 13 24 25 26 25 25 22 21 23 25 [101] 24 21 21 25 22 20 20 23 28 23 28 24 18 20 28 21 21 25 19 18 21 22 24 15 28 [126] 26 23 26 20 22 20 23 22 24 23 22 26 23 27 23 21 26 23 21 27 19 23 25 23 22 [151] 22 25 25 28 28 20 25 19 25 22 18 20 > 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]) [11,24) [24,28] 88 74 > colnames(x) [1] "G" "I1" "I2" "I3" "E1" "E2" "E3" "A" > colnames(x)[par1] [1] "E1" > x[,par1] [1] [11,24) [24,28] [11,24) [11,24) [24,28] [24,28] [24,28] [24,28] [24,28] [10] [11,24) [24,28] [24,28] [24,28] [24,28] [24,28] [11,24) [24,28] [24,28] [19] [24,28] [24,28] [11,24) [24,28] [11,24) [24,28] [24,28] [11,24) [11,24) [28] [11,24) [11,24) [24,28] [24,28] [11,24) [11,24) [11,24) [11,24) [24,28] [37] [11,24) [24,28] [24,28] [24,28] [24,28] [11,24) [11,24) [24,28] [11,24) [46] [11,24) [11,24) [11,24) [24,28] [11,24) [11,24) [11,24) [24,28] [11,24) [55] [11,24) [11,24) [24,28] [24,28] [11,24) [11,24) [11,24) [11,24) [11,24) [64] [11,24) [11,24) [24,28] [24,28] [24,28] [24,28] [24,28] [24,28] [24,28] [73] [11,24) [24,28] [24,28] [11,24) [11,24) [24,28] [24,28] [11,24) [24,28] [82] [11,24) [11,24) [24,28] [11,24) [11,24) [24,28] [11,24) [24,28] [11,24) [91] [11,24) [24,28] [24,28] [24,28] [24,28] [24,28] [11,24) [11,24) [11,24) [100] [24,28] [24,28] [11,24) [11,24) [24,28] [11,24) [11,24) [11,24) [11,24) [109] [24,28] [11,24) [24,28] [24,28] [11,24) [11,24) [24,28] [11,24) [11,24) [118] [24,28] [11,24) [11,24) [11,24) [11,24) [24,28] [11,24) [24,28] [24,28] [127] [11,24) [24,28] [11,24) [11,24) [11,24) [11,24) [11,24) [24,28] [11,24) [136] [11,24) [24,28] [11,24) [24,28] [11,24) [11,24) [24,28] [11,24) [11,24) [145] [24,28] [11,24) [11,24) [24,28] [11,24) [11,24) [11,24) [24,28] [24,28] [154] [24,28] [24,28] [11,24) [24,28] [11,24) [24,28] [11,24) [11,24) [11,24) Levels: [11,24) [24,28] > 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/1i6ar1354808362.tab") + } + } > m Conditional inference tree with 4 terminal nodes Response: as.factor(E1) Inputs: G, I1, I2, I3, E2, E3, A Number of observations: 162 1) E3 <= 21; criterion = 1, statistic = 22.216 2) I1 <= 21; criterion = 0.99, statistic = 10.255 3)* weights = 42 2) I1 > 21 4)* weights = 18 1) E3 > 21 5) A <= 7; criterion = 0.961, statistic = 7.67 6)* weights = 83 5) A > 7 7)* weights = 19 > postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/2sxtj1354808362.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/3xp2g1354808362.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,] 1 2 [2,] 2 1 [3,] 1 1 [4,] 1 1 [5,] 2 1 [6,] 2 2 [7,] 2 2 [8,] 2 2 [9,] 2 2 [10,] 1 2 [11,] 2 2 [12,] 2 2 [13,] 2 2 [14,] 2 2 [15,] 2 2 [16,] 1 1 [17,] 2 2 [18,] 2 2 [19,] 2 2 [20,] 2 1 [21,] 1 1 [22,] 2 2 [23,] 1 1 [24,] 2 2 [25,] 2 2 [26,] 1 2 [27,] 1 2 [28,] 1 2 [29,] 1 1 [30,] 2 2 [31,] 2 2 [32,] 1 2 [33,] 1 1 [34,] 1 1 [35,] 1 2 [36,] 2 2 [37,] 1 2 [38,] 2 2 [39,] 2 2 [40,] 2 2 [41,] 2 2 [42,] 1 2 [43,] 1 2 [44,] 2 2 [45,] 1 2 [46,] 1 1 [47,] 1 1 [48,] 1 1 [49,] 2 2 [50,] 1 1 [51,] 1 1 [52,] 1 2 [53,] 2 2 [54,] 1 1 [55,] 1 2 [56,] 1 1 [57,] 2 1 [58,] 2 2 [59,] 1 2 [60,] 1 2 [61,] 1 2 [62,] 1 2 [63,] 1 1 [64,] 1 2 [65,] 1 1 [66,] 2 2 [67,] 2 2 [68,] 2 2 [69,] 2 2 [70,] 2 2 [71,] 2 2 [72,] 2 2 [73,] 1 2 [74,] 2 2 [75,] 2 2 [76,] 1 1 [77,] 1 1 [78,] 2 2 [79,] 2 2 [80,] 1 1 [81,] 2 2 [82,] 1 1 [83,] 1 2 [84,] 2 2 [85,] 1 1 [86,] 1 2 [87,] 2 2 [88,] 1 1 [89,] 2 1 [90,] 1 1 [91,] 1 1 [92,] 2 2 [93,] 2 2 [94,] 2 2 [95,] 2 2 [96,] 2 2 [97,] 1 2 [98,] 1 1 [99,] 1 1 [100,] 2 2 [101,] 2 2 [102,] 1 1 [103,] 1 1 [104,] 2 2 [105,] 1 1 [106,] 1 1 [107,] 1 1 [108,] 1 2 [109,] 2 2 [110,] 1 2 [111,] 2 2 [112,] 2 2 [113,] 1 1 [114,] 1 1 [115,] 2 2 [116,] 1 2 [117,] 1 2 [118,] 2 1 [119,] 1 1 [120,] 1 1 [121,] 1 1 [122,] 1 1 [123,] 2 1 [124,] 1 1 [125,] 2 2 [126,] 2 2 [127,] 1 2 [128,] 2 2 [129,] 1 1 [130,] 1 2 [131,] 1 2 [132,] 1 2 [133,] 1 1 [134,] 2 2 [135,] 1 2 [136,] 1 1 [137,] 2 1 [138,] 1 2 [139,] 2 2 [140,] 1 1 [141,] 1 2 [142,] 2 2 [143,] 1 2 [144,] 1 2 [145,] 2 1 [146,] 1 1 [147,] 1 1 [148,] 2 2 [149,] 1 2 [150,] 1 1 [151,] 1 2 [152,] 2 2 [153,] 2 2 [154,] 2 2 [155,] 2 2 [156,] 1 1 [157,] 2 1 [158,] 1 1 [159,] 2 2 [160,] 1 1 [161,] 1 1 [162,] 1 1 [11,24) [24,28] [11,24) 51 37 [24,28] 10 64 > postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/4w8oy1354808362.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$Residuals)^2)),4)) + a<-table.row.end(a) + a<-table.end(a) + table.save(a,file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/5m7xs1354808363.tab") + a<-table.start() + a<-table.row.start(a) + a<-table.element(a,'Actuals, Predictions, and Residuals',4,TRUE) + a<-table.row.end(a) + a<-table.row.start(a) + a<-table.element(a,'#',header=TRUE) + a<-table.element(a,'Actuals',header=TRUE) + a<-table.element(a,'Forecasts',header=TRUE) + a<-table.element(a,'Residuals',header=TRUE) + a<-table.row.end(a) + for (i in 1:length(result$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/6ihkq1354808363.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/73c6t1354808363.tab") + } > > try(system("convert tmp/2sxtj1354808362.ps tmp/2sxtj1354808362.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/3xp2g1354808362.ps tmp/3xp2g1354808362.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/4w8oy1354808362.ps tmp/4w8oy1354808362.png",intern=TRUE)) character(0) > > > proc.time() user system elapsed 5.037 0.614 5.627