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 + ,127 + ,1 + ,20 + ,16 + ,15 + ,24 + ,17 + ,20 + ,4 + ,108 + ,1 + ,19 + ,19 + ,18 + ,22 + ,18 + ,20 + ,6 + ,110 + ,2 + ,19 + ,18 + ,11 + ,20 + ,21 + ,21 + ,8 + ,102 + ,1 + ,20 + ,16 + ,8 + ,24 + ,20 + ,24 + ,8 + ,104 + ,1 + ,25 + ,23 + ,19 + ,27 + ,28 + ,22 + ,4 + ,140 + ,2 + ,25 + ,17 + ,4 + ,28 + ,19 + ,23 + ,4 + ,112 + ,1 + ,22 + ,12 + ,20 + ,27 + ,22 + ,20 + ,8 + ,115 + ,1 + ,26 + ,19 + ,16 + ,24 + ,16 + ,25 + ,5 + ,121 + ,1 + ,22 + ,16 + ,14 + ,23 + ,18 + ,23 + ,4 + ,112 + ,2 + ,17 + ,19 + ,10 + ,24 + ,25 + ,27 + ,4 + ,118 + ,2 + ,22 + ,20 + ,13 + ,27 + ,17 + ,27 + ,4 + ,122 + ,1 + ,19 + ,13 + ,14 + ,27 + ,14 + ,22 + ,4 + ,105 + ,1 + ,24 + ,20 + ,8 + ,28 + ,11 + ,24 + ,4 + ,111 + ,1 + ,26 + ,27 + ,23 + ,27 + ,27 + ,25 + ,4 + ,151 + ,2 + ,21 + ,17 + ,11 + ,23 + ,20 + ,22 + ,8 + ,106 + ,1 + ,13 + ,8 + ,9 + ,24 + ,22 + ,28 + ,4 + ,100 + ,2 + ,26 + ,25 + ,24 + ,28 + ,22 + ,28 + ,4 + ,149 + ,2 + ,20 + ,26 + ,5 + ,27 + ,21 + ,27 + ,4 + ,122 + ,1 + ,22 + ,13 + ,15 + ,25 + ,23 + ,25 + ,8 + ,115 + ,2 + ,14 + ,19 + ,5 + ,19 + ,17 + ,16 + ,4 + ,86 + ,1 + ,21 + ,15 + ,19 + ,24 + ,24 + ,28 + ,7 + ,124 + ,1 + ,7 + ,5 + ,6 + ,20 + ,14 + ,21 + ,4 + ,69 + ,2 + ,23 + ,16 + ,13 + ,28 + ,17 + ,24 + ,4 + ,117 + ,1 + ,17 + ,14 + ,11 + ,26 + ,23 + ,27 + ,5 + ,113 + ,1 + ,25 + ,24 + ,17 + ,23 + ,24 + ,14 + ,4 + ,123 + ,1 + ,25 + ,24 + ,17 + ,23 + ,24 + ,14 + ,4 + ,123 + ,1 + ,19 + ,9 + ,5 + ,20 + ,8 + ,27 + ,4 + ,84 + ,2 + ,20 + ,19 + ,9 + ,11 + ,22 + ,20 + ,4 + ,97 + ,1 + ,23 + ,19 + ,15 + ,24 + ,23 + ,21 + ,4 + ,121 + ,2 + ,22 + ,25 + ,17 + ,25 + ,25 + ,22 + ,4 + ,132 + ,1 + ,22 + ,19 + ,17 + ,23 + ,21 + ,21 + ,4 + ,119 + ,1 + ,21 + ,18 + ,20 + ,18 + ,24 + ,12 + ,15 + ,98 + ,2 + ,15 + ,15 + ,12 + ,20 + ,15 + ,20 + ,10 + ,87 + ,2 + ,20 + ,12 + ,7 + ,20 + ,22 + ,24 + ,4 + ,101 + ,2 + ,22 + ,21 + ,16 + ,24 + ,21 + ,19 + ,8 + ,115 + ,1 + ,18 + ,12 + ,7 + ,23 + ,25 + ,28 + ,4 + ,109 + ,2 + ,20 + ,15 + ,14 + ,25 + ,16 + ,23 + ,4 + ,109 + ,2 + ,28 + ,28 + ,24 + ,28 + ,28 + ,27 + ,4 + ,159 + ,1 + ,22 + ,25 + ,15 + ,26 + ,23 + ,22 + ,4 + ,129 + ,1 + ,18 + ,19 + ,15 + ,26 + ,21 + ,27 + ,7 + ,119 + ,1 + ,23 + ,20 + ,10 + ,23 + ,21 + ,26 + ,4 + ,119 + ,1 + ,20 + ,24 + ,14 + ,22 + ,26 + ,22 + ,6 + ,122 + ,2 + ,25 + ,26 + ,18 + ,24 + ,22 + ,21 + ,5 + ,131 + ,2 + ,26 + ,25 + ,12 + ,21 + ,21 + ,19 + ,4 + ,120 + ,1 + ,15 + ,12 + ,9 + ,20 + ,18 + ,24 + ,16 + ,82 + ,2 + ,17 + ,12 + ,9 + ,22 + ,12 + ,19 + ,5 + ,86 + ,2 + ,23 + ,15 + ,8 + ,20 + ,25 + ,26 + ,12 + ,105 + ,1 + ,21 + ,17 + ,18 + ,25 + ,17 + ,22 + ,6 + ,114 + ,2 + ,13 + ,14 + ,10 + ,20 + ,24 + ,28 + ,9 + ,100 + ,1 + ,18 + ,16 + ,17 + ,22 + ,15 + ,21 + ,9 + ,100 + ,1 + ,19 + ,11 + ,14 + ,23 + ,13 + ,23 + ,4 + ,99 + ,1 + ,22 + ,20 + ,16 + ,25 + ,26 + ,28 + ,5 + ,132 + ,1 + ,16 + ,11 + ,10 + ,23 + ,16 + ,10 + ,4 + ,82 + ,2 + ,24 + ,22 + ,19 + ,23 + ,24 + ,24 + ,4 + ,132 + ,1 + ,18 + ,20 + ,10 + ,22 + ,21 + ,21 + ,5 + ,107 + ,1 + ,20 + ,19 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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] "T" > x[,par1] [1] 127 108 110 102 104 140 112 115 121 112 118 122 105 111 151 106 100 149 [19] 122 115 86 124 69 117 113 123 123 84 97 121 132 119 98 87 101 115 [37] 109 109 159 129 119 119 122 131 120 82 86 105 114 100 100 99 132 82 [55] 132 107 114 110 105 121 109 106 124 120 91 126 138 118 128 98 133 130 [73] 103 124 142 96 93 129 150 88 125 92 0 117 112 144 130 87 92 114 [91] 81 127 115 123 115 117 117 103 108 139 113 97 117 133 115 103 95 117 [109] 113 127 126 119 97 105 140 91 112 113 102 92 98 122 100 84 142 124 [127] 137 105 106 125 104 130 79 108 136 98 120 108 139 123 90 119 105 110 [145] 135 101 114 118 120 108 114 122 132 130 130 112 114 103 115 108 94 105 > 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]) 0 69 79 81 82 84 86 87 88 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 1 1 1 1 2 2 2 2 1 1 2 3 1 1 1 1 3 4 1 4 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 117 118 119 120 121 2 2 4 2 7 3 1 6 3 3 1 5 4 6 7 6 3 5 4 3 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 135 136 137 138 139 140 142 144 5 4 4 2 2 3 1 2 5 1 4 2 1 1 1 1 2 2 2 1 149 150 151 159 1 1 1 1 > colnames(x) [1] "G" "I1" "I2" "I3" "E1" "E2" "E3" "A" "T" > colnames(x)[par1] [1] "T" > x[,par1] [1] 127 108 110 102 104 140 112 115 121 112 118 122 105 111 151 106 100 149 [19] 122 115 86 124 69 117 113 123 123 84 97 121 132 119 98 87 101 115 [37] 109 109 159 129 119 119 122 131 120 82 86 105 114 100 100 99 132 82 [55] 132 107 114 110 105 121 109 106 124 120 91 126 138 118 128 98 133 130 [73] 103 124 142 96 93 129 150 88 125 92 0 117 112 144 130 87 92 114 [91] 81 127 115 123 115 117 117 103 108 139 113 97 117 133 115 103 95 117 [109] 113 127 126 119 97 105 140 91 112 113 102 92 98 122 100 84 142 124 [127] 137 105 106 125 104 130 79 108 136 98 120 108 139 123 90 119 105 110 [145] 135 101 114 118 120 108 114 122 132 130 130 112 114 103 115 108 94 105 > 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/1nu6r1354974136.tab") + } + } > m Conditional inference tree with 9 terminal nodes Response: T Inputs: G, I1, I2, I3, E1, E2, E3, A Number of observations: 162 1) I2 <= 21; criterion = 1, statistic = 69.034 2) E1 <= 22; criterion = 1, statistic = 31.077 3)* weights = 56 2) E1 > 22 4) I2 <= 17; criterion = 1, statistic = 32.829 5) I2 <= 12; criterion = 0.996, statistic = 12.214 6)* weights = 8 5) I2 > 12 7) I3 <= 12; criterion = 0.977, statistic = 8.891 8)* weights = 9 7) I3 > 12 9)* weights = 16 4) I2 > 17 10) I1 <= 21; criterion = 0.998, statistic = 13.169 11)* weights = 9 10) I1 > 21 12)* weights = 20 1) I2 > 21 13) I3 <= 19; criterion = 1, statistic = 24.648 14) I3 <= 15; criterion = 0.981, statistic = 9.197 15)* weights = 12 14) I3 > 15 16)* weights = 17 13) I3 > 19 17)* weights = 15 > postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/25as91354974136.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/37ajr1354974136.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 1 127 122.80000 4.2000000 2 108 113.68750 -5.6875000 3 110 97.35714 12.6428571 4 102 97.35714 4.6428571 5 104 107.88889 -3.8888889 6 140 128.35294 11.6470588 7 112 107.88889 4.1111111 8 115 101.00000 14.0000000 9 121 122.80000 -1.8000000 10 112 113.68750 -1.6875000 11 118 114.55556 3.4444444 12 122 122.80000 -0.8000000 13 105 113.68750 -8.6875000 14 111 122.80000 -11.8000000 15 151 141.40000 9.6000000 16 106 107.88889 -1.8888889 17 100 101.00000 -1.0000000 18 149 141.40000 7.6000000 19 122 120.25000 1.7500000 20 115 113.68750 1.3125000 21 86 97.35714 -11.3571429 22 124 113.68750 10.3125000 23 69 97.35714 -28.3571429 24 117 113.68750 3.3125000 25 113 107.88889 5.1111111 26 123 128.35294 -5.3529412 27 123 128.35294 -5.3529412 28 84 97.35714 -13.3571429 29 97 97.35714 -0.3571429 30 121 122.80000 -1.8000000 31 132 128.35294 3.6470588 32 119 122.80000 -3.8000000 33 98 97.35714 0.6428571 34 87 97.35714 -10.3571429 35 101 97.35714 3.6428571 36 115 122.80000 -7.8000000 37 109 101.00000 8.0000000 38 109 113.68750 -4.6875000 39 159 141.40000 17.6000000 40 129 120.25000 8.7500000 41 119 114.55556 4.4444444 42 119 122.80000 -3.8000000 43 122 120.25000 1.7500000 44 131 128.35294 2.6470588 45 120 120.25000 -0.2500000 46 82 97.35714 -15.3571429 47 86 97.35714 -11.3571429 48 105 97.35714 7.6428571 49 114 113.68750 0.3125000 50 100 97.35714 2.6428571 51 100 97.35714 2.6428571 52 99 101.00000 -2.0000000 53 132 122.80000 9.2000000 54 82 101.00000 -19.0000000 55 132 128.35294 3.6470588 56 107 97.35714 9.6428571 57 114 114.55556 -0.5555556 58 110 107.88889 2.1111111 59 105 97.35714 7.6428571 60 121 128.35294 -7.3529412 61 109 97.35714 11.6428571 62 106 97.35714 8.6428571 63 124 128.35294 -4.3529412 64 120 120.25000 -0.2500000 65 91 97.35714 -6.3571429 66 126 120.25000 5.7500000 67 138 141.40000 -3.4000000 68 118 114.55556 3.4444444 69 128 122.80000 5.2000000 70 98 101.00000 -3.0000000 71 133 128.35294 4.6470588 72 130 128.35294 1.6470588 73 103 97.35714 5.6428571 74 124 122.80000 1.2000000 75 142 141.40000 0.6000000 76 96 97.35714 -1.3571429 77 93 97.35714 -4.3571429 78 129 128.35294 0.6470588 79 150 141.40000 8.6000000 80 88 97.35714 -9.3571429 81 125 120.25000 4.7500000 82 92 97.35714 -5.3571429 83 0 97.35714 -97.3571429 84 117 114.55556 2.4444444 85 112 97.35714 14.6428571 86 144 141.40000 2.6000000 87 130 122.80000 7.2000000 88 87 97.35714 -10.3571429 89 92 101.00000 -9.0000000 90 114 97.35714 16.6428571 91 81 97.35714 -16.3571429 92 127 128.35294 -1.3529412 93 115 113.68750 1.3125000 94 123 122.80000 0.2000000 95 115 114.55556 0.4444444 96 117 114.55556 2.4444444 97 117 97.35714 19.6428571 98 103 97.35714 5.6428571 99 108 107.88889 0.1111111 100 139 141.40000 -2.4000000 101 113 107.88889 5.1111111 102 97 120.25000 -23.2500000 103 117 97.35714 19.6428571 104 133 128.35294 4.6470588 105 115 97.35714 17.6428571 106 103 97.35714 5.6428571 107 95 97.35714 -2.3571429 108 117 113.68750 3.3125000 109 113 101.00000 12.0000000 110 127 128.35294 -1.3529412 111 126 122.80000 3.2000000 112 119 122.80000 -3.8000000 113 97 97.35714 -0.3571429 114 105 97.35714 7.6428571 115 140 141.40000 -1.4000000 116 91 97.35714 -6.3571429 117 112 97.35714 14.6428571 118 113 113.68750 -0.6875000 119 102 120.25000 -18.2500000 120 92 97.35714 -5.3571429 121 98 97.35714 0.6428571 122 122 128.35294 -6.3529412 123 100 107.88889 -7.8888889 124 84 97.35714 -13.3571429 125 142 120.25000 21.7500000 126 124 122.80000 1.2000000 127 137 141.40000 -4.4000000 128 105 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{ + print(cbind(as.factor(x[,par1]),predict(m))) + myt <- table(as.factor(x[,par1]),predict(m)) + print(myt) + } > postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/44imn1354974136.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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tmp/44imn1354974136.png",intern=TRUE)) character(0) > > > proc.time() user system elapsed 5.440 0.477 5.925