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 = '3' > par2 = 'none' > par1 = '8' > 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] "A" > x[,par1] [1] 4 4 6 8 8 4 4 8 5 4 4 4 4 4 4 8 4 4 4 8 4 7 4 4 5 [26] 4 4 4 4 4 4 4 15 10 4 8 4 4 4 4 7 4 6 5 4 16 5 12 6 9 [51] 9 4 5 4 4 5 4 4 4 5 4 6 4 4 18 4 6 4 4 5 4 4 5 10 5 [76] 8 8 5 4 4 4 5 4 4 8 4 5 14 8 8 4 4 6 4 7 7 4 6 4 7 [101] 4 4 8 4 4 10 8 6 4 4 4 5 4 6 4 5 7 8 5 8 10 8 5 12 4 [126] 5 4 6 4 4 7 7 10 4 5 8 11 7 4 8 6 7 5 4 8 4 8 6 4 9 [151] 5 6 4 4 4 5 6 16 6 6 4 4 > 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 14 15 16 18 78 22 16 10 20 3 5 1 2 1 1 2 1 > colnames(x) [1] "G" "I1" "I2" "I3" "E1" "E2" "E3" "A" > colnames(x)[par1] [1] "A" > x[,par1] [1] 4 4 6 8 8 4 4 8 5 4 4 4 4 4 4 8 4 4 4 8 4 7 4 4 5 [26] 4 4 4 4 4 4 4 15 10 4 8 4 4 4 4 7 4 6 5 4 16 5 12 6 9 [51] 9 4 5 4 4 5 4 4 4 5 4 6 4 4 18 4 6 4 4 5 4 4 5 10 5 [76] 8 8 5 4 4 4 5 4 4 8 4 5 14 8 8 4 4 6 4 7 7 4 6 4 7 [101] 4 4 8 4 4 10 8 6 4 4 4 5 4 6 4 5 7 8 5 8 10 8 5 12 4 [126] 5 4 6 4 4 7 7 10 4 5 8 11 7 4 8 6 7 5 4 8 4 8 6 4 9 [151] 5 6 4 4 4 5 6 16 6 6 4 4 > 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/10dqw1355242976.tab") + } + } > m Conditional inference tree with 6 terminal nodes Response: A Inputs: G, I1, I2, I3, E1, E2, E3 Number of observations: 162 1) I1 <= 17; criterion = 0.999, statistic = 14.301 2) I3 <= 10; criterion = 0.979, statistic = 8.784 3)* weights = 16 2) I3 > 10 4)* weights = 14 1) I1 > 17 5) I1 <= 21; criterion = 0.973, statistic = 8.314 6) I3 <= 17; criterion = 0.971, statistic = 8.198 7)* weights = 50 6) I3 > 17 8)* weights = 9 5) I1 > 21 9) I2 <= 17; criterion = 0.978, statistic = 8.683 10)* weights = 15 9) I2 > 17 11)* weights = 58 > postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/2bhl41355242976.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/3w4801355242976.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 4 4.672414 -0.67241379 2 4 5.600000 -1.60000000 3 6 7.888889 -1.88888889 4 8 5.600000 2.40000000 5 8 5.600000 2.40000000 6 4 4.672414 -0.67241379 7 4 6.066667 -2.06666667 8 8 6.066667 1.93333333 9 5 4.672414 0.32758621 10 4 6.066667 -2.06666667 11 4 5.937500 -1.93750000 12 4 4.672414 -0.67241379 13 4 5.600000 -1.60000000 14 4 4.672414 -0.67241379 15 4 4.672414 -0.67241379 16 8 5.600000 2.40000000 17 4 5.937500 -1.93750000 18 4 4.672414 -0.67241379 19 4 5.600000 -1.60000000 20 8 6.066667 1.93333333 21 4 5.937500 -1.93750000 22 7 7.888889 -0.88888889 23 4 5.937500 -1.93750000 24 4 6.066667 -2.06666667 25 5 9.357143 -4.35714286 26 4 4.672414 -0.67241379 27 4 4.672414 -0.67241379 28 4 5.600000 -1.60000000 29 4 5.600000 -1.60000000 30 4 4.672414 -0.67241379 31 4 4.672414 -0.67241379 32 4 4.672414 -0.67241379 33 15 7.888889 7.11111111 34 10 9.357143 0.64285714 35 4 5.600000 -1.60000000 36 8 4.672414 3.32758621 37 4 5.600000 -1.60000000 38 4 5.600000 -1.60000000 39 4 4.672414 -0.67241379 40 4 4.672414 -0.67241379 41 7 5.600000 1.40000000 42 4 4.672414 -0.67241379 43 6 5.600000 0.40000000 44 5 4.672414 0.32758621 45 4 4.672414 -0.67241379 46 16 5.937500 10.06250000 47 5 5.937500 -0.93750000 48 12 6.066667 5.93333333 49 6 7.888889 -1.88888889 50 9 5.937500 3.06250000 51 9 5.600000 3.40000000 52 4 5.600000 -1.60000000 53 5 4.672414 0.32758621 54 4 5.937500 -1.93750000 55 4 4.672414 -0.67241379 56 5 5.600000 -0.60000000 57 4 5.600000 -1.60000000 58 4 6.066667 -2.06666667 59 4 5.937500 -1.93750000 60 5 4.672414 0.32758621 61 4 4.672414 -0.67241379 62 6 5.600000 0.40000000 63 4 5.600000 -1.60000000 64 4 4.672414 -0.67241379 65 18 9.357143 8.64285714 66 4 4.672414 -0.67241379 67 6 4.672414 1.32758621 68 4 5.600000 -1.60000000 69 4 4.672414 -0.67241379 70 5 5.937500 -0.93750000 71 4 7.888889 -3.88888889 72 4 4.672414 -0.67241379 73 5 6.066667 -1.06666667 74 10 4.672414 5.32758621 75 5 4.672414 0.32758621 76 8 9.357143 -1.35714286 77 8 9.357143 -1.35714286 78 5 5.600000 -0.60000000 79 4 4.672414 -0.67241379 80 4 5.937500 -1.93750000 81 4 4.672414 -0.67241379 82 5 5.600000 -0.60000000 83 4 4.672414 -0.67241379 84 4 5.600000 -1.60000000 85 8 9.357143 -1.35714286 86 4 4.672414 -0.67241379 87 5 4.672414 0.32758621 88 14 9.357143 4.64285714 89 8 5.600000 2.40000000 90 8 5.600000 2.40000000 91 4 5.937500 -1.93750000 92 4 4.672414 -0.67241379 93 6 6.066667 -0.06666667 94 4 4.672414 -0.67241379 95 7 9.357143 -2.35714286 96 7 5.600000 1.40000000 97 4 4.672414 -0.67241379 98 6 5.600000 0.40000000 99 4 5.600000 -1.60000000 100 7 4.672414 2.32758621 101 4 5.600000 -1.60000000 102 4 5.600000 -1.60000000 103 8 6.066667 1.93333333 104 4 4.672414 -0.67241379 105 4 5.600000 -1.60000000 106 10 5.600000 4.40000000 107 8 5.600000 2.40000000 108 6 6.066667 -0.06666667 109 4 6.066667 -2.06666667 110 4 4.672414 -0.67241379 111 4 4.672414 -0.67241379 112 5 4.672414 0.32758621 113 4 5.600000 -1.60000000 114 6 5.600000 0.40000000 115 4 4.672414 -0.67241379 116 5 5.600000 -0.60000000 117 7 9.357143 -2.35714286 118 8 5.600000 2.40000000 119 5 5.600000 -0.60000000 120 8 5.937500 2.06250000 121 10 7.888889 2.11111111 122 8 7.888889 0.11111111 123 5 5.937500 -0.93750000 124 12 9.357143 2.64285714 125 4 4.672414 -0.67241379 126 5 4.672414 0.32758621 127 4 4.672414 -0.67241379 128 6 5.600000 0.40000000 129 4 9.357143 -5.35714286 130 4 4.672414 -0.67241379 131 7 9.357143 -2.35714286 132 7 4.672414 2.32758621 133 10 5.937500 4.06250000 134 4 5.600000 -1.60000000 135 5 4.672414 0.32758621 136 8 6.066667 1.93333333 137 11 5.600000 5.40000000 138 7 9.357143 -2.35714286 139 4 4.672414 -0.67241379 140 8 4.672414 3.32758621 141 6 5.600000 0.40000000 142 7 5.600000 1.40000000 143 5 5.937500 -0.93750000 144 4 6.066667 -2.06666667 145 8 4.672414 3.32758621 146 4 5.600000 -1.60000000 147 8 5.600000 2.40000000 148 6 4.672414 1.32758621 149 4 4.672414 -0.67241379 150 9 7.888889 1.11111111 151 5 5.600000 -0.60000000 152 6 4.672414 1.32758621 153 4 4.672414 -0.67241379 154 4 4.672414 -0.67241379 155 4 4.672414 -0.67241379 156 5 5.600000 -0.60000000 157 6 7.888889 -1.88888889 158 16 9.357143 6.64285714 159 6 6.066667 -0.06666667 160 6 5.600000 0.40000000 161 4 5.600000 -1.60000000 162 4 5.600000 -1.60000000 > 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/45ybs1355242976.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$Residuals)^2)),4)) + a<-table.row.end(a) + a<-table.end(a) + table.save(a,file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/5mo8k1355242976.tab") + a<-table.start() + a<-table.row.start(a) + a<-table.element(a,'Actuals, Predictions, and Residuals',4,TRUE) + a<-table.row.end(a) + a<-table.row.start(a) + a<-table.element(a,'#',header=TRUE) + a<-table.element(a,'Actuals',header=TRUE) + a<-table.element(a,'Forecasts',header=TRUE) + a<-table.element(a,'Residuals',header=TRUE) + a<-table.row.end(a) + for (i in 1:length(result$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/646pl1355242976.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/739a11355242976.tab") + } > > try(system("convert tmp/2bhl41355242976.ps tmp/2bhl41355242976.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/3w4801355242976.ps tmp/3w4801355242976.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/45ybs1355242976.ps tmp/45ybs1355242976.png",intern=TRUE)) character(0) > > > proc.time() user system elapsed 5.311 0.430 5.727