R version 3.0.2 (2013-09-25) -- "Frisbee Sailing"
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+ ,35
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+ ,8
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+ ,36
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+ ,15
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+ ,9
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+ ,33
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+ ,35
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+ ,28
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+ ,21
+ ,75
+ ,43
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+ ,8
+ ,9
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+ ,13
+ ,11
+ ,15
+ ,15
+ ,67
+ ,41
+ ,35
+ ,30
+ ,4
+ ,3
+ ,10
+ ,8
+ ,83
+ ,52
+ ,27
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+ ,11
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+ ,34
+ ,38
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+ ,15
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+ ,68
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+ ,40
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+ ,7
+ ,7
+ ,22
+ ,62
+ ,39
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+ ,14
+ ,12
+ ,72
+ ,43)
+ ,dim=c(8
+ ,264)
+ ,dimnames=list(c('Connected'
+ ,'Separate'
+ ,'Learning'
+ ,'Software'
+ ,'Happiness'
+ ,'Depression'
+ ,'Sport1'
+ ,'Sport2')
+ ,1:264))
>  y <- array(NA,dim=c(8,264),dimnames=list(c('Connected','Separate','Learning','Software','Happiness','Depression','Sport1','Sport2'),1:264))
>  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 = '2'
> par4 <- 'no'
> par3 <- '2'
> par2 <- 'quantiles'
> par1 <- '2'
> #'GNU S' R Code compiled by R2WASP v. 1.2.291 ()
> #Author: root
> #To cite this work: Wessa P., 2012, Recursive Partitioning (Regression Trees) (v1.0.3) in Free Statistics Software (v$_version), Office for Research Development and Education, URL http://www.wessa.net/rwasp_regression_trees.wasp/
> #Source of accompanying publication: 
> #
> 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 objects 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 is masked from 'package:survival':

    untangle.specials

The following objects 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] "Separate"
> x[,par1]
  [1] 38 32 35 33 37 29 31 36 35 38 31 34 35 38 37 33 32 38 38 32 33 31 38 39 32
 [26] 32 35 37 33 33 31 32 31 37 30 33 31 33 31 33 32 33 32 33 28 35 39 34 38 32
 [51] 38 30 33 38 32 35 34 34 36 34 28 34 35 35 31 37 35 27 40 37 36 38 39 41 27
 [76] 30 37 31 31 27 36 37 33 34 31 39 34 32 33 36 32 41 28 30 36 35 31 34 36 36
[101] 35 37 28 39 32 35 39 35 42 34 33 41 33 34 32 40 40 35 36 37 27 39 38 31 33
[126] 32 39 36 33 33 32 37 30 38 29 22 35 35 34 35 34 37 35 23 31 27 36 31 32 39
[151] 37 38 39 34 31 32 37 36 32 38 36 26 26 33 39 30 33 25 38 37 31 37 35 25 28
[176] 35 33 30 31 37 36 30 36 32 28 36 34 31 28 36 36 40 33 37 32 38 31 37 33 32
[201] 30 30 31 32 34 36 37 36 33 33 33 44 39 32 35 25 35 34 35 39 33 36 32 32 36
[226] 36 32 34 33 35 30 38 34 33 32 31 30 27 31 30 32 35 28 33 31 35 35 32 21 20
[251] 34 32 34 32 33 33 37 32 34 30 30 38 36 32
> 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])

[20,35) [35,44] 
    152     112 
> colnames(x)
[1] "Connected"  "Separate"   "Learning"   "Software"   "Happiness" 
[6] "Depression" "Sport1"     "Sport2"    
> colnames(x)[par1]
[1] "Separate"
> x[,par1]
  [1] [35,44] [20,35) [35,44] [20,35) [35,44] [20,35) [20,35) [35,44] [35,44]
 [10] [35,44] [20,35) [20,35) [35,44] [35,44] [35,44] [20,35) [20,35) [35,44]
 [19] [35,44] [20,35) [20,35) [20,35) [35,44] [35,44] [20,35) [20,35) [35,44]
 [28] [35,44] [20,35) [20,35) [20,35) [20,35) [20,35) [35,44] [20,35) [20,35)
 [37] [20,35) [20,35) [20,35) [20,35) [20,35) [20,35) [20,35) [20,35) [20,35)
 [46] [35,44] [35,44] [20,35) [35,44] [20,35) [35,44] [20,35) [20,35) [35,44]
 [55] [20,35) [35,44] [20,35) [20,35) [35,44] [20,35) [20,35) [20,35) [35,44]
 [64] [35,44] [20,35) [35,44] [35,44] [20,35) [35,44] [35,44] [35,44] [35,44]
 [73] [35,44] [35,44] [20,35) [20,35) [35,44] [20,35) [20,35) [20,35) [35,44]
 [82] [35,44] [20,35) [20,35) [20,35) [35,44] [20,35) [20,35) [20,35) [35,44]
 [91] [20,35) [35,44] [20,35) [20,35) [35,44] [35,44] [20,35) [20,35) [35,44]
[100] [35,44] [35,44] [35,44] [20,35) [35,44] [20,35) [35,44] [35,44] [35,44]
[109] [35,44] [20,35) [20,35) [35,44] [20,35) [20,35) [20,35) [35,44] [35,44]
[118] [35,44] [35,44] [35,44] [20,35) [35,44] [35,44] [20,35) [20,35) [20,35)
[127] [35,44] [35,44] [20,35) [20,35) [20,35) [35,44] [20,35) [35,44] [20,35)
[136] [20,35) [35,44] [35,44] [20,35) [35,44] [20,35) [35,44] [35,44] [20,35)
[145] [20,35) [20,35) [35,44] [20,35) [20,35) [35,44] [35,44] [35,44] [35,44]
[154] [20,35) [20,35) [20,35) [35,44] [35,44] [20,35) [35,44] [35,44] [20,35)
[163] [20,35) [20,35) [35,44] [20,35) [20,35) [20,35) [35,44] [35,44] [20,35)
[172] [35,44] [35,44] [20,35) [20,35) [35,44] [20,35) [20,35) [20,35) [35,44]
[181] [35,44] [20,35) [35,44] [20,35) [20,35) [35,44] [20,35) [20,35) [20,35)
[190] [35,44] [35,44] [35,44] [20,35) [35,44] [20,35) [35,44] [20,35) [35,44]
[199] [20,35) [20,35) [20,35) [20,35) [20,35) [20,35) [20,35) [35,44] [35,44]
[208] [35,44] [20,35) [20,35) [20,35) [35,44] [35,44] [20,35) [35,44] [20,35)
[217] [35,44] [20,35) [35,44] [35,44] [20,35) [35,44] [20,35) [20,35) [35,44]
[226] [35,44] [20,35) [20,35) [20,35) [35,44] [20,35) [35,44] [20,35) [20,35)
[235] [20,35) [20,35) [20,35) [20,35) [20,35) [20,35) [20,35) [35,44] [20,35)
[244] [20,35) [20,35) [35,44] [35,44] [20,35) [20,35) [20,35) [20,35) [20,35)
[253] [20,35) [20,35) [20,35) [20,35) [35,44] [20,35) [20,35) [20,35) [20,35)
[262] [35,44] [35,44] [20,35)
Levels: [20,35) [35,44]
> 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/1teyu1386061675.tab") 
+ }
+ }
> m

	 Conditional inference tree with 3 terminal nodes

Response:  as.factor(Separate) 
Inputs:  Connected, Learning, Software, Happiness, Depression, Sport1, Sport2 
Number of observations:  264 

1) Connected <= 29; criterion = 1, statistic = 18.515
  2)*  weights = 28 
1) Connected > 29
  3) Software <= 10; criterion = 0.959, statistic = 7.575
    4)*  weights = 98 
  3) Software > 10
    5)*  weights = 138 
> postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/29pgy1386061675.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/3pmn51386061675.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,]    2    2
  [2,]    1    2
  [3,]    2    2
  [4,]    1    1
  [5,]    2    2
  [6,]    1    1
  [7,]    1    2
  [8,]    2    2
  [9,]    2    2
 [10,]    2    1
 [11,]    1    1
 [12,]    1    2
 [13,]    2    2
 [14,]    2    2
 [15,]    2    2
 [16,]    1    2
 [17,]    1    1
 [18,]    2    2
 [19,]    2    2
 [20,]    1    2
 [21,]    1    2
 [22,]    1    2
 [23,]    2    2
 [24,]    2    2
 [25,]    1    2
 [26,]    1    2
 [27,]    2    1
 [28,]    2    2
 [29,]    1    2
 [30,]    1    1
 [31,]    1    2
 [32,]    1    1
 [33,]    1    1
 [34,]    2    2
 [35,]    1    2
 [36,]    1    1
 [37,]    1    1
 [38,]    1    2
 [39,]    1    1
 [40,]    1    1
 [41,]    1    1
 [42,]    1    2
 [43,]    1    2
 [44,]    1    1
 [45,]    1    1
 [46,]    2    2
 [47,]    2    2
 [48,]    1    2
 [49,]    2    2
 [50,]    1    2
 [51,]    2    2
 [52,]    1    1
 [53,]    1    2
 [54,]    2    2
 [55,]    1    1
 [56,]    2    1
 [57,]    1    2
 [58,]    1    1
 [59,]    2    2
 [60,]    1    1
 [61,]    1    1
 [62,]    1    2
 [63,]    2    2
 [64,]    2    2
 [65,]    1    2
 [66,]    2    2
 [67,]    2    2
 [68,]    1    2
 [69,]    2    2
 [70,]    2    2
 [71,]    2    1
 [72,]    2    2
 [73,]    2    2
 [74,]    2    2
 [75,]    1    2
 [76,]    1    1
 [77,]    2    2
 [78,]    1    2
 [79,]    1    1
 [80,]    1    2
 [81,]    2    2
 [82,]    2    2
 [83,]    1    2
 [84,]    1    2
 [85,]    1    1
 [86,]    2    1
 [87,]    1    2
 [88,]    1    1
 [89,]    1    2
 [90,]    2    1
 [91,]    1    2
 [92,]    2    2
 [93,]    1    2
 [94,]    1    1
 [95,]    2    1
 [96,]    2    2
 [97,]    1    1
 [98,]    1    2
 [99,]    2    1
[100,]    2    2
[101,]    2    2
[102,]    2    2
[103,]    1    2
[104,]    2    2
[105,]    1    2
[106,]    2    2
[107,]    2    2
[108,]    2    2
[109,]    2    1
[110,]    1    2
[111,]    1    2
[112,]    2    2
[113,]    1    2
[114,]    1    1
[115,]    1    2
[116,]    2    2
[117,]    2    1
[118,]    2    2
[119,]    2    2
[120,]    2    2
[121,]    1    2
[122,]    2    2
[123,]    2    2
[124,]    1    2
[125,]    1    2
[126,]    1    1
[127,]    2    2
[128,]    2    1
[129,]    1    2
[130,]    1    1
[131,]    1    1
[132,]    2    1
[133,]    1    1
[134,]    2    2
[135,]    1    2
[136,]    1    1
[137,]    2    2
[138,]    2    1
[139,]    1    1
[140,]    2    1
[141,]    1    1
[142,]    2    1
[143,]    2    2
[144,]    1    2
[145,]    1    1
[146,]    1    2
[147,]    2    2
[148,]    1    2
[149,]    1    1
[150,]    2    1
[151,]    2    2
[152,]    2    1
[153,]    2    1
[154,]    1    1
[155,]    1    1
[156,]    1    2
[157,]    2    1
[158,]    2    1
[159,]    1    2
[160,]    2    1
[161,]    2    1
[162,]    1    1
[163,]    1    1
[164,]    1    2
[165,]    2    1
[166,]    1    1
[167,]    1    2
[168,]    1    1
[169,]    2    2
[170,]    2    1
[171,]    1    1
[172,]    2    2
[173,]    2    1
[174,]    1    1
[175,]    1    2
[176,]    2    2
[177,]    1    1
[178,]    1    1
[179,]    1    1
[180,]    2    1
[181,]    2    2
[182,]    1    1
[183,]    2    2
[184,]    1    2
[185,]    1    1
[186,]    2    2
[187,]    1    2
[188,]    1    1
[189,]    1    1
[190,]    2    1
[191,]    2    2
[192,]    2    2
[193,]    1    1
[194,]    2    2
[195,]    1    1
[196,]    2    2
[197,]    1    1
[198,]    2    2
[199,]    1    1
[200,]    1    1
[201,]    1    2
[202,]    1    1
[203,]    1    1
[204,]    1    2
[205,]    1    1
[206,]    2    2
[207,]    2    2
[208,]    2    2
[209,]    1    1
[210,]    1    1
[211,]    1    2
[212,]    2    2
[213,]    2    2
[214,]    1    1
[215,]    2    2
[216,]    1    1
[217,]    2    2
[218,]    1    1
[219,]    2    1
[220,]    2    2
[221,]    1    2
[222,]    2    1
[223,]    1    2
[224,]    1    1
[225,]    2    1
[226,]    2    1
[227,]    1    1
[228,]    1    1
[229,]    1    1
[230,]    2    1
[231,]    1    1
[232,]    2    1
[233,]    1    1
[234,]    1    2
[235,]    1    1
[236,]    1    1
[237,]    1    1
[238,]    1    2
[239,]    1    1
[240,]    1    1
[241,]    1    1
[242,]    2    2
[243,]    1    1
[244,]    1    1
[245,]    1    1
[246,]    2    1
[247,]    2    1
[248,]    1    1
[249,]    1    1
[250,]    1    1
[251,]    1    1
[252,]    1    1
[253,]    1    1
[254,]    1    1
[255,]    1    1
[256,]    1    2
[257,]    2    2
[258,]    1    1
[259,]    1    2
[260,]    1    1
[261,]    1    1
[262,]    2    2
[263,]    2    1
[264,]    1    1
         
          [20,35) [35,44]
  [20,35)      90      62
  [35,44]      36      76
> postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/4fnek1386061675.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/5hurc1386061675.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/6teyg1386061675.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/7jv191386061675.tab") 
+ }
> 
> try(system("convert tmp/29pgy1386061675.ps tmp/29pgy1386061675.png",intern=TRUE))
character(0)
> try(system("convert tmp/3pmn51386061675.ps tmp/3pmn51386061675.png",intern=TRUE))
character(0)
> try(system("convert tmp/4fnek1386061675.ps tmp/4fnek1386061675.png",intern=TRUE))
character(0)
> 
> 
> proc.time()
   user  system elapsed 
 10.322   2.512  12.792