R version 3.0.2 (2013-09-25) -- "Frisbee Sailing" Copyright (C) 2013 The R Foundation for Statistical Computing 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. 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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] "Happiness" > x[,par1] [1] 14 18 11 12 16 18 14 14 15 15 17 19 10 16 18 14 14 17 14 16 18 11 14 12 17 [26] 9 16 14 15 11 16 13 17 15 14 16 9 15 17 13 15 16 16 12 15 11 15 15 17 13 [51] 16 14 11 12 12 15 16 15 12 12 8 13 11 14 15 10 11 12 15 15 14 16 15 15 13 [76] 12 17 13 15 13 15 15 16 15 14 15 14 13 7 17 13 15 14 13 16 12 14 17 15 17 [101] 12 16 11 15 9 16 15 10 10 15 11 13 18 16 14 14 14 14 12 14 15 15 15 13 17 [126] 17 19 15 13 9 15 15 15 16 11 14 11 15 13 15 16 14 15 16 16 11 12 9 16 13 [151] 16 12 9 13 14 19 13 12 10 14 16 10 11 14 12 9 9 11 16 9 13 16 13 9 12 [176] 16 11 14 13 15 14 16 13 14 15 13 11 11 14 15 11 15 12 14 14 8 9 15 17 13 [201] 15 15 14 16 13 16 9 16 11 10 11 15 17 14 8 15 11 16 10 15 16 19 12 8 11 [226] 14 9 15 13 16 11 12 13 10 11 12 8 12 12 11 13 14 10 12 15 13 13 13 12 12 [251] 9 9 15 10 14 15 7 14 8 10 13 13 13 8 12 13 12 10 13 12 9 15 13 13 13 [276] 15 15 14 15 11 15 14 13 12 16 16 9 14 > 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]) C1 C2 134 154 > colnames(x) [1] "Pop" "Gender" "Connected" "Separate" "Learning" "Software" [7] "Happiness" > colnames(x)[par1] [1] "Happiness" > x[,par1] [1] C2 C2 C1 C1 C2 C2 C2 C2 C2 C2 C2 C2 C1 C2 C2 C2 C2 C2 C2 C2 C2 C1 C2 C1 C2 [26] C1 C2 C2 C2 C1 C2 C1 C2 C2 C2 C2 C1 C2 C2 C1 C2 C2 C2 C1 C2 C1 C2 C2 C2 C1 [51] C2 C2 C1 C1 C1 C2 C2 C2 C1 C1 C1 C1 C1 C2 C2 C1 C1 C1 C2 C2 C2 C2 C2 C2 C1 [76] C1 C2 C1 C2 C1 C2 C2 C2 C2 C2 C2 C2 C1 C1 C2 C1 C2 C2 C1 C2 C1 C2 C2 C2 C2 [101] C1 C2 C1 C2 C1 C2 C2 C1 C1 C2 C1 C1 C2 C2 C2 C2 C2 C2 C1 C2 C2 C2 C2 C1 C2 [126] C2 C2 C2 C1 C1 C2 C2 C2 C2 C1 C2 C1 C2 C1 C2 C2 C2 C2 C2 C2 C1 C1 C1 C2 C1 [151] C2 C1 C1 C1 C2 C2 C1 C1 C1 C2 C2 C1 C1 C2 C1 C1 C1 C1 C2 C1 C1 C2 C1 C1 C1 [176] C2 C1 C2 C1 C2 C2 C2 C1 C2 C2 C1 C1 C1 C2 C2 C1 C2 C1 C2 C2 C1 C1 C2 C2 C1 [201] C2 C2 C2 C2 C1 C2 C1 C2 C1 C1 C1 C2 C2 C2 C1 C2 C1 C2 C1 C2 C2 C2 C1 C1 C1 [226] C2 C1 C2 C1 C2 C1 C1 C1 C1 C1 C1 C1 C1 C1 C1 C1 C2 C1 C1 C2 C1 C1 C1 C1 C1 [251] C1 C1 C2 C1 C2 C2 C1 C2 C1 C1 C1 C1 C1 C1 C1 C1 C1 C1 C1 C1 C1 C2 C1 C1 C1 [276] C2 C2 C2 C2 C1 C2 C2 C1 C1 C2 C2 C1 C2 Levels: C1 C2 > 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/1hpx91386611511.tab") + } + } m.ct.i.pred m.ct.i.actu 1 2 1 641 569 2 363 993 [1] 0.5297521 [1] 0.7323009 [1] 0.6367888 m.ct.x.pred m.ct.x.actu 1 2 1 75 55 2 71 113 [1] 0.5769231 [1] 0.6141304 [1] 0.5987261 > m Conditional inference tree with 3 terminal nodes Response: as.factor(Happiness) Inputs: Pop, Gender, Connected, Separate, Learning, Software Number of observations: 288 1) Pop <= 0; criterion = 1, statistic = 17.227 2)* weights = 130 1) Pop > 0 3) Gender <= 0; criterion = 0.952, statistic = 6.98 4)* weights = 60 3) Gender > 0 5)* weights = 98 > postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/2ihkd1386611511.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/3uyto1386611511.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,] 2 2 [3,] 1 2 [4,] 1 2 [5,] 2 2 [6,] 2 2 [7,] 2 2 [8,] 2 2 [9,] 2 2 [10,] 2 2 [11,] 2 2 [12,] 2 2 [13,] 1 2 [14,] 2 2 [15,] 2 2 [16,] 2 2 [17,] 2 2 [18,] 2 2 [19,] 2 2 [20,] 2 2 [21,] 2 2 [22,] 1 2 [23,] 2 2 [24,] 1 2 [25,] 2 2 [26,] 1 2 [27,] 2 2 [28,] 2 2 [29,] 2 2 [30,] 1 2 [31,] 2 2 [32,] 1 2 [33,] 2 2 [34,] 2 2 [35,] 2 2 [36,] 2 2 [37,] 1 2 [38,] 2 2 [39,] 2 2 [40,] 1 2 [41,] 2 2 [42,] 2 2 [43,] 2 2 [44,] 1 2 [45,] 2 2 [46,] 1 2 [47,] 2 2 [48,] 2 2 [49,] 2 2 [50,] 1 2 [51,] 2 2 [52,] 2 2 [53,] 1 2 [54,] 1 2 [55,] 1 2 [56,] 2 2 [57,] 2 2 [58,] 2 2 [59,] 1 2 [60,] 1 2 [61,] 1 2 [62,] 1 2 [63,] 1 2 [64,] 2 2 [65,] 2 2 [66,] 1 2 [67,] 1 2 [68,] 1 2 [69,] 2 2 [70,] 2 2 [71,] 2 2 [72,] 2 2 [73,] 2 2 [74,] 2 2 [75,] 1 2 [76,] 1 2 [77,] 2 2 [78,] 1 2 [79,] 2 2 [80,] 1 2 [81,] 2 2 [82,] 2 2 [83,] 2 2 [84,] 2 2 [85,] 2 2 [86,] 2 2 [87,] 2 2 [88,] 1 2 [89,] 1 2 [90,] 2 2 [91,] 1 2 [92,] 2 2 [93,] 2 2 [94,] 1 2 [95,] 2 2 [96,] 1 2 [97,] 2 2 [98,] 2 2 [99,] 2 2 [100,] 2 2 [101,] 1 2 [102,] 2 2 [103,] 1 2 [104,] 2 2 [105,] 1 2 [106,] 2 2 [107,] 2 2 [108,] 1 2 [109,] 1 2 [110,] 2 2 [111,] 1 2 [112,] 1 2 [113,] 2 2 [114,] 2 2 [115,] 2 2 [116,] 2 2 [117,] 2 2 [118,] 2 2 [119,] 1 2 [120,] 2 2 [121,] 2 2 [122,] 2 2 [123,] 2 2 [124,] 1 2 [125,] 2 2 [126,] 2 2 [127,] 2 2 [128,] 2 2 [129,] 1 2 [130,] 1 2 [131,] 2 2 [132,] 2 2 [133,] 2 2 [134,] 2 2 [135,] 1 2 [136,] 2 2 [137,] 1 2 [138,] 2 2 [139,] 1 2 [140,] 2 2 [141,] 2 2 [142,] 2 2 [143,] 2 2 [144,] 2 2 [145,] 2 2 [146,] 1 2 [147,] 1 2 [148,] 1 2 [149,] 2 2 [150,] 1 2 [151,] 2 2 [152,] 1 2 [153,] 1 2 [154,] 1 2 [155,] 2 2 [156,] 2 2 [157,] 1 2 [158,] 1 2 [159,] 1 1 [160,] 2 1 [161,] 2 1 [162,] 1 1 [163,] 1 1 [164,] 2 1 [165,] 1 1 [166,] 1 1 [167,] 1 1 [168,] 1 1 [169,] 2 1 [170,] 1 1 [171,] 1 1 [172,] 2 1 [173,] 1 1 [174,] 1 1 [175,] 1 1 [176,] 2 1 [177,] 1 1 [178,] 2 1 [179,] 1 1 [180,] 2 1 [181,] 2 1 [182,] 2 1 [183,] 1 1 [184,] 2 1 [185,] 2 1 [186,] 1 1 [187,] 1 1 [188,] 1 1 [189,] 2 1 [190,] 2 1 [191,] 1 1 [192,] 2 1 [193,] 1 1 [194,] 2 1 [195,] 2 1 [196,] 1 1 [197,] 1 1 [198,] 2 1 [199,] 2 1 [200,] 1 1 [201,] 2 1 [202,] 2 1 [203,] 2 1 [204,] 2 1 [205,] 1 1 [206,] 2 1 [207,] 1 1 [208,] 2 1 [209,] 1 1 [210,] 1 1 [211,] 1 1 [212,] 2 1 [213,] 2 1 [214,] 2 1 [215,] 1 1 [216,] 2 1 [217,] 1 1 [218,] 2 1 [219,] 1 1 [220,] 2 1 [221,] 2 1 [222,] 2 1 [223,] 1 1 [224,] 1 1 [225,] 1 1 [226,] 2 1 [227,] 1 1 [228,] 2 1 [229,] 1 1 [230,] 2 1 [231,] 1 1 [232,] 1 1 [233,] 1 1 [234,] 1 1 [235,] 1 1 [236,] 1 1 [237,] 1 1 [238,] 1 1 [239,] 1 1 [240,] 1 1 [241,] 1 1 [242,] 2 1 [243,] 1 1 [244,] 1 1 [245,] 2 1 [246,] 1 1 [247,] 1 1 [248,] 1 1 [249,] 1 1 [250,] 1 1 [251,] 1 1 [252,] 1 1 [253,] 2 1 [254,] 1 1 [255,] 2 1 [256,] 2 1 [257,] 1 1 [258,] 2 1 [259,] 1 1 [260,] 1 1 [261,] 1 1 [262,] 1 1 [263,] 1 1 [264,] 1 1 [265,] 1 1 [266,] 1 1 [267,] 1 1 [268,] 1 1 [269,] 1 1 [270,] 1 1 [271,] 1 1 [272,] 2 1 [273,] 1 1 [274,] 1 1 [275,] 1 1 [276,] 2 1 [277,] 2 1 [278,] 2 1 [279,] 2 1 [280,] 1 1 [281,] 2 1 [282,] 2 1 [283,] 1 1 [284,] 1 1 [285,] 2 1 [286,] 2 1 [287,] 1 1 [288,] 2 1 C1 C2 C1 78 56 C2 52 102 > postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/4syt61386611511.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$Residuals)^2)),4)) + a<-table.row.end(a) + a<-table.end(a) + table.save(a,file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/5am8y1386611511.tab") + a<-table.start() + a<-table.row.start(a) + a<-table.element(a,'Actuals, Predictions, and Residuals',4,TRUE) + a<-table.row.end(a) + a<-table.row.start(a) + a<-table.element(a,'#',header=TRUE) + a<-table.element(a,'Actuals',header=TRUE) + a<-table.element(a,'Forecasts',header=TRUE) + a<-table.element(a,'Residuals',header=TRUE) + a<-table.row.end(a) + for (i in 1:length(result$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/6p2zb1386611511.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/7c2tj1386611511.tab") + } > > try(system("convert tmp/2ihkd1386611511.ps tmp/2ihkd1386611511.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/3uyto1386611511.ps tmp/3uyto1386611511.png",intern=TRUE)) character(0) > try(system("convert tmp/4syt61386611511.ps tmp/4syt61386611511.png",intern=TRUE)) character(0) > > > proc.time() user system elapsed 10.226 2.217 12.609