Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_regression_trees1dm.wasp
Title produced by softwareRecursive Partitioning (Regression Trees)
Date of computationTue, 28 Aug 2012 15:26:54 -0400
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2012/Aug/28/t1346182028q1xi1klvmg4kh1l.htm/, Retrieved Fri, 03 May 2024 12:45:37 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=169546, Retrieved Fri, 03 May 2024 12:45:37 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact128
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [] [2012-05-01 12:45:50] [0cacbd6f25ea662f229a505efea21410]
- R P     [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [man] [2012-08-28 19:26:54] [8690b0a5633f6ac5ed8a33b8894b072f] [Current]
Feedback Forum

Post a new message




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time8 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 8 seconds \tabularnewline
R Server & 'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=169546&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]8 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=169546&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=169546&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time8 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net







Goodness of Fit
Correlation0.9184
R-squared0.8435
RMSE7.734

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Goodness of Fit \tabularnewline
Correlation & 0.9184 \tabularnewline
R-squared & 0.8435 \tabularnewline
RMSE & 7.734 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=169546&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Goodness of Fit[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation[/C][C]0.9184[/C][/ROW]
[ROW][C]R-squared[/C][C]0.8435[/C][/ROW]
[ROW][C]RMSE[/C][C]7.734[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=169546&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=169546&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Goodness of Fit
Correlation0.9184
R-squared0.8435
RMSE7.734







Actuals, Predictions, and Residuals
#ActualsForecastsResiduals
1119113.3888888888895.61111111111111
2143142.4666666666670.533333333333331
3137133.2222222222223.77777777777777
4109133.222222222222-24.2222222222222
5111100.08333333333310.9166666666667
6153135.617.4
799100.083333333333-1.08333333333333
8122123.153846153846-1.15384615384616
9119133.222222222222-14.2222222222222
1091100.083333333333-9.08333333333333
11136133.2222222222222.77777777777777
12131132-1
13129132-3
14119125.666666666667-6.66666666666667
15119125.666666666667-6.66666666666667
16125123.1538461538461.84615384615384
17118123.153846153846-5.15384615384616
18134133.2222222222220.777777777777771
1997100.083333333333-3.08333333333333
20130125.6666666666674.33333333333333
21110123.153846153846-13.1538461538462
22137142.466666666667-5.46666666666667
23130125.6666666666674.33333333333333
24106105.2727272727270.727272727272734
25144133.22222222222210.7777777777778
26129125.6666666666673.33333333333333
27140133.2222222222226.77777777777777
28108113.388888888889-5.38888888888889
29113105.2727272727277.72727272727273
30116133.222222222222-17.2222222222222
31116113.3888888888892.61111111111111
329587.8757.125
33101113-12
34122125.666666666667-3.66666666666667
35132133.222222222222-1.22222222222223
36100100.083333333333-0.0833333333333286
37117113.3888888888893.61111111111111
381321320
39107113.388888888889-6.38888888888889
40133131.3333333333331.66666666666666
418075.18754.8125
42142142.466666666667-0.466666666666669
43125133.222222222222-8.22222222222223
4495113-18
458287.875-5.875
46122123.153846153846-1.15384615384616
47147142.4666666666674.53333333333333
486775.1875-8.1875
49130123.1538461538466.84615384615384
5012411311
51127125.6666666666671.33333333333333
52144133.22222222222210.7777777777778
531341322
54108113.388888888889-5.38888888888889
55130135.6-5.59999999999999
56151142.4666666666678.53333333333333
57113123.153846153846-10.1538461538462
58109113-4
59134131.3333333333332.66666666666666
60117113.3888888888893.61111111111111
6196105.272727272727-9.27272727272727
62105113-8
6395113.388888888889-18.3888888888889
641221193
6597105.272727272727-8.27272727272727
66106100.0833333333335.91666666666667
67119132-13
68126123.1538461538462.84615384615384
6999100.083333333333-1.08333333333333
7012611313
71110113.388888888889-3.38888888888889
72107119-12
739389.23.8
74106105.2727272727270.727272727272734
75121132-11
769889.28.8
7796111.904761904762-15.9047619047619
78110111.904761904762-1.9047619047619
79134133.2222222222220.777777777777771
80149133.22222222222215.7777777777778
81118125.666666666667-7.66666666666667
8295111.904761904762-16.9047619047619
83107111.904761904762-4.9047619047619
84121131.333333333333-10.3333333333333
856175.1875-14.1875
86118119-1
87109113.388888888889-4.38888888888889
88124125.666666666667-1.66666666666667
89143133.2222222222229.77777777777777
90112113.388888888889-1.38888888888889
918775.187511.8125
92130142.466666666667-12.4666666666667
93121123.153846153846-2.15384615384616
94120113.3888888888896.61111111111111
95111119-8
96100105.272727272727-5.27272727272727
97126123.1538461538462.84615384615384
98126123.1538461538462.84615384615384
99123113.3888888888899.61111111111111
1007675.18750.8125
1018189.2-8.2
1029275.187516.8125
1033875.1875-37.1875
104141142.466666666667-1.46666666666667
1051201137
1061241195
107129123.1538461538465.84615384615384
108111111.904761904762-0.904761904761898
1098489.2-5.2
110123131.333333333333-8.33333333333334
111124125.666666666667-1.66666666666667
1129775.187521.8125
113132135.6-3.59999999999999
114110111.904761904762-1.9047619047619
115127123.1538461538463.84615384615384
116136131.3333333333334.66666666666666
1178789.2-2.2
1188789.2-2.2
11994100.083333333333-6.08333333333333
120138135.62.40000000000001
1219089.20.799999999999997
1227175.1875-4.1875
1238089.2-9.2
124151142.4666666666678.53333333333333
125118123.153846153846-5.15384615384616
1269589.25.8
127101100.0833333333330.916666666666671
128134133.2222222222220.777777777777771
129130111.90476190476218.0952380952381
130131131.333333333333-0.333333333333343
131117111.9047619047625.0952380952381
1328675.187510.8125
133122123.153846153846-1.15384615384616
134129123.1538461538465.84615384615384
1358789.2-2.2
136150142.4666666666677.53333333333333
137109111.904761904762-2.9047619047619
138137135.61.40000000000001
1391381326
140123123.153846153846-0.15384615384616
1418289.2-7.2
142120123.153846153846-3.15384615384616
143118119-1
1446975.1875-6.1875
145126123.1538461538462.84615384615384
1461161133
147101111.904761904762-10.9047619047619
148132111.90476190476220.0952380952381
1498589.2-4.2
150128125.6666666666672.33333333333333
1518287.875-5.875
152143131.33333333333311.6666666666667
153147142.4666666666674.53333333333333
154111111.904761904762-0.904761904761898
155108113.388888888889-5.38888888888889
156122125.666666666667-3.66666666666667
1578475.18758.8125
1587789.2-12.2
159123133.222222222222-10.2222222222222
160123125.666666666667-2.66666666666667
161105113-8
162111111.904761904762-0.904761904761898
163112105.2727272727276.72727272727273
164121131.333333333333-10.3333333333333
1659789.27.8
16699105.272727272727-6.27272727272727
167111105.2727272727275.72727272727273
1688689.2-3.2
1691251196
170126125.6666666666670.333333333333329
1719989.29.8
17210589.215.8
1736975.1875-6.1875
1748275.18756.8125
1751151132
176128125.6666666666672.33333333333333
1777875.18752.8125
178116113.3888888888892.61111111111111
179131125.6666666666675.33333333333333
180111105.2727272727275.72727272727273
181126123.1538461538462.84615384615384
182122113.3888888888898.61111111111111
183130123.1538461538466.84615384615384
1841141131
185121125.666666666667-4.66666666666667
186129123.1538461538465.84615384615384
187139133.2222222222225.77777777777777
188127125.6666666666671.33333333333333
189123111.90476190476211.0952380952381
1908787.875-0.875
191129132-3
192126123.1538461538462.84615384615384
193104111.904761904762-7.9047619047619
194125111.90476190476213.0952380952381
1951141131
196122125.666666666667-3.66666666666667
197126135.6-9.59999999999999
198107113-6
199131132-1
200125125.666666666667-0.666666666666671
20114413212
202128125.6666666666672.33333333333333
203127125.6666666666671.33333333333333
204136142.466666666667-6.46666666666667
2051201191
206102111.904761904762-9.9047619047619
207119111.9047619047627.0952380952381
2088789.2-2.2
2099589.25.8
210118123.153846153846-5.15384615384616
2111361324
212105100.0833333333334.91666666666667
2131231194
214104100.0833333333333.91666666666667
215121123.153846153846-2.15384615384616
216113111.9047619047621.0952380952381
2179487.8756.125
218133135.6-2.59999999999999
219107105.2727272727271.72727272727273
2208087.875-7.875
221112111.9047619047620.095238095238102
2226675.1875-9.1875
223126125.6666666666670.333333333333329
224133125.6666666666677.33333333333333
225140133.2222222222226.77777777777777
22613311320
227130125.6666666666674.33333333333333
2289287.8754.125
229125125.666666666667-0.666666666666671
230116125.666666666667-9.66666666666667
231110113-3
232117113.3888888888893.61111111111111
2331221193
234130125.6666666666674.33333333333333
235128142.466666666667-14.4666666666667
23614213210
237133135.6-2.59999999999999
2388989.2-0.200000000000003
239117113.3888888888893.61111111111111
240124125.666666666667-1.66666666666667
241144142.4666666666671.53333333333333
242136125.66666666666710.3333333333333
24394100.083333333333-6.08333333333333
244140131.3333333333338.66666666666666
245112111.9047619047620.095238095238102
246141142.466666666667-1.46666666666667
247119123.153846153846-4.15384615384616
2481141131
249142135.66.40000000000001
250149142.4666666666676.53333333333333
2519187.8753.125
252130132-2
253132135.6-3.59999999999999

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Actuals, Predictions, and Residuals \tabularnewline
# & Actuals & Forecasts & Residuals \tabularnewline
1 & 119 & 113.388888888889 & 5.61111111111111 \tabularnewline
2 & 143 & 142.466666666667 & 0.533333333333331 \tabularnewline
3 & 137 & 133.222222222222 & 3.77777777777777 \tabularnewline
4 & 109 & 133.222222222222 & -24.2222222222222 \tabularnewline
5 & 111 & 100.083333333333 & 10.9166666666667 \tabularnewline
6 & 153 & 135.6 & 17.4 \tabularnewline
7 & 99 & 100.083333333333 & -1.08333333333333 \tabularnewline
8 & 122 & 123.153846153846 & -1.15384615384616 \tabularnewline
9 & 119 & 133.222222222222 & -14.2222222222222 \tabularnewline
10 & 91 & 100.083333333333 & -9.08333333333333 \tabularnewline
11 & 136 & 133.222222222222 & 2.77777777777777 \tabularnewline
12 & 131 & 132 & -1 \tabularnewline
13 & 129 & 132 & -3 \tabularnewline
14 & 119 & 125.666666666667 & -6.66666666666667 \tabularnewline
15 & 119 & 125.666666666667 & -6.66666666666667 \tabularnewline
16 & 125 & 123.153846153846 & 1.84615384615384 \tabularnewline
17 & 118 & 123.153846153846 & -5.15384615384616 \tabularnewline
18 & 134 & 133.222222222222 & 0.777777777777771 \tabularnewline
19 & 97 & 100.083333333333 & -3.08333333333333 \tabularnewline
20 & 130 & 125.666666666667 & 4.33333333333333 \tabularnewline
21 & 110 & 123.153846153846 & -13.1538461538462 \tabularnewline
22 & 137 & 142.466666666667 & -5.46666666666667 \tabularnewline
23 & 130 & 125.666666666667 & 4.33333333333333 \tabularnewline
24 & 106 & 105.272727272727 & 0.727272727272734 \tabularnewline
25 & 144 & 133.222222222222 & 10.7777777777778 \tabularnewline
26 & 129 & 125.666666666667 & 3.33333333333333 \tabularnewline
27 & 140 & 133.222222222222 & 6.77777777777777 \tabularnewline
28 & 108 & 113.388888888889 & -5.38888888888889 \tabularnewline
29 & 113 & 105.272727272727 & 7.72727272727273 \tabularnewline
30 & 116 & 133.222222222222 & -17.2222222222222 \tabularnewline
31 & 116 & 113.388888888889 & 2.61111111111111 \tabularnewline
32 & 95 & 87.875 & 7.125 \tabularnewline
33 & 101 & 113 & -12 \tabularnewline
34 & 122 & 125.666666666667 & -3.66666666666667 \tabularnewline
35 & 132 & 133.222222222222 & -1.22222222222223 \tabularnewline
36 & 100 & 100.083333333333 & -0.0833333333333286 \tabularnewline
37 & 117 & 113.388888888889 & 3.61111111111111 \tabularnewline
38 & 132 & 132 & 0 \tabularnewline
39 & 107 & 113.388888888889 & -6.38888888888889 \tabularnewline
40 & 133 & 131.333333333333 & 1.66666666666666 \tabularnewline
41 & 80 & 75.1875 & 4.8125 \tabularnewline
42 & 142 & 142.466666666667 & -0.466666666666669 \tabularnewline
43 & 125 & 133.222222222222 & -8.22222222222223 \tabularnewline
44 & 95 & 113 & -18 \tabularnewline
45 & 82 & 87.875 & -5.875 \tabularnewline
46 & 122 & 123.153846153846 & -1.15384615384616 \tabularnewline
47 & 147 & 142.466666666667 & 4.53333333333333 \tabularnewline
48 & 67 & 75.1875 & -8.1875 \tabularnewline
49 & 130 & 123.153846153846 & 6.84615384615384 \tabularnewline
50 & 124 & 113 & 11 \tabularnewline
51 & 127 & 125.666666666667 & 1.33333333333333 \tabularnewline
52 & 144 & 133.222222222222 & 10.7777777777778 \tabularnewline
53 & 134 & 132 & 2 \tabularnewline
54 & 108 & 113.388888888889 & -5.38888888888889 \tabularnewline
55 & 130 & 135.6 & -5.59999999999999 \tabularnewline
56 & 151 & 142.466666666667 & 8.53333333333333 \tabularnewline
57 & 113 & 123.153846153846 & -10.1538461538462 \tabularnewline
58 & 109 & 113 & -4 \tabularnewline
59 & 134 & 131.333333333333 & 2.66666666666666 \tabularnewline
60 & 117 & 113.388888888889 & 3.61111111111111 \tabularnewline
61 & 96 & 105.272727272727 & -9.27272727272727 \tabularnewline
62 & 105 & 113 & -8 \tabularnewline
63 & 95 & 113.388888888889 & -18.3888888888889 \tabularnewline
64 & 122 & 119 & 3 \tabularnewline
65 & 97 & 105.272727272727 & -8.27272727272727 \tabularnewline
66 & 106 & 100.083333333333 & 5.91666666666667 \tabularnewline
67 & 119 & 132 & -13 \tabularnewline
68 & 126 & 123.153846153846 & 2.84615384615384 \tabularnewline
69 & 99 & 100.083333333333 & -1.08333333333333 \tabularnewline
70 & 126 & 113 & 13 \tabularnewline
71 & 110 & 113.388888888889 & -3.38888888888889 \tabularnewline
72 & 107 & 119 & -12 \tabularnewline
73 & 93 & 89.2 & 3.8 \tabularnewline
74 & 106 & 105.272727272727 & 0.727272727272734 \tabularnewline
75 & 121 & 132 & -11 \tabularnewline
76 & 98 & 89.2 & 8.8 \tabularnewline
77 & 96 & 111.904761904762 & -15.9047619047619 \tabularnewline
78 & 110 & 111.904761904762 & -1.9047619047619 \tabularnewline
79 & 134 & 133.222222222222 & 0.777777777777771 \tabularnewline
80 & 149 & 133.222222222222 & 15.7777777777778 \tabularnewline
81 & 118 & 125.666666666667 & -7.66666666666667 \tabularnewline
82 & 95 & 111.904761904762 & -16.9047619047619 \tabularnewline
83 & 107 & 111.904761904762 & -4.9047619047619 \tabularnewline
84 & 121 & 131.333333333333 & -10.3333333333333 \tabularnewline
85 & 61 & 75.1875 & -14.1875 \tabularnewline
86 & 118 & 119 & -1 \tabularnewline
87 & 109 & 113.388888888889 & -4.38888888888889 \tabularnewline
88 & 124 & 125.666666666667 & -1.66666666666667 \tabularnewline
89 & 143 & 133.222222222222 & 9.77777777777777 \tabularnewline
90 & 112 & 113.388888888889 & -1.38888888888889 \tabularnewline
91 & 87 & 75.1875 & 11.8125 \tabularnewline
92 & 130 & 142.466666666667 & -12.4666666666667 \tabularnewline
93 & 121 & 123.153846153846 & -2.15384615384616 \tabularnewline
94 & 120 & 113.388888888889 & 6.61111111111111 \tabularnewline
95 & 111 & 119 & -8 \tabularnewline
96 & 100 & 105.272727272727 & -5.27272727272727 \tabularnewline
97 & 126 & 123.153846153846 & 2.84615384615384 \tabularnewline
98 & 126 & 123.153846153846 & 2.84615384615384 \tabularnewline
99 & 123 & 113.388888888889 & 9.61111111111111 \tabularnewline
100 & 76 & 75.1875 & 0.8125 \tabularnewline
101 & 81 & 89.2 & -8.2 \tabularnewline
102 & 92 & 75.1875 & 16.8125 \tabularnewline
103 & 38 & 75.1875 & -37.1875 \tabularnewline
104 & 141 & 142.466666666667 & -1.46666666666667 \tabularnewline
105 & 120 & 113 & 7 \tabularnewline
106 & 124 & 119 & 5 \tabularnewline
107 & 129 & 123.153846153846 & 5.84615384615384 \tabularnewline
108 & 111 & 111.904761904762 & -0.904761904761898 \tabularnewline
109 & 84 & 89.2 & -5.2 \tabularnewline
110 & 123 & 131.333333333333 & -8.33333333333334 \tabularnewline
111 & 124 & 125.666666666667 & -1.66666666666667 \tabularnewline
112 & 97 & 75.1875 & 21.8125 \tabularnewline
113 & 132 & 135.6 & -3.59999999999999 \tabularnewline
114 & 110 & 111.904761904762 & -1.9047619047619 \tabularnewline
115 & 127 & 123.153846153846 & 3.84615384615384 \tabularnewline
116 & 136 & 131.333333333333 & 4.66666666666666 \tabularnewline
117 & 87 & 89.2 & -2.2 \tabularnewline
118 & 87 & 89.2 & -2.2 \tabularnewline
119 & 94 & 100.083333333333 & -6.08333333333333 \tabularnewline
120 & 138 & 135.6 & 2.40000000000001 \tabularnewline
121 & 90 & 89.2 & 0.799999999999997 \tabularnewline
122 & 71 & 75.1875 & -4.1875 \tabularnewline
123 & 80 & 89.2 & -9.2 \tabularnewline
124 & 151 & 142.466666666667 & 8.53333333333333 \tabularnewline
125 & 118 & 123.153846153846 & -5.15384615384616 \tabularnewline
126 & 95 & 89.2 & 5.8 \tabularnewline
127 & 101 & 100.083333333333 & 0.916666666666671 \tabularnewline
128 & 134 & 133.222222222222 & 0.777777777777771 \tabularnewline
129 & 130 & 111.904761904762 & 18.0952380952381 \tabularnewline
130 & 131 & 131.333333333333 & -0.333333333333343 \tabularnewline
131 & 117 & 111.904761904762 & 5.0952380952381 \tabularnewline
132 & 86 & 75.1875 & 10.8125 \tabularnewline
133 & 122 & 123.153846153846 & -1.15384615384616 \tabularnewline
134 & 129 & 123.153846153846 & 5.84615384615384 \tabularnewline
135 & 87 & 89.2 & -2.2 \tabularnewline
136 & 150 & 142.466666666667 & 7.53333333333333 \tabularnewline
137 & 109 & 111.904761904762 & -2.9047619047619 \tabularnewline
138 & 137 & 135.6 & 1.40000000000001 \tabularnewline
139 & 138 & 132 & 6 \tabularnewline
140 & 123 & 123.153846153846 & -0.15384615384616 \tabularnewline
141 & 82 & 89.2 & -7.2 \tabularnewline
142 & 120 & 123.153846153846 & -3.15384615384616 \tabularnewline
143 & 118 & 119 & -1 \tabularnewline
144 & 69 & 75.1875 & -6.1875 \tabularnewline
145 & 126 & 123.153846153846 & 2.84615384615384 \tabularnewline
146 & 116 & 113 & 3 \tabularnewline
147 & 101 & 111.904761904762 & -10.9047619047619 \tabularnewline
148 & 132 & 111.904761904762 & 20.0952380952381 \tabularnewline
149 & 85 & 89.2 & -4.2 \tabularnewline
150 & 128 & 125.666666666667 & 2.33333333333333 \tabularnewline
151 & 82 & 87.875 & -5.875 \tabularnewline
152 & 143 & 131.333333333333 & 11.6666666666667 \tabularnewline
153 & 147 & 142.466666666667 & 4.53333333333333 \tabularnewline
154 & 111 & 111.904761904762 & -0.904761904761898 \tabularnewline
155 & 108 & 113.388888888889 & -5.38888888888889 \tabularnewline
156 & 122 & 125.666666666667 & -3.66666666666667 \tabularnewline
157 & 84 & 75.1875 & 8.8125 \tabularnewline
158 & 77 & 89.2 & -12.2 \tabularnewline
159 & 123 & 133.222222222222 & -10.2222222222222 \tabularnewline
160 & 123 & 125.666666666667 & -2.66666666666667 \tabularnewline
161 & 105 & 113 & -8 \tabularnewline
162 & 111 & 111.904761904762 & -0.904761904761898 \tabularnewline
163 & 112 & 105.272727272727 & 6.72727272727273 \tabularnewline
164 & 121 & 131.333333333333 & -10.3333333333333 \tabularnewline
165 & 97 & 89.2 & 7.8 \tabularnewline
166 & 99 & 105.272727272727 & -6.27272727272727 \tabularnewline
167 & 111 & 105.272727272727 & 5.72727272727273 \tabularnewline
168 & 86 & 89.2 & -3.2 \tabularnewline
169 & 125 & 119 & 6 \tabularnewline
170 & 126 & 125.666666666667 & 0.333333333333329 \tabularnewline
171 & 99 & 89.2 & 9.8 \tabularnewline
172 & 105 & 89.2 & 15.8 \tabularnewline
173 & 69 & 75.1875 & -6.1875 \tabularnewline
174 & 82 & 75.1875 & 6.8125 \tabularnewline
175 & 115 & 113 & 2 \tabularnewline
176 & 128 & 125.666666666667 & 2.33333333333333 \tabularnewline
177 & 78 & 75.1875 & 2.8125 \tabularnewline
178 & 116 & 113.388888888889 & 2.61111111111111 \tabularnewline
179 & 131 & 125.666666666667 & 5.33333333333333 \tabularnewline
180 & 111 & 105.272727272727 & 5.72727272727273 \tabularnewline
181 & 126 & 123.153846153846 & 2.84615384615384 \tabularnewline
182 & 122 & 113.388888888889 & 8.61111111111111 \tabularnewline
183 & 130 & 123.153846153846 & 6.84615384615384 \tabularnewline
184 & 114 & 113 & 1 \tabularnewline
185 & 121 & 125.666666666667 & -4.66666666666667 \tabularnewline
186 & 129 & 123.153846153846 & 5.84615384615384 \tabularnewline
187 & 139 & 133.222222222222 & 5.77777777777777 \tabularnewline
188 & 127 & 125.666666666667 & 1.33333333333333 \tabularnewline
189 & 123 & 111.904761904762 & 11.0952380952381 \tabularnewline
190 & 87 & 87.875 & -0.875 \tabularnewline
191 & 129 & 132 & -3 \tabularnewline
192 & 126 & 123.153846153846 & 2.84615384615384 \tabularnewline
193 & 104 & 111.904761904762 & -7.9047619047619 \tabularnewline
194 & 125 & 111.904761904762 & 13.0952380952381 \tabularnewline
195 & 114 & 113 & 1 \tabularnewline
196 & 122 & 125.666666666667 & -3.66666666666667 \tabularnewline
197 & 126 & 135.6 & -9.59999999999999 \tabularnewline
198 & 107 & 113 & -6 \tabularnewline
199 & 131 & 132 & -1 \tabularnewline
200 & 125 & 125.666666666667 & -0.666666666666671 \tabularnewline
201 & 144 & 132 & 12 \tabularnewline
202 & 128 & 125.666666666667 & 2.33333333333333 \tabularnewline
203 & 127 & 125.666666666667 & 1.33333333333333 \tabularnewline
204 & 136 & 142.466666666667 & -6.46666666666667 \tabularnewline
205 & 120 & 119 & 1 \tabularnewline
206 & 102 & 111.904761904762 & -9.9047619047619 \tabularnewline
207 & 119 & 111.904761904762 & 7.0952380952381 \tabularnewline
208 & 87 & 89.2 & -2.2 \tabularnewline
209 & 95 & 89.2 & 5.8 \tabularnewline
210 & 118 & 123.153846153846 & -5.15384615384616 \tabularnewline
211 & 136 & 132 & 4 \tabularnewline
212 & 105 & 100.083333333333 & 4.91666666666667 \tabularnewline
213 & 123 & 119 & 4 \tabularnewline
214 & 104 & 100.083333333333 & 3.91666666666667 \tabularnewline
215 & 121 & 123.153846153846 & -2.15384615384616 \tabularnewline
216 & 113 & 111.904761904762 & 1.0952380952381 \tabularnewline
217 & 94 & 87.875 & 6.125 \tabularnewline
218 & 133 & 135.6 & -2.59999999999999 \tabularnewline
219 & 107 & 105.272727272727 & 1.72727272727273 \tabularnewline
220 & 80 & 87.875 & -7.875 \tabularnewline
221 & 112 & 111.904761904762 & 0.095238095238102 \tabularnewline
222 & 66 & 75.1875 & -9.1875 \tabularnewline
223 & 126 & 125.666666666667 & 0.333333333333329 \tabularnewline
224 & 133 & 125.666666666667 & 7.33333333333333 \tabularnewline
225 & 140 & 133.222222222222 & 6.77777777777777 \tabularnewline
226 & 133 & 113 & 20 \tabularnewline
227 & 130 & 125.666666666667 & 4.33333333333333 \tabularnewline
228 & 92 & 87.875 & 4.125 \tabularnewline
229 & 125 & 125.666666666667 & -0.666666666666671 \tabularnewline
230 & 116 & 125.666666666667 & -9.66666666666667 \tabularnewline
231 & 110 & 113 & -3 \tabularnewline
232 & 117 & 113.388888888889 & 3.61111111111111 \tabularnewline
233 & 122 & 119 & 3 \tabularnewline
234 & 130 & 125.666666666667 & 4.33333333333333 \tabularnewline
235 & 128 & 142.466666666667 & -14.4666666666667 \tabularnewline
236 & 142 & 132 & 10 \tabularnewline
237 & 133 & 135.6 & -2.59999999999999 \tabularnewline
238 & 89 & 89.2 & -0.200000000000003 \tabularnewline
239 & 117 & 113.388888888889 & 3.61111111111111 \tabularnewline
240 & 124 & 125.666666666667 & -1.66666666666667 \tabularnewline
241 & 144 & 142.466666666667 & 1.53333333333333 \tabularnewline
242 & 136 & 125.666666666667 & 10.3333333333333 \tabularnewline
243 & 94 & 100.083333333333 & -6.08333333333333 \tabularnewline
244 & 140 & 131.333333333333 & 8.66666666666666 \tabularnewline
245 & 112 & 111.904761904762 & 0.095238095238102 \tabularnewline
246 & 141 & 142.466666666667 & -1.46666666666667 \tabularnewline
247 & 119 & 123.153846153846 & -4.15384615384616 \tabularnewline
248 & 114 & 113 & 1 \tabularnewline
249 & 142 & 135.6 & 6.40000000000001 \tabularnewline
250 & 149 & 142.466666666667 & 6.53333333333333 \tabularnewline
251 & 91 & 87.875 & 3.125 \tabularnewline
252 & 130 & 132 & -2 \tabularnewline
253 & 132 & 135.6 & -3.59999999999999 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=169546&T=2

[TABLE]
[ROW][C]Actuals, Predictions, and Residuals[/C][/ROW]
[ROW][C]#[/C][C]Actuals[/C][C]Forecasts[/C][C]Residuals[/C][/ROW]
[ROW][C]1[/C][C]119[/C][C]113.388888888889[/C][C]5.61111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]143[/C][C]142.466666666667[/C][C]0.533333333333331[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]137[/C][C]133.222222222222[/C][C]3.77777777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]109[/C][C]133.222222222222[/C][C]-24.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]111[/C][C]100.083333333333[/C][C]10.9166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]153[/C][C]135.6[/C][C]17.4[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]99[/C][C]100.083333333333[/C][C]-1.08333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]122[/C][C]123.153846153846[/C][C]-1.15384615384616[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]119[/C][C]133.222222222222[/C][C]-14.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]91[/C][C]100.083333333333[/C][C]-9.08333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]136[/C][C]133.222222222222[/C][C]2.77777777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]131[/C][C]132[/C][C]-1[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]129[/C][C]132[/C][C]-3[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]119[/C][C]125.666666666667[/C][C]-6.66666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]119[/C][C]125.666666666667[/C][C]-6.66666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]125[/C][C]123.153846153846[/C][C]1.84615384615384[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]118[/C][C]123.153846153846[/C][C]-5.15384615384616[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]134[/C][C]133.222222222222[/C][C]0.777777777777771[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]97[/C][C]100.083333333333[/C][C]-3.08333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]130[/C][C]125.666666666667[/C][C]4.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]110[/C][C]123.153846153846[/C][C]-13.1538461538462[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]137[/C][C]142.466666666667[/C][C]-5.46666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]130[/C][C]125.666666666667[/C][C]4.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]106[/C][C]105.272727272727[/C][C]0.727272727272734[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]144[/C][C]133.222222222222[/C][C]10.7777777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]129[/C][C]125.666666666667[/C][C]3.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]140[/C][C]133.222222222222[/C][C]6.77777777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]108[/C][C]113.388888888889[/C][C]-5.38888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]113[/C][C]105.272727272727[/C][C]7.72727272727273[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]116[/C][C]133.222222222222[/C][C]-17.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]116[/C][C]113.388888888889[/C][C]2.61111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]95[/C][C]87.875[/C][C]7.125[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]101[/C][C]113[/C][C]-12[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]122[/C][C]125.666666666667[/C][C]-3.66666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]132[/C][C]133.222222222222[/C][C]-1.22222222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]100[/C][C]100.083333333333[/C][C]-0.0833333333333286[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]117[/C][C]113.388888888889[/C][C]3.61111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]132[/C][C]132[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]107[/C][C]113.388888888889[/C][C]-6.38888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]133[/C][C]131.333333333333[/C][C]1.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]80[/C][C]75.1875[/C][C]4.8125[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]142[/C][C]142.466666666667[/C][C]-0.466666666666669[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]125[/C][C]133.222222222222[/C][C]-8.22222222222223[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]95[/C][C]113[/C][C]-18[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]82[/C][C]87.875[/C][C]-5.875[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]122[/C][C]123.153846153846[/C][C]-1.15384615384616[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]147[/C][C]142.466666666667[/C][C]4.53333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]67[/C][C]75.1875[/C][C]-8.1875[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]130[/C][C]123.153846153846[/C][C]6.84615384615384[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]124[/C][C]113[/C][C]11[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]127[/C][C]125.666666666667[/C][C]1.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]144[/C][C]133.222222222222[/C][C]10.7777777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]134[/C][C]132[/C][C]2[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]108[/C][C]113.388888888889[/C][C]-5.38888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]130[/C][C]135.6[/C][C]-5.59999999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]151[/C][C]142.466666666667[/C][C]8.53333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]113[/C][C]123.153846153846[/C][C]-10.1538461538462[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]109[/C][C]113[/C][C]-4[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]134[/C][C]131.333333333333[/C][C]2.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]117[/C][C]113.388888888889[/C][C]3.61111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]96[/C][C]105.272727272727[/C][C]-9.27272727272727[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]105[/C][C]113[/C][C]-8[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]95[/C][C]113.388888888889[/C][C]-18.3888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]122[/C][C]119[/C][C]3[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]97[/C][C]105.272727272727[/C][C]-8.27272727272727[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]106[/C][C]100.083333333333[/C][C]5.91666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]119[/C][C]132[/C][C]-13[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]126[/C][C]123.153846153846[/C][C]2.84615384615384[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]99[/C][C]100.083333333333[/C][C]-1.08333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]126[/C][C]113[/C][C]13[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]110[/C][C]113.388888888889[/C][C]-3.38888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]107[/C][C]119[/C][C]-12[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]93[/C][C]89.2[/C][C]3.8[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]106[/C][C]105.272727272727[/C][C]0.727272727272734[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]121[/C][C]132[/C][C]-11[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]98[/C][C]89.2[/C][C]8.8[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]96[/C][C]111.904761904762[/C][C]-15.9047619047619[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]110[/C][C]111.904761904762[/C][C]-1.9047619047619[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]134[/C][C]133.222222222222[/C][C]0.777777777777771[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]149[/C][C]133.222222222222[/C][C]15.7777777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]118[/C][C]125.666666666667[/C][C]-7.66666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]95[/C][C]111.904761904762[/C][C]-16.9047619047619[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]107[/C][C]111.904761904762[/C][C]-4.9047619047619[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]121[/C][C]131.333333333333[/C][C]-10.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]61[/C][C]75.1875[/C][C]-14.1875[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]118[/C][C]119[/C][C]-1[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]109[/C][C]113.388888888889[/C][C]-4.38888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]124[/C][C]125.666666666667[/C][C]-1.66666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]143[/C][C]133.222222222222[/C][C]9.77777777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]112[/C][C]113.388888888889[/C][C]-1.38888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]87[/C][C]75.1875[/C][C]11.8125[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]130[/C][C]142.466666666667[/C][C]-12.4666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]121[/C][C]123.153846153846[/C][C]-2.15384615384616[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]120[/C][C]113.388888888889[/C][C]6.61111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]111[/C][C]119[/C][C]-8[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]100[/C][C]105.272727272727[/C][C]-5.27272727272727[/C][/ROW]
[ROW][C]97[/C][C]126[/C][C]123.153846153846[/C][C]2.84615384615384[/C][/ROW]
[ROW][C]98[/C][C]126[/C][C]123.153846153846[/C][C]2.84615384615384[/C][/ROW]
[ROW][C]99[/C][C]123[/C][C]113.388888888889[/C][C]9.61111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]100[/C][C]76[/C][C]75.1875[/C][C]0.8125[/C][/ROW]
[ROW][C]101[/C][C]81[/C][C]89.2[/C][C]-8.2[/C][/ROW]
[ROW][C]102[/C][C]92[/C][C]75.1875[/C][C]16.8125[/C][/ROW]
[ROW][C]103[/C][C]38[/C][C]75.1875[/C][C]-37.1875[/C][/ROW]
[ROW][C]104[/C][C]141[/C][C]142.466666666667[/C][C]-1.46666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]105[/C][C]120[/C][C]113[/C][C]7[/C][/ROW]
[ROW][C]106[/C][C]124[/C][C]119[/C][C]5[/C][/ROW]
[ROW][C]107[/C][C]129[/C][C]123.153846153846[/C][C]5.84615384615384[/C][/ROW]
[ROW][C]108[/C][C]111[/C][C]111.904761904762[/C][C]-0.904761904761898[/C][/ROW]
[ROW][C]109[/C][C]84[/C][C]89.2[/C][C]-5.2[/C][/ROW]
[ROW][C]110[/C][C]123[/C][C]131.333333333333[/C][C]-8.33333333333334[/C][/ROW]
[ROW][C]111[/C][C]124[/C][C]125.666666666667[/C][C]-1.66666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]112[/C][C]97[/C][C]75.1875[/C][C]21.8125[/C][/ROW]
[ROW][C]113[/C][C]132[/C][C]135.6[/C][C]-3.59999999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]114[/C][C]110[/C][C]111.904761904762[/C][C]-1.9047619047619[/C][/ROW]
[ROW][C]115[/C][C]127[/C][C]123.153846153846[/C][C]3.84615384615384[/C][/ROW]
[ROW][C]116[/C][C]136[/C][C]131.333333333333[/C][C]4.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]117[/C][C]87[/C][C]89.2[/C][C]-2.2[/C][/ROW]
[ROW][C]118[/C][C]87[/C][C]89.2[/C][C]-2.2[/C][/ROW]
[ROW][C]119[/C][C]94[/C][C]100.083333333333[/C][C]-6.08333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]120[/C][C]138[/C][C]135.6[/C][C]2.40000000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]121[/C][C]90[/C][C]89.2[/C][C]0.799999999999997[/C][/ROW]
[ROW][C]122[/C][C]71[/C][C]75.1875[/C][C]-4.1875[/C][/ROW]
[ROW][C]123[/C][C]80[/C][C]89.2[/C][C]-9.2[/C][/ROW]
[ROW][C]124[/C][C]151[/C][C]142.466666666667[/C][C]8.53333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]125[/C][C]118[/C][C]123.153846153846[/C][C]-5.15384615384616[/C][/ROW]
[ROW][C]126[/C][C]95[/C][C]89.2[/C][C]5.8[/C][/ROW]
[ROW][C]127[/C][C]101[/C][C]100.083333333333[/C][C]0.916666666666671[/C][/ROW]
[ROW][C]128[/C][C]134[/C][C]133.222222222222[/C][C]0.777777777777771[/C][/ROW]
[ROW][C]129[/C][C]130[/C][C]111.904761904762[/C][C]18.0952380952381[/C][/ROW]
[ROW][C]130[/C][C]131[/C][C]131.333333333333[/C][C]-0.333333333333343[/C][/ROW]
[ROW][C]131[/C][C]117[/C][C]111.904761904762[/C][C]5.0952380952381[/C][/ROW]
[ROW][C]132[/C][C]86[/C][C]75.1875[/C][C]10.8125[/C][/ROW]
[ROW][C]133[/C][C]122[/C][C]123.153846153846[/C][C]-1.15384615384616[/C][/ROW]
[ROW][C]134[/C][C]129[/C][C]123.153846153846[/C][C]5.84615384615384[/C][/ROW]
[ROW][C]135[/C][C]87[/C][C]89.2[/C][C]-2.2[/C][/ROW]
[ROW][C]136[/C][C]150[/C][C]142.466666666667[/C][C]7.53333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]137[/C][C]109[/C][C]111.904761904762[/C][C]-2.9047619047619[/C][/ROW]
[ROW][C]138[/C][C]137[/C][C]135.6[/C][C]1.40000000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]139[/C][C]138[/C][C]132[/C][C]6[/C][/ROW]
[ROW][C]140[/C][C]123[/C][C]123.153846153846[/C][C]-0.15384615384616[/C][/ROW]
[ROW][C]141[/C][C]82[/C][C]89.2[/C][C]-7.2[/C][/ROW]
[ROW][C]142[/C][C]120[/C][C]123.153846153846[/C][C]-3.15384615384616[/C][/ROW]
[ROW][C]143[/C][C]118[/C][C]119[/C][C]-1[/C][/ROW]
[ROW][C]144[/C][C]69[/C][C]75.1875[/C][C]-6.1875[/C][/ROW]
[ROW][C]145[/C][C]126[/C][C]123.153846153846[/C][C]2.84615384615384[/C][/ROW]
[ROW][C]146[/C][C]116[/C][C]113[/C][C]3[/C][/ROW]
[ROW][C]147[/C][C]101[/C][C]111.904761904762[/C][C]-10.9047619047619[/C][/ROW]
[ROW][C]148[/C][C]132[/C][C]111.904761904762[/C][C]20.0952380952381[/C][/ROW]
[ROW][C]149[/C][C]85[/C][C]89.2[/C][C]-4.2[/C][/ROW]
[ROW][C]150[/C][C]128[/C][C]125.666666666667[/C][C]2.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]151[/C][C]82[/C][C]87.875[/C][C]-5.875[/C][/ROW]
[ROW][C]152[/C][C]143[/C][C]131.333333333333[/C][C]11.6666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]153[/C][C]147[/C][C]142.466666666667[/C][C]4.53333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]154[/C][C]111[/C][C]111.904761904762[/C][C]-0.904761904761898[/C][/ROW]
[ROW][C]155[/C][C]108[/C][C]113.388888888889[/C][C]-5.38888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]156[/C][C]122[/C][C]125.666666666667[/C][C]-3.66666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]157[/C][C]84[/C][C]75.1875[/C][C]8.8125[/C][/ROW]
[ROW][C]158[/C][C]77[/C][C]89.2[/C][C]-12.2[/C][/ROW]
[ROW][C]159[/C][C]123[/C][C]133.222222222222[/C][C]-10.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]160[/C][C]123[/C][C]125.666666666667[/C][C]-2.66666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]161[/C][C]105[/C][C]113[/C][C]-8[/C][/ROW]
[ROW][C]162[/C][C]111[/C][C]111.904761904762[/C][C]-0.904761904761898[/C][/ROW]
[ROW][C]163[/C][C]112[/C][C]105.272727272727[/C][C]6.72727272727273[/C][/ROW]
[ROW][C]164[/C][C]121[/C][C]131.333333333333[/C][C]-10.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]165[/C][C]97[/C][C]89.2[/C][C]7.8[/C][/ROW]
[ROW][C]166[/C][C]99[/C][C]105.272727272727[/C][C]-6.27272727272727[/C][/ROW]
[ROW][C]167[/C][C]111[/C][C]105.272727272727[/C][C]5.72727272727273[/C][/ROW]
[ROW][C]168[/C][C]86[/C][C]89.2[/C][C]-3.2[/C][/ROW]
[ROW][C]169[/C][C]125[/C][C]119[/C][C]6[/C][/ROW]
[ROW][C]170[/C][C]126[/C][C]125.666666666667[/C][C]0.333333333333329[/C][/ROW]
[ROW][C]171[/C][C]99[/C][C]89.2[/C][C]9.8[/C][/ROW]
[ROW][C]172[/C][C]105[/C][C]89.2[/C][C]15.8[/C][/ROW]
[ROW][C]173[/C][C]69[/C][C]75.1875[/C][C]-6.1875[/C][/ROW]
[ROW][C]174[/C][C]82[/C][C]75.1875[/C][C]6.8125[/C][/ROW]
[ROW][C]175[/C][C]115[/C][C]113[/C][C]2[/C][/ROW]
[ROW][C]176[/C][C]128[/C][C]125.666666666667[/C][C]2.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]177[/C][C]78[/C][C]75.1875[/C][C]2.8125[/C][/ROW]
[ROW][C]178[/C][C]116[/C][C]113.388888888889[/C][C]2.61111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]179[/C][C]131[/C][C]125.666666666667[/C][C]5.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]180[/C][C]111[/C][C]105.272727272727[/C][C]5.72727272727273[/C][/ROW]
[ROW][C]181[/C][C]126[/C][C]123.153846153846[/C][C]2.84615384615384[/C][/ROW]
[ROW][C]182[/C][C]122[/C][C]113.388888888889[/C][C]8.61111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]183[/C][C]130[/C][C]123.153846153846[/C][C]6.84615384615384[/C][/ROW]
[ROW][C]184[/C][C]114[/C][C]113[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]185[/C][C]121[/C][C]125.666666666667[/C][C]-4.66666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]186[/C][C]129[/C][C]123.153846153846[/C][C]5.84615384615384[/C][/ROW]
[ROW][C]187[/C][C]139[/C][C]133.222222222222[/C][C]5.77777777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]188[/C][C]127[/C][C]125.666666666667[/C][C]1.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]189[/C][C]123[/C][C]111.904761904762[/C][C]11.0952380952381[/C][/ROW]
[ROW][C]190[/C][C]87[/C][C]87.875[/C][C]-0.875[/C][/ROW]
[ROW][C]191[/C][C]129[/C][C]132[/C][C]-3[/C][/ROW]
[ROW][C]192[/C][C]126[/C][C]123.153846153846[/C][C]2.84615384615384[/C][/ROW]
[ROW][C]193[/C][C]104[/C][C]111.904761904762[/C][C]-7.9047619047619[/C][/ROW]
[ROW][C]194[/C][C]125[/C][C]111.904761904762[/C][C]13.0952380952381[/C][/ROW]
[ROW][C]195[/C][C]114[/C][C]113[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]196[/C][C]122[/C][C]125.666666666667[/C][C]-3.66666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]197[/C][C]126[/C][C]135.6[/C][C]-9.59999999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]198[/C][C]107[/C][C]113[/C][C]-6[/C][/ROW]
[ROW][C]199[/C][C]131[/C][C]132[/C][C]-1[/C][/ROW]
[ROW][C]200[/C][C]125[/C][C]125.666666666667[/C][C]-0.666666666666671[/C][/ROW]
[ROW][C]201[/C][C]144[/C][C]132[/C][C]12[/C][/ROW]
[ROW][C]202[/C][C]128[/C][C]125.666666666667[/C][C]2.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]203[/C][C]127[/C][C]125.666666666667[/C][C]1.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]204[/C][C]136[/C][C]142.466666666667[/C][C]-6.46666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]205[/C][C]120[/C][C]119[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]206[/C][C]102[/C][C]111.904761904762[/C][C]-9.9047619047619[/C][/ROW]
[ROW][C]207[/C][C]119[/C][C]111.904761904762[/C][C]7.0952380952381[/C][/ROW]
[ROW][C]208[/C][C]87[/C][C]89.2[/C][C]-2.2[/C][/ROW]
[ROW][C]209[/C][C]95[/C][C]89.2[/C][C]5.8[/C][/ROW]
[ROW][C]210[/C][C]118[/C][C]123.153846153846[/C][C]-5.15384615384616[/C][/ROW]
[ROW][C]211[/C][C]136[/C][C]132[/C][C]4[/C][/ROW]
[ROW][C]212[/C][C]105[/C][C]100.083333333333[/C][C]4.91666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]213[/C][C]123[/C][C]119[/C][C]4[/C][/ROW]
[ROW][C]214[/C][C]104[/C][C]100.083333333333[/C][C]3.91666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]215[/C][C]121[/C][C]123.153846153846[/C][C]-2.15384615384616[/C][/ROW]
[ROW][C]216[/C][C]113[/C][C]111.904761904762[/C][C]1.0952380952381[/C][/ROW]
[ROW][C]217[/C][C]94[/C][C]87.875[/C][C]6.125[/C][/ROW]
[ROW][C]218[/C][C]133[/C][C]135.6[/C][C]-2.59999999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]219[/C][C]107[/C][C]105.272727272727[/C][C]1.72727272727273[/C][/ROW]
[ROW][C]220[/C][C]80[/C][C]87.875[/C][C]-7.875[/C][/ROW]
[ROW][C]221[/C][C]112[/C][C]111.904761904762[/C][C]0.095238095238102[/C][/ROW]
[ROW][C]222[/C][C]66[/C][C]75.1875[/C][C]-9.1875[/C][/ROW]
[ROW][C]223[/C][C]126[/C][C]125.666666666667[/C][C]0.333333333333329[/C][/ROW]
[ROW][C]224[/C][C]133[/C][C]125.666666666667[/C][C]7.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]225[/C][C]140[/C][C]133.222222222222[/C][C]6.77777777777777[/C][/ROW]
[ROW][C]226[/C][C]133[/C][C]113[/C][C]20[/C][/ROW]
[ROW][C]227[/C][C]130[/C][C]125.666666666667[/C][C]4.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]228[/C][C]92[/C][C]87.875[/C][C]4.125[/C][/ROW]
[ROW][C]229[/C][C]125[/C][C]125.666666666667[/C][C]-0.666666666666671[/C][/ROW]
[ROW][C]230[/C][C]116[/C][C]125.666666666667[/C][C]-9.66666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]231[/C][C]110[/C][C]113[/C][C]-3[/C][/ROW]
[ROW][C]232[/C][C]117[/C][C]113.388888888889[/C][C]3.61111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]233[/C][C]122[/C][C]119[/C][C]3[/C][/ROW]
[ROW][C]234[/C][C]130[/C][C]125.666666666667[/C][C]4.33333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]235[/C][C]128[/C][C]142.466666666667[/C][C]-14.4666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]236[/C][C]142[/C][C]132[/C][C]10[/C][/ROW]
[ROW][C]237[/C][C]133[/C][C]135.6[/C][C]-2.59999999999999[/C][/ROW]
[ROW][C]238[/C][C]89[/C][C]89.2[/C][C]-0.200000000000003[/C][/ROW]
[ROW][C]239[/C][C]117[/C][C]113.388888888889[/C][C]3.61111111111111[/C][/ROW]
[ROW][C]240[/C][C]124[/C][C]125.666666666667[/C][C]-1.66666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]241[/C][C]144[/C][C]142.466666666667[/C][C]1.53333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]242[/C][C]136[/C][C]125.666666666667[/C][C]10.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]243[/C][C]94[/C][C]100.083333333333[/C][C]-6.08333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]244[/C][C]140[/C][C]131.333333333333[/C][C]8.66666666666666[/C][/ROW]
[ROW][C]245[/C][C]112[/C][C]111.904761904762[/C][C]0.095238095238102[/C][/ROW]
[ROW][C]246[/C][C]141[/C][C]142.466666666667[/C][C]-1.46666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]247[/C][C]119[/C][C]123.153846153846[/C][C]-4.15384615384616[/C][/ROW]
[ROW][C]248[/C][C]114[/C][C]113[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]249[/C][C]142[/C][C]135.6[/C][C]6.40000000000001[/C][/ROW]
[ROW][C]250[/C][C]149[/C][C]142.466666666667[/C][C]6.53333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]251[/C][C]91[/C][C]87.875[/C][C]3.125[/C][/ROW]
[ROW][C]252[/C][C]130[/C][C]132[/C][C]-2[/C][/ROW]
[ROW][C]253[/C][C]132[/C][C]135.6[/C][C]-3.59999999999999[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=169546&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=169546&T=2

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Actuals, Predictions, and Residuals
#ActualsForecastsResiduals
1119113.3888888888895.61111111111111
2143142.4666666666670.533333333333331
3137133.2222222222223.77777777777777
4109133.222222222222-24.2222222222222
5111100.08333333333310.9166666666667
6153135.617.4
799100.083333333333-1.08333333333333
8122123.153846153846-1.15384615384616
9119133.222222222222-14.2222222222222
1091100.083333333333-9.08333333333333
11136133.2222222222222.77777777777777
12131132-1
13129132-3
14119125.666666666667-6.66666666666667
15119125.666666666667-6.66666666666667
16125123.1538461538461.84615384615384
17118123.153846153846-5.15384615384616
18134133.2222222222220.777777777777771
1997100.083333333333-3.08333333333333
20130125.6666666666674.33333333333333
21110123.153846153846-13.1538461538462
22137142.466666666667-5.46666666666667
23130125.6666666666674.33333333333333
24106105.2727272727270.727272727272734
25144133.22222222222210.7777777777778
26129125.6666666666673.33333333333333
27140133.2222222222226.77777777777777
28108113.388888888889-5.38888888888889
29113105.2727272727277.72727272727273
30116133.222222222222-17.2222222222222
31116113.3888888888892.61111111111111
329587.8757.125
33101113-12
34122125.666666666667-3.66666666666667
35132133.222222222222-1.22222222222223
36100100.083333333333-0.0833333333333286
37117113.3888888888893.61111111111111
381321320
39107113.388888888889-6.38888888888889
40133131.3333333333331.66666666666666
418075.18754.8125
42142142.466666666667-0.466666666666669
43125133.222222222222-8.22222222222223
4495113-18
458287.875-5.875
46122123.153846153846-1.15384615384616
47147142.4666666666674.53333333333333
486775.1875-8.1875
49130123.1538461538466.84615384615384
5012411311
51127125.6666666666671.33333333333333
52144133.22222222222210.7777777777778
531341322
54108113.388888888889-5.38888888888889
55130135.6-5.59999999999999
56151142.4666666666678.53333333333333
57113123.153846153846-10.1538461538462
58109113-4
59134131.3333333333332.66666666666666
60117113.3888888888893.61111111111111
6196105.272727272727-9.27272727272727
62105113-8
6395113.388888888889-18.3888888888889
641221193
6597105.272727272727-8.27272727272727
66106100.0833333333335.91666666666667
67119132-13
68126123.1538461538462.84615384615384
6999100.083333333333-1.08333333333333
7012611313
71110113.388888888889-3.38888888888889
72107119-12
739389.23.8
74106105.2727272727270.727272727272734
75121132-11
769889.28.8
7796111.904761904762-15.9047619047619
78110111.904761904762-1.9047619047619
79134133.2222222222220.777777777777771
80149133.22222222222215.7777777777778
81118125.666666666667-7.66666666666667
8295111.904761904762-16.9047619047619
83107111.904761904762-4.9047619047619
84121131.333333333333-10.3333333333333
856175.1875-14.1875
86118119-1
87109113.388888888889-4.38888888888889
88124125.666666666667-1.66666666666667
89143133.2222222222229.77777777777777
90112113.388888888889-1.38888888888889
918775.187511.8125
92130142.466666666667-12.4666666666667
93121123.153846153846-2.15384615384616
94120113.3888888888896.61111111111111
95111119-8
96100105.272727272727-5.27272727272727
97126123.1538461538462.84615384615384
98126123.1538461538462.84615384615384
99123113.3888888888899.61111111111111
1007675.18750.8125
1018189.2-8.2
1029275.187516.8125
1033875.1875-37.1875
104141142.466666666667-1.46666666666667
1051201137
1061241195
107129123.1538461538465.84615384615384
108111111.904761904762-0.904761904761898
1098489.2-5.2
110123131.333333333333-8.33333333333334
111124125.666666666667-1.66666666666667
1129775.187521.8125
113132135.6-3.59999999999999
114110111.904761904762-1.9047619047619
115127123.1538461538463.84615384615384
116136131.3333333333334.66666666666666
1178789.2-2.2
1188789.2-2.2
11994100.083333333333-6.08333333333333
120138135.62.40000000000001
1219089.20.799999999999997
1227175.1875-4.1875
1238089.2-9.2
124151142.4666666666678.53333333333333
125118123.153846153846-5.15384615384616
1269589.25.8
127101100.0833333333330.916666666666671
128134133.2222222222220.777777777777771
129130111.90476190476218.0952380952381
130131131.333333333333-0.333333333333343
131117111.9047619047625.0952380952381
1328675.187510.8125
133122123.153846153846-1.15384615384616
134129123.1538461538465.84615384615384
1358789.2-2.2
136150142.4666666666677.53333333333333
137109111.904761904762-2.9047619047619
138137135.61.40000000000001
1391381326
140123123.153846153846-0.15384615384616
1418289.2-7.2
142120123.153846153846-3.15384615384616
143118119-1
1446975.1875-6.1875
145126123.1538461538462.84615384615384
1461161133
147101111.904761904762-10.9047619047619
148132111.90476190476220.0952380952381
1498589.2-4.2
150128125.6666666666672.33333333333333
1518287.875-5.875
152143131.33333333333311.6666666666667
153147142.4666666666674.53333333333333
154111111.904761904762-0.904761904761898
155108113.388888888889-5.38888888888889
156122125.666666666667-3.66666666666667
1578475.18758.8125
1587789.2-12.2
159123133.222222222222-10.2222222222222
160123125.666666666667-2.66666666666667
161105113-8
162111111.904761904762-0.904761904761898
163112105.2727272727276.72727272727273
164121131.333333333333-10.3333333333333
1659789.27.8
16699105.272727272727-6.27272727272727
167111105.2727272727275.72727272727273
1688689.2-3.2
1691251196
170126125.6666666666670.333333333333329
1719989.29.8
17210589.215.8
1736975.1875-6.1875
1748275.18756.8125
1751151132
176128125.6666666666672.33333333333333
1777875.18752.8125
178116113.3888888888892.61111111111111
179131125.6666666666675.33333333333333
180111105.2727272727275.72727272727273
181126123.1538461538462.84615384615384
182122113.3888888888898.61111111111111
183130123.1538461538466.84615384615384
1841141131
185121125.666666666667-4.66666666666667
186129123.1538461538465.84615384615384
187139133.2222222222225.77777777777777
188127125.6666666666671.33333333333333
189123111.90476190476211.0952380952381
1908787.875-0.875
191129132-3
192126123.1538461538462.84615384615384
193104111.904761904762-7.9047619047619
194125111.90476190476213.0952380952381
1951141131
196122125.666666666667-3.66666666666667
197126135.6-9.59999999999999
198107113-6
199131132-1
200125125.666666666667-0.666666666666671
20114413212
202128125.6666666666672.33333333333333
203127125.6666666666671.33333333333333
204136142.466666666667-6.46666666666667
2051201191
206102111.904761904762-9.9047619047619
207119111.9047619047627.0952380952381
2088789.2-2.2
2099589.25.8
210118123.153846153846-5.15384615384616
2111361324
212105100.0833333333334.91666666666667
2131231194
214104100.0833333333333.91666666666667
215121123.153846153846-2.15384615384616
216113111.9047619047621.0952380952381
2179487.8756.125
218133135.6-2.59999999999999
219107105.2727272727271.72727272727273
2208087.875-7.875
221112111.9047619047620.095238095238102
2226675.1875-9.1875
223126125.6666666666670.333333333333329
224133125.6666666666677.33333333333333
225140133.2222222222226.77777777777777
22613311320
227130125.6666666666674.33333333333333
2289287.8754.125
229125125.666666666667-0.666666666666671
230116125.666666666667-9.66666666666667
231110113-3
232117113.3888888888893.61111111111111
2331221193
234130125.6666666666674.33333333333333
235128142.466666666667-14.4666666666667
23614213210
237133135.6-2.59999999999999
2388989.2-0.200000000000003
239117113.3888888888893.61111111111111
240124125.666666666667-1.66666666666667
241144142.4666666666671.53333333333333
242136125.66666666666710.3333333333333
24394100.083333333333-6.08333333333333
244140131.3333333333338.66666666666666
245112111.9047619047620.095238095238102
246141142.466666666667-1.46666666666667
247119123.153846153846-4.15384615384616
2481141131
249142135.66.40000000000001
250149142.4666666666676.53333333333333
2519187.8753.125
252130132-2
253132135.6-3.59999999999999



Parameters (Session):
par1 = ward ; par2 = ALL ; par3 = FALSE ; par4 = FALSE ; par5 = all ; par6 = bachelor ; par7 = all ; par8 = COLLES all ; par9 = cases ;
Parameters (R input):
par1 = 0 ; par2 = none ; par3 = 3 ; par4 = no ; par5 = male ; par6 = all ; par7 = all ; par8 = CSUQ ; par9 = CSUQ ;
R code (references can be found in the software module):
library(party)
library(Hmisc)
par1 <- as.numeric(par1)
par3 <- as.numeric(par3)
x <- as.data.frame(read.table(file='https://automated.biganalytics.eu/download/utaut.csv',sep=',',header=T))
x$U25 <- 6-x$U25
if(par5 == 'female') x <- x[x$Gender==0,]
if(par5 == 'male') x <- x[x$Gender==1,]
if(par6 == 'prep') x <- x[x$Pop==1,]
if(par6 == 'bachelor') x <- x[x$Pop==0,]
if(par7 != 'all') {
x <- x[x$Year==as.numeric(par7),]
}
cAc <- with(x,cbind( A1, A2, A3, A4, A5, A6, A7, A8, A9,A10))
cAs <- with(x,cbind(A11,A12,A13,A14,A15,A16,A17,A18,A19,A20))
cA <- cbind(cAc,cAs)
cCa <- with(x,cbind(C1,C3,C5,C7, C9,C11,C13,C15,C17,C19,C21,C23,C25,C27,C29,C31,C33,C35,C37,C39,C41,C43,C45,C47))
cCp <- with(x,cbind(C2,C4,C6,C8,C10,C12,C14,C16,C18,C20,C22,C24,C26,C28,C30,C32,C34,C36,C38,C40,C42,C44,C46,C48))
cC <- cbind(cCa,cCp)
cU <- with(x,cbind(U1,U2,U3,U4,U5,U6,U7,U8,U9,U10,U11,U12,U13,U14,U15,U16,U17,U18,U19,U20,U21,U22,U23,U24,U25,U26,U27,U28,U29,U30,U31,U32,U33))
cE <- with(x,cbind(BC,NNZFG,MRT,AFL,LPM,LPC,W,WPA))
cX <- with(x,cbind(X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8,X9,X10,X11,X12,X13,X14,X15,X16,X17,X18))
if (par8=='ATTLES connected') x <- cAc
if (par8=='ATTLES separate') x <- cAs
if (par8=='ATTLES all') x <- cA
if (par8=='COLLES actuals') x <- cCa
if (par8=='COLLES preferred') x <- cCp
if (par8=='COLLES all') x <- cC
if (par8=='CSUQ') x <- cU
if (par8=='Learning Activities') x <- cE
if (par8=='Exam Items') x <- cX
if (par9=='ATTLES connected') y <- cAc
if (par9=='ATTLES separate') y <- cAs
if (par9=='ATTLES all') y <- cA
if (par9=='COLLES actuals') y <- cCa
if (par9=='COLLES preferred') y <- cCp
if (par9=='COLLES all') y <- cC
if (par9=='CSUQ') y <- cU
if (par9=='Learning Activities') y <- cE
if (par9=='Exam Items') y <- cX
if (par1==0) {
nr <- length(y[,1])
nc <- length(y[1,])
mysum <- array(0,dim=nr)
for(jjj in 1:nr) {
for(iii in 1:nc) {
mysum[jjj] = mysum[jjj] + y[jjj,iii]
}
}
y <- mysum
} else {
y <- y[,par1]
}
nx <- cbind(y,x)
colnames(nx) <- c('endo',colnames(x))
x <- nx
par1=1
ncol <- length(x[1,])
for (jjj in 1:ncol) {
x <- x[!is.na(x[,jjj]),]
}
x <- as.data.frame(x)
k <- length(x[1,])
n <- length(x[,1])
colnames(x)[par1]
x[,par1]
if (par2 == 'kmeans') {
cl <- kmeans(x[,par1], par3)
print(cl)
clm <- matrix(cbind(cl$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])
colnames(x)
colnames(x)[par1]
x[,par1]
if (par2 == 'none') {
m <- ctree(as.formula(paste(colnames(x)[par1],' ~ .',sep='')),data = x)
}
load(file='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='mytable3.tab')
}
}
m
bitmap(file='test1.png')
plot(m)
dev.off()
bitmap(file='test1a.png')
plot(x[,par1] ~ as.factor(where(m)),main='Response by Terminal Node',xlab='Terminal Node',ylab='Response')
dev.off()
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)
}
bitmap(file='test2.png')
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$Forecasts),main='Kernel Density Plot of Predictions')
par(op)
}
if(par2!='none') {
plot(myt,main='Confusion Matrix',xlab='Actual',ylab='Predicted')
}
dev.off()
if (par2 == 'none') {
detcoef <- cor(result$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='mytable1.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='mytable.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='mytable2.tab')
}