Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title
Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_regression_trees1.wasp
Title produced by softwareRecursive Partitioning (Regression Trees)
Date of computationSun, 30 Dec 2012 09:34:26 -0500
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/Dec/30/t1356882082wt11hufrovewiyf.htm/, Retrieved Mon, 22 Jul 2024 19:59:59 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=204955, Retrieved Mon, 22 Jul 2024 19:59:59 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact203
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Recursive Partitioning (Regression Trees)] [] [2012-12-30 14:34:26] [acfd67cb214b61d0a5e0fb4c8c6ef02a] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
317	310232,86	0,939	0,923	0,869
267	1330141,29	0,623	0,843	0,618
204	139390,2	0,784	0,77	0,713
198	62348,45	0,815	0,949	0,832
107	81644,45	0,928	0,953	0,838
89	64768,39	0,87	0,971	0,819
88	48636,07	0,934	0,956	0,808
80	126804,43	0,883	1	0,827
79	21515,75	0,981	0,976	0,837
69	60748,96	0,856	0,976	0,799
53	9992,34	0,866	0,858	0,732
50	16783,09	0,931	0,958	0,845
49	45415,6	0,858	0,765	0,591
42	15460,48	0,834	0,742	0,668
39	4252,28	1	0,957	0,783
39	46505,96	0,874	0,969	0,799
34	201103,33	0,663	0,844	0,662
33	76923,3	0,64	0,836	0,662
32	2847,23	0,768	0,838	0,598
29	10201,71	0,924	0,91	0,769
27	33759,74	0,927	0,962	0,84
25	9612,63	0,776	0,794	0,702
23	40046,57	0,582	0,586	0,387
22	21959,28	0,831	0,851	0,674
21	5515,57	0,924	0,928	0,836
20	8303,51	0,671	0,8	0,639
20	88013,49	0,237	0,619	0,326
20	38463,69	0,822	0,885	0,739
20	49109,11	0,705	0,517	0,652
19	4486,88	0,778	0,893	0,724
16	9074,06	0,904	0,969	0,842
15	44205,29	0,667	0,847	0,633
15	77804,12	0,583	0,851	0,689
14	4600,82	0,839	0,848	0,554
14	3545,32	0,883	0,824	0,729
14	112468,85	0,726	0,898	0,7
14	7623,44	0,872	0,983	0,858
13	4676,31	0,985	0,964	0,883
10	4622,92	0,963	0,955	0,814
9	41343,2	0,806	0,882	0,713
9	7344,85	0,79	0,86	0,663
9	2003,14	0,933	0,936	0,79
8	1173108,02	0,45	0,717	0,508
8	1228,69	0,712	0,791	0,782
8	10525,04	0,645	0,86	0,614
8	27865,74	0,711	0,762	0,486
7	9823,82	0,616	0,842	0,629
7	3086,92	0,722	0,765	0,505
6	2217,97	0,873	0,841	0,711
5	34586,18	0,652	0,838	0,621
5	107,82	0,779	0,883	0,608
5	5470,31	0,875	0,875	0,759
5	66336,26	0,597	0,854	0,622
5	33398,68	0,475	0,538	0,347
5	27223,23	0,692	0,858	0,669
4	2966,8	0,76	0,856	0,566
4	10423,49	0,882	0,947	0,832
4	80471,87	0,56	0,84	0,568
4	5255,07	0,877	0,946	0,828
3	7148,78	0,802	0,842	0,678
3	1291,17	0,916	0,865	0,734
3	242968,34	0,584	0,779	0,518
3	28274,73	0,73	0,855	0,704
2	2029,31	0,693	0,523	0,698
2	1102,68	0,798	0,94	0,79
2	1545,26	0,66	0,674	0,689
2	10749,94	0,861	0,945	0,783
2	13550,44	0,438	0,807	0,534
2	666,73	0,802	0,861	0,665
2	10735,76	0,739	0,938	0,763
2	840,93	0,623	0,921	1
2	4317,48	0,716	0,778	0,49
2	4701,07	0,751	0,964	0,897
1	29121,29	0,367	0,452	0,38
1	7089,7	0,837	0,99	0,874
1	31627,43	0,447	0,823	0,535
1	25731,78	0,689	0,85	0,781
1	7487,49	0,704	0,75	0,425
0	2986,95	0,721	0,898	0,624
0	13068,16	0,422	0,49	0,557
0	86,75	0,744	0,83	0,723
0	8214,16	0,858	0,96	0,842
0	156118,46	0,415	0,772	0,391
0	314,52	0,663	0,884	0,582
0	9056,01	0,365	0,569	0,374
0	699,85	0,336	0,744	0,568
0	9947,42	0,749	0,735	0,53
0	4621,6	0,723	0,878	0,621
0	16241,81	0,187	0,559	0,349
0	9863,12	0,353	0,48	0,186
0	14453,68	0,502	0,68	0,418
0	19294,15	0,52	0,499	0,431
0	508,66	0,425	0,854	0,505
0	4844,93	0,321	0,448	0,28
0	10543,46	0,219	0,466	0,344
0	16746,49	0,797	0,932	0,701
0	773,41	0,368	0,648	0,341
0	4125,92	0,523	0,59	0,49
0	4516,22	0,659	0,936	0,667
0	21058,8	0,304	0,558	0,377
0	740,53	0,294	0,598	0,451
0	72,81	0,67	0,907	0,626
0	69851,29	0,356	0,448	0,147
0	14790,61	0,686	0,877	0,62
0	6052,06	0,637	0,823	0,585
0	650,7	0,427	0,49	0,741
0	5792,98	0,271	0,656	0,24
0	875,98	0,786	0,777	0,533
0	1755,46	0,334	0,607	0,365
0	24339,84	0,574	0,698	0,396
0	10324,02	0,246	0,538	0,309
0	1565,13	0,302	0,444	0,329
0	748,49	0,65	0,787	0,496
0	9648,92	0,406	0,664	0,346
0	7989,41	0,574	0,838	0,507
0	308,91	0,912	0,975	0,814
0	29671,6	0,491	0,774	0,495
0	7353,98	0,907	0,972	0,796
0	6407,09	0,71	0,842	0,569
0	99,48	0,647	0,759	0,494
0	5508,63	0,716	0,753	0,432
0	6368,16	0,432	0,749	0,445
0	4125,25	0,695	0,83	0,698
0	1919,55	0,507	0,445	0,403
0	3685,08	0,439	0,58	0,14
0	6461,45	0,731	0,864	0,693
0	497,54	0,771	0,946	0,892
0	21281,84	0,497	0,737	0,302
0	15447,5	0,41	0,54	0,289
0	395,65	0,568	0,897	0,568
0	13796,35	0,27	0,496	0,346
0	406,77	0,797	0,941	0,769
0	3205,06	0,366	0,609	0,419
0	1294,1	0,659	0,842	0,696
0	107,15	0,689	0,773	0,484
0	22417,45	0,222	0,477	0,314
0	2128,47	0,617	0,67	0,591
0	28951,85	0,356	0,77	0,351
0	5604,45	0,525	0,852	0,457
0	15878,27	0,177	0,547	0,266
0	152217,34	0,442	0,503	0,434
0	184404,79	0,386	0,717	0,464
0	3410,68	0,743	0,885	0,69
0	6064,52	0,335	0,675	0,447
0	6375,83	0,643	0,828	0,552
0	28947,97	0,704	0,852	0,634
0	99900,18	0,684	0,769	0,508
0	11055,98	0,407	0,559	0,348
0	175,81	0,452	0,705	0,413
0	160,92	0,693	0,862	0,632
0	192	0,75	0,827	0,526
0	12323,25	0,385	0,62	0,406
0	88,34	0,747	0,845	0,733
0	5245,69	0,304	0,438	0,286
0	559,2	0,427	0,755	0,413
0	21083,83	0,68	0,867	0,559
0	49,9	0,693	0,838	0,684
0	104,22	0,712	0,825	0,628
0	43939,6	0,247	0,654	0,421
0	1354,05	0,578	0,453	0,545
0	22198,11	0,534	0,881	0,537
0	41892,89	0,454	0,603	0,37
0	1154,62	0,371	0,67	0,487
0	6587,24	0,473	0,585	0,297
0	105,63	0,79	0,825	0,535
0	4940,92	0,739	0,71	0,615
0	4975,59	0,741	0,892	0,916
0	3301,08	0,763	0,899	0,7
0	221,55	0,554	0,805	0,527
0	89571,13	0,503	0,87	0,478
0	23495,36	0,31	0,718	0,444
0	13460,31	0,48	0,458	0,362
5	310,43	0,671	0,877	0,779
1	1180,08	0,747	0,868	0,808
0	285,65	0,747	0,896	0,743
0	395,03	0,733	0,915	0,877
37	11098,42	0,876	0,933	0,572
1	2543,17	0,577	0,861	0,884
0	2967,72	0,539	0,836	0,778
0	20,88	0,89	0,817	0,656
0	486,62	0,636	0,798	0,619
0	11651,86	0,566	0,495	0,19

 Summary of computational transaction Raw Input view raw input (R code) Raw Output view raw output of R engine Computing time 6 seconds R Server 'Gertrude Mary Cox' @ cox.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 & 6 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=204955&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]6 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=204955&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=204955&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 Input view raw input (R code) Raw Output view raw output of R engine Computing time 6 seconds R Server 'Gertrude Mary Cox' @ cox.wessa.net

 Goodness of Fit Correlation 0.7153 R-squared 0.5117 RMSE 27.8804

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Goodness of Fit \tabularnewline
Correlation & 0.7153 \tabularnewline
R-squared & 0.5117 \tabularnewline
RMSE & 27.8804 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=204955&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Goodness of Fit[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation[/C][C]0.7153[/C][/ROW]
[ROW][C]R-squared[/C][C]0.5117[/C][/ROW]
[ROW][C]RMSE[/C][C]27.8804[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=204955&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=204955&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 Correlation 0.7153 R-squared 0.5117 RMSE 27.8804

 Actuals, Predictions, and Residuals # Actuals Forecasts Residuals 1 317 132.333333333333 184.666666666667 2 267 26.2222222222222 240.777777777778 3 204 132.333333333333 71.6666666666667 4 198 132.333333333333 65.6666666666667 5 107 132.333333333333 -25.3333333333333 6 89 132.333333333333 -43.3333333333333 7 88 132.333333333333 -44.3333333333333 8 80 132.333333333333 -52.3333333333333 9 79 18.4137931034483 60.5862068965517 10 69 132.333333333333 -63.3333333333333 11 53 18.4137931034483 34.5862068965517 12 50 18.4137931034483 31.5862068965517 13 49 26.2222222222222 22.7777777777778 14 42 18.4137931034483 23.5862068965517 15 39 18.4137931034483 20.5862068965517 16 39 132.333333333333 -93.3333333333333 17 34 26.2222222222222 7.77777777777778 18 33 26.2222222222222 6.77777777777778 19 32 7.57142857142857 24.4285714285714 20 29 18.4137931034483 10.5862068965517 21 27 18.4137931034483 8.58620689655172 22 25 7.57142857142857 17.4285714285714 23 23 7 16 24 22 18.4137931034483 3.58620689655172 25 21 18.4137931034483 2.58620689655172 26 20 1.73076923076923 18.2692307692308 27 20 26.2222222222222 -6.22222222222222 28 20 18.4137931034483 1.58620689655172 29 20 26.2222222222222 -6.22222222222222 30 19 7.57142857142857 11.4285714285714 31 16 18.4137931034483 -2.41379310344828 32 15 7 8 33 15 26.2222222222222 -11.2222222222222 34 14 18.4137931034483 -4.41379310344828 35 14 18.4137931034483 -4.41379310344828 36 14 26.2222222222222 -12.2222222222222 37 14 18.4137931034483 -4.41379310344828 38 13 18.4137931034483 -5.41379310344828 39 10 18.4137931034483 -8.41379310344828 40 9 7.57142857142857 1.42857142857143 41 9 7.57142857142857 1.42857142857143 42 9 18.4137931034483 -9.41379310344828 43 8 26.2222222222222 -18.2222222222222 44 8 1.73076923076923 6.26923076923077 45 8 1.73076923076923 6.26923076923077 46 8 1.73076923076923 6.26923076923077 47 7 1.73076923076923 5.26923076923077 48 7 1.73076923076923 5.26923076923077 49 6 18.4137931034483 -12.4137931034483 50 5 7 -2 51 5 7.57142857142857 -2.57142857142857 52 5 18.4137931034483 -13.4137931034483 53 5 26.2222222222222 -21.2222222222222 54 5 7 -2 55 5 1.73076923076923 3.26923076923077 56 4 1.73076923076923 2.26923076923077 57 4 18.4137931034483 -14.4137931034483 58 4 26.2222222222222 -22.2222222222222 59 4 18.4137931034483 -14.4137931034483 60 3 7.57142857142857 -4.57142857142857 61 3 18.4137931034483 -15.4137931034483 62 3 26.2222222222222 -23.2222222222222 63 3 1.73076923076923 1.26923076923077 64 2 1.73076923076923 0.269230769230769 65 2 7.57142857142857 -5.57142857142857 66 2 1.73076923076923 0.269230769230769 67 2 18.4137931034483 -16.4137931034483 68 2 0.0754716981132075 1.92452830188679 69 2 7.57142857142857 -5.57142857142857 70 2 1.73076923076923 0.269230769230769 71 2 1.73076923076923 0.269230769230769 72 2 1.73076923076923 0.269230769230769 73 2 1.73076923076923 0.269230769230769 74 1 0.0754716981132075 0.924528301886792 75 1 18.4137931034483 -17.4137931034483 76 1 7 -6 77 1 1.73076923076923 -0.730769230769231 78 1 1.73076923076923 -0.730769230769231 79 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 80 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 81 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 82 0 18.4137931034483 -18.4137931034483 83 0 26.2222222222222 -26.2222222222222 84 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 85 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 86 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 87 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 88 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 89 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 90 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 91 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 92 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 93 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 94 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 95 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 96 0 7.57142857142857 -7.57142857142857 97 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 98 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 99 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 100 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 101 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 102 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 103 0 26.2222222222222 -26.2222222222222 104 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 105 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 106 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 107 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 108 0 7.57142857142857 -7.57142857142857 109 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 110 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 111 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 112 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 113 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 114 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 115 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 116 0 18.4137931034483 -18.4137931034483 117 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 118 0 18.4137931034483 -18.4137931034483 119 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 120 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 121 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 122 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 123 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 124 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 125 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 126 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 127 0 7.57142857142857 -7.57142857142857 128 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 129 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 130 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 131 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 132 0 7.57142857142857 -7.57142857142857 133 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 134 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 135 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 136 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 137 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 138 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 139 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 140 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 141 0 26.2222222222222 -26.2222222222222 142 0 26.2222222222222 -26.2222222222222 143 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 144 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 145 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 146 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 147 0 26.2222222222222 -26.2222222222222 148 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 149 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 150 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 151 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 152 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 153 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 154 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 155 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 156 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 157 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 158 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 159 0 7 -7 160 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 161 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 162 0 7 -7 163 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 164 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 165 0 7.57142857142857 -7.57142857142857 166 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 167 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 168 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 169 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 170 0 26.2222222222222 -26.2222222222222 171 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 172 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 173 5 1.73076923076923 3.26923076923077 174 1 1.73076923076923 -0.730769230769231 175 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 176 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 177 37 18.4137931034483 18.5862068965517 178 1 0.0754716981132075 0.924528301886792 179 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 180 0 18.4137931034483 -18.4137931034483 181 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 182 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Actuals, Predictions, and Residuals \tabularnewline
# & Actuals & Forecasts & Residuals \tabularnewline
1 & 317 & 132.333333333333 & 184.666666666667 \tabularnewline
2 & 267 & 26.2222222222222 & 240.777777777778 \tabularnewline
3 & 204 & 132.333333333333 & 71.6666666666667 \tabularnewline
4 & 198 & 132.333333333333 & 65.6666666666667 \tabularnewline
5 & 107 & 132.333333333333 & -25.3333333333333 \tabularnewline
6 & 89 & 132.333333333333 & -43.3333333333333 \tabularnewline
7 & 88 & 132.333333333333 & -44.3333333333333 \tabularnewline
8 & 80 & 132.333333333333 & -52.3333333333333 \tabularnewline
9 & 79 & 18.4137931034483 & 60.5862068965517 \tabularnewline
10 & 69 & 132.333333333333 & -63.3333333333333 \tabularnewline
11 & 53 & 18.4137931034483 & 34.5862068965517 \tabularnewline
12 & 50 & 18.4137931034483 & 31.5862068965517 \tabularnewline
13 & 49 & 26.2222222222222 & 22.7777777777778 \tabularnewline
14 & 42 & 18.4137931034483 & 23.5862068965517 \tabularnewline
15 & 39 & 18.4137931034483 & 20.5862068965517 \tabularnewline
16 & 39 & 132.333333333333 & -93.3333333333333 \tabularnewline
17 & 34 & 26.2222222222222 & 7.77777777777778 \tabularnewline
18 & 33 & 26.2222222222222 & 6.77777777777778 \tabularnewline
19 & 32 & 7.57142857142857 & 24.4285714285714 \tabularnewline
20 & 29 & 18.4137931034483 & 10.5862068965517 \tabularnewline
21 & 27 & 18.4137931034483 & 8.58620689655172 \tabularnewline
22 & 25 & 7.57142857142857 & 17.4285714285714 \tabularnewline
23 & 23 & 7 & 16 \tabularnewline
24 & 22 & 18.4137931034483 & 3.58620689655172 \tabularnewline
25 & 21 & 18.4137931034483 & 2.58620689655172 \tabularnewline
26 & 20 & 1.73076923076923 & 18.2692307692308 \tabularnewline
27 & 20 & 26.2222222222222 & -6.22222222222222 \tabularnewline
28 & 20 & 18.4137931034483 & 1.58620689655172 \tabularnewline
29 & 20 & 26.2222222222222 & -6.22222222222222 \tabularnewline
30 & 19 & 7.57142857142857 & 11.4285714285714 \tabularnewline
31 & 16 & 18.4137931034483 & -2.41379310344828 \tabularnewline
32 & 15 & 7 & 8 \tabularnewline
33 & 15 & 26.2222222222222 & -11.2222222222222 \tabularnewline
34 & 14 & 18.4137931034483 & -4.41379310344828 \tabularnewline
35 & 14 & 18.4137931034483 & -4.41379310344828 \tabularnewline
36 & 14 & 26.2222222222222 & -12.2222222222222 \tabularnewline
37 & 14 & 18.4137931034483 & -4.41379310344828 \tabularnewline
38 & 13 & 18.4137931034483 & -5.41379310344828 \tabularnewline
39 & 10 & 18.4137931034483 & -8.41379310344828 \tabularnewline
40 & 9 & 7.57142857142857 & 1.42857142857143 \tabularnewline
41 & 9 & 7.57142857142857 & 1.42857142857143 \tabularnewline
42 & 9 & 18.4137931034483 & -9.41379310344828 \tabularnewline
43 & 8 & 26.2222222222222 & -18.2222222222222 \tabularnewline
44 & 8 & 1.73076923076923 & 6.26923076923077 \tabularnewline
45 & 8 & 1.73076923076923 & 6.26923076923077 \tabularnewline
46 & 8 & 1.73076923076923 & 6.26923076923077 \tabularnewline
47 & 7 & 1.73076923076923 & 5.26923076923077 \tabularnewline
48 & 7 & 1.73076923076923 & 5.26923076923077 \tabularnewline
49 & 6 & 18.4137931034483 & -12.4137931034483 \tabularnewline
50 & 5 & 7 & -2 \tabularnewline
51 & 5 & 7.57142857142857 & -2.57142857142857 \tabularnewline
52 & 5 & 18.4137931034483 & -13.4137931034483 \tabularnewline
53 & 5 & 26.2222222222222 & -21.2222222222222 \tabularnewline
54 & 5 & 7 & -2 \tabularnewline
55 & 5 & 1.73076923076923 & 3.26923076923077 \tabularnewline
56 & 4 & 1.73076923076923 & 2.26923076923077 \tabularnewline
57 & 4 & 18.4137931034483 & -14.4137931034483 \tabularnewline
58 & 4 & 26.2222222222222 & -22.2222222222222 \tabularnewline
59 & 4 & 18.4137931034483 & -14.4137931034483 \tabularnewline
60 & 3 & 7.57142857142857 & -4.57142857142857 \tabularnewline
61 & 3 & 18.4137931034483 & -15.4137931034483 \tabularnewline
62 & 3 & 26.2222222222222 & -23.2222222222222 \tabularnewline
63 & 3 & 1.73076923076923 & 1.26923076923077 \tabularnewline
64 & 2 & 1.73076923076923 & 0.269230769230769 \tabularnewline
65 & 2 & 7.57142857142857 & -5.57142857142857 \tabularnewline
66 & 2 & 1.73076923076923 & 0.269230769230769 \tabularnewline
67 & 2 & 18.4137931034483 & -16.4137931034483 \tabularnewline
68 & 2 & 0.0754716981132075 & 1.92452830188679 \tabularnewline
69 & 2 & 7.57142857142857 & -5.57142857142857 \tabularnewline
70 & 2 & 1.73076923076923 & 0.269230769230769 \tabularnewline
71 & 2 & 1.73076923076923 & 0.269230769230769 \tabularnewline
72 & 2 & 1.73076923076923 & 0.269230769230769 \tabularnewline
73 & 2 & 1.73076923076923 & 0.269230769230769 \tabularnewline
74 & 1 & 0.0754716981132075 & 0.924528301886792 \tabularnewline
75 & 1 & 18.4137931034483 & -17.4137931034483 \tabularnewline
76 & 1 & 7 & -6 \tabularnewline
77 & 1 & 1.73076923076923 & -0.730769230769231 \tabularnewline
78 & 1 & 1.73076923076923 & -0.730769230769231 \tabularnewline
79 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
80 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
81 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
82 & 0 & 18.4137931034483 & -18.4137931034483 \tabularnewline
83 & 0 & 26.2222222222222 & -26.2222222222222 \tabularnewline
84 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
85 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
86 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
87 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
88 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
89 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
90 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
91 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
92 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
93 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
94 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
95 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
96 & 0 & 7.57142857142857 & -7.57142857142857 \tabularnewline
97 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
98 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
99 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
100 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
101 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
102 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
103 & 0 & 26.2222222222222 & -26.2222222222222 \tabularnewline
104 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
105 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
106 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
107 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
108 & 0 & 7.57142857142857 & -7.57142857142857 \tabularnewline
109 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
110 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
111 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
112 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
113 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
114 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
115 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
116 & 0 & 18.4137931034483 & -18.4137931034483 \tabularnewline
117 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
118 & 0 & 18.4137931034483 & -18.4137931034483 \tabularnewline
119 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
120 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
121 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
122 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
123 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
124 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
125 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
126 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
127 & 0 & 7.57142857142857 & -7.57142857142857 \tabularnewline
128 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
129 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
130 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
131 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
132 & 0 & 7.57142857142857 & -7.57142857142857 \tabularnewline
133 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
134 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
135 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
136 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
137 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
138 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
139 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
140 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
141 & 0 & 26.2222222222222 & -26.2222222222222 \tabularnewline
142 & 0 & 26.2222222222222 & -26.2222222222222 \tabularnewline
143 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
144 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
145 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
146 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
147 & 0 & 26.2222222222222 & -26.2222222222222 \tabularnewline
148 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
149 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
150 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
151 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
152 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
153 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
154 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
155 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
156 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
157 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
158 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
159 & 0 & 7 & -7 \tabularnewline
160 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
161 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
162 & 0 & 7 & -7 \tabularnewline
163 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
164 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
165 & 0 & 7.57142857142857 & -7.57142857142857 \tabularnewline
166 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
167 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
168 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
169 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
170 & 0 & 26.2222222222222 & -26.2222222222222 \tabularnewline
171 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
172 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
173 & 5 & 1.73076923076923 & 3.26923076923077 \tabularnewline
174 & 1 & 1.73076923076923 & -0.730769230769231 \tabularnewline
175 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
176 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
177 & 37 & 18.4137931034483 & 18.5862068965517 \tabularnewline
178 & 1 & 0.0754716981132075 & 0.924528301886792 \tabularnewline
179 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
180 & 0 & 18.4137931034483 & -18.4137931034483 \tabularnewline
181 & 0 & 1.73076923076923 & -1.73076923076923 \tabularnewline
182 & 0 & 0.0754716981132075 & -0.0754716981132075 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=204955&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]317[/C][C]132.333333333333[/C][C]184.666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]267[/C][C]26.2222222222222[/C][C]240.777777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]204[/C][C]132.333333333333[/C][C]71.6666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]198[/C][C]132.333333333333[/C][C]65.6666666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]107[/C][C]132.333333333333[/C][C]-25.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]89[/C][C]132.333333333333[/C][C]-43.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]88[/C][C]132.333333333333[/C][C]-44.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]80[/C][C]132.333333333333[/C][C]-52.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]79[/C][C]18.4137931034483[/C][C]60.5862068965517[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]69[/C][C]132.333333333333[/C][C]-63.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]53[/C][C]18.4137931034483[/C][C]34.5862068965517[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]50[/C][C]18.4137931034483[/C][C]31.5862068965517[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]49[/C][C]26.2222222222222[/C][C]22.7777777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]42[/C][C]18.4137931034483[/C][C]23.5862068965517[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]39[/C][C]18.4137931034483[/C][C]20.5862068965517[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]39[/C][C]132.333333333333[/C][C]-93.3333333333333[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]34[/C][C]26.2222222222222[/C][C]7.77777777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]33[/C][C]26.2222222222222[/C][C]6.77777777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]32[/C][C]7.57142857142857[/C][C]24.4285714285714[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]29[/C][C]18.4137931034483[/C][C]10.5862068965517[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]27[/C][C]18.4137931034483[/C][C]8.58620689655172[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]25[/C][C]7.57142857142857[/C][C]17.4285714285714[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]23[/C][C]7[/C][C]16[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]22[/C][C]18.4137931034483[/C][C]3.58620689655172[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]21[/C][C]18.4137931034483[/C][C]2.58620689655172[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]20[/C][C]1.73076923076923[/C][C]18.2692307692308[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]20[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-6.22222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]20[/C][C]18.4137931034483[/C][C]1.58620689655172[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]20[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-6.22222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]19[/C][C]7.57142857142857[/C][C]11.4285714285714[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]16[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-2.41379310344828[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]15[/C][C]7[/C][C]8[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]15[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-11.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]14[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-4.41379310344828[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]14[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-4.41379310344828[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]14[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-12.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]14[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-4.41379310344828[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]13[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-5.41379310344828[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]10[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-8.41379310344828[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]9[/C][C]7.57142857142857[/C][C]1.42857142857143[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]9[/C][C]7.57142857142857[/C][C]1.42857142857143[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]9[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-9.41379310344828[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]8[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-18.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]8[/C][C]1.73076923076923[/C][C]6.26923076923077[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]8[/C][C]1.73076923076923[/C][C]6.26923076923077[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]8[/C][C]1.73076923076923[/C][C]6.26923076923077[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]7[/C][C]1.73076923076923[/C][C]5.26923076923077[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]7[/C][C]1.73076923076923[/C][C]5.26923076923077[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]6[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-12.4137931034483[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]5[/C][C]7[/C][C]-2[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]5[/C][C]7.57142857142857[/C][C]-2.57142857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]5[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-13.4137931034483[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]5[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-21.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]5[/C][C]7[/C][C]-2[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]5[/C][C]1.73076923076923[/C][C]3.26923076923077[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]4[/C][C]1.73076923076923[/C][C]2.26923076923077[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]4[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-14.4137931034483[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]4[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-22.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]4[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-14.4137931034483[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]3[/C][C]7.57142857142857[/C][C]-4.57142857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]3[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-15.4137931034483[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]3[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-23.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]3[/C][C]1.73076923076923[/C][C]1.26923076923077[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]2[/C][C]1.73076923076923[/C][C]0.269230769230769[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]2[/C][C]7.57142857142857[/C][C]-5.57142857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]2[/C][C]1.73076923076923[/C][C]0.269230769230769[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]2[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-16.4137931034483[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]2[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]1.92452830188679[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]2[/C][C]7.57142857142857[/C][C]-5.57142857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]2[/C][C]1.73076923076923[/C][C]0.269230769230769[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]2[/C][C]1.73076923076923[/C][C]0.269230769230769[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]2[/C][C]1.73076923076923[/C][C]0.269230769230769[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]2[/C][C]1.73076923076923[/C][C]0.269230769230769[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]1[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]0.924528301886792[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]1[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-17.4137931034483[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]1[/C][C]7[/C][C]-6[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]1[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-0.730769230769231[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]1[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-0.730769230769231[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]0[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-18.4137931034483[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]0[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-26.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]0[/C][C]7.57142857142857[/C][C]-7.57142857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]97[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]98[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]99[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]100[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]101[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]102[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]103[/C][C]0[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-26.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]104[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]105[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]106[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]107[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]108[/C][C]0[/C][C]7.57142857142857[/C][C]-7.57142857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]109[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]110[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]111[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]112[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]113[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]114[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]115[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]116[/C][C]0[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-18.4137931034483[/C][/ROW]
[ROW][C]117[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]118[/C][C]0[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-18.4137931034483[/C][/ROW]
[ROW][C]119[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]120[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]121[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]122[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]123[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]124[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]125[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]126[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]127[/C][C]0[/C][C]7.57142857142857[/C][C]-7.57142857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]128[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]129[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]130[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]131[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]132[/C][C]0[/C][C]7.57142857142857[/C][C]-7.57142857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]133[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]134[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]135[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]136[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]137[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]138[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]139[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]140[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]141[/C][C]0[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-26.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]142[/C][C]0[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-26.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]143[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]144[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]145[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]146[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]147[/C][C]0[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-26.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]148[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]149[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]150[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]151[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]152[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]153[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]154[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]155[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]156[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]157[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]158[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]159[/C][C]0[/C][C]7[/C][C]-7[/C][/ROW]
[ROW][C]160[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]161[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]162[/C][C]0[/C][C]7[/C][C]-7[/C][/ROW]
[ROW][C]163[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]164[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]165[/C][C]0[/C][C]7.57142857142857[/C][C]-7.57142857142857[/C][/ROW]
[ROW][C]166[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]167[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]168[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]169[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]170[/C][C]0[/C][C]26.2222222222222[/C][C]-26.2222222222222[/C][/ROW]
[ROW][C]171[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]172[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]173[/C][C]5[/C][C]1.73076923076923[/C][C]3.26923076923077[/C][/ROW]
[ROW][C]174[/C][C]1[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-0.730769230769231[/C][/ROW]
[ROW][C]175[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]176[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]177[/C][C]37[/C][C]18.4137931034483[/C][C]18.5862068965517[/C][/ROW]
[ROW][C]178[/C][C]1[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]0.924528301886792[/C][/ROW]
[ROW][C]179[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[ROW][C]180[/C][C]0[/C][C]18.4137931034483[/C][C]-18.4137931034483[/C][/ROW]
[ROW][C]181[/C][C]0[/C][C]1.73076923076923[/C][C]-1.73076923076923[/C][/ROW]
[ROW][C]182[/C][C]0[/C][C]0.0754716981132075[/C][C]-0.0754716981132075[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=204955&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=204955&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 # Actuals Forecasts Residuals 1 317 132.333333333333 184.666666666667 2 267 26.2222222222222 240.777777777778 3 204 132.333333333333 71.6666666666667 4 198 132.333333333333 65.6666666666667 5 107 132.333333333333 -25.3333333333333 6 89 132.333333333333 -43.3333333333333 7 88 132.333333333333 -44.3333333333333 8 80 132.333333333333 -52.3333333333333 9 79 18.4137931034483 60.5862068965517 10 69 132.333333333333 -63.3333333333333 11 53 18.4137931034483 34.5862068965517 12 50 18.4137931034483 31.5862068965517 13 49 26.2222222222222 22.7777777777778 14 42 18.4137931034483 23.5862068965517 15 39 18.4137931034483 20.5862068965517 16 39 132.333333333333 -93.3333333333333 17 34 26.2222222222222 7.77777777777778 18 33 26.2222222222222 6.77777777777778 19 32 7.57142857142857 24.4285714285714 20 29 18.4137931034483 10.5862068965517 21 27 18.4137931034483 8.58620689655172 22 25 7.57142857142857 17.4285714285714 23 23 7 16 24 22 18.4137931034483 3.58620689655172 25 21 18.4137931034483 2.58620689655172 26 20 1.73076923076923 18.2692307692308 27 20 26.2222222222222 -6.22222222222222 28 20 18.4137931034483 1.58620689655172 29 20 26.2222222222222 -6.22222222222222 30 19 7.57142857142857 11.4285714285714 31 16 18.4137931034483 -2.41379310344828 32 15 7 8 33 15 26.2222222222222 -11.2222222222222 34 14 18.4137931034483 -4.41379310344828 35 14 18.4137931034483 -4.41379310344828 36 14 26.2222222222222 -12.2222222222222 37 14 18.4137931034483 -4.41379310344828 38 13 18.4137931034483 -5.41379310344828 39 10 18.4137931034483 -8.41379310344828 40 9 7.57142857142857 1.42857142857143 41 9 7.57142857142857 1.42857142857143 42 9 18.4137931034483 -9.41379310344828 43 8 26.2222222222222 -18.2222222222222 44 8 1.73076923076923 6.26923076923077 45 8 1.73076923076923 6.26923076923077 46 8 1.73076923076923 6.26923076923077 47 7 1.73076923076923 5.26923076923077 48 7 1.73076923076923 5.26923076923077 49 6 18.4137931034483 -12.4137931034483 50 5 7 -2 51 5 7.57142857142857 -2.57142857142857 52 5 18.4137931034483 -13.4137931034483 53 5 26.2222222222222 -21.2222222222222 54 5 7 -2 55 5 1.73076923076923 3.26923076923077 56 4 1.73076923076923 2.26923076923077 57 4 18.4137931034483 -14.4137931034483 58 4 26.2222222222222 -22.2222222222222 59 4 18.4137931034483 -14.4137931034483 60 3 7.57142857142857 -4.57142857142857 61 3 18.4137931034483 -15.4137931034483 62 3 26.2222222222222 -23.2222222222222 63 3 1.73076923076923 1.26923076923077 64 2 1.73076923076923 0.269230769230769 65 2 7.57142857142857 -5.57142857142857 66 2 1.73076923076923 0.269230769230769 67 2 18.4137931034483 -16.4137931034483 68 2 0.0754716981132075 1.92452830188679 69 2 7.57142857142857 -5.57142857142857 70 2 1.73076923076923 0.269230769230769 71 2 1.73076923076923 0.269230769230769 72 2 1.73076923076923 0.269230769230769 73 2 1.73076923076923 0.269230769230769 74 1 0.0754716981132075 0.924528301886792 75 1 18.4137931034483 -17.4137931034483 76 1 7 -6 77 1 1.73076923076923 -0.730769230769231 78 1 1.73076923076923 -0.730769230769231 79 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 80 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 81 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 82 0 18.4137931034483 -18.4137931034483 83 0 26.2222222222222 -26.2222222222222 84 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 85 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 86 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 87 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 88 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 89 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 90 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 91 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 92 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 93 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 94 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 95 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 96 0 7.57142857142857 -7.57142857142857 97 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 98 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 99 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 100 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 101 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 102 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 103 0 26.2222222222222 -26.2222222222222 104 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 105 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 106 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 107 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 108 0 7.57142857142857 -7.57142857142857 109 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 110 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 111 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 112 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 113 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 114 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 115 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 116 0 18.4137931034483 -18.4137931034483 117 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 118 0 18.4137931034483 -18.4137931034483 119 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 120 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 121 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 122 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 123 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 124 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 125 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 126 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 127 0 7.57142857142857 -7.57142857142857 128 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 129 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 130 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 131 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 132 0 7.57142857142857 -7.57142857142857 133 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 134 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 135 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 136 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 137 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 138 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 139 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 140 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 141 0 26.2222222222222 -26.2222222222222 142 0 26.2222222222222 -26.2222222222222 143 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 144 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 145 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 146 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 147 0 26.2222222222222 -26.2222222222222 148 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 149 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 150 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 151 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 152 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 153 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 154 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 155 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 156 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 157 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 158 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 159 0 7 -7 160 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 161 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 162 0 7 -7 163 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 164 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 165 0 7.57142857142857 -7.57142857142857 166 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 167 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 168 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 169 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 170 0 26.2222222222222 -26.2222222222222 171 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 172 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 173 5 1.73076923076923 3.26923076923077 174 1 1.73076923076923 -0.730769230769231 175 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 176 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 177 37 18.4137931034483 18.5862068965517 178 1 0.0754716981132075 0.924528301886792 179 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075 180 0 18.4137931034483 -18.4137931034483 181 0 1.73076923076923 -1.73076923076923 182 0 0.0754716981132075 -0.0754716981132075

par4 <- 'no'par3 <- '3'par2 <- 'none'par1 <- '1'library(party)library(Hmisc)par1 <- as.numeric(par1)par3 <- as.numeric(par3)x <- data.frame(t(y))is.data.frame(x)x <- x[!is.na(x[,par1]),]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 <- 0for (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 <- 0for (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')}}mbitmap(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')}