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DataMuseum.dkPresents historical artifacts from the history of: DKUUG/EUUG Conference tapes |
This is an automatic "excavation" of a thematic subset of
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top - downloadIndex: ┃ c r ┃
Length: 3124 (0xc34)
Names: »corr«, »regress«
└─⟦87ddcff64⟧ Bits:30001253 CPHDIST85 Tape, 1985 Autumn Conference Copenhagen
└─ ⟦this⟧ »cph85dist/stat/doc/cat/corr«
└─ ⟦this⟧ »cph85dist/stat/doc/cat/regress«
0x000…020 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 ┆ ┆ 0x020…040 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 43 4f 52 52 2f 52 45 47 52 45 53 53 28 ┆ CORR/REGRESS(┆ 0x040…060 31 29 0a 0a 4e 41 4d 45 0a 20 20 20 20 20 63 6f 72 72 2f 72 65 67 72 65 73 73 20 2d 20 6d 75 6c ┆1) NAME corr/regress - mul┆ 0x060…080 74 69 76 61 72 69 61 74 65 20 6c 69 6e 65 61 72 20 72 65 67 72 65 73 73 69 6f 6e 20 20 61 6e 64 ┆tivariate linear regression and┆ 0x080…0a0 20 20 63 6f 72 72 65 6c 61 2d 0a 20 20 20 20 20 74 69 6f 6e 0a 0a 53 59 4e 4f 50 53 49 53 0a 20 ┆ correla- tion SYNOPSIS ┆ 0x0a0…0c0 20 20 20 20 72 65 67 72 65 73 73 20 5b 2d 73 63 70 5d 20 5b 63 6f 6c 75 6d 6e 20 6e 61 6d 65 73 ┆ regress [-scp] [column names┆ 0x0c0…0e0 5d 0a 0a 44 45 53 43 52 49 50 54 49 4f 4e 0a 20 20 20 20 20 4e 6f 74 65 20 74 68 61 74 20 74 68 ┆] DESCRIPTION Note that th┆ 0x0e0…100 69 73 20 69 73 20 61 20 6e 65 77 20 20 76 65 72 73 69 6f 6e 20 20 6f 66 20 20 5f 08 72 5f 08 65 ┆is is a new version of _ r_ e┆ 0x100…120 5f 08 67 5f 08 72 5f 08 65 5f 08 73 5f 08 73 20 20 61 6e 64 20 20 74 68 61 74 20 20 69 74 0a 20 ┆_ g_ r_ e_ s_ s and that it ┆ 0x120…140 20 20 20 20 72 65 70 6c 61 63 65 73 20 20 74 68 65 20 20 6f 6c 64 20 20 6f 6e 65 2e 20 20 20 5f ┆ replaces the old one. _┆ 0x140…160 08 72 5f 08 65 5f 08 67 5f 08 72 5f 08 65 5f 08 73 5f 08 73 20 70 65 72 66 6f 72 6d 73 20 61 20 ┆ r_ e_ g_ r_ e_ s_ s performs a ┆ 0x160…180 67 65 6e 65 72 61 6c 20 6c 69 6e 65 61 72 0a 20 20 20 20 20 63 6f 72 72 65 6c 61 74 69 6f 6e 20 ┆general linear correlation ┆ 0x180…1a0 20 61 6e 61 6c 79 73 69 73 20 20 77 69 74 68 20 20 20 6d 75 6c 74 69 70 6c 65 20 20 20 6c 69 6e ┆ analysis with multiple lin┆ 0x1a0…1c0 65 61 72 20 20 20 72 65 67 72 65 73 73 69 6f 6e 0a 20 20 20 20 20 61 6e 61 6c 79 73 69 73 2e 20 ┆ear regression analysis. ┆ 0x1c0…1e0 20 20 5f 08 72 5f 08 65 5f 08 67 5f 08 72 5f 08 65 5f 08 73 5f 08 73 20 20 72 65 61 64 73 20 20 ┆ _ r_ e_ g_ r_ e_ s_ s reads ┆ 0x1e0…200 66 72 6f 6d 20 20 74 68 65 20 20 73 74 61 6e 64 61 72 64 20 20 69 6e 70 75 74 20 20 28 76 69 61 ┆from the standard input (via┆ 0x200…220 0a 20 20 20 20 20 72 65 64 69 72 65 63 74 69 6f 6e 20 77 69 74 68 20 3c 20 6f 72 20 70 69 70 65 ┆ redirection with < or pipe┆ 0x220…240 64 20 77 69 74 68 20 7c 29 20 61 6e 64 20 77 72 69 74 65 73 20 74 6f 20 74 68 65 20 20 73 74 61 ┆d with |) and writes to the sta┆ 0x240…260 6e 2d 0a 20 20 20 20 20 64 61 72 64 20 6f 75 74 70 75 74 2e 0a 0a 20 20 20 20 20 5f 08 72 5f 08 ┆n- dard output. _ r_ ┆ 0x260…280 65 5f 08 67 5f 08 72 5f 08 65 5f 08 73 5f 08 73 20 70 72 69 6e 74 73 20 76 61 72 69 6f 75 73 20 ┆e_ g_ r_ e_ s_ s prints various ┆ 0x280…2a0 73 75 6d 6d 61 72 79 20 73 74 61 74 69 73 74 69 63 73 20 20 61 6e 64 20 20 63 6f 72 72 65 6c 61 ┆summary statistics and correla┆ 0x2a0…2c0 74 69 6f 6e 73 0a 20 20 20 20 20 66 6f 72 20 75 70 20 74 6f 20 74 65 6e 20 28 6d 61 79 62 65 20 ┆tions for up to ten (maybe ┆ 0x2c0…2e0 6d 6f 72 65 29 20 76 61 72 69 61 62 6c 65 73 2e 0a 0a 20 20 20 20 20 54 68 65 20 70 72 6f 67 72 ┆more) variables. The progr┆ 0x2e0…300 61 6d 20 61 73 73 75 6d 65 73 20 74 68 61 74 20 69 74 73 20 69 6e 70 75 74 20 69 73 20 61 20 66 ┆am assumes that its input is a f┆ 0x300…320 69 6c 65 20 6f 66 20 6c 69 6e 65 73 2c 20 20 65 61 63 68 0a 20 20 20 20 20 63 6f 6e 74 61 69 6e ┆ile of lines, each contain┆ 0x320…340 69 6e 67 20 61 6e 20 65 71 75 61 6c 20 6e 75 6d 62 65 72 20 6f 66 20 6e 75 6d 65 72 69 63 61 6c ┆ing an equal number of numerical┆ 0x340…360 20 66 69 65 6c 64 73 2e 20 20 4f 70 74 69 6f 6e 61 6c 6c 79 2c 0a 20 20 20 20 20 6e 61 6d 65 73 ┆ fields. Optionally, names┆ 0x360…380 20 66 6f 72 20 74 68 65 73 65 20 66 69 65 6c 64 73 20 63 61 6e 20 62 65 20 73 75 70 70 6c 69 65 ┆ for these fields can be supplie┆ 0x380…3a0 64 20 69 6e 20 79 6f 75 72 20 63 61 6c 6c 20 20 74 6f 20 20 74 68 65 0a 20 20 20 20 20 70 72 6f ┆d in your call to the pro┆ 0x3a0…3c0 67 72 61 6d 2c 20 20 62 75 74 20 20 69 66 20 6e 6f 6e 65 20 61 72 65 20 73 70 65 63 69 66 69 65 ┆gram, but if none are specifie┆ 0x3c0…3e0 64 2c 20 52 45 47 2c 20 41 2c 20 42 2c 20 43 2c 20 65 74 63 2e 20 61 72 65 0a 20 20 20 20 20 75 ┆d, REG, A, B, C, etc. are u┆ 0x3e0…400 73 65 64 2e 0a 0a 20 20 20 20 20 46 6f 72 20 72 65 67 72 65 73 73 69 6f 6e 20 61 6e 61 6c 79 73 ┆sed. For regression analys┆ 0x400…420 69 73 2c 20 74 68 65 20 66 69 72 73 74 20 63 6f 6c 75 6d 6e 20 69 73 20 70 72 65 64 69 63 74 65 ┆is, the first column is predicte┆ 0x420…440 64 20 20 77 69 74 68 0a 20 20 20 20 20 61 6c 6c 20 20 74 68 65 20 20 6f 74 68 65 72 73 2e 20 20 ┆d with all the others. ┆ 0x440…460 54 68 69 73 20 69 73 20 64 69 66 66 65 72 65 6e 74 20 66 72 6f 6d 20 74 68 65 20 6f 6c 64 20 76 ┆This is different from the old v┆ 0x460…480 65 72 73 69 6f 6e 20 6f 66 0a 20 20 20 20 20 74 68 65 20 70 72 6f 67 72 61 6d 20 74 68 61 74 20 ┆ersion of the program that ┆ 0x480…4a0 20 73 69 6d 75 6c 74 61 6e 65 6f 75 73 6c 79 20 20 70 72 65 64 69 63 74 65 64 20 20 61 6c 6c 20 ┆ simultaneously predicted all ┆ 0x4a0…4c0 20 76 61 72 69 61 62 6c 65 73 2e 0a 20 20 20 20 20 54 68 65 20 20 63 6f 6c 75 6d 6e 73 20 69 6e ┆ variables. The columns in┆ 0x4c0…4e0 20 79 6f 75 72 20 69 6e 70 75 74 20 66 69 6c 65 20 63 61 6e 20 62 65 20 72 65 6f 72 64 65 72 65 ┆ your input file can be reordere┆ 0x4e0…500 64 20 66 6f 72 20 5f 08 72 5f 08 65 5f 08 67 5f 08 72 5f 08 65 5f 08 73 5f 08 73 0a 20 20 20 20 ┆d for _ r_ e_ g_ r_ e_ s_ s ┆ 0x500…520 20 77 69 74 68 20 73 65 76 65 72 61 6c 20 66 69 6c 74 65 72 73 20 69 6e 63 6c 75 64 69 6e 67 20 ┆ with several filters including ┆ 0x520…540 64 6d 2c 20 63 6f 6c 65 78 2c 20 61 6e 64 20 61 77 6b 2e 0a 0a 4f 50 54 49 4f 4e 53 0a 20 20 20 ┆dm, colex, and awk. OPTIONS ┆ 0x540…560 20 20 2d 73 20 20 20 50 72 69 6e 74 20 74 68 65 20 6d 61 74 72 69 78 20 6f 66 20 72 61 77 20 73 ┆ -s Print the matrix of raw s┆ 0x560…580 75 6d 73 20 6f 66 20 73 71 75 61 72 65 73 20 61 6e 64 20 63 72 6f 73 73 20 20 70 72 6f 2d 0a 20 ┆ums of squares and cross pro- ┆ 0x580…5a0 20 20 20 20 20 20 20 20 20 64 75 63 74 73 2e 20 20 59 6f 75 20 77 6f 75 6c 64 20 6e 65 76 65 72 ┆ ducts. You would never┆ 0x5a0…5c0 20 77 61 6e 74 20 74 6f 20 75 73 65 20 74 68 69 73 20 6f 70 74 69 6f 6e 2e 0a 0a 20 20 20 20 20 ┆ want to use this option. ┆ 0x5c0…5e0 2d 63 20 20 20 50 72 69 6e 74 20 74 68 65 20 63 6f 76 61 72 69 61 6e 63 65 20 6d 61 74 72 69 78 ┆-c Print the covariance matrix┆ 0x5e0…600 2e 0a 0a 20 20 20 20 20 2d 70 20 20 20 44 6f 20 61 20 70 61 72 74 69 61 6c 20 63 6f 72 72 65 6c ┆. -p Do a partial correl┆ 0x600…620 61 74 69 6f 6e 20 61 6e 61 6c 79 73 69 73 20 74 6f 20 64 65 74 65 72 6d 69 6e 65 20 74 68 65 20 ┆ation analysis to determine the ┆ 0x620…640 63 6f 6e 2d 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 74 72 69 62 75 74 69 6f 6e 20 20 6f 66 20 20 69 6e ┆con- tribution of in┆ 0x640…660 64 69 76 69 64 75 61 6c 20 20 70 72 65 64 69 63 74 6f 72 73 20 20 61 66 74 65 72 20 74 68 65 20 ┆dividual predictors after the ┆ 0x660…680 6f 74 68 65 72 73 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 68 61 76 65 20 62 65 65 6e 20 69 6e 63 6c 75 ┆others have been inclu┆ 0x680…6a0 64 65 64 2e 20 20 46 6f 72 20 65 61 63 68 20 70 72 65 64 69 63 74 6f 72 2c 20 74 68 65 20 72 65 ┆ded. For each predictor, the re┆ 0x6a0…6c0 67 72 65 73 73 69 6f 6e 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 77 65 69 67 68 74 20 20 28 62 29 20 20 ┆gression weight (b) ┆ 0x6c0…6e0 61 6e 64 20 20 74 68 65 20 20 73 74 61 6e 64 61 72 64 69 7a 65 64 20 20 72 65 67 72 65 73 73 69 ┆and the standardized regressi┆ 0x6e0…700 6f 6e 20 20 77 65 69 67 68 74 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 28 62 65 74 61 29 20 61 72 65 20 ┆on weight (beta) are ┆ 0x700…720 72 65 70 6f 72 74 65 64 2e 20 20 54 68 65 20 52 73 71 20 76 61 6c 75 65 20 69 73 20 74 68 65 20 ┆reported. The Rsq value is the ┆ 0x720…740 73 71 75 61 72 65 64 20 6d 75 6c 2d 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 74 69 70 6c 65 20 63 6f 72 ┆squared mul- tiple cor┆ 0x740…760 72 65 6c 61 74 69 6f 6e 20 6f 66 20 74 68 65 20 70 72 65 64 69 63 74 6f 72 20 77 69 74 68 20 61 ┆relation of the predictor with a┆ 0x760…780 6c 6c 20 74 68 65 20 6f 74 68 65 72 73 3b 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 69 66 20 74 68 65 72 ┆ll the others; if ther┆ 0x780…7a0 65 20 69 73 20 6f 6e 6c 79 20 6f 6e 65 20 70 72 65 64 69 63 74 6f 72 2c 20 74 68 69 73 20 77 69 ┆e is only one predictor, this wi┆ 0x7a0…7c0 6c 6c 20 62 65 20 7a 65 72 6f 2c 20 20 61 6e 64 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 69 66 20 20 74 ┆ll be zero, and if t┆ 0x7c0…7e0 68 65 72 65 20 20 69 73 20 6f 6e 6c 79 20 6f 6e 65 20 6f 74 68 65 72 2c 20 61 6c 6c 20 52 73 71 ┆here is only one other, all Rsq┆ 0x7e0…800 27 73 20 77 69 6c 6c 20 62 65 20 69 64 65 6e 74 69 2d 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 63 61 6c ┆'s will be identi- cal┆ 0x800…820 2e 20 20 20 54 68 65 20 20 73 69 67 6e 69 66 69 63 61 6e 63 65 20 20 74 65 73 74 20 20 61 6e 73 ┆. The significance test ans┆ 0x820…840 77 65 72 73 20 20 74 68 65 20 20 71 75 65 73 74 69 6f 6e 3a 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 60 ┆wers the question: `┆ 0x840…860 60 41 66 74 65 72 20 20 61 6c 6c 20 20 74 68 65 20 20 6f 74 68 65 72 20 76 61 72 69 61 62 6c 65 ┆`After all the other variable┆ 0x860…880 73 20 68 61 76 65 20 62 65 65 6e 20 74 61 6b 65 6e 20 69 6e 74 6f 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 ┆s have been taken into ┆ 0x880…8a0 20 61 63 63 6f 75 6e 74 2c 20 64 6f 65 73 20 74 68 69 73 20 76 61 72 69 61 62 6c 65 20 73 69 67 ┆ account, does this variable sig┆ 0x8a0…8c0 6e 69 66 69 63 61 6e 74 6c 79 20 69 6d 70 72 6f 76 65 20 70 72 65 64 2d 0a 20 20 20 20 20 20 20 ┆nificantly improve pred- ┆ 0x8c0…8e0 20 20 20 69 63 74 69 6f 6e 3f 27 27 20 4e 6f 74 65 20 74 68 61 74 20 74 2a 74 3d 46 2e 0a 0a 44 ┆ iction?'' Note that t*t=F. D┆ 0x8e0…900 49 41 47 4e 4f 53 54 49 43 53 0a 20 20 20 20 20 5f 08 72 5f 08 65 5f 08 67 5f 08 72 5f 08 65 5f ┆IAGNOSTICS _ r_ e_ g_ r_ e_┆ 0x900…920 08 73 5f 08 73 20 77 69 6c 6c 20 63 6f 6d 70 6c 61 69 6e 20 61 62 6f 75 74 20 22 72 61 67 67 65 ┆ s_ s will complain about "ragge┆ 0x920…940 64 20 69 6e 70 75 74 22 20 69 66 20 74 68 65 72 65 20 61 72 65 20 20 6e 6f 74 0a 20 20 20 20 20 ┆d input" if there are not ┆ 0x940…960 61 6e 20 20 65 71 75 61 6c 20 6e 75 6d 62 65 72 20 6f 66 20 66 69 65 6c 64 73 20 6f 6e 20 65 61 ┆an equal number of fields on ea┆ 0x960…980 63 68 20 6c 69 6e 65 2e 20 20 49 66 20 73 6f 6d 65 20 66 69 65 6c 64 73 20 61 72 65 0a 0a 43 4f ┆ch line. If some fields are CO┆ 0x980…9a0 52 52 2f 52 45 47 52 45 53 53 28 31 29 0a 0a 20 20 20 20 20 6e 6f 74 20 6e 75 6d 65 72 69 63 61 ┆RR/REGRESS(1) not numerica┆ 0x9a0…9c0 6c 2c 20 5f 08 72 5f 08 65 5f 08 67 5f 08 72 5f 08 65 5f 08 73 5f 08 73 20 77 69 6c 6c 20 20 63 ┆l, _ r_ e_ g_ r_ e_ s_ s will c┆ 0x9c0…9e0 6f 6d 70 6c 61 69 6e 20 20 61 62 6f 75 74 20 20 22 6e 6f 6e 2d 6e 75 6d 65 72 69 63 61 6c 0a 20 ┆omplain about "non-numerical ┆ 0x9e0…a00 20 20 20 20 69 6e 70 75 74 2e 22 20 20 49 66 20 20 5f 08 72 5f 08 65 5f 08 67 5f 08 72 5f 08 65 ┆ input." If _ r_ e_ g_ r_ e┆ 0xa00…a20 5f 08 73 5f 08 73 20 20 74 72 69 65 73 20 74 6f 20 64 6f 20 61 20 72 65 67 72 65 73 73 69 6f 6e ┆_ s_ s tries to do a regression┆ 0xa20…a40 20 61 6e 61 6c 79 73 69 73 2c 20 61 6e 64 0a 20 20 20 20 20 66 69 6e 64 73 20 74 68 61 74 20 74 ┆ analysis, and finds that t┆ 0xa40…a60 77 6f 20 76 61 72 69 61 62 6c 65 73 20 61 72 65 20 70 65 72 66 65 63 74 6c 79 20 20 63 6f 72 72 ┆wo variables are perfectly corr┆ 0xa60…a80 65 6c 61 74 65 64 2c 20 20 5f 08 72 5f 08 65 5f 08 67 5f 08 72 5f 08 65 5f 08 73 5f 08 73 0a 20 ┆elated, _ r_ e_ g_ r_ e_ s_ s ┆ 0xa80…aa0 20 20 20 20 77 69 6c 6c 20 63 6f 6d 70 6c 61 69 6e 20 61 62 6f 75 74 20 61 20 22 73 69 6e 67 75 ┆ will complain about a "singu┆ 0xaa0…ac0 6c 61 72 20 63 6f 72 72 65 6c 61 74 69 6f 6e 20 6d 61 74 72 69 78 2e 22 0a 0a 41 4c 47 4f 52 49 ┆lar correlation matrix." ALGORI┆ 0xac0…ae0 54 48 4d 0a 20 20 20 20 20 54 68 65 20 70 72 6f 67 72 61 6d 20 69 73 20 62 61 73 65 64 20 6f 6e ┆THM The program is based on┆ 0xae0…b00 20 74 68 65 20 6d 65 74 68 6f 64 73 20 64 65 73 63 72 69 62 65 64 20 20 62 79 20 20 4b 65 72 6c ┆ the methods described by Kerl┆ 0xb00…b20 69 6e 67 65 72 0a 20 20 20 20 20 61 6e 64 20 20 50 65 64 68 61 7a 75 72 20 20 28 31 39 37 33 29 ┆inger and Pedhazur (1973)┆ 0xb20…b40 20 20 69 6e 20 20 5f 08 4d 5f 08 75 5f 08 6c 5f 08 74 5f 08 69 5f 08 70 5f 08 6c 5f 08 65 20 5f ┆ in _ M_ u_ l_ t_ i_ p_ l_ e _┆ 0xb40…b60 08 52 5f 08 65 5f 08 67 5f 08 72 5f 08 65 5f 08 73 5f 08 73 5f 08 69 5f 08 6f 5f 08 6e 20 5f 08 ┆ R_ e_ g_ r_ e_ s_ s_ i_ o_ n _ ┆ 0xb60…b80 69 5f 08 6e 20 5f 08 42 5f 08 65 5f 08 68 5f 08 61 5f 08 76 5f 08 69 5f 08 6f 5f 08 72 5f 08 61 ┆i_ n _ B_ e_ h_ a_ v_ i_ o_ r_ a┆ 0xb80…ba0 5f 08 6c 0a 20 20 20 20 20 5f 08 52 5f 08 65 5f 08 73 5f 08 65 5f 08 61 5f 08 72 5f 08 63 5f 08 ┆_ l _ R_ e_ s_ e_ a_ r_ c_ ┆ 0xba0…bc0 68 2e 0a 0a 53 45 45 20 41 4c 53 4f 0a 20 20 20 20 20 75 6e 69 78 73 74 61 74 28 31 29 2c 20 64 ┆h. SEE ALSO unixstat(1), d┆ 0xbc0…be0 6d 28 31 29 2c 20 70 61 69 72 28 31 29 2c 20 61 62 75 74 28 31 29 2c 20 6d 61 6b 65 74 72 69 78 ┆m(1), pair(1), abut(1), maketrix┆ 0xbe0…c00 28 31 29 0a 0a 41 55 54 48 4f 52 0a 20 20 20 20 20 47 61 72 79 20 50 65 72 6c 6d 61 6e 0a 0a 4b ┆(1) AUTHOR Gary Perlman K┆ 0xc00…c20 45 59 57 4f 52 44 53 0a 20 20 20 20 20 69 6e 66 65 72 65 6e 74 69 61 6c 20 73 74 61 74 69 73 74 ┆EYWORDS inferential statist┆ 0xc20…c34 69 63 73 2c 20 64 61 74 61 20 61 6e 61 6c 79 73 69 73 0a 0a ┆ics, data analysis ┆