DataMuseum.dk Presents historical artifacts from the history of: DKUUG/EUUG Conference tapes

This is an automatic "excavation" of a thematic subset of artifacts from Datamuseum.dk's BitArchive. See our Wiki for more about DKUUG/EUUG Conference tapes Excavated with: AutoArchaeologist - Free & Open Source Software.

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⟦c47bf72d8⟧

    Length: 2804 (0xaf4)
    Names: »regress.man«

Derivation

└─⟦a0efdde77⟧ Bits:30001252 EUUGD11 Tape, 1987 Spring Conference Helsinki
    └─ ⟦this⟧ »EUUGD11/stat-5.3/eu/stat/doc/regress.man« 

Hex Dump

0x000…020 52 45 47 52 45 53 53 28 31 29 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20   ┆REGRESS(1)                      ┆
0x020…040 20 20 20 7c 53 54 41 54 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 4a 61 6e 75 61   ┆   |STAT                   Janua┆
0x040…060 72 79 20 32 37 2c 20 31 39 38 37 0a 0a 4e 41 4d 45 0a 20 20 20 20 20 72 65 67 72 65 73 73 20 2d   ┆ry 27, 1987  NAME      regress -┆
0x060…080 20 6d 75 6c 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   ┆ multivariate linear regression ┆
0x080…0a0 61 6e 64 20 63 6f 72 72 65 6c 61 74 69 6f 6e 0a 0a 53 59 4e 4f 50 53 49 53 0a 20 20 20 20 20 72   ┆and correlation  SYNOPSIS      r┆
0x0a0…0c0 65 67 72 65 73 73 20 5b 2d 63 65 70 72 73 5d 20 5b 63 6f 6c 75 6d 6e 20 6e 61 6d 65 73 5d 0a 0a   ┆egress [-ceprs] [column names]  ┆
0x0c0…0e0 44 45 53 43 52 49 50 54 49 4f 4e 0a 20 20 20 20 20 5f 08 72 5f 08 65 5f 08 67 5f 08 72 5f 08 65   ┆DESCRIPTION      _ r_ e_ g_ r_ e┆
0x0e0…100 5f 08 73 5f 08 73 20 70 65 72 66 6f 72 6d 73 20 61 20 67 65 6e 65 72 61 6c 20 6c 69 6e 65 61 72   ┆_ s_ s performs a general linear┆
0x100…120 20 63 6f 72 72 65 6c 61 74 69 6f 6e 20 61 6e 64 20 72 65 67 72 65 73 73 69 6f 6e 20 61 6e 61 6c   ┆ correlation and regression anal┆
0x120…140 79 73 69 73 0a 20 20 20 20 20 66 6f 72 20 75 70 20 74 6f 20 32 30 20 76 61 72 69 61 62 6c 65 73   ┆ysis      for up to 20 variables┆
0x140…160 2e 20 20 49 6e 70 75 74 20 69 73 20 61 20 73 65 72 69 65 73 20 6f 66 20 6c 69 6e 65 73 2c 20 65   ┆.  Input is a series of lines, e┆
0x160…180 61 63 68 20 63 6f 6e 74 61 69 6e 69 6e 67 0a 20 20 20 20 20 61 6e 20 65 71 75 61 6c 20 6e 75 6d   ┆ach containing      an equal num┆
0x180…1a0 62 65 72 20 6f 66 20 6e 75 6d 65 72 69 63 61 6c 20 66 69 65 6c 64 73 2e 20 20 4e 61 6d 65 73 20   ┆ber of numerical fields.  Names ┆
0x1a0…1c0 66 6f 72 20 74 68 65 73 65 20 66 69 65 6c 64 73 20 63 61 6e 20 62 65 0a 20 20 20 20 20 73 75 70   ┆for these fields can be      sup┆
0x1c0…1e0 70 6c 69 65 64 2c 20 62 75 74 20 69 66 20 6e 6f 6e 65 20 61 72 65 20 67 69 76 65 6e 2c 20 52 45   ┆plied, but if none are given, RE┆
0x1e0…200 47 2c 20 41 2c 20 42 2c 20 43 2c 20 65 74 63 2e 20 61 72 65 20 75 73 65 64 2e 0a 0a 20 20 20 20   ┆G, A, B, C, etc. are used.      ┆
0x200…220 20 46 6f 72 20 72 65 67 72 65 73 73 69 6f 6e 20 61 6e 61 6c 79 73 69 73 2c 20 74 68 65 20 66 69   ┆ For regression analysis, the fi┆
0x220…240 72 73 74 20 63 6f 6c 75 6d 6e 20 69 73 20 70 72 65 64 69 63 74 65 64 20 77 69 74 68 20 61 6c 6c   ┆rst column is predicted with all┆
0x240…260 20 74 68 65 0a 20 20 20 20 20 6f 74 68 65 72 73 20 28 73 65 65 20 5f 08 64 5f 08 6d 20 6f 72 20   ┆ the      others (see _ d_ m or ┆
0x260…280 5f 08 63 5f 08 6f 5f 08 6c 5f 08 65 5f 08 78 20 74 6f 20 72 65 6f 72 64 65 72 20 63 6f 6c 75 6d   ┆_ c_ o_ l_ e_ x to reorder colum┆
0x280…2a0 6e 73 29 2e 0a 0a 4f 50 54 49 4f 4e 53 0a 20 20 20 20 20 2d 63 20 20 20 50 72 69 6e 74 20 74 68   ┆ns).  OPTIONS      -c   Print th┆
0x2a0…2c0 65 20 63 6f 76 61 72 69 61 6e 63 65 20 6d 61 74 72 69 78 2e 0a 0a 20 20 20 20 20 2d 65 20 20 20   ┆e covariance matrix.       -e   ┆
0x2c0…2e0 53 61 76 65 20 74 68 65 20 72 65 67 72 65 73 73 69 6f 6e 20 65 71 75 61 74 69 6f 6e 20 69 6e 20   ┆Save the regression equation in ┆
0x2e0…300 74 68 65 20 66 69 6c 65 20 5f 08 72 5f 08 65 5f 08 67 5f 08 72 5f 08 65 5f 08 73 5f 08 73 2e 5f   ┆the file _ r_ e_ g_ r_ e_ s_ s._┆
0x300…320 08 65 5f 08 71 5f 08 6e 2e 20 54 68 69 73 20 66 69 6c 65 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 69 73   ┆ e_ q_ n. This file           is┆
0x320…340 20 64 65 73 69 67 6e 65 64 20 66 6f 72 20 75 73 65 20 77 69 74 68 20 74 68 65 20 64 61 74 61 20   ┆ designed for use with the data ┆
0x340…360 6d 61 6e 69 70 75 6c 61 74 6f 72 20 5f 08 64 5f 08 6d 2e 20 53 75 70 70 6f 73 65 20 74 68 65 0a   ┆manipulator _ d_ m. Suppose the ┆
0x360…380 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 69 6e 70 75 74 20 74 6f 20 5f 08 72 5f 08 65 5f 08 67 5f 08 72 5f   ┆          input to _ r_ e_ g_ r_┆
0x380…3a0 08 65 5f 08 73 5f 08 73 20 69 73 20 69 6e 20 5f 08 72 5f 08 65 5f 08 67 5f 08 72 5f 08 65 5f 08   ┆ e_ s_ s is in _ r_ e_ g_ r_ e_ ┆
0x3a0…3c0 73 5f 08 73 2e 5f 08 69 5f 08 6e 2e 20 54 68 65 6e 2c 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20   ┆s_ s._ i_ n. Then,              ┆
0x3c0…3e0 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 72 65 67 72 65 73 73 20 2d 65 20 3c 20 72   ┆                  regress -e < r┆
0x3e0…400 65 67 72 65 73 73 2e 69 6e 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 63 61 6e 20 62 65 20 66 6f 6c 6c 6f   ┆egress.in           can be follo┆
0x400…420 77 65 64 20 62 79 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 64 6d   ┆wed by                        dm┆
0x420…440 20 45 72 65 67 72 65 73 73 2e 65 71 6e 20 3c 20 72 65 67 72 65 73 73 2e 69 6e 20 7c 20 70 61 69   ┆ Eregress.eqn < regress.in | pai┆
0x440…460 72 20 2d 70 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 74 6f 20 70 6c 6f 74 20 74 68 65 20 6f 62 74 61 69   ┆r -p           to plot the obtai┆
0x460…480 6e 65 64 20 61 67 61 69 6e 73 74 20 74 68 65 20 70 72 65 64 69 63 74 65 64 20 76 61 6c 75 65 73   ┆ned against the predicted values┆
0x480…4a0 2e 20 20 54 68 65 20 72 65 73 69 64 75 61 6c 73 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 63 61 6e 20 62   ┆.  The residuals           can b┆
0x4a0…4c0 65 20 6f 62 74 61 69 6e 65 64 20 77 69 74 68 20 61 6e 20 65 78 74 72 61 20 70 61 73 73 20 74 68   ┆e obtained with an extra pass th┆
0x4c0…4e0 72 6f 75 67 68 20 5f 08 64 5f 08 6d 3a 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 64 6d 20 20 45 72 65   ┆rough _ d_ m:            dm  Ere┆
0x4e0…500 67 72 65 73 73 2e 65 71 6e 20 20 3c 20 20 72 65 67 72 65 73 73 2e 69 6e 20 20 7c 20 20 64 6d 20   ┆gress.eqn  <  regress.in  |  dm ┆
0x500…520 20 78 32 20 20 78 31 2d 78 32 20 20 7c 20 20 70 61 69 72 20 20 2d 70 0a 0a 20 20 20 20 20 2d 70   ┆ x2  x1-x2  |  pair  -p       -p┆
0x520…540 20 20 20 44 6f 20 61 20 70 61 72 74 69 61 6c 20 63 6f 72 72 65 6c 61 74 69 6f 6e 20 61 6e 61 6c   ┆   Do a partial correlation anal┆
0x540…560 79 73 69 73 20 74 6f 20 64 65 74 65 72 6d 69 6e 65 20 74 68 65 20 63 6f 6e 74 72 69 62 75 74 69   ┆ysis to determine the contributi┆
0x560…580 6f 6e 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 6f 66 20 69 6e 64 69 76 69 64 75 61 6c 20 70 72 65 64 69   ┆on           of individual predi┆
0x580…5a0 63 74 6f 72 73 20 61 66 74 65 72 20 74 68 65 20 6f 74 68 65 72 73 20 68 61 76 65 20 62 65 65 6e   ┆ctors after the others have been┆
0x5a0…5c0 20 69 6e 63 6c 75 64 65 64 2e 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 5f 08 72 5f 08 65 5f 08 67 5f 08   ┆ included.           _ r_ e_ g_ ┆
0x5c0…5e0 72 5f 08 65 5f 08 73 5f 08 73 20 72 65 70 6f 72 74 73 2c 20 66 6f 72 20 65 61 63 68 20 70 72 65   ┆r_ e_ s_ s reports, for each pre┆
0x5e0…600 64 69 63 74 6f 72 2c 20 74 68 65 20 72 65 67 72 65 73 73 69 6f 6e 20 77 65 69 67 68 74 20 28 62   ┆dictor, the regression weight (b┆
0x600…620 29 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 61 6e 64 20 74 68 65 20 73 74 61 6e 64 61 72 64 69 7a 65 64   ┆)           and the standardized┆
0x620…640 20 72 65 67 72 65 73 73 69 6f 6e 20 77 65 69 67 68 74 20 28 62 65 74 61 29 2e 20 20 54 68 65 20   ┆ regression weight (beta).  The ┆
0x640…660 52 73 71 20 76 61 6c 75 65 20 69 73 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 74 68 65 20 73 71 75 61 72   ┆Rsq value is           the squar┆
0x660…680 65 64 20 6d 75 6c 74 69 70 6c 65 20 63 6f 72 72 65 6c 61 74 69 6f 6e 20 6f 66 20 74 68 65 20 70   ┆ed multiple correlation of the p┆
0x680…6a0 72 65 64 69 63 74 6f 72 20 77 69 74 68 20 61 6c 6c 20 6f 74 68 65 72 0a 20 20 20 20 20 20 20 20   ┆redictor with all other         ┆
0x6a0…6c0 20 20 70 72 65 64 69 63 74 6f 72 73 3b 20 69 66 20 74 68 65 72 65 20 69 73 20 6f 6e 6c 79 20 6f   ┆  predictors; if there is only o┆
0x6c0…6e0 6e 65 20 70 72 65 64 69 63 74 6f 72 2c 20 74 68 69 73 20 77 69 6c 6c 20 62 65 20 7a 65 72 6f 2c   ┆ne predictor, this will be zero,┆
0x6e0…700 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 61 6e 64 20 69 66 20 74 68 65 72 65 20 69 73 20 6f 6e 6c 79 20   ┆           and if there is only ┆
0x700…720 6f 6e 65 20 6f 74 68 65 72 2c 20 62 6f 74 68 20 52 73 71 27 73 20 77 69 6c 6c 20 62 65 20 69 64   ┆one other, both Rsq's will be id┆
0x720…740 65 6e 74 69 63 61 6c 2e 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 41 6c 73 6f 20 72 65 70 6f 72 74 65 64   ┆entical.           Also reported┆
0x740…760 20 69 73 20 74 68 65 20 73 74 61 6e 64 61 72 64 20 65 72 72 6f 72 20 6f 66 20 74 68 65 20 72 65   ┆ is the standard error of the re┆
0x760…780 67 72 65 73 73 69 6f 6e 20 77 65 69 67 68 74 20 28 62 29 2e 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 54   ┆gression weight (b).           T┆
0x780…7a0 68 65 20 73 69 67 6e 69 66 69 63 61 6e 63 65 20 74 65 73 74 20 61 6e 73 77 65 72 73 20 74 68 65   ┆he significance test answers the┆
0x7a0…7c0 20 71 75 65 73 74 69 6f 6e 3a 20 60 60 41 66 74 65 72 20 61 6c 6c 20 74 68 65 20 6f 74 68 65 72   ┆ question: ``After all the other┆
0x7c0…7e0 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 76 61 72 69 61 62 6c 65 73 20 68 61 76 65 20 62 65 65 6e 20 74   ┆           variables have been t┆
0x7e0…800 61 6b 65 6e 20 69 6e 74 6f 20 61 63 63 6f 75 6e 74 2c 20 64 6f 65 73 20 74 68 69 73 20 76 61 72   ┆aken into account, does this var┆
0x800…820 69 61 62 6c 65 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 73 69 67 6e 69 66 69 63 61 6e 74 6c 79 20 69 6d   ┆iable           significantly im┆
0x820…840 70 72 6f 76 65 20 70 72 65 64 69 63 74 69 6f 6e 3f 27 27 0a 0a 20 20 20 20 20 2d 72 20 20 20 44   ┆prove prediction?''       -r   D┆
0x840…860 6f 20 6e 6f 20 72 65 67 72 65 73 73 69 6f 6e 20 61 6e 61 6c 79 73 69 73 2e 20 20 4f 6e 6c 79 20   ┆o no regression analysis.  Only ┆
0x860…880 70 72 69 6e 74 20 74 68 65 20 63 6f 72 72 65 6c 61 74 69 6f 6e 20 6d 61 74 72 69 78 20 61 6e 64   ┆print the correlation matrix and┆
0x880…8a0 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 73 75 6d 6d 61 72 79 20 73 74 61 74 69 73 74 69 63 73 2e 0a 0a   ┆           summary statistics.  ┆
0x8a0…8c0 20 20 20 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   ┆     -s   Print the matrix of ra┆
0x8c0…8e0 77 20 73 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 70 72 6f 64   ┆w sums of squares and cross prod┆
0x8e0…900 75 63 74 73 2e 0a 0a 44 49 41 47 4e 4f 53 54 49 43 53 0a 20 20 20 20 20 5f 08 72 5f 08 65 5f 08   ┆ucts.  DIAGNOSTICS      _ r_ e_ ┆
0x900…920 67 5f 08 72 5f 08 65 5f 08 73 5f 08 73 20 77 69 6c 6c 20 63 6f 6d 70 6c 61 69 6e 20 61 62 6f 75   ┆g_ r_ e_ s_ s will complain abou┆
0x920…940 74 20 61 20 73 69 6e 67 75 6c 61 72 20 63 6f 72 72 65 6c 61 74 69 6f 6e 20 6d 61 74 72 69 78 20   ┆t a singular correlation matrix ┆
0x940…960 69 66 20 76 61 72 69 61 62 6c 65 73 0a 20 20 20 20 20 61 72 65 20 70 65 72 66 65 63 74 6c 79 20   ┆if variables      are perfectly ┆
0x960…980 63 6f 72 72 65 6c 61 74 65 64 2e 0a 0a 41 4c 47 4f 52 49 54 48 4d 0a 20 20 20 20 20 43 68 61 70   ┆correlated.  ALGORITHM      Chap┆
0x980…9a0 74 65 72 20 34 20 6f 66 20 4b 65 72 6c 69 6e 67 65 72 20 61 6e 64 20 50 65 64 68 61 7a 75 72 20   ┆ter 4 of Kerlinger and Pedhazur ┆
0x9a0…9c0 28 31 39 37 33 29 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   ┆(1973) _ M_ u_ l_ t_ i_ p_ l_ e ┆
0x9c0…9e0 5f 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   ┆_ R_ e_ g_ r_ e_ s_ s_ i_ o_ n _┆
0x9e0…a00 08 69 5f 08 6e 0a 20 20 20 20 20 5f 08 42 5f 08 65 5f 08 68 5f 08 61 5f 08 76 5f 08 69 5f 08 6f   ┆ i_ n      _ B_ e_ h_ a_ v_ i_ o┆
0xa00…a20 5f 08 72 5f 08 61 5f 08 6c 20 5f 08 52 5f 08 65 5f 08 73 5f 08 65 5f 08 61 5f 08 72 5f 08 63 5f   ┆_ r_ a_ l _ R_ e_ s_ e_ a_ r_ c_┆
0xa20…a40 08 68 2e 20 4e 65 77 20 59 6f 72 6b 3a 20 48 6f 6c 74 2c 20 52 69 6e 65 68 61 72 74 20 26 20 57   ┆ h. New York: Holt, Rinehart & W┆
0xa40…a60 69 6e 73 74 6f 6e 2e 0a 0a 4c 49 4d 49 54 53 0a 20 20 20 20 20 55 73 65 20 74 68 65 20 2d 4c 20   ┆inston.  LIMITS      Use the -L ┆
0xa60…a80 6f 70 74 69 6f 6e 20 74 6f 20 64 65 74 65 72 6d 69 6e 65 20 74 68 65 20 70 72 6f 67 72 61 6d 20   ┆option to determine the program ┆
0xa80…aa0 6c 69 6d 69 74 73 2e 0a 0a 4d 49 53 53 49 4e 47 20 56 41 4c 55 45 53 0a 20 20 20 20 20 43 61 73   ┆limits.  MISSING VALUES      Cas┆
0xaa0…ac0 65 73 20 77 69 74 68 20 6d 69 73 73 69 6e 67 20 64 61 74 61 20 76 61 6c 75 65 73 20 28 4e 41 29   ┆es with missing data values (NA)┆
0xac0…ae0 20 61 72 65 20 63 6f 75 6e 74 65 64 20 62 75 74 20 6e 6f 74 20 69 6e 63 6c 75 64 65 64 20 69 6e   ┆ are counted but not included in┆
0xae0…af4 0a 20 20 20 20 20 74 68 65 20 61 6e 61 6c 79 73 69 73 2e 0a   ┆      the analysis. ┆