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Text File  |  1996-11-24  |  1.6 KB  |  39 lines

  1. TITLE(regress @@ Multiple Regression)
  2. USAGE(
  3. regress(DOTS, y, intercept=true,
  4.         print.out=true, draw.plot=true)
  5. )
  6. ARGUMENTS(
  7. ARG(DOTS @@ either a series of vectors,
  8. all of the same length, separated by commas, or a matrix.
  9. If the former, the vectors contain the data for the explanatory variables.
  10. If a matrix, then the columns contain the data for the explanatory variables.)
  11. ARG(y @@ a vector containing the data for the response,
  12. having the same length as the vectors containing
  13. the explanatory variables (or the same number of rows as the matrix).)
  14. ARG(intercept @@ if LANG(true), the model contains an intercept term,
  15. otherwise the intercept is set to zero.)
  16. ARG(print.out @@ if LANG(false), the printout is suppressed.)
  17. ARG(draw.plot @@ if LANG(true), a plot of residuals versus fitted values and a
  18. normal plot of residuals is drawn in the graphics window.)
  19. )
  20. DESCRIPTION(
  21. LANG(regress) calculates and prints the results of a multiple regression fit.
  22. LANG(regress) prints the regression coefficients,
  23. standard errors, t-values for a zero coefficent,
  24. p-values and upper and lower limits for a confidence
  25. interval for each regression coefficient, as well as an ANOVA table to test
  26. for a null regression.
  27. )
  28. VALUES(
  29. A list having the following elements: @@
  30. ARG(coef @@ a vector of estimated regression coefficients.)
  31. ARG(intercept @@ a logical value indicating if an intercept has been fitted.)
  32. ARG(fitted @@ a vector of fitted values.)
  33. ARG(residuals @@ a vector of residuals.)
  34. ARG(rms @@ an estimate of sigma.)
  35. ARG(df @@ the residual degrees of freedom.)
  36. ARG(hats @@ a vector of hat matrix diagonals.)
  37. ARG(covmat @@ the covariance matrix of the estimates.)
  38. )
  39.