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Text File  |  1993-04-16  |  4.9 KB  |  140 lines
  1.  
  2.  
  3.  
  4. ols(Local)        MISC. REFERENCE MANUAL PAGES         ols(Local)
  5.  
  6.  
  7.  
  8. NAME
  9.      ols - Estimate linear regressions.
  10.  
  11. SYNOPSIS
  12.      ols [-_✓h] [-_✓p]  [-_✓r_✓a_✓w]  [-_✓l  labelstring]  [-_✓m  model_spec  ]
  13.      [-_✓e_✓p_✓p] [_✓i_✓n_✓p_✓u_✓t_✓f_✓i_✓l_✓e_✓n_✓a_✓m_✓e]
  14.  
  15. DESCRIPTION
  16.      _✓o_✓l_✓s takes a set of observations  from  the  specified  input
  17.      file.  There must be exactly one observation per line. If no
  18.      input file is specified, _✓o_✓l_✓s reads data from Standard Input.
  19.  
  20.      How is this input file organised?  All lines must  have  the
  21.      same  layout  of  variables (fields), and the same number of
  22.      variables.  Given a set of variables in a data file, you can
  23.      run any regression which uses some (but not necessarily all)
  24.      of these variables as l.h.s. or r.h.s. variable(s).
  25.  
  26.      Defining the layout of the input lines and  choosing  r.h.s.
  27.      and  l.h.s.  variables  "by  hand" is slightly tedious.  _✓o_✓l_✓s
  28.      offers a default behaviour which might be  useful.   In  the
  29.      event  that  you  do  not choose l.h.s. and r.h.s. variables
  30.      yourself, it assumes you want a regression as  follows:  the
  31.      last  (rightmost)  variable on each line is considered to be
  32.      the l.h.s.  variable and all other  variables  are  used  as
  33.      r.h.s. regressors.
  34.  
  35. The Intercept
  36.      _✓o_✓l_✓s knows nothing about  the  intercept  of  the  regression
  37.      line.   By  default,  there is no intercept.  If you want an
  38.      intercept, you must include a variable in the dataset  which
  39.      always takes the value 1.0.  This is readily done using Unix
  40.      tools like _✓a_✓w_✓k(1) or _✓s_✓e_✓d(1).
  41.  
  42.      Notice that  omitting  the  intercept  implies  _✓f_✓o_✓r_✓c_✓i_✓n_✓g  the
  43.      regression  line  to  pass through the origin.  If this res-
  44.      triction is forced unintentionally, it will almost certainly
  45.      lead to nonsensical results.  Make sure you have a good rea-
  46.      son for wanting to impose such a restriction, and  be  aware
  47.      that  _✓o_✓l_✓s  will implicitly impose this restriction if you do
  48.      not include a r.h.s. regressor which always takes the  value
  49.      1.
  50.  
  51. OPTIONS
  52.      -h   This option gives some minimal  quickstart  help.   All
  53.           other arguments are ignored if it is found.
  54.  
  55.      -l labelstring
  56.           This option allows you to attach variable names to your
  57.           variables.  Thus, if you have three numbers per line in
  58.           a regression of _✓y on _✓x with an intercept, you could use
  59.           a labelstring of the form 'constant x y'.
  60.  
  61.  
  62.  
  63. Sun Release 4.1     Last change: 24 May 1991                    1
  64.  
  65.  
  66.  
  67.  
  68.  
  69.  
  70. ols(Local)        MISC. REFERENCE MANUAL PAGES         ols(Local)
  71.  
  72.  
  73.  
  74.           The labels do several things.  They help in the  pretty
  75.           printing of the regression results.  When the -p switch
  76.           is used, the labels enable a  more  readable  generated
  77.        
  78.  
  79.  
  80. ols(Local)        MISC. REFERENCE MANUAL PAGES         ols(Local)
  81.  
  82.  
  83.  
  84. NAME
  85.      ols - Estimate linear regressions.
  86.  
  87. SYNOPSIS
  88.      ols [-_✓h] [-_✓p]  [-_✓r_✓a_✓w]  [-_✓l  labelstring]  [-_✓m  model_spec  ]
  89.      [-_✓e_✓p_✓p] [_✓i_✓n_✓p_✓u_✓t_✓f_✓i_✓l_✓e_✓n_✓a_✓m_✓e]
  90.  
  91. DESCRIPTION
  92.      _✓o_✓l_✓s takes a set of observations  from  the  specified  input
  93.      file.  There must be exactly one observation per line. If no
  94.      input file is specified, _✓o_✓l_✓s reads data from Standard Input.
  95.  
  96.      How is this input file organised?  All lines must  have  the
  97.      same  layout  of  variables (fields), and the same number of
  98.      variables.  Given a set of variables in a data 
  99.  
  100.  
  101. ols(Local)        MISC. REFERENCE MANUAL PAGES         ols(Local)
  102.  
  103.  
  104.  
  105. NAME
  106.      ols - Estimate linear regressions.
  107.  
  108. SYNOPSIS
  109.      ols [-_✓h] [-_✓p]  [-_✓r_✓a_✓w]  [-_✓l  labelstring]  [-_✓m  model_spec  ]
  110.      [-_✓e_✓p_✓p] [_✓i_✓n_✓p_✓u_✓t_✓f_✓i_✓l_✓e_✓n_✓a_✓m_✓e]
  111.  
  112. DESCRIPTION
  113.      _✓o_✓l_✓s takes a set of observations  from  the  specified  input
  114.      file.  There must be exactly one observation per line. If no
  115.      input file is specified, _✓o_✓l_✓s reads data from Standard Input.
  116.  
  117.      How is this input file organised?  All lines must  have  the
  118.      same  layout  of  variables (fields), and the same number of
  119.      variables.  Given a set of variables in a data 
  120.  
  121.  
  122. ols(Local)        MISC. REFERENCE MANUAL PAGES         ols(Local)
  123.  
  124.  
  125.  
  126. NAME
  127.      ols - Estimate linear regressions.
  128.  
  129. SYNOPSIS
  130.      ols [-_✓h] [-_✓p]  [-_✓r_✓a_✓w]  [-_✓l  labelstring]  [-_✓m  model_spec  ]
  131.      [-_✓e_✓p_✓p] [_✓i_✓n_✓p_✓u_✓t_✓f_✓i_✓l_✓e_✓n_✓a_✓m_✓e]
  132.  
  133. DESCRIPTION
  134.      _✓o_✓l_✓s takes a set of observations  from  the  specified  input
  135.      file.  There must be exactly one observation per line. If no
  136.      input file is specified, _✓o_✓l_✓s reads data from Standard Input.
  137.  
  138.      How is this input file organised?  All lines must  have  the
  139.      same  layout  of  variables (fields), and the same number of
  140.      variables.  Given a set of variables in a data