Separate table functions that format their arguments from those that don't.
[pspp-builds.git] / src / language / stats / regression.q
index 13cc4f69f7224450b2c384e05f78618c5f3dd573..2c259d0f904c1834c7d7e1614fe4f47084bab5ee 100644 (file)
@@ -150,7 +150,7 @@ reg_stats_r (pspp_linreg_cache * c)
   adjrsq = 1.0 - (1.0 - rsq) * (c->n_obs - 1.0) / (c->n_obs - c->n_indeps);
   std_error = sqrt (pspp_linreg_mse (c));
   t = tab_create (n_cols, n_rows, 0);
-  tab_dim (t, tab_natural_dimensions);
+  tab_dim (t, tab_natural_dimensions, NULL);
   tab_box (t, TAL_2, TAL_2, -1, TAL_1, 0, 0, n_cols - 1, n_rows - 1);
   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1);
   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
@@ -193,7 +193,7 @@ reg_stats_coeff (pspp_linreg_cache * c)
 
   t = tab_create (n_cols, n_rows, 0);
   tab_headers (t, 2, 0, 1, 0);
-  tab_dim (t, tab_natural_dimensions);
+  tab_dim (t, tab_natural_dimensions, NULL);
   tab_box (t, TAL_2, TAL_2, -1, TAL_1, 0, 0, n_cols - 1, n_rows - 1);
   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1);
   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
@@ -290,7 +290,7 @@ reg_stats_anova (pspp_linreg_cache * c)
   assert (c != NULL);
   t = tab_create (n_cols, n_rows, 0);
   tab_headers (t, 2, 0, 1, 0);
-  tab_dim (t, tab_natural_dimensions);
+  tab_dim (t, tab_natural_dimensions, NULL);
 
   tab_box (t, TAL_2, TAL_2, -1, TAL_1, 0, 0, n_cols - 1, n_rows - 1);
 
@@ -315,9 +315,9 @@ reg_stats_anova (pspp_linreg_cache * c)
 
 
   /* Degrees of freedom */
-  tab_text (t, 3, 1, TAB_RIGHT | TAT_PRINTF, "%g", c->dfm);
-  tab_text (t, 3, 2, TAB_RIGHT | TAT_PRINTF, "%g", c->dfe);
-  tab_text (t, 3, 3, TAB_RIGHT | TAT_PRINTF, "%g", c->dft);
+  tab_text_format (t, 3, 1, TAB_RIGHT, "%g", c->dfm);
+  tab_text_format (t, 3, 2, TAB_RIGHT, "%g", c->dfe);
+  tab_text_format (t, 3, 3, TAB_RIGHT, "%g", c->dft);
 
   /* Mean Squares */
   tab_double (t, 4, 1, TAB_RIGHT, msm, NULL);
@@ -381,7 +381,7 @@ reg_stats_bcov (pspp_linreg_cache * c)
   n_rows = 2 * (c->n_indeps + 1);
   t = tab_create (n_cols, n_rows, 0);
   tab_headers (t, 2, 0, 1, 0);
-  tab_dim (t, tab_natural_dimensions);
+  tab_dim (t, tab_natural_dimensions, NULL);
   tab_box (t, TAL_2, TAL_2, -1, TAL_1, 0, 0, n_cols - 1, n_rows - 1);
   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1);
   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
@@ -947,7 +947,7 @@ run_regression (struct casereader *input, struct cmd_regression *cmd,
              lopts.get_indep_mean_std[i] = 1;
            }
          models[k] = pspp_linreg_cache_alloc (dep_var, (const struct variable **) indep_vars,
-                                              X->m->size1, X->m->size2);
+                                              X->m->size1, n_indep);
          models[k]->depvar = dep_var;
          /*
             For large data sets, use QR decomposition.