Separate table functions that format their arguments from those that don't.
[pspp-builds.git] / src / language / stats / regression.q
index 9b485d7bed7fc97590aa9a30e6f680863baf5f3c..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);
@@ -160,10 +160,10 @@ reg_stats_r (pspp_linreg_cache * c)
   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("R Square"));
   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Adjusted R Square"));
   tab_text (t, 4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Error of the Estimate"));
-  tab_float (t, 1, 1, TAB_RIGHT, sqrt (rsq), 10, 2);
-  tab_float (t, 2, 1, TAB_RIGHT, rsq, 10, 2);
-  tab_float (t, 3, 1, TAB_RIGHT, adjrsq, 10, 2);
-  tab_float (t, 4, 1, TAB_RIGHT, std_error, 10, 2);
+  tab_double (t, 1, 1, TAB_RIGHT, sqrt (rsq), NULL);
+  tab_double (t, 2, 1, TAB_RIGHT, rsq, NULL);
+  tab_double (t, 3, 1, TAB_RIGHT, adjrsq, NULL);
+  tab_double (t, 4, 1, TAB_RIGHT, std_error, NULL);
   tab_title (t, _("Model Summary"));
   tab_submit (t);
 }
@@ -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);
@@ -205,14 +205,14 @@ reg_stats_coeff (pspp_linreg_cache * c)
   tab_text (t, 5, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("t"));
   tab_text (t, 6, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Significance"));
   tab_text (t, 1, 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("(Constant)"));
-  tab_float (t, 2, 1, 0, c->intercept, 10, 2);
+  tab_double (t, 2, 1, 0, c->intercept, NULL);
   std_err = sqrt (gsl_matrix_get (c->cov, 0, 0));
-  tab_float (t, 3, 1, 0, std_err, 10, 2);
-  tab_float (t, 4, 1, 0, 0.0, 10, 2);
+  tab_double (t, 3, 1, 0, std_err, NULL);
+  tab_double (t, 4, 1, 0, 0.0, NULL);
   t_stat = c->intercept / std_err;
-  tab_float (t, 5, 1, 0, t_stat, 10, 2);
+  tab_double (t, 5, 1, 0, t_stat, NULL);
   pval = 2 * gsl_cdf_tdist_Q (fabs (t_stat), 1.0);
-  tab_float (t, 6, 1, 0, pval, 10, 2);
+  tab_double (t, 6, 1, 0, pval, NULL);
   for (j = 0; j < c->n_coeffs; j++)
     {
       struct string tstr;
@@ -240,32 +240,32 @@ reg_stats_coeff (pspp_linreg_cache * c)
       /*
          Regression coefficients.
        */
-      tab_float (t, 2, this_row, 0, c->coeff[j]->estimate, 10, 2);
+      tab_double (t, 2, this_row, 0, c->coeff[j]->estimate, NULL);
       /*
          Standard error of the coefficients.
        */
       std_err = sqrt (gsl_matrix_get (c->cov, j + 1, j + 1));
-      tab_float (t, 3, this_row, 0, std_err, 10, 2);
+      tab_double (t, 3, this_row, 0, std_err, NULL);
       /*
          Standardized coefficient, i.e., regression coefficient
          if all variables had unit variance.
        */
       beta = pspp_coeff_get_sd (c->coeff[j]);
       beta *= c->coeff[j]->estimate / c->depvar_std;
-      tab_float (t, 4, this_row, 0, beta, 10, 2);
+      tab_double (t, 4, this_row, 0, beta, NULL);
 
       /*
          Test statistic for H0: coefficient is 0.
        */
       t_stat = c->coeff[j]->estimate / std_err;
-      tab_float (t, 5, this_row, 0, t_stat, 10, 2);
+      tab_double (t, 5, this_row, 0, t_stat, NULL);
       /*
          P values for the test statistic above.
        */
       pval =
        2 * gsl_cdf_tdist_Q (fabs (t_stat),
                             (double) (c->n_obs - c->n_coeffs));
-      tab_float (t, 6, this_row, 0, pval, 10, 2);
+      tab_double (t, 6, this_row, 0, pval, NULL);
       ds_destroy (&tstr);
     }
   tab_title (t, _("Coefficients"));
@@ -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);
 
@@ -309,23 +309,23 @@ reg_stats_anova (pspp_linreg_cache * c)
   tab_text (t, 1, 3, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Total"));
 
   /* Sums of Squares */
-  tab_float (t, 2, 1, 0, c->ssm, 10, 2);
-  tab_float (t, 2, 3, 0, c->sst, 10, 2);
-  tab_float (t, 2, 2, 0, c->sse, 10, 2);
+  tab_double (t, 2, 1, 0, c->ssm, NULL);
+  tab_double (t, 2, 3, 0, c->sst, NULL);
+  tab_double (t, 2, 2, 0, c->sse, NULL);
 
 
   /* 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_float (t, 4, 1, TAB_RIGHT, msm, 8, 3);
-  tab_float (t, 4, 2, TAB_RIGHT, mse, 8, 3);
+  tab_double (t, 4, 1, TAB_RIGHT, msm, NULL);
+  tab_double (t, 4, 2, TAB_RIGHT, mse, NULL);
 
-  tab_float (t, 5, 1, 0, F, 8, 3);
+  tab_double (t, 5, 1, 0, F, NULL);
 
-  tab_float (t, 6, 1, 0, pval, 8, 3);
+  tab_double (t, 6, 1, 0, pval, NULL);
 
   tab_title (t, _("ANOVA"));
   tab_submit (t);
@@ -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);
@@ -398,8 +398,8 @@ reg_stats_bcov (pspp_linreg_cache * c)
        {
          col = (i <= k) ? k : i;
          row = (i <= k) ? i : k;
-         tab_float (t, k + 2, i, TAB_CENTER,
-                    gsl_matrix_get (c->cov, row, col), 8, 3);
+         tab_double (t, k + 2, i, TAB_CENTER,
+                    gsl_matrix_get (c->cov, row, col), NULL);
        }
     }
   tab_title (t, _("Coefficient Correlations"));
@@ -689,17 +689,21 @@ subcommand_save (struct dataset *ds, int save, pspp_linreg_cache ** models)
 
       for (lc = models; lc < models + cmd.n_dependent; lc++)
        {
-         assert (*lc != NULL);
-         assert ((*lc)->depvar != NULL);
-         if (cmd.a_save[REGRESSION_SV_RESID])
-           {
-             reg_save_var (ds, "RES", regression_trns_resid_proc, *lc,
-                           &(*lc)->resid, n_trns);
-           }
-         if (cmd.a_save[REGRESSION_SV_PRED])
+         if (*lc != NULL)
            {
-             reg_save_var (ds, "PRED", regression_trns_pred_proc, *lc,
-                           &(*lc)->pred, n_trns);
+             if ((*lc)->depvar != NULL)
+               {
+                 if (cmd.a_save[REGRESSION_SV_RESID])
+                   {
+                     reg_save_var (ds, "RES", regression_trns_resid_proc, *lc,
+                                   &(*lc)->resid, n_trns);
+                   }
+                 if (cmd.a_save[REGRESSION_SV_PRED])
+                   {
+                     reg_save_var (ds, "PRED", regression_trns_pred_proc, *lc,
+                                   &(*lc)->pred, n_trns);
+                   }
+               }
            }
        }
     }
@@ -943,7 +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.