src/regression.q

   1 /* PSPP - linear regression.
   2    Copyright (C) 2005 Free Software Foundation, Inc.
   3    Written by Jason H Stover <jason@sakla.net>.
   4
   5    This program is free software; you can redistribute it and/or
   6    modify it under the terms of the GNU General Public License as
   7    published by the Free Software Foundation; either version 2 of the
   8    License, or (at your option) any later version.
   9
  10    This program is distributed in the hope that it will be useful, but
  11    WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  12    MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
  13    General Public License for more details.
  14
  15    You should have received a copy of the GNU General Public License
  16    along with this program; if not, write to the Free Software
  17    Foundation, Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA
  18    02110-1301, USA. */
  19
  20 #include <config.h>
  21 #include <stdlib.h>
  22 #include <gsl/gsl_cdf.h>
  23 #include <gsl/gsl_vector.h>
  24 #include <gsl/gsl_matrix.h>
  25 #include "alloc.h"
  26 #include "case.h"
  27 #include "casefile.h"
  28 #include "cat.h"
  29 #include "cat-routines.h"
  30 #include "command.h"
  31 #include "design-matrix.h"
  32 #include "dictionary.h"
  33 #include "error.h"
  34 #include "file-handle.h"
  35 #include "gettext.h"
  36 #include "lexer.h"
  37 #include <linreg/pspp_linreg.h>
  38 #include "missing-values.h"
  39 #include "reg_export_comments.h"
  40 #include "tab.h"
  41 #include "var.h"
  42 #include "vfm.h"
  43
  44 #define REG_LARGE_DATA 1000
  45
  46 /* (headers) */
  47
  48 /* (specification)
  49    "REGRESSION" (regression_):
  50    *variables=varlist;
  51    statistics[st_]=r,
  52    coeff,
  53    anova,
  54    outs,
  55    zpp,
  56    label,
  57    sha,
  58    ci,
  59    bcov,
  60    ses,
  61    xtx,
  62    collin,
  63    tol,
  64    selection,
  65    f,
  66    defaults,
  67    all;
  68    export=custom;
  69    ^dependent=varlist;
  70    ^method=enter.
  71 */
  72 /* (declarations) */
  73 /* (functions) */
  74 static struct cmd_regression cmd;
  75
  76 /*
  77   Array holding the subscripts of the independent variables.
  78  */
  79 size_t *indep_vars;
  80
  81 /*
  82   File where the model will be saved if the EXPORT subcommand
  83   is given.
  84  */
  85 struct file_handle *model_file;
  86
  87 /*
  88   Return value for the procedure.
  89  */
  90 int pspp_reg_rc = CMD_SUCCESS;
  91
  92 static void run_regression (const struct casefile *, void *);
  93 /*
  94    STATISTICS subcommand output functions.
  95  */
  96 static void reg_stats_r (pspp_linreg_cache *);
  97 static void reg_stats_coeff (pspp_linreg_cache *);
  98 static void reg_stats_anova (pspp_linreg_cache *);
  99 static void reg_stats_outs (pspp_linreg_cache *);
 100 static void reg_stats_zpp (pspp_linreg_cache *);
 101 static void reg_stats_label (pspp_linreg_cache *);
 102 static void reg_stats_sha (pspp_linreg_cache *);
 103 static void reg_stats_ci (pspp_linreg_cache *);
 104 static void reg_stats_f (pspp_linreg_cache *);
 105 static void reg_stats_bcov (pspp_linreg_cache *);
 106 static void reg_stats_ses (pspp_linreg_cache *);
 107 static void reg_stats_xtx (pspp_linreg_cache *);
 108 static void reg_stats_collin (pspp_linreg_cache *);
 109 static void reg_stats_tol (pspp_linreg_cache *);
 110 static void reg_stats_selection (pspp_linreg_cache *);
 111 static void statistics_keyword_output (void (*)(pspp_linreg_cache *),
 112                                        int, pspp_linreg_cache *);
 113
 114 static void
 115 reg_stats_r (pspp_linreg_cache * c)
 116 {
 117   struct tab_table *t;
 118   int n_rows = 2;
 119   int n_cols = 5;
 120   double rsq;
 121   double adjrsq;
 122   double std_error;
 123
 124   assert (c != NULL);
 125   rsq = c->ssm / c->sst;
 126   adjrsq = 1.0 - (1.0 - rsq) * (c->n_obs - 1.0) / (c->n_obs - c->n_indeps);
 127   std_error = sqrt ((c->n_indeps - 1.0) / (c->n_obs - 1.0));
 128   t = tab_create (n_cols, n_rows, 0);
 129   tab_dim (t, tab_natural_dimensions);
 130   tab_box (t, TAL_2, TAL_2, -1, TAL_1, 0, 0, n_cols - 1, n_rows - 1);
 131   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1);
 132   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
 133   tab_vline (t, TAL_0, 1, 0, 0);
 134
 135   tab_text (t, 1, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("R"));
 136   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("R Square"));
 137   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Adjusted R Square"));
 138   tab_text (t, 4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Error of the Estimate"));
 139   tab_float (t, 1, 1, TAB_RIGHT, sqrt (rsq), 10, 2);
 140   tab_float (t, 2, 1, TAB_RIGHT, rsq, 10, 2);
 141   tab_float (t, 3, 1, TAB_RIGHT, adjrsq, 10, 2);
 142   tab_float (t, 4, 1, TAB_RIGHT, std_error, 10, 2);
 143   tab_title (t, 0, _("Model Summary"));
 144   tab_submit (t);
 145 }
 146
 147 /*
 148   Table showing estimated regression coefficients.
 149  */
 150 static void
 151 reg_stats_coeff (pspp_linreg_cache * c)
 152 {
 153   size_t i;
 154   size_t j;
 155   int n_cols = 7;
 156   int n_rows;
 157   double t_stat;
 158   double pval;
 159   double coeff;
 160   double std_err;
 161   double beta;
 162   const char *label;
 163   struct tab_table *t;
 164
 165   assert (c != NULL);
 166   n_rows = c->n_coeffs + 2;
 167
 168   t = tab_create (n_cols, n_rows, 0);
 169   tab_headers (t, 2, 0, 1, 0);
 170   tab_dim (t, tab_natural_dimensions);
 171   tab_box (t, TAL_2, TAL_2, -1, TAL_1, 0, 0, n_cols - 1, n_rows - 1);
 172   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1);
 173   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
 174   tab_vline (t, TAL_0, 1, 0, 0);
 175
 176   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("B"));
 177   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Error"));
 178   tab_text (t, 4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Beta"));
 179   tab_text (t, 5, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("t"));
 180   tab_text (t, 6, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Significance"));
 181   tab_text (t, 1, 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("(Constant)"));
 182   coeff = c->coeff[0].estimate;
 183   tab_float (t, 2, 1, 0, coeff, 10, 2);
 184   std_err = sqrt (gsl_matrix_get (c->cov, 0, 0));
 185   tab_float (t, 3, 1, 0, std_err, 10, 2);
 186   beta = coeff / c->depvar_std;
 187   tab_float (t, 4, 1, 0, beta, 10, 2);
 188   t_stat = coeff / std_err;
 189   tab_float (t, 5, 1, 0, t_stat, 10, 2);
 190   pval = 2 * gsl_cdf_tdist_Q (fabs (t_stat), 1.0);
 191   tab_float (t, 6, 1, 0, pval, 10, 2);
 192   for (j = 1; j <= c->n_indeps; j++)
 193     {
 194       i = indep_vars[j];
 195       label = var_to_string (c->coeff[j].v);
 196       tab_text (t, 1, j + 1, TAB_CENTER, label);
 197       /*
 198          Regression coefficients.
 199        */
 200       coeff = c->coeff[j].estimate;
 201       tab_float (t, 2, j + 1, 0, coeff, 10, 2);
 202       /*
 203          Standard error of the coefficients.
 204        */
 205       std_err = sqrt (gsl_matrix_get (c->cov, j, j));
 206       tab_float (t, 3, j + 1, 0, std_err, 10, 2);
 207       /*
 208          'Standardized' coefficient, i.e., regression coefficient
 209          if all variables had unit variance.
 210        */
 211       beta = gsl_vector_get (c->indep_std, j);
 212       beta *= coeff / c->depvar_std;
 213       tab_float (t, 4, j + 1, 0, beta, 10, 2);
 214
 215       /*
 216          Test statistic for H0: coefficient is 0.
 217        */
 218       t_stat = coeff / std_err;
 219       tab_float (t, 5, j + 1, 0, t_stat, 10, 2);
 220       /*
 221          P values for the test statistic above.
 222        */
 223       pval = 2 * gsl_cdf_tdist_Q (fabs (t_stat), 1.0);
 224       tab_float (t, 6, j + 1, 0, pval, 10, 2);
 225     }
 226   tab_title (t, 0, _("Coefficients"));
 227   tab_submit (t);
 228 }
 229
 230 /*
 231   Display the ANOVA table.
 232  */
 233 static void
 234 reg_stats_anova (pspp_linreg_cache * c)
 235 {
 236   int n_cols = 7;
 237   int n_rows = 4;
 238   const double msm = c->ssm / c->dfm;
 239   const double mse = c->sse / c->dfe;
 240   const double F = msm / mse;
 241   const double pval = gsl_cdf_fdist_Q (F, c->dfm, c->dfe);
 242
 243   struct tab_table *t;
 244
 245   assert (c != NULL);
 246   t = tab_create (n_cols, n_rows, 0);
 247   tab_headers (t, 2, 0, 1, 0);
 248   tab_dim (t, tab_natural_dimensions);
 249
 250   tab_box (t, TAL_2, TAL_2, -1, TAL_1, 0, 0, n_cols - 1, n_rows - 1);
 251
 252   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1);
 253   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
 254   tab_vline (t, TAL_0, 1, 0, 0);
 255
 256   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Sum of Squares"));
 257   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df"));
 258   tab_text (t, 4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Mean Square"));
 259   tab_text (t, 5, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("F"));
 260   tab_text (t, 6, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Significance"));
 261
 262   tab_text (t, 1, 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Regression"));
 263   tab_text (t, 1, 2, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Residual"));
 264   tab_text (t, 1, 3, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Total"));
 265
 266   /* Sums of Squares */
 267   tab_float (t, 2, 1, 0, c->ssm, 10, 2);
 268   tab_float (t, 2, 3, 0, c->sst, 10, 2);
 269   tab_float (t, 2, 2, 0, c->sse, 10, 2);
 270
 271
 272   /* Degrees of freedom */
 273   tab_float (t, 3, 1, 0, c->dfm, 4, 0);
 274   tab_float (t, 3, 2, 0, c->dfe, 4, 0);
 275   tab_float (t, 3, 3, 0, c->dft, 4, 0);
 276
 277   /* Mean Squares */
 278
 279   tab_float (t, 4, 1, TAB_RIGHT, msm, 8, 3);
 280   tab_float (t, 4, 2, TAB_RIGHT, mse, 8, 3);
 281
 282   tab_float (t, 5, 1, 0, F, 8, 3);
 283
 284   tab_float (t, 6, 1, 0, pval, 8, 3);
 285
 286   tab_title (t, 0, _("ANOVA"));
 287   tab_submit (t);
 288 }
 289 static void
 290 reg_stats_outs (pspp_linreg_cache * c)
 291 {
 292   assert (c != NULL);
 293 }
 294 static void
 295 reg_stats_zpp (pspp_linreg_cache * c)
 296 {
 297   assert (c != NULL);
 298 }
 299 static void
 300 reg_stats_label (pspp_linreg_cache * c)
 301 {
 302   assert (c != NULL);
 303 }
 304 static void
 305 reg_stats_sha (pspp_linreg_cache * c)
 306 {
 307   assert (c != NULL);
 308 }
 309 static void
 310 reg_stats_ci (pspp_linreg_cache * c)
 311 {
 312   assert (c != NULL);
 313 }
 314 static void
 315 reg_stats_f (pspp_linreg_cache * c)
 316 {
 317   assert (c != NULL);
 318 }
 319 static void
 320 reg_stats_bcov (pspp_linreg_cache * c)
 321 {
 322   int n_cols;
 323   int n_rows;
 324   int i;
 325   int j;
 326   int k;
 327   int row;
 328   int col;
 329   const char *label;
 330   struct tab_table *t;
 331
 332   assert (c != NULL);
 333   n_cols = c->n_indeps + 1 + 2;
 334   n_rows = 2 * (c->n_indeps + 1);
 335   t = tab_create (n_cols, n_rows, 0);
 336   tab_headers (t, 2, 0, 1, 0);
 337   tab_dim (t, tab_natural_dimensions);
 338   tab_box (t, TAL_2, TAL_2, -1, TAL_1, 0, 0, n_cols - 1, n_rows - 1);
 339   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1);
 340   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
 341   tab_vline (t, TAL_0, 1, 0, 0);
 342   tab_text (t, 0, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Model"));
 343   tab_text (t, 1, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Covariances"));
 344   for (i = 1; i < c->n_indeps + 1; i++)
 345     {
 346       j = indep_vars[(i - 1)];
 347       struct variable *v = cmd.v_variables[j];
 348       label = var_to_string (v);
 349       tab_text (t, 2, i, TAB_CENTER, label);
 350       tab_text (t, i + 2, 0, TAB_CENTER, label);
 351       for (k = 1; k < c->n_indeps + 1; k++)
 352         {
 353           col = (i <= k) ? k : i;
 354           row = (i <= k) ? i : k;
 355           tab_float (t, k + 2, i, TAB_CENTER,
 356                      gsl_matrix_get (c->cov, row, col), 8, 3);
 357         }
 358     }
 359   tab_title (t, 0, _("Coefficient Correlations"));
 360   tab_submit (t);
 361 }
 362 static void
 363 reg_stats_ses (pspp_linreg_cache * c)
 364 {
 365   assert (c != NULL);
 366 }
 367 static void
 368 reg_stats_xtx (pspp_linreg_cache * c)
 369 {
 370   assert (c != NULL);
 371 }
 372 static void
 373 reg_stats_collin (pspp_linreg_cache * c)
 374 {
 375   assert (c != NULL);
 376 }
 377 static void
 378 reg_stats_tol (pspp_linreg_cache * c)
 379 {
 380   assert (c != NULL);
 381 }
 382 static void
 383 reg_stats_selection (pspp_linreg_cache * c)
 384 {
 385   assert (c != NULL);
 386 }
 387
 388 static void
 389 statistics_keyword_output (void (*function) (pspp_linreg_cache *),
 390                            int keyword, pspp_linreg_cache * c)
 391 {
 392   if (keyword)
 393     {
 394       (*function) (c);
 395     }
 396 }
 397
 398 static void
 399 subcommand_statistics (int *keywords, pspp_linreg_cache * c)
 400 {
 401   /*
 402      The order here must match the order in which the STATISTICS
 403      keywords appear in the specification section above.
 404    */
 405   enum
 406   { r,
 407     coeff,
 408     anova,
 409     outs,
 410     zpp,
 411     label,
 412     sha,
 413     ci,
 414     bcov,
 415     ses,
 416     xtx,
 417     collin,
 418     tol,
 419     selection,
 420     f,
 421     defaults,
 422     all
 423   };
 424   int i;
 425   int d = 1;
 426
 427   if (keywords[all])
 428     {
 429       /*
 430          Set everything but F.
 431        */
 432       for (i = 0; i < f; i++)
 433         {
 434           keywords[i] = 1;
 435         }
 436     }
 437   else
 438     {
 439       for (i = 0; i < all; i++)
 440         {
 441           if (keywords[i])
 442             {
 443               d = 0;
 444             }
 445         }
 446       /*
 447          Default output: ANOVA table, parameter estimates,
 448          and statistics for variables not entered into model,
 449          if appropriate.
 450        */
 451       if (keywords[defaults] | d)
 452         {
 453           keywords[anova] = 1;
 454           keywords[outs] = 1;
 455           keywords[coeff] = 1;
 456           keywords[r] = 1;
 457         }
 458     }
 459   statistics_keyword_output (reg_stats_r, keywords[r], c);
 460   statistics_keyword_output (reg_stats_anova, keywords[anova], c);
 461   statistics_keyword_output (reg_stats_coeff, keywords[coeff], c);
 462   statistics_keyword_output (reg_stats_outs, keywords[outs], c);
 463   statistics_keyword_output (reg_stats_zpp, keywords[zpp], c);
 464   statistics_keyword_output (reg_stats_label, keywords[label], c);
 465   statistics_keyword_output (reg_stats_sha, keywords[sha], c);
 466   statistics_keyword_output (reg_stats_ci, keywords[ci], c);
 467   statistics_keyword_output (reg_stats_f, keywords[f], c);
 468   statistics_keyword_output (reg_stats_bcov, keywords[bcov], c);
 469   statistics_keyword_output (reg_stats_ses, keywords[ses], c);
 470   statistics_keyword_output (reg_stats_xtx, keywords[xtx], c);
 471   statistics_keyword_output (reg_stats_collin, keywords[collin], c);
 472   statistics_keyword_output (reg_stats_tol, keywords[tol], c);
 473   statistics_keyword_output (reg_stats_selection, keywords[selection], c);
 474 }
 475 static void
 476 reg_print_depvars (FILE *fp, pspp_linreg_cache *c)
 477 {
 478   int i;
 479   struct pspp_linreg_coeff coeff;
 480
 481   fprintf (fp, "char *model_depvars[%d] = {", c->n_indeps);
 482   for (i = 1; i < c->n_indeps; i++)
 483     {
 484       coeff = c->coeff[i];
 485       fprintf (fp, "\"%s\",\n\t\t", coeff.v->name);
 486     }
 487   coeff = c->coeff[i];
 488   fprintf (fp, "\"%s\"};\n\t", coeff.v->name);
 489 }
 490 static void
 491 reg_print_getvar (FILE *fp, pspp_linreg_cache *c)
 492 {
 493   fprintf (fp, "static int\npspp_reg_getvar (char *v_name)\n{\n\t");
 494   fprintf (fp, "int i;\n\tint n_vars = %d;\n\t",c->n_indeps);
 495   reg_print_depvars (fp, c);
 496   fprintf (fp, "for (i = 0; i < n_vars; i++)\n\t{\n\t\t");
 497   fprintf (fp, "if (strcmp (v_name, model_depvars[i]) == 0)\n\t\t{\n\t\t\t");
 498   fprintf (fp, "return i;\n\t\t}\n\t}\n}\n");
 499 }
 500 static void
 501 subcommand_export (int export, pspp_linreg_cache *c)
 502 {
 503   FILE *fp;
 504   size_t i;
 505   struct pspp_linreg_coeff coeff;
 506
 507   if (export)
 508     {
 509       assert (c != NULL);
 510       assert (model_file != NULL);
 511       assert (fp != NULL);
 512       fp = fopen (handle_get_filename (model_file), "w");
 513       fprintf (fp, "%s", reg_preamble);
 514       fprintf (fp, "#include <string.h>\n\n");
 515       reg_print_getvar (fp, c);
 516       fprintf (fp, "%s", reg_mean_cmt);
 517       fprintf (fp, "double\npspp_reg_estimate (const double *var_vals,");
 518       fprintf (fp, "const char *var_names[])\n{\n\t");
 519       fprintf (fp, "double model_coeffs[%d] = {", c->n_indeps);
 520       for (i = 1; i < c->n_indeps; i++)
 521         {
 522           coeff = c->coeff[i];
 523           fprintf (fp, "%.15e,\n\t\t", coeff.estimate);
 524         }
 525       coeff = c->coeff[i];
 526       fprintf (fp, "%.15e};\n\t", coeff.estimate);
 527       coeff = c->coeff[0];
 528       fprintf (fp, "double estimate = %.15e;\n\t", coeff.estimate);
 529       fprintf (fp, "int i;\n\tint j;\n\n\t");
 530       fprintf (fp, "for (i = 0; i < %d; i++)\n\t", c->n_indeps);
 531       fprintf (fp, "{\n\t\tj = pspp_reg_getvar (var_names[i]);\n");
 532       fprintf (fp, "\t\testimate += var_vals[j] * model_coeffs[j];\n");
 533       fprintf (fp, "\t}\n\t\n\treturn estimate;\n}\n\n");
 534       fprintf (fp, "double\npspp_reg_standard_error (const double *var_vals,");
 535       fprintf (fp, "const char *var_names[])\n{\n\t");
 536       fclose (fp);
 537     }
 538 }
 539 static int
 540 regression_custom_export (struct cmd_regression *cmd)
 541 {
 542   /* 0 on failure, 1 on success, 2 on failure that should result in syntax error */
 543   if (!lex_force_match ('('))
 544     return 0;
 545
 546   if (lex_match ('*'))
 547     model_file = NULL;
 548   else
 549     {
 550       model_file = fh_parse ();
 551       if (model_file == NULL)
 552         return 0;
 553     }
 554
 555   if (!lex_force_match (')'))
 556     return 0;
 557
 558   return 1;
 559 }
 560
 561 int
 562 cmd_regression (void)
 563 {
 564   if (!parse_regression (&cmd))
 565     {
 566       return CMD_FAILURE;
 567     }
 568   multipass_procedure_with_splits (run_regression, &cmd);
 569
 570   return pspp_reg_rc;
 571 }
 572
 573 /*
 574   Is variable k one of the dependent variables?
 575  */
 576 static int
 577 is_depvar (size_t k)
 578 {
 579   size_t j = 0;
 580   for (j = 0; j < cmd.n_dependent; j++)
 581     {
 582       /*
 583          compare_var_names returns 0 if the variable
 584          names match.
 585        */
 586       if (!compare_var_names (cmd.v_dependent[j], cmd.v_variables[k], NULL))
 587         return 1;
 588     }
 589   return 0;
 590 }
 591
 592 static void
 593 run_regression (const struct casefile *cf, void *cmd_ UNUSED)
 594 {
 595   size_t i;
 596   size_t n_data = 0;
 597   size_t row;
 598   size_t case_num;
 599   int n_indep;
 600   int j = 0;
 601   /*
 602      Keep track of the missing cases.
 603    */
 604   int *is_missing_case;
 605   const union value *val;
 606   struct casereader *r;
 607   struct casereader *r2;
 608   struct ccase c;
 609   struct variable *v;
 610   struct variable **indep_vars;
 611   struct design_matrix *X;
 612   gsl_vector *Y;
 613   pspp_linreg_cache *lcache;
 614   pspp_linreg_opts lopts;
 615
 616   n_data = casefile_get_case_cnt (cf);
 617
 618   is_missing_case = xnmalloc (n_data, sizeof (*is_missing_case));
 619   for (i = 0; i < n_data; i++)
 620     is_missing_case[i] = 0;
 621
 622   n_indep = cmd.n_variables - cmd.n_dependent;
 623   indep_vars = xnmalloc (n_indep, sizeof *indep_vars);
 624
 625   lopts.get_depvar_mean_std = 1;
 626   lopts.get_indep_mean_std = xnmalloc (n_indep, sizeof (int));
 627
 628
 629   /*
 630      Read from the active file. The first pass encodes categorical
 631      variables and drops cases with missing values.
 632    */
 633   j = 0;
 634   for (i = 0; i < cmd.n_variables; i++)
 635     {
 636       if (!is_depvar (i))
 637         {
 638           v = cmd.v_variables[i];
 639           indep_vars[j] = v;
 640           j++;
 641           if (v->type == ALPHA)
 642             {
 643               /* Make a place to hold the binary vectors
 644                  corresponding to this variable's values. */
 645               cat_stored_values_create (v);
 646             }
 647           for (r = casefile_get_reader (cf);
 648                casereader_read (r, &c); case_destroy (&c))
 649             {
 650               row = casereader_cnum (r) - 1;
 651
 652               val = case_data (&c, v->fv);
 653               cat_value_update (v, val);
 654               if (mv_is_value_missing (&v->miss, val))
 655                 {
 656                   if (!is_missing_case[row])
 657                     {
 658                       /* Now it is missing. */
 659                       n_data--;
 660                       is_missing_case[row] = 1;
 661                     }
 662                 }
 663             }
 664         }
 665     }
 666
 667   Y = gsl_vector_alloc (n_data);
 668   X =
 669     design_matrix_create (n_indep, (const struct variable **) indep_vars,
 670                           n_data);
 671   lcache = pspp_linreg_cache_alloc (X->m->size1, X->m->size2);
 672   lcache->indep_means = gsl_vector_alloc (X->m->size2);
 673   lcache->indep_std = gsl_vector_alloc (X->m->size2);
 674
 675   /*
 676      The second pass creates the design matrix.
 677    */
 678   row = 0;
 679   for (r2 = casefile_get_reader (cf); casereader_read (r2, &c);
 680        case_destroy (&c))
 681     /* Iterate over the cases. */
 682     {
 683       case_num = casereader_cnum (r2) - 1;
 684       if (!is_missing_case[case_num])
 685         {
 686           for (i = 0; i < cmd.n_variables; ++i) /* Iterate over the variables
 687                                                    for the current case.
 688                                                  */
 689             {
 690               v = cmd.v_variables[i];
 691               val = case_data (&c, v->fv);
 692               /*
 693                  Independent/dependent variable separation. The
 694                  'variables' subcommand specifies a varlist which contains
 695                  both dependent and independent variables. The dependent
 696                  variables are specified with the 'dependent'
 697                  subcommand. We need to separate the two.
 698                */
 699               if (is_depvar (i))
 700                 {
 701                   if (v->type != NUMERIC)
 702                     {
 703                       msg (SE,
 704                            gettext ("Dependent variable must be numeric."));
 705                       pspp_reg_rc = CMD_FAILURE;
 706                       return;
 707                     }
 708                   lcache->depvar = (const struct variable *) v;
 709                   gsl_vector_set (Y, row, val->f);
 710                 }
 711               else
 712                 {
 713                   if (v->type == ALPHA)
 714                     {
 715                       design_matrix_set_categorical (X, row, v, val);
 716                     }
 717                   else if (v->type == NUMERIC)
 718                     {
 719                       design_matrix_set_numeric (X, row, v, val);
 720                     }
 721
 722                   lopts.get_indep_mean_std[i] = 1;
 723                 }
 724             }
 725           row++;
 726         }
 727     }
 728   /*
 729      Now that we know the number of coefficients, allocate space
 730      and store pointers to the variables that correspond to the
 731      coefficients.
 732    */
 733   lcache->coeff = xnmalloc (X->m->size2 + 1, sizeof (*lcache->coeff));
 734   for (i = 0; i < X->m->size2; i++)
 735     {
 736       j = i + 1;                /* The first coeff is the intercept. */
 737       lcache->coeff[j].v =
 738         (const struct variable *) design_matrix_col_to_var (X, i);
 739       assert (lcache->coeff[j].v != NULL);
 740     }
 741   /*
 742     For large data sets, use QR decomposition.
 743    */
 744   if (n_data > sqrt (n_indep) && n_data > REG_LARGE_DATA)
 745     {
 746       lcache->method = PSPP_LINREG_SVD;
 747     }
 748   /*
 749      Find the least-squares estimates and other statistics.
 750    */
 751   pspp_linreg ((const gsl_vector *) Y, X->m, &lopts, lcache);
 752   subcommand_statistics (cmd.a_statistics, lcache);
 753   subcommand_export (cmd.sbc_export, lcache);
 754   gsl_vector_free (Y);
 755   design_matrix_destroy (X);
 756   pspp_linreg_cache_free (lcache);
 757   free (lopts.get_indep_mean_std);
 758   free (indep_vars);
 759   free (is_missing_case);
 760   casereader_destroy (r);
 761   return;
 762 }
 763
 764 /*
 765   Local Variables:
 766   mode: c
 767   End:
 768 */