SPSS函数指南
用spss求函数参数
解：已知的函数不能用已知 的模型来拟合，所以我们得 输入函数，进而求解。
1.首先启动spss软件。 2.输入数据。（如下图）
3.依次点击：分析、回归、非 线性弹出如下窗口。
4.在因变量中输入“饱和蒸Βιβλιοθήκη 汽压”，模型表达式
中输入“EXP(A-B/(T+C))”。
点击“参数”，在名称中
输入“A”，在初始值中 输”0“，然后点击添加。依 次这样输入参数B、C。
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用spss求函数的参数
用spss求函数参数
在具体的题目中，经常 会给你一组数据，并告诉你 该组数据满足的函数类型， 求函数的参数。
那么该如何求呢？现在 以一个例子说明。
例：正戊烷(C5H12)的饱和蒸
汽数据列于下表，试求饱和 蒸汽压P(KPa)与温度T(K)的 关系。(已知安托尼公式为 lgP=A-B/(T+C)，假设该溶液 为理想溶液)
5.点击约束弹出如下对话框， 选择定义参数约束，并按图 上填写之后点继续。
6.点击选项，进入选项的对话 框，默认值不需要修改，点 击继续。
7.点击确定，得出输出结果。
8.由表可得：A=13.782， B=2459.396，C=-40.923。
9.函数方程为：lgP=13.7822459.396/（T-40.923）。
spss二元指数函数拟合
spss二元指数函数拟合二元变量是数据统计中常用的一种变量，这种变量只有两个可能：是和否，对于这种变量来说，一般是很难进行直接的线性或非线性回归分析的。
这时要探究变量之间的关系，就需要用到二元回归分析。
接下来我们就通过一个简单的示例来介绍一下IBM SPSS Statistics中如何对二元变量进行回归分析。
一、概述1.样本数据这是一份肿瘤患者体内肿瘤情况的统计表，通过二元回归分析，我们可以拟合年龄、肿瘤大小和扩散等级这三个变量与“癌变部位的淋巴结是否含有癌细胞”的回归关系。
2.二元logistic回归在“分析”菜单下，可以打开“回归”中的“二元logistic回归”分析，这是SPSS提供的专门用于二元回归的一种分析方法。
二、操作指南1.变量设置将“癌变部位的淋巴结是否含有癌细胞”作为因变量，将剩余三个变量移入“协变量”窗口。
下面的方法设置的是协变量的输入方式，默认的“输入”就是将变量全部输入，其他的方法是根据一些特定的方法向前或向后剔除变量后再输入，我们这里使用“输入”即可。
选择变量是用来设置筛选变量的，本数据样本中变量较少，所以不使用这个功能。
2.分类设置分类窗口设置分类协变量，我们这里的分类变量是“肿瘤扩散等级”，选择“指示灯”对比方法，“最后一个”参考类别。
3.保存设置这是IBM SPSS Statistics分析中较为常见的一个分析保存对话框，用户可以在其中设置要保存的预测值、影响和残差，在需要保存的项目前勾选复选框即可。
勾选概率、组成员、杠杆值、标准化和协方差矩阵。
4.选项设置这个对话框设置统计图和步进概率，勾选分类图、霍斯默—莱梅肖拟合优度，在每个步骤输出。
步进概率中设置进入概率和删除概率，前者数值应小于后者，保持系统默认即可。
5.完成分析在输出日志中查看最终的分析结果，SPSS会为用户提供模型的相关参数，包括个案统计、显著性参数、模型拟合度参数等，本例中的显著性系数均较小，拟合参数较大，因此对于这三个自变量来说，因变量与它们的拟合效果并不明显。
spss求一元多次函数
spss求一元多次函数
一元多次函数是在数学中最常见的函数形式之一，可以作为一种工具来分析和
处理各种实际问题。
使用SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）求一元多次函数可以更好地掌握与之相关关系，从而得出有价值的结论和指导。
首先，使用SPSS进行一元多次函数求解时，首先需要输入原始数据。
通常来说，原始数据都是用于确定函数拟合的的结果的X，Y值的对应关系。
然后，输入
相关参数，SPSS将自动运行优化算法来拟合出最佳的函数形式。
此外，可以使用SPSS计算出一元多次函数表示或模型，根据计算出的参数，进一步计算出当前原
始数据集的拟合和预测值，从而比较当前的一元多次函数模型的准确性。
此外，SPSS还可用来验证多元多次函数模型的准确性，例如，对原始数据进
行多元实验分析，比较实验结果，以便了解数据的变化趋势，从而进一步验证多元多次函数模型的准确性。
总之，SPSS作为一种统计和分析工具，能很好地帮助用户更轻松地求一元多
次函数模型。
它能够根据用户输入的原始数据，计算最佳的拟合模型；能够计算拟合值与实际值的比较，验证模型准确性；还可以基于实验数据进行分析，以便获得更可靠的结果。
SPSS使用说明
SPSS使用说明SPSS25.0新功能介绍：1、高级统计模块中贝叶斯统计执行新的贝叶斯统计函数，包括回归、方差分析和t检验。
贝叶斯统计数据正变得非常流行，因为它绕过了标准统计数据带来的许多误解。
贝叶斯没有使用p值拒绝或不拒绝零假设，而是对参数设置了不确定性，并从所观察到的数据中获取所有相关信息。
我们对贝叶斯统计数据的方法是独一无二的，因为我们的贝叶斯程序和我们的标准统计测试一样容易运行。
只需几次点击，你就可以运行线性回归，ANOVA，一个样本，pair - sample，独立样本t检验，二项比例推理，泊松分布分析，Pairwise Pearson相关，和log线性模型来测试两个分类变量的独立性。
新图表模板，可实现word等微软家族中编辑这个新功能，通俗的说，就是SPSS输出的图表，你可以不用在原始的输出界面进行编辑修改，可以直接保存到word等里面，在进行修改。
想想都比较高大上！建造现代化、吸引人的、详细的图表从来都不容易。
你可以把大多数图表复制成微软的图形对象，这样你就可以在Microsoft Word、PowerPoint 或Excel中编辑标题、颜色、样式，甚至图表类型。
另外，SPSS还提供了图表构建器，也就是图表的模板，可以选择模板点击创建发布质量图表。
还可以在构建图表时指定图表颜色、标题和模板。
而且，默认的模板即使没有修改，也确保了一个漂亮的图表。
在SPSS的图表从来都不是这么容易的。
所有这些图表功能都在基本版本中找到。
将高级统计分析扩展到混合、genlin混合、GLM和UNIANOVA。
新版软件增加了最受欢迎的高级统计功能的大部分增强功能。
在混合线性模型(混合)和广义线性混合模型(genlin混合)、一般的线性模型(GLM)和UNIANOVA等方面都有增强。
使用语法编辑器快捷方式更快地编写、编辑和格式化语法。
对于编程或者使用语法的用户来说，新版加了一些特性(以及相关的键盘快捷键)来简化语法、格式化和编辑语法。
SPSS的常用的一些函数大全
算术函数ABS(numexpr) 数值。
返回numexpr（必须为数值）的绝对值。
ARSIN(numexpr) 数值。
返回numexpr 的反正弦（以弧度为单位），求出的值必须为-1 和+1 之间的数字值。
ARTAN(numexpr) 数值。
返回numexpr 的反正切（以弧度为单位），numexpr 必须为数字值。
COS(radians) 数值。
返回radians 的余弦（以弧度为单位），radians 必须为数字值。
EXP(numexpr) 数值。
返回e 的numexpr 次幂，其中e 是自然对数的底数，而numexpr 是数值。
较大的numexpr 值可能会产生超过机器性能的结果。
LN(numexpr) 数值。
返回以e 为底数的numexpr 的对数，numexpr 必须为大于0 的数值。
LNGAMMA(numexpr) 数值。
返回numexpr 的完全Gamma 函数的对数，numexpr 必须为大于0 的数值。
LG10(numexpr) 数值。
返回以10 为底数的numexpr 的对数，numexpr 必须为大于0 的数值。
MOD(numexpr,modulus) 数值。
返回numexpr 除以modulus 所得到的余数。
两个参数都必须为数值，且modulus 不得为0。
RND(numexpr) 数值。
返回对numexpr 舍入后产生的整数，numexpr 必须为数值。
刚好以 .5 结尾的数值将舍去0 以后的数值。
SIN(radians) 数值。
返回radians 的正弦（以弧度为单位），radians 必须为数字值。
SQRT(numexpr) 数值。
返回numexpr 的正平方根，numexpr 必须为非负数。
TRUNC(numexpr) 数值。
返回numexpr 被截断为整数（向0 的方向）的值。
统计函数后缀.n 可在所有统计函数中使用以指定有效参数的数目。
例如，仅当至少两个变量含有效值时，MEAN.2(A,B,C,D) 对变量A、B、C 和D 返回其有效值的均值。
用spss求函数参数
04
多元线性回归分析
多元线性回归模型简介
多元线性回归模型是一种统计学方法，用于研究多个自变量与因变量之间 的线性关系。
它通过建立数学模型来描述因变量如何受到多个自变量的影响，并估计每 个自变量的系数。
这些系数反映了自变量对因变量的影响程度和方向。
多元线性回归模型的适用条件
因变量与自变量之间存在 线性关系
SPSS软件简介
历史与发展
SPSS成立于1968年，最初是为社会科学领域的研究者提供统计分析工具。随着计算机技术的不断发展，SPSS的功能 和适用范围也不断扩展，成为全球众多研究者、学生和数据分析师的首选工具。
主要功能
SPSS提供了广泛的统计分析方法，包括描述性统计、回归分析、方差分析、非参数检验等多种功能，能够满足不同 领域的数据分析需求。
点击“确定”开始进行多元线性回归分析。
SPSS将输出回归结果，包括回归系数、标准误、显著 性水平等统计指标，以及模型摘要和方差分析表等。
05
非线性回归分析
非线性回归模型简介
非线性回归模型
非线性回归模型是一种用于描述因变量和自变量之间非线性关 系的统计模型。它扩展了线性回归模型，允许自变量和因变量
02 解读回归系数，了解自变量对因变量的影响程度 和方向。
03 根据需要，进行模型优化和调整，以提高预测精 度。
03
线性回归分析
线性回归模型简介
01
02
03
线性回归模型是一种预 测模型，用于描述因变 量与一个或多个自变量
之间的线性关系。
在线性回归模型中，因 变量是我们要预测的目 标变量，而自变量是我 们用来预测因变量的变
之间的关系是非线性的。
目的
通过非线性回归分析，我们可以探索和描述因变量与一个或多 个自变量之间的复杂关系，并估计这些关系中的参数。
SPSS详细操作：广义估计方程
SPSS详细操作：广义估计方程SPSS详细操作：广义估计方程2017-03-18 17:40一、问题与数据在临床研究中，经常会比较两种治疗方式对患者结局的影响，并且多次测量结局。
例如，为了研究两种降压药物对血压的控制效果是否存在差异，研究者会对两个人群服药后在不同时间点记录血压值，然后评价降压效果。
或者对两组动物分别施加两种干预，连续记录多个时间点的结局，然后比较两种干预的效果。
这种设计可以用如下示意图表示：另外，有时研究只需要收集一个时间点的数据，但是一个研究对象会提供多个部位的数据点。
例如，研究者想评价冠心病患者在冠脉搭桥术后应用阿司匹林是否可以有效降低患者血管的再堵塞，评价的方法是术后1年做冠脉造影观察血管是否堵塞，但是每个患者可能会在同一次手术中对多条冠状动脉血管进行搭桥，因此有的患者可能会贡献多组数据。
这种设计可以用如下示意图表示：以上两种设计，不管是临床试验还是动物试验都非常常见，它的特点在于数据间非独立，同一个体间数据具有相关性。
对于这样的设计类型，该如何分析呢？今天我们来介绍另外一种非常好的方法——广义估计方程（GEE）。
GEE既可以处理连续型结局变量也可以处理分类型结局变量，它实际上代表了一种模型类别，即在传统模型的基础上对相关性数据进行了校正，可以拟合Logistic回归、泊松回归、Probit回归、一般线性回归等广义线性模型。
本文将以阿司匹林预防冠脉搭桥后血管再堵塞为例介绍运用SPSS进行GEE的操作方法。
以下为数据格式：表1. 数据格式每名患者贡献数据量不等。
如编号为1的患者只对一根血管进行了搭桥手术，编号为2的患者则有两根血管进行搭桥手术。
表2. 变量赋值（注：本例中数据纯属虚构，分析结果不能产生任何结论。
性别为待调整变量。
）二、SPSS分析方法1. 数据录入SPSS首先在SPSS变量视图（Variable View）中新建上述表2中变量，然后在数据视图（Data View）中录入数据。
SPSS详细操作：广义估计方程
SPSS详细操作：广义估计方程SPSS详细操作：广义估计方程2017-03-18 17:40一、问题与数据在临床研究中，经常会比较两种治疗方式对患者结局的影响，并且多次测量结局。
例如，为了研究两种降压药物对血压的控制效果是否存在差异，研究者会对两个人群服药后在不同时间点记录血压值，然后评价降压效果。
或者对两组动物分别施加两种干预，连续记录多个时间点的结局，然后比较两种干预的效果。
这种设计可以用如下示意图表示：另外，有时研究只需要收集一个时间点的数据，但是一个研究对象会提供多个部位的数据点。
例如，研究者想评价冠心病患者在冠脉搭桥术后应用阿司匹林是否可以有效降低患者血管的再堵塞，评价的方法是术后1年做冠脉造影观察血管是否堵塞，但是每个患者可能会在同一次手术中对多条冠状动脉血管进行搭桥，因此有的患者可能会贡献多组数据。
这种设计可以用如下示意图表示：以上两种设计，不管是临床试验还是动物试验都非常常见，它的特点在于数据间非独立，同一个体间数据具有相关性。
对于这样的设计类型，该如何分析呢？今天我们来介绍另外一种非常好的方法——广义估计方程（GEE）。
GEE既可以处理连续型结局变量也可以处理分类型结局变量，它实际上代表了一种模型类别，即在传统模型的基础上对相关性数据进行了校正，可以拟合Logistic回归、泊松回归、Probit回归、一般线性回归等广义线性模型。
本文将以阿司匹林预防冠脉搭桥后血管再堵塞为例介绍运用SPSS进行GEE的操作方法。
以下为数据格式：表1. 数据格式每名患者贡献数据量不等。
如编号为1的患者只对一根血管进行了搭桥手术，编号为2的患者则有两根血管进行搭桥手术。
表2. 变量赋值（注：本例中数据纯属虚构，分析结果不能产生任何结论。
性别为待调整变量。
）二、SPSS分析方法1. 数据录入SPSS首先在SPSS变量视图（Variable View）中新建上述表2中变量，然后在数据视图（Data View）中录入数据。
SPSS 均值 方差 教程
1、均值数学定义：Matlab函数：mean>>X=[1,2,3]>>mean(X)=2如果X是一个矩阵，则其均值是一个向量组。
mean(X,1)为列向量的均值，mean(X,2)为行向量的均值。
>>X=[1 2 34 5 6]>>mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5]>>mean(X,2)=[25]若要求整个矩阵的均值，则为mean(mean(X))。
>>mean(mean(X))=3.5也可使用mean2函数：>>mean2(X)=3.5median，求一组数据的中值，用法与mean相同。
>>X=[1,2,9]>>mean(X)=4>>median(X)=22、方差数学定义：均方差：Matlab 函数：var要注意的是var函数所采用公式中，分母不是，而是。
这是因为var函数实际上求的并不是方差，而是误差理论中“有限次测量数据的标准偏差的估计值”。
>>X=[1,2,3,4]>>var(X)=1.6667>> sum((X(1,:)-mean(X)).^2)/length(X)=1.2500>> sum((X(1,:)-mean(X)).^2)/(length(X)-1)=1.6667var没有求矩阵的方差功能，可使用std先求均方差，再平方得到方差。
std，均方差，std(X,0,1)求列向量方差，std(X,0,2)求行向量方差。
>>X=[1 23 4]>>std(X,0,1)=1.4142 1.4142>>std(X,0,2)=0.70710.7071若要求整个矩阵所有元素的均方差，则要使用std2函数：>>std2(X)=1.29103. 画图（一个例子）matlab中如何画标准正态分布的密度函数曲线？如图所示，关键是如何去掉四周的框和如何添加阴影？正态分布的密度：22()21(),(,)xf x e xμσ--=∈-∞+∞x=linspace(-3,3);y=normpdf(x,0,1);figure('color','w');plot(x,y,'k');hold on;fill([x(80:end) x(end) x(80)],[y(80:end) 0 0],[.5 .5 .5]); ylim([-.1,.6])line([-3.5 3.5],[0 0],'color','k');plot(3.5,0,'k>','markerfacecolor','k')line([0 0],[0 .5],'color','k');plot(0,.5,'k^','markerfacecolor','k')axis offtext(0,-.06,'$R_h-Pnafo_{i,h}$','interpreter','latex','fontsize',15)text(2.5,.4,'$\left(1-\Phi\left(\frac{R_h-Pnafo_{i,h}}{\sigma_{total,h}}\right)\right) $','interpreter','latex','fontsize',15,'horizontalAlignment','center')annotation('doublearrow',[.52 .69],[.2 .2],'head1style','plain','head2style','plain') ;annotation('arrow',[.8 .71],[.63 .24],'headstyle','plain');。
SPSS统计分析详细操作指南
SPSS统计分析详细操作指南在当今的数据驱动时代，掌握有效的数据分析工具对于研究人员、学生、企业决策者等来说至关重要。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款功能强大且广泛应用的统计分析软件，能够帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息。
接下来，将为您详细介绍 SPSS 的操作指南。
一、软件安装与界面认识首先，您需要获取 SPSS 软件的安装包，可以从官方网站或其他可靠渠道下载。
安装过程相对简单，按照提示逐步进行即可。
成功安装后打开 SPSS，您会看到一个简洁直观的界面。
主要包括菜单栏、工具栏、数据视图窗口和变量视图窗口。
数据视图窗口用于输入和编辑数据，每一行代表一个观测值，每一列代表一个变量。
变量视图窗口则用于定义变量的属性，如名称、类型、标签等。
二、数据输入与导入SPSS 支持手动输入数据和导入外部数据文件。
如果数据量较小，您可以直接在数据视图窗口中逐行逐列输入数据。
对于已有数据文件，SPSS 可以导入多种格式，如 Excel 文件（xls 或xlsx）、文本文件（txt 或csv）等。
通过菜单栏中的“文件”“打开”“数据”选择相应的文件类型，并按照向导进行操作即可完成数据导入。
三、数据预处理在进行正式的统计分析之前，通常需要对数据进行预处理，以确保数据的质量和适用性。
1、缺失值处理检查数据中是否存在缺失值。
SPSS 提供了多种处理缺失值的方法，如删除包含缺失值的观测、用均值或中位数等替代缺失值等。
2、数据标准化为了消除不同变量量纲的影响，可以对数据进行标准化处理。
SPSS 中有相应的功能可以实现这一操作。
3、变量重新编码有时需要对变量进行重新编码，例如将连续变量转换为分类变量，或者对分类变量的类别进行重新定义。
四、描述性统计分析描述性统计分析可以帮助我们了解数据的基本特征，如均值、中位数、标准差、最小值、最大值等。
在菜单栏中选择“分析”“描述统计”“描述”，将需要分析的变量选入变量框，点击“确定”即可得到描述性统计结果。
spss函数大全解读
Spss 算术函数孙中友江苏ABS(numexpr 数值。
返回 numexpr (必须为数值的绝对值。
ARSIN(numexpr 数值。
返回 numexpr 的反正弦(以弧度为单位 ,求出的值必须为 -1 和 +1 之间的数字值。
ARTAN(numexpr 数值。
返回 numexpr 的反正切(以弧度为单位 , numexpr 必须为数字值。
COS(radians 数值。
返回 radians 的余弦(以弧度为单位 , radians 必须为数字值。
EXP(numexpr 数值。
返回 e 的 numexpr 次幂, 其中 e 是自然对数的底数, 而numexpr 是数值。
较大的 numexpr 值可能会产生超过机器性能的结果。
LN(numexpr 数值。
返回以 e 为底数的 numexpr 的对数, numexpr 必须为大于 0 的数值。
LNGAMMA(numexpr 数值。
返回 numexpr 的完全 Gamma 函数的对数, numexpr 必须为大于 0 的数值。
LG10(numexpr 数值。
返回以 10 为底数的 numexpr 的对数, numexpr 必须为大于 0 的数值。
MOD(numexpr,modulus 数值。
返回 numexpr 除以 modulus 所得到的余数。
两个参数都必须为数值,且 modulus 不得为 0。
RND(numexpr 数值。
返回对 numexpr 舍入后产生的整数, numexpr 必须为数值。
刚好以 .5 结尾的数值将舍去 0 以后的数值。
SIN(radians 数值。
返回 radians 的正弦(以弧度为单位 , radians 必须为数字值。
SQRT(numexpr 数值。
返回 numexpr 的正平方根, numexpr 必须为非负数。
TRUNC(numexpr 数值。
返回 numexpr 被截断为整数(向 0 的方向的值。
统计函数后缀 .n 可在所有统计函数中使用以指定有效参数的数目。
Spss linest函数拟合
Spsslinest函数拟合
Spsslinest他的功能是通过使用“最小二乘法”计算最符合您的数据的直线来计算直线的统计值，并返回描述该直线的数组。
此函数的特点是，因为它返回数值数组，所以必须以数组公式的形式输入。
1.打开SPSS软件后先打开你需要分析的数据。
打开右上角的标识，选择你需要的文件，点击（打开），选择文件。
2.打开后如果你事先不知道两个变量之间是线性还是非线性，那就画散点图分析其趋势。
3.将相应的变量设置为x,y轴，点击（确定），接下来会自动在文档查看器中显示散点图，如果选取的样本多的话，有时候会连成曲线，不过不影响分析。
4.确定不是线性关系之后，用曲线拟合分析。
点击（分析）---（回归）---（曲线估计），进入到曲线估计面板里面设置。
5.在曲线估计框中设置好x,y轴，下面的11种模型中可以选择其中比较符合样本变化情况的，因为刚开始已经画出散点图了，所以这一步选择模型就比较容易，如果不知道选择那个，就多点几个。
6.然后找到和样本图像最为吻合和的图像，然后分析结果。
7.ANOVA那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig<0.05,说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告。
8.然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都
有一个对应的回归系数以及显著性检验。
9.最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，它是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例。
SPSS Modeler常用函数简介
SPSS Modeler常用函数简介SPSS Modeler软件包含多种功能丰富的函数，几乎涵盖了我们日常工作的各种需要，主要有信息函数、转换函数、比较函数、逻辑函数、数值函数、三角函数、概率函数、位元整数运算、随机函数、字符串函数、日期和时间函数、序列函数、全局函数、空值和Null 值处理函数、特殊函数等15大类，本讲义将逐一介绍并说明其注意事项。
在本讲义中涉及到的函数，具体的字段格式按照如下约定表示：此外，本讲义中的函数以函数、结果类型（整数、字符串等）和说明（如果有）各占一列的形式一一列举说明。
例如，对函数rem的说明如下。
1. 信息函数信息函数用于深入了解特定字段的值。
它们通常用于派生标志字段。
例如，可以使用@BLANK函数来创建一个标志字段，以指示选定字段的值为空值的记录。
同样，可以使用存储类型函数（如is_string）来检查某个字段的存储类型。
2. 转换函数转换函数可用来构建新字段和转换现有文件的存储类型。
例如，可通过将字符串连接在一起或分拆字符串来形成新字符串。
若要连接两个字符串，请使用运算符“><”。
例如，字段Site的值为"BRAMLEY"，则"xx"><Site将返回"xxBRAMLEY"。
即使参数不是字符串，“><”的结果也始终是字符串，因此，如果字段V1为3，字段V2为5，则V1><V2将返回"35"（字符串而非数值）。
请注意，转换函数及其他要求特定类型输入（如日期或时间值）的函数取决于“流选项”对话框中指定的当前格式。
例如，要将值为Jan2003、Feb2003等的字符串字段转换为日期存储格式，请选择MONYYYY作为流的默认日期格式。
3. 比较函数比较函数用于字段值的相互比较或与指定字符串进行比较。
例如，可以使用“=”来检查字符串是否相等。
SPSS函数指南
SPSS函数SPSS函数有十类一百多个，根据不同版本函数的数量有所增减。
这些函数用符号或者字母表示出函数类型。
函数的表示方法：函数的一般表达方式是在函数关键字后面括号中写入函数自变量。
函数自变量：函数自变量可以是单值或变量名以及算术表达式的形式。
如果使用变量名或带有变量名的表达式作为自变量，则必须在使用该函数之前对这些变量赋值，使函数类型为数值型。
下面将重点介绍算术函数和统计函数，并对一些常用的SPSS函数给出一般性的解释。
1.ArithmeticFunctions算术函数算术函数是最常用的函数，可以满足对变量进行的一般运算，算术函数主要有：﹡算术表达式也包括单值与变量名的情况。
2.StatisticalFunctions统计函数统计函数也是统计分析中常用的函数之一，主要反映变量的数据特征，时间序列的滞后期变量等，具体函数有：3.LogicalFunctions逻辑函数●ANY(test,valu，value,…]) 逻辑型函数，自变量为 (变量名，x1，x2，…)，函数功能是判断变量值是否是x1、x2…中的一个，例如：Any(数学，80，90，70)：分别对每条个案判断其数学成绩是否为80或 90或70分。
●RANGE(test,lo,hi[，10，hi...] 逻辑型函数变量必须都为数值型或都为字符型，自变量为(变量名，x1，x2)，其中：x1≤x2，函数功能是判断某变量值是否在x1至x2之间，例如：RANGE (数学，80，90)：分别对每条个案判断其数学成绩是否在80至90分之间4.DateandTimeFunctions日期和时间函数●DATE.DMY (day,month,year)SPSS日期型格式的数值函数，返回与指定的日、月、年相应的日期值。
要正确显示这个值，必须将变量赋予DATE格式。
自变量必须为整数。
day 的范围在1～31，month的范围在1～12，year的范围在4位数时要大于1582，2位数时应是该世纪的后两位年代数值。
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附录2 SPSS函数SPSS函数有十类一百多个，根据不同版本函数的数量有所增减。
这些函数用符号或者字母表示出函数类型。
函数的表示方法：函数的一般表达方式是在函数关键字后面括号中写入函数自变量。
函数自变量：函数自变量可以是单值或变量名以及算术表达式的形式。
如果使用变量名或带有变量名的表达式作为自变量，则必须在使用该函数之前对这些变量赋值，使函数类型为数值型。
下面将重点介绍算术函数和统计函数，并对一些常用的SPSS函数给出一般性的解释。
1.ArithmeticFunctions算术函数算术函数是最常用的函数，可以满足对变量进行的一般运算，算术函数主要有：﹡算术表达式也包括单值与变量名的情况。
2.StatisticalFunctions统计函数统计函数也是统计分析中常用的函数之一，主要反映变量的数据特征，时间序列的滞后期变量等，具体函数有：3.LogicalFunctions逻辑函数●ANY(test,valu，value,…]) 逻辑型函数，自变量为(变量名，x1，x2，…)，函数功能是判断变量值是否是x1、x2…中的一个，例如：Any(数学，80，90，70)：分别对每条个案判断其数学成绩是否为80或 90或70分。
●RANGE(test,lo,hi[，10，hi...] 逻辑型函数变量必须都为数值型或都为字符型，自变量为(变量名，x1，x2)，其中：x1≤x2，函数功能是判断某变量值是否在x1至x2之间，例如：RANGE (数学，80，90)：分别对每条个案判断其数学成绩是否在80至90分之间4.DateandTimeFunctions日期和时间函数●DATE.DMY (day,month,year)SPSS日期型格式的数值函数，返回与指定的日、月、年相应的日期值。
要正确显示这个值，必须将变量赋予DATE格式。
自变量必须为整数。
day的范围在1～31，month的范围在1～12，year 的范围在4位数时要大于1582，2位数时应是该世纪的后两位年代数值。
●DATE.YRDAY(year,daynum)SPSS格式日期型数值函数，返回与指定的天数、年相应的日期值。
要正确显示这个值，必须赋予其DATE格式。
Daynum取值范围在1～366。
● XDATE.DATE(datevalue)SPSS日期格式的数值型函数，从具有SPSS的日期格式的自变量数值返回一个日期，自变量数值由DATE.xxx函数产生或按DATEs输入格式读取。
该函数用于将日期的数值格式转换为日期格式，因此要想按日期格式显示必须再在Variable View中定义一种日期格式，否则会按SPSS日期的数值格式显示。
此函数无2000年问题21世纪的日期也能正确显示。
●XDATE.HOUR(datevalue)数值型函数，从DATE.xxx函数产生或按一种DATE格式读入的SPSS日期格式的数值，返回一个小时数(0～23)。
●XDATE.JDAY(datevalue)数值型函数，通过DATE.xxx产生或由DATE输入格式读入SPSS日期格式的数值，返回一年的天数(1～366)。
●XDATE.MDAY(datevalue)数值型函数，从一个SPSS日期格式的数值通过DATE.xxx函数产生或由DATE输入格式读入，返回一个月的天数(1～31)。
●XDATE.MINUTE(datevalue)数值型函数，通过DATE.xxx产生或由DATE输入格式读入SPSS日期格式的数值，返回分钟数(0-59)。
●XDATE.MONTH(datevalue)数值型函数，通过DATE.xxx产生或由DATE输入格式读入SPSS日期格式的数值，返回一年中的月数(1～12)。
●XDATE.TDAY(timevalue)数值型函数，自变量是由TIME.XXX函数产生或由TIME输入格式读取的SPSS时间间隔格式的数值，返回整天数(正整数)。
●XDATE.TIME(datevalue)SPSS时间间隔格式的数值型函数，把自变量的值看作从午夜开始的秒数，返回一天中的时间(小时、分、秒)。
自变量是SPSS 日期格式的数值，可以是由DATE.xxx函数产生的或由DATE输入格式读入的。
由该函数建立的变量应该给定一个合适的显示格式。
在VariableView 中，赋予它一个时间显示格式，将变量值显示成小时和分。
●XDATE.WEEK(datevalue)数值型函数。
由一个SPSS日期格式数值(由DATE.xxx函数产生或由一种DATE输入格式读入)，返回周数(1～53整数)。
●XDATE.WKDAY(datevalue)数值型函数，由一种通过DATE.xxx函数产生或用DATE格式读入的SPSS日期格式数值，返回的数值表示一周的星期几(星期1～星期日用1～7之间的整数表示)。
●XDATE.YEAR(datevalue)数值型函数，由DATE.xxx函数产生或用DATE格式读入的SPSS日期格式的数值，返回年数。
●YRMODA(year,month,day)数值型函数，返回一个由1582年10月15日到自变量给定的年月日(year，month，day)之间的天数。
5.RandomVariableFunctions随机变量函数随机变量函数的一般形式为：RV.分布名(参数,…)。
其中圆点前是函数类名，圆点后是分布名称，圆点是半角的圆点,括号内是自变量。
自变量是分布参数。
如果在数据文件中建立新变量时使用这些函数，变量值的个数等于数据文件中有效观测量数。
函数值为产生服从指定统计分布的随机序列。
下面列出常用的分布函数的随机数。
●NORMAL(stddev)数值型函数，产生一个来自均值为0标准差为stddev的分布总体的随机数。
●RV.BERNOULLI(p)数值型函数，产生一个来自伯努利分布具有指定概率参数P的随机数。
●RV.BINOM(n，p)数值型函数，产生一个来自二项式分布具有指定试验次数n和概率参数p的随机数。
●RV.CHISQ(df)数值型函数，产生一个来自卡方分布具有指定自由度df的随机数。
●RV.EXP(shape)数值型函数，产生一个来自指数分布具有指定形状参数的随机数。
●RV.F(df1，df2)数值型函数，产生一个来自F分布具有指定自由度的随机数。
●RV.GEOM(p)数值型函数，产生一个来自几何分布具有指定概率参数P的随机数。
●RV.HYPER(totd，sample，hits) 数值型函数，产生一个来自超几何分布具有指定参数的随机数。
●RV.LOGISTIC(mean，scale)数值型函数，产生一个来自逻辑斯蒂分布具有指定的均数mean和标度scale参数的随机数。
●RV.LNORMAL(a，b)数值型函数，产生一个来自对数正态分布具有指定参数的随机数。
●RV.NORMAL(mean，stddev)数值型函数，产生一个来自正态分布具有指定均值 mean和标准差stddev的随机数。
●RV.PARETO(threshold，shape)数值型函数，产生一个来自帕雷托分布具有指定临界值threshold和形状shape参数的随机数。
●RV.POISSON(mean)数值型函数，产生一个来自泊松分布具有指定均值或比率参数的随机数。
●RV.T(df)数值型函数，产生一个来自学生T分布具有指定自由度的随机数。
●RV.UNIFORM(min，max)数值型函数，产生一个来自具有指定最大值max和最小值mill的均匀一致分布的随机数.●RV.WEIBULL(a,b)数值型函数，产生一个来自威布尔分布具有指定参数的随机数。
●UNIFORM(max)数值型函数，产生一个来自一致分布的值在0和自变量给定的Max之间的伪随机数。
自变量Max必须是一个数值，但可以是负数。
6.InverseDistributionFunctions反分布函数反分布函数的一般形式为：IDF.分布名（p,参数,…）。
其中圆点前是函数类名，圆点后是分布名称，括号内是自变量。
第一个自变量p 是这个分布的累积概率，其后的自变量是指定分布的参数。
函数值是相应分布的累计概率值为p的临界值。
● IDF.CHISQ( (p，df)数值型函数，产生来自卡方分布的临界值，第一个自变量为概率值p，第二个自变量为自由度df。
例如：累积概率为0.95，自由度为5的卡方分布的临界值记作IDF.CHISQ(0.95,5)，其函数值IDF.CHISQ(0.95,5)=1.145。
●IDF.EXP(p，scale)数值型函数。
产生一个来自指数分布的临界值，该分布具有给定行状参数shape，概率值p。
●IDF.F(p，dfl，df2)数值型函数，产生一个来自F分布的值，该分布自由度为dfl、 df2，累计概率p的临界值。
例如显著性概率在0.05水平上，自由度分别为6、5的F值为IDF.F (0.95,6,5)=4.9503。
●DF.LOGISTIC(prob，mean，scale)数值型函数，产生一个均值为mean和标度参数为 scale，累计概率为p的逻辑斯蒂分布的临界值。
●IDF.LNORMAL(p，a，b)数值型函数，产生具有指定参数和累计概率p的对数正态分布的临界值。
●IDF.NORMAL(p，mean，stddev)数值型函数，产生来自正态分布具有指定均值和标准差的累计概率。
例如，显著性水平为0.05，均值为0，标准差为1的标准正态分布的临界值IDF.NORMAL(0.95，0，1)=1.645。
●IDF.PARETO(prob，threshold，shape)数值型函数，产生一个来自帕累托分布，累计概率为p的值，该分布的临界值为threshold，尺度参数为scale。
●IDF.T(prob，df)数值型函数，产生一个自由度df，累计概率为p的来自学生T分布的临界值。
●IDF.UNIFORM(p，min，max)数值型函数，产生一个累计概率p的来自均匀分布的临界值，均匀分布的最大值max、最小值min。
●PROBIT(p)数值型函数，产生累计概率为p的标准正态分布的临界值。
7.CumulativeDistributionFunctions累计分布函数累计分布函数的一般形式为：CDF.分布名(q,参数，…)，其中圆点前是函数类名，圆点后是分布名称，括号内是自变量。
第一个自变量q是符合分布的数值，后面的自变量是相应分布的参数。
函数值是相应分布的随机变量取值小于等于q的概率值。
●CDF.BERNOULLI(q，p)数值型函数，产生来自具有给定概率参数p的伯努利分布，变量值小于q的累计概率值。
●CDF.BETA(q，shapel，shape2)数值型函数，产生来自Bate分布的变量取值小于q累计概率值，该分布具有给定的形状参数shapel、shape2。