work on examples
[pspp] / doc / matrices.texi
1 @c PSPP - a program for statistical analysis.
2 @c Copyright (C) 2017, 2020, 2021 Free Software Foundation, Inc.
3 @c Permission is granted to copy, distribute and/or modify this document
4 @c under the terms of the GNU Free Documentation License, Version 1.3
5 @c or any later version published by the Free Software Foundation;
6 @c with no Invariant Sections, no Front-Cover Texts, and no Back-Cover Texts.
7 @c A copy of the license is included in the section entitled "GNU
8 @c Free Documentation License".
9 @c
10 @node Matrices
11 @chapter Matrices
12
13 Some @pspp{} procedures work with matrices by producing numeric
14 matrices that report results of data analysis, or by consuming
15 matrices as a basis for further analysis.  This chapter documents the
16 format of data files that store these matrices and commands for
17 working with them, as well as @pspp{}'s general-purpose facility for
18 matrix operations.
19
20 @node Matrix Files
21 @section Matrix Files
22 @vindex Matrix file
23
24 A matrix file is an SPSS system file that conforms to the dictionary
25 and case structure described in this section.  Procedures that read
26 matrices from files expect them to be in the matrix file format.
27 Procedures that write matrices also use this format.
28
29 Text files that contain matrices can be converted to matrix file
30 format.  @xref{MATRIX DATA}, for a command to read a text file as a
31 matrix file.
32
33 A matrix file's dictionary must have the following variables in the
34 specified order:
35
36 @enumerate
37 @item
38 Zero or more numeric split variables.  These are included by
39 procedures when @cmd{SPLIT FILE} is active.  @cmd{MATRIX DATA} assigns
40 split variables format F4.0.
41
42 @item
43 @code{ROWTYPE_}, a string variable with width 8.  This variable
44 indicates the kind of matrix or vector that a given case represents.
45 The supported row types are listed below.
46
47 @item
48 Zero or more numeric factor variables.  These are included by
49 procedures that divide data into cells.  For within-cell data, factor
50 variables are filled with non-missing values; for pooled data, they
51 are missing.  @cmd{MATRIX DATA} assigns factor variables format F4.0.
52
53 @item
54 @code{VARNAME_}, a string variable.  Matrix data includes one row per
55 continuous variable (see below), naming each continuous variable in
56 order.  This column is blank for vector data.  @cmd{MATRIX DATA} makes
57 @code{VARNAME_} wide enough for the name of any of the continuous
58 variables, but at least 8 bytes.
59
60 @item
61 One or more numeric continuous variables.  These are the variables
62 whose data was analyzed to produce the matrices.  @cmd{MATRIX DATA}
63 assigns continuous variables format F10.4.
64 @end enumerate
65
66 Case weights are ignored in matrix files. 
67
68 @subheading Row Types
69 @anchor{Matrix File Row Types}
70
71 Matrix files support a fixed set of types of matrix and vector data.
72 The @code{ROWTYPE_} variable in each case of a matrix file indicates
73 its row type.  
74
75 The supported matrix row types are listed below.  Each type is listed
76 with the keyword that identifies it in @code{ROWTYPE_}.  All supported
77 types of matrices are square, meaning that each matrix must include
78 one row per continuous variable, with the @code{VARNAME_} variable
79 indicating each continuous variable in turn in the same order as the
80 dictionary.
81
82 @table @code
83 @item CORR
84 Correlation coefficients.
85
86 @item COV
87 Covariance coefficients.
88
89 @item MAT
90 General-purpose matrix.
91
92 @item N_MATRIX
93 Counts.
94
95 @item PROX
96 Proximities matrix.
97 @end table
98
99 The supported vector row types are listed below, along with their
100 associated keyword.  Vector row types only require a single row, whose
101 @code{VARNAME_} is blank:
102
103 @table @code
104 @item COUNT
105 Unweighted counts.
106
107 @item DFE
108 Degrees of freedom.
109
110 @item MEAN
111 Means.
112
113 @item MSE
114 Mean squared errors.
115
116 @item N
117 Counts.
118
119 @item STDDEV
120 Standard deviations.
121 @end table
122
123 Only the row types listed above may appear in matrix files.  The
124 @cmd{MATRIX DATA} command, however, accepts the additional row types
125 listed below, which it changes into matrix file row types as part of
126 its conversion process:
127
128 @table @code
129 @item N_VECTOR
130 Synonym for @cmd{N}.
131
132 @item SD
133 Synonym for @code{STDDEV}.
134
135 @item N_SCALAR
136 Accepts a single number from the @code{MATRIX DATA} input and writes
137 it as an @code{N} row with the number replicated across all the
138 continuous variables.
139 @end table
140
141 @node MATRIX DATA
142 @section MATRIX DATA
143 @vindex MATRIX DATA
144
145 @display
146 MATRIX DATA
147         VARIABLES=@var{variables}
148         [FILE=@{'@var{file_name}' | INLINE@}
149         [/FORMAT=[@{LIST | FREE@}]
150                  [@{UPPER | LOWER | FULL@}]
151                  [@{DIAGONAL | NODIAGONAL@}]]
152         [/SPLIT=@var{split_vars}]
153         [/FACTORS=@var{factor_vars}]
154         [/N=@var{n}]
155
156 The following subcommands are only needed when ROWTYPE_ is not
157 specified on the VARIABLES subcommand:
158         [/CONTENTS=@{CORR,COUNT,COV,DFE,MAT,MEAN,MSE,
159                     N_MATRIX,N|N_VECTOR,N_SCALAR,PROX,SD|STDDEV@}]
160         [/CELLS=@var{n_cells}]
161 @end display
162
163 The @cmd{MATRIX DATA} command convert matrices and vectors from text
164 format into the matrix file format (@xref{Matrix Files}) for use by
165 procedures that read matrices.  It reads a text file or inline data
166 and outputs to the active file, replacing any data already in the
167 active dataset.  The matrix file may then be used by other commands
168 directly from the active file, or it may be written to a @file{.sav}
169 file using the @cmd{SAVE} command.
170
171 The text data read by @cmd{MATRIX DATA} can be delimited by spaces or
172 commas.  A plus or minus sign, except immediately following a @samp{d}
173 or @samp{e}, also begins a new value.  Optionally, values may be
174 enclosed in single or double quotes.
175
176 @cmd{MATRIX DATA} can read the types of matrix and vector data
177 supported in matrix files (@pxref{Matrix File Row Types}).
178
179 The @subcmd{FILE} subcommand specifies the source of the command's
180 input.  To read input from a text file, specify its name in quotes.
181 To supply input inline, omit @subcmd{FILE} or specify @code{INLINE}.
182 Inline data must directly follow @code{MATRIX DATA}, inside @cmd{BEGIN
183 DATA} (@pxref{BEGIN DATA}).
184
185 @subcmd{VARIABLES} is the only required subcommand.  It names the
186 variables present in each input record in the order that they appear.
187 (@cmd{MATRIX DATA} reorders the variables in the matrix file it
188 produces, if needed to fit the matrix file format.)  The variable list
189 must include split variables and factor variables, if they are present
190 in the data, in addition to the continuous variables that form matrix
191 rows and columns.  It may also include a special variable named
192 @code{ROWTYPE_}.
193
194 Matrix data may include split variables or factor variables or both.
195 List split variables, if any, on the @subcmd{SPLIT} subcommand and
196 factor variables, if any, on the @subcmd{FACTORS} subcommand.  Split
197 and factor variables must be numeric.  Split and factor variables must
198 also be listed on @subcmd{VARIABLES}, with one exception: if
199 @subcmd{VARIABLES} does not include @code{ROWTYPE_}, then
200 @subcmd{SPLIT} may name a single variable that is not in
201 @subcmd{VARIABLES} (@pxref{MATRIX DATA Example 8}).
202
203 The @subcmd{FORMAT} subcommand accepts settings to describe the format
204 of the input data:
205
206 @table @asis
207 @item @code{LIST} (default)
208 @itemx @code{FREE}
209 LIST requires each row to begin at the start of a new input line.
210 FREE allows rows to begin in the middle of a line.  Either setting
211 allows a single row to continue across multiple input lines.
212
213 @item @code{LOWER} (default)
214 @itemx @code{UPPER}
215 @itemx @code{FULL}
216 With LOWER, only the lower triangle is read from the input data and
217 the upper triangle is mirrored across the main diagonal.  UPPER
218 behaves similarly for the upper triangle.  FULL reads the entire
219 matrix.
220
221 @item @code{DIAGONAL} (default)
222 @itemx @code{NODIAGONAL}
223 With DIAGONAL, the main diagonal is read from the input data.  With
224 NODIAGONAL, which is incompatible with FULL, the main diagonal is not
225 read from the input data but instead set to 1 for correlation matrices
226 and system-missing for others.
227 @end table
228
229 The @subcmd{N} subcommand is a way to specify the size of the
230 population.  It is equivalent to specifying an @code{N} vector with
231 the specified value for each split file.
232
233 @cmd{MATRIX DATA} supports two different ways to indicate the kinds of
234 matrices and vectors present in the data, depending on whether a
235 variable with the special name @code{ROWTYPE_} is present in
236 @code{VARIABLES}.  The following subsections explain @cmd{MATRIX DATA}
237 syntax and behavior in each case.
238
239 @node MATRIX DATA with ROWTYPE_
240 @subsection With @code{ROWTYPE_}
241
242 If @code{VARIABLES} includes @code{ROWTYPE_}, each case's
243 @code{ROWTYPE_} indicates the type of data contained in the row.
244 @xref{Matrix File Row Types}, for a list of supported row types.
245
246 @subsubheading Example 1: Defaults with @code{ROWTYPE_}
247 @anchor{MATRIX DATA Example 1}
248
249 This example shows a simple use of @cmd{MATRIX DATA} with
250 @code{ROWTYPE_} plus 8 variables named @code{var01} through
251 @code{var08}.
252
253 Because @code{ROWTYPE_} is the first variable in @subcmd{VARIABLES},
254 it appears first on each line. The first three lines in the example
255 data have @code{ROWTYPE_} values of @samp{MEAN}, @samp{SD}, and
256 @samp{N}.  These indicate that these lines contain vectors of means,
257 standard deviations, and counts, respectively, for @code{var01}
258 through @code{var08} in order.
259
260 The remaining 8 lines have a ROWTYPE_ of @samp{CORR} which indicates
261 that the values are correlation coefficients.  Each of the lines
262 corresponds to a row in the correlation matrix: the first line is for
263 @code{var01}, the next line for @code{var02}, and so on.  The input
264 only contains values for the lower triangle, including the diagonal,
265 since @code{FORMAT=LOWER DIAGONAL} is the default.
266
267 With @code{ROWTYPE_}, the @code{CONTENTS} subcommand is optional and
268 the @code{CELLS} subcommand may not be used.
269
270 @example
271 MATRIX DATA
272     VARIABLES=ROWTYPE_ var01 TO var08.
273 BEGIN DATA.
274 MEAN  24.3   5.4  69.7  20.1  13.4   2.7  27.9   3.7
275 SD     5.7   1.5  23.5   5.8   2.8   4.5   5.4   1.5
276 N       92    92    92    92    92    92    92    92
277 CORR  1.00
278 CORR   .18  1.00
279 CORR  -.22  -.17  1.00
280 CORR   .36   .31  -.14  1.00
281 CORR   .27   .16  -.12   .22  1.00
282 CORR   .33   .15  -.17   .24   .21  1.00
283 CORR   .50   .29  -.20   .32   .12   .38  1.00
284 CORR   .17   .29  -.05   .20   .27   .20   .04  1.00
285 END DATA.
286 @end example
287
288 @subsubheading Example 2: @code{FORMAT=UPPER NODIAGONAL}
289
290 This syntax produces the same matrix file as example 1, but it uses
291 @code{FORMAT=UPPER NODIAGONAL} to specify the upper triangle and omit
292 the diagonal.  Because the matrix's @code{ROWTYPE_} is @code{CORR},
293 @pspp{} automatically fills in the diagonal with 1.
294
295 @example
296 MATRIX DATA
297     VARIABLES=ROWTYPE_ var01 TO var08
298     /FORMAT=UPPER NODIAGONAL.
299 BEGIN DATA.
300 MEAN  24.3   5.4  69.7  20.1  13.4   2.7  27.9   3.7
301 SD     5.7   1.5  23.5   5.8   2.8   4.5   5.4   1.5
302 N       92    92    92    92    92    92    92    92
303 CORR         .17   .50  -.33   .27   .36  -.22   .18
304 CORR               .29   .29  -.20   .32   .12   .38
305 CORR                     .05   .20  -.15   .16   .21
306 CORR                           .20   .32  -.17   .12
307 CORR                                 .27   .12  -.24
308 CORR                                      -.20  -.38
309 CORR                                             .04
310 END DATA.
311 @end example
312
313 @subsubheading Example 3: @subcmd{N} subcommand
314
315 This syntax uses the @subcmd{N} subcommand in place of an @code{N}
316 vector.  It produces the same matrix file as examples 1 and 2.
317
318 @example
319 MATRIX DATA
320     VARIABLES=ROWTYPE_ var01 TO var08
321     /FORMAT=UPPER NODIAGONAL
322     /N 92.
323 BEGIN DATA.
324 MEAN  24.3   5.4  69.7  20.1  13.4   2.7  27.9   3.7
325 SD     5.7   1.5  23.5   5.8   2.8   4.5   5.4   1.5
326 CORR         .17   .50  -.33   .27   .36  -.22   .18
327 CORR               .29   .29  -.20   .32   .12   .38
328 CORR                     .05   .20  -.15   .16   .21
329 CORR                           .20   .32  -.17   .12
330 CORR                                 .27   .12  -.24
331 CORR                                      -.20  -.38
332 CORR                                             .04
333 END DATA.
334 @end example
335
336 @subsubheading Example 4: Split variables
337 @anchor{MATRIX DATA Example 4}
338
339 This syntax defines two matrices, using the variable @samp{s1} to
340 distinguish between them.  Notice how the order of variables in the
341 input matches their order on @subcmd{VARIABLES}.  This example also
342 uses @code{FORMAT=FULL}.
343
344 @example
345 MATRIX DATA
346     VARIABLES=s1 ROWTYPE_  var01 TO var04
347     /SPLIT=s1
348     /FORMAT=FULL.
349 BEGIN DATA.
350 0 MEAN 34 35 36 37
351 0 SD   22 11 55 66
352 0 N    99 98 99 92
353 0 CORR  1 .9 .8 .7
354 0 CORR .9  1 .6 .5
355 0 CORR .8 .6  1 .4
356 0 CORR .7 .5 .4  1
357 1 MEAN 44 45 34 39
358 1 SD   23 15 51 46
359 1 N    98 34 87 23
360 1 CORR  1 .2 .3 .4
361 1 CORR .2  1 .5 .6
362 1 CORR .3 .5  1 .7
363 1 CORR .4 .6 .7  1
364 END DATA.
365 @end example
366
367 @subsubheading Example 5: Factor variables
368 @anchor{MATRIX DATA Example 5}
369
370 This syntax defines a matrix file that includes a factor variable
371 @samp{f1}.  The data includes mean, standard deviation, and count
372 vectors for two values of the factor variable, plus a correlation
373 matrix for pooled data.
374
375 @example
376 MATRIX DATA
377     VARIABLES=ROWTYPE_ f1 var01 TO var04
378     /FACTOR=f1.
379 BEGIN DATA.
380 MEAN 0 34 35 36 37
381 SD   0 22 11 55 66
382 N    0 99 98 99 92
383 MEAN 1 44 45 34 39
384 SD   1 23 15 51 46
385 N    1 98 34 87 23
386 CORR .  1
387 CORR . .9  1
388 CORR . .8 .6  1
389 CORR . .7 .5 .4  1
390 END DATA.
391 @end example
392
393 @node MATRIX DATA without ROWTYPE_
394 @subsection Without @code{ROWTYPE_}
395
396 If @code{VARIABLES} does not contain @code{ROWTYPE_}, the
397 @subcmd{CONTENTS} subcommand defines the row types that appear in the
398 file and their order.  If @subcmd{CONTENTS} is omitted,
399 @code{CONTENTS=CORR} is assumed.
400
401 Factor variables without @code{ROWTYPE_} introduce special
402 requirements, illustrated below in Examples 8 and 9.
403
404 @subsubheading Example 6: Defaults without @code{ROWTYPE_}
405
406 This example shows a simple use of @cmd{MATRIX DATA} with 8 variables
407 named @code{var01} through @code{var08}, without @code{ROWTYPE_}.
408 This yields the same matrix file as Example 1 (@pxref{MATRIX DATA
409 Example 1}).
410
411 @example
412 MATRIX DATA
413     VARIABLES=var01 TO var08
414    /CONTENTS=MEAN SD N CORR.
415 BEGIN DATA.
416 24.3   5.4  69.7  20.1  13.4   2.7  27.9   3.7
417  5.7   1.5  23.5   5.8   2.8   4.5   5.4   1.5
418   92    92    92    92    92    92    92    92
419 1.00
420  .18  1.00
421 -.22  -.17  1.00
422  .36   .31  -.14  1.00
423  .27   .16  -.12   .22  1.00
424  .33   .15  -.17   .24   .21  1.00
425  .50   .29  -.20   .32   .12   .38  1.00
426  .17   .29  -.05   .20   .27   .20   .04  1.00
427 END DATA.
428 @end example
429
430 @subsubheading Example 7: Split variables with explicit values
431
432 This syntax defines two matrices, using the variable @code{s1} to
433 distinguish between them.  Each line of data begins with @code{s1}.
434 This yields the same matrix file as Example 4 (@pxref{MATRIX DATA
435 Example 4}).
436
437 @example
438 MATRIX DATA
439     VARIABLES=s1 var01 TO var04
440     /SPLIT=s1
441     /FORMAT=FULL
442     /CONTENTS=MEAN SD N CORR.
443 BEGIN DATA.
444 0 34 35 36 37
445 0 22 11 55 66
446 0 99 98 99 92
447 0  1 .9 .8 .7
448 0 .9  1 .6 .5
449 0 .8 .6  1 .4
450 0 .7 .5 .4  1
451 1 44 45 34 39
452 1 23 15 51 46
453 1 98 34 87 23
454 1  1 .2 .3 .4
455 1 .2  1 .5 .6
456 1 .3 .5  1 .7
457 1 .4 .6 .7  1
458 END DATA.
459 @end example
460
461 @subsubheading Example 8: Split variable with sequential values
462 @anchor{MATRIX DATA Example 8}
463
464 Like this previous example, this syntax defines two matrices with
465 split variable @code{s1}.  In this case, though, @code{s1} is not
466 listed in @subcmd{VARIABLES}, which means that its value does not
467 appear in the data.  Instead, @cmd{MATRIX DATA} reads matrix data
468 until the input is exhausted, supplying 1 for the first split, 2 for
469 the second, and so on.
470
471 @example
472 MATRIX DATA
473     VARIABLES=var01 TO var04
474     /SPLIT=s1
475     /FORMAT=FULL
476     /CONTENTS=MEAN SD N CORR.
477 BEGIN DATA.
478 34 35 36 37
479 22 11 55 66
480 99 98 99 92
481  1 .9 .8 .7
482 .9  1 .6 .5
483 .8 .6  1 .4
484 .7 .5 .4  1
485 44 45 34 39
486 23 15 51 46
487 98 34 87 23
488  1 .2 .3 .4
489 .2  1 .5 .6
490 .3 .5  1 .7
491 .4 .6 .7  1
492 END DATA.
493 @end example
494
495 @subsubsection Factor variables without @code{ROWTYPE_}
496
497 Without @subcmd{ROWTYPE_}, factor variables introduce two new wrinkles
498 to @cmd{MATRIX DATA} syntax.  First, the @subcmd{CELLS} subcommand
499 must declare the number of combinations of factor variables present in
500 the data.  If there is, for example, one factor variable for which the
501 data contains three values, one would write @code{CELLS=3}; if there
502 are two (or more) factor variables for which the data contains five
503 combinations, one would use @code{CELLS=5}; and so on.
504
505 Second, the @subcmd{CONTENTS} subcommand must distinguish within-cell
506 data from pooled data by enclosing within-cell row types in
507 parentheses.  When different within-cell row types for a single factor
508 appear in subsequent lines, enclose the row types in a single set of
509 parentheses; when different factors' values for a given within-cell
510 row type appear in subsequent lines, enclose each row type in
511 individual parentheses.
512
513 Without @subcmd{ROWTYPE_}, input lines for pooled data do not include
514 factor values, not even as missing values, but input lines for
515 within-cell data do.
516
517 The following examples aim to clarify this syntax.
518
519 @subsubheading Example 9: Factor variables, grouping within-cell records by factor
520
521 This syntax defines the same matrix file as Example 5 (@pxref{MATRIX
522 DATA Example 5}), without using @code{ROWTYPE_}.  It declares
523 @code{CELLS=2} because the data contains two values (0 and 1) for
524 factor variable @code{f1}.  Within-cell vector row types @code{MEAN},
525 @code{SD}, and @code{N} are in a single set of parentheses on
526 @subcmd{CONTENTS} because they are grouped together in subsequent
527 lines for a single factor value.  The data lines with the pooled
528 correlation matrix do not have any factor values.
529
530 @example
531 MATRIX DATA
532     VARIABLES=f1 var01 TO var04
533     /FACTOR=f1
534     /CELLS=2
535     /CONTENTS=(MEAN SD N) CORR.
536 BEGIN DATA.
537 0 34 35 36 37
538 0 22 11 55 66
539 0 99 98 99 92
540 1 44 45 34 39
541 1 23 15 51 46
542 1 98 34 87 23
543    1
544   .9  1
545   .8 .6  1
546   .7 .5 .4  1
547 END DATA.
548 @end example
549
550 @subsubheading Example 10: Factor variables, grouping within-cell records by row type
551
552 This syntax defines the same matrix file as the previous example.  The
553 only difference is that the within-cell vector rows are grouped
554 differently: two rows of means (one for each factor), followed by two
555 rows of standard deviations, followed by two rows of counts.
556
557 @example
558 MATRIX DATA
559     VARIABLES=f1 var01 TO var04
560     /FACTOR=f1
561     /CELLS=2
562     /CONTENTS=(MEAN) (SD) (N) CORR.
563 BEGIN DATA.
564 0 34 35 36 37
565 1 44 45 34 39
566 0 22 11 55 66
567 1 23 15 51 46
568 0 99 98 99 92
569 1 98 34 87 23
570    1
571   .9  1
572   .8 .6  1
573   .7 .5 .4  1
574 END DATA.
575 @end example
576
577 @node MCONVERT
578 @section MCONVERT
579 @vindex MCONVERT
580
581 @display
582 MCONVERT
583     [[MATRIX=]
584      [IN(@{@samp{*}|'@var{file}'@})]
585      [OUT(@{@samp{*}|'@var{file}'@})]]
586     [/@{REPLACE,APPEND@}].
587 @end display
588
589 The @cmd{MCONVERT} command converts matrix data from a correlation
590 matrix and a vector of standard deviations into a covariance matrix,
591 or vice versa.
592
593 By default, @cmd{MCONVERT} both reads and writes the active file.  Use
594 the @cmd{MATRIX} subcommand to specify other files.  To read a matrix
595 file, specify its name inside parentheses following @code{IN}.  To
596 write a matrix file, specify its name inside parentheses following
597 @code{OUT}.  Use @samp{*} to explicitly specify the active file for
598 input or output.
599
600 When @cmd{MCONVERT} reads the input, by default it substitutes a
601 correlation matrix and a vector of standard deviations each time it
602 encounters a covariance matrix, and vice versa.  Specify
603 @code{/APPEND} to instead have @cmd{MCONVERT} add the other form of
604 data without removing the existing data.  Use @code{/REPLACE} to
605 explicitly request removing the existing data.
606
607 The @cmd{MCONVERT} command requires its input to be a matrix file.
608 Use @cmd{MATRIX DATA} to convert text input into matrix file format.
609 @xref{MATRIX DATA}, for details.
610
611 @node MATRIX
612 @section MATRIX
613 @vindex MATRIX
614 @vindex END MATRIX
615
616 @display
617 @t{MATRIX.}
618 @dots{}@i{matrix commands}@dots{}
619 @t{END MATRIX.}
620 @end display
621
622 @noindent
623 The following basic matrix commands are supported:
624
625 @display
626 @t{COMPUTE} @i{variable}[@t{(}@i{index}[@t{,}@i{index}]@t{)}]@t{=}@i{expression}@t{.}
627 @t{CALL} @i{procedure}@t{(}@i{argument}@t{,} @dots{}).
628 @t{PRINT} [@i{expression}]
629       [@t{/FORMAT}@t{=}@i{format}]
630       [@t{/TITLE}@t{=}@i{title}]
631       [@t{/SPACE}@t{=}@{@t{NEWPAGE} @math{|} @i{n}@}]
632       [@{@t{/RLABELS}@t{=}@i{string}@dots{} @math{|} @t{/RNAMES}@t{=}@i{expression}@}]
633       [@{@t{/CLABELS}@t{=}@i{string}@dots{} @math{|} @t{/CNAMES}@t{=}@i{expression}@}]@t{.}
634 @end display
635
636 @noindent
637 The following matrix commands offer support for flow control:
638
639 @display
640 @t{DO IF} @i{expression}@t{.}
641   @dots{}@i{matrix commands}@dots{}
642 [@t{ELSE IF} @i{expression}@t{.}
643   @dots{}@i{matrix commands}@dots{}]@dots{}
644 [@t{ELSE}
645   @dots{}@i{matrix commands}@dots{}]
646 @t{END IF}@t{.}
647
648 @t{LOOP} [@i{var}@t{=}@i{first} @t{TO} @i{last} [@t{BY} @i{step}]] [@t{IF} @i{expression}]@t{.}
649   @dots{}@i{matrix commands}@dots{}
650 @t{END LOOP} [@t{IF} @i{expression}]@t{.}
651
652 @t{BREAK}@t{.}
653 @end display
654
655 @noindent
656 The following matrix commands support matrix input and output:
657
658 @display
659 @t{READ} @i{variable}[@t{(}@i{index}[@t{,}@i{index}]@t{)}]
660      [@t{/FILE}@t{=}@i{file}]
661      @t{/FIELD}@t{=}@i{first} @t{TO} @i{last} [@t{BY} @i{width}]
662      [@t{/FORMAT}@t{=}@i{format}]
663      [@t{/SIZE}@t{=}@i{expression}]
664      [@t{/MODE}@t{=}@{@t{RECTANGULAR} @math{|} @t{SYMMETRIC}@}]
665      [@t{/REREAD}]@t{.}
666 @t{WRITE} @i{expression}
667       [@t{/OUTFILE}@t{=}@i{file}]
668       @t{/FIELD}@t{=}@i{first} @t{TO} @i{last} [@t{BY} @i{width}]
669       [@t{/MODE}@t{=}@{@t{RECTANGULAR} @math{|} @t{TRIANGULAR}@}]
670       [@t{/HOLD}]
671       [@t{/FORMAT}@t{=}@i{format}]@t{.}
672 @t{GET} @i{variable}[@t{(}@i{index}[@t{,}@i{index}]@t{)}]
673     [@t{/FILE}@t{=}@{@i{file} @math{|} @t{*}@}]
674     [@t{/VARIABLES}@t{=}@i{variable}@dots{}]
675     [@t{/NAMES}@t{=}@i{expression}]
676     [@t{/MISSING}@t{=}@{@t{ACCEPT} @math{|} @t{OMIT} @math{|} @i{number}@}]
677     [@t{/SYSMIS}@t{=}@{@t{OMIT} @math{|} @i{number}@}]@t{.}
678 @t{SAVE} @i{expression}
679      [@t{/OUTFILE}@t{=}@{@i{file} @math{|} @t{*}@}]
680      [@t{/VARIABLES}@t{=}@i{variable}@dots{}]
681      [@t{/NAMES}@t{=}@i{expression}]
682      [@t{/STRINGS}@t{=}@i{variable}@dots{}]@t{.}
683 @t{MGET} [@t{/FILE}@t{=}@i{file}]
684      [@t{/TYPE}@t{=}@{@t{COV} @math{|} @t{CORR} @math{|} @t{MEAN} @math{|} @t{STDDEV} @math{|} @t{N} @math{|} @t{COUNT}@}]@t{.}
685 @t{MSAVE} @i{expression}
686       @t{/TYPE}@t{=}@{@t{COV} @math{|} @t{CORR} @math{|} @t{MEAN} @math{|} @t{STDDEV} @math{|} @t{N} @math{|} @t{COUNT}@}
687       [@t{/OUTFILE}@t{=}@i{file}]
688       [@t{/VARIABLES}@t{=}@i{variable}@dots{}]
689       [@t{/SNAMES}@t{=}@i{variable}@dots{}]
690       [@t{/SPLIT}@t{=}@i{expression}]
691       [@t{/FNAMES}@t{=}@i{variable}@dots{}]
692       [@t{/FACTOR}@t{=}@i{expression}]@t{.}
693 @end display
694
695 @noindent
696 The following matrix commands provide additional support:
697
698 @display
699 @t{DISPLAY} [@{@t{DICTIONARY} @math{|} @t{STATUS}@}]@t{.}
700 @t{RELEASE} @i{variable}@dots{}@t{.}
701 @end display
702
703 @code{MATRIX} and @code{END MATRIX} enclose a special @pspp{}
704 sub-language, called the matrix language.  The matrix language does
705 not require an active dataset to be defined and only a few of the
706 matrix language commands work with any datasets that are defined.
707 Each instance of @code{MATRIX}@dots{}@code{END MATRIX} is a separate
708 program whose state is independent of any instance, so that variables
709 declared within a matrix program are forgotten at its end.
710
711 The matrix language works with matrices, where a @dfn{matrix} is a
712 rectangular array of real numbers.  An @math{@var{n}@times{}@var{m}}
713 matrix has @var{n} rows and @var{m} columns.  Some special cases are
714 important: a @math{@var{n}@times{}1} matrix is a @dfn{column vector},
715 a @math{1@times{}@var{n}} is a @dfn{row vector}, and a
716 @math{1@times{}1} matrix is a @dfn{scalar}.
717
718 The matrix language also has limited support for matrices that contain
719 8-byte strings instead of numbers.  Strings longer than 8 bytes are
720 truncated, and shorter strings are padded with spaces.  String
721 matrices are mainly useful for labeling rows and columns when printing
722 numerical matrices with the @code{MATRIX PRINT} command.  Arithmetic
723 operations on string matrices will not produce useful results.  The
724 user should not mix strings and numbers within a matrix.
725
726 The matrix language does not work with cases.  A variable in the
727 matrix language represents a single matrix.
728
729 The matrix language does not support missing values.
730
731 @code{MATRIX} is a procedure, so it cannot be enclosed inside @code{DO
732 IF}, @code{LOOP}, etc.
733
734 Macros may be used within a matrix program, and macros may expand to
735 include entire matrix programs.  The @code{DEFINE} command may not
736 appear within a matrix program.  @xref{DEFINE}, for more information
737 about macros.
738
739 The following sections describe the details of the matrix language:
740 first, the syntax of matrix expressions, then each of the supported
741 commands.  The @code{COMMENT} command (@pxref{COMMENT}) is also
742 supported.
743
744 @node Matrix Expressions
745 @subsection Matrix Expressions
746
747 Many matrix commands use expressions.  A matrix expression may use the
748 following operators, listed in descending order of operator
749 precedence.  Within a single level, operators associate from left to
750 right.
751
752 @itemize @bullet
753 @item
754 Function call @t{()} and matrix construction @t{@{@}}
755
756 @item
757 Indexing @t{()}
758
759 @item
760 Unary @t{+} and @t{-}
761
762 @item
763 Integer sequence @t{:}
764
765 @item
766 Exponentiation @t{**} and @t{&**}
767
768 @item
769 Multiplication @t{*} and @t{&*}, and division @t{/} and @t{&/}
770
771 @item
772 Addition @t{+} and subtraction @t{-}
773
774 @item
775 Relational @t{< <= = >= > <>}
776
777 @item
778 Logical @t{NOT}
779
780 @item
781 Logical @t{AND}
782
783 @item
784 Logical @t{OR} and @t{XOR}
785 @end itemize
786
787 @xref{Matrix Functions}, for the available matrix functions.  The
788 remaining operators are described in more detail below.
789
790 @cindex restricted expressions
791 Expressions appear in the matrix language in some contexts where there
792 would be ambiguity whether @samp{/} is an operator or a separator
793 between subcommands.  In these contexts, only the operators with
794 higher precedence than @samp{/} are allowed outside parentheses.
795 Later sections call these @dfn{restricted expressions}.
796
797 @node Matrix Construction Operator
798 @subsubsection Matrix Construction Operator @t{@{@}}
799
800 Use the @t{@{}@t{@}} operator to construct matrices.  Within
801 the curly braces, commas separate elements within a row and semicolons
802 separate rows.  The following examples show a @math{2@times{}3}
803 matrix, a @math{1@times{}4} row vector, a @math{3@times{}1} column
804 vector, and a scalar.
805
806 @multitable @columnfractions .4 .05 .4
807 @item @t{@{1, 2, 3; 4, 5, 6@}}
808 @tab @result{}
809 @tab
810 @ifnottex
811 @t{[1  2  3] @* [4  5  6]}
812 @end ifnottex
813 @iftex
814 @math{\left(\matrix{1 & 2 & 3 \cr 4 & 5 & 6}\right)}
815 @end iftex
816 @
817 @item @t{@{3.14, 6.28, 9.24, 12.57@}}
818 @tab @result{}
819 @tab
820 @ifnottex
821 [3.14  6.28  9.42  12.57]
822 @end ifnottex
823 @iftex
824 @math{(\matrix{3.14 & 6.28 & 9.42 & 12.57})}
825 @end iftex
826 @
827 @item @t{@{1.41; 1.73; 2@}}
828 @tab @result{}
829 @tab
830 @ifnottex
831 @t{[1.41] @* [1.73] @* [2.00]}
832 @end ifnottex
833 @iftex
834 @math{(\matrix{1.41 & 1.73 & 2.00})}
835 @end iftex
836 @
837 @item @t{@{5@}}
838 @tab @result{}
839 @tab 5
840 @end multitable
841
842 Curly braces are not limited to holding numeric literals.  They can
843 contain calculations, and they can paste together matrices and vectors
844 in any way as long as the result is rectangular.  For example, if
845 @samp{m} is matrix @code{@{1, 2; 3, 4@}}, @samp{r} is row vector
846 @code{@{5, 6@}}, and @samp{c} is column vector @code{@{7, 8@}}, then
847 curly braces can be used as follows:
848
849 @multitable @columnfractions .4 .05 .4
850 @item @t{@{m, c; r, 10@}}
851 @tab @result{}
852 @tab
853 @ifnottex
854 @t{[1 2  7] @* [3 4  8] @* [5 6 10]}
855 @end ifnottex
856 @iftex
857 @math{\left(\matrix{1 & 2 & 7 \cr 3 & 4 & 8 \cr 5 & 6 & 10}\right)}
858 @end iftex
859 @
860 @item @t{@{c, 2 * c, T(r)@}}
861 @tab @result{}
862 @tab
863 @ifnottex
864 @t{[7 14 5] @* [8 16 6]}
865 @end ifnottex
866 @iftex
867 @math{\left(\matrix{7 & 14 & 5 \cr 8 & 16 & 6}\right)}
868 @end iftex
869 @end multitable
870
871 The final example above uses the transposition function @code{T}.
872
873 @node Matrix Sequence Operator
874 @subsubsection Integer Sequence Operator @samp{:}
875
876 The syntax @code{@var{first}:@var{last}:@var{step}} yields a row
877 vector of consecutive integers from @var{first} to @var{last} counting
878 by @var{step}.  The final @code{:@var{step}} is optional and
879 defaults to 1 when omitted.
880
881 Each of @var{first}, @var{last}, and @var{step} must be a scalar and
882 should be an integer (any fractional part is discarded).  Because
883 @samp{:} has a high precedence, operands other than numeric literals
884 must usually be parenthesized.
885
886 When @var{step} is positive (or omitted) and @math{@var{end} <
887 @var{start}}, or if @var{step} is negative and @math{@var{end} >
888 @var{start}}, then the result is an empty matrix.  If @var{step} is 0,
889 then @pspp{} reports an error.
890
891 Here are some examples:
892
893 @multitable @columnfractions .4 .05 .4
894 @item @t{1:6}      @tab @result{} @tab @t{@{1, 2, 3, 4, 5, 6@}}
895 @item @t{1:6:2}    @tab @result{} @tab @t{@{1, 3, 5@}}
896 @item @t{-1:-5:-1} @tab @result{} @tab @t{@{-1, -2, -3, -4, -5@}}
897 @item @t{-1:-5}    @tab @result{} @tab @t{@{@}}
898 @item @t{2:1:0}    @tab @result{} @tab (error)
899 @end multitable
900
901 @node Matrix Index Operator
902 @subsubsection Index Operator @code{()}
903
904 The result of the submatrix or indexing operator, written
905 @code{@var{m}(@var{rindex}, @var{cindex})}, contains the rows of
906 @var{m} whose indexes are given in vector @var{rindex} and the columns
907 whose indexes are given in vector @var{cindex}.
908
909 In the simplest case, if @var{rindex} and @var{cindex} are both
910 scalars, the result is also a scalar:
911
912 @multitable @columnfractions .4 .05 .4
913 @item @t{@{10, 20; 30, 40@}(1, 1)} @tab @result{} @tab @t{10}
914 @item @t{@{10, 20; 30, 40@}(1, 2)} @tab @result{} @tab @t{20}
915 @item @t{@{10, 20; 30, 40@}(2, 1)} @tab @result{} @tab @t{30}
916 @item @t{@{10, 20; 30, 40@}(2, 2)} @tab @result{} @tab @t{40}
917 @end multitable
918
919 If the index arguments have multiple elements, then the result
920 includes multiple rows or columns:
921
922 @multitable @columnfractions .4 .05 .4
923 @item @t{@{10, 20; 30, 40@}(1:2, 1)} @tab @result{} @tab @t{@{10; 30@}}
924 @item @t{@{10, 20; 30, 40@}(2, 1:2)} @tab @result{} @tab @t{@{30, 40@}}
925 @item @t{@{10, 20; 30, 40@}(1:2, 1:2)} @tab @result{} @tab @t{@{10, 20; 30, 40@}}
926 @end multitable
927
928 The special argument @samp{:} may stand in for all the rows or columns
929 in the matrix being indexed, like this:
930
931 @multitable @columnfractions .4 .05 .4
932 @item @t{@{10, 20; 30, 40@}(:, 1)} @tab @result{} @tab @t{@{10; 30@}}
933 @item @t{@{10, 20; 30, 40@}(2, :)} @tab @result{} @tab @t{@{30, 40@}}
934 @item @t{@{10, 20; 30, 40@}(:, :)} @tab @result{} @tab @t{@{10, 20; 30, 40@}}
935 @end multitable
936
937 The index arguments do not have to be in order, and they may contain
938 repeated values, like this:
939
940 @multitable @columnfractions .4 .05 .4
941 @item @t{@{10, 20; 30, 40@}(@{2, 1@}, 1)} @tab @result{} @tab @t{@{30; 10@}}
942 @item @t{@{10, 20; 30, 40@}(2, @{2; 2; 1@})} @tab @result{} @tab @t{@{40, 40, 30@}}
943 @item @t{@{10, 20; 30, 40@}(2:1:-1, :)} @tab @result{} @tab @t{@{30, 40; 10, 20@}}
944 @end multitable
945
946 When the matrix being indexed is a row or column vector, only a single
947 index argument is needed, like this:
948
949 @multitable @columnfractions .4 .05 .4
950 @item @t{@{11, 12, 13, 14, 15@}(2:4)} @tab @result{} @tab @t{@{12, 13, 14@}}
951 @item @t{@{11; 12; 13; 14; 15@}(2:4)} @tab @result{} @tab @t{@{12; 13; 14@}}
952 @end multitable
953
954 When an index is not an integer, @pspp{} discards the fractional part.
955 It is an error for an index to be less than 1 or greater than the
956 number of rows or columns:
957
958 @multitable @columnfractions .4 .05 .4
959 @item @t{@{11, 12, 13, 14@}(@{2.5, 4.6@})} @tab @result{} @tab @t{@{12, 14@}}
960 @item @t{@{11; 12; 13; 14@}(0)} @tab @result{} @tab (error)
961 @end multitable
962
963 @node Matrix Unary Operators
964 @subsubsection Unary Operators
965
966 The unary operators take a single operand of any dimensions and
967 operate on each of its elements independently.  The unary operators
968 are:
969
970 @table @code
971 @item -
972 Inverts the sign of each element.
973
974 @item +
975 No change.
976
977 @item NOT
978 Logical inversion: each positive value becomes 0 and each zero or
979 negative value becomes 1.
980 @end table
981
982 Examples:
983
984 @multitable @columnfractions .4 .05 .4
985 @item @t{-@{1, -2; 3, -4@}} @tab @result{} @tab @t{@{-1, 2; -3, 4@}}
986 @item @t{+@{1, -2; 3, -4@}} @tab @result{} @tab @t{@{1, -2; 3, -4@}}
987 @item @t{NOT @{1, 0; -1, 1@}} @tab @result{} @tab @t{@{0, 1; 1, 0@}}
988 @end multitable
989
990 @node Matrix Elementwise Binary Operators
991 @subsubsection Elementwise Binary Operators
992
993 The elementwise binary operators require their operands to be matrices
994 with the same dimensions.  Alternatively, if one operand is a scalar,
995 then its value is treated as if it were duplicated to the dimensions
996 of the other operand.  The result is a matrix of the same size as the
997 operands, in which each element is the result of the applying the
998 operator to the corresponding elements of the operands.
999
1000 The elementwise binary operators are listed below.
1001
1002 @itemize @bullet
1003 @item
1004 The arithmetic operators, for familiar arithmetic operations:
1005
1006 @table @asis
1007 @item @code{+}
1008 Addition.
1009
1010 @item @code{-}
1011 Subtraction.
1012
1013 @item @code{*}
1014 Multiplication, if one operand is a scalar.  (Otherwise this is matrix
1015 multiplication, described below.)
1016
1017 @item @code{/} or @code{&/}
1018 Division.
1019
1020 @item @code{&*}
1021 Multiplication.
1022
1023 @item @code{&**}
1024 Exponentiation.
1025 @end table
1026
1027 @item
1028 The relational operators, whose results are 1 when a comparison is
1029 true and 0 when it is false:
1030
1031 @table @asis
1032 @item @code{<} or @code{LT}
1033 Less than.
1034
1035 @item @code{<=} or @code{LE}
1036 Less than or equal.
1037
1038 @item @code{=} or @code{EQ}
1039 Equal.
1040
1041 @item @code{>} or @code{GT}
1042 Greater than.
1043
1044 @item @code{>=} or @code{GE}
1045 Greater than or equal.
1046
1047 @item @code{<>} or @code{~=} or @code{NE}
1048 Not equal.
1049 @end table
1050
1051 @item
1052 The logical operators, which treat positive operands as true and
1053 nonpositive operands as false.  They yield 0 for false and 1 for true:
1054
1055 @table @code
1056 @item AND
1057 True if both operands are true.
1058
1059 @item OR
1060 True if at least one operand is true.
1061
1062 @item XOR
1063 True if exactly one operand is true.
1064 @end table
1065 @end itemize
1066
1067 Examples:
1068
1069 @multitable @columnfractions .4 .05 .4
1070 @item @t{1 + 2} @tab @result{} @tab @t{3}
1071 @item @t{1 + @{3; 4@}} @tab @result{} @tab @t{@{4; 5@}}
1072 @item @t{@{66, 77; 88, 99@} + 5} @tab @result{} @tab @t{@{71, 82; 93, 104@}}
1073 @item @t{@{4, 8; 3, 7@} + @{1, 0; 5, 2@}} @tab @result{} @tab @t{@{5, 8; 8, 9@}}
1074 @item @t{@{1, 2; 3, 4@} < @{4, 3; 2, 1@}} @tab @result{} @tab @t{@{1, 1; 0, 0@}}
1075 @item @t{@{1, 3; 2, 4@} >= 3} @tab @result{} @tab @t{@{0, 1; 0, 1@}}
1076 @item @t{@{0, 0; 1, 1@} AND @{0, 1; 0, 1@}} @tab @result{} @tab @t{@{0, 0; 0, 1@}}
1077 @end multitable
1078
1079 @node Matrix Multiplication Operator
1080 @subsubsection Matrix Multiplication Operator @samp{*}
1081
1082 If @code{A} is an @math{@var{m}@times{}@var{n}} matrix and @code{B} is
1083 an @math{@var{n}@times{}@var{p}} matrix, then @code{A*B} is the
1084 @math{@var{m}@times{}@var{p}} matrix multiplication product @code{C}.
1085 @pspp{} reports an error if the number of columns in @code{A} differs
1086 from the number of rows in @code{B}.
1087
1088 The @code{*} operator performs elementwise multiplication (see above)
1089 if one of its operands is a scalar.
1090
1091 No built-in operator yields the inverse of matrix multiplication.
1092 Instead, multiply by the result of @code{INV} or @code{GINV}.
1093
1094 Some examples:
1095
1096 @multitable @columnfractions .4 .05 .4
1097 @item @t{@{1, 2, 3@} * @{4; 5; 6@}} @tab @result{} @tab @t{32}
1098 @item @t{@{4; 5; 6@} * @{1, 2, 3@}} @tab @result{} @tab @t{@{4,@w{ } 8, 12; @*@w{ }5, 10, 15; @*@w{ }6, 12, 18@}}
1099 @end multitable
1100
1101 @node Matrix Exponentiation Operator
1102 @subsubsection Matrix Exponentiation Operator @code{**}
1103
1104 The result of @code{A**B} is defined as follows when @code{A} is a
1105 square matrix and @code{B} is an integer scalar:
1106
1107 @itemize @bullet
1108 @item
1109 For @code{B > 0}, @code{A**B} is @code{A*@dots{}*A}, where there are
1110 @code{B} @samp{A}s.  (@pspp{} implements this efficiently for large
1111 @code{B}, using exponentiation by squaring.)
1112
1113 @item
1114 For @code{B < 0}, @code{A**B} is @code{INV(A**(-B))}.
1115
1116 @item
1117 For @code{B = 0}, @code{A**B} is the identity matrix.
1118 @end itemize
1119
1120 @noindent
1121 @pspp{} reports an error if @code{A} is not square or @code{B} is not
1122 an integer.
1123
1124 Examples:
1125
1126 @multitable @columnfractions .4 .05 .4
1127 @item @t{@{2, 5; 1, 4@}**3} @tab @result{} @tab @t{@{48, 165; 33, 114@}}
1128 @item @t{@{2, 5; 1, 4@}**0} @tab @result{} @tab @t{@{1, 0; 0, 1@}}
1129 @item @t{10*@{4, 7; 2, 6@}**-1} @tab @result{} @tab @t{@{6, -7; -2, 4@}}
1130 @end multitable
1131
1132 @node Matrix Functions
1133 @subsection Matrix Functions
1134
1135 The matrix language support numerous functions in multiple categories.
1136 The following subsections document each of the currently supported
1137 functions.  The first letter of each parameter's name indicate the
1138 required argument type:
1139
1140 @table @var
1141 @item s
1142 A scalar.
1143
1144 @item n
1145 A nonnegative integer scalar.  (Non-integers are accepted and silently
1146 rounded down to the nearest integer.)
1147
1148 @item V
1149 A row or column vector.
1150
1151 @item M
1152 A matrix.
1153 @end table
1154
1155 @node Matrix Elementwise Functions
1156 @subsubsection Elementwise Functions
1157
1158 These functions act on each element of their argument independently,
1159 like the elementwise operators (@pxref{Matrix Elementwise Binary
1160 Operators}).
1161
1162 @deffn {Matrix Function} ABS (@var{M})
1163 Takes the absolute value of each element of @var{M}.
1164
1165 @t{ABS(@{-1, 2; -3, 0@}) @result{} @{1, 2; 3, 0@}}
1166 @end deffn
1167
1168 @deffn {Matrix Function} ARSIN (@var{M})
1169 @deffnx {Matrix Function} ARTAN (@var{M})
1170 Computes the inverse sine or tangent, respectively, of each element in
1171 @var{M}.  The results are in radians, between @math{-\pi/2} and
1172 @math{+\pi/2}, inclusive.
1173
1174 The value of @math{\pi} can be computed as @code{4*ARTAN(1)}.
1175
1176 @t{ARSIN(@{-1, 0, 1@}) @result{} @{-1.57, 0, 1.57@}} (approximately)
1177
1178 @t{ARTAN(@{-5, -1, 1, 5@}) @result{} @{-1.37, -.79, .79, 1.37@}} (approximately)
1179 @end deffn
1180
1181 @deffn {Matrix Function} COS (@var{M})
1182 @deffnx {Matrix Function} SIN (@var{M})
1183 Computes the cosine or sine, respectively, of each element in @var{M},
1184 which must be in radians.
1185
1186 @t{COS(@{0.785, 1.57; 3.14, 1.57 + 3.14@}) @result{} @{.71, 0; -1, 0@}} (approximately)
1187 @end deffn
1188
1189 @deffn {Matrix Function} EXP (@var{M})
1190 Computes @math{e^x} for each element @var{x} in @var{M}.
1191
1192 @t{EXP(@{2, 3; 4, 5@}) @result{} @{7.39, 20.09; 54.6, 148.4@}} (approximately)
1193 @end deffn
1194
1195 @deffn {Matrix Function} LG10 (@var{M})
1196 @deffnx {Matrix Function} LN (@var{M})
1197 Takes the logarithm with base 10 or base @math{e}, respectively, of
1198 each element in @var{M}.
1199
1200 @t{LG10(@{1, 10, 100, 1000@}) @result{} @{0, 1, 2, 3@}} @*
1201 @t{LG10(0) @result{}} (error)
1202
1203 @t{LN(@{EXP(1), 1, 2, 3, 4@}) @result{} @{1, 0, .69, 1.1, 1.39@}} (approximately) @*
1204 @t{LN(0) @result{}} (error)
1205 @end deffn
1206
1207 @deffn {Matrix Function} MOD (@var{M}, @var{s})
1208 Takes each element in @var{M} modulo nonzero scalar value @var{s},
1209 that is, the remainder of division by @var{s}.  The sign of the result
1210 is the same as the sign of the dividend.
1211
1212 @t{MOD(@{5, 4, 3, 2, 1, 0@}, 3) @result{} @{2, 1, 0, 2, 1, 0@}} @*
1213 @t{MOD(@{5, 4, 3, 2, 1, 0@}, -3) @result{} @{2, 1, 0, 2, 1, 0@}} @*
1214 @t{MOD(@{-5, -4, -3, -2, -1, 0@}, 3) @result{} @{-2, -1, 0, -2, -1, 0@}} @*
1215 @t{MOD(@{-5, -4, -3, -2, -1, 0@}, -3) @result{} @{-2, -1, 0, -2, -1, 0@}} @*
1216 @t{MOD(@{5, 4, 3, 2, 1, 0@}, 1.5) @result{} @{.5, 1.0, .0, .5, 1.0, .0@}} @*
1217 @t{MOD(@{5, 4, 3, 2, 1, 0@}, 0) @result{}} (error)
1218 @end deffn
1219
1220 @deffn {Matrix Function} RND (@var{M})
1221 @deffnx {Matrix Function} TRUNC (@var{M})
1222 Rounds each element of @var{M} to an integer.  @code{RND} rounds to
1223 the nearest integer, with halves rounded to even integers, and
1224 @code{TRUNC} rounds toward zero.
1225
1226 @t{RND(@{-1.6, -1.5, -1.4@}) @result{} @{-2, -2, -1@}} @*
1227 @t{RND(@{-.6, -.5, -.4@}) @result{} @{-1, 0, 0@}} @*
1228 @t{RND(@{.4, .5, .6@} @result{} @{0, 0, 1@}} @*
1229 @t{RND(@{1.4, 1.5, 1.6@}) @result{} @{1, 2, 2@}}
1230
1231 @t{TRUNC(@{-1.6, -1.5, -1.4@}) @result{} @{-1, -1, -1@}} @*
1232 @t{TRUNC(@{-.6, -.5, -.4@}) @result{} @{0, 0, 0@}} @*
1233 @t{TRUNC(@{.4, .5, .6@} @result{} @{0, 0, 0@}} @*
1234 @t{TRUNC(@{1.4, 1.5, 1.6@}) @result{} @{1, 1, 1@}}
1235 @end deffn
1236
1237 @deffn {Matrix Function} SQRT (@var{M})
1238 Takes the square root of each element of @var{M}, which must not be
1239 negative.
1240
1241 @t{SQRT(@{0, 1, 2, 4, 9, 81@}) @result{} @{0, 1, 1.41, 2, 3, 9@}} (approximately) @*
1242 @t{SQRT(-1) @result{}} (error)
1243 @end deffn
1244
1245 @node Matrix Logical Functions
1246 @subsubsection Logical Functions
1247
1248 @deffn {Matrix Function} ALL (@var{M})
1249 Returns a scalar with value 1 if all of the elements in @var{M} are
1250 nonzero, or 0 if at least one element is zero.
1251
1252 @t{ALL(@{1, 2, 3@} < @{2, 3, 4@}) @result{} 1} @*
1253 @t{ALL(@{2, 2, 3@} < @{2, 3, 4@}) @result{} 0} @*
1254 @t{ALL(@{2, 3, 3@} < @{2, 3, 4@}) @result{} 0} @*
1255 @t{ALL(@{2, 3, 4@} < @{2, 3, 4@}) @result{} 0}
1256 @end deffn
1257
1258 @deffn {Matrix Function} ANY (@var{M})
1259 Returns a scalar with value 1 if any of the elements in @var{M} is
1260 nonzero, or 0 if all of them are zero.
1261
1262 @t{ANY(@{1, 2, 3@} < @{2, 3, 4@}) @result{} 1} @*
1263 @t{ANY(@{2, 2, 3@} < @{2, 3, 4@}) @result{} 1} @*
1264 @t{ANY(@{2, 3, 3@} < @{2, 3, 4@}) @result{} 1} @*
1265 @t{ANY(@{2, 3, 4@} < @{2, 3, 4@}) @result{} 0}
1266 @end deffn
1267
1268 @node Matrix Construction Functions
1269 @subsubsection Matrix Construction Functions
1270
1271 @deffn {Matrix Function} BLOCK (@var{M1}, @dots{}, @var{Mn})
1272 Returns a block diagonal matrix with as many rows as the sum of its
1273 arguments' row counts and as many columns as the sum of their columns.
1274 Each argument matrix is placed along the main diagonal of the result,
1275 and all other elements are zero.
1276
1277 @format
1278 @t{BLOCK(@{1, 2; 3, 4@}, 5, @{7; 8; 9@}, @{10, 11@}) @result{}
1279    1   2   0   0   0   0
1280    3   4   0   0   0   0
1281    0   0   5   0   0   0
1282    0   0   0   7   0   0
1283    0   0   0   8   0   0
1284    0   0   0   9   0   0
1285    0   0   0   0  10  11}
1286 @end format
1287 @end deffn
1288
1289 @deffn {Matrix Function} IDENT (@var{n})
1290 @deffnx {Matrix Function} IDENT (@var{nr}, @var{nc})
1291 Returns an identity matrix, whose main diagonal elements are one and
1292 whose other elements are zero.  The returned matrix has @var{n} rows
1293 and columns or @var{nr} rows and @var{nc} columns, respectively.
1294
1295 @format
1296 @t{IDENT(1) @result{} 1
1297 IDENT(2) @result{}
1298   1  0
1299   0  1
1300 IDENT(3, 5) @result{}
1301   1  0  0  0  0
1302   0  1  0  0  0
1303   0  0  1  0  0
1304 IDENT(5, 3) @result{}
1305   1  0  0
1306   0  1  0
1307   0  0  1
1308   0  0  0
1309   0  0  0}
1310 @end format
1311 @end deffn
1312
1313 @deffn {Matrix Function} MAGIC (@var{n})
1314 Returns an @math{@var{n}@times{}@var{n}} matrix that contains each of
1315 the integers @math{1@dots{}@var{n}} once, in which each column, each
1316 row, and each diagonal sums to @math{n(n^2+1)/2}.  There are many
1317 magic squares with given dimensions, but this function always returns
1318 the same one for a given value of @var{n}.
1319
1320 @t{MAGIC(3) @result{} @{8, 1, 6; 3, 5, 7; 4, 9, 2@}} @*
1321 @t{MAGIC(4) @result{} @{1, 5, 12, 16; 15, 11, 6, 2; 14, 8, 9, 3; 4, 10, 7, 13@}}
1322 @end deffn
1323
1324 @deffn {Matrix Function} MAKE (@var{nr}, @var{nc}, @var{s})
1325 Returns an @math{@var{nr}@times{}@var{nc}} matrix whose elements are
1326 all @var{s}.
1327
1328 @t{MAKE(1, 2, 3) @result{} @{3, 3@}} @*
1329 @t{MAKE(2, 1, 4) @result{} @{4; 4@}} @*
1330 @t{MAKE(2, 3, 5) @result{} @{5, 5, 5; 5, 5, 5@}}
1331 @end deffn
1332
1333 @deffn {Matrix Function} MDIAG (@var{V})
1334 @anchor{MDIAG} Given @var{n}-element vector @var{V}, returns a
1335 @math{@var{n}@times{}@var{n}} matrix whose main diagonal is copied
1336 from @var{V}.  The other elements in the returned vector are zero.
1337
1338 Use @code{CALL SETDIAG} (@pxref{CALL SETDIAG}) to replace the main
1339 diagonal of a matrix in-place.
1340
1341 @format
1342 @t{MDIAG(@{1, 2, 3, 4@}) @result{}
1343   1  0  0  0
1344   0  2  0  0
1345   0  0  3  0
1346   0  0  0  4}
1347 @end format
1348 @end deffn
1349
1350 @deffn {Matrix Function} RESHAPE (@var{M}, @var{nr}, @var{nc})
1351 Returns an @math{@var{nr}@times{}@var{nc}} matrix whose elements come
1352 from @var{M}, which must have the same number of elements as the new
1353 matrix, copying elements from @var{M} to the new matrix row by row.
1354
1355 @format
1356 @t{RESHAPE(1:12, 1, 12) @result{}
1357    1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12
1358 RESHAPE(1:12, 2, 6) @result{}
1359    1   2   3   4   5   6
1360    7   8   9  10  11  12
1361 RESHAPE(1:12, 3, 4) @result{}
1362    1   2   3   4
1363    5   6   7   8
1364    9  10  11  12
1365 RESHAPE(1:12, 4, 3) @result{}
1366    1   2   3
1367    4   5   6
1368    7   8   9
1369   10  11  12}
1370 @end format
1371 @end deffn
1372
1373 @deffn {Matrix Function} T (@var{M})
1374 @deffnx {Matrix Function} TRANSPOS (@var{M})
1375 Returns @var{M} with rows exchanged for columns.
1376
1377 @t{T(@{1, 2, 3@}) @result{} @{1; 2; 3@}} @*
1378 @t{T(@{1; 2; 3@}) @result{} @{1, 2, 3@}}
1379 @end deffn
1380
1381 @deffn {Matrix Function} UNIFORM (@var{nr}, @var{nc})
1382 Returns a @math{@var{nr}@times{}@var{nc}} matrix in which each element
1383 is randomly chosen from a uniform distribution of real numbers between
1384 0 and 1.  Random number generation honors the current seed setting
1385 (@pxref{SET SEED}).
1386
1387 The following example shows one possible output, but of course every
1388 result will be different (given different seeds):
1389
1390 @format
1391 @t{UNIFORM(4, 5)*10 @result{}
1392   7.71  2.99   .21  4.95  6.34
1393   4.43  7.49  8.32  4.99  5.83
1394   2.25   .25  1.98  7.09  7.61
1395   2.66  1.69  2.64   .88  1.50}
1396 @end format
1397 @end deffn
1398
1399 @node Matrix Minimum and Maximum and Sum Functions
1400 @subsubsection Minimum, Maximum, and Sum Functions
1401
1402 @deffn {Matrix Function} CMIN (@var{M})
1403 @deffnx {Matrix Function} CMAX (@var{M})
1404 @deffnx {Matrix Function} CSUM (@var{M})
1405 @deffnx {Matrix Function} CSSQ (@var{M})
1406 Returns a row vector with the same number of columns as @var{M}, in
1407 which each element is the minimum, maximum, sum, or sum of squares,
1408 respectively, of the elements in the same column of @var{M}.
1409
1410 @t{CMIN(@{1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9@} @result{} @{1, 2, 3@}} @*
1411 @t{CMAX(@{1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9@} @result{} @{7, 8, 9@}} @*
1412 @t{CSUM(@{1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9@} @result{} @{12, 15, 18@}} @*
1413 @t{CSSQ(@{1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9@} @result{} @{66, 93, 126@}}
1414 @end deffn
1415
1416 @deffn {Matrix Function} MMIN (@var{M})
1417 @deffnx {Matrix Function} MMAX (@var{M})
1418 @deffnx {Matrix Function} MSUM (@var{M})
1419 @deffnx {Matrix Function} MSSQ (@var{M})
1420 Returns the minimum, maximum, sum, or sum of squares, respectively, of
1421 the elements of @var{M}.
1422
1423 @t{MMIN(@{1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9@} @result{} 1} @*
1424 @t{MMAX(@{1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9@} @result{} 9} @*
1425 @t{MSUM(@{1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9@} @result{} 45} @*
1426 @t{MSSQ(@{1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9@} @result{} 285}
1427 @end deffn
1428
1429 @deffn {Matrix Function} RMIN (@var{M})
1430 @deffnx {Matrix Function} RMAX (@var{M})
1431 @deffnx {Matrix Function} RSUM (@var{M})
1432 @deffnx {Matrix Function} RSSQ (@var{M})
1433 Returns a column vector with the same number of rows as @var{M}, in
1434 which each element is the minimum, maximum, sum, or sum of squares,
1435 respectively, of the elements in the same row of @var{M}.
1436
1437 @t{RMIN(@{1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9@} @result{} @{1; 4; 7@}} @*
1438 @t{RMAX(@{1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9@} @result{} @{3; 6; 9@}} @*
1439 @t{RSUM(@{1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9@} @result{} @{6; 15; 24@}} @*
1440 @t{RSSQ(@{1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9@} @result{} @{14; 77; 194@}}
1441 @end deffn
1442
1443 @deffn {Matrix Function} SSCP (@var{M})
1444 Returns @math{@var{M}^T @times{} @var{M}}.
1445
1446 @t{SSCP(@{1, 2, 3; 4, 5, 6@}) @result{} @{17, 22, 27; 22, 29, 36; 27, 36, 45@}}
1447 @end deffn
1448
1449 @deffn {Matrix Function} TRACE (@var{M})
1450 Returns the sum of the elements along @var{M}'s main diagonal,
1451 equivalent to @code{MSUM(DIAG(@var{M}))}.
1452
1453 @t{TRACE(MDIAG(1:5)) @result{} 15}
1454 @end deffn
1455
1456 @node Matrix Property Functions
1457 @subsubsection Matrix Property Functions
1458
1459 @deffn {Matrix Function} NROW (@var{M})
1460 @deffnx {Matrix Function} NCOL (@var{M})
1461 Returns the number of row or columns, respectively, in @var{M}.
1462
1463 @format
1464 @t{NROW(@{1, 0; -2, -3; 3, 3@}) @result{} 3
1465 NROW(1:5) @result{} 1
1466
1467 NCOL(@{1, 0; -2, -3; 3, 3@}) @result{} 2
1468 NCOL(1:5) @result{} 5}
1469 @end format
1470 @end deffn
1471
1472 @deffn {Matrix Function} DIAG (@var{M})
1473 Returns a column vector containing a copy of @var{M}'s main diagonal.
1474 The vector's length is the lesser of @code{NCOL(@var{M})} and
1475 @code{NROW(@var{M})}.
1476
1477 @t{DIAG(@{1, 0; -2, -3; 3, 3@}) @result{} @{1; -3@}}
1478 @end deffn
1479
1480 @node Matrix Rank Ordering Functions
1481 @subsubsection Matrix Rank Ordering Functions
1482
1483 The @code{GRADE} and @code{RANK} functions each take a matrix @var{M}
1484 and return a matrix @var{r} with the same dimensions.  Each element in
1485 @var{r} ranges between 1 and the number of elements @var{n} in
1486 @var{M}, inclusive.  When the elements in @var{M} all have unique
1487 values, both of these functions yield the same results: the smallest
1488 element in @var{M} corresponds to value 1 in @var{r}, the next
1489 smallest to 2, and so on, up to the largest to @var{n}.  When multiple
1490 elements in @var{M} have the same value, these functions use different
1491 rules for handling the ties.
1492
1493 @deffn {Matrix Function} GRADE (@var{M})
1494 Returns a ranking of @var{M}, turning duplicate values into sequential
1495 ranks.  The returned matrix always contains each of the integers 1
1496 through the number of elements in the matrix exactly once.
1497
1498 @t{GRADE(@{1, 0, 3; 3, 1, 2; 3, 0, 5@})} @result{} @t{@{3, 1, 6; 7, 4, 5; 8, 2, 9@}}
1499 @end deffn
1500
1501 @deffn {Matrix Function} RNKORDER (@var{M})
1502 Returns a ranking of @var{M}, turning duplicate values into the mean
1503 of their sequential ranks.
1504
1505 @t{RNKORDER(@{1, 0, 3; 3, 1, 2; 3, 0, 5@})} @*@w{ }@result{} @t{@{3.5, 1.5, 7; 7, 3.5, 5; 7, 1.5, 9@}}
1506 @end deffn
1507
1508 @noindent
1509 One may use @code{GRADE} to sort a vector:
1510
1511 @example
1512 COMPUTE v(GRADE(v))=v.   /* Sort v in ascending order.
1513 COMPUTE v(GRADE(-v))=v.  /* Sort v in descending order.
1514 @end example
1515
1516 @node Matrix Algebra Functions
1517 @subsubsection Matrix Algebra Functions
1518
1519 @deffn {Matrix Function} CHOL (@var{M})
1520 Matrix @var{M} must be an @math{@var{n}@times{}@var{n}} symmetric
1521 positive-definite matrix.  Returns an @math{@var{n}@times{}@var{n}}
1522 matrix @var{B} such that @math{@var{B}^T@times{}@var{B}=@var{M}}.
1523
1524 @format
1525 @t{CHOL(@{4, 12, -16; 12, 37, -43; -16, -43, 98@}) @result{}
1526   2  6 -8
1527   0  1  5
1528   0  0  3}
1529 @end format
1530 @end deffn
1531
1532 @deffn {Matrix Function} DESIGN (@var{M})
1533 Returns a design matrix for @var{M}.  The design matrix has the same
1534 number of rows as @var{M}.  Each column @var{c} in @var{M}, from left
1535 to right, yields a group of columns in the output.  For each unique
1536 value @var{v} in @var{c}, from top to bottom, add a column to the
1537 output in which @var{v} becomes 1 and other values become 0.
1538
1539 @pspp{} issues a warning if a column only contains a single unique value.
1540
1541 @format
1542 @t{DESIGN(@{1; 2; 3@}) @result{} @{1, 0, 0; 0, 1, 0; 0, 0, 1@}}
1543 @t{DESIGN(@{5; 8; 5@}) @result{} @{1, 0; 0, 1; 1, 0@}}
1544 @t{DESIGN(@{1, 5; 2, 8; 3, 5@})}
1545  @result{} @t{@{1, 0, 0, 1, 0; 0, 1, 0, 0, 1; 0, 0, 1, 1, 0@}}
1546 @t{DESIGN(@{5; 5; 5@})} @result{} (warning)
1547 @end format
1548 @end deffn
1549
1550 @deffn {Matrix Function} DET (@var{M})
1551 Returns the determinant of square matrix @var{M}.
1552 @end deffn
1553
1554 @deffn {Matrix Function} EVAL (@var{M})
1555 @anchor{EVAL}
1556 Returns a column vector containing the eigenvalues of symmetric matrix
1557 @var{M}, sorted in ascending order.
1558
1559 Use @code{CALL EIGEN} (@pxref{CALL EIGEN}) to compute eigenvalues and
1560 eigenvectors of a matrix.
1561 @end deffn
1562
1563 @deffn {Matrix Function} GINV (@var{M})
1564 Returns the @math{@var{k}@times{}@var{n}} matrix @var{A} that is the
1565 @dfn{generalized inverse} of @math{@var{n}@times{}@var{k}} matrix
1566 @var{M}, defined such that
1567 @math{@var{M}@times{}@var{A}@times{}@var{M}=@var{M}} and
1568 @math{@var{A}@times{}@var{M}@times{}@var{A}=@var{A}}.
1569 @end deffn
1570
1571
1572 @deffn {Matrix Function} GSCH (@var{M})
1573 @var{M} must be a @math{@var{n}@times{}@var{m}} matrix, @math{@var{m}
1574 @geq{} @var{n}}, with rank @var{n}.  Returns an
1575 @math{@var{n}@times{}@var{n}} orthonormal basis for @var{M}, obtained
1576 using the Gram-Schmidt process.
1577 @end deffn
1578
1579 @deffn {Matrix Function} INV (@var{M})
1580 Returns the @math{@var{n}@times{}@var{n}} matrix @var{A} that is the
1581 inverse of @math{@var{n}@times{}@var{n}} matrix @var{M}, defined such
1582 that @math{@var{M}@times{}@var{A} = @var{A}@times{}@var{M} = I}, where
1583 @var{I} is the identity matrix.  @var{M} must not be singular, that
1584 is, @math{\det(@var{M}) @ne{} 0}.
1585 @end deffn
1586
1587 @deffn {Matrix Function} KRONEKER (@var{Ma}, @var{Mb})
1588 Returns the @math{@var{pm}@times{}@var{qn}} matrix @var{P} that is the
1589 @dfn{Kroneker product} of @math{@var{m}@times{}@var{n}} matrix
1590 @var{Ma} and @math{@var{p}@times{}@var{q}} matrix @var{Mb}.  One may
1591 view @var{P} as the concatenation of multiple
1592 @math{@var{p}@times{}@var{q}} blocks, each of which is the scalar
1593 product of @var{Mb} by a different element of @var{Ma}.  For example,
1594 when @code{A} is a @math{2@times{}2} matrix, @code{KRONEKER(A, B)} is
1595 equivalent to @code{@{A(1,1)*B, A(1,2)*B; A(2,1)*B, A(2,2)*B@}}.
1596 @end deffn
1597
1598 @deffn {Matrix Function} RANK (@var{M})
1599 Returns the rank of matrix @var{M}, a integer scalar whose value is
1600 the dimension of the vector space spanned by its columns or,
1601 equivalently, by its rows.
1602 @end deffn
1603
1604 @deffn {Matrix Function} SOLVE (@var{Ma}, @var{Mb})
1605 @var{Ma} must be an @math{@var{n}@times{}@var{n}} matrix, with
1606 @math{\det(@var{Ma}) @ne{} 0}, and @var{Mb} an
1607 @math{@var{n}@times{}@var{k}} matrix.  Returns an
1608 @math{@var{n}@times{}@var{k}} matrix @var{X} such that @math{@var{Ma}
1609 @times{} @var{X} = @var{Mb}}.
1610 @end deffn
1611
1612 @deffn {Matrix Function} SVAL (@var{M})
1613 @anchor{SVAL}
1614
1615 Given @math{@var{n}@times{}@var{k}} matrix @var{M}, returns a
1616 @math{\min(@var{n},@var{k})}-element column vector containing the
1617 singular values of @var{M} in descending order.
1618
1619 Use @code{CALL SVD} (@pxref{CALL SVD}) to compute the full singular
1620 value decomposition of a matrix.
1621 @end deffn
1622
1623 @deffn {Matrix Function} SWEEP (@var{M}, @var{nk})
1624 Given @math{@var{r}@times{}@var{c}} matrix @var{M} and integer scalar
1625 @math{k = @var{nk}} such that @math{1 @leq{} k @leq{}
1626 \min(@var{r},@var{c})}, returns the @math{@var{r}@times{}@var{c}}
1627 sweep matrix @var{A}.
1628
1629 If @math{@var{M}_{kk} @ne{} 0}, then:
1630
1631 @display
1632 @math{@var{A}_{kk} = 1/@var{M}_{kk}},
1633 @math{@var{A}_{ik} = -@var{M}_{ik}/@var{M}_{kk} @r{for} i @ne{} k},
1634 @math{@var{A}_{kj} = @var{M}_{kj}/@var{M}_{kk} @r{for} j @ne{} k, @r{and}}
1635 @math{@var{A}_{ij} = @var{M}_{ij} - (@var{M}_{ik} * @var{M}_{kj}) / @var{M}_{kk} @r{for} i @ne{} k @r{and} j @ne{} k}.
1636 @end display
1637
1638 If @math{@var{M}_{kk} = 0}, then:
1639
1640 @display
1641 @math{@var{A}_{ik} = @var{A}_{ki} = 0 @r{and}}
1642 @math{@var{A}_{ij} = @var{M}_{ij}, @r{for} i @ne{} k @r{and} j @ne{} k}.
1643 @end display
1644 @end deffn
1645
1646 @node Matrix IO
1647 @subsubsection I/O
1648
1649 @deffn {Matrix Function} EOF (@var{file})
1650 @anchor{EOF Matrix Function}
1651
1652 Given a file handle or file name @var{file}, returns an integer scalar
1653 that indicates whether the last record in the file has been read.
1654 Determining this requires attempting reading past the current record,
1655 which means that @code{REREAD} on the next @code{READ} command
1656 following @code{EOF} on the same file will be ineffective. 
1657 @end deffn
1658
1659 @node Matrix COMPUTE Command
1660 @subsection The @code{COMPUTE} Command
1661
1662 @display
1663 @t{COMPUTE} @i{variable}[@t{(}@i{index}[@t{,}@i{index}]@t{)}]@t{=}@i{expression}@t{.}
1664 @end display
1665
1666 The @code{COMPUTE} command evaluates an expression and assigns the
1667 result to a variable or a submatrix of a variable.  Assigning to a
1668 submatrix uses the same syntax as the index operator (@pxref{Matrix
1669 Index Operator}).
1670
1671 @node Matrix CALL command
1672 @subsection The @code{CALL} Command
1673
1674 A matrix function returns a single result.  The @code{CALL} command
1675 implements procedures, which take a similar syntactic form to
1676 functions but yield results by modifying their arguments rather than
1677 returning a value.
1678
1679 Output arguments to a @code{CALL} procedure must be a single variable
1680 name.
1681
1682 The following procedures are implemented via @code{CALL} to allow them
1683 to return multiple results.  For these procedures, the output
1684 arguments need not name existing variables; if they do, then their
1685 previous values are replaced:
1686
1687 @table @asis
1688 @item @t{CALL EIGEN(@var{M}, @var{evec}, @var{eval})}
1689 @anchor{CALL EIGEN}
1690
1691 Computes the eigenvalues and eigenvector of symmetric
1692 @math{@var{n}@times{}@var{n}} matrix @var{M}.  Assigns the
1693 eigenvectors of @var{M} to the columns of
1694 @math{@var{n}@times{}@var{n}} matrix @var{evec} and the eigenvalues in
1695 descending order to @var{n}-element column vector @var{eval}.
1696
1697 Use the @code{EVAL} function (@pxref{EVAL}) to compute just the
1698 eigenvalues of a symmetric matrix.
1699
1700 @item @t{CALL SVD(@var{M}, @var{U}, @var{S}, @var{V})}
1701 @anchor{CALL SVD}
1702
1703 Computes the singular value decomposition of
1704 @math{@var{n}@times{}@var{k}} matrix @var{M}, assigning @var{S} a
1705 @math{@var{n}@times{}@var{k}} diagonal matrix and to @var{U} and
1706 @var{V} unitary @math{@var{k}@times{}@var{k}} matrices such that
1707 @math{@var{M} = @var{U}@times{}@var{S}@times{}@var{V}^T}.  The main
1708 diagonal of @var{Q} contains the singular values of @var{M}.
1709
1710 Use the @code{SVAL} function (@pxref{SVAL}) to compute just the
1711 singular values of a matrix.
1712 @end table
1713
1714 The final procedure is implemented via @code{CALL} to allow it to
1715 modify a matrix instead of returning a modified version.  For this
1716 procedure, the output argument must name an existing variable.
1717
1718 @table @asis
1719 @item @t{CALL SETDIAG(@var{M}, @var{V})}
1720 @anchor{CALL SETDIAG}
1721
1722 Replaces the main diagonal of @math{@var{n}@times{}@var{p}} matrix
1723 @var{M} by the contents of @var{k}-element vector @var{V}.  If
1724 @math{@var{k} = 1}, so that @var{V} is a scalar, replaces all of the
1725 diagonal elements of @var{M} by @var{V}.  If @math{@var{k} <
1726 \min(@var{n},@var{p})}, only the upper @var{k} diagonal elements are
1727 replaced; if @math{@var{k} > \min(@var{n},@var{p})}, then the 
1728 extra elements of @var{V} are ignored.
1729
1730 Use the @code{MDIAG} function (@pxref{MDIAG}) to construct a new
1731 matrix with a specified main diagonal.
1732 @end table
1733
1734 @node Matrix PRINT Command
1735 @subsection The @code{PRINT} Command
1736
1737 @display
1738 @t{PRINT} [@i{expression}]
1739       [@t{/FORMAT}@t{=}@i{format}]
1740       [@t{/TITLE}@t{=}@i{title}]
1741       [@t{/SPACE}@t{=}@{@t{NEWPAGE} @math{|} @i{n}@}]
1742       [@{@t{/RLABELS}@t{=}@i{string}@dots{} @math{|} @t{/RNAMES}@t{=}@i{expression}@}]
1743       [@{@t{/CLABELS}@t{=}@i{string}@dots{} @math{|} @t{/CNAMES}@t{=}@i{expression}@}]@t{.}
1744 @end display
1745
1746 The @code{PRINT} command is commonly used to display a matrix.  It
1747 evaluates the restricted @var{expression}, if present, and outputs it
1748 either as text or a pivot table, depending on the setting of
1749 @code{MDISPLAY} (@pxref{SET MDISPLAY}).
1750
1751 Use the @code{FORMAT} subcommand to specify a format, such as
1752 @code{F8.2}, for displaying the matrix elements.  @code{FORMAT} is
1753 optional for numerical matrices.  When it is omitted, @pspp{} chooses
1754 how to format entries automatically using @var{m}, the magnitude of
1755 the largest-magnitude element in the matrix to be displayed:
1756
1757 @enumerate
1758 @item
1759 If the matrix's elements are all integers, then, if possible, @pspp{}
1760 chooses the narrowest @code{F} format with width 12 or less that fits
1761 @var{m} plus a sign.
1762
1763 @item
1764 Otherwise, if @math{@var{m} @geq{} 10^9} or @math{@var{m} @leq{}
1765 10^{-4}}, @pspp{} scales all of the numbers in the matrix by
1766 @math{10^x}, where @var{x} is the exponent used when @var{m} is
1767 displayed in scientific notation, and displays the scaled value in
1768 format @code{F13.10}.  @pspp{} adds a note to the output to indicate
1769 the scale factor.
1770
1771 @item
1772 Otherwise, @pspp{} displays the value, without scaling, in format
1773 @code{F13.10}.
1774 @end enumerate
1775
1776 The optional @code{TITLE} subcommand specifies a title for the output
1777 text or table, as a quoted string.  When it is omitted, the syntax of
1778 the matrix expression is used as the title.
1779
1780 Use the @code{SPACE} subcommand to request extra space above the
1781 matrix output.  With a numerical argument, it adds the specified
1782 number of lines of blank space above the matrix.  With @code{NEWPAGE}
1783 as an argument, it prints the matrix at the top of a new page.  The
1784 @code{SPACE} subcommand has no effect when a matrix is output as a
1785 pivot table.
1786
1787 The @code{RLABELS} and @code{RNAMES} subcommands, which are mutually
1788 exclusive, can supply a label to accompany each row in the output.
1789 With @code{RLABELS}, specify the labels as comma-separated strings or
1790 other tokens.  With @code{RNAMES}, specify a single expression that
1791 evaluates to a vector of strings.  Either way, if there are more
1792 labels than rows, the extra labels are ignored, and if there are more
1793 rows than labels, the extra rows are unlabeled.  For output to a pivot
1794 table with @code{RLABELS}, the labels can be any length; otherwise,
1795 the labels are truncated to 8 bytes.
1796
1797 The @code{CLABELS} and @code{CNAMES} subcommands work for labeling
1798 columns as @code{RLABELS} and @code{RNAMES} do for labeling rows.
1799
1800 @subsubheading Text Output
1801
1802 When the @var{expression} is omitted, @code{PRINT} does not output a
1803 matrix.  Instead, it outputs only the text specified on @code{TITLE},
1804 if any, preceded by any space specified on the @code{SPACE}
1805 subcommand, if any.  Any other subcommands are ignored, and the
1806 command acts as if @code{MDISPLAY} is set to @code{TEXT} regardless of
1807 its actual setting.
1808
1809 @node Matrix DO IF Command
1810 @subsection The @code{DO IF} Command
1811
1812 @display
1813 @t{DO IF} @i{expression}@t{.}
1814   @dots{}@i{matrix commands}@dots{}
1815 [@t{ELSE IF} @i{expression}@t{.}
1816   @dots{}@i{matrix commands}@dots{}]@dots{}
1817 [@t{ELSE}
1818   @dots{}@i{matrix commands}@dots{}]
1819 @t{END IF}@t{.}
1820 @end display
1821
1822 A @code{DO IF} command evaluates its expression argument.  If the
1823 @code{DO IF} expression evaluates to true, then @pspp{} executes the
1824 associated commands.  Otherwise, @pspp{} evaluates the expression on
1825 each @code{ELSE IF} clause (if any) in order, and executes the
1826 commands associated with the first one that yields a true value.
1827 Finally, if the @code{DO IF} and all the @code{ELSE IF} expressions
1828 all evaluate to false, @pspp{} executes the commands following the
1829 @code{ELSE} clause (if any).
1830
1831 Each expression on @code{DO IF} and @code{ELSE IF} must evaluate to a
1832 scalar.  Positive scalars are considered to be true, and scalars that
1833 are zero or negative are considered to be false.
1834
1835 @node Matrix LOOP and BREAK Commands
1836 @subsection The @code{LOOP} and @code{BREAK} Commands
1837
1838 @display
1839 @t{LOOP} [@i{var}@t{=}@i{first} @t{TO} @i{last} [@t{BY} @i{step}]] [@t{IF} @i{expression}]@t{.}
1840   @dots{}@i{matrix commands}@dots{}
1841 @t{END LOOP} [@t{IF} @i{expression}]@t{.}
1842
1843 @t{BREAK}@t{.}
1844 @end display
1845
1846 The @code{LOOP} command executes a nested group of matrix commands,
1847 called the loop's @dfn{body}, repeatedly.  It has three optional
1848 clauses that control how many times the loop body executes.
1849 Regardless of these clauses, the global @code{MXLOOPS} setting, which
1850 defaults to 40, also limits the number of iterations of a loop.  To
1851 iterate more times, raise the maximum with @code{SET MXLOOPS} outside
1852 of the @code{MATRIX} command (@pxref{SET MXLOOPS}).
1853
1854 The optional index clause causes @var{var} to be assigned successive
1855 values on each trip through the loop: first @var{first}, then
1856 @math{@var{first} + @var{step}}, then @math{@var{first} + 2 @times{}
1857 @var{step}}, and so on.  The loop ends when @math{@var{var} >
1858 @var{last}}, for positive @var{step}, or @math{@var{var} <
1859 @var{last}}, for negative @var{step}.  If @var{step} is not specified,
1860 it defaults to 1.  All the index clause expressions must evaluate to
1861 scalars, and non-integers are rounded toward zero.  If @var{step}
1862 evaluates as zero (or rounds to zero), then the loop body never
1863 executes.
1864
1865 The optional @code{IF} on @code{LOOP} is evaluated before each
1866 iteration through the loop body.  If its expression, which must
1867 evaluate to a scalar, is zero or negative, then the loop terminates
1868 without executing the loop body.
1869
1870 The optional @code{IF} on @code{END LOOP} is evaluated after each
1871 iteration through the loop body.  If its expression, which must
1872 evaluate to a scalar, is zero or negative, then the loop terminates.
1873
1874 The @code{BREAK} command may be used inside a loop body, ordinarily
1875 within a @code{DO IF} command.  If it is executed, then the loop
1876 terminates immediately, jumping to the command just following
1877 @code{END LOOP}.  When multiple @code{LOOP} commands nest,
1878 @code{BREAK} terminates the innermost loop.
1879
1880 @node Matrix READ and WRITE Commands
1881 @subsection The @code{READ} and @code{WRITE} Commands
1882
1883 The @code{READ} and @code{WRITE} commands perform matrix input and
1884 output with text files.  They share the following syntax for
1885 specifying how data is divided among input lines:
1886
1887 @display
1888 @t{/FIELD}@t{=}@i{first} @t{TO} @i{last} [@t{BY} @i{width}]
1889 [@t{/FORMAT}@t{=}@i{format}]
1890 @end display
1891
1892 Both commands require the @code{FIELD} subcommand.  It specifies the
1893 range of columns, from @var{first} to @var{last}, inclusive, that the
1894 data occupies on each line of the file.  The leftmost column is column
1895 1.  The columns must be literal numbers, not expressions.  To use
1896 entire lines, even if they might be very long, specify a column range
1897 such as @code{1 TO 100000}.
1898
1899 The @code{FORMAT} subcommand is optional for numerical matrices.  For
1900 string matrix input and output, specify an @code{A} format.  In
1901 addition to @code{FORMAT}, the optional @code{BY} specification on
1902 @code{FIELD} determine the meaning of each text line:
1903
1904 @itemize @bullet
1905 @item
1906 Without @code{BY} and @code{FORMAT}, the numbers in the text file are
1907 in @code{F} format separated by spaces or commas.  For @code{WRITE},
1908 @pspp{} uses as many digits of precision needed to represent the
1909 numbers in the matrix
1910
1911 @item
1912 With @code{BY @i{width}}, the input area is divided into fixed-width
1913 fields with the given @i{width}.  The input area must be a multiple of
1914 @i{width} columns wide.  Numbers are read or written as
1915 @code{F@i{width}.0} format.
1916
1917 @item
1918 With @code{FORMAT=@i{count}F}, the input area is divided into
1919 @i{count} equal-width fields per line.  The input area must be a
1920 multiple of @i{count} columns wide.  Another format type may be
1921 substituted for @code{F}.
1922
1923 @item
1924 @code{FORMAT=F@i{w}.@i{d}} divides the input area into fixed-width
1925 fields with width @i{w}.  The input area must be a multiple of @i{w}
1926 columns wide.  Another format type may be substituted for @code{F}.
1927
1928 @item
1929 If @code{BY} and @code{FORMAT} are both used, then they must agree on
1930 the field width.
1931 @end itemize
1932
1933 @node Matrix READ Command
1934 @subsubsection The @code{READ} Command
1935
1936 @display
1937 @t{READ} @i{variable}[@t{(}@i{index}[@t{,}@i{index}]@t{)}]
1938      [@t{/FILE}@t{=}@i{file}]
1939      @t{/FIELD}@t{=}@i{first} @t{TO} @i{last} [@t{BY} @i{width}]
1940      [@t{/FORMAT}@t{=}@i{format}]
1941      [@t{/SIZE}@t{=}@i{expression}]
1942      [@t{/MODE}@t{=}@{@t{RECTANGULAR} @math{|} @t{SYMMETRIC}@}]
1943      [@t{/REREAD}]@t{.}
1944 @end display
1945
1946 The @code{READ} command reads from a text file into a matrix variable.
1947 Specify the target variable just after the command name, either just a
1948 variable name to create or replace an entire variable, or a variable
1949 name followed by an indexing expression to replace a submatrix of an
1950 existing variable.
1951
1952 The @code{FILE} subcommand is required in the first @code{READ}
1953 command that appears within @code{MATRIX}.  It specifies the text file
1954 to be read, either as a file name in quotes or a file handle
1955 previously declared on @code{FILE HANDLE} (@pxref{FILE HANDLE}).
1956 Later @code{READ} commands (in syntax order) use the previous
1957 referenced file if @code{FILE} is omitted.
1958
1959 The @code{FIELD} and @code{FORMAT} subcommands specify how input lines
1960 are interpreted.  @xref{Matrix READ and WRITE Commands}, for details.
1961
1962 The @code{SIZE} subcommand is required for reading into an entire
1963 variable.  Its restricted expression argument should evaluate to a
1964 2-element vector @code{@{@var{n},@w{ }@var{m}@}} or
1965 @code{@{@var{n};@w{ }@var{m}@}}, which indicates a
1966 @math{@var{n}@times{}@var{m}} matrix destination.  A scalar @var{n} is
1967 also allowed and indicates a @math{@var{n}@times{}1} column vector
1968 destination.  When the destination is a submatrix, @code{SIZE} is
1969 optional, and if it is present then it must match the size of the
1970 submatrix.
1971
1972 By default, or with @code{MODE=RECTANGULAR}, the command reads an
1973 entry for every row and column.  With @code{MODE=SYMMETRIC}, the
1974 command reads only the entries on and below the matrix's main
1975 diagonal, and copies the entries above the main diagonal from the
1976 corresponding symmetric entries below it.  Only square matrices
1977 may use @code{MODE=SYMMETRIC}.
1978
1979 Ordinarily, each @code{READ} command starts from a new line in the
1980 text file.  Specify the @code{REREAD} subcommand to instead start from
1981 the last line read by the previous @code{READ} command.  This has no
1982 effect for the first @code{READ} command to read from a particular
1983 file.  It is also ineffective just after a command that uses the
1984 @code{EOF} matrix function (@pxref{EOF Matrix Function}) on a
1985 particular file, because @code{EOF} has to try to read the next line
1986 from the file to determine whether the file contains more input.
1987
1988 @node Matrix WRITE Command
1989 @subsubsection The @code{WRITE} Command
1990
1991 @display
1992 @t{WRITE} @i{expression}
1993       [@t{/OUTFILE}@t{=}@i{file}]
1994       @t{/FIELD}@t{=}@i{first} @t{TO} @i{last} [@t{BY} @i{width}]
1995       [@t{/FORMAT}@t{=}@i{format}]
1996       [@t{/MODE}@t{=}@{@t{RECTANGULAR} @math{|} @t{TRIANGULAR}@}]
1997       [@t{/HOLD}]@t{.}
1998 @end display
1999
2000 The @code{WRITE} command evaluates @i{expression} and writes it to a
2001 text file in a specified format.  Write the expression to evaluate
2002 just after the command name.
2003
2004 The @code{OUTFILE} subcommand is required in the first @code{WRITE}
2005 command that appears within @code{MATRIX}.  It specifies the text file
2006 to be written, either as a file name in quotes or a file handle
2007 previously declared on @code{FILE HANDLE} (@pxref{FILE HANDLE}).
2008 Later @code{WRITE} commands (in syntax order) use the previous
2009 referenced file if @code{FILE} is omitted.
2010
2011 The @code{FIELD} and @code{FORMAT} subcommands specify how output
2012 lines are formed.  @xref{Matrix READ and WRITE Commands}, for details.
2013
2014 By default, or with @code{MODE=RECTANGULAR}, the command writes an
2015 entry for every row and column.  With @code{MODE=TRIANGULAR}, the
2016 command writes only the entries on and below the matrix's main
2017 diagonal.  Entries above the diagonal are not written.  Only square
2018 matrices may be written with @code{MODE=TRIANGULAR}.
2019
2020 Ordinarily, each @code{WRITE} command starts a new line in the output
2021 file.  With @code{HOLD}, the next @code{WRITE} command will write to
2022 the same line as the current one.  This can be useful to write more
2023 than one matrix on a single output line.
2024
2025 @node Matrix GET Command
2026 @subsection The @code{GET} Command
2027
2028 @display
2029 @t{GET} @i{variable}[@t{(}@i{index}[@t{,}@i{index}]@t{)}]
2030     [@t{/FILE}@t{=}@{@i{file} @math{|} @t{*}@}]
2031     [@t{/VARIABLES}@t{=}@i{variable}@dots{}]
2032     [@t{/NAMES}@t{=}@i{variable}]
2033     [@t{/MISSING}@t{=}@{@t{ACCEPT} @math{|} @t{OMIT} @math{|} @i{number}@}]
2034     [@t{/SYSMIS}@t{=}@{@t{OMIT} @math{|} @i{number}@}]@t{.}
2035 @end display
2036
2037 The @code{READ} command reads numeric data from an SPSS system file,
2038 SPSS/PC+ system file, or SPSS portable file into a matrix variable or
2039 submatrix:
2040
2041 @itemize @bullet
2042 @item
2043 To read data into a variable, specify just its name following
2044 @code{GET}.  The variable need not already exist; if it does, it is
2045 replaced.  The variable will have as many columns as there are
2046 variables specified on the @code{VARIABLES} subcommand and as many
2047 rows as there are cases in the input file.
2048
2049 @item
2050 To read data into a submatrix, specify the name of an existing
2051 variable, followed by an indexing expression, just after @code{GET}.
2052 The submatrix must have as many columns as variables specified on
2053 @code{VARIABLES} and as many rows as cases in the input file.
2054 @end itemize
2055
2056 Specify the name or handle of the file to be read on @code{FILE}.  Use
2057 @samp{*}, or simply omit the @code{FILE} subcommand, to read from the
2058 active file.  Reading from the active file is only permitted if it was
2059 already defined outside @code{MATRIX}.
2060
2061 List the variables to be read as columns in the matrix on the
2062 @code{VARIABLES} subcommand.  The list can use @code{TO} for
2063 collections of variables or @code{ALL} for all variables.  If
2064 @code{VARIABLES} is omitted, all variables are read.  Only numeric
2065 variables may be read.
2066
2067 If a variable is named on @code{NAMES}, then the names of the
2068 variables read as data columns are stored in a string vector within
2069 the given name, replacing any existing matrix variable with that name.
2070 Variable names are truncated to 8 bytes.
2071
2072 The @code{MISSING} and @code{SYSMIS} subcommands control the treatment
2073 of missing values in the input file.  By default, any user- or
2074 system-missing data in the variables being read from the input causes
2075 an error that prevents @code{GET} from executing.  To accept missing
2076 values, specify one of the following settings on @code{MISSING}:
2077
2078 @table @asis
2079 @item @code{ACCEPT}
2080 Accept user-missing values with no change.  By default, system-missing
2081 values still yield an error.  Use the @code{SYSMIS} subcommand to
2082 change this treatment:
2083
2084 @table @asis
2085 @item @code{OMIT}
2086 Skip any case that contains a system-missing value.
2087
2088 @item @i{number}
2089 Recode the system-missing value to @i{number}.
2090 @end table
2091
2092 @item @code{OMIT}
2093 Skip any case that contains any user- or system-missing value.
2094
2095 @item @i{number}
2096 Recode all user- and system-missing values to @i{number}.
2097 @end table
2098
2099 The @code{SYSMIS} subcommand has an effect only with
2100 @code{MISSING=ACCEPT}.
2101
2102 @node Matrix SAVE Command
2103 @subsection The @code{SAVE} Command
2104
2105 @display
2106 @t{SAVE} @i{expression}
2107      [@t{/OUTFILE}@t{=}@{@i{file} @math{|} @t{*}@}]
2108      [@t{/VARIABLES}@t{=}@i{variable}@dots{}]
2109      [@t{/NAMES}@t{=}@i{expression}]
2110      [@t{/STRINGS}@t{=}@i{variable}@dots{}]@t{.}
2111 @end display
2112
2113 The @code{SAVE} matrix command evaluates @i{expression} and writes the
2114 resulting matrix to an SPSS system file.  In the system file, each
2115 matrix row becomes a case and each column becomes a variable.
2116
2117 Specify the name or handle of the SPSS system file on the
2118 @code{OUTFILE} subcommand, or @samp{*} to write the output as the new
2119 active file.  The @code{OUTFILE} subcommand is required on the first
2120 @code{SAVE} command, in syntax order, within @code{MATRIX}.  For
2121 @code{SAVE} commands after the first, the default output file is the
2122 same as the previous.
2123
2124 When multiple @code{SAVE} commands write to one destination within a
2125 single @code{MATRIX}, the later commands append to the same output
2126 file.  All the matrices written to the file must have the same number
2127 of columns.  The @code{VARIABLES}, @code{NAMES}, and @code{STRINGS}
2128 subcommands are honored only for the first @code{SAVE} command that
2129 writes to a given file.
2130
2131 By default, @code{SAVE} names the variables in the output file
2132 @code{COL1} through @code{COL@i{n}}.  Use @code{VARIABLES} or
2133 @code{NAMES} to give the variables meaningful names.  The
2134 @code{VARIABLES} subcommand accepts a comma-separated list of variable
2135 names.  Its alternative, @code{NAMES}, instead accepts an expression
2136 that must evaluate to a row or column string vector of names.  The
2137 number of names need not exactly match the number of columns in the
2138 matrix to be written: extra names are ignored; extra columns use
2139 default names.
2140
2141 By default, @code{SAVE} assumes that the matrix to be written is all
2142 numeric.  To write string columns, specify a comma-separated list of
2143 the string columns' variable names on @code{STRINGS}.
2144
2145 @node Matrix MGET Command
2146 @subsection The @code{MGET} Command
2147
2148 @display
2149 @t{MGET} [@t{/FILE}@t{=}@i{file}]
2150      [@t{/TYPE}@t{=}@{@t{COV} @math{|} @t{CORR} @math{|} @t{MEAN} @math{|} @t{STDDEV} @math{|} @t{N} @math{|} @t{COUNT}@}]@t{.}
2151 @end display
2152
2153 The @code{MGET} command reads the data from a matrix file
2154 (@pxref{Matrix Files}) into matrix variables.  Specify the name or
2155 handle of the matrix file to be read on the @code{FILE} subcommand; if
2156 it is omitted, then the command reads the active file.
2157
2158 By default, @code{MGET} reads all of the data from the matrix file.
2159 Specify a space-delimited list of matrix types @code{TYPE} to limit the
2160 kinds of data to the one specified:
2161
2162 @table @code
2163 @item COV
2164 Covariance matrix.
2165
2166 @item CORR
2167 Correlation coefficient matrix.
2168
2169 @item MEAN
2170 Vector of means.
2171
2172 @item STDDEV
2173 Vector of standard deviations.
2174
2175 @item N
2176 Vector of case counts.
2177
2178 @item COUNT
2179 Vector of counts.
2180 @end table
2181
2182 @code{MGET} reads the entire matrix file and automatically names,
2183 creates, and populates matrix variables using its contents.  It
2184 constructs the name of each variable by concatenating the following:
2185
2186 @itemize @bullet
2187 @item
2188 A 2-character prefix that identifies the type of the matrix:
2189
2190 @table @code
2191 @item CV
2192 Covariance matrix.
2193
2194 @item CR
2195 Correlation coefficient matrix.
2196
2197 @item MN
2198 Vector of means.
2199
2200 @item SD
2201 Vector of standard deviations.
2202
2203 @item NC
2204 Vector of case counts.
2205
2206 @item CN
2207 Vector of counts.
2208 @end table
2209
2210 @item
2211 If the matrix file has factor variables, @code{F@i{n}}, where @i{n}
2212 is a number identifying a group of factors: @code{F1} for the first
2213 group, @code{F2} for the second, and so on.
2214
2215 @item
2216 If the matrix file has split file variables, @code{S@i{n}}, where
2217 @i{n} is a number identifying a split group: @code{S1} for the first
2218 group, @code{S2} for the second, and so on.
2219 @end itemize
2220
2221 If @code{MGET} chooses the name of an existing variable, it issues a
2222 warning and does not change the variable.
2223
2224 @node Matrix MSAVE Command
2225 @subsection The @code{MSAVE} Command
2226
2227 @display
2228 @t{MSAVE} @i{expression}
2229       @t{/TYPE}@t{=}@{@t{COV} @math{|} @t{CORR} @math{|} @t{MEAN} @math{|} @t{STDDEV} @math{|} @t{N} @math{|} @t{COUNT}@}
2230       [@t{/FACTOR}@t{=}@i{expression}]
2231       [@t{/SPLIT}@t{=}@i{expression}]
2232       [@t{/OUTFILE}@t{=}@i{file}]
2233       [@t{/VARIABLES}@t{=}@i{variable}@dots{}]
2234       [@t{/SNAMES}@t{=}@i{variable}@dots{}]
2235       [@t{/FNAMES}@t{=}@i{variable}@dots{}]@t{.}
2236 @end display
2237
2238 The @code{MSAVE} command evaluates the @i{expression} specifies just
2239 after the command name, and writes the resulting matrix to a matrix
2240 file (@pxref{Matrix Files}).
2241
2242 The @code{TYPE} subcommand is required.  It specifies the
2243 @code{ROWTYPE_} to write along with this matrix.
2244
2245 The @code{FACTOR} and @code{SPLIT} subcommands are required if and
2246 only if the matrix file has factor or split variables, respectively.
2247 Each one takes an expression that must evaluate to a vector with the
2248 same number of entries as the matrix has factor or split variables,
2249 respectively.  Each @code{MSAVE} only writes data for a single
2250 combination of factor and split variables, so many @code{MSAVE}
2251 commands (or one inside a loop) may be needed to write a complete set.
2252
2253 The remaining @code{MSAVE} subcommands define the format of the matrix
2254 file.  All of the @code{MSAVE} commands within a given matrix program
2255 write to the same matrix file, so these subcommands are only
2256 meaningful on the first @code{MSAVE} command within a matrix program.
2257 (If they are given again on later @code{MSAVE} commands, then they
2258 must have the same values as on the first.)
2259
2260 The @code{OUTFILE} subcommand specifies the name or handle of the
2261 matrix file to be written.  Output must go to an external file, not a
2262 data set or the active file.
2263
2264 The @code{VARIABLES} subcommand specifies a comma-separated list of
2265 the names of the continuous variables to be written to the matrix
2266 file.  The @code{TO} keyword can be used to define variables named
2267 with consecutive integer suffixes.  These names become column names
2268 and names that appear in @code{VARNAME_} in the matrix file.
2269 @code{ROWTYPE_} and @code{VARNAME_} are not allowed on
2270 @code{VARIABLES}.  If @code{VARIABLES} is omitted, then @pspp{} uses
2271 the names @code{COL1}, @code{COL2}, and so on.
2272
2273 The @code{FNAMES} subcommand may be used to supply a comma-separated
2274 list of factor variable names.  The default names are @code{FAC1},
2275 @code{FAC2}, and so on.
2276
2277 The @code{SNAMES} subcommand can supply a comma-separated list of
2278 split variable names.  The default names are @code{SPL1}, @code{SPL2},
2279 and so on.
2280
2281 @node Matrix DISPLAY Command
2282 @subsection The @code{DISPLAY} Command
2283
2284 @display
2285 @t{DISPLAY} [@{@t{DICTIONARY} @math{|} @t{STATUS}@}]@t{.}
2286 @end display
2287
2288 The @code{DISPLAY} command makes @pspp{} display a table with the name
2289 and dimensions of each matrix variable.  The @code{DICTIONARY} and
2290 @code{STATUS} keywords are accepted but have no effect.
2291
2292 @node Matrix RELEASE Command
2293 @subsection The @code{RELEASE} Command
2294
2295 @display
2296 @t{RELEASE} @i{variable}@dots{}@t{.}
2297 @end display
2298
2299 The @code{RELEASE} command accepts a comma-separated list of matrix
2300 variable names.  It deletes each variable and releases the memory
2301 associated with it.
2302
2303 The @code{END MATRIX} command releases all matrix variables.