Fix memory leak in MRSETS
[pspp] / src / language / expressions / operations.def
1 // -*- c -*-
2 //
3 // PSPP - a program for statistical analysis.
4 // Copyright (C) 2005, 2006, 2009, 2010 Free Software Foundation, Inc.
5 // 
6 // This program is free software: you can redistribute it and/or modify
7 // it under the terms of the GNU General Public License as published by
8 // the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
9 // (at your option) any later version.
10 // 
11 // This program is distributed in the hope that it will be useful,
12 // but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
13 // MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
14 // GNU General Public License for more details.
15 // 
16 // You should have received a copy of the GNU General Public License
17 // along with this program.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
18
19 operator NEG (x) = -x;
20
21 operator ADD (a, b) = a + b;
22 operator SUB (a, b) = a - b;
23
24 absorb_miss operator MUL (a, b)
25 = (a == 0. || b == 0. ? 0.
26    : a == SYSMIS || b == SYSMIS ? SYSMIS
27    : a * b);
28
29 absorb_miss operator DIV (a, b)
30 = (a == 0. ? 0.
31    : a == SYSMIS || b == SYSMIS ? SYSMIS
32    : a / b);
33
34 absorb_miss operator POW (a, b)
35 = (a == SYSMIS ? (b == 0. ? 1. : a)
36    : b == SYSMIS ? (a == 0. ? 0. : SYSMIS)
37    : a == 0. && b <= 0. ? SYSMIS
38    : pow (a, b));
39
40 absorb_miss boolean operator AND (boolean a, boolean b)
41 = (a == 0. ? 0.
42    : b == 0. ? 0.
43    : b == SYSMIS ? SYSMIS
44    : a);
45
46 absorb_miss boolean operator OR (boolean a, boolean b)
47 = (a == 1. ? 1.
48    : b == 1. ? 1.
49    : b == SYSMIS ? SYSMIS
50    : a);
51
52 boolean operator NOT (boolean a)
53 = (a == 0. ? 1.
54    : a == 1. ? 0.
55    : SYSMIS);
56
57 // Numeric relational operators.
58 boolean operator EQ (a, b) = a == b;
59 boolean operator GE (a, b) = a >= b;
60 boolean operator GT (a, b) = a > b;
61 boolean operator LE (a, b) = a <= b;
62 boolean operator LT (a, b) = a < b;
63 boolean operator NE (a, b) = a != b;
64
65 // String relational operators.
66 boolean operator EQ_STRING (string a, string b) = compare_string (&a, &b) == 0;
67 boolean operator GE_STRING (string a, string b) = compare_string (&a, &b) >= 0;
68 boolean operator GT_STRING (string a, string b) = compare_string (&a, &b) > 0;
69 boolean operator LE_STRING (string a, string b) = compare_string (&a, &b) <= 0;
70 boolean operator LT_STRING (string a, string b) = compare_string (&a, &b) < 0;
71 boolean operator NE_STRING (string a, string b) = compare_string (&a, &b) != 0;
72
73 // Unary functions.
74 function ABS (x) = fabs (x);
75 extension function ACOS (x >= -1 && x <= 1) = acos (x);
76 function ASIN (x >= -1 && x <= 1) = asin (x);
77 function ATAN (x) = atan (x);
78 extension function ARCOS (x >= -1 && x <= 1) = acos (x);
79 function ARSIN (x >= -1 && x <= 1) = asin (x);
80 function ARTAN (x) = atan (x);
81 function COS (x) = cos (x);
82 function EXP (x) = check_errno (exp (x));
83 function LG10(x) = check_errno (log10 (x));
84 function LN (x) = check_errno (log (x));
85 function LNGAMMA (x >= 0) = gsl_sf_lngamma (x);
86 function MOD10 (x) = fmod (x, 10);
87 function RND (x) = x >= 0. ? floor (x + .5) : -floor (-x + .5);
88 function SIN (x) = sin (x);
89 function SQRT (x >= 0) = sqrt (x);
90 function TAN (x) = check_errno (tan (x));
91 function TRUNC (x) = x >= 0. ? floor (x) : -floor (-x);
92
93 absorb_miss function MOD (n, d)
94 {
95   if (d != SYSMIS)
96     return n != SYSMIS ? fmod (n, d) : SYSMIS;
97   else
98     return n != 0. ? SYSMIS : 0.;
99 }
100
101 // N-ary numeric functions.
102 absorb_miss boolean function ANY (x != SYSMIS, a[n])
103 {
104   int sysmis = 0;
105   size_t i;
106
107   for (i = 0; i < n; i++)
108     if (a[i] == x)
109       return 1.;
110     else if (a[i] == SYSMIS)
111       sysmis = 1;
112
113   return sysmis ? SYSMIS : 0.;
114 }
115
116 boolean function ANY (string x, string a[n])
117 {
118   size_t i;
119
120   for (i = 0; i < n; i++)
121     if (!compare_string (&x, &a[i]))
122       return 1.;
123   return 0.;
124 }
125
126 function CFVAR.2 (a[n])
127 {
128   double mean, variance;
129
130   moments_of_doubles (a, n, NULL, &mean, &variance, NULL, NULL);
131
132   if (mean == SYSMIS || mean == 0 || variance == SYSMIS)
133     return SYSMIS;
134   else
135     return sqrt (variance) / mean;
136 }
137
138 function MAX.1 (a[n])
139 {
140   double max;
141   size_t i;
142
143   max = -DBL_MAX;
144   for (i = 0; i < n; i++)
145     if (a[i] != SYSMIS && a[i] > max)
146       max = a[i];
147   return max;
148 }
149
150 string function MAX (string a[n])
151 {
152   struct substring *max;
153   size_t i;
154
155   max = &a[0];
156   for (i = 1; i < n; i++)
157     if (compare_string (&a[i], max) > 0)
158       max = &a[i];
159   return *max;
160 }
161
162 function MEAN.1 (a[n])
163 {
164   double mean;
165   moments_of_doubles (a, n, NULL, &mean, NULL, NULL, NULL);
166   return mean;
167 }
168
169 function MIN.1 (a[n])
170 {
171   double min;
172   size_t i;
173
174   min = DBL_MAX;
175   for (i = 0; i < n; i++)
176     if (a[i] != SYSMIS && a[i] < min)
177       min = a[i];
178   return min;
179 }
180
181 string function MIN (string a[n])
182 {
183   struct substring *min;
184   size_t i;
185
186   min = &a[0];
187   for (i = 1; i < n; i++)
188     if (compare_string (&a[i], min) < 0)
189       min = &a[i];
190   return *min;
191 }
192
193 absorb_miss function NMISS (a[n])
194 {
195   size_t i;
196   size_t missing_cnt = 0;
197
198   for (i = 0; i < n; i++)
199     missing_cnt += a[i] == SYSMIS;
200   return missing_cnt;
201 }
202
203 absorb_miss function NVALID (a[n])
204 {
205   size_t i;
206   size_t valid_cnt = 0;
207
208   for (i = 0; i < n; i++)
209     valid_cnt += a[i] != SYSMIS;
210   return valid_cnt;
211 }
212
213 absorb_miss boolean function RANGE (x != SYSMIS, a[n*2])
214 {
215   size_t i;
216   int sysmis = 0;
217
218   for (i = 0; i < n; i++)
219     {
220       double w = a[2 * i];
221       double y = a[2 * i + 1];
222       if (w != SYSMIS && y != SYSMIS)
223         {
224           if (w <= x && x <= y)
225             return 1.0;
226         }
227       else
228         sysmis = 1;
229     }
230   return sysmis ? SYSMIS : 0.;
231 }
232
233 boolean function RANGE (string x, string a[n*2])
234 {
235   int i;
236
237   for (i = 0; i < n; i++)
238     {
239       struct substring *w = &a[2 * i];
240       struct substring *y = &a[2 * i + 1];
241       if (compare_string (w, &x) <= 0 && compare_string (&x, y) <= 0)
242         return 1.;
243     }
244   return 0.;
245 }
246
247 function SD.2 (a[n])
248 {
249   double variance;
250   moments_of_doubles (a, n, NULL, NULL, &variance, NULL, NULL);
251   return sqrt (variance);
252 }
253
254 function SUM.1 (a[n])
255 {
256   double sum;
257   size_t i;
258
259   sum = 0.;
260   for (i = 0; i < n; i++)
261     if (a[i] != SYSMIS)
262       sum += a[i];
263   return sum;
264 }
265
266 function VARIANCE.2 (a[n])
267 {
268   double variance;
269   moments_of_doubles (a, n, NULL, NULL, &variance, NULL, NULL);
270   return variance;
271 }
272
273 // Time construction & extraction functions.
274 function TIME.HMS (h, m, s)
275 {
276   if ((h > 0. || m > 0. || s > 0.) && (h < 0. || m < 0. || s < 0.))
277     {
278       msg (SW, _("TIME.HMS cannot mix positive and negative arguments."));
279       return SYSMIS;
280     }
281   else
282     return H_S * h + MIN_S * m + s;
283 }
284 function TIME.DAYS (days) = days * DAY_S;
285 function CTIME.DAYS (time) = time / DAY_S;
286 function CTIME.HOURS (time) = time / H_S;
287 function CTIME.MINUTES (time) = time / MIN_S;
288 function CTIME.SECONDS (time) = time;
289
290 // Date construction functions.
291 function DATE.DMY (d, m, y) = expr_ymd_to_date (y, m, d);
292 function DATE.MDY (m, d, y) = expr_ymd_to_date (y, m, d);
293 function DATE.MOYR (m, y) = expr_ymd_to_date (y, m, 1);
294 function DATE.QYR (q, y)
295 {
296   if (q < 1.0 || q > 4.0 || q != (int) q)
297     {
298       msg (SW, _("The first argument to DATE.QYR must be 1, 2, 3, or 4."));
299       return SYSMIS;
300     }
301    return expr_ymd_to_date (y, q * 3 - 2, 1);
302 }
303 function DATE.WKYR (w, y) = expr_wkyr_to_date (w, y);
304 function DATE.YRDAY (y, yday) = expr_yrday_to_date (y, yday);
305 function YRMODA (y, m, d) = expr_yrmoda (y, m, d);
306
307 // Date extraction functions.
308 function XDATE.TDAY (date) = floor (date / DAY_S);
309 function XDATE.HOUR (date) = fmod (floor (date / H_S), DAY_H);
310 function XDATE.MINUTE (date) = fmod (floor (date / H_MIN), H_MIN);
311 function XDATE.SECOND (date) = fmod (date, MIN_S);
312 function XDATE.DATE (date) = floor (date / DAY_S) * DAY_S;
313 function XDATE.TIME (date) = fmod (date, DAY_S);
314
315 function XDATE.JDAY (date >= DAY_S) = calendar_offset_to_yday (date / DAY_S);
316 function XDATE.MDAY (date >= DAY_S) = calendar_offset_to_mday (date / DAY_S);
317 function XDATE.MONTH (date >= DAY_S)
318      = calendar_offset_to_month (date / DAY_S);
319 function XDATE.QUARTER (date >= DAY_S)
320     = (calendar_offset_to_month (date / DAY_S) - 1) / 3 + 1;
321 function XDATE.WEEK (date >= DAY_S)
322     = (calendar_offset_to_yday (date / DAY_S) - 1) / 7 + 1;
323 function XDATE.WKDAY (date >= DAY_S) = calendar_offset_to_wday (date / DAY_S);
324 function XDATE.YEAR (date >= DAY_S) = calendar_offset_to_year (date / DAY_S);
325
326 // Date arithmetic functions.
327 no_abbrev function DATEDIFF (date2 >= DAY_S, date1 >= DAY_S, string unit)
328      = expr_date_difference (date1, date2, unit);
329 no_abbrev function DATESUM (date, quantity, string unit)
330      = expr_date_sum (date, quantity, unit, ss_cstr ("closest"));
331 no_abbrev function DATESUM (date, quantity, string unit, string method)
332      = expr_date_sum (date, quantity, unit, method);
333
334
335 // String functions.
336 string function CONCAT (string a[n])
337      expression e;
338 {
339   struct substring dst;
340   size_t i;
341
342   dst = alloc_string (e, MAX_STRING);
343   dst.length = 0;
344   for (i = 0; i < n; i++)
345     {
346       struct substring *src = &a[i];
347       size_t copy_len;
348
349       copy_len = src->length;
350       if (dst.length + copy_len > MAX_STRING)
351         copy_len = MAX_STRING - dst.length;
352       memcpy (&dst.string[dst.length], src->string, copy_len);
353       dst.length += copy_len;
354     }
355
356   return dst;
357 }
358
359 function INDEX (string haystack, string needle)
360 {
361   if (needle.length == 0)
362     return SYSMIS;
363   else
364     {
365       int limit = haystack.length - needle.length + 1;
366       int i;
367       for (i = 1; i <= limit; i++)
368         if (!memcmp (&haystack.string[i - 1], needle.string, needle.length))
369           return i;
370       return 0;
371     }
372 }
373
374 function INDEX (string haystack, string needles, needle_len_d)
375 {
376   if (needle_len_d <= INT_MIN || needle_len_d >= INT_MAX
377       || (int) needle_len_d != needle_len_d
378       || needles.length == 0)
379     return SYSMIS;
380   else
381     {
382       int needle_len = needle_len_d;
383       if (needle_len < 0 || needle_len > needles.length
384           || needles.length % needle_len != 0)
385         return SYSMIS;
386       else
387         {
388           int limit = haystack.length - needle_len + 1;
389           int i, j;
390           for (i = 1; i <= limit; i++)
391             for (j = 0; j < needles.length; j += needle_len)
392               if (!memcmp (&haystack.string[i - 1], &needles.string[j],
393                            needle_len))
394                 return i;
395           return 0;
396         }
397     }
398 }
399
400
401 function RINDEX (string haystack, string needle)
402 {
403   if (needle.length == 0)
404     return SYSMIS;
405   else
406     {
407       int limit = haystack.length - needle.length + 1;
408       int i;
409       for (i = limit; i >= 1; i--)
410         if (!memcmp (&haystack.string[i - 1], needle.string, needle.length))
411           return i;
412       return 0;
413     }
414 }
415
416 function RINDEX (string haystack, string needles, needle_len_d)
417 {
418   if (needle_len_d <= INT_MIN || needle_len_d >= INT_MAX
419       || (int) needle_len_d != needle_len_d
420       || needles.length == 0)
421     return SYSMIS;
422   else
423     {
424       int needle_len = needle_len_d;
425       if (needle_len < 0 || needle_len > needles.length
426           || needles.length % needle_len != 0)
427         return SYSMIS;
428       else
429         {
430           int limit = haystack.length - needle_len + 1;
431           int i, j;
432           for (i = limit; i >= 1; i--)
433             for (j = 0; j < needles.length; j += needle_len)
434               if (!memcmp (&haystack.string[i - 1],
435                            &needles.string[j], needle_len))
436                 return i;
437           return 0;
438         }
439     }
440 }
441
442 function LENGTH (string s)
443 {
444   return s.length;
445 }
446
447 string function LOWER (string s)
448 {
449   int i;
450
451   for (i = 0; i < s.length; i++)
452     s.string[i] = tolower ((unsigned char) s.string[i]);
453   return s;
454 }
455
456 function MBLEN.BYTE (string s, idx)
457 {
458   if (idx < 0 || idx >= s.length || (int) idx != idx)
459     return SYSMIS;
460   else
461     return 1;
462 }
463
464 string function UPCASE (string s)
465 {
466   int i;
467
468   for (i = 0; i < s.length; i++)
469     s.string[i] = toupper ((unsigned char) s.string[i]);
470   return s;
471 }
472
473 absorb_miss string function LPAD (string s, n)
474      expression e;
475 {
476   if (n < 0 || n > MAX_STRING || (int) n != n)
477     return empty_string;
478   else if (s.length >= n)
479     return s;
480   else
481     {
482       struct substring t = alloc_string (e, n);
483       memset (t.string, ' ', n - s.length);
484       memcpy (&t.string[(int) n - s.length], s.string, s.length);
485       return t;
486     }
487 }
488
489 absorb_miss string function LPAD (string s, n, string c)
490      expression e;
491 {
492   if (n < 0 || n > MAX_STRING || (int) n != n || c.length != 1)
493     return empty_string;
494   else if (s.length >= n)
495     return s;
496   else
497     {
498       struct substring t = alloc_string (e, n);
499       memset (t.string, c.string[0], n - s.length);
500       memcpy (&t.string[(int) n - s.length], s.string, s.length);
501       return t;
502     }
503 }
504
505 absorb_miss string function RPAD (string s, n)
506      expression e;
507 {
508   if (n < 0 || n > MAX_STRING || (int) n != n)
509     return empty_string;
510   else if (s.length >= n)
511     return s;
512   else
513     {
514       struct substring t = alloc_string (e, n);
515       memcpy (t.string, s.string, s.length);
516       memset (&t.string[s.length], ' ', n - s.length);
517       return t;
518     }
519 }
520
521 absorb_miss string function RPAD (string s, n, string c)
522      expression e;
523 {
524   if (n < 0 || n > MAX_STRING || (int) n != n || c.length != 1)
525     return empty_string;
526   else if (s.length >= n)
527     return s;
528   else
529     {
530       struct substring t = alloc_string (e, n);
531       memcpy (t.string, s.string, s.length);
532       memset (&t.string[s.length], c.string[0], n - s.length);
533       return t;
534     }
535 }
536
537 string function LTRIM (string s)
538 {
539   while (s.length > 0 && s.string[0] == ' ') 
540     {
541       s.length--;
542       s.string++;
543     }
544   return s;
545 }
546
547 string function LTRIM (string s, string c)
548 {
549   if (c.length == 1)
550     {
551       while (s.length > 0 && s.string[0] == c.string[0]) 
552         {
553           s.length--;
554           s.string++;
555         }
556       return s;
557     }
558   else
559     return empty_string;
560 }
561
562 string function RTRIM (string s)
563 {
564   while (s.length > 0 && s.string[s.length - 1] == ' ')
565     s.length--;
566   return s;
567 }
568
569 string function RTRIM (string s, string c)
570 {
571   if (c.length == 1)
572     {
573       while (s.length > 0 && s.string[s.length - 1] == c.string[0])
574         s.length--;
575       return s;
576     }
577   else
578     return empty_string;
579 }
580
581 function NUMBER (string s, ni_format f)
582 {
583   union value out;
584   data_in (ss_head (s, f->w), LEGACY_NATIVE, f->type, f->d, 0, 0, NULL, &out, 0);
585   return out.f;
586 }
587
588 absorb_miss string function STRING (x, no_format f)
589      expression e;
590 {
591   union value v;
592   struct substring dst;
593   char *s;
594
595   v.f = x;
596
597   assert (!fmt_is_string (f->type));
598   s = data_out (&v, LEGACY_NATIVE, f);
599   dst = alloc_string (e, strlen (s));
600   strcpy (dst.string, s);
601   free (s);
602   return dst;
603 }
604
605 absorb_miss string function SUBSTR (string s, ofs)
606      expression e;
607 {
608   if (ofs >= 1 && ofs <= s.length && (int) ofs == ofs)
609     return copy_string (e, &s.string[(int) ofs - 1], s.length - ofs + 1);
610   else
611     return empty_string;
612 }
613
614 absorb_miss string function SUBSTR (string s, ofs, cnt)
615      expression e;
616 {
617   if (ofs >= 1 && ofs <= s.length && (int) ofs == ofs
618       && cnt >= 1 && cnt <= INT_MAX && (int) cnt == cnt)
619     {
620       int cnt_max = s.length - (int) ofs + 1;
621       return copy_string (e, &s.string[(int) ofs - 1],
622                           cnt <= cnt_max ? cnt : cnt_max);
623     }
624   else
625     return empty_string;
626 }
627
628 absorb_miss no_opt no_abbrev string function VALUELABEL (var v)
629      expression e;
630      case c;
631 {
632   const char *label = var_lookup_value_label (v, case_data (c, v));
633   if (label != NULL)
634     return copy_string (e, label, strlen (label));
635   else
636     return empty_string;
637 }
638
639 // Artificial.
640 operator SQUARE (x) = x * x;
641 boolean operator NUM_TO_BOOLEAN (x, string op_name)
642 {
643   if (x == 0. || x == 1. || x == SYSMIS)
644     return x;
645   else
646     {
647       msg (SE, _("An operand of the %.*s operator was found to have a value "
648                  "other than 0 (false), 1 (true), or the system-missing "
649                  "value.  The result was forced to 0."),
650            (int) op_name.length, op_name.string);
651       return 0.;
652     }
653 }
654
655 operator BOOLEAN_TO_NUM (boolean x) = x;
656
657 // Beta distribution.
658 function PDF.BETA (x >= 0 && x <= 1, a > 0, b > 0)
659      = gsl_ran_beta_pdf (x, a, b);
660 function CDF.BETA (x >= 0 && x <= 1, a > 0, b > 0) = gsl_cdf_beta_P (x, a, b);
661 function IDF.BETA (P >= 0 && P <= 1, a > 0, b > 0)
662      = gsl_cdf_beta_Pinv (P, a, b);
663 no_opt function RV.BETA (a > 0, b > 0) = gsl_ran_beta (get_rng (), a, b);
664 function NCDF.BETA (x >= 0, a > 0, b > 0, lambda > 0)
665      = ncdf_beta (x, a, b, lambda);
666 function NPDF.BETA (x >= 0, a > 0, b > 0, lambda > 0)
667      = npdf_beta (x, a, b, lambda);
668
669 // Bivariate normal distribution.
670 function CDF.BVNOR (x0, x1, r >= -1 && r <= 1) = cdf_bvnor (x0, x1, r);
671 function PDF.BVNOR (x0, x1, r >= -1 && r <= 1)
672      = gsl_ran_bivariate_gaussian_pdf (x0, x1, 1, 1, r);
673
674 // Cauchy distribution.
675 function CDF.CAUCHY (x, a, b > 0) = gsl_cdf_cauchy_P ((x - a) / b, 1);
676 function IDF.CAUCHY (P > 0 && P < 1, a, b > 0)
677      = a + b * gsl_cdf_cauchy_Pinv (P, 1);
678 function PDF.CAUCHY (x, a, b > 0) = gsl_ran_cauchy_pdf ((x - a) / b, 1) / b;
679 no_opt function RV.CAUCHY (a, b > 0) = a + b * gsl_ran_cauchy (get_rng (), 1);
680
681 // Chi-square distribution.
682 function CDF.CHISQ (x >= 0, df > 0) = gsl_cdf_chisq_P (x, df);
683 function IDF.CHISQ (P >= 0 && P < 1, df > 0) = gsl_cdf_chisq_Pinv (P, df);
684 function PDF.CHISQ (x >= 0, df > 0) = gsl_ran_chisq_pdf (x, df);
685 no_opt function RV.CHISQ (df > 0) = gsl_ran_chisq (get_rng (), df);
686 function NCDF.CHISQ (x >= 0, df > 0, c) = unimplemented;
687 function NPDF.CHISQ (x >= 0, df > 0, c) = unimplemented;
688 function SIG.CHISQ (x >= 0, df > 0) = gsl_cdf_chisq_Q (x, df);
689
690 // Exponential distribution.
691 function CDF.EXP (x >= 0, a > 0) = gsl_cdf_exponential_P (x, 1. / a);
692 function IDF.EXP (P >= 0 && P < 1, a > 0)
693      = gsl_cdf_exponential_Pinv (P, 1. / a);
694 function PDF.EXP (x >= 0, a > 0) = gsl_ran_exponential_pdf (x, 1. / a);
695 no_opt function RV.EXP (a > 0) = gsl_ran_exponential (get_rng (), 1. / a);
696
697 // Exponential power distribution.
698 extension function PDF.XPOWER (x, a > 0, b >= 0)
699      = gsl_ran_exppow_pdf (x, a, b);
700 no_opt extension function RV.XPOWER (a > 0, b >= 0)
701      = gsl_ran_exppow (get_rng (), a, b);
702
703 // F distribution.
704 function CDF.F (x >= 0, df1 > 0, df2 > 0) = gsl_cdf_fdist_P (x, df1, df2);
705 function IDF.F (P >= 0 && P < 1, df1 > 0, df2 > 0) = idf_fdist (P, df1, df2);
706 function PDF.F (x >= 0, df1 > 0, df2 > 0) = gsl_ran_fdist_pdf (x, df1, df2);
707 no_opt function RV.F (df1 > 0, df2 > 0) = gsl_ran_fdist (get_rng (), df1, df2);
708 function NCDF.F (x >= 0, df1 > 0, df2 > 0, lambda >= 0) = unimplemented;
709 function NPDF.F (x >= 0, df1 > 0, df2 > 0, lmabda >= 0) = unimplemented;
710 function SIG.F (x >= 0, df1 > 0, df2 > 0) = gsl_cdf_fdist_Q (x, df1, df2);
711
712 // Gamma distribution.
713 function CDF.GAMMA (x >= 0, a > 0, b > 0) = gsl_cdf_gamma_P (x, a, 1. / b);
714 function IDF.GAMMA (P >= 0 && P <= 1, a > 0, b > 0)
715      = gsl_cdf_gamma_Pinv (P, a, 1. / b);
716 function PDF.GAMMA (x >= 0, a > 0, b > 0) = gsl_ran_gamma_pdf (x, a, 1. / b);
717 no_opt function RV.GAMMA (a > 0, b > 0) 
718      = gsl_ran_gamma (get_rng (), a, 1. / b);
719
720 // Half-normal distribution.
721 function CDF.HALFNRM (x, a, b > 0) = unimplemented;
722 function IDF.HALFNRM (P > 0 && P < 1, a, b > 0) = unimplemented;
723 function PDF.HALFNRM (x, a, b > 0) = unimplemented;
724 no_opt function RV.HALFNRM (a, b > 0) = unimplemented;
725
726 // Inverse Gaussian distribution.
727 function CDF.IGAUSS (x > 0, a > 0, b > 0) = unimplemented;
728 function IDF.IGAUSS (P >= 0 && P < 1, a > 0, b > 0) = unimplemented;
729 function PDF.IGAUSS (x > 0, a > 0, b > 0) = unimplemented;
730 no_opt function RV.IGAUSS (a > 0, b > 0) = unimplemented;
731
732 // Landau distribution.
733 extension function PDF.LANDAU (x) = gsl_ran_landau_pdf (x);
734 no_opt extension function RV.LANDAU () = gsl_ran_landau (get_rng ());
735
736 // Laplace distribution.
737 function CDF.LAPLACE (x, a, b > 0) = gsl_cdf_laplace_P ((x - a) / b, 1);
738 function IDF.LAPLACE (P > 0 && P < 1, a, b > 0)
739      = a + b * gsl_cdf_laplace_Pinv (P, 1);
740 function PDF.LAPLACE (x, a, b > 0) = gsl_ran_laplace_pdf ((x - a) / b, 1) / b;
741 no_opt function RV.LAPLACE (a, b > 0) 
742      = a + b * gsl_ran_laplace (get_rng (), 1);
743
744 // Levy alpha-stable distribution.
745 no_opt extension function RV.LEVY (c, alpha > 0 && alpha <= 2) 
746      = gsl_ran_levy (get_rng (), c, alpha);
747
748 // Levy skew alpha-stable distribution.
749 no_opt extension function RV.LVSKEW (c, alpha > 0 && alpha <= 2,
750                                      beta >= -1 && beta <= 1) 
751      = gsl_ran_levy_skew (get_rng (), c, alpha, beta);
752
753 // Logistic distribution.
754 function CDF.LOGISTIC (x, a, b > 0) = gsl_cdf_logistic_P ((x - a) / b, 1);
755 function IDF.LOGISTIC (P > 0 && P < 1, a, b > 0)
756      = a + b * gsl_cdf_logistic_Pinv (P, 1);
757 function PDF.LOGISTIC (x, a, b > 0)
758      = gsl_ran_logistic_pdf ((x - a) / b, 1) / b;
759 no_opt function RV.LOGISTIC (a, b > 0) 
760      = a + b * gsl_ran_logistic (get_rng (), 1);
761
762 // Lognormal distribution.
763 function CDF.LNORMAL (x >= 0, m > 0, s > 0)
764      = gsl_cdf_lognormal_P (x, log (m), s);
765 function IDF.LNORMAL (P >= 0 && P < 1, m > 0, s > 0)
766      = gsl_cdf_lognormal_Pinv (P, log (m), s);
767 function PDF.LNORMAL (x >= 0, m > 0, s > 0)
768      = gsl_ran_lognormal_pdf (x, log (m), s);
769 no_opt function RV.LNORMAL (m > 0, s > 0) 
770      = gsl_ran_lognormal (get_rng (), log (m), s);
771
772 // Normal distribution.
773 function CDF.NORMAL (x, u, s > 0) = gsl_cdf_gaussian_P (x - u, s);
774 function IDF.NORMAL (P > 0 && P < 1, u, s > 0)
775      = u + gsl_cdf_gaussian_Pinv (P, s);
776 function PDF.NORMAL (x, u, s > 0) = gsl_ran_gaussian_pdf ((x - u) / s, 1) / s;
777 no_opt function RV.NORMAL (u, s > 0) = u + gsl_ran_gaussian (get_rng (), s);
778 function CDFNORM (x) = gsl_cdf_ugaussian_P (x);
779 function PROBIT (P > 0 && P < 1) = gsl_cdf_ugaussian_Pinv (P);
780 no_opt function NORMAL (s > 0) = gsl_ran_gaussian (get_rng (), s);
781
782 // Normal tail distribution.
783 function PDF.NTAIL (x, a > 0, sigma > 0)
784      = gsl_ran_gaussian_tail_pdf (x, a, sigma);
785 no_opt function RV.NTAIL (a > 0, sigma > 0) 
786      = gsl_ran_gaussian_tail (get_rng (), a, sigma);
787
788 // Pareto distribution.
789 function CDF.PARETO (x >= a, a > 0, b > 0) = gsl_cdf_pareto_P (x, b, a);
790 function IDF.PARETO (P >= 0 && P < 1, a > 0, b > 0)
791      = gsl_cdf_pareto_Pinv (P, b, a);
792 function PDF.PARETO (x >= a, a > 0, b > 0) = gsl_ran_pareto_pdf (x, b, a);
793 no_opt function RV.PARETO (a > 0, b > 0) = gsl_ran_pareto (get_rng (), b, a);
794
795 // Rayleigh distribution.
796 extension function CDF.RAYLEIGH (x, sigma > 0) = gsl_cdf_rayleigh_P (x, sigma);
797 extension function IDF.RAYLEIGH (P >= 0 && P <= 1, sigma > 0)
798      = gsl_cdf_rayleigh_Pinv (P, sigma);
799 extension function PDF.RAYLEIGH (x, sigma > 0)
800      = gsl_ran_rayleigh_pdf (x, sigma);
801 no_opt extension function RV.RAYLEIGH (sigma > 0) 
802      = gsl_ran_rayleigh (get_rng (), sigma);
803
804 // Rayleigh tail distribution.
805 extension function PDF.RTAIL (x, a, sigma)
806      = gsl_ran_rayleigh_tail_pdf (x, a, sigma);
807 no_opt extension function RV.RTAIL (a, sigma) 
808      = gsl_ran_rayleigh_tail (get_rng (), a, sigma);
809
810 // Studentized maximum modulus distribution.
811 function CDF.SMOD (x > 0, a >= 1, b >= 1) = unimplemented;
812 function IDF.SMOD (P >= 0 && P < 1, a >= 1, b >= 1) = unimplemented;
813
814 // Studentized range distribution.
815 function CDF.SRANGE (x > 0, a >= 1, b >= 1) = unimplemented;
816 function IDF.SRANGE (P >= 0 && P < 1, a >= 1, b >= 1) = unimplemented;
817
818 // Student t distribution.
819 function CDF.T (x, df > 0) = gsl_cdf_tdist_P (x, df);
820 function IDF.T (P > 0 && P < 1, df > 0) = gsl_cdf_tdist_Pinv (P, df);
821 function PDF.T (x, df > 0) = gsl_ran_tdist_pdf (x, df);
822 no_opt function RV.T (df > 0) = gsl_ran_tdist (get_rng (), df);
823 function NCDF.T (x, df > 0, nc) = unimplemented;
824 function NPDF.T (x, df > 0, nc) = unimplemented;
825
826 // Type-1 Gumbel distribution.
827 extension function CDF.T1G (x, a, b) = gsl_cdf_gumbel1_P (x, a, b);
828 extension function IDF.T1G (P >= 0 && P <= 1, a, b)
829      = gsl_cdf_gumbel1_P (P, a, b);
830 extension function PDF.T1G (x, a, b) = gsl_ran_gumbel1_pdf (x, a, b);
831 no_opt extension function RV.T1G (a, b) = gsl_ran_gumbel1 (get_rng (), a, b);
832
833 // Type-2 Gumbel distribution.
834 extension function CDF.T2G (x, a, b) = gsl_cdf_gumbel2_P (x, a, b);
835 extension function IDF.T2G (P >= 0 && P <= 1, a, b)
836      = gsl_cdf_gumbel2_P (P, a, b);
837 extension function PDF.T2G (x, a, b) = gsl_ran_gumbel2_pdf (x, a, b);
838 no_opt extension function RV.T2G (a, b) = gsl_ran_gumbel2 (get_rng (), a, b);
839
840 // Uniform distribution.
841 function CDF.UNIFORM (x <= b, a <= x, b) = gsl_cdf_flat_P (x, a, b);
842 function IDF.UNIFORM (P >= 0 && P <= 1, a <= b, b)
843      = gsl_cdf_flat_Pinv (P, a, b);
844 function PDF.UNIFORM (x <= b, a <= x, b) = gsl_ran_flat_pdf (x, a, b);
845 no_opt function RV.UNIFORM (a <= b, b) = gsl_ran_flat (get_rng (), a, b);
846 no_opt function UNIFORM (b >= 0) = gsl_ran_flat (get_rng (), 0, b);
847
848 // Weibull distribution.
849 function CDF.WEIBULL (x >= 0, a > 0, b > 0) = gsl_cdf_weibull_P (x, a, b);
850 function IDF.WEIBULL (P >= 0 && P < 1, a > 0, b > 0)
851      = gsl_cdf_weibull_Pinv (P, a, b);
852 function PDF.WEIBULL (x >= 0, a > 0, b > 0) = gsl_ran_weibull_pdf (x, a, b);
853 no_opt function RV.WEIBULL (a > 0, b > 0) = gsl_ran_weibull (get_rng (), a, b);
854
855 // Bernoulli distribution.
856 function CDF.BERNOULLI (k == 0 || k == 1, p >= 0 && p <= 1) 
857      = k ? 1 : 1 - p;
858 function PDF.BERNOULLI (k == 0 || k == 1, p >= 0 && p <= 1)
859      = gsl_ran_bernoulli_pdf (k, p);
860 no_opt function RV.BERNOULLI (p >= 0 && p <= 1) 
861      = gsl_ran_bernoulli (get_rng (), p);
862
863 // Binomial distribution.
864 function CDF.BINOM (k, n > 0 && n == floor (n), p >= 0 && p <= 1)
865      = gsl_cdf_binomial_P (k, p, n);
866 function PDF.BINOM (k >= 0 && k == floor (k) && k <= n,
867                     n > 0 && n == floor (n),
868                     p >= 0 && p <= 1)
869      = gsl_ran_binomial_pdf (k, p, n);
870 no_opt function RV.BINOM (p > 0 && p == floor (p), n >= 0 && n <= 1) 
871      = gsl_ran_binomial (get_rng (), p, n);
872
873 // Geometric distribution.
874 function CDF.GEOM (k >= 1 && k == floor (k), p >= 0 && p <= 1)
875      = gsl_cdf_geometric_P (k, p);
876 function PDF.GEOM (k >= 1 && k == floor (k),
877                    p >= 0 && p <= 1)
878      = gsl_ran_geometric_pdf (k, p);
879 no_opt function RV.GEOM (p >= 0 && p <= 1) = gsl_ran_geometric (get_rng (), p);
880
881 // Hypergeometric distribution.
882 function CDF.HYPER (k >= 0 && k == floor (k) && k <= c,
883                     a > 0 && a == floor (a),
884                     b > 0 && b == floor (b) && b <= a,
885                     c > 0 && c == floor (c) && c <= a)
886      = gsl_cdf_hypergeometric_P (k, c, a - c, b);
887 function PDF.HYPER (k >= 0 && k == floor (k) && k <= c,
888                     a > 0 && a == floor (a),
889                     b > 0 && b == floor (b) && b <= a,
890                     c > 0 && c == floor (c) && c <= a)
891      = gsl_ran_hypergeometric_pdf (k, c, a - c, b);
892 no_opt function RV.HYPER (a > 0 && a == floor (a),
893                           b > 0 && b == floor (b) && b <= a,
894                           c > 0 && c == floor (c) && c <= a)
895      = gsl_ran_hypergeometric (get_rng (), c, a - c, b);
896
897 // Logarithmic distribution.
898 extension function PDF.LOG (k >= 1, p > 0 && p <= 1)
899      = gsl_ran_logarithmic_pdf (k, p);
900 no_opt extension function RV.LOG (p > 0 && p <= 1) 
901      = gsl_ran_logarithmic (get_rng (), p);
902
903 // Negative binomial distribution.
904 function CDF.NEGBIN (k >= 1, n == floor (n), p > 0 && p <= 1)
905      = gsl_cdf_negative_binomial_P (k, p, n);
906 function PDF.NEGBIN (k >= 1, n == floor (n), p > 0 && p <= 1)
907      = gsl_ran_negative_binomial_pdf (k, p, n);
908 no_opt function RV.NEGBIN (n == floor (n), p > 0 && p <= 1) 
909      = gsl_ran_negative_binomial (get_rng (), p, n);
910
911 // Poisson distribution.
912 function CDF.POISSON (k >= 0 && k == floor (k), mu > 0)
913      = gsl_cdf_poisson_P (k, mu);
914 function PDF.POISSON (k >= 0 && k == floor (k), mu > 0)
915      = gsl_ran_poisson_pdf (k, mu);
916 no_opt function RV.POISSON (mu > 0) = gsl_ran_poisson (get_rng (), mu);
917
918 // Weirdness.
919 absorb_miss boolean function MISSING (x) = x == SYSMIS || !finite (x);
920 absorb_miss boolean function SYSMIS (x) = x == SYSMIS || !finite (x);
921 no_opt boolean function SYSMIS (num_var v)
922      case c;
923 {
924   return case_num (c, v) == SYSMIS;
925 }
926 no_opt boolean function VALUE (num_var v)
927      case c;
928 {
929   return case_num (c, v);
930 }
931
932 no_opt operator VEC_ELEM_NUM (idx)
933      vector v;
934      case c;
935 {
936   if (idx >= 1 && idx <= vector_get_var_cnt (v)) 
937     {
938       const struct variable *var = vector_get_var (v, (size_t) idx - 1);
939       double value = case_num (c, var);
940       return !var_is_num_missing (var, value, MV_USER) ? value : SYSMIS; 
941     }
942   else
943     {
944       if (idx == SYSMIS)
945         msg (SE, _("SYSMIS is not a valid index value for vector "
946                    "%s.  The result will be set to SYSMIS."),
947              vector_get_name (v));
948       else
949         msg (SE, _("%g is not a valid index value for vector %s.  "
950                    "The result will be set to SYSMIS."),
951              idx, vector_get_name (v));
952       return SYSMIS;
953     }
954 }
955
956 absorb_miss no_opt string operator VEC_ELEM_STR (idx)
957      expression e;
958      vector v;
959      case c;
960 {
961   if (idx >= 1 && idx <= vector_get_var_cnt (v))
962     {
963       struct variable *var = vector_get_var (v, (size_t) idx - 1);
964       return copy_string (e, case_str (c, var), var_get_width (var));
965     }
966   else
967     {
968       if (idx == SYSMIS)
969         msg (SE, _("SYSMIS is not a valid index value for vector "
970                    "%s.  The result will be set to the empty string."),
971              vector_get_name (v));
972       else
973         msg (SE, _("%g is not a valid index value for vector %s.  "
974                    "The result will be set to the empty string."),
975              idx, vector_get_name (v));
976       return empty_string;
977     }
978 }
979
980 // Terminals.
981
982 no_opt operator NUM_VAR ()
983      case c;
984      num_var v;
985 {
986   double d = case_num (c, v);
987   return !var_is_num_missing (v, d, MV_USER) ? d : SYSMIS;
988 }
989
990 no_opt string operator STR_VAR ()
991      case c;
992      expression e;
993      str_var v;
994 {
995   struct substring s = alloc_string (e, var_get_width (v));
996   memcpy (s.string, case_str (c, v), var_get_width (v));
997   return s;
998 }
999
1000 no_opt perm_only function LAG (num_var v, pos_int n_before)
1001     dataset ds;
1002 {
1003   const struct ccase *c = lagged_case (ds, n_before);
1004   if (c != NULL)
1005     {
1006       double x = case_num (c, v);
1007       return !var_is_num_missing (v, x, MV_USER) ? x : SYSMIS;
1008     }
1009   else
1010     return SYSMIS;
1011 }
1012
1013 no_opt perm_only function LAG (num_var v)
1014     dataset ds;
1015 {
1016   const struct ccase *c = lagged_case (ds, 1);
1017   if (c != NULL)
1018     {
1019       double x = case_num (c, v);
1020       return !var_is_num_missing (v, x, MV_USER) ? x : SYSMIS;
1021     }
1022   else
1023     return SYSMIS;
1024 }
1025
1026 no_opt perm_only string function LAG (str_var v, pos_int n_before)
1027      expression e;
1028      dataset ds;
1029 {
1030   const struct ccase *c = lagged_case (ds, n_before);
1031   if (c != NULL)
1032     return copy_string (e, case_str (c, v), var_get_width (v));
1033   else
1034     return empty_string;
1035 }
1036
1037 no_opt perm_only string function LAG (str_var v)
1038      expression e;
1039      dataset ds;
1040 {
1041   const struct ccase *c = lagged_case (ds, 1);
1042   if (c != NULL)
1043     return copy_string (e, case_str (c, v), var_get_width (v));
1044   else
1045     return empty_string;
1046 }
1047
1048 no_opt operator NUM_SYS ()
1049      case c;
1050      num_var v;
1051 {
1052   return case_num (c, v) == SYSMIS;
1053 }
1054
1055 no_opt operator NUM_VAL ()
1056      case c;
1057      num_var v;
1058 {
1059   return case_num (c, v);
1060 }
1061
1062 no_opt operator CASENUM ()
1063      case_idx idx;
1064 {
1065   return idx;
1066 }