Хоча більшість імовірнісних функцій у вигляді приємних на вигляд функцій щільності ймовірностей, самі функції густини ймовірностей говорять нам дуже мало. Це відбувається тому, що ймовірність будь-якого заданого значення для функції безперервної щільності ймовірності дорівнює нулю, як це може бути показано в теорії ймовірностей. Для більшості практичних цілей при використанні функцій ймовірності використовуються кумулятивні ймовірності, оскільки вони можуть давати фактичні числа при прийнятті конкретних значень. Обчислення сукупної ймовірності в SPSS вимагає виконати обчислення на основі функції щільності ймовірності.
Клацніть на меню "Трансформація" та виберіть "Обчислити".
Введіть змінну з ваших даних або числа у поле "Цільова змінна".
Виберіть “CDF” у вікні вибору “Function Group”. Функція кумулятивного розподілу (CDF) - це функція, яка обчислює кумулятивний розподіл.
Виберіть розподіл. Нагадаємо, що кумулятивна ймовірність являє собою ймовірність того, що число, вибране випадковим чином із заданого розподілу, менше, ніж задана змінна. Виберіть розподіл, який має сенс щодо ваших даних. Наприклад, якщо ви аналізуєте кількість помилок на сторінці, виберіть розподіл Пуассона; якщо ви дивитесь на індивідуальні відмінності в межах сукупності, виберіть розподіл Гаусса.
Введіть параметри розподілу. Кожен розподіл має свій набір параметрів. Наприклад, розподіл Гаусса вимагає ввести середнє та стандартне відхилення. Якщо у вас немає істинних параметрів розподілу за вашим вибором, використовуйте оцінки.
Запустіть функцію. Результатом стане кумулятивний розподіл. Математично ви обчислили "P (x <a)", де "a" - це змінна чи число, яке ви ввели.