* Encoding: UTF-8.
*Seřazení případů vzestupně podle id.
SORT CASES BY id(A).

* Tranformace závislé proměnné - výpočet její druhé odmocniny.
COMPUTE dist_sqrt = SQRT(pass_distance).
EXECUTE.

* Výpočet její "lagované" verze (zpoždění o 1 pozorování).
COMPUTE dist_sqrt_lag = LAG(dist_sqrt, 1).
EXECUTE.

* Takto vypadají hodnoty obou proměnných pro prních deset případů.
* Všimněte si, že druhá proměnná vznikla vlastně posunutím o jeden řádek. 
LIST 
    VARIABLES = dist_sqrt dist_sqrt_lag
     /CASES=FROM 1 TO 10 BY 1.

*Výpočet korelace mezi oběma proměnnými. 
CORRELATIONS
  /VARIABLES=dist_sqrt dist_sqrt_lag
  /PRINT=TWOTAIL SIG
  /MISSING=PAIRWISE.

*A vytvoření bodového grafu (nechte si do něj ještě zanést lineární přímku).
GRAPH
  /SCATTERPLOT(BIVAR)=dist_sqrt_lag WITH dist_sqrt
  /MISSING=LISTWISE.

* Vidíme, že obě proměnné spolu kladně slabě, ale nezanedbatelně korelují.
* To znamená, že to, v jaké vzálenosti jedno vozidlo (j) cyklistu předjelo, kladně souviselo s tím, v jaké vzdálenosti
předjelo cyklistu vozidlo hned následující (j + 1). 
* Jinými slovy to vypadá, že řidiči při předjířdějí cyklisty měli mírný sklo "kopírovat" to, jak cyklistu předjelo vozidlo před nimi.