连续型似然函数怎么写出来
如何使用SPSS进行二阶聚类？
如何使用SPSS进行二阶聚类？
在使用SPSS进行数据分析时经常需要对数据进行聚类。而二阶聚类法可以基于类别变量和连续变量进行聚类，可以自动确定最终的分类个数，可以处理大型数据集。下面介绍其操作方法。
SPSS13及以上版本
1.、打开SPSS软件，在自带的sample文件夹中打开案例文件。案例文件中采用种类、价格等10个变量对记录进行聚类。
条件概率公式记忆口诀？
第一章随机事件
互斥对立加减功,条件独立乘除清
全概逆概百分比,二项分布是核心
必然事件随便用,选择先试不可能。
第二、三章一维、二维随机变量
1)离散问模型,分布列表清,
边缘用加乘,条件概率定联合,
独立试矩阵
2)连续必分段,草图仔细看，
积分是关键 ,密度微分算
3)离散先列表,连续后求导
分布要分段,积分画图算
第五、六章数理统计、参数估计
正态方和卡方出，卡方相除变F，
若想得到t分布, 一正n卡再相除。
样本总体相互换,矩法估计很方便
似然函数分开算,对数求导得零蛋
区间估计有点难,样本函数选在前
分位维数惹人嫌,导出置信U方甜。
第六章 假设检验
检验均值用U-T，分位对称别大意；
方差检验有卡方，左窄右宽不稀奇；
不论卡方或U-T，维数减一要牢记；
代入比较临界值，拒绝必在否定域
矩估计值的求解步骤？
已知E（X），令E（X） 样本均值/样本均量，求出矩估计值。
利用样本矩来估计总体中相应的参数。首先推导涉及感兴趣的参数的总体矩（即所考虑的随机变量的幂的期望值）的方程。然后取出一个样本并从这个样本估计总体矩。接着使用样本矩取代（未知的）总体矩，解出感兴趣的参数。从而得到那些参数的估计。
用样本矩作为相应的总体矩估计来求出估计量的方法.其思想是：如果总体中有 K个未知参数，可以用前 K阶样本矩估计相应的前k阶总体矩，然后利用未知参数与总体矩的函数关系，求出参数的估计量。
扩展资料：
基于对似然函数L(θ)形式(一般为连乘式且各因式0)的考虑，求θ的最大似然估计的一般步骤如下：
1、写出似然函数：
总体X为离散型时：
总体X为连续型时：
2、对似然函数两边取对数有：
总体X为离散型时：
总体X为连续型时：
3、对取对数的似然函数：
求导数并令之为0：
此方程为对数似然方程。解对数似然方程所得，即为未知参数 的最大似然估计值。