离散变量和连续变量在取值方式、可操作性、图表表示、分布性质及测量方法等方面存在显著差异。主要区别包括: 取值方式不同:离散变量的取值是离散的,通常是整数或有限个数的值;而连续变量的取值是连续的,可以取任意实数值。 可操作性不同:连续变量可以进行加减乘除等数学运算,并且...
例如,年龄可以被视为连续变量(以精确的年龄计算),也可以被视为离散变量(以年龄段表示,例如:0-10岁,11-20岁等)。在这种情况下,数据的处理方式取决于研究的目的和数据的精度。 另外,有些变量虽然本质上是连续的,但在实际测量中却可能因为测量工具或精度限制而表现为离散的。例如,虽然人的身高是连续变量,但是用尺...
连续变量是指取值可以连续的变量,可以取任意值,例如温度、体重、身高等。 2.变量类型不同:离散变量始终为数值变量,而连续变量可以是数值变量,也可以是日期/时间变量。 3.描述方式不同:对于离散变量,通常使用频数分布表和直方图来描述它们的分布情况,使用计数方法和百分比方法来描述它们的分布情况。对于连续变量,通常...
连续变量可以取无限多个值,其取值是连续不断的,不可以一一列 举的,而且,它们没有最小计量单位。例如,年龄可以是 1岁整,也可 以是1.2岁、1.45岁2.544岁等。 如果一个变量的变量值是间断的,可以一一列举的,这种变量称为离散变量。例如兄弟姐妹数、结婚次数、工厂生产产品的数量等,其变量值的取值是0,1,2,3等...
离散变量和连续变量的区别: 1、定义不同 离散变量指变量值可以按一定顺序一一列举,通常以整数位取值的变量。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值。 2、概率分布不同 离散变量的概率分布,常用的有二项分布、泊松(Poisson)分布。其余的还有两点分...
离散变量指变量值可以按一定顺序一一列举，通常以整数位取值的变量。如职工人数、工厂数、机器台数等。有些性质上属于连续变量的现象也按整数取值，即可以把它们当做离散变量来看待。例如年龄、评定成绩等虽属连续变量，但一般按整数计算，按离散变量来处理。离散变量的数值用计数的方法取得。离散变量的概率分布，常用的...
连续变量的特征: 取值范围是连续的: 就像一条线段,它可以取任意一点,连续变量的取值也是连续的,没有间隙。 可以取无限多个值: 不像离散变量,连续变量可以在其取值范围内取无限多个值。 常见的连续变量: 身高: 1.60米到1.80米之间的任何值 体重: 50公斤到80公斤之间的任何值 温度: 0摄氏度到40摄氏度之间...
离散随机变量:取值是离散的,可以是有限个,也可以是无限可数个。例如,一个离散随机变量X可以取{1, 2, 3, ...}这样的自然数值。 连续随机变量:取值是连续的,可以是某个区间的任何值。例如,一个连续随机变量Y可以在区间[0, 1]内取任何值。 3. 概率计算方法: 离散随机变量:计算某个特定值或值的集合的概率...
在数学和统计学中,变量是指可以取各种值的特征或属性。变量可以根据其取值的性质分为两类:离散变量和连续变量。 离散变量是指只能取有限个或可数无限个值的变量。例如,掷一枚硬币的结果(正面或反面)、一天中的乘客数量、每个月的降雨量等都是离散变量。离散变量的取值通常是整数或计数值,它们之间存在明显的间隔。