統計學離散型變數和連續型變數有什麼區別?

2023-03-09 11:45:03 字數 2378 閱讀 9850

1樓:小溪趣談電子數碼

一、獲取方式不同。

離散型變數:離散型變數則是通過計數方式取得的,即是對所要統計的物件進行計數,增長量非固定的。

連續型變數:連續型變數是一直疊加上去的,增長量可以劃分為固定的單位。

二、域不同。

離散型變數:離散型變數的域(即物件的集合s)是離散的。

連續型變數:連續型變數的域(即物件的集合s)是連續的。

二、分組方式不同。

離散型變數:如果變數值的變動幅度小,就可以乙個變數值對應一組,稱單項式分組。如果變數值的變動幅度很大,變數值的個數很多,則把整個變數值依次劃分為幾個區間,各個變數值則按其大小確定所歸併的區間,區間的距離稱為組距,這樣的分組稱為組距式分組。

連續型變數:連續型變數由於不能一一枚舉其變數值,只能採用組距式的分組方式,且相鄰的組限必須重疊。

2樓:匿名使用者

接樓上的。採取單項式變數數列和組距式數列分組,主要取決於變數的型別和變數的變動幅度。

對於連續型變數,一般只能編制組距式變數數列;

對於離散型變數,如果變數值個數較多,並且變動幅度較大時,應該編制組距式變數數列, 對於變數值較少的離散型資料,一般編制單項式變數數列。(變數值的多少,跟資料量的多少是不一樣的,有時候資料量很多,但是變數值卻很少。比如研究乙個班(110人)的年齡結構,有110個資料,但是有可能只有兩三個變數值,假設最小的20歲,最大的22歲,那麼就只有三個變數值,那麼分組時就按照單項式變數數列分組)

3樓:卍湯包卍

反對將連續型隨機變數以身高舉例。因為會使人誤解連續型隨機變數一定連續

令連續型隨機變數的概率密度為f(x),f(x)為p,(可以理解為概率密度對區間的積分)我先說結論:連續型隨機變數f(x)一定連續,但f(x)不一定連續。

根據定義,f(x)>=0,對f(x)積分=1可知,並沒有要求f(x)連續。

這兩類的區別:

離散型的圖形會出現跳躍,所以在某一點處可以求出p的概率,連續型任意一點的概率為0,因為左右數值相等,p-p=0

離散型f(x)的取值為0,1之間,因為面積相加要等於1,而一格x長度就等於1,連續型f(x)只需大於零,在長度小於1時,可能會出現f(x)>1的情況。

能用**表示出來的一定是離散型,只能用方程表示的一定是連續型。

什麼是變數?舉例說明離散變數和連續變數的區別。

4樓:奧運火焰

比如你今年身高,前一年身高,前兩年這個身高是一點點疊加上來的,不會說今年,明年就了。

這身高就屬於連續變數,它的增長量是固定的,通過測量和計量來取得。

離散變數呢。

比如a市今年只有3家超市,第二年又開了5家,一共就有8家超市了,類似超市數量的這種變數就叫做離散變數,它的增長量不固定。

通過計數得到,且只能是自然數或整數。

5樓:路堯家的顧小言

可變的數量標誌和所有的統計指標稱變數。變數的數值表現稱變數值。

變數按其數值是否連續可分為離散變數和連續變數。離散變數在段區間內可任意取值,而離散變數一般只能取整數單位值。如工人數、工廠數、機器台數等是離散變數;而身高、體重、商品銷售額等是連續變數。

6樓:曾新蘭禾申

連續型變數與離散型變數的區別方法如下:

1、連續型變數是一直疊加上去的,增長量可以劃分為固定的單位,即:1,2,3……

例如:乙個人的身高,他首先長到,然後才能長到,。

2、離散型變數則是通過計數方式取得的,即是對所要統計的物件進行計數,增長量非固定的,如:乙個地區的企業數目可以是今年只有一家,而第二年開了十家;乙個企業的職工人數今年只有10人,第二年一次招聘了20人等。

3、對離散型變數,如果變數值的變動幅度小,就可以乙個變數值對應一組,稱單項式分組。如居民家庭按兒童數或人口數分組,均可採用單項式分組。

4、離散型變數如果變數值的變動幅度很大,變數值的個數很多,則把整個變數值依次劃分為幾個區間,各個變數值則按其大小確定所歸併的區間,區間的距離稱為組距,這樣的分組稱為組距式分組。

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