统计学中的离散变量和连续变量

统计学离散型变量和连续型变量有什么区别？~

两者的区别：
1、变量按其数值表现是否连续。
连续变量是一直叠加上去的，增长量可以划分为固定的单位，即：1,2,3…… 例如：一个人的身高，他首先长到1.51，然后才能长到1.52，1.53……。
而离散变量则是通过计数方式取得的，即是对所要统计的对象进行计数，增长量非固定的，如：一个地区的企业数目可以是今年只有一家，而第二年开了十家；一个企业的职工人数今年只有10人，第二年一次招聘了20人等。
2、变量值的变动幅度不同。
对离散变量，如果变量值的变动幅度小，就可以一个变量值对应一组，称单项式分组。如居民家庭按儿童数或人口数分组，均可采用单项式分组。
离散变量如果变量值的变动幅度很大，变量值的个数很多，则把整个变量值依次划分为几个区间，各个变量值则按其大小确定所归并的区间，区间的距离称为组距，这样的分组称为组距式分组。
也就是说，离散变量根据情况既可用单项式分组，也可用组距式分组。在组距式分组中，相邻组既可以有确定的上下限，也可将相邻组的组限重叠。

扩展资料：1、离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量。例如，企业个数、职工人数、设备台数等，只能按计量单位数计数，这种变量的数值一般用计数方法取得。
2、而连续变量是在一定区间内可以任意取值的变量，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。例如，生产零件的规格尺寸、人体测量的身高、体重、胸围等为连续变量，其数值只能用测量或计量的方法取得。
3、离散变量的概率分布，常用的有二项分布、泊松(Poisson)分布。其余的还有两点分布、几何分布、超几何分布等概率分布。
参考资料：百度百科-连续变量、百度百科-离散变量

连续型变量与离散型变量的区别方法如下：
1、连续型变量是一直叠加上去的，增长量可以划分为固定的单位，即：1,2,3…… 例如：一个人的身高，他首先长到1.71，然后才能长到1.72，1.73……。
2、离散型变量则是通过计数方式取得的，即是对所要统计的对象进行计数，增长量非固定的，如：一个地区的企业数目可以是今年只有一家，而第二年开了十家；一个企业的职工人数今年只有10人，第二年一次招聘了20人等。
3、对离散型变量，如果变量值的变动幅度小，就可以一个变量值对应一组，称单项式分组。如居民家庭按儿童数或人口数分组，均可采用单项式分组。
4、离散型变量如果变量值的变动幅度很大，变量值的个数很多，则把整个变量值依次划分为几个区间，各个变量值则按其大小确定所归并的区间，区间的距离称为组距，这样的分组称为组距式分组。

人口统计学变量是什么？
1、性别、年龄、健康状况。
2、职业、婚姻、文化水平、收入。

“在过去一个月中平均每个销售代表接触的期望客户数”是总数除以人数得到的，因为不一定整除，所以取值范围包含了整数和小数，可以连续取值，属于连续变量。
而“一个地区接受失业补助的人数”的取值范围只有整数，比如0,1,2,3,4,5,6......它是不连续取值的，属于离散变量。

请注意“平均每个销售代表接触的期望客户数”中的“平均”二字，很有可能就是平均数。离散型变量是指只能取有限的或者可数的不同数值的变量，如职工人数等，所以“一个地区接受失业补助的人数”就是离散型变量。

离散型随机变量是取值有限或者可数个值的随机变量，例如自然数，整数或者有理数等（可以参阅数学系的实变函数课程），连续性随机变量是取值不是有限或者可数个值的随机变量,例如某个区间。上述的两个例子前者是取值有理数 后者取值整数 因而都是离散型随机变量。

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南长区14763613846： 在统计学中离散变量与连续变量分别举个例子 - ？
直咳山麦： 离散变量一般都是整数,例如人口总数.连续变量可以取小数,例如身高体重等

南长区14763613846： 什么是统计学?举例说明离散变量和连续变量 - ？
直咳山麦： 统计学(statistics)是应用数学的一个分支,主要通过利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据,进行量化的分析、总结,并进而进行推断和预测,为相关决策提供依据和参考.它被广泛的应用在各门学科之上,从物理和社会科学到人文科学,甚至被用来工商业及政府的情报决策之上.

南长区14763613846： 统计学离散型变量和连续型变量有什么区别 - ？
直咳山麦： 离散型随机变量是特殊的随机变量,只能取分立的值.

南长区14763613846： 什么是离散变量和连续变量 - ？
直咳山麦： 顾名思义就变量就是会变化的量啊.可能是随时间或者空间或者其他因素而改变.离散变量就是说变量是离散的,一个一个的,比如某教室中人的个数,只能是整数啊,可能是1,5,2,...而不同时间可能教室的人数不一样,所以是变量啊.连续的变量,比如温度.

南长区14763613846： 统计学基础 连续性变量和离散变量的区别 - ？
直咳山麦： 主要区别在于是否可数.离散型变量是可数的,比如投掷三次硬币,获得正面的数量 是离散型变量. 一段时间内的温度变化是连续型变量.

南长区14763613846： 如何区别离散变量和连续变量? - ？
直咳山麦： 先说一个熟悉的内容,数列与函数. 当然数列也是函数,但它的取值是自然数,取值是离散的, 而一般的函数取值是某一个区间,在这区间内取值往往是可以连续的. 离散型随机变量与连续型随机变量也是由随机变量取值范围(或说成取值的...

南长区14763613846： 统计学离散型变量和连续型变量有什么区别?在何种情况下可以编制单项式变量数列?在何种情况下可以编制组距式变量数列? - ？
直咳山麦：[答案] 离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得. 反之,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...

南长区14763613846： 分类变量和连续变量是什么 ？
直咳山麦： 分类变量(categorical variable)是说明事物类别的一个名称,其取值是分类数据.如＂性别＂就是一个分类变量,其变量值为＂男＂或＂女＂＂行业＂也是一个分类变量,其变量值可以为＂零售业＂、＂旅游业＂、＂汽车制造 业＂等.在统计学中,变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种.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.

南长区14763613846： 电大统计学原理 离散变量和连续变量有什么区别 - ？
直咳山麦： 当我们社会统计学在研究到连续的变量时,就会用到高深的微积分了.而我们在研究离散的变量时,往往用到加、减、乘、除等运祘就已得心应手了,也就无需故弄玄虚.历史上,往往最科学的东西,形式最简单.

南长区14763613846： 离散性随机变量概率分布与连续性随机变量概率分布有何区别 - ？
直咳山麦：[答案] 离散型随机变量是指变量只能取离散的点,连续型随机变量指变量可以取值的范围为R中的一个子集. 离散型随机变量的分布只可用分布列来表示 连续型随机变量一般可用密度函数来表示,其分布是当随机变量在x解析看不懂?免费查看同类题视频...