在统计学中离散变量与连续变量分别举个例子
比如你今年身高1.81，去年身高1.80，两年前1.79
这个身高是一点点叠加上来的，不会说今年1.51，明年就1.80了。
这身高就属于连续变量，它的增长量是固定的，通过测量和计量来取得。
离散变量呢
比如A市去年有3家超市，今年又开了5家，
一共就8家超市，类似超市数量的这种变量就叫做离散变量，其增长量不固定。
通过计数得到，且只能是自然数或整数。
可变的数量标志和所有的统计指标称变量。变量的数值表现称变量值。
变量按其数值是否连续可分为离散变量和连续变量。离散变量在段区间内可任意取值，而离散变量一般只能取整数单位值。如工人数、工厂数、机器台数等是离散变量；而身高、体重、商品销售额等是连续变量。
扩展资料：
离散变量和连续变量的对比：
连续变量与离散变量的简单区别方法：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。
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。
参考资料来源：百度百科-连续变量
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离散型随机变量是特殊的随机变量，只能取分立的值。
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离散数据和连续数据的区别：1、离散数据只能采用特定值。这些值可能有无数个，但每个值都是不同的，并且它们之间没有灰色区域。离散数据可以是数字的，例如苹果的数量，但也可以是分类的，例如红色或蓝色，或男性或女性，或好或坏。2、连续数据不限于定义的单独值，而是可以占用连续范围内的任何值。在...
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如何区分连续变量和离散变量?
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什么是连续数据和离散数据?
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年龄是什么变量
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离散型随机变量的性质是什么呢?
然后将得到的积相加而得到的数值。期望反映了随机变量取值的平均水平。离散型随机变量的方差是指每个取值与期望之差的平方乘以其对应的概率，然后将得到的积相加得到的数值。方差反映了随机变量取值的分散程度。离散型随机变量在统计学和概率论中有着重要的应用。
冷董金花： 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
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冷董金花： 最本质的区别就是样本点数的差别,离散型的样本点数是有限的,连续型是无限的.
阿荣旗13016762597： 离散型随机变量和连续型随机变量怎么区分呢?？
冷董金花： 有些随机变量,它全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个,称为离散型随机变量 若随机变量X的分布函数F(x),存在非负函数f(x),使f(x)积分为F(x)(下限为负无穷)
