統計學中離散變量與連續變量的區別與聯系論文

本篇文章給大家談談你認為離散變量和連續變量的區別是?，以及離散變量和連續變量統稱為_________，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

統計學離散型變量和連續型變量有什么區別？

兩者的區別：

1、變量按其數值表現是否連續。

連續變量是一直疊加上去的，增長量可以劃分為固定的單位，即：1,2,3…… 例如：一個人的身高，他首先長到1.51，然后才能長到1.52，1.53……。

而離散變量則是通過計數方式取得的，即是對所要統計的對象進行計數，增長量非固定的，如：一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；一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。

2、變量值的變動幅度不同。

對離散變量，如果變量值的變動幅度小，就可以一個變量值對應一組，稱單項式分組。如居民家庭按兒童數或人口數分組，均可采用單項式分組。

離散變量如果變量值的變動幅度很大，變量值的個數很多，則把整個變量值依次劃分為幾個區間，各個變量值則按其大小確定所歸并的區間，區間的距離稱為組距，這樣的分組稱為組距式分組。

也就是說，離散變量根據情況既可用單項式分組，也可用組距式分組。在組距式分組中，相鄰組既可以有確定的上下限，也可將相鄰組的組限重疊。

擴展資料：

1、離散變量是指其數值只能用自然數或整數單位計算的則為離散變量。例如，企業個數、職工人數、設備臺數等，只能按計量單位數計數，這種變量的數值一般用計數方法取得。

2、而連續變量是在一定區間內可以任意取值的變量，其數值是連續不斷的，相鄰兩個數值可作無限分割，即可取無限個數值。例如，生產零件的規格尺寸、人體測量的身高、體重、胸圍等為連續變量，其數值只能用測量或計量的方法取得。

3、離散變量的概率分布，常用的有二項分布、泊松(Poisson)分布。其余的還有兩點分布、幾何分布、超幾何分布等概率分布。

參考資料：百度百科-連續變量、百度百科-離散變量。

離散變量和連續變量有什么區別嗎？

離散變量和連續變量之間的差異可以基于以下理由清楚地得出：

1、統計變量假設有限的數據集和可數的數值，然后它被稱為離散變量。與此相反，采用無限數據集和無數數值的定量變量稱為連續變量。

2、對于非重疊或以其他方式稱為相互包含的分類，其中包括類限制，適用于離散變量。相反，對于重疊或相互排斥的分類，其中排除上限類別，適用于連續變量。

3、在離散變量中，指定數字的范圍是完整的，而不是連續變量的情況。

4、離散變量是變量，其中值可以通過計數獲得。另一方面，連續變量是衡量某事的隨機變量。

5、離散變量采用獨立值，而連續變量采用給定范圍或連續體中的任何值。

6、離散變量可以由孤立點以圖形方式表示。不同于一個連續變量，可以在連接點的幫助下在圖表上顯示。

例子：

離散變量：

1、書中的印刷錯誤數。

2、新德里的交通事故數量。

3、個人兄弟姐妹的數量。

連續變量：

1、一個人的身高

2、一個人的年齡

3、公司賺取的利潤。

結論：總的來說，離散變量和連續變量都可以是定性的和定量的。然而，這兩個統計術語在彼此截然相反的意義上，離散變量是具有明確定義的允許值數量的變量，而連續變量是可以包含兩個數字之間的所有可能值的變量。

如何區別離散變量和連續變量？

離散變量和連續變量的區別：

1、定義不同

離散變量指變量值可以按一定順序一一列舉，通常以整數位取值的變量。在一定區間內可以任意取值的變量叫連續變量，其數值是連續不斷的，相鄰兩個數值可作無限分割，即可取無限個數值。

2、概率分布不同

離散變量的概率分布，常用的有二項分布、泊松(Poisson)分布。其余的還有兩點分布、幾何分布、超幾何分布等概率分布。

連續變量的概率分布，常用的有指數分布、均勻分布、正態分布等等。

擴展資料：

二項分布

二項分布是基于貝努里(Bernoulli)試驗的分布。貝努里試驗是一種重要的概率模型。是歷史上最早研究的概率論模型之一。有下面兩個特點的試驗稱為貝努里試驗。

1、對立性：每次試驗的結果只可能是A或A上面加一個杠。

2、獨立重復性：每次試驗的結果互不影響。且P(A)=p，P（A上面加一個杠）=1-p=q。

擲幣(擲正與擲反)、射擊(擊中與不中)、動物試驗(存活與死亡)、藥物療效(有效與無效)、化驗結果(陽性與陰性)等。都是在重復進行貝努里試驗。

參考資料來源：百度百科--離散變量。

參考資料來源：百度百科--連續變量。

什么是變量 舉例說明離散變量和連續變量

可變的數量標志和所有的統計指標稱變量。變量的數值表現稱變量值。

變量按其數值是否連續可分為離散變量和連續變量。離散變量在段區間內可任意取值，而離散變量一般只能取整數單位值。如工人數、工廠數、機器臺數等是離散變量；而身高、體重、商品銷售額等是連續變量。

擴展資料：

離散變量和連續變量的對比：

連續變量與離散變量的簡單區別方法：連續變量是一直疊加上去的，增長量可以劃分為固定的單位，即：1,2,3……

例如：一個人的身高，他首先長到1.51，然后才能長到1.52，1.53……。

而離散變量則是通過計數方式取得的，即是對所要統計的對象進行計數，增長量非固定的，如：一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；一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。

對離散變量，如果變量值的變動幅度小，就可以一個變量值對應一組，稱單項式分組。如居民家庭按兒童數或人口數分組，均可采用單項式分組。

離散變量如果變量值的變動幅度很大，變量值的個數很多，則把整個變量值依次劃分為幾個區間，各個變量值則按其大小確定所歸并的區間，區間的距離稱為組距，這樣的分組稱為組距式分組。

也就是說，離散變量根據情況既可用單項式分組，也可用組距式分組。在組距式分組中，相鄰組既可以有確定的上下限，也可將相鄰組的組限重疊。

參考資料來源：百度百科-連續變量。

什么是變量？舉例說明離散變量和連續變量的區別。

比如你今年身高1.81，去年身高1.80，兩年前1.79。

這個身高是一點點疊加上來的，不會說今年1.51，明年就1.80了。

這身高就屬于連續變量，它的增長量是固定的，通過測量和計量來取得。

離散變量呢

比如A市去年有3家超市，今年又開了5家，

一共就8家超市，類似超市數量的這種變量就叫做離散變量，其增長量不固定。

通過計數得到，且只能是自然數或整數。

統計學離散型變量和連續型變量有什么區別

離散型隨機變量是特殊的隨機變量，只能取分立的值。

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