統計學中離散變量與連續變量的區別與聯系

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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。

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。

離散型隨機變量和連續型隨機變量的區別是什么?

一、概念不同

1、離散型隨機變量：如果隨機變量X只可能取有限個或至多可列個值，則稱X為離散型隨機變量。

2、連續型隨機變量：連續型隨機變量是指如果隨機變量X的所有可能取值不可以逐個列舉出來，而是取數軸上某一區間內的任一點的隨機變量。

二、特點不同

1、離散型隨機變量：變量取值只能取離散型的自然數，就是離散型隨機變量。

2、連續型隨機變量：當提到一個隨機變量X的概率分布，指的是它的分布函數，當X是連續型時指的是它的概率密度，當X是離散型時指的是它的分布規律。

舉例：

比如，公共汽車每15分鐘一班，某人在站臺等車時間x是個隨機變量。

x的取值范圍是[0,15)，它是一個區間，從理論上說在這個區間內可取任一實數3分鐘、5分鐘7毫秒、7√2分鐘，在這十五分鐘的時間軸上任取一點，都可能是等車的時間，因而稱這隨機變量是連續型隨機變量。

連續變量和離散變量的區別是什么？

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。

定義

在統計學中，變量按變量值是否連續可分為連續變量與離散變量兩種。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。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。

離散性隨機變量概率分布與連續性隨機變量概率分布有何區別？

（1）離散分布與連續分布:這是依隨機變量是否具有連續性來劃分的概率分布類型。當隨機變量只取孤立的數值時，這種隨機變量稱作離散隨機變量，即第一章所講的計數數據。離散隨機變量的概率分布又稱作離散分布，可用分布函數加以數量化描述。在心理與教育統計中最常用的離散分布為二項分布，除此之外還有泊松分布(Poisson distribution)和超幾何分布(hypergeometric distribu tion)等。

（2）連續分布是指連續隨機變量的概率分布，即測量數據的概率分布，它用連續隨機變量的分布函數描述它的分布規律。統計中最常用的連續隨機變量的分布為正態分布，其他連續分布如負指數分布、威布爾分布等。例如成年男性體重分布圖在此示例中，曲線下的陰影區域代表從 160 到 170 磅之間的范圍。該范圍的面積是 0.136；因此，隨機選擇的男性體重介于 160 和 170 英鎊之間的概率為 13.6%。曲線下的整個面積等于 1.0。但是，X 精確等于某個值的概率始終為零，因為曲線下單個點的面積為零（沒有寬度）。例如，男子體重恰好為 190 磅（至無限精確）的概率為零。您可以計算男性體重超過 190 磅或小于 190 磅的概率，或者介于 189.9 到 190.1 磅之間的概率，但恰好等于 190 磅的概率為零。

補充：概率分布(probabilitydistribution)是指對隨機變量取值的概率分標況用數學方法(函數)進行描述。只有了解隨機變量的概率分布，才能體計分析與推論有可能，為統計分析提供依據，因此它在對數據進行統計理時具有十分重要的意義。概率分布有多種，除過去已知的一些概率分布外，一些新的概率分布還在繼續被發現。概率分布依不同的標準可以分為不同的類型。

離散型隨機變量和連續型隨機變量是什么意思？區別是什么？

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.。

連續隨機變量,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.。

區別

離散型隨機變量只可能出現可數型的實現值，比如自然數集，{0,1}等等，常見的有二項隨機變量，泊松隨機變量等.。

連續型隨機變量的實現值是屬于不可數集合的，比如(0,1]，實數集，常見的有正態分布，指數分布，均勻分布等.。

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