統計學中離散變量與連續變量的區別

大家好，本文將圍繞統計學中離散變量與連續變量的區別與聯系展開說明，統計學中離散變量與連續變量的區別和聯系是一個很多人都想弄明白的事情，想搞清楚統計學中離散變量和連續變量的區別需要先了解以下幾個事情。

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？

連續型變量與離散型變量的區別方法如下：

1、連續型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1.71，然后才能長到1.72，1.73??。

2、離散型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。

3、對離散型變量，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。

4、離散型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。

人口統計學變量是什么？

1、性別、年齡、健康狀況。

2、職業、婚姻、文化水平、收入。

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。

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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