離散變量和連續變量區別

大家好，小編來為大家解答以下問題，統計學中離散變量與連續變量的區別，離散變量和連續變量區別是什么，今天讓我們一起來看看吧！

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。

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？

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。

如何區分離散型和連續性隨機變量

1、離散型

離散型隨機變量即在一定區間內變量取值為有限個或可數個。例如某地區某年人口的出生數、死亡數，某藥治療某病病人的有效數、無效數等。離散型隨機變量通常依據概率質量函數分類，主要分為：伯努利隨機變量、二項隨機變量、幾何隨機變量和泊松隨機變量。

2、連續型

連續型隨機變量即在一定區間內變量取值有無限個，或數值無法一個一個列舉出來。例如某地區男性健康成人的身長值、體重值，一批傳染性肝炎患者的血清轉氨酶測定值等。有幾個重要的連續隨機變量常常出現在概率論中，如：均勻隨機變量、指數隨機變量、伽馬隨機變量和正態隨機變量。

3、隨機事件不論與數量是否直接有關，都可以數量化，即都能用數量化的方式表達。隨機事件數量化的好處是可以用數學分析的方法來研究隨機現象。例如某一時間內公共汽車站等車乘客人數，電話交換臺在一定時間內收到的呼叫次數，燈泡的壽命等等，都是隨機變量的實例。

擴展資料：

隨機變量的期望：

離散情形

如果X是離散隨機變量，具有概率質量函數p（x），那么X的期望值定義為E[X]=。

?換句話說，X的期望是X可能取的值的加權平均，每個值被X取此值的概率所加權。

連續情形

我們也可以定義連續隨機變量的期望值。如果X是具有概率密度函數f（x）的連續隨機變量，那么X的期望就定義為E[X]=。

換句話說，在上均勻分布的隨機變量的期望值正是區間的中點。

參考資料：百度百科-隨機變量

離散型和連續型隨機變量的區別

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.。

反之,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.。

如果變量可以在某個區間內取任一實數，即變量的取值可以是連續的，這隨機變量就稱為連續型隨機變量，

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3.5、√20等，因而稱這隨機變量是連續型隨機變量。

離散型隨機變量與連續型隨機變量有什么區別？

當隨機變量的可取值全體為一離散集時稱其為離散型隨機變量，否則稱其為非離散型隨機變量，這是很大的一個類，其中又有一類常見的它的隨機變量的可取值全體為一(n維)連續空間，稱其為連續型隨機變量。

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