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连续变量与离散型变量的区别

离散型变量和连续型变量有何不同?答：一、获取方式不同 离散型变量：离散型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。连续型变量：连续型变量是一直叠加上去的，增长量可以划分为固定的单位。二、域不同离散型变量：离散型变量的域(即对象的集合S)是离散的。连续型变量：连续型变量的域(即对象的集合S...

离散型变量和连续型变量的区别答：1、定义不同 离散变量指变量值可以按一定顺序一一列举，通常以整数位取值的变量。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。2、概率分布不同 离散变量的概率分布，常用的有二项分布、泊松(Poisson)分布。其余的还有两点分布、几何分布...

统计学离散型变量和连续型变量有什么区别答：1. 离散变量是指其数值只能用自然数或整数来计算的变量。例如，企业数量、员工人数、设备台数等，这些变量只能通过计数来确定其数值。2. 连续变量是指在一定区间内可以取任意值的变量。这些变量的数值是连续不断的，可以无限分割相邻的两个数值，并取无限多个数值。例如，生产零件的尺寸、人体的身高、体...

连续型随机变量和离散型随机变量的区别是什么?答：1、定义不同 离散型随机变量：全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个，也可以说概率1以一定的规律分布在各个可能值上。连续性随机变量：能按一定次序一一列出，其值域为一个或若干个有限或无限区间。2、随机变量的可取值不同 离散型随机变量的取值是离散的，连续性随机变量的取值不是离散的...

连续变量和离散变量的区别答：1、获取方式不同：离散型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。2、域不同：离散型变量：离散型变量的域(即对象的集合S)是离散的；连续型变量：连续型变量的域(即对象的集合S)是连续的。3、分组方式不同：变量值的变动幅度小，就可以一个变量值对应一组，称...

统计学离散型变量和连续型变量有什么区别?答：统计学中的离散型变量和连续型变量有以下区别：1. 定义与性质：离散型变量是对可进行计数的数据进行描述的变量，如人数、项目数量等。其取值是独立的、间断的，存在一个或多个明确的取值点。常见的离散型变量包括整数和分类变量。它们的观测数据可以被具体列举，每一个具体的观测值只能出现在观测数据中...

两种类型随机变量的区别答：两种类型随机变量的区别是概念不同、特点不同。一、概念不同 1、离散型随机变量：如果随机变量X只可能取有限个或至多可列个值，则称X为离散型随机变量。2、连续型随机变量：连续型随机变量是指如果随机变量X的所有可能取值不可以逐个列举出来，而是取数轴上某一区间内的任一点的随机变量。二、特点不同...

离散变量和连续变量的区别答：1. 离散变量是指在某个范围内取有限个或可数个数值的变量。它们通常代表着计数或计量问题，只能取离散的整数值，不能取连续的小数值。例如，投掷一枚硬币，结果只能是正面或反面，这就是一个离散变量。2. 连续变量是指在某个范围内可以取无限个数值的变量。它们通常代表着度量问题，可以取连续的小数值...

离散变量和连续变量的区别答：离散变量和连续变量的区别如下：一、连续型变量和离散型变量区别 离散型变量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。连续型变量是一直叠加上去的，增长量可以划分为固定的单位。二、区别举例离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量。例如，企业个数，...

什么是离散型变量与连续型变量?答：1、离散数据又称为不连续数据，这类数据在任何两个数据点之间的个数是有限的。例如：某年级有十个班，这里班级的数目就是离散数据（如：八班与十班之间必然只有九班这一个班，这种划分是有限的）。2、离散型和连续型的区别如下：获取方式不同离散型变量：离散型变量则是通过计数方式取得的，即是对...

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