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什么叫离散型变量

变量有哪些分类?答：文本型变量：包含自由文本或字符串的变量。例如，文章、评论、地址等。时间型变量：用于表示时间或日期的变量。例如，出生日期、订单时间等。2、根据可测量性质。连续型变量：可以包含任意数值，通常是测量结果。例如，身高、体重、温度等。离散型变量：只能取有限个数或特定值的变量，通常是计数或分类结果...

概率论中 离散型随机变量和非离散型随机变量概念区别有没有通俗一点的...答：离散型随机变量就是变量是一个离散状态比如是几个数值 X=1 X=2 X=4 才有定义其余无定义这样变量就离散了连续型的是变量是一个范围比如 X属于 0 到1 还有假如X在0到1 和 2到3 上有定义这样是离散的两个区间是叫离散型还是连续型呢好像都不能叫 ...

离散型和连续性随机变量 什么叫离散,什么叫连续?答：如果一个随机变量X所有可能取到的值是有限个或者是可列无限多个,并且以确定的概率取这些不同的值,成为离散型随机变量例如X=1,2,3,……n 如果对于随机变量X的分布函数F（X)存在非负函数f(x)使得对于任意实数x有 F(x)=∫f（t)dt,积分下限是负无穷,上限是x,则称X为连续性随机变量 ...

概率论与统计学:离散型和连续型随机变量的概率分布答：离散型随机变量：定义：所有可能取值可以一一列举出的随机变量。概率分布函数：描述了每个可能取值的概率。重要分布：伯努利分布：描述了只有两种可能结果的单次随机试验。二项分布：n次伯努利试验成功次数的离散概率分布。几何分布：在n次伯努利试验中，第k次试验才得到第一次成功的概率分布...

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...

离散型随机变量的分布函数答：通过分布函数的定义与性质，我们可以推导出离散型随机变量的期望值、方差等统计特性，为解决实际问题提供依据。在离散型随机变量的分析中，分布函数起到了至关重要的作用，帮助我们理解随机现象的概率分布特征。总之，离散型随机变量的分布函数是一个跳跃函数，通过它我们可以了解随机变量取特定值或特定值以下...

统计学离散型变量和连续型变量有什么区别?答：均可采用单项式分组。4、离散型变量如果变量值的变动幅度很大，变量值的个数很多，则把整个变量值依次划分为几个区间，各个变量值则按其大小确定所归并的区间，区间的距离称为组距，这样的分组称为组距式分组。人口统计学变量是什么？1、性别、年龄、健康状况。2、职业、婚姻、文化水平、收入。

离散型随机变量是什么意思视频时间 01:14

连续型变量与离散型变量的区别是什么?答：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。例如，一批电子元件的寿命、实际中常遇到的测量误差等都是连续型随机变量。而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，这样的随机变量称为离散型随机变量。离散型随机变量...

离散型和非离散型区别答：离散型随机变量和非离散型随机变量的主要区别如下：取值范围不同：离散型随机变量：只能取有限个或可数个数值。例如，抛硬币的结果只有正面或反面两种可能，这是一个典型的离散型随机变量。非离散型随机变量：可以取连续的任意值。例如，测量体重时可以得到任意一个实数值，体重就是一个非离散型随机变量。

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