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连续变量是离散变量吗
非
离散
型随机
变量
一定是
连续
型吗,举例说明
答:
首先,它不
是离散
的,因为在60~100区间内的实数并不是可数的(也就是说不能与自然数集N建立某种一一对应关系)那么它是
连续
的吗?不是。连续性随机
变量
满足一个必要条件:“其分布函数也连续”。但是,随机变量“总评分数”的分布函数在0处的左极限为0(没有负分的),而其在0处的值为0.6,即...
离散
型随机
变量
和
连续
型随机变量有什么区别?
答:
要能确定概率分布P{ξ=xi,η=yj}互相独立,则P{ξ=xi,η=yj}=P{ξ=xi}P{η=yj} 。二维
连续
形随机
变量
(ξ,η)要能确定概率密度函数f(x,y)互相独立则f(x,y)=fξ(x)fη(y)。因此互相独立的离散型和连续形随机变量的和差积既不
是离散
型也不是连续型,而是一种复合型。
什么是
连续
型随机
变量
,什么
是离散
型随机变量
答:
其分布函数的图像是跳跃的。离散型随机变量没有分布函数,只有概率分布,离散型是P(X=k)=pi,i=0,1,2,3.。这样子表示概率分布。
连续
型随机变量的分布函数是连续函数,连续性随机变量有概率分布函数,可以是分段函数。判断随机
变量是离散
还是连续的主要是看它们的随机变量取值是有穷还是无穷。
怎样判断随机
变量是离散
还是
连续
的
答:
离散
型随机
变量
在特定区间内取值有限或可数。常见如某年度地区人口出生数、死亡数,药物对疾病病患有效或无效计数。依据概率质量函数,可分为伯努利、二项、几何及泊松随机变量。
连续
型随机变量则在区间内取值无限,无法一一列举。比如地区成年男性身高、体重,肝炎患者血清转氨酶测定值等。重要的连续随机变量...
如何判断特征是
连续
的还是
离散
的?
答:
类别可数就是离散,不可数是连续。数据是否无限可分是判断连续和离散的依据,身高的数据是整数,如果提高精度可以量出小数点后面很多位,因此是
连续数据
。计数的、分类的、等级的
数据是离散
的,因为数据无法继续分割了。在统计学中,变量按变量值是否连续可分为
连续变量
与
离散变量
两种。在一定区间内可以任意...
离散
和实型的区别
答:
两者的区别:变量按其数值表现是否连续。
连续变量是
一直叠加上去的,增长量可以划分为固定的单位,即:1,2,3…… 例如:一个人的身高,他首先长到1.51,然后才能长到1.52,1.53……。而
离散变量
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,如:一个地区的企业数目...
连续
型
变量是
什么
答:
连续
型
变量是
一种在一定范围内可以取任意值的变量。详细解释如下:定义:在统计学中,连续型变量,也称作度量变量或数值变量,是指可以取无限多个值的变量。与
离散
型变量不同,连续型变量的数值可以是连续的、没有间隔的。例如,身高、体重、温度等都是典型的连续型变量。这些变量的值可以是像身高一米五...
统计学
离散
型
变量
和
连续
型变量有什么区别?
答:
连续
型变量与
离散
型变量的区别方法如下:1、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,即:1,2,3…… 例如:一个人的身高,他首先长到1.71,然后才能长到1.72,1.73……。2、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,如:一个地区的...
什么是变量 举例说明
离散变量
和
连续变量
答:
顾名思义就变量就是会变化的量啊。可能是随时间或者空间或者其他因素而改变。
离散变量
就是说
变量是离散
的,一个一个的,比如某教室中人的个数,只能是整数啊,可能是1,5,2,...而不同时间可能教室的人数不一样,所以是变量啊。
连续
的变量,比如温度。
离散
和
连续
答:
如职工人数、工厂数、机器台数,年龄等。
离散变量
的数值用计数的方法取得。
连续变量
: 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。例如,生产零件的规格尺寸,人体测量的身高,体重,胸围等为连续变量,其数值只能用测量或计量的方法取得。离散...
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