Numerical data 具有实际测量的物理意义,比如人的身高、体重、IQ、血压等等,统计学中,Numerical data也称作quantitative data,Numerical data又分为两种类型:
1、离散型数据(Discrete data)代表数量是可以被数出来的,它可能是有限的,也可能是无限的。比如掷硬币100次人头朝上的次数(次数范围为0到100,是有限的);又如,掷硬币直到有100次是人头朝上的次数(次数范围为100到无穷大,是无限的)。
2、连续数据代表测量的结果是不能被数出来的,它只能被区间所描述。比如桶里有20L水,随机倒掉一部分,剩余的水量为[0,20]区间内的某一个值,9.4L,9.41L,9.416789L等等,任何在[0,20]区间内的值都有可能。
Categorical data代表了被描述对象的性质,比如一个人的性别、婚姻状况、家乡等等, Categorical data 可以用Numerical data来表示,比如说描述性别时,1代表男,2代表女,但是这些数据并没有数学意义,你不能拿他做运算。Categorical data也叫作qualitative data或是Yes/No data。
作者:常智超
链接:https://www.zhihu.com/question/41484616/answer/125883830
来源:知乎
参考资料