离散型和连续型的区别是什么?

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第1个回答 2024-11-18

离散型与连续型数据是概率论与统计学中的两类基本数据类型，它们在数据取值范围上有显著差异。离散型数据只能取有限个或可数个数值，如掷骰子所得点数、班级学生人数等，数据通常为整数，且相邻数值间存在间隔。

相比之下，连续型数据可取任意实数值，例如人体的身高、温度等，其取值范围连续无间断，相邻数值间无间隔。

在统计分析时，离散型数据常以频数或频率描述，反映了数据集内特定值出现的次数或比例。而连续型数据则通过概率密度函数与累积分布函数进行描述，前者揭示了某一数值出现的概率密度，后者则描述了某一数值或其以下数值出现的累积概率。本回答被网友采纳

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怎么判断离散型还是连续型答：1. 计数性质：离散型数据可以通过计数来确定，即通过逐一数数的方式进行确定，其增加量不是固定的。而连续型数据则是连续累加的，其增加量可以是任意的单位。2. 数据集的性质：离散型数据集是离散的，即数据点是分开的，可以逐个列出。连续型数据集是连续的，不能逐个列出其所有可能的数据点。3. 分组...

什么是连续性数据?什么是离散型数据?二这有什么区别?答：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。3、连续数据，统计学概念，又称连续变量，指在一定区间内可以任意取值、数值是连续不断...

离散型随机变量和连续型随机变量的区别是什么?答：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 1、离散型随机变量：变量取值只能取离散型的自...

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...

离散型方差和连续型方差的区别是什么?答：二者是有区别的。1、离散型是取值乘以对应概率求和，连续型是在积分区间上x乘以密度函数的积分。方差是E（x-Ex）^2=E(x^2)-(Ex)^2，也就是平方的期望减去期望的平方。2、平方的期望是x^2乘以密度函数求积分，期望的平方是求完期望在算平方。离散型的方差也很明白了。也就是各个取值减去期望后...

离散型变量和连续型变量的区别答：离散变量和连续变量的区别：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。

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...

离散型和连续型的区别是什么?答：离散型和连续型的区别如下：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：...

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、...

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