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离散变量和连续变量的区别
如何
区别离散变量和连续变量
?
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。其...
离散变量与连续变量的区别
是什么?
答:
2、变量值的变动幅度不同
。对离散变量,如果变量值的变动幅度小,就可以一个变量值对应一组,称单项式分组。如居民家庭按儿童数或人口数分组,均可采用单项式分组。离散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...
离散变量与连续变量的
主要
区别
是什么?
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...
如何
区别离散变量和连续变量
答:
离散变量和连续变量之间的差异可以基于以下理由清楚地得出:1、
统计变量
假设有限的数据集和可数的数值,然后它被称为离散变量。与此相反,采用无限数据集和无数数值的定量变量称为连续变量。2、对于非重叠或以其他方式称为相互包含的分类,其中包括类限制,适用于离散变量。相反,对于重叠或相互排斥的分类,...
离散变量与连续变量
有什么
区别
?
答:
离散变量和连续变量是数学和统计学中两种常见的变量类型,它们在数据分析和建模过程中有着不同的特点和处理方法。以下是
离散变量和连续变量的区别
:定义:离散变量: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,...
离散
型
和连续
型
的区别
是什么?
答:
一、概念不同 1、
离散
型:有些随机
变量
它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。2、
连续
型:随机变量X的取值不可以逐个列举,只可取数轴某一区间内的任一点。二、性质不同 1、离散型:Pn≥0 n=1,2,…;∑pn=1。2、连续型:若f...
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
离散
型
变量与连续
型变量?
答:
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、数值是连续不断的、相邻两个数值可作无限分割的数据。4、二者
的区别
:
离散
数学是相对连续数学而言的,主要以研究对象是否具有连续性为区分点。从这个角度来说,通常的微积分就算是连续数学。
离散
型随机
变量和连续
型随机变量分别是什么意思哦?有
区别
吗?
答:
有
区别的
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,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种
变量的
数值一般用计数方法取得.反之,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...
离散
型随机
变量和连续
型随机
变量的区别
答:
两者
区别
有定义不同、随机事件的分布不同、概率分布不同。1、定义不同:
离散
型随机
变量
是指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
型随机变量是指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、随机事件的分布不同:...
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