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身高是顺序数据吗
身高
属于
顺序
变量吗
答:
身高不属于顺序变量
,属于数值型变量。数值型变量说明事物数字特征的一个名称,其取值是数值型数据。如“产品产量”、“商品销售额”、“零件尺寸”、“年龄”、“时间”“身高”等都是数值型变量,这些变量可以取不同的数值。数值型变量根据其取值的不同,又可以分为离散型变量和连续型变量。数值型变量...
身高数据
属于 A. 称名数据 B.
顺序数据
C. 等距数据 D. 等比数据
答:
答:1、称名数据,例如,用6位数字组成全国各地的邮政编码。组成的这些数据仅是类别符号而已,没有在量方面的实质性意义,一般不能对这类数据进行加减乘除运算,但通常可对每一类别计算次数或个数等。 2、
顺序数据
,例如在各种的比赛中,我们常常会设置名次,“第一名、第二名、第三名……”来表示。
在统计学中的
顺序数据
答:
我想你说的应该是量的尺度里面的定序尺度,定序尺度不但可以用数表示量的不同类(组)别,而且也反应量的大小
顺序
关系,从而可以列出各单位、各类(组)的
次序
。这种尺度的主要数学特征是“<”或“>”。等距尺度和等比尺度的区别:前者的值是相对的,没有绝对的零点(如智商分数),只能做加减运算。...
数据
的分类有哪些类型?
答:
顺序数据
(ordinal data)是指既无相等单位,也无绝对零的数据,是事物某种属性的多少或大小,按次序将各个事物加以排列后获得的数据料。如学生的等级评定、喜爱程度、品质等级、能力等级、兴趣等。这数据不具有相等单位,也没有绝对零点,只能排出一个顺序,人
身高
分别为1.81m、1.79m、1.75m 1.70m...
分类数据,
顺序数据
,数值数据有什么区别?
答:
如,用1表示“男性”,0表示“女性”,但是1和0等只是数据的代码。
2、顺序数据:顺序数据之间是有序的
。如表示受教育程度可以分为小学、初中、高中、大学及以上。3、数值数据:数值数据之间有数量上的关系和差异。如表示一组青少年的身高体重,某人一个月的成绩。
这些
数据
的测量水平是什么
答:
(1)计数
数据
:指计算个数的数据,一般属性的调查获得是此类数据,它具有独立的分类单位,一般都是取整数形式。如人口数、学校数等。(2)测量数据:指借助于一定的测量工具或一定的测量标准而获得的数据。如
身高
、体重、考试分数、智力测验分数等等。2.根据数据反映的测量水平划分 (1)称名数据:只说明某...
数量数据和
顺序数据
可以相互转化吗
答:
数量数据和
顺序数据
不可以相互转化。根据查询相关信息显示,数量数据和顺序数据是统计学中两种不同类型的数据。数量数据是可以进行数学计算的,例如
身高
、体重、年龄等,而顺序数据则是具有顺序性的数据,例如星级评价、排名等。它们之间不能直接转化,因为它们反映了不同的属性。
量性记录主要有什么和什么两种类型
答:
1、时序
数据
:时序数据是按照时间
顺序
排列的数据,它记录了某个变量随时间的变化情况。
身高
、体重、血压等都可以用时序数据进行记录和分析。2、等距数据:等距数据是有相等间距的数据,表示了一个变量在不同取值之间的等距关系。以摄氏度为单位表示的温度就是一种等距数据。等距数据的特点是各个取值之间的...
反应时与兴趣强度这两个变量的
数据
类型分别属于()
答:
顺序数据
是指可以就事物的某一属性的多少或大小按次序将各事物加以排列的数据,具有等级性和次序性的特点。等距数据除能表明量的相对大小外,还具有相等的单位,如温度。比率数据除了具有量的大小、相等单位外,还有绝对零点,如
身高
和体重。反应时为时间,既具有大小,也有相同单位,同时还具有绝对零点为...
基础统计理论
答:
数据的分类 分类数据: 按属性划分,如性别(男、女)和颜色(红、黄、白),是基础的数据类型。
顺序数据
: 按有序关系,如班级(1-3班)和教育阶段(小学到大学),提供了更丰富的层次信息。 数值型数据: 可以量化测量,如年龄、
身高
,这些数据提供了精确的数值信息。 深入到统计的核心...
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