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连续性数据和离散型数据
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
方差和
连续型
方差的区别?
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...
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
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。
连续型
变量
与离散型
变量的区别是什么?
答:
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。例如,一批电子元件的寿命、实际中常遇到的测量误差等都是连续型随机变量。而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,这样的随机变量称为
离散型
随机变量。离散型随机变量...
如何区别
离散
变量和
连续
变量?
答:
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。其余的还有两点分布、几何分布、超几何分布等概率分布。连续变量的概率分布,常用的有指数分布、均匀分布、正态分布等等。
离散型
随机变量
与连续型
随机变量的关系
答:
离散型
场合的似然函数就是样本取给定的那组观测值的概率(可以由总体的分布列直接写出)
连续型
场合的似然函数就是样本的联合密度函数在给定的观测值(x_1,x_2,...,x_n)处的表达式。离散型场合:总体分布(实际上是分布列):f(x, a)(=P{X=x}),只不过与参数a有关 样本取给定的那组观测...
1, 2, 3, 4, 5是
离散型数据
还是
连续型数据
答:
1,2,3,4,5如果前面加上自然数1,2,3,4,5就是离散的,因为他不可分 如果1,2,3,4,5是实数1,2,3,4,5是
连续
的因为他可以分 1m,2m,3m,4m,5m m是单位可以再分1.4m 2.8m等等 但1person,2person就不可以分,因为没有1.5person
离散数据
一般是完整的个体组成的!
离散
变量
与连续
变量有什么区别?
答:
连续变量:对于连续变量的统计分析,通常采用直方图、折线图、箱线图等图表展示和描述其分布情况,以及使用
连续型
概率分布函数如正态分布、指数分布等进行建模和预测。总结:
离散
变量和连续变量是两种不同类型的变量,它们在取值特点、描述方法和统计方法上都存在差异。在
数据
分析和建模过程中,需要根据变量的...
离散
性,稠密性
与连续
性的区别
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...
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