离散型和连续型的区别是什么?

发布网友 发布时间：2022-04-20 16:46

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好二三四 时间：2022-09-27 12:38

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。离散数据是指其数值只能用自然数或整数单位计算，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，这种数据的数值一般用计数方法取得。

热心网友 时间：2023-07-12 13:26

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：连续型变量的域(即对象的集合S)是连续的。

三、分组方式不同

离散型变量：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，区间的距离称为组距，这样的分组称为组距式分组。

连续型变量：连续型变量由于不能一一列举其变量值，只能采用组距式的分组方式，且相邻的组限必须重叠。

离散型随机变量解释：

随机变量分为离散型随机变量与非离散型随机变量两种，随机变量的函数仍为随机变量。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。这种随机变量称为"离散型随机变量"。