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连续变量是什么意思(spss连续变量是什么意思)



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连续变量有哪些?

连续变量:例如,生产零件的规格尺寸,人体测量的身高、体重、胸围等为连续变量,其数值只能用测量或计量的方法取得。

反之,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。

在统计学中,变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。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。

连续型变量包括哪些?

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。由定义可知,

若f(x)在点x连续,则有F’(x)=f(x)

f(x)是可积,则它的原函数F(x)连续;

3.对于任意两个实数x1,x2(假设x1<x2),都有:

X取任一指定实数值a的概率,,这样在计算连续性随机变量落在某一区间的概率时,可以不必区分该区间是开区间还是闭区间。

尽管P{X=a}=0,但{X=a}并不是不可能事件。同样,一个事件的概率为1,并不意味这个事件一定是必然事件。

当提到一个随机变量X的概率分布,指的是它的分布函数,当X是连续型时指的是它的概率密度,当X是离散型时指的是它的分布律 概念辨析

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。离散型随机变量与连续型随机变量也是由随机变量取值范围(或说成取值的形式)确定,变量取值只能取离散型的自然数,就是离散型随机变量。

实例

比如,一次掷20个硬币,k个硬币正面朝上,

k是随机变量,

k的取值只能是自然数0,1,2,…,20,而不能取小数3.5、无理数√20……

因而k是离散型随机变量。

再比如,掷一个骰子,令X为掷出的结果,则只会有1,2,3,4,5,6这六种结果,而掷出3.3333是不可能的。

因而X也是离散型随机变量。

如果变量可以在某个区间内取任一实数,即变量的取值可以是连续的,这随机变量就称为连续型随机变量。

比如,公共汽车每15分钟一班,某人在站台等车时间x是个随机变量,

x的取值范围是[0,15),它是一个区间,从理论上说在这个区间内可取任一实数3分钟、5分钟7毫秒、7√2分钟,在这十五分钟的时间轴上任取一点,都可能是等车的时间,因而称这随机变量是连续型随机变量。

什么是变量?举例说明离散变量和连续变量的区别?

可变的数量标志和所有的统计指标称变量。变量的数值表现称变量值。

变量按其数值是否连续可分为离散变量和连续变量。离散变量在段区间内可任意取值,而离散变量一般只能取整数单位值。如工人数、工厂数、机器台数等是离散变量;而身高、体重、商品销售额等是连续变量。

离散型变量和连续型变量的区别?

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。

扩展资料:

二项分布

二项分布是基于贝努里(Bernoulli)试验的分布。贝努里试验是一种重要的概率模型。是历史上最早研究的概率论模型之一。有下面两个特点的试验称为贝努里试验。

1、对立性:每次试验的结果只可能是A或A上面加一个杠。

2、独立重复性:每次试验的结果互不影响。且P(A)=p,P(A上面加一个杠)=1-p=q。

掷币(掷正与掷反)、射击(击中与不中)、动物试验(存活与死亡)、药物疗效(有效与无效)、化验结果(阳性与阴性)等。都是在重复进行贝努里试验

什么是连续性定量数据?

连续型定量数据具有无限可能的值,例如身高、体重、血压、温度等。

连续型定量变量的取值是连续的。将数据适当分组,清点各组的频数,并计算相应的频率,即为频率分布表。连续型定量变量的频率分布图可用直方图表达,其纵坐标为频率密度(频率/组距)直方图的面积之和等于1。

二分类变量和连续变量相关性?

分类变量知是指地理位置、人口统计等方面的变量,其作用是将调查响应者分群。描述变量是描述某一个客户群道与其他客户群的区别。大部分分类变量也就是描述变量。

连续性变量:在统计学中,变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在版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,即可取无权限个数值。

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