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简述分类变量与数量数值变量的根本区别

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1、简述分类变量与数值变量的根本区别的回答是:变量是统计变量,是指研究对象的特征。我们有时称之为属性,比如人的身高、性别等。每个变量都有它的值和类型。我们根据变量的类型来划分变量。统计学中的变量大致可以分为数值变量和分类变量。

2、数值型和分类型变量:数值型变量是指可以取一些列的数字。这些值对于加、减、平均和其他运算是有意义的。但是,对变量进行分类对于上述操作来说是没有意义的。变量可分为两类:离散变量:数值只能用自然数或整数单位计算,其数值是间断的,相邻两个数值之间没有其他数值。这类变量的值一般通过计数获得。连续变量:可以取一定区间内的任意值,其值是连续的,相邻两个值可以无限除,即可以取无限个值。比如高度,绳子的长度等等。与离散变量相比,连续变量有“真零”的概念,所以可以乘除。变量可以分为以下两类:有序分类变量:描述事物的等级或顺序,变量值可以是数值,也可以是字符,可以用来比较优劣,比如喜欢程度:很喜欢,一般,不喜欢。无序变量:值之间没有顺序差。它们只是分类,可分为两类变量和多类变量。两类变量是指将所有数据分为两类,如男性、女性、对、错、阴、阳等。这两种变量是一种特殊的分类变量,是一种独特的分析方法。多分类变量是指两个以上的类别,比如血型分为A、B、AB、o,有序变量和无序变量的区别在于前者对比较运算有意义,后者对比较运算无意义。四种数据的等级从低到高依次为:无序分类变量、有序分类变量、离散数值变量、连续数值变量。

责任编辑: 鲁达

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