连续型变量与离散型变量的区别是啥?

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连续型变量一般指连续型随机变量。

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。

连续变量的性质

符号x如果能够表示对象集合S中的任意元素,就是变量。如果变量的域(即对象的集合S)是离散的,该变量就是离散变量;如果它的域是连续的,它就是连续变量。

连续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。如以总产值、商品销售额、劳动生产率、工资等为标志进行分组,就只能是相邻组限重叠的组距式分组。

以上内容参考 百度百科-连续型变量;百度百科-连续变量

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