fmea分析五步法 离散型数据和连续型数据的区别？

离散型数据和连续型数据的区别？

两者的区别：1。根据变量的数值性能判断变量是否连续。连续变量总是叠加在一起的，增长可以分为固定的单位，即：1、2、3例如：一个人的身高，他先增长到1.51，然后可以增长到1.52、1.53。离散变量是通过计数得到的，即对要计数的对象进行计数，其增长是不固定的。比如，一个地区的企业数量今年只能是一家，第二年可以是十家；一个企业的员工数量今年只有10家，第二年就有20家。2变量值的变化范围不同。对于离散变量，如果变量值的变化范围很小，一个变量值可以对应一个组，称为单项分组。居民家庭按子女数或人口数分组的，可以采用单项分组。这样，每个区间变量的值就按其值的范围分为若干组，称为组距离。也就是说，离散变量可以按单项距离或群距离分组。在分组间距分组中，相邻分组可以有上下限，相邻分组的分组界限可以重叠。

统计学离散型变量和连续型变量有什么区别？

离散变量是指其值只能以自然或整数单位计算的离散变量。比如企业的数量、员工的数量、设备的数量等，只能按照计量单位的数量来统计。这个变量的值一般是用计数法求得的，相反，在一定区间内可以任意选取的变量称为连续变量，它们的值是连续的。两个相邻的值可以无限除，然后取无限值。例如，生产零件的规格尺寸，人体测量的身高、体重、胸围等都是连续变量，只有在一定的区间内变量可以取任意实数，即变量的值可以是连续的，才能通过测量或测量得到，这个随机变量叫做连续随机变量。例如，公交车每15分钟运行一次，站台上某个人的等待时间X是一个随机变量，X的取值范围是[0,15]，这是一个区间。理论上，在这个区间内可以取任意实数3.5、√20等，所以这个随机变量称为连续随机变量。

关于统计的，怎样区分什么是连续性数据，什么是非连续型数据？

例如：刺激电流的强度可以不断地改变和测量

但是如果你把你的情绪分为几个层次：特别不快乐、不快乐、一般、快乐和欢腾，这些层次不是连续的，而是离散的或不连续的。

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