连续变量和离散变量的区别

连续变量和离散变量是统计学中根据变量值的连续性进行分类的两种变量类型：

连续变量

定义 ：在一定区间内可以任意取值的变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可以无限分割。

例子 ：身高、体重、年龄、生产零件的规格尺寸等。

取值方式 ：通过测量或计算的方法获得。

概率分布 ：连续型随机变量的概率分布通常表现为概率密度函数（PDF）。

离散变量

定义 ：其数值只能用自然数或整数单位计算的变量，通常通过计数方法获得。

例子 ：企业个数、职工人数、设备台数等。

取值方式 ：通过计数或分类得到。

概率分布 ：离散变量的概率分布通常表现为概率质量函数（PMF），如二项分布、泊松分布等。

总结

连续性 ：连续变量可以在一个区间内取任意实数，值之间可以无限细分。

离散性 ：离散变量的值以整数形式存在，值之间以整数断开。

取值方法 ：连续变量通过测量或计算获得，离散变量通过计数或分类获得。

概率表示 ：连续变量用概率密度函数表示，离散变量用概率质量函数表示

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