データは特定の特性に関する定量的な情報として理解することができます。 特性は定性的または定量的であり得るが、統計分析の目的のために、定性的特性はその特性の数値データを提供することによって定量的特性に変換される。 そのため、 量的特性は変数として知られています 。 この記事では、離散変数と連続変数について説明します。
比較表
比較基準 | 離散変数 | 連続変数 |
---|---|---|
意味 | 離散変数とは、有限個の孤立値をとる変数のことです。 | 連続変数は、無限の数の異なる値をとる変数をほのめかしています。 |
指定数の範囲 | コンプリート | 不完全な |
値 | 値はカウントによって得られます。 | 値は測定によって得られます。 |
分類 | 重ならない | 重複 |
仮定 | 個別の値または別々の値 | 2つの値の間の任意の値 |
に代表される | 孤立点 | 接続点 |
離散変数の定義
離散変数は、決まった数の固有値のみを想定することができ、固有の順序がない統計変数の一種です。
カテゴリ変数とも呼ばれます。 カテゴリ変数とは別の見えないカテゴリがあるためです。 ただし、2つのカテゴリの間に値が存在することはできません。つまり、変数の範囲内ですべての値が達成されるわけではありません。 したがって、想定できる許容値の数は有限または無限に無限になります。 したがって、あなたがアイテムのセットを数えることができるならば、その時変数は離散的であると言われます。
連続変数の定義
名前が示すように、連続変数は、連続体のすべての可能な値を仮定する確率変数です。 簡単に言えば、与えられた範囲内で任意の値を取ることができます。 そのため、変数が無限で数えられない値のセットを取ることができる場合、その変数は連続変数と呼ばれます。
連続変数は、値の範囲にわたって定義されているものです。つまり、最小値と最大値の間の任意の値を想定できます。 それは、間隔に対する関数として理解することができ、そして各関数に対して、変数に対する範囲は変わり得る。
離散変数と連続変数の主な違い
離散変数と連続変数の違いは、以下の理由で明確に説明できます。
- 有限のデータセットと可算数の値を仮定する統計変数。それは離散変数と呼ばれます。 これに対して、無限のデータセットと計り知れない数の値をとる量的変数は、連続変数として知られています。
- 重複しないか、そうでなければ相互包含的分類として知られ、両方のクラス限界が含まれる場合、離散変数に適用可能である。 逆に、クラスの上限を除外した、重複する、または相互に排他的な分類については、連続変数に適用できます。
- 離散変数では、指定された数の範囲は完全です。これは連続変数の場合ではありません。
- 離散変数は変数であり、ここで値はカウントによって得られる。 一方、連続変数は何かを測定する確率変数です。
- 離散変数は独立した値をとりますが、連続変数は与えられた範囲または連続体の中の任意の値をとります。
- 離散変数は孤立点でグラフィカルに表現できます。 接続点を使用してグラフに表示できる連続変数とは異なり。
例
離散変数
- 本の中の印刷ミスの数。
- ニューデリーの交通事故の数。
- 個人の兄弟の数。
連続変数
- 人の身長
- 人の年齢
- 会社によって得られた利益。
結論
概して、離散変数と連続変数の両方が定性的および定量的になる可能性があります。 ただし、これら2つの統計用語は、離散変数は明確に定義された許容値の数を持つ変数であるのに対し、連続変数は2つの数の間のすべての可能な値を含む変数です。