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簡述分類變量與數值變量的區别

知識 更新时间:2024-12-05 06:40:12

數值型變量是值可以取一些列的數,這些值對于加法、減法、求平均值等操作有意義。而分類變量對于上述的操作沒有意義。統計學中的變量指的是研究對象的特征,我們有時也稱為屬性,例如人的身高、性别等。每個變量都有變量的值和變量的類型。我們按照變量的類型對變量進行劃分。統計學中的變量(variables)大緻可以分為數值變量(numrical)和分類變量(categorical)。

離散型變量(discrete)值隻能用自然數或整數單位計算,其數值是間斷的,相鄰兩個數值之間不再有其他數值,這種變量的取值一般使用計數方法取得。

連續型變量(continuous)在一定區間内可以任意取值,其數值是連續不斷的,相鄰兩個數值可作無限分割,即可取無限個數值。如身高、繩子的長度等。

和離散型變量相比,連續型變量有真零點的概念,所以可以進行乘除操作。

分類變量又可以分為下面兩類:

有序分類變量(ordinal)描述事物等級或順序,變量值可以是數值型或字符型,可以進而比較優劣,如喜歡的程度:很喜歡、一般、不喜歡 。

無序分類變量(nominal)取值之間沒有順序差别,僅做分類,又可分為二分類變量和多分類變量?二分類變量是指将全部數據分成兩個類别,如男、女,對、錯,陰、陽等,二分類變量是一種特殊的分類變量,有其特有的分析方法。?多分類變量是指兩個以上類别,如血型分為A、B、AB、O。

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