統計學當中關於變數的分類

2022-03-17 17:38:29 字數 919 閱讀 9558

統計學中的變數指的是研究物件的特徵,我們有時也稱為屬性,例如人的身高、性別等。

每個變數都有變數的值和變數的型別。我們按照變數的型別對變數進行劃分。

統計學中的變數(variables)大致可以分為數值變數(numrical)和分類變數(categorical)。

數值型變數是值可以取一些列的數,這些值對於 加法、減法、求平均值等操作是有意義的。而分類變數對於上述的操作是沒有意義的。

離散型變數(discrete):值只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,這種變數的取值一般使用計數方法取得。

連續型變數(continuous):在一定區間內可以任意取值,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。 

和離散型變數相比,連續型變數有「真零點」的概念,所以可以進行乘除操作。

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

無序分類變數(nominal):取值之間沒有順序差別,僅做分類,又可分為二分類變數和多分類變數 二分類變數是指將全部資料分成兩個類別,如男、女,對、錯,陰、陽等,二分類變數是一種特殊的分類變數,有其特有的分析方法。 多分類變數是指兩個以上類別,如血型分為a、b、ab、o。

有序分類變數和無需分類變數的區別是:前者對於「比較」操作是有意義的,而後者對於「比較」操作是沒有意義的。

這四種資料的等級從低到高依次為:無序分類變數(nominal) 《有序分類變數(ordinal)< 離散型數值變數(discrete)< 連續型數值變數(continuous)。

下面的一張圖描述了它們之間的關係:

統計學當中關於變數的分類

統計學中的變數指的是研究物件的特徵,我們有時也稱為屬性,例如人的身高 性別等。每個變數都有變數的值和變數的型別。我們按照變數的型別對變數進行劃分。統計學中的變數 variables 大致可以分為數值變數 numrical 和分類變數 categorical 數值型變數是值可以取一些列的數,這些值對於...

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