统计学离散型变量和连续型变量有什

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统计学中的变量根据其特性主要分为离散型变量和连续型变量，它们的区别主要体现在以下几个方面：
首先，从数值表现的连续性来看，连续变量允许无限分割。例如，人的身高，它可以精确到小数点后几位，如1.51米、1.52米等，每个值之间没有固定的间隔。
而离散变量则不连续，如企业数目或职工人数，只能用整数计数，一个单位的增加或减少是有明确界限的，如从一家企业增加到两家，不能是1.5家企业。
其次，变动幅度决定了变量的分组方式。离散变量的变动幅度小，可以用竖虚或单项式分组，如家庭按儿童数或人口数划分，每个类别只对应一个变量值。
相反，如果变动幅度大，可能需要采用组距式分组，将变量值划分为区间，每个区间有明确的上下限，如企业的员工人数可以分成几个区间，每个区间代表一定的员工范围。
最后，离散变量的概率分布通常余伍与连续变量不同，离散变量常见的分布有誉颂二项分布、泊松分布等，而连续变量如身高和体重则涉及连续分布。
总的来说，离散型和连续型变量在统计分析中各有其特点和适用场景，理解这些区别有助于我们更准确地处理和分析数据。