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统计学中的变量指的是研究对象的特征,我们有时也称为属性,例如身高、性别等。每个变量都有变量值,变量值就是我们分析的内容,它是没有含义的,只是一个参与计算的数字,所以我们主要关注变量的类型,不同的变量类型有不同的分析方法。
统计学中的变量(variables)可以分为数值变量(numrical)和分类变量(categorical)。
连续型变量(continuous):在一定区间内可以任意取值,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值。如身高、绳子的长度等。
离散型变量(discrete):值只能用自然数或整数单位计算,其数值是间断的,相邻两个数值之间不再有其他数值,这种变量的取值一般使用计数方法取得。
有序分类变量(ordinal):描述事物等级或顺序,变量值可以是数值型或字符型,可以进而比较优劣,如喜欢的程度:很喜欢、一般、不喜欢 。
无序分类变量(nominal):取值之间没有顺序差别,仅做分类,又可分为二分类变量和多分类变量 二分类变量是指将全部数据分成两个类别,如男、女,对、错,阴、阳等,二分类变量是一种特殊的分类变量,有其特有的分析方法。 多分类变量是指两个以上类别,如血型分为A、B、AB、O。
摘抄:https://wenku.baidu.com/view/cf73d5a40740be1e640e9a1c.html
参考书籍:openintro statistic
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原文地址:http://www.cnblogs.com/jiaxin359/p/7995073.html