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简述分类变量与数值变量的区别

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目前关于大家提出的简述分类变量与数值变量的区别这个问题,大家都希望能够得到一个答案,那么小编今天就去收集了一些简述分类变量与数值变量的区别相关的内容来分享给大家,如果大家感兴趣的话可以接着往下看。

数值型变量是值可以取一些列的数,这些值对于加法、减法、求平均值等操作有意义。而分类变量对于上述的操作没有意义。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,例如人的身高、性别等。每个变量都有变量的值和变量的类型。我们按照变量的类型对变量进行划分。统计学中的变量(variables)大致可以分为数值变量(numrical)和分类变量(categorical)。

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。

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。

和离散型变量相比,连续型变量有真零点的概念,所以可以进行乘除操作。

分类变量又可以分为下面两类:

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。

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