离散型变量,什么是离散型随机变量?什么是连续型随机变量?

统计学离散型变量和连续型变量有什么区别?

变量值的变动幅度不同。对离散变量，如果变量值的变动幅度小，就可以一个变量值对应一组，称单项式分组。如居民家庭按儿童数或人口数分组，均可采用单项式分组。

什么是离散型随机变量?什么是连续型随机变量?

1、连续型随机变量：正态分布。离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的，则为离散变量。例如，企业个数、职工人数、设备台数等。只能按计量单位数计数，这种变量的数值一般用计数 *** 取得。

2、离散型随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。

3、连续型变量一般指连续型随机变量。连续型随机变量是指如果随机变量X的所有可能取值不可以逐个列举出来，而是取数轴上某一区间内的任一点的随机变量。例如，一批电子元件的寿命、实际中常遇到的测量误差等都是连续型随机变量。

离散型变量是什么意思

获取方式不同离散型变量：离散型变量则是通过计数方式取得的，即是对所要统计的对象进行计数，增长量非固定的。连续型变量：连续型变量是一直叠加上去的，增长量可以划分为固定的单位。连续型变量一般指连续型随机变量。

离散型随机变量是指只能取到有限个或可数个数值的随机变量。它的取值是离散的，多用于描述计数型的问题。

离散型随机变量是概率论中的一个重要概念。它是指在一定范围内取值的不连续的随机变量，其取值只能是某些确定的数值。

离散型变量：如果变量值的变动幅度小，就可以一个变量值对应一组，称单项式分组。

离散型随机变量是它全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个，这种随机变量称为离散型随机变量。随机变量的概念将具体的情况使用离散数字来表示，构成X就是随机变量。简单地说，随机变量是指随机事件的数量表现。

什么是离散型变量?

离散型随机变量：变量取值只能取离散型的自然数，就是离散型随机变量。连续型随机变量：当提到一个随机变量X的概率分布，指的是它的分布函数，当X是连续型时指的是它的概率密度，当X是离散型时指的是它的分布规律。

离散型随机变量是指只能取到有限个或可数个数值的随机变量。它的取值是离散的，多用于描述计数型的问题。

离散型变量：离散型变量则是通过计数方式取得的，即是对所要统计的对象进行计数，增长量非固定的。连续型变量：连续型变量是一直叠加上去的，增长量可以划分为固定的单位。

离散型随机变量是概率论中的一个重要概念。它是指在一定范围内取值的不连续的随机变量，其取值只能是某些确定的数值。

什么是离散型随机变量?

1、离散型随机变量是随机变量的一种，随机变量是随机事件的所有取值，那么离散型随机变量就是只取有限多个或可列无限多个值。

2、离散型随机变量是概率论中的一个重要概念。它是指在一定范围内取值的不连续的随机变量，其取值只能是某些确定的数值。

3、问题一：什么是离散型随机变量 所有取值可以一一列出的随机变量称为离散型随机变量 例如某网页24小时内被浏览的次数Y为随机变量 离散随机变量是指随机变量的取值有限多个或者可数多个，可以像自然数那么多个。

什么是离散型随机变量

1、离散型随机变量是随机变量的一种，随机变量是随机事件的所有取值，那么离散型随机变量就是只取有限多个或可列无限多个值。

2、离散型随机变量是概率论中的一个重要概念。它是指在一定范围内取值的不连续的随机变量，其取值只能是某些确定的数值。

3、离散型随机变量是它全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个，这种随机变量称为离散型随机变量。随机变量的概念将具体的情况使用离散数字来表示，构成X就是随机变量。简单地说，随机变量是指随机事件的数量表现。

4、离散型随机变量 随机取值的变量就是随机变量，随机变量分为离散型随机变量与连续型随机变量两种，随机变量的函数仍为随机变量。

5、离散型随机变量：变量取值只能取离散型的自然数，就是离散型随机变量。

6、它全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个，也可以说概率1以一定的规律分布在各个可能值上。这种随机变量称为离散型随机变量。如果随机变量X只可能取有限个或至多可列个值，则称X为离散型随机变量。

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