Der Hauptunterschied besteht darin, dass kontinuierliche Daten messbar sind und diskrete Daten nur bestimmte Werte haben können. Sie könnte sein zählbar.
Beispiele für kontinuierliche:**
Größe, Gewicht, Einkommen sind messbar und können jeden Wert haben.
Beispiele für diskrete:
Tatsächlich gibt es zwei Arten von diskreten Daten:
Zählbar:Anzahl der Kinder.
Klassenvariable: Augenfarbe
Was ist der Unterschied zwischen einer diskreten Zufallsvariablen und einer kontinuierlichen Zufallsvariablen?
Eine diskrete Zufallsvariable hat eine begrenzte Anzahl möglicher Werte. Eine kontinuierliche Zufallsvariable kann einen beliebigen Wert haben (normalerweise innerhalb eines bestimmten Bereichs). Eine diskrete Zufallsvariable ist typischerweise eine ganze Zahl, obwohl es sich um einen rationalen Bruchteil handeln kann. Als Beispiel für eine diskrete Zufallsvariable: Der Wert, der durch Walzen eines 6-Seiten-Standardchips erhalten wird, ist eine diskrete Zufallsvariable, die nur die möglichen Werte aufweist: 1, 2, 3, 4, 5 und 6. Als zweites Beispiel für a diskrete Zufallsvariable: Der Bruchteil der n
Was ist der Unterschied zwischen einer diskreten Gleichverteilung und einer kontinuierlichen Gleichverteilung?
Eine Möglichkeit, diskret oder kontinuierlich zu wissen, besteht darin, dass im Falle eines diskreten Punkts eine Masse eine Masse hat und in einem kontinuierlichen Punkt ein Punkt keine Masse hat. Dies ist besser zu verstehen, wenn Sie die Grafiken betrachten. Betrachten wir zuerst die Diskrete. Schauen Sie sich die Uhr an, wie die Masse auf den Punkten sitzt? Sehen Sie sich jetzt die Cdf-Nachricht an, wie die Werte in Schritten steigen und dass die Zeile nicht durchgehend ist. Dies zeigt auch, wie viel Masse an dem Punkt auf dem pmf vorhanden ist. Nun werden wir uns den fortlaufenden Fall ansehen und seine PDF-Notiz
Was ist der Unterschied zwischen kontinuierlichen und diskreten Variationen?
"Continuous" haben keine Lücken. "Discrete" hat unterschiedliche Werte, die durch "no value" -Bereiche getrennt sind. Kontinuierlich kann so etwas wie die Höhe sein, die in einer Population "kontinuierlich" ohne besondere Einschränkungen variieren kann. "Diskret" kann Entscheidungen oder Ergebnisse eines Tests sein - entweder "ist" oder "ist nicht" - es gibt keine Abstufungen oder "Kontinuität" zwischen den Entscheidungen. http://stattrek.com/probability-distributions/discrete-continuous.aspx