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    • 简述数值变量与分类变量的根本区别？

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    推荐答案   2022-01-08
    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，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。统计学中的变量大致可以分为数值变量和分类变量。
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    简述分类变量与数值变量的根本区别答：分类变量与数值变量的根本区别在于它们的取值方式和所代表的含义。分类变量，也被称为定性变量或类别变量，其取值是离散的，并且通常代表某种类别或属性。这些类别可以是人的性别（男、女）、血型（A、B、AB、O）、教育程度（小学、中学、大学等）等。分类变量的特点是其取值之间通常没有数量上的比较或...
    简述分类变量与数值变量的根本区别答：简述分类变量与数值变量的根本区别如下：数值型变量是指值可以取一系列的数,这些值对于加法、减法、求平均值等操作是有意义的,而分类变量对于上述的操作是没有意义的。由于属性可以分为数量属性和质量属性，因此,可以分为数量变量和分类变量。数量变量是指可以自然地直接使用数值表示其变量值的变量。分变量...
    简述分类变量与数值变量的根本区别答：表达信息，统计方法。1、分类变量是文字或符号表示的，比如：性别，血型。而数值变量是数值来表达的，比如：测量体重、身高等。2、分类变量的数据只能进行分类和计数，可以进行数值计算，如加、减、乘、除等，同时也可以进行统计分析。
    简述数值变量与分类变量的区别答：卡方检验等，以了解不同类别之间的分布和关系。总的来说，数值变量和分类变量在性质、用途和统计分析方法上有着显著的区别。数值变量侧重于数值计算和量化分析，而分类变量则更侧重于数据的分组和分类。在实际应用中，需要根据研究问题和数据类型选择合适的变量类型和分析方法。
    简单分类变量与数值变量的根本区别答：分类变量是包含有限数量的不同值或类别（例如，性别或宗教）的变量，可以看成是数值变量的集合。数组、结构、集合、表，都是分类变量。
    简述数值变量与分类变量的区别答：数值变量与分类变量的主要区别在于它们的测量尺度和数据表示方式。首先，数值变量是可以用数值来度量和表示的变量，它们具有明确的数量意义。数值变量可以是离散的，如计数数据，只能取整数值，如人数、物品数量等；也可以是连续的，可以取任意实数值，如身高、体重、温度等。这类变量的数据通常呈现出一定的...
    如何区别分类变量和数值变量?答：2、分类变量：其变量值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。分类变量可分为无序变量和有序变量两类：（1）无序分类变量：是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。它又可分为①二项分类，如性别（男、女），药物反应（阴性和阳性）等；②多项分类，如血型（O、A、B、AB），职业（工、农...
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