简述数值变量与分类变量的区别
1个回答
展开全部
数值变量与分类变量的区别如下:
数值型变量是指可以取一些列的数,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。
数值变量可以分为两类:离散型变量:数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: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。
分类变量又可以分为下面两类:有序分类变量: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: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,是特有的分析方法。多分类变量是指两个以上类别,如血型分为A、B、AB、O。有序分类变量和无序分类变量的区别就是:前者对于比较操作是有意义的,而后者对于比较操作是没有意义的。
已赞过
已踩过<
评论
收起
你对这个回答的评价是?
光点科技
2023-08-15 广告
2023-08-15 广告
通常情况下,我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型:结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据,即行数据,是存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。最常见的就是数字数据和文本数据,它们可以某种标准格式存在于文件...
点击进入详情页
本回答由光点科技提供
推荐律师服务:
若未解决您的问题,请您详细描述您的问题,通过百度律临进行免费专业咨询