连续性变量和等级变量的区别？
连续性变量和等级变量是两种常见的变量类型，它们在统计学和数据分析中具有不同的特点和用途。
连续性变量是指可以以任意精度测量的变量，通常是实数或实数的子集。它们表示具有无限数量可能取值的特征，例如身高、体重、年龄和时间等。连续性变量通常用于计量和比较不同数据点之间的差异，并可以进行各种数学运算，如加法、减法、乘法和除法。连续性变量的测量结果可以是小数或分数，可以通过测量工具（如尺子、天平或计时器）进行准确测量。
等级变量（也称为有序变量）是通过互相之间的排序来表示的变量。等级变量的取值通常都具有某种顺序或等级，但它们之间的差异可能是不均匀或不可测量的。常见的等级变量包括满意度评级（如1到5星评分）、教育程度（如高中、本科、研究生）和收入水平（如低、中、高收入）。等级变量通常不能直接用于数学运算，因为等级之间的差异可能是主观的或缺乏一致的间隔标准。然而，等级变量可以用于排序和比较数据点之间的顺序。
总而言之，连续性变量表示具有无限数量可能取值的特征，并且具有可测量的间隔，而等级变量表示具有排序或等级属性的特征，但其差异可能是不均匀的或无法精确测量的。
连续性变量和等级变量是两种不同类型的变量，它们的区别如下：
1. 定义：连续性变量是指在某一个范围内可以取任意值的变量，而等级变量是指在某一个范围内只能取某些特定值的变量。
2. 取值范围：连续性变量的取值范围是连续的，即可以在某一个范围内任意取值，而等级变量的取值范围是离散的，即只能在某一个范围内取某些特定的值。
3. 数据类型：连续性变量通常使用实数或者复数表示，而等级变量通常使用整数或者字符串表示。
4. 数据分布：连续性变量的数据分布通常是均匀的，而等级变量的数据分布通常是不均匀的，即某些取值的出现频率远高于其他取值。
5. 数据分析：由于连续性变量的取值范围是连续的，因此在数据分析时需要使用连续的函数进行分析，而等级变量的取值范围是离散的，因此在数据分析时需要使用离散的函数进行分析。
总之，连续性变量和等级变量是两种不同类型的变量，它们的区别在于取值范围、数据类型、数据分布和数据分析等方面。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的变量类型。
正态分布曲线图δ 值越大μ值不变 ,图像越低还是越高或者说越宽还是越窄？
正态b分布曲线图δ 值越大μ值不变 ,说明随机变量的取值越分散，图像越低或者说越宽。
δ²就是正态分布的方差，表示随机变量取值的分散程度。
δ 值越越小，说明随机变量的取值集中在μ值附近，图像越高或者说越窄。
δ 值越大，说明随机变量的取值越分散，图像越低或者说越宽。
扩展资料
正态分布表达式中有两个参数，即期望（均数）μ和标准差σ，σ2为方差。
正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ,σ2)。
μ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的值的概率越小。正态分布以X=μ为对称轴，左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同，均等于μ。
σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，σ越小，数据分布越集中。也称为是正态分布的形状参数，σ越大，曲线越扁平，反之，σ越小，曲线越瘦高。
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