离散变量与连续变量的区别是什么？

离散变量和连续变量的区别：

1、定义不同

离散变量指变量值可以按一定顺序一一列举，通常以整数位取值的变量。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，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。

2、概率分布不同

离散变量的概率分布，常用的有二项分布、泊松(Poisson)分布。其余的还有两点分布、几何分布、超几何分布等概率分布。

连续变量的概率分布，常用的有指数分布、均匀分布、正态分布等等。

扩展资料：

二项分布

二项分布是基于贝努里(Bernoulli)试验的分布。贝努里试验是一种重要的概率模型。是历史上最早研究的概率论模型之一。有下面两个特点的试验称为贝努里试验。

1、对立性：每次试验的结果只可能是A或A上面加一个杠。

2、独立重复性：每次试验的结果互不影响。且P(A)=p，P（A上面加一个杠）=1-p=q。

掷币(掷正与掷反)、射击(击中与不中)、动物试验(存活与死亡)、药物疗效(有效与无效)、化验结果(阳性与阴性)等。都是在重复进行贝努里试验。

百度百科--离散变量

百度百科--连续变量

连续型变量与离散型变量的区别方法如下：

1、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，即：1,2,3? 例如：一个人的身高，他首先长到1.71，然后才能长到1.72，1.73?。

2、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，如：一个地区的企业数目可以是今年只有一家，而第二年开了十家；一个企业的职工人数今年只有10人，第二年一次招聘了20人等。?

3、对离散型变量，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。如居民家庭按儿童数或人口数分组，均可采用单项式分组。

4、离散型变量如果变量值的变动幅度很大，变量值的个数很多，则把整个变量值依次划分为几个区间，各个变量值则按其大小确定所归并的区间，区间的距离称为组距，这样的分组称为组距式分组。

人口统计学变量是什么？

1、性别、年龄、健康状况。

2、职业、婚姻、文化水平、收入。

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