Discreto y continuo: ¿cuál es la diferencia?

Conozcamos algunas de las estadísticas descriptivas. El primer desafío es determinar qué tipo de datos está tratando. Generalmente hay dos tipos principales de datos, cualitativos y cuantitativos.

Los datos cualitativos son típicamente palabras, pero también podrían ser imágenes u otros medios, nos referiremos a estos datos en este curso como categóricos. Los datos cualitativos pueden etiquetarse con números que permiten analizar este tipo de datos utilizando algunas de las técnicas en el curso. María podría encontrar algunos datos cualitativos en su trabajo etiquetando algunos de los diagnósticos de salud mental (la depresión podría ser un «1»; ansiedad un «2»). Tenga en cuenta cómo estas etiquetas numéricas son arbitrarias. Por otro lado, los datos cuantitativos son el foco de este curso y son numéricos. Si Maria cuenta el número de pacientes vistos cada día, estos datos son cuantitativos.

Las variables cuantitativas pueden ser discretas o continuas. Las variables discretas solo pueden adquirir un número limitado de valores (por ejemplo, solo números enteros), mientras que las variables continuas pueden adquirir cualquier valor y cualquier valor entre dos valores (por ejemplo, a un número infinito de lugares decimales).

Antes de llegar demasiado lejos, tomemos un momento para pensar en lo que significa la palabra «variable». Una variable, observe que este es un sustantivo, no un verbo, es un elemento o una característica. En estadísticas, esto es típicamente algo que se mide o registra. En el caso de María, el «número de pacientes» es una variable, el diagnóstico de salud mental es una variable.

Nombres o etiquetas (es decir, categorías) sin orden lógico o con un orden lógico pero diferencias inconsistentes entre grupos, también conocidas como cualitativas.

¿Qué es un cuantitativo continuo?

Las variables cuantitativas, por lo tanto, miden «cantidades» como:

  • El peso de un automóvil, en kilogramos.
  • El momento de hacer una mancha en segundos.
  • El número de éxitos.

Debe poder decir: «El automóvil verde tiene un peso más alto o más bajo del automóvil rojo». El número de tareas éxito por el sujeto A es menor que el número de tareas sucedidas por el sujeto B.

Las variables categóricas (o cualitativas) solo miden «estados», categorías. No hay escala de valores:

  • El peso de un automóvil, en kilogramos.
  • El momento de hacer una mancha en segundos.
  • El número de éxitos.
  • Sí o no.
  • Hombre o mujer.
  • Código postal.
  • número de teléfono.
  • El hecho de que la variable sea digital, no implica necesariamente que sea una variable cuantitativa.

    Una variable cuantitativa puede ser discreta o continua. Una variable discreta tiene un valor finito. Es posible enumerarlos («1, 2, 3,…»). Una variable continua puede tomar, en teoría, un infinito de valores, formando un todo continuo. Por ejemplo, el tiempo de éxito de una tarea será entre 0 y 300 segundos, y puede tomar los valores 12,235689 o 12,23569999.

    • El peso de un automóvil, en kilogramos.
    • El momento de hacer una mancha en segundos.
    • El número de éxitos.
  • Sí o no.
  • Hombre o mujer.
  • Código postal.
  • número de teléfono.
  • El número de elementos en una lista.
  • El número de personas en una habitación.
  • Generalmente podemos establecer la declaración en el formulario «el número de…».

    • El peso de un automóvil, en kilogramos.
    • El momento de hacer una mancha en segundos.
    • El número de éxitos.
  • Sí o no.
  • Hombre o mujer.
  • Código postal.
  • número de teléfono.
  • El número de elementos en una lista.
  • El número de personas en una habitación.
  • El momento de llevar a cabo una tarea.
  • El tamaño, el peso de una persona.
  • La velocidad de un coche.
  • ¿Qué es cualitativa continua?

    Las variables continuas son variables numéricas que tienen un número infinito de valores entre dos valores. Una variable continua puede ser numérica o fecha/hora. Por ejemplo, la duración de una pieza o la fecha y hora de recepción del pago.

    Estado civil: soltero, casado, viudo. La sed de una persona: pequeña, pequeña, nada. Voto no numérico de un examen: aprobado, sobresaliente, aceptado, rechazado. Color de los ojos: marrón, azul, verde.

    Si las observaciones corresponden a cantidades, las variables pueden ser distintas entre discretas y continuas. Se dice que una variable es discreta cuando no puede tomar ningún valor entre dos consecutivos, y se dice continuo cuando puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo.

    Una variable cualitativa ordinal tiene métodos no numéricos, en los que hay un orden. Ejemplos: La nota en un examen: rechazado, aprobado, notable, excepcional. Lugar obtenido en un evento deportivo: primero, segundo, tercero,

    El número de niños en una familia. La cantidad de dedos que tienes en tu mano. El número de faltas en un partido de fútbol. Número de personas que llegan a un consultorio médico en una hora.

    valores. Una variable continua puede tomar cualquier valor en un intervalo continuo. Ejemplo 11 En el ejemplo 7, la edad es una variable discreta y el precio del lugar es continuo.

    Una variable continua es la que puede adquirir un número infinito de valores entre dos valores cualquiera de una característica. La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.

    ¿Cuál es la diferencia entre una variable continua y discreta?

    La metodología se refiere a la estrategia general y la justificación de su proyecto de investigación. Implica estudiar los métodos utilizados en su campo y las teorías o principios detrás de ellos, para desarrollar un enfoque que coincida con sus objetivos.

    Los métodos son las herramientas y procedimientos específicos que utiliza para recopilar y analizar datos (por ejemplo, experimentos, encuestas y pruebas estadísticas).

    En documentos científicos más cortos, donde el objetivo es informar los hallazgos de un estudio específico, simplemente puede describir lo que hizo en una sección de métodos.

    Una muestra es un subconjunto de individuos de una población más grande. El muestreo significa seleccionar el grupo del que realmente recopilará datos en su investigación. Por ejemplo, si está investigando las opiniones de los estudiantes en su universidad, podría encuestar una muestra de 100 estudiantes.

    En estadísticas, el muestreo le permite probar una hipótesis sobre las características de una población.

    Las variables cuantitativas son cualquier variable donde los datos representan cantidades (por ejemplo, altura, peso o edad).

    Las variables categóricas son variables donde los datos representan grupos. Esto incluye clasificaciones (por ejemplo, lugares de acabado en una carrera), clasificaciones (por ejemplo, marcas de cereales) y resultados binarios (por ejemplo, Flips de monedas).

    Debe saber con qué tipo de variables está trabajando para elegir la prueba estadística correcta para sus datos e interpretar sus resultados.

    Una variable de confusión, también llamada factor de confusión o confusión, es una tercera variable en un estudio que examina una posible relación de causa y efecto.

    ¿Qué significa variable cuantitativa discreta?

    Las variables categóricas contienen un número finito de categorías o grupos distintos. Los datos categóricos pueden no tener un orden lógico. Por ejemplo, los predictores categóricos incluyen género, tipo de material y método de pago.
    Variable discreta
    Las variables discretas son variables numéricas que tienen un número contable de valores entre dos valores. Una variable discreta es siempre numérica. Por ejemplo, el número de quejas de los clientes o el número de defectos o defectos.
    Variable continua
    Las variables continuas son variables numéricas que tienen un número infinito de valores entre dos valores. Una variable continua puede ser numérica o fecha/hora. Por ejemplo, la duración de una parte o la fecha y hora se recibe un pago.

    Si tiene una variable discreta y desea incluirla en un modelo de regresión o ANOVA, puede decidir si tratarla como un predictor continuo (covariable) o predictor categórico (factor). Si la variable discreta tiene muchos niveles, entonces puede ser mejor tratarla como una variable continua. Tratar a un predictor como una variable continua implica que una función lineal o polinómica simple puede describir adecuadamente la relación entre la respuesta y el predictor. Cuando trata a un predictor como una variable categórica, se ajusta un valor de respuesta distinto a cada nivel de la variable sin tener en cuenta el orden de los niveles de predictor. Use esta información, además del propósito de su análisis para decidir qué es mejor para su situación.

    ¿Qué diferencia a una variable de otra?

    • Tanto un identificador como una variable son los nombres asignados por los usuarios a una entidad particular en un programa. El identificador solo se usa para identificar una entidad de manera única en un programa en el momento de la ejecución, mientras que una variable es un nombre dado a una ubicación de memoria, que se utiliza para tener un valor.
    • La variable es solo un tipo de identificador, otros tipos de identificadores son nombres de funciones, nombres de clases, nombres de estructura, etc. Por lo tanto, se puede decir que todas las variables son identificadores, mientras que, viceversa no es cierto.

    Como el identificador y los nombres de variables son nombres definidos por el usuario, debe tenerse en cuenta que no hay dos identificadores o no hay dos nombres de variables en un programa. Creará un problema de ambigüedad en un programa.

    Una variable es un nombre asignado a una ubicación de memoria, que se utiliza para contener el valor correspondiente en él. Las variables son solo el tipo de identificadores…. Del mismo modo, como identificadores, dos o más variables tampoco pueden tener el mismo nombre en un programa.

    Un identificador en realidad identifica algo, no es lo que se identifica. La división de pelos en este caso es importante.

    Por lo general, se realizan un seguimiento por la tabla de símbolos.

    Si tiene una ubicación en la memoria que contiene un valor que cambia, es una variable. Necesita una forma de hacer referencia a esa «cosa». El identificador es el nombre que usa en su programa que representa dónde está ese valor y de qué tipo de datos es.

    Tenga en cuenta que también podría tener un valor que cambie que el compilador posee completamente en un registro y nunca entra en la memoria; Todavía necesita una forma de acceder a él (como incrementar un índice de bucle o un contador). El identificador es lo que lo llamas en el programa, y ​​sabe mirar en un registro y cómo tratar ese valor, en lugar de ir a la memoria.

    ¿Qué es cualitativa y cuantitativa discreta y continua?

    Los datos pueden entenderse como información cuantitativa en una característica específica. La característica puede ser cualitativa o cuantitativa, pero a los efectos del análisis estadístico, la característica cualitativa se transforma en la cuantitativa, proporcionando datos numéricos de esa característica. Por lo tanto, la característica cuantitativa se conoce como variable. Aquí en este artículo, hablaremos sobre la variable discreta y continua.

    Una variable discreta es un tipo de variable estadística que solo puede tomar un número fijo de valores distintos y carece de un orden intrínseco.

    También conocido como variable categórica, porque tiene categorías separadas e invisibles. Sin embargo, no puede existir ningún valor entre dos categorías, es decir, no alcanza todos los valores dentro de los límites de la variable. Por lo tanto, el número de valores permitidos que pueden suponer está terminado o infinitamente numerado. Entonces, si puede contar el conjunto de elementos, entonces la variable se considera discreta.

    La variable continúa, como su nombre lo sugiere, es una variable aleatoria que asume todos los valores posibles en un continuo. En pocas palabras, puede tomar cualquier valor dentro del intervalo especificado. Por lo tanto, si una variable puede tomar un conjunto de valores infinitos y no numerados, la variable se indica como una variable continua.

    Una variable continua es lo que se define en un intervalo de valores, en el sentido de que puede suponer cualquier valor entre el valor mínimo y máximo. Se puede entender como la función para el intervalo y para cada función, el intervalo para la variable puede variar.

    ¿Qué es variable discreta 5 ejemplos?

    En nuestra discusión previa de las distribuciones de probabilidad, no distinguimos entre distribuciones de probabilidad para variables categóricas y cuantitativas. Nuestro enfoque estaba en desarrollar las reglas de probabilidad. Observamos la distribución de probabilidad para el tipo de sangre variable categórica. También analizamos la distribución de probabilidad para el número variable cuantitativo de huevos de búho boreal en un nido. Las reglas de probabilidad se aplican en ambas situaciones.

    Ahora nos centramos más de cerca en las distribuciones de probabilidad para variables cuantitativas. Estas distribuciones serán muy importantes cuando estudiemos inferencia estadística. Ejemplos de tales variables son:

    • Número de huevos de búho boreal en un nido
    • Número de veces que un estudiante universitario cambia a
    • tamaño del zapato
    • Peso de un estudiante
    • Longitud del pie para adultos

    Cuando los resultados son cuantitativos, llamamos a la variable una variable aleatoria. En esta sección, discutimos las distribuciones de probabilidad de variables aleatorias discretas y variables aleatorias.

    Las variables aleatorias discretas tienen valores numéricos que se pueden enumerar y, a menudo, se pueden contar. Por ejemplo, el número variable de huevos de búho boreal en un nido es una variable aleatoria discreta. El tamaño del zapato también es una variable aleatoria discreta. El tipo de sangre no es una variable aleatoria discreta porque es categórica.

    Las variables aleatorias continuas tienen valores numéricos que pueden ser cualquier número en un intervalo. Por ejemplo, el peso (exacto) de una persona es una variable aleatoria continua. La longitud del pie también es una variable aleatoria continua. Las variables aleatorias continuas son a menudo mediciones, como peso o longitud. Vemos las mediciones como continuas a pesar de que las limitaciones de una regla o una escala dan mediciones discretas. Por ejemplo, imagine que se pesa en una escala digital que da pesas a la décima parte de una libra más cercana. Obtendrá medidas redondeadas a la décima más cercana, como 152.3 o 165.8. Los pesos reales en teoría podrían ser cualquier valor en un intervalo, como 152.345612555 o algo así. Entonces, con una variable discreta, puede contar los valores posibles para la variable sin redondear. Con una variable continua, no puedes.

    ¿Cuándo es una variable discreta?

    La variable continúa, como su nombre lo sugiere, es una variable aleatoria que asume todos los valores posibles de un continuo. En términos simples, puede tomar cualquier valor en la playa dada. Por lo tanto, si una variable puede tomar un ensamblaje de valores infinito y 4 valioso, se llama variable continua.

    Una variable continua es una variable que se define en un intervalo de valores, lo que significa que puede suponer cualquier valor entre el valor mínimo y el valor máximo. Esto puede entenderse como la función del intervalo y para cada función, el rango variable puede variar.

    La diferencia entre la variable variable discreta y continua puede establecerse claramente por las siguientes razones:

    • La variable estadística que supone un conjunto de datos terminado y un número contable de valores se llama variable discreta. Por otro lado, la variable cuantitativa que toma un conjunto infinito de datos y un número incalculable de valores se llama variable continua.
    • Para la clasificación mutuamente inclusiva o llamada mutuamente inclusive, en la que se incluye el límite de clase, es aplicable a la variable discreta. Por el contrario, una clasificación con superposición o exclusión mutua, dentro de la cual se excluye el límite de la clase alta, es aplicable para una variable continua.
    • En una variable discreta, la playa en el número especificado está completa, que no es el caso con una variable continua.
    • Las variables discretas son las variables en las que los valores se pueden obtener contando. Por otro lado, las variables continuas son las variables aleatorias que miden algo.
    • La variable discreta supone valores independientes, mientras que la variable continua supone cualquier valor incluido en una playa o continuo determinado.
    • Una variable discreta puede representarse gráficamente por puntos aislados. A diferencia de una variable continua que puede indicarse en el gráfico utilizando puntos conectados.
    • Número de errores de impresión en un libro.
    • Número de accidentes de tráfico en Nueva Delhi.
    • Número de hermanos y hermanas de un individuo.
    • La altura de una persona
    • La edad de una persona
    • Beneficio obtenido por la empresa.

    Básicamente, las variables discretas y continuas pueden ser cualitativas y cuantitativas. Sin embargo, estos dos términos estadísticos se oponen diametralmente en el sentido de que la variable discreta es la variable con el número bien definido de valores autorizados, mientras que una variable continua es una variable que puede contener todos los valores posibles entre dos números.

    ¿Cuándo es cuantitativa discreta y continua ejemplos?

    Hay dos tipos de datos cuantitativos, que también se denominan datos numéricos: continuos y discretos. Como regla general, los recuentos son discretos y las mediciones son continuas.

    Los datos discretos son un recuento que no se puede hacer más preciso. Típicamente involucra enteros. Por ejemplo, el número de niños (o adultos o mascotas) en su familia son datos discretos, porque está contando entidades enteras e indivisibles: no puede tener 2.5 hijos o 1.3 mascotas.

    Los datos continuos, por otro lado, podrían dividirse y reducirse a niveles más finos y finos. Por ejemplo, puede medir la altura de sus hijos a escalas progresivamente más precisas (metros, centímetros, milímetros y más allá, la altura son datos continuos.

    Si contengo el número de jujubes individuales en un cuadro, ese número es una pieza de datos discretos.

    Si uso una escala para medir el peso de cada jujube, o el peso de toda la caja, son datos continuos.

    Los datos continuos se pueden usar en muchos tipos diferentes de pruebas de hipótesis. Por ejemplo, para evaluar la precisión del peso impreso en la caja de Jujubes, podríamos medir 30 cajas y realizar una prueba t de 1 muestra.

    Algunos análisis utilizan datos cuantitativos continuos y discretos al mismo tiempo. Por ejemplo, podríamos realizar un análisis de regresión para ver si el peso de los cuadros de Jujube (datos continuos) se correlaciona con el número de jujubes dentro (datos discretos).

    Cuando clasifica o clasifica algo, crea cualitativo o atributedata. Hay tres tipos principales de datos cualitativos.

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