本文关于集中性和离散型(集中性和离散型的区别)，据
亚洲金融智库2023-04-27日讯:
一、集中性和离散型
离散型随机变量例子比较丰富，比如抛硬币，正反面就是离散型随机变量。连续型随机变量会比较抽象，相对简单的例子就是那些与时间有关的随机变量，比如在在一段时间长度内观测一个开这门窗的屋子里氧气气体分子的个数，因为空气气体可以流动，理想状态下氧气分子的个数是每时每刻会变化的随机变量，时间是连续变化的，这就是个连续型的随机变量
二、集中性和离散型的区别
一种概率模型。在这个模型下，随机实验所有可能的结果是无限的，并且每个基本结果发生的概率是相同的。例如一个人到单位的时间可能是8:00~9:00之间的任意一个时刻、往一个方格中投一个石子，石子落在方格中任何一点上……这些试验出现的结果都是无限多个，属于几何概型。一个试验是否为几何概型在于这个试验是否具有几何概型的两个特征无限性和等可能性，只有同时具备这两个特点的概型才是几何概型。
离散型生产企业主要是指一大类机械加工企业。它们的基本生产特征是机器 ( 机床 ) 对工件外形的加工 , 再将不同的工件组装成具有某种功能的产品。由于机器和工件都是分立的 , 故称之为离散型生产方式。如汽车制造、飞机制造、电子企业和服装企业等。
所以，几何概型和离散型的区别:一种概率模型。在这个模型下，随机实验所有可能的结果是无限的，并且每个基本结果发生的概率是相同的。例如一个人到单位的时间可能是8:00~9:00之间的任意一个时刻、往一个方格中投一个石子，石子落在方格中任何一点上……这些试验出现的结果都是无限多个，属于几何概型。一个试验是否为几何概型在于这个试验是否具有几何概型的两个特征无限性和等可能性，只有同时具备这两个特点的概型才是几何概型。
离散型生产企业主要是指一大类机械加工企业。它们的基本生产特征是机器 ( 机床 ) 对工件外形的加工 , 再将不同的工件组装成具有某种功能的产品。由于机器和工件都是分立的 , 故称之为离散型生产方式。如汽车制造、飞机制造、电子企业和服装企业等。
三、集中性和离散性
离散式：
离散式制造是将不同的现成元部件及子系统装配加工成较大型系统，例如电脑、汽车及工业用品制造等。这个行业的厂商考虑的是如何使流水线得到最充分的利用，如何削减生产成本。
离散式特点：生产过程中基本上没有发生物质改变，只是物料的形状和组合发生改变，即最终产品是由各种物料装配而成，并且产品与所需物料之间有确定的数量比例，如一个产品有多少个部件，一个部件有多少个零件，这些物料不能多也不能少。按通常行业划分属于离散行业的典型行业有机械制造业、汽车制造业、家电制造业等等。
流程式：
流程式制造包括重复生产和连续生产两种类型。重复生产又叫大批量生产，与连续生产有很多相同之处，区别仅在于生产的产品是否可分离。重复生产的产品通常可一个个分开，它是由离散制造的高度标准化后，为批量生产而形成的一种方式；连续生产的产品是连续不断地经过加工设备，一批产品通常不可分开。
流程制造是通过一条生产线将原料制成成品，比如集成电路、药品及食品/饮料制造等。这个行业关心的是如何在与分销商和零售商打交道的过程中降低成本，并笼络住他们。
流程式特点：生产计划方面，计划制定简单，常以日产量的方式下达计划，计划也相对稳定；生产设备的能力固定；生产过程控制方面，工艺固定，工作中心的安排符合工艺路线。通过各个工作中心的时间接近相同；工作中心是专门生产有限的相似的产品，工具和设备为专门的产品而设计；物料从一个工作点到另外一个工作点使用机器传动，有一些在制品库存；生产过程主要专注于物料的数量、质量和工艺参数的控制；生产领料常以倒冲的方式进行。
四、集中型和离散型
离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得.
反之,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.例如,生产零件的规格尺寸,人体测量的身高,体重,胸围等为连续变量,其数值只能用测量或计量的方法取得.
五、集中与离散
SPSS描述统计量的概念有离散、集中、分布，我们一一来介绍一下：
1、集中趋势：中心趋势的数值度量。反映一组数据向某一位置聚集的趋势，主要的统计量有均数（mean）、中位数（median）、众数（mode）、总和（sum）以及分位数。均数适用于正态分布和对称分布的数据，中位数适用于所有类型。均值：在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数；中位数：样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字；
2、众数：一组数据中出现次数最多的数值；分位数：指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，常用的有中位数（即二分位数）、四分位数、百分位数等。如果各个数据之间差异程度较小，用平均值就有很好的代表性；而如果数据之间的差异程度较大，特别是有个别的极端值的情况下，用中位数或众数有较好的代表性
3、离散趋势变异的数值度量围绕中心波动的度量。反映一组数据背离分布中心值的特征。主要的统计量有标准差（Std.Deviation）、方差（Variance）、极差（range）、最大值（maximum）、最小值（minimum），标准差和方差适用于正态分布。
六、集中和离散趋势描述的是什么
平均值，中位数，众数反映集中趋势，方差标准差等反映离散趋势
七、集中性与分散性
分散性可以分流，也可以有更好的体验，都凑一起看不到风景
八、集中离散趋势分析
一、集中趋势
集中趋势是指一组数据所趋向的中心数值。对集中趋势的度量就是采用具体的统计方法和统计测度对这一中心数值的测量和计量，以一个综合数值来表述数据所趋向的这一中心数值的一般水平。
二、离散趋势
在统计学上描述观测值偏离中心位置的趋势，反映了所有观测值偏离中心的分布情况。
异众比率用于评价众数的代表性测度。异众比率越接近1，众数的代表性越弱。四分位差是指上四分位数与下四分位数的绝对离差。平均差是指全部变量值与均值离差的绝对值的均值。
平均差以均值为中心，通过每个变量值与均值的绝对距离反应数据离散程度的测度。方差是指全部变量值与其均值的离差平方的均值。标准差是方差的算术平方根。离散系数是指同一总体的标准差与均值的比较。标准化值是以变量值与其均值的差除以同一数据的标准化的比值。
集中趋势和离散程度是关于数据分布的基本测度，要进一步描述数据分布的形态是否偏倚，偏倚的方向和程度；分布是尖耸还是扁平，尖耸或扁平的程度，以及数据分布形态与正态分布的差异等，还需要对数据分布的偏态和峰度进行测量。
九、集中程度和离散程度有关吗
离散型求方差的公式是D(X)=E{[X-E(X)]^2}=E(X^2)-(EX)^2，随机变量分为离散型随机变量与非离散型随机变量两种，随机变量的函数仍为随机变量。
随机变量=表示随机试验各种结果的实值单值函数。随机事件不论与数量是否直接有关，都可以数量化，即都能用数量化的方式表达
十、集中型资料和离散型资料
半坡型陶瓷就是半坡型仰韶文化陶器，以陕西西安半坡遗址为代表，距今已有六千多年。
陶器都是手制。主要用泥条盘筑法，小型器物直接用手捏制，有少部分见有便用慢轮加工的痕迹。典型器皿有圜底钵、小口细颈大腹壶、直口尖底瓶和葫芦形器等。以彩陶最具特色，纹饰单纯，动物形象较多，以鱼纹最普遍，几何形纹也较常见，以直线，折线和波线等几种基本线形组成，具有一种纯朴和稚拙的情趣。半坡陶器上同一种类的花纹，几乎都装饰于同一类型器物的特定部位，用于不同器物的为数很少，这是半坡装饰手法的另一特色。
十一、集中程度和离散程度的关系
是一样的。
变异系数（又称离散系数）是概率分布离散程度的一个归一化量度。变异系数只在平均值不为零时有定义，而且一般适用于平均值大于零的情况。变异系数也被称为标准离差率或单位风险。
一般来说，变量值平均水平高，其离散程度的测度值越大，反之越小。
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