集中型和离散型(集中型和离散型的区别)

一、集中型和离散型

在统计学中，连续型变量和离散型变量极为常见，今天我们就来看看它们的区别是什么？

变量值的变动幅度不同。 对离散变量，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。

离散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。

也就是说，离散变量根据情况既可用单项式分组，也可用组距式分组。

在组距式分组中，相邻组既可以有确定的上下限，也可将相邻组的组限重叠。

变量取得方式不同 连续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1.51，然后才能长到1.52，1.53……。

而离散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。 大家大概明白了连续型变量和离散型变量的区别吗？

二、集中型和离散型的区别

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。

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、集中型和离散型的关系

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.

四、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

五、集中性和离散性

反映数据离散程度的是方差、标准差和极差。

由于方差、极差和标准差反映数据的波动情况，所以能够刻画一组数据离散程度的统计量是方差、极差和标准差。

六、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。

七、集中和离散趋势描述的是什么

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。

八、集中型资料和离散型资料

两个的区别是随机变量和概率密度函数的不同。

取值范围不同：离散型随机变量只能取有限个或可数个数值，例如抛硬币的结果只有正面或反面两种可能；而非离散型随机变量可以取连续的任意值，例如测量体重时可以得到任意一个实数值。

概率密度函数不同：离散型随机变量的概率分布可以用概率质量函数表示，即每个可能的取值对应一个概率值；而非离散型随机变量的概率分布则用概率密度函数表示，即在一段区间内的取值的概率与该区间的长度成正比。

延申重点：离散型和非离散型的概率论和统计学理论不同，因此在实际应用中需要根据不同的情况选择合适的模型和方法进行分析和处理。

九、集中离散趋势分析

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

十、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

十一、分散型和集中型

轴距不同，车身长度不同，发动机排量不同