离散型变量的可视化

离散型变量的可视化,第1张

需要导入matplotlib模块中子模块pyplot中的pie函数

饼图不擅长对比差异不大的离散型变量时选用条形图

分为垂直条形图、水平条形图、堆叠条形图、水平交错条形图

离散型变量在各水平上的差异就是比较柱形的高低,越高值越大

需要导入matplotlib模块中子模块pyplot中的bar函数

上述条形图按升序处理

水平条形图的y轴刻度值是从下往上,升序即从小到大

不管是垂直条形图还是水平条形图,只反映单个离散变量的统计图形,当需要传递两个离散变量时,用堆叠条形图,横坐标代表一个维度的离散变量,堆叠起来的”块“代表另一个维度的离散变量,可以方便比较累积和。

分别针对三种产业的产值绘制3次条形图,第二产业的条形图是在第一产业的基础上做了叠加,第三产业的条形图又是叠加在第一和第二产业之上

取出三个产业的值后,要重新设置行索引,是因为各季度下每一种产业值前的行索引都不相同,会导致无法进行Industry1+Industry2的和计算

可以将堆叠条形图的”块“水平排开,可以轻易区分”块“之间的差异

如上水平交错条形图,实质是使用两次bar函数,第二次bar函数使得条形图往右偏移0.4个单位,第三次bar函数使得条形图再往右偏移0.4个单位。

每一个bar函数,必须控制条形图的宽度,width=bar_width,否则会导致条形图的重叠。

使用xticks函数使刻度标签的位置向右移0.4个单位

什么是变量 举例说明离散变量和连续变量

变量是统计学研究中对象的特征。它可以是定性的也可以是定量的,一个定量变量要么是离散的,要么是连续的。社会科学中研究变量的关系,通常把一个变量称为自变量(独立变量),另一个变量称之为因变量(依赖变量)

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搐法取得.

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.

什么是离散型变量?

对于随机变量可能取的值,我们可以按一定次序一一列出,这样的随机变量叫做离散行随机变量

统计学离散型变量和连续型变量有什么区别

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.

如果变量可以在某个区间内取任一实数,即变量的取值可以是连续的,这随机变量就称为连续型随机变量,

比如,公共汽车每15分钟一班,某人在站台等车时间x是个随机变量,

x的取值范围是[0,15),它是一个区间,从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、√20等,因而称这随机变量是连续型随机变量。

什么是离散变量和连续变量

顾名思义就变量就是会变化的量啊。可能是随时间或者空间或者其他因素而改变。离散变量就是说变量是离散的,一个一个的,比如某教室中人的个数,只能是整数啊,可能是1,5,2,...而不同时间可能教室的人数不一样,所以是变量啊。连续的变量,比如温度。

什么是离散型随即变量

如果一个随机变量,它所有可能取的值是可列的(countable),可列包括有限 个(finite)或者无限可列(infinite countable)多个,那么这个随机变量,就是离散的(discrete).

例子:

1. 抛一个骰子,所有可能得到的点数就是一个离散随机变量,所有可能的取值是{1,2.6}

2.某一个时间段内,话务中心接到的电话数量

如何区别离散变量和连续变量?

先说一个熟悉的内容,数列与函数。 当然数列也是函数,但它的取值是自然数,取值是离散的, 而一般的函数取值是某一个区间,在这区间内取值往往是可以连续的。 离散型随机变量与连续型随机变量也是由随机变量取值范围(或说成取值的形式)确定, 变量取值只能取离散型的自然数,就是离散型随机变量, 比如,一次掷20个硬币,k个硬币正面朝上, k是随机变量, k的取值只能是自然数0,1,2,…,20,而不能取小数3.5、无理数√20, 因而k是离散型随机变量。 如果变量可以在某个区间内取任一实数,即变量的取值可以是连续的,这随机变量就称为连续型随机变量, 比如,公共汽车每15分钟一班,某人在站台等车时间x是个随机变量, x的取值范围是[0,15),它是一个区间,从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、√20等,因而称这随机变量是连续型随机变量。

统计学离散型变量和连续型变量有什么区别?

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.

如果变量可以在某个区间内取任一实数,即变量的取值可以是连续的,这随机变量就称为连续型随机变量,

比如,公共汽车每15分钟一班,某人在站台等车时间x是个随机变量,

x的取值范围是[0,15),它是一个区间,从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、√20等,因而称这随机变量是连续型随机变量。

数学 什么叫离散型

你说的是离散型随机变量吧?相对应的就有连续性随机变量。

离散型随机变量的变量取值只能取离散型的自然数。

比如说一共有10个球,5个白球5个黑球。一次抽5个球,其中有X个球是白球的概率。X的取值是0,1,2,3,4,5,而不可能是1.11,2.43(总不能有2.43个白球的说法吧?)

连续性随机变量的变量可以在某个区间内取任一实数,即变量的取值可以是连续的。


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