Разница между дискретными и непрерывными данными

В статистике данные определяются как факты и цифры, собранные вместе для целей анализа. Он делится на две широкие категории: качественные данные и количественные данные. Кроме того, качественные данные не могут быть измерены в терминах чисел, и они подразделяются на номинальные и порядковые данные. С другой стороны, количественные данные - это те, которые содержат числовые значения и используют диапазон. Он подразделяется на дискретные и непрерывные данные. Дискретные данные содержит конечные значения, которые не имеют ничего промежуточного

В отличие от, непрерывные данные содержит данные, которые можно измерить, включая дроби и десятичные дроби. Прочитайте статью, чтобы узнать разницу между дискретными и непрерывными данными

Содержание: дискретные данные против непрерывных данных

1. Сравнительная таблица
2. Определение
3. Ключевые отличия
4. Вывод

Сравнительная таблица

Основа для сравнения	Дискретные данные	Непрерывные данные
Смысл	Дискретные данные - это те, которые имеют свободное пространство между значениями.	Непрерывные данные - это данные, которые попадают в непрерывную последовательность.
Природа	Счетный	измеримый
Ценности	Может принимать только отдельные или отдельные значения.	Может принимать любое значение в некотором интервале.
Графическое представление	Гистограмма	Гистограмма
Табуляция известна как	Несгруппированное распределение частот.	Сгруппированное распределение частот.
классификация	Взаимодействующие	Взаимоисключающий
Функциональный график	Показывает изолированные точки	Показывает связанные точки
пример	Дни недели	Рыночная цена продукта

Определение дискретных данных

Термин «дискретный» подразумевает отдельный или отдельный. Таким образом, дискретные данные относятся к типу количественных данных, которые основаны на подсчете. Он содержит только конечные значения, подразделение которых невозможно. Он включает только те значения, которые могут быть подсчитаны только в целых числах или целых числах и являются отдельными, что означает, что данные не могут быть разбиты на дробные или десятичные.

Например, Количество учеников в школе, количество машин на парковке, количество компьютеров в компьютерном классе, количество животных в зоопарке и т. Д..

Определение непрерывных данных

Непрерывные данные описываются как непрерывный набор наблюдений; это можно измерить по шкале. Может принимать любое числовое значение в пределах конечного или бесконечного диапазона возможных значений. Статистически, диапазон относится к разнице между самым высоким и самым низким наблюдением. Непрерывные данные можно разбить на дробные и десятичные, т. Е. Их можно подразделить на более мелкие части в соответствии с точностью измерения..

Например, Возраст, рост или вес человека, время, необходимое для выполнения задачи, температура, время, деньги и т. Д..

Ключевые различия между дискретными и непрерывными данными

Различие между дискретными и непрерывными данными может быть четко показано на следующих основаниях:

1. Дискретные данные - это тип данных, в котором между значениями имеется свободное пространство. Непрерывные данные - это данные, которые попадают в непрерывную последовательность.
2. Дискретные данные исчисляются, а непрерывные данные измеримы.
3. Дискретные данные содержат различные или отдельные значения. С другой стороны, непрерывные данные включают любое значение в пределах диапазона.
4. Дискретные данные графически представлены гистограммой, тогда как гистограмма используется для графического представления непрерывных данных..
5. Табулирование дискретных данных, выполненное для одного значения, называется несгруппированным распределением частот. Напротив, табулирование для непрерывных данных, выполненное для группы значений, называемой групповым распределением частот..
6. Перекрывающиеся или взаимоисключающие классификации, такие как 10-20, 20-30, ... и т. Д., Выполняются для непрерывных данных. В отличие от этого, для дискретных данных выполняется неперекрывающаяся или взаимно включающая классификация, такая как 10-19, 20-29,… и т. Д..
7. На графике дискретной функции она показывает отдельную точку, которая остается не связанной. В отличие от непрерывного функционального графа, точки соединены непрерывной линией

Вывод

Следовательно, с приведенным выше объяснением и примером было бы совершенно ясно, что два типа данных различны. Дискретные данные ожидают определенного числа изолированных значений. В отличие от непрерывных данных, которые ожидают любое значение из заданного диапазона (без каких-либо разрывов) и связаны с физическими измерениями.