離散変数（定義、離散変数と連続変数の違い）

変数は、アルゴリズム、数式、および数学関数に表示される記号であり、さまざまな値を受け取ることができます。それらは、さまざまな方法で特定の特性に従って分類されます。

変数は、とりわけ、ランダム、連続、依存、独立、定量的、定性的である可能性があります。今回は 離散変数.

この記事では、次のことがわかります。

離散変数の定義

離散変数は、次のようなものとして知られています。 値を受け入れる条件を提示します 特定の数値セットの、つまり、値を採用することはできず、セットの値を取得するだけです。

この離散変数の観測可能な値の間には、ありそうもない距離があることに注意してください中間値で完了すると、2つの値の間に少なくとも1つの値が存在する可能性があります観察可能。

言い換えれば、離散変数は、任意の2つの値の間に記録可能な数の値を持つ数値変数です。たとえば、ユーザーの苦情の数、登録された失敗の数。

離散変数は常に量的または数値的です。次に例を示します。

次元の数量は、同じ次元の別の数量（単位）と比較することによって決定されます。

変数は、任意の有限間隔の間に無限の値に達すると連続します。逆に、変数は、任意の有限区間内で有限値のみを達成する場合、離散的です。

連続量は測定方法により決定されます。連続測定法は、数量が単位数量より多いまたは少ない回数をカウントすることで構成されます。例：患者の体温は体温計で測定され、特定の時間に高くなったり低くなったりすることがあります。それは37から39.5まで変化する可能性があります。

離散量は、列挙によって決定されます。この列挙方法は、含まれている単位量を数えることで構成されます。例：サッカーチームの離散的な大きさは、11人のプレーヤーであるチームのプレーヤーユニットを数えることによって決定されます。

離散変数と連続変数を区別する本質的な特性は、連続変数が測定されないことです。離散変数と同じ精度で、観測値は測定器の精度に依存します中古。したがって、連続変数を測定する場合、測定エラーが必然的に発生する可能性があります。たとえば、人の体温は37.6、37.8、38になる可能性があります。

これら2つは、量的変数として知られる変数のグループの一部であることに注意してください。

離散変数の確率分布は、可能なものの排他的なリストです数値結果、特定の発生確率がそれぞれに関連付けられるように結果。

ランダム離散変数の期待値は、結果の加重平均であることがわかります。可能です。各重みは、各結果に関連付けられた確率から得られます。

どこ：

Xi = i-対象の離散変数であるXの結果。

P（Xi）= Xのi番目の結果の発生確率

i番目の項は、同じ項の計算方法を決定するルールを表します。 n要素のi次統計量は、最小のi番目の要素です。最小または一次。

ランダム離散変数（s 2）の分散は、可能な結果とそれらの平均の間の差の加重平均として指定されます。

確率変数Xは、実数をサンプル空間のさまざまな点に関連付ける関数です。

離散変数は不連続変数とも呼ばれ、有限量の所定の値の結果を生成します。これにより、パスが有限になります。

最後に、離散変数Xには、定義された可能な値のセットx1、x2、x3、xnがあります。確率p1、p2、p3、pn。、つまり、変動フィールド内の特定の値のみを受け入れることが許可されています決定。

一般に、離散変数は、P（X = x）によってXがxの値に到達する確率を理解するような方法でサンプルの結果を表します。次に、この変数の値を検討することにより、ランダムXのxのさまざまな実現に確率を割り当てる数式を開発することができます。

統計科学では、変数は、さまざまな値を採用するために影響を受けやすく変動する機能を備えた尺度ですこれらの変数は、他の変数に関連しているときに値を取得し、いくつかの仮説の一部を形成していることを覚えておくことが重要です。仮説。