连续型和离散型随机变量该怎么区分

1. 连续型和离散型随机变量该怎么区分

　　有区别的
　　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.

2. 连续型和离散型随机变量该怎么区分

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。

3. 怎么区分离散性随机变量和连续随机变量，详细些，谢谢。

看概率密度函数，看分布函数。如果你求一个点的概率时用到的是积分，那么是连续随机变量，如果用的是求和符号，那么是离散的。
其实离散的好理解，就是针对每个不同的x值，都有一个相对应的，明确的概率值。而且x的值可直接确定对应点，在两点之间不可分。而连续型随机变量，你可以取到任意两个概率分位点中间的一点，就像积分一样。连续函数可积，离散的就求和就可以了。
第二个，看实际状态。比如有关个数的，摸球，投骰子，命中率，这些都是离散型随机变量。
那么连续型的，物理上的例子多一些，降水量，微生物生长速率，经济里面的时点变量，这些都是连续的例子。
第三个，你去记几个常见的分布，你们用的教材上应该都有，比如二项分布就是离散的，泊松分布就是连续的。

4. 离散型和连续型随机变量的区别

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。

5. 离散型随机变量和连续型随机变量是什么意思？区别是什么？

6. 离散型随机变量和连续型随机变量的区别是什么?

一、概念不同
1、离散型随机变量：如果随机变量X只可能取有限个或至多可列个值，则称X为离散型随机变量。
2、连续型随机变量：连续型随机变量是指如果随机变量X的所有可能取值不可以逐个列举出来，而是取数轴上某一区间内的任一点的随机变量。
二、特点不同
1、离散型随机变量：变量取值只能取离散型的自然数，就是离散型随机变量。
2、连续型随机变量：当提到一个随机变量X的概率分布，指的是它的分布函数，当X是连续型时指的是它的概率密度，当X是离散型时指的是它的分布规律。
举例：
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分钟、5分钟7毫秒、7√2分钟，在这十五分钟的时间轴上任取一点，都可能是等车的时间，因而称这随机变量是连续型随机变量。

7. 离散型随机变量和连续型随机变量分别是什么意思哦？有区别吗？

　　有区别的
　　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.

8. 随机变量除了离散型和连续型还有什么类型

除了离散型随机变量，连续型随机变量，以及他们对应的测度的convex combination构成的测度对应的随机变量外，存在其他类型的随机变量。

简单的说，所谓离散型随机变量（连续型随机变量）指的是，该随机变量对应的测度是absolutely continuous with respect to counting measure（Lebesgue measure）的。测度集中在Cantor集的测度，不 absolutely continuous with respect to counting measure和Lebesgue measure。