Чем отличаются непрерывные данные от дискретных в анализе статистических данных?

Непрерывные данные и дискретные отличаются тем, как они принимают значения в определённом диапазоне. shakhbanov.org

Дискретные данные могут принимать только целочисленные значения, которые можно перечислить в определённом наборе. shakhbanov.org Промежуточные значения между ними не существуют. shakhbanov.org Например, если переменная представляет количество студентов в классе, то она может принимать значения 0, 1, 2, 3 и т. д., но не может принимать значения 1,5 или 2,7. shakhbanov.org

Непрерывные данные могут принимать любые значения в определённом диапазоне или на интервале. shakhbanov.org Например, если переменная представляет рост студентов, то она может принимать значения от 140 до 200 см, и любое значение в этом диапазоне считается возможным. shakhbanov.org

Ещё некоторые отличия:

• Вероятностное распределение: дискретные данные имеют конечное число возможных значений, что позволяет точно определить вероятность каждого значения. shakhbanov.org Непрерывные данные имеют бесконечное число возможных значений, и вероятность каждого значения может быть определена только как плотность вероятности в определённой точке диапазона. shakhbanov.org
• Подверженность счёту: дискретные данные поддаются счёту, непрерывные — измерению. www.geeksforgeeks.org
• Визуализация: дискретные данные обычно представляют с помощью столбчатых диаграмм, где каждый отдельный столбик представляет отдельное значение, а высота столбика означает его пропорцию к целому. nuancesprog.ru Непрерывные данные можно визуализировать с помощью гистограммы или диаграммы размаха. nuancesprog.ru