Ero diskreetin ja jatkuvan datan välillä

Diskreetti tai jatkuva data

Tiedot ovat tilastojen houkuttelevin kokonaisuus, koska se on välttämättä "tietojen keruun, järjestämisen, analysoinnin ja tulkinnan tutkimus". Tilastossa käytetyt numeeriset tiedot jakautuvat kahteen pääluokkaan. Ne ovat erillisiä ja jatkuvia tietoja.

Mikä on erillinen data?

Jos numeerinen data voi ottaa vain eniten laskettavan määrän arvoja, niin tällaisia ​​tietoja kutsutaan erillisiksi tiedoiksi. Enintään laskettava luku on joko äärellinen tai laskettava. Esimerkki kuvaa tätä edelleen.

Luokalle annetaan viiden kysymyksen testi. Mahdollinen oikeiden vastausten lukumäärä, jonka opiskelija voi saada, on 0, 1, 2, 3, 4 ja 5: vain 6 mahdollisuutta, ja tämä on äärellinen luku. Siksi, jos keräämme tietoja kyselyjen lukumäärästä, joihin opiskelija on oikein vastannut, kyseinen tieto on erillinen.

Pelissä täytyy ampua kohde. Jos keräämme tietoja kuinka monta kertaa laukaus on tehty, kunnes hän osuu kohteeseen, arvot ovat 1, 2, 3, 4… ja niin edelleen. Teoreettisesti näillä arvoilla ei tarvitse olla rajallista rajaa. Mutta nämä arvot ovat luettavissa. Siksi kerätyt tiedot ”kuinka monta kertaa laukaus on tehty, kunnes hän osui kohteeseen” on erillinen tieto.

Diskreetti data tapahtuu yleisimmin, kun data voi ottaa tietyt arvot tai kun laskenta tehdään datan ottamiseksi.

Mikä on jatkuvaa tietoa?

Numeerista dataa, joka voi ottaa kaikki mahdolliset arvot alueella, kutsutaan jatkuvaksi dataksi. Siksi, jos jatkuva data on välillä 0 - 5, datapisteet voivat ottaa minkä tahansa todellisen numeron arvon välillä 0 - 5.

Esimerkiksi, jos mittaamme luokan oppilaiden korkeuden, tietopisteet voivat ottaa minkä tahansa todellisen lukuarvon ihmisten korkeusalueella. Mutta jos lisäämme ylimääräisen rajoituksen "opiskelijan korkeudeksi lähimpään senttimetriin", kerätyt tiedot ovat erillisiä, koska se voi viedä vain rajallisen määrän arvoja. Samoin rajoittamaton mittaus tuottaa aina teoriassa jatkuvan datajoukon.