连续变量和分类变量的区别

连续变量和类别变量是数据分析中两个重要的概念。它们分别代表了两种不同类型的观测数据，具有不同的特性和处理方法。下面我们就来说说，连续变量和分类变量的区别是什么。

连续变量和分类变量的区别

连续变量是指可以取到除整数以外的值的变量，如身高、体重、年龄等。它们的特点是可以取到无限精度的值，并且两个连续变量之间可以求得它们的均值、方差等统计量。在数据分析中，对于连续变量的处理，我们通常采用统计分析方法，如线性回归、方差分析等，来探究它们与目标变量之间的关系。

类别变量则是指只能取到有限个值的变量，如性别、血型、职业等。它们的特点是只能取到整数以外的有限个值，而且两个类别变量之间不能求得它们的均值、方差等统计量。在数据分析中，对于类别变量的处理，我们通常采用分类算法，如决策树、支持向量机等，来预测样本所属的类别。

需要注意的是，对于有些变量，可能无法简单地归为连续变量或类别变量，如人的出生年份。虽然它可以取到除整数以外的值，但它只能取到有限的几个值，如2001、1990等。对于这种类型的变量，我们通常采用离散化或者哑变量的方法进行处理。

离散化是指将连续变量转换为离散变量，通常是将连续变量划分为几个区间，每个区间用一个代表值来表示。例如，将一个人的身高离散化为三个区间：矮、中、高，分别用1、2、3来表示。而哑变量是指为类别变量设置的一个虚拟变量，通常用于多分类问题的建模中。例如，为职业设置三个哑变量，分别为农民、工人、干部，则当一个人的职业为农民时，农民哑变量的值为1，其他哑变量的值为0。

连续变量的定义

1、在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。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。

2、符号x如果能够表示对象集合S中的任意元素，就是变量。如果变量的域（即对象的集合S）是离散的，该变量就是离散变量；如果它的域是连续的，它就是连续变量。

3、连续变量与离散变量的简单区别方法，连续变量时一直叠加上去的，增长量可以划分为固定的单位，即，1，2，3……

随机变量有几类

1、离散型

随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个，例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类，主要分为：伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。

2、连续型

随机变量即在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值，一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。有几个重要的连续随机变量常常出现在概率论中，如：均匀随机变量、指数随机变量、伽马随机变量和正态随机变量。