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  • 属于离散变量的是
    2022-03-29 09:38:51

    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

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    问题描述:

    统计学题,

    多选1、下列变量中属于离散变量的有( )

    A.机床台数 B.学生人数 C.耕地面积

    D.粮食产量 E.汽车产量

    2、在全国人口普查中( )

    A、全国人口总数是统计总体

    B、男性是品质标志表现

    C、人的年龄是变量

    D、每一户是总体单位

    E、人口的平均年龄是统计指标

    3、下列各项中,属于统计指标的有( )

    A、1999年全国人均国内生产总值

    B、某台机床使用年限

    C、某市年供水量

    D、某地区原煤生产量

    E、某学员平均成绩

    4、下列指标中,属于质量指标的有( )

    A.工业增加值 B.劳动生产率 C.单位产品成本

    D.人口总数 E.资金利税率

    5、下列调查中,调查单位与填报单位一致的有( )

    A.工业企业生产设备调查 B.人口普查

    C.工业企业现状调查 D.农产量调查

    E.城市零售商店销售情况调查

    6、在对工业企业生产设备的调查中( ).

    A.全部的工业企业是调查对象

    B.工业企业的全部生产设备是调查对象

    C.每台生产设备是调查单位

    D.每台生产设备既是调查单位也是填报单位

    E.每个工业企业是填报单位

    7、 普查是一种( )

    A、专门组织的调查 B、连续性调查

    C、不连续调查 D、全面调查

    E、非全面调查

    8、下列分组哪些是按品质标志分组?( )

    A、职工按文化程度分组

    B、固定资产按用途分组

    C、工人按工资分组

    D、学生按性别分组

    E、企业按生产计划完成程度分组

    9、在组距数列中,组中值是 ( )

    A、上限和下限之间的中点数值

    B、用来代表各组标志值的平均水平

    C、在开放式分组中无法确定

    D、在开放式分组中,可以参照相邻组的组距来确定

    E、就是组平均数

    1个回答

    分类:

    数学

    2014-10-08

    问题解答:

    我来补答

    1、ABE 2、BCE 3、ACD 4、BCE 5、CE 6、BCE 7、ACD 8、ABD 9、ABDE

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    1405422-20180828225509330-615366208.png

    一、有序型离散变量处理

    什么叫有序型离散变量呢,比如说衣服尺码,M、L、XL;学历:小学、初中、高中、本科;这些都属于有序型变量。

    在上图数据表格中,size及classlabel则为有序型变量,自定义有序型字典表,进行相关映射即可:

    1405422-20180828225728919-2036684429.png

    二、无序型离散变量处理

    衣服的颜色,风向、人员类别这些都属于无序型变量,如果转换成有序型数值代入模型会对建模结果造成影响,因此对于无序型变量需要做独热编码或者哑变量处理

    (1)独热编码

    独热编码,又称为一位有效编码,主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都由他独立的寄存器位,并且在任意时候只有一位有效。 独热编码是分类变量作为二进制向量的表示,这首先要求将分类值映射到整数值,然后再将每个整数值表示为二进制向量。

    具体操作如下:首先将无序型变量color利用LabelEncoder()方法映射为数值

    1405422-20180828233324163-1305101432.png

    再将整数型数值进行独热编码

    1405422-20180828233645313-1458174669.png

    (2)哑变量处理

    在模型中引入多个虚拟变量时,虚拟变量的个数应按下列原则确定: 如果有m种互斥的属性类型,在模型中引入(m-1)个虚拟变量。 例如,性别有2个互斥的属性,引用2-1=1个虚拟变量;再如,文化程度分小学、初中、高中、大学、研究生5类,引用4个虚拟变量。

    pandas中的get_dummies方法来创建哑特征,get_dummies默认会对DataFrame中所有字符串类型的列进行独热编码:

    1405422-20180828234203697-1144651206.png

    在实际特征工程处理过程中,使用LabelEncoder()+OneHotEncoder()方式,sklearn能够将训练集属性记录,并可以采用transform()方法直接作用于待加入模型的测试集。

    什么情况下用都热编码:

    用:独热编码用来解决类别型数据的离散值问题,

    不用:将离散型特征进行one-hot编码的作用,是为了让距离计算更合理,但如果特征是离散的,并且不用one-hot编码就可以很合理的计算出距离,那么就没必要进行one-hot编码。 有些基于树的算法在处理变量时,并不是基于向量空间度量,数值只是个类别符号,即没有偏序关系,所以不用进行独热编码。 Tree Model不太需要one-hot编码: 对于决策树来说,one-hot的本质是增加树的深度。

    总的来说,要是one hot encoding的类别数目不太多,建议优先考虑。

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  • 离散变量和连续变量

    千次阅读 2019-09-23 16:14:45
    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...

    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。

    转载于:https://www.cnblogs.com/hanxiaosheng/p/9843147.html

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  • 本文的重点在于对现有的常用离散变量处理方法进行梳理,并提供相应的方法函数供读者参考。由于能力有限其中难免有所梳理,欢迎大家多多指教,共同学习、共同进步! P.S. 由于精力有限,关于是什么和为什么的问题就...
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属于离散变量的是