利润和成本是数值变量吗

数值变量与分类变量的区别如下：数值型变量是指可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作是有意义的。而分类变量对于上述的操作是没有意义的。数值变量可以分为两类：离散型变量：数值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。连续型变量：在一定区间内可以任意取值，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。分类变量又可以分为下面两类：有序分类变量：描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。无序分类变量：取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量。二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，是特有的分析方法。多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O。有序分类变量和无序分类变量的区别就是：前者对于比较操作是有意义的，而后者对于比较操作是没有意义的。

数值变量：用定量方法测量得到，表现为数值大小，一般有计量单位，如身高、体重。

第记者们速俨旅客谋

变量和数值变量的根本区别如下：数值型变量是值可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作有意义。而分类变量对于上述的操作没有意义。统计学中的变量指的是研究对象的特征，我们有时也称为属性，例如人的身高、性别等。每个变量都有变量的值和变量的类型。我们按照变量的类型对变量进行划分。统计学中的变量（variables）大致可以分为数值变量（numrical）和分类变量（categorical）。由于属性可以分为数量属性和质量属性，因此，变量可以分为数量变量和分类变量。数值型变量：数值型变量（metric variable）是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。如“产品产量”、“商品销售额”、“零件尺寸”、“年龄”、“时间”等都是数值型变量，这些变量可以取不同的数值。数值型变量根据其取值的不同，又可以分为离散型变量和连续型变量。一般不经过数据类型的转换，所以运算速度快。具有计算意义。另一种非数值型的数据，如字符型数据（如‘A"，‘B"，‘C‘等），是不可直接运算的字符在计算机中的存在形式。具有信息存储的意义。

　　 简述数值变量资料 　　 答： 又称定量资料或者计量资料。为观测某个观察单位某项指标的大小而获得的资料。其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡量单位。根据观测值取值是否来连续，又可分为连续型或者离散型两类。前者可任意取值，后者只能取整数值。 　　 　　 　　　

可以是整数，整数变量是计算机程序设计中只存储整数的一种数值变量。

度量衡单位。数值变量又称为连续性变量、定量变量，其变量值是用定量方法测量的，表现为数值的大小，通常具有一定的度量衡单位。针对数值变量，重点的估计对象就是它们的中心趋势和变异程度。

c/c++吗？那题都错了：c/c++中没有字符串变量！字符数组和int数组完全一样，只是前者的元素值是字符的ascii码值而已。

常用描述变量集中趋势的统计指标包括算术均数,几何均数,中位数,算术均数算术均数适用于对称分布特别是正态分布的资料,几何均数适用于可经对数转换为对称分布的资料；中位数适用于各种分步资料常用于偏峰资料

dim a as long "定义一个长整数型变量　　-2,147,483,648 到 2,147,483,647dim a as integer "定义一个整数型变量　　-32,768 到 32,767其他几个Single (单精度浮点型) 4 个字节 负数时从 -3.402823E38 到 -1.401298E-45；正数时从 1.401298E-45 到 3.402823E38 Double (双精度浮点型) 8 个字节 负数时从 -1.79769313486231E308 到 -4.94065645841247E-324；正数时从4.94065645841247E-324 到 1.79769313486232E308 Currency (变比整型) 8 个字节 从 -922,337,203,685,477.5808 到 922,337,203,685,477.5807 Decimal 14 个字节 没有小数点时为 +/-79,228,162,514,264,337,593,543,950,335，而小数点右边有 28 位数时为 +/-7.9228162514264337593543950335；最小的非零值为 +/-0.0000000000000000000000000001

【答案】：A定量变量（数值变量）可以用数值表示其观察结果，而且这些数值具有明确的数值含义，不仅能分类而且能测量出来具体大小和差异。BC两项是分类数据；D项是顺序数据。

数值变量观察值有%，5位，X和y，平均水平标均数，几何均数，中位数，四分位数间距，方差，标准差，变异系数

stata数值变量可以考虑重新生成变量，比如想把变量年级中的“三年级”赋值成3，命令：gennewvar=3if年级==“三年级”//newvar是新生成的变量，三年级因为是字符型的，要加“”

数值型变量是指数据类型和变量的汉语言短语，说的是变量的类型为数值。C语言如 int x；其中int是C语言定义的整型数据，x为程序员定义的变量。int x 语句是告诉计算机有一个整型数据变量x在程序中已存在。

数值型变量是值可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作有意义。而分类变量对于上述的操作没有意义。统计学中的变量指的是研究对象的特征，有时也称为属性，例如人的身高、性别等。每个变量都有变量的值和变量的类型。统计学中的变量大致可以分为数值变量和分类变量。

rows(a & ":" & b).select

ado.open "Select * From A Where a.id = " & CStr(idInt) ,cnn,1,1

　　导语：统计数据是对客观现象特征的反映，而由于客观现象的复杂性，在反映这些现象特征时，可以从不同的角度进行采集，从而得到不同类型的数据，是统计考试的重要内容，一起来复习下吧： 　 　一、变量与数据 　　变数或变量，是指没有固定的值，可以改变的数。变量的具体数值称为变量值，即数据。统计数据就是统计变量的具体表现。 　　二、数据类型 　　(一)定性变量(数据)与定量变量(数据) 　　1、定性变量：反映“职业”、“教育程度”等现象的属性特点的变量，不能说明具体量的大小和差异。 　　分类变量：没有量的特征，只有分类特征。这种只反映现象分类特征的变量又称分类变量。分类变量的观测结果就是分类数据。说明事物类别的一个名称。如“性别”就是一个分类变量。 　　顺序变量：如果类别具有一定的顺序，如，“教育类别”，这样的变量称为顺序变量，相应的观察结果就是顺序数据。说明事物有序类别的一个名称，这类变量的具体表现就是顺序数据。 　　2、数值(定量)变量：反映“天气温度”、“月收入”等变量可以用数值表示其观察结果，而且这些数值具有明确的数值含义，不仅能分类而且能测量出来具体大小和差异。这些变量就是定量变量也称数值变量，定量变量的观察结果成为定量数据。说明事物数字特征的一个名称。 　　分类变量没有数值特征，所以不能对其数据进行数学运算。分类数据只能用来区分事物，而不能用来表明实物之间的大小、优劣关系。 　　顺序变量比分类变量向前进一步，它不仅能用来区分客观现象的不同类别，而且还可以表明现象之间的大小、高低、优劣关系。显然，顺序数据的功能比分类数据要强一些，对事物的划分也更精细一些。但顺序数据的数据之间虽然可以比较大小，却无法计算相互之间的大小、高低或优劣的距离。只是反映事物在性质上的差异，而不能用来反映事物在数量上的.差异。因此，从本质上，顺序数据仍然是定性数据中的一种。 　　数值型数据作为统计研究的主要资料，其特征在于它们都是以数值的形式出现的，有些数值型数据只可以计算数据之间的绝对差，而有些数值型数据不仅可以计算数据之间的绝对差，还可以计算数据之间的相对差。其计量精度远远高于定性数据。在统计学研究中，对数值型数据的研究是定量分析的主要内容。 　　从上述三种数据的基本特点可以看出，这三类数据对事物的描述是由定性到定量、由低级到高级，从粗略到精细。在统计研究中，需要明确各种数据所适用的统计方法，正确的选择和应用，这是正确进行统计研究的基本要求。 　 　(二)观测数据和实验数据 　　按获取数据的方法不同，可分为观测数据和实验数据。观测数据可能是全面数据也可能是样本数据(局部)，实验数据一般都是样本数据。 　　1、 观测数据。 　　观测数据是对客观现象进行实地观测所取得的数据，在数据取得的过程中一般没有认为的控制和条件约束。在社会经济问题研究中，观测是取得数据最主要的方法。 　　2、 实验数据。 　　实验数据一般是在科学实验环境下取得的数据。在实验中，实验环境是受到严格控制的，数据的产生一定是某一约束条件下的结果。在自然科学研究中实验的方法应用非常普遍。

最简单的就是直接转换，就是把字符串变量赋值给数值变量。x0dx0a数值变量=字符串x0dx0ax0dx0a如果必须转换，就使用 Val 函数赋值，会把字符串转换成双精度数。x0dx0a比如：数值变量=Val(字符串)x0dx0a例：x0dx0an = Val("3.5") " 变量n赋值为3.5x0dx0ax0dx0a或者使用取整函数，也可以转换。x0dx0a比如：数值变量=Int(字符串) 或者 数值变量=CInt(字符串)x0dx0a例：x0dx0an = Int("3.5") " 取整数，变量n赋值为3x0dx0ax0dx0an = CInt("3.5") " 四舍五入取整数，变量n赋值为4

dim a,b as integera=val(text1.text)b=val(text2.text)Adodc1.RecordSource = "select * from 房产证 where 面积>=" & (a) & " and 面积<=" & (b)

1．分类分类变量可分为无序变量和有序变量两类。2．无序分类变量无序分类变量（unorderedcategoricalvariable）是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。，它又可分为①二项分类，如性别（男、女），药物反应（阴性和阳性）等；②多项分类，如血型（O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。对于无序分类变量的分析，应先按类别分组，清点各组的观察单位数，编制分类变量的频数表，所得资料为无序分类资料，亦称计数资料。3．有序分类变量有序分类变量（ordinalcategoricalvariable）各类别之间有程度的差别。如尿糖化验结果按－、±、＋、＋＋、＋＋＋分类；疗效按治愈、显效、好转、无效分类。对于有序分类变量，应先按等级顺序分组，清点各组的观察单位个数，编制有序变量（各等级）的频数表，所得资料称为等级资料。变量类型不是一成不变的，根据研究目的的需要，各类变量之间可以进行转化。例如血红蛋白量（g/L）原属数值变量，若按血红蛋白正常与偏低分为两类时，可按二项分类资料分析；若按重度贫血、中度贫血、轻度贫血、正常、血红蛋白增高分为五个等级时，可按等级资料分析。有时亦可将分类资料数量化，如可将病人的恶心反应以0、1、2、3表示，则可按数值变量资料（定量资料）分析。来源：网络

属性变量喝和数值变量：变量有两种类型：属性变量和用户自己建立的变量。C语言中，变量分为全局变量和局部变量；也可以这样分：自动变量，静态变量。前者是按变量作用范围来分的，而后者是按变量存储方式来分的。在C语言中，如果按存储占用空间来分，包括：整型变量（代码为int)，整型变量包括长整型变量（代码为longint）以及短整型变量（代码为shortint)，字符型变量（代码为char)，浮点型变量(代码float)等。当然还有数组，结构体变量等。但新手需要注意的是，每一种变量类型最终都对应的格式字符。如：%d。C语言还有一个重要变量：指针变量，它存放的值是一个内存地址。C语言中变量名是有大小写之分的，如SUN与sun就是两个不同的变量名。另一点，声明变量时，可以不用声明就直接赋值来决定变量类型的语言，这类语言变量的声明通常被称为弱类型，而如(c++等)必须先声明,后使用,而且声明时必须确定变量类型,这种就是严格的数据类型。

两者的根本区别是 : 数值计算的表达式、矩阵变量中不允许有未定义的自由变量 , 而符号计算可以含有未定义的符号变量。对于一般的程序设计软件如 C, C + + 等语言实现数值计算还可以 , 但是实现符号计算并不是一件容易的事。而 Matlab 自带有符号工具箱 Symbolic Math Tooibox , 而且可以借助数学软件 Maple, 所以 Matlab 也具有强大的符号运算功能。一、 字符串的定义MATLAB 用单引号来定义字符串。例如在指令窗口输入：A＝ "hello, this is a string" ，则会输出 A=hello, this is a string二、 定义符号变量与符号表达式在 MATLAB 指令窗口，输入的数值变量必须提前赋值，否则会提示出错。只有符号变量可以在没有提前赋值的情况下合法地出现在表达式中，但是符号变量必须预先定义。在 Matlab 的数据类型中 , 字符型与符号型是两种重要而又容易混淆的数据类型。符号变量是利用指令 sym 和 syms 来创建 .它们的使用格式为 :S = sym( ′ A ′ ) 定义单个符号变量 Ssyms a b c 定义多个符号变量 a, b, csyms 命令的使用要比 sym 简便 , 它一次可以定义多个符号变量 , 而且格式简练。因此一般用 syms 来创建符号变量。注意各符号变量之间必须是空格隔开。语句 Syms x y z w表示将 x,y,z 和 w 定义为符号变量。如果再输入： p=sin(x)+cos+z+2*w, 是执行后 P 就表示表达式 sin(x)+cos(x)+z+2*w三、 将数值表达式转换为符号表达式命令 sym 可将数值表达式转成符号表达式，其语法为：Sym(‘ 数值表达式 ")例如，在指令窗口输入：P=sym(‘2+sqrt(5)")则得到输出：P=2+sqrt(5) ，此时P是一个符号表达式，而不是一个数值表达式。四、 计算符号表达式的值如果要计算前面的符号表达式P的值，则需要用 eval_r(P) 来计算P的近似值。即可输入：eval_r(P)得到输出： ans=4.2361由于 P=sym(‘2+sqrt(5)") 实际上是一个符号常数，所以也可以用 vpa 命令计算。五、数值变量、符号变量、字符变量的相互转化数值变量、符号变量、字符变量的相互转化在 Matlab 工作空间中 , 数值、符号和字符是 3 种主要的数据类型。Matlab 可以利用命令来实现不同类型数据间的转换。

定义是有类型的数据变量

intnumber=3;number是变量，3是变量number的值。跟生活联系起来的话。例如年龄，是变量，如果你今年25岁，那么25就是变量值。等明年，年龄依然是年龄，但是它的值，就变成26了。

使用二分类的logistic回归分析 因变量移入相应对话框 自变量中的分类变量移入相应的类别对话框，连续性自变量移入协变量对话框 其他默认 就可以了 其实操作是很简单的，但是结果解释就比较难

1.相关性分析相关分析是指变量之间存在着非严格的依存关系。也就是说，当一个变量或几个变量取定一个数值时，另一个对应变量的数值是不确定的，但是，该变量的数值却是随着前述变量的所取数值而发生一定的变化规律。如果变量之间存在一种相关关系，可能的情形有以下三种：（1）变量之间存在因果关系；（2）变量之间存在着相互依存的关系，这时就很难确定孰因孰果；（3）变量之间存在虚假的依存关系，这时候的变量间仅仅是从数字上来看有关系。比如某人将某地区一段时间内的植物生长速度与市场上水果的销售数量做相关性分析，发现他们之间是负相关，也即是市场上的水果销售数量越多，植物的生长速度越慢。这就是典型的伪相关分析。因此，在做相关性分析之间，我们必要联系实务、科学理论等方面来分析，不能简单的从数字上来探讨变量间的相关性关系。脱离了现实中实际情况的数据分析，都是伪分析！2.相关分析种类划分方式笔者认为主要有两种：函数关系和统计关系。统计关系：企业竞争力=F(企业规模、利润增长、营收增长、议价能力……)；而统计关系按照相关性的形态来说，可以分为线性和非线性。直接上图，一目了然：而对于其中的线性与非线性的关系，见下图所示：3.相关分析的解释（1）含义：简单相关分析：就是直接计算两变量之间的相关程度；偏相关分析：排除了某个因素后，两变量之间的相关程度；距离相关分析：通过两变量之间的距离来评估其相似性，在现实中很少用到。上图：（2）度量简单的相关分析，主要有三种相关系数：pearson系数、spearman相关系数、kendall系数。在统计上，我们最常用的是pearson系数，其计算公式为：相关系数的取值范围：[-1,1]。大于0，表示正相关；小于0，表示负相关；等于0，表示不相关。总之，数值越接近0，表示变量之间的相关性越弱。4.相关分析探索：图形探讨、统计显著性（1）图形探讨：折线图和散点图折线图对于数据不复杂的两变量之间的相关关系，可以直接先画一个简单的折线图看一下，一目了然。如下图：很明显能够看出来，x1与x2之间的相关性关系很弱。散点图还是上一组数据，可以得出如下散点图：从图中可以明显的看出，该组数据的点与趋势线基本没在一条线上或在这条线的附近，说明相关性弱；另选一组数据来画散点图和折线图，变量之间的相关性关系就非常明显了：散点图折线图（2）统计显著性检验步骤：①提出原假设：两变量之间无显著线性关系；②构造一个t统计量：变量x与y服从正态分布时，该t统计量服从自由度（n-2）的t分布；③计算统计量t，并查询t分布对应的概率p值；

spss的步骤如下：1、单击Analyze——Correlate——Bivariate...，则弹出相关分析Bivariate Correlations对话框2、把左边的源变量（情感温暖Q和T1）调入右边的矩形框内，同时勾选Pearson选项（见下图）3、点击OK即可，出现如下结果方法步骤：1：选取在理论上有一定关系的两个变量,如用X,Y表示,数据输入到SPSS中。2：从总体上来看,X和Y的趋势有一定的一致性。3：为了解决相似性强弱用SPSS进行分析,从分析-相关-双变量。4：打开双变量相关对话框,将X和Y选中导入到变量窗口。5：然后相关系数选择Pearson相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍有差异,一般不影响结论。6：点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果,可以看到X和Y的相关性系数为0.766,对应的显著性为0.076,如果设置的显著性水平位0.05,则未通过显著性检验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性,但并不显著。

logistic回归自变量是可以数值变量的因变量不行

错，是可变的标志（数量质量）或统计指标

构造一个sym型变量x：>> x = sym("10")x =10查看x的类型：>> class(x)ans =sym转换为double型：>> y = double(x)y = 10查看y的类型：>> class(y)ans =double 变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的；但在纯函数式语言（如Haskell）中，变量可能是不可变（immutable）的。在一些语言中，变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象（如在Java和Visual Basic中）；但另外一些语言可能使用其它概念（如C的对象）来指称这种抽象，而不严格地定义“变量”的准确外延。

1、极差，=极大值-极小值，易受样本含量的影响，很不稳定。不宜在样本含量悬殊时使用2、四分位数间距(Q)，适用于各种分布的变量。Q=P75-P25，Q越大意味着变异程度越大。可描述分布首末端无确定值资料的离散程度3、方差，适用于对称分布，特别是服从正态分布的变量4、标准差，适用于对称分布，特别是服从正态分布的变量5、变异系数，，常用于量纲(函数关系)不同或均数相差较大时变量间变异程度的比较正态分布：常将算术均数和标准差结合。标准差越小，均数对各变量值的代表性越好偏锋分布：常将中位数和上下四分位数结合

有时候，你的数据集中有一个变量表面上是数值型变量（因为变量有数值），但实际上为字符型变量。由于对字符型变量不能作更多的统计分析，此时，就需要把字符型变量转化为数值型变量。看下面的数据集：data list list / id * name (A5) score (A5) gender (A2).begin data1 "Beth" "57" "f"2 "Bob" "65" "m"3 "Barb" "70" "f"4 "Andy" "45" "m"5 "Al" "80" "m"6 "Ann" "81" "f"7 "Pete" "66" "m"8 "Pam" "60" "f"9 "Phil" "70" "m"end data. 字符型变量是不能计算均数，标准差等统计指标的。不过有几种方法可以把字符型变量转化为数值型变量。一种方法就是使用带有计算命令的数值函数，这时需要用计算命令创建一个新变量。此时需要定义字符型变量的名称和新数值变量的格式。compute score1 = number(score, F2).execute.数值变量赋值后，就可以计算描述性统计量了。desc var = score1.Descriptive Statistics NMinimumMaximumMeanStd. DeviationSCORE1945.0081.0066.000011.24722Valid N (listwise)9 另一种方法就是采用重新编码命令的转换功能将字符的象征性数值转化为一个数值变量。recode score (convert) into score2.execute. 在一些情况下，你也可以把字符型变量中的非数值符号用数值来代替。使用下面的命令就可以将它们转化为数值。recode score ("? " = -9) (convert) ("-" = 11) ("&" = 12) into newvar1.execute. 如果字符变量取值不多，可以采用重新编码命令创建一个新的数值变量。下面我们就把gender这个字符型变量转化为数值变量。

分类变量是包含有限数量的不同值或类别（例如，性别或宗教）的变量，可以看成是数值变量的集合。数组、结构、集合、表，都是分类变量。

分类变量与数值变量的根本区别是：数值型变量是指可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作是有意义的。而分类变量对于上述的操作是没有意义的。一、数值变量可以分为两类：1、离散型变量：数值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。2、连续型变量：在一定区间内可以任意取值，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。如身高、绳子的长度等。和离散型变量相比，连续型变量有“真零点”的概念，所以可以进行乘除操作。二、分类变量又可以分为下面两类：1、有序分类变量：描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。2、无序分类变量：取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量。3、二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，是特有的分析方法。多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O。有序分类变量和无序分类变量的区别就是：前者对于比较操作是有意义的，而后者对于比较操作是没有意义的。

数值变量在计算机程序设计语言中,有两大类变量:一类是数值型的,一类是非数值型的变量。数值型变量可以直接进行加、减、乘、除等运算。非数值型的变量不能直接进行数算。数值型变量有:整型数据 单精度型数据 双精度型数据。非数值类型变量有：字符型数据

分类变量和数值变量根本区别在于，数值变量对于一些数的计算有意义，而分类变量对于一些数的计算是没有意义的。

1、数值型变量是值可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作有意义。而分类变量对于上述的操作没有意义。统计学中的变量指的是研究对象的特征，我们有时也称为属性，例如人的身高、性别等。每个变量都有变量的值和变量的类型。我们按照变量的类型对变量进行划分。统计学中的变量(variables)大致可以分为数值变量(numrical)和分类变量(categorical)。 2、离散型变量(discrete)值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。 3、连续型变量(continuous)在一定区间内可以任意取值，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。如身高、绳子的长度等。 4、和离散型变量相比，连续型变量有真零点的概念，所以可以进行乘除操作。 5、分类变量又可以分为下面两类： (1)有序分类变量(ordinal)描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。 (2)无序分类变量(nominal)取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量?二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。?多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O。

离散型变量（discrete）值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。连续型变量（continuous）在一定区间内可以任意取值，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。如身高、绳子的长度等。和离散型变量相比，连续型变量有“真零点”的概念，所以可以进行乘除操作。分类变量又可以分为下面两类：有序分类变量（ordinal）描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。无序分类变量（nominal）取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量 二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。 多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O。有序分类变量和无需分类变量的区别是：前者对于“比较”操作是有意义的，而后者对于“比较”操作是没有意义的。

　　数值型变量是值可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作有意义。而分类变量对于上述的操作没有意义。统计学中的变量指的是研究对象的特征，我们有时也称为属性，例如人的身高、性别等。每个变量都有变量的值和变量的类型。我们按照变量的类型对变量进行划分。统计学中的变量（variables）大致可以分为数值变量（numrical）和分类变量（categorical）。 　　离散型变量（discrete）值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。 　　连续型变量（continuous）在一定区间内可以任意取值，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。如身高、绳子的长度等。 　　和离散型变量相比，连续型变量有真零点的概念，所以可以进行乘除操作。 　　分类变量又可以分为下面两类： 　　有序分类变量（ordinal）描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。 　　无序分类变量（nominal）取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量？二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。？多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O。

不属于。次数是一个常数，属于固定的数值，不是变量。数值变量指的是经常发生变动的数，是动态数值，一般常见于函数当中。

四种变量的类型：无序分类变量(nominal)有序分类变量(ordinal)离散型数值变量(discrete)连续型数值变量(continuous)。

值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。连续型变量（continuous）在一定区间内可以任意取值，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。如身高、绳子的长度等。和离散型变量相比，连续型变量有“真零点”的概念，所以可以进行乘除操作。分类变量又可以分为下面两类：有序分类变量（ordinal）描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。无序分类变量（nominal）取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量 二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。 多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O。有序分类变量和无需分类变量的区别是：前者对于“比较”操作是有意义的，而后者对于“比较”操作是没有意义的。

数值型变量是指值可以取一系列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作是有意义的，而分类变量对于上述的操作是没有意义的。数值变量又可以分为下面两类：1、离散型变量（discrete）值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。2、连续型变量（continuous）在一定区间内可以任意取值，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。如身高、绳子的长度等。和离散型变量相比，连续型变量有“真零点”的概念，所以可以进行乘除操作。分类变量又可以分为下面两类：1、有序分类变量（ordinal）描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。2、无序分类变量（nominal）取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量 二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。 多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O。有序分类变量和无需分类变量的区别是：前者对于“比较”操作是有意义的，而后者对于“比较”操作是没有意义的。

按照变量值的性质，可将变量分为 A.数值变量 B.分类变量 C.自变量 D.因变量 E.外变量 查看答案解析 【正确答案】 AB 变量分类 按照变量值的性质，可将变量分为数值变量(定量)和分类变量（定性）两大类型； 按变量间的关系划分，可将变量分为自变量、因变量、外变量等几种类型。 　我整理的相关历年试题及答案解析，想了解相关资料请持续关注历史新知。 　　

分类变量与数值变量的区别数值型变量是值可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作有意义。而分类变量对于上述的操作没有意义。统计学中的变量指的是研究对象的特征，我们有时也称为属性，例如人的身高、性别等。每个变量都有变量的值和变量的类型。我们按照变量的类型对变量进行划分。统计学中的变量（variables）大致可以分为数值变量（numrical）和分类变量（categorical）。什么是分类变量分类变量是说明事物类别的一个名称，其取值是分类数据。如“性别”就是一个分类变量，其变量值为“男”或“女”；“行业”也是一个分类变量，其变量值可以为“零售业”、“旅游业”、“汽车制造业”等。什么是数值型变量数值型变量是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。如“产品产量”、“商品销售额”、“零件尺寸”、“年龄”、“时间”等都是数值型变量，这些变量可以取不同的数值。数值型变量根据其取值的不同，又可以分为离散型变量和连续型变量。

数值变量与分类变量的区别：有序分类变量(ordinal)描述事物等级或顺序,变量值可以是数值型或字符型,可以进而比较优劣数值变量又可以分为下面两类：1、离散型变量（discrete）值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。2、连续型变量（continuous）在一定区间内可以任意取值，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。如身高、绳子的长度等。和离散型变量相比，连续型变量有“真零点”的概念，所以可以进行乘除操作。分类变量又可以分为下面两类：1、有序分类变量（ordinal）描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。2、无序分类变量（nominal）取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量 二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。 多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O。有序分类变量和无需分类变量的区别是：前者对于“比较”操作是有意义的，而后者对于“比较”操作是没有意义的。

1、数值变量：其变量值是定量的，表现为数值大小，可经测量取得数值，多有度量衡单位。如身高（cm）、体重（kg）、血压（mmHgkPa）、脉搏（次／min）和白细胞计数（×109/L）等。这种由数值变量的测量值构成的资料称为数值变量资料。亦称为定量资料医学教｜育网搜集整理。大多数的数值变量为连续型变量，如身高、体重、血压等；而有的数值变量的测定值只能是正整数，如脉搏、白细胞计数等，在医学统计学中把它们也视为连续型变量。2、分类变量：其变量值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。分类变量可分为无序变量和有序变量两类：（1）无序分类变量：是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。它又可分为①二项分类，如性别（男、女），药物反应（阴性和阳性）等；②多项分类，如血型（O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。对于无序分类变量的分析，应先按类别分组，清点各组的观察单位数，编制分类变量的频数表，所得资料为无序分类资料，亦称计数资料。（2）有序分类变量：各类别之间有程度的差别。如尿糖化验结果按－、±、＋、＋＋、＋＋＋分类；疗效按治愈、显效、好转、无效分类。对于有序分类变量，应先按等级顺序分组，清点各组的观察单位个数，编制有序变量（各等级）的频数表，所得资料称为等级资料。

【答案】：A定量变量(数值变量)可以用数值表示其观察结果，而且这些数值具有明确的数值含义，不仅能分类而且能测量出来具体大小和差异。BC两项是分类数据；D项是顺序数据。

分类变量与数值变量的根本区别是：数值型变量是指可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作是有意义的。而分类变量对于上述的操作是没有意义的。变量是统计学中的变量指的是研究对象的特征，我们有时也称为属性，例如人的身高、性别等。每个变量都有变量的值和变量的类型，我们按照变量的类型对变量进行划分。统计学中的变量大致可以分为数值变量和分类变量。一、数值变量可以分为两类：离散型变量：数值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。连续型变量：在一定区间内可以任意取值，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。如身高、绳子的长度等。和离散型变量相比，连续型变量有“真零点”的概念，所以可以进行乘除操作。二、分类变量又可以分为下面两类：有序分类变量：描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。无序分类变量：取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量，二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，是特有的分析方法。多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O。有序分类变量和无序分类变量的区别就是：前者对于比较操作是有意义的，而后者对于比较操作是没有意义的。