連続グラフを使用するのではなく、離散グラフを使用するタイミングをどのように判断できますか？
質問者：Lakbir Sedano |最終更新日：2020年5月17日
カテゴリ：科学空間と天文学
機能：すべての点は、元の問題を意味しているので、連続関数のグラフにおいて、点は、連続線に接続されています。関数：離散関数のグラフでは、別個の別個の点のみがプロットされ、これらの点のみが元の問題に意味を持ちます。
人々はまた、離散関数と連続関数の違いは何ですか？離散関数は、個別の個別の値を持つ関数です。一方、連続関数は、特定の間隔内で任意の数をとることができる関数です。離散関数にはグラフとしての散布図があり、連続関数にはグラフとしての線または曲線があります。
同様に、Moneyは離散的ですか、それとも連続的ですか？半ペニーのコインがない限り、半ペニーを評価することはできません。したがって、離散的です。しかし、お金は多くの価値があり、かなりの金額になる可能性があるため、継続的です。たとえば、支払いますが、無限の値を持つことができます。
このように、連続グラフとは何ですか？
連続グラフは、穴やギャップのない1つの滑らかな曲線として表示されるグラフです。直感的には、連続グラフは鉛筆を持ち上げずに描画できるグラフです。離散グラフは、連続グラフから来ているように見えるパターンを示す場合があります。
温度は離散的ですか、それとも連続的ですか？
温度は小数値もあるため、連続変数です。例：今日の気温は摂氏30.5度ですが、ここでは30.5は離散変数ではないため、連続変数です。範囲が広く、その値はすべての実数に当てはまります。
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靴のサイズは離散的ですか、それとも連続的ですか？
1.靴のサイズは整数（離散）ですが、基礎となる測定値は、測定（連続）データである足の長さです。サイズ8と81/2の間に何もないので、半分のサイズでさえ実際には測定ではなく「整数」です。
シーケンスは連続できますか？
任意のシーケンスf：N→Rは連続です。証拠。その逆f-1（U）は、私たちが何も知らない自然数のセットです。しかし、関係ありません-それは定義6によって開かれています。
離散的振る舞いとは何ですか？
離散的な振る舞い。明確に識別可能な開始と終了を持つ動作。レバーを押す、くしゃみをする、足し算の問題に対する答えを書くことは、離散的な反応の例です。
どの機能が連続していますか？
関数は、それがすべての値に対して反抗した場合、連続的であり、そしてすべての値に対してその時点で限界に等しい（すなわち、未定義の点、穴が存在しない、またはグラフにジャンプする。）一般的な機能は、以下のような関数であります多項式、sinx、cosx、e ^ xなど。
離散数学の例とは何ですか？
離散数学は、可算またはその他の方法で区別され、分離可能な数学的構造の研究です。離散的な構造の例は、組み合わせ、グラフ、および論理ステートメントです。対照的に、離散数学は主に離散オブジェクトの有限のコレクションに関係しています。
高さは離散的ですか、それとも連続的ですか？
説明：個別のデータとは、特定の値のセットから取得する必要があるデータです。たとえば、靴のサイズは特定の値のみにすることができます。高さは複数の値を取る可能性があるため、高さは連続しています。たとえば、10mから18.95mまでです。
目の色は離散的ですか、それとも連続的ですか？
そして、明らかに髪の色、肌の色、目の色はすべて連続的な特性の定義に該当します。なぜなら、それらは環境の影響を受けていないように見えますが、間違いなく多遺伝子性の特性であり、グラデーションを示しているため、間違いなく連続的な特性です。 。
連続データの例は何ですか？
連続データセットは、身長、体重、長さ、体温などの測定値で構成されます。それらは、分数と小数で測定できるものです。通常、連続データセットで値を生成するには、定規、巻尺、はかり、温度計などのツールが必要です。
年齢は離散変数ですか、それとも連続変数ですか？
回答：正確な年齢を探す場合は継続的、年数で行く場合は離散的。データセットが連続である場合、関連する確率変数は範囲内の任意の値を取ることができます。
期待値はどのように計算しますか？
統計および確率分析では、期待値は、考えられる各結果に各結果が発生する可能性を掛けてから、それらのすべての値を合計することによって計算されます。期待値を計算することにより、投資家は望ましい結果をもたらす可能性が最も高いシナリオを選択できます。
離散変数の例とは何ですか？
離散変数は、カウントによって値が取得される変数です。離散確率変数Xには、可算数の可能な値があります。例：Xが2つのサイコロの合計を表すとします。
離散確率変数の例は何ですか？
離散変数は、可算数の値しかとることができない変数です。この例では、ヘッドの数は4つの値（0、1、2、3）のみを取ることができるため、変数は離散的です。確率の合計が1の場合、変数はランダムであると言われます。確率密度関数。
性別は連続変数ですか？
統計アドバイザー、連続データとカテゴリデータ
ただし、人の性別、職業、または結婚状況は、カテゴリ変数または個別変数です。人は男性または女性であり、結婚、結婚、離婚などはありません。時系列データは通常、時間の経過とともに連続変数に対して収集されます。 棒グラフは離散的ですか、それとも連続的ですか？
棒グラフとヒストグラム。離散データと連続データの違いを覚えておいてください。離散データは異なる可能な値を明確に分離していますが、連続データはそうではありません。離散データの表示には棒グラフを使用し、連続データの表示にはヒストグラムを使用します。