数值变量英文解释翻译、数值变量的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 numerical variable

分词翻译：

数值的英语翻译：

numerical value
【计】 value of number
【经】 numerical value; quantitative value

变量的英语翻译：

variable
【计】 V; variable
【化】 variable
【医】 variance

专业解析

在统计学和数据科学领域，数值变量（Numerical Variable）是指可以用数字表示、并能进行数学运算的变量类型。它量化了观察对象的特征，其取值代表具体的数量或大小。数值变量是定量数据（Quantitative Data）的核心形式。

从汉英词典的角度看：

数值 (Shùzhí)：对应英文Numerical 或Numeric，指由数字构成或与数字相关的。
变量 (Biànliàng)：对应英文Variable，指在研究中可以取不同值的量或特征。

因此，数值变量 (Numerical Variable) 直接翻译为a variable that takes numerical values，即取值是数字的变量。

数值变量的核心特征与分类：

离散型数值变量 (Discrete Numerical Variable)：
- 定义：取值通常是整数，由计数过程产生，取值之间有明确的间隔，不可无限分割。取值个数有限或可数无限。
- 汉英释义：离散 (Lísàn) - Discrete；表示取值是分离的、不连续的。
- 示例：
  - 一个家庭的孩子数量（0, 1, 2, 3...）
  - 某次考试答对的题目数量（整数）
  - 一家商店一天的顾客数量（整数）
- 来源：离散型数据定义，见统计学基础教材或维基百科相关条目（如 "Discrete data"）。
连续型数值变量 (Continuous Numerical Variable)：
- 定义：取值可以是某个区间内的任意实数（包括小数），由测量过程产生，理论上可以无限分割。取值个数不可数。
- 汉英释义：连续 (Liánxù) - Continuous；表示取值在理论上是连续的、可以取无限精度的值。
- 示例：
  - 一个人的身高（如 175.3 厘米）
  - 一个苹果的重量（如 202.5 克）
  - 某地一天的气温（如 23.7°C）
  - 完成一项任务所需的时间（如 15.8 秒）
- 来源：连续型数据定义，见统计学基础教材或维基百科相关条目（如 "Continuous data"）。

区分要点：

可分割性：连续型变量理论上可以无限分割（如时间可以分成秒、毫秒、微秒等），而离散型变量不行（孩子数量不能是半个）。
取值类型：离散型通常取整数，连续型可取任意实数（包括小数）。
测量 vs 计数：连续型通常与测量仪器（尺、秤、温度计、秒表）相关，离散型通常与计数过程相关。

重要性：数值变量的类型（离散或连续）直接影响统计分析方法的选用，例如选择概率分布模型（二项分布 vs 正态分布）、统计检验方法（t检验 vs 卡方检验）以及数据可视化的方式（直方图 vs 条形图）。准确识别数值变量的子类型是进行正确数据分析的前提。

网络扩展解释

数值变量（Numerical Variable）是统计学和数据分析中用于表示数量或数值的变量类型，其特点是可以进行数学运算和量化分析。以下是详细解释：

1. 基本定义

数值变量记录的是可测量的数量信息，表现为具体数字，例如：

年龄（25岁）
温度（36.5℃）
收入（¥15,000）

2. 分类

根据数值特性分为两种类型：连续型变量
可在区间内取无限个值，常含小数，如：

身高（175.3 cm）
时间（2.5小时）

离散型变量
仅能取有限或可数的整数值，如：

家庭成员数（3人）
考试题数（20道）

3. 与分类变量的区别

特征	数值变量	分类变量
数据形式	数字	文字/符号
运算性	可计算均值	仅统计频次
示例	体重、销售额	性别、品牌类型

4. 应用场景

统计分析：用于回归分析、计算标准差等。
机器学习：作为回归模型输入特征（如房价预测）。
可视化：适合折线图（趋势）、箱线图（分布）。

5. 数据处理注意事项

缺失值：可用均值/中位数填充。
异常值：需通过标准差或IQR检测。
标准化：在量纲差异大时需归一化（如Z-score）。

补充说明

某些看似数字的数据（如邮政编码）实际属于分类变量，需根据实际意义判断。