简述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） 。
【简述分类变量与数值变量的区别】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 。
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