離散変数は、特定の値のみをとることができる数値変数です。その特徴は、たとえば、家族の子供と車の数、花の花びら、口座のお金、本のページなど、数えられることです。
変数を定義する目的は、特性が変化する可能性のあるシステムに関する情報を取得することです。また、変数の数は膨大であるため、変数のタイプを確立することで、この情報を最適な方法で抽出できます。
デイジーの花びらの数は離散変数です。出典：Pixabay。
すでに述べたものの中から、離散変数の典型的な例を分析しましょう：家族の子供の数。これは、0、1、2、3などの値を取ることができる変数です。
子の数は自然数であるため、これらの各値の間、たとえば1と2の間、または2と3の間では、変数は何も許可しません。2.25の子を持つことはできません。したがって、値2と値3の間では、「子の数」と呼ばれる変数は値を想定していません。
離散変数の例
離散変数のリストは、科学のさまざまな分野と日常生活の両方で非常に長くなります。この事実を説明するいくつかの例を次に示します。
-シーズン中に特定のプレーヤーが獲得したゴール数。
-お金はペニーで救われました。
-原子のエネルギー準位。
-薬局で何人のクライアントがサービスを受けているか。
-電気ケーブルには銅線がいくつありますか。
-木のリング。
-教室の生徒数。
-農場の牛の数。
-太陽系にはいくつの惑星がありますか？
-特定の時間に工場が生産する電球の数。
-家族はペットを何匹飼っていますか？
離散変数と連続変数
離散変数の概念は、無数の値を想定できるため反対である連続変数の概念と比較すると、はるかに明確です。連続変数の例は、物理学のクラスの生徒の身長です。またはその重量。
大学で最も短い学生が1.6345 mで最も高い1.8567 mであるとします。確かに、他のすべての生徒の身長の間に、この間隔のどこかにある値が取得されます。また、この点に制限がないため、変数「高さ」はその間隔で連続していると見なされます。
離散変数の性質を考えると、それらは自然数のセットで、または多くても整数の値でしか値を取得できないと考えるかもしれません。
多くの離散変数は整数値を頻繁にとるため、10進値は許可されていません。ただし、値が10進数である離散変数があり、重要なことは、変数によって想定された値が可算または可算であるということです（解決済みの演習2を参照）
離散変数と連続変数はどちらも、量的変数のカテゴリに属します。これは、さまざまな算術演算を実行するために数値で表される必要があります。
離散変数の解決された問題
-解決された演習1
アンロードされた2つのサイコロが振られ、上面で得られた値が加算されます。結果は離散変数ですか？答えを正当化してください。
解決
2つのサイコロを追加すると、次のような結果になる可能性があります。
合計で11の可能な結果があります。これらは指定された値のみを取り、他の値は取り得ないため、2つのサイコロの出目は合計で離散変数になります。
-解決された演習2
ねじ工場での品質管理のために検査が行われ、100本のねじがバッチでランダムに選択されます。変数Fは、検出された不良ネジの割合として定義されます。ここで、fはFが取っている値です。離散変数ですか、連続変数ですか？答えを正当化してください。
解決
答えるために、fが持つ可能性のあるすべての値を調べる必要があります。それらが何であるかを見てみましょう。
それぞれの確率は次のとおりです：p（X = x i）= {1/6、1/6、1/6、1/6、1/6、1/6}
図2.サイコロの目は離散確率変数です。出典：Pixabay。
解いた演習1と2の変数は、離散確率変数です。2つのサイコロの合計の場合、番号が付けられた各イベントの確率を計算できます。不良のネジについては、詳細情報が必要です。
確率分布
確率分布は次のいずれかです。
-テーブル
-式
-式
-グラフ
これは、確率変数が取る値（離散または連続）とそれぞれの確率を示しています。いずれの場合も、次のことに注意してください。
Pはどこ私は、すべてのイベントの確率の合計は、サイコロを転がすの場合は1に等しくなければなりません：i番目のイベントが発生し、それがいつも以上0まあに等しい確率でありますセットp（X = x i）のすべての値を追加し、これがtrueであることを簡単に確認します。
参考文献
- ディノフ、イヴォ。離散確率変数と確率分布。取得元：stat.ucla.edu
- 離散および連続確率変数。取得元：ocw.mit.edu
- 離散確率変数と確率分布。取得元：http://homepage.divms.uiowa.edu
- メンデンホール、W。1978。経営と経済学の統計。Grupo社説Ibearoamericana。103-106。
- 確率変数の問題と確率モデル。から回復：ugr.es。