离散型和连续型的区别是什么？

一、获取方式不同

离散型变量：离散型变量则是通过计数方式取得的，即是对所要统计的对象进行计数，增长量非固定的。

连续型变量：连续型变量是一直叠加上去的，增长量可以划分为固定的单位。

二、域不同

离散型变量：离散型变量的域(即对象的集合S)是离散的。

连续型变量：连续型变量的域(即对象的集合S)是连续的。

三、分组方式不同

离散型变量：如果变量值的变动幅度小，就可以一个变量值对应一组，称单项式分组。如果变量值的变动幅度很大，变量值的个数很多，则把整个变量值依次划分为几个区间，各个变量值则按其大小确定所归并的区间，区间的距离称为组距，这样的分组称为组距式分组。

连续型变量：连续型变量由于不能一一列举其变量值，只能采用组距式的分组方式，且相邻的组限必须重叠。

离散的意思就是不连续。一般学的数学的数据范围都是连续的，比如初高中那些函数，通常都说在某某区间内。而离散数学就是不连续的数，比如：1和2，中间的如1.1，1.11，1.1111等数都没有连续。

离散数学以研究离散量的结构和相互间的关系为主要目标，其研究对象一般地是有限个或可数无穷个元素；因此它充分描述了计算机科学离散性的特点。

所谓离散型数据，又称计数型：就是数据可以经过观测而知的，间断性的、可一个一个计算的；例如：今天卖了多少件衣服、对面坐了多少个人等等；

与之相对应的是连续性数据，又称为计量型：就是数据需经过测量才可知道的，如尺寸啊、重量什么的~~~

还请参考哦~~~~~~~~~

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