離散值的意思、翻譯和例句

是什麼意思

「離散值」是指在數據集中,數據點之間存在明顯的間隔或分離,通常不連續。這種數據類型通常用於統計學、數據分析和計算機科學中,特別是在處理分類數據或不連續數據時。離散值可以是整數、類別或其他不連續的數據形式,與連續值相對,後者可以在一個範圍內取任意值。

依照不同程度的英文解釋

  1. Values that are separate and not connected.
  2. Numbers that can't be divided into smaller parts.
  3. Values that are distinct from each other.
  4. Separate pieces of information.
  5. Data points that are not continuous.
  6. Quantities that can only take certain distinct values.
  7. Values that exist in separate categories.
  8. Data that can be counted and does not vary smoothly.
  9. Data points that are not part of a continuous range.
  10. Distinct values that represent separate entities or categories.

相關英文單字或片語的差別與用法

1:Discrete Value

用法:

通常用於數學和統計學中,表示不連續的數據。這類數據可以是整數或類別,並且在數據集中之間存在明顯的間隔。離散值常用於計數或分類,例如計算學生數量或商品類別。

例句及翻譯:

例句 1:

在這個實驗中,我們將觀察離散值的變化。

In this experiment, we will observe the changes in discrete values.

例句 2:

離散值可以用來表示不同類別的數據。

Discrete values can be used to represent data from different categories.

例句 3:

這個數據集中的離散值清楚地顯示了每個類別的數量。

The discrete values in this dataset clearly show the count for each category.

2:Separate Value

用法:

指不相連的數據點,通常用於描述數據集中的獨立項目。這些值可以是獨立的計數或標籤,並且不會相互影響。

例句及翻譯:

例句 1:

每個獨立的計數都代表一個獨特的離散值

Each separate count represents a unique discrete value.

例句 2:

我們需要分析這些獨立的數據點。

We need to analyze these separate data points.

例句 3:

這些獨立的數據值將有助於我們的研究。

These separate data values will assist our research.

3:Distinct Value

用法:

用來描述在一組數據中彼此不同的值,通常用於統計分析。這些值不會重複,並且每個值都代表一個獨特的實體或類別。

例句及翻譯:

例句 1:

在這個數據集中,我們找到了十個不同的離散值

In this dataset, we found ten distinct discrete values.

例句 2:

每個獨特的值都代表一種不同的情況。

Each distinct value represents a different scenario.

例句 3:

我們需要識別所有的獨特數據值。

We need to identify all the distinct data values.

4:Categorical Value

用法:

指在統計學中用來表示類別的數據,通常是離散的。這些值可以用於分類和分析不同類別的數據。

例句及翻譯:

例句 1:

這些類別值幫助我們理解不同的數據組。

These categorical values help us understand the different data groups.

例句 2:

我們將數據分為幾個類別值。

We categorized the data into several categorical values.

例句 3:

這些類別數據提供了重要的見解。

These categorical data provide important insights.