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识别数据集中的个体、变量和分类变量

识别数据集中的个体、变量和分类变量.

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- [旁白]我们被告知,数百万的美国人 依靠咖啡因在早晨起床。 这是真的,虽然,如果我在早上喝了咖啡因, 我会因为对咖啡因过于敏感, 而在晚上睡不着觉。 下面是一些在Ben's Beans咖啡店里流行饮料的营养数据。 好的,这里我们有不同的名字 的饮料。 然后这里我们有饮料的类型, 它们不是热饮就是冷饮。 这里我们有每种饮料的卡路里。 这里我们有糖的含量,以克计 每种饮料的含糖量。 这里我们有每种饮料的咖啡因含量, 单位是毫克。 然后我们被问到, 这个数据集中的个体是? 然后我们有三个选择。 Ben's Beans咖啡店的顾客。 Ben's Beans咖啡店的饮料。 或者咖啡因含量。 现在,我们必须注意, 当有人说起数据集中的个体时, 他们不一定意味着必须是人。 他们可以是事物。 而这个数据集里的个体, 这些行中的每一行,它们都是指 在Ben's Beans咖啡店的某种饮料。 所以Ben's Beans提供的不同类型的饮料 就是这个数据集中的个体。 所以正确选项是Ben's Beans的饮料。 接下来,他们问我们数据集的内容。 他们问有多少个变量 以及这些变量中有多少是分类变量。 如果我们看一下这里,让我们看看这些变量。 这第一栏 基本上给了我们饮料的类型。 这不是一个变量。 这更像是一个标识符。 但所有其他的列都代表变量。 比如说,类型是一个变量。 它可以是热饮,也可以是冷饮。 而且因为它只能承担一个种类,或者是 它要么是热的,要么是冷的。 它适合于一个类别或另一个类别。 而且你不只是有两个类别。 你可以有两个以上的类别。 但它并不是某种类型的可变数字 可以用来承担一堆不同的值。 所以这里的这个是分类变量。 卡路里不是一个分类变量。 你可以有4.1卡路里。 你也可以有178卡路里。 数字不是完美分割的用来表示类别, 糖类和咖啡因这两列也和卡路里这列是一样的, 它们都是定量的变量, 不适合于某一个类别。 所以在这里我想说,我们有四个变量。 一、二、三、四, 其中一个是分类变量。 所以这里的正确选项是A。