¿Cuál es la diferencia entre datos discretos y datos continuos?
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¿Cuál es la diferencia entre datos discretos y datos continuos?
Por un lado, desde un punto de vista práctico estoy de acuerdo con la respuesta de Jeromy Anglim. En última instancia, la mayor parte del tiempo estamos tratando con variables discretas - aunque desde un punto de vista teórico son continuas - y eso tiene un impacto real, por ejemplo en la clasificación. Recordemos el estudio de Strobl que indica que Random Forests está sesgado hacia variables con múltiples puntos de corte (mayor precisión pero potencialmente de naturaleza similar). Desde mi experiencia personal, las redes neuronales probabilísticas también pueden presentar sesgos cuando las variables presentan diferentes precisión a menos que sean del mismo tipo (es decir, continuas). Por otro lado, desde un punto de vista teórico, la clasificación clásica (por ejemplo, continua, discreta, nominal, etc.) es, en mi opinión, correcta. En consecuencia, creo que el nombre de origen del papel de Quinlan que describe el algoritmo M5, que es un 'regresor', es una excelente elección. Por lo tanto, la definición y las implicaciones de continuo vs. discreto son relevantes dependiendo del 'entorno'.
Referencias:
Quinlan J.R. (1992). Aprendizaje con clases continuas. En: La 5ta Conferencia Conjunta Australiana sobre Inteligencia Artificial. Sídney (Australia), 343–348.
Strobl C., Boulesteix A.-L., Zeileis A., & Hothorn T. (2007). Sesgo en las medidas de importancia de variables random forest: ilustraciones, fuentes y una solución. BMC Bioinformatics, 8, 25. doi: 10.1186/1471-2105-8-25
Los datos discretos solo pueden tomar valores enteros, mientras que los datos continuos pueden tomar cualquier valor. Por ejemplo, el número de pacientes con cáncer tratados por un hospital cada año es discreto, pero tu peso es continuo. Algunos datos son continuos pero se miden de manera discreta, por ejemplo, tu edad. Es común reportar tu edad, digamos, 31.
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¿Intentaste primero con Google? Para mí, da esto.
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Aquí hay un buen video que responde a tu pregunta. youtube.com/watch?v=MIX3ZpzEOdM
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Solo piensa en digital vs analógico. La misma cosa, solo diferentes nombres.
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Realmente no sé cuál es la diferencia entre datos "discretos" y "continuos". Por alguna razón, las clases introductorias de estadística parecen disfrutar realmente haciendo que los estudiantes memoricen reglas para distinguir estas dos cosas. Hasta donde he podido entender, las diferencias no están en los datos, sino en cómo elegimos modelar los datos.
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Este fue el resultado principal en Google, @robingirard.
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Toda la información actual y físicamente existente, ya sea almacenada por escrito, en cinta, disco o en el cerebro, es discreta tanto en el espacio como en el tiempo, al menos mientras consideremos a la QFT más fundamental que Newton, lo que significa que los datos continuos realmente no existen, pero pueden derivarse de datos discretos.
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@user67783 , el enlace al video está roto. ¿Recuerdas su título o canal?