통계에서 변수는 데이터의 특성이나 속성을 설명하는 추상적인 개념입니다. 변수는 그 성격과 값 범위에 따라 다양한 유형으로 나눌 수 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 변수 유형입니다:
1. 범주형 변수: 범주형 변수는 범주 또는 이산형 값을 나타내는 변수입니다. 그 값은 일반적으로 제한적이고 고정되어 있으며 수치로 표현할 수 없습니다. 예를 들어 성별, 국적, 혈액형 등이 있습니다.
2. OrdinalVariable: OrdinalVariable은 정렬된 범주 또는 수준을 나타내는 변수입니다. 해당 값 사이에는 일부 논리적 관계가 있지만 특정 값을 결정할 수는 없습니다. 예를 들어 교육 수준, 만족도 등급 등이 있습니다.
3. 수치변수(NumericVariable): 수치변수는 양이나 연속적인 값을 나타내는 변수이다. 그 값은 임의의 실수일 수 있으며 수학 연산을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 나이, 키, 소득 등이 있습니다.
4. 이산변수(DiscreteVariable): 이산변수는 이산값을 나타내는 변수이다. 그 값은 제한적이고 고정되어 있으며 일반적으로 정수만 사용할 수 있습니다. 예를 들어 인원수, 물품 수량 등이 있습니다.
5. 연속변수: 연속변수는 연속된 값을 나타내는 변수입니다. 해당 값은 고정된 간격이 없는 실수일 수 있습니다. 예를 들어 온도, 무게 등이 있습니다.
6. 이진 변수(BinaryVariable): 이진 변수는 두 개의 값만 갖는 변수로, 일반적으로 상호 배타적인 두 가지 상태 또는 조건을 나타냅니다. 예를 들어 결혼 여부, 시험 합격 여부 등이 있습니다.
7. 시계열 변수(TimeSeriesVariable): 시계열 변수는 시간 순서로 정렬된 관측값입니다. 그 값은 시간이 지남에 따라 변하는 연속적인 값입니다. 예를 들어 일일 판매량, 월간 기온 등이 있습니다.
8. 다변량변수: 다차원 변수는 여러 속성이나 특성을 포함하는 변수입니다. 각 차원은 독립 변수를 나타내는 벡터 또는 행렬일 수 있습니다. 예를 들어 사람의 키, 몸무게, 나이 등이 있습니다.
이러한 변수 유형은 통계 분석 및 데이터 처리에서 중요한 역할을 합니다. 변수 유형에 따라 처리 및 해석을 위한 다양한 통계 방법과 분석 기법이 필요합니다.