数值变量的根本区别是属性。
变量是统计学中的变量指的是研究对象的特征,我们有时也称为属性,例如人的身高、性别等。每个变量都有变量的值和变量的类型,我们按照变量的类型对变量进行划分。统计学中的变量大致可以分为数值变量和分类变量。
数值、分类变量:
数值型变量是指可以取一些列的数,这些值对于加法、减法、求平均值等操作是有意义的。而分类变量对于上述的操作是没有意义的。
数值稳定性:
在数值分析中,数值稳定性是一种希望得到的数值算法特性。根据算法的不同,稳定性的精确定义也有所不同,但是都与算法的精确性与正确性相关。理论上有些计算下可以用多种代数上等价的理想实数或者复数算法来实现,但是实际上由于不同的数值稳定性可能会得到不同的结果。数值稳定性的一项任务就是选择健壮即有良好数值稳定性的算法。
在数值常微分方程中,有不同的数值稳定性概念,如A稳定性等。它们通常与动力系统中的李雅普诺夫稳定性等稳定性概念相关。在解刚度方程的时候稳定方法的使用很重要。在数值偏微分方程中另外一种数值稳定性的定义。