无序数据是什么意思

㈠ 简述无序类别数据的含义

无序分类变量是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。
变量是观测单位的某种特征或属性，变量的观测值就是所谓的变量值，有时也称数据或资料。更准确地讲，数据或资料是由具有若干变量值的观测单位所组成的。例如在调查中常规问及的问题：你年龄多大？是什么学历？结婚了吗？有工作吗？家里有多少人？对应的变量就是：年龄，学历，婚姻状况，就业情况，家庭人口数。
有序分类变量，是指其取值的各类别之间存在着程度上的差别，给人以“半定量”的感觉，因此也称为等级变量。是根据取值特征而分类的一种定性变量。

㈡ 蓝色属于无序分类数据是否正确

是。无序数据是即使能按编号排序，在计算机处理时也有点用处，但在现实世界中，这种排序是没有实际意义的。蓝色属于颜色，颜色就是无序数据。

㈢ 排列组合中的有序和无序，指的是什么意思

举个简单的例子，有序的话：ABC,CBA算两种不同的方式，无序只算一种。一般排列即包含序列的不同，组合不考虑顺序的变化。

㈣ 怎样区分有序变量和无序变量

有序变量指的是那些有次序逻辑关系的变量，比如排名，第一第二第三，有先后顺序；等级，一级二级三级，有高低顺序；体积，大中小，有大小顺序。定序变量有大于或小于的逻辑关系，但是不能刻画大（小）多少。

比如从1-8号8个白球任意取3个的方法，由于3个一起取出，比如你取出的是123号球，不存在123和321有区别，都是这三个，这就是组合，无序的。如果说一个一个拿，拿出来依次是3号，2号，4号，那么你拿出234和要求的324是不一样的，这就是排列，有序的。

示例

有序多分类变量是很常见的变量形式，通常在变量中有多个可能会出现的取值，各取值之间还存在等级关系。比如高血压分级（0=正常，1=正常高值，2=1级高血压，3=2级高血压，4=3级高血压）、尿蛋白水平（0=－，1=±，2=+，3=++，4=+++）等等。与无序多分类变量不同，有序多分类变量的各个选项直接呈现向一个方向递增或递减的关系。

㈤ 排列组合中的有序和无序，指的是什么意思

比如说从100个球中任意取两个，这个就是无序，是组合数
如果说从100个球中先后取两个，就有顺序了，是排列

㈥ 有序函数和无序函数是啥

不是有序函数和无序函数而是有序数据和无序数据。或者成为有序类型和无序类型。可以从小到大一个一个排列出来的称为有序。否则称为无序。计算机程序设计中，明确提出有序和无序的只有pascal语言，其他语言中，有的一笔带过有的干脆提都不提。比如整数的类型，枚举类型都是有序类型。而实数是无序的。这是因为任给两个实数，总可以在中间找到一个实数，所以实数没有办法一个一个拿出来进行排序。这强调是一个一个地进行。你说函数的有序与无序应当是返回的是实数还是其他类型。

㈦ 什么是有序表,什么又是无序表

无序表就是数据的排列不具有顺序性。有序表即表中的元素按某种规则已经排好了位置是，有一定顺序排列的准确定义为：表中所有元素以递增或递减方式排列，并规定有序表中可存在元素值相同的元素。

无序表与有序表是相对的。有序、无序是有序表就是指逻辑意义上的，物质的系统结构或运动是确定的、有规则的。序是事物的结构形式，指事物或系统组成诸要素之间的相互联系。

有序的相对性是指事物的组成要素的相互联系处于永恒的运动变化之中，即有序是动态的、变化的有序。当事物组成要素具有某种约束性、呈现某种规律时，称该事物或系统是有序的。

(7)无序数据是什么意思扩展阅读：

无序的对应就是有序，从字面上去理解就很容易，有序就是说他本身就标明了前后顺序的，这是严格的，并且这些信息本身就有着顺序特性。

比如我们写操作步骤那就就需要明确第一步第二步，这样的信息必然是有序的，而无序呢？也就是说其本身就是无序的没有任何顺序可言。

例：政府部门的领导名单前后顺序是他们最头疼的事，虽然他们有时会写着排名不分先后，但是实际上依然是有排名的。

㈧ 统计学（9）-分类资料中的有序和无序是如何确定的

明确一句话， 统计学不要墨守成规，任何方法的使用都要基于研究目的 。
（1）无序分类资料和有序分类资料从形式上很容易判断，但在分析时，统计方法的选择却并非这么简单。一般来说，两组无序分类资料的比较可用卡方检验，而有序分类资料的比较则可考虑秩和检验。
（2）在实际中，方法的选择并非简单根据资料本身的性质，还要考虑研究目的。比如，年龄划分为<40 岁、40~50 岁、>50 岁三个组，分析时是将其作为无序分类资料还是有序分类资料呢？看起来好像是有序的，但却未必一定作为有序分类资料，很多时候还需要取决于研究目的。

在该研究中，目的是想体现出疗效等级的差异，根据这一目的，必须将结局视为有序分类资料，采用秩和检验。如果采用卡方检验，则体现不出等级的含义。因为在卡方检验中将结局的顺序改变，其结果是不变的。所以，如果采用卡方检验，则实际上等同于默认结局是无序分类资料。
但如果研究目的本身并不想体现出”等级＂的差异，那么即使资料看起来是有序的，仍可以作为无序分类资料来分析。
因为想看下药物的疗效，所以要分类，要有等级好坏，不能统着来

在该研究中，目的是比较两组的年龄构成有无差异。尽管从数据本身来看，年龄组是一个有序分类资料，但在该研究中并不想体现出两组等级上的差异，只是想了解不同年龄组的构成情况，因此仍可将其作为无序分类资料，采用卡方检验。
只是想看下各年龄组之间的差异，并不是要划分等级好坏，所以就不需要用分类了
这里只是说明下，即使有分类的数据，也不一定非得用佚和检验
小结一下： 对于形式上的等级资料，如果研究目的关注这种等级或程度上的差异，则可将其作为有序分类资料；如果研究目的只是想了解各级别的构成情况，并不关注程度上的区别，则可将其作为无序分类资料。

㈨ 数学中的无序性是什么

无序性 读音： wú xù xìng 释义： 指具有无法重复实验、重复试验后无法得出同样结果或者无法运用科学手段找到规律性原理的现象或者特征，比如比如电子的运动规律，空气中烟雾的形状和流动方式等。 辨析： 云烟之美，在于无序
（1）ESP（Ecation Service Provider）超心理学相关实验 超心理学从十九世纪中期开始就试图取得科学的名声，主要手段是用实验测试取得数据，然后用统计方法来分析结果（这当然没有什么错）。二十世纪三十年代，J.B.Rhine使用卡片猜测测试的方法，然后使用统计工具来分析数据，然后宣布发现了特异功能存在的现象。问题在于其他人不能重复他的实验结果 ——而且糟糕的是，这是后来所有超心理学实验的命运。这种事情被讽刺地称为超心理学的“一贯地不一贯”（也就是“始终如一地不协调”）；超心理学研究中还有不少著名的欺骗事件（这不奇怪，看看我国的特异功能研究情况），这就使得科学界无法把超心理学作为科学来接纳。 其后，一些在其他领域取得了诺贝尔奖的科学家也进入了ESP领域进行研究，都遭到了类似的命运，无论怎么做，取得的实验数据都无法重复，数据无法重复，于是就无法证明该现象的是否真正存在，在这里，现代科学站在一个非常尴尬的立场：如果不承认超能力的存在，这种从不重复的实验数据跟永远都在重复的数据一样有说服力（无序性也是一种性质，甚至可以说是一种特征）；如果承认超能力的存在，现有的这种依靠多次实验以确定其性质的主流方式又毫无进展，于是，人们不得不将超能力理论划分为伪科学。 （2）误差的无序性 误差是指在科学试验中，测量值与真值之差异称为误差，这是一个非常普通的概念，只要是读过书做过实验的学生，几乎没有人不知道误差的存在。 只要是有点经验的人都知道，误差具有绝对无法避免的特性。 但很少有人会注意到，误差还具有数值大小无法重复的特性。 比如理论上2cm的木棒，实际在测量的过程中，我们无法准确地测出它的值，它的值总是与预测的值有些差异，而且如果用更为精确的仪器来测量，我们还会发现，这个误差的值虽然都在一定的很微小的范围内，可是每次的误差值都是不一样的，明明都是误差值，明明都是在这个范围内的，可是多次测量的数据中，误差的结果还是不同。 理论上，误差来源于空气系数，摩擦力，甚至是仪器本身的校准差，可是呢，很多时候这些数据不是不变的么？可是就算是这样，也很难找到两次一样的误差。 误差作为像ESP理论一样被排除在科学理论之外，甚至作为科学理论障碍物的存在，它是有无序性这样的自我特征的，科学家可以认为误差只是一种障碍，但是这不影响误差中存在着真理的可能。

㈩ 什么叫无序的顺序表，又无序，又顺序的，有点混乱了......

所谓“顺序表”就是数组的别名。
无序的顺序表就是数组里存的东西没有排序。
如一个数组存的值是：1、2、3、4、5、6、7、8，就是一个有序的顺序表。
而如果数组存的值是：3、1、8、2、7、4、9、6、就是一个无序的顺序表。