уральные и стоимостные (относительные и абсолютные) 
показатели потребления (расходы на питание или доля расходов на питание в 
потребительских расходах). Дискретно изменяющиеся количественные переменные 
имеют целочисленные значения, например: число посещений театров, музеев, 
спортивных 
соревнований, число приобретенных билетов на них;
очередность вступления в брак; число человек или детей в семье.
С помощью порядковых шкал измеряются показатели, позволяющие оценить равенство 
или неравенство двух единиц, а в последнем случае определить последовательность 

отношений в терминах "больше или меньше, чем" либо "лучше или хуже, чем", т. е. 

порядковая шкала позволяет ранжировать единицы, но не позволяет измерить 
расстояние 
между ними. На таких шкалах измеряются уровень образования (среднее, среднее 
профессиональное, высшее), балл успеваемости и др.
На номинальных шкалах измеряются качественные показатели. Среди них выделяют 
бинарные переменные, принимающие два альтернативных значения, обычно 
обозначаемые 1 и 0, в частности, решение покупать или не покупать товар 
длительного 
пользования (автомобиль, компьютер), подписываться или нет на периодическую 
печать и 
др. Качественные переменные могут иметь и несколько вариантов выбора, например, 

выбор после окончания школы или способ передвижения из дома на работу.
При использовании в качестве зависимой переменной показателя, измеренного на 
метрической интервальной шкале (натуральные и стоимостные показатели 
потребления), 
различают следующие виды моделей:
• структурные;
• факторные модели зависимостей, например: уровня потребления от денежного 
дохода; 
объема потребления от цен на данный и другие товары и фактора времени; 
среднедушевого потребления от дохода, цен, запасов, размера и состава 
домохозяйства;
• макроэкономические модели спроса и предложения.
Параметры таких моделей наиболее часто определяются методом наименьших 
квадратов 
(МНК) и позволяют прогнозировать потребление и спрос, анализировать 
дифференциацию и эластичность потребления.
Если зависимая переменная представлена показателем, измеренным на метрической 
дискретной шкале, то используются числовые модели.
При анализе числа наступлений определенного случайного события за единицу 
времени, 
когда факт наступления этого события не зависит от того, сколько раз и в какие 
моменты 
времени оно происходило в прошлом и не влияет на будущее, а испытания 
проводятся в 
стационарных условиях, то для описания данной случайной величины используется 
модель на базе закона Пуассона (1837 г.):

где - вероятность того или иного значения признака , 
  - средняя арифметическая ряда.
 Данный закон часто называют законом редких событий. Закон распределения 
Пуассона 
зависит от единственного параметра а, интерпретируемого как среднее число 
осуществления интересующего нас события в единицу времени. Пуассоновская 
случайная 
величина используется для описания числа требований на обслуживание, 
поступивших в 
единицу времени в систему массового обслуживания; описания закономерностей 
несчастных случаев, редких заболеваний и т. д.
Для бинарных зависимых переменных наиболее часто при определении функции, 
область 
значений которой находится в интервале 1], используют функцию стандартного 
нормального распределения, соответствующую пробит (probit) - модели, или 
функцию 
логического распределения, соответствующую логит (logit) - модели.
Модели множественного выбора (multiple choice model), имеющие более чем две 
альтернативы, строятся на основе моделей бинарного выбора. При этом 
множественный 
выбор может быть представлен как последовательность бинарных выборов. 
Обобщением 
биномиального распределения на случай более чем двух возможных исходов является 

полиномиальный (мультиномиальный) закон распределения. Полиномиальное 
распределение используется при статистической обработке выборок большой 
совокупности, элементы которой разделяются более чем на две категории, 
применяются в 
социологических, социально-экономических и медицинских выборочных обследованиях.

Другие классы моделей связаны с цензурированными (censorea) и урезанными 
(truncated) 
выборками, при которых модели строятся не по всей совокупности обследуемых 
единиц, а 
по определенной группе единиц. Примером цензурированной выборки служит изучение 

расходов семей на содержание автомобиля. При проведении обследования 
встреча