谁中实验过程中什么是自变量?什么是因变量?

初中和高中的教材有些事不同步的 如果有差异很正常 应该没有什么太大的区别还是请教老师比较好

应变量是个比值，可以简单理解为△L/L

函数关系式中，某特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量

解释应变量变动主要原因：因变量的变化完全是由自变量引起的。方差分析显著只能说明该自变量因素在该显著水平上有统计学意义，基本可以认为它对因变量的影响是真实存在的。但引起因变量的变化因素有很多，这个自变量只是众多因素中的一个，所以因变量的变化只是部分由自变量决定，其他自变量不是实验的内容，没有考虑，归入残差部分。为回归分析而设定的经济计量模型称为“回归模型”。判断回归模型的估计值与被解释变量实际值的回归拟合程度的指标称为“判定系数”或“可决系数”。判定系数介于0和1之间，越接近于1，表明回归模型的拟合程度越好。变量和参数均以线性的形式来表达的回归模型称为“线性回归模型”。

不一样，

应变量没有单位。应变张量是应变状态的数学表示，应变量没有单位，数学上应变为二阶张量，二维平面中需四个分量，三维空间中则需九个分量（三个线应变分量和六个剪应变分量）予以确定。

1、短视频营销的自变量感知风险、感知功能性和感知享乐性价值三个自变量显著影响短视频中的消费者购买意愿，并且前者的感知程度越高。2、应变量随着移动终端普及和网络的提速，短平快的大流量传播内容逐渐获得各大平台、粉丝和资本的青睐。

spss线性回归分析应变量可以有一个变量。根据查询相关公开信息显示，因为线性回归是一种单因素分析方法，用于探讨一个自变量（解释变量）与一个因变量（应变量）之间的关系。在线性回归中，我们将一个因变量看作是由一个自变量和一个误差项构成的，因此只能考虑一个自变量对一个因变量的影响。如果有多个因变量需要同时研究，就需要使用多元线性回归、多重线性回归等多因素分析方法。因此，在SPSS中，线性回归分析的应变量只能有一个变量。

因变量指的是：因变量是函数中的专业名词，也叫函数值。函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量。如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。在具体的生物学等实验领域中因变量的理解是：因变量是由于自变量变动而直接引起变动的量。而在具体的实验中又有因变量与自变量一起建立的模型以得以观察其他情况的变化，也长有多个自变量互为补充来研究某一因变量的情况。因变量和自变量的关系：对于函数中的自变量和因变量有时是相互的，即变化的量的自变量，由变化的量而引起的另一个量的变化那么这一个量叫因变量。因此在实际问题中就应注意谁的变化引起了谁的变化问题。在时间、路程、速度中路程一定，速度的大小的由时间的变化而引起的故一般称时间为自变量而速度为因变量，在一般的数学函数式中自变量和因变量的可以相互转化的这也就是函数与反函数。

自变量和应变量可以相同。根据查询相关资料信息，相关分析中的自变量和因变量没有严格的区别，可以互换或可以相同。

是否可以用logistic回归的主要依据是应变量是否属于分类变量，如果应变量是计量的连续性数据，那就只能用普通线性或者其他的非线性回归，不能用logistic回归。如果你的应变量是二分类或者多分类，才可以用logistic回归

受教了，中文表述有时候本身就不是那么准确~

这两法共性:求值域的本质是已知一个变量的变化范围，求另一个变量的变化范围。2.反表示法个性：反表示法是解出关于x的式子，即用y表示x，利用x的式子的范围，去求y的范围。如你所举的例子。解得x^2=(1+y)/(1-y)≥0，解得-1≤y<1.3.中间变量法个性：用中间变量的范围，利用不等式性质，推出y的范围。这个例子同样可以用中间变量法（但不如反表示法简单）。先常数化分子，y=[(x^2+1)-2]/[x^2+1]=1-2/[x^2+1].u=x^2 +1≥1，则y=1-2/u.0<1/u≤1, 0<2/u≤2，-1≤1-2/u<1,也有-1≤y<1.

是否可以用logistic回归的主要依据是应变量是否属于分类变量，如果应变量是计量的连续性数据，那就只能用普通线性或者其他的非线性回归，不能用logistic回归。如果你的应变量是二分类或者多分类，才可以用logistic回归

整个叫函数 准确的说法是 函数是对应法则和自变量取值范围,整个叫函数. 当然,这两者产生的结果就是因变量的集合. 因此,函数的两个要素：对应法则和自变量取值范围（定义域）.

实验变量亦称自变量,指实验中由实验者所操纵、给定的因素或条件。反应变量亦称因变量或应变量，指实验中由于实验变量而引起的变化和结果。实验变量是原因，反应变量是结果，实验中要设法使一个实验变量对应于一个反应变量，然后解释这种前因后果就可得出结论。由于在实验中，可能有多种因素影响实验变化和结果，除实验变量以外的影响实验变化和结果的因素或条件就称为无关变量或控制变量，由于无关变量所引起的变化和结果称为额外变量或干扰变量。高中生物课本中若干实验的变量：：实验四：比较过氧化氢酶和Fe3+的催化效率自变量：催化剂种类（Fe3+和过氧化氢酶）因变量：用气泡产生速度，卫生香燃烧程度无关变量：用具洁净度、环境温度、相同材料的量、各试剂的量、反应时间等等实验五：探索淀粉酶对淀粉和蔗糖的作用自变量：底物种类（淀粉和蔗糖）因变量：淀粉水解了、蔗糖未水解无关变量：淀粉与蔗糖的量、水浴温度及处理时间，斐林试剂的用量与加热时间、操作程度等实验七：观察植物细胞的质壁分离和复原自变量：外界溶液的浓度（高渗及低渗溶液）因变量：质壁分离（液泡失水缩小、颜色变浓、原生质层与细胞壁分离）；质壁分离复原（液泡恢复原状、颜色变浅、原生质层恢复原状）实验十：植物向性运动的实验设计和观察自变量：①是否单侧光照（黑暗、单侧光照、均匀光照）①改变幼苗的空间位置以接受重力影响因变量：①幼苗的弯曲状况；②根的弯曲方向无关变量：①幼苗的种类及生长状况、环境温度、培养条件、处理部位、装置的合理性等；②萌发种子的种类及萌发状况、环境温度、培养条件等实验十二：观察二氧化硫对植物的影响自变量：不同浓度的二氧化硫因变量：植物生长状况的变化无关变量：实验装置与器材的一致性、实验植物的生长状况、二氧化硫浓度的控制，培养条件、观察时间长短、操作程序等选修实验一：温度对酶活性的影响自变量：温度（60℃热水、沸水、冰水）因变量：加碘液后，溶液颜色的变化无关变量：试管洁净度、淀粉液的量、温度处理时间、碘液的加入量、操作程序等。

分类: 商业/理财 解析: 因变量又称应变量或依变量，它是随着自变量的变化而变化的，是研究者打算观测的变化因素。 它具有如下的特征： 它必须是跟随自变量的变化而变化的因素，或对自变量做出响应的； 它是根据需要，有待观测的因素； 它是能够以某种反应参数来表征的可测量因素。 对于随着自变量的变化而变化的反应参数，通常称为因变数。在教育技术研究中，各种学习反应信息（如反应速度、正确性、机率、强度）、态度等级、知识积累、能力变化、特征分布状况等均可作为因变量。 例1：不同教育水平的师生课堂交流研究 自变量：不同的教育水平，分为3个类别：高小，初中，高中 因变量：测量出师生交流课堂观察各项指标的分数 例2：学校地理分布影响七年级学生对学校态度的研究 自变量：学校地理分布，三类：城市、郊区、乡村 因变量：对学校态度的各项指标分数 例3: 不同材料对概念理解的影响研究 自变量：材料的种类：图片，文字，语音，图像 因变量：理解概念所需的时间 例4：男、女教师职业态度研究 自变量：教师性别：男、女 因变量：职业态度各类指标分数

变量叫variable,应变量就叫dependent variable，即依赖别的变量来变化的意思差异值可以直接翻作difference，或者d-value,即difference value收益效用是在什么上下文背景下的？你补充下问题，否则很难说得出来。如果一定直译的话可以是revenue efficiency

表格的形式都是第一行 自变量！第二行 应变量！

这个需要从研究目的和假设中设置，不是根据统计结果设置。

逐步回归 的结果显示的是逐步引入或者逐步删除自变量的过程结论所以你只要参照最后一个模型的参数来解读就可以了，至于意思就是跟回归分析的解读方法一样 无非就是那些自变量在逐步回归中被剔除，而剩下的对因变量有显著影响的自变量都保留在最后一个模型中

搜一下：应变量和多个自变量相关，怎么说明应变量随自变量的变化规律，就是想画图来说明规律

答：1）.两变量作直线回归分析时，要求应变量Y服从正态分布，通常自变量X为可以精确测量或严格控制的因素。2）作回归分析时要有实际意义，不能把毫无关联的两事物或现象进行回归分析。3）在进行回归分析前，应绘制散点图，若各散点分布呈直线趋势时，才适宜用直线回归分析。另外，还要注意有无异常点（outlier），即残差绝对值特别大的观察点，若是错误所致，应予以修正或去除。4）回归方程适用范围一般以自变量X实际取值范围为限，不能任意外推。因为超出自变量X取值范围时，两变量间就不一定呈原有的直线关系。

正常，这种情况很常见主要原因：回归方程中自变量的回归系数代表的是在控制或者说消除了方程中其他自变量的效应后，该自变量与因变量的关联，而一般的相关只单纯考查两个变量的关联，不会控制其他变量，所以二者的结果往往是有差别的

显然是X

多分类有序logit回归1.打开数据，依次点击：分析--回归--有序多分类。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。3.等级资料，连续资料不需拉入协变量，分类变量变量拉入因子。点击ok。

这是一般函数的表达式。其中Y代表应变量，X代表自变量，F代表Y与X的对应关系。对于函数来说，一个X必定只对应一个Y，而一个Y可以对应不只一个X。例如，对于函数Y=2X+1来说，F表示的是Y与X的对应关系为斜率为2，截距为1的一次函数关系。F所表示的是一切函数的对应关系，是表示一个式子是“函数”的概念。

你好 在lingo没有绝对的大于 和大于等于所以还是0 要想达到要求 比如 a>b改为 a>b+k;其中k=0.001什么的 这个K事精确值

百度知道什么是应变片的灵敏系数？清宁时光17TA获得超过3511个赞关注成为第597位粉丝金属应变片的灵敏系数是应变片的电阻相对变化与应变片轴向应变的比值，即单位应变所引起的阻值的改变量的大小。应变片很好地利用了导体的物理特性和几何特性。当一个导体在其弹性极限内受外力拉伸时，其不会被拉断或产生永久变形而会变窄变长，这种形变导致了其端电阻变大。当一个导体被压缩后会变宽变短，这种形变导致了其端电阻变小。通过测量应变片的电阻，其覆盖区域的应变就可以演算出来。应变片的敏感栅是一条窄导体条曲折排列成的一组平行导线，这样布置方式可将基线方向的微小变形累积起来以形成一个较大的电阻变化量累计值。应变片的测量对象只有其所覆盖区域的变形量，小的应变片可在诸如有限元式的应力分析当中使用。被广泛应用于材料的疲劳测试研究当中。扩展资料主要特点：1、 部分应变片具有自补偿功能，不需要补偿片，自身就能抑制应变温度漂移的功能。2、 产品品种多、可以给客户在不同的测量场合，提供完善应变测量选择，主要有：普通、低温、高温、超高温防水、复合材料、混凝土、测残余应力、等非常完善的产品规格和型号。3、 测量温度范围广：-269℃-800℃。4、 产品稳定性好、长时间测量，产品测量结果稳定。5、 产品的测量形状多样，可以测量多种力学信号，如：测量扭矩、剪切应力、集中应力、等等。

x2是自变量，x1是因变量

clearclcn=input("n=")for i=1:ny=i+1;end显示的话,你可以将y=i+1后边的分号去掉,这样这段程序就能显示for循环的每次运行的过程.或者在最后写y这样能把求得的y的所有值都显示出来.

【答案】：错误通常情况下，解释变量与被解释变量之间的因果关系是由经济理论决定的，而不是由回归模型决定的。

这个是填正比例。y=kx+b是一次函数。

举个例子，希望有所帮助。代码clc; clear all; a = "123456789"; b = zeros(size(a)); b(a > "5") = 1; a b 结果 a =123456789 b = 0 0 0 0 0 1 1 1 1>>

变量 变量，或称因子，是指实验过程中所被操作的特定因素或条件。按性质不同，通常可分为两类： l.实验变量与反应变量 实验变量，也称为自变量，指实验中由实验者所操纵的因素或条件。反应变量，亦称因变量，指实验中由于实验变量而引起的变化和结果。通常，实验变量是原因，反应变量是结果，二者具有因果关系。实验的目的在于获得和解释这种前因后果。例如，在"温度对酶活性"的实验中，所给定的低温(冰块)、适温(37℃)、高温(沸水浴)就是实验变量。而由于低温、适温、高温条件变化，唾液淀粉酶水解淀粉的反应结果也随之变化，这就是反应变量，该实验即在于获得和解释温度变化 (实验变量)与酶的活性(反应变量)的因果关系。 2.无关变量与额外变量 无关变量，也称控制变量，指实验中除实验变量以外的影响实验现象或结果的因素或条件。额外变量，也称干扰变量，指实验中由于无关变量所引起的变化和结果。显然，额外变量会对反应变量有干扰作用，例如，上述实验中除实验变量(低温、适温、高温)以外，试管洁净程度、唾液新鲜程度、可溶性淀粉浓度和纯度、试剂溶液的剂量、浓度和纯度，实验操作程度，温度处理的时间长短等等，都属于无关变量，要求对低温、适温、高温3组实验是等同、均衡、稳定的；如果无关变量中的任何一个或几个因素或条件，对3个实验组的给定不等同、不均衡、不稳定，则会在实验结果中产生额外变量，出现干扰，造成误差。实验的关键之一在于控制无关变量或减少额外变量，以减少误差。

自变量 自己在变化的量 应变量 根据自变量变化的量 实验组 条件发生了与其它组不同变化的组 对照组 条件一定,和实验组对比的组

初中和高中的教材有些事不同步的 如果有差异很正常 应该没有什么太大的区别还是请教老师比较好

函数关系式中，某特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量。如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。 更简单、易懂的解释： 如何明白因变量和自变量是什么，其实也简单。说白了，自变量是“原因”，而因变量就是“结果”。例如，市场上一般卖10元一斤的猪肉，因为这几天下暴雨而涨价2元。设定我买进猪肉的钱是Y，猪肉一般的价格为10，现在涨价X元。这就可以把函数式写成：Y=10+X。表示因为涨价的多少（X），而影响到我买进猪肉时的钱要多少（Y）。在这里，X是自变量，Y是因变量。 对于函数中的自变量和应变量有时是相互的，即变化的量的自变量，由变化的量而引起的另一个量的变化那么这一个量叫应变量。因此在实际问题中就应注意谁的变化引起了谁的变化问题。在时间、路程、速度中路程一定，速度的大小的由时间的变化而引起的故一般称时间为自变量而速度为应变量，在一般的数学函数式中自变量和应变量的可以相互转化的这也就是函数与反函数。编辑本段心理实验中的因变量 因变量是因为自变量的变化而产生的现象变化或结果，因此自变量和因变量的相互依存的，没有自变量就无所谓因变量，没有因变量也无所谓自变量。 在实验中，由操纵自变量而引起的被试的某种特定的反应称为因变量。 因变量的分类： 1、客观指标：1）反应速度；2）反应速度的差异；3）反应的正确性；4）反应标准；5）反应的难度。 2、主观指标：主要指被试的口语记录（protocol）

自变量 自己在变化的量 应变量 根据自变量变化的量 实验组 条件发生了与其它组不同变化的组 对照组 条件一定,和实验组对比的组

如函数: Y=2X X是自变量，Y是因变量。 Y是随着X的变化而变化的。自变量，函数一个与他量有关联的变量，这一量中的任何一值都能在他量中找到对应的固定值。一般地，在一个变化过程中，如果有两个变量X与Y，并且对于X的每一个确定的值，Y都有为一得值与其对应，那么我们就说X是自变量，Y是X的函数。如果当X=A时Y=B，那么B叫做当自变量的值为A时的函数值。 很高兴为楼主解答 如有错误请谅解

可以自由控制的属于自变量，比如滑动变阻器的阻值，由于自变量的变化而改变的属于因变量

是否可以用logistic回归 的主要依据是 应变量 是否属于分类变量，如果应变量是计量的连续性数据，那就只能用普通线性或者其他的非线性回归，不能用logistic回归。如果你的应变量是二分类或者多分类，才可以用logistic回归

因变量的翻百译确实不好，容易引起误解。原本意思是因度为自变量（原因）变化而引起变化（结果）问的变量，也即在因果两者中定位为“果”的答变量，却因“因变量”的"因"字引发“原因”专、“因子”的关联，所以容易误解为主属导结果的原因变量。改成应变量好很多。

因变量（dependent variable）函数中的专业名词，也叫函数值。函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量。如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。另外“因变量”也特指心理实验中的专业名词。

实验的自变量和因变量翻译成英文是：Independent variables and dependent variables of experiment

因变量又称应变量或依变量，它是随着自变量的变化而变化的，是研究者打算观测的变化因素。 它具有如下的特征： 它必须是跟随自变量的变化而变化的因素，或对自变量做出响应的； 它是根据需要，有待观测的因素； 它是能够以某种反应参数来表征的可测量因素。 对于随着自变量的变化而变化的反应参数，通常称为因变数。在教育技术研究中，各种学习反应信息（如反应速度、正确性、机率、强度）、态度等级、知识积累、能力变化、特征分布状况等均可作为因变量。 例1：不同教育水平的师生课堂交流研究 自变量：不同的教育水平，分为3个类别：高小，初中，高中 因变量：测量出师生交流课堂观察各项指标的分数 例2：学校地理分布影响七年级学生对学校态度的研究 自变量：学校地理分布，三类：城市、郊区、乡村 因变量：对学校态度的各项指标分数 例3: 不同材料对概念理解的影响研究 自变量：材料的种类：图片，文字，语音，图像 因变量：理解概念所需的时间 例4：男、女教师职业态度研究 自变量：教师性别：男、女 因变量：职业态度各类指标分数

如函数: Y=2X X是自变量,Y是因变量. Y是随着X的变化而变化的. 自变量,函数一个与他量有关联的变量,这一量中的任何一值都能在他量中找到对应的固定值. 一般地,在一个变化过程中,如果有两个变量X与Y,并且对于X的每一个确定的值,Y都有为一得值与其对应,那么我们就说X是自变量,Y是X的函数.如果当X=A时Y=B,那么B叫做当自变量的值为A时的函数值. 很高兴为楼主解答 如有错误请谅解

1、广泛收集参考文献，决定计划的目的和范畴：u2022决定所要解释的现象是什么？u2022决定所要检验的假设或理论是什么？u2022决定所要预测的趋势是什么？u2022决定所要评估的政策是什么？2.建构实证计量模型；u2022除研读相关经济理论之外，应比较三至五篇有实证分析之文献中的实证计量模型：uf0a7 确认计量模型中解释变量和应变量之间的因果关系（causality）；uf0a7 厘清各模型的异同及优缺点，思考改进文献中现存模型的可能；uf0a7 最后决定实证计量模型雏形；u2022初步调查是否有相关的资料，若无则实证模型设计的再好也无用。3.收集相关资料；u2022对数据的精确性一定要严格查核，对错假漏数据要仔细修正；u2022使用电子表格软件对数据列表绘图，以验证数据的逻辑合理性，对不合理的数值要有所处理；u2022不论要用的是横断面数据或是时间数列，数据数目越多越好，追踪数据（PanelData）尤佳；u2022对资料数值作一些整理，表列各种基本统计量（样本平均值、变异数、变量间的样本相关系数等）、变量之间的两两交互列表、做一些初步图解分析。计量方法的执行：1.计量方法不应太简单（例如只做到最简单的OLS），但也不必过于复杂，应针对问题采用恰到好处的计量方法。若采用了比较复杂的计量方法，则要说明为什么简单的方法不适合。计量方法的好坏不在其复杂程度，而在于它是否能够帮我们得到正确的估计值，以了解数据中所包含的真正信息。2.除了估计值以及对应的t检定外外，也可做一些F检定之对多个系数的假设检定。3.回归模型的设定，尤其是解释变量的取舍，可在估计过程中不断的修正。对应变量和解释变量均可尝试诸如对数、指数、幂函数等不同的转换。这些转换方式的决定，以经济理论上的考虑最为重要，不能单只为了提高模型的配适，而盲目的做一些不合理的变量转换。4.选取解释变量时，应有如下的考虑：u2022解释变量和应变量之间的因果关系一定要正确，也就是说，解释变量是原因在先，应变量是结果在后，有一定的先后顺序。尤其要注意，有些变量数值的产生很可能是和应变量同时决定的，或是因果关系不很明确（也就是说，相对于应变量而言，这些变量是内生的），则在选取这些变量作为解释变量时，便要非常小心。解释变量的内生问题常常是研究被批评的主要原因；u2022要注意解释变量的同构型，不能不分青红皂白的将一大堆彼此相关性很高的变量（包括相同变量的不同转换、或是几个变数间的各种交乘项）放进回归式内，造成严重的线性重合问题；u2022经济理论所牵涉到的变量常常是无法观察到的，因此在做实证研究时必须采用替代变量（Proxy），研究者要对所选用之替代变数的合理性详加说明。由于数据总有些缺失，常有人在束手无策之下，采用了很多匪夷所思的替代变数；u2022虚拟变量的定义要清楚而合理，使用要小心；u2022要探讨解释变量不足、观察值有误差等数据缺失所可能造成的计量问题。

多变量问题，不要求每个变量一定是同阶单整的，只要回归方程残差序列是平稳的，没有单位根，就可以认为方程的回归是有效的。