变量和因变量

通常左边为一个字母,右边是另一个字母的表达式； 例如m=2n 2； 左边是一个字母m,右边是n的表达式； 那么表达式中的字母n称为自变量,右边的字母m称为应变量.。 扩展资料 　　函数是指每一个自变量x都有唯一对应的值y。但是你不能确定每一个y都有唯一对应的x。 举个例子：y=x2 对于每个x，都有唯一的y与之对应，所以y是x的函数。 但是倒过来，如果y的值为1，则x的.值为1或-1，所以y的值不能唯一确定一个x，所以x不是y的函数。好吧好吧那它们都是一一对应的时候该怎么办呢TAT那就可以互换了。通过x求y，也可以通过y求x。昂那意思就是在那时候xy就不固定了？考试怎么写都可以吧。那要看题目的要求。 如果题目说：求y关于x的函数关系式，那么就要写成y=kx b的形式。 如果是求x关于y的函数关系式，那就写成x=ky b的形式。

两者之间只是简单的数量相关性的分析，并不代表他们之间存在导出的关系，因此，单位没有任何意义，不需要一样，只需要在系数上注意一下单位i即可。

回归分析中自变量与因变量的确定与相关分析不同，在回归分析中，需要确定自变量和因变量。自变量不同，得到的回归方程也不同。在研究的对象所采用的描述变量中，确定哪些变量可作为自变量、哪些可作为因变量，可遵循如下两个原则。1.根据变量可控与否来确定自变量和因变量通常选择可以控制的变量为自变量，而随可控制的变量波动的变量为因变量。例如，在分析化学领域，利用分光光度法、色谱建立标准工作曲线时，标准溶液的浓度是人为可控的，通常作为自变量，而仪器的响应值——吸光度（或色谱峰面积）是随样品浓度而变化的，则作为因变量。在化学合成实验中，各实验条件（温度、配比、催化剂用量）是可以人为控制的，通常作为自变量，而产物的收率、纯度是随上述实验因素的大小和组合方式而变化，在回归建模时则作为因变量。2.根据回归建模的目的来确定自变量和因变量在这一原则下，变量自身是否可以人为控制不再重要，重要的是希望通过回归建模预测什么性质，想要根据某个（或某些）变量去预测另一变量的性质时，则作为依据的变量就选择作为自变量，而希望用模型预测的变量则作为因变量。例如，上面讲的分光光度、色谱工作曲线建立的目的是希望根据吸光度（或峰面积）响应值去预测样品中物质的浓度，那么就应该选择吸光度（或峰面积）作为自变量、样品浓度作为因变量。这样就可以在建立好工作曲线后直接根据仪器的响应值求得样品浓度。但是分析化学传统做法仍旧是按照第一种方法建立好以浓度为自变量的标准工作曲线后，将待定样品的仪器响应值（因变量）代入工作曲线后换算出样品浓度。这样做的前提就是工作曲线必须足够准确，即标准工作曲线（一元线性回归方程）的r要尽可能接近1，一般要求r＞0.99。这时，无论以哪个变量为自变量，所建立的标准工作曲线所得浓度都基本一致。例4－7　对表4－3中的数据以峰面积为自变量、进样量为因变量，可得如下回归方程img264对应的统计检验指标r2、F值及P值均与例4－2相同。对例4－2中的问题（2），峰面积相应为2 000时的柴胡皂苷样品溶液中的柴胡皂苷a的质量＝－0.140 9＋0.003 2×2 000＝6.166 6（μg）。样品中柴胡皂苷a的浓度＝6.166 6μg/10μL＝0.617μg·μL－1。在有效位数内采用上述两个回归方程得到的样品柴胡皂苷浓度相等。这归结于两个回归方程的精度非常高（r＝0.999非常接近于1）。否则，采用不同自变量回归得到的方程进行预测的结果是不会相等的。我们来看下一个例子。例4－8　例3－2中的腐蚀时间是可以控制的，按照规则（1）选择时间为自变量，而刻蚀深度随腐蚀时间而变化，选其为因变量。根据表3－2，可以得到如下回归方程

这个问题涉及数量化操作。把分类变量数量化。或一元或二元再代入方程用到相关系数，再看相关系数大小，进而分析强弱。0.3以下算弱，0.7以上算强，0.3到0.5算中！

综述：回归分析中自变量和因变量的性质是，任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当我们分析这些系统（或模型）时，可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响。那么我们选择的这些变量就称为自变量，而被影响的量就被称为因变量。回归一词的现代解释是非常简洁的，回归时研究因变量对自变量的依赖关系的一种统计分析方法。目的是通过自变量的给定值来估计或预测因变量的均值。它可用于预测、时间序列建模以及发现各种变量之间的因果关系。使用回归分析的益处良多，具体如指示自变量和因变量之间的显著关系，或者指示多个自变量对一个因变量的影响强度。回归分析还可以用于比较那些通过不同计量测得的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间的联系。这些益处有利于市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除和衡量出一组最佳的变量，用以构建预测模型。

聚类分析根据数据拥有的特征对数据进行分组。聚类分析根据使对象相似的因素对对象进行分组。聚类分析也称为细分分析或分类法分析。聚类分析不能区分因变量和自变量。聚类分析广泛用于心理学，生物学，统计学，数据挖掘，模式识别和其他社会科学等领域。

问题解决了吗，我也遇到了同样的问题

不一定，

一个研究全天气温变化的实验中，自变量和因变量是（自变量是一天中的时间，因变量是温度）。自变量是研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。因变量是在函数关系式中，某个量会随一个（或几个）变动的量的变动而变动。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（由目的决定）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。扩展资料：注意事项：如固体要尽量辗成粉末状，温度计的玻璃泡不要碰到容器侧壁和底部。温度计的玻璃泡要与固体充分接触。温度计读数时要平视，注意温度计的量程和最小刻度，加热过程中要不断地搅拌物体等等。参考资料来源：百度百科-气温参考资料来源：百度百科-因变量参考资料来源：百度百科-自变量

不代表没调节作用，还是要看回归结果

如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的，那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以的如果分类变量超过两个分类，有3个或以上时，需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量。这个需要自己重新编码，就是把每个分类单独一列，该项选择了就编码成1，其他的是0然后把这些单独设置的全部一起移入自变量对话框跟定量自变量一起做回归就好了

那个就不是函数是映射啦，函数是数集到数集的映射，也就是说函数是特殊的映射，你说的这个是映射但不是函数，不过你要是把姓名和学号之类的都量化了也可以是函数。

因变量（dependent variable）函数中的专业名词，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=kx+b。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。而k是常数，即系数。因此函数中说的系数一般指自变量的系数。次数：单项式中，中所有字母的指数和叫做它的次数,如abc的次数是3. 多项式中，指数最高的数叫做这个多项式的次数. 像3-x^2+y^7，次数是7

自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。因变量也叫函数值。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。自变量是被操纵的变量，而因变量是被测定或被记录的变量。也就是说自变量是“原因”，而因变量就是“结果”。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。自变量与因变量一词主要用于变量被操纵的实验研究中，在这种意义上，自变量在研究对象反应形式、特征、目的上是独立的，其他一些变量则“依赖于”操纵变量或实验条件的改变。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。在函数关系式中，某个量会随一个（或几个）变动的量的变动而变动，就称为因变量。如：。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（由目的决定）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（生长素发现过程中达尔文父子实验），以上具体可体会数学中导数的含义。1.一次函数：①正比例函数：，其中x为自变量，y为因变量，k为系数。②普通一次函数：，其中x为自变量，y为因变量，k为系数，b为常数项 （常数项即为恒定不变的数值）2.反比例函数：，与正比例函数中各字母的含义相同。3.二次函数：，其中x为自变量，y为因变量，a为二次项系数，b为一次项系数，c为常数项。

波函数的符号是Ψ,它的物理意义是表示微观体系的运动状态.对于单个微观粒子而言,它表示这个粒子的空间运动状态,具体来讲就是该粒子在空间的概率分布.Ψ=Ψ(x,y,z,t),即粒子的运动状态与所处位置和时间有关,因此Ψ的自变量就是粒子的坐标和时间,Ψ就是波函数为因变量.Ψ其实就是某一时刻、在某一位置(坐标)该粒子出现在此的概率,粒子在空间整个区域出现的概率不难理解当然就是1,即Ψ在整个空间的积分为1.

1、自变量一词来自数学。在数学中，y=f（x）。在这一方程中自变量是x，因变量是y。将这个方程运用到心理学的研究中，自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。2、因变量函数中的专业名词，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。3、控制变量在进行科学实验的概念，是指那些除了实验因素(自变量)以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。扩展资料：自变量是被操纵的变量，而因变量是被测定或被记录的变量。这两个专业用语的区别看上去会使很多读者产生混淆，正如一些读者所说的——“全部变量都具有依赖性”。不过，一旦你认识到这种区别，就会发现这个区别是必不可少的。自变量与因变量一词主要用于变量被操纵的实验研究中，在这种意义上，自变量在研究对象反应形式、特征、目的上是独立的，其他一些变量则“依赖于”操纵变量或实验条件的改变。换句话说，他们是对“对象将做什么”的反应。实验中主要涉及三种变量：自变量、因变量和控制变量，其中前二者又统称为实验变量。自变量就是在实验中由实验者操作和控制的变量。因变量是指实验中被试对自变量操作反应的实验反应值，即实验者观察和记录的随着自变量的变化而变化的被试行为。控制变量，亦称额外相关变量，指实验中除实验变量以外的影响实验变化和结果的潜在因素或条件。一般来说，实验法要求实验变量必须是明确、客观的。自变量必须能够被操纵，而因变量必须能被客观地测量。例如，记忆材料的性质就是一个很好的自变量，因为我们能够很容易地区分出对文字、图片、无意义字符等材料的记忆任务；而记忆保持量是一个很好的因变量，因为它能够被精确地测量把握。参考资料来源：百度百科-自变量参考资料来源：百度百科-因变量参考资料来源：百度百科-控制变量

二分类虚拟变量具体是指什么

如果因变量是分类变量，哪你采用多元回归分析就是错误的了应该采用logistic回归来进行的因变量的4分类是否属于有序的还是无序的如果有序，则使用有序多分类logistic回归若无序，则使用无序多分logistic回归

1、首先打开一份要进行线性回归分析的SPSS数据，然后点击【分析-回归-线性】。2、然后将因变量和自变量分别放入相应的框中。3、接着可以进行选择变量，即对变量进行筛选，并利用右侧的“规则”按钮建立一个选择条件，这样，只有满足该条件的记录才能进行回归分析。4、接着点击右侧的统计量打开统计量子对话框，然后勾选图中的选项。5、接着打开选项子对话框，然后勾选【在等式中包含常亮】。6、这里需要先对自变量和因变量进行方差齐性检验，然后能得到a=110.190，b=-0.391。线性回归方程结果为：y=110.190-0.391x。

方法来检验两变量之间是否存先利用线性相关的显著性检验通过方差分析的在线性相关关系，再利用最小二乘法解出因变量关于自变量的一元线性回归方程，通过回归方程反映出因变量的数学期望随自变量的变化而变化的规律性。作残差图具体分析各个数据。最后利用线性回归方程进行预测，对固定的自变量值预测相应的因变量值。最后用数学软件和Excel实现其过程。

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

协方差有应用条件，协变量对 自变量和因变量的影响 是相同的

自变量，和因变量是在同一个过程中的两个相关的量。它们中谁是自变量，谁是因变量，是相对的，而不是绝对的。把其中的一个叫做自变量，另一个就是因变量了。在你举的例子中把x叫做自变量，记为y=48/x 则y是因变量。，若把y当做自变量，记为x=48/y，即x是因变量，也无不可。一般的，确定一题中的自变量和因变量，要看题目的要求。如本例中，求y与x的关系。实际上就确定了y是x的函数。

只有一一对应时 可以

从数学的角度来说,谁做自变量,谁做因变量,只是一种规定而已 举个例子,在物理中研究运动时,我们通常研究的是运动的位移、速度等随时间的变化关系,自然,我们要取时间为自变量.其实,你在想想,要是研究物体的速度随时间的变化时,速度是因变量,时间是自变量；但研究物体的位移与速度的关系时,从数学的角度看,速度是自变量,位移是因变量. 再说了,你从反函数的角度去考虑,自然就明白自变量与因变量的关系了. 希望能给你帮助.

从数学的角度来说,谁做自变量,谁做因变量,只是一种规定而已 举个例子,在物理中研究运动时,我们通常研究的是运动的位移、速度等随时间的变化关系,自然,我们要取时间为自变量.其实,你在想想,要是研究物体的速度随时间的变化时,速度是因变量,时间是自变量；但研究物体的位移与速度的关系时,从数学的角度看,速度是自变量,位移是因变量. 再说了,你从反函数的角度去考虑,自然就明白自变量与因变量的关系了. 希望能给你帮助.

通俗的话百度讲我回答得不够规范，讲太详细百度嫌我太罗嗦。

简单来讲，自变量就是原因变量，因变量就是结果变量。比如我们知道吃的东西多少对体重有影响，那么吃的量就是自变量，体重就是因变量当然，这只是化繁为简，在因果关系中，真正的变量间还有其他关系，可以类似这样来理解

满意回答:回归分析与相关分析的联系ue008研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题ue007需进行直线相关和回归分析。从研究的目的来说ue007若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向ue007宜选用线性相关分析ue009若仅仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程ue007宜选用直线回归分析。从资料所具备的条件来说ue007作相关分析时要求两变量都是随机变量ue005如ue008人的身长与体重、血硒与发硒ue006ue009作回归分析时要求因变量是随机变量ue007自变量可以是随机的ue007也可以是一般变量(即可以事先指定变量的取值ue007如ue008用药的剂量)。在统计学教科书中习惯把相关与回归分开论述ue007其实在应用时ue007当两变量都是随机变量时ue007常需同时给出这两种方法分析的结果ue009另外ue007若用计算器实现统计分析ue007可用对相关系数的检验取代对回归系数的检验,这样到了化繁为简的目的。回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题ue007它们的差别主要是ue0081、在回归分析中ue007y被称为因变量ue007处在被解释的特殊地位ue007而在相关分析中ue007x与y处于平等的地位ue007即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的ue0092、相关分析中ue007x与y都是随机变量ue007而在回归分析中ue007y是随机变量ue007x可以是随机变量ue007也可以是非随机的ue007通常在回归模型中ue007总是假定x是非随机的ue0093、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度ue007而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小ue007还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。回归分析和相关分析的区别回归分析和相关分析是互相补充、密切联系的ue007相关分析需要回归分析来表明现象数量关系的具体形式ue007而回归分析则应该建立在相关分析的基础上。主要区别有:一,在回归分析中,不仅要根据变量的地位,作用不同区分出自变量和因变量,把因变量置于被解释的特殊地位,而且以因变量为随机变量,同时总假定自变量是非随机的可控变量.在相关分析中,变量间的地位是完全平等的,不仅无自变量和因变量之分,而且相关变量全是随机变量.二,相关分析只限于描述变量间相互依存关系的密切程度,至于相关变量间的定量联系关系则无法明确反映.而回归分析不仅可以定量揭示自变量对应变量的影响大小,还可以通过回归方程对变量值进行预测和控制.相关分析和回归分析是极为常用的2种数理统计方法ue007在科学研究领域有着广泛的用途。然而ue007由于这2种数理统计方法在计算方面存在很多相似之处ue007且在一些数理统计教科书中没有系统阐明这2种数理统计方法的内在差别ue007从而使一些研究者不能严格区分相关分析与回归分析。最常见的错误是:用回归分析的结果解释相关性问题。例如ue007作者将“回归直线ue005曲线ue006图”称为“相关性图”或“相关关系图”ue009将回归直线的R2(拟合度ue007或称“可决系数”)错误地称为“相关系数”或“相关系数的平方”ue009根据回归分析的结果宣称2个变量之间存在正的或负的相关关系。相关分析与回归分析均为研究2个或多个变量间关联性的方法ue007但2种数理统计方法存在本质的差别ue007即它们用于不同的研究目的。相关分析的目的在于检验两个随机变量的共变趋势ue005即共同变化的程度ue006ue007回归分析的目的则在于试图用自变量来预测因变量的值。在相关分析中ue007两个变量必须同时都是随机变量ue007如果其中的一个变量不是随机变量ue007就不能进行相关分析ue007这是相关分析方法本身所决定的。对于回归分析ue007其中的因变量肯定为随机变量ue005这是回归分析方法本身所决定的ue006ue007而自变量则可以是普通变量ue005有确定的取值ue006也可以是随机变量。如果自变量是普通变量ue007即模型Ⅰ回归分析ue007采用的回归方法就是最为常用的最小二乘法。如果自变量是随机变量ue007即模型Ⅱ回归分析ue007所采用的回归方法与计算者的目的有关。在以预测为目的的情况下ue007仍采用“最小二乘法”ue005但精度下降—最小二乘法是专为模型Ⅰ设计的ue007未考虑自变量的随机误差ue006ue009在以估值为目的ue005如计算可决系数、回归系数等ue006的情况下ue007应使用相对严谨的方法ue005如“主轴法”、“约化主轴法”或“Bartlett法”ue006。显然ue007对于回归分析ue007如果是模型Ⅱ回归分析ue007鉴于两个随机变量客观上存在“相关性”问题ue007只是由于回归分析方法本身不能提供针对自变量和因变量之间相关关系的准确的检验手段ue007因此ue007若以预测为目的ue007最好不提“相关性”问题ue009若以探索两者的“共变趋势”为目的ue007应该改用相关分析。如果是模型Ⅰ回归分析ue007就根本不可能回答变量的“相关性”问题ue007因为普通变量与随机变量之间不存在“相关性”这一概念ue005问题在于ue007大多数的回归分析都是模型Ⅰ回归分析ue004ue006。此时ue007即使作者想描述2个变量间的“共变趋势”而改用相关分析ue007也会因相关分析的前提不存在而使分析结果毫无意义。需要特别指出的是ue007回归分析中的R2在数学上恰好是Pearson积矩相关系数r的平方。因此ue007这极易使作者们错误地理解R2的含义ue007认为R2就是“相关系数”或“相关系数的平方”。问题在于ue007对于自变量是普通变量ue005即其取值有确定性的变量ue006、因变量为随机变量的模型Ⅰ回归分析ue0072个变量之间的“相关性”概念根本不存在ue007又何谈“相关系数”呢ue00a更值得注意的是ue007一些早期的教科书作者不是用R2来描述回归效果ue005拟合程度ue007拟合度ue006的ue007而是用Pearson积矩相关系数r来描述。这就更容易误导读者。随机变量:randomvariable定义ue008在一定范围内以一定的概率分布随机取值的变量。随机变量ue005randomvariableue006表示随机现象ue005在一定条件下ue007并不总是出现相同结果的现象称为随机现象ue006各种结果的变量ue005一切可能的样本点ue006。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数ue007电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数等等ue007都是随机变量的实例。性质:不确定性和随机性:随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响ue007其可能取各种不同的值ue007具有不确定性和随机性ue007但这些取值落在某个范围的概率是一定的ue007此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的ue007也可以是连续型的。如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量ue007被测定量的取值可能在某一范围内随机变化ue007具体取什么值在测定之前是无法确定的ue007但测定的结果是确定的ue007多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于ue001后者的测定结果仍具有不确定性ue001即模糊性。关于线性回归的问题。为什么一元线性回归的判定系数等于相关系数的平方ue003从各自的公式上看不存在这个关系难道只是数值近似ue003求推导。满意回答其实是关系是这样的ue002相关系数的值=判定系数的平方根ue001符号与x的参数相同。只是你没发现而已。他们用不同的表达式表达出来了。所以不能一眼看出来ue001推导有些复杂。但是ue001他们在概念上有明显区别ue001相关系数建立在相关分析基础之上ue001研究两个变量之间的线性相关关系。而判定系数建立在回归分析基础之上ue001研究一个随机变量对别一个随机变量的解释程度。一元回归分析中的决定系数spss一元回归分析结果解读我运用SPSS软件对自变量和因变量进行了回归分析ue001得到以下结果ue002R=0.378ADJUSTEDRSQUARE=0.058STD.ERROROFESTIMATE=2.51F=1.672SIG=0.225bete=-3.78t=-1.293这些都是什么意思啊ue00318:40满意回答R是自变量与因变量的相关系数ue001从r=0.378来看ue001相关性并不密切ue001是否相关性显著由于缺乏sig值无法判断。Rsquare就是回归分析的决定系数ue001说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度ue001数值介于0和1之间ue001这个数值越大说明回归的越好ue001也就是散点越集中于回归线上。从你的结果来看ue001R2=0.058ue001说明回归的不好。Sig值是回归关系的显著性系数ue001当他0.05ue001说明二者之间用当前模型进行回归没有统计学支持ue001应该换一个模型来进行回归。其它的ue003不懂ue001我也不看他们。总之ue001你的回归不好ue001建议换一个模型。变量之间是非线性的ue004有必要求相关系数吗?如题ue004要分析变量Z分别与变量X、Y之间的相关关系ue004但是Z与X的散点图呈非线性ue004Z与Y的散点图呈线性ue004我需要比较X、Y两个变量对Z产生的影响。那么分别求Z与X、Z与Y的相关关系数还有意义吗ue007回答:当研究ue005因变量z与自变量x、y之间的相关关系时ue004应当利用偏相关系数和复相关系数ue005若z是x,y的函数:z=z(x,y)1.偏相关系数ue005在z中去掉y的影响ue004算出对x的相关系数ue004就是z对x的偏相关系数ue002由于过程复杂仅简单说一下ue003ue004在z中去掉x的影响ue004算出对y的相关系数ue004就是z对y的偏相关系数。如果这两个偏相关系数的绝对值都接近1ue004表明ue005x、y对z有显著的影响ue006若z对x的偏相关值大ue004对y的值小ue004那么ue004x对z的影响大ue004y对z的影响小。2.复相关系数ue005在z中去掉噪声ue002全部的除x、y之外的一切干扰ue003ue004算出的相关系数叫复相关系数ue004它的值接近于1表明ue005x、y是对z的主要影响因素ue004除此之外的因素很小。3.总体判断可用复相关系数ue004个别判断可用偏相关系数4.对多元函数做相关分析时ue004简单的相关系数作用不大了ue004得采用复、偏相关系数分析。回答:一般来说ue004生活中各个变量之间的关系没有严格的线性。而相关系数就是说明近似线性的程度。所以有必要求相关系数ue004再判断两个变量之间的关系是否可以看成是近似线性的。所以ue004是有意义的。但是如果完全呈非线性ue004可以一眼看出来ue004那么求不求都无所谓了。复相关系数定义一个要素或变量同时与几个要素或变量之间的相关关系。复相关系数是度量复相关程度的指标ue004它可利用单相关系数和偏相关系数求得。复相关系数越大ue004表明要素或变量之间的线性相关程度越密切。复相关系数(多重相关系数)ue005多重相关的实质就是Y的实际观察值与由p个自变量预测的值的相关。前面计算的确定系数是Y与相关系数的平方ue004那么复相关系数就是确定系数的平方根。复相关系数的计算复相关系数是测量一个变量与其他多个变量之间线性相关程度的指标。它不能直接测算ue004只能采取一定的方法进行间接测算。为了测定一个变量y与其他多个变量X1,X2,,Xk之间的相关系数ue004可以考虑构造一个关于X1,X2,,Xk的线性组合ue004通过计算该线性组合与y之间的简单相关系数作为变量y与X1,X2,,Xk之间的复相关系数。如何消除多重共线性从而计算因变量和各个自变量之间相关系数?回答:消除多重共线性的方法ue0051.逐步回归ue0042.主成分回归ue0043.零回归~

嗯，自变量就是本身是不确定的值，可以人为赋值的。。因变量就是随着自变量的改变而改变的量咯，比方说X与Y的关系我们不是常说X是自变量，Y是因变量吗？再举个例子，Y=X+6这时Y会随着X的改变而改变咯。。不懂你能不能看懂。高二的呵呵

自变量 实验设计中你自己规定的可以改变的量 因变量 因为这个自变量导致的变化中你所要观察记录的那个量 这两者有内在因果关系

S=vt S为路程 V为平均速度 t为时间所以当速度的大小确定时 时间t是自变量 会改变S的数值大小自变量是自身改变的量 因变量就是因为别人的改变而改变的量 就这样理解就好啦~

根据变化趋势，利用科学方法选择推测然后做出选择。依据物流成本与各种技术经济因素的依存关系，结合发展前景及采取的各种措施，利用一定的科学方法，对未来期间的物流成本水平及其变化趋势作出科学的推测和估计。物流成本预测是根据有关成本数据和企业具体的发展情况，运用一定的技术方法，对未来的成本水平及其变动趋势作出科学的估计。成本预测是成本决策、成本计划和成本控制的基础工作，它可以提高物流成本管理的科学性和预见性。在物流成本管理的许多环节都存在成本预测问题。如仓储环节的库存预测，流通环节的加工预测。运输环节的货物周转量预测等。自己可以控制的因素，也能引起因变量变化的因素，就是自变量。因变量的意思是随自变量变化而改变的量。

自变量和因变量都是变量，关键是谁随着谁的变化而变化，先变化的就是自变量，后变化的就是因变量，例s=6t.那么t就是自变量，s就是因变量，t=s/6此时s就是自变量，t就是因变量

不一定。比例求一个正数的平方根，就有两个正负平方根。这就是一对二的关系式。

函数定义函数的传统定义：设在某变化过程中有两个变量x、y，如果对于x在某一范围内的每一个确定的值，y都有唯一确定的值与它对应，那么就称y是x的函数，x叫做自变量。经典定义：在某变化过程中设有两个变量x,y，按照某个对应法则，对于每一个给定的x值，都有唯一确定的y值与之对应，那么y就是x的函数。其中x叫自变量，y叫x的因变量。另外，若对于每一个给定的y值，也都有唯一的x值与之对应，那么x也是y的函数了一般知道这个就可以了 主要还是看图啊

一般来说，初高中的函数都要一个自变量对应一个因变量但不一定是一一对应，如y=x的平方，这就不是一一对应，因为有不同自变量对应同一因变量，但大学以后复变函数等就开始研究＂多值函数＂了。这种函数就不要求一个自变量只对应一个因变量了，如w=Ln(z)就是一无穷多值函数。

函数描述的是自变量和因变量之间的相互关系和变化的规则。自变量，顾名思义，就是首先变化或者自主变化的量，比如三角形的底边固定后，高度在变，那么高度可以是一个自变量，高度变化引起的三角形面积变化，三角形的面积就可以理解为因变量。两者的关系可以用函数式来表示。

买1副手套,8元.买3副,就是3乘以8=24元.这仅仅是个乘法.那么买手套的数量与付出的钱之间有啥关系?这个就是我们所说的【函数】：y=3x.此处y为因变量（它因手套的数量多少而改变）,x就叫自变量（它自己先独立变化）. 也可以写成y=f(x).这就有了【一般性】或者叫【普遍性】啦.因为这么一写,这个函数可以表示刚才的关系,也可以表示其它的关系,例如汽车1小时走60公里,3.5小时走多少公里?于是我们就写成y=60x. 在函数式里,首先能不受其它条件而先独立变化的数【函数“式”不许带有“量”,只允许是“数字关系”】叫做“自变量”. 24元就叫函数值. 为啥叫【函数】而不叫“跟变数”或者“随数”? 在我国古代,函,通“涵”.就是内部有东西,就是两个有来往的人或事物,叫“函”.例如,信函,致电,电函,函件,我不小心撞了你,请你多包涵.你想,我没有撞上你,那还道歉干啥?这就是两个人有“关系”.于是,多年以来,我们一直把这种【有关系的两个数叫做“函数”】.这就是【函数】的名词的来源.以后你学多了就逐渐清楚啦.

初中阶段对于函数的定义从两个方面考虑一是：要含有两个变量二是：一个变量随另一个的变化而变化简单是说就是取一个变量的值，这时只能找到唯一的另一个变量的值与之相对应这时我们说先赋值的变量是自变量，另一个是因变量多数情况下他们可以随意设定如你举的例子但如：y=x^2只能说y是x的函数，不能说x是y的函数，因为当y=1时，x可取两个值1或-1。

初中阶段对于函数的定义从两个方面考虑一是：要含有两个变量二是：一个变量随另一个的变化而变化简单是说就是取一个变量的值，这时只能找到唯一的另一个变量的值与之相对应这时我们说先赋值的变量是自变量，另一个是因变量多数情况下他们可以随意设定如你举的例子但如：y=x^2只能说y是x的函数，不能说x是y的函数，因为当y=1时，x可取两个值1或-1。

初中阶段对于函数的定义从两个方面考虑一是：要含有两个变量二是：一个变量随另一个的变化而变化简单是说就是取一个变量的值，这时只能找到唯一的另一个变量的值与之相对应这时我们说先赋值的变量是自变量，另一个是因变量多数情况下他们可以随意设定如你举的例子但如：y=x^2只能说y是x的函数，不能说x是y的函数，因为当y=1时，x可取两个值1或-1。

初中阶段对于函数的定义从两个方面考虑一是：要含有两个变量二是：一个变量随另一个的变化而变化简单是说就是取一个变量的值，这时只能找到唯一的另一个变量的值与之相对应这时我们说先赋值的变量是自变量，另一个是因变量多数情况下他们可以随意设定如你举的例子但如：y=x^2只能说y是x的函数，不能说x是y的函数，因为当y=1时，x可取两个值1或-1。

定性研究有自变量和因变量。自变量是会引起其他变量发生变化的变量，是被操纵的。因变量是由一些变量变化而被影响的量，是被测定或被记录的。任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当分析这些系统（或模型）时，可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响，那么选择的这些变量就称为自变量，而被影响的量就被称为因变量。自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。自变量有连续变量和类别变量之分。如果实验者操纵的自变量是连续变量，则实验是函数型实验。如实验者操纵的自变量是类别变量，则实验是因素型的。在心理学实验中，一个明显的问题是要有一个有机体作为被试对刺激作反应。显然，这里刺激变量就是自变量。

教资自变量和因变量在第三章。1.自变量。也叫实验变量、刺激变量、原因变量，也就是研究者施加于被施者。在教育实验中，自变量往往就是那些教育改革措施，比如教学方法、教学组织形式、教材内容、教材结构等。2、因变量。又叫做效果变量、结果变量，它是通过自变量的作用而产生变化的结果因素，也就是说，因变量的价值取决于自变量。在教育实验中，因变量一般表现为学生的发展，是经过自变量作用后产生变化的知识、能力等方面的综合。

研究天气的自变量是指一天中的时间，因变量是指温度。自变量是研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。因变量是由一些变量变化而被影响的量，是被测定或被记录的。自变量有连续变量和类别变量之分。如果实验者操纵的自变量是连续变量，则实验是函数型实验。如实验者操纵的自变量是类别变量，则实验是因素型的。在心理学实验中，一个明显的问题是要有一个有机体作为被试对刺激作反应。显然，这里刺激变量就是自变量。气温变化的规律：1、气温在一年中的变化规律：北半球：陆地最高气温7月、最低气温1月；海洋最高气温8月、最低气温2月。南半球：陆地最高气温1月、最低气温7月；海洋最高气温2月、最低气温8月。2、气温在一天中的变化规律：气温变化主要受日照的影响。在太阳较大的时候，9点以后温度上升较快；如果是多云或者阴天，则气温上升较慢，但一般都在中午13：00左右达到最高，然后缓慢下降，到凌晨5点，6点左右达到最低，然后开始缓慢上升。3、在全球不同地区中的变化规律：从赤道向两极，气温逐渐降低，这是因为两极地区全年的太阳高度角都比较小，因此获得的太阳辐射能量就少。

x=0.23,0.46,0.92,1.8,....3.6,.....7.2~~~.y=20.8,54.8,89.5,204.1,428.6,860.9~~~设y=ax^5+bx^4+cx^3+dx^2+ex+f,把以上数据代入得6元一次方程组，解出a,b,c,d,e,f.计算量较大。

因子分析不用管自变量和因变量因变量就是dependent variable我经常帮别人做类似的数据分析的

因子分析不用管自变量和因变量因变量就是dependent variable我经常帮别人做类似的数据分析的

sig一定要小于0.05或0.1

如果因变量是分类变量，哪你采用多元回归分析就是错误的了应该采用logistic回归来进行的因变量的4分类是否属于有序的还是无序的如果有序，则使用有序多分类logistic回归若无序，则使用无序多分logistic回归

1、自变量一词来自数学。在数学中，y=f（x）。在这一方程中自变量是x，因变量是y。将这个方程运用到心理学的研究中，自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。2、因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（由目的决定）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（生长素发现过程中达尔文父子实验），以上具体可体会数学中导数的含义。3、控制变量控制变量在进行科学实验的概念，是指那些除了实验因素（自变量）以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。自变量种类1、刺激特点自变量：如果被试的不同反应是由刺激的不同特性，如灯光的强度、声音的大小等引起来的，我们就把引起因变量变化的这类自变量称为刺激特点自变量。2、环境特点自变量：进行实验时环境的各种特点，如温度、是否有观众在场、是否有噪音、白天或夜晚等等，都可以作为自变量。时间是一种非常重要和无时不在的自变量，特别是在记忆的实验中，你甚至可以说，几乎没有不用时间作自变量的记忆实验。

一个研究全天气温变化的实验中自变量和因变量分别是自变量是一天中的时间，因变量是温度。研究全天气温变化的实验即研究温度随时间变化的实验，因此自变量是一天中的时间，因变量是温度，其余为无关变量。自变量是指实验者操纵的假定的原因变量，也称刺激量或输入变量。因变量是指一种假定的结果变量，也称反应变量或输出变量，它是实验自变量作用于实验对象之后所出现的效果变量。无关变量是指那些不是某实验所需研究的，自变量与因变量之外的一切变量的统称，也称为非实验因子或无关因子。无关变量又称为控制变量，即实验中除了自变量以外，其它的可能引起实验结果改变的因素。自变量的种类1、刺激特点自变量：如果被试的不同反应是由刺激的不同特性，如灯光的强度、声音的大小等引起来的，我们就把引起因变量变化的这类自变量称为刺激特点自变量。2、环境特点自变量：进行实验时环境的各种特点，如温度、是否有观众在场、是否有噪音、白天或夜晚等等，都可以作为自变量。时间是一种非常重要和无时不在的自变量，特别是在记忆的实验中，你甚至可以说，几乎没有不用时间作自变量的记忆实验。3、被试特点自变量：一个人的各种特点，如年龄、性别、职业、文化程度、内外倾个性特征、左手或右手为利手、自我评价高或低等，都可以作为自变量。4、暂时造成的被试差别：被试的暂时差别通常是由主试的安排，也就是由主试给予的不同指示语造成的。

自变量：是否给被试看广告；因变量：被试对广告的情绪反应（积极或消极态度）采用的是被试间设计，因为实验将被试均分为两组，每组被试接受了不同的处理，这就是被试间设计所要遵循的。

一个研究全天气温变化的实验中，自变量和因变量是（自变量是一天中的时间，因变量是温度）。自变量是研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。因变量是在函数关系式中，某个量会随一个（或几个）变动的量的变动而变动。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（由目的决定）引起变动的量。分布状况等温线气温的分布通常用等温线图表示。所谓等温线就是地面上气温相等的各地点的连线。等温线的不同排列，反映出不同的气温分布特点。如等温线稀疏，则表示各地气温相差不大。等温线密集，表示各地气温悬殊。等温线平直，表示影响气温分布的因素较少。等温线的弯曲，表示影响气温分布的因素较多。等温线沿东西向平行排列，表示温度随纬度而不同，即以纬度为主要因素。等温线与海岸平行，表示气温因距海远近而不同，即以距海远近为主要因素等等。

变量和因变量是（变量是一天中的时间，因变量是温度）。因变量是由一些变量变化而被影响的量，是被测定或被记录的。任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当分析这些系统（或模型）时，可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响，那么选择的这些变量就称为自变量，而被影响的量就被称为因变量。自变量是实验研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。如研究酶活性与温度的关系的实验，温度变化就是自变量，酶活性的改变就是因变量。扩展资料：自变量有连续变量和类别变量之分。如果实验者操纵的自变量是连续变量，则实验是函数型实验。如实验者操纵的自变量是类别变量，则实验是因素型的。在心理学实验中，一个明显的问题是要有一个有机体作为被试（符号O）对刺激（符号S）作反应（符号R），即S－O—R。显然，这里刺激变量就是自变量。参考资料来源：百度百科-自变量

在一个研究全天气温变化的实验中，自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，所以自变量是时间。因变量是由于自变量变动而直接（由目的决定）引起变动的量，所以在一个研究全天气温变化的实验中因变量是气温。扩展资料：1、刺激特点自变量：如果被试的不同反应是由刺激的不同特性，如灯光的强度、声音的大小等引起来的，我们就把引起因变量变化的这类自变量称为刺激特点自变量。2、环境特点自变量：进行实验时环境的各种特点，如温度、是否有观众在场、是否有噪音、白天或夜晚等等，都可以作为自变量。时间是一种非常重要和无时不在的自变量，特别是在记忆的实验中，你甚至可以说，几乎没有不用时间作自变量的记忆实验。3、被试特点自变量：一个人的各种特点，如年龄、性别、职业、文化程度、内外倾个性特征、左手或右手为利手、自我评价高或低等，都可以作为自变量。

变量的解释(1) [variable] (2) 可假定为一组特定值中之任一值的量 (3) 代表数学公式中一个可变量的符号 函数 f(x)的值 取决于 变量x的值 (4) 数值可变的量 详细解释 数值可以变化的量。如一天内的气温就是变量。 词语分解 变的解释 变 （变） à 性质 状态 或情形和以前 不同 ，更改：变调。变动。变法。变为。变革。变更。变通（把原定的办法略加改动以适应事实的需要）。变本加厉。变幻无常。 部首 ：又； 量的解释 量 á 确定、计测 东西 的多少、长短、高低、深浅、远近等的器具：量具。量杯。量筒。量角器。 用计测器具或其他作为 标准 的东西确定、计测：计量。测量。量度。量体温。 估计 ，揣测：估量。 思量 。 打量 。 质 量

自变量是指实验研究者主动操纵,而引起因变量发生变化的因素或条件,因此自变量被看作是因变量的原因.如研究酶活性与温度的关系的实验,温度变化就是自变量,酶活性的改变就是因变量.

自变量是自己主动变化的量，因变量是指随着自变量的变化而发生变化的量。与这两者的变化无关的量就叫无关数量。一般指的是常数项。如：在函数y=ax+b中，自变量是x，因变量是y，无关数量是b。

一般的函数y=f(x）中，自变量是x,因变量是y,

y=2x-1就是自变量和因变量的式子其中的一个

1、自己可以控制的因素，也能引起因变量变化的因素，就是自变量。用日常生活话语讲述，“自变量就是原因，因变量就是结果”。2、因为自变量，从而变化的结果，就是因变量。例如：在外购买物品，买物品的数量和付出的价钱之间的关系就是函数，自变量就是商家制定的价钱，因变量就需要跟随购买物品的数量，进行相应的改变。

我整理了函数中有关自变量和因变量的一些知识，大家快来跟着我一起来认识一下它们吧。 自变量 简单说自变量是自己在一个范围内随便取值深点就是，变量是一个宽泛的概念。相对于常量而言的。常量是值恒定不变的量。变量就是值不是恒定不变，而是变化的量。不同的变量之间往往有一定的制约关系。函数表示了两个变量之间的映射关系。比如函数y=f（x），这个函数表示y随着x的变化而变化，或者说y因为x的变化而变化。这时候把x叫做自变量。 因变量 会随一个变量变化而变化的量，就叫因变量。如一个方程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。因变量的取值范围取决于自变量。 取值范围 1，有分数时需要使得分母不等于0，比如1/（x-1），需要x-1≠0。 2，偶次根式时，需要根号里面大于等于0，比如根号x，需要满足x≥0。 3，0次方时，需要底数不等于0，比如x的0次方，需要x≠0。 4，一些函数的特殊要求，比如对数函数要求真数大于0，正切函数等等。 5，与实际结合的式子，需要让式子中的相关变量满足实际条件，比如非负、自然数、正整数等等。 以上是我整理的关于函数中自变量和因变量的相关知识，希望对大家的学习有帮助。

自变量是指实验研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。如研究酶活性与温度的关系的实验，温度变化就是自变量，酶活性的改变就是因变量。

自变量（Independent variable）一词来自数学。在数学中，y=f（x）。在这一方程中自变量是x，因变量是y。将这个方程运用到心理学的研究中，自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。自变量有连续变量和类别变量之分。如果实验者操纵的自变量是连续变量，则实验是函数型实验。如实验者操纵的自变量是类别变量，则实验是因素型的。在心理学实验中，一个明显的问题是要有一个有机体作为被试对刺激作反应。显然，这里刺激变量就是自变量。因变量（dependent variable）函数中的专业名词，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。查看追问2016-01-289

说的通俗一点，自变量就是本身发生变化的物理量，应变量就是由于自变量发生变化而引起的变化。比如在匀速直线运动s=VT中，V不变，t时刻发生变化，也即自身发生变化，t的变化引起路程s的变化，因此t是自变量，s是应变量。ps.在物理学中很多过程是不可逆的，就是说自变量和应变量是相互对应的。在数学中因为数学眼睛的数与数及数与形之间的关系，因此有些自变量和应变量是相互可逆的，如y=f(x）一样x自变量y因变量，x=f"(y)中，y是自变量，x是应变量。

我为大家整理了自变量和因变量的一些知识点，大家跟随我一起来学习一下吧。 自变量概念 自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。自变量有连续变量和类别变量之分。如果实验者操纵的自变量是连续变量，则实验是函数型实验。如实验者操纵的自变量是类别变量，则实验是因素型的。 因变量概念 实验中由于实验变量而引起实验对象的变化和结果叫做因变量。例如，在探究光照强度对光合速率影响的实验中，由于光照强度不同，使得实验对象的光合速率有所变化，这个光合速率的变化就叫做因变量。 因变量种类 1、反应的潜伏期（反应时）：指刺激开始到反应开始间的时间，反应心理过程的速度，可以探测被试记忆保持的状况，也可以分析和测量被试的内部过程。 2、反应的持续时间：指反应开始到反应结束之间的时间。如完成一定工作所需的时间。 3、反应量：指反应本身的变化量。如条件反射建立的巩固程度，要通过测量狗分泌的唾液量来计算，就是反应量。 4、反应频率：指在一定时限内被试做出反应的次数。 5、反应的难度水平：通过一个难度表测量被试所能达到的水平。 以上是我整理的有关自变量和因变量的相关知识，希望对大家有所帮助。

自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。在函数关系式中，某特定的数会随另一个或者是另几个，会变动的数的变动而变动，就称为因变量。在实验室中，由于实验变量而引起实验对象的变化和结果叫做因变量。例如，在探究光照强度对光合速率影响的实验中，由于光照强度不同，使得实验对象的光合速率有所变化，这个光合速率的变化就叫做因变量。扩展资料：任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当分析这些系统（或模型）时，可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响，那么选择的这些变量就称为自变量，而被影响的量就被称为因变量。例如：可以分析人体这个系统中，呼吸对于维持生命的影响，那么呼吸就是自变量，而生命维持的状态被认为是因变量。系统和模型可以是一个二元函数这么简单，也可以是整个社会这样庞杂。

打个比方，你画一幅画，原本已经定好了主题还有要画什么，后来又换了一个新的主题，那你要画的东西会因为主题变了而发生改变。主题就是自变量，画的东西就是因变量

Y=2XX是变量 Y是因变量

不可以，因变量是随自变量改变而改变的

初中阶段对于函数的定义从两个方面考虑 一是：要含有两个变量 二是：一个变量随另一个的变化而变化 简单是说就是取一个变量的值,这时只能找到唯一的另一个变量的值与之相对应 这时我们说先赋值的变量是自变量,另一个是因变量 多数情况下他们可以随意设定 如你举的例子 但如：y=x^2只能说y是x的函数,不能说x是y的函数,因为当y=1时,x可取两个值 1或-1.

设D是给定的一个数集，若有两个变量x和y，当x变量在D中取某特定值时，变量y依确定的关系f也有一个确定的值，则称y是x的函数，f称为D上的一个函数关系，记为y=f(x)，x叫做自变量，y叫做因变量

这个要具体问题具体分析比如说利率的变动引起储蓄的变动这里利率就是自变量，储蓄就是因变量哈

自变量是指实验研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。如研究酶活性与温度的关系的实验，温度变化就是自变量，酶活性的改变就是因变量。

自变量自变量变量自变量随改变量 笼统说比走路本速度4m/s走5s共走20m现改变速度变5m/s速度称自变量自改变同间变（间量称量）路程随着速度变化变化说跟着自变量变化路程变量 懂懂追

自变量就是自己变化的数据，因变量就是因之变化的数值。比如用观察法调查乞讨者对人们捐款数量的影响，乞讨者的数量就是自变量，在实验选定的观察场所中理想状态下，每天乞丐的数量是他们自己的事，不是受别人影响的。而捐款数量是因乞丐数量改变的，即因之改变的量。自变量和因变量的差别就是因果关系的指向，因变量“因之改变”中的“之”是代词，带的就是自变量，如上例中可以归纳为“因乞丐数量而改变的捐款数”一个数据是自变量还是因变量不是绝对的，要看这两个事物的因果关系，比如我把你打倒了，我为什么打你是我自己的事，所以我是自变量。你倒了是因为我打你了，所以你是因变量。再比如你倒的时候顺手把她推到了，那你推她是你的自己的事，你要是不想推完全可以不推，所以你说自变量。她倒了是因为你推她，不是她想不想被推倒的事，所以她被推倒是因变量。可以这么记，自变量就是自私的变量，因变量就是因之受害的变量。

从数学的角度来说，谁做自变量，谁做因变量，只是一种规定而已举个例子，在物理中研究运动时，我们通常研究的是运动的位移、速度等随时间的变化关系，自然，我们要取时间为自变量。其实，你在想想，要是研究物体的速度随时间的变化时，速度是因变量，时间是自变量；但研究物体的位移与速度的关系时，从数学的角度看，速度是自变量，位移是因变量。再说了，你从反函数的角度去考虑，自然就明白自变量与因变量的关系了。希望能给你帮助。