变量是

参数是用于表示未知数的一个中间变量.变量的意思是变化的.参变量就是一个变化的中间变量. 比如,我们描述物理中的平抛运动得的轨迹是抛物线,是水平运动的位移与垂直方向的位移之间的关系式,如果两个方向都用时间描述,那么时间变量t就可以是一个参变量.

全局变量也称为外部变量，它是在函数外部定义的变量。 全局变量既可以通过某对象函数创建，也可以是在本程序任何地方创建的。其作用域是整个源程序，可以被本程序所有对象或函数引用。在函数中使用全局变量，一般应作全局变量说明。 只有在函数内经过说明的全局变量才能使用。拓展资料一、概念简介全局变量是编程术语中的一种。变量分为局部与全局，局部变量是由某对象或某个函数所创建的变量，只能被内部引用，而无法被其它对象或函数引用。全局变量既可以是某对象函数创建，也可以是在本程序任何地方创建。全局变量是可以被本程序所有对象或函数引用。二、编程简介编程是编写程序的中文简称，就是让计算机代为解决某个问题，对某个计算体系规定一定的运算方式，是计算体系按照该计算方式运行，并最终得到相应结果的过程。计算机虽然功能强大，但是脱离了程序就是一堆废铁，无法理解我们对它下的指令。而程序简单说来就是指令的合集，它告诉计算机应该如何执行特殊的任务。为了使计算机能够理解人的意图，人类就必须将需解决的问题的思路、方法和手段通过计算机能够理解的形式告诉计算机，使得计算机能够根据人的指令一步一步去工作，完成某种特定的任务。这种人和计算体系之间交流的过程就是编程。

函数之外定义的变量是外部变量。概念：外部变量是在函数外部定义的全局变量，它的作用域是从变量的定义处开始，到本程序文件的结尾。在此作用域内，全局变量可为各个函数所引用。编译时将外部变量分配在静态存储区。注意：有时需要在其他文件中使用extern来声明外部变量，以扩展外部变量的作用域。也可用static声明外部变量，使该变量不能被其他文件引用。static声明后该外部变量就只能在本文件中使用。

1. 顾名思义，在任何函数外面声明的变量。

貌似是全局变量！

全局变量也称为外部变量，它是在函数外部定义的变量。 全局变量既可以通过某对象函数创建，也可以是在本程序任何地方创建的。其作用域是整个源程序，可以被本程序所有对象或函数引用。在函数中使用全局变量，一般应作全局变量说明。 只有在函数内经过说明的全局变量才能使用。拓展资料一、概念简介全局变量是编程术语中的一种。变量分为局部与全局，局部变量是由某对象或某个函数所创建的变量，只能被内部引用，而无法被其它对象或函数引用。全局变量既可以是某对象函数创建，也可以是在本程序任何地方创建。全局变量是可以被本程序所有对象或函数引用。二、编程简介编程是编写程序的中文简称，就是让计算机代为解决某个问题，对某个计算体系规定一定的运算方式，是计算体系按照该计算方式运行，并最终得到相应结果的过程。计算机虽然功能强大，但是脱离了程序就是一堆废铁，无法理解我们对它下的指令。而程序简单说来就是指令的合集，它告诉计算机应该如何执行特殊的任务。为了使计算机能够理解人的意图，人类就必须将需解决的问题的思路、方法和手段通过计算机能够理解的形式告诉计算机，使得计算机能够根据人的指令一步一步去工作，完成某种特定的任务。这种人和计算体系之间交流的过程就是编程。

佳回答：根据网络质量查询显示：基变量中含非零的人工变量是若人工变量不可以从基变量中替换出来，则表示原问题无可行解。

对。潜变量，与可观察变量相对，是不直接观察但是通过观察到的其他变量推断（通过数学模型）的变量（直接测量）。潜变量是各个题项的平均值吗对，旨在用潜在变量解释观察变量的数学模型称为潜变量模型。

这里他没有残差，有可能是因为这个潜在变量可能是在结构方程组作为另外一个潜在变量的外因变量，如上图中，模型中的外因潜在变量为F1、F2，内因潜在变量为F3、F4。这里的潜在变量F1、F2作为F3、F4的外因变量，相当于F1、F2、F3、F4构成的结构方程中的自变量，是没有残差的。

自变量是消费者购买行为意愿，因变量是消费者购买行为，中间变量是感知质量与感知风险。对于消费者首次购买意愿的两个前因即感知质量与感知风险，它们分别对应消费者的感知所得与感知所失，虽然它们都是消费者在购买决策中所考虑到的因素，但是对其中任何一个因素的单方面考虑还不足以直接导致消费者的购买意愿。消费者在进行购买决策时，会综合考虑特定的购买行为所带来的所得与所失，而消费者对所得与所失的权衡结果（感知价值）将直接影响消费者的购买意愿，因此，感知价值是消费者首次购买意愿的最直接前因，感知质量与感知风险分别作为间接前因，通过影响感知价值，进而影响首次购买意愿。

政治技能是处理政治事物的技巧、能力，它包括了一些能力如政治见解、外交能力、形势分析等。前因变量就是你所具体做的事，比如具体实施的外交策略；后果变量是你所实施的具体行动的结果，比如外交策略的效果。

请问什么是 前因变量 和结果变量？ 10分 前因变量就是它的影响因素，结果变量就是它所造成的结果consequences 什么是前因变量？与自变量有何区别？ 5分 自变量是提前条件 因变量随着自变量的变化而变化 比如说电阻随温度的升高而变大这里温度是自变量 电阻大小是因变量 什么叫前因变量 自变量是提前条件 但是变量随着自变量的变化而变化 物理表述中是因变量在前还是自变量在前 如果表示为显函数的话，因变量在等式左边，自变量在等式右边； 如果表示为隐函数的话，因变量、自变量都在等式左边，0（常量）在等式右边。 物理表述中：成正比是因变量在前还是自变量在前 你不要管哪个是因变量，哪个是自变量，只要知道成正比就是两个成倍数增加即可。一个变成原来的两倍，另一个也是原来的两倍。 plot 后面的参数各代表什么意思呀，我只知道前两个是自变量和因变量，后面的变量一般是什么意思？ 是作图的，代表图上的点的座标。类似于（x,y)中随着x,y的不断变化形成的一系列点组成的曲线 请问谁可以提供有关职业倦怠的前因变量的问卷或权威量表？谢谢 1 注册调查圈2 创建一个在线调查问卷，添加题目，添加问卷logo,跳转题，翻页，答题完成跳转到公司主页3 生成链接，发布问卷，设置问卷截止时间，答题者IP地址限制为公司内部IP；4 邮件群发问卷链接给公司同事，收集反馈，有效期为一周；5 查看数据后台，分析回收的数据6 下载excel数据 报告，分析和制作调查报告 因素（一个变量组，一个因变量组）分析的两组数据，如何做前后的差异显著性判断？ 可以做独立样本T检验，熟练spss分析

环境因素。“自我”效能的前因变量和结果变量是环境因素，持行为的动机以控制和调节人的行为。“自我效能”，指一个人在特定情景中从事某种行为并取得预期结果的能力，在很大程度上指个体自己对自我有关能力的感觉。

从名字上看了是临时变量。

int a=0; ++(a++); 或者++a++； 程序出错；因为a++返回的是一个临时变量，而 临时变量都是const ，表示的是一个右值，对常量++显然错误。左值和右值的区分： 左值和右值都是针对表达式而言的，左值是指表达式结束后依然存在的持久对象，右值是指表达式结束时就不再存在的临时对象。一个区分左值与右值的便捷方法是：看能不能对表达式取地址，如果能，则为左值，否则为右值。

可以 只有声明为常量的变量才不能做佐值 再看看书吧 这一章的知识挺重要的

方法内的变量，就是只能在方法内使用！

l【规则3-2-1】类名和函数名用大写字母开头的单词组合而成。 例如： class Node;// 类名 class LeafNode;// 类名 void Draw(void);// 函数名 void SetValue(int value);// 函数名 l【规则3-2-2】变量和参数用小写字母开头的单词组合而成。 例如： BOOL flag; int drawMode; l【规则3-2-3】常量全用大写的字母，用下划线分割单词。 例如： const int MAX = 100; const int MAX_LENGTH = 100; l【规则3-2-4】静态变量加前缀s_（表示static）。 例如： void Init(…) { static int s_initValue;// 静态变量 … } l【规则3-2-5】如果不得已需要全局变量，则使全局变量加前缀g_（表示global）。 例如： int g_howManyPeople;// 全局变量 int g_howMuchMoney;// 全局变量 l【规则3-2-6】类的数据成员加前缀m_（表示member），这样可以避免数据成员与成员函数的参数同名。 例如： void Object::SetValue(int width, int height) { m_width = width; m_height = height; } l【规则3-2-7】为了防止某一软件库中的一些标识符和其它软件库中的冲突，可以为各种标识符加上能反映软件性质的前缀。例如三维图形标准OpenGL的所有库函数均以gl开头，所有常量（或宏定义）均以GL开头。

Small , u ,T2009 ,合法。以下不合法：3COM（数字不能开头）MONEY MYM（不能有空格）π （不能有特殊符号）a/b（不能有斜线）S*5Y（不能有乘号）.net（不能有点）Fortran 变量，由英文字母，阿拉伯数字，及下划线组成。其中，第一个必须是字母。（部分编译器允许 $ 为变量名称，但不标准）

事实上，一些教材中假定非随机只是为了理解起来方便，同时在算概率分布时可以把X当作常数处理。没记错的话伍德里奇的书中从头到尾就把X当作随机变量来看的，当然像常数项和一些虚拟变量等也可以当作退化的随机变量来看，所以，我个人比较喜欢格林的说法，X既可以是固定变量，也可以是随机变量。

Java类成员变量分为实例变量和静态变量，语法格式如下：1、实例变量语法格式 [public private protected final] 类型名称 属性名称； 该变量属于实例对象的变量2、静态变量语法格式 [public private protected final] static 类型名称 属性名称； 该变量属于整个类所有对象共享，所以也称类成员变量你明白了吗？

比较混乱

实上，一些教材中假定非随机只是为了理解起来方便，同时在算概率分布时可以把X当作常数处理。没记错的话伍德里奇的书中从头到尾就把X当作随机变量来看的，当然像常数项和一些虚拟变量等也可以当作退化的随机变量来看，所以，我个人比较喜欢格林的说法，X既可以是固定变量，也可以是随机变量。

因变量。因变量是每一单位的这种生产要素所能替代的另一种生产要素的数量是递减的，生产中生产要素投入量与产品的最大产出量之间的关系。

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。

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.

控制变量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。控制技术在心理学实验中，对额外变量的控制技术主要有：（1）排除法。排除法是把额外变量从实验中排除出去。从控制变量的观点来看，排除法确实有效，但用排除法所得到的研究结果却常常难以推广。（2）恒定法。恒定法指在使额外变量在实验过程中保持恒定不变。这主要体现在保持实验条件恒定的方面，实验者和控制组被试的特性也应保持恒定。（3）匹配法。匹配法是使实验组和控制组中的被试属性相等的一种方法。使用匹配法时，先要测量所有被试身上与实验任务成高相关的属性；然后根据测得结果将被试分成属性相等的实验组和控制组。（4）随机化。随机化法是把被试随机的分派到各处理组中的技术。随机分派形成的各处理组的各种条件和机会是均等的，也即在额外变量上做到了匹配。随机化法不会导致系统性偏差，能够控制难以观察的中介变量。

就是在实验时，会改变的量

对照实验的设计原则是：一组对照实验中只能有一个变量，且只能以所研究的条件为变量，其它条件应相同且适宜，这样便于排除其他条件干扰实验，因此进行科学探究时，在对照实验中，除了实验变量不同之外，其他因素都相同，在一组对照实验设计中，一般对实验变量进行处理的，就是实验组.没有处理的就是对照组相同；实验；对照

在实验中，能够影响因变量的变化，但非研究者所选择，确定，操纵，变化而必须是之中立化，控制的因素称为控制变量，又称无关变量或者是额外变量。应该是这样吧！

去年也有人讨论这个问题，为何有的书籍上对这两个概念做了不同的解释~~都是翻译惹得祸~~ extraneous variable,一派主张译成称额外变量，例如北大杨博民、朱滢的实验书，另一派主张译成无关变量，例如张厚粲的汉英心理学词汇。 其实译成啥无所谓，但是还有另外一个词捣乱，irrelevant variable,这个译成无关变量似乎也没错。 个人倾向于额外变量的译法，但是个别书目主张译额外变量，还"特意"拿无关变量irrelevant variable出来与之辨析就“太可恶”了，因为很容易让人认为无关变量和额外变量不是一回事情~~而实际上，如果说的是extraneous variable，翻译成无关变量、额外变量、控制变量，其实是一回事情。而irrelevant variable，英文烂如我，也知道是无关自然就没关系呗，但是为啥就不能注明下英文呢？当然，这点北大杨博民先生书上做的最好。

在有关变量中，主试不打算研究的变量叫做额外的有关变量，简称额外变量。额外变量必须加以控制，所以我们也把额外变量叫做控制变量。无关变量，也称控制变量，指与自变量同时影响因变量的变化、但与研究目的无关的变量。

我觉得这个根本搞不清楚，因为很多书是混的，有些就把无关变量和额外变量当一个意思，但是又有些又说这两个是有区别的。只是呢，现在书上一提到无关变量，多数都是要控制的意思。

我看到郭秀艳书上写的实验条件分为无关变量和相关变量（revelantvariable）相关变量分为自变量和额外变量（extraneousvariable）

天地玄黄，宇宙洪荒，水无常形，万物都有其变化，生活中也充满了变数，驱动人生是一款免费的驱动管理安装软件。

单一变量原则即控制唯一变量而排除其他因素的干扰从而验证唯一变量的作用。对照原则强调设置不同的实验从而证明所假定的变量的确是影响因素。

单一变量原则即控制唯一变量而排除其他因素的干扰从而验证唯一变量的作用。对照原则强调设置不同的实验从而证明所假定的变量的确是影响因素。

1、变量：亦称因子,指实验操纵控制的特定因素或条件。2、两类4种变量（按性质分）:⑴、实验变量与反应变量。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。通常,实验变量是原因,反应变量是结果,二者具有因果关系。⑵、无关变量与额外变量。无关变量：亦称控制变量,指实验中除实验变量以外的影响实验变化和结果的因素或条件。额外变量：亦称干扰变量,指实验中由于无关变量所引起的变化和结果。无关变量是原因,额外变量是结果,二者也具有因果关系。额外变量会对反应变量起干扰作用。3、单一变量原则：是处理实验中的复杂变量关系的准则之一。主要是对实验变量与反应变量的控制而言。它有两层意思:一是确保“单一变量”的实验观测,即不论一个实验有几个实验变量,都应做到一个实验变量对应观测一个反应变量;二是确保“单一变量”的操作规范,即实验实施中要尽可能避免无关变量及额外变量的干扰。实验设计、实施的全过程,都应遵循单一变量原则

单一变量意思是：在对比试验中，只有一个变量，其他的量完全相同，这个变量叫做单一变量。变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的；但在纯函数式语言（如Haskell）中，变量可能是不可变的。变量由于变量让你能够把程序中准备使用的每一段数据都赋给一个简短、易于记忆的名字，因此它们十分有用。变量可以保存程序运行时用户输入的数据（如使用InputBox函数在屏幕上显示一个对话框，然后把用户键入的文本保存到变量中）、特定运算的结果以及要在窗体上显示的一段数据等。简而言之，变量是用于跟踪几乎所有类型信息的简单工具。变量声明后没有赋值的话，编译器会自动提示并赋予默认值。变量是一种使用方便的占位符，用于引用计算机内存地址，该地址可以存储Script运行时可更改的程序信息。以上内容参考：百度百科——变量

首先要了解什么是shell变量，变量可以定制用户本身的工作环境。使用变量可以保存有用信息，使系统获知用户相关设置。变量也可以保存暂时信息。例如：一变量为EDITOR，系统中有许多编辑工具，但哪一种适用于系统呢？将此编辑器名称赋给EDITOR，这样在使用cron或其他需要编辑器的应用时，这就是你将一直使用的EDITOR取值，并将之作缺省编辑器。 shell变量分为本地变量和环境变量。 本地变量在用户现在的shell生命期的脚本中使用。例如，本地变量file-name取值为loop.doc，这个值只在用户当前shell生命期有意义。如果在shell中启动另一个进程或退出，此值将无效。这个方法的优点就是用户不能对其他的shell或进程设置此变量有效。 环境变量用于所以用户进程（经常称为子进程）。登录进程称为父进程。shell中执行的用户进程称为子进程。不像本地变量（只用于当前的shell），环境变量可用于所有的子进程，这包括编辑器、脚本和应用。环境变量可以在命令行中设置，但用户注销时这些值将丢失，因此最好在.profile文件中定义。系统管理员可能在/etc/profile文件中已经设置了一些环境变量。将之放入profile文件意味着每次登录时这些值都将被初始化。 传统上，所有环境变量均为大写。环境变量应用于用户进程前，必须用export命令导出。

用什么回归方法 主要看因变量的数据类型就好了如果因变量是连续性的 一般线性回归如果因变量是二分类变量，就用二元logistic回归如果因变量是无序多分类的，就用多元logistic回归如果是有序多分类因变量，就用有序logistic回归自变量如果是分类变量，则需要转换为亚变量

不是，两者在概念上有不同。

变量是用在方程中的, 选择变量是过滤个案的. 比如说个案要求某变量中的值>6, 则那个变量大于六的个案才进入方程. 问题基础点, 不介意的话看看书吧.SPSS的教材挺多的.

在回归分析模型 Y=β0+β1X+ε（一元线性回归模型）中，Y是被解释变量，就称为因变量。X是解释变量，称为自变量。表示为：因变量Y随自变量X的变化而变化。协变量是指那些人为很难控制的变量，通常在回归分析中要排除这些因素对结果的影响。

因子是影响因变量的主要成分，对因变量的变化起着至关重要的作用变量可能影响因变量，也可能不影响，这需要验证，是不确定的因子和变量的最大区别就是对因变量的影响是否确定

这个是用来做调节效应分析的，将自变量与调节变量中心化之后相乘即可得到交互项。

对于交叉分类的两个变量，判断自变量与因变量是否存在差异：计算两个自变量的乘积，把这个乘积当成一个新的独立自变量，在计算其与因变量的显著性关系。绘制散点图矩阵，看每个自变量是否和因变量属于线性关系，如果每个自变量跟因变量都属于线性，那么可以认为是线性关系。如果残差与自变量没有任何关系，而是围绕着0上下波动，也认为线性关系合理。含义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。

解释变量是定性变量时，使用方法。1、解释变量亦称说明变量、可控制变量，是经济计量模型中的自变量，解释变量，按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响，并对因变量的变化原因作出解释或说明。2、市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量，价格变量是该模型的解释变量。

变量是什么意思? 变量释义： 1.可假定为一组特定值中之任一值的量 2.代表数学公式中一个可变量的符号 3.数值可变的量 变量 统计学定义：把说明现象某种特征的概念称为变量（Variable），变量可以分为分类变量、顺序变量、数值型变量等。在程序设计中，可以在程序执行期间修改的包含特定数据类型的已命名存储位置。 由 Windows 2000 Server 定义的系统环境变量，不论是谁登录到该计算机，此变量都是相同的。然而，Adiministrators 组的成员可以添加新的变量或更改该值。 对于特定计算机上的每个用户，用户环境变量可以不同。它们包括您希望定义的任何环境变量或应用程序定义的变量，例如，定位应用程序文件的路径。 在心理学中变量是 这样解释的：指一个具有不同数值的量，其量的大小可以观察和测量。变量通常分为自变量和因变量。自变量是研究者选用或操纵的变量，以确定其对心理或行为的影响。因变量是被试者在实验室中的行为反应。 科研论文研究目标中的研究变量和总体是什么 科研论文研究目标中的研究变量和总体是什 提纲要吗 什么是特征变量 变量是统计学研究中对象的特征，在数量标志中，不变的数量标志称为常量或参数，可变的数量标志称为变量。由可变数量标志构造的各种指标也称为变量。它可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变量称之为因变量（依赖变量）。变量包括各种数量标志和全部统计指标，它都是以数值形式表示的，但不包括品质标志。 特征变量是相对于随机变量而言。 Variable 是什么意思？它的定义是什么？简单的，谢谢！ 变量，变量是统计学研究中对象的特征。意思是可变的量，它可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变亥称之为因变量（依赖变量） 参考资料：百度百科 研究变量的相关性分析结果怎么分析 相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。相关性分析也是常用的统计方法,用SPSS统计软件操作起来也很简单 社会学 什么是变量 变量是统计学研究中对象的特征。它可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变量称之为因变量（依赖变量）。统计上的绝对量指标，按其取值的特点不同可分为离散变量与连续变量。离散变量亦可叫离散指标，是指仅能表现为整体取值的指标。连续变量亦可叫连续指标，是指可以出现小数的指标。 注：参见《社会统计学》，卢淑华，高等教育出版社，1999年。 什么是研究设计 学习目标： 1． 了解：研究设计的基本过程。 2． 掌握：如何选择研究课题 3． 掌握：如何定义研究变量。 4． 了解：如何提出研究假设。 5． 掌握：如何进行文献检索。 6． 了解：如何选择研究对象。 7． 掌握：能够撰写规范的研究计划 主要内容： 第一节：如何界定研究问题 （一） 确定研究变量 （二） 研究变量之间的相互关系 （三） 定义研究变量 （四） 变量的定义与操作 第二节：如何提出研究假设 （一） 什么是研究假设 （二） 研究假设的作用 （三） 研究假设的类型 （四） 研究假设的特征 （五） 研究假设的标准 第三节：如何进行文献检索 （一） 文献检索的意义与类型 （二） 文献的来源 （三） 文献检索的要求与过程 （四） 文献检索的方法与工具 （五） 阅览文献的要领 第四节：如何进行抽样（增加内容） （一） 什么是抽样 （二） 抽样的基本要求 （三） 抽样的具体方法 第五节：如何拟定研究计划 （一） 研究计划的主要内容 （二） 研究课题的申报 （三） 研究课题的论证 参数什么意思，有能看懂的吗 参数，也叫参变量，是一个变量。我们在研究当前问题的时候，关心某几个变量的变化以及它们之间的相互关系，其中有一个或一些叫自变量，另一个或另一些叫因变量。如果我们引入一个或一些另外的变量来描述自变量与因变量的变化，引入的变量本来并不是当前问题必须研究的变量，我们把这样的变量叫做参变量或参数。 参数是很多机械设置或维修上能用到的一个选项，字面上理解是可供参考的数据，但有时又不全是数据。对指定应用而言，它可以是赋予的常数值；在泛指时，它可以是一种变量，用来控制随其变化而变化的其他的量。简单说，参数是给我们参考的。 统计学中 描述总体特征的概括性数字度量，它是研究者想要了解的总体的某种特征值。总体未知的指标叫做参数。 数学中 参数思想贯彻于解析几何中。对于几何变量，人们用含有字母的代数式来表示变量，这个代数式叫作参数式，其中的字母叫做参数。用图形几何性质与代数关系来连立整式，进而解题。同时“参数法 ”也是许许多多解题技巧的源泉。 什么是前定变量 前定内生变量和外生变量绩和称为前定变量。 前定内生变量是指过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量影响，但能够影响所研究的本期内生变量。

解释变量是定性变量时的使用方法：1、对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。2、价格变量是该模型的解释变量，在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。3、对定性变量的量化可采用虚拟变量的方式实现。

现在来说，美国作为世界上唯一的超级大国，在各方面都具有非常强大的影响力，对于我们来说，外部环境最关键的一个变量肯定就是美国。

精溜操作中，最关键的变量应该是它的一个数据吧。

对结果影响很大的变量

货币供给是内生还是外生，涉及到一个重要的问题，就是中央银行能不能通过货币政策的实施有效的调控货币的供应量，政府能不能有效的干预经济。其实很难简单的说货币供给是一个内生变量还是外生变量。货币供给既具有内生性，同时具有外生性。基础货币由央行投放，货币乘数受央行宏观调控，货币供应量在一定程度上受货币政策所左右，货币供给具有外生性；但是货币供应量还会受到经济体系中其他经济主体行为的影响，投资、收入、储蓄、消费这些经济因素使中央银行难以绝对控制货币供给。因此，货币供给具有内生性和外生性双重性质。

1998年，伊利的二把手牛根生跟老大哥闹掰了，遂在不惑之年惨遭驱逐。第二年，意难平的老牛变卖家产、拉拢旧部创立蒙牛，誓要跟伊利比个高低。在那个卖方为王的时代，靠着“先建市场，再建工厂”的凶猛打法，蒙牛很快异军突起，一度奇迹般的坐上了中国乳业的头把交椅。直到2019年，一个东北莽汉带着他的飞鹤奶粉(HK:06186）一飞冲天。港股上市不到半年，飞鹤的市值就超过了蒙牛，如今二者的差距更是已经拉开到百亿港元以上。一时间，中国乳业第二把交椅易主的说法甚嚣尘上。投资者的偏爱，并非毫无根据。2019年，蒙牛营收791.64亿，净利润41.05亿；飞鹤营收137.69亿，净利润39.35亿。虽营收端蒙牛仍数倍于飞鹤，但利润端已相差无几。2020年上半年，飞鹤更进一步，以27.53亿的净利润大幅甩开蒙牛。单从PE看，蒙牛才是更被高估的那一个。飞鹤的崛起，再次印证了一个道理：品类更迭才是乳业座次涨落的主旋律。正如当年伊利、蒙牛通过常温奶逆袭光明一样，如今飞鹤也在以类似的方式重新定义自己在中国乳业的行业地位。从黑龙江齐齐哈尔克东县的倒闭工厂，到与蒙牛争雄的中国乳业巨头，品类是飞鹤腾飞的关键变量。与全面布局鲜奶、酸奶、奶粉、乳饮料、冰淇淋等多个品类，并进而推出多个系列N种产品的伊利、蒙牛不同，成立至今始终专注奶粉领域的飞鹤只取一瓢饮。当蒙牛的各类产品还在各大超市的货架上跟伊利争相大搞促销的时候，飞鹤的产品却正以超高的价格在母婴店里被无数宝妈们带回家。飞鹤卖的有多贵？以其明星产品星飞帆2段为例，700g大盒装的零售价一般为269元，相当于384元/kg。这个价格不仅在国产奶粉里遥遥领先，跟国外大牌比亦不遑多让。为什么飞鹤能卖的这么贵？答案也很简单，吃奶粉的是婴幼儿。那可是被称作“四脚吞金兽”的一个群体，单从字面意思就不难看出，这帮小可爱们很能花钱。但买单的是父母，“再苦也不能苦孩子”大概每一个为人父、母的人都会有这样一个最基本的共识，更不用说奶粉还是孩子成长发育初期最关键的一环。所以，与本身并没有太多溢价能力的基础奶制品不同，奶粉对质量非常敏感，但对价格非常不敏感。这赋予了飞鹤无与伦比的盈利能力。2019年，飞鹤的毛利率和净利率分别高达70.03%和28.58%，除了略低于茅五泸等几大白酒龙头，几乎吊打一众消费股。要知道，蒙牛的净利率还只是个位数。这也是为什么，飞鹤的营收虽远不及蒙牛，但净利润却能与其相当的原因。事实上，品类的选择，也是当初伊利、蒙牛崛起的关键。中国乳业座次的变迁，也皆源于此。在21世纪最初的几年以及之前很长的一段时间里，光明才是中国乳业的霸主。彼时，我们现在普遍喝的常温液态奶尚未出现，牛奶的销售主要还是以低温巴氏奶的形式呈现。但低温巴氏奶有个致命的缺点，保质期短，一般只有7天左右，且运输、保存均需要在低温的环境下进行。这就导致其销售半径也很短。在这个背景下，当时的各大乳企只能区域割据，华东大城市出身的光明可谓占尽地利。直到1993年，“乳业军火商”利乐进入国内，伊利、蒙牛先后与其达成合作，可以保存更久、更适合远距离运输的常温液态奶随之登上中国历史的舞台。

因变量的意思。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是相互依存的，没有自变量就无所谓因变量，没有因变量也无所谓自变量。关键变量是指着重研究的自变量，是研究者重点考查对因变量有何影响的变量。变量，指值可以变的量。变量以非数字的符号来表达，一般用拉丁字母。变量的用处在于能一般化描述指令的方式。

英语缩略词“KV”经常作为“Key Variable”的缩写来使用，中文表示：“关键变量”。本文将详细介绍英语缩写词KV所代表英文单词，其对应的中文拼音、详细解释以及在英语中的流行度。此外，还有关于缩略词KV的分类、应用领域及相关应用示例等。“KV”（“关键变量）释义英文缩写词：KV英文单词：Key Variable缩写词中文简要解释：关键变量中文拼音：guān jiàn biàn liàng缩写词流行度：511缩写词分类：Computing缩写词领域：Cyber & Security以上为Key Variable英文缩略词KV的中文解释，以及该英文缩写在英语的流行度、分类和应用领域方面的信息。英文缩略词KV的扩展资料The lateral deformation of retaining wall is a very important and key variable in excavation engineering.深基坑围护墙体的侧向位移是基坑开挖与施工中首要控制的变量，也是基坑施工中的关键变量(KV)。The other key variable, which was equally easy to quantify, was developer productivity.其它的关键变量(KV)是开发人员生产力，这也很容易量化。Lines of manually written source code, which acted as a key variable in estimates, were counted to calculate the total size of the project.一个关键的评估变量是手工编写的代码行数，它被用来计算项目的总规模。The will of the tops in villages to enter for election and the ability to make a mobilization is the key variable affecting the competitiveness in election of the village committee.村庄精英的参选意愿和动员能力，是影响村委会选举竞争性的关键变量(KV)。But we do not know whether these women, pursuing careers before starting a family, will ultimately have fewer children or just later children : completed family size is the key variable.但是我们不知道这些先立业后生育的女性，最终将生育更少的孩子，还是仅仅选择晚生孩子：最终家庭中人口的数量才是关键变量(KV)。上述内容是“Key Variable”作为“KV”的缩写，解释为“关键变量”时的信息，以及英语缩略词KV所代表的英文单词，其对应的中文拼音、详细解释以及在英语中的流行度和相关分类、应用领域及应用示例等。

内生变量是指该模型所要决定的变量。分析：一个模型的自变量、因变量都是内生变量，是一种理论内所要解释的变量，都是由模型决定的，例如经济学的需求曲线中，价格和需求量均为内生变量。对联立方程模型系统而言，已经不能用被解释变量与解释变量来划分变量，而将变量分为内生变量和外生变量两大类，内生变量是具有某种概率分布的随机变量，它的参数是联立方程系统估计的元素，内生变量是由模型系统决定的。内生解释变量。一、随机误差项μ的条件零均值假设意味着μ不依赖于X的变化而变化，该假设表明μ与X不存在任何形式的相关。二、随机误差项μ的条件零均值假设意味着μ不依赖于X的变化而变化，该假设表明μ与X不存在任何形式的相关性，当该假设成立时也意味着X为内生解释变量。

模型中其他解释变量的变化不影响该变量的变化,而我们要研究的外生变量的变化反过来会造成内生变量的变化

核心解释变量是自变量。解释变量对应的称呼有解释变量、自变量、控制变量、外生变量。解释变量是指对这个变量进行解释。自变量一词来自数学，也叫实验刺激。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。

解释变量是自变量。解释变量对应的称呼有:解释变量、自变量、控制变量、外生变量。解释变量是对这个变量进行解释，也就是字面上的意思。如说x是自变量，是一个物体在因变量的环境之下进行，所以呢，自变量，它是物体自然而然进行变化的数据的量解释变量。解释变量的由来解释变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的抽象概念。解释变量可以通过解释变量名访问。在指令式语言中，解释变量通常是可变的；但在纯函数式语言（如Haskell）中，解释变量可能是不可变的。在一些语言中，解释变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象（如在Java和VisualBasic中）。

是的。核心解释变量也是门槛变量时，核心解释变量一般为内生变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。

二项logistics回归

使用二分类的logistic回归分析因变量移入相应对话框自变量中的分类变量移入相应的类别对话框，连续性自变量移入协变量对话框 其他默认 就可以了其实操作是很简单的，

1，二分类变量分为真正的二分变量和人为的二分变量两种。2，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。二分类变量：1，二分类变量即为那些结局只有两种可能性的变量，如有效与否，心梗，心血管不良事件，死亡等，一般将发生事件的人数除以样本量总数得到的事件发生率作为结局考察。2，常见的二分类变量包括：OR (Odds Ratio) 值，RR (Risk Ratio) 值，RD (Risk Difference) 值。3，二分类变量也可以包括有序数据。有序数据（Ordinal data），其结局为多个分类的其中一种（如疾病严重程度），或者为累积的得分。连续变量：1，在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。2，符号x如果能够表示对象集合S中的任意元素，就是变量。如果变量的域(即对象的集合S)是离散的，该变量就是离散变量;如果它的域是连续的，它就是连续变量。3，连续变量与离散变量的简单区别方法，连续变量时一直叠加上去的，增长量可以划分为固定的单位，即，1，2，3..........

分类变量做分析时通常需要设定哑变量，有N个分类变量就设定N-1个哑变量。二分类变量比较特殊，自己刚好就可以作为一个哑变量，所以不需要特殊的处理，按照连续变量处理即可，中介分析也是一样。

统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三类：定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）、定类型数据（Nominal）。定距型数据通常是指诸如身高、体重、血压等的连续型数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据；定序型数据具有内在固有大小或高低顺序，但它又不同于定距型数据，一般可以数值或字符表示。如职称变量可以有低级、中级、高级三个取值，可以分别用1、2、3等表示，年龄段变量可以有老、中、青三个取值，分别用A B C表示等。这里，无论是数值型的1、2 、3 还是字符型的A B C ，都是有大小或高低顺序的，但数据之间却是不等距的。因为，低级和中级职称之间的差距与中级和高级职称之间的差距是不相等的；定类型数据是指没有内在固有大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。如性别变量中的男、女取值，可以分别用1、 2表示，民族变量中的各个民族，可以用‘汉"‘回"‘满"等字符表示等。这里，无论是数值型的1、 2 还是字符型的‘汉"‘回"‘满"，都不存在内部固有的大小或高低顺序，而只是一种名义上的指代。我觉得教育年限应该设置成定距型数据（Scale）吧。因为，教育年限应该是一个连续的变量，它不存在内在的大小或高低顺序问题。

信效度检验的步骤是： 1.数据录入， 2.依次点击分析-标度(度量)-可靠性分析 ，信度分析。 3. 每个量表维度分别进行信度分析，选中专业了解度包含的5个题目，并且进行变量选择。 4. 在模型下拉选项中选中Alpha或者α，一般默认，这个是科隆巴赫系数。 5. 点击统计选项，然后勾选打钩的内容，并且点击继续勾选选项 6： 点击确定就得到了第一个维度(专业了解度)的信度分析结果。

应该用logistic回归。前提是设计好变量类型。使用有序Logistic进行回归分析时，需要考虑4个假设：假设1：因变量唯一，且为有序多分类变量，如血压水平可以分为高、中、低；某病的治疗效果分为痊愈、有效、无效等。假设2：存在一个或多个自变量，可为连续、有序多分类或无序分类变量。假设3：自变量之间无多重共线性。假设4：模型满足比例优势假设。意思是无论因变量的分割点在什么位置，模型中各个自变量对因变量的影响不变，也就是自变量对因变量的回归系数与分割点无关。有序多分类的Logistic回归原理是将因变量的多个分类依次分割为多个二元的Logistic回归。例如本例中因变量患者满意度有4个等级，分析时拆分为三个二元Logistic回归，分别为(0 vs 1+2+3) 、(0+1 vs 2+3)和(0+1+2 vs 3)，均是较低级与较高级对比。在有序多分类Logistic回归中，假设几个二元Logistic回归的自变量系数相等，仅常数项不等。结果也只输出一组自变量的系数。因此，有序多分类的Logistic回归模型，必须对自变量系数相等的假设（即比例优势假设）进行检验（又称平行线检验）。如果不满足该假设，则考虑使用无序多分类Logistic回归。假设1-2都是对研究设计的假设，需要研究者根据研究设计进行判断。经过分析，本研究符合假设1和假设2，那么应该如何检验假设3、假设4，并进行有序Logistic回归呢？

我看了一下百度知道的解释，觉得意思差不多：有序变量就是指可以用具体数字序列来衡量的变量，表示了样本间程度的差别。比如年龄，工资水平，人数之类的。而且也可以用+和-来表示增加或者减少。名义变量也可以称作“无序变量”或者“虚拟变量”。这些一般是用来表示样本间的属性差别。比如年龄、性别、人种（黑人、白人、黄人）。一般来说，有序变量的数值可以是某个定义下的任意数值。比如工资可以是1000块到10000块，因此，有序变量X=1000，X=1001.....X=10000。因此理论上变量X的赋值是1000-10000之间的任意数；而名义变量的值只能是某一定义下的某几个值。比如性别只有男、女之分。那么名义变量D=1，代表男人，D=0，代表女人，因此该变量D只能有这两个值1、0。那么如何将他们引入回归模型呢？其实名义变量和有序变量都是可以作为自变量，但据个人了解，只有有序变量能够做因变量。处理的理论我说不太清楚，给你举个例子：比如，我想要研究CPI受什么因素的影响，例如GDP。如果只考虑有序变量，那么可以建立模型CPI=C+a*GDPC是常数项，也就是假定GDP=0时，CPI会是多少；a是GDP与CPI的相关系数，也就是GDP若变化1个单位，CPI就会变化a个单位。也就是GDP能以什么程度影响CPI。但这样的模型显然太简单，不可能反应现实情况。那么此时，就可以引入一些名义变量，或者称之为“虚拟变量”。例如设某季度变量为D。D=0代表第一个季度的情况，也就是1-3月；D=1代表第二个季度的情况，也就是4-6月；D=2代表第三个季度的情况，也就是7-9月；D=3代表第四个季度的情况，也就是10-12月。现在将变量D引入回归模型，就变成了CPI=C+a*GDP+b*D下面把D的赋值分别代入方程:当D=0时，CPI=C+a*GDP，也就是第一个季度的CPI是这么多；同理，当D=1时，CPI=C+a*GDP+b，也就是第二个季度的CPI值；当D=2时，CPI=C+a*GDP+2b，也就是第三个季度的CPI值；当D=3时，CPI=C+a*GDP+3b，也就是第四个季度的CPI值。那么，系数b的意思就是除了GDP的影响之外，季度也会对CPI产生影响，而b就是某一个季度，CPI额外增加或减少的值。在确定了系数的具体数值之后，就可以检验其显著性了，例如t-检验之类的，就不多说了。以上就是我自己对于这两种变量的定义和应用的理解，希望能对你有帮助。

解释变量，按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响，并对因变量的变化原因作出解释或说明。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。被预测变量，又叫被解释变量，多见于回归分析中，相当于实验研究中的因变量。回归分析中的变量关系不像实验研究中的变量之间因果关系明确，因而多称为预测变量和被预测变量。扩展资料前定变量包括外生变量和内生变量的滞后变量。外生变量是其数值在所设定的经济系统的模型之外来决定的变量，滞后变量是某个变量的时间滞后量。假如变量X不取当期值而取其前期值，因居民个人可支配收入的前期值对当期的商品需求量有滞后的影响，则居民个人可支配收入的前期值称为“滞后变量”。在经济模型中，外生变量又可分为政策变量和非政策变量。政策变量又称“可控外生变量”，是指可由决策者控制的外生变量；非政策变量又称“非可控外生变量”，是指决策者难以控制或不能控制的外生变量。变量的范围确定了能够知晓该变量存在的那部分代码。在一个过程内部声明变量时，只有过程内部的代码才能访问或改变那个变量的值；它有一个范围，对该过程来说是局部的。但是，有时需要使用具有更大范围的变量，例如这样一个变量，其值对于同一模块内的所有过程都有效，甚至对于整个应用程序的所有过程都有效。参考资料来源：百度百科—被解释变量参考资料来源：百度百科—解释变量

解释变量，按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响，并对因变量的变化原因作出解释或说明。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。被预测变量，又叫被解释变量，多见于回归分析中，相当于实验研究中的因变量。回归分析中的变量关系不像实验研究中的变量之间因果关系明确，因而多称为预测变量和被预测变量。扩展资料前定变量包括外生变量和内生变量的滞后变量。外生变量是其数值在所设定的经济系统的模型之外来决定的变量，滞后变量是某个变量的时间滞后量。假如变量X不取当期值而取其前期值，因居民个人可支配收入的前期值对当期的商品需求量有滞后的影响，则居民个人可支配收入的前期值称为“滞后变量”。在经济模型中，外生变量又可分为政策变量和非政策变量。政策变量又称“可控外生变量”，是指可由决策者控制的外生变量；非政策变量又称“非可控外生变量”，是指决策者难以控制或不能控制的外生变量。变量的范围确定了能够知晓该变量存在的那部分代码。在一个过程内部声明变量时，只有过程内部的代码才能访问或改变那个变量的值；它有一个范围，对该过程来说是局部的。但是，有时需要使用具有更大范围的变量，例如这样一个变量，其值对于同一模块内的所有过程都有效，甚至对于整个应用程序的所有过程都有效。参考资料来源：百度百科—被解释变量参考资料来源：百度百科—解释变量

解释变量(explanatory variable)亦称“说明变量”、“可控制变量”，是经济计量模型中的自变量。解释变量，按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响，并对因变量的变化原因作出解释或说明。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。

解释变量是百分比,被解释变量处理：解释变量亦称“说明变量”、“可控制变量”，是经济计量模型中的自变量。解释变量，按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响。Y=aX+b，从解释变量和被解释变量看，Y是被X解释的变量。因此，X是解释变量，Y是被解释变量。从自变量和因变量看，X是自身变量的量，Y是随着X变化而变化的量。因此，X是自变量，Y是因变量。“联立方程模型”：即其数值在模型求解之前已事先给定。前定变量包括外生变量和内生变量的滞后变量。外生变量是其数值在所设定的经济系统的模型之外来决定的变量，滞后变量是某个变量的时间滞后量。在上述模型中，假如变量X不取当期值而取其前期值。因居民个人可支配收入的前期值对当期的商品需求量有滞后的影响，则居民个人可支配收入的前期值称为“滞后变量”。在经济模型中，外生变量又可分为政策变量和非政策变量。政策变量又称“可控外生变量”，是指可由决策者控制的外生变量；非政策变量又称“非可控外生变量”，是指决策者难以控制或不能控制的外生变量。

解释变量，按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响，并对因变量的变化原因作出解释或说明。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。被预测变量，又叫被解释变量，多见于回归分析中，相当于实验研究中的因变量。回归分析中的变量关系不像实验研究中的变量之间因果关系明确，因而多称为预测变量和被预测变量。扩展资料前定变量包括外生变量和内生变量的滞后变量。外生变量是其数值在所设定的经济系统的模型之外来决定的变量，滞后变量是某个变量的时间滞后量。假如变量X不取当期值而取其前期值，因居民个人可支配收入的前期值对当期的商品需求量有滞后的影响，则居民个人可支配收入的前期值称为“滞后变量”。在经济模型中，外生变量又可分为政策变量和非政策变量。政策变量又称“可控外生变量”，是指可由决策者控制的外生变量；非政策变量又称“非可控外生变量”，是指决策者难以控制或不能控制的外生变量。变量的范围确定了能够知晓该变量存在的那部分代码。在一个过程内部声明变量时，只有过程内部的代码才能访问或改变那个变量的值；它有一个范围，对该过程来说是局部的。但是，有时需要使用具有更大范围的变量，例如这样一个变量，其值对于同一模块内的所有过程都有效，甚至对于整个应用程序的所有过程都有效。参考资料来源：百度百科—被解释变量参考资料来源：百度百科—解释变量

就是内因外因啊，就跟自己的原因还是别人的原因一样啊

解释变量是x。按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响，并对因变量的变化原因作出解释或说明。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。解释变量的应用在解释变量中含有当期的内生变量的多方程模型称为“联立方程模型”。在联立方程模型中，变量分为两类：一类是作为被解释变量的内生变量，即其数值是在所设定的经济系统的模型内决定的。内生变量是对模型进行求解所要获得的结果。另一类是作为解释变量的前定变量，即其数值在模型求解之前已事先给定。前定变量包括外生变量和内生变量的滞后变量。外生变量是其数值在所设定的经济系统的模型之外来决定的变量，滞后变量是某个变量的时间滞后量。在上述模型中，假如变量X不取当期值而取其前期值，因居民个人可支配收入的前期值对当期的商品需求量有滞后的影响，则居民个人可支配收入的前期值称为“滞后变量”。在经济模型中，外生变量又可分为政策变量和非政策变量。

前定内生变量和外生变量，和称为前定变量。前定内生变量是指过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量影响，但能够影响所研究的本期内生变量。

不是，前定变量(predetermined variables)计量经济学术语.指决定计量经济模型当前状态的变量.考虑动态模型。某一个变量与模型中随机解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数得到一个一致估计量，这个变量就称为工具变量 。在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与误差项相关的随机解释变量的变量，称为工具变量。