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

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

spss熟练掌握，我可以代分析的，你怎么联系呢？

协变量的本质含义就是对因变量有影响的变量，虽然它不是研究者研究的自变量，那既然对结果肯定有影响，那方程中就不能将其去掉，而是如何控制协变量之后看看自变量的影响。可以有两种方法，第一种，把协变量当做自变量进入方程，之后看自变量的回归系数，标准化的回归系数表示其他变量不变的情况下，因变量变化一个单位，自变量变化多少个单位；其次，可以考虑采用分层回归方法，第一层回归中只放入协变量，获得协变量的回归方程，第二层回归则加入自变量，看看新增自变量之后，方程的解释率是否发生显著变化，这种变化就是自变量的“净增影响”。扩展资料：受限因变量指因变量的观测值是连续的，但是受到某种限制，得到的观测值并不完全反映因变量的实际状态。例如在某次流行病学调查中，将能够代表人体健康状况的某个指标作为因变量，从而研究影响人体健康状况的各种因素。现要测量该指标的水平，但是由于仪器的检测极限问题，在某个水平之上或之下的值观测不到，在实际应用中通常就用这个极限水平的值来代替那些观测不到的值。参考资料来源：百度百科-因变量参考资料来源：百度百科-协变量

协变量：在实验的设计中，协变量是一个独立变量（解释变量），不为实验者所操纵，但仍影响实验结果。协变量（covariate）在心理学、行为科学中，是指与因变量有线性相关并在探讨自变量与因变量关系时通过统计技术加以控制的变量。常用的协变量包括因变量的前测分数、人口统计学指标以及与因变量明显不同的个人特征等。

要用结构模型的哈

是的，都要。自变量和因变量都是潜变量，调节变量是多分组变量，比如说职称分初级，中级，副高级，高级。

总体是自变量。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。广义解释任何一个系统（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。例如：我们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。

变量指的是可以存储一个可以改变的值

在数学中，y=f（x）。在这一方程中自变量是x，因变量是y 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。 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。与这定义的本质有所冲突，这个词也用于我们将观察对象按照对象原有的属性分到各“实验组”中，而不是操纵自变量的研究中。如在比较男女性白细胞数的实验中，性别被称为了自变量，而白细胞数则为因变量。

那要看哪个量是自变量，哪个量是因变量了。如果时间是自变量，则y=60x；如果里程是自变量，则y=(1/60)x.如果不说清楚哪个量是自变量，则直接给表达式，那就容易误会了。

譬如，S=vt(路程＝速度×时间)当我们不知道这个公式的时候，可以用控制变量来推出来。我们先让v(速度)恒定不变，则t对于S的函当t越大，我们会发现路程越长。这证明时间t对S有影响，经检验，是正比关系。同理，让时间不变，改变速度，速度越大，路程越长。要是控制S不变，速度越大，时间越短。就像100米跑，S＝100恒定不变，控制运动员的跑速v，v越大，自然所用时间t就越小了。就是让一些变量暂时为定值，控制剩下一个变量，看对函数有什么作用效果。

自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。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。简单的讲，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”。简单的例子，如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。在这个函数中，Y是因变量，X是自变量。

是的！世界上绝大多数问题，都不能用解析形式表达，只有很少一部分。。

可从光的反射定律去理解：反射光线，入射光线与法线位于同一平面内；反射光线，入射光线分别位于法线两侧；反射角等于入射角！由此，你可以看出谁是“因”，谁是“果”了！而在物理学中，“因”是自变量，“果”是因变量（因为什么而改变的量）所以，入射角是自变量；反射角是因变量；控制的变量是入射角的度数！understand!

想要做，最最基础的得先会区分自变量和因变量，各本统计书中都会对其下一个定义，举一些例子，但是想当年我看的时候，看完了还是好迷茫~说说我自己对这二个的理解吧~ 一堆数据，比如说：80 75 90 78 65 99 87 65 98 68 87 83 69 79 88 81 74 95 首先回答，这些数据是什么？ 答：按班级分成了2组 组1-甲班 组2-乙班 即我得到了甲班和乙班的语文考试成绩，这二组数据的不同之处就是一个是甲班的，一个是乙班的 我可以比较甲班和乙班语文考试成绩 自变量---班级（甲班和乙班） 因变量---语文考试成绩 因变量每个组是一样的，都是语文考试成绩 为了更好理解：我和你比谁的钱多，比的是钱，我和你比，钱就可以看做是因变量，我和你就可以看做自变量 总结：自变量就是回答谁和谁比，因变量就是回答比什么 比较的结果有三种：甲班的成绩高于乙班，甲班的成绩低于乙班，甲乙二个班成绩差不多 统计结果上而言，甲高于乙或是甲低于乙都认为甲班和乙班的语文考试成绩之间有显著差异，而差不多就是甲班和乙班的语文考试成绩之间没有显著差异 强化： 组1: 80 90 65 87 98 87 69 88 74 组2：75 78 99 65 68 83 79 81 95 分组依据-性别 组1-男生 组2-女生 我们可以比较男生和女生的语文考试成绩 自变量----性别 因变量----语文考试成绩 分三组、四组都是一样的只是若是统计上有显著差异的话，就说明至少有一个组和其他组相差很多（高或低）， 正常的程序是应该先确定自变量，然后确定因变量，这样倒过来是为了便于理解什么是自变量和因变量

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

求反函数

我的高等数学没学到偏微分方程，所以下面只会个很朴素的解法,你看看行不?先看这个简单的微分方程：y=A*(dy/dx)+B，A,B是系数；(i) 它的解是y=C*exp(x/A)+B；C是任意常数同样对于偏微分方程：y=K1(dy/dx)+K2(dy/dt)+K3，K1,K2,K3是系数；(ii)它也有解y=C1*exp(x/K1)+C2*exp(t/K2)+K3；C1,C2是任意常数你的方程可以化简成上面(ii)那样的只要分母不为0，即K不等于-0.25*a2,那么(ii)中的K1=2/(4*K+a2)；K2=-4/(4*K+a2)；K3=4*K*a1/(4*K+a2)；所以当K不等于-0.25*a2时方程有解：y=C1*exp[x*(4*K+a2)/2]+C2*exp[-t*(4*K+a2)/4]+4*K*a1/(4*K+a2)C1，C2是任意常数当K等于-0.25*a2时，方程可化为：0.5*(dy/dx)-(dy/dt)+K*a1=0此时方程有解：y=(2*C-2*K*a1)*x-C*tC是任意常数

变量十分度变化值，因变量是热量，要控制

　　2007年10月北京自考《心理实验设计》真题简答题第4题 　　请举例说明因变量的敏感性。 　 　答： 1.因变量变化的范围越大，获得的测量就越能显示自变量对它的作用。自变量发生变化可以引起相应的因变量的变化，这样的因变量是敏感的。如果自变量不能引起相应的因变量的变化，这样的因变量是不敏感的。 　　2.不敏感的因变量有两类典型的例子： 　　（1）高限效应：也称天花板效应，它是指当要求被试完成的任务过于容易，所有不同水平（数量）的自变量都获得很好的结果，并且没有什么差别的情况。 　　（2）低限效应：也称地板效应，它是指当要求被试完成的任务过于困难，所有不同水平的自变量都获得很差的结果，并且没有什么差别的情况。 　　3.举例说明：我们做一个运动适应性训练的实验。实验共包括6组被试，每一组被试分别进行10分钟、30分钟和60分钟的训练，训练任务的难度分为难、易两种。自变量是训练的时间（10分钟、30分钟和60分钟）和任务难度（难、易），因变量是在训练后进行的15分钟测试中完成的运动适应性练习的百分数。 　　结果表明：练习时间的效果对难、易两种实验条件的作用是不同的。在比较难的训练任务中，随着训练时间的增加，最后测试时完成的运动适应性练习的百分数也增加，但对于比较容易的训练任务而言，30分钟和60分钟训练后，最后测试时完成的运动适应性练习的百分数没有差异，都达到100%.因此，我们可以看到，在比较容易的训练任务中出现了高限效应，它表明在此种实验条件下因变量对训练时间这个自变量不敏感。 　　 　　 　　　

x就是自变量,y就是因变量,你把它想成一个加工机器,x就是原料,y就是产品,原料变了,出来的产品自然也会变.

自变量 因变量： 1.你饥锇的程度 你吃的食物数量 2.美女的美丽程度 你口水的流量 3.Money的数量 生活的质量 4.某女惊讶的程度 尖叫的音量 5.对商品的疯狂需求程度 你荷包中将士阵亡的数量 6.痛苦的次数 衰老的速度 7.成功的次数 开心的频率 当自变量改变时,因变量随之而改变. 有时小小的改变,会有巨大的因变结果变化 一只蝴蝶的微细振动,可能终将引起一次飓风. 一句小小的戏言,亦可消逝N多生命. 时光一秒一秒的累积,更会终至千年,万年,亿年.

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~

因变量是会改变自变量的。

生物探究通常是一项实验研究，其基本框架是研究某个自变量对一个因变量的影响。在探究过程中，自变量是被操作或改变的变量，而因变量是被测量或观察的变量。以下是一些可能的自变量和因变量对：自变量：施肥量；因变量：植物生长的高度或重量。在这个例子中，自变量是施肥量，因变量是植物生长的高度或重量。自变量：环境温度；因变量：动物的行为或代谢率。在这个例子中，自变量是环境温度，因变量是动物的行为或代谢率。自变量：光照时间；因变量：动植物的生长周期。在这个例子中，自变量是光照时间，因变量是动植物的生长周期。需要注意的是，在进行实验时，需要控制其他可能会影响因变量的变量，这些变量称为控制变量。例如，在上述第一个例子中，如果使用了不同类型的土壤，则这个因素就需要被控制，以确保所观察到的变化只是由施肥量引起的。在探究过程中，需要设计实验来控制这些变量，以便更准确地确定自变量对因变量的影响。

自变量就好像是风，函数值是海面。风吹过来，海面泛起阵阵波浪，风大了，浪就大。风平就浪静。风是台风，浪就是海啸。可见海浪的大小，高低随风的变化而变化。风和浪之间有一种对应关系，在函数值叫做对应法则。自变量就是因，因变量（即函数值）就是果。函数值的变化随自变量变化。在函数中规定一个自变量对应一个函数值。举个例子Y=2X-1，Ｘ＝１，Ｙ＝１；Ｘ＝２，Ｙ＝３；可见Ｙ的值随Ｘ的变化而变化。在高中里的写法是ｙ＝ｆ（ｘ）＝２ｘ－１，ｆ表示对应法则或对应关系，把ｘ换成ｔ，就是ｆ（ｔ）＝２ｔ－１，ｔ就成了自变量。这体现的就是类比找代换的思想。和你说这些好像太早了

给个最简单的如果以每小时60千米的速度匀速开车，则行驶路程Y与所用时间X之间的关系就是一种函数关系所用时间X为自变量，行驶路程Y为因变量，速度90为常数因变量随自变量的增大而增大，随自变量的减小而减小，是一种正比例关系函数表达式：Y=90X

变量：假定年龄是变量，你今年二十岁，那么二十就是变量值，到明年年龄依然是年龄，但它的值就变成二十一了。自变量与因变量：一个量（因变量）随另一个量（自变量）的变化而变化。比如说小车做匀速直线运动速度为2，那么位移x＝2t，时间为自变量，位移为因变量。无关变量：字面意思，就是除了自变量外对实验结果产生影响的变量。一般实验我们要控制无关变量统一，来研究某自变量变化对因变量的影响。比如说温度和浓度都对某化学反应速度有影响，设定温度相同情况下，测浓度对反应速度的影响，温度为无关变量，浓度为自变量，反应速度为因变量。

有。财务中自变量因变量的例子为因果预测分析法，该法是指分析影响产品销售量（因变量）的相关因素（自变量）以及它们之间的函数关系，并利用这种函数关系进行产品销售预测的方法。财务泛指财务活动和财务关系。

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~

在教育学中，研究者通常会通过实验或者调查来探究某种教育现象背后的规律和原因。在这个过程中，研究者通常会运用自变量、因变量和无关变量的概念。自变量一般是研究者有意识的变动，它是导致因变量变化的原因。因变量则是研究者希望研究的现象或者问题所表现出来的特征或变化，它是由自变量驱动的，因变量的变化是对于自变量的响应。无关变量则是对于因变量和自变量没有直接关系的额外的变量。举个例子，假设一个研究者想要研究学生的发展水平对于学习成绩的影响，研究中可能会遇到以下变量：自变量：发展水平，这个变量会被研究者操作和控制，例如研究者可能会利用一个标准化测试表来评估学生的发展水平，然后将这个信息反馈给学生或家长。因变量：学习成绩，在本例中这是研究者所观察的变量。研究者可能会通过测验来测量学生的成绩，并在发展水平变量受到控制的条件下进行比较。无关变量：社会经济因素、家庭背景或者性别等等，这些变量与研究对象的发展水平和学习成绩之间可能存在相关性， 但并不是研究的主要关注点。为了控制这些变量的影响，研究者可能会设计实验条件来保证这些变量在不同的实验组之间是均等的。总之，在教育学的研究过程中，自变量、因变量和无关变量是研究者必须要注意和控制的重要变量。它们的完全描述和控制会促使我们更深入地了解学生发展和学习的过程。

1.你饥锇的程度，你吃的食物数量。2.美女的美丽程度，你口水的流量。3.Money的数量，生活的质量。4.某女惊讶的程度，尖叫的音量。5.对商品的疯狂需求程度，你荷包中将士阵亡的数量。6.痛苦的次数衰老的速度。7.成功的次数开心的频率。8.市场买菜，菜的价格是k元每斤。则总价格y和重量x是函数和变量：y=kx。9、如果是买两种菜，A菜是k元每斤，B菜是m元每斤，则总价格z和两种菜的重量X,Y是二元一次函数：z=kX+mY。10、又比如开车去上海，总共1000千米，则开车的平均速度x千米每小时，和总共用的时间y是一个函数：y=1000/x。

实验里的对照试验是某自变量改变后的条件，无关变量是实验条件不去考虑的部分自变量是假设，因变量是结果

当研究问题涉及到多个自变量、因变量和中介变量时，确实会产生大量的假设。这可能会导致问题过于复杂，难以建立可靠的模型或得到有意义的结果。为了解决这个问题，你可以考虑以下几个方面：精简研究问题：可以重新审视研究问题，缩小研究的范围和目标。只选取对研究问题最关键的变量进行研究，排除对研究问题没有重要意义的变量。研究变量归类：将研究的变量进行分类，对同一类别的变量进行合并，以减少假设的数量。例如，将多个类似的自变量进行合并，得到更为简单的自变量，减少假设数量。减少变量维度：当变量过多时，可以考虑采用降维方法，如主成分分析（PCA）等，将多维变量降低到少数几个维度上进行研究。重新设定假设：可以重新设定研究的假设，只选择与研究问题密切相关的假设，不涉及无关因素的影响，以减少假设的数量。重新设计研究：如果以上方法都无法解决问题，可以重新设计研究，采用更为简单的研究设计，以减少变量数量和假设数量。总之，修正假设太多的问题，需要你重新审视研究问题、变量的选择和设计研究等方面，从而找到合适的方法来减少假设数量，确保研究的有效性和可靠性。建议和导师和其他专家进行讨论，以便得到更为合理的建议。

如果这么分析最好有借鉴的论文有借鉴的论文我可以帮你进行eviews操作

在经典模型中，被解释变量是随机变量，解释变量是非随机的，两者之间是线性关系， y=a+bx+u，其中干扰项设定为正态分布，被解释变量与随机干扰项是线性关系，利用正态分布的线性变换也是正态分布可以得出，被解释变量也是正态变量， y~N(,a+bx,σΛ2)，得到了其方差为σΛ2

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

1，不是。自变量可以不是二分类，因变量也可以不是。2，如果是无序分类资料，最好转换为二分类变量。有序分类资料可以换，也可以不换。连续变量没有必要。3，哑变量只能赋为0或1。其他没有规定。4，是的。5，hr就是exp(b),spss已经给你算出来了。ppv课学习网站

OLS方法。虚拟变量引入模型的方式介绍说明，虚拟变量作为因变量放入模型，可以用OLS方法来计算系数。虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。

因变量和自变量可以同时为虚拟变量吗二元logit回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。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）

Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次logistic回归。二值logistic回归：选择分析——回归——二元logistic，打开主面板，因变量勾选你的二分类变量，这个没有什么疑问，然后看下边写着一个协变量。有没有很奇怪什么叫做协变量？在二元logistic回归里边可以认为协变量类似于自变量，或者就是自变量。把你的自变量选到协变量的框框里边。细心的朋友会发现，在指向协变量的那个箭头下边，还有一个小小的按钮，标着a*b，这个按钮的作用是用来选择交互项的。我们知道，有时候两个变量合在一起会产生新的效应，比如年龄和结婚次数综合在一起，会对健康程度有一个新的影响，这时候，我们就认为两者有交互效应。那么我们为了模型的准确，就把这个交互效应也选到模型里去。我们在右边的那个框框里选择变量a，按住ctrl，在选择变量b，那么我们就同时选住这两个变量了，然后点那个a*b的按钮，这样，一个新的名字很长的变量就出现在协变量的框框里了，就是我们的交互作用的变量。然后在下边有一个方法的下拉菜单。默认的是进入，就是强迫所有选择的变量都进入到模型里边。除去进入法以外，还有三种向前法，三种向后法。一般默认进入就可以了，如果做出来的模型有变量的p值不合格，就用其他方法在做。再下边的选择变量则是用来选择你的个案的。一般也不用管它。选好主面板以后，单击分类（右上角），打开分类对话框。在这个对话框里边，左边的协变量的框框里边有你选好的自变量，右边写着分类协变量的框框则是空白的。你要把协变量里边的字符型变量和分类变量选到分类协变量里边去（系统会自动生成哑变量来方便分析，什么事哑变量具体参照前文）。这里的字符型变量指的是用值标签标注过得变量，不然光文字，系统也没法给你分析啊。选好以后，分类协变量下边还有一个更改对比的框框，我们知道，对于分类变量，spss需要有一个参照，每个分类都通过和这个参照进行比较来得到结果，更改对比这个框框就是用来选择参照的。默认的对比是指示符，也就是每个分类都和总体进行比较，除了指示符以外还有简单，差值等。这个框框不是很重要，默认就可以了。点击继续。然后打开保存对话框，勾选概率，组成员，包含协方差矩阵。点击继续，打开选项对话框，勾选分类图，估计值的相关性，迭代历史，exp（B）的CI，在模型中包含常数，输出——在每个步骤中。如果你的协变量有连续型的，或者小样本，那还要勾选Hosmer-Lemeshow拟合度，这个拟合度表现的会较好一些。

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”，只是将自变量和因变量放在函数上面，看起来就会有一些复杂，在慢慢学习的过程中，就能了解清楚。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。3、在函数中，自变量和因变量是相互依存的，例如：在正比例函数中，X为自变量，Y为因变量，K为系数。函数有许多种类，在不同种类中，自变量和因变量所表示的符号会有不同，不过它们本身表达的意思和关系不会改变。

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。

在多重线性回归的实际应用中，研究者根据相关专业知识和研究经验收集与因变量y可能有关的自变量信息，由于不清楚变量间的真实联系同时又担心可能会遗漏对因变量y有重要作用的自变量，所以回归模型最初的自变量数量通常很多。但是这些自变量间可能相互有联系，同时其中某些自变量可能和因变量y间不具有线性关系，若把它们都引入回归方程，不但回归模型复杂，模型计算量大，而且会降低回归参数估计和预测的精度。另一方面，如果遗漏了对因变量有重要作用的自变量，回归模型的效果自然也不好。所以回归模型应尽可能包含对因变量有较大贡献的自变量，同时也要尽可能保证模型中自变量的数目尽可能少，将贡献不大或没有贡献的自变量应排除在回归模型之外，该过程称为自变量筛选，由筛选出的自变量建立的回归方程称为最优回归方程。（一）自变量选择准则1. 残差平方和减小或决定系数增大 若某一自变量被引入模型后SS残差减小很多，说明该变量对反映变量y的作用大，可被引入；反之，说明其对y的作用小，不应该被引入。残差平方和SS残差减小与决定系数R2增大完全等价。需要说明的是随回归模型中自变量个数的增加SS残差总是在减少，决定系数R2总是在增大，故SS残差减小准则只适用于自变量个数相同的模型间的比较。2. 残差均方减小或调整决定系数增大 由于在回归模型中的自变量个数越多，残差平方和就越小，R2的值也越大，而增加的自变量可能对因变量贡献很小。采用残差均方则可消除了自变量个数的影响，，若增加自变量而使残差平方和的减少被自由度的减少所抵消，则残差均方不会减小。调整决定系数 (adjusted R-square)，记为R2adj。 其中，n为样本含量，p为引入回归模型的自变量个数，R2为决定系数。调整决定系数越大越好则越小越好，两者等价。3.Mallow"s Cp选择法 Mallow"s Cp也可以用来评价回归模型，其计算公式为：式中p为方程中包含的自变量个数，(SSE)p为包含p个自变量的回归方程所对应的残差平方和，(MSE)m为包含所有m个自变量的回归方程（该模型称为全模型）对应的残差均方。该方法就是选择Cp最接近于p的回归方程为最优方程。4.AIC信息准则 AIC即赤池信息量，由日本统计学家赤池提出。AIC越小，模型越优，可以比较变量数不同的模型。对于线性回归模型其计算公式是式中p为方程中包含的自变量个数，SSE为包含p个自变量的回归方程所对应的残差平方和，n为样本量。5.BIC信息准则 BIC即贝叶斯信息量，由统计学家Gideon E. Schwarz提出，所以也称SBC或者SBIC。BIC和AIC类似，BIC越小，模型越优，可以比较变量数不同的模型。对于线性回归模型其计算公式是式中p为方程中包含的自变量个数，SSE为包含p个自变量的回归方程所对应的残差平方和，n为样本量。（二）自变量的选择方法1. 最优子集法 对于含有p个自变量的回归建模，所有可能的自变量子集回归模型有个。根据某种模型“最优”的判断准则，从中选择一个或几个“最优”回归模型，称为最优子集法，也称全局择优法。该方法可选出固定自变量个数时的最优回归方程。缺点是计算量较大，一般适用于自变量个数不太多的情形。 2. 局部择优法 局部择优法是根据各自变量对因变量的作用大小决定是否将其引入回归方程。各自变量的作用大小一般常用偏回归平方和及偏F检验来判断，但也可以采用模型评优的方法来确定，比如采用AIC准则。局部择优法具体有以下三种筛选模式，分别是前进法，后退法和逐步法。（1）前进法：回归模型中的自变量从无到有，依次逐一选入有意义的自变量进入模型。首先确定纳入标准；每一个自变量按此标准逐一引入回归方程；首先选入最有意义的自变量，直到没有自变量可选为止。该方法可以剔除高度相关的自变量。它的局限性在于纳入标准取值严格时，可能没有一个自变量能选入；纳入标准较宽松时，开始选入的自变量在新的变量选入后又不再进行检验，因而模型中可能包含无意义的自变量。采用偏F检验作为选入标准时，若某变量的，则选入，一般α=0.15。（2）后退法：回归模型中首先包含所有的自变量，然后逐一剔除无意义的自变量。首先确定剔除标准；每一个自变量按此标准逐一从回归模型中剔除；首先剔除最没有意义的自变量，直到没有自变量可剔除为止。后退法的局限在于剔除标准较大时，任何一个自变量都不能被剔除；剔除标准较小时，开始被剔除的自变量后来在新条件下即使变得对因变量有较大的贡献，也不能再次被选入回归模型并参与检验。采用偏F检验作为选入标准时，若某变量的，则剔除，一般α=0.15。（3）逐步筛选法：逐步筛选法是前进法和后退法的综合。首先确定纳入标准和剔除标准；先进行自变量选入，选入时模型中的自变量从无到有，按选入标准逐一选入模型外最优意义的自变量；当模型中包含的2个以上的自变量时，每选入一个新的自变量，按剔除标准从模型中逐一剔除没有意义的自变量；重复以上过程，直到模型外的自变量都不能选入，模型内的自变量都不能被剔除。逐步筛选法能比前进法和后退法更好地选出自变量构造模型。采用偏F检验作为选入和剔除标准时，若某变量的，则选入；若某变量的，则剔除，一般，通常α选入=α剔除=0.15。

spss中的多元logistic回归中的协变量定义：在实验的设计中，协变量是一个独立变量（解释变量），不为实验者所操纵，但仍影响实验结果。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。“选择变量”即是条件变量，并且有个条件定义按钮（rule），通过这个按钮可以给定一个条件，只有变量值满足这个条件的样本数据才参与回归分析。协变量（covariate）在心理学、行为科学中，是指与因变量有线性相关并在探讨自变量与因变量关系时通过统计技术加以控制的变量。

多元回归分析中，要求所有变量须为等距尺度 (或译区间尺度，interval level of measurement)，或者是“0/1”(自变量)。如果变量的值仅属名目尺度(nominal)，亦即“1，2，3，4分别代表不同选项意义”这样的变量，是不可以放进去做回归分析的。严格上说，就连“低，中，高”这样的顺序尺度(ordinal)变量也不能回归分析。以你目前的情况，因变量是连续型的(亦即等距(区间)尺度)，而自变量是“1，2，3，4分别代表不同选项意义”这样的名目尺度变量，则可以把自变量化为虚拟变项(Dummy variables)，亦即“0/1”化，以便进行回归分析。以你的例子，“1，2，3，4分别代表不同选项意义”这样的自变量，设3个虚拟变项就够。当选答1，VAR_D1的值定为1，选答其余的(2,3,4)，VAR_D1的值定为0；当选答2，VAR_D2的值定为1，选答其余的(1,3,4)，VAR_D2的值定为0；当选答3，VAR_D3的值定为1，选答其余的(1,2,4)，VAR_D3的值定为0。亦即：若选答1，VAR_D1=1, VAR_D2=0, VAR_D3=0；若选答2，VAR_D1=0, VAR_D2=1, VAR_D3=0；若选答3，VAR_D1=0, VAR_D2=0, VAR_D3=1；若选答4，VAR_D1=0, VAR_D2=0, VAR_D3=0。(不要搞出个VAR_D4放进回归方程，不然的话会出现共线性问题)此外，若因变量未达等距尺度的要求(亦即不是连续型的)，只属“低，中，高”这样的顺序尺度变量，你有两种处理方法：(1)假设它是等距的，照样做回归分析；(2)用对数线性模型的Logit Loglinear Analysis处理 (较严紧的做法)至於你在书上看到的logistics回归方法，不适合你用啦。它是针对因变量为“0/1”二分的。当然，你也可以把你的资料降级，区分为两组，放进去做logistics回归，但这会丧失了许多资讯，太浪费了。

例如，把性别作为调节变量，在AMOS里就可以用多组比较的方法，从结果报告的P值可以看出模型对男女是否等同；如在spss里对男女分别做回归，该如何分别回归，如何比较两个方程所得标准回归系数是否有差异呢？ 举例： 女生组 y1=a1+b1x+c1z； 男生组 y2=a2+b2x+c2z。 可以用的方法有---- 1. 比较两个回归系数之间差别的公式为：(b1-b2)/se12，其中b1和b2是被比较的回归系，se12是两者的Join Standard Error(联合标准误差)，其结果是一个以自由度为n-k-2的t分布（其中n是样本量、k是原来的自变量数，本案中为x和c两个）。可是，在SPSS（其实是任何OLS回归）中，你如果将男女分成两个样本分布做回归可以得到b1和b2，却得不到联合标准误差se12（因为b1和b2出现在不同的模型中国），所以无法用到上述公式。 2. SEM（包括AMOS）是通过比较男女样本的拟合度之差别来比较两组回归系数之间的等同性。不过，SEM的这种做法是有代价的：它将一个总样本分成两个小样本，其结果是降低了Power of Analysis (统计分析效力)，从而在没有降低犯Type I的误差的同时又提高了犯Type II误差。 3. 较合理的方法是男女不分组、保留在同一样本内，将性别转换成dummy变量，再生成性别与你想比较的自变量（如X）的交互变量（如X*性别），这就是我和小彭各自发的前贴的意思。也就是说，将你的公式1（或公式2）中改成： Y = a + bX + cZ + dS +eSX + fSZ 其中S是性别（假定男=0、女=1），SX是性别与X的交互变量、SZ是性别与Z的交互变量。如果男女在S上的取值（即0和1）代人该公式，就可以分解成以下两个公式（注意：样本还是一个）： 女生组（S=1）：Y = a + bX + cZ + d1 +e1X + f1Z = (a+d) + (b+e)X + (c+f)Z 男生组（S=0）：Y = a + bX + cZ + d0 + e0X + f0Z = a + bX + cZ 如果d是显著的（即男女本身之差别），就说明女生在Y上的截距（即平均值）比男生高d个单位（见以下左右图的截距）；如果e是显著的（即性别对X与Y之关系的影响），就说明女生的X斜率比男生大e个单位（见左下图红线的斜率）；如果f是显著的（即性别对Z与Y之关系的影响），就说明女生的Z斜率比男生大f个单位（见右下图紫线的斜率）。 注：上两图应该是合并在一个三维图，但是不容易看清楚，所以分开来画。

本题考查的知识点是回归分析的适用条件及用法,根据课本内容及回归分析在实际应用中的性质,我们不难得到答案. 解:应注意下列问题:回归方程只适用于我们所研究的样本的总体;我们所建立的回归方程一般都有时间性;样本取值的范围会影响回归方程的适用范围;不能期望回归方程得到的预报值就是预报变量的精确值. 应用回归预测法时应首先确定变量之间是否存在相关关系.如果变量之间不存在相关关系,对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果.正确应用回归分析预测时应注意:用定性分析判断现象之间的依存关系;避免回归预测的任意外推;应用合适的数据资料.

设置哑变量

是的

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

x是自变，y因变，你看一下这个式子，用了x的代数式表示y,y就是关于x的函数则y因变x自变

你每给定一个自变量的值，都对应一个因变量的值，自变量的取值范围、以及这种明确的对应关系、再到产生的因变量的取值范围，三者整体才是一个 “函数”。 说因变量是函数只是习惯上的，说一个变量是函数都是默认了潜台词是有个自变量以某种对应方式影响这个因变量。函数确实不是不定方程。。。【方程是一种表示未知量满足的某种等式或不等式条件、不定方程一般是对那些没有明确或者有限个解的方程】而函数其实就是映射。。。是一种关系其实这是一种从常量抽象到函数的过程。用变化来理解也只是一种入门时常用的方式罢了。

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。

回答：函数中的自变量和因变量是直接关联的因为函数的定义是指自变量和因变量之间的对应关系。定义域也与自变量直接相关，因为定义域指的是自变量的取值范围。因此，自变量、因变量和定义域都是函数中的基本概念，它们之间是密切关联的。

我们把自变量x与因变量y之间的函数关系f由方程F(x,y)=0所确定的函数称为什么函数？指一元函数吧。y=f（x）和F（x，y）=0相同，只有一个自变量和一个因变量。如果是Z=f（x，y）有两个自变量，就是二元函数了。

一次函数一对一，二次及以上函数一对多。

这要看函数的具体形式，不一定要统一。

常值函数因变量是固定的，即无论自变量取什么值其函数值（因变量）都不会发生变化。因此，实际上常值函数也有自变量，例如y=10也可以写成y=0x+10。在没有任何其它限制的情况下，x可以取任何值，即全体实数。在部分文献中，将常值函数视为0次函数，即x^a当a=0时，在x≠0的情况下，恒等于1。但由于0次幂要求x≠0，而常数函数允许x=0，所以也有些文献不赞成将常数函数视为0次函数。

两个自变量一个因变量非线性拟合可以参考下列实列来进行。clc,clearx=[1 2 3 4 5 6 7]"; y=[0.051 0.052 0.053 0.055 0.056 0.056 0.055]";X=[x y];z=[1.7 1.5 1.4 0.9 0.7 0.65 0.7]";y=z;fun=inline("exp(a(1)*X(:,1)-a(2)*X(:,1).*X(:,2))","a","X")beta0=[0,0]beta = nlinfit(X,y,fun,beta0)运行结果

首先函数自变量与因变量是多对一的关系,反函数不言而喻,自变量与因变量颠倒,自然是一对多了

就是说y=x^2和m=n^2表示的函数是一样的，只是y变成了m，x变成了n但是关系本质是一样的是二次函数

首先函数自变量与因变量是多对一的关系,反函数不言而喻,自变量与因变量颠倒,自然是一对多了

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。

首先函数自变量与因变量是多对一的关系，反函数不言而喻，自变量与因变量颠倒，自然是一对多了

例如函数y=3x中，x是自变量，y就是因变量。随自变量的改变而改变的量是因变量

很多同学学习变量的时候分不清自变量与因变量，以下是自变量与因变量的相关信息，供大家参考。自变量和因变量各是什么 二者有什么关系自变量和因变量的关系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。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。两者是因果关系，自变量是因，因变量是果，如果两者的关系可以一一对应，则称为函数关系。如何分清自变量和因变量函数关系式中，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。在一个实验中，实验者主动加以操纵、控制并对被试的反应可能产生影响的变量是自变量。它独立于被试的行为存在。因变量就是因自变量改变而改变的变量，是实验者观察的变量。额外变量也是可能导致因变量变化的因素，但因实验目的或实验逻辑实验者需控制其尽可能不变甚至将其消除的变量。

fx＝5x，这里面x是变量，5是常量，fx是函数值，因变量是fx，自变量是x，因变量是函数值，求采纳

可以采用简单的相关分析 也可以试着采用回归分析，不过回归分析一次只能一个因变量。。也可以用 典则相关分析

其实自变量和因变量都是来源于你原有的数据，只是在做回归时将他们看做自变量或者因变量。因此输入的数据都有可能是自变量或因变量。（一）定义变量输入数据前首先要定义变量。单击valuable view 定义变量即要定义变量名、变量类型、变量长度（小数位数）、变量标签（或值标签）和变量的格式。每一行表示一个变量的定义信息，包括Name、Type、Width、Decimal、Label、Values、Missing、Columns、Align、Measure等。（二）数据的输入与编辑定义了所有变量后，单击“Data View”标签，即可在出现的数据视图（编辑）窗中输入数据。数据录入时可以逐行录入，也可以逐列。由于各种原因，已经输入的数据有时会需要修改，这就需要进行编辑，可用方向键或鼠标将黑框移动到要修改的单元，键入新值。 方差分析是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。方差分析的基本思想：通过分析研究不同变量的变异对总变异的贡献大小，确定控制变量对研究结果影响力的大小。方差分析的前提要求：（1）样本是独立的随机样本；（2）各样本皆来自正态总体；（3）总体方差具有齐性，即各总体方差相等。方差分析实质：对各总体均值相等假设进行检验。（用F统计量进行检验）单因素方差分析测试某一个控制变量的不同水平是否给观察变量造成了显著差异和变动。单因素方差分析的零假设H0为一个控制变量在不同水平下各总体均值之间不存在显著差异。判断方式：如果相伴概率≤显著性水平a，则拒绝H0，如果相伴概率＞显著性水平a，则不拒绝H0，认为控制变量在不同水平下各总体均值之间不存在显著差异。多因素方差分析中的控制变量在两个或两个以上，它的研究目的是要分析多个控制变量的作用、多个控制变量的交互作用以及其他随机变量是否对结果产生了显著影响。多因素方差分析的零假设H0为多个控制变量的不同水平下，各总体均值没有显著差异。判断方式：如果相伴概率≤显著性水平a，则拒绝H0，如果相伴概率＞显著性水平a，则不拒绝H0，认为控制变量在不同水平下各总体均值之间不存在显著差异。协方差分析是将那些很难控制的因素作为协变量，在排除协变量影响的条件下，分析控制变量对观察变量的影响