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explanatory variable是什么意思,explanatory variable的意思翻译、用法、同义词、例句

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常用词典

  • [统计] 解释变量;说明变数

  • 例句

  • The results show that the explanatory variable in the model are highly significant, and the model is stable and reliable.

    结果表明,模型中的解释变量具有很强的显著性,模型稳定可靠。

  • As an important explanatory variable in the clinical trials, compliance is a study object concerned widely in medical study.

    依从性作为临床试验中的一类重要解释变量,一直是医学研究中广为关注的研究对象。

  • Objective To relax linear assumption of explanatory variable in classical linear model and explore semiparametric regression model.

    目的放宽经典线性模型中的解释变量的线性假定和探讨半参数回归分析模型。

  • Regression models seek to determine statistically the relationship between a dependent variable and a set of independent or explanatory variables.

    回归模块旨在从数据分析上揭示某种因变量和一系列自变量或解释变量之间的联系。

  • It can not only be used to determine the importance of an explanatory variable in the regression model, but also to detect some cases with influence on the model and variables.

    通过减变量残差图,不但可以容易地考察一个变量在模型中的作用,而且可以诊断样本点对模型和变量的影响大小。

  • 专业解析

    在统计学和计量经济学中,解释变量 (Explanatory Variable) 是指在一个模型或研究中,被用来解释或预测另一个变量(称为因变量或响应变量)变化的原因或因素的变量。

    它的核心含义和作用包括:

    1. 解释变化的原因: 解释变量代表了研究者认为可能影响、导致或与因变量变化相关联的因素。例如,在研究教育水平(因变量)的影响因素时,解释变量可能包括父母的教育程度、家庭收入、学习时间等。这些变量被用来“解释”为什么不同个体的教育水平会存在差异。
    2. 模型中的输入: 在建立统计模型(如线性回归模型)时,解释变量是模型右侧的输入变量(自变量)。模型的目标通常是量化解释变量如何影响因变量。模型的形式通常表示为: $$ Y = beta_0 + beta_1 X_1 + beta_2 X_2 + ... + beta_k X_k + epsilon $$ 其中:
      • $Y$ 是因变量。
      • $X_1, X_2, ..., X_k$ 是解释变量。
      • $beta_0$ 是截距项。
      • $beta_1, beta_2, ..., beta_k$ 是回归系数,表示在其他变量保持不变的情况下,相应解释变量每变动一个单位对因变量 $Y$ 的平均影响。
      • $epsilon$ 是误差项。
    3. 别名: 解释变量也常被称为:
      • 自变量 (Independent Variable): 强调其在模型中是输入或操纵(在实验中)的变量,其值被认为独立于模型中的其他变量(尽管在观察性研究中,解释变量之间可能存在相关性)。
      • 预测变量 (Predictor Variable): 强调其用于预测因变量值的作用。
      • 回归量 (Regressor): 在回归分析中特指的解释变量。
    4. 与因变量的关系: 解释变量和因变量之间的关系是研究的核心。这种关系可能是因果关系(在严格控制变量的实验中更易确立),也可能是相关关系(在观察性研究中更常见)。建立解释变量旨在探索这种关系是否存在及其强度和方向。

    示例:

    解释变量是研究中用来解释或预测主要关注结果(因变量)变化的关键因素。它们是构建统计模型、理解变量间关系、进行预测和(在可能的情况下)推断因果的基础。

    权威参考来源:

    1. 宾夕法尼亚州立大学在线统计学课程 (STAT 462 / 862): 该课程材料清晰地定义了回归分析中的解释变量(自变量)和响应变量(因变量),并详细解释了它们在模型中的作用和关系。来源:Penn State STAT 462: Applied Regression Analysis - Introduction to Simple Linear Regression
    2. 加州大学洛杉矶分校统计咨询小组: UCLA的统计帮助资源提供了关于解释变量(自变量)的实用定义和示例,特别是在回归分析的背景下,强调了其预测作用。来源:UCLA Statistical Consulting Group: What are independent and dependent variables?
    3. 杜克大学概率与统计导论课程: 该课程材料对解释变量(自变量)和响应变量(因变量)的概念进行了基础性介绍,适合初学者理解这两个术语在数据分析中的核心地位。来源:Duke University Introduction to Probability and Statistics - Data Basics (PDF讲义)

    网络扩展资料

    "Explanatory variable"(解释变量)是统计学和数据分析中的核心概念,指在研究中被用来解释或预测其他变量变化的变量。以下是详细解析:

    1. 基本定义 解释变量又称为自变量(independent variable)或预测变量(predictor variable),在数学模型中通常用X表示。它的核心作用是解释因变量(dependent variable,Y)的变化,例如在研究教育水平对收入的影响时,教育水平就是解释变量。

    2. 核心特征

    1. 应用场景 • 实验研究:研究者直接操控(如药物剂量) • 观察性研究:自然存在需统计控制(如气候数据) • 机器学习:作为模型输入特征预测目标变量

    2. 注意事项 需注意与混淆变量(confounding variable)的区别,后者是同时影响解释变量和因变量的干扰因素。例如研究咖啡摄入(X)与心脏病(Y)的关系时,年龄可能成为混淆变量,需通过统计方法控制。

    3. 典型示例 广告支出(X)→ 产品销量(Y) 学习时长(X)→ 考试成绩(Y) 施肥量(X)→ 农作物产量(Y)

    该概念与因变量构成因果关系研究的核心框架,正确识别解释变量是建立有效统计模型的关键前提。在实际应用中,常通过散点图、回归分析等方法验证解释变量与因变量的关系强度。

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