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explanatory variable是什麼意思，explanatory variable的意思翻譯、用法、同義詞、例句

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常用詞典

  • [統計] 解釋變量；說明變數

    • 例句

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

    結果表明，模型中的解釋變量具有很強的顯著性，模型穩定可靠。

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

    依從性作為臨床試驗中的一類重要解釋變量，一直是醫學研究中廣為關注的研究對象。

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

    目的放寬經典線性模型中的解釋變量的線性假定和探讨半參數回歸分析模型。

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

    回歸模塊旨在從數據分析上揭示某種因變量和一系列自變量或解釋變量之間的聯繫。

  • 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.

    通過減變量殘差圖，不但可以容易地考察一個變量在模型中的作用，而且可以診斷樣本點對模型和變量的影響大小。

    • 專業解析

    在統計學和計量經濟學中，解釋變量 (Explanatory Variable) 是指在一個模型或研究中，被用來解釋或預測另一個變量（稱為因變量或響應變量）變化的原因或因素的變量。

    它的核心含義和作用包括：

    1. 解釋變化的原因： 解釋變量代表了研究者認為可能影響、導緻或與因變量變化相關聯的因素。例如，在研究教育水平（因變量）的影響因素時，解釋變量可能包括父母的教育程度、家庭收入、學習時間等。這些變量被用來“解釋”為什麼不同個體的教育水平會存在差異。
    2. 模型中的輸入： 在建立統計模型（如線性回歸模型）時，解釋變量是模型右側的輸入變量（自變量）。模型的目标通常是量化解釋變量如何影響因變量。模型的形式通常表示為： $$ Y = beta_0 + beta_1 X_1 + beta_2 X_2 + ... + beta_k X_k + epsilon $$ 其中：
      • $Y$ 是因變量。
      • $X_1, X_2, ..., X_k$ 是解釋變量。
      • $beta_0$ 是截距項。
      • $beta_1, beta_2, ..., beta_k$ 是回歸系數，表示在其他變量保持不變的情況下，相應解釋變量每變動一個單位對因變量 $Y$ 的平均影響。
      • $epsilon$ 是誤差項。
    3. 别名： 解釋變量也常被稱為：
      • 自變量 (Independent Variable)： 強調其在模型中是輸入或操縱（在實驗中）的變量，其值被認為獨立于模型中的其他變量（盡管在觀察性研究中，解釋變量之間可能存在相關性）。
      • 預測變量 (Predictor Variable)： 強調其用于預測因變量值的作用。
      • 回歸量 (Regressor)： 在回歸分析中特指的解釋變量。
    4. 與因變量的關系： 解釋變量和因變量之間的關系是研究的核心。這種關系可能是因果關系（在嚴格控制變量的實驗中更易确立），也可能是相關關系（在觀察性研究中更常見）。建立解釋變量旨在探索這種關系是否存在及其強度和方向。

    示例：

    解釋變量是研究中用來解釋或預測主要關注結果（因變量）變化的關鍵因素。它們是構建統計模型、理解變量間關系、進行預測和（在可能的情況下）推斷因果的基礎。

    權威參考來源：

    1. 賓夕法尼亞州立大學線上統計學課程 (STAT 462 / 862)： 該課程材料清晰地定義了回歸分析中的解釋變量（自變量）和響應變量（因變量），并詳細解釋了它們在模型中的作用和關系。來源：Penn State STAT 462: Applied Regression Analysis - Introduction to Simple Linear Regression
    2. 加州大學洛杉矶分校統計咨詢小組： UCLA的統計幫助資源提供了關于解釋變量（自變量）的實用定義和示例，特别是在回歸分析的背景下，強調了其預測作用。來源：UCLA Statistical Consulting Group: What are independent and dependent variables?
    3. 杜克大學概率與統計導論課程： 該課程材料對解釋變量（自變量）和響應變量（因變量）的概念進行了基礎性介紹，適合初學者理解這兩個術語在數據分析中的核心地位。來源：Duke University Introduction to Probability and Statistics - Data Basics (PDF講義)

    網絡擴展資料

    "Explanatory variable"（解釋變量）是統計學和數據分析中的核心概念，指在研究中被用來解釋或預測其他變量變化的變量。以下是詳細解析：

    1. 基本定義 解釋變量又稱為自變量（independent variable）或預測變量（predictor variable），在數學模型中通常用X表示。它的核心作用是解釋因變量（dependent variable，Y）的變化，例如在研究教育水平對收入的影響時，教育水平就是解釋變量。

    2. 核心特征

    1. 應用場景 • 實驗研究：研究者直接操控（如藥物劑量） • 觀察性研究：自然存在需統計控制（如氣候數據） • 機器學習：作為模型輸入特征預測目标變量

    2. 注意事項 需注意與混淆變量（confounding variable）的區别，後者是同時影響解釋變量和因變量的幹擾因素。例如研究咖啡攝入（X）與心髒病（Y）的關系時，年齡可能成為混淆變量，需通過統計方法控制。

    3. 典型示例 廣告支出（X）→ 産品銷量（Y） 學習時長（X）→ 考試成績（Y） 施肥量（X）→ 農作物産量（Y）

    該概念與因變量構成因果關系研究的核心框架，正确識别解釋變量是建立有效統計模型的關鍵前提。在實際應用中，常通過散點圖、回歸分析等方法驗證解釋變量與因變量的關系強度。

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