不相關變量英文解釋翻譯、不相關變量的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 uncorrelated variable

nay; no; non-; nope; not; without
【醫】 a-; non-; un-

在漢英詞典視角下，“不相關變量”（Irrelevant Variable）指在統計分析或預測模型中，與研究對象或因變量（Dependent Variable）不存在顯著統計關聯或因果關系的變量。其核心特征是對模型結果無實質貢獻，引入後可能降低模型效率或導緻過度拟合。以下是詳細解釋：

漢英對照釋義
- 中文：不相關變量
- 英文：Irrelevant Variable
- 定義：在給定分析框架中，與目标變量無理論關聯或統計相關性的自變量（Independent Variable），其系數的真實值為零（$beta=0$）。
關鍵特征
- 統計獨立性：與因變量的相關系數趨近于零（$rho approx 0$）；
- 模型冗餘性：加入模型後不改變預測精度，且可能增加标準誤；
- 理論無關性：缺乏因果機制或邏輯關聯支撐（如“冰淇淋銷量”與“滑雪事故率”在季節模型中的僞關聯）。

概念	不相關變量	混淆變量	無關變量
英文術語	Irrelevant Variable	Confounding Variable	Extraneous Variable
核心問題	無實際預測力	扭曲真實因果關系	非研究焦點但可能相關
處理方式	删除以簡化模型	需控制或調整	視研究目标決定是否納入
來源參考

權威參考文獻：

“不相關變量”是統計學和數據分析中的常見概念，通常指在研究中與核心變量（如因變量或研究目标）缺乏顯著關聯性的變量。以下是詳細解釋：

統計意義：在數學上，若兩個變量的相關系數接近0（如皮爾遜相關系數），則稱它們為“不相關變量”。例如，若研究身高與收入的關系，而變量“每日步數”與收入無統計關聯，則“每日步數”為不相關變量。
模型意義：在回歸模型中，若某變量的系數不顯著（p值>0.05），或對模型預測貢獻極小，則可能被視為不相關變量。

正向影響：少量不相關變量可能不會顯著幹擾模型，但需警惕以下問題：
負向影響：
- 過拟合風險：引入過多不相關變量會降低模型泛化能力。
- 計算複雜度增加：增加數據處理和模型訓練的時間成本。
- 誤導性結論：若誤将相關變量判斷為不相關，可能遺漏關鍵影響因素。

假設研究“咖啡消費量與工作效率的關系”：

若需進一步探讨變量選擇方法或具體案例，可提供更多背景信息。