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被预测或被解释的变量称为
在回归分析中
被预测或被解释的变量称为
答:
回归分析中被预测或被解释的变量称为因变量
。在回归分析中,因变量是指被预测或被解释的变量,通常也称为响应变量或结果变量。回归分析是一种统计方法,用于研究因变量与自变量之间的关系,即通过已知的自变量(或一组自变量)来预测或解释因变量的值。这种关系通常可以用一条回归线或一个回归方程来表示。
进行回归分析时,首先需要确定( )。
答:
【答案】:C 此题考查回归分析。进行回归分析时,首先需要确定因变量和自变量。回归分析中,
被预测或被解释的变量称为因变量
,一般用Y表示;用来预测或解释因变量的变量称为自变量,一般用X表示。
被预测变量
又叫什么?
答:
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。
有大佬可以解释一下
被解释变量
、解释变量和控制变量是什么意思和关系啊...
答:
首先,被解释变量,如同舞台上的主角,是我们研究的核心关注点,也是我们想要理解和预测的变量,
通常被称为因变量
。它是实验或研究的焦点,是我们探究的“果”。解释变量,则像是舞台上的驱动者,是影响主角变化的“因”。它是我们用来解释或预测被解释变量的变量或指标,可以是时间、地理位置、人口统计...
回归现象指的是什么
答:
1.
回归现象
是一种统计学现象,其中一个变量的值可以通过另一个变量的值来预测,这个变量被称为解释变量,而被预测的变量被称为回归变量。2. 回归现象在数据分析中扮演着重要角色,它帮助研究者理解和量化变量间的相互关系,并为预测提供了一种方法。3. 回归分析通常通过建立一个数学模型来表示变量间...
自
变量
和因变量各是什么 自变量和因变量都要标准化吗
答:
自变量和因变量
,可以说是主动和被动的关系,自变量用于引起、解释和预测因变量,那么因变量就是被引起,被解释和被预测的。自变量和因变量的区别是什么 1、定义不同 自变量是会引起其他变量发生变化的变量,是被操纵的。因变量是由一些变量变化而被影响的量,是被测定或被记录的。2、表示不同:自变量...
什么是
解释变量
?
答:
在线性回归模型中,解释变量也称为自变量或独立变量,是用来解释
因变量
(也称为被解释变量、依赖变量或响应变量)的变化原因的变量。它是根据研究目的和理论基础选择的,可以是一个或多个,通常是连续型变量。在建立线性回归模型时,我们希望通过解释变量的变化来预测因变量的变化。因此,解释变量是非常重要的...
依属性是什么意思?
答:
所谓依属性,指的是一个事物或一个现象对于另一个事物或现象的依赖或影响程度。在统计学中,依属性也被称为
因变量
,表示在一个研究中受到控制的变量,也就是研究者想要衡量、预测或解释的变量。在数据分析中,依属性的意义是什么?数据分析的任务之一就是理解和探索变量之间的依赖和关系。在这个过程中...
回归分析法(探索
变量
之间的关系)
答:
回归分析法是一种用来研究两个或多个变量之间关系的方法。其中,一个变量被称为
因变量
,另一个或其他变量被称为自变量。因变量是我们想要预测或解释的变量,自变量是我们用来预测或解释因变量的变量。回归分析法的目标是建立一个数学模型,从而描述因变量和自变量之间的关系,并用这个模型来预测因变量的值...
年份可以作为
被解释变量
吗
答:
不可以。在统计学中,被解释变量是我们想要解释或预测的变量,也被称为
因变量
或响应变量;而解释变量则是我们用来解释或预测被解释变量的变量,也被称为自变量或预测变量。在研究中,我们通常希望通过解释变量来解释或预测被解释变量的变化。
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