因变量与自变量：差异与比较

变量是通过替换搜索位置来帮助找到答案的东西。 变量是数学、建模和设计的核心。 每个领域都有变量并且有单独的工作要做。 优先级根据其使用情况而变化。

关键精华

1. 因变量是研究中测量的结果，而自变量是研究人员操纵或控制的因素。
2. 因变量依赖于自变量并受其变化的影响，而自变量独立存在，不依赖于其他变量。
3. 研究人员旨在确定因变量和自变量之间的关系，以了解实验中的因果关系。

因变量与自变量

因变量和自变量之间的区别在于它们对其他变量的依赖性。 因变量取决于另一个变量以进行进一步处理。 主要取决于自变量。 自变量从不依赖任何变量来处理问题。
它们被用于解决复杂的数学问题，从容地找到答案。 定义实验有助于区分自变量和因变量。 因变量和自变量之间的关系受混杂变量的影响。

因变量依赖于其他变量来找到答案。 如果变量对另一个不一致的其他变化做出反应，那么它就属于因变量。

因变量必须稳定。 这是找到问题中因变量的标志。 即使是一个单一的变化也会对因变量产生很大的影响。

有时，这些值也会随着自变量而改变。 变量的复杂性表明了它的类型。 对自变量的依赖性会使其发生变化。

自变量不依赖于其他变量。 自变量仅在问题中起作用并回答因变量。 自变量警告测试因变量修改的速率。

原因是自变量，结果是因变量。 它被称为因果关系。 自变量有很多层次，在不同的层次上得到不同的答案。

它经历的不同层次将给出不同的解决方案。 自变量是独立变量。

对比表

比较参数	因变量	独立变量
定义	因变量取决于另一个变量。	自变量不依赖于另一个变量。
其他名称	响应变量。	解释变量
使用	直接告知结论	确定值。
操作	因变量需要复杂的程序。	自变量是可获得的。
图表	垂直放置	水平放置
依赖	它取决于一个自变量	这取决于外部因素。

什么是因变量？

因变量依赖于自变量来处理问题。 因变量是过程中的变化。
因变量依赖于自变量称为依赖于其他变量。

它是实验中的措施和效果。 自变量对于研究因变量至关重要。 在图表中，因变量在纵轴上绘制为 y。

图中的 y 轴显示因变量。 绘制轨迹取决于 X。 X 中的原因将影响图中的 y。

例如，考虑公式 F=ma，
F-力, m-质量, a-加速度

F 与质量和加速度成正比。 质量和加速度是自变量。 F 是因变量。 这取决于 m 和 a 来提供力。 自变量 a 和 m 是自变量。

在现实生活中，症状是因变量的一个例子。 抑郁症是由于 应力 表明存在的疾病症状是一个因变量。 响应变量、结果变量和左侧是因变量的其他名称。

依赖关系将因变量显示为唯一。 生活总是值得信赖的。 这取决于某人。 以身作则，终生难忘。

什么是自变量？

自变量不依赖于任何其他变量。 它们仅取决于外部因素。 自变量应用于不同级别以获得不同的结果。

自立变量图 x 显示了对 y 轴的依赖性。 x 不可靠，y 依赖 x。

例如，三角形的面积 (a=1/2bH）。
a-三角形的面积
b-bae
h-高度

三角形的面积是因变量。 b(base) 和 h(height) 是自变量。 找到地点、地面和山峰是必不可少的。 三角形的面积与底和高成正比。

没有铰链和天顶，就不可能找到三角形的位置。 三角形的面积取决于铰链和天顶来获得称为因变量的解。 x 的变化将影响 y 并导致迹线发生变化。

解释变量、预测变量和右侧变量是自变量的其他名称。 由于它是独立的，因此它在水平轴上绘制为 x。 依赖其他事物也会影响可靠。 自变量不仅是独立的而且是唯一的。

因变量和自变量之间的主要区别

1. 因变量取决于自变量，
   自变量不依赖于任何因素。
2. Response 变量和解释变量是因变量和自变量的别称。
3. 因变量告知 结论 直接，自变量决定值。
4. 因变量在研究中从不操纵，自变量是可获得的。
5. 因变量在图中垂直绘制，自变量在图中水平绘制。
6. 因变量依赖于自变量，自变量依赖于外部因素。

参考资料

1. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0034568778900798
2. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/08854726.2014.959374

最后更新：08 年 2023 月 XNUMX 日