Las variables independientes y dependientes son tipos de variables que se utilizan en matemáticas, estadísticas y estudios experimentales. En general, la variable dependiente es la variable en una función o experimento cuyo valor depende de la variable independiente. La variable independiente es la variable conocida que se manipula para determinar su efecto (si la hay) en la variable dependiente
Otra forma de pensar en variables independientes, particularmente en el contexto de las funciones, es que la variable independiente es el valor de entrada de una función, comúnmente denotado como x. A veces se les llama el argumento de la función. La variable independiente no se ve afectada por ninguna otra variable, de ahí su nombre.
Por otro lado, el valor de una variable dependiente está determinado por alguna entrada o variable independiente. Por lo tanto, las variables dependientes representan el valor de salida de una función, y comúnmente se denotan como y o f (x). A veces también se les conoce como el valor de la función. A continuación se muestra un ejemplo de una función básica.
En la función anterior, Y o F (x) es la variable dependiente, y X es la variable independiente. Podemos ver en esta relación que F (x) depende del valor de x. Cualquiera que sea el valor de x, el valor de f (x) es dos veces x, más 1. Por ejemplo:
La variable independiente, x, es algún valor que elegimos, o manipulamos, para determinar el valor de la variable dependiente. No hay forma de que F (x) afecte a X, pero cualquier cambio en X afecta F (x). Esta es la relación entre variables dependientes e independientes.
¿Cuál es la variable dependiente en una función?
En el tamaño o variable matemática y física, cuyo valor no depende de otras cantidades o variables. Una variable es una cantidad que puede asumir todos los valores de un determinado conjunto numérico, o más generalmente un símbolo que posteriormente representa todos los elementos de un dado. el campo de variabilidad de x; Los elementos de I dirán los valores de la X. En una función, en cada valor de la variable i. Corresponde a uno y solo un valor de la variable dependiente (para el cual el valor de este último depende, de acuerdo con una ley establecida, en los valores tomados por la variable i.). También hay funciones en dos o más variables en este caso, a cada valor de cada una de las variables i. Corresponde a uno y solo un valor de la variable dependiente (por ejemplo, la fórmula z = f (x, y) significa que cada par de valores variables i.
En aplicaciones estadísticas, se habla de variables i. Cuando dos (o más) variables aleatorias están entre ellas, es decir, son tal que la ley de probabilidad de una no cambia si está condicionada en comparación con las demás. En las fórmulas, dos variables aleatorias x e y son i. Si, para cada x, y en sus soportes, tienes p (x En estos modelos generalmente representa una relación entre dos o más variables como una función en la que la variable depende es el sujeto variable de interés del análisis, mientras que las variables i. Son regresores. Por lo tanto, en el caso de un modelo de regresión lineal (➔ regresión paramétrica, modelos y estimaciones de), y = α+β1×1+β2×2+u, las variables x1 y x2, que son los regresores del modelo, son las variables i. En la función lineal y = α+β1×1+β2×2, que no tiene en cuenta el término de error. Si el modelo de regresión cumple con algunas condiciones, en particular, si E (u | x1, x2) = 0, entonces y = α+β1×1+β2×2 es la ecuación que describe el promedio de la variable de rendimiento y en comparación con los regresores x1 y x2, Y (y | x1, x2). En la configuración clásica del modelo de regresión lineal, los regresores se consideran variables no aleatorias, prefijadas por lo estadístico o por aquellos que planifican el análisis. En este caso, los regresores son variables i. De Y: así, diferentes valores de X1 y X2 pueden afectar los valores de la variable Y. En esta relación no hay reciprocidad, ya que los valores de X1 y X2 tienen prefijo. Este tipo de enfoque, junto con la relación funcional y (y | x1x2) = α+β1×1+β2×2, en el que x1 y x2 son las variables i., En el sentido matemático de la palabra, ha llevado en el pasado al pasado al pasado uso de los dos términos arrepentimiento y variable i., ahora cada vez menos generalizado. Como su nombre indica, una variable independiente es una variable que no se ve afectada por otras variables. Alternativamente llamado variable predictiva, variable explicativa, variable controlada. Es una variable; El investigador controla su selección y manipulación, es decir que los niveles pueden modificarse. Además, su efecto en otras variables se mide y compara. Una variable dependiente es la consecuencia de una variable independiente, es decir, una variable que mide el efecto de la variable independiente en las unidades de prueba. También se llama criterio o variable medida. Esto es algo que el experimentador observa durante una experiencia y que está influenciado por la experiencia. Esperamos que cambie de acuerdo con ciertos otros factores. El valor revisado del valor dependiente depende de la variable independiente. Las diferencias significativas entre la variable variable independiente y dependiente se explican en los siguientes puntos: Artículos Relacionados:¿Cuál es la función de la variable independiente?
