自变量

本文解释了什么是自变量。因此，您将在数学和统计学中找到自变量的含义，并且您还将看到此类变量的几个示例。

什么是自变量？

自变量是指其值不依赖于任何其他变量的值的变量。相反，如果自变量改变其值，它就会改变因变量的值。

当您绘制自变量的图表时，它通常由字母x表示并在 x 轴（水平轴）上。

例如，您租赁房产的时间长度是一个影响您支付的价格的自变量。因为租赁期限是可以决定的，其价值会影响价格因变量，因为设施使用的时间越长，他们需要支付的费用就越多。

自变量也可以称为解释变量、输入变量或操纵变量。

自变量的示例

了解了自变量的定义后，现在让我们看一下此类变量的几个示例，以更好地理解该概念。

• 学习时间（自变量）影响获得的成绩（因变量）。
• 产品的价格（自变量）会改变愿意购买该产品的人数（因变量）。
• 环境温度（自变量）影响森林火灾的数量（因变量）。
• 针对产品（自变量）进行的广告对所述产品的销售数量（因变量）有影响。
• 城市的居民数量（自变量）与城市的出租车数量（因变量）相关。

数学中的自变量

在数学中，因果关系通常使用自变量和因变量来建模。因此，函数定义了自变量和因变量之间存在的数学关系。

自变量通常用字母x表示，而字母y用于因变量。

例如，函数y=2x表示当自变量x增加1个单位时，因变量y增加两倍。

要了解有关数学函数的更多信息，我们建议访问我们的合作伙伴网站function.xyz 。

统计中的自变量

然而，实际上，很难找到可以通过精确的数学函数定义的两个变量之间的关系，因为有时自变量的相同值会导致因变量的不同值。

例如，有时，通过学习更多，我们会得到较低的成绩，或者相反，通过学习较少，我们会得到更好的成绩。因此，我们学习的时间并不是影响成绩的唯一因素，它还会根据考试的难度或所学科目的难度而变化。

因此，在统计学中，通常会进行许多实验来确定自变量和因变量之间是否存在关系。然后可以以图形方式表示获得的结果，以检查变量是否相关，如果是，则查看它们具有什么类型的关系（正、负、线性、指数等）。

请记住，尽管最基本的统计研究是使用一个自变量和一个因变量进行的，但在一项调查中可能有多个自变量。

一旦进行了统计研究，就可以计算出数学函数，从而可以进行近似，从而对变量之间的关系进行建模。所以通常你先做统计模型，然后再做数学模型。