変数予測子

この記事では、予測変数とは何かについて説明します。したがって、予測子変数の意味、予測子変数の例、そして最後に、予測子変数と応答変数の違いがわかります。

予測変数とは何ですか?

統計学における予測変数とは、実験で値を操作できる変数のことです。つまり、検索では、予測変数は従属変数に影響を与える変数であり、それが応答値にどのような影響を与えるかを分析したいと考えます。

予測変数は、説明変数または独立変数とも呼ばれます。

たとえば、ある種類の植物に添加される化学物質の量と植物の成長速度の関係を分析する場合、予測変数は化学物質の量になります。なぜなら、研究者が変更できる値は化学物質の数であり、一方で植物の成長速度はその結果であるからです。

統計調査の結果がグラフで表される場合、予測変数は通常、x 軸 (横軸) 上に文字xで表されます。

予測変数の例

予測変数の定義がわかったら、概念をよりよく理解するために、このタイプの変数の例をいくつか以下に示します。

• 勉強に費やした時間 (予測変数) は、得られる成績 (応答変数) に影響します。
• 製品の価格 (予測変数) によって、その製品を購入する意欲のある人の数 (応答変数) が変化します。
• 周囲温度 (予測変数) は森林火災の数 (応答変数) に影響します。
• 製品の広告 (予測変数) は、その製品の販売数 (応答変数) に影響を与えます。
• 都市の住民の数 (予測変数) は、都市のタクシーの台数 (応答変数) に関連付けられています。

予測変数と応答変数

あらゆる統計分析には、少なくとも予測変数と応答変数が含まれます。このセクションでは、これら 2 種類の変数の違いについて説明します。

予測子変数と応答変数の違いは、予測子変数が応答値に影響を与えるのではなく、その逆ではないことです。つまり、調査では、予測変数は考えられる原因であり、一方、応答変数は考えられる結果です。

したがって、実験者は予測変数を変更して、その値の変化が応答変数にどのような影響を与えるかを分析します。このようにして、予測変数と応答変数の間にどのような関係が存在するかを知ることができます。

応答変数は基準変数または従属変数とも呼ばれ、通常はグラフの Y 軸 (縦軸) で表されます。

通常、予測変数と応答変数の間の関係は、線形回帰モデルを実行することによって分析されます。