변수 예측자

이 문서에서는 예측 변수가 무엇인지 설명합니다. 따라서 예측변수의 의미, 예측변수의 예, 그리고 마지막으로 예측변수가 반응변수와 어떻게 다른지 알아봅니다.

예측변수란 무엇입니까?

통계에서 예측 변수는 실험에서 값을 조작할 수 있는 변수입니다. 즉, 검색에서 예측변수는 종속변수에 영향을 미치는 변수이고, 이것이 반응값에 어떤 영향을 미치는지 분석하고자 합니다.

예측변수는 설명변수 또는 독립변수라고도 합니다.

예를 들어, 식물 종류에 첨가된 화학 물질의 양과 식물의 성장률 사이의 관계를 분석하는 경우 예측 변수는 화학 물질의 양입니다. 왜냐하면 연구자가 수정할 수 있는 값은 화학 물질의 양이고, 반면에 식물의 성장률은 이에 따른 결과이기 때문입니다.

통계 연구 결과를 그래픽으로 표시할 때 예측 변수는 일반적으로 x축(가로 축)에 문자 x 로 표시됩니다.

예측 변수의 예

예측 변수의 정의를 알고 나면 개념을 더 잘 이해할 수 있도록 이러한 유형의 변수에 대한 몇 가지 예가 아래에 제시됩니다.

• 공부하는 데 소요된 시간(예측 변수)은 획득한 성적(반응 변수)에 영향을 미칩니다.
• 제품 가격(예측 변수)은 해당 제품을 구매하려는 사람들의 수(반응 변수)를 변경합니다.
• 주변 온도(예측 변수)는 산불 횟수(반응 변수)에 영향을 미칩니다.
• 제품 광고(예측 변수)는 해당 제품의 판매량(반응 변수)에 영향을 미칩니다.
• 도시의 주민 수(예측 변수)는 도시의 택시 수(반응 변수)와 연결됩니다.

예측변수와 반응변수

모든 통계 분석에는 최소한 예측 변수와 반응 변수가 포함됩니다. 이 섹션에서는 이 두 가지 유형의 변수의 차이점이 무엇인지 살펴보겠습니다.

예측 변수와 반응 변수의 차이점은 예측 변수가 반응 값에 영향을 미치는 것이지 그 반대가 아니라는 점입니다. 즉, 조사에서 예측 변수는 가능한 원인이고, 반면에 반응 변수는 가능한 결과입니다.

따라서 실험자는 예측 변수를 변경하여 해당 값의 변화가 반응 변수에 어떤 영향을 미치는지 분석합니다. 이렇게 하면 예측 변수와 반응 변수 사이에 어떤 관계가 존재하는지 확인할 수 있습니다.

반응변수는 기준변수 또는 종속변수라고도 하며 일반적으로 그래프의 Y축(세로축)에 표시됩니다.

일반적으로 예측 변수와 응답 변수 간의 관계는 선형 회귀 모델을 실행하여 분석됩니다.