Провісник змінних

У цій статті пояснюється, що таке прогностичні змінні. Отже, ви знайдете значення предикторної змінної, приклади предикторних змінних і, нарешті, чим предикторська змінна відрізняється від відповідної змінної.

Що таке предиктор змінної?

У статистиці прогностична змінна — це змінна, значенням якої можна маніпулювати в експерименті. Тобто під час пошуку змінна-прогноз — це змінна, яка впливає на залежну змінну, і ми хочемо проаналізувати, як вона впливає на значення відповіді.

Прогностичну змінну також називають пояснювальною змінною або незалежною змінною.

Наприклад, якщо аналізувати зв’язок між кількістю хімікатів, доданих до типу рослини, та швидкістю росту рослин, прогностичною змінною є кількість хімікатів. Тому що значення, яке дослідник може змінити, це кількість хімічних речовин і, з іншого боку, швидкість росту рослин є наслідком цього.

Коли результати статистичного дослідження представлені графічно, прогностичні змінні зазвичай представлені на осі абсцис (горизонтальна вісь) буквою x .

Приклади предикторних змінних

Коли ми знаємо визначення передбачуваної змінної, нижче наведемо кілька прикладів цього типу змінної, щоб краще зрозуміти концепцію.

• Час, витрачений на навчання (прогностична змінна), впливає на отримані оцінки (змінна відповіді).
• Ціна продукту (змінна предиктора) змінює кількість людей, які бажають купити товар (змінна відповіді).
• Температура навколишнього середовища (прогностична змінна) впливає на кількість лісових пожеж (змінна реакції).
• Реклама продукту (змінна предиктора) впливає на кількість продажів зазначеного продукту (змінна відповіді).
• Кількість мешканців міста (змінна-прогноз) пов’язана з кількістю таксі в місті (змінна відповіді).

Змінна предиктора та змінна відповіді

Будь-який статистичний аналіз включає, як мінімум, змінну-прогностику та змінну-відповідь. У цьому розділі ми побачимо, яка різниця між цими двома типами змінних.

Різниця між змінною предиктора та змінною відповіді полягає в тому, що змінна предиктора впливає на значення відповіді, а не навпаки. Тобто, у розслідуванні змінна-прогностика є можливою причиною, а, з іншого боку, змінна відповіді є можливим наслідком.

Таким чином, експериментатор змінює змінну предиктора, щоб проаналізувати, як зміна її значення впливає на змінну відповіді. Таким чином ви можете з’ясувати, який зв’язок існує між змінною предиктором і змінною відповіді.

Змінну відповіді також можна назвати критеріальною змінною або залежною змінною та зазвичай представлено на осі Y графіка (вертикальна вісь).

Як правило, зв’язок між змінною прогнозу та змінною відповіді аналізується за допомогою моделі лінійної регресії.