自变量因变量

自变量和因变量各是什么

1、自变量是自己在一个范围内随便取值深点就是，变量是一个宽泛的概念。相对于常量而言的。常量是值恒定不变的量。变量就是值不是恒定不变，而是变化的量。不同的变量之间往往有一定的制约关系。函数表示了两个变量之间的映射关系。比如函数y=f（x），这个函数表示y随着x的变化而变化，或者说y因为x的变化而变化。这时候把x叫做自变量。2、会随一个变量变化而变化的量，就叫因变量。如一个方程y=f（x）。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。因变量的取值范围取决于自变量。取值范围1、有分数时需要使得分母不等于0，比如1/（x-1），需要x-1≠0。2、偶次根式时，需要根号里面大于等于0，比如根号x，需要满足x≥0。3、0次方时，需要底数不等于0，比如x的0次方，需要x≠0。4、一些函数的特殊要求，比如对数函数要求真数大于0，正切函数等等。5、与实际结合的式子，需要让式子中的相关变量满足实际条件，比如非负、自然数、正整数等等。

自变量和因变量各是什么？

自变量是会引起其他变量发生变化的变量，是被操纵的。因变量是由一些变量变化而被影响的量，是被测定或被记录的。任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当分析这些系统（或模型）时，可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响，那么选择的这些变量就称为自变量，而被影响的量就被称为因变量。因变量的应用1、OLS研究对普通最小二乘法进行了改进，提出了基于因变量均值的最小二乘法。用实例证明了改进的模型更好地满足了回归分析的假设天剑，降低了一元线性回归模型的估计误差，提高了模型的估计精度和拟合优度，提高了统计推断的质量。2、线性回归模型的约束估计研究了线性回归模型在因变量缺失下的约束估计，基于完整数据方法和单点插补方法。给出了模型系数的两种约束估计，并研究了估计量的渐近正态性。