小伙伴，很多人可能对解释变量是自变量吗和什么是解释变量什么是控制变量不是很了解，所以今天我来和大家分享一些关于解释变量是自变量吗和什么是解释变量什么是控制变量的知识，希望能够帮助大家更好地了解这个话题。
本文目录一览
- 1、解释变量是自变量吗
- 2、什么是解释变量,什么是控制变量
- 3、什么是解释变量
- 4、什么叫“解释变量”和“被解释变量”
- 5、什么是解释变量、被解释变量和控制变量
- 6、解释变量和控制变量
- 7、名词解释变量
- 8、什么是解释变量、被解释变量和控制变量 实证分析中用到的
- 9、解释变量就是自变量吗被解释变量就是因变量吗
解释变量是自变量吗
解释变量是自变量。解释变量对应的称呼有:解释变量、自变量、控制变量、外生变量。解释变量是对这个变量进行解释，也就是字面上的意思。如说x是自变量，是一个物体在因变量的环境之下进行，所以呢，自变量，它是物体自然而然进行变化的数据的量解释变量。
解释变量的由来
解释变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的抽象概念。解释变量可以通过解释变量名访问。在指令式语言中，解释变量通常是可变的；但在纯函数式语言（如Haskell）中，解释变量可能是不可变的。在一些语言中，解释变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象（如在Java和VisualBasic中）。
什么是解释变量,什么是控制变量
解释变量与控制变量都是自变量,为了突出研究的问题进行了区分.
解释变量是指着重研究的自变量,是研究者重点考查对因变量有何影响的变量.
而控制变量是指与特定研究目标无关的非研究变量,即除了研究者重点研究的解释变量和需要测定的因变量之外的变量,是研究者不想研究,但会影响研究结果的,需要加以考虑的变量.
什么是解释变量
解释变量
影响研究对象的变量。它解释了研究对象的变动，表现为方程所描述因果关系中的因。
基本内容
影响研究对象的变量。它解释了研究对象的变动，表现为方程所描述因果关系中的因。
解释变量对应的称呼有： 解释变量 、自变量、 预测元、回归元、 控制变量、外生变量。
（通常所说的被解释变量也有不同的称呼，比如：应变量、被解释变量、预测子、回归子、响应变量、内生变量；
同样， 相对应的）
什么叫“解释变量”和“被解释变量”
解释变量亦称“说明变量”、“可控制变量”，是经济计量模型中的自变量。解释变量，按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响，并对因变量的变化原因作出解释或说明。
例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。
被预测变量，又叫被解释变量，多见于回归分析中，相当于实验研究中的因变量。回归分析中的变量关系不像实验研究中的变量之间因果关系明确，因而多称为预测变量和被预测变量。
扩展资料
两个或两个以上的变量之间所具有的变化规律进行拟合，确立一个相应的数学表达式（经验公式），通过一个或多个变量的变化去解释另一个变量变化的方法，以便从定量的角度由已知量推测未知量，在此过程中，用来解释其他变量变化的量就是预测变量，而被解释的变量就是被预测变量。
一元回归分析，只考虑一个预测变量和一个被预测变量的回归问题而进行的分析；多元回归分析则是含有两个或两个以上预测变量且只有一个被预测变量的回归分析。
参考资料来源：百度百科—被解释变量
参考资料来源：百度百科—解释变量
什么是解释变量、被解释变量和控制变量
解释变量是，原因；被解释变量是，结果；控制变量是，参数（即外部因素）
例如：y=a*x+b。其中x为解释变量，y为被解释变量，ab就是控制变量！
解释变量和控制变量
在传统计量当中，控制变量和解释变量的地位通常不做特别区分。然而在因果研究的框架下，对二者的要求有显著的不同。
在研究当中，解释变量是我们所关注的“因”。对于这个因，必需确保其因果链足够单纯（因与果不是第三方的共同结果，同时，因果两项不是某控制变量的共同原因）。控制变量不能是因果链中的中介，因为控制了中介，因就无法有效地影响果，也不能是因果的共同结果，在共同结果的影响下，我们无法判断因果间的关系链条还是否是二者间的纯粹联系。
在OLS模型假定中要求无内生性，即要求所有解释变量均与扰动项不相关。这个假定太强，因为解释变量一般很多，要保证都是外生，比较困难。当解释变量可以区分为核心变量与控制变量两类时，可以弱化该条件。
通常，回归方程中有一个 “核心变量” 或 “感兴趣的变量”，我们特别希望得到对其系数的一致估计，并将其解释为核心变量对于被解释变量的因果效应。对于方程中的其他变量，我们可能对于这些变量本身并无太大兴趣，之所以把它们也放入回归方程，主要是为了 “控制住” 那些对被解释变量有影响的遗漏因素，以避免遗漏变量偏差，故称这些次要变量为 “控制变量” 。
对于控制变量本身并不感兴趣，或许就可以容忍对于控制变量系数的不一致估计，而只要核心变量的系数估计一致即可。此时，就可以不要求控制变量外生（即允许控制变量与扰动项相关），而只要在给定控制变量的条件下，核心变量与扰动项不相关即可。换言之，只要求核心变量与扰动项在某种意义上 “条件不相关” 即可。
此“条件不相关”一般以“条件均值独立”的形式给出，在相互独立和不相关中间，有个均值独立。
关于条件均值独立
“条件均值独立” 即 “均值独立” 的基础上加了一个条件。
条件均值的效果：
对于非线性的条件期望
参考资料：
1. 新派学者主张的初等计量经济学教学 | 五个重要知识点
2. 再论OLS：核心变量与控制变量的区别
名词解释变量
变量名词解释如下
可假定为一组特定值中之任一值的量。
代表数学公式中一个可变量的符号，函数f(x)的值取决于变量x的值。
数值可变的量。
变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的抽象概念。
变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的；但在纯函数式语言（如Haskell）中，变量可能是不可变的。变量和变数有时通用。
什么是解释变量、被解释变量和控制变量 实证分析中用到的
解释变量是,原因；被解释变量是,结果；控制变量是,参数（即外部因素）
例如：y=a*x+b.其中x为解释变量,y为被解释变量,ab就是控制变量!
解释变量就是自变量吗被解释变量就是因变量吗
变量是变化的量，自变量和因变量都属于变量的范畴，自己变化的量叫自变量，因为别的量而改变的量叫因变量。
Y=aX+b，从解释变量和被解释变量看，Y是被X解释的变量。因此，X是解释变量，Y是被解释变量。从自变量和因变量看，X是自身变量的量，Y是随着X变化而变化的量。因此，X是自变量，Y是因变量。
广义解释
任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当我们分析这些系统（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。例如：可以分析人体这个系统中，呼吸对于维持生命的影响，那么呼吸就是自变量，而生命维持的状态被认为是因变量。系统和模型可以是一个二元函数这么简单，也可以是整个社会这样庞杂。
以上内容参考：百度百科-自变量
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