被解释变量是y,而不是x。以下是对此的详细解释: 一、被解释变量的定义 在统计学和回归分析中,被解释变量通常指的是我们想要解释或预测的那个变量。它是因变量,即随着其他变量的变化而变化。在数学模型中,被解释变量通常表示为y。 二、被解释变量与解释变量的区别 被解释变量(y)...
在统计学和数据分析中,被解释变量通常指的是因变量,也就是我们用来解释或预测的那个变量。在常见的表示中,被解释变量一般用“y”来表示,而解释变量(自变量)则用“x”来表示。因此,如果你的问题是关于一般的统计或数据分析语境,那么被解释变量是“y”。 表示约定:在大多数情况下,特别是在线性回归、逻辑回归等统计...
被解释变量不一定是 x 或者 y,这取决于它们之间的关系式和定义。 在回归分析中,被解释变量相当于实验研究中的因变量。一般来说,如果等式形如 y=2x+1,那么 y 是被解释变量;若写成 x=(y-1)/2,则 x 是被解释变量。在坐标轴上,通常横轴是自变量,纵轴是因变量。 被预测变量,也叫被解释变量,多见于回归分析...
在回归分析模型 Y=β0+β1X+ε（一元线性回归模型）中，Y是被解释变量，就称为因变量。X是解释变量，称为自变量。表示为：因变量Y随自变量X的变化而变化。协变量是指那些人为很难控制的变量，通常在回归分析中要排除这些因素对结果的影响。“选择变量”即是条件变量，并且有个条件定义按钮（rule），...
在统计学中,特别是回归分析中,自变量和因变量是两个重要的概念。理解这两个概念对于理解回归分析的基本原理至关重要。 因变量也被称为被解释变量或响应变量。它是我们要预测或解释的变量。因变量通常在回归方程的左边表示,用 Y 来表示。 自变量也被称为解释变量或预测变量。它是用来解释因变量变化的变量。自变量通...
在被解释变量为Y,解释变量分别为X1、X2的二元回归分析中,复相关系数R的含义是( ) A. X1与Y之间的线性相关程度 B. X2与Y之间的线性相关程度 C. X1、X2与Y之间的线性相关程度 D. X1与X2之间的线性相关程度 相关知识点: 试题来源: 解析 C.X1、X2与Y之间的线性相关程度 ...
被解释变量Y是居民消费,解释变量X3是居民可支配收入,beta3_hat=0.67是X3的估计值。Y和X3在模型估计过程中均取对数,估计模型中参数估计值(偏效应)解释如下: A.控制其他影响因素不变的情况下,当居民可支配收入增加1%时,居民消费平均增加1%*0.67 = 0.67%B.控制其他影响因素不变的情况下,当居民可支配收入增加1%时...
被解释变量是X还是Y..189***9668比如一个方程Y=X在方程中自变量X就是解释变量Y就是被解释变量举个经济学中的例子比如说社会总产出Y=C+I+G+XM在这个式子中消费(c)投资(I)政府支出(g)进口(xm)就是
在被解释变量为Y,解释变量分别为X 1 、X 2 的二元回归分析中,复相关系数R的含义是( )A.X 1 与Y之间的线性相关程度B.X 2 与Y之间的线性相关程度C.X
以企业研发支出(R&D)占销售额的比重(单位:%)为被解释变量(Y),以企业销售额(X1)与利润占销售额的比重(X2)为解释变量,一个容量为32的样本企业的估计结果如下: