因变量(dependent variables)和自变量(independent variables)的区别

因变量与自变量...

因变量与自变量

说到数学，有那么多的术语和公式。有些人觉得很有趣，而有些人觉得很难理解。但是数学是生活的一部分；没有它，科学永远不会成为事实。因为数学对一切都有解释；因为它，生活似乎更容易。这就是为什么人们应该永远感激那一天，当基本的1，2，3'¦ 他是学来的。然而，数学并不容易。这是一个完全不同的复杂性，深入到更高层次的理解。一切都是关于计算，答案，或者解决方案。数学是最聪明的人所使用的一门全新的语言。

几何学、整数和锐角只是数学百科全书词汇表中成千上万个数学术语中的一部分。你应该完全了解的其他术语，以及这篇文章的内容，也是成千上万个数学术语中的一个。当涉及到数学和统计学时，这些术语是相似的，但使用的方式不同。这些术语称为因变量和自变量。这两者最重要的用途是在一个方程中区分两个不同的量。有一定的方法来分离它们，并使用它们，直到它达到一个点，因变量成为自变量的依赖。

这些变量非常重要，尤其是在进行实验时。这是因为它们可以帮助你定量地监控你的实验。通过使用这些变量，你可以恰当地衡量你的结果，得出非常准确的结论。

自变量和因变量是相互关联的。在你的实验中，自变量就是被改变的那个。当自变量在实验中发生变化时，因变量也随之变化。因变量的结果也取决于自变量。这些变量是你实验的组成部分。这就是为什么定义和比较它们是非常重要的。

自变量是研究者在实验中操纵的变量。然后假设该变量以影响因变量。自变量对整个实验有很大的影响，在得出实验结论时起着非常重要的作用。

另一方面，因变量是研究者在实验中测量的变量。正是这个变量说明了自变量的作用有多强。

因此，最终，自变量是**纵的变量，其影响由因变量反映。例如，在确定治愈某种疾病需要多少药物剂量的实验中，剂量是自变量，而因变量是疾病是否治愈。这是因为剂量可以改变或操纵（你可以增加或减少剂量）。要知道自变量的作用，因变量（即疾病治愈与否的结果）将显示结果。

总结：

自变量是指在实验中**纵或改变的变量，因变量是指表现效果的变量或前者。

因变量的结果取决于自变量。

改变自变量，测量因变量，得出准确的结论。

发表于 2021-06-23 12:20
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分类：通用

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