Diferencia Entre Variable Dependiente E Independiente En Investigacion último 2023

En un modelo matemático, un modelo estadístico y en las ciencias experimentales, los valores de la variables dependientes depender de los valores de la variables independientes. Las variables dependientes representan el producto o resultado cuya variación se está estudiando. Las variables independientes, también conocidas en un contexto estadístico como regresores, representan entradas o causas, es decir, razones potenciales para la variación. En un experimento, cualquier variable que el experimentador manipule puede llamarse variable independiente. Los modelos y experimentos prueban los efectos que las variables independientes tienen sobre las variables dependientes. Cada vez, aunque su influencia no sea de interés directo, las variables independientes pueden incluirse por otras razones, como para dar cuenta de su posible confusión.

Matemáticas

En matemáticas, una función es una regla para examinar algunos datos (en el caso más simple, un número o conjunto de números) y proporcionar un resultado (que también puede ser un número). Un símbolo que representa una entrada arbitraria de datos se denomina variable independiente, mientras que un símbolo que representa un resultado arbitrario se denomina variable dependiente. El símbolo más común para los datos de entrada es Xy el símbolo más común para el resultado es Y; la función en sí se escribe comúnmente

$\ estilo de visualización y = f (x)$

.​​

Es posible tener múltiples variables independientes o múltiples variables dependientes. Por ejemplo, en cálculo multivariable, a menudo se encuentran funciones de la forma

$\ estilo de visualización z = f (x, y)$

dónde z es una variable dependiente mientras que X y Y son variables independientes. Las funciones con múltiples salidas a menudo se denominan funciones con valores vectoriales.

Estadísticas

En un experimento, una variable manipulada por un experimentador se denomina variable independiente. La variable dependiente es el evento que se espera que cambie cuando se manipula la variable independiente.

En las herramientas de minería de datos (para estadísticas multivariadas y aprendizaje automático), a la variable dependiente se le asigna un rol como variable objetiva (o en algunas herramientas como una característica objetiva), mientras que a una variable independiente se le puede asignar un rol como variable regular. Se proporcionan valores conocidos para la variable objetivo para el conjunto de datos de entrenamiento y el conjunto de datos de prueba, pero se deben predecir para otros datos. La variable objetivo se utiliza en los algoritmos de aprendizaje supervisado, pero no en el aprendizaje no supervisado.

Modelos

En los modelos matemáticos, la variable dependiente se estudia para ver si varía y cuánto varía a medida que cambian las variables independientes. En el modelo lineal estocástico simple

$\displaystyle y_i=a+bx_i+e_i$

el termino

$\displaystyle y_yo$

es él yon-ésimo valor de la variable dependiente, mientras que

$\ estilo de visualización x_ i$

es él yon-ésimo valor de la variable independiente. El termino

$\displaystyle e_yo$

se conoce como el «error» y contiene la variabilidad de la variable dependiente no explicada por la variable independiente.

Con múltiples variables independientes, el modelo es

$\displaystyle y_i=a+bx_i,1+bx_i,2+…+bx_i,n+e_i$

dónde no es el número de variables independientes.

Simulación

En simulación, la variable dependiente cambia en respuesta a cambios en las variables independientes.

Referencias

Obtenido de «https://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Variables_dependientes_e_independientes&oldid=144150513»