当自变量的确造成了因变量的变化，而不是其他的因素造成了因变量的变化，我们就说这种因变量是( )

一般来说，科学实验中主要涉及三种变量：自变量,因变量和控制变量。自变量是指在实验中由实验者操作的变量。因变量是指随着自变量的变化而变化的变量。控制变量是指实验中除自变量以外的影响实验变化和结果的潜在因素或条件。根据上述定义，下列说法正确的是： 研究变量包括自变量、因变量。 研究变量包括自变量、因变量（） 非线性模型中，当其他自变量保持不变，X1?变化△X1，因变量的期望值的变化量为： 当自变量x的值减少，而因变量y的值增加，则两变量之间存在着( ) 中国大学MOOC: 线性假设是指自变量xj的变化对因变量y的影响与其他自变量的的取值无关。 一元线性回归模型Y=β0+β1X+ε中，反映由自变量变化引起的因变量线性变化的是（） 回归分析预测法是在分析市场现有自变量与因变量之间相互关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量。（） （名词解析） 自变量与因变量 　　如何理解自变量和因变量? 如何理解自变量和因变量 在定性分析的基础上，先确定影响预测对象（因变量）的主要因素（自变量），然后根据这些自变量的观测值建立回归方程或模型，再由自变量的变化来推算因变量的变化的需求预测方法是（　　）。 在定量分析的基础上，先确定影响预测对象（因变量）的主要因素（自变量），然后根据这些自变量的观测值建立回归方程或模型，再由自变量的变化来推算因变量的变化的需求预测方法是（） 当自变量和因变量都是分类变量时，适用那种统计方法进行分析：() 计算回归方程时，因变量是随机的，而自变量不是随机的，是给定的数值。 那种由于其他变量的变化而导致自身发生变化的变量叫做因变量。 回归分析法也称相关分析法，它是依据预测的（）原理，在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的同归方程，并将同归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量变化的预测方法。 回归分析预测是指在分析现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立数学模型，根据自变量的变化对因变量进行预测。 回归分析对资料的要求是，自变量可以控制的变量，而因变量则是()。 调研人员通过改变某些变量的值而保持其他变量不变，用以衡量这些变量（这些变量称为自变量）对我们关注的一些变量的变化的影响（这些变量称为因变量），这种方法称为（）