Якщо y представляє залежну змінну, а x — незалежну змінну, це співвідношення описується як регресія y на x. Відношення можна представити простим рівнянням, яке називається рівнянням регресії.
Приклади незалежної та залежної змінної Ви хочете порівняти марки паперових рушників, щоб побачити, які утримують найбільше рідини. Незалежною змінною у вашому експерименті буде марка паперових рушників. Залежною змінною буде кількість рідини, яку вбирає паперовий рушник.
Y представляє залежну змінну, X є незалежною змінною, b – нахил лінії регресії, a – точка перетину y (точка, де графік перетинає вісь y), а ϵ – нев’язка (похибка).
Відповідь і пояснення: у регресії ми використовуємо змінну, яка відома як незалежна змінна, щоб передбачити значення іншої змінної, яка відома як залежна змінна. Незалежна змінна також відома як провісник оскільки він передбачає іншу змінну, тобто залежну змінну.
У моделі множинної лінійної регресії може бути більше однієї незалежної змінної, що означає, що немає фіксованого обмеження на кількість незалежних змінних, які можна використовувати. Однак важливо враховувати розмір вибірки та уникати переобладнання моделі шляхом включення занадто великої кількості незалежних змінних.
Залежну змінну іноді називають «відповіддю», «симптомами» або «результатом». Залежна змінна часто є центром дослідження. Незалежні змінні: На незалежні змінні не впливають жодні інші змінні, які вимірює дослідження.