Как называется независимая переменная функции
Функция. Зависимые и независимые переменные. Область определения и область значений функции.
теория по математике 📈 функции
Определение понятия функции. Переменные.
Зависимость переменной у от переменной х, при которой любому значению переменной х соответствует единственное значение переменной у, называют функцией.
Ключевое слово, которое нужно запомнить в определении функции – это зависимость.
Например, человек идет на деловую встречу, но чувствует, что он опаздывает. Он ускоряет свой шаг, потому что от его скорости зависит время. Чем быстрее он двигается, тем меньше времени уйдет у него на дорогу. То есть время зависит от скорости.
Или, например, спортсмен метает ядро на дальнее расстояние. Чем сильнее будет бросок, тем дальше полетит ядро. Скорость полета зависит от силы толчка. Здесь опять прослеживается зависимость.
Например, функция задана формулой у = – 3х 2 – 7. Равносильная ей запись такая: f(x)= – 3х 2 – 7.
Области определения и значения функции
Все возможные значения независимой переменной (х) называют областью определения функции.
Все значения, которые принимает зависимая переменная (у) называют областью значений функции.
Если какая-либо функция у=f(x) задана формулой, а при этом ее область определения не указана, то считается, что она состоит из любых значений переменной, при которых выражение имеет смысл.
Области определения и значений школьных функций
1. Для линейной функции областью определения будет являться любое число.
Если у такой функции k≠0, то областью ее значений также будет являться любое число.
При k=0 область значений этой функции состоит из единственного числа b.
Например, функция задана формулой у = 7. Тогда ее область значения — это число 7, а область определения – любое число.
2. Гипербола задается формулой вида y = k/x.
Область определения такой функции – любое число, кроме нуля.
Область значений такой функции – аналогичная.
3. Функция, заданная формулой y= |x|, имеет область определения – любое число.
4. У функций у = х 2 и у = х 3 область определения – любое число.
Для того чтобы понимать, как находится область определения функции и рассмотреть примеры заданий на нахождение области определения функции, вспомним правила, при которых существуют ограничения и выражение не имеет смысл: нельзя делить на нуль; нельзя извлекать квадратный корень из отрицательного числа.
Пример 3. Рассмотрим, как находится область определения функций, которые заданы следующими формулами:
В знаменателе этого выражения содержится переменная х, поэтому надо проверить, при каком значении он может быть равным нулю и исключить это значение из области определения, так как на знаменатель делят, а на нуль делить нельзя.
Итак, имеем знаменатель х + 11. Приравниваем его к нулю, получаем х + 11 = 0. Решаем простое уравнение на нахождение неизвестного слагаемого и получаем х= – 11. Это число исключаем из области определения функции.
Ответ: (1) и (2) – множество всех чисел; (3) – любое число, кроме (-11) или х ≠ – 11; (4) х ≥0.
Что такое зависимые и независимые переменные? (Примеры)
Затем их можно рассматривать как причину (независимая переменная) и следствие (зависимая переменная). Независимый контролируется экспериментатором, в то время как зависимый изменяется в ответ на независимый. Давайте приведем пример:
Мы хотим провести исследование, чтобы изучить влияние потребления алкоголя на артериальное давление. Количество алкоголя, потребляемого ежедневно, будет независимой переменной (причина), а кровяное давление будет зависимой переменной (эффект).
-Влияние табака на физическое сопротивление. Употребление табака (VI), физическая устойчивость (DV).
-Влияние потребления сахара на вес. Потребление сахара (VI), вес (VD).
В этой статье о научном методе вы можете узнать больше о том, как эти переменные используются в научных исследованиях.
Понятие независимой переменной и зависимой переменной
Независимая переменная
Он может стоять сам по себе и не подвержен влиянию того, что делает экспериментатор, или другой переменной в том же эксперименте; отсюда и его название «независимый».
Это переменная, которая может систематически обрабатываться или обрабатываться экспериментатором, чьи контролируемые изменения оказывают непосредственное влияние на зависимую переменную.
Говоря с математической точки зрения, они являются входными элементами уравнения или модели исследования и представлены на оси абсцисс (х) на графике..
Другими словами, это предполагаемая «причина» в изучаемых отношениях. Как правило, в качестве независимой переменной выбирается только один, чтобы избежать влияния нескольких факторов на зависимую переменную одновременно..
Если бы это произошло, было бы трудно определить и измерить, какая из модификаций в «независимых» переменных вызывает изменения в наблюдаемом поведении.
Независимая переменная также известна как контролируемая переменная или прогностическая переменная в зависимости от типа исследования.
Зависимая переменная
В центре внимания исследования в целом, в котором экспериментатор фокусирует свои наблюдения и измерения, чтобы увидеть, как его поведение реагирует на контролируемые изменения. Другими словами, это предполагаемый «эффект» изученных отношений.
Он представлен на оси ординат (y) графа, поскольку они являются выходными элементами функциональной модели или уравнения. Наблюдаемые изменения в этой переменной тщательно регистрируются как фундаментальная часть результатов эксперимента..
В зависимости от типа исследования, он также может быть известен как экспериментальная переменная, переменная измерения или переменная отклика.
Определение зависимых и независимых переменных (с примерами)
Простое название «зависимый» или «независимый» может создать впечатление, что ему не нужно больше объяснений, чтобы понять его природу, поскольку его определения кажутся очень простыми и универсальными..
Особенно в социальных или поведенческих науках правильная идентификация учебных переменных может быть запутанной или не столь очевидной. По этой причине чрезвычайно важно управлять различиями, чтобы гарантировать, что результаты актуальны и значимы
Многие ученые не рекомендуют использовать термины «зависимый» и «независимый» для исследований, которые не являются экспериментальными или не соответствуют научному методу..
Несмотря на это, они все еще являются частью методологического подхода, наиболее часто используемого в социальных исследованиях..
примеров
1— Используя следующие 2 переменные исследования, «положительные комментарии» и «самооценка», с предлагаемым упражнением, следует читать следующим образом: Положительные комментарии вызывают изменение самооценки, и самооценка не может вызвать изменения в положительные отзывы.
С более логичной и научной точки зрения предыдущее предложение имеет большой смысл и работает, чтобы проиллюстрировать идентификацию и различие между зависимыми и независимыми переменными..
Как указывалось в предыдущих пунктах, с гораздо более глубоким исследованием с социальной или психологической точки зрения, можно было бы обсудить случаи, когда наличие хорошей самооценки может оказать положительное влияние на людей, что может привести к положительным комментариям..
2- В «Воздействии большего количества солнечного света повышается уровень счастья у работников, которые весь день остаются в закрытых офисах», при использовании предлагаемого упражнения воздействие солнца будет как независимая переменная, а уровень счастья будет зависеть от.
3-В вопросе «Каковы преимущества или ухудшение социальных сетей у детей?», Социальные сети могут быть четко определены как независимая переменная, поскольку предполагается, что она оказывает благотворное или усугубляющее влияние на детей. Этот эффект является тем, что предлагается в качестве объекта исследования, поэтому он является зависимой переменной.
5— Электродвигатель вращается быстрее за счет увеличения напряжения: напряжение электричества регулируется в вольтах, независимая переменная. Скорость вращения измеряется в оборотах в минуту, зависимая переменная.
Зависимые и независимые переменные: что это такое, с примерами
Содержание:
Независимая переменная и зависимая переменная Они образуют две наиболее известные категории в мире науки и исследований в таких областях, как медицина, психология, социология и другие области знаний.
Это не только фундаментальные концепции при проведении экспериментов; кроме того, они помогают понять, как работает реальность, на основе анализа отдельных явлений. Короче говоря, они позволяют нам упростить то, что мы изучаем, и сосредоточиться на простых элементах, которые могут раскрыть научные знания.
В этой статье мы увидим, что такое зависимые и независимые переменные, с несколькими примерами, которые помогают понять его роль в науке и в использовании статистических инструментов.
Зависимые и независимые переменные: что это такое?
В психологии, как и в любой другой научной дисциплине, исследования необходимы для разработки новых техник, методов, объяснительных моделей и практических приложений, а также для улучшения или обеспечения безопасности и достоверности уже существующих.
На операционном уровне всякий раз, когда мы работаем экспериментально, мы будем делать это с двумя основными типами: зависимая и независимая переменная.. Давайте рассмотрим каждый из них в этой статье.
Базовое определение независимой переменной
Независимая переменная определяется как любая переменная, которая проверяется на экспериментальном уровне и используется исследователями для проверки гипотезы. Около свойство, качество, характеристика или способность, способные влиять на остальные переменные, имея возможность изменять или отмечать поведение остальных переменных.
Таким образом, разные значения этой переменной будут важны для разработки и интерпретации результатов эксперимента, поскольку он может их объяснить.
Например, вы можете отметить различные ситуации, в которых участники будут проходить во время эксперимента (если проходит более одного раза), или группы, которые пройдут через разные экспериментальные условия. В этих случаях мы могли бы говорить о независимых переменных внутри субъектов или между субъектами соответственно.
Зависимая переменная: понятие
Что касается зависимой переменной, мы говорим о то качество или характеристика, на поведение которых влияет независимая переменная. Это переменная или переменные, которые измеряются, чтобы иметь возможность интерпретировать результаты. Другими словами, это то, что наблюдается, чтобы увидеть, изменяется ли оно или как оно изменяется при выполнении определенных условий (контролируемых с помощью зависимых переменных).
Конечно, вы должны учитывать, что не все исследования, в которых используются зависимые и независимые переменные, выражают причинно-следственные связи. Другими словами, тот факт, что при изменении значения независимой переменной значение зависимой также изменяется по более или менее предсказуемой схеме, не означает, что причиной этого последнего изменения было манипулирование независимой переменной. Этот тип феномена может выражать простой эффект корреляции, особенно в социальных науках.
Например, если вопрос о намерении голосовать лицам с более низким уровнем образования дает другой результат, чем вопрос о намерении голосовать тем, кто имеет университетское образование, это не обязательно означает, что независимая переменная «уровень образования» является единственной. что порождает эту вариацию; Возможно, существует еще одна скрытая переменная, которая объясняет как разное намерение голосовать, так и низкий уровень образования, например, отсутствие финансовых ресурсов.
Подробная информация о его использовании в исследованиях
Разделение на зависимую и независимую переменную является основным элементом любого проводимого расследования. Но количество переменных, которые следует учитывать, а также тип эксперимента и то, что на самом деле предполагается анализировать, могут сильно различаться.
Например, простой дизайн может потребовать только использования независимой переменной и независимой переменной. В общем, рекомендуется, по крайней мере, в отношении независимой переменной использовать только одну за раз, поскольку чем больше число независимых переменных, тем выше сложность эксперимента и вероятность возникновения некоторой ошибки измерения.
Однако, если, например, мы хотим оценить эффекты лекарственного средства, более целесообразно оценить различные элементы в одном эксперименте. У нас может быть межгрупповая независимая переменная, которая будет типом группы (группа субъектов с лекарством и группа контрольных субъектов, чтобы увидеть, есть ли существенные различия) и внутригрупповой переменной, которая будет временем лечения. (до лечения, после лечения и последующее наблюдение).
Аналогичным образом, в качестве зависимых переменных мы можем оценивать различные аспекты, такие как уровень депрессии, суицидальные мысли, режимы питания, либидо, количество и качество сна.
В любом случае отношения между зависимыми и независимыми переменными будут одинаковыми, и всегда следует проверять, есть ли влияние каждой из независимых переменных на зависимые переменные (и не только на каждую из независимых переменных, но и на влияет ли взаимодействие между ними на иждивенцев). Это можно оценить с помощью различных типов дизайна, например ANOVA..
Другой аспект, который следует принять во внимание, заключается в том, что в зависимости от того, что подлежит исследованию и как это расследование должно проводиться, одна и та же реальность может быть зависимой или независимой переменной.
Например, индекс массы тела человека может быть независимой переменной, если он используется для оценки того, влияет ли он на какую-то другую переменную, или он может быть зависимой переменной, если мы оцениваем, что тот же ИМТ может зависеть от другой переменной. Таким образом, скорее позиция, с которой мы анализируем переменную, а не сама переменная, делает ее зависимой или независимой.
Примеры его использования в науке
В заключение давайте рассмотрим несколько примеров ситуаций или исследований, в которых мы можем видеть зависимую и независимую переменные.
Первым делом могло бы быть исследование, направленное на анализировать уровень изменения сердечного ритма, вызванного воздействием на разные уровни высоты у людей с акрофобией. В этом случае высота, на которой находится объект, будет независимой переменной, а частота сердечных сокращений будет зависимой переменной.
5 социальных классов феодализма и их характеристики
Зависимые и независимые переменные
Из двух всегда зависимая переменная, вариация которой изучается путем изменения входных данных, также известных как регрессоры в статистическом контексте. В эксперименте любую переменную, которой экспериментатор манипулирует [ необходимо пояснение ], можно назвать независимой переменной. Модели и эксперименты проверяют влияние независимых переменных на зависимые. Иногда, даже если их влияние не представляет прямого интереса, независимые переменные могут быть включены по другим причинам, например, чтобы учесть их потенциальный смешивающий эффект.
СОДЕРЖАНИЕ
Математика [ править ]
Статистика [ править ]
Моделирование [ править ]
Линия наилучшего соответствия для двумерного набора данных принимает форму y = α + βx и называется линией регрессии. α и β соответствуют точке пересечения и наклону соответственно. [12]
Моделирование [ править ]
При моделировании зависимая переменная изменяется в ответ на изменения независимых переменных.
Синонимы статистики [ править ]
В зависимости от контекста, зависимая переменная иногда называется «ответная переменная», «регрессионная переменная», «критерий», «прогнозируемая переменная», «измеряемая переменная», «объясненная переменная», «экспериментальная переменная», «отвечающая переменная», «конечная переменная», «выходная переменная», «цель» или «метка». [14] В экономике эндогенные переменные обычно ссылаются на цель.
«Объясняющая переменная» Некоторые авторы предпочитают «независимую переменную», когда величины, рассматриваемые как независимые переменные, не могут быть статистически независимыми или не поддающимися независимому манипулированию исследователем. [20] [21] Если независимая переменная упоминается как «объясняющая переменная», тогда термин «ответная переменная» некоторые авторы отдают предпочтение зависимой переменной. [14] [20] [21]
«Объясненная переменная» Некоторые авторы предпочитают «зависимую переменную», когда величины, рассматриваемые как «зависимые переменные», могут не быть статистически зависимыми. [22] Если зависимая переменная упоминается как «объясненная переменная», тогда термин «прогнозирующая переменная» некоторые авторы предпочитают использовать независимую переменную. [22]
Другие переменные [ править ]
Можно подумать, что переменная изменяет зависимые или независимые переменные, но на самом деле она не может быть в центре внимания эксперимента. Так что переменная будет оставаться постоянной или отслеживаться, чтобы попытаться минимизировать ее влияние на эксперимент. Такие переменные могут быть обозначены как «управляемая переменная», « управляющая переменная » или «фиксированная переменная».
Посторонние переменные часто делятся на три типа:
При моделировании изменчивость, не охватываемая независимой переменной, обозначается и известна как « остаточный », «побочный эффект», « ошибка », «необъяснимая доля», «остаточная переменная», «нарушение» или «допуск». «. е я <\ displaystyle e_ > 
Зависимые и независимые переменные
Из двух всегда зависимая переменная, вариация которой изучается путем изменения входных данных, также известных как регрессоры в статистическом контексте. В эксперименте любую переменную, которой экспериментатор манипулирует [ необходимо пояснение ], можно назвать независимой переменной. Модели и эксперименты проверяют влияние независимых переменных на зависимые. Иногда, даже если их влияние не представляет прямого интереса, независимые переменные могут быть включены по другим причинам, например, чтобы учесть их потенциальный смешивающий эффект.
СОДЕРЖАНИЕ
Математика [ править ]
Статистика [ править ]
Моделирование [ править ]
Линия наилучшего соответствия для двумерного набора данных принимает форму y = α + βx и называется линией регрессии. α и β соответствуют точке пересечения и наклону соответственно. [12]
Моделирование [ править ]
При моделировании зависимая переменная изменяется в ответ на изменения независимых переменных.
Синонимы статистики [ править ]
В зависимости от контекста, зависимая переменная иногда называется «ответная переменная», «регрессионная переменная», «критерий», «прогнозируемая переменная», «измеряемая переменная», «объясненная переменная», «экспериментальная переменная», «отвечающая переменная», «конечная переменная», «выходная переменная», «цель» или «метка». [14] В экономике эндогенные переменные обычно ссылаются на цель.
«Объясняющая переменная» Некоторые авторы предпочитают «независимую переменную», когда величины, рассматриваемые как независимые переменные, не могут быть статистически независимыми или не поддающимися независимому манипулированию исследователем. [20] [21] Если независимая переменная упоминается как «объясняющая переменная», тогда термин «ответная переменная» некоторые авторы отдают предпочтение зависимой переменной. [14] [20] [21]
«Объясненная переменная» Некоторые авторы предпочитают «зависимую переменную», когда величины, рассматриваемые как «зависимые переменные», могут не быть статистически зависимыми. [22] Если зависимая переменная упоминается как «объясненная переменная», тогда термин «прогнозирующая переменная» некоторые авторы предпочитают использовать независимую переменную. [22]
Другие переменные [ править ]
Можно подумать, что переменная изменяет зависимые или независимые переменные, но на самом деле она не может быть в центре внимания эксперимента. Так что переменная будет оставаться постоянной или отслеживаться, чтобы попытаться минимизировать ее влияние на эксперимент. Такие переменные могут быть обозначены как «управляемая переменная», « управляющая переменная » или «фиксированная переменная».
Посторонние переменные часто делятся на три типа:
При моделировании изменчивость, не охватываемая независимой переменной, обозначается и известна как « остаточный », «побочный эффект», « ошибка », «необъяснимая доля», «остаточная переменная», «нарушение» или «допуск». «. е я <\ displaystyle e_ >