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En modélisation et en statistiques
En modélisation mathématique , on étudie la relation entre l'ensemble des variables dépendantes et l'ensemble des variables indépendantes.modèle linéaire stochastique simple linéaire nuage de points est généré à partir de données où
La droite de régression qui s'ajuste au mieux à l' ensemble de données bivariées prend la forme expérience , la variable manipulée par l'expérimentateur est une variable dont l'influence est avérée ; on l'appelle variable indépendante. La variable dépendante est l'événement qui devrait changer lorsque la variable indépendante est manipulée.
Synonymes
Selon le contexte, une variable indépendante est parfois appelée « variable prédictive », « variable de régression », « covariable », « variable manipulée », « variable explicative », « variable d’exposition » (voir la théorie de la fiabilité ), « facteur de risque » (voir les statistiques médicales ), « caractéristique » (en apprentissage automatique et en reconnaissance de formes ) ou « variable d’entrée ». En économétrie , le terme « variable de contrôle » est généralement utilisé à la place de « covariable ».
Selon le contexte, une variable dépendante est parfois appelée « variable de réponse », « régressande », « critère », « variable prédite », « variable mesurée », « variable expliquée », « variable expérimentale », « variable répondante », « variable de résultat », « variable de sortie », « cible » ou « étiquette ». En économie, les variables endogènes font généralement référence à la cible.
paires d'antonymes
| indépendant | dépendant |
| saisir | sortir |
| régresseur | régressand |
| prédicteur | prédit |
| explicatif | explication |
| exogène | endogène |
| manipulé | mesuré |
| exposition | résultat |
| fonctionnalité | étiquette ou cible |
"Certains auteurs préfèrent le terme « variable explicative » à celui de « variable indépendante » lorsque les quantités traitées comme variables indépendantes ne sont pas nécessairement statistiquement indépendantes ou manipulables indépendamment par le chercheur. Si la variable indépendante est qualifiée de « variable explicative », alors le terme «d'exploration de données (pour les statistiques multivariées et l'apprentissage automatique ), la variable dépendante est appelée variable de contrôle » ou de « variable fixe ».
Les variables parasites sont des variables indépendantes potentielles qui peuvent être incluses dans une analyse de régression pour aider le chercheur à obtenir une estimation précise des paramètres de réponse, des prédictions et une meilleure adéquation du modèle , mais qui ne présentent pas d'intérêt substantiel pour l' hypothèse examinée. Par exemple, dans une étude portant sur l'effet des études postsecondaires sur les revenus à vie, le sexe, l'origine ethnique, la classe sociale, la génétique, l'intelligence, l'âge, etc., pourraient être des variables parasites. Une variable est considérée comme parasite uniquement lorsqu'on peut supposer (ou démontrer) qu'elle influence la variable dépendante . Si elle est incluse dans une régression, elle peut améliorer l' ajustement du modèle . Si elle est exclue de la régression et qu'elle présente une covariance non nulle avec une ou plusieurs des variables indépendantes d'intérêt, son omission biaisera le résultat de la régression pour l'effet de cette variable indépendante d'intérêt. Cet effet est appelé biais de confusion ou biais de variable omise ; dans ces situations, des modifications du plan expérimental et/ou le contrôle de la variable sont nécessaires. Les variables parasites sont souvent classées en trois types :
- Les variables relatives aux sujets sont les caractéristiques des individus étudiés susceptibles d'influencer leurs comportements. Ces variables comprennent l'âge, le sexe, l'état de santé, l'humeur, le milieu social, etc.
- Les variables de blocage, ou variables expérimentales, sont des caractéristiques des personnes menant l'expérience qui peuvent influencer le comportement d'un individu. Le sexe, la présence de discrimination raciale, la langue ou d'autres facteurs peuvent être considérés comme de telles variables.
- Les variables situationnelles sont des caractéristiques de l'environnement dans lequel l'étude ou la recherche a été menée, qui influencent négativement le résultat de l'expérience. Il s'agit notamment de la température ambiante, du niveau d'activité, de l'éclairage et de l'heure de la journée.
En modélisation, la variabilité non prise en compte par la variable indépendante est désignée par
Exemples
- Effet des engrais sur la croissance des plantes :
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