一、只有一个解释变量怎么分外生解释变量和内生解释变量？

只有一个解释变量时，无法再分为外生解释变量和内生解释变量。

外生解释变量是指对研究对象产生影响的因素，通常与研究对象之外的因素有关，例如政策、自然灾害、经济环境等。内生解释变量则是指与研究对象相关的因素，这些因素与研究对象的性质、特征、属性等紧密相关。

在多个解释变量的场景下，可以通过以下方式区分外生解释变量和内生解释变量：

所谓内生解释变量，就是指在模型所要研究的现象与研究者本身之间存在着内在联系。例如，教师对待学生态度、教师职业压力、学校生活满意度、父母对教师职业状况的评价等，这些因素都会影响教师对学生的态度和对待学生的方式。

所谓外生解释变量，就是指对研究对象产生影响的因素，这些因素通常与研究对象之外的因素有关。例如政策、自然灾害、经济环境等。

请注意，当只有一个解释变量时，无法再继续区分内生和外生解释变量。

二、什么是解释变量和预报变量？

1.

在回归分析中,自变量x称为解释变量,因变量y称为预报变量。影响研究对象的变量。

2.

它解释了研究对象的变动,表现为方程所描述因果关系中的因(即回归分析中的自变量)。回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

三、自变量和因变量通俗解释？

在数学等式中能够影响其他变量的一个变量叫做自变量。受到自变量变化影响而变化的是因变量。两者是因果关系，自变量是因，因变量是果，如果两者的关系可以一一对应，则称为函数关系。

自变量一词来自数学。在数学中，y=f（x）。在这一方程中自变量是x，因变量是y。将这个方程运用到心理学的研究中，自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。自变量有连续变量和类别变量之分。

四、解释变量量名词解释？

变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的；但在纯函数式语言（如Haskell）中，变量可能是不可变（immutable）的。

在一些语言中，变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象（如在Java和Visual Basic中）；但另外一些语言可能使用其它概念（如C的对象）来指称这种抽象，而不严格地定义“变量”的准确外延。

五、剩余变量 松弛变量 人工变量名词解释？

松弛变量的引入常常是为了便于在更大的可行域内求解。若为0，则收敛到原有状态，若大于零，则约束松弛。对线性规划问题的研究是基于标准型进行的。因此对于给定的非标准型线性规划问题的数学模型，则需要将其化为标准型。

一般地，对于不同形式的线性规划模型，可以采用一些方法将其化为标准型。其中，当约束条件为“≤”（“≥”）类型的线性规划问题，可在不等式左边加上（或者减去）一个非负的新变量，即可化为等式。

这个新增的非负变量称为松弛变量（或剩余变量），也可统称为松弛变量。在目标函数中一般认为新增的松弛变量的系数为零。

六、自变量因变量无关变量的名词解释？

自变量是指实验者操纵的假定的原因变量，也称刺激量或输入变量。是引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量也被看作是因变量的原因。因变量是指一种假定的结果变量，也称反应变量或输出变量，它是实验自变量作用于实验对象之后所出现的效果变量。因变量是因为自变量的变化而产生的现象变化或结果。无关变量是指那些不是某实验所需研究的，自变量与因变量之外的一切变量的统称，也称为非实验因子或无关因子。无关变量又称为控制变量，即实验中除了自变量以外，其它的可能引起实验结果改变的因素。

七、高二数学解释变量和预报变量？

选B，高中的话 如果你读完大学，选C 高中强调自变量是x，就是这里的解释变量，只是一种约定俗成，不知道你理解不

八、控制变量和解释变量的区别？

　　某一个变量与模型中随机解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数得到一个一致估计量，这个变量就称为工具变量。　　控制变量在物理学的概念是指那些除了实验因素(自变量)以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。

九、怎样用SPSS做解释变量,被解释变量,控制变量间的pearson检验？

这个问题是在做偏相关分析时使用的三个变量概念。

例如：分析收入（被解释变量）与工龄（解释变量）的相关性时，剔除学历（控制变量）的因素。

这样，可只分析收入与工龄间的pearson相关系数。

十、什么是前定解释变量？

前定变量名词解释：经济计量模型中的外生变量和内生变量的前期值称为前定变量。例如以下模型名词解释：

Ct＝a0 a1yt u1

It＝b0 b1yt b2yt-1 u2

yt＝C It Gt

式中名词解释：Ct——消费;

It——投资;

Gt——政府支出;

yt-1——y的滞后值;

u——随机变量;

a0,a1,b0,b1,b2——结构参数。

在这个模型中,Gt是外生变量,yt-1是内生变量的前期值,它的数值是由过去时期的经济系统所决定的,不可能受到模型内变量现期数值变化的影响,这两个都是前定变量。

用模型作预测和政策分析时,须先输入前定变量的值,才能由模型解出内生变量的值。