Cevap:
Çünkü bu kolay bir kongredir. Gerekli değildir. Genellikle bağımsız değişken zamandır ve “zaman çizgisini” soldan sağa görselleştirme eğilimindeyiz.
Açıklama:
Herhangi bir çalışmadaki bağımsız değişken, kontrol etmediğiniz (veya kontrol edemediğiniz), ama ilgilendiğiniz birini (bağımlı değişkenler) etkileyen değişkendir. Çünkü zamanla tanımlanmış bir evrende yaşar, değişken zaman olsun ya da olmasın (çoğu zaman öyleyse), değişiminin ifadesi mutlaka bir zaman çizelgesini takip eder.
Kısa cevabın dediği gibi - görsel olarak soldan sağa doğru ilerleyen bir zaman çizelgesini düşünüyoruz. Ancak, bu sadece bir kongredir. Herhangi bir eksene yerleştirilebilir ve matematik, kullanılan eksenleri temsil ettiği sürece eşit olarak geçerli olabilir.
Bu nedenle, önceki ayrıntılı cevap bazı mükemmel örnekler vermiş olsa da, gerçek REASON, x-ekseni üzerindeki bağımsız değişkeni çiziyoruz. Sonuçlarımızı veya gözlemlerimizi başkaları tarafından daha kolay anlaşılmasını sağlamak için sadece konvansiyonu takip etmek.
Sonuç: Eğer açıklama yapılmayan bir denklem için base-8 sayıları kullanmaya başlasam, sonuçlarım hala geçerli olabilir, ancak baz-10 sayısının normal kongre yapmasını bekleyen herkesin kafası karışacaktı. Bu nedenle, belirli nedenlerden dolayı değişiklik özellikle belirtilmediği sürece, tüm hesaplamalar için baz-10'u kullanırız.
Y = x ^ 2 y = x2, y = 1 ile sınırlanan birinci kadrandaki tabanı olan katının hacmini ve y eksenine dik olan ve y eksenine dik kesitli olan yekpare miktarını bulun. Hacim = ???
Aşağıdaki cevaba bakınız:
Yıllık tasarrufun bağımlı değişken olduğu ve yıllık gelirin bağımsız değişken olduğu en küçük karesel regresyon çizgisini hesaplayın.
Y = -1.226666 + 0.1016666 * X bar X = (12 + 13 + 14 + ... + 20) / 9 = 9 * (12 + 20) / (2 * 9) = 16 bar Y = (0 + 0.1 + 0,2 + 0,2 + 0,5 + 0,5 + 0,6 + 0,7 + 0,8) / 9 = 0,4 şapka beta_2 = (toplam _ {i = 1} ^ {i = 9} x_i * y_i) / (toplam_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i ^ 2) "" x_i = X_i - bar X "ile ve" y_i = Y_i - bar Y => şapka beta_2 = (4 * 0.4 + 3 * 0.3 + 2 * 0.2 + 0.2 + 0.1 + 2 * 0.2 + 3 * 0,3 + 4 * 0,4) / ((4 ^ 2 + 3 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2) * 2) = (1,6 + 0,9 + 0,4 + 0,2 + 0,1 + 0,4 + 0,9 + 1,6) / 60 = 6.1 / 60 = 0.10166666 => şapka beta_1 = bar Y - şapka beta_2 * bar X = 0.4 - (6.1 / 60) * 16 = -1.226666 &qu
Rastgele değişken nedir? Kesikli rastgele değişken ve sürekli rasgele değişken örneği nedir?
Lütfen aşağıya bakın. Rastgele bir değişken, rastgele bir deneydeki bir dizi olası değerin sayısal sonuçlarıdır. Örneğin, bir ayakkabı mağazasından rastgele bir ayakkabı seçeriz ve büyüklüğünün ve fiyatının iki sayısal değerini ararız. Kesikli bir rasgele değişken sınırlı sayıda olası değere veya sınırsız sayıdaki gerçek sayı dizisine sahiptir. Örneğin, yalnızca sınırlı sayıda olası değeri alabilen ayakkabı boyutu. Sürekli bir rastgele değişken ise tüm değerleri gerçek sayılar aralığında alabilir. Örneğin, ayakkabı fiyatları para cinsinden her t