Dependent and independent variables
실험이나 모델링에서 사용되는 변수는 독립 변수(independent variable), 종속 변수(dependent variable) 혹은 기타로 분류할 수 있다.
- 독립 변수는 입력값이나 원인을 나타내며,
- 종속 변수는 결과물이나 효과를 나타낸다.
기타 여러 가지 원인으로 관찰 중인 변수들은 기타 변수라고 한다.
통계학 용어
독립 변수는 예측 변수(predictor variable), 복귀자(regressor), 통제 변수(controlled variable), 조작 변수(manipulated variable), 노출 변수(exposure variable), 리스크 팩터(risk factor) 등의 다양한 용어로 불리며, 기계 학습 혹은 패턴 인식에서는 특징 (feature) 이라고도 한다. 그냥 단순히 입력 변수(input variable)이라고도 한다.
또한 독립 변수는 설명 변수(Explanatory variable)라고 하기도 한다. 독립 변수로 취급하는 것의 수량이 통계적으로 독립적이지 않을 경우에 한하여 더 선호된다.
Example
\(y = f(x)\) 라고 할 때,
- X는 입력 변수
- Y는 종속 변수