Variables dependientes e independientes

En un experimento, una variable, manipulada por un experimentador, se llama variable independiente. La variable dependiente es el evento que se espera que cambie cuando se manipula la variable independiente.[5]

En las herramientas de minería de datos (para estadística multivariante y aprendizaje automático), a la variable dependiente se le asigna un rol como variable objetivo (o en algunas herramientas como característica objetivo), mientras que a una variable independiente se le puede asignar un rol como variable regular.[6] Se proporcionan valores conocidos para la variable objetivo para el conjunto de datos de formación y el conjunto de datos de prueba, pero deben predecirse para otros datos. La variable objetivo se utiliza en los algoritmos de aprendizaje supervisado, pero no en el aprendizaje no supervisado.

En los modelos matemáticos, la variable dependiente se estudia para ver si varía y cuánto varía a medida que cambian las variables independientes. En el modelo lineal estocástico simple ${\displaystyle y_{i}=a+bx_{i}+e_{i}}$ el término ${\displaystyle y_{i}}$ es el inésimo valor de la variable dependiente, mientras que ${\displaystyle x_{i}}$ es el inésimo valor de la variable independiente. El término ${\displaystyle e_{i}}$ es conocido como el "error" y contiene la variabilidad de la variable dependiente no explicada por la variable independiente.

Con múltiples variables independientes, el modelo es ${\displaystyle y_{i}=a+bx_{i,1}+bx_{i,2}+...+bx_{i,n}+e_{i}}$, donde n es el número de variables independientes.

En simulación, la variable dependiente se modifica en respuesta a los cambios en las variables independientes.