변수를 해석하고, 일정한 법칙에 따라 모델의 인과 변수인 경제 변수에 영향을 주며, 변수의 변경 원인에 대해 설명하거나 설명합니다. 예를 들어, 시장에서 상품 가격과 공급 간의 관계를 설명하는 계량 경제 모델의 경우 가격 변화는 생산자가 시장에 제공하는 상품의 수에 영향을 미칩니다. 따라서 가격 변수는 이 모델의 해석 변수입니다. 연립 방정식 모델에서는 내생 변수, 외생 변수 및 지연 변수를 해석 변수로 사용할 수 있습니다. < P > 예를 들어, 시장에서 어떤 상품 가격과 공급 간의 관계를 설명하는 계량 경제 모델의 경우 가격 변화는 생산자가 시장에 제공하는 상품의 수에 영향을 미칩니다. 따라서 가격 변수는 이 모델의 해석 변수입니다. 연립 방정식 모델에서는 내생 변수, 외생 변수 및 지연 변수를 해석 변수로 사용할 수 있습니다. < P > 예측된 변수, 해석된 변수라고도 하며 회귀 분석에서 흔히 볼 수 있으며 실험 연구의 인변수와 맞먹는다. 회귀 분석에서 변수 관계는 실험 연구에서 변수 간의 인과 관계와는 달리 명확하지 않으므로 예측 변수 및 예측 변수라고 합니다. < P > 확장 데이터 < P > 선행 변수에는 외생 변수와 내생 변수의 후행 변수가 포함됩니다. 외생 변수는 설정된 경제 시스템의 모델 외부에서 숫자 값이 결정되는 변수이고, 지연 변수는 변수의 시간 지연량입니다.
변수 x 가 현재 값을 취하지 않고 이전 값을 취하는 경우, 주민개인 가처분소득의 이전 값이 현재 상품 수요에 뒤처져 있기 때문에 주민개인 가처분소득의 이전 값을' 지연변수' 라고 합니다. < P > 경제 모델에서는 외생 변수를 정책 변수와 비정책 변수로 나눌 수 있습니다. 정책 변수 ("제어 가능한 외생 변수" 라고도 함) 는 의사결정자가 제어할 수 있는 외생 변수를 의미합니다. 비정책 변수는 "비통제 외생 변수" 라고도 하며 의사결정권자가 통제하기 어렵거나 통제할 수 없는 외생 변수를 말합니다. < P > 변수의 범위에 따라 변수의 존재를 알 수 있는 코드 부분이 결정됩니다. 프로시저 내에서 변수를 선언할 때 프로시저 내의 코드만 해당 변수의 값에 액세스하거나 변경할 수 있습니다. 여기에는 범위가 있으며, 이 프로세스에는 국부적입니다.
그러나 값이 동일한 모듈 내의 모든 프로시저 또는 전체 애플리케이션의 모든 프로시저에 유효한 변수와 같이 더 넓은 범위의 변수를 사용해야 하는 경우도 있습니다.
바이두 백과-해석된 변수
바이두 백과-해석변수