1. 인과관계(기능)에 따른 변수
- 독립 변수 (Independent Variable) : 다른 변수에 영향을 주는 변수
- 원인 변수 / 요인 변수 / 실험 요인 (Factor) : 종속 변수에 원인을 야기하는 독립 변수
- 예측 변수 (Predictor Variable) / 설명 변수 (Explanatory Variable) / 회귀 변수 (Regressor) / 자극 변수 (Stimulus) / 외생 변수 (Exogenous Variable) / 통제 변수 (Control Variable) / 공변 변수 (Covariate) : 예측에 이용되는 변수로 변화를 예측해보려고, 변화시켜보는 변수. (독립 변수)
- 종속 변수 (Dependent Variable) : 다른 변수로부터 영향을 받는 변수
- 반응 변수 (Response Variable) / 결과 변수 (Explained Variable) / 피회귀 변수 (Regressand) / 목적 변수 (Criterion Variable) / 내생 변수 (Endogenous Variable) / 통제된 변수 (Controlled Variable) : 예측을 함에 따라 결과로 나오게 되는 변수. 실제 분석 대상. 예측되는 변수
- 매개 변수 (Parameter, Intervening Variable) : 제 3의 변수. 다른 변수로부터 영향을 받지 않는 변수. 독립변수와 종속변수 사이에 간접적인 연결(매개) 역할만 하는 변수.
- 조작 변수 / 조절 변수 (Moderator) : 독립 변수와 종속 변수 간에 관계의 방향, 관계의 강도, 영향의 크기 등에 영향을 미치는 변수
* 참고링크 1
2. 속성에 따른 변수의 분류
- 범주형 변수 (Categorical Variable) / 질적 변수 (Qualitative Variable)
- 이진 변수 (Binary Variable / dichotomous variable) : ex. 0 또는 1, Yes or No
- 명목 변수 (Nomial Variable) : ex. 지역의 행정번호, 운동선수의 등번호, 색상
- 서열 변수 (Ordered Variable, Ordinal Variable) : ex. 순위, 등급
- 수치형 변수 (Numerical Variable) / 양적 변수 (Quantitative Variable)
- 등간 변수 (Interval Variable) : ex. IQ점수, 온도
- 비율 변수 (Ratio Variable) : 0의 값일 땐 변수가 없다는 의미와 같다. ex. 맥박, 투입량, 무게, 거리, 시간 등.
* 연속성에 따른 변수의 분류
• 연속 변수 (Continuous Variable) : ex. 거리, 부피, 나이
• 이산 변수 (Discrete Variable) : ex. 학생 수, 나무의 수 (수량에 관련 된 것)
* 참고 링크 2
What is the difference between ordinal, interval and ratio variables? Why should I care? - FAQ 1089 - GraphPad
Analyze, graph and present your scientific work easily with GraphPad Prism. No coding required.
www.graphpad.com
https://www.scribbr.com/methodology/types-of-variables/
Types of Variables in Research & Statistics | Examples
In statistical research, a variable is defined as an attribute of an object of study. Choosing which variables to measure is central to good experimental
www.scribbr.com
3. 데이터 특성에 따른 변수의 분류
- 요약변수 (Summary Variable) : 수집 데이터의 요약된 데이터를 담는 변수
- 파생변수 (Derived Variable) : 주관적인 의미의 변수. 기존의 변수의 조합으로 만든 새로운 변수.
ex. 수집된 변수 → 요약변수 → 파생변수
- 고객별 구매데이터 → 지난해의 평균 구매액, 최근 한달간 구매량 등 → 고객의 회원등급
- 몸무게, 키 → (-) → bmi지수, 비만도
- 수학점수, 영어점수 → (-) → 평균점수 , 등급
'AI > Fundamental' 카테고리의 다른 글
| 분류모델 성능평가 지표 (2) : PR curve, mAP (mean Average Precision) (0) | 2023.11.02 |
|---|---|
| 회귀분석 평가지표 정리해보기 (Metrics ; MAE, MAPE, MPE / MSE, RMSE, MSLE / R2 score) (2) | 2023.11.02 |
| 정규화란? Normalization, Regularization 정규화 종류에 대해서 알아보자. (0) | 2023.09.13 |
| LSTM (Long Short-Term Memory) 신경망 모델 공부하기 (0) | 2023.08.28 |
| Activation Function 활성화 함수 (Sigmoid, Softmax, tanh, ReLU) 사용 이유, 그래프, 성질 (0) | 2023.08.24 |