변수와 가설

• 현실 세계에서 하나의 변수가 다른 변수에 영향을 미치는 경우가 많다.
  ex) 부모의 수입이 높으면 자녀의 학업 성적이 우수한가?
  독립변수: 부모의 수입 -> 종속변수: 자녀의 학업 성적

독립변수

• 독립: 다른 변수에 의해 영향을 받지 않는 변수(종속변수에 영향을 줌)
• 연구자가 조정 가능(위의 예시에서 부모의 수입을 3000 -> 5000 변경가능)

종속변수

• 독립변수에 영향을 받아 변화하는 변수

독립변수와 종속 변수

• 독립 변수에 영향을 받아 변화하는 변수
  

독립변수 예시

• 이미지 분류 모델에서 이미지에 따라 모델의 추론 결과가 변경될 수 있다.
• ex) 이미지 분류 모델: 독립변수 = 이미지 x, 종속변수 = 추론결과 y

변수와 변량

• 변수: 독립변수 X(단변수(Univariable): 독립변수 1개, 다변수(Multivariable): 독립변수 여러개)
• 변량: 종속변수 Y(단변량(Univariate): 종속변수 1개, 다변량(Multivariate): 종속변수 여러개)
  ex) 회귀 문제(scalar값 예측)에서 노동시간, 종업원수, 가게의 크기에 따른 매출액 예상시 3개의 독립 변수와 1개의 종속변수가 존재하므로 Multivariable regression/ univariate regression으로 이해 가능하다.