自变量和因变量各是什么

自变量和因变量是统计学中描述两个变量之间关系的两个概念，自变量(又称为解释变量、预测变量或独立变量)是指一个变量，其取值可以影响另一个变量的取值，因变量(又称为响应变量、依赖变量或观测变量)是指一个变量，其取值受到自变量取值的影响而发生变化。

以线性回归为例，假设我们有一个数据集，包含了身高(自变量)和体重(因变量)的信息，在这个例子中，身高可以影响体重，因此身高是自变量；而体重则是因变量，它的取值会随着身高的变化而变化，通过线性回归分析，我们可以找到一条直线(回归方程),用它来预测给定身高下的人可能出现的体重，在这个过程中，身高就是一个自变量，体重就是一个因变量。

自变量是影响因变量取值的关键因素，而因变量则是随自变量变化而变化的量，在实际问题中，我们需要找到自变量和因变量之间的关系，以便进行预测、控制或其他分析。