自变量与因变量课件
《高数微积分》PPT课件
{
x
0
xa
}.
4.常量与变量: 在某过程中数值保持不变的量称为常量, 而数值变化的量称为变量. 注意 常量与变量是相对“过程”而言的. 常量与变量的表示方法： 通常用字母a, b, c等表示常量, 用字母x, y, t等表示变量.
5.绝对值:
a
a a
a0 a0
运算性质:
ab a b;
( a 0)
须 __________.
二、证明 y lg x 在( 0, ) 上的单调性.
三、证明任一定义在区间( a, a ) ( a 0 ) 上的函数可表
示成一个奇函数与一个偶函数之和.
四、设 f ( x)是以 2 为周期的函数，
且
f (x)
x 2 ,1
x
0 ,试在(,) 上绘出
0, 0 x 1
3l
l
2
2
l 2
3l 2
四、反函数
y
函数 y f ( x)
y
反函数 x ( y)
y0
W
o
y0
W
x0
xo
D
x0
x
D
y 反函数y ( x)
Q(b, a )
直接函数y f ( x)
o
P(a, b)
x
直接函数与反函数的图形关于直线 y x对称.
定理（反函数存在定理）：单调函数f必存在 单调的反函数，且具有和f相同的单调性。
例3
设
D(
x)
1 0
xQ ,
xQ
求D( 7), D(1 2).并讨论D(D( x))的性质. 5
D(1 2) 0, D(D( x)) 1,
解
单值函数, 有界函数, 偶函数, 不是单调函数, 周期函数(无最小正周期)
三角函数中的自变量和因变量
三角函数中的自变量和因变量
在三角函数中，自变量通常是一个角度或弧度，而因变量是与该角度或弧度相关的三角函数值。
具体来说，对于常见的三角函数，如正弦函数（sin）、余弦函数（cos）和正切函数（tan），自变量是一个角度或弧度$\theta$，而因变量分别是$\sin\theta$、$\cos\theta$和$\tan\theta$。
以正弦函数为例，$\sin\theta$表示对于给定的角度$\theta$，其对应的正弦值。
$\theta$是自变量，它可以是一个具体的角度值，如$30^{\circ}$，也可以是一个弧度值，如$\frac{\pi}{6}$。
而$\sin\theta$是因变量，它是根据$\theta$计算得到的正弦函数值。
同样地，对于余弦函数和正切函数，自变量$\theta$分别对应于$\cos\theta$和$\tan\theta$。
在三角函数的应用中，通过给定自变量$\theta$的值，可以计算出相应的因变量$\sin\theta$、$\cos\theta$或$\tan\theta$的值。
这些值在数学、物理学、工程学等领域中有广泛的应用，用于解决与角度相关的问题，如几何图形的计算、波动现象的描述等。
总之，在三角函数中，自变量是角度或弧度，而因变量是相应的三角函数值，通过自变量和三角函数的定义式，可以计算出因变量的值。
《线性相关关系》课件
04
CATALOGUE
多元线性回归分析
多元线性回归模型
定义
多元线性回归模型是用来 描述因变量与两个或两个 以上的自变量之间的线性 关系的模型。
公式
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βpXp + ε
假设
误差项 ε 满足独立同分布 ，且均值为0，方差恒定。
最小二乘法估计参数
线性相关关系强调的是变量之间的关 联程度和变化趋势，而不是确定性的 数学关系；函数关系则强调变量之间 的确定性和规律性。在线性相关关系 中，两个变量的值可以相互影响，而 在函数关系中，一个变量的值是由另 一个变量的值确定的。
在某些情况下，线性相关关系可以转 化为函数关系，例如通过最小二乘法 拟合直线。但是，线性相关关系更广 泛，它可以包括非线性的情况，即两 个变量之间存在曲线或其他非线性关 系。
模型检验
在建立回归模型后，需要对模型进行检验，以确保其有效 性。常见的检验包括残差分析、回归系数检验和整体模型 显著性检验等。
预测
使用回归模型可以对未来的数据进行预测。通过将自变量 代入模型中，可以计算出对应的因变量的预测值。
注意事项
在使用回归模型进行预测时，需要考虑模型的适用范围和 局限性，以及数据的变化趋势和异常值对预测结果的影响 。
变量进行变换等。
05
CATALOGUE
线性相关关系的应用实例
经济学中的线性相关关系分析
总结词
在经济学中，线性相关关系被广泛应用于市场分析、经济预测和政策制定等方面。
详细描述
经济学家通过研究不同经济指标之间的线性相关关系，可以深入了解经济运行规律，预测未来经济趋势，为政策 制定提供科学依据。例如，研究国内生产总值（GDP）与失业率之间的关系，可以分析经济周期和政策效果。
李克特量表的因变量和自变量
李克特量表的因变量和自变量摘要：一、李克特量表简介二、李克特量表的因变量和自变量解析1.因变量的类型2.自变量的设定三、李克特量表在实证分析中的应用1.趋势分析2.相关分析和回归分析3.实例：二元logistic回归分析四、总结与展望正文：一、李克特量表简介李克特量表（Rating Scales）是一种常用的测量工具，由美国心理学家李克特（R.A.Likert）于1932年创立。
它是一种心理反应量表，用于衡量受访者对某一主题或问题的态度、观点和看法。
李克特量表通常包括一系列陈述，受访者需要根据其同意程度进行评分，评分范围通常为1（非常不同意）到5（非常同意）。
二、李克特量表的因变量和自变量解析1.因变量的类型在李克特量表中，因变量通常是受访者对某一主题或问题的态度、观点和看法。
例如，在一项关于产品满意度的调查中，因变量可以是受访者对产品各个方面的满意程度。
2.自变量的设定自变量是研究者主动操纵，引起因变量发生变化的因素或条件。
在李克特量表中，自变量可以是受访者的人口统计学特征（如年龄、性别、教育程度等），也可以是调查主题相关的变量（如产品特性、服务质量等）。
三、李克特量表在实证分析中的应用1.趋势分析通过计算每个陈述的平均得分，可以分析出受访者对某一主题或问题的整体态度趋势。
例如，在产品满意度调查中，可以计算出受访者对产品各个方面的平均满意度，从而了解整体满意度趋势。
2.相关分析和回归分析在进行相关分析和回归分析时，可以将李克特量表的得分作为自变量和因变量。
例如，研究者可以探讨受访者的人口统计学特征与满意度得分之间的相关性，或者分析不同产品特性对满意度得分的影响。
3.实例：二元logistic回归分析当因变量是二分类变量时（如满意与不满意），可以采用二元logistic 回归分析。
在此分析中，研究者可以探讨自变量（如人口统计学特征、产品特性等）对因变量（满意度）的影响程度，从而为改进产品和服务提供依据。
北师大版七年级数学下册第三章变量之间的关系PPT课件全套
2、测量小车从不同的高 度下滑的时间，并将得 到的数据填入下表：
支撑物高 度/厘米 小车下滑 时间/秒
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
（1）支撑物高度为70厘米时，小车下滑时间是多少 ？ （2）如果用h表示支撑物高度，t表示小车下滑时间 ，随着h逐渐变大，t的变化趋势是什么？ （3）h每增加10厘米，t的变化情况相同吗？
氮肥施用 量/千克/ 公顷 土豆产量/ 吨/公顷
15.18
21.36
25.72
32.29
34.03
39.45
43.15
43.46
40.83
30.75
(3)根据表格中的数据，你认为氮肥的施用量 是多少时比较适宜？说说你的理由. (4)粗略说一说氮肥的施用量对土豆产量的影 响.
4．某电影院地面的一部分是扇形，座位按 下列方式设置： 排数 1 座位数 60 2 64 3 68 4 72
１.如果正方形的边长为 a ,则正方形的周长Ｃ＝（ 4a ） ２.圆的半径为r,则圆的面积Ｓ＝（
1 ） ah 2
r
2
）
３.三角形的一边为a，这边上的高为h,则三角形 的面积Ｓ＝（
4.梯形的上底，下底分别为a, b,高为h，则梯形的面积
1 2 ５.圆锥的底面半径为r, 高为h,则圆锥的体积V=（3 r h ）
高不变 底面半径变
底面半径不变 高变
变化中的圆锥
h r
h
r
2、 如图，圆锥的底面半径是2厘米，当圆锥的 高由小到大变化时，圆锥的体积也随之变化。 （1）在这个变化过程中，自变量、因 变量各是什么？ (2)如果圆锥的高为h（厘米），那么 3 圆锥的体积V（ 厘米 ）与h之间的关系 式为 . （3）当高由1厘米变化到10厘米时，2㎝
自变量和因变量关系的函数解法绘图及实际问题应用
自变量和因变量关系的函数解法绘图及实际问题应用一、自变量和因变量的概念1.自变量：独立变量，自行变化的量。
2.因变量：依赖变量，随着自变量的变化而变化的量。
二、函数的定义和性质1.函数：自变量与因变量之间的一种对应关系。
2.函数的性质：一一对应、连续、可导、可积等。
三、函数解法绘图1.解析式法：根据函数的解析式，绘制函数图像。
2.列表法：根据自变量和因变量的值，绘制函数图像。
3.图象平移法：根据函数的平移规律，绘制函数图像。
4.函数变换法：根据函数的变换规律，绘制函数图像。
四、实际问题应用1.线性方程的应用：解决生活中的线性问题，如速度、路程、时间的关系。
2.二次函数的应用：解决生活中的二次问题，如抛物线、物体的运动等。
3.三角函数的应用：解决与角度、边长有关的实际问题。
4.反比例函数的应用：解决与比例、面积有关的实际问题。
五、函数解法绘图及实际问题应用的注意事项1.理解自变量和因变量的概念，明确它们之间的关系。
2.掌握函数的定义和性质，了解各种函数的特点。
3.学会使用函数解法绘图，熟练运用各种方法绘制函数图像。
4.将函数知识应用于实际问题，解决生活中的问题。
通过学习自变量和因变量关系的函数解法绘图及实际问题应用，学生可以更好地理解函数的概念和性质，提高解决实际问题的能力。
在教学过程中，教师应注重培养学生的动手操作能力和思维能力，使他们在学习过程中能够真正掌握函数知识，为今后的学习和生活打下坚实的基础。
习题及方法：1.习题一：已知自变量x的取值范围为0到10，求因变量y的值。
解析式：y = 2x + 1解题思路：将x的取值范围代入解析式，得到对应的y的值。
答案：当x=0时，y=1；当x=10时，y=21。
2.习题二：已知自变量x的取值范围为-5到5，求因变量y的值。
解析式：y = x^2解题思路：将x的取值范围代入解析式，得到对应的y的值。
答案：当x=-5时，y=25；当x=5时，y=25。
3.习题三：已知自变量x的取值范围为0到100，求因变量y的值。
《回归分析 》课件
通过t检验或z检验等方法，检验模型中各个参数的显著性，以确定 哪些参数对模型有显著影响。
拟合优度检验
通过残差分析、R方值等方法，检验模型的拟合优度，以评估模型是 否能够很好地描述数据。
非线性回归模型的预测
预测的重要性
非线性回归模型的预测可以帮助我们了解未来趋势和进行 决策。
预测的步骤
线性回归模型是一种预测模型，用于描述因变 量和自变量之间的线性关系。
线性回归模型的公式
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βpXp + ε
线性回归模型的适用范围
适用于因变量和自变量之间存在线性关系的情况。
线性回归模型的参数估计
最小二乘法
最小二乘法是一种常用的参数估计方法，通过最小化预测值与实 际值之间的平方误差来估计参数。
最大似然估计法
最大似然估计法是一种基于概率的参数估计方法，通过最大化似 然函数来估计参数。
梯度下降法
梯度下降法是一种迭代优化算法，通过不断迭代更新参数来最小 化损失函数。
线性回归模型的假设检验
线性假设检验
检验自变量与因变量之间是否存在线性关系 。
参数显著性检验
检验模型中的每个参数是否显著不为零。
残差分析
岭回归和套索回归
使用岭回归和套索回归等方法来处理多重共线性问题。
THANKS
感谢观看
04
回归分析的应用场景
经济学
研究经济指标之间的关系，如GDP与消费、 投资之间的关系。
市场营销
预测产品销量、客户行为等，帮助制定营销 策略。
生物统计学
研究生物学特征与疾病、健康状况之间的关 系。
数学七年级下自变量与应变量ppt课件
它们都是变量. 其中小车下滑的时间t随支撑物的高度h的变化而变化, 支撑物的高度h是自变量 小车下滑的时间t是因变量
;
练一练
婴儿在6个月、1周岁、2周岁时体重分别
大约是出生时的2倍、3倍、4倍，6周岁、10周
岁时的体重分别大约是1周岁时的2倍、3倍。
（2〕如果三角形的底边长为x〔厘米），那么三角形 的面积y〔厘米2〕可以表示为 y=3x （3〕当底边长从12厘米变化到3厘米时，三角形的面积 从__3_6___厘米2变化到___9 ; _厘米2
y=3x表示了 三角形底边长x 和 面积y 之间的关系， 它是变量ｙ随ｘ变化的关系式。
自变量x
你能直观地表示 这个关系式吗？
T=10-d/150 因变量T
高度 d/m
0
200
400
600
800
温度 10.00 8.67
7.33 6.00
4.67
T/°C
;
1000 3.33
1 本节主要是探索了图形中的变量关系 2 能用关系式表示变量之间的关系 3 能根据关系式求值。
作业P170 1，2题
;
1 本节主要是探索了图形中的变量关系 2 能用关系式表示变量之间的关系 3 能根据关系式求值。
其中小车下滑的时间tt随支撑物的高度hh的变化而变化支撑物的高度hh是自变量小车下滑的时间tt是因变量练一练婴儿在66个月11周岁22周岁时体重分别大约是出生时的22倍33倍44倍66周岁10周岁时的体重分别大约是11周岁时的22倍33倍
新课标北师大版课件系列
《初中数学》 七年级 下册
;
回顾与思考
高考生物一轮复习：实验素养提升2实验设计的三大原则与三类“变量”分析精品课件
注：“＋”的多少代表颜色深浅。 A.该实验的自变量为温度 B.该实验的因变量是还原糖的生成量 C.纤维素被水解成了还原糖 D.该纤维素酶的最适温度为40 ℃ 解析 由表中数据可知，该实验中温度是自变量，A正确；还原糖生成量通过颜色深 浅体现出来，这与温度不同有关，是因变量，B正确；溶液中出现砖红色沉淀是因为 纤维素被水解成了还原糖，C正确；②组与①③组的温度相比，40 ℃较适宜，但实 际上该纤维素酶最适温度可能高于或低于40 ℃，故通过本实验不能说明该纤维素酶的 最适温度为40 ℃，D错误。 答案 D
实验名称
自变量
因变量
无关变量
pH、底物量、酶量 、
探 究 温 度 对 淀 粉 酶不 同 温 度 （ 至酶的活性（加碘液后溶
试管的洁净程度、反应
活性的影响
少三种）
液颜色的变化）
时间、操作程序等
酶的活性（气泡的数量 温度、底物量、酶量、
探究pH对过氧化氢不同 pH（ 至少
或带火星的卫生香燃烧 试管的洁净程度、反应
3.（2019·江西金太阳全国大联考）某生物兴趣小组对粳稻、籼稻和杂交稻三种水稻品 种中的H2O2酶活性进行了实验研究，实验结果如下表所示。请回答下列问题：
（1）本实验的目的是探究________________________________________。
设计实验时，各实验组应遵循
原则。
（2）分析表中数据可知，在一定浓度范围内，Cd2＋、Cu2＋都能抑制H2O2酶的活性，
试管 纤维素悬液/mL 纤维素酶液/mL
反应温度/℃ 斐林试剂/mL
砖红色深浅
①
②
③
2
2
2
1
1
1
30
李克特量表自变量与因变量
李克特量表自变量与因变量摘要：1.引言2.李克特量表的概念和用途3.自变量与因变量的定义4.自变量在李克特量表中的应用5.因变量在李克特量表中的应用6.自变量与因变量之间的关系7.结论正文：李克特量表是一种常用的测量工具，广泛应用于社会科学领域，尤其是心理学、教育学和社会学等。
它主要用于测量人们对某个特定概念或观点的态度、看法或行为等。
在李克特量表中，自变量和因变量是两个重要的概念。
自变量是影响因变量的变量，通常表示实验或调查中的一个或多个操作因素。
在李克特量表中，自变量通常是一些独立的测量项目，用于反映被试在某一特定问题上的看法或态度。
例如，在一项关于教育政策的调查中，自变量可能是“支持教育改革”和“反对教育改革”，这两个项目可以用来反映被试对教育改革的态度。
因变量是因自变量而变化的变量，通常表示实验或调查中的因变量结果。
在李克特量表中，因变量通常是一些依赖于自变量的测量项目，用于反映被试在某一特定问题上的看法或态度的变化。
例如，在上述关于教育政策的调查中，因变量可能是“对教育改革的态度”，这个项目可以根据被试对教育改革的支持程度进行评分。
自变量与因变量之间的关系在李克特量表中非常重要。
通过分析自变量与因变量之间的关联程度，研究者可以了解自变量对因变量的影响程度，进而对研究问题进行更深入的探讨。
例如，在上面的教育政策调查中，研究者可以通过分析支持教育改革和反对教育改革这两个自变量与被试对教育改革的态度这个因变量之间的关系，来探讨教育改革政策的影响。
总之，李克特量表是一种非常有用的测量工具，可以帮助研究者更好地了解被试的态度和观点。
逻辑回归的自变量和因变量
逻辑回归的自变量和因变量逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法。
在逻辑回归中，自变量和因变量的概念与其他统计学方法相同，但其应用范围更广泛。
在逻辑回归中，自变量通常被称为特征，因变量则被称为标签或类别。
自变量是逻辑回归模型中的输入变量，用于预测因变量的输出。
自变量可以是任何类型的数据，包括数字、文本、图像等。
在逻辑回归中，自变量通常被表示为一个向量，其中每个元素代表一个特征。
例如，在预测一个人是否患有糖尿病时，自变量可以包括年龄、体重、血糖水平等特征。
因变量是逻辑回归模型中的输出变量，用于表示分类结果。
因变量通常是二元变量，即只有两种可能的取值。
例如，在预测一个人是否患有糖尿病时，因变量可以是0或1，其中0表示不患病，1表示患病。
逻辑回归的目标是通过自变量预测因变量的取值。
为了实现这个目标，逻辑回归使用一个称为sigmoid函数的函数来将自变量映射到因变量。
sigmoid函数的输出值在0到1之间，可以被解释为概率。
例如，如果sigmoid函数的输出值为0.8，则可以将其解释为预测结果为1（即患病）的概率为80%。
在逻辑回归中，自变量和因变量之间的关系可以通过最大似然估计来确定。
最大似然估计是一种统计学方法，用于确定模型参数，使得模型对观测数据的拟合最好。
在逻辑回归中，最大似然估计用于确定sigmoid函数的参数，以最大化模型对观测数据的拟合程度。
总之，逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法，其中自变量用于预测因变量的输出。
自变量通常被表示为一个向量，其中每个元素代表一个特征。
因变量通常是二元变量，即只有两种可能的取值。
逻辑回归使用sigmoid函数将自变量映射到因变量，并使用最大似然估计确定模型参数。
实验心理学中自变量、因变量与控制变量
（1）自变量：即实验中实验者所操纵的、对被试的反应产生影响的变量。
自变量可以分为：作业变量；环境变量；被试变量（2）因变量：指在实验中，由操纵自变量而引起的被试的某种特定反应的变量。
对因变量的控制：使用规范的指导语；选择恰当的因变量指标；避免量程限制。
①天花板效应：由于反应指标的量程不够大，使反应都停留在指标量表的最高端
②地板效应：由于反映指标的量程不够大，使反应都停留在指标量表的最低端
（3）控制变量（额外变量）：不是研究者要考虑的，但是会对因变量产生影响的变量，由于实验者必须控制其对因变量的影响，所以叫做控制变量
①实验者效应：主试在实验中可能以某种方式有意无意地影响被试，使他们的反应符合主试的期望。
典型表现为皮格马利翁效应，罗森塔尔效应
②要求特征：被试自发地对实验目的产生一种假设或猜想，然后再以一种自以为能满足这一假想的实验目的的方式进行反应。
典型表现为霍桑效应和安慰剂效应。
因变量和自变量
在心理实验中，自变量是由实验者操纵、掌握的变量。自变量一词来自数学。在数学中，y=f（x）。在这一方程中自变量是x，因变量是y。将这个方程运用到心理学的研究中，自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。自变量有连续变量和类别变量之分。如果实验者操纵的自变量是连续变量，则实验是函数型实验。如实验者操纵的自变量是类别变量，则实验是因素型的。在心理学实验中，一个明显的问题是要有一个有机体作为被试（符号O）对刺激（符号S）作反应（符号R），即S－O—R。显然，这里刺激变量就是自变量。 在数学等式中能够影响其他变量的一个变量叫做自变量。 自变量的应用范围很广，从数学、函数到计算机、编程，无处不在。 如果x取任意一个量，y都有唯一的一个量与x对应，那么相应地x就叫做这个函数的自变量。 或 如果y是x的函数，那么x是这个函数的自变量。
函数关系式中，某特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量。如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。 更简单、易懂的解释： 如何明白因变量和自变量是什么，其实也简单。说白了，自变量是“原因”，而应变量就是“结果”。例如，市场上一般卖10元一斤的猪肉，因为这几天下暴雨而涨价2元。设定我买进猪肉的钱是Y，猪肉一般的价格为10，现在涨价X元。这就可以把函数式写成：Y=10+X。表示因为涨价的多少（X），而影响到我买进猪肉时的钱要多少（Y）。在这里，X是自变量，Y是应变量。 对于函数中的自变量和应变量有时是相互的，即变化的量的自变量，由变化的量而引起的另一个量的变化那么这一个量叫应变量。因此在实际问题中就应注意谁的变化引起了谁的变化问题。在时间、路程、速度中路程一定，速度的大小的由时间的变化而引起的故一般称时间为自变量而速度为应变量，在一般的数学函数式中自变量和应变量的可以相互转化的这也就是函数与反函数。
北师大版七年级数学下册第3章变量之间的关系PPT习题课件
2．用黑白两种颜色的正六边形地板砖按如图所示的规律 拼成若干图案，则第n个图案中白色地板砖的总块数N N＝4n＋2 ，其中常量是 与n之间的关系式为__________________
4，变量是 ，2 N ，n ________ ________ ．
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3．油箱中存油20 L，油从油箱中均匀流出，流速为
下列用数量x表示售价y的关系式中，正确的是( B )
A．y＝8x＋0.3 B．y＝(8＋0.3)x
C．y＝8＋0.3x
D．y＝8＋0.3＋x
返回
7．已知两个变量x和y，它们之间的3组对应值如下表：
x y
－1 －1
0 1
1 3
则 y 与 x 之间的关系式可能是( B ) A．y＝x C．y＝x ＋x＋1
下列说法正确的是( C )
A．定价是常量，销量是变量
B．定价是变量，销量是常量
C．定价与销量都是变量，定价是自变量，销量是因变量
D．定价与销量都是变量，销量是自变量，定价是因变量
返回
知识点
3 用表格表示两个变量间的关系
7．借助表格，可以表示自变量与因变量之间的变化情况，一般 自 变量，第二行是______ 因 变量．同时必须具备： 第一行是____ (1)用表格反映两个变量之间的关系时，必须保证数据的真实性 顺序性 及对自变量所取数值排列的________________________ ； 一一对应 (2)因变量的数值必须与自变量的数值________________ ． 返回
2
B．y＝2x＋1 3 D．y＝x
返回
知识点
3 用关系式求值
1 2 8． 变量 x 与 y 之间的关系满足 y＝ x －1， 当自变量 x＝2 时， 2 因变量 y 的值是( C ) A．－2 C．1 B．－1 D．2
北师大版初中七年级下册数学 《用关系式表示的变量关系》变量之间的关系PPT教学课件
3kg
x/kg 1
2
3
4
5 ……
y/cm 3.5 4 4.5 5 5.5 ……
完成上表，并依据上表数据，写出y与x之间的关系式. y = 3+0.5x
新知探究
……
y x2 1
x
1
2
3
4
5
……
y
2
5
10
17
26 ……
12+1
22+1 32+1
解：（1）当x≤3时，y=8； 当x＞3时，y=8+1.6(x-3) =1.6x+3.2 .
（2）当y=14.40时，1.6x+3.2=14.40，解得x=7， 故他这次乘车坐了7千米的路程.
底和高
A
h
B
a
C
新知探究
例1.如图，三角形ABC底边BC上的高是6厘米. 当 三角形的顶点C沿底边所在的直线向B运动时， 三角形的面积发生了怎样的变化？
S三角形ABC=
―1 BC·h=3BC 2
逐渐缩小
B
C
（1）在这个变化过程中，自变量、因变量各是什么？
自变量是三角形的底，因变量是三角形的面积 .
燃烧时间x/min 10 20 30 40 50 …
剩余长度 y/cm 19 18 17 16 15 …
则剩余长度 y(cm)与燃烧时间x(min)的关系式为
y 20 x 10
，估计这支
蜡烛最多可燃烧 200 min.
课堂小测
4.某市出租车计费标准如下：行驶路程不超过3千米时，收费8元；行驶路程 超过3千米的部分，按每千米1.60元计费. （1）求出租车收费y（元）与行驶路程x（千米）之间的关系式； （2）若某人一次乘出租车时，付了车费14.40元，求他这次乘车坐了多少千 米的路程？
组织行为学：自变量与因变量教案资料
组织行为学：自变量与因变量组织行为学：自变量与因变量A model is an abstraction of reality; a simplified representation of some real-world phenomenon.因变量Dependent variablesDependent variables are the key factors you want to explain or predict. What are the primary dependent variables in OB? Scholars tend to emphasize productivity, absenteeism, turnover, and job satisfaction.1.ProductivityAn organization is productive if it achieves its goals, and does so bytransferring inputs into outputs at the lowest cost. As such, productivityimplies a concern for both effectiveness and efficiency.A business firm is effective when it attains its sales or market share goals,but its productivity also depends on achieving these goals efficiently.Measures of such efficiency may include return on investment, profit per dollar of sales, and output per hour of labor.In summary, one of OB's major concerns is productivity. We want to know what factors will influence the effectiveness and efficiency of individuals, of groups, and of the overall organization.2.AbsenteeismKeeping absenteeism low is very important to an organization. Levels of absenteeism beyond the normal range in any organization have a direct impact on that organization’s effectiveness and efficiency.Not all absences are bad. While most absences impact negatively on the organization, we can conceive of situations where the organization may benefit by an employee voluntarily choosing not come to work.For instance, fatigue or excess stress can significantly decrease anemployee’s productivity. In jobs where an employee needs to be alert—surgeons and airline pilots are obvious examples—it may well be better for the organization if the employee does not report to work rather than show up and perform poorly. The cost of an accident in such jobs could beprohibitive.3.TurnoverVoluntary and involuntary permanent withdrawal from the organizationA high rate of turnover in an organization means increased recruiting,selection, and training costs. It can also mean a disruption in the efficient running of an organization when knowledgeable and experiencedpersonnel leave and replacements must be found and prepared to assume positions of responsibility.Turnover often means the loss of people the organization does not want to lose. When turnover is excessive, or when it involves valuable performers, it can be disruptive factor, hindering the organization’s effectiveness.4.Job satisfactionJob satisfaction refers to a general attitude toward one’s job. The difference between the amount of rewards workers receive and the amount theybelieve they should receive.Job satisfaction represents an attitude rather than a behavior. The beliefthat satisfied employees are more productive than employees dissatisfied has been a basic tenet among managers for years.自变量Independent variablesWhat are the major determinants of productivity, absenteeism, turnover, and job satisfaction? Our answer to that question brings us to the independent variables. Consistent with our belief that organizational behavior can best be understoodwhen viewed essentially as a set of increasingly complex building blocks, the base or first level of our model lies in understanding individual behavior.1.Individual-level variablesPersonal or biographical characteristics such as age, gender, and marital status;personality characteristics; value and attitudes; basic ability level; Perception,individual decision making, learning, motivationThese characteristics are essentially intact when an individual enters the work force, and, for the most part, management can do little to alter them.2.Group-level variablesThe behavior of people in groups is more than the sum total of eachindividuals acting in their own way.The complexity of our model is increased when we acknowledge that people’sbehavior when they are in groups is different from their behavior when they are alone. Therefore, the next step in the development of an understanding of OB is the study of group behavior.anizational system-level variablesJust as groups are more than the sum of their individual members, so are organizations more than the sum of their member groups.The design of the formal organization, technology and work processes, and jobs;the organization’s human resource policies and practices (that is, select ionprocesses, training programs, and performance appraisal methods), the internalculture, and levels of work stress all have an impact on the dependent variables.。
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• “完全同意”6分；
• “同意”5分；
• 以此类推，将平均得分为5分或以上的员工视为“敬业” ；平均分在4-5分（含4分，不含5分）的视为“基本敬业 ”；平均分在3-4分（含3分，不含4分）视为“不敬业” ；3分以下的则视为“完全不敬业”。
这些都是连续变量
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• 思考：下面三个变量可以如何衡量？ 1. 员工敬业度； 2. 员工服务意识（服务行业为主）； 3. 服务质量
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• 总的来说，变量来自理论 • 变量用什么来表现？ • 数据/符号
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