内因性変数

##内因性変数とは何ですか？

内因性変数は、モデル内の他の変数との関係によって変更または決定される統計モデル内の変数です。言い換えると、内因性変数は従属変数と同義であり、調査対象のシステム内の他の要因と相関していることを意味します。したがって、その値は他の変数によって決定される可能性があります。

内因性変数は、独立変数または外力である外因性変数の反対です。ただし、外因性変数は内因性要因に影響を与える可能性があります。

##内因性変数を理解する

内因性変数は、変数が特定の効果を引き起こすかどうかを示すため、経済学および経済モデリングにおいて重要です。エコノミストは、因果モデリングを使用して、さまざまな要因に基づいて従属変数を分析することにより、結果を説明します。たとえば、需要と供給を研究するモデルでは、消費者の需要に応じて生産者（供給者）が価格を変更できるため、財の価格は内因性の要因です。

エコノミストには、結果が外因性または内因性の原因にどの程度起因するかを判断するのに役立つ独立変数も含まれています。内因性変数には、モデル内の他の変数間の機能的関係の一部としてシフトする値があります。この関係は、依存関係とも呼ばれ、予測可能であると見なされます。

変数は通常、一方の変数の動きがもう一方の変数の動きになるように相関します。言い換えれば、変数は互いに相関している必要があります。ただし、必ずしも同じ方向に移動する必要はありません。つまり、ある要因が上昇すると、別の要因が低下する可能性があります。変数の変化が相関している限り、それが正または負の相関であるかどうかに関係なく、内因性と見なされます。

内因性変数は相互に相関する従属変数ですが、外因性変数がモデルにどの程度影響を与えるかを知ることは重要です。

経済学以外では、他の分野では、気象学や農業などの内因性変数を使用したモデルが使用されています。時々、これらのモデルの関係は一方向にのみ内因性です。たとえば、天気の良い日は観光客の割合が高くなる可能性がありますが、観光客の割合が高くても天気に影響はありません。

##内因性vs。外因性変数

内因性変数とは対照的に、外因性変数は独立していると見なされます。言い換えると、式内の1つの変数は、別の変数の変更を指示したり、直接相関したりすることはありません。外因性変数には、直接または定型的な関係はありません。たとえば、個人の収入と色の好み、降雨量とガスの価格、得られた教育、好きな花はすべて外因性の要因と見なされます。

##内因性変数の例

たとえば、モデルが従業員の通勤時間と燃料消費量の関係を調べていると仮定します。モデル内で通勤時間が長くなると、燃料消費量も増加します。人の通勤時間が長いほど、目的地に到達するためにより多くの燃料が必要になるため、この関係は理にかなっています。たとえば、30マイルの通勤には、20マイルの通勤よりも多くの燃料が必要です。内因性である可能性のある他の関係には、次のものがあります。

-個人の消費に対する個人の収入。収入が多いほど、通常、個人消費が増加するためです。

-降雨量はトウモロコシや小麦などの商品作物にとって重要であるため、降雨量と植物の成長は相関しており、経済学者によって研究されています。

-教育と高給または賃金との間に相関関係があるため、将来の収入レベルまで得られた教育。

##ハイライト

-内因性変数は、他の変数との関係によって変更または決定される統計モデルの変数です。

-内因性変数は従属変数です。つまり、他の要因と相関関係がありますが、正または負の相関関係になる可能性があります。

-内因性変数は、変数が特定の効果を引き起こすかどうかを示すため、経済モデリングにおいて重要です。