在统计学中，因变量和自变量是两个基本看法，通过科学的考察和实验可以发现它们之间存在着一定的关系。自变量又叫做诠释变量或前置变量，是指自主更改的变量或因素，它是我们研究的工具或者缘故原由。而因变量则叫做结果变量或响应变量，是我们想要研究的变量或者反映。
体会变量之间的关系是我们在科学研究和实验设计历程中的需要操作。通常情形下，自变量是我们可以控制和改变的，而因变量则是我们需要关注和考察的。在实验设计和数据剖析中，我们需要凭证因变量和自变量之间的关系来确定变量之间的影响。
那么，若何诠释因变量与自变量之间的关系呢？在统计学中，我们通常会使用回归剖析来探索变量之间的关系。回归剖析可以辅助我们确定自变量与因变量之间的函数关系，即可以辅助我们确立一个用自变量诠释因变量的模子。这个模子可以形貌自变量改变时因变量发生的变化，以此来辅助我们进一步展望和控制因变量。
总之，因变量和自变量是统计学中两个重要的看法，通过确立变量之间的关系模子，我们可以更好地明晰变量之间的关系，推断变量之间的影响，进一步生长新的理论或者直接应用于真实的数据剖析和科学探索。