説明変数 (Explanatory Variables)： 説明変数、または独立変数とも呼ばれます。これは分析の対象となる現象や状態に影響を与えると考えられる変数です。たとえば、生徒の学力テストのスコアを予測するモデルを作る場合、学習時間や健康状態、栄養状態などが説明変数となります。
目的変数 (Response Variables)： 目的変数、または依存変数とも呼ばれます。これは予測や説明を目的として分析の対象となる変数で、説明変数の影響を受けると考えられます。上記の学力テストのスコアを予測する例で言えば、学力テストのスコアが目的変数となります。
説明変数と目的変数の違いと関係性は、モデルの中での役割によるものです。説明変数は予測や説明のための「入力」を提供し、目的変数はその結果を表す「出力」です。統計的モデリングでは、説明変数のセットが与えられたときに目的変数の値を予測するための関数（モデル）を作成します。
これらの変数の種類を理解しておくことは、データ分析、特に予測モデリングや回帰分析を行う際に重要です。どの変数が説明変数で、どの変数が目的変数かを明確にすることで、適切な統計的手法を選択するための基礎を提供します。