自变量和虚拟变量是统计学和机器学习中常用的两个术语，它们有以下区别：
1. 定义：自变量（Independent Variable）是用来解释或预测因变量（Dependent Variable）的变量，通常被认为是自主变化的。虚拟变量（Dummy Variable）是一种用来表示分类或离散变量的特殊编码形式，将分类变量转换为数值变量。
2. 类型：自变量可以是连续变量或离散变量，其取值范围可以是任意实数或整数。虚拟变量是一种特殊的离散变量，通常用二进制编码来表示不同的类别。
3. 用途：自变量用于建立预测模型或回归模型，通过对因变量的变化进行解释或预测。虚拟变量用于处理分类变量，将其转化为可用于统计模型的数值表示，以便进行数据分析和建模。
4. 分析方法：自变量可以直接用于模型中的数学计算和分析。虚拟变量则需要进行一些额外的处理和编码，例如创建哑变量矩阵，将不同的类别映射为二进制编码。
总的来说，自变量是用于解释或预测因变量的变量，可以是连续变量或离散变量；而虚拟变量是用于表示分类变量的特殊编码形式，将分类变量转换为数值变量以便于统计分析。
自变量和虚拟变量在统计学中有着明显的区别。自变量通常是指可度量的、能够影响其他变量的变量，通常用于解释和预测目标变量。它们可以是连续的或离散的，取决于数据的性质和研究的背景。
而虚拟变量，也称为指示变量或分类变量，是用于表示分类数据的变量。它们通常用于引入分类效应，例如性别、血型、婚姻状况等，以丰富模型的解释能力。
在回归分析中，虚拟变量常用于创建交互项或比较不同类别的效应。因此，自变量和虚拟变量的主要区别在于它们的用途和性质，自变量主要用于解释和预测目标变量，而虚拟变量则主要用于表示分类效应。
自变量，指自个形成的变量。 虚拟变量，指是一个虚拟(构)的变量。
