派生变量通常是根据一个或者几个原变量生成的新变量，这通常是因为原变量不方便直接加入到模型中导致的，比如性别变量，有男、女两个字符串取值，不方便直接引入到回归模型中，需要将其变为0、1虚拟变量再将其引入到回归模型中，还有受教育程度变量，可能有5个取值，需要把这个变量变成5个虚拟变量，然后在回归模型中引入其中的四个虚拟变量，将其加入到回归模型中；如果是软件自带的生成的派生变量，通常只能做这些简单的转换，还有一个比较高级的转换，比如将两个变量相除变成一个比例变量，相减变成一个差变量等，你可以多看一些论文，尤其是一些写的比较详细的，会具体介绍生成这些衍生变量的过程。

派生变量是根据一个或者若干个原变量生成的变量，通常是为了把原变量更好的引入模型，比如性别变量是一个分类变量，有男，女两个汉字，不方便直接引入模型，这时通常会把这个性别变量变成一个虚拟变量，取值为0,1，这样数值变量比较容易引入回归模型中，还有受教育程度变量比如有5个取值，可能需要生成5个虚拟变量，引入回归模型的时候只引入其中四个虚拟变量。你可以多读一些相关的论文，看论文中最终加入到模型中的各个变量的含义。