0:00:00.180,0:00:01.940 Əvvəlki videoda biz reqressiya 0:00:01.940,0:00:04.720 xəttindən, konkret olaraq nümunə verilənlərinə 0:00:04.720,0:00:08.090 əsaslanan reqressiya xətinin bucaq əmsalını, 0:00:08.090,0:00:10.910 populyasiya reqressiya xəttinin bucaq əmsalını 0:00:10.910,0:00:15.700 necə istifadə etmək haqqında danışdıq. 0:00:15.700,0:00:17.960 Bu videoda düşünəcəyik ki, reqressiya 0:00:17.960,0:00:20.260 xətləri ilə məşğul olarkən nəticə çıxarmaq 0:00:20.260,0:00:22.610 üçün hansı vəziyyətlər var? 0:00:22.610,0:00:24.900 Bunlar, müəyyən mənada, 0:00:24.900,0:00:27.280 vasitələr və nisbətlər üçün fərziyyə 0:00:27.280,0:00:30.320 testi, intervalları edərkən 0:00:30.320,0:00:33.920 düşündüyümüz nəticə çıxarma 0:00:33.920,0:00:36.890 vəziyyətləri ilə bənzərdirlər. 0:00:36.890,0:00:39.860 Bu vəziyyətləri yada salmaq üçün LİNER qısaltması 0:00:39.860,0:00:44.860 haqqında düşünə bilərsiniz, L-İ-N-E-R. 0:00:46.950,0:00:50.500 Əgər sizə aydın deyilsə, bu, təxminən xəttidir. 0:00:50.500,0:00:53.040 Liner, əgər a da olsa "linear" xətti olardı. 0:00:53.040,0:00:54.670 Bu dəyərlidir, çünki, unutmayın, 0:00:54.670,0:00:57.140 biz xətti reqressiya haqqında düşünürük. 0:00:57.140,0:01:01.240 L "xətti" yazmaq üçün buradadır. 0:01:01.240,0:01:05.000 Burada vəziyyət budur ki, x və y dəyişənləriniz 0:01:05.000,0:01:08.620 arasındakı faktiki əlaqə 0:01:08.620,0:01:11.290 əslində xətti əlaqədir, 0:01:11.290,0:01:12.710 beləliklə, faktiki 0:01:13.690,0:01:14.750 xətti 0:01:15.670,0:01:16.853 əlaqə, 0:01:18.360,0:01:19.310 əlaqə 0:01:20.230,0:01:21.690 ikisi arasında, 0:01:21.690,0:01:23.950 x və y 0:01:23.950,0:01:25.910 arasında. 0:01:25.910,0:01:28.920 İndi, bir çox hallarda, məsələn, AP imtahanı 0:01:28.920,0:01:31.270 kimi bir imtahanda gördüyünüz zaman bunun 0:01:31.270,0:01:33.950 belə olacağını güman etməli ola bilərsiniz. 0:01:33.950,0:01:36.400 Deyə bilərlər ki, fərz et ki, bu vəziyyət yerinə yetirilib. 0:01:36.400,0:01:37.720 Çox vaxt, bütün bu vəziyyətlər yerinə 0:01:37.720,0:01:38.600 yetirilmiş fərz edəcək. 0:01:38.600,0:01:41.100 Onlar sadəcə bu vəziyyətləri bilmənizi istəyirlər. 0:01:41.100,0:01:42.810 Ancaq bu, düşünmək gərəkəkli olandır. 0:01:42.810,0:01:45.660 Əgər əsas əlaqə qeyri-xəttidirsə, 0:01:45.660,0:01:47.250 onda bəzi nəticələriniz o qədər 0:01:47.250,0:01:50.150 etirbarlı olmaya da bilərlər. 0:01:50.150,0:01:53.290 İndi, növbətisi, nəticə çıxarmaq üçün ümumi 0:01:53.290,0:01:55.560 vəziyyətlərdən danışarkən əvvəl gördüyümüzdür, 0:01:55.560,0:01:57.530 və bu müstəqillikdir, 0:01:57.530,0:01:59.960 müstəqillik vəziyyəti. 0:01:59.960,0:02:01.980 Bu barədə düşünmək üçün bir neçə yol var. 0:02:01.980,0:02:04.070 İstənilən fərdi müşahidələr 0:02:04.070,0:02:05.830 bir-birindən asılı deyil. 0:02:05.830,0:02:09.180 Siz əvəzetmə ilə nümunə götürə bilərsiz. 0:02:09.180,0:02:11.910 Yaxud 10% qaydanız haqqında düşünürsüz, 0:02:11.910,0:02:13.430 biz bunu nisbətlər və vasitələr 0:02:13.430,0:02:18.200 üçün müstəqillik vəziyyəti haqqında 0:02:18.200,0:02:20.010 düşünəndə etmişik, burada biz əmin 0:02:20.010,0:02:23.710 olmalıyıq ki, nümunəmizin ölçüsü 0:02:23.710,0:02:26.070 populyasiya sayının 10%-dən çox deyil. 0:02:26.070,0:02:28.140 İndi isə. növbətisi, nisbətlər və vasitələr 0:02:28.140,0:02:30.230 üçün nəticə çıxararkən danışdığımız 0:02:30.230,0:02:32.610 normal vəziyyətdir. 0:02:32.610,0:02:35.170 Baxmayaraq ki, reqressiya ilə məşğul olanda 0:02:35.170,0:02:37.580 bu, bir az daha mürəkkəb bir nəisə deməkdir. 0:02:37.580,0:02:39.590 Normal vəziyyət, təkrar edirəm, insanlar 0:02:39.590,0:02:42.160 bunun yerinə yetirildiyini güman edirlər. 0:02:42.160,0:02:43.820 İcazə verin, bir reqressiya xətti çəkim, 0:02:43.820,0:02:44.880 amma bunu bir az perspektivlə edin, 0:02:44.880,0:02:46.670 mən üçüncü ölçü əlavə edəcəyəm. 0:02:46.670,0:02:48.410 Deyək ki, bu x oxudur və 0:02:48.410,0:02:50.500 tutaq ki, bu y oxudur. 0:02:50.500,0:02:54.810 Əsl populyasiya reqressiya xətti belə görünür. 0:02:54.810,0:02:57.270 Beləliklə, normal vəziyyət bizə deyir ki, 0:02:57.270,0:03:00.033 həqiqi populyasiyada hər hansı bir 0:03:00.870,0:03:05.770 x üçün, gözlədiyiniz y-nin bölgüsü 0:03:05.770,0:03:06.603 normaldır. 0:03:06.603,0:03:08.810 Gəlin baxaq görək, x-ı nəzərə alaraq, 0:03:08.810,0:03:10.910 y-lər üçün normal paylama 0:03:10.910,0:03:11.870 çəkə bilirikmi. 0:03:11.870,0:03:13.990 Yəni orada normal bölgü olardı. 0:03:13.990,0:03:16.860 sonra deyək ki, buradakı x üçün, 0:03:16.860,0:03:21.300 siz də normal bölgü gözləyərdiniz, 0:03:21.300,0:03:23.460 eynən belə, 0:03:23.460,0:03:24.530 bunun kimi. 0:03:24.530,0:03:25.380 Əgər bizə x verilərsə, 0:03:25.380,0:03:27.760 y-in bölgüsü normal olmalıdır. 0:03:27.760,0:03:29.750 Bir daha, bunun yerinə yetirilmiş 0:03:30.950,0:03:32.470 olduğu deyiləcək. çünki ola bilər, 0:03:32.470,0:03:34.390 ən azı təməl statistikası dərsində, 0:03:34.390,0:03:36.970 bunu özünüzün tapmağı bir az çətin olacaq. 0:03:36.970,0:03:38.810 İndi. növbəti vəziyyət bununla bağlıdır, 0:03:38.810,0:03:42.790 və bu bərabər fərqlilik ideyasıdır, 0:03:42.790,0:03:45.090 bərabər fərqlilik. 0:03:45.090,0:03:46.390 Bu, sadəcə olaraq deməkdir ki, 0:03:46.390,0:03:48.670 normal paylanmaların hər birinin verilmiş 0:03:48.670,0:03:51.250 x üçün eyni yayılması lazımdır. 0:03:51.250,0:03:52.870 Bərabər fərqlilik deyə bilərsiniz, 0:03:52.870,0:03:54.520 hətta onların bərabər standart 0:03:54.520,0:03:56.360 yayılmaya malik olduğunu düşünə bilərsiz. 0:03:56.360,0:03:59.880 Məsələn, əgər verilmiş x üçün, deyək ki, bu x üçün, 0:03:59.880,0:04:02.580 birdən-birə sizdə daha az fərq yarandı, 0:04:02.580,0:04:03.620 onu belə göstərdiniz, 0:04:03.620,0:04:06.890 artıq nəticə çıxarmaq üçün vəziyyətləri yerinə yetirməyəcəksiz. 0:04:06.890,0:04:10.430 Sonuncu, lakin ən önəmli və dəfələrlə gördüyümüz biri, 0:04:10.430,0:04:12.300 bu təsadüfi vəziyyətdir. 0:04:12.300,0:04:14.600 Bu, məlumatların yaxşı dizayn edilmiş 0:04:14.600,0:04:17.170 təsadüfi nümunədən və ya bir növ 0:04:17.170,0:04:19.200 təsadüfi sınaqdan alınmasıdır. 0:04:19.200,0:04:23.040 Bu şərti indiyə qədər baxdığımız nəticə 0:04:23.040,0:04:25.760 çıxarmaq üçün hər cür vəziyyətdə gördük. 0:04:25.760,0:04:27.140 Sizi orada buraxacağam. 0:04:27.140,0:04:28.270 Bunu bilmək yaxşıdır. 0:04:28.270,0:04:30.470 Bəzi imtahanlarda özünü göstərəcək. 0:04:30.470,0:04:32.960 Ancaq bir neçə dəfə, problemin həllinə gəldikdə, 0:04:32.960,0:04:36.130 təməl statistikası dərsində, sizə deyəcəklər ki, fərz edin. 0:04:36.130,0:04:38.720 nəticə çıxarmaq üçün bütün vəziyyətlərə əməl olunub. 0:04:38.720,0:04:40.910 Ya da, nəticə çıxarmaq üçün hansı vəziyyətlər var? 0:04:40.910,0:04:42.970 Amma səni sübut etməyə məcbur etməyəcəklər, 0:04:42.970,0:04:46.010 məsələn, normal və ya bərabər fərqlilik vəziyyəti. 0:04:46.010,0:04:47.040 Bu təməl statistikası 0:04:47.040,0:04:49.763 sinfi üçün bir az çox ola bilər.