Nemrég azon kezdtünk gondolkodni,
mire használható a regressziós egyenes,
főként pedig annak meredeksége
egy mintasokaság adatai alapján.
Hogyan következtethetünk ebből
az alapsokaság
regressziós egyenesének a meredekségére.
Ebben a videóban arról lesz szó,
hogy milyen feltételekkel
tehetünk következtetéseket
a regressziós egyenesekre vonatkozóan.
Ezeket részben már megismertük
a hipotézisvizsgálatok
és konfidencia intervallumok kapcsán
az átlagok és arányok vizsgálata során,
de lesz néhány új feltétel is.
Hogy könnyebben megjegyezzük őket,
használhatjuk a LINER betűszót:
L-I-N-E-R.
Ha esetleg nem volna egyértelmű,
ez majdnem ugyanaz, mint a „lineáris”.
LINER, ami egy „A” betűvel kiegészítve
„lineáris” lenne.
Ez nagyon hasznos, hiszen
lineáris regresszióról van szó.
Szóval ez az L „lineárisat” jelent.
A feltétel tehát az, hogy a kapcsolat
a populáció x és y változói között
valóban lineáris kapcsolat legyen.
Tehát a kapcsolat valóban lineáris legyen
az x és y között.
Sokszor eleve így feltételezzük,
például egy vizsgán,
mondjuk egy felvételin.
Ilyenkor úgy vesszük,
hogy ez a feltétel teljesül,
vagy akár úgy, hogy mindegyik teljesül.
A lényeg az, hogy tudd,
mik ezek a feltételek.
De érdemes megemlíteni,
hogy ha a mögöttes kapcsolat nem lineáris,
akkor előfordulhat,
hogy néhány következtetés
nem lesz annyira megbízható.
A következő,
amit már korábban is láttunk,
a következtetések általános
feltételeinek kapcsán,
a függetlenségi feltétel
(angolul independence).
Ez többféleképpen értelmezhető.