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.