- [Oktató] Egy korábbi videóban
beszéltünk arról,
mire használhatjuk a regressziós egyenest,
és főleg
a regressziós egyenes meredekségét
egy minta adatait tekintve,
hogyan használhatjuk arra, hogy
következtessünk
a regressziós egyenes meredekségére
a teljes populációban.
Ebben a videóban
arról lesz szó, hogy
mik a következtetés feltételei
amikor regressziós egyeneseket
használunk.
Ezek bizonyos szempontból
hasonlóak lesznek
azokhoz a feltételekhez,
amelyekről a hipotézis-tesztelésnél és a
konfidencia-intervallumoknál beszéltünk
átlagok és arányszámok esetén,
de lesz néhány új feltétel is.
Hogy könnyebben megjegyezzük
ezeket a feltételeket,
használhatjuk a LINER betűszót,
L-I-N-E-R.
Ha nem lenne egyértelmű,
majdnem ugyanaz, mint a lineáris.
Liner, néhány betű hozzáadásával
már lineáris lenne.
És ez hasznos, mert, ne feledjük,
lineáris regresszióról beszélünk.
Szóval, itt az L
lineárist jelent.
És itt az a feltétel, hogy
a kapcsolat
a populációban az x és az y
változó között
valóban lineáris kapcsolat,
tehát valóban
lineáris
kapcsolat,
kapcsolat
x
és
y között.
Sokszor csak feltételezhetjük, hogy
ez fennáll,
ha ilyennel találkozunk
egy vizsgán, például egy felvételin.
Az lesz odaírva, hogy tegyük fel,
hogy ez a feltétel teljesül.
Gyakran azt fogják mondani,
hogy tegyük fel, hogy
minden feltétel teljesül.
Csak az a lényeg, hogy tudd,
mik ezek a feltételek.
De azon elgondolkodhatunk, hogy
ha a mögöttes kapcsolat
nemlineáris,
akkor lehet, hogy
néhány következtetésed
nem lesz annyira megbízható.
Na most, a következő,
amit korábban már láttunk,
amikor a következtetések általános
feltételeiről beszéltünk,
a függetlenségi feltétel,
angolul independence.
Ezt többféleképpen
értelmezhetjük.