- [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
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.