- [Oktató] Egy korábbi
videóban beszéltünk arról,

hogyan használhatjuk a regressziós
egyenest, főként

a regressziós egyenes meredekségét
egy minta adatait alapul véve,

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,
ez majdnem ugyanaz, mint a lineáris.

Liner, néhány betű hozzáadásával
már lineáris lenne.

És ez fontos, 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.

Azt mondják, tegyük fel,
hogy ez a feltétel teljesül.

Vagy gyakran:
tegyük fel, hogy

minden feltétel teljesül.

Annyi a lényeg, hogy tudd,
mik ezek a feltételek.

De azon elgondolkodhatunk, hogy

ha a mögöttes kapcsolat
nemlineáris, akkor

lehet, hogy néhány
következtetésed eredménye

nem lesz annyira megbízható.

A következő,
amit korábban már láttunk, amikor

a következtetések általános
feltételeiről beszéltünk,

a függetlenségi feltétel,

angolul independence.

Ezt többféleképpen
értelmezhetjük.