- [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 azt érdemes megemlíteni, 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.