- [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.