Egy korábbi videóban elkezdtük
a regressziós egyenes ,
főként a meredekségét
egy minta adatai alapján.
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
hasonlítanak azokhoz a feltételekhez,
amelyekről a hipotézis-tesztelés
és a konfidencia-intervallumokok kapcsán 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.
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 érdemes megemlíteni,
hogy ha a mögöttes kapcsolat nemlineáris,
akkor lehet, hogy néhány
következtetés 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.