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.