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.