Nemrég arról kezdtünk beszélni,
hogy mit mutat a regressziós egyenes,
főként annak a meredeksége
egy minta adatai alapján.
Hogyan használható arra,
hogy következtessünk
a regressziós egyenes meredekségére
a teljes populációban.
Ebben a videóban arról lesz szó,
hogy mik ennek a következtetésnek
a feltételei,
a regressziós egyenesek használata során.
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, ami egy "A" betűvel kiegészítve
"lineáris" lenne.
Ez fontos, mert, ne feledjük,
lineáris regresszióról beszélünk.
Szóval ez az L "lineárisat" jelent.
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 egyszerűen úgy kell tekinteni,
hogy ez fennáll,
például egy vizsgán,
mondjuk egy felvételin.
Ilyenkor úgy kell venni,
hogy ez a feltétel teljesül,
vagy akár úgy, hogy mindegyik teljesül.
A lényeg, hogy tudd,
mik ezek a feltételek.
De érdemes megemlíteni,
hogy ha a mögöttes kapcsolat nemlineáris,
akkor előfordulhat,
hogy néhány következtetés
nem lesz annyira megbízható.
A következő,
amit már korábban is láttunk,
a következtetések általános
feltételeinek kapcsán,
a függetlenségi feltétel
(angolul independence).
Ez többféleképpen értelmezhető.