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.