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.