Nemrég azon kezdtünk gondolkodni,
mire használható a regressziós egyenes,
főként pedig annak meredeksége
egy mintasokaság adatai alapján.
Hogyan következtethetünk ebből
az alapsokaság regressziós egyenesének a meredekségére.
Ebben a videóban arról lesz szó,
hogy milyen feltételekkel tehetünk következtetéseket
a regressziós egyenesekre vonatkozóan.
Ezeket részben már megismertük
a hipotézisvizsgálatok és konfidencia intervallumok kapcsán
az átlagok és arányok vizsgálata során,
de lesz néhány új feltétel is.
Hogy könnyebben megjegyezzük őket,
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 nagyon hasznos, hiszen lineáris regresszióról van szó.
Szóval ez az L "lineárisat" jelent.
A feltétel tehát az, hogy a kapcsolat
a populáció x és y változói között
valóban lineáris kapcsolat legyen.
Tehát a kapcsolat valóban lineáris legyen
az x és y között.
Sokszor egyszerűen úgy kell venni, hogy ez fennáll,
például egy vizsgán, mondjuk egy felvételin.
Ilyenkor úgy kell tekinteni, hogy ez teljesül,
vagy akár úgy, hogy mindegyik teljesül.
A lényeg az, hogy tudd, mik ezek a feltételek.
De érdemes megemlíteni,
hogy ha a mögöttes kapcsolat nem lineáris,
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.