1
00:00:00,180 --> 00:00:01,940
trong video trước, ta bắt đầu suy nghĩ về

2
00:00:01,940 --> 00:00:04,720
các mà ta dùng đường hồi quy, cụ thể là

3
00:00:04,720 --> 00:00:08,090
hệ số góc dựa trên dữ liệu mẫu

4
00:00:08,090 --> 00:00:10,910
ta có thể dùng nó để suy luận

5
00:00:10,910 --> 00:00:15,700
về hệ số góc của đường hồi quy tổng thể

6
00:00:15,700 --> 00:00:17,960
trong video này, ta sẽ nghĩ về

7
00:00:17,960 --> 00:00:20,260
điều kiện gì để suy ra

8
00:00:20,260 --> 00:00:22,610
khi ta đang tính với đường hồi quy?

9
00:00:22,610 --> 00:00:24,900
và chúng sẽ tương tự

10
00:00:24,900 --> 00:00:27,280
với điều kiện cho suy luận

11
00:00:27,280 --> 00:00:30,320
mà ta nghĩ về khi đang kiểm tra giả thuyết

12
00:00:30,320 --> 00:00:33,920
và khoảng tin cậy cho trung bình và tỉ lệ,

13
00:00:33,920 --> 00:00:36,890
nhưng cũng sẽ có vài điều kiện mới

14
00:00:36,890 --> 00:00:39,860
để nhớ các điều kiện này,

15
00:00:39,860 --> 00:00:44,860
bạn hãy nghĩ về từ viết tắt LINER

16
00:00:46,950 --> 00:00:50,500
nếu bạn không thấy rõ, nó gần giống tuyến tính

17
00:00:50,500 --> 00:00:53,040
Liner, nếu có chữ a, nó sẽ là tuyến tính

18
00:00:53,040 --> 00:00:54,670
cái này quan trọng bởi vì, nhớ là,

19
00:00:54,670 --> 00:00:57,140
ta đang nghĩ về hồi quy tuyến tính

20
00:00:57,140 --> 00:01:01,240
Chữ L ở đây nghĩa là tuyến tính

21
00:01:01,240 --> 00:01:05,000
ở đây, điều kiện, là mối quan hệ

22
00:01:05,000 --> 00:01:08,620
trong tổng thể giữa các biến x và y

23
00:01:08,620 --> 00:01:11,290
là mối quan hệ tuyến tính

24
00:01:11,290 --> 00:01:12,710
vậy là mối

25
00:01:13,690 --> 00:01:14,750
quan hệ

26
00:01:15,670 --> 00:01:16,853
tuyến tính,

27
00:01:18,360 --> 00:01:19,310
tuyến tính

28
00:01:20,230 --> 00:01:21,690
giữa

29
00:01:21,690 --> 00:01:23,950
giữa x

30
00:01:23,950 --> 00:01:25,910
và y.

31
00:01:25,910 --> 00:01:28,920
trong rất nhiều trường hợp, bạn có thể giả sử

32
00:01:28,920 --> 00:01:31,270
đây là trường hợp bạn nhìn thấy

33
00:01:31,270 --> 00:01:33,950
trong bài thi, ví dụ như bài AP

34
00:01:33,950 --> 00:01:36,400
đề cho, giả sử điều kiện này thoả

35
00:01:36,400 --> 00:01:37,720
thường thì, nó sẽ giả sử

36
00:01:37,720 --> 00:01:38,600
tất cả điều kiện đều thoả

37
00:01:38,600 --> 00:01:41,100
đề chỉ muốn bạn biết về mấy điều kiện này.

38
00:01:41,100 --> 00:01:42,810
nhưng đây là điều ta nên nghĩ

39
00:01:42,810 --> 00:01:45,660
nếu mối quan hệ đó không quyến tính,

40
00:01:45,660 --> 00:01:47,250
thì có thể một vài

41
00:01:47,250 --> 00:01:50,150
suy luận của bạn không chắc chắn

42
00:01:50,150 --> 00:01:53,290
cái tiếp theo là cái ta đã thấy rồi

43
00:01:53,290 --> 00:01:55,560
khi nói về điều kiện chung để suy luận

44
00:01:55,560 --> 00:01:57,530
và đây là điều kiện

45
00:01:57,530 --> 00:01:59,960
độc lập

46
00:01:59,960 --> 00:02:01,980
có vài cách để nghĩ

47
00:02:01,980 --> 00:02:04,070
hai sự quan sát đều

48
00:02:04,070 --> 00:02:05,830
độc lập với nhau

49
00:02:05,830 --> 00:02:09,180
nên bạn có thể lấy mẫu và thay thế

50
00:02:09,180 --> 00:02:11,910
hoặc bạn có thể nghĩ về quy tắc 10%

51
00:02:11,910 --> 00:02:13,430
mà ta đã làm khi nghĩ về

52
00:02:13,430 --> 00:02:18,200
điều kiện độc lập cho tỉ lệ và trung bình,

53
00:02:18,200 --> 00:02:20,010
mà ta cần phải chắc chắn

54
00:02:20,010 --> 00:02:23,710
là kích thước của mẫu không lớn hơn 10%

55
00:02:23,710 --> 00:02:26,070
kích thước của tổng thể

56
00:02:26,070 --> 00:02:28,140
tiếp theo là điều kiện tiêu chuẩn,

57
00:02:28,140 --> 00:02:30,230
mà ta đã nói về khi suy luận

58
00:02:30,230 --> 00:02:32,610
với tỉ lệ và trung bình

59
00:02:32,610 --> 00:02:35,170
mặc dù nó nghĩa là một cái gì đó ít phức tạp hơn

60
00:02:35,170 --> 00:02:37,580
khi ta tính với hồi quy

61
00:02:37,580 --> 00:02:39,590
điều kiện tiêu chuẩn,

62
00:02:39,590 --> 00:02:42,160
nhiều khi người ta cứ giả sử nó được thoả rồi

63
00:02:42,160 --> 00:02:43,820
nhưng để mình vẽ đường hồi quy,

64
00:02:43,820 --> 00:02:44,880
thêm các chiều

65
00:02:44,880 --> 00:02:46,670
rồi chiều thứ 3

66
00:02:46,670 --> 00:02:48,410
đó là trục x,

67
00:02:48,410 --> 00:02:50,500
đây là trục y.

68
00:02:50,500 --> 00:02:54,810
và tổng thể hồi quy thực sẽ nhìn như vầy

69
00:02:54,810 --> 00:02:57,270
vậy điều kiện tiêu chuẩn cho ta biết

70
00:02:57,270 --> 00:03:00,033
với bất kì x nào trong tổng thể,

71
00:03:00,870 --> 00:03:05,770
sự phân phối của các y sẽ là tiêu chuẩn,

72
00:03:05,770 --> 00:03:06,603
là tiêu chuẩn

73
00:03:06,603 --> 00:03:08,810
để mình vẽ phân phối tiêu chuẩn

74
00:03:08,810 --> 00:03:10,910
cho các y

75
00:03:10,910 --> 00:03:11,870
với giá trị x đó

76
00:03:11,870 --> 00:03:13,990
vậy đó sẽ là phân phối tiêu chuẩn

77
00:03:13,990 --> 00:03:16,860
cho là, với x này ở đây,

78
00:03:16,860 --> 00:03:21,300
bạn sẽ muốn có phân phối tiêu chuẩn

79
00:03:21,300 --> 00:03:23,460
giống như

80
00:03:23,460 --> 00:03:24,530
vậy

81
00:03:24,530 --> 00:03:25,380
nếu ta có x,

82
00:03:25,380 --> 00:03:27,760
phân phối của các y sẽ là tiêu chuẩn

83
00:03:27,760 --> 00:03:29,750
một lần nữa, bất kì khi nào đề yêu cầu

84
00:03:29,750 --> 00:03:32,470
giả sử cái này thoả vì nó có thể

85
00:03:32,470 --> 00:03:34,390
ít nhất là trong lớp thống kê cơ bản,

86
00:03:34,390 --> 00:03:36,970
hơi khó để cho bạn tự tính

87
00:03:36,970 --> 00:03:38,810
điều kiện tiếp theo sẽ liên quan tới nó,

88
00:03:38,810 --> 00:03:42,790
đây là khái niệm có phương sai bằng nhau,

89
00:03:42,790 --> 00:03:45,090
phương sai bằng nhau

90
00:03:45,090 --> 00:03:46,390
và nó nghĩa là mỗi

91
00:03:46,390 --> 00:03:48,670
phân phối chuẩn này nên có

92
00:03:48,670 --> 00:03:51,250
độ phân phối giống nhau với cùng x

93
00:03:51,250 --> 00:03:52,870
hoặc bạn có thể nói phương sai bằng nhau

94
00:03:52,870 --> 00:03:54,520
hoặc bạn có thể nghĩ là chúng có

95
00:03:54,520 --> 00:03:56,360
cùng độ lệch tiêu chuẩn

96
00:03:56,360 --> 00:03:59,880
ví dụ, nếu, cho giá trị x, cho là giá trị x này,

97
00:03:59,880 --> 00:04:02,580
đột nhiên, bạn có phương sai thấp hơn,

98
00:04:02,580 --> 00:04:03,620
nó sẽ nhìn như vầy,

99
00:04:03,620 --> 00:04:06,890
khi đó bạn sẽ không thoả điều kiện để suy luận

100
00:04:06,890 --> 00:04:10,430
cuối cùng, cái này ta đã thấy nhiều lần,

101
00:04:10,430 --> 00:04:12,300
là điều kiện ngẫu nhiên

102
00:04:12,300 --> 00:04:14,600
đây là dữ liệu từ

103
00:04:14,600 --> 00:04:17,170
một mẫu ngẫu nhiên được thiết kế tốt

104
00:04:17,170 --> 00:04:19,200
hoặc một thí nghiệm ngẫu nhiên

105
00:04:19,200 --> 00:04:23,040
và điều kiện này ta đã thấy trong mọi loại điều kiện

106
00:04:23,040 --> 00:04:25,760
để suy ra mà ta đã xem xét

107
00:04:25,760 --> 00:04:27,140
mình sẽ để bạn suy nghĩ

108
00:04:27,140 --> 00:04:28,270
tốt để biết

109
00:04:28,270 --> 00:04:30,470
nó sẽ xuất hiện trong vài kì thi

110
00:04:30,470 --> 00:04:32,960
nhưng nhiều lần, khi giải quyết bài toán,

111
00:04:32,960 --> 00:04:36,130
trong lớp thống kê cơ bản, đề sẽ yêu cầu bạn

112
00:04:36,130 --> 00:04:38,720
giả sử điều kiện suy ra đã được thoả

113
00:04:38,720 --> 00:04:40,910
hoặc điều kiện để suy luận là gì?

114
00:04:40,910 --> 00:04:42,970
nhưng sẽ không yêu cầu bạn phải chứng minh,

115
00:04:42,970 --> 00:04:46,010
ví dụ, điều kiện tiêu chuẩn hoặc phương sai bằng nhau

116
00:04:46,010 --> 00:04:47,040
cái đó hơi khó đối với

117
00:04:47,040 --> 00:04:49,763
lớp thống kê cơ bản