【讲师】之前的视频里，我们介绍了
如何使用回归线，特别是基于样本数据的回归线的斜率
我们如何利用它来推断真实总量回归线的斜率
这个视频我们要讲的是
使用回归线的推理条件是什么
在某种程度上
和我们在做假设检验、均值和比例的置信区间 时考虑的的推理条件类似
但也会有一些新的条件
为了帮助我们记住这些条件
就总结为 LINER，L-I-N-E-R
好记对吧，和线性这个词 Linear 非常像
给 Liner 加个a，就是线性了 linear
这个小窍门很实用
因为我们学的就是线性回归嘛
其实这里的第一个 L 就是代表的线性(Linear)
第一个条件就是要求
总量中 x 和 y 两个变量之间是线性关系
写下来：x 和 y 之间是线性关系
现在，在很多情况下
咱们就假设是在考试中看到的情况
比如AP考试中
他们可能会说，嘿，假设这个条件满足了
通常，它会说假设所有条件都满足
他们只是想让你知道这些条件
但这是需要考虑的
如果潜在的关系是非线性的
那你的某些推论可能就不那么有力了
下面一个 I 是我们之前见过的 Independence
当我们讨论推理的一般条件时
这是独立 Independence
条件独立
有几种不同的思路
任何一个单独的观察都是相互独立的
可以是 重置抽样（放回抽样法）
还可以用 10%法则
当我们考虑比例和均值的条件独立时
要确信样本大小不超过总量的10%
下一个 N 是标准状况（标况）Normal condition
我们在做比例和均值的推理时已经讨论过了
尽管当我们处理回归时它会稍复杂一些
正常情况下
下一个条件是关于 E
等方差性 Equal variance
也就是说
对于给定的x，这些正态分布的分布是相同的
也就是方差相等
也可以考虑标准差相等
但他们不会让你去证明
例如，正常或等方差条件
对于统计学入门课程来说，这就有点过了