| English | 의미 |
|---|---|
| linear relationship/ˈlɪnɪə rɪˈleɪʃənʃɪp/ | 선형 관계 |
Interpreting the slope interval
- Read it as: "We're $95\%$ confident the true slope $\beta$ is between the endpoints."
- Translate the slope: predicted change in $y$ per one-unit increase in $x$, in context.
- Positive endpoints → each extra unit of $x$ predicts more $y$; negative → less.
- The interval is a range of plausible values for $\beta$.
Is a linear relationship plausible?
- The key question: is there really a linear relationship 线性关系 between $x$ and $y$?
- "No linear relationship" corresponds exactly to slope $\beta = 0$.
- A flat line ($\beta = 0$) means $x$ doesn't help predict $y$.
- So we ask where the interval sits relative to $0$.
The role of zero
- Interval contains $0$ → a slope of $0$ is plausible → not convincing evidence of a linear relationship.
- Interval entirely above or below $0$ → convincing evidence of a (positive or negative) linear relationship.
- The position of zero decides the claim.
- An all-positive interval also tells you the direction of the association.
Justify the conclusion
- Tie the conclusion to the interval and to zero, in context.
- "Since $(2.1, 6.3)$ is entirely positive, there's convincing evidence of a positive linear relationship."
- Or "Since $(-1.0, 3.4)$ contains $0$, there's no convincing evidence of a linear relationship."
- Phrase it about the population slope and the real variables.
For a slope interval, zero means "no linear relationship." A captured $0$ says a flat line is plausible — so you can not conclude $x$ and $y$ are linearly related. This matches a two-sided $t$-test of $H_0: \beta = 0$. Don't read an interval containing $0$ as proof there's no relationship — it just can't rule a flat slope out.
Two $95\%$ intervals for a slope $\beta$:
- $(2.1,\ 6.3)$: entirely positive → convincing evidence of a positive linear relationship.
- $(-1.0,\ 3.4)$: contains $0$ → no convincing evidence of a linear relationship.
- The captured $0$ flips the conclusion.
A slope interval estimates $\beta$. If it contains $0$, a flat line is plausible — no convincing evidence of a linear relationship; if it's entirely above or below $0$, there is convincing evidence (with direction). Justify the conclusion about the population slope in context.
기울기가 0과 다른가?
기울기가 0(평선)이면 선형 관계가 없다.
기울기에 대한 95% 신뢰 구간이 (2.1, 6.3)라면, 당신은 다음을 결론지을 수 있다...
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구간이 모두 양수(0보다 큼)입니다.
기울기에 대한 95% 신뢰 구간이 (−1.0, 3.4)라면, 당신은 다음을 결론지을 수 있다...
난이도 1/5 · 100 코인 + 오늘 첫 완료 시 소액 보너스
구간에 0이 포함되어 있으므로 평평한 기울기가 합리적이다.
기울기에 대해 '선형 관계가 없음'을 나타내는 값은 ...이다.
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β = 0이면 x가 y를 예측하는 데 도움이 되지 않는다.
0을 포함하는 기울기 구간은 모든 관계가 없음을 증명한다.
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평평한 기울기를 배제할 수 없다는 의미일 뿐이다.
β = 0인 기울기는 ___ 관계가 없음을 의미합니다(단어 1개).
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β = 0은 선형 관계가 없음을 의미한다.