Chào mừng các bạn đã quay trở lại! Sau khi đã thành thạo việc sử dụng Bootstrap để ước lượng sai số chuẩn và xây dựng các khoảng tin cậy, hôm nay chúng ta sẽ khám phá ứng dụng quan trọng cuối cùng của nó trong bộ công cụ suy luận thống kê cơ bản: kiểm định giả thuyết (hypothesis testing). Đây là quá trình chúng ta sử dụng bằng chứng từ dữ liệu để đưa ra quyết định về một giả thuyết nào đó, ví dụ như liệu một hệ số có thực sự khác không hay không. Cách tiếp cận truyền thống dựa trên lý thuyết tiệm cận là so sánh một thống kê kiểm định (như t-statistic) với một giá trị tới hạn từ một phân phối lý thuyết (như phân phối chuẩn hoặc phân phối t). Tuy nhiên, phương pháp này dựa trên giả định rằng phân phối của thống kê kiểm định tuân theo lý thuyết tiệm cận, điều này có thể không đúng trong các mẫu nhỏ hoặc với các mô hình phức tạp. …