Trong hai bài học vừa qua, chúng ta đã học cách “làm thế nào” để ước lượng một hàm hồi quy phi tham số. Chúng ta đã có trong tay hai công cụ là Nadaraya-Watson (NW) và Tuyến tính Cục bộ (LL). Tuy nhiên, một nhà kinh tế lượng giỏi không chỉ biết cách chạy lệnh, mà còn phải hiểu được “chất lượng” của các ước lượng mình tạo ra. Một ước lượng tốt đến mức nào? Sai số của nó đến từ đâu? Và làm thế nào để chúng ta có thể kiểm soát được sai số đó? Bài học hôm nay sẽ đi sâu vào “trái tim” của lý thuyết hồi quy phi tham số để trả lời những câu hỏi trên. Chúng ta sẽ khám phá hai nguồn gốc chính của sai số trong ước lượng: thiên lệch (bias) và phương sai (variance). Đây chính là sự đánh đổi kinh điển và quan trọng nhất trong mọi mô hình thống kê và học máy. Hiểu rõ về sự đánh đổi này sẽ giúp bạn không chỉ sử …