Ở bài học trước, chúng ta đã làm quen với cấu trúc và ý nghĩa của mô hình hồi quy tuyến tính. Chúng ta đã hiểu rằng mục tiêu của mình là tìm ra các hệ số $\beta_0$ và $\beta_1$ để mô tả mối quan hệ giữa các biến. Tuy nhiên, câu hỏi lớn vẫn còn đó: Làm thế nào để tìm ra những con số này từ một mớ dữ liệu thực tế? Chúng ta không thể “nhìn” vào dữ liệu và đoán ra chúng được. Bài học hôm nay sẽ trả lời chính xác câu hỏi đó. Chúng ta sẽ đi sâu vào “phòng máy” của kinh tế lượng để tìm hiểu hai điều cốt lõi: (1) Giả định nền tảng cho phép chúng ta xây dựng một phương pháp ước lượng hợp lý, và (2) Quy trình từng bước để suy ra công thức toán học cho phương pháp ước lượng phổ biến nhất – Bình phương Tối thiểu Thông thường (OLS). Đây là một bài học có nhiều công thức, nhưng đừng lo lắng, chúng ta …