Giới thiệu: Tại sao cần mở rộng mô hình hồi quy? Chào mừng các bạn đến với bài học đầu tiên trong chuỗi bài về hồi quy đa biến! Ở các bài học trước, chúng ta đã tìm hiểu về mô hình hồi quy đơn, một công cụ giúp ước tính tác động của một biến giải thích (ví dụ: số năm đi học) lên một biến phụ thuộc (ví dụ: thu nhập). Tuy nhiên, chúng ta cũng đã nhấn mạnh một giả định cực kỳ quan trọng để kết quả ước lượng OLS không bị thiên lệch: đó là (zero conditional mean assumption). Trong mô hình hồi quy đơn giản, tất cả các yếu tố khác quyết định thu nhập (ngoài giáo dục) đều được “ẩn” trong phần dư (residual) \( u \). Nếu các yếu tố ẩn này (như kinh nghiệm, năng lực bẩm sinh) lại tương quan với giáo dục, thì giả định trên sẽ bị vi phạm và kết quả của chúng ta sẽ không còn đáng tin cậy để suy luận nhân quả. Đây chính …