Bài 1: Mô hình Xác suất Tuyến tính (LPM) A simple starting point 1. Giới thiệu Chào mừng các bạn đã đến với bài học đầu tiên trong chuỗi bài về Mô hình Phản hồi Nhị phân. Trước khi chúng ta khám phá các mô hình phức tạp và mạnh mẽ hơn như Probit và Logit, việc bắt đầu với một cách tiếp cận trực quan và quen thuộc nhất là vô cùng quan trọng. Đó chính là Mô hình Xác suất Tuyến tính, hay còn gọi là LPM (Linear Probability Model). Cái tên đã nói lên tất cả: LPM đơn giản là việc áp dụng mô hình hồi quy tuyến tính (OLS) mà các bạn đã rất quen thuộc cho một biến phụ thuộc nhị phân (chỉ nhận giá trị 0 hoặc 1). Sức hấp dẫn của LPM nằm ở sự đơn giản và dễ diễn giải của nó. Mỗi hệ số hồi quy sẽ cho chúng ta biết sự thay đổi trực tiếp trong xác suất xảy ra sự kiện (biến phụ thuộc bằng 1) khi biến …