Diễn giải mô hình với biên dự báo và tác động biên Interpreting models with predictive margins and marginal effects Giới thiệu Chào các bạn, ở bài học trước, chúng ta đã khám phá cách sử dụng mô hình hồi quy để dự báo. Tuy nhiên, khi các mô hình trở nên phức tạp hơn—chẳng hạn như khi chúng ta thêm vào các biến bậc hai (quadratic terms) để nắm bắt các mối quan hệ phi tuyến, hoặc các biến tương tác (interaction terms) để xem xét hiệu ứng của một biến phụ thuộc vào một biến khác—việc diễn giải các hệ số hồi quy đơn thuần trở nên khó khăn và đôi khi gây hiểu lầm. Một hệ số của biến `kinhnghiem` không còn là “tác động của một năm kinh nghiệm tăng thêm” nếu trong mô hình còn có biến `kinhnghiem^2`. Vậy làm thế nào để chúng ta có thể diễn giải mô hình một cách chính xác và có ý nghĩa kinh tế? Bài học này sẽ giới thiệu hai khái niệm cực kỳ quan trọng …