Đánh giá độ phù hợp và khả năng dự báo Goodness-of-fit and prediction Giới thiệu Trong bài học trước, chúng ta đã thành công trong việc ước lượng các mô hình Logit và Probit bằng Stata. Chúng ta đã học cách diễn giải dấu và ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy. Tuy nhiên, việc các hệ số có ý nghĩa thống kê mới chỉ là một phần của câu chuyện. Một mô hình tốt không chỉ cần có các biến giải thích phù hợp, mà còn phải mô tả được dữ liệu một cách tổng thể và có khả năng dự báo trong thực tế. Làm thế nào để chúng ta biết được mô hình của mình phù hợp với dữ liệu đến mức nào? Liệu nó có thể phân loại chính xác các quan sát vào nhóm “có” và “không” hay không? Bài học này sẽ đi sâu vào các kỹ thuật “chẩn đoán” sau ước lượng. Chúng ta sẽ khám phá các thước đo tương tự như R-squared trong mô hình OLS, được gọi …