Mở rộng Hồi quy Kernel và Giới thiệu Hồi quy Chuỗi Extending kernel regression and introducing series regression Thách thức của nhiều chiều dữ liệu Trong bài học trước, chúng ta đã khám phá sức mạnh của hồi quy Kernel trong việc nắm bắt các mối quan hệ phi tuyến phức tạp với một biến giải thích duy nhất. Chúng ta đã thấy cách nó linh hoạt “uốn mình” theo dữ liệu, mang lại một bức tranh chi tiết hơn so với mô hình OLS tuyến tính. Tuy nhiên, trong nghiên cứu kinh tế lượng, chúng ta hiếm khi chỉ làm việc với một biến giải thích. Các mô hình thực tế thường bao gồm nhiều yếu tố tác động đến biến phụ thuộc, từ các biến liên tục như tuổi tác, kinh nghiệm đến các biến phân loại như trình độ học vấn, giới tính. Khi mở rộng hồi quy Kernel sang trường hợp nhiều biến, chúng ta phải đối mặt với một thách thức lớn và nổi tiếng trong thống kê: (the curse of dimensionality). Hãy tưởng …