Tổng hợp hồi quy tuyến tính: Xây dựng mô hình và suy luận nhân quả Synthesizing linear regression: From model building to causal inference Tổng quan và vị thế của hồi quy tuyến tính Chào mừng các bạn đến với bài viết cuối cùng trong chuỗi bài học của chúng ta. Sau một hành trình đi từ những khái niệm cơ bản nhất như so sánh trung bình đến việc xây dựng các mô hình phức tạp với hiệu ứng tương tác và phi tuyến, giờ là lúc chúng ta cùng nhau nhìn lại và hệ thống hóa toàn bộ kiến thức. Hồi quy tuyến tính không chỉ là một chương trong sách giáo khoa kinh tế lượng; nó là ngôn ngữ phổ quát của phân tích dữ liệu thực nghiệm. Nó là nền tảng vững chắc mà trên đó, các phương pháp phức tạp hơn như mô hình dữ liệu bảng, chuỗi thời gian, hay các mô hình biến phụ thuộc giới hạn được xây dựng. Hiểu sâu sắc về hồi quy tuyến tính đồng nghĩa với việc …
Các bài đã xem
- Mô hình hồi quy thứ tự đơn cấp
- 7. Ước lượng hiệu ứng điều trị trung bình
- Gán giá trị cho phần chặn ngẫu nhiên
- So sánh hai phương pháp SEM: CB-SEM và PLS-SEM
- Thực hành phân tích toàn diện dữ liệu đa cấp bậc cao
- Nền tảng LATE và ước lượng Wald
- 5. Mô hình bảng động tuyến tính
- Ước lượng các mô hình gllamm cơ bản
- Các khái niệm nâng cao về hiệu ứng
-
Xem thêm