Trong hai bài học trước, chúng ta đã xây dựng một bộ công cụ mạnh mẽ để mô hình hóa sự phụ thuộc không gian, bao gồm cả mô hình sai số không gian (SEM) và mô hình độ trễ không gian (SAR). Chúng ta đã giả định rằng sự phụ thuộc không gian tồn tại và cần được xử lý. Tuy nhiên, trong nghiên cứu thực nghiệm, việc đưa ra giả định mà không có bằng chứng thống kê là một điều tối kỵ. Làm thế nào để chúng ta biết chắc chắn rằng dữ liệu của mình thực sự có sự phụ thuộc không gian chéo? Và liệu các vấn đề kinh tế lượng kinh điển khác, chẳng hạn như tính dừng của dữ liệu, có bị ảnh hưởng bởi sự hiện diện của các hiệu ứng không gian này không? Bài học này sẽ trang bị cho bạn các công cụ kiểm định chẩn đoán cần thiết để trả lời những câu hỏi trên. Chúng ta sẽ khám phá hai nhóm kiểm định chính. Đầu tiên, chúng …