Ở bài học trước, chúng ta đã hiểu được “tại sao” cần đến hồi quy bội và cách diễn giải các hệ số của nó. Các bạn đã thấy qua ví dụ trên Stata rằng chỉ cần một dòng lệnh regress, phần mềm sẽ ngay lập tức cho ra kết quả. Nhưng bạn đã bao giờ tự hỏi, đằng sau sự đơn giản đó, Stata đã thực hiện những phép tính gì để tìm ra những con số chính xác đó chưa? Bài học hôm nay sẽ giúp chúng ta “nhìn vào bên trong” hộp đen đó. Chúng ta sẽ khám phá cách sử dụng đại số ma trận để suy ra công thức ước lượng OLS (Bình phương nhỏ nhất thông thường) trong trường hợp hồi quy bội. Nghe có vẻ phức tạp, nhưng đừng lo lắng! Tôi sẽ dẫn dắt các bạn đi qua từng bước một cách chậm rãi, giải thích ý nghĩa trực quan của từng thành phần trong công thức. Hiểu được nền tảng toán học này không chỉ giúp bạn củng cố kiến thức …
Các bài đã xem
- Mô hình Hỗn hợp Hữu hạn (FMM) để xử lý tính không đồng nhất
- Sức mạnh của ghép cặp theo điểm xu hướng
- Thiết kế Thí nghiệm và Phân tích Năng lực trong RCTs bằng Stata
- Hướng dẫn thực hành so sánh các mô hình giải pháp góc với Stata
- Nền tảng hồi quy không gian – Dữ liệu và ma trận trọng số
- Hướng dẫn thực hành toàn diện: Xây dựng và đánh giá mô hình ARMA với Stata
- Mở rộng mô hình với hai điểm gãy và hai bước nhảy
- Tổng hợp toàn diện về kiểm định giả thuyết
-
Xem thêm