Chào mừng các bạn đã quay trở lại! Trong các bài học trước, chúng ta đã cùng nhau khám phá ba giả định quan trọng nhất của CLRM: kỳ vọng sai số bằng không, phương sai sai số không đổi, và không có tự tương quan. Chúng ta đã học cách chẩn đoán và hiểu hậu quả khi các giả định này bị vi phạm. Hôm nay, chúng ta sẽ hoàn thiện nền tảng kiến thức của mình bằng cách tìm hiểu hai giả định cuối cùng, những mảnh ghép quan trọng để đảm bảo các suy luận thống kê từ mô hình của chúng ta là hoàn toàn hợp lệ. Bài học này sẽ tập trung vào hai câu hỏi chính. Thứ nhất, mối quan hệ giữa các biến giải thích (biến X) và sai số (phần không giải thích được) của mô hình nên như thế nào? Đây là một giả định cực kỳ quan trọng, quyết định liệu các hệ số chúng ta ước lượng có bị “nhiễm bẩn” và trở nên vô nghĩa hay không. Thứ …