Trong các bài học trước, chúng ta đã xây dựng được cấu trúc của mô hình hồi quy tuyến tính, từ dạng đơn giản đến dạng bội, và hiểu được sức mạnh của nó trong việc phân tích các mối quan hệ ceteris paribus. Chúng ta đã biết rằng mục tiêu của mình là sử dụng dữ liệu mẫu để ước lượng các tham số của mô hình. Tuy nhiên, một câu hỏi quan trọng vẫn còn bỏ ngỏ: Điều gì đảm bảo rằng các tham số mà chúng ta ước lượng được (ví dụ, bằng phương pháp Bình phương nhỏ nhất – OLS) là “tốt”? Làm thế nào chúng ta có thể tin tưởng rằng các ước lượng đó phản ánh đúng các tham số tổng thể thực sự? Câu trả lời nằm ở một tập hợp các điều kiện nền tảng được gọi là Các Giả định của Mô hình Hồi quy Tuyến tính Cổ điển (Classical Linear Model – CLM Assumptions). Những giả định này không phải là về các biến quan sát được, mà chủ yếu …