Trong các bài học trước, chúng ta đã tập trung vào kiểm định t và kiểm định F, hai công cụ cốt lõi của suy diễn thống kê trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển. Các kiểm định này hoạt động rất tốt và chính xác trong các mẫu hữu hạn, miễn là giả định về sai số tuân theo phân phối chuẩn được thỏa mãn. Tuy nhiên, trong nhiều tình huống thực tế, giả định chuẩn có thể không đúng, hoặc chúng ta đang làm việc với các mô hình phức tạp hơn, phi tuyến tính, nơi việc suy ra các phân phối chính xác trong mẫu nhỏ là bất khả thi. Vậy, chúng ta có giải pháp nào khác không? Bài học này sẽ giới thiệu một bộ ba các phương pháp kiểm định thay thế mạnh mẽ dựa trên lý thuyết tiệm cận (asymptotic theory), tức là các tính chất của chúng chỉ được đảm bảo khi kích thước mẫu đủ lớn. Ba phương pháp này—Kiểm định Tỷ số Hợp lý (Likelihood-Ratio – LR), Kiểm …