Trong các bài học trước, chúng ta đã tập trung vào việc khám phá cấu trúc bên trong của một tập hợp các biến, sử dụng PCA để tóm tắt phương sai và Phân tích Nhân tố để xác định các cấu trúc tiềm ẩn. Giờ đây, chúng ta sẽ chuyển hướng sang một câu hỏi nghiên cứu khác biệt nhưng không kém phần quan trọng: làm thế nào để mô hình hóa và đo lường mối quan hệ giữa hai tập hợp biến? Đây là tình huống rất phổ biến trong thực tế, ví dụ như khi một nhà kinh tế muốn đánh giá tác động của một nhóm các biến chính sách (lãi suất, chi tiêu chính phủ, thuế) lên một nhóm các chỉ số kinh tế vĩ mô (GDP, lạm phát, thất nghiệp). Bài học này sẽ giới thiệu hai kỹ thuật chính để giải quyết vấn đề này. Đầu tiên là Hồi quy Đa biến (Multivariate Regression), một sự mở rộng trực tiếp của mô hình hồi quy tuyến tính bội (OLS) quen thuộc, cho phép …