Chào mừng các bạn đến với bài học thực hành đầu tiên về suy luận thống kê! Trong bài học trước, chúng ta đã thiết lập được một kết quả lý thuyết vô cùng quan trọng: dưới các giả định CLM, ước lượng OLS \(\hat{\beta}_j\) tuân theo phân phối chuẩn. Bây giờ là lúc chúng ta sử dụng kiến thức đó để xây dựng một quy trình kiểm định giả thuyết một cách bài bản. Mục tiêu của chúng ta là kiểm tra xem một biến độc lập cụ thể có thực sự ảnh hưởng đến biến phụ thuộc hay không. Trong bài học này, chúng ta sẽ tìm hiểu về phân phối t, một “người anh em họ” của phân phối chuẩn, và cách sử dụng nó để thực hiện kiểm định t. Chúng ta cũng sẽ học cách xây dựng khoảng tin cậy, một công cụ hữu ích khác để đánh giá độ chính xác của các ước lượng. Đây là những kỹ năng cốt lõi mà bất kỳ nhà phân tích dữ liệu nào cũng phải thành …