Chào mừng các bạn đến với bài học đầu tiên trong chuỗi bài về kiểm định giả thuyết! Ở các chương trước, chúng ta đã học cách dùng OLS để tìm ra các giá trị ước lượng tốt nhất cho các hệ số hồi quy. Chúng ta biết rằng nếu các giả định được thỏa mãn, các ước lượng này sẽ là “không chệch” (unbiased). Tuy nhiên, “không chệch” chỉ cho chúng ta biết rằng nếu lặp lại việc lấy mẫu và ước lượng vô số lần, thì trung bình của các ước lượng sẽ bằng giá trị thật của tham số. Nó chưa cho chúng ta biết bất cứ điều gì về sự biến động của ước lượng trong một mẫu cụ thể. Để có thể suy luận thống kê, tức là đưa ra kết luận về tổng thể chỉ từ một mẫu dữ liệu, chúng ta cần phải hiểu rõ hơn về “tính cách” hay phân phối xác suất của các ước lượng OLS. Bài học hôm nay sẽ xây dựng nền tảng quan trọng đó. Chúng ta …