Chào mừng các bạn đến với bài học thứ tư! Trong các bài học trước, các quy trình kiểm định t-test và F-test của chúng ta đều dựa trên một giả định nền tảng: sai số ngẫu nhiên (nhiễu) có phân phối chuẩn. Giả định này cho phép chúng ta biết được phân phối chính xác của các thống kê kiểm định trong các mẫu hữu hạn. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu giả định này không còn đúng nữa? Và làm thế nào để chúng ta kiểm định các giả thuyết kinh tế phức tạp hơn, không chỉ là các ràng buộc tuyến tính đơn giản? Bài học này sẽ giải quyết hai vấn đề quan trọng đó. Đầu tiên, chúng ta sẽ tìm hiểu cách các kết quả kiểm định thay đổi khi chúng ta làm việc với mẫu lớn, dựa vào một công cụ cực kỳ mạnh mẽ là Định lý Giới hạn Trung tâm. Sau đó, chúng ta sẽ học cách kiểm định các giả thuyết có dạng phi tuyến, một kỹ năng cần thiết …