Chào mừng các bạn đã quay trở lại với bài học đầu tiên trong chuỗi bài về Mô hình nhiều phương trình. Trong phần giới thiệu, chúng ta đã cùng nhau tạo ra một bộ dữ liệu mô phỏng về chi tiêu của sinh viên. Một câu hỏi tự nhiên nảy sinh là: làm thế nào để phân tích mối quan hệ giữa thu nhập, GPA và cả ba loại chi tiêu (thực phẩm, giải trí, học tập) cùng một lúc? Có thể bạn sẽ nghĩ: “Tại sao không chạy ba mô hình hồi quy OLS riêng biệt cho mỗi loại chi tiêu?”. Đây là một ý tưởng hợp lý, nhưng cách tiếp cận này bỏ qua một thông tin quan trọng: các quyết định chi tiêu này không độc lập với nhau. Một sinh viên chi tiêu nhiều cho việc học có thể sẽ chi tiêu ít hơn cho giải trí. Những mối tương quan tiềm ẩn giữa các phương trình này chính là lý do chúng ta cần một cách tiếp cận hệ thống. Bài học hôm nay …
Các bài đã xem
- Các chủ đề nâng cao trong mô hình lựa chọn nhị phân
- Kiểm định giả thuyết sử dụng Bootstrap
- Nền tảng của chuỗi thời gian phi dừng
- Hiểu bản chất của thiết kế gián đoạn hồi quy
- Hướng dẫn thực hành phân tích RDD với Stata
- Giới thiệu mô hình bảng động và thách thức
- Các loại khoảng tin cậy Bootstrap nâng cao
- Hướng dẫn thực hành các phương pháp tái lấy mẫu với Stata
- Hướng dẫn thực hành với Stata về hồi quy bị kiểm duyệt và chọn mẫu
- Nền tảng lý thuyết của chuỗi thời gian đa biến
- Hướng dẫn thực hành phân tích lựa chọn nhị phân với Stata
-
Xem thêm