Chào mừng các bạn quay trở lại! Trong bài học trước, chúng ta đã khám phá nền tảng toán học vững chắc của hồi quy chuỗi. Chúng ta đã biết rằng, về mặt lý thuyết, luôn tồn tại một mô hình đa thức hoặc spline có thể xấp xỉ tốt hàm hồi quy thực sự. Đó là một sự đảm bảo quan trọng, giống như việc một kiến trúc sư có một bản thiết kế hoàn hảo. Tuy nhiên, trong thực tế, chúng ta không bao giờ có dữ liệu của toàn bộ tổng thể; chúng ta chỉ có một mẫu hữu hạn. Câu hỏi tiếp theo, và cũng là câu hỏi cốt lõi của thống kê, là: Liệu ước lượng mà chúng ta tính toán từ mẫu dữ liệu (\(\hat{m}_K(x)\)) có tiến gần đến hàm hồi quy thực sự (\(m(x)\)) khi kích thước mẫu của chúng ta lớn dần lên không? Bài học hôm nay sẽ tập trung vào việc trả lời câu hỏi này. Chúng ta sẽ tìm hiểu về các tính chất tiệm cận (asymptotic properties) của …