Chào mừng các bạn đến với bài học thứ sáu! Ở bài trước, chúng ta đã đối mặt với những cạm bẫy đáng lo ngại của việc lựa chọn mô hình. Việc đưa ra quyết định “đen hoặc trắng” – giữ lại hoặc loại bỏ hoàn toàn một biến – có thể dẫn đến các ước lượng có sai số lớn và các suy luận thống kê không đáng tin cậy. Vậy, có một con đường nào khác không? Câu trả lời là có, và đó là một ý tưởng rất thanh lịch: thay vì chọn, hãy thu hẹp. Bài học hôm nay sẽ mở ra một chương mới trong tư duy kinh tế lượng của chúng ta. Chúng ta sẽ tìm hiểu về các phương pháp thu hẹp (shrinkage methods), một lớp các ước lượng giúp giảm phương sai bằng cách “kéo nhẹ” các hệ số ước lượng về một điểm hợp lý (thường là số 0). Bằng cách chấp nhận một chút độ chệch nhỏ, chúng ta có thể đạt được sự sụt giảm lớn về phương sai, …