Chào mừng các bạn đã quay trở lại! Trong các bài học vừa qua, chúng ta đã tập trung vào việc xây dựng và diễn giải mô hình OLS. Chúng ta đã học cách tính toán các hệ số \( \hat{\beta} \) và hiểu ý nghĩa “ceteris paribus” đằng sau chúng. Tuy nhiên, việc chạy một hồi quy chỉ là bước khởi đầu. Một nhà phân tích giỏi phải luôn tự hỏi: “Liệu kết quả của mình có đáng tin cậy không? Có quan sát nào trong mẫu đang ‘lũng đoạn’ và làm sai lệch toàn bộ kết luận của mình không?” Đây chính là nghệ thuật và khoa học của việc chẩn đoán hồi quy. Hãy tưởng tượng bạn là một bác sĩ, mô hình hồi quy là bệnh nhân. Trước khi đưa ra kết luận cuối cùng, bạn cần phải kiểm tra các “dấu hiệu sinh tồn” của nó. Bài học hôm nay sẽ trang bị cho các bạn hai công cụ chẩn đoán cực kỳ quan trọng. Đầu tiên, chúng ta sẽ học về giá trị leverage …