Đánh giá mô hình và các vấn đề chẩn đoán Model evaluation and diagnostic issues Mô hình của chúng ta có “tốt” không? Chào mừng các bạn đã đến với bài học thứ tư! Trong các bài học trước, chúng ta đã đi một chặng đường dài: từ việc xây dựng mô hình, suy ra công thức ước lượng OLS, cho đến việc chứng minh các thuộc tính ưu việt của nó qua định lý Gauss-Markov. Chúng ta đã có trong tay một bộ hệ số ước lượng $\hat{\boldsymbol{\beta}}$ và các sai số chuẩn đi kèm. Nhưng làm thế nào để chúng ta biết được toàn bộ mô hình, với tư cách là một công cụ giải thích, đang hoạt động tốt đến đâu? Liệu các biến độc lập mà chúng ta lựa chọn có thực sự giải thích được nhiều cho sự biến động của biến phụ thuộc không? Và quan trọng hơn, liệu chúng ta có vô tình mắc phải những sai lầm trong quá trình xây dựng mô hình, chẳng hạn như bỏ sót một yếu …