Định lý Gauss-Markov và phân phối của ước lượng The Gauss-Markov theorem and the distribution of estimators Giấy chứng nhận chất lượng cho OLS Chào mừng các bạn đến với bài học thứ ba! Trong bài trước, chúng ta đã thành công suy ra công thức “thần kỳ” của ước lượng OLS: $\hat{\boldsymbol{\beta}} = (\mathbf{X}’\mathbf{X})^{-1}\mathbf{X}’\mathbf{y}$. Chúng ta đã biết cách tính ra nó, nhưng một câu hỏi quan trọng hơn vẫn còn bỏ ngỏ: Liệu đây có phải là một ước lượng tốt không? “Tốt” theo tiêu chuẩn nào? Liệu có tồn tại một công thức khác, một phương pháp khác có thể cho ra kết quả chính xác hơn, đáng tin cậy hơn không? Đây là những câu hỏi nền tảng mà bất kỳ nhà nghiên cứu nào cũng phải đối mặt. Chúng ta không chỉ muốn một câu trả lời, chúng ta muốn câu trả lời tốt nhất có thể từ dữ liệu mà mình có. May mắn thay, chúng ta không cần phải mò mẫm trong bóng tối. Câu trả lời nằm ở một trong những …