Xây dựng và ước lượng mô hình chặn ngẫu nhiên cơ bản Building and estimating the basic random-intercept model Tại sao hồi quy OLS là chưa đủ? Trong bài viết giới thiệu, chúng ta đã làm quen với khái niệm dữ liệu có cấu trúc phân cấp hay dữ liệu phân cụm. Đây là loại dữ liệu rất phổ biến trong nghiên cứu kinh tế và xã hội, ví dụ như dữ liệu học sinh trong các trường học, hoặc các quan sát lặp lại theo thời gian của cùng một cá nhân. Một đặc điểm cốt lõi của loại dữ liệu này là các quan sát trong cùng một cụm (ví dụ, các học sinh trong cùng một trường) có xu hướng chia sẻ những đặc điểm chung không quan sát được, khiến chúng trở nên tương quan với nhau. Mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (OLS) lại dựa trên một giả định quan trọng là các sai số (error terms) phải độc lập với nhau. Khi giả định này bị vi phạm, ước lượng OLS …

🔔 Khu vực THÀNH VIÊN
Bạn cần đăng ký một gói Thành viên để truy cập nội dung này.
Các gói hiện có:
Bạn đã có tài khoản → đăng nhập
Back to top button