Phân phối lấy mẫu của các ước lượng OLS The sampling distribution of the OLS estimators 1. Giới thiệu Chào mừng các bạn quay trở lại. Trong bài học trước, chúng ta đã thiết lập ba giả định cốt lõi để đảm bảo rằng ước lượng OLS $\hat{\beta}_1$ là một ước lượng không chệch cho tác động nhân quả thực sự $\beta_1$. “Không chệch” có nghĩa là nếu chúng ta có thể thu thập vô số mẫu khác nhau từ cùng một tổng thể và tính $\hat{\beta}_1$ cho mỗi mẫu, thì giá trị trung bình của tất cả các $\hat{\beta}_1$ đó sẽ chính bằng $\beta_1$ thật. Tuy nhiên, trong thực tế, chúng ta chỉ có một mẫu duy nhất. Do đó, ước lượng $\hat{\beta}_1$ mà chúng ta tính được gần như chắc chắn sẽ không bằng chính xác $\beta_1$. Nó là một biến ngẫu nhiên, vì giá trị của nó phụ thuộc vào mẫu ngẫu nhiên cụ thể mà chúng ta thu thập được. Điều này đặt ra một câu hỏi quan trọng: Làm thế nào để mô tả sự …