Kiểm định giả thuyết cho hệ số hồi quy Hypothesis testing for regression coefficients Từ ước lượng đến suy diễn Trong các bài học trước, chúng ta đã học cách sử dụng phương pháp Bình phương nhỏ nhất (OLS) để tìm ra một đường thẳng phù hợp nhất với dữ liệu, qua đó ước lượng được các hệ số hồi quy như $\hat{\beta}_0$ và $\hat{\beta}_1$. Ví dụ, chúng ta có thể ước lượng được rằng khi tỷ lệ sinh viên/giáo viên (STR) tăng 1 đơn vị, điểm thi trung bình giảm 2.5 điểm. Con số -2.5 này là ước lượng điểm (point estimate) tốt nhất của chúng ta về mối quan hệ thực sự trong tổng thể. Tuy nhiên, một câu hỏi quan trọng nảy sinh: Liệu con số -2.5 này có thực sự khác biệt một cách có ý nghĩa so với số 0 không? Hay sự khác biệt này chỉ là do ngẫu nhiên trong việc chọn mẫu, và trên thực tế, STR không hề có tác động gì đến điểm thi? Đây chính là lúc vai …