Các giả định OLS và phân phối của ước lượng OLS assumptions and the distribution of estimators Giới thiệu Trong các bài học trước, chúng ta đã đạt được những bước tiến quan trọng: từ việc nhận diện thiên lệch do biến bị bỏ sót, chúng ta đã xây dựng một mô hình hồi quy bội và sử dụng các thước đo như $\bar{R}^2$ để xác nhận rằng mô hình mới phù hợp với dữ liệu tốt hơn. Chúng ta đã có được các con số ước lượng cụ thể, ví dụ như tác động của sĩ số lớp lên điểm thi là -1.10. Nhưng một câu hỏi sâu sắc hơn được đặt ra: “Chúng ta có thể tin tưởng vào con số -1.10 này đến mức nào?”. Liệu nó có gần với giá trị thực trong tổng thể không? Và nếu chúng ta lấy một mẫu dữ liệu khác, liệu kết quả có thay đổi nhiều không? Để trả lời những câu hỏi này, chúng ta cần đi sâu vào nền tảng lý thuyết của phương pháp Bình …