Chào mừng các bạn đã quay trở lại với chuỗi bài học về lý thuyết tiệm cận. Trong bài giới thiệu, chúng ta đã nói về tầm quan trọng của việc hiểu các tính chất của ước lượng OLS khi làm việc với các mẫu dữ liệu lớn trong thực tế. Câu hỏi đầu tiên và cũng là cơ bản nhất mà chúng ta cần trả lời là: Liệu ước lượng OLS có cho chúng ta kết quả “đúng” hay không? Cụ thể hơn, nếu chúng ta có thể thu thập ngày càng nhiều dữ liệu, liệu giá trị ước lượng mà chúng ta tính được từ mẫu có tiến gần đến giá trị tham số “thực” của tổng thể hay không? Đây chính là ý tưởng cốt lõi đằng sau khái niệm tính nhất quán (consistency). Một ước lượng được gọi là nhất quán nếu nó hội tụ về giá trị thực của tham số khi kích thước mẫu tăng lên vô hạn. Đây là một thuộc tính cực kỳ quan trọng, bởi nó đảm bảo rằng nỗ lực …
Các bài đã xem
- CMD và ứng dụng trên dữ liệu bảng
- Các mô hình phụ thuộc không gian cơ bản
- Phân tích hiệu năng cho ANOVA một chiều trong Stata
- Các phương pháp tiếp cận nâng cao
- Hoàn thiện bài viết nghiên cứu PLS-SEM
- Thực hành toàn diện với Stata
- Thuộc tính thống kê của các bộ ước lượng
- Đánh giá và sử dụng kết quả EFA
- Hướng dẫn thực hành Stata từ A đến Z
- Kiểm định phi tuyến và mô phỏng Monte Carlo
-
Xem thêm