Chúng ta đã đi một chặng đường dài trong chuỗi bài học này. Bắt đầu từ việc nhận diện những hạn chế của mô hình thành phần sai số cổ điển, chúng ta đã học cách xử lý phương sai không đồng nhất (Bài 1), mô hình hóa tự tương quan chuỗi (Bài 2), áp dụng các mô hình này cho dữ liệu không cân bằng và dự báo (Bài 3), và cuối cùng là trang bị bộ công cụ kiểm định giả thuyết để lựa chọn mô hình một cách khoa học (Bài 4). Mỗi bài học là một mảnh ghép quan trọng, giúp chúng ta xây dựng nên một bức tranh toàn cảnh về phân tích dữ liệu bảng trong thực tế. Trong bài học tổng kết này, chúng ta sẽ ghép tất cả các mảnh ghép đó lại thành một quy trình phân tích hoàn chỉnh từ A đến Z. Chúng ta sẽ bắt đầu từ mô hình đơn giản nhất, thực hiện các kiểm định chẩn đoán, và tuần tự xây dựng các mô hình phức …