Chào mừng các bạn đến với bài học thứ ba trong chuỗi bài về phương pháp mô phỏng! Ở bài trước, chúng ta đã tìm hiểu phương pháp Krinsky và Robb, một kỹ thuật thông minh để tìm sai số chuẩn bằng cách mô phỏng từ phân phối chuẩn tiệm cận của các ước lượng. Tuy nhiên, phương pháp đó vẫn dựa trên một giả định quan trọng: chúng ta biết rằng phân phối của các ước lượng là phân phối chuẩn. Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta không chắc chắn về điều đó, hoặc khi chúng ta làm việc với các ước lượng phức tạp mà lý thuyết về phân phối của chúng không rõ ràng? Đây là lúc kỹ thuật Bootstrapping tỏa sáng. Bootstrapping là một trong những ý tưởng đột phá và có ảnh hưởng nhất trong thống kê hiện đại. Tên gọi của nó, “bootstrap”, bắt nguồn từ câu thành ngữ “tự kéo mình lên bằng quai giày”, ngụ ý một quá trình tự lực, tự cường. Và đó chính xác là những gì …