Ở các bài học trước, chúng ta đã tiếp cận bài toán ước lượng có ràng buộc bằng cách tối thiểu hóa tổng bình phương sai số (SSE). Đó là một cách tiếp cận rất tự nhiên. Tuy nhiên, có một góc nhìn khác, một triết lý khác để giải quyết vấn đề này, đó chính là Ước lượng Khoảng cách Tối thiểu (Minimum Distance Estimation – MDE). Trong bài học này, chúng ta sẽ khám phá ý tưởng cốt lõi đằng sau MDE. Các bạn sẽ thấy rằng CLS thực chất là một trường hợp đặc biệt của phương pháp tổng quát này. Quan trọng hơn, việc hiểu MDE sẽ mở ra cánh cửa để chúng ta tìm ra một ước lượng “tối ưu” hay “hiệu quả” ngay cả khi mô hình có phương sai của sai số thay đổi. Hãy cùng nhau tìm hiểu phương pháp thú vị này nhé! Trước khi đi vào công thức, hãy cùng nhau tìm hiểu ý tưởng cốt lõi đằng sau phương pháp này. Việc nắm bắt trực giác sẽ giúp các …