Chào mừng các bạn quay trở lại! Trong bài học trước, chúng ta đã khám phá thuật toán Bootstrap và hiểu cách tạo ra một phân phối thực nghiệm của ước lượng mà không cần dựa vào các giả định lý thuyết phức tạp. Chúng ta đã thấy rằng bằng cách lấy mẫu có hoàn lại, chúng ta có thể mô phỏng quá trình lấy mẫu và có được một bức tranh trực quan về sự biến động của ước lượng. Bây giờ là lúc chúng ta khai thác sức mạnh của phân phối bootstrap đó. Trong bài học này, chúng ta sẽ học cách lượng hóa độ không chắc chắn và xây dựng các khoảng giá trị hợp lý cho tham số mà chúng ta quan tâm. Cụ thể, chúng ta sẽ tập trung vào hai ứng dụng phổ biến và cơ bản nhất của Bootstrap: (1) tính toán phương sai và sai số chuẩn, và (2) xây dựng khoảng tin cậy bằng phương pháp phần trăm. Đây là những kỹ năng nền tảng mà bất kỳ nhà kinh …