Giới thiệu Chào mừng các bạn đến với bài học thứ ba. Trong bài học trước, chúng ta đã xây dựng thành công mô hình Probit và Logit từ ý tưởng về biến tiềm ẩn. Chúng ta đã có được các công thức toán học đẹp đẽ để mô tả xác suất của một sự kiện nhị phân. Tuy nhiên, một câu hỏi lớn vẫn còn đó: Làm thế nào chúng ta tìm ra được các giá trị của hệ số \(\beta\)? Do mô hình có tính phi tuyến, chúng ta không thể sử dụng phương pháp OLS quen thuộc được nữa. Trong bài học này, chúng ta sẽ khám phá một nguyên lý ước lượng mới và cực kỳ mạnh mẽ: Ước lượng Hợp lý Tối đa (Maximum Likelihood Estimation – MLE). Chúng ta sẽ tìm hiểu ý tưởng trực quan đằng sau phương pháp này. Sau khi đã biết cách ước lượng, chúng ta sẽ chuyển sang phần quan trọng không kém: diễn giải kết quả. Các bạn sẽ học được tại sao không thể diễn giải hệ …