Phân tích sau ước lượng với gllapred và các ứng dụng nâng cao Postestimation analysis with gllapred and advanced applications Vượt ra ngoài các hệ số hồi quy Trong hai bài học trước, chúng ta đã tập trung vào việc ước lượng các mô hình đa cấp phức tạp bằng gllamm. Chúng ta đã học cách diễn giải các hệ số cố định (fixed effects) và các thành phần phương sai (random effects). Tuy nhiên, một mô hình hồi quy còn chứa đựng nhiều thông tin hơn thế. Làm thế nào để chúng ta có thể dự báo xác suất xảy ra một kết quả cụ thể cho một cá nhân với những đặc điểm cho trước? Làm thế nào để chúng ta có thể “trích xuất” giá trị của các hiệu ứng ngẫu nhiên không quan sát được cho mỗi cụm (ví dụ, ước tính “chất lượng” không quan sát được của mỗi trường học)? Đây chính là lúc lệnh sau ước lượng gllapred phát huy vai trò của nó. Nếu gllamm là công cụ để xây dựng mô …