Rủi ro và Phân phối của Ước lượng Hậu Lựa chọn Mô hình Risk and distribution of post-model-selection estimators Giới thiệu Trong bài học trước, chúng ta đã khám phá ra một sự thật quan trọng: rủi ro của một ước lượng hậu lựa chọn mô hình (PMSE) là một khái niệm phức tạp, không hề đơn giản như ta vẫn tưởng. Chúng ta đã biết rằng có một sự đánh đổi giữa các quy trình nhất quán (như BIC) và bảo thủ (như AIC). Giờ đây, chúng ta sẽ tiếp tục chuyến thám hiểm này, đi sâu vào những vùng đất lý thuyết còn gai góc hơn nhưng lại vô cùng quan trọng. Bài học này sẽ tập trung vào hai câu hỏi lớn: (1) Điều gì xảy ra với rủi ro của PMSE khi chúng ta có một lượng dữ liệu khổng lồ (khi cỡ mẫu tiến ra vô cùng)? và (2) Phân phối xác suất của các ước lượng PMSE trông như thế nào, và tại sao nó lại quan trọng đến vậy? Khi trả lời những …