Mô hình Hỗn hợp Hữu hạn (Finite-Mixture Models) An introduction to Finite-Mixture Models Khám phá các nhóm tiềm ẩn trong dữ liệu Trong các bài học trước, chúng ta đã học cách xử lý các vấn đề như phân tán quá mức (với mô hình NB2) và số 0 dư thừa (với mô hình Hurdle/ZI). Các mô hình này đều cố gắng làm cho mô hình linh hoạt hơn để khớp với dữ liệu. Tuy nhiên, chúng đều dựa trên một giả định ngầm rằng mẫu của chúng ta đến từ một tổng thể đồng nhất duy nhất. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu giả định này không đúng? Điều gì sẽ xảy ra nếu dân số của chúng ta thực chất là một “hỗn hợp” của nhiều nhóm nhỏ hơn với các hành vi hoàn toàn khác nhau, nhưng chúng ta lại không có một biến nào để phân biệt họ? Đây chính là lúc Mô hình Hỗn hợp Hữu hạn (Finite-Mixture Models – FMM) phát huy tác dụng. FMM được xây dựng trên một ý tưởng …