Chào mừng các bạn đã quay trở lại! Trong các bài học trước, chúng ta đã tìm hiểu cách xây dựng và suy luận từ phân phối hậu nghiệm cho mô hình hồi quy tuyến tính. May mắn là trong trường hợp đó, chúng ta có thể tìm ra công thức giải tích tường minh cho phân phối hậu nghiệm (đó là phân phối t đa biến). Nhưng điều gì sẽ xảy ra khi mô hình trở nên phức tạp hơn và việc giải tích phân để tìm phân phối hậu nghiệm là bất khả thi? Đây chính là lúc các phương pháp mô phỏng dựa trên máy tính tỏa sáng. Trong bài học hôm nay, chúng ta sẽ tìm hiểu về một trong những công cụ mạnh mẽ và phổ biến nhất trong kinh tế lượng Bayes hiện đại: **Gibbs Sampler**. Đây là một thuật toán thông minh cho phép chúng ta “vẽ” các mẫu từ những phân phối hậu nghiệm phức tạp nhất mà không cần phải giải bất kỳ tích phân khó nào. Hãy cùng khám phá …