Các mô hình hồi quy mở rộng cho dữ liệu phức tạp Advanced regression models for complex data structures Khi hồi quy cổ điển không còn đủ Trong suốt chuỗi bài học, chúng ta đã tập trung vào mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (OLS), một công cụ cực kỳ mạnh mẽ. Tuy nhiên, sức mạnh của OLS được xây dựng trên một giả định nền tảng quan trọng: các quan sát (và sai số của chúng) phải độc lập với nhau. Nhưng trong thế giới thực, dữ liệu thường không “cư xử” một cách lý tưởng như vậy. Các sinh viên trong cùng một lớp học có xu hướng giống nhau hơn so với các sinh viên ở các lớp khác. Kết quả kinh doanh của một công ty trong năm nay thường liên quan đến kết quả của năm trước. Những cấu trúc dữ liệu này vi phạm giả định về tính độc lập, và nếu chúng ta phớt lờ chúng, kết quả hồi quy có thể bị sai lệch nghiêm trọng. Bài học này …