Ước lượng mô hình và đánh giá độ phù hợp tổng thể Model estimation and assessing overall goodness-of-fit Xây dựng và kiểm tra “sức khỏe” của mô hình Ở bài học trước, chúng ta đã cùng nhau khám phá “linh hồn” của hồi quy logistic: phép biến đổi logit. Chúng ta đã hiểu tại sao cần phải biến đổi từ xác suất sang odds rồi sang logit để có một biến phụ thuộc phù hợp cho mô hình. Giờ đây, khi đã có trong tay một biến phụ thuộc “hoàn hảo”, câu hỏi tiếp theo là: “Làm thế nào để Stata tìm ra các hệ số hồi quy (β) tốt nhất?” và “Sau khi có mô hình, làm sao chúng ta biết nó có thực sự hữu ích hay không?”. Bài học số 2 này sẽ giải đáp chính xác hai câu hỏi đó. Chúng ta sẽ tìm hiểu về phương pháp ước lượng đằng sau hồi quy logistic, được gọi là Ước lượng Hợp lý Tối đa (Maximum Likelihood Estimation), một cách tiếp cận khác biệt so với …