Trong hai bài học trước, chúng ta đã tập trung vào việc mô tả “xu hướng trung tâm” của một phân phối có điều kiện thông qua Hàm Kỳ Vọng Có Điều Kiện (CEF). Chúng ta đã thấy CEF là một công cụ mạnh mẽ để hiểu giá trị trung bình của một biến, ví dụ như lương, thay đổi như thế nào khi chúng ta biết các thông tin khác như trình độ học vấn hay kinh nghiệm. Tuy nhiên, vai trò của CEF không chỉ dừng lại ở việc mô tả. Trong bài học này, chúng ta sẽ khám phá một tính chất tối ưu của nó: tại sao CEF lại là công cụ tốt nhất để dự báo. Sau đó, chúng ta sẽ mở rộng phân tích của mình ra ngoài giá trị trung bình để xem xét đến độ phân tán. Một dự báo tốt không chỉ cho chúng ta biết giá trị trung bình có khả năng xảy ra, mà còn cho chúng ta biết mức độ không chắc chắn xung quanh dự báo đó. …