Nền tảng về tính không đồng nhất và thuật toán REBUS-PLS Foundations of heterogeneity and the REBUS-PLS algorithm Tổng quan về các loại hình không đồng nhất trong mô hình hóa Trong bài giới thiệu, chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu về tầm quan trọng của việc xác định tính không đồng nhất (heterogeneity) trong phân tích dữ liệu. Việc nhận diện được các nhóm con tiềm ẩn trong mẫu không chỉ giúp mô hình của chúng ta trở nên chính xác hơn mà còn mang lại những hiểu biết sâu sắc, có giá trị cho việc ra quyết định. Bỏ qua sự khác biệt này giống như việc cố gắng thiết kế một chiếc áo “một cỡ cho tất cả” – cuối cùng nó sẽ không vừa vặn hoàn hảo với bất kỳ ai. Trong nghiên cứu kinh tế và kinh doanh, điều này có thể dẫn đến các ước lượng hệ số bị chệch, làm suy yếu giá trị của kết quả và dẫn đến các chiến lược sai lầm. Ví dụ, một chiến dịch marketing chung …