Các phương pháp tiếp cận nâng cao Advanced approaches to model selection Giới thiệu: Vượt ra ngoài các phương pháp kinh điển Trong suốt chuỗi bài học, chúng ta đã tiếp cận bài toán lựa chọn mô hình giống như một cuộc thi đấu loại trực tiếp. Chúng ta dùng các tiêu chuẩn (AIC, SBC) để xếp hạng hoặc dùng các kiểm định (J-test, PE-test) để loại bỏ các mô hình yếu hơn, với mục tiêu cuối cùng là chọn ra một mô hình chiến thắng duy nhất để sử dụng cho việc phân tích và dự báo. Cách tiếp cận này rất phổ biến và hữu ích, nhưng nó ẩn chứa một giả định ngầm: chúng ta tin rằng có một mô hình “tốt nhất” và công việc của chúng ta là tìm ra nó. Tuy nhiên, trong thế giới thực, sự không chắc chắn về mô hình (model uncertainty) là một vấn đề lớn. Liệu có thực sự khôn ngoan khi đặt tất cả niềm tin vào một mô hình duy nhất, trong khi các mô hình …