Ước lượng mô hình phức tạp: Giới thiệu về phân tích Bayes trong Stata Estimating complex models: An introduction to Bayesian analysis in Stata Một cách tiếp cận mới khi các phương pháp truyền thống gặp khó khăn Trong bài học trước, chúng ta đã khám phá mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên chéo và nhận thấy rằng việc ước lượng chúng bằng các phương pháp hợp lý tối đa (Maximum Likelihood – ML) truyền thống trở nên cực kỳ khó khăn, thậm chí bất khả thi về mặt tính toán. Khi số lượng các hiệu ứng ngẫu nhiên tăng lên, “lời nguyền của số chiều” khiến cho các phép tính tích phân cần thiết trở nên quá phức tạp. Vậy, khi đối mặt với những mô hình thực tế nhưng phức tạp này, các nhà nghiên cứu phải làm gì? May mắn thay, có một cách tiếp cận khác, một triết lý suy luận thống kê khác, có thể xử lý các mô hình này một cách hiệu quả hơn: đó là phân tích Bayes. Bài học này sẽ …