Bài 2: Các mô hình dữ liệu đếm nâng cao Beyond the Poisson model Giới thiệu Ở bài học trước, chúng ta đã khám phá ra rằng Ước lượng Tựa-Khả năng Tối đa Poisson (Poisson QMLE) là một công cụ đáng tin cậy để ước lượng trung bình có điều kiện, ngay cả khi giả định về phân phối Poisson bị vi phạm. Tuy nhiên, “nhất quán” không phải lúc nào cũng đồng nghĩa với “hiệu quả nhất”. Khi dữ liệu của chúng ta có cấu trúc phương sai phức tạp hơn, chẳng hạn như hiện tượng tán rộng quá mức (overdispersion) thay đổi theo giá trị trung bình, mô hình Poisson có thể không còn là lựa chọn tối ưu. Việc sử dụng một mô hình phù hợp hơn với cấu trúc dữ liệu không chỉ giúp chúng ta có được các ước lượng hiệu quả hơn (với sai số chuẩn nhỏ hơn) mà còn cho phép chúng ta hiểu sâu hơn về quá trình sinh dữ liệu. Trong bài học này, chúng ta sẽ tìm hiểu hai lựa …