Bài 4: Phân tích Dữ liệu Thời gian Nhóm Analysis of grouped duration data 1. Giới thiệu Chào mừng các bạn quay trở lại. Trong các bài học trước, chúng ta đã làm việc với giả định rằng thời gian là một biến liên tục. Các mô hình như Weibull hay Lognormal đều dựa trên nền tảng này. Tuy nhiên, trong thế giới thực, dữ liệu mà chúng ta thu thập được hiếm khi nào thực sự liên tục. Thời gian thất nghiệp thường được ghi nhận theo tuần, thời gian tái phạm được tính theo tháng, và nhiệm kỳ của CEO được đo theo quý hoặc năm. Khi các phép đo này trở nên “thô”, việc coi chúng như biến liên tục có thể không còn phù hợp. Vậy, chúng ta phải làm gì? Bài học hôm nay sẽ giới thiệu một phương pháp cực kỳ mạnh mẽ và linh hoạt để xử lý chính xác loại dữ liệu này: Phân tích Dữ liệu Thời gian Nhóm. Thay vì cố gắng “ép” dữ liệu rời rạc vào một mô …