📄️ Chương 6: Nguyên tắc Suy luận Thống kê (Statistical Inference)
Chào mừng các bạn đã đến với Phần II của khóa học. Chúng ta sắp thực hiện một bước ngoặt quan trọng đi từ dữ liệu quan sát được để suy luận về mô hình ẩn giấu đằng sau nó. Chương 6 sẽ trang bị cho chúng ta bộ từ vựng và các khái niệm nền tảng cho hành trình này.
📄️ Chương 7: Ước lượng điểm (Point Estimation)
Sau khi đã nắm vững các nguyên tắc cơ bản của suy luận, bây giờ là lúc chúng ta đi vào nhiệm vụ cụ thể đầu tiên: Ước lượng điểm (Point Estimation). Mục tiêu của chúng ta là từ một mẫu dữ liệu, đưa ra một con số duy nhất được xem là "phỏng đoán tốt nhất" cho một tham số chưa biết của tổng thể. Chương này sẽ giới thiệu các phương pháp để tìm ra phỏng đoán đó và các tiêu chí để đánh giá xem một phỏng đoán tốt đến mức nào.
📄️ Chương 8: Ước lượng khoảng (Interval Estimation)
Chào mừng các bạn đến với chương 8. Ở chương trước, chúng ta đã học cách đưa ra một "phỏng đoán tốt nhất" duy nhất cho một tham số, gọi là ước lượng điểm. Tuy nhiên, một ước lượng điểm, dù tốt đến đâu, gần như chắc chắn sẽ không bao giờ bằng chính xác giá trị thật. Nó không cho chúng ta biết gì về mức độ không chắc chắn của phỏng đoán. Chương này sẽ giải quyết vấn đề đó bằng cách xây dựng một khoảng giá trị, thay vì một con số duy nhất, đi kèm với một thước đo độ tin cậy.
📄️ Chương 9: Kiểm định giả thuyết (Hypothesis Testing)
Chào mừng các bạn đến với chương cuối cùng của Phần II, và cũng là một trong những chủ đề quan trọng, được ứng dụng rộng rãi nhất trong thống kê: Kiểm định giả thuyết (Hypothesis Testing). Nếu như ước lượng điểm là để "đoán" một giá trị, ước lượng khoảng là để "khoanh vùng" một giá trị, thì kiểm định giả thuyết là để đưa ra quyết định giữa hai tuyên bố đối nghịch nhau về thế giới, dựa trên bằng chứng từ dữ liệu.