Quantitative Methods Estimation and Inference 2026: Tổng quan Module 7

Key Takeaways — Điểm cốt lõi

• •Stratified Sampling chia tổng thể thành các tầng đồng nhất và chọn mẫu ngẫu nhiên từ từng tầng, đảm bảo tính đại diện và giảm sai số chọn mẫu.
• •CLT: Với cỡ mẫu đủ lớn (n >= 30), phân phối của trung bình mẫu xấp xỉ phân phối chuẩn với trung bình μ và phương sai σ² / n, bất kể tổng thể có phân phối gì.
• •Standard Error: s_X̄ = s / √n; muốn giảm sai số chuẩn đi 1 nửa thì cỡ mẫu n phải tăng gấp 4 lần.
• •Jackknife là phương pháp tái chọn mẫu tất định loại bỏ lần lượt từng quan sát (Leave-one-out).