<rss xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0">
    <channel>
        <title>Resampling - Nhãn - NZQIRC</title>
        <link>https://nzqirc.xyz/tags/resampling/</link>
        <description>Resampling - Nhãn - NZQIRC</description>
        <generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>vi</language><copyright>This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.</copyright><lastBuildDate>Mon, 03 Aug 2026 09:30:00 &#43;0700</lastBuildDate><atom:link href="https://nzqirc.xyz/tags/resampling/" rel="self" type="application/rss+xml" /><item>
    <title>Phương pháp Bootstrap (Bootstrap Method)</title>
    <link>https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/bootstrap-method/</link>
    <pubDate>Mon, 03 Aug 2026 09:30:00 &#43;0700</pubDate>
    <author>Du Mã</author>
    <guid>https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/bootstrap-method/</guid>
    <description><![CDATA[<p>Trong thống kê và học máy, việc đánh giá độ tin cậy của một ước lượng (như trung bình, phương sai, hay các thước đo rủi ro phức tạp) thường đòi hỏi chúng ta phải biết về phân phối của dữ liệu. Nhưng trong thực tế, chúng ta hiếm khi biết được phân phối thật này. <strong>Phương pháp Bootstrap</strong> ra đời như một vị cứu tinh, cho phép chúng ta ước lượng độ bất định này mà không cần dựa vào các giả định phân phối khắt khe. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ trực giác, cách thức hoạt động của Bootstrap, và ứng dụng của nó trong phân tích chuỗi thời gian tài chính.</p>]]></description>
</item>
</channel>
</rss>
