Chúng ta đang sống trong kỷ nguyên của dữ liệu. Dữ liệu có mặt mọi nơi, mọi lúc, và càng ngày càng nhiều. Dữ liệu cần phải được chuyển hóa thành thông tin thì mới có ý nghĩa và có ích. Dữ liệu, tự chúng, không có ý nghĩa và có thể nói là vô dụng. Dữ liệu cần phải được chuyển hóa sao cho dễ hiểu, có ích, và quan trọng hơn là có thể chuyển tải đến người sử dụng. Khi dữ liệu thành thông tin, và thông tin được đặt trong bối cảnh, thì có thể trở thành tri thức. Do đó, từ dữ liệu thành tri thức phải qua một giai đoạn hoán chuyển trung gian là phân tích. Khoa học thống kê giúp cho chúng ta hoán chuyển dữ liệu thành thông tin. Những phương pháp cổ điển như kiểm định Ki bình phương và kiểm định t có thể xem là những cách thức đơn giản để chiết xuất tín hiệu từ dữ liệu phức tạp. Nhưng một nhóm phương pháp tương đối ‘mới’ thuộc gia đình mô hình tuyến tính (linear models) còn giúp cho chúng ta mô tả và khám phá các mối liên quan bị ẩn trong rừng dữ liệu. Đây chính là những phương pháp đã giúp giới khoa học khám phá hạt Higgs (còn gọi là ‘hạt của Chúa’), khám phá gen, đánh giá hiệu quả của thuốc, xây dựng mô hình tiên lượng trong bệnh viện, và nhiều phát hiện quan trọng khác. Mô Hình Hồi Quy Và Khám Phá Khoa Học NXB Tổng Hợp 2020 Nguyễn Văn Tuấn 328 Trang File PDF-TRUE Link download https://sachweb.com/publishview/khamphakhoahoc_id3117.aspxhttps://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1
