Học viên: Mọi người và cô cho mình hỏi về Benish model trong FRA với ạ.
– M-Scrore càng cao thì càng có khả năng manipulate.
– Lý thuyết nêu: SGAI & LEVI tăng (nghĩa là > 1) thì tăng khả năng manipulate. Tuy nhiên Coefficient của các tỷ lệ này lại là số âm
– Vậy thì có mâu thuẫn không nhỉ? Nếu SGAI & LEVI > 1 thì tăng sẽ làm giảm M-score, ngược lại < 1 làm tăng M-score. Do đó để tăng manipulate thì hai tỷ lệ này phải giảm chứ nhỉ?
Giảng viên:Trương Tuấn Duy ơi, em chụp lại sách phần em thắc mắc nhé. Để xem khả năng em bị hiểu sai chỗ nào. Chứ cô đọc lý thuyết bản em dịch cô cũng không hiểu gì cả.
Vấn đề lớn hơn hay nhỏ hơn 1 không đóng vai trò gì ở đây cả. Em nhân 1 số dương a với số dương x thì x càng cao thì tích càng lớn, không quan tâm x lớn hay nhỏ hơn 1
Còn nếu nhân số âm b với số dương x thì ngược lại: x càng cao thì tích càng nhỏ.
Chú ý mô hình này cô có chút đính chính lại trong buổi revision, M score công thức như sau:
Học viên: E ko hiểu chỗ này ạ. Nghĩa là nếu SGAI và LVGI tăng thì M-score giảm phải không cô?
Thì giảm khả năng manipulate ạ?
Nhưng lý thuyết thì nêu: hai tỷ lệ này tăng thì tăng khả năng manipulate ạ?
Giảng viên:Em cứ nhìn công thức cô vừa copy mà interpret nhé
Nó là regression
Vì như phân tích ở lớp, mấy cái tỷ lệ này ý nghĩa lúc nhìn góc này khi nhìn góc khác nên nó hơi loạn. Cứ từ công thức thực nghiệm kia mà phán thôi.
Từ đó 2 tỷ lệ em nêu nó sẽ ngược với những cái khác
Học viên: Dạ để e xem lại clip revision ạ, tại buổi này e vắng
Chứ hiện tại e vẫn thấy nó hơi ngược ngược
K biết có hiểu sai k ạ (sweatgrinning)
Giảng viên:Cô hiểu câu hỏi của em rồi. Lúc giảng cô bị nhầm đấy, nên lúc review cô đã đính chính lại. Review thì cô viết lại chính xác công thức trên và chữa 1 bài tập liên quan trong curri để minh hoạ thôi, cũng ko giảng kỹ lại phần này nữa.