Cách Sử Dụng Từ “Autocorrelations”

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá từ “autocorrelations” – một thuật ngữ thống kê nghĩa là “tự tương quan”, cùng các dạng liên quan. Bài viết cung cấp 20 ví dụ sử dụng chính xác về ngữ pháp và có nghĩa, cùng hướng dẫn chi tiết về ý nghĩa, cách dùng, bảng biến đổi từ vựng, và các lưu ý quan trọng.

Phần 1: Hướng dẫn sử dụng “autocorrelations” và các lưu ý

1. Ý nghĩa cơ bản của “autocorrelations”

“Autocorrelations” là một danh từ số nhiều mang nghĩa chính:

• Tự tương quan: Mức độ tương quan giữa một chuỗi thời gian với chính nó trong các khoảng thời gian khác nhau.

Dạng liên quan: “autocorrelation” (danh từ số ít – tự tương quan), “autocorrelated” (tính từ – có tự tương quan).

Ví dụ:

• Danh từ số nhiều: The autocorrelations are significant. (Các tự tương quan là đáng kể.)
• Danh từ số ít: The autocorrelation is high. (Hệ số tự tương quan cao.)
• Tính từ: The data is autocorrelated. (Dữ liệu có tự tương quan.)

2. Cách sử dụng “autocorrelations”

a. Là danh từ số nhiều

1. The autocorrelations of + danh từ
   Ví dụ: The autocorrelations of the stock prices are analyzed. (Các tự tương quan của giá cổ phiếu được phân tích.)

b. Là danh từ số ít (autocorrelation)

1. The + autocorrelation
   Ví dụ: The autocorrelation helps. (Tự tương quan giúp ích.)
2. Autocorrelation + of + danh từ
   Ví dụ: Autocorrelation of time series. (Tự tương quan của chuỗi thời gian.)

c. Là tính từ (autocorrelated)

1. Be + autocorrelated
   Ví dụ: The data is autocorrelated. (Dữ liệu có tự tương quan.)

d. Biến thể và cách dùng trong câu

Dạng từ	Từ	Ý nghĩa / Cách dùng	Ví dụ
Danh từ (số nhiều)	autocorrelations	Các tự tương quan	The autocorrelations are significant. (Các tự tương quan là đáng kể.)
Danh từ (số ít)	autocorrelation	Tự tương quan	The autocorrelation is high. (Hệ số tự tương quan cao.)
Tính từ	autocorrelated	Có tự tương quan	The data is autocorrelated. (Dữ liệu có tự tương quan.)

3. Một số cụm từ thông dụng với “autocorrelations”

• Positive autocorrelation: Tự tương quan dương.
  Ví dụ: There is a positive autocorrelation in the residuals. (Có một tự tương quan dương trong các phần dư.)
• Negative autocorrelation: Tự tương quan âm.
  Ví dụ: Negative autocorrelation can indicate overfitting. (Tự tương quan âm có thể chỉ ra sự khớp quá mức.)
• Lagged autocorrelation: Tự tương quan trễ.
  Ví dụ: Lagged autocorrelation is examined to identify patterns. (Tự tương quan trễ được kiểm tra để xác định các mẫu.)

4. Lưu ý khi sử dụng “autocorrelations”

a. Ngữ cảnh phù hợp

• Danh từ: Dùng trong phân tích chuỗi thời gian, thống kê.
  Ví dụ: Analyze autocorrelations. (Phân tích các tự tương quan.)
• Tính từ: Mô tả dữ liệu có sự tương quan giữa các điểm thời gian.
  Ví dụ: Autocorrelated residuals. (Các phần dư có tự tương quan.)

b. Phân biệt với từ đồng nghĩa

• “Autocorrelation” vs “correlation”:
  – “Autocorrelation”: Tương quan với chính nó.
  – “Correlation”: Tương quan giữa hai biến khác nhau.
  Ví dụ: Autocorrelation of stock price. (Tự tương quan của giá cổ phiếu.) / Correlation between stock price and interest rates. (Tương quan giữa giá cổ phiếu và lãi suất.)

5. Những lỗi cần tránh

1. Nhầm “autocorrelations” với “correlation”:
   – Sai: *The correlation of a series with itself.*
   – Đúng: The autocorrelation of a series with itself. (Tự tương quan của một chuỗi với chính nó.)
2. Sử dụng sai dạng số ít/số nhiều:
   – Sai: *The autocorrelations is high.*
   – Đúng: The autocorrelation is high. (Hệ số tự tương quan cao.)
3. Không hiểu rõ ngữ cảnh sử dụng:
   – Sai: *The weather is autocorrelated to the house.* (Không có ý nghĩa)
   – Đúng: The weather patterns may show autocorrelations. (Các kiểu thời tiết có thể cho thấy các tự tương quan.)

6. Mẹo để ghi nhớ và sử dụng hiệu quả

• Hình dung: “Autocorrelation” là “tự tương quan” – sự liên hệ của một cái gì đó với chính nó theo thời gian.
• Thực hành: Sử dụng trong các bài toán thống kê, phân tích chuỗi thời gian.
• So sánh: Phân biệt với các loại tương quan khác.

Phần 2: Ví dụ sử dụng “autocorrelations” và các dạng liên quan

Ví dụ minh họa

1. The autocorrelations in the stock market data were analyzed. (Các tự tương quan trong dữ liệu thị trường chứng khoán đã được phân tích.)
2. We investigated the autocorrelations to identify patterns in the time series. (Chúng tôi đã điều tra các tự tương quan để xác định các mẫu trong chuỗi thời gian.)
3. High autocorrelations suggest that past values strongly influence future values. (Các tự tương quan cao cho thấy các giá trị trong quá khứ ảnh hưởng mạnh mẽ đến các giá trị trong tương lai.)
4. The model accounts for the autocorrelations in the error terms. (Mô hình tính đến các tự tương quan trong các số hạng lỗi.)
5. Significant autocorrelations were found at lags 1 and 2. (Các tự tương quan đáng kể đã được tìm thấy ở độ trễ 1 và 2.)
6. Autocorrelations can help predict future trends in the data. (Các tự tương quan có thể giúp dự đoán xu hướng trong tương lai của dữ liệu.)
7. The autocorrelations were computed using the Yule-Walker equations. (Các tự tương quan được tính bằng phương trình Yule-Walker.)
8. We plotted the autocorrelations to visualize the serial dependence. (Chúng tôi đã vẽ đồ thị các tự tương quan để trực quan hóa sự phụ thuộc nối tiếp.)
9. The autocorrelations decreased as the lag increased. (Các tự tương quan giảm khi độ trễ tăng lên.)
10. Autocorrelations are important for understanding the behavior of the system. (Các tự tương quan rất quan trọng để hiểu hành vi của hệ thống.)
11. The autocorrelation function (ACF) is used to analyze the autocorrelations. (Hàm tự tương quan (ACF) được sử dụng để phân tích các tự tương quan.)
12. The data is autocorrelated, so we need to use a time series model. (Dữ liệu có tự tương quan, vì vậy chúng ta cần sử dụng mô hình chuỗi thời gian.)
13. The autocorrelated residuals indicate a problem with the model. (Các phần dư có tự tương quan chỉ ra một vấn đề với mô hình.)
14. The autocorrelated errors can lead to biased estimates. (Các lỗi có tự tương quan có thể dẫn đến các ước tính sai lệch.)
15. Autocorrelated time series require special modeling techniques. (Các chuỗi thời gian có tự tương quan đòi hỏi các kỹ thuật mô hình hóa đặc biệt.)
16. The autocorrelation at lag one was found to be significant. (Tự tương quan ở độ trễ một được tìm thấy là đáng kể.)
17. We corrected for the autocorrelation by using a Cochrane-Orcutt procedure. (Chúng tôi đã điều chỉnh cho tự tương quan bằng cách sử dụng quy trình Cochrane-Orcutt.)
18. The presence of autocorrelation violated the assumptions of the regression model. (Sự hiện diện của tự tương quan vi phạm các giả định của mô hình hồi quy.)
19. The autocorrelation in the data made it difficult to draw meaningful conclusions. (Tự tương quan trong dữ liệu gây khó khăn cho việc đưa ra các kết luận có ý nghĩa.)
20. By understanding the autocorrelations, we can improve the accuracy of our forecasts. (Bằng cách hiểu các tự tương quan, chúng ta có thể cải thiện độ chính xác của dự báo.)