Cách Sử Dụng Từ “Homoskedasticity”

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá từ “homoskedasticity” – một danh từ nghĩa là “tính đồng nhất phương sai”, 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 “homoskedasticity” và các lưu ý

1. Ý nghĩa cơ bản của “homoskedasticity”

“Homoskedasticity” là một danh từ mang các nghĩa chính:

• Tính đồng nhất phương sai: Trong thống kê, chỉ tình huống mà phương sai của sai số trong một mô hình hồi quy là hằng số trên tất cả các quan sát.

Dạng liên quan: “homoskedastic” (tính từ – có tính đồng nhất phương sai).

Ví dụ:

• Danh từ: Homoskedasticity is assumed. (Tính đồng nhất phương sai được giả định.)
• Tính từ: Homoskedastic data. (Dữ liệu có tính đồng nhất phương sai.)

2. Cách sử dụng “homoskedasticity”

a. Là danh từ

1. The + homoskedasticity + of + danh từ
   Ví dụ: The homoskedasticity of the residuals is tested. (Tính đồng nhất phương sai của các phần dư được kiểm tra.)
2. Assumption of + homoskedasticity
   Ví dụ: The assumption of homoskedasticity is crucial. (Giả định về tính đồng nhất phương sai là rất quan trọng.)

b. Là tính từ (homoskedastic)

1. Homoskedastic + danh từ
   Ví dụ: Homoskedastic errors. (Các sai số có tính đồng nhất phương sai.)

c. Biến thể và cách dùng trong câu

Dạng từ	Từ	Ý nghĩa / Cách dùng	Ví dụ
Danh từ	homoskedasticity	Tính đồng nhất phương sai	Homoskedasticity is important for regression analysis. (Tính đồng nhất phương sai rất quan trọng cho phân tích hồi quy.)
Tính từ	homoskedastic	Có tính đồng nhất phương sai	Homoskedastic data is preferred for statistical models. (Dữ liệu có tính đồng nhất phương sai được ưu tiên cho các mô hình thống kê.)

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

• Test for homoskedasticity: Kiểm tra tính đồng nhất phương sai.
  Ví dụ: The Breusch-Pagan test is used to test for homoskedasticity. (Kiểm định Breusch-Pagan được sử dụng để kiểm tra tính đồng nhất phương sai.)
• Assumption of homoskedasticity: Giả định về tính đồng nhất phương sai.
  Ví dụ: The assumption of homoskedasticity is often made in linear regression. (Giả định về tính đồng nhất phương sai thường được thực hiện trong hồi quy tuyến tính.)

4. Lưu ý khi sử dụng “homoskedasticity”

a. Ngữ cảnh phù hợp

• Danh từ: Sử dụng trong ngữ cảnh thống kê, kinh tế lượng để mô tả tính chất của phương sai sai số.
  Ví dụ: Assessing homoskedasticity. (Đánh giá tính đồng nhất phương sai.)
• Tính từ: Mô tả dữ liệu hoặc sai số có tính đồng nhất phương sai.
  Ví dụ: Homoskedastic residuals. (Các phần dư có tính đồng nhất phương sai.)

b. Phân biệt với từ trái nghĩa

• “Homoskedasticity” vs “heteroskedasticity”:
  – “Homoskedasticity”: Phương sai sai số là hằng số.
  – “Heteroskedasticity”: Phương sai sai số thay đổi.
  Ví dụ: Homoskedasticity is desired. (Tính đồng nhất phương sai được mong muốn.) / Heteroskedasticity can bias results. (Tính không đồng nhất phương sai có thể làm sai lệch kết quả.)

5. Những lỗi cần tránh

1. Sử dụng “homoskedasticity” thay cho “homoskedastic”:
   – Sai: *The data shows homoskedasticity.*
   – Đúng: The data is homoskedastic. (Dữ liệu có tính đồng nhất phương sai.)
2. Nhầm lẫn với các khái niệm thống kê khác:
   – Cần phân biệt rõ với các khái niệm như tính tuyến tính, tính độc lập của sai số.

6. Mẹo để ghi nhớ và sử dụng hiệu quả

• Liên tưởng: “Homo” (giống nhau) gợi ý phương sai “skedasticity” (phương sai) là giống nhau trên toàn bộ dữ liệu.
• Thực hành: Đọc các bài báo khoa học về kinh tế lượng, thống kê để gặp từ này trong ngữ cảnh thực tế.

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

Ví dụ minh họa

1. We assume homoskedasticity in the error terms. (Chúng ta giả định tính đồng nhất phương sai trong các số hạng sai số.)
2. The model satisfies the assumption of homoskedasticity. (Mô hình thỏa mãn giả định về tính đồng nhất phương sai.)
3. The test results indicated homoskedasticity in the residuals. (Kết quả kiểm định chỉ ra tính đồng nhất phương sai trong các phần dư.)
4. Homoskedasticity is a key assumption for OLS regression. (Tính đồng nhất phương sai là một giả định quan trọng đối với hồi quy OLS.)
5. The presence of homoskedasticity ensures efficient parameter estimates. (Sự hiện diện của tính đồng nhất phương sai đảm bảo ước lượng tham số hiệu quả.)
6. We performed the Breusch-Pagan test to verify homoskedasticity. (Chúng tôi đã thực hiện kiểm định Breusch-Pagan để xác minh tính đồng nhất phương sai.)
7. The scatter plot of residuals showed no signs of heteroskedasticity, suggesting homoskedasticity. (Biểu đồ phân tán của các phần dư không cho thấy dấu hiệu của tính không đồng nhất phương sai, cho thấy tính đồng nhất phương sai.)
8. The condition of homoskedasticity allows for reliable hypothesis testing. (Điều kiện về tính đồng nhất phương sai cho phép kiểm định giả thuyết đáng tin cậy.)
9. Homoskedasticity is important for the validity of standard errors. (Tính đồng nhất phương sai rất quan trọng đối với tính hợp lệ của sai số chuẩn.)
10. The assumption of homoskedasticity may not always hold in real-world data. (Giả định về tính đồng nhất phương sai có thể không phải lúc nào cũng đúng trong dữ liệu thực tế.)
11. If homoskedasticity is violated, robust standard errors should be used. (Nếu tính đồng nhất phương sai bị vi phạm, nên sử dụng sai số chuẩn mạnh.)
12. The diagnostic plots suggested that homoskedasticity was a reasonable assumption. (Các biểu đồ chẩn đoán cho thấy rằng tính đồng nhất phương sai là một giả định hợp lý.)
13. We used White’s test to assess homoskedasticity. (Chúng tôi đã sử dụng kiểm định White để đánh giá tính đồng nhất phương sai.)
14. Homoskedasticity ensures that the variance of the errors is constant across all levels of the independent variables. (Tính đồng nhất phương sai đảm bảo rằng phương sai của các sai số là hằng số trên tất cả các mức của các biến độc lập.)
15. The robustness of our results depends on the assumption of homoskedasticity. (Tính mạnh mẽ của kết quả của chúng tôi phụ thuộc vào giả định về tính đồng nhất phương sai.)
16. Failing to account for heteroskedasticity when homoskedasticity is assumed can lead to incorrect inferences. (Việc không tính đến tính không đồng nhất phương sai khi giả định tính đồng nhất phương sai có thể dẫn đến suy luận không chính xác.)
17. We corrected for heteroskedasticity to ensure homoskedasticity in the model. (Chúng tôi đã điều chỉnh cho tính không đồng nhất phương sai để đảm bảo tính đồng nhất phương sai trong mô hình.)
18. Homoskedasticity is often checked using residual plots. (Tính đồng nhất phương sai thường được kiểm tra bằng cách sử dụng biểu đồ phần dư.)
19. Testing for homoskedasticity is a standard procedure in econometrics. (Kiểm tra tính đồng nhất phương sai là một thủ tục tiêu chuẩn trong kinh tế lượng.)
20. The model was checked for homoskedasticity and normality of residuals. (Mô hình đã được kiểm tra tính đồng nhất phương sai và tính chuẩn của phần dư.)