Cách Sử Dụng Từ “Non-Stationary”

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá từ “non-stationary” – một tính từ mô tả tính chất không ổn định, không dừng lại ở một trạng thái nhất định, 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 “non-stationary” và các lưu ý

1. Ý nghĩa cơ bản của “non-stationary”

“Non-stationary” là một tính từ mang nghĩa chính:

• Không dừng, không ổn định: Biến đổi theo thời gian, không duy trì trạng thái cố định.

Dạng liên quan: “stationarity” (danh từ – tính dừng, tính ổn định), “stationary” (tính từ – dừng, ổn định).

Ví dụ:

• Tính từ: The process is non-stationary. (Quá trình này không ổn định.)
• Danh từ: Test stationarity. (Kiểm tra tính dừng.)
• Tính từ: Stationary data. (Dữ liệu dừng.)

2. Cách sử dụng “non-stationary”

a. Là tính từ

1. Non-stationary + danh từ
   Ví dụ: Non-stationary data. (Dữ liệu không ổn định.)
2. Be + non-stationary
   Ví dụ: The time series is non-stationary. (Chuỗi thời gian này không ổn định.)

b. Là danh từ (stationarity)

1. Test for + stationarity
   Ví dụ: Test for stationarity. (Kiểm tra tính dừng.)

c. Là tính từ (stationary)

1. Stationary + danh từ
   Ví dụ: Stationary process. (Quá trình dừng.)

d. Biến thể và cách dùng trong câu

Dạng từ	Từ	Ý nghĩa / Cách dùng	Ví dụ
Tính từ	non-stationary	Không dừng, không ổn định	The process is non-stationary. (Quá trình này không ổn định.)
Danh từ	stationarity	Tính dừng, tính ổn định	Test for stationarity. (Kiểm tra tính dừng.)
Tính từ	stationary	Dừng, ổn định	Stationary data. (Dữ liệu dừng.)

Không có chia động từ cho “non-stationary”, “stationarity” và “stationary” vì chúng không phải động từ.

3. Một số cụm từ thông dụng với “non-stationary”

• Non-stationary time series: Chuỗi thời gian không dừng.
  Ví dụ: Analyzing non-stationary time series data. (Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian không dừng.)

4. Lưu ý khi sử dụng “non-stationary”

a. Ngữ cảnh phù hợp

• Non-stationary: Mô tả dữ liệu, quá trình thay đổi theo thời gian.
  Ví dụ: Non-stationary signal. (Tín hiệu không ổn định.)
• Stationarity: Tính chất dừng, ổn định.
  Ví dụ: Ensuring stationarity. (Đảm bảo tính dừng.)
• Stationary: Mô tả dữ liệu, quá trình không thay đổi theo thời gian.
  Ví dụ: Stationary distribution. (Phân phối dừng.)

b. Phân biệt với từ đồng nghĩa

• “Non-stationary” vs “time-varying”:
  – “Non-stationary”: Không nhất thiết có quy luật.
  – “Time-varying”: Thay đổi theo thời gian (có thể có quy luật).
  Ví dụ: Non-stationary noise. (Tiếng ồn không ổn định.) / Time-varying signal. (Tín hiệu thay đổi theo thời gian.)

c. “Non-stationary” là tính từ

• Sai: *The data non-stationary.*
  Đúng: The data is non-stationary. (Dữ liệu này không ổn định.)

5. Những lỗi cần tránh

1. Nhầm lẫn “non-stationary” với danh từ:
   – Sai: *The non-stationary is analyzed.*
   – Đúng: The non-stationary data is analyzed. (Dữ liệu không ổn định được phân tích.)
2. Sử dụng sai ngữ cảnh:
   – Sai: *The table is non-stationary.* (Bàn không thể không ổn định theo nghĩa này)
   – Đúng: The process is non-stationary. (Quá trình này không ổn định.)
3. Nhầm “non-stationary” với “stationary”:
   – Sai: *The data is stationary when it changes.*
   – Đúng: The data is non-stationary when it changes. (Dữ liệu không ổn định khi nó thay đổi.)

6. Mẹo để ghi nhớ và sử dụng hiệu quả

• Hình dung: “Non-stationary” như “dòng chảy không ngừng”.
• Thực hành: “Non-stationary process”, “is non-stationary”.
• So sánh: Thay bằng “stationary”, nếu ngược nghĩa thì “non-stationary” phù hợp.

Phần 2: Ví dụ sử dụng “non-stationary” và các dạng liên quan

Ví dụ minh họa

1. The stock market is a non-stationary system. (Thị trường chứng khoán là một hệ thống không ổn định.)
2. We need to account for the non-stationary nature of the climate data. (Chúng ta cần tính đến bản chất không ổn định của dữ liệu khí hậu.)
3. The signal is highly non-stationary, making it difficult to analyze. (Tín hiệu rất không ổn định, gây khó khăn cho việc phân tích.)
4. Many economic time series are non-stationary. (Nhiều chuỗi thời gian kinh tế là không ổn định.)
5. The variance of the data changes over time, indicating that it is non-stationary. (Phương sai của dữ liệu thay đổi theo thời gian, cho thấy rằng nó không ổn định.)
6. This model assumes that the data is non-stationary. (Mô hình này giả định rằng dữ liệu là không ổn định.)
7. The non-stationary behavior of the system makes prediction challenging. (Hành vi không ổn định của hệ thống gây khó khăn cho việc dự đoán.)
8. The data exhibits non-stationary characteristics. (Dữ liệu thể hiện các đặc điểm không ổn định.)
9. Non-stationary processes require different analytical techniques. (Các quá trình không ổn định đòi hỏi các kỹ thuật phân tích khác nhau.)
10. We must transform the data to make it stationary before applying the model. (Chúng ta phải chuyển đổi dữ liệu để làm cho nó dừng trước khi áp dụng mô hình.)
11. Testing for stationarity is a crucial step in time series analysis. (Kiểm tra tính dừng là một bước quan trọng trong phân tích chuỗi thời gian.)
12. Stationarity is a key assumption in many statistical models. (Tính dừng là một giả định quan trọng trong nhiều mô hình thống kê.)
13. The time series data is not stationary. (Dữ liệu chuỗi thời gian không dừng.)
14. Is the process stationary? (Quá trình có dừng không?)
15. Before analysis, we need to ensure stationarity. (Trước khi phân tích, chúng ta cần đảm bảo tính dừng.)
16. Assuming stationarity can lead to incorrect results if the data is actually non-stationary. (Giả định tính dừng có thể dẫn đến kết quả không chính xác nếu dữ liệu thực sự không ổn định.)
17. Stationary data is often easier to model than non-stationary data. (Dữ liệu dừng thường dễ mô hình hóa hơn dữ liệu không ổn định.)
18. This method is designed for analyzing non-stationary signals. (Phương pháp này được thiết kế để phân tích các tín hiệu không ổn định.)
19. The algorithm is robust to non-stationary data. (Thuật toán mạnh mẽ đối với dữ liệu không ổn định.)
20. Addressing the non-stationarity of the data is essential for accurate forecasting. (Giải quyết tính không ổn định của dữ liệu là điều cần thiết để dự báo chính xác.)