stationarity test
kiểm định tính dừng
stationarity condition
điều kiện dừng
stationarity assumption
giả định dừng
stationarity property
tính chất dừng
weak stationarity
dừng yếu
strong stationarity
dừng mạnh
stationarity analysis
phân tích tính dừng
stationarity model
mô hình dừng
stationarity check
kiểm tra tính dừng
stationarity issue
vấn đề về tính dừng
the concept of stationarity is crucial in time series analysis.
khái niệm về tính dừng rất quan trọng trong phân tích chuỗi thời gian.
we need to test for stationarity before applying the model.
chúng ta cần kiểm tra tính dừng trước khi áp dụng mô hình.
stationarity ensures that statistical properties remain constant over time.
tính dừng đảm bảo rằng các đặc tính thống kê vẫn không đổi theo thời gian.
non-stationarity can lead to misleading results in forecasting.
tính không dừng có thể dẫn đến kết quả sai lệch trong dự báo.
transforming data can help achieve stationarity.
việc chuyển đổi dữ liệu có thể giúp đạt được tính dừng.
we often use the augmented dickey-fuller test to check for stationarity.
chúng tôi thường sử dụng kiểm định Dickey-Fuller tăng cường để kiểm tra tính dừng.
stationarity is a key assumption in many econometric models.
tính dừng là một giả định quan trọng trong nhiều mô hình kinh tế lượng.
understanding stationarity is essential for effective time series modeling.
hiểu rõ về tính dừng là điều cần thiết cho việc mô hình hóa chuỗi thời gian hiệu quả.
in practice, achieving stationarity can be challenging.
trong thực tế, đạt được tính dừng có thể là một thách thức.
stationarity tests are an important part of the data preprocessing phase.
các kiểm tra tính dừng là một phần quan trọng của giai đoạn tiền xử lý dữ liệu.
stationarity test
kiểm định tính dừng
stationarity condition
điều kiện dừng
stationarity assumption
giả định dừng
stationarity property
tính chất dừng
weak stationarity
dừng yếu
strong stationarity
dừng mạnh
stationarity analysis
phân tích tính dừng
stationarity model
mô hình dừng
stationarity check
kiểm tra tính dừng
stationarity issue
vấn đề về tính dừng
the concept of stationarity is crucial in time series analysis.
khái niệm về tính dừng rất quan trọng trong phân tích chuỗi thời gian.
we need to test for stationarity before applying the model.
chúng ta cần kiểm tra tính dừng trước khi áp dụng mô hình.
stationarity ensures that statistical properties remain constant over time.
tính dừng đảm bảo rằng các đặc tính thống kê vẫn không đổi theo thời gian.
non-stationarity can lead to misleading results in forecasting.
tính không dừng có thể dẫn đến kết quả sai lệch trong dự báo.
transforming data can help achieve stationarity.
việc chuyển đổi dữ liệu có thể giúp đạt được tính dừng.
we often use the augmented dickey-fuller test to check for stationarity.
chúng tôi thường sử dụng kiểm định Dickey-Fuller tăng cường để kiểm tra tính dừng.
stationarity is a key assumption in many econometric models.
tính dừng là một giả định quan trọng trong nhiều mô hình kinh tế lượng.
understanding stationarity is essential for effective time series modeling.
hiểu rõ về tính dừng là điều cần thiết cho việc mô hình hóa chuỗi thời gian hiệu quả.
in practice, achieving stationarity can be challenging.
trong thực tế, đạt được tính dừng có thể là một thách thức.
stationarity tests are an important part of the data preprocessing phase.
các kiểm tra tính dừng là một phần quan trọng của giai đoạn tiền xử lý dữ liệu.
Khám phá những từ vựng được tìm kiếm thường xuyên
Muốn học từ vựng hiệu quả hơn? Tải ngay ứng dụng DictoGo và tận hưởng nhiều tính năng ghi nhớ và ôn tập từ vựng hơn nữa!
Tải DictoGo ngay