Bản dịch của từ Residuals trong tiếng Việt
Residuals
Residuals (Noun)
The residuals of the event were a few leftover decorations.
Những phần còn lại của sự kiện là một số trang trí còn sót lại.
There were no residuals from the meeting as everything was cleared.
Không có phần dư thừa từ cuộc họp vì mọi thứ đã được dọn sạch.
Did you notice any residuals after the party ended?
Bạn có nhận ra bất kỳ phần còn lại nào sau khi bữa tiệc kết thúc không?
Residuals (Noun Countable)
She measured the residuals of pollution in the river.
Cô ấy đã đo lường các dư lượng ô nhiễm trong sông.
There were no residuals of chemicals found in the soil.
Không có dư lượng hóa chất nào được tìm thấy trong đất.
Did you analyze the residuals of waste production in the city?
Bạn đã phân tích các dư lượng sản xuất rác thải trong thành phố chưa?
Luyện nói từ vựng với Chu Du AI
/residuals/
Video ngữ cảnh
Họ từ
Từ "residuals" trong tiếng Anh thường được sử dụng trong các lĩnh vực như thống kê và phân tích dữ liệu, ám chỉ phần còn lại sau khi đã thực hiện một phép hồi quy hoặc một mô hình tính toán nào đó. Trong thống kê, residuals là sự chênh lệch giữa giá trị quan sát thực tế và giá trị dự đoán từ mô hình. Từ này không có sự khác biệt trong phiên âm giữa tiếng Anh Anh và tiếng Anh Mỹ, nên ý nghĩa và cách sử dụng của nó trong cả hai biến thể này đều giống nhau.
Từ "residuals" xuất phát từ tiếng Latinh "residuum", có nghĩa là "cái còn lại" hoặc "phần dư thừa". Trong ngữ cảnh toán học và thống kê, "residual" chỉ phần chênh lệch giữa giá trị quan sát và giá trị dự đoán. Sự phát triển này phản ánh ý nghĩa ban đầu của từ, khi các phần còn lại sau một quá trình tính toán hoặc phân tích tiếp tục được nghiên cứu để rút ra các kết luận hoặc cải thiện mô hình.
Từ "residuals" có mức độ xuất hiện đáng kể trong các bài kiểm tra IELTS, đặc biệt trong thành phần Writing và Speaking, liên quan đến phân tích dữ liệu và thống kê. Trong khía cạnh học thuật, "residuals" thường được sử dụng trong kinh tế học, khoa học xã hội và nghiên cứu khoa học, nhấn mạnh các giá trị còn lại sau khi loại bỏ ảnh hưởng của các yếu tố khác. Từ này cũng xuất hiện trong các lĩnh vực như tài chính và kỹ thuật, nơi việc phân tích sai số là quan trọng.