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为什么要对时间序列去趋势处理

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新浪微博达人勋

发表于 2021-12-8 14:33:50 | 显示全部楼层 |阅读模式
100金钱
目前想查看两个要素之间的相关性和进行回归,以探究关系和依赖性。问题:在进行线性回归和相关计算时需要先对两个序列进行去趋势处理吗?   
个人对去趋势一直不太明白,为什么要进行去趋势,什么时候需要去趋势,什么时候不需要呢?
亟待坛内各位解疑,感谢

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新浪微博达人勋

发表于 2021-12-8 14:49:47 | 显示全部楼层
个人认为不需要   
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新浪微博达人勋

发表于 2021-12-8 15:08:01 | 显示全部楼层
看你要研究的问题?比如气温和降水都有年代际的变化,2000年至2020年中国植被指数有上升的趋势。我如果研究20年植被指数和气温或者降水的长期趋势关系,那就不做去趋势处理;如果要看气温与降水的极端值对植被的影响,那就去趋势。
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新浪微博达人勋

 楼主| 发表于 2021-12-8 16:00:00 | 显示全部楼层
cjy1999 发表于 2021-12-8 15:08
看你要研究的问题?比如气温和降水都有年代际的变化,2000年至2020年中国植被指数有上升的趋势。我如果研究 ...

感谢您的回复,顺着您的举例,如果我想看植被指数受气温影响程度,先做相关,再做回归,这需要去趋势吗,去掉的趋势如何对其进行理解呢,感谢
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新浪微博达人勋

 楼主| 发表于 2021-12-8 16:04:04 | 显示全部楼层

感谢回复,请问为什么不需要呢呢,如何理解这个去趋势呢,感谢
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新浪微博达人勋

发表于 2021-12-8 20:43:44 | 显示全部楼层
你可以试试扣除趋势前和扣除趋势后 求解得相关系数是不一样的 扣趋势是为了避免其他外强迫(比如全球变暖导致的SST逐年上升)的影响,只研究变量a对变量b的作用
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新浪微博达人勋

发表于 2021-12-9 11:12:21 | 显示全部楼层
根据你研究的问题来。
任何一个时间序列,总可以分成以下几项的和:趋势、周期(比如年循环这种我们知道得很清楚的了)、振荡(比如季节内振荡、天气尺度波)、噪音(可能是更高频的信号、也可能是观测误差)。
如果你只关心某一部分,比如说振荡那部分,那么就应该排除掉其他因子的干扰。而趋势就很可能是一种干扰。
举个具体的例子,ENSO和印度的粮食产量(如图)。ENSO可以通过影响印度的降水,来影响粮食产量。但是这么些年来,印度的粮食产量一直在提高,这是因为化肥的使用和农业技术的发展。
如果你直接对nino34海温和印度粮食产量算个相关,那么相关肯定很弱。
如果去掉了趋势之后(去掉了化肥的影响),再去算相关,就能反映出年际尺度上(假设你关心这个尺度的振荡)ENSO对印度粮食产量的影响。
微信截图_20211209110927.png

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hjlxxx + 1
Tobyright + 10 很给力!
长征火箭兔 + 2 很给力!讲的好清楚
芹芹芹芹 + 2 + 1 讲的非常清楚!
zyzql + 1 赞一个!

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新浪微博达人勋

 楼主| 发表于 2021-12-9 11:35:31 | 显示全部楼层
伽蓝鸟 发表于 2021-12-9 11:12
根据你研究的问题来。
任何一个时间序列,总可以分成以下几项的和:趋势、周期(比如年循环这种我们知道得 ...

万分感谢,很有帮助
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新浪微博达人勋

 楼主| 发表于 2021-12-9 11:38:06 | 显示全部楼层
demonisgood 发表于 2021-12-8 20:43
你可以试试扣除趋势前和扣除趋势后 求解得相关系数是不一样的 扣趋势是为了避免其他外强迫(比如全球变暖导 ...

有道理,谢谢{:eb511:}
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新浪微博达人勋

 楼主| 发表于 2021-12-9 11:41:59 | 显示全部楼层
伽蓝鸟 发表于 2021-12-9 11:12
根据你研究的问题来。
任何一个时间序列,总可以分成以下几项的和:趋势、周期(比如年循环这种我们知道得 ...

也就是说如果我研究ENSO对印度降水的影响,需要对降水去趋势,去除的是其他因素对降水的影响对吗
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