Least Squares Regression Analysis for Trend-Reduced Time Series
去趋势时间序列的最小二乘回归分析AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究时间序列回归、趋势处理和相关标准误估计。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
去趋势时间序列的最小二乘回归分析
- 研究问题
- 两个时间序列之间的回归系数标准误为何难以有效估计，利用移动平均预先减弱趋势能在什么情形下解决这一问题？
- 方法与思路
- 作者先用移动平均对序列作减弱趋势处理，再开展回归分析，并讨论影响移动平均选择的局部变动特征。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称预先减弱趋势可支持有效的回归系数标准误估计，并提出适用于局部变动性质类似 Markoff 序列的方法。
- 阅读关注点
- 应核对减弱趋势的具体操作、标准误计算方式，以及局部变动性质和移动平均窗口选择如何决定方法适用性。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；摘要未说明有效标准误的完整条件，不能推广至任意非平稳序列，也不能推断版本变化。
原文摘要
Summary The difficulties of obtaining a valid estimate of the standard error of a regression coefficient between two time series are discussed. It is shown how a preliminary trend-reducing operation on the series, using a moving average, makes it possible to obtain such a valid estimate. A method of analysis is described, along with considerations which affect the best choice of moving average for the purpose, which is applicable when the local variational properties of the series resemble those of Markoff series.