トレンド除去

##トレンド除去とは何ですか？

トレンド除去には、データセットからトレンドの影響を削除して、トレンドからの値の違いのみを表示することが含まれます。周期的およびその他のパターンを識別できます。トレンド除去は、回帰分析やその他の統計手法を使用して実行できます。トレンド除去は、決定論的および確率的トレンドを削除することにより、時系列データの異なる側面を示します。

トレンド除去の最も一般的な使用法の1つは、ある種の全体的な増加を示すデータセットです。データをトレンド除去することで、潜在的なサブトレンドを確認できます。これは、科学、財務、販売、およびマーケティングの調査全体で非常に役立つ可能性があります。

##トレンド除去の仕組み

データセットからトレンドを削除すると、代わりに変動に焦点を合わせて、重要な要素をいくつでも特定できます。このタイプのトレンド除去は、株式の周期的な価格変動を識別するために取引で使用されます。これは、時間ポジションの開始と終了を支援するために使用できます。トレンド除去価格オシレーター（DPO）は、技術投資家やトレーダーがこの目的で使用する一般的なツールです。トレンド除去は、販売およびマーケティングでも使用され、全体のボリュームを気にすることなく、販売の月ごとの変化を強調します。

研究者またはエコノミストが特定のデータセットをトレンド除去する場合、通常、最終的な結果に何らかの歪みを引き起こしていると思われる側面を削除するためにトレンド除去を行います。経済モデルはトレンドでトレンド除去され、データ間のさまざまな関係をテストするための別の入力変数としてモデルに追加されます。

##トレンド除去の種類

トレンド除去に使用できるトレンド除去価格オシレーター以外にも多くの方法がありますが、それらのいくつかははるかに複雑で使用が困難です。代替オプションのいくつかは、2次トレンド除去、Baxter-Kingフィルターの使用（平均トレンドラインの移動のみ）、およびHodrick-Prescottフィルターの使用（特定の時系列の周期的コンポーネントのみ）です。

相関しているかどうかなど、多くの個々の要因によって異なります。迅速かつ効率的にトレンドを除去するオプションは、今日利用可能で広く使用されている統計ソフトウェアパッケージの大部分に含まれています。

##トレンド除去の要件

トレンド除去が発生する前に、使用する最も適切な方法を決定するために、トレンドの特定のクラスを特定する必要があります。さまざまな種類の傾向がありますが、それらは通常、2つの異なるクラス内でのみ発生します。これらのクラスは、決定論的傾向と確率的傾向です。

決定論的傾向は一貫して減少または増加し、確率的傾向は一貫して減少または増加します。決定論的傾向は、もう少し予測可能で信頼性が高いため、多くの場合、識別とトレンド除去が容易ですが、確率的傾向を処理する方法もあります。傾向、特に確率的傾向の特定は主観的な演習である可能性があり、モデリングとそこから導き出される結論または予測に不正確さをもたらす可能性があります。

##ハイライト

-トレンド除去が発生する前に、トレンドのタイプを特定する必要があります。

-トレンド除去価格オシレーターは、トレーダーが使用するトレンド除去価格アクションの一般的な方法です。

-トレンドには通常、決定論的と確率論的の2つのクラスがあります。決定論的傾向は一貫性のある持続的な増加と減少を示しますが、確率論的傾向は一貫性なしに増加と減少を示します。

-トレンド除去は、トレンドを表示する特定のデータセット内の他のパターンを識別するために使用されます。