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時間序列趨勢的統計意義我正在尋找一種方法來評估時間序列數據集中趨勢的統計顯著性。

例如，JMP中的“Seriesg”示例數據集（航空公司乘客設置）顯示“log Passengers”變量的穩定增加。它有一個循環模式，“JMP Start Statistics”一書在第531頁討論了這個問題。

但我在任何地方找不到的是一種在趨勢斜率上進行t檢驗的方法。

顯然這個趨勢不難看出，但如果我有嘈雜的數據，並且我想對由於自相關而沒有偏差的趨勢線性回歸的斜率進行t檢驗，那該怎麼做我這樣做？

謝謝！
-克里斯Re：時間序列趨勢的統計顯著性您可以使用“時間”作為線性趨勢輸入。在JMP時間序列模塊中，選擇“log passenger”作為y，將time作為時間id和輸入。您需要將其作為傳遞函數。

我使用自回歸訂單3和季節性自回歸訂單1獲得了最佳結果，並將時間檢查為簡單輸入。殘差不是自相關的，並且斜率是重要的t <0.0001。回覆：時間序列趨勢的統計顯著性嗨 Chris，如果你有 SAS/ETS，你可以使用 Proc UCM 來執行時間序列趨勢分析，它會輸出各種趨勢、週期、水平偏移和不規則性的 p 值。

問候，
蘭迪回覆：時間序列趨勢的統計顯著性蘭迪，
很遺憾，我沒有SAS，我用的是JMP。 SAS的proc包含哪些內容？ JMP軟體裡有類似的proc嗎？

謝謝，