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時系列トレンドの統計的意義時系列データセットの傾向の統計的有意性を評価する方法を探しています。

たとえば、JMPの「Seriesg」サンプルデータセット（航空会社の乗客セット）では、「log Passengers」変数が着実に増加しています。それは周期的なパターンを持ち、"JMP Start Statistics"の本はpg 531でこれについて説明しています。

しかし、私がどこにも見当たらないのは、傾向の傾きについてt検定を受ける方法です。

この傾向が見難くないことは明らかですが、ノイズの多いデータがあり、自己相関のために偏っていない傾向の線形回帰の傾きについてt検定を受けたい場合、私がする？

ありがとうございます。
- クリス時系列トレンドの統計的意義あなたはあなたの線形傾向入力として「時間」を使うことができます。JMP時系列モジュールで、yとして "log passenger"を選択し、時間IDと入力としてtimeを選択します。あなたはこれを伝達関数として当てはめたいでしょう。

単純な入力として時間をチェックしながら、自己回帰次数3と季節的自己回帰次数1を使用して、最良の結果を得ました。残差は自己相関しておらず、勾配は有意差t <0.0001です。Re: 時系列トレンドの統計的有意性こんにちは、クリスさん。SAS/ETSをお持ちであれば、Proc UCMを使用して時系列トレンドを実行できます。これにより、さまざまなトレンド、サイクル、レベルシフト、および不規則性のp値が出力されます。

よろしくお願いいたします。
ランディRe: 時系列トレンドの統計的有意性ランディ、
残念ながら私はSASを持っておらず、JMPを使っています。SASのプロシージャには何が含まれていますか？JMPソフトウェアに同等の機能はありますか？

ありがとう、