Deleting the point reduces the tren

Deleting the point reduces the trend, but does not eliminate it.Alternatively, variable transformations are used to remove trends. This may improve the statistical properties of a regression model, but it complicates analysis and interpretation. Any transformation alters the economic meaning of a variable, favoring the predictive power of a model over explanatory simplicity.The manner of trend-removal depends on the type of trend. One type of trend is produced by a trend-stationary (TS) process, which is the sum of a deterministic trend and a stationary process. TS variables, once identified, are often linearized with a power or log transformation, then detrended by regressing on time. The detrend function, used above, removes the least-squares line from the data. This transformation often has the side effect of regularizing influential observations.

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删除点会减少趋势，但不会消除趋势。 或者，使用变量转换来消除趋势。这可能会改善回归模型的统计特性，但会使分析和解释复杂化。任何转换都会改变变量的经济意义，有利于模型的预测能力而不是解释的简单性。 趋势消除的方式取决于趋势的类型。一种趋势是由趋势平稳 (TS) 过程产生的，它是确定性趋势和平稳过程的总和。TS 变量一旦确定，通常会使用幂或对数变换进行线性化，然后通过时间回归来消除趋势。上面使用的 detrend 函数从数据中删除最小二乘线。这种转换通常具有正则化有影响的观察结果的副作用。

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删除该点会减少趋势，但不会消除趋势。 或者，使用变量转换来删除趋势。这可能会改善回归模型的统计特性，但会使分析和解释复杂化。任何转换都会改变变量的经济含义，有利于模型的预测能力，而不是解释的简单性。 趋势消除的方式取决于趋势的类型。一种趋势是由趋势平稳（TS）过程产生的，它是确定性趋势和平稳过程的总和。TS变量一旦确定，通常通过幂或对数变换进行线性化，然后通过及时回归进行去趋势化。上面使用的detrend函数从数据中删除最小二乘线。这种转换通常具有使有影响的观测值正则化的副作用。

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删除该点会减少趋势，但不会消除趋势。或者，变量转换用于消除趋势。这可能会改善回归模型的统计特性，但会使分析和解释变得复杂。任何转变都会改变变量的经济意义，有利于模型的预测能力而不是解释的简单性。趋势消除的方式取决于趋势的类型。一种趋势是由趋势平稳过程产生的，它是确定性趋势和平稳过程的总和。TS变量一旦被识别，通常用幂或对数变换线性化，然后通过按时回归去趋势。上面使用的去趋势函数从数据中移除最小二乘线。这种转变经常会带来使有影响力的观察结果正规化的副作用。

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