deseasonalization是什么意思，deseasonalization的意思翻译、用法、同义词、例句

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Deseasonalization（去季节化） 是统计学和经济学中处理时间序列数据的重要方法，主要用于消除数据中因季节因素引起的周期性波动。其核心目标是通过调整数据，使长期趋势和随机波动更清晰地呈现。

主要特点

1. 定义
   通过数学方法剔除数据中因季节（如季度、月份、节假日）产生的规律性波动，常见于销售数据、气温记录、能源消耗等具有明显季节特征的数据分析。

2. 典型方法

   • 移动平均法：计算周期内数据的平均值以平滑季节波动
     公式示例：
     $$ hat{y}t = frac{1}{m} sum{k=-n}^{n} y_{t+k} $$
   • 季节指数法：通过计算季节指数（如月度系数）调整原始数据
   • 差分法：对数据进行周期性差分运算（如同比、环比）

3. 应用场景

   • 经济预测（如GDP分析）
   • 零售业销售趋势判断
   • 气候数据长期变化研究
   • 股票市场周期性波动过滤

注意事项

去季节化后的数据可能仍包含随机噪声，常需结合趋势分析和残差检验。实际应用中，需先通过ACF/PACF图或季节性单位根检验判断数据是否具有显著季节性。

建议在实际操作时使用专业统计软件（如R、Python的statsmodels库）进行季节性分解，并参考权威统计学教材或行业分析标准。

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词性： 名词

发音： /diːˌsiːz(ə)nəlaɪˈzeɪʃ(ə)n/

定义： 指消除季节性变化的过程，使数据更易于比较和分析。

例句：

• The company used deseasonalization to compare sales from different months. (这家公司使用了去季节性方法来比较不同月份的销售额。)
• Deseasonalization is an important tool for economists to analyze trends in the economy. (去季节性是经济学家分析经济趋势的重要工具。)

用法： 该词通常用于商业和经济学领域，用于比较不同时间段的数据。可以通过统计学方法、数据挖掘或其他技术来实现去季节性。

解释： 去季节性是一种处理时间序列数据的方法。由于许多变量在不同季节会有变化，因此如果不进行去季节性处理，可能会导致数据分析和比较出现偏差。去季节性可以使数据更具可比性，更容易发现趋势和规律。

近义词： seasonal adjustment，seasonal normalization，seasonal variation removal

反义词： seasonalization，seasonality

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