同学你好，参考以下看看， 以下是对这个季节指数法中回归方程剔除法步骤的详细解释： 第一步：建立 y 与 x 的线性回归模型，并通过最小二乘法求出回归拟合值，这个拟合值被视为趋势部分 T ，即 T = y 。这一步的目的是找到能够反映长期趋势的数学模型。 例如，假设我们研究的是每年不同月份的空气质量数据，x 可能是月份，y 是对应的 PM2.5 数值。通过回归分析，我们得出一个能大致描述 PM2.5 数值随月份变化的趋势方程。 第二步：用观察值 y 除以拟合值 T ，以剔除原时间序列中的长期趋势。这一步是为了将原始数据中的长期趋势部分分离出来，得到相对更能反映季节性波动的数据。 比如，如果某一月份的实际 PM2.5 数值是 80，而通过第一步计算出的该月份的趋势值是 70，那么通过除法（80÷70），就可以得到剔除长期趋势后的相对数值。 第三步：计算剔除长期趋势之后的时间序列 y/T 的同期平均值。这是为了找出在相同时间段内，剔除趋势影响后的平均水平。 例如，如果我们研究的是按月的数据，那么就分别计算每个月的 y/T 的平均值。 第四步：用 y/T 的同期平均值除以 y/T 的总平均值，得到季节指数。季节指数反映了每个时间段相对于整体平均水平的季节性波动程度。 比如，如果某个月的同期平均值较高，那么其季节指数就会大于 1，说明该月的数值相对高于整体平均水平，可能存在季节性的增强因素；反之，如果季节指数小于 1，则说明该月的数值相对较低。