AR model和 trend model自相关的残差项是否所指不同?

时间序列数据经常有一定的连贯性，一些数据会呈现出“昨天的我能解释今天的我”的特点。这种特点的数据应该用AR model进行解释。

而trend model属于（一元）回归模型，如果此时用trend model强行拟合这种数据，就容易出现自相关现象，即DW检验的结果为自相关，trend model不能使用。

这是模型使用错误所导致的问题。在这个前提下，将模型换成正确的AR model，就可以解决由此带来的自相关问题。

所以，AR model可以解决autocorrelation是有前提的。如果没有这个前提，对于普通的AR model，还是需要进行检验（此时是t检验），如果t检验的结果是不存在自相关，AR model可以正常使用，如果t检验显示存在自相关，则不能使用此AR，需要进行修正。

同学你好，

不确定提问中的这句话：“若dw test检验残差不存在自相关则使用trend model，反之存在自相关则使用 trend model”是想问什么。

请确认：

1）提问中这句话是否有误？

2）提问中只出现了一个model即trend model，问的是trend model还是AR model？

建议确认后重新提问，建议附上这个知识点对应位置的讲义/视频截图。