簡単で理解可能な用語で、ディトレンドの変動分析（DFA）を説明してください。それは何に使われていますか？いくつかの例を提供してください。
確率的プロセス、カオス理論、および時系列分析では、ディトレンド変動分析（DFA）は、信号の統計的自己親和性を決定する方法です。これは、長いメモリのプロセス（相関時間の分岐、たとえばパワーローディングの自己相関関数）または1/Fノイズのように見える時系列を分析するのに役立ちます。

得られた指数は、DFAが基礎となる統計（平均や分散など）またはダイナミクスが非定常（時間とともに変化）であるシグナルにも適用される場合があることを除いて、ハースト指数に似ています。これは、自己相関やフーリエ変換などのスペクトル技術に基づく測定に関連しています。