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。
In stochastic processes, chaos theory and time series analysis, detrended fluctuation analysis (DFA) is a method for determining the statistical self-affinity of a signal. It is useful for analyzing time series that appear to be long-memory processes (diverging correlation time, e.g. power-law decaying autocorrelation function) or 1/f noise.

The obtained exponent is similar to the Hurst exponent, except that DFA may also be applied to signals whose underlying statistics (such as mean and variance) or dynamics are non-stationary (changing with time). It is related to measures based upon spectral techniques such as autocorrelation and Fourier transform.