簡単に言えば、DFAは、より微妙な変動を明らかにするために、データの根本的な傾向またはパターンを削除する方法と考えることができます。アイデアは、データをより小さなセグメントに分解し、数学的関数をデータに適合させて各セグメントを排除し、この関数からの逸脱を調べることです。これらの逸脱は、DFAが分析することを目指している変動です。

DFAは、金融、物理学、生理学などのさまざまな分野で使用され、株式市場の動向、粒子の拡散、心拍数の変動などのさまざまな現象を研究しています。たとえば、金融では、DFAを使用して株価を分析して、傾向と市場のボラティリティを特定できます。生理学では、DFAを使用して心拍数信号を分析して、心拍数を調節する基礎となるプロセスを研究できます。
In simple terms, DFA can be thought of as a way to remove any underlying trends or patterns in data to reveal more subtle fluctuations. The idea is to break down the data into smaller segments, detrend each segment by fitting a mathematical function to the data, and then look at the deviations from this function. These deviations are the fluctuations that DFA aims to analyze.

DFA is used in various fields such as finance, physics, and physiology, to study various phenomena like stock market trends, diffusion of particles, and heart rate variability. For example, in finance, DFA can be used to analyze stock prices to identify trends and market volatility. In physiology, DFA can be used to analyze heart rate signals to study the underlying processes that regulate heart rate.