A measurement-with-theory approach." regresji liniowej, aby uzyskać oszacowanie prawdziwego, bazowego nachylenia trendu i oszacowanie wyrazu wolnego b; jeśli estymator jest istotnie różny od zera, jest to wystarczające, aby z wysokim poziomem ufności wykazać, że zmienna Y jest niestacjonarna. Reszty z tej regresji są podane wzorem
Jeżeli można statystycznie wykazać, że szacowane reszty są stacjonarne (dokładniej, jeżeli można odrzucić hipotezę zakładającą, że prawdziwe błędy bazowe są niestacjonarne), wówczas reszty te określa się mianem danych bez trendu, a oryginalny szereg {Yt} określa się jako trendostacjonarny, mimo że nie jest stacjonarny.
Stacjonarność wokół innych rodzajów trendów
Wzrost wykładniczy Wiele ekonomicznych szeregów czasowych charakteryzuje się wzrostem wykładniczym. Na przykład załóżmy, że rozważamy hipotezę mówiącą, że produkt krajowy brutto charakteryzuje się stacjonarnymi odchyleniami od trendu charakteryzującego się stałą stopą wzrostu. Wówczas można go modelować jako
przy założeniu, że Ut jest procesem błędów stacjonarnych. Aby oszacować parametry i B, najpierw należy obliczyć logarytm naturalny (ln) obu stron tego równania: