中国中西医结合皮肤性病学杂志

期刊简介

                 《中国中西医结合皮肤性病学杂志》于2002年12月正式创刊,是由中国科学技术学会主管,中国中西医结合学会、天津市中西医结合皮肤病研究所主办的皮肤性病学科中医及中西医结合专业的学术期刊,是全国唯一的中西医结合皮肤性病学术期刊。   我们的宗旨是贯彻党和国家的卫生工作方针和政策,宣传党的中医政策。发扬中医及中西医结合的特色,促进中医药现代化和中西医结合事业的发展。坚持理论与实践相结合,普及与提高相结合,现代医学与传统医学相结合的方针,促进国内外皮肤病学科中医及中西医结合学术交流,为创建具有中国特色的医学体系架桥铺路。主要报道皮肤性病学在中医、中西医结合方面的最新研究成果和治疗进展,同时报道现代医学在皮肤性病学科的新进展、新技术。主要面向高中级中西医结合医学、中医学以及西医学皮肤性病学科医师、科研、教学人员及基层皮肤科医师。本刊现开设:专家论坛、名医经验、论著、研究报告、性病、临床经验、皮肤外科、药物与临床、病例报告、学术探讨、综述,讲座等栏目。   本刊自创刊发行以来,得到了皮肤科领域广大医生的高度重视。虽刚刚创刊,但已被“中国学术期刊(光盘版)”、“中国学术期刊网”、中国科技信息所“万方数据网络系统”、“中文科技期刊数据库”及“中国医学文摘·皮肤科学”、“俄罗斯《文摘杂志》”等检索期刊或数据库收录。   为了能及时反映本学科学术水平的发展新动向,及时报道皮肤性病科重大科研成果及研究进展,代表学科发展前沿,使本刊有较高的学术水平,我刊以中西医结合学会皮肤性病专业委员会主任及委员为基础,又广泛吸收本领域的院士、全国知名皮肤科专家及有关边缘学科专家、教授,组成具有一流水平、权威性的编委会。   《中国中西医结合皮肤性病学杂志》刊登的内容均为本学科领域较高质量的学术论文和研究报告,反映了本学科的重大科研成果(含阶段性成果)和科技进展。发表的论文中,有国家自然科学基金、国家中医药管理局资助课题及省市科研基金等。内容上有创新,立论科学、正确、充分,有较高的学术价值。   本杂志是中西医结合皮肤性病领域唯一的杂志,其特色是中西医结合研究诊疗皮肤病。中国医药学是个伟大的宝库,用现代科技手段进行研究和提高是我国皮肤性病医学领域的一件大事,本杂志可以说是为中西医结合研究、诊疗皮肤病的理论研究者和临床人员搭建了一个很好的平台,从发行以来,其论著方面90%为中西医研究的成果,在临床经验栏内90%为中西医结合的治疗经验。其论文水平得到了国内专家的认可。本刊以中西医结合的思路作为研究皮肤病切入点,使这本杂志具有了鲜明的自身特色,而迅速跻身于同领域杂志行列。   正是因该杂志的高起点,使本杂志办出了高水平。为适应信息时代的要求,让更多领域去认识和使用其成果,达到资源共享。                

如何识别时间序列数据中的偏差?

时间:2024-11-28 17:51:39

可视化方法

绘制时间序列图:将时间序列数据绘制成折线图,直观地观察数据随时间的变化趋势。如果数据存在偏差,可能会出现不符合预期规律的情况。

季节性和周期性分解图:对于具有季节性或周期性的时间序列,可以使用季节性分解或周期图来观察。如果分解后的季节性成分或周期成分出现异常的形状、强度或相位变化,可能提示数据偏差。

统计检验方法

平稳性检验(针对非季节性数据):常用的方法有 ADF(Augmented Dickey - Fuller)检验和 KPSS(Kwiatkowski - Phillips - Schmidt - Shin)检验。如果数据应该是平稳的,但检验结果显示非平稳,且通过观察序列图没有发现明显的趋势或结构变化,可能是数据存在偏差。

白噪声检验:白噪声序列是指序列中的各项是相互独立且均值为零、方差恒定的随机变量。通过 Ljung - Box 检验等方法来检查时间序列是否为白噪声。如果数据应该不是白噪声(如存在趋势或季节性),但检验结果显示是白噪声,或者反之,可能是数据存在偏差。例如,在分析气温的时间序列时,正常情况下气温序列不是白噪声,因为有明显的季节性和趋势,如果检验结果显示是白噪声,可能是数据记录的时间间隔错误或者数据缺失导致的。

正态性检验(如果适用):对于一些时间序列模型(如基于正态分布假设的模型),可以使用 Shapiro - Wilk 检验或 QQ 图来检查数据的正态性。如果数据严重偏离正态分布,且这种偏离不符合数据的实际性质,可能是数据偏差。
与外部数据或预期对比

与行业数据对比:将自己的时间序列数据与同行业的其他可靠数据来源进行对比。如果差异显著,可能存在数据偏差。

与历史数据对比(如果有):如果有同一变量的历史数据,比较当前时间序列和历史数据的特征。

与预期模式对比:根据业务知识、领域理论或经验预期,判断时间序列数据是否符合正常模式。
模型诊断方法(如果使用了时间序列模型)

残差分析(针对拟合模型):在拟合时间序列模型(如 ARIMA 模型、指数平滑模型等)后,检查模型残差。残差应该是随机分布且均值接近零、方差相对稳定。如果残差呈现出明显的趋势、周期性或自相关性,可能是数据存在偏差或者模型设定错误。

参数稳定性检查(针对动态模型):对于具有自适应或动态参数的时间序列模型(如时变参数模型),检查参数是否在合理范围内稳定变化。如果参数出现突然的跳跃、不合理的增长或衰减,可能是数据偏差导致模型过度拟合或错误估计。例如,在卡尔曼滤波模型用于跟踪目标位置的时间序列时,如果位置参数出现不合理的突变,可能是传感器数据的偏差导致的。