期刊简介
《药物流行病学杂志》简介 《药物流行病学杂志》是药物流行病学这一新兴边缘学科在我国乃至整个亚洲最早公开发行的专业期刊。由中国药学会与武汉医药(集团)股份有限公司共同主办，双月刊,大16开，56页。主要报道药物在人群中的作用和利用情况的研究成果及方法，通过对药物有效性、安全性、经济性、适用性的评价，为医药的科研、生产、经营、使用和管理等方面提供全面的信息。本刊是国家药品监督管理局公布的第一批允许刊发处方药广告的医药专业媒体之一。 本刊的编委由全国各地及海外的临床医学、药学、药理学、流行病学、卫生经济学、统计学等学科专家组成。在编委会的正确领导下，杂志的学术质量、编辑出版质量不断提高，经过近十年的不断努力，现已成为药物流行病学这一领域的权威杂志，被美国的“国际药学文摘”收录。 自创刊以来，杂志得到了卫生部和国家药品监督管理局等部门的重视和关心，随着人们对合理用药的日益关注，本刊的发行量与覆盖面正不断扩大，越来越深受到广大临床医生和药学工作者的青睐。 《药物流行病学杂志》编辑部地址：湖北省武汉市兰陵路2号，邮编：430014，电话：027-82778580，82835077，82782449，传真：027-82778580。
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。
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。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。