
期刊简介
《中国美容医学》是西安交通大学和第四军医大学联合主办的国家级医学专业学术期刊。创刊于1992年6月,原名为《中国医学美学美容杂志》,以后根据学术发展需要和有关专家进行反复论证,于1998年第1期更名为《中国美容医学》,同年11月获得正式刊号:ISSN 1008-6455,CN 61-1347/R, 由国家卫生部主管,双月出版,国内外公开发行。此后由于原主办单位西安医科大学合并入西安交通大学,主管单位则由国家卫生部改为国家教育部。《中国美容医学》第四届编委会于2002年7月在北京国际会议中心召开,参加会议的有来自全国各地的专家教授近100名,大多数是美容医学界享有盛誉的学术权威和著名学者。大会确定了“聚学术精华,塑期刊精品”的办刊思路,会后对期刊从封面设计到版式装帧都做了较大幅度的改动,对栏目设置也做了更为合理的调整,使得期刊更具有前瞻性、实用性和可读性,为期刊的定型和发展奠定了良好的基础。《中国美容医学》在国内外众多美容医学专家的关心支持与热情帮助下,历经四届编委的共同努力,期刊学术质量明显提高并受到广泛好评,2002年被国家科技部列入中国科技论文统计源期刊(中国科技核心期刊),并被国内外6家大型数据库和检索机构收录。2003年荣获全国首届《CAJ-CD规范》执行优秀期刊奖。2004年先后被俄罗斯《文摘杂志》和美国《化学文摘》列为收录期刊,迈出了与国际接轨的步伐。《中国美容医学》始终坚持为读者和作者服务的原则,坚持规范化出版和科学、严谨、高效、快捷的工作态度,坚持“团结、求知、创新、争优”的企业文化精神,旨在为创建具有中国特色的美容医学学科服务,促进科研,面向临床,加强各有关学科的横向联系,反映该学科领域的研究成果和最新进展,传播与交流国际国内美容医学的新业务、新技术、理论研究与经验总结,指导和帮助读者提高专业修养和技术水平,增进学科的发展建设。开设的主要栏目有:基础研究、学科动态、整形美容外科、眼耳鼻美容、口腔颌面美容、齿科美容、皮肤与激光美容、中医药美容、综述、讲座、前沿追踪和国外美容医学信息等。读者对象为美容医学相关学科的临床医师、专业美容师、以及从事美容医学的研究、教学、管理人员。《中国美容医学》作为美容医学专业的全学科性期刊,涉及到医学领域的多个学科及综合性边缘学科,内容新颖,信息广泛,具有刊发周期短、理例兼容、图文并茂、实用性强等特点。美容中医药和皮肤激光美容栏目的设立使其更加具有中国特色并完善了学科发展需求。长期以来,为促进国际国内的学术交流,发展与繁荣中国的美容医学事业,发挥了应有的作用并做出了积极的贡献。
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。