新医学杂志

期刊简介

       《新医学》创刊于1969年。办刊30多年来,其内容一直以内儿科为主、兼顾各科。读者对象为各级基层医疗单位的临床医师服务。《新医学》以办精品刊物为目标,脚踏实地,求实创新,与时俱进,为我国医学事业的发展作出了自己应有的贡献。长期以来,《新医学》坚持“通过形式多样的栏目,帮助读者掌握医学新信息,提高诊疗水平”的办刊宗旨,将杂志办得独具特色。在众多医学专业期刊中,以突出医学专业知识的继续教育、可读性强而著称。近年来,为了保证《新医学》稿件的质量,编辑部已大幅增加原创论文的比重,如“查房选录”、“临床研究论文”、“临床常见诊疗错误汇编”、“中西医荟萃”、“误诊分析”、“实践荟萃”、“医生手记”等栏目刊登的均是原创论文,其中省级以上基金的稿件比重也在逐年增加。多年来,《新医学》一直被评为全国综合性医药卫生类核心期刊,2004年被《中文核心期刊要目总览》评为综合性医药卫生类核心期刊。并被确定为中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊,同时还是“万方数据──数字化期刊群”收录期刊,中文生物医学期刊文献数据库收录期刊,中国期刊全文数据库全文收录期刊,中国生物医学期刊引文数据库收录期刊。《新医学》在同行、读者中亦颇得好评,多年来屡次参评均获奖。《新医学》近年获奖情况:1997年获第二届全国优秀科技期刊二等奖;1997年、2001年分别获广东省第二届、第三届优秀科技期刊一等奖;2001年入选国家新闻出版署主办的中国期刊方阵“双百期刊”;2005年在国家新闻出版署主办的第三届国家期刊奖评比活动入选“百种重点期刊”;2007年荣获“广东省科技期刊优秀编辑部”称号。 

数据偏差在时间序列分析中的影响是否可以通过模型验证来检测?

时间:2024-11-28 17:10:21

概述

在时间序列分析中,模型验证是评估模型性能和准确性的重要环节。常用的模型验证方法包括交叉验证、样本外验证等。交叉验证是将数据分为多个子集,通过轮流将不同子集作为测试集,其余子集作为训练集来评估模型在不同数据片段上的性能。样本外验证则是使用模型未训练过的数据来检验模型的预测能力。

通过模型验证检测数据偏差的可行性

残差分析
在时间序列模型(如 ARIMA 模型)中,残差是观测值与预测值之间的差异。如果数据没有偏差,残差应该是随机分布的,并且均值接近零,方差相对稳定。通过对残差进行分析,如绘制残差图(包括残差的序列图、残差与预测值的散点图等),可以检查数据偏差的迹象。如果残差呈现出明显的模式,如系统性的趋势(递增或递减)、周期性或者与时间相关的波动,这可能暗示数据存在偏差。

模型拟合优度指标变化

利用模型拟合优度指标,如均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等,可以评估模型对数据的拟合程度。在验证过程中,如果数据存在偏差,这些指标可能会表现出异常。一般来说,数据偏差可能导致模型拟合优度下降,RMSE 和 MAE 等指标值增大。

模型稳定性检验

时间序列模型的稳定性对于准确预测至关重要。通过对模型进行稳定性检验,如检查模型参数在不同数据子集或不同时间段是否保持稳定,可以发现数据偏差的影响。

模型验证的局限性

模型假设的影响:模型验证方法本身是基于一定的假设前提。例如,许多时间序列模型假设残差是独立同分布的正态分布。如果数据偏差导致违反这些假设,模型验证方法可能无法准确检测偏差。

复杂偏差情况的挑战:对于复杂的数据偏差情况,如多个因素共同导致的数据偏差或者数据偏差与时间序列的内在结构相互交织,模型验证方法可能难以准确识别偏差的来源和性质。

样本数据的限制:模型验证依赖于样本数据的质量和代表性。如果样本数据本身就存在偏差,并且这种偏差在训练集和测试集中都存在,那么模型验证可能无法有效检测偏差。此外,样本数据的大小也会影响验证效果。如果样本量过小,模型验证的统计功效可能较低,难以检测到数据偏差对模型性能的微妙影响。