期刊简介
《解放军预防医学杂志》是由中国人民解放军总后勤部卫生部主管、军事医学科学院卫生学环境医学研究所和解放军预防医学中心主办的预防医学学术性刊物，是面向国内外公开发行的中国自然科学核心期刊、中国科技论文统计源期刊、中国生物医学核心期刊。先后获“天津市一级期刊、天津市优秀期刊、解放军优秀医学期刊”等荣誉，并被中国科学引文数据库、中国核心期刊(遴选)数据库、中国学术期刊综合评价数据库、中文科技期刊数据库、中国生物医学期刊文献数据库、中国学术期刊(光盘版)、中国期刊网等国家重要信息检索系统作为来源期刊及收录期刊。 办刊宗旨：坚持党的基本路线，坚持为部队指战员健康服务的方向，加强军内外预防医学的学术交流，促进预防医学事业的发展。 报道内容：环境卫生与环境监测，饮水卫生，劳动卫生与职业健康，营养与食品卫生，热区、寒区、高原、航空、航海、深潜等特殊环境医学，流行病学，微生物学，传染病防治与管理学、消杀灭学，卫生检验学、卫生毒理学，放射医学防护学，军事医学心理学，疾病预防学，卫生经济学，卫生事业管理学，健康教育学等方面的科研成果，经验介绍，以及相关信息等。 读者对象：军内外从事预防医学的科研、教学、医务人员，卫生防疫人员，卫生事业管理人员，环境监测、劳动保护等专业技术人员。 双月刊，国际标准A4开本 国内统一刊号: CN 12-1198/R 国际标准刊号：ISSN 1001-5248 邮发代号：18-105
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。