期刊简介
中国血液流变学杂志1991年创刊，为中国科学技术协会主管，中国生物医学工程学会主办的该学科唯一期刊。编辑委员会荟萃了全国该学科著名专家，具有学术权威性。本刊被多家数据库收录，为国家科技部中国科技论文统计源期刊（中国科技核心期刊）。本刊设置基础研究、临床研究、方法与技术、药物应用、综述、讲座等栏目。欢迎相关学科专家来稿。本刊将继续保持已有特色，与时俱进，改进办刊理念，提高时效性、先进性、可读性，热忱为广大读者、作者服务。 《中国血液流变学杂志》第五届编辑委员会名单：首席顾问：阮长耿；顾问：包仕尧，施永德，文宗曜，雷震甲；编辑委员会主任：葛建一；编辑委员会副主任：廖福龙，侯建全，王天佑；主编：王天佑；委员（按姓氏笔划排列）：王天佑，王兆钺，王淑荣，王瑞兴，龙建军，孙汉英，严文华，杨向军，杨建平，杨炳华，吴刚，吴德沛，何作云，沈振亚，张世明，张庆富，张周良，张晓膺，侯建全，姜瑾，洪志成，高泉根，涂友斌，戚其学，葛建一，董万利，覃军，廖福龙，缪丽燕，魏茂元；责任编辑：王军
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。