期刊简介
《中国药房》杂志是中华人民共和国卫生部主管，中国医院协会、中国药房杂志社主办的国家级、国内外公开发行的药学技术类刊物。本刊以构建药品研制、生产、经营、临床应用及监督管理间的桥梁为己任。读者对象主要为从事医院药房（药剂科）、社会药房（店）工作的各级各类人员以及药品研制、生产、经营、临床应用和监督管理人员。本刊每月上、中、下旬出版。上旬刊为“药房与药事版”，主要栏目包括：药业专论、医药热点、药物研究、市场经纬、药房管理、制剂技术、医院制剂、新药和辅料、药品检验、药品监督、综述讲座、药师之友、社会药房等；中旬刊为“药房与临床版”，主要栏目包括：药物经济学、用药分析、临床药学、药物配伍、药物与临床、临床荟萃、药物警戒、不良反应监测、综述讲座等；下旬刊为“药房与中药版”，主要栏目包括：中药论坛、中药研究、中药房管理、中药应用、民族医药、中药检定、中药制剂、中药视窗、中药企业、综述讲座等。稿约内容主要有：业界普遍关注的热点、焦点问题；对医药行业有指导意义的理论研究；原始实验研究；医药市场动态分析与预测以及与市场有关的“大政小事”；医院药房（药剂科）管理经验交流；药物经济学方法学研究和应用实践；大样本的医院用药情况分析；新药、进口药品临床药理；合理用药资料总结；药品的监督、检验、不良反应监测工作探讨；新药或药学新进展综述；海外药房事务；中药房业务；医药工、商企业及品种介绍；药店管理、经营经验介绍；继续医学教育，等等。
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。