期刊简介
本刊1988年创刊，中英文混编，原为季刊，1996年改为双月刊，国内外公开发行。本刊由中国航天员科研训练中心主办，主要报道国内外航空航天医学、生物医学工程、以及有关人-机-环境系统工程研究的新理论、新成果、新技术以及新动向。期刊设置有学术论著、文献综述、研究快报等栏目，本刊是我国载人航天及生命科学领域的核心期刊之一，目前被美国工程索引(EI)、医学文献联机检索系统(Medline)、美国剑桥科学文摘(CSA)、美国航空航天数据库、中国科技论文统计分析和引文统计源期刊、中国科技论文数据库(CSCD)、中国学术期刊网(CJN)、万方数据网、中国生物医学文献数据库(CBN)、中国科学工程期刊文摘数据库(英文版)、中国生物医学期刊文献数据库(CMCC)、中国航空航天文献数据库等权威数据库收录，是相关领域广大硕博士毕业生和科研工作人员发表英文论文和中文论文的大舞台。请将电子档投至信箱suhongyu@vip.sina.com，同时要求邮寄纸质稿件1份，单位介绍信1份(证明无失泄密、无政治问题、无一稿多投、作者署名无争议，在校生还需导师签字)、作者简介1份(必须有电子邮箱和联系电话)。
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。