期刊简介
《中国卫生经济》杂志是由中华人民共和国卫生部主管，中国卫生经济学会、卫生部卫生发展研究中心(原卫生部卫生经济研究所)主办的卫生经济专业学术期刊。自1982年1月5日创刊以来，历经30年的不懈努力，在期刊影响力方面，《中国卫生经济》杂志不但集“中国中文核心期刊”、“中国科技核心期刊”和“RCCSE中国核心学术期刊”三大核心期刊称号于一身，而且还成为了医药卫生事业管理学科期刊中最具影响力的期刊(2011年影响因子为1.261，同学科期刊中排名第一)。
《中国卫生经济》杂志的办刊宗旨是：坚持党的四项基本原则，贯彻“百花齐放、百家争鸣”方针，研究社会主义卫生经济学理论，探索卫生经济客观规律，普及和提高卫生经济学知识，交流卫生经济管理和实践经验，理论联系实际，积极为卫生改革和发展服务。《中国卫生经济》杂志的读者、作者群主要为医药卫生行政部门及相关行政部门领导，医药卫生事业单位管理者，高等院校、科研机构的相关教学与研究人员，基层卫生经济工作者。
《中国卫生经济》杂志主要报道范围囊括卫生经济学所有研究领域，重点包括：卫生经济理论研究、卫生经济政策分析与评价、卫生筹资、卫生资源配置、区域卫生规划、医疗保障(医疗保险、医疗救助) 、新型农村合作医疗、公共卫生服务、社区卫生服务、农村卫生服务、卫生服务价格、卫生服务调查(卫生服务需求、供给与市场)、疾病经济负担、健康投资效益、健康与行为(危害健康的行为的卫生经济学)、医院经济运营、卫生财务管理与分析、会计与审计、成本核算、药物经济以及境外卫生经济动态等。《中国卫生经济》杂志始终坚持“理论与实践相结合、普及与提高相结合”和为卫生改革服务的报道原则，并一直努力做到理论与应用研究学术论文、实用性科技成果报告与工作实践总结以及业务指导与技术管理性文章三者统筹兼顾。
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。