法医学杂志

期刊简介

  《法医学杂志》(CN 31-1472/R,ISSN 1004-5619)创刊于1985年7月,由中华人民共和国司法部主管、司法部司法鉴定科学技术研究所主办,是我国第一本向国内外公开发行的国家级法医学专业学术刊物。本刊创刊时为每期48页季刊,1996年改为每期64页,2005年改为每期80页,2006年变更为每期80页双月刊。2009年起正文纸张由80克双胶纸改为80克UPM雅光纸,采用了图文混排方式。

  《法医学杂志》的办刊宗旨为:提供法医学及其相关学科的新理论、新技术、新方法等信息,为维护司法公正、贯彻依法治国的方略服务,促进国内外同行的学术交流和本学科的发展。

  《法医学杂志》刊登的主要内容包括:法医病理学、法医临床学、法医物证学、司法精神病学、法医毒理学、法医昆虫学和毒(药)物分析、医疗纠纷、医疗事故的法医学鉴定以及交通事故鉴定等现代司法鉴定科学方面的最新成果和动态。既刊登大量国家自然科学基金等大型项目资助的创新性科研成果,也刊登许多对实际鉴定工作大有帮助的实用性技术和经验交流类文章,全面地为法医工作者提供科研、教学、检案等方面的新动向、新进展、新技术、新经验。

  开设的栏目有:研究论著、技术与应用、案例分析、经验交流、医疗纠纷、疑难案例报道、综述、专题讲座和教育培训等。

  主要作者和读者群为:公安、检察、法院、司法行政系统等部门的法医工作者,各类司法鉴定机构中的法医学鉴定人,高校法医院系、法律系的师生,卫生医疗单位的医务人员和法律工作者。

  本刊编辑部多年来奉行高水平、高质量、高品位的办刊方针,在办刊中严格执行有关国家标准和规范以及审校制度,编辑人员对稿件的处理精益求精。录用文章学术水平高,实用性强,栏目内容丰富,版面设计合理,图表制作精确,印刷装帧精良,深受法医学界专业人员、高校师生及司法鉴定领域中相关人员的欢迎和认可。为促进法医学学科发展、提高本学科的科研和检案水平以及法医学人才培养作出了重要贡献。

  本刊自1997年被美国生物医学文献资料数据库MEDLINE收录,是中国第一也是目前唯一一本进入该数据库的法医学类期刊。自1999年起陆续被《万方数据》、《中国学术期刊(光盘版)》、《中国学术期刊综合评价数据库》统计源期刊、《中国期刊全文数据库》、《中国核心期刊(遴选)数据库》等全文收录;被全国医学综合性检索工具《中文科技资料目录-医药卫生》列为核心期刊收录;获首届《CAJ-CD规范》执行优秀期刊奖。2008年起本刊被确定为荷兰医学文摘(EMBASE)数据库收录期刊和中国《全国报刊索引》核心期刊。2009年被“中国科技论文统计源期刊”(中国科技核心期刊)收录。2011年被中国科学引文数据库(CSCD)收录。2012年被Elsevier公司二次文献数据库(Scopus)收录。2013年 超星数字期刊。2015年 第四届《中国学术期刊评价研究报告(武大版)(2015-2016)》中,被评为“RCCSE中国核心学术期刊(A)”。2016年4月《法医学杂志》被中国社会科学院中国社会科学评价中心《中国人文社会科学期刊评价报告(AMI)》的引文数据库收录为来源刊;10月,获准加入WHO西太平洋区医学索引(The Western Pacific Region Index Medicus, WPRIM)。

  根据期刊引证报告最新统计,《法医学杂志》影响因子逐年上升,目前在法医学类期刊中,其影响因子名列榜首。

               

数据偏差对不同类型的数据分析和决策的影响有何差异?

时间:2024-11-28 16:38:11

1.描述性数据分析与决策

影响

数据特征误判:在进行描述性分析时,数据偏差可能导致对数据特征的错误判断。

决策参考失准:基于错误的描述性统计结果进行决策,会导致资源分配不合理等问题。

差异

与其他类型分析相比:描述性分析主要关注数据的集中趋势、离散程度和分布形态等基本特征。数据偏差对其影响相对较为直接,一旦数据出现偏差,这些基本统计量就会失真,进而影响基于这些统计量的简单决策,如排序、分类等。而不像预测性分析那样,还需要考虑模型构建和未来趋势等复杂因素。

2.相关性与回归分析与决策

影响

关系误判:数据偏差可能导致变量之间的相关性被错误估计。

模型失效与错误决策:在回归分析中,偏差的数据会影响回归模型的参数估计和预测能力。基于有偏差的数据建立的回归模型可能无法准确地捕捉变量之间的真实关系,用于预测时会产生较大的误差。例如,企业根据错误的回归模型来制定广告预算,可能会过度投入或投入不足,从而影响销售业绩。

差异

与描述性分析的差异:相关性和回归分析侧重于挖掘变量之间的关系,数据偏差不仅影响对关系的判断,还会影响模型的构建和预测。相比之下,描述性分析主要是对数据现状的刻画。与聚类分析等相比,相关性和回归分析更关注变量之间的因果或关联关系,数据偏差对这种关系的误导可能会导致更严重的决策失误,因为它涉及到对变量相互作用的错误理解。

3.聚类分析与决策

影响

聚类结果错误:数据偏差可能使聚类分析得到不合理的聚类结果。

战略规划失误:基于错误的聚类结果进行战略规划,如产品定位、渠道选择等决策会出现偏差。

差异

与其他分析的差异:聚类分析是一种无监督学习方法,目的是根据数据的相似性将对象划分为不同的组。数据偏差会干扰数据的相似性判断,导致分组混乱。与回归分析不同,它不关注变量之间的因果关系,而是注重数据的内在结构和分组情况。与描述性分析相比,聚类分析更复杂,数据偏差对其影响可能在后续的群体层面决策(如市场细分决策)中才会充分体现。

4.时间序列分析与决策

影响

趋势和周期误判:在时间序列分析中,数据偏差可能导致对数据的趋势、季节性和周期性等特征的错误判断。

预测错误与资源错配:基于有偏差的时间序列数据建立的预测模型会产生不准确的预测结果。这会导致企业在生产计划、库存管理等方面做出错误的决策。例如,错误地预测了产品的销售高峰和低谷,可能会导致库存积压或缺货,影响企业的经济效益。

差异

与其他分析的差异:时间序列分析聚焦于数据随时间的变化规律,数据偏差对其影响主要体现在时间维度上。与其他分析类型不同,它需要考虑数据的时间先后顺序和动态变化,偏差的数据可能会破坏时间序列的连贯性和规律性,从而对基于时间序列的预测和决策产生深远的影响,尤其是在涉及资源的动态配置和计划决策方面。