干预分析模型预测法
时间序列数据中的干预分析模型及SAS实现
设 平 稳后 的单 变量 序列 满足 下 述模 型 ： ＝ ＯＢ以
，
个 月 的预测 。完成 上述 三个 模 型结 果 ，选 取 ＡＩＣ 最 小 的模 型进 行 白噪声 检验 ，同时可利 用 ｇｐｌｏｔ程序作 残 差
又设 干预 事件 的影 响为 ｚ＝ ，，『为 干预 变 量 ，等 于 序 列 图 ，观 察残 差 的特性 。
生成 阶梯 函数 ｘ，利 用 ＧＰＬＯＴ 作 出 序 列 图 。再 利 用
随之 采用 自相 关 图检 验法 来 检 ｎｔｉｆｙ语 句对 模 型进 行 初 步 识 别 ，观 样本 自相 关 系数散 点 图 ，自相关 系数 缓慢 趋 于零 ，表 明
（３）模 型 的判 断
ｃｒｏｓｓ选项 事 先指定 。
模 型 的拟合 采用 ＡＩＣ统计 量 进 行 评 价 ，依 据 ＡＩＣ 最 小原 则 ，选 出最 优 ＡＲＩＭＡ模 型 。加 人 干 预 变 量 后
实例 分 析
通 过 比较模 型参 数 的 ｔ值 和 Ｐ值 评价 最终 模 型 。 ４．ＳＡＳ软件 的实 现
滥用 抗 生素将 会使 人类 为对 抗疾 病付 出越 来越 高 的代
ｉｎｐｕｔ Ｙ ＠ ＠ ：
价 。２０１２年 ８月 １日，我 国正 式 开 始 实 施 《抗 菌 药 物
ｆｏｒｍ ａｔ ｄａｔｅ ｍ ｏｎｙｙ．；
临床应用管理办法》，对抗生 素临床使 用做 了严格规
ｄａｔｅ＝ＩＮＴＮＸ（ ｍｏｎｔｈ ， ０ｌＪＡＮ１０ ｄ，＿Ｎ一一１）； Ｘ＝（ｄａｔｅ＞ ＝ ０１ＪＵＮ１１ ｄ）：
ｓｙｍ ｂｏｌｌ ｉ＝ｓｐｌｉｎｅ Ｖ ＝ｄｏｔ Ｃ ＝ ｒｅｄ：
２０１３年 ５月 ，数 据 见表 １。使 用上 述 ＳＡＳ程 序 进 行 分
疾病风险预测模型构建及高风险个体干预效果评估
疾病风险预测模型构建及高风险个体干预效果评估随着现代医学和技术的进步，疾病预测模型的构建及高风险个体的干预效果评估成为了公共卫生领域的研究热点。
通过建立有效的预测模型，可以及早发现患病风险较高的个体，并采取适当的干预措施，从而提高疾病的预防和控制效果。
本文将从模型构建和高风险个体干预效果评估两个方面进行探讨。
一、疾病风险预测模型构建1. 数据收集与处理疾病风险预测模型的构建需要大量的相关数据，包括个体的基本信息、生活习惯、遗传背景、家族病史等因素。
为了保证模型的准确性，需要收集足够的样本数据，并进行数据清洗和预处理，例如处理缺失值、异常值和离群值等。
2. 特征选择与变量构建在进行模型构建之前，需要对特征进行选择和构建。
特征选择是指从原始数据中选择出与疾病风险相关的特征，可以利用统计学方法或者机器学习算法进行特征选择。
变量构建则是通过对原始特征进行组合、差异化或者转化，构建新的变量。
这些新的变量可能更能反映疾病风险的特点。
3. 模型选择与建立在特征选择和构建完成后，需要选择适合的模型来建立疾病风险预测模型。
常见的模型包括逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等。
在模型选择时，要考虑模型的可解释性、计算效率和预测性能等因素。
同时，要注意模型的过拟合问题，避免将模型的过度解释性忽略了。
4. 模型评估与优化模型建立完成后，需要对模型进行评估和优化。
常用的评估指标包括准确率、灵敏度、特异度、AUC等，这些指标能够评估模型的预测能力。
如果模型的表现不理想，可以考虑通过选择不同的特征、调整模型参数或者采用集成学习等方法来优化模型。
二、高风险个体干预效果评估1. 干预措施设计高风险个体干预的目的是通过针对高风险个体的干预措施，降低其患病的风险。
在设计干预措施时，需要根据疾病的特点、高风险个体的特征和干预资源的可行性等方面进行考虑。
例如，对于心脏病高风险个体，可以设计合理的饮食、运动和药物干预措施等。
2. 干预实施干预措施的实施需要具备一定的执行能力和资源支持。
第八章干预分析模型预测法
2.干预事件的影响逐渐开始，长期持续下去 有时候干预事件突然发生，并不能立刻产生完全的影响， 而是随着时间的推移，逐渐地感到这种影响的存在。
最简单情形模型
Yt
B 1 B
StT ,
0
1更一般模型Fra bibliotekYtBb 1 1B r Br
StT ,
0
1
3.干预事件突然开始，产生暂时的影响
Yt
然后估计出 (B) ，(B)中的参数。
假定
(B) 1 1(B) (B) 11(B)
假定干预模型模式
(B) (B)
ItT
0 1 B
StT
组合两个模型，得到单变量序列的干预分析模型
xt
0 1 1B
StT
1 1B 1 1B
at
或
(1 1B)xt
0 (1 1B) 1 1B
StT
(1 1B)at
（二）已知干预影响的情形
假定在模型识别之前，对干预影响已清楚，通过数据分析，
能确定干预变量的影响部分 ，(B并) 估计出这部分的参
数，计算出残差序列。
(B)
t
xt
ˆ (B) ˆ(B)
I
T t
t是一个消除干预变量影响序列，可计算出自相关与
偏自相关函数，识别出ARIMA模型的阶数。
三、干预模型建模的思路和具体步骤
思路：利用干预影响产生前的数据，建立单变量的时间序 列模型。利用此模型进行外推预测，得到的预测值，作为 不受干预影响的数值。最后将实际值减去预测值，得到的 是受干预影响的具体结果，利用这些结果可以求估干预模 型的参数。
二、干预分析模型的基本形式
（一）干预变量的形式
1.持续性的干预变量
统计预测与决策练习题介绍
第一章￥第二章统计预测概述一、单项选择题8、统计预测的研究对象是（）A、经济现象的数值B、宏观市场C、微观市场D、经济未来变化趋势答：A二、多项选择题4、定量预测方法大致可以分为（）|A、回归预测法B、相互影响分析法C、时间序列预测法D、情景预测法E、领先指标法答：AC三、名词解释2、统计预测答：即如何利用科学的统计方法对事物的未来发展进行定量推测，并计算概率置信区间。
四、简答题1、试述统计预测与经济预测的联系和区别。
}答：两者的主要联系是：①它们都以经济现象的数值作为其研究的对象；②它们都直接或间接地为宏观和微观的市场预测、管理决策、制定政策和检查政策等提供信息；③统计预测为经济定量预测提供所需的统计方法论。
两者的主要区别是：①从研究的角度看，统计预测和经济预测都以经济现象的数值作为其研究对象，但着眼点不同。
前者属于方法论研究，其研究的结果表现为预测方法的完善程度；后者则是对实际经济现象进行预测，是一种实质性预测，其结果表现为对某种经济现象的未来发展做出判断；②从研究的领域来看，经济预测是研究经济领域中的问题，而统计预测则被广泛的应用于人类活动的各个领域。
第二章定性预测法一、单项选择题3、（）需要人们根据经验或预感对所预测的事件事先估算一个主观概率。
A 德尔菲法B 主观概率法C 情景分析法D 销售人员预测法|答：B二、多项选择题2、主观概率法的预测步骤有：A 准备相关资料B 编制主观概率表C 确定专家人选D 汇总整理E 判断预测答：A B D E三、名词解释2、主观概率答：是人们对根据某几次经验结果所作的主观判断的量度。
\四、简答题1、定型预测有什么特点它和定量预测有什么区别和联系答：定型预测的特点在于：（1）着重对事物发展的性质进行预测，主要凭借人的经验以及分析能力；（2）着重对事物发展的趋势、方向和重大转折点进行预测。
定型预测和定量预测的区别和联系在于：定性预测的优点在于：注重于事物发展在性质方面的预测，具有较大的灵活性，易于充分发挥人的主观能动作用，且简单的迅速，省时省费用。
干预分析模型
这些方法能够考虑空间数据 的空间依赖性和异质性，并 评估干预事件对空间数据分 布和趋势的影响。通过参数 估计和假设检验，可以深入 了解干预事件在空间数据中 的作用。
其他类型的干预分析模型
总结词
详细描述
总结词
详细描述
除了上述三种类型的干 预分析模型外，还有许 多其他类型的模型可用 于不同场景下的干预分 析。
空间干预分析模型
总结词
详细描述
总结词
详细描述
空间干预分析模型关注空间 数据中因干预事件引起的数 据变化。
该模型通过识别、建模和评 估空间数据中的干预事件， 分析这些事件对空间数据分 布和趋势的影响。常见应用 场景包括地理信息系统 （GIS）、环境监测和城市规 划等。
空间干预分析模型通常采用 空间统计学和空间计量经济 学等方法。
这些模型可以根据具体 的研究问题和数据类型 进行选择和应用。例如 ，基于贝叶斯方法、机 器学习算法和其他统计 模型的干预分析方法。
选择合适的干预分析模 型需要考虑研究目的、 数据特征和分析需求等 因素。
根据具体情况选择合适 的模型能够提高干预分 析的准确性和有效性。 此外，随着统计学和计 算机科学的发展，新的 方法和模型也不断涌现 ，为干预分析提供了更 多的选择和可能性。
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干预分析模型的重要性
揭示干预措施的实际效果
01
通过干预分析模型，可以准确地评估干预措施对数据的影响，
从而了解其实施效果。
指导决策制定
02
基于干预分析模型的结果，决策者可以更好地理解干预措施的
影响，并据此制定更有效的策略。
提高数据分析的准确性
03
通过考虑干预因素对数据的影响，可以更准确地分析数据，减
考研统计学掌握统计分析的五个常用模型
考研统计学掌握统计分析的五个常用模型统计学是一门应用广泛的学科，其研究对象是数据和变异性。
在考研统计学中，学生需要掌握各种统计分析方法，以便能够准确分析和解释数据，为决策提供依据。
本文将介绍考研统计学中五个常用的统计分析模型。
一、回归分析模型回归分析是研究数据间关系的一种常用方法。
它通过建立变量之间的数学函数关系，来分析自变量对因变量的影响程度。
回归分析可以帮助我们预测和控制变量，进而做出合理的决策。
在考研统计学中，回归分析被广泛应用于解决实际问题，如经济学、企业管理、市场营销等。
二、方差分析模型方差分析是比较两个或多个组之间差异的一种统计方法。
它通过比较组内的差异和组间的差异，来判断因素之间是否存在显著差异。
方差分析在考研统计学中经常用于实验设计和质量控制等领域中，可以帮助我们评估因素对结果的影响程度，从而做出相应的调整和改进。
三、因子分析模型因子分析是一种通过降维技术来简化数据的方法。
它可以将大量变量归纳为少数几个隐含因子，从而减少数据的复杂性。
因子分析在考研统计学中被广泛应用于心理学、社会学、教育学等领域，可以帮助我们识别出潜在的变量，并得出相应的结论。
四、时间序列分析模型时间序列分析是一种研究时间序列数据的方法。
它通过分析过去的数据，来推断未来的趋势和模式。
时间序列分析在考研统计学中被广泛应用于经济学、金融学、气象学等领域，可以帮助我们做出准确的预测和决策。
五、生存分析模型生存分析是一种处理生存时间数据的方法。
它可以分析个体在给定时间段内的生存情况，并推断其生存函数和风险函数。
生存分析在考研统计学中主要应用于医学、生物学、社会科学等领域，可以帮助我们评估治疗效果、预测风险和制定干预策略。
以上，我们简要介绍了考研统计学中五个常用的统计分析模型：回归分析、方差分析、因子分析、时间序列分析和生存分析。
掌握这些模型，可以帮助我们更好地理解和解释数据，从而做出准确和可靠的决策。
希望本文对你在考研统计学中的学习有所帮助。
干预模型
(B)
(B) (B)
，t
(B) (B)
at
二、干预效应的识别
在对实际数据进行干预分析的过程中，一个 主要的困难是，观察到的序列现实值是受到了干 预变量影响的数据，不能保证自相关函数与偏自 相关函数所反映的ARMA模型是真实的。
下面我们介绍两种应对方法。
（1）根据序列的具体情况和干预变量的性质进行识别
假定在模型识别之前，对干预的影响已很清楚， 以至于通过数据分析，能够确定干预变量的影 响部分 (B) 并估计出这部分的参数，
(B)
然后计算出残差序列：
t
xt
ˆ (B) ˆ ( B )量影响的序
列，可计算出它的自相关与偏自相关函数，从 而识别出ARMA模型的阶数。
三、干预模型的建模步骤
1.利用干预影响产生前的数据，建立单变量的时间序列 模型。然后利用此模型进行外推预测，得到的预测值， 作为不受干预影响的数值。
2.将实际值减去预测值，得到受干预影响的具体结果， 利用这些结果求估干预影响的参数。
3.利用排除干预影响后的全部数据，识别与估计出一个 单变量的时间序列模型。
Yt StT
ω表示干预影响强度的未知参数。Yt 不平稳时可 以通过差分化为平稳序列，则干预模型可调整为：
(1 B)Yt StT
其中B为后移算子。如果干预事件要滞后若干个时 期才产生影响，如b个时期，那么干预模型可进一 步调整为 ：
Yt BbStT
2. 干预事件的影响逐渐开始，长期持续下去 有时候干预事件突然发生，并不能立刻产生
t 25
26
27
28
29
30
31
32
33
34 35
xt 374.5 403.7 453.4 485.1 516.3 541.5 585.8 644.2 731.9 830.6 894.5
干预分析模型分析报告
干预分析模型分析报告1. 引言干预分析是一种统计方法，用于评估某个干预措施对特定结果的影响。
干预分析模型是为了帮助决策者理解干预措施的效果，并能够预测在特定条件下的干预效果。
本文将介绍干预分析模型的基本概念和方法，并以一个具体案例进行分析。
2. 数据收集在进行干预分析模型之前，我们需要收集相关的数据。
数据中应包含以下内容：•干预措施：要分析的干预措施，如调整广告投放策略、提高产品质量等。
•干预组：接受了干预措施的样本组。
•对照组：没有接受干预措施的样本组。
•结果变量：干预措施希望影响的结果变量，如销售额、用户满意度等。
•其他可能影响结果变量的控制变量，如季节、地区等。
3. 基准分析在进行干预分析之前，我们需要进行基准分析，以确定是否存在潜在的混淆因素。
混淆因素是指可能影响干预措施效果的其他变量。
常见的基准分析方法包括描述性统计分析和回归分析。
描述性统计分析包括计算均值、中位数、标准差等统计量，并绘制直方图、散点图等图表，以帮助我们对数据有一个整体的了解。
回归分析则是通过建立统计模型，控制其他可能影响结果变量的因素，来评估干预措施对结果变量的影响。
常用的回归模型包括线性回归、多项式回归等。
4. 干预分析模型在进行干预分析之前，我们需要选择合适的干预分析模型。
常用的干预分析模型包括差异分析、协变量分析和工具变量分析等。
差异分析适用于干预组和对照组之间没有明显差异的情况。
通过比较干预组和对照组的平均值差异，来评估干预措施的效果。
协变量分析适用于干预组和对照组之间存在潜在混淆因素的情况。
通过控制其他可能影响结果变量的因素，来评估干预措施的效果。
工具变量分析适用于干预措施存在内生性问题的情况。
通过利用外部的工具变量，来评估干预措施的效果。
5. 模型评估在选择了合适的干预分析模型后，我们需要对模型进行评估，以确定模型的准确性和稳定性。
常用的评估方法包括交叉验证、残差分析等。
交叉验证是利用部分数据进行模型训练，然后使用剩余数据进行模型验证的方法。
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StT
,
0
1
一般形式：
Page 8
Yt
Bb 1 1B
rBr
StT ,
0
1
干预分析模型预测法
c. 干预事件突然开始，产生暂时的影响
Yt
Bb 1 B
PtT ,
0
1
当δ=0时，干预的影响只存在一个时期， 当δ=1时，干预的影响将长期存在。
Page 9
干预分析模型预测法
数值。
将实际值减去预测值， 得到受干预影响的具体结 果，利用这些结果估计出 干预影响部分的参数。
Page 18
结合之前步骤，求出 总的干预分析模型。
干预分析模型预测法
干预分析模型预测房价指数
第三节 干预分析模型的应用实例
（一）、 问题的提出和相关背景 房地产价格指数对价格这一个经济变量进行跟踪记录，对
第二节 单变量干预yt 分析((BB)模) at型的识别与估计
又设干预事件的影响为：
Z
t
(B) (B)
I tT
其中
I
T t
为干预变量，它等于StT 或
PtT
Page 12
干预分析模型预测法
则单变量序列的干预模型为 ：
yt
(B) (B)
ItT
(B) (B)
at
(B)ItT t
Yt BbStT
如果干预事件要滞后若干个时期 才产生影响，如b个时期。
Page 7
干预分析模型预测法
b. 干预事件的影响逐渐开始，长期持续下去
有时候干预事件突然发生，并不能立刻产生 完全的影响，而是随着时间的推移，逐渐地感到 这种影响的存在。这种形式的最简单情形的模型 方程为：
Yt
B 1 B
Page 3
干预分析模型预测法
2、干预分析模型的基本形式
干预变量形式
Page 4
干预事件形式
干预分析模型预测法
表示T 时刻发生以后, 一 直有影响，这时可以用阶 跃函数表示，形式是：
表示在某时刻发生, 仅对 该时刻有影响, 用单位脉 冲函数表示，形式是：
StT
0, 1,
干预事件发生之前（t T） 干预事件发生之后（t T）
Page 6
干预分析模型预测法
a. 干预事件的影响突然开始，长期持续下去
Yt StT
设干预对因变量的影响是固定的，从 某一时刻T开始，但影响的程度是未知 的，即因变量的大小是未知的。ω表 示干预影响强度的未知参数。
(1 B)Yt StT
Yt不平稳时可以通过差分化为平稳序 列，其中B为后移算子。
｛ 应对方法
的性质进行识别。
（2）已知干预影响的情形。
Page 14
干预分析模型预测法
（1）根据序列的具体情况和干预变量的性质进行识别
目的：确定干预变量的影响是短暂的还是长期的。 原理：它是利用干预变量产生影响之前或干预影响过后，也就 是消除了干预影响或没有干预影响的净化数据，计算出自相关 函数与偏自相关函数。
在ARIMA模型中，首先识别模型中的p和q，然后估计出
B ， B 中的参数。
Page 15
干预分析模型预测法
假定：
(B) 1 1(B)
(B) 1 1(B)
假定模型形式为：
(B) (B)
I
T t
0 1 B
StT
Page 16
xt
0 1 1B
StT
1 1
1B 1B
at
干预分析模型预测法
（2）已知干预影响的情形
假定在模型识别之前，对干预的影响已很清楚，以 至于通过数据分析，能够确定干预变量的影响部分 B 并估计出这部分的参数，然后计算出残差序列： B
t
xt
ˆ (B) ˆ( B )
I
T t
这个序列 t 是一个消除了干预变量影响的序列，可
干预分析模型预测法
本章概述
干预分析模型概述
1
单变量干预分析模型的识别与估计
Hale Waihona Puke 2干预分析模型的应用实例
3
Page 2
干预分析模型预测法
第一节 干预分析模型概述
1、干预分析模型简介
干预： 时间序列经常会受到特殊事件及态势的影响，称这 类外部事件为干预。 研究干预分析的目的： 测度干预效应，从定量分析的角度来评估政策干预 或突发事件对经济环境和经济过程的具体影响。 作用： 干预分析模型将干预因素体现在了干预变量中，可 以对“突变性”的时间序列进行模型化处理。
件突然开始， 件逐渐开始，
产生暂时的 产生暂时的
影响
影响
不管经济系统如何受到多种干预的影响，也不管这些影响 是多么复杂，都可以用上述四种形式或者是它们的组合来表示。 同时，也可以用这种组合去模拟多个干预事件所产生的影响。
Page 11
干预分析模型预测法
1、单变量干预模型的构造
单变量时间序列的干预模型，就是在时间序列模型中加进 各种干预变量的影响。我们以ARIMA模型为例，设平稳化后的单 变量序列满足下述模型：
计算出它的自相关与偏自相关函数，从而识别出ARIMA模 型的阶数。出ARIMA模型的阶数。
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干预分析模型预测法
3、干预分析模型的建模步骤：
利用干预影响产生前的
数 据，建立一个单变量的时 间序列模型。然后利用此模 型进行 外推预测，得到的 预测值作为不受干预影响的
利用排除干预影响后的 全部数据，识别与估计出一 个单变量的时间序列模型。
这里：
B
B B
t
B B
at
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干预分析模型预测法
2、干预效应的识别
在对实际数据进行干预分析的过程中，一个主要 的困难是，观察到的序列现实值是受到了干预变量影 响的数据，不能保证自相关函数与偏自相关函数所反 映的ARIMA模型是真实的。
（1）根据序列的具体情况和干预变量
Page 5
PtT
1, 0,
干预事件发生时（t 其它时间（t T ）
T ）
干预分析模型预测法
a.干预事 件的影响 突然开始， 长期持续 下去
b. 干预事 件的影响逐 渐开始，长 期持续下去
c. 干预事 d. 干预事
件突然开始， 件逐渐开始，
产生暂时的 产生暂时的
影响
影响
d. 干预事件逐渐开始，产生暂时的影响
Yt
0
11B
rBr
PtT
干预的影响逐渐增加，在某个时刻到达高 峰，然后又逐渐减弱以至消失。
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干预分析模型预测法
a.干预事 件的影响 突然开始， 长期持续 下去
b. 干预事 件的影响逐 渐开始，长 期持续下去
c. 干预事 d. 干预事