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
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
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
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
犯罪行为预测模型及干预机制
犯罪行为预测模型及干预机制随着社会的不断发展和进步，犯罪行为带来的社会问题也日益凸显。
为了更好地维护社会秩序和人民安全，犯罪行为的预测模型及干预机制成为了学者们研究的热点问题。
本文将围绕犯罪行为预测模型及干预机制展开探讨，阐述其重要性和作用，并提出一些可行的措施。
首先，犯罪行为预测模型的发展对于犯罪防控具有重要意义。
通过收集、整理和分析大量的犯罪数据，犯罪行为预测模型可以揭示犯罪发生的规律和趋势。
这有助于社会各界及时了解犯罪动态，采取针对性的措施进行犯罪防控。
预测模型可以根据不同的变量和指标，对犯罪的类型、时机、地点等进行准确预测，从而提前制定相应的防控策略，以最大程度地避免犯罪的发生。
其次，犯罪行为预测模型的建立需要综合考虑多方面因素。
犯罪行为往往受到多个因素的影响，包括社会经济状况、教育水平、家庭背景、心理状态等等。
因此，犯罪行为预测模型的建立需要综合考虑各种相关因素，并通过数理统计等方法进行分析和建模。
同时，预测模型需要不断地进行修正和优化，以适应社会环境的变化和新形势的出现。
在犯罪行为预测模型的基础上，干预机制的制定和实施显得尤为重要。
只有通过科学有效的干预措施，才能从根本上减少犯罪的发生。
干预机制的核心任务是预防和化解犯罪风险，降低犯罪的概率。
其中一项关键措施是加强社会教育，提高公民的法律意识和道德水平。
通过教育，可以让人们更加明确犯罪的危害性，积极践行法律法规，自觉遵守社会规范，从而减少犯罪的发生。
同时，建立健全的社会治安管理体系，巩固社会秩序，也是干预机制的重要一环。
此外，科技的发展也为犯罪行为预测模型及干预机制提供了新的思路和手段。
人工智能、大数据等技术的应用，为犯罪行为预测和干预提供了更加精确和全面的工具。
通过对海量数据的分析和挖掘，可以更好地发现潜在的犯罪模式和趋势，并及时采取相应的措施进行干预。
例如，利用人工智能技术，可以对不同区域和人群进行智能化的分析，及早发现潜在犯罪风险，并通过警示、预警等方式加强对重点区域的防控。
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。
犯罪行为预测模型及干预机制
犯罪行为预测模型及干预机制随着社会的发展与进步，犯罪行为对社会的危害日益严重。
因此，预测犯罪行为并制定相应的干预机制成为了当务之急。
犯罪行为预测模型的设计和干预机制的实施将有助于及早发现潜在的犯罪分子，提高社会安全水平和法律执法效率。
犯罪行为预测模型是基于大数据和人工智能技术的研究领域。
该模型通过收集和分析大量的犯罪数据，并运用机器学习算法和统计分析的方法，生成预测模型，以便在未来的犯罪行为中发现模式和趋势。
这样的模型可以帮助执法机构更好地洞察犯罪行为背后的动机和规律，提高对潜在犯罪分子的识别和拦截能力。
为了构建一个有效的犯罪行为预测模型，首先需要大规模收集和整理各类犯罪行为的数据。
这些数据可能包括个人特征、社会经济因素、心理状况等诸多因素。
其次，需要运用机器学习算法和统计方法对数据进行挖掘和分析，以便从中提取出对犯罪行为具有预测能力的特征和模式。
最后，通过构建预测模型，可以通过输入新的数据来实时预测潜在的犯罪风险。
干预机制作为犯罪预测模型的延伸，旨在通过有效的手段干预潜在犯罪分子，遏制犯罪行为的发生。
干预机制应该根据预测模型的预测结果，准确判断潜在犯罪分子的风险等级，并有针对性地采取干预措施。
这些措施可以包括但不限于加强监控、提供心理辅导、改进教育和职业培训、加强就业和社会保障等。
此外，公众教育也是干预机制中不可或缺的一部分，通过提高公众对犯罪行为的认识和防范意识，可以减少犯罪行为的发生。
然而，犯罪行为预测模型的建立和干预机制的实施也带来了一系列的法律和伦理问题。
首先，数据隐私和个人权益的保护是必不可少的。
在进行数据收集和分析时，必须严格遵守相关法律法规，确保个人数据的安全和保密。
其次，预测模型可能存在误判和歧视的问题。
由于模型的算法和数据参考的不确定性，有可能导致错误的预测结果，甚至将无辜者误判为潜在犯罪分子。
因此，预测模型的建立需要更加准确和有效的算法，并进行充分的验证和修正。
最后，干预机制的实施应注重社会公正和法治原则。
模型法的名词解释
模型法的名词解释模型法指的是一种使用统计模型来分析和预测数据的方法。
它将现实世界的现象抽象成数学模型，以便更好地理解和解释其运行机制。
在各个领域，模型法都扮演着重要的角色，例如经济学、社会学、心理学、生物学和工程学等。
通过模型法，我们可以研究和推断各种变量之间的关系，并可以用来预测未来事件或结果。
在模型法中，最常见的方法是利用统计学原理构建数学方程或模型，然后使用现有的数据来训练模型，进而进行预测和推断。
模型法的核心思想是将复杂的现实世界简化成可量化的数学表达式。
这些数学模型可以是线性的或非线性的，可以是确定性的或随机的。
模型法的目标是通过分析和解释数据，找到数据背后的规律和原因，并用所得知识来做出预测或制定策略。
在经济学中，模型法被广泛应用于描述和解释经济现象。
例如，经济学家可以使用经济模型来研究生产与消费之间的关系，货币供应与通货膨胀之间的关系，以及税收政策对经济增长的影响等。
这些模型可以帮助经济学家理解经济运行的机制，并提供政策建议。
另一个常见的使用模型法的领域是流行病学。
流行病学家使用数学模型来研究传染病的传播方式和模式。
他们可以通过这些模型来预测疾病的扩散趋势，以及评估和制定公共卫生政策。
例如，在COVID-19疫情期间，许多研究团队使用模型法来预测感染人数和死亡人数，以支持政府制定防控措施。
除了经济学和流行病学之外，心理学和社会学等社会科学领域也广泛应用模型法。
心理学家可以利用数学模型来研究认知和情绪的运作方式，社会学家可以使用模型法来研究人类行为和社会动态。
这些模型可以帮助我们理解人类思维和社会交互的原理，从而提供相关政策和干预措施。
在工程学领域，模型法是设计和优化复杂系统的重要工具。
工程师可以使用数学模型来模拟和分析各种系统，例如交通网络、通信系统和电力网络等。
这些模型可以帮助工程师预测和优化系统的性能，以实现更高效和可靠的运行。
虽然模型法在许多领域具有广泛的应用，但它也存在一些限制和挑战。
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结合之前步骤，求出 总的干预分析模型。
精品课件
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，对于
市场行情的波动具有直接、及时的表现力。价格指数是由一个 个市场调查的数据构成的，这些数据来自于不同地点的楼盘， 每时每刻记录着市场行情波动的轨迹，形成一幅观测市场行情 万千气象的云图。近年来上海房地产市场保持量价齐升的态势， 特别是住宅市场，商品住宅价格涨幅大幅度攀升，引来了民众 与政府的多方关注。2003年4月开始，住宅价格涨幅惊人，明显 高于往年同期。有研究人士认为，是SARS带动了上海房市的新 一轮上涨，使得上海的城市竞争力为众多的海内外投资者所认 可和关注。这里就选取上海二手房指数作为研究对象，以SARS 的发生为干预事件，运用干预分析模型进行分析和预测，定量 地19研究价格指数的运行轨迹。精品课件
在ARIMA模型中，首先识别模型中的p和q，然后估计出
，B 中的B参数。
15
精品课件
干预分析模型预测法
假定：
(B)11(B) (B)11(B)
假定模型形式为：
((BB))ItT 10BStT
xt 1 01BStT1 1 1 1B Bat
16
精品课件
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
PtT
10,,
干预事件发生t 时T） （ 其它时间t （ T）
5
精品课件
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. 干预事件 突然开始， 产生暂时的 影响
d. 干预事件 逐渐开始， 产生暂时的 影响
6
精品课件
干预分析模型预测法
3
精品课件
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
干预事件形式
4
精品课件
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
10,,
干预事件发生之t 前 T）（ 干预事件发生之t 后 T）（
7
精品课件
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 1 B BStT, 01
一般形式：
Yt 11B B brBrStT,01
8
精品课件
干预分析模型预测法
ItT
其中
I
为T 干预变量，它等于
t
或S tT
Pt T
12
精品课件
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
这里：
B
B B
t
B Bat
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精品课件
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
｛ 应对方法
的性质进行识别。
（2）已知干预影响的情形。
14
精品课件
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。
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数值。
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。
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。
c. 干预事件突然开始，产生暂时的影响
Yt 1BbBPtT, 01
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。
9
精品课件
干预分析模型预测法
d. 干预事件逐渐开始，产生暂时的影响
Yt 11B 0 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。
10
精品课件
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. 干预事件 突然开始， 产生暂时的 影响
d. 干预事件 逐渐开始， 产生暂时的 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。
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。
(1B)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。
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。
11
精品课件
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：
第二节 单变量干预yt 分 析((BB模)) a型t 的识别与估计
又设干预事件的影响为：
Z
t
(B) (B)
精品课件
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
2
干预分析模型的应用实例
3
2
精品课件
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。
于通过数据分析，能够确定干预变量的影响部分 并 B估
计出这部分的参数，然后计算出残差序列：
B
t xt ˆˆ((BB)) ItT
这个序列 是 一t 个消除了干预变量影响的序列，可计算
出它的自相关与偏自相关函数，从源自识别出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