干预分析模型
经济政策对我国经济的干预分析影响
干预 分 析 影 响
李江琳
【 文章 摘 要 】 通 过 对 我 国 Ｇ Ｐ序 列 的 分析 ，结 合 Ｄ 自相 关 系数和 偏 自相 关 系数 ， ＿ Ａ Ｍ 建 ２ ｇＡ ， ＿
模 型 ，运 用干 预 分析 方 法 对 此模 型进 行
河北 大 学 研 究 生 学 院 河 北 保 定
将 时 间序 列 划 分 为 两 个 时期 ： 一 个 时 期 第 一 为 １ ７ １ ９ ９ ８ ９ ５年，第二 个时期为 ｌ ９ ９６ ２０ ０ ８年 ，由 １ ９ 前 后 的 数 据 对 比 ，可 ９ ５年 的数据 ，建 立一 个单变 量 的时 间序 列模 见政策干预不是立刻产生影响的，而是随 型。然后利用此模 型进行 外推 ，得到的预 着时问的推移逐渐产生影响的 ，于是选取 测值 作为 不受干预 事件 影 响的数值 。 第 以 下模型形式 ： 二 ，用实际值减去预 测值 ，得到干预影响 ｏｆ Ｔ ｆ Ｊ ＜ 部 分的具体结果 ，利用这些结果求估干预 其中 Ｚ ｒ 一 影 响部 分 式 的 参 数 。 第二 ，利 用排 除 千预 １ Ｂ ｑ — Ｉ 影 响 后的 全 部 数 据 ，识 别 与 估 计 出 一 个 单 Ｌ１ １ Ｊ ｆ ≥Ｔ 变 量 的 时 间 序 列模 型 式 。第 四 ，将 步骤 三 ２ 干预分析模型的建模计算 得 到 的 时 间 序 列 模 型 式 与 干 预 部 分 式 结 （ ）根 据 １７ １９ １ ９８ ９ ５年 的 数据 ，建 合 ，求 出总 的干 预 分 析 模 型 式 。 立 一个 单 变 昔 ｆ ＡＲＭＡ模 型 。 干 预 事 件 ｌ ￣ 埘 １９ 年 ９ ，中共 十 四 届 五 中 全会 举 发生 前 的序 列 进 彳 识 别 ， Ｇ Ｐ时 间序 列 ９５ 月 了 对 Ｄ 行 。全 会通 过 了 《 共 中 央 关于 制 定 国 民 取 自然 埘 数 ，因为 取 对 数 后 的序 列 和 原 序 中 经 济 和 社 会 发展 “ 五 ”计 划 和 ２ １ 年 远 列 的单 渊 性 是 一 致 的 ，并 且 可 以 反映 原 序 九 ００ 景 目标 的建 议 》 建 议 》 提 出 ，实 现 “ 。 九 列 的变 化趋 势。变化 后的序 列有线线性 ， 五” 计划和 ２ １ 年远景 目标 的关键是实行 取 一阶 差 分 后 ，进 行 单 位 根 检 验 ，处 理 后 ００ 两 个 具有 全 局 意 义 的 根 本 性 转 变 ，一 是 经 的数据满足平稳性 ，可 以采用 ＡＲＭＡ建 济体制从传统的计划经济体制 向社会主义 模 。参 考 自相 关 系数 和偏 自相 关 系 数 图 可 市 场 经 济 体 制 转 变 ，二 是 经 济增 长方 式从 以 采用 ＡＲ Ａ （ ， ） ＡＲ Ｍ １ １ ， ＭＡ （ ， ） ＭＡ １２ ， 粗 放型向集约型转变 。两个根本性转变 ， （ ） 进 行 拟 合 。 合 比较 Ａｄｕ ｔｄ １来 综 ｊｓｅ Ｒ２ ， 是 我 们 党在 深入 探 索 和 全 面 把握 我 国经 济 ＤＷ ，ＡＩ Ｃ和 Ｓ 四个 统 计 量 后 （ Ｃ ＡＲＭＡ 发 展 规 律 的 基 础上 提 出 的重 要 方 针 ，是 关 （ ， ）模 型 的 Ａｄ ｕ ｔｄ Ｒ２＿ ． ６ １１ ｊ ｓｅ －０ ８ ４， 系 闰 民经 济 全 局 紧 迫 而 重 人 的 战 略 任 务 ， ＤＷ —１５ ， Ｃ ４ １ 和 Ｓ ： ４ ０ ３ ．７ ＡＩ 一 ．４ Ｃ ．０ 四 ，认为 ＡＲ ＭＡ （ ，）为 １１ 标 志着我 嘲经济 建设将 朝 着深化 体制 改 个检验统计量后 ） 革 、提高质量的方向发展 。本文就选取 中 最优模型。 国 Ｇ Ｐ为研究对 象，以 １９ 年经济体制 Ｄ ９５ （ ）分理 出干 预 影响 的 具 体 数值 ，估 ２ 改革 为干 预 事 件 ，运 用 十 预 分 析 模 型 进 行 训＿ 十预模 型的参数 。 用得到的 ＡＲＭＡ （ ， １ 分 析 和预 测 ， 定量 地 研 究 中 国 Ｇ Ｐ的 运 行 １ 时 间 序 列 模 型进 行 外推 预 测 １ ９ Ｄ ） ６— ９ 轨 迹 ， 减小 预 测 误差 。 ２ ０ 年 Ｇ Ｐ的 指 数值 ，并 还 原为 Ｇ Ｐ预 ０８ Ｄ Ｄ 测值 。然 后 ，用 实 际值 减 去预 测 缸 ，得到 二 、建 立 干预 分析 模 型 的差值就是 １９ 年经济政策转变埘我国经 ９５ １ “ 两个根本性转 变”目标 产生的干预影 济 所 产 生 的 影 响 ，记 为 Ｚ ，运 用 干预 值 序 ｔ 响 及 干 预 形 式 列 可估 计 出 干 预 模 型 对 我 国 经 济 干预 的 研 究 主要 是 一 些 外 ｚ： Ｓ ｊ １ ６ — Ｂ 界 突 发 因 素对 经济 的影 响 ，也有 … 些 学 者 中 的 参数 ｕ和 ６。 事 实 ｈ 就 我 国 本 身 的经 济 体 制 变化 对 经 济 的 影 响 ｚ ＝６ｚ＿ ＋∞ ｔ ＿ 、 进 行 了干 预 分 析 ，但主 要 也 是 研 究 改 革开 是一 个线性 方程 ，是 自回归的形式 ， 放对我国经济 的影响 ，但改革开放这三十 可以估计出它的参数 年来也有一些重大 经济政策对我国经济产 【 １ ）一８ ７ ０ ６ ＝１ ０ ４ ３ ５ ８． ４ ．９ ８ 生 了极 大 地 影 响 ，本 文 就 １ ９ ９ ５年 提 出 的 模 型 的 系 数 部 通 过 了 ｔ检 验 ， 其 中 “ 个根 本 性 转 变 ”目标 （ 是经 济 体 制 从 阿 ０ ９ ６ ，Ｆ ９４ ４ ，说 明模 型 的拟 传 统 的 计 划 经济 体 制 向社 会 主 义市 场 经 济 Ｒ２ ．９ ６ ２ １ ．５ 体 制 转变 ， 是 经 济增 长方 式从 粗 放 型 向 合效 果 不 错 。 （ ）计 算 净 化 序 列 ３ 集约型转变）为干预事什 ，研究我 国经济 净 化序 列 （ ｔ ｙ ）是 指 消 除 干预 的 影 政 策 对 经济 的 影 响 即 内 在 困素 对 经 济 的 影 响 的 序 列 ，它 是 由 实 际值 （ ｔ 减去 预 测 ｘ） 响。 本 文 选 取 ｌ ７ — ０ ８年 中 国 ＧＤ ９ ８ ２０ Ｐ为 值 得 剑 的 ， 即
第8章 干预性或观察性研究的meta分析
差值的均数和标准差；另外，有些研究没有报道
标准差，只报道了95%可信区间，这时则需要按照 Cochrane Handbook的要求对结果进行转化。
异质性检验
1．检验原理
不可避免地，纳入同一个Meta分析的所有研 究都存在差异，不同研究间的各种变异被称为异 质性。 Meta- 分析的统计学原理要求只有同质的 资料才能进行统计量的合并，即假设各个不同研 究都是来自非同一个总体（ H0 ），各个不同样本 来自不同总体，存在异质性（备择假设 H1 ）。如 果检验结果 P>0.10 ，拒绝 H1 ，接受 H0 ，可认为多 个同类研究具有同质性；当异质性检验结果 P≤0.10，可认为多个研究结果有异质性。
合并效应量
随机效应模型目前多用 D-L 法（ DerSimonian & Laird 法） 。随机效应模型估计合并效应量，实际上是计算多个原始 研究效应量的加权平均值。以研究内方差与研究间方差之
和的倒数作为权重，调整的结果是样本量较大的研究给予
较小的权重，而样本量较小的研究则给予较大的权重。因 此，随机效应模型处理的结果可能消弱了质量较好的大样 本研究的信息，而夸大了质量可能较差的小样本研究的信 息，故采用随机效应模型的Meta-分析在下结论时应慎重。
Meta-分析结果的解释
Meta- 分析最常使用森林图（ forest plots ）来
展示其统计分析的结果。在森林图中，以一条数 值为0或1的中心垂直线为无效标尺线，即无统计
学意义的值。RR或OR的无效线对应的横轴尺度是
1 ，而 RD 、 MD 、 WMD 和 SMD 的无效线对应的横轴尺
度是0。
（4）生存资料的效应量可用风险比（HR）。
心理健康问题的大数据分析和模型
心理健康问题的大数据分析和模型在当今社会，心理健康问题已成为一个备受关注的焦点。
随着大数据技术的日益发展和应用，我们可以利用大数据分析和模型来深入研究心理健康问题，为解决这一问题提供更有效的策略。
一、大数据在心理健康问题中的应用随着互联网和智能设备的普及，人们在日常生活中产生了大量的数据。
这些数据包含着个体的行为、情绪、社交关系等信息，可以为研究心理健康问题提供重要的线索。
通过采集和分析这些大数据，我们可以了解人们在不同情境下的心理状态，并识别心理问题的发生和发展规律。
例如，通过分析社交媒体平台上的言论和情感表达，我们可以了解人们对不同事件的情绪反应，进而判断他们的心理健康状况。
利用大数据分析，我们可以追踪和预测心理健康问题的发展趋势，及时采取相应的干预措施。
二、大数据分析在心理问题研究中的挑战然而，大数据分析在心理问题研究中也面临着一些挑战。
首先，数据的质量和隐私问题是一个重要考量因素。
在收集和使用数据时，我们需要保护个体的隐私权，同时确保数据的可靠性和准确性。
其次，对大数据进行分析需要强大的计算能力和专业的技术支持。
大数据集中存储着庞大的信息量，对于数据的提取、清洗和分析都需要高效的算法和工具。
三、心理健康问题的大数据模型为了更好地分析和研究心理健康问题，大数据模型在其中发挥了重要作用。
大数据模型可以帮助我们挖掘数据中的潜在关系，发现心理健康问题的影响因素，并预测心理健康问题的发展趋势。
常见的大数据模型包括机器学习、数据挖掘和人工智能等。
通过这些模型，我们可以建立心理健康问题的预测模型，为医疗机构和个体提供精准的干预方案。
四、大数据分析与模型在心理健康管理中的应用大数据分析和模型在心理健康管理中有着广泛的应用前景。
首先，通过对大数据的分析，可以帮助医疗机构和政府部门了解心理健康问题的分布情况和趋势变化，从而有针对性地制定政策和资源配置。
其次，大数据分析和模型可以为个体提供个性化的心理健康服务。
统计预测与决策(第三版)
回本章目录
定量预测的优点： 注重于事物发展在数量方面的分析，重视对事物发展变化的程度做数量上的描述，更多地依据历史统计资料，较少受主观因素的影响。 定量预测的缺点： 比较机械，不易处理有较大波动的资料，更难以预测事物质的变化。
回总目录
回本章目录
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。 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地应用于人类活动的各个领域。
回总目录
回本章目录
1.2 统计预测方法的分类和选择
统计预测方法可归纳分为定性预测方法和定量预测方法两类，其中定量预测法又可大致分为回归预测法和时间序列预测法; 按预测时间长短，分为近期预测、短期预测、中期预测和长期预测; 按预测是否重复，分为一次性预测和反复预测。
一、统计预测方法的分类
回总目录
回总目录
回本章目录
德尔菲法的缺点： （1）对于分地区的顾客群或产品的预测可能 不可靠。 （2）责任比较分散。 （3）专家的意见有时可能不完整或不切合实际。
回总目录
回本章目录
三、德尔菲法应用案例
例 1 某公司研制出一种新兴产品，现在市场上还没有相似产品出现，因此没有历史数据可以获得。公司需要对可能的销售量做出预测，以决定产量。于是，该公司成立专家小组，并聘请业务经理、市场专家和销售人员等8位专家，预测全年可能的销售量。8位专家提出个人判断，经过三次反馈得到结果，如下表所示。
应做工作
分解分析法
4
短期
一个脑卒中发病环境因素模型分析及干预
归模 型来探 求 与 发病 率 相关 的 主要 因 素 』 。 当
然模型的建立与求解需要进行变量 的筛选 ， 相关 工作 由统计 软 件直接 完 成 即可 。
Ｚ Ｈ Ｕ Ｙ ｉ ｎ ｇ ， Ｌ Ｉ Ｊ ｉ ａ ｎ － ｌ ｏ ｎ ｇ ， Ｚ Ｈ Ａ Ｎ Ｇ Ｓ ｈ ｅ ｎ ｇ — ｈ ｕ ａ
（ Ｙ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｐ ｏ ｌ ｙ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｃ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ， Ｙ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ２ ２ ５ ０ ０ ９ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
ｗｅ ｌ ｌ ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ．Ｍｏ ｒ ｅ ｏ ｖ ｅ ｒ ，ｍ ｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｓ ａ ｇ ａ ｉ ｎｓ ｔ ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｓ ｅ ａ ｓ ｅ ａ ｒ ｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｈ ｅ ｒ ｅ ．
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ：ｃ ｅ ｒ ｅ ｂ ｒ ａ ｌ ａ ｐ ｏ ｐ ｌ ｅ ｘ ｙ；ｇ ｅ ｎ ｄ ｅ ｒ ；ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ；ｈ ｕ ｍｉ ｄｉ ｔ ｙ
Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ Ｏｎ ｓ ｅ ｔ Ｅｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ Ｆａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ｆ ｏ ｒ
Ｃｅ ｒ ｅ ｂｒ ａ ｌ Ａｐｏ ｐ ｌ ｅ ｘ ｙ ａ ｎ ｄ Ｉ ｔ ｓ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｖ ｅ ｎ ｔ ｉ ｏ ｎ
第 ｌ ７卷 第 １ 期
２ ０ １ ３年 ３月
扬 州 职 业 大 学 学 报
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱＶ ０ １ ． １ ７ Ｎ ｏ ． １
第五章 传递函数与干预变量分析 《应用时间序列分析》PPT课件
22
Yt s
Yt
Yt s
( Xt ,Yts )
( Xt ,Yts )
X t s
Xt
Xts
图5-3 互相关函数示意图
(xt , yts ) xy (s) （5.6） (xt , yts ) xy (s) （5.7）
23
对互相关函数非对称性的理解
互相关关系的非对称性是指（Xt，Yt-s) 和（Xt，Yt+s)通常不等的性质 。比如假设Xt是 某种商品的广告费， 对于该种商品的销售额Yt 来说是广告费是一个领先的变量， 它对Yt-s （s>0）的影响可能很小 ，甚至为零，Xt但是 对于Yt+s的影响会比较大，因为当前的广告费会 对未来的销售额产生影响。至于相关性会到达什 么程度，或者什么方向，要根据实际问题而言。
32
如前所述，如果输入的时间序列是白噪声， 则可以得到如（5.11）和(5.12)式那样简单的脉 冲响应函数与互相关函数的关系式，为了达到这 个目的，我们对Xt和Yt做预白化处理， 即建立模 型过滤Xt和Yt。使输入的是 Xt和Yt，而输出的是 两个白噪声序列t和t。
关于传递函数的预白化过程通过统计软件可 以得到。
j 1vj1 2vj1 rvjr
这恰好是一个r阶的差分方程，可见当j>b+s时 的脉冲响应函数是该方程的解，所以当jb+s+1时， 脉冲响应函数呈指数衰减。 ，r个初始响应函数为
bsr1, bsr2 ,, vbs
结合这3点，我们可以得到三个参数r、s和b的值。
13
三、常见的传递函数的形式
设 Ytk 0 Xtk 1Xtk1 tk
将两边同时乘以Xt，则
Ytk Xt 0 Xtk Xt 1Xtk1Xt
医嘱统计分析与干预效果分析
医嘱统计分析与干预效果分析医嘱统计分析与干预效果分析是一种重要的数据分析方法，它用于评估医疗服务质量和提升患者治疗效果。
本文将深入探讨医嘱统计分析和干预效果分析的原理和应用方法。
一、医嘱统计分析医嘱是医生根据患者的临床状况、诊断结果和治疗目的而提出的规范化指引。
医嘱的质量直接关系到患者的治疗效果和病情恢复。
因此，医嘱统计分析是一种评估医疗服务质量和提高医疗效果的重要方法。
医嘱统计分析的主要步骤包括：1. 数据清洗和整理：将医嘱数据进行整合、清洗、去重和格式化，使其符合统计分析的要求；2. 数据探索和描述性分析：通过表格、图表等手段对数据进行探索性分析和描述性分析，包括样本量、分布情况、比例、均值、方差等；3. 数据分析和模型建立：利用合适的统计方法对数据进行分析，比如卡方检验、t检验、回归分析等，分析医嘱的实施情况和效果；4. 数据评估和结果解读：评估结果的可信度、有效性和实用性，对结果进行解读和推断，提出改进意见和建议。
医嘱统计分析可以评估医嘱的合理性、科学性、规范性和实施效果，为医疗服务质量的提升提供有效的数据支持。
例如，统计分析可以评估使用抗生素的合理性和滥用情况，减少抗生素抗性问题的发生；评估药品的合理使用与不良反应的关系，提高治疗效果和安全性；评估手术操作的合理性和成功率，提高手术效果和病人满意度等。
二、干预效果分析干预效果分析是指在特定条件下介入某些行为或措施，以达到预期目标，通过数据分析来评估干预效果的方法。
例如，在医疗规范化建设中，通过严格遵守医疗规范，提高医疗服务质量和患者治疗效果。
干预效果分析是评估规范化建设的实施效果和提高医疗服务质量的重要手段。
干预效果分析的主要步骤包括：1. 确定实施目标和指标：在实施干预之前，需要明确实施目标和指标，例如改善患者的临床指标、提高医疗服务满意度等；2. 设计和实施干预方案：根据实施目标和指标，制定合适的干预方案，例如制定医疗规范、工作流程优化、培训和考核等；3. 数据采集和分析：采集干预前后的数据，通过数据分析方法比较两者之间的差异，评估干预效果。
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。