干预分析模型预测讲义法+四组+精品
常见行为干预理论及模式ppt课件
• 核心：行为和生活方式改善 • 方法：信息传播，行为干预等
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8
行为的基本概念
• 行为：是指个体为了维持自己生存和种族延续，适应不 断变化的复杂环境时所做出的各种反应，是人类在内外 因素的共同作用下产生的外部活动，分为本能行为和社 会行为两大类。
• 本能行为 （instinct behavior）（天生的、遗传的）
2424
（二）健康信念模式（the health belief model, HBM）
HBM模式运用社会心理方法解释健康相关行为的理论模 式。该模式认为：人们要采取某种促进健康行为或戒除某 种危害健康行为需满足以下3个条件 ：
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25
第一 知觉到某种疾病或危险因素的威胁：
知觉到严重性：个体对罹患某疾病的严重性的看法，包括 人们对疾病引起的临床后果的判断，或是对疾病引起的社 会后果的判断，由此产生的害怕情绪。
健康教育常用行为干预理 论及实践
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1
内容
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2
行为与健康
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3
健康的影响因素
15 %
人
类 生
遗传及 基因易 感性
物
学
因
素
健康促进
健康教育
17 %
环
境
社会人文环境(文化、 政策、法规、物质、
因
社会心理)
素
自然生态环境(阳光、
土壤、水、病原体、
传染源)
60 %
概念（concept）：指构成理论的要素，是理论的组成部
分。（评估时分析的变量）。
模型（model）：一般建立在多种理论的基础上，用以帮
助理解在特定时空条件下的特定问题的学说。
干预分析模型预测法
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
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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
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
干预模型预测法
21 2008年9月 2437.53 2437.5
22 2008年10月 2215.39 2143.9
23 2008年11月 1897.03 1897
首页
24 2008年12月 1832.6 1773.5
（1）由于是月数据,考虑每月的天数不致，所以都化为 标准的30天，调整后的数据见表8-1，并用y表示这26 个数据组成的列向量.
年10月以后的预测值
end
y0
（8）画图比较 plot(t3,y,'+',t3,y0,'o')
进出口额
2600 2400 2200 2000 1800 1600 1400 1200
0
原始数据 预测数据
5
10
15
20
25
30
时间
当t 21时 yt 1467.0844.38t
当 t 21时
yt
Xt
1
ˆ ˆ B
ytX tˆ(yt 1X t 1)ˆ
for t=1:21
X0(t)=b3(1)+b3(2)t;
y0=X0;
%2008年9月及以前的预测值
end
for t=22:26
X0(t)=b3(1)+b3(2)*t;
y0(t)=X0(t)+b2(2)*(y0(t-1)-X0(t-1))+b2(1); %2008
xˆ t
以ARMA模型说明建立干预模型的步骤：
（1）利用无干预影响的序列（即的前半部分）建立
ARMA模型：
xt
(B) (B)
at
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）将干预事件后的实际值（即y(t)的后半部分）减去 预测值 xˆ t ,得到受干预影响的效用值：
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。
《干预分析模型》课件
改进模型结构
针对现有模型结构的不足，进行 改进和创新，例如引入神经网络 、支持向量机等机器学习方法。
未来研究方向
深入研究因果关系
在未来的研究中，可以进一步探索干预分析 模型中的因果关系，以更好地解释和预测现 象。
结合多学科知识
将干预分析模型与心理学、经济学、社会学等多学 科知识相结合，以提供更全面的解释和预测。
数据收集与整理
1 2
数据来源
确保数据来源可靠，包括调查、实验、公开数据 等。
数据清洗
处理缺失值、异常值和重复数据，确保数据质量 。
3
数据整合
将不同来源的数据进行整合，形成完整的分析数 据集。
模型选择与设定
模型选择
根据研究目的和数据特 征选择合适的干预分析 模型。
模型设定
明确模型中的变量、参 数和假设条件，确保模 型合理。
模型的应用场景
政策评估
用于评估政府政策对经济、社会等领域的影响 ，如税收政策、货币政策等。
市场研究
用于分析市场干预措施对销售数据的影响，如 促销活动、广告投放等。
健康领域
用于研究药物疗效、治疗措施对疾病进程的影响。
模型的优缺点
优点
能够准确地识别和量化干预措施对数 据的影响，适用于多种领域和场景， 提供定量的决策依据。
02
03
社会问题研究
在研究社会问题时，干预分析模型可 以帮助深入了解问题产生的原因和影 响，为解决社会问题提供科学依据。
THANKS
感谢观看
模型的参数估计
01
最小二乘法
通过最小化残差平方和来估计模 型参数，是一种常用的参数估计 方法。
02
03
加权最小二乘法
干预分析模型预测法四组
干预分析模型预测法四组干预分析模型预测法通常需要四个组进行比较：控制组、干预组、对照组和干预对照组。
控制组是没有接受任何干预的组，用于提供基准参照。
干预组是接受干预措施的组，用于评估干预效果。
对照组是与干预组在其他特征上匹配的组，用于排除其他因素的干扰。
干预对照组是接受非干预措施的组，用于评估干预措施的特效性。
1.确定干预目标和结果变量。
首先，需要明确研究的干预目标是什么，以及所关注的结果变量是什么。
例如，我们想要研究一种新的药物对患者血压的影响。
2.设计干预实验。
根据研究目标，设计一个适当的干预实验，将参与者分为控制组、干预组、对照组和干预对照组。
确保各组在其他特征上具有类似的分布，以排除其他因素的干扰。
3.进行实验。
实施干预实验，将干预措施应用于干预组和干预对照组，并观察结果变量的变化。
同时，记录其他可能影响结果变量的因素，例如年龄、性别等。
4.进行数据分析。
使用适当的统计方法，如线性回归分析或方差分析，对收集到的数据进行分析。
将干预组与对照组进行比较，评估干预措施对结果变量的影响。
5.解释结果。
根据数据分析的结果，解释干预措施对结果变量的影响。
同时，考虑是否有其他因素可能影响结果变量，以排除其他解释。
然而，干预分析模型预测法也有一些局限性。
首先，由于实验过程可能受到一些限制或约束，例如个体自愿参与、实验条件不完全控制等，结果的外部有效性可能受到影响。
其次，实施干预实验需要一定的资源和时间，可能对研究者和参与者造成一定的负担。
总体而言，干预分析模型预测法是一种强大的方法，用于评估干预措施对结果变量的影响。
它可以提供有关因果关系的定量评估，并帮助我们了解干预措施的特效性。
然而，研究者在应用该方法时需要充分考虑实验的设计和实施过程，并注意结果的解释。
统计预测与决策知识点考试必过和《统计预测与决策》复习试卷(共4套、含答案)
1.统计预测的概念:预测就是根据过去和现在估计未来，预测未来。
2.三要素：实际资料是预测的依据，经济理论是预测的基础，数学建模是预测的手段3.统计预测、经济预测的联系和区别：主要联系它们都以经济现象的数值作为其研究的对象：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；统计预测为经济定量预测提供所需的统计方法论；主要区别：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。
4统计预测的分类：定性预测和定量预测两类，其中定量预测法又可大致分为回归预测和时间序列预测；按预测时间长短，分为近期预测-1个月、短期预测-1-3个月、中期预测-3个月-2年和长期预测– 2年以上;按预测是否重复，分为一次性预测和反复预测5.预测方法考虑三个问题：合适性，费用，精确性6.统计预测的原则：连贯原则，类推原则7.统计预测的步骤：确定预测目的，搜索和审核资料选择预测类型和方法，分析误差改进模型，提出预测报告8.德尔菲法：是根据有专门知识的人的直接经验，对研究的问题进行判断、预测的一种方法，也称专家调查法。
它是美国兰德公司于1964年首先用于预测领域的。
特点：反馈性，匿名性，统计性；优点：加快预测速度节约预测费用，获得不同的价值观点和意见，适用长期预测和对新产品的预测，历史资料不足或不可预测因素多时尤为适用；缺点：分地区的顾客群或产品的预测可能不可靠，责任分散，专家的意见未必完整9．主观概率法步骤：1准备相关资料2编制主观概率调查表3汇总整理4判断预测10.情景预测法特点：1使用范围广不受假设条件限制2考虑问题全面应用灵活3定性和定量分析结合4能及时发现可能出现的难题减轻影响。
模型预测控制ppt课件
……
多步输出预测
……
未
已
知
知
当前时刻k以后的控制量
当前时刻k以 前的控制量
多步输出预测
矩阵形式（P = M）：
PP维矩阵
P1维矩阵
未知
P(N－1)维
矩阵
已知
(N－1) 1
维矩阵
多步输出预测
当P>M时：
优化控制序列
保持不变
多步输出预测
矩阵形式（P>M）：
当 j > M 时， 保持不变，但控制输入仍保持u (k+M-1)，所以必须考 虑脉冲响应的作用。
制：
单步MAC的等效控制结构
ysp
w(k) +
参考轨迹
－
u(k)
Gc(z-1)
h
(k)
g(z-1) z-
1
g^(z-1) z-1
+ +
－
ym(k)
y(k)
+
e(k)
标准的内模控制结构!
纯滞后对象单步MAC
纯滞后对象：
一步输出预测：
闭环预测：
纯滞后对象单步MAC
参考轨迹：
性能指标：
制，完成整个动作循环。
模型算法控制－MAC
参考轨迹 输入
u(k)
优化计算
受控对象
y(k)
Z-1
预测输出
内部模型
e(k)
模型算法控制原理框图
离散脉冲响应模型
y
gi：脉冲响应系数
g11 g2
gN
0 12
t /T N
开环稳定系统的离散脉冲响应曲线
离散脉冲响应模型
适宜对象：线性、定常、自衡系统 在输入端加入控制量
干预分析模型预测法
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
Байду номын сангаас
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 ，并估计出这部分的参数，计(算B)出残差序列。
Yt
1
1B
0
r
B
r
PtT
第二节 单变量干预分析模型的识别与估计
一、干预模型的构造与干预效应的识别
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。
平稳化后的单变量序列满足模型
yt
(B) (B)
at
干预事件影响
Z
t
(B) (B)
I
T t
(I
T t
S
T t
orPtT
)
单变量序列的干预模型
表示T 时刻发生后一直有影响，可用阶跃函数表示，
StT
0, 1,
干预事件发生之前（t T） 干预事件发生之后（t T）
2.短暂性的干预变量
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
PtT
1, 0,
干预事件发生时（t 其它时间（t T ）
T ）
（三）干预事件的形式
1.干预事件的影响突然开始，长期持续下去 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。
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。