Прерванные временные ряды
Прерванные анализ временных рядов ( ITS ), иногда известный как квазиэкспериментальный анализ временных рядов , является методом статистического анализа, включающего отслеживание долгосрочного периода до и после вмешательства для оценки последствий вмешательства. Временной ряд относится к данным в течение периода, в то время как прерывание является вмешательством, которое представляет собой контролируемое внешнее влияние или набор влияний. [ 1 ] [ 2 ] Эффекты вмешательства оцениваются по изменениям в уровне и наклоне временного ряда и статистической значимостью параметров вмешательства. [ 3 ] Прерванные дизайны временных рядов - это дизайн экспериментов, основанный на прерванном подходе временных рядов.
Метод используется в различных областях исследований, таких как:
- Политология : влияние изменений в законах на поведение людей; [ 2 ] (Например, эффективность регистрационной политики сексуального правонарушения в Соединенных Штатах )
- Экономика : влияние изменений в кредитном контроле на поведение заимствования; [ 2 ]
- Социология : влияние экспериментов на поддержание доходов на поведение участников в программах социального обеспечения ; [ 2 ]
- История : влияние основных исторических событий на поведение тех, кто пострадал от событий; [ 2 ]
- Психология : влияние выражения эмоционального опыта на онлайн -контент; [ 4 ]
- Медицина : В медицинских исследованиях медицинское лечение - это вмешательство, эффект которого должно быть изучено;
- Маркетинговые исследования : проанализировать влияние «разработанных рыночных вмешательств» (например, реклама ) на продажи. [ 5 ]
- Экологические науки : воздействие человеческой деятельности на качество окружающей среды и динамику экосистемы (например, лесные заведения на местный климат). [ 6 ] [ 7 ]
Смотрите также
[ редактировать ]Ссылки
[ редактировать ]- ^ Феррон, Джон; Rendina -Gobioff, Gianna (2005), «Прогнощенный дизайн временных рядов» , Энциклопедия статистики в поведенческой науке , Американское онкологическое общество, DOI : 10.1002/0470013192.ba312 , ISBN 978-0-470-01319-9 Получено 2020-03-09
- ^ Jump up to: а беременный в дюймовый и МакДауалл, Дэвид; МакКлири, Ричард; Мейдингер, Эррол; Хей, Ричард А. младший (август 1980). Прерванные анализ временных рядов . МУДРЕЦ. С. 5–6. ISBN 978-0-8039-1493-3 .
- ^ Справочник по психологии, методы исследований в области психологии, с. 582
- ^ Куллена; и др. (2019). «Динамика мельчайших масштабов онлайн-эмоций показывает влияние маркировки аффекта» . Природа человеческое поведение . 3 (1): 92–100. doi : 10.1038/s41562-018-0490-5 . PMID 30932057 . S2CID 56399577 .
- ^ Бродерсен; и др. (2015). «Вывод причиной воздействия с использованием байесовских структурных моделей временных рядов» . Анналы прикладной статистики . 9 : 247–274. Arxiv : 1506.00356 . doi : 10.1214/14-AOAS788 . S2CID 2879370 . Получено 21 марта 2019 года .
- ^ Ли, Ян; Лю, Янлан; Борер, Гил; Кай, Йонгьян; Уилсон, Аарон; Ху, Тонгкси; Ван, Чжихао; Чжао, Кайгуан (2022). «Влияние потери леса на местный климат на протяжении всего контешинного Соединенных Штатов: данные наблюдения за спутниковой временной сериал» (PDF) . Наука общей среды . 802 : 149651. Bibcode : 2022scten.802N9651L . doi : 10.1016/j.scitotenv.2021.149651 . PMID 34525747 .
- ^ Ли, Ян; Чжао, Кайгуан; Ху, Тонгкси; Чжан, Xuesong. «Зверь: алгоритм байесовского ансамбля для обнаружения точек изменения и разложения временных рядов» . GitHub .
 | Эта статистикой статья, связанная с , является заглушкой . Вы можете помочь Википедии, расширив ее . |