时间序列数据中的干预分析模型及SAS实现

• 作者: 张慧敏 薛芳静 许碧云 陈炳为 黄灏
• 来源期刊: 中国卫生统计
• 关键词: 干预分析模型 时间序列 抗生素
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 509-511,514
• 页数: 4页
• 字数: 3039字
• 语种: 中文

摘要

目的 利用干预分析模型从定量分析的角度来评估政策干预或突发事件对时间序列数据的具体影响.方法 本文以2010年1月至2013年5月某医院ICU抗生素多重耐药性的时间序列为例进行干预性分析.利用SAS中的PROC ARIMA程序可定量分析政策法规对抗生素多重耐药性的影响.结果 多重耐药性的干预分析模型中趋势估计参数为-0.00174,抗生素多重耐药性呈下降趋势,干预的MA系数为-0.662,干预变量系数为-0.117,说明限制抗生素使用的政策法规降低了医院抗生素使用量,使抗生素多重耐药性下降11.04%.结论 干预分析模型可以较好地处理"突变性"的时间序列问题,SAS中的PROC ARIMA程序为该模型提供了一种极为方便的实现形式.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈炳为	东南大学流行病与卫生统计学系	52	534	15.0	21.0
2	许碧云		42	298	10.0	14.0
3	黄灏	东南大学流行病与卫生统计学系	5	17	2.0	4.0
4	张慧敏	东南大学流行病与卫生统计学系	3	9	1.0	3.0
5	薛芳静	东南大学流行病与卫生统计学系	3	9	1.0	3.0