基于年度时间序列数据的干预分析模型代码实现

基于年度时间序列数据的干预分析模型可以使用ARIMA模型进行建模。以下是一个基于Python的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['year'], index_col='year')

# 可视化时间序列数据
data.plot()
plt.show()

# 构建ARIMA模型
model = sm.tsa.ARIMA(data, order=(1, 1, 1))

# 执行模型拟合
fit = model.fit()

# 计算干预效应
effect = fit.forecast(steps=1) - data.tail(1)

print('干预效应为:', effect)

上面的代码实现了一个简单的ARIMA模型，并计算了在当前时间序列的基础上进行一步预测的干预效应。在实际应用中，可以根据具体问题选择合适的时间序列模型，并按照相应的步骤进行干预分析模型的实现。