统计预测与决策干预分析代码

统计预测与决策干预分析是一种数据驱动的方法，通常应用于社会科学、商业和工程等领域。它结合了统计学模型和决策理论，旨在预测未来趋势，并基于这些预测来进行优化决策。

统计预测部分，常见的代码库如Python的`pandas`, `numpy`, `scikit-learn`等，可以用于数据清洗、特征工程、建立时间序列模型（如ARIMA、LSTM），或是利用机器学习算法（如线性回归、随机森林、梯度提升机）做预测。例如：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 加载数据
data = pd.read_csv('your_data.csv')
# 数据预处理
X = data[['feature1', 'feature2']] # 输入变量
y = data['target'] # 预测目标
# 模型训练
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)

决策干预分析则涉及到模拟实验（A/B测试）、敏感性分析和优化策略。例如，使用`scipy.optimize`进行最优化决策，或者通过`statsmodels`进行政策效果评估。关键代码可能会像这样：

from scipy.optimize import minimize
from statsmodels.formula.api import ols

# 定义决策函数
def objective(decision_variable, ...):
    # 这里计算基于给定决策变量的预期效果
    pass

# 调整参数找到最优解
solution = minimize(objective, initial_guess)

# 判断干预决策的效果
result = ols(formula='outcome ~ treatment + control', data=your_dataframe).fit()
effect = result.params['treatment']