ScholarGate
Asistent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Dinamički prekinuti vremenski niz

Dinamički prekinuti vremenski niz (Dynamic ITS) proširuje standardni ITS dizajn tako što omogućava da se efekti intervencije razvijaju, opadaju ili pomeraju tokom više vremenskih kašnjenja, umesto da pretpostavlja jednu trenutnu promenu nivoa. On procenjuje kako se uticaj intervencije razvija tokom vremena, što ga čini posebno pogodnim za javno zdravlje, istraživanje zdravstvenih usluga i evaluaciju politika gde se efekti postepeno akumuliraju ili nestaju nakon početnog uticaja.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroPreuzmi slajdove

Pročitajte celu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.

Prijavite se

Mapa metoda

Okruženje srodnih metoda — izaberite čvor da biste istraživali.

Izvori

  1. Lopez Bernal, J., Cummins, S., & Gasparrini, A. (2017). Interrupted time series regression for the evaluation of public health interventions: a tutorial. International Journal of Epidemiology, 46(1), 348-355. DOI: 10.1093/ije/dyw098
  2. Wagner, A. K., Soumerai, S. B., Zhang, F., & Ross-Degnan, D. (2002). Segmented regression analysis of interrupted time series studies in medication use research. Journal of Clinical Pharmacy and Therapeutics, 27(4), 299-309. DOI: 10.1046/j.1365-2710.2002.00430.x

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Interrupted Time Series Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/causal-inference/dynamic-interrupted-time-series

Koja metoda?

Postavite ovu metodu pored njoj najbližih srodnika i čitajte ih uporedo — biblioteka polaže knjige na sto; izbor je na vama.

Uporedi uporedo

Citirana u

ScholarGateDynamic Interrupted Time Series (Dynamic Interrupted Time Series Analysis). Preuzeto 2026-06-15 sa https://scholargate.app/sr/causal-inference/dynamic-interrupted-time-series · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026