干预分析（intervention analysis），理学-统计学-数理统计-时间序列，定量分析时间序列模型如何受到外部因素影响的方法。干预分析是由G.E.P.博克斯（George E.P.Box，1919～2013）和刁锦寰于20世纪70年代引入的，提供了对于干预影响时间序列的效果进行评估的一个框架，这里假设干预是通过改变时间序列的均值函数或趋势而对过程施加影响的。影响时间序列的特殊事件或态势称为干预。干预既可以是自然产生的，也可以是人为施加的。对于单一干预的情况，经适当变换后，时间序列的一般模型为：式中为均值函数的变化；为未受干预影响的基础时间序列。既可能是平稳的，也可能是非平稳的；既可能是季节性的，也可能是非季节性的。对于的建模大多借助阶梯函数或者脉冲函数来实现。公式如下：在干预导致均值函数发生了永久性偏移的情况下，如果影响是即时的，那么偏移可建模为：式中为干预影响强度的未知参数。如果干预经过个时间单位的延迟后作用才显现，并且已知，那么偏移可建模为：如果干预只是逐渐地影响均值函数，其全部影响作用只有经历很长时期方能充分体现出来，那么偏移可建模为：式中，其初始条件为。