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logistic模型的最佳阈值r语言（原创实用版）目录1.引言2.Logistic 模型概述3.Logistic 模型中的阈值4.R 语言中寻找 Logistic 模型最佳阈值的方法5.实例分析6.结论正文1.引言Logistic 回归模型是机器学习领域中常用的一种分类算法，广泛应用于二分类问题的预测中。
在 Logistic 回归模型中，阈值是一个重要的参数，用于将预测概率映射为类别标签。
合适的阈值能够提高模型的分类性能。
本文将介绍如何在 R 语言中寻找 Logistic 模型的最佳阈值。
2.Logistic 模型概述Logistic 回归模型是一种用于解决二分类问题的线性模型，其基本形式如下：y = w^Tx + b其中，y 为二分类标签（取值为 0 或 1），x 为输入特征，w 为模型参数，b 为截距。
通过优化算法（如梯度下降）可以得到模型参数 w 和b。
3.Logistic 模型中的阈值在 Logistic 回归模型中，预测概率可以用 Sigmoid 函数计算：p(y=1|x) = 1 / (1 + exp(-z)其中，z = w^Tx + b。
我们可以根据预测概率设定一个阈值，将预测概率大于阈值的样本划分为正类，小于阈值的样本划分为负类。
4.R 语言中寻找 Logistic 模型最佳阈值的方法在 R 语言中，可以使用 glm（广义线性模型）函数拟合 Logistic 回归模型。
我们可以利用 R 的 built-in 函数来寻找最佳阈值。
首先，安装和加载必要的 R 包：install.packages("car")install.packages("ROCR")library(car)library(ROCR)接下来，加载数据并拟合 Logistic 回归模型：data(iris)set.seed(123) # 设置随机数种子以便结果可重复train_index <- sample(1:nrow(iris), 0.7 * nrow(iris))train_data <- iris[train_index, ]test_data <- iris[-train_index, ]logistic_model <- glm(Species ~., data = train_data, family = binomial(link = "logit"))然后，寻找最佳阈值：最佳阈值可以通过计算模型的 AIC（赤池信息准则）或 BIC（贝叶斯信息准则）来确定。
阈值选取的Hill估计方法改进——基于极值理论中POT模型
的实证分析
王元月;杜希庆;曹圣山
【期刊名称】《中国海洋大学学报（社会科学版）》
【年(卷),期】2012(000)003
【摘要】在极值理论中POT模型的框架下,对阈值选择的传统Hill估计方法进行改进,针对传统Hill估计方法中所存在的平稳性界定与拐点选择的问题,提出借助变点理论中拐点的选择来定量选取阈值,减少因主观判断所引起用值选取存在的误差.实证结果表明,通过此方法选取的阈值基本符合我国股票市场的运行情况,显示出一定的预警作用.并将此方法应用到证券市场风险价值的估算中,提高了估算精度.【总页数】5页(P42-46)
【作者】王元月;杜希庆;曹圣山
【作者单位】中国海洋大学经济学院,山东青岛266100;中国海洋大学经济学院,山东青岛266100;中国海洋大学数学科学学院,山东青岛266100
【正文语种】中文
【中图分类】F830
【相关文献】
1.LTE系统中基于改进样条插值的信道估计方法 [J], 李小文;宋海贝;方前军
2.三平行线阵中基于改进传播算子的二维DOA估计方法 [J], 杨晋生;孙光涛;陈为刚
3.超声声辐射力弹性成像中基于拉东变换的剪切波速度估计方法的改进研究 [J], 王丽婷;姜翔飞;张嵩;王丛知;郑海荣
4.POT模型在巨灾损失预测中的应用——基于MCMC方法的估计 [J], 解强
5.极值理论中阈值选取的Hill估计方法改进 [J], 宋加山;李勇;彭诚;王彪;方兆本因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
中国影子银行对银行风险承担阈值效应的实证研究摘要：本文以影子银行对银行风险承担的双重作用为出发点，在理论证明影子银行对银行风险承担可能存在阈值效应的基础上，进一步构建动态非线性面板模型进行实证检验。
结果表明：我国影子银行的发展与银行风险承担之间呈U形关系，存在阈值效应，阈值点出现在2013年左右；我国影子银行的发展对银行风险承担的影响程度依赖于银行资本情况、经营效率与资产规模；银行风险承担与内、外部影子银行规模之间均呈U形关系，但分别位于U形曲线的前半段与后半段，即目前内部影子银行发展有助于降低银行风险承担，而外部影子银行发展则倾向于提高银行风险承担。
下载论文网/3/关键词：影子银行；银行风险承担；阈值效应；动态面板模型中图分类号：文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2018）03-0021-08DOI：//一、引言影子银行最早产生于欧美国家，2008年次贷危机以来其作为和传统金融机构相平行的体系，对商业银行等传统金融机构产生了重要影响。
随着我国金融市场快速发展、中小企业融资需求增加、房地产市场资金紧缩等，我国影子银行规模不断增长，影子银行体系也从中小企业间的地下借贷逐渐演?为盘根错节的复杂网络。
根据金融稳定理事会公布的报告，2014年我国影子银行规模占全球总规模的比重为4% ，位列世界第三①。
根据国际评级机构穆迪的测算结果，截至2015年底我国影子银行规模总量超过53万亿元，占GDP的79%②。
据瑞银测算，2016年底中国影子银行规模约为60―70万亿元，占整体信贷的比重已从2006年的10%提高到33%③。
2008年金融危机后，我国影子银行规模持续膨胀。
从商业银行看，银行出于资本充足率、贷款额度等的限制和提高自身利润的需求，有动机从事影子银行业务以实现监管套利；从宏观经济看，利率市场化背景和典型的金融二元结构助推了我国影子银行的扩张。
因此，中国式影子银行一定程度上是由商业银行推动形成的，影子银行对传统银行的日常经营和风险承担状况将产生显著影响：首先，影子银行的发展可以降低融资成本，促进经济增长，增加银行的收入多样性，形成风险共担机制，从而降低商业银行风险承担水平。
托宾Q的行业阈值效应与企业投资理性——基于我国上市公司行业面板数据的实证分析蔡旺春;吴福象【摘要】利用我国上市公司细分行业的季度面板数据,通过构造向量自回归(VAR)和行业面板向量自回归(PVAR)模型,揭示了企业投资理性与托宾Q及其货币供给之间的长期关系.研究发现,企业投资对托宾Q的冲击具有逆向反应,表明我国上市公司投资具有很大的非理性成分.同时,行业管制对托宾Q的阈值效应及反馈方向具有较大的差异,垄断行业及高科技行业投资对托宾Q的反应比较迟缓,过度竞争性行业托宾Q值升高时,企业会倾向于投机性投资.由于货币供给作为一种名义变量,只能在短时间内影响实体经济,并且消退得比较快,长期影响则是中性的,为此必须做到放松管制和行业引导双管齐下.【期刊名称】《湘潭大学学报（哲学社会科学版）》【年(卷),期】2017(041)006【总页数】6页(P88-93)【关键词】托宾Q;行业阈值效应;企业投资理性;实体经济【作者】蔡旺春;吴福象【作者单位】南京大学商学院,江苏南京 210023;中国药科大学商学院,江苏南京211198;南京大学商学院,江苏南京 210023【正文语种】中文【中图分类】F830.59改革开放以来，中国经济在“外资牵引”和“老板进城”双轮驱动下，不仅催生了工业化和城市化，而且保持了近四十年的持续高速增长，成为世界经济增长史上的一个奇迹。
而在驱动我国经济增长的各类要素中，投资无疑是最为重要的因素，企业尤其是上市企业的投资行为更是研究的热点话题。
目前，有关企业投资理论的研究成果有乔根森(Jorgenson，1963)新古典模型、资本成本理论、MM理论，以及托宾Q理论等。
其中，James Tobin(1969)提出来的托宾Q理论自诞生以来就一直得到广泛的运用，并且在实践中不断发展，该理论的核心观点是：考察一项投资，实质上就是将新增资产的预期利润净现值与对应的重置成本进行比较，其比率q是决定投资是否可行的关键因素[1]15-29。
极值理论POT模型与阈值选取研究【摘要】极端值模型是准确估计“厚尾”分布金融资产回报市场风险的有力工具，本文研究了基于GPD分布的极值理论中的POT模型，并通过比较分析各种方法选取的阈值，得出最优的阈值u，最后通过POT模型计算和值。
【关键词】极值理论；POT模型；阈值；引言金融资产收益率，人们常常将结论建立在金融数据服从正态分布的假设之上，从而用方差来度量风险。
然而近年来一些研究者发现：实测数据分布的尾部往往厚于正态分布的尾部。
“厚尾”意味着极端事件引发的极端风险的真实值要比正态分布的大且发生更频繁[1]。
金融资产回报的分布具有明显的“厚尾”和非对称性，所以正态分布的假设将低估尾部极端风险。
极值理论提供了建立模型描述这些极端事件的理论基础，最早由Fisher和Tippett提出[2]。
极值理论主要有阈顶点（POT）模型和分块样本极大值（BMM）模型。
BMM模型主要对块极大值建模，POT模型是对观测值中所有的超过某一较大阈值的数据进行建模。
由于POT模型有效的运用了极端数据的观测值，它被认为是在实践中最有用的模型之一[3]。
极值理论以随机过程的极值分布为研究对象，具有刻画尾部的尾指数，较精确地评估极端事件导致的可能结果，而且不需要预设分布具体类型。
本文将首先介绍极端理论中的POT模型，然后分析选取阈值的方法。
阈值的选取正确的估计广义Pareto分布的参数，首先要选择适当的阈值。
如果值选的过高，会导致超额分布函数数据太少，从而参数估计的方差会偏高；但若值选取得过低则会产生有偏或不相合的估计。
因此确定合适的阈值在整个计算过程中非常重要。
由于不同阈值的确定方法，得出的阈值有较大的差距，还没有一个能够非常准确的确定阈值的方法。
极值不仅理论假设不符合金融风险厚尾的特征，而且不满足次可加性，计量的组合风险很可能大于组合中的各资产分别计量之和，与风险分散化相悖，并且只能估计超过某一损失的可能性，而无法测度损失程度。
计量经济学阈值模型摘要：1.计量经济学简介2.阈值模型的概念与作用3.阈值模型的应用领域4.阈值模型的优势与局限性5.我国阈值模型研究现状与展望正文：计量经济学是研究经济现象数量关系的一门学科，通过运用统计学、数学和经济学理论，对经济数据进行实证分析。
在计量经济学中，阈值模型作为一种重要的分析方法，具有广泛的应用。
阈值模型是指在某个特定的经济变量达到一定程度后，另一个经济变量才会发生变化。
这种模型主要用于研究具有非线性特征的经济关系，可以很好地解决线性模型难以解释的现象。
阈值模型将非线性关系转化为线性关系，从而更容易对数据进行拟合和预测。
阈值模型在多个领域具有广泛的应用，如金融市场、产业发展、宏观经济政策等。
在金融领域，阈值模型可以用于研究金融市场的波动、风险和危机；在产业发展方面，可以分析产业政策的阈值效应，为政策制定提供依据；在宏观经济政策方面，可以评估政策的阈值效应，以便更好地调整政策力度。
尽管阈值模型在理论上具有优势，但在实际应用中仍存在一定的局限性。
例如，阈值的选择和估计可能存在偏误，模型的稳定性较低等。
因此，在运用阈值模型时，研究者需要充分考虑其优缺点，结合具体问题和数据特点进行选择。
在我国，阈值模型研究尚处于发展阶段。
近年来，学者们在阈值模型的理论研究和实证应用方面取得了一定的成果。
然而，与国外研究相比，我国在阈值模型研究方面仍存在一定的差距。
未来，我国学者应加强对阈值模型理论的研究，拓展其在经济领域的应用，为我国经济政策制定和产业发展提供有力支持。
总之，计量经济学中的阈值模型是一种重要的分析方法，具有一定的优势和局限性。
确定最佳阈值的方法
确定最佳阈值，这可不是一件随随便便就能搞定的事儿啊！就好像你要在一堆糖果中挑出最甜的那颗，得有特别的方法才行。
想象一下，阈值就像是一道门，你得找到最合适的位置来安放它，才能让一切恰到好处。
有时候，它就像走钢丝，得小心翼翼地保持平衡。
咱可以从数据分析入手呀！把大量的数据当作是一片广阔的海洋，在里面畅游，寻找那些隐藏的规律和线索。
通过观察数据的分布、趋势，就像侦探在寻找蛛丝马迹一样，说不定就能发现那个关键的点。
或者可以试试实验的方法呢！就如同科学家在实验室里不断尝试，调整各种条件，看看哪种情况下能得到最理想的结果。
每一次的尝试都是一次冒险，每一个数据都是一块拼图，慢慢拼凑出最佳阈值的模样。
再不然，也可以依靠经验和直觉呀！就好像老司机开车，凭感觉也能知道什么时候该加速，什么时候该刹车。
虽然说直觉不一定总是准，但有时候它真的能给你带来意想不到的惊喜呢！
难道不是吗？确定最佳阈值不就是在各种可能性中穿梭，找到那条最合适的路吗？这需要耐心，需要细心，更需要勇气去尝试不同的方法。
也许会犯错，也许会走弯路，但那又怎样呢？每一次的尝试都是成长，每一次的失败都是积累。
总之，确定最佳阈值没有固定的方法，就像人生没有固定的模式一样。
我们要灵活多变，根据具体情况选择最合适的途径。
不要害怕尝试，不要害怕失败，因为只有这样，我们才能真正找到属于自己的最佳阈值，让一切都变得更加美好和顺畅。
regression discontinuity design in economics-回复什么是经济学中的“回归失真设计”？回归失真设计（Regression Discontinuity Design，简称RDD）是经济学中一种常见的研究方法，用于解决因果关系的识别问题。
在经济学的研究中，我们经常面临着一个问题，即如何确定某个政策或决策对经济变量的影响。
回归失真设计提供了一种有效的方法，通过利用某个阈值点处的变化来确定因果关系，并对结果进行推断。
回归失真设计的基本思想是利用一个基于某个阈值的跳变点，将参与者分成两组：一个群体被随机分配到了介入组，而另一个群体则被随机分配到了非介入组。
这样的分组方式可以排除外来因素的干扰，并且以相对较低的成本来获取有效的数据。
在理论和实证研究中，回归失真设计可用于估计政策、项目或决策对经济变量的短期和长期效应。
回归失真设计的基本步骤如下：1. 确定研究问题：确定要研究的变量和主题，以及感兴趣的因果关系。
2. 选择阈值：根据理论或实证观察，选择一个政策或决策变化的阈值。
这个阈值是系统性变动的一个点，可以将参与者分为两组。
3. 数据采集：收集相关数据来回答研究问题。
数据可以包括被干预变量、被观察变量和干扰变量。
确保数据的可靠性和有效性非常重要。
4. 制定规范：对于每个组别，制定一个观测模型，其中介绍了主要解释变量、被解释变量以及可能的干扰因素。
5. 估计效应：通过控制介入组和非介入组之间的差异，估计政策、项目或决策的短期和长期效应。
这可以通过近似等式、回归、分析等统计方法来完成。
6. 检验结果：使用统计假设检验来验证效应的显著性并评估分析的可靠性。
这有助于确定结果是否因由于随机性引起的偶然性误差而变得不具有统计意义。
7. 结果解释：解释回归失真设计的结果并阐明其对经济变量和政策的影响。
这通常需要结合领域知识和经济理论的背景进行深入分析。
回归失真设计在经济学中广泛应用于教育政策、卫生保健政策、劳动市场政策等领域。
阈值的选择
摘要：在选择特定的小波基函数的同时，通过进行阈值的最优选择，从而进行原始信号同去噪信号的对比，以及不同阈值选择后的信号的比较得到最优的阈值选择。
本文采用硬阈值与软阈值作为研究对象，通过比对两种阈值处理过后的信号平滑性以及稳定性等指标得到针对特定信号源的最佳阈值选择。
关键词：小波基函数、硬阈值、软阈值
1引言
阈值又称为阈强度，它主要是指释放一个行为反应所需要的最低刺激强度。
在对于股指指数的分析中，由于对股指及进行去噪分析中存在运用硬阈值或软阈值两种方法，为探究两种方法所得到的去噪结果的差异与联系，通过运用Matlab 软件的小波分析，对上证综指进行选定小波函数的去噪分析，在去噪分析的过程中通过选定硬阈值与软阈值的方式进行比较，从而得出最佳结果。
2文献综述
在吕瑞兰等的文章《采用不同小波母函数的阈值去噪方法性能分析》中指出，各类数据的分析技术中，数据存在不易消除的噪声，从而影响了系统的分辨率以及稳定性，更为严重的是噪声一旦超出正常信号承受范围将导致正常信号被完全淹没，从而需要找到一个合理有效的方式进行噪声的去除。
在他们的分析过程中，通过以理想原始光谱的信号作为基准，并且以去除噪声后的信号作为比对指标，从用三种小波族系以及四种阈值的选取方法对原始信号进行去噪的处理，从而得到光滑的曲线作为了理想的光谱数据，在此基础上采用Daubechies9以及Symlet7、11、14、15的小波族，阈值则选择了Rigrsure和“Sln”的重调方法得到了最优的去噪性能。
通过参考魏宝萍、李白萍《最优小波基的选取原则》一文，由于小波基对应的滤波器的性质对图象编码的影响更大,从而使得小波基的选择在小波变换图像压缩编码中就显得特别重要,直接影响到最终的压缩效果。
因此,选择一个合适的小波基就显得很重要。
通过比对小波基的正交性、衰减性、对称性、正则性来进
行小波基的最优选择。
本文通过采取其对称性的方法进行了小波基的选择，从而在选择的biorthgonal小波基基础上进行阈值的研究。
3实证分析
3.1原始信号处理
为了更加直观有效的进行原始信号与处理后信号的对比，特此选取上证综指进行研究对象，从而在得到所需的结论前提下，进而为股指这一指标提供相对有益的结论进行更好的分析，首先在Wind资讯中找到上证综指信息，并将所需数据导出。
为了分析的方便以及后续分析的要求，特此选取7年的上证综指数据（2006.11.13-2013.11.13）进行分析，根据股指每日以收盘价结尾的原则，选取收盘价为分析指标，并将所得数据导入Matlab中，得出如下原信号。
3.2 最佳小波基的选择
通过查阅相关文献中小波基的特性比较表的介绍可以看出，在haar、daubachies、biorthgonal、coiflets、symlets、meyr的小波基选择过程中根据其特
性的不同进行比较，从而选取最合适的小波基进行信号的处理。
根据原信号图形
不存在对称性的特征，选取biorthgonal小波基最符合原数据特征。
表1-1 常用小波基的特性比较表
特性比较haar daubachies biorthgonal coiflets symlets meyr
小波缩写表示形式haar
haar
db
dbN
bior
BiorNr.Nd
coif
coifN
Sym
SymN
meyr
meyr
正交性有有无有有有双正交性有有有有有有紧支撑性有有有有有无对称性对称近似对称不对称近似对称近似对称对称
支撑长度 1 2N-1 重构2Nr+1
分解2Nd+1
6N-1 2N-1 有限长度
小时矩阶数 1 N Nr-1 2N N ---- 通过选定bior小波基进行处理后得出五层的分解图像
由上图可以看出，在进行降噪处理后，突出了原信号的轮廓部分并且弱化了细节部分，即剔除了少数误差值。
由于只有通过降噪处理才可以有效的表现出原信号中有用的信息。
因为小波的多分辨特征能够将信号在不同尺度下进行多分辨的分解，即分层进行降噪操作，所以通过上述步骤，有效的进行了原信号与噪声分离的处理过程。
3.3 硬阈值与软阈值的比较
硬阈值函数定义为:Y=X.*（|X|>T）,其中|X|为小波变换的系数,T是预先选定的阈值，软阈值函数定义为:Y=X-T,X≥TX+T,X≤-T0,|X|小波变换的系数,T是预先选定的阈值.在通过运用Matlab软件中硬、软阈值的选取进行降噪过程从而探究不同阈值的选取条件下得出的结果的差异性。
软阈值降噪图像
硬阈值降噪图像
根据以上两图的比较可以看出软阈值的处理相比硬阈值的处理结果更为平滑，然而硬阈值的降噪处理相比则更为凸显尖峰特征，不难看出，软阈值的处理
更加注重整体的连贯性以及一致性的特征，从而得出的结果较为实用并且美观，但是相比硬阈值而言就忽略了大部分极值点的显示，硬阈值的处理能有效的将特
殊值保留但是整理图像稍显粗糙。
4结论
通过之前的一系列分析得出的结果可见如果是针对实际问题的分析，在阈值的选取方面更为偏向软阈值的选取，软阈值的处理能够将大范围的特征进行分析
描述，在忽略不影响总体特征的前提下进行实证分析。
如果是针对学术问题的探
究而言，在阈值的选取上更应该偏向硬阈值的选取，硬阈值的处理能将特殊值的
特征进行展示，从而分析特殊值对整体有无重大影响等过程。
两者比较见表1-2
表1-2 硬阈值以及软阈值处理结果比较
特性比较软阈值硬阈值
整体美观性美观粗糙
连贯、一致性信号连贯一致信号参差不齐极值的显示剔除保留
理论性与实际性选择实际性理论性
参考文献
[1]吕瑞兰、吴铁军、于玲.《采用不同小波母函数的阈值去噪方法性能分析》.
光谱学与光谱分析[J].2004.24(7).
[2]魏宝萍、李白萍.《最优小波基的选取原则》.甘肃科技[J].2007.23(10).
[3]裴萍、卞继承.《基于一种新阈值函数在信号去噪中的应用》,电子测试[J].
2013(07).
[4]兰芸、樊可清.《基于小波阈值去噪方法的研究》.科技信息[J].2008(2).。
