過濾檢驗模型

① 高維分析中變數選擇的方法主要有

高維分析中變數選擇的方法主要有如下：

1、過濾法（Filter method）：

這種方法通過對每個變數進行獨立的評估，篩選出與目標變數的相關性較高的變數。常用的指標有皮爾遜相關系數、卡方檢驗、信息增益等。過濾法的優點是計算簡單，效率高，但缺點是沒有考慮到變數之間的相互關系。

4、基於穩定性選擇的方法：

穩定性選擇是一種通過多次抽樣和模型構建來評估變數重要性的方法。它可以通過測量變數在不同數據集中的穩定性來選擇出具有一致性影響的變數。常見的方法有隨機森林、穩定套索等。

5、方差選擇法（Variance Threshold）：

根據變數的方差大小來選擇特徵，通過設定一個閾值，只保留方差大於閾值的特徵。這種方法適用於特徵方差較大的情況。

6、相關系數法（Correlation-based Feature Selection）：

通過計算變數之間的相關系數來選擇特徵，如果兩個變數之間的相關系數較高，則說明它們具有一定的相關性，可以選擇其中一個變數作為代表。該方法可以幫助減少冗餘特徵。

② 為什麼要檢測濾芯的完整性

這是行業使用的一個硬性要求，必須要有的。比如說：
微孔濾膜和微孔濾膜折版疊過濾器完整性權是過濾器生產和使用中的關鍵問題。也是過濾器質量控制的核心問題。
在許多流體(氣體或液體)過濾過程中要求最大限度的保證過濾器在生產的最終階段和實際使用後的完整性。如：原液、生物液和葯液的除菌過濾過程就有這要求。對此，FDA對於食品和葯品的除菌過濾器必須具備相應的完整性的試驗文件和記錄，同時要求過濾器在出產前、現場安裝時和使用後對除菌過濾器進行嚴格的完整性試驗。
所謂折疊式過濾器的完整性，就是指微孔濾膜是否符合規定，是否存在缺陷，濾芯的端封和邊封是否有滲漏。
過濾器完整性檢驗方法主要有兩種：破壞性完整性檢驗方法（細菌挑戰試驗），非破壞性完整性檢驗方法。
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③ 中國股票市場弱式有效嗎

當然是有效的。中國證券市場是否有效或處於何種有效狀態，學者們作了大量的研究.從中國的現實情況來看，股市有效性的檢驗主要集中在是否具有弱式有效，國內學者評價有效市場假說的弱式有效的方法有兩類:一是檢驗證券價格的變動模型;二是設計一個投資策略，將其所獲收益和"簡單的購買--持有"策略所獲收益相比較.在這兩類方法中最具代表性的為"隨機遊走模型"和"過濾檢驗".無論是採用隨機遊走模型或過濾檢驗，都是要證明證券價格的時間序列是否存在顯著的系統變化規律，從而證明市場是否達到弱式有效市場.
一、股票市場的資本性與人民性中國股票市場的走勢一直低迷不振，上證指數至今還在3600點左右徘徊，並看不到興起的跡象。這是與高質量發展的要求完全不相符合的，明顯地暴露出存在一定的深層問題。首先是長期以來在管理層面上對於股票市場具有資本性缺失准確認識。資本性是股票市場的最基本特性，即股票市場是運作資本的市場。任何無視股票市場資本性的認識都必然會阻礙這一市場高質量發展。對於股票市場的貨幣資本最終需要轉化為生產資本而言，絕對不能將股票市場作為賭博市場或投機市場來看待和引導，不能將股票市場搞成單純是為貨幣資本服務的市場。只有在管理上堅定地維護股票市場的資本性，才能有效地推動股票市場高質量發展。再有需要明確股票市場是具有人民性的資本市場，即需要人民投資的市場。現在，中國股票市場的發展距離人民性要求相差甚遠，因為大部分中國人還是將錢都存在銀行里，造成中國是世界上企業間接融資比重最高的國家。所以，黨的十九屆五中全會明確提出需要：「提高直接融資比重。」要讓人民的錢更多地進入直接融資的資本市場。股票市場就是最主要的直接融資市場，應保證人民的投資進入股票市場。高質量發展的股票市場不可缺少人民性。
二、的錢聚集起來用於企業的生產或擴大再生產的基本功能。重要的是，高質量發展的股票市場融資功能體現為連續融資功能。通過這一功能可使上市公司在股票市場持續地融資。在國外，不少的企業都是這樣地依靠股票市場的融資做起來的，尤其是那些高科技企業都是通過連續融資，最後將企業做強做大的，企業的市值可以高達萬億美元。由於中國的股票市場自建立以來基本上一直缺少連續融資功能，所以從來沒有出現過市值萬億美元的企業。這是中國的股票市場發展缺乏高質量的集中體現。股票市場具有連續融資功能，需要做到兩點：第一，對於要再融資企業的股票沒有過度的炒作。第二，不能使要再融資企業的股票市值過於低迷。因此，在做不到這兩點的情況下，長期以來中國的股票市場不具有連續融資功能。而改變這種狀態，中國的股票市場必須向國外的股票市場學習，依靠制度的創新重塑市場環境，實現股價基本合理的市場秩序。只有這樣才能使中國的股票市場切實地具有連續融資功能，高質量地發展。
三、股票市場的投資保值功股票市場的保值功能就是指對於股民的投資能夠起到一定的資金保值作用。若沒有保值功能，那就會直接損害股票市場的融資功能，更會使股票市場難以具有連續融資功能。所以，成熟的規范的股票市場必定是具有保值功能的，不是沒有風險，而是應該沒有太大的風險。為了實現高質量發展，更需要使中國的股票市場具有良好的保值功能。由於中國經濟在改革開放之前造成了許多的商品價格不合理，在改革開放的進程中必須不斷地進行價格調整，而價格調整隻能是向上調高價格，因此必然造成普遍的價格上漲即貨幣貶值。在這種情況下，股票市場的保值功能具有特別重要的意義。因為人民的錢放在具有保值功能的股票市場是可以不貶值的。人民購買了股票，就是購買了股票所代表的企業資產。在貨幣貶值時期，企業的資產不貶值，而且還要在賬面上升值。所以，股票是人民最好的保值工具。如何才能具有良好的保值功能是股票市場建設的重要問題。對此，一是要向國外股票市場的管理制度學習，再是要具備市場化調控的資金實力和運作機制。但最關鍵的是認識問題，是必須認識到股票市場保值功能存在的重要性。

④ 特徵選擇的相關性過濾

    我們希望選出與標簽有關且有意義的特徵，因為這樣的特徵攜帶更多的信息，如果特徵與標簽無關，只會浪費計算內存，可能還會給模型帶來雜訊，在sklearn中有三種常用的方法來評判特徵與標簽之間的相關性：卡方，F檢驗，互信息

    1.1卡方過濾

        卡方過濾是專門針對離散型標簽（即分類問題）的相關性過濾，卡方檢驗類feature_selection.chi2計算每個非負特徵與標簽之間的卡方統計量，並依照卡方統計量由高到低為特徵排名，再結合feature_selection.SelectKBest這個可以輸入「評分標准」來選出前K個分數最高的特徵的類，我們可以藉此除去最可能獨立於標簽，與我們分類目的無關的特徵。

        另外，如果卡方檢查中檢測到某個特徵中所有的值都相同，會提示我們先使用方差過濾。

 1.2 K參數的選取

       實際中的數據量會很大，模型很復雜的時候也許不允許我們先跑一遍模型看看效果，而是希望最開始就能選擇一個最優的超參數K，可以使用學習曲線。

    通過這條曲線，我們可以觀察到，隨著K值的不斷增加，模型的表現不斷上升，這說明，K越大越好，數據中所有的特徵都是與標簽相關的。但是運行這條曲線的時間同樣也是非常地長，接下來說一種更好的選擇k的方法：看p值選擇k

        卡方檢驗的本質是推測兩組數據之間的差異，其檢驗的原假設是「兩組數據是相互獨立的」。卡方檢驗返回卡方值和P值兩個統計量，其中卡方值很難界定有效的范圍，而p值，我們一般使用0.01或0.05作為顯著性水平，即p值判斷邊界，具體如表格所示

        從特徵工程的角度，我們希望獲取卡方值很大，p值小於0.05的特徵，即和標簽是相關聯的特徵，而調用SelectKBest之前，我們可以直接從chi2實例化後的模型中獲得各個特徵所對應的卡方值和p值。

    1.3 F檢驗

        F檢驗，又稱ANOVA，方差齊性檢驗，是用來捕捉每個特徵與標簽之間的線性關系的過濾方法，它即可以做回歸也可以做分類，因此包含feature_selection.f_classif（F檢驗分類）和feature_selection.f_regression（F檢驗回歸）兩個類，其中F檢驗分類用於標簽是離散型變數的數據，而F檢驗回歸則用於標簽是連續性變數的數據。

        和卡方檢驗一樣，這兩個類都需要和SelectKBest連用，並且我們也可以直接通過輸出的統計量來判斷我們到底要設置多大的K值。F檢驗在數據服從正態分布是效果會非常穩定，因此如果使用F檢驗過濾，我們會先將數據轉化成正態分布的方式。

        F檢驗的本質是尋找兩組數據之間的線性關系，其原假設是「數據不存在顯著的線性關系」，它返回F值和P值兩個統計量，和卡方過濾一樣，我們希望選取P值小於0.05或是0.01的特徵，這些特徵與標簽是顯著線性相關的，而P值大於0.05或是0.01的特徵被 我們認為是與標簽沒有顯著線性關系的特徵，應該被刪除，以F檢驗的分類為例，在數字數據集上進行特徵選擇。

k=300，跟原特徵數一樣，說明沒有任何的特徵的p值大於0.01，所有的特徵都是與標簽相關的，因此不需要相關性過濾。

    1.4 互信息法

        互信息法是用來捕捉每個特徵與標簽之間的任意關系（線性關系和非線性關系）的過濾方法，跟F檢驗一樣，可以做回歸也可以做分類，並且包含兩個類feature_selection.mutual_info_classif和feature_selection.mutual_info_regression（互信息回歸），這兩個類的用法和參數都和F檢驗一模一樣，不過互信息法比F檢驗更加強大，F檢驗只能夠找出線性關系，而互信息法可以找出任意關系。

    1.5    過濾法總結

        通常來說，會先使用方差過濾，然後使用互信息法來捕捉相關性，不過了解各種各樣的過濾方式也是必要的。所有信息被總結在下表：

⑤ 財務管理基本原理知識點

財務管理基本原理知識點

財務管理是企業管理的一個組成部分，它是根據財經法規制度，按照財務管理的原則，組織企業財務活動，處理財務關系的一項經濟管理工作。下面是我收集的財務管理基本原理知識點，希望大家認真閱讀!

1、財務管理內容主要包括： 、 、 。

2、對子公司、聯營企業的投資也屬於長期投資的對象?

3、財務管理的目標主要有三個觀點，分別是 、 、 ;其中本書採用的是 。

4、利潤最大化存在的問題是：

5、增加公司價值與增加股東權益價值具有相同意義。

6、經營者的利益與股東利益的背離的解決措施包括

7、財務管理的基本理論是 。

8、證券類金融工具可以分為三類： 、 、 。

9、按交易工具的期限劃分，可以將金融市場分為 和 。

10、金融市場的基本功能包括 和 。

11、以下三個條件只要存在一個，市場就是有效的，這三個條件是：

12、按資本市場有效程度，可以將資本市場分為以下三類：

13、弱式有效市場的驗證方法包括：

14、在弱式有效市場下， 是無用的

15、半強式有效市場的驗證方法包括：

16、半強式有效市場下， 和 是無用的。

【答案】

1、財務管理內容主要包括： 長期投資 、 長期籌資 、 營運資本管理 。

2、對子公司、聯營企業的投資也屬於長期投資的對象?

答案：正確

3、財務管理的目標主要有三個觀點，分別是 利潤最大化 、 每股收益最大化 、 股東財富最大化 ;其中本書採用的是 股東財富最大化 。

4、利潤最大化存在的問題是：

(1)沒有考慮利潤的取得時間;

(2)沒有考慮投入資本與獲得利潤之間的配比關系;

(3)沒有考慮獲得利潤和所承擔風險的關系。

5、增加公司價值與增加股東權益價值具有相同意義。

答案：錯誤。公司價值的增加，是由於股東權益價值增加和債務價值增加引起的;假設債務價值不變，增加公司價值與增加股東權益價值具有相同意義;假設股東投資資本和債務價值不變，公司價值最大化與增加股東財富具有相同意義。

6、經營者的.利益與股東利益的背離的解決措施包括：監督、激勵

7、財務管理的基本理論是 現金流量理論 。

8、證券類金融工具可以分為三類： 固定收益證券 、 權益證券 、 衍生證券 。

9、按交易工具的期限劃分，可以將金融市場分為 貨幣市場 和 資本市場 。

10、金融市場的基本功能包括 資本融通功能 和 風險分配功能 。

11、以下三個條件只要存在一個，市場就是有效的，這三個條件是：理性的投資人、獨立的理性偏差、套利行為

12、按資本市場有效程度，可以將資本市場分為以下三類：弱式有效市場、半強式有效市場、強式有效市場

13、弱式有效市場的驗證方法包括：隨機遊走模型、過濾檢驗模型

14、在弱式有效市場下， 技術分析 是無用的

15、半強式有效市場的驗證方法包括：事件研究、共同基金錶現研究

16、半強式有效市場下， 技術分析 和 基本分析 是無用的。

⑥ 弱式有效資本市場檢驗方法有哪些

弱式有效資本市場檢驗方法：

1、隨機遊走：當日的收益率序列，與前N日的收益率序列不相關(股價是隨機遊走的)。

2、過濾檢驗：使用過濾規則交易的收益率，不能持續超過「簡單購買/持有」策略的收益率。

弱式有效市場是指：如果某一資本市場上的證券的價格充分地包含和反映其歷史價格的信息，那麼該資本市場就達到了「弱型有效」，或說滿足了「弱型效率」。

⑦ 特徵選擇總結之 過濾式特徵選擇（附代碼）——單變數過濾式特徵選擇方法總結

特徵選擇總結中的單變數過濾方法，主要包括以下幾種方法：

1. 最簡單的方差選擇：雖然直觀，但可能忽視重要信息，尤其在樣本不平衡時，方差小的特徵可能含有關鍵信息。建議篩選方差接近0的特徵，但需注意異常值處理。


2. 覆蓋率：針對類別型特徵，衡量不同類別的出現頻率，頻率低的特徵容易剔除，但確定「少數類」標准可能需要人工判斷。


3. 互信息：資訊理論中的度量，衡量特徵與目標變數減少不確定性的程度。互信息越大，特徵對目標的重要性越高，常用於離散特徵和離散目標的分析。


4. 卡方檢驗：適用於分類變數，衡量實際觀測值與理論值的偏離程度，卡方值大表示兩者偏差大，可用於特徵重要性的評估。


5. Fisher得分：針對連續特徵，通過計算特徵在不同類別中的差異，差異大且在同一類別內差異小的特徵重要。


6. WOE編碼和IV值：離散特徵與二分類問題的特徵重要性度量，反映變數對響應概率的影響，IV值越大，特徵區分能力越強。


7. 相關系數：如Pearson和Spearman秩相關系數，前者對線性關系敏感，後者對異常值不敏感，適用於不同模型中的特徵評估。

sklearn庫中提供了這些方法的實現，但在使用時需注意公式和計算細節，如卡方檢驗只計算部分情況，Fisher得分針對連續特徵，而WOE和IV值則針對離散特徵。在實際應用中，應根據問題特性和模型需求選擇合適的特徵選擇方法。