过滤检验模型

① 高维分析中变量选择的方法主要有

高维分析中变量选择的方法主要有如下：

1、过滤法（Filter method）：

这种方法通过对每个变量进行独立的评估，筛选出与目标变量的相关性较高的变量。常用的指标有皮尔逊相关系数、卡方检验、信息增益等。过滤法的优点是计算简单，效率高，但缺点是没有考虑到变量之间的相互关系。

4、基于稳定性选择的方法：

稳定性选择是一种通过多次抽样和模型构建来评估变量重要性的方法。它可以通过测量变量在不同数据集中的稳定性来选择出具有一致性影响的变量。常见的方法有随机森林、稳定套索等。

5、方差选择法（Variance Threshold）：

根据变量的方差大小来选择特征，通过设定一个阈值，只保留方差大于阈值的特征。这种方法适用于特征方差较大的情况。

6、相关系数法（Correlation-based Feature Selection）：

通过计算变量之间的相关系数来选择特征，如果两个变量之间的相关系数较高，则说明它们具有一定的相关性，可以选择其中一个变量作为代表。该方法可以帮助减少冗余特征。

② 为什么要检测滤芯的完整性

这是行业使用的一个硬性要求，必须要有的。比如说：
微孔滤膜和微孔滤膜折版叠过滤器完整性权是过滤器生产和使用中的关键问题。也是过滤器质量控制的核心问题。
在许多流体(气体或液体)过滤过程中要求最大限度的保证过滤器在生产的最终阶段和实际使用后的完整性。如：原液、生物液和药液的除菌过滤过程就有这要求。对此，FDA对于食品和药品的除菌过滤器必须具备相应的完整性的试验文件和记录，同时要求过滤器在出产前、现场安装时和使用后对除菌过滤器进行严格的完整性试验。
所谓折叠式过滤器的完整性，就是指微孔滤膜是否符合规定，是否存在缺陷，滤芯的端封和边封是否有渗漏。
过滤器完整性检验方法主要有两种：破坏性完整性检验方法（细菌挑战试验），非破坏性完整性检验方法。
希望能帮得到你，有需要也可以私下交流！

③ 中国股票市场弱式有效吗

当然是有效的。中国证券市场是否有效或处于何种有效状态，学者们作了大量的研究.从中国的现实情况来看，股市有效性的检验主要集中在是否具有弱式有效，国内学者评价有效市场假说的弱式有效的方法有两类:一是检验证券价格的变动模型;二是设计一个投资策略，将其所获收益和"简单的购买--持有"策略所获收益相比较.在这两类方法中最具代表性的为"随机游走模型"和"过滤检验".无论是采用随机游走模型或过滤检验，都是要证明证券价格的时间序列是否存在显著的系统变化规律，从而证明市场是否达到弱式有效市场.
一、股票市场的资本性与人民性中国股票市场的走势一直低迷不振，上证指数至今还在3600点左右徘徊，并看不到兴起的迹象。这是与高质量发展的要求完全不相符合的，明显地暴露出存在一定的深层问题。首先是长期以来在管理层面上对于股票市场具有资本性缺失准确认识。资本性是股票市场的最基本特性，即股票市场是运作资本的市场。任何无视股票市场资本性的认识都必然会阻碍这一市场高质量发展。对于股票市场的货币资本最终需要转化为生产资本而言，绝对不能将股票市场作为赌博市场或投机市场来看待和引导，不能将股票市场搞成单纯是为货币资本服务的市场。只有在管理上坚定地维护股票市场的资本性，才能有效地推动股票市场高质量发展。再有需要明确股票市场是具有人民性的资本市场，即需要人民投资的市场。现在，中国股票市场的发展距离人民性要求相差甚远，因为大部分中国人还是将钱都存在银行里，造成中国是世界上企业间接融资比重最高的国家。所以，党的十九届五中全会明确提出需要：“提高直接融资比重。”要让人民的钱更多地进入直接融资的资本市场。股票市场就是最主要的直接融资市场，应保证人民的投资进入股票市场。高质量发展的股票市场不可缺少人民性。
二、的钱聚集起来用于企业的生产或扩大再生产的基本功能。重要的是，高质量发展的股票市场融资功能体现为连续融资功能。通过这一功能可使上市公司在股票市场持续地融资。在国外，不少的企业都是这样地依靠股票市场的融资做起来的，尤其是那些高科技企业都是通过连续融资，最后将企业做强做大的，企业的市值可以高达万亿美元。由于中国的股票市场自建立以来基本上一直缺少连续融资功能，所以从来没有出现过市值万亿美元的企业。这是中国的股票市场发展缺乏高质量的集中体现。股票市场具有连续融资功能，需要做到两点：第一，对于要再融资企业的股票没有过度的炒作。第二，不能使要再融资企业的股票市值过于低迷。因此，在做不到这两点的情况下，长期以来中国的股票市场不具有连续融资功能。而改变这种状态，中国的股票市场必须向国外的股票市场学习，依靠制度的创新重塑市场环境，实现股价基本合理的市场秩序。只有这样才能使中国的股票市场切实地具有连续融资功能，高质量地发展。
三、股票市场的投资保值功股票市场的保值功能就是指对于股民的投资能够起到一定的资金保值作用。若没有保值功能，那就会直接损害股票市场的融资功能，更会使股票市场难以具有连续融资功能。所以，成熟的规范的股票市场必定是具有保值功能的，不是没有风险，而是应该没有太大的风险。为了实现高质量发展，更需要使中国的股票市场具有良好的保值功能。由于中国经济在改革开放之前造成了许多的商品价格不合理，在改革开放的进程中必须不断地进行价格调整，而价格调整只能是向上调高价格，因此必然造成普遍的价格上涨即货币贬值。在这种情况下，股票市场的保值功能具有特别重要的意义。因为人民的钱放在具有保值功能的股票市场是可以不贬值的。人民购买了股票，就是购买了股票所代表的企业资产。在货币贬值时期，企业的资产不贬值，而且还要在账面上升值。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场建设的重要问题。对此，一是要向国外股票市场的管理制度学习，再是要具备市场化调控的资金实力和运作机制。但最关键的是认识问题，是必须认识到股票市场保值功能存在的重要性。

④ 特征选择的相关性过滤

    我们希望选出与标签有关且有意义的特征，因为这样的特征携带更多的信息，如果特征与标签无关，只会浪费计算内存，可能还会给模型带来噪声，在sklearn中有三种常用的方法来评判特征与标签之间的相关性：卡方，F检验，互信息

    1.1卡方过滤

        卡方过滤是专门针对离散型标签（即分类问题）的相关性过滤，卡方检验类feature_selection.chi2计算每个非负特征与标签之间的卡方统计量，并依照卡方统计量由高到低为特征排名，再结合feature_selection.SelectKBest这个可以输入“评分标准”来选出前K个分数最高的特征的类，我们可以借此除去最可能独立于标签，与我们分类目的无关的特征。

        另外，如果卡方检查中检测到某个特征中所有的值都相同，会提示我们先使用方差过滤。

 1.2 K参数的选取

       实际中的数据量会很大，模型很复杂的时候也许不允许我们先跑一遍模型看看效果，而是希望最开始就能选择一个最优的超参数K，可以使用学习曲线。

    通过这条曲线，我们可以观察到，随着K值的不断增加，模型的表现不断上升，这说明，K越大越好，数据中所有的特征都是与标签相关的。但是运行这条曲线的时间同样也是非常地长，接下来说一种更好的选择k的方法：看p值选择k

        卡方检验的本质是推测两组数据之间的差异，其检验的原假设是“两组数据是相互独立的”。卡方检验返回卡方值和P值两个统计量，其中卡方值很难界定有效的范围，而p值，我们一般使用0.01或0.05作为显著性水平，即p值判断边界，具体如表格所示

        从特征工程的角度，我们希望获取卡方值很大，p值小于0.05的特征，即和标签是相关联的特征，而调用SelectKBest之前，我们可以直接从chi2实例化后的模型中获得各个特征所对应的卡方值和p值。

    1.3 F检验

        F检验，又称ANOVA，方差齐性检验，是用来捕捉每个特征与标签之间的线性关系的过滤方法，它即可以做回归也可以做分类，因此包含feature_selection.f_classif（F检验分类）和feature_selection.f_regression（F检验回归）两个类，其中F检验分类用于标签是离散型变量的数据，而F检验回归则用于标签是连续性变量的数据。

        和卡方检验一样，这两个类都需要和SelectKBest连用，并且我们也可以直接通过输出的统计量来判断我们到底要设置多大的K值。F检验在数据服从正态分布是效果会非常稳定，因此如果使用F检验过滤，我们会先将数据转化成正态分布的方式。

        F检验的本质是寻找两组数据之间的线性关系，其原假设是“数据不存在显著的线性关系”，它返回F值和P值两个统计量，和卡方过滤一样，我们希望选取P值小于0.05或是0.01的特征，这些特征与标签是显著线性相关的，而P值大于0.05或是0.01的特征被 我们认为是与标签没有显著线性关系的特征，应该被删除，以F检验的分类为例，在数字数据集上进行特征选择。

k=300，跟原特征数一样，说明没有任何的特征的p值大于0.01，所有的特征都是与标签相关的，因此不需要相关性过滤。

    1.4 互信息法

        互信息法是用来捕捉每个特征与标签之间的任意关系（线性关系和非线性关系）的过滤方法，跟F检验一样，可以做回归也可以做分类，并且包含两个类feature_selection.mutual_info_classif和feature_selection.mutual_info_regression（互信息回归），这两个类的用法和参数都和F检验一模一样，不过互信息法比F检验更加强大，F检验只能够找出线性关系，而互信息法可以找出任意关系。

    1.5    过滤法总结

        通常来说，会先使用方差过滤，然后使用互信息法来捕捉相关性，不过了解各种各样的过滤方式也是必要的。所有信息被总结在下表：

⑤ 财务管理基本原理知识点

财务管理基本原理知识点

财务管理是企业管理的一个组成部分，它是根据财经法规制度，按照财务管理的原则，组织企业财务活动，处理财务关系的一项经济管理工作。下面是我收集的财务管理基本原理知识点，希望大家认真阅读!

1、财务管理内容主要包括： 、 、 。

2、对子公司、联营企业的投资也属于长期投资的对象?

3、财务管理的目标主要有三个观点，分别是 、 、 ;其中本书采用的是 。

4、利润最大化存在的问题是：

5、增加公司价值与增加股东权益价值具有相同意义。

6、经营者的利益与股东利益的背离的解决措施包括

7、财务管理的基本理论是 。

8、证券类金融工具可以分为三类： 、 、 。

9、按交易工具的期限划分，可以将金融市场分为 和 。

10、金融市场的基本功能包括 和 。

11、以下三个条件只要存在一个，市场就是有效的，这三个条件是：

12、按资本市场有效程度，可以将资本市场分为以下三类：

13、弱式有效市场的验证方法包括：

14、在弱式有效市场下， 是无用的

15、半强式有效市场的验证方法包括：

16、半强式有效市场下， 和 是无用的。

【答案】

1、财务管理内容主要包括： 长期投资 、 长期筹资 、 营运资本管理 。

2、对子公司、联营企业的投资也属于长期投资的对象?

答案：正确

3、财务管理的目标主要有三个观点，分别是 利润最大化 、 每股收益最大化 、 股东财富最大化 ;其中本书采用的是 股东财富最大化 。

4、利润最大化存在的问题是：

(1)没有考虑利润的取得时间;

(2)没有考虑投入资本与获得利润之间的配比关系;

(3)没有考虑获得利润和所承担风险的关系。

5、增加公司价值与增加股东权益价值具有相同意义。

答案：错误。公司价值的增加，是由于股东权益价值增加和债务价值增加引起的;假设债务价值不变，增加公司价值与增加股东权益价值具有相同意义;假设股东投资资本和债务价值不变，公司价值最大化与增加股东财富具有相同意义。

6、经营者的.利益与股东利益的背离的解决措施包括：监督、激励

7、财务管理的基本理论是 现金流量理论 。

8、证券类金融工具可以分为三类： 固定收益证券 、 权益证券 、 衍生证券 。

9、按交易工具的期限划分，可以将金融市场分为 货币市场 和 资本市场 。

10、金融市场的基本功能包括 资本融通功能 和 风险分配功能 。

11、以下三个条件只要存在一个，市场就是有效的，这三个条件是：理性的投资人、独立的理性偏差、套利行为

12、按资本市场有效程度，可以将资本市场分为以下三类：弱式有效市场、半强式有效市场、强式有效市场

13、弱式有效市场的验证方法包括：随机游走模型、过滤检验模型

14、在弱式有效市场下， 技术分析 是无用的

15、半强式有效市场的验证方法包括：事件研究、共同基金表现研究

16、半强式有效市场下， 技术分析 和 基本分析 是无用的。

⑥ 弱式有效资本市场检验方法有哪些

弱式有效资本市场检验方法：

1、随机游走：当日的收益率序列，与前N日的收益率序列不相关(股价是随机游走的)。

2、过滤检验：使用过滤规则交易的收益率，不能持续超过“简单购买/持有”策略的收益率。

弱式有效市场是指：如果某一资本市场上的证券的价格充分地包含和反映其历史价格的信息，那么该资本市场就达到了“弱型有效”，或说满足了“弱型效率”。

⑦ 特征选择总结之 过滤式特征选择（附代码）——单变量过滤式特征选择方法总结

特征选择总结中的单变量过滤方法，主要包括以下几种方法：

1. 最简单的方差选择：虽然直观，但可能忽视重要信息，尤其在样本不平衡时，方差小的特征可能含有关键信息。建议筛选方差接近0的特征，但需注意异常值处理。


2. 覆盖率：针对类别型特征，衡量不同类别的出现频率，频率低的特征容易剔除，但确定“少数类”标准可能需要人工判断。


3. 互信息：信息论中的度量，衡量特征与目标变量减少不确定性的程度。互信息越大，特征对目标的重要性越高，常用于离散特征和离散目标的分析。


4. 卡方检验：适用于分类变量，衡量实际观测值与理论值的偏离程度，卡方值大表示两者偏差大，可用于特征重要性的评估。


5. Fisher得分：针对连续特征，通过计算特征在不同类别中的差异，差异大且在同一类别内差异小的特征重要。


6. WOE编码和IV值：离散特征与二分类问题的特征重要性度量，反映变量对响应概率的影响，IV值越大，特征区分能力越强。


7. 相关系数：如Pearson和Spearman秩相关系数，前者对线性关系敏感，后者对异常值不敏感，适用于不同模型中的特征评估。

sklearn库中提供了这些方法的实现，但在使用时需注意公式和计算细节，如卡方检验只计算部分情况，Fisher得分针对连续特征，而WOE和IV值则针对离散特征。在实际应用中，应根据问题特性和模型需求选择合适的特征选择方法。