模型

2019年阿里团队发表在CIKM上的论文“Multi-Interest Network with Dynamic Routing for Recommendation at Tmall”，应用胶囊网络的动态路由算法来构建一个多兴趣网络MIND，是一个召回阶段的模型。 本文是在召回阶段的工作，来满足用户兴趣的物品的有效检索。建立 「用户兴趣模型」 和 「寻找用户兴趣表示」 是非常重要的，但由于 「用户的兴趣存在着多样性」 并不是一件容易的事。 现有的一些用户兴趣表示方法： 1.基于协同过滤的方法通过历史交互物品或隐藏因子来表示用户兴趣：会遇到稀疏和计算问题。 2.基于深度学习的方法用低维Embedding向量表示用户兴趣： 作者认为这是多兴趣表达的一个瓶颈，因为必须压缩所有与用户多兴趣相关的信息到一个表示向量，所以关于用户多兴趣的所有信息是混合在一起的，导致召回阶段物品检测不准确。 3.DIN在Embedding的基础上加入Attention机智：但采用attention机制对于每个目标物品，都需要重新计算用户表示，因此无法使用在召回阶段。 关于胶囊网络： 囊间动态路由算法，Dynamic Routing胶囊算法的核心就在于此处参数b的更新方法：更新参数时，综合考量了低层特征 与输出胶囊特征，由于二者都是向量，当二者同向时，即二者相似度较高，当前的低层特征更能反映图像特征，乘积为正，b权重增加，表示当前低层胶囊更被高层胶囊所“接纳”；相反，当二者反向时，代表当前低层特征与输出胶囊匹配度并不高，乘积为负，b权重减小，表示当前低层胶囊被更高层胶囊所“排斥”。通过这样的权重更新方式建立起了低层特征与高层特征的关联，使模型更能“理解”图像。 “胶囊”是一组聚合起来输出整个向量的小神经元。采用动态路由学习胶囊之间的连接权值，并利用期望最大化算法（EM）对其进行改进，克服了一些不足，获得了更好的精度。 主要贡献： 文章关注的是在召回阶段用户的多兴趣的问题，提出了使用 动态路由的多兴趣网络（MIND） 来学习用户表示。 最主要的「创新点」是：采用胶囊网络的动态路由算法来获得用户多兴趣表示，将用户的历史行为聚集成多个集合内容，每一组历史行为进一步用于推断对应特定兴趣的用户表示向量。这样，对于一个特定的用户，MIND输出了多个表示向量，它们共同代表了用户的不同兴趣。用户表示向量只计算一次，可用于在匹配阶段从十亿个尺度的物品中检索相关物品。 任务目标 召回任务的目标是对于每一个用户 从十亿规模的物品池检索出包含与用户兴趣相关的上千个物品集。 模型输入 对于模型，每个样本的输入可以表示为一个三元组 ，其中 代表与用户 交互过的物品集，即用户的历史行为； 表示用户的属性，例如性别、年龄等； 表示为目标物品 的一些特征，例如物品id和种类id等。 核心任务 学习一个函数可以将User-Item实例（原生特征）映射为用户兴趣Embedding表达集合 为用户 的向量表示， 为embedding的维度， 表示向量数量即兴趣的数量。 若 =1，即其他模型（如Youtube DNN）的Embedding表示方式，物品 的Embedding函数为： 其中 ， 表示一个Embedding&Pooling层。 最终结果 根据评分函数检索得到top N个候选项： 根据评分函数检索：即根据 目标物品与用户表示向量的内积的最大值作为相似度依据 ，DIN的Attention部分也是以这种方式来衡量两者的相似度。 Embedding层的输入由三部分组成，用户属性 、用户行为 和目标物品标签 。每一部分都由多个id特征组成，则是一个高维的稀疏数据，因此需要Embedding技术将其映射为低维密集向量。 相对于单一向量进行用户兴趣表示，作者采用多个表示向量来分别表示用户不同的兴趣。通过这个方式，在召回阶段，用户的多兴趣可以分别考虑，对于兴趣的每一个方面，能够更精确的进行物品检索。 为了学习多兴趣表示，作者利用胶囊网络表示学习的动态路由将用户的历史行为分组到多个簇中。来自一个簇的物品应该密切相关，并共同代表用户兴趣的一个特定方面。 动态路由 “胶囊”是一种用一个向量表示的新型神经元，而不是普通神经网络中使用的一个标量。基于向量的胶囊期望能够表示一个实体的不同属性，其中胶囊的方向表示一个属性，胶囊的长度用于表示该属性存在的概率。 动态路由是胶囊网络中的迭代学习算法，用于学习低水平胶囊和高水平胶囊之间的路由对数 (logit) ，来得到高水平胶囊的表示。 我们假设胶囊网络有两层，即低水平胶囊 和高水平胶囊 ， 表示胶囊的个数 表示每个胶囊内的神经元个数（向量长度）。路由对数 通过以下计算得到并进行更新： 其中 表示待学习的双线性映射矩阵（在胶囊网络的原文中称为转换矩阵）。 通过计算路由对数，将高阶胶囊 的候选向量计算为所有低阶胶囊的加权和： 采用多个向量来表达 User 不同的兴趣，将 User 的历史行为分组到多个 Interest Capsules 的过程。实现逻辑如下： 输入： 输出： 定义： （1） 动态兴趣个数 （2）低阶行为向量Embedding表达： 代表User的行为向量（同 ） （3）高阶兴趣向量Embedding表达： 代表User的兴趣向量（同 ） （4）行为向量 与兴趣向量 之间的路由logit： （5）双线性映射矩阵： 步骤： （1） 计算兴趣Embedding个数 （2）初始化 （使用正态分布初始化） （3）遍历迭代次数 （3.1）对所有的行为路由 ，计算 （3.2）对所有的兴趣路由 ，计算 和 （3.3）迭代更新 其中 是一个共享矩阵 通过多兴趣提取层，多个兴趣胶囊从用户行为embedding建立。在训练期间，我们设计一个标签意识注意力层：让标签（目标）物品选择使用过的兴趣胶囊。特别的，对于每一个标签物品，计算兴趣胶囊和标签物品embedding之间的相似性，并且计算兴趣胶囊的权重和作为目标物品的用户表示向量，通过相应的兼容性确定一个兴趣胶囊的权重。 训练 得到用户向量 和标签物品embedding 后，计算用户 和标签物品 交互的概率：

很多人不知道应该如何去运营小红书，选题、账号创作、拍摄也很难找到自己的定位，无法打造一个具有个人特色的IP账号。作者为我们总结了应该如何去运营小红书，分享了36个小红书运营思维模型，希望对你有所帮助。一、小红书运营1.小红书投放方法论结合官方卖点拆解，配合流量助推工具而形成，从品类到定位到达人，最后放大流量，形成小红书品牌在小红书系统打法。图1：异识方法论卖点细分：兴趣型，功能性，场景型；人群/场景：核心人群/竞品/品类/场景，垂直场景/泛使用场景；形式/达人：热点型内容/吸引型内容/导购型内容，核心达人/兴趣达人/相关达人；放大流量：专业号&蒲公英，薯条&效果广告，品牌广告&IP合作。2.博主运营全景图此图为我们原创，从博主定位、变现设计、深化定位到具体的选题、账号创作和拍摄、调整等步骤组成，真正帮助IP，找到自身定位和变现方式，由此成为知名博主、头部博主和跨品类运营者。图2：博主运营全景图3.不同阶段投放诉求参考引响将小红书种草需求进行拆解无品牌心智，核心是带货；通过新品0到1，完成初始口碑积累；新品1到10阶段，人群渗透，做心智渗透；成熟品牌，成熟单品口碑维护，心智巩固同时做好舆情控制。图3：引响不同阶段品牌诉求4.小红书IDEA方法论IDEA模型是小红书官方提出营销思维工具，通过洞察（Insight）、定义（Define）、抢占（EXpend）和拥护（Advocate）四个步骤，让品牌在小红书长大起来。图4：IDEA方法论Insight：洞察需求，借助小红书官方工具，用户在小红书留下数据，去帮助品牌洞察需求，找准赛道，确认产品打什么样的用户心智；Define：定义产品，定义产品命名、核心卖点、借助达人+新品试用工具，帮助客户定义产品卖点和传播点，做好第一轮MVP测试；Expand：抢占赛道，Expand不仅是指销量提升，更在意品牌在品类、用户心智提升，此阶段，通过小红书信息流和搜索工具，抢占品类SOV，获得更高市场份额；Advocate：拥护品牌，当用户使用好产品，发生过美好体验后，会进行二次分享，品牌可进行内容沉淀，与此同时，品牌可用小红书品牌广告，如火焰话题、开屏广告、商业话题等工具，聚集品牌内容，进而拥护品牌。5.小红书电商ROI计算摘取：火箭大数据，对于站外ROI转化采取CPE（赞+藏+评+关注）为衡量指标，在小红书投放花了1W块，拿到2000个互动，那CPE的成本就是5块。通过监控T指标，即淘宝搜索/小红书互动的比例，这我们就能得到，淘宝搜索是小红书互动的比例，如2000个互动，给淘宝带来10000个搜索，则T的数值就是5。衡量种草品牌关键词，通过商卡、品销宝和购物以及淘内免费流量，此刻，衡量成交量，就是S搜索量×转化率，成交量就得出，成交金额即成绩量×客单价，最后通过转化归因，看最终相关系数。图5：小红书转化ROI系统6.531信息流爆文打造模型通过5种以上笔记类型，上信息流，快速让测出笔记风格类型，然后通过30%精力打造潜力爆文，10%针对加推笔记的爆文笔记，找到回搜率高且能够为站外引流的笔记，531爆文核心模型，就是不间断过滤优质文章笔记，由此形成。图6：531爆文打造模型7.消费者认知模型此模型由飞扬在增长提出，目前抖音种草主要通过内容出发，无论是企业号还是KOL以内容为出发点，主要分为存钱和取钱两个步骤：存钱动作包括种草+心智品牌建设，取钱动作，包括流量和店铺直播，对于品牌种草要两方面平衡，只种不收无法获得利润，只收不种，难以持久，需要最终保持平衡。图7：消费者认知模型8.T+H链条转化T+H天猫和小红书销售转化，由小红书营销带来的天猫转化。小红书内容＜小红书曝光量＜阅读量＜互动量＜天猫访客量＜天猫成交量，这上面是以一整条营销流水线，每一个环节的数据，都可以记录，不断分析和对比，数据好的分析其原因，数据不好，分析其不好的原因。9.博主定位四象限通过定位四象限来梳理自身的定位，从我做出什么，我在小红书分享上面入手，由此确定自己在小红书定位。图8：小新定位四象限举例包括昵称、性别、年龄、生活状态、价值观等方面，越详细越好，内容越多，后期提炼选题的方向也会越多；我做过什么：将自己过往经历总结，工作、生活的亮点，即使是失败经验都可以总结；我做出什么：在过往的经历中，做过哪些内容，如定位母婴板块，可突出超级为带娃，如做知识博主，可写上做过哪些从0到1的项目；我在小红书分享什么：自己想在小红书分享哪些内容，后期通过哪些方式变现，同时评估能否持续更新，如果是知识博主，有没有打磨了哪些产品，怎么包装和售卖。10.博主360度定位模型根据奥美定位模型，将博主定位分为输出内容、身份角色、呈现形式、人格调性、变现路径、记忆点和对标选择、核心赛道8个部分，每个部分进行细化，确定IP定位。图9：博主360定位模型11.10-3-1红书选题吕白在《爆款小红书》提出3-10-1模型，如果不确定写何种类型的风格，可选择3个领域，然后找到10篇目前比较火的笔记，然后将其整理成文档，进行模仿创作，最终选择适合自己的一个领域，进行持续深耕。对于自身定位不清的博主或者品牌方，可以选择多个领域，把市面不错的爆文进行整理成表格，模仿就是最大的创新，先模仿，进而找到更适合自己的笔记风格，创造相应的爆文。图10：小红书爆款选题资料库12.小红书标题创作公式小红书标题上限是20个字，其次封面占据位置大，标题所占的视线比较少，对用户注意力刺激仅次于封面，标题是小红书笔记第二大刺激力。在标题创作，可通过目标人群+问题+解决方案+情绪价值+行动指令+口语化进行随机组合。人群即使用产品针对的人、场景是产品使用场景、解决方案即数字化解决方案，情绪价值就是表达的喜欢程度，行动指令即让用户去使用，口语化即整个标题，通俗易懂，用户能听得懂，进行传播。图11：小红书万能标题公式13.正文创作总-分-总撰写小红书正文最常用的结构方式，符合读者阅读习惯，也能清晰表达产品观点。总：提纲挈领，表达自己对产品使用体验，带来具体实质性的改变；分：清晰表达实现这种效果的原因是身份，是产品哪些成分实现的；总：总结，号召大家去购买这项产品，相应购买渠道。14.不同品牌广告投放复盘在小红书投放主要分为声量、ROI型和线索型投放商家，每一种商家考核的标准、不同阶段是不同的。声量型：声量型强调品牌的知名度，在内容摸索期，关注点击成本、互动成本和爆文相关，在声量提升期，关注回收率和占位情况。ROI型：特备强调关注站内外商品转化，在笔记测试期，关注点击成本和Ctr,在商品测试期，考核商品访问率和架构成本，在收割期，强调GMV和ROI转化。线索型：对于拿私信类客户，在素材测试期，关注点击成本和点击率，在心智占领期，关注私信开口数和表单数量，最后在成本优化期，关注表单成本和私信成本。图12：不同品牌广告投放复盘模型二、媒介传播篇1.媒介传播模型菲利普·科特勒在《营销管理》，将传播过程包括9大要素：发送者、接收者、信息、媒体、编码、解码、反应、反馈和噪音，营销者为了让它们的信息可以传播出去，必须在信息编码时考虑目标如何解码的。华与华直接抽象为发送者和接受者，编码也就是华与华经常的说超级符号，在媒介给接受者之后，增加了一个心理防线，在传播所有的工作，就是降低用户心理防线，更快接受传播内容。图13：媒介传播模型2.AISAS模型图14：AISAS模型AIASS模式是电通公司针对互联网导致传统购物行为变化，总结出消费者行为分析模型；对于小红书可根据每一项指标进行复盘，优质笔记一定是获得足够高注意，用户高点击，然后进行站内和站外搜索，最终产生分享，实现人传人的效果。A（Attention)注意，引起关注，此时小红书封面、标题都是引起用户注意；I（Interest)兴趣，产生兴趣，阅读正文产生购买查询和购买兴趣；S（Search)搜索，主动搜索，看完笔记后，在站内和站外去搜索品牌情况；A（Action)购买，采取行动，购买是行动最真实的反馈，站内和站外进行购买；S（Share)分享，进行分享，人传人是最低的传播成本，实现口碑效应；3.A/B测试A/BTest测试，即控制相同变量的情况，进行测试，看哪一种效果更好。如在小红书投放时，会选择不同文章，设置一样的时间、地域和人群，进行定向投放，看两者之间数据变化，如一方数据表现远高于另一边，则以数据好的笔记，持续投放。4.马斯洛金字塔需求理论价值必须以用户需求为准，谈到用户需求，不得不那马斯洛需求表拿出来，安全和生理需求停留在功能层面，属于物质层面，社交、尊重和自我实现，集中在精神层面，小红书的营销主要集中在社交、尊重和自我实现需求。图15：马斯洛金字塔需求理论模型5.八大人群2019年阿里巴巴提出八大人群，将消费人群分为小镇青年、都市GenZ、都市白领、精致妈妈、都市中产、都市蓝领、都市银发、小镇中老年。第一：小镇青年是20~30岁的年轻小伙子，主要生活在四线及以下城市。房贷压力小，可支配收入可观，休闲时间多，这意味着他们有足够的时间与财力去支配自己的生活，他们大多集中在娱乐APP上。第二：Z世代以学生群体为主，大多是95/00后，集中生活在一二三线城市。互联网原住民，热衷于网购剁手，线下似乎已经没有亮点能够吸引他们到店购物。第三：精致妈妈以孕期妈妈或者孩子未满12岁的年轻妈妈为主，主要生活在一二三线城市，有着较强的消费能力。她们关心孩子的长大，注重产品的健康与安全；爱孩子的同时爱自己，注重自身的健康和保养；同时，由于学历较高，又是全家健康的守护者和购买的决策者。第四：新锐白领这部分人群主要集中在25~35岁的年龄段，平时生活在一二三线城市，以公司职员、公务员、金融从业者等为主，消费能力较强。第五：资深中产这部分人群主要集中在35~45岁的年龄段，平时生活在一二三线城市，以公司职员、公务员、金融从业者等为主，消费能力极强。第六：都市蓝领人群主要集中在25~45岁的年龄段，平时生活在一二三线城市，但是消费能力比不上新锐白领及资深中产两类消费群体。第七：都市银发生活在一二三线城市的50岁以上人群，传统的60后/70后，与新锐白领不同，他们是互联网时代的“隐形金矿”，但节约消费的观念依然根深蒂固，虽然是即时通讯（即微信、QQ等）的重度用户，但仍以线下消费为主。第八：小镇中老年主要是生活在四线及以下城市的35岁以上人群，深度跟随性消费，追求极致性价比，注重熟人社交，因为这部分人群的存在，大多以客情维系的店还有存在的价值和必要性。6.七次法则七次法则即用户连续看到你七次之后，才愿意去了解品牌，对你产生信任之后，然后购买你的产品，对于广告投放也是，如此，影响7次之后，才会有一些改变。所以打广告，有7次左右。图16：七次法则7.媒介传播变化下图来自华与华传播形式的变化，在古希腊通过修辞传播，然后一战/二战时通过宣传、二战后通过广告传播，后面进入大传播时代，利用电视大众媒体传播，互联网出现后，一对一的沟通，目前则通过算法来与消费者沟通，如抖音、小红书通过账户标签进行推送。在华与华的理解上，这种传播形式应该反着来，从推送到修辞，去关注古希腊的修辞学，无论从品牌谚语的创作，也都是符合修辞押韵的道理，这对于广告从业者，也算是新的思路。图17：传播形式的变化三、品牌营销篇1.大前研一3C模型图18：大前研一3C模型日本战略研究的领军人物大前研一提出，成功的战略要考虑公司自身、公司顾客和竞争对手三个方面，只有将公司、顾客和对手在同一战略体系中，才有客户获得持续竞争优势。C（Corporation）公司自身：分析企业自身，找到最具差异化的竞争优势；C（Customer）顾客：公司的首要考虑应该是顾客的利益，而不是股东或者其他群体的利益。从长远来看，只有那些真正为顾客着想的公司对于投资者才有吸引力。C（Competitor）竞争对手：企业的竞争者战略，可以通过寻找有效之法，追求在采购、设计、制造、销售及服务等功能领域的差异化来实现。2.品牌3角模型图19：品牌3角模型品牌3角模型是华与华提出，更好帮助我们理解品牌的工具，底层是产品，即产品的结构，左侧是品牌谚语，包括事业理论、产品科学、品牌话语和企业文化；右侧符号体系，就是超级符号。每一个在小红书种草的客户，首先要思考自身产品结构是否合理，是否具有具有竞争，其次考虑话语体系是否得当，有没有广告语和宣传语；再考虑，能否让用户留下认知，形成记忆，实现传播的效果。只有这三个问题考虑清楚后，在小红书才真正能种草成功。3.4P营销理论4P是营销的全部，营销核心要素围绕4P展开，在小红书运营过程中，不仅要考虑到文章具体撰写的方法，更应该围绕营销这4P理论展开。图20：4P营销理论P产品（Product)：品牌第一个字是产品，传播之前，先想清楚产品有无解决用户痛点，唤起痒点和爽点，是不是对用户有价值；P价格（Price)：定价定天下，产品想获得哪一个价格段位，是高端、中端还是低价格端人群；P渠道（Place)：在哪个渠道买，是线上还是线下，线下是便利店还是大卖场、还是专柜门店；P营销（Promotion)：具体使用那个促销方式，根据渠道和人群情况，选择合适渠道进行促销；4.STP理论STP即市场细分（Marketsegmenting）、目标市场（Markettargeting）和市场定位（Marketpositioning)构成了每个公司营销战略的核心三要素（简称STP）。简单来说，就是你不可能做所有人的生意，所以必须选择一个细分市场做，同时提供细分类产品，并从这个细分市场中获得竞争优势。如汽车领域，哈弗做的家庭SUV细分市场、五菱做的平价家用货车市场、保时捷做的高端跑车市场，细分市场不是核心，核心是在这个市场中要去的竞争优势。如何通过细分市场去的竞争优势，第一点，进入一个用户需求高且竞争对手少的市场；第二点，要围绕进去的市场，进行战略定位，去提供真正解决这一部分用户需求的产品和服务，在经营和设计这个细分市场中获得优势。5.水平营销水平营销是相对纵向营销，一种横向创意思考方式。通过开发现有产品的新用途，创作新场景和锁定新目标的方式重组产品。水平营销是创造过程，更适合创意内容的发散，是一种创造性思维，它是纵向营销的必要补充。换句话，水平营销不是替代纵向营销，而是当市场陷入僵局后，用水平营销一个全新的思考方法。水平营销分为3个步骤：选择一个焦点，焦点可以是我们希望关注的东西，一个要解决的问题，需要达成的目标。比如情人节送玫瑰花可以是我们关注焦点。进行横向置换以产生刺激，横向置换是逻辑思维顺序所做出的一种中断，制造新的空白市场。目前有6种方法：替代、倒置、组合、夸张、去除和换序。举例，以“在情人节时给爱人送玫瑰花”为例，可以详细解释这6种技巧。建立连接。建立连接核心，就是去横向置换的内容逻辑合理化，如情人节送柠檬，就像如何实现，在哪个情境送柠檬，让整个过程顺理成章。6.品牌五力模型图21：品牌五力模型品牌力是综合性的表现，主要涵盖产品力、渠道力、营销力、管理力、品牌力。产品力：指的产品综合性价比，包括产品具备的功能属性与价格之间的关系。其中产品力是根本，是驱动其他作用力的载体。渠道力：指一级/二级分销商的营商意识、经营管理能力、市场格局，资金实力和对品牌的忠诚度。营销力：指企业各个层级的战略格局、整合营销能力、媒体资源能力、以及企业的危机公关能力。管理力：指执行团队（企业各个层级、经销商执行层）对营销项目的组织、管控、跟进、总结的能力。品牌力：是品牌具有的知名度、美誉度等品牌资产的沉淀，商誉的影响力，以及文化的认同度，这些在驱动消费者购买的综合能力。品牌力是终极作用力，相当于是最核心的源动力。7.SWOT分析图22：SWOT分析基于内外部竞争环境和竞争条件下的态势分析，将主要内部优势、劣势和外部的机会和威胁等，通过调查列举出来，运用这种方法将企业优劣势得以分析总结。S（strengths）优势：即企业在产品、原料、供应商材质，所存在的优势机会；W（weaknesses）劣势：即产品的缺点，不如竞争对手，在市场没有竞争优势；O（opportunities）机会：相对竞争对手，我们拥有的机会，能够采取的措施；T（threats）威胁：对我们产生威胁，阻碍我们发展、威胁未来长大的因素。8.波特五力分析哈佛大学教授迈克尔·波特于1979年创立，一种竞争战略分析方法，决定行业竞争度。五种力量主要分为供应商的讨价还价能力、购买者的讨价还价能力、潜在竞争者进入的能力、替代品的替代能力、行业内竞争者现在的竞争能力；图23：波特五力分析供应商讨价能力：如果供应商在供货能力较强，拥有极大自主权，也会进行讨价还价，像钻石行业戴比尔斯控制钻石产量，拥有产品定价权；购买者讨价能力：如果购买者集中在少量客户手里，自然客户就拥有讨价还价的能力，当产品被更多消费者认可喜欢的时候，溢价机会就掌握在自己手里；潜在竞争者进入：行业利润较高的时候，自然会吸引更多参与者进来，参与者越多，也会品牌竞争优势；替代品替代能力：可替代品替代能力，如果可替代品价格低，也会侵蚀品牌的市场，如培育钻石也在侵蚀天然钻石的市场；行业竞争者竞争：即本行业的竞争对手，比如奶酪行业，妙可蓝多、奶酪博士、禾_娅等，这些都属于同一赛道竞争。9.FAB利益销售法FAB利益销售法是在进行产品介绍，销售政策，销售细节风表述的时候，针对客户需求意向，进行有选择，有目的的逐条理由的说服；图24：FAB利益销售法F：指属性或功效（Feature或Fact）,即自己的产品有哪些特点和属性，比如Is是否这个品牌在沐浴露这个品牌中，创立独特的“珍珠”产品记忆点；A：指优点或优势（advantage），即自己与竞争对手有何不同，思考差异化；B：指客户利益与价值（benefit），你的产品优点能给客户带来的利益。10.文案八大诱因模型简单聚合，强调数字（如：小白做小红书一定要关注的三个良心博主）；悬念对比，引发吐槽（如：如何0成本赚到自己的第一个百万）；行业内幕，唤起好奇（如：今天算算养一个小孩从1岁到18岁究竟要花多少钱）；起点终点，产生向往（如：月薪3000到月薪30000，我只做对了这件事）；抛出疑问，扎心共鸣（如：你有没有想过一个问题，同样是人，为什么别人赚钱那么容易，你赚钱那么难）；轻松上手，降低门槛（如：只要你有一部手机，一个月轻松赚3000块都是事儿）；结果呈现，展现实力（如：我的账号只有5万粉丝，让大家看看后台的变现数据）。四、工作认知篇1.OKR目标管理模型OKR是ObjectiveResult的缩写，很多企业都在用，比如小红书，阿里，谷歌等，是以目标和关键结果为核心，能帮我们我们更好清晰目标，以本周任务，后续任务作为辅助的任务管理法。图25：OKR目标管理模型如何制定一个好用的OKR：拿出一张纸，对折两次，我们将得到拥有四块区域的纸在纸上列好“目标&关键结果”：“本周任务”；“状态指标”；“未来一个月要完成的任务”制定目标：比如“本周完成5篇小红书笔记！”制定关键结果：只能制定3个关键结果；关键结果要具备可执行性；关键结果难度要适中；标记信心指数。制定三个状态指标：包括工作热情，学习热情，互动程度等；用颜色表示程度（红：危险；黄：一般；绿：健康）设定本周任务（5-6个）：分优先级（p1:2-3个；p2:剩下所有）；描写细则（todolist）；任务状态：进行中；已完成设定一个月内要完成的任务自检：目标让我兴奋吗？优先级任务列表可以确保我完成OKR吗？我知道自己马上要做什么吗？迭代：每周复盘OKR使用情况；完成了要制定奖励自己，同时盘点潜在问题。举个例子?：比如目标是“一个月成为蒲公英达人”关键结果：1，粉丝达5000；2，账号不违规；3，账号内容优质然后在每个任务上加上信心指数（5-10星），表示完成该项任务的信心成都，8颗星就表示80%的信心；2.数据分析六步法图26：数据分析六步法提出问题：首先应清晰，比如我们在小红书需要解决的问题是品宣还是卖货？做出假设：在此问题基础上进行假设，需要达成哪些目标？数据采集：根据这个假设，开始采集数据。做小红书可以通过平台内数据采集，或者通过外部平台，比如千瓜，艺恩等；数据处理：数据采集后，可以把数据进行加工，包括对数据进行拆解，分类等，抽取对自己有用的数据；数据分析：数据整理完之后，可以对数据进行行业，品类，或者竞品对比分析；结果呈现：把整理的结论，用表格或者其他工具进行可视化的结果呈现；3.3W黄金圈法则图27：3W黄金圈法则做什么【What】具体做什么，更多指的执行层面，具体指通过具体方法来完成。如何【How】通过哪些方面，即解决这个问题，如何更好完成目标。为什么【Why】即为什么要这样做，原因是什么？在运营小红书过程中，很多品牌也做好物体验，但不清楚通过好物体验要获得哪些实质性好处，好物体验能够通过官方达人去反馈产品的优缺点，不间断调整产品设计，让品牌不断升级产品。4.金字塔原理金字塔原理，可用于小红书正文或卖点的提炼，其原理是，任何事情都可以归纳出一个中心论点,而此中心论点可由三至七个论据支持,而这些论据也是有数据支撑，环环相扣，让用户产生绝对信任。如某眼霜提出，服帖王者，卡粉救星诉求后，要证明这一诉求，可指出其成分有那几种元素，能够实现服帖，且这几种元素，实现服帖理由具体是什么，都需要清晰告知用户，证明才更完整。5.PDCA工作原则PDCA即每一项工作都需要经过计划、执行计划、检查计划、对计划进行调整并不断改善这样四个阶段。具体可学习，富田和成的《高效PDCA工作术》图28：PDCA工作原则P(计划PLAN):从问题的定义到行动计划，在小红书运营中，可制定增粉计划或内容具体指标，这个指标要可量化，比如3个月增粉1000，此时就可具体拆解目标；D(实施DO):实施行动计划，根据目标课题制定多种解决方案，并将措施落实到具体任务，利于组织实施；C(验证CHECK):评估

区域选择。STP理论的根本要义在于选择确定目标消费者或客户，或称市场定位理论。根据STP理论，市场是一个综合体，是多层次、多元化的消费需求集合体，任何企业都无法满足所有的需求，企业应该根据不同需求、购买力等因素把市场分为由相似需求构成的消费群，即若干子市场。这就是市场细分。企业可以根据自身战略和产品情况从子市场中选取有一定规模和发展前景，并且符合公司的目标和能力的细分市场作为公司的目标市场。随后，企业需要将产品定位在目标消费者所偏好的位置上，并通过一系列营销活动向目标消费者传达这一定位信息，让他们注意到品牌，并感知到这就是他们所需要的。STP模型是整个营销的构建基础，包括了市场细分(Segmenting)、目标市场(Targeting)和产品定位(Positioning) 三部分内容

一、“三步式”矿产资源潜力评价方法“三步式”矿产资源评价方法是美国USGS目前推荐使用的一种未发现矿产资源的潜力评价方法，它在1975年就开始探索(Nokleberg，2002)，在20世纪90年代形成较为完善的方法体系，并在美国本土矿产资源评价中作为标准方法得到使用。我国学者赵鹏大等(1994)较早介绍了该方法。“三步式”(THREE-PART)评价方法按英文翻译应该是赵鹏大翻译的“三部式”，但它确实又是有先后顺序的3个有机部分。USGS修正的“三步式”评价方法框架图如图1-1。美国地质调查局Warren J.Nokleberg在“Metallogenic analysis as an integral part of themineral resource assessment”项目中对MA与QMRA方法给予了深入的剖析。正如图1-1所述，“三步式”评价方法包括3个大的步骤：图1-1 修正的USGS三步式评价方法图1)圈定成矿远景区带；2)估计成矿远景区带的可能矿床个数的分布；3)使用世界范围的预测矿种类型的标准品位吨位模型，进行资源潜力的定量估计。在上述三步中，最重要的是第一步。在该步工作中Warren J.Nokleberg又给出6点具体工作步骤，包括：1)定义关键标准术语；2)编制地质构造建造地图；3)系统描述和研究地区矿床特征模型，以期总结评价区可能的矿床类型；4)归纳和总结矿床模型和找矿模型；5)圈定含有已知矿床、矿点的成矿远景区；6)根据总结的成矿区带找矿模型圈定未发现已知矿床的远景区。在圈定成矿远景区带方面又有两种不同的方法，即以上述6项工作为基础的矿床成因模型法和信息合成综合的定量评价方法(图1-2)。在信息合成综合的定量评价方法中他们既使用特征分析和证据权法，又使用了非线性神经网络技术，从而提高预测评价的精度和灵活性。从上述说明，我们可以发现三步式矿产资源评价并不是一个什么全新的评价方法，它不过是一些有效方法的集成组装。我国在20世纪80～90年代广泛开展的二轮成矿远景区划和中大比例尺成矿预测中同样广泛使用综合信息矿产资源成矿规律编图、综合信息找矿模型建立和基于蒙特卡罗计算机定量模拟等，而且在使用综合信息进行区域三维立体成矿规律研究方面是走在前面的。但有两个成果是值得我们借鉴的：①一致的区域构造建造编图；②标准的矿床模型和品位吨位模型。以往我们在开展资源定量评价中往往是使用地区的品位吨位模型，这样一个地区一个结果，而且产生“领导资源量”，研究矿床模型的专家往往不太介入具体的评价预测资料分析工作，使模型和预测相对脱节。图1-2 基于信息合成综合定量评价二、“三步式”矿产资源潜力评价方法构造建造编图问题各种成矿学说都表明矿床不是自来之物，它与一定地质环境和地质建造有关。“导致矿床的产生，特别是内生矿床的成矿作用是地壳历史发展的统一而复杂作用过程的一个方面，它在其历史发展过程中，与地质作用其它方面即沉积作用、构造运动、岩浆活动和变质作用有着最密切的关系。矿化作用可以而且应该从其历史发展和与地壳地质发展作用过程的所有其它方面相互联系的角度进行研究”(毕利宾)。前苏联学者从地质建造出发强调矿床是地壳不同大地构造(地槽、地台、岩浆构造活化)发展演化的结果，一定矿床是特定的地质构造产物，不同构造建造单元的矿床产出类型有根本区别。在地槽发展早期主要是铜、镍、铁等矿床，而在地槽晚期则主要是与岩浆活动有关的中、低温多金属矿产。在地台区沉积盖层金属矿床主要是层控低温矿床和一些与碱性岩有关的矿产。以板块成矿学说为代表，欧美地质学家也十分强调一定大地构造环境对矿床的控制作用，他们主要采用将今论古方法，根据现代大洋洋脊、岛弧火山及大陆裂谷等不同成矿环境来认识地质历史发展过程中不同成矿地质构造环境。著名的斑岩铜矿及与海底火山作用有关的黑矿被认为是大洋板块俯冲的结果，非洲南德特大型金铀矿床则认为是古老克拉通成矿环境的产物，而一些大型金刚石矿床被认为是大陆裂谷环境的产物。查·赫奇逊在《大地构造环境与成矿作用》一书中较系统地论述了各种构造环境成矿作用，可以看出尽管不同成矿学派的出发点不同，但都强调构造环境对矿床生成起着制约作用。成矿地质构造环境编图在“三步式”资源评价中占有极其重要的地位，是进行各种预测最基本的出发点。一方面通过编图可以认识研究一定的构造环境分区、构造环境地质建造的演化以及相关的矿产的可能分布；另一方面在标准的矿床模型中，构造环境是一个重要的圈定成矿远景区的标准准则。在“三步式”资源评价中构造环境底图目前已相当精细，不仅要反映大的构造分区，如地台、克拉通、岛弧等，还要表达不同构造环境的物质组成(李锦轶)。在地质底图中还应表达矿床模型涉及的标志单元，如在注意区分认识区域不同地质环境成因California低硫石英脉矿床评价中，在编图中重点表达了低区域变质的沉积火山岩建造、成矿建造及成矿建造系列(Singer，Cox)。三、“三步式”矿产资源潜力评价方法多元勘查信息综合应用问题Warren J.Nokleberg(2002)指出在成矿地质底图编制中应该加强多元勘查信息的解译和应用。地球物理、地球化学和遥感等勘查技术获取的信息对隐伏地区矿产和深部构造、岩体的识别有重要作用。地球化学预测起始于前苏联，主要研究一定区域内成矿作用元素及其组合在时间和空间上的分布特点。目前地球化学预测主要有求异方法和综合方法。求异方法主要是在考虑地质背景前提下充分研究各种地球化学异常的性质、研究评价地球化学异常的性质结构，进而选出最有利的异常区。综合方法主要是充分利用区域地球化学资料研究元素在不同地质建造中的表现形式，分析区域成矿地球化学规律进而进行地化预测。这两种分析预测途径都是可取的，它们对提高预测水平十分有效。地球物理预测主要是通过研究地球物理异常与分析矿床与地球物理场关系两个方面进行。对于某些特殊类型的矿种(铁、放射性铀矿等)直接研究地球物理异常无疑是十分有效的预测方法。在矿区利用井中电磁波法能够圈定某些漏掉的有色金属矿体，激发极化法和视电阻率法是矿区寻找金属矿体的有效方法。然而在区域预测中对大多数矿床来说地球物理预测法永远只是一种间接预测方法。由于地球物理方法的“穿透性”特点，它能够提供有效的深部隐伏地球物理大地构造信息，通过物探资料能够分析地质建造结构、深部变化、界面等。各国学者都十分注意利用地球物理信息进行成矿分析。在前苏联安德列耶夫认为负重力异常与地槽带相对应，而正异常则与地台区相对应，并得出在正重力异常有铜、金矿床，在负重力异常有锡、钨矿床；穆石敏根据地球物理资料研究了中国华北大地构造特点，并进行了矿产初步预测；王懋基通过地球物理资料研究认为钨-锡成矿与岩石圈低密度有关，表现为重力低，而铅锌矿化主要在重力异常梯度带上。更多的地质学家强调利用地球物理资料研究区域地质构造发展演化特点，特别是利用地球物理信息的穿透性，识别大量的隐伏构造，研究各种构造的相互依存关系，研究构造的规模大小、延深、期次、序次等，并与区域成矿作用研究结合起来，查明成矿时各种构造(包括隐伏构造)进而开展区域成矿预测。例如王世称在华北地台金矿预测中就广泛利用航磁重力信息，研究金矿资料体的磁场、重力场特征，并以此建立综合信息找矿模型。随着高分辨率航天仪的出现，遥感信息预测也愈来愈受到人们的重视。由于遥感信息的穿透性和总和性特点，对区域成矿线性构造、环形隐伏构造识别特别有效，无疑地遥感航天预测可以通过研究区域构造的(特别是线性构造)展布及构造复杂程度(等密度图)与矿产分布关系来进行科学预测。近来美国、加拿大利用遥感信息直接预测找矿取得了经验，他们主要是利用红外波段(1.65μm及2.2μm、Tm5及Tm7)对矿化蚀变进行显示，Tm5对铁矿化有强烈的反映作用，而Tm7 波段对热液矿化、泥质粘土却有强烈的吸收，这样利用Tm5/Tm7可以较好判别有强烈热液蚀变的矿化显示。地球化学、地球物理、遥感预测的预测标志因素具有明显多解性，据美国矿产局调查，10万个化探异常与矿点、矿床之比为100∶4∶0.7，可见化探异常出现受许多非矿化因素制约，例如有剥蚀水平、地表景观影响等。地球物理异常的多解性更为人所知，电磁波法异常不仅与富矿、漏矿有关，也可能与一些富水断层有关。遥感信息Tm5/Tm7图像矿化指标却受到不同岩性、植被强度的影响。因此这些方法与地质预测的有机结合以及这些异常标志的及时验证对预测是至关重要的。为了减少这种物化遥信息使用的多解性带来的风险，王世称多年总结的以地质直接信息为先验前提，科学进行综合信息矿产资源编图方法是一种可行的方法。四、“三步式”评价定量方法的几个问题1.关于使用远景区矿床个数问题在“三步式”评价中未发现的矿产资源潜力数量=远景区可能的矿床个数×该类型的矿床品位×该类型矿床吨位，品位和吨位可以由标准矿床模型得到，但远景区矿床个数却是需要估计的。我们发现估计矿床个数与我们国家经常使用的直接用回归方法或逻辑信息法预测资源量同样困难。就此问题我们在研究中向Singer求教，我们的问题是这样的：Dear Dr Singer：I have study your data of Chinese porphyry deposits.I found these may have some question.First some deposit type may be skarn type, secondly there are too many deposits in Tibet that are not important.I have a question about three parts methods，the number of deposits in the tracts is the same difficulty to estimate with the metal resource.Why not estimate the metal resource directly，do not use number×grad×tonnage?Singer的回答是：的确估计矿床数和估计资源量同样是一件困难的事，但使用品位吨位模型可能对估计资源量的经济评价有一定的参考。2.关于TRACT问题在矿产资源定量评价中，评价预测单元划分是一项重要工作，通常单元有网格单元(GRID)、地质单元(IGU)、靶区(TARGET)等概念，在“三步式”评价中使用了“TRACT”，究竟“TRACT”是什么级别的成矿远景区?Warren J.Nokleberg(2002)有较明确的解释。TRACT是受某特定构造事件控制的(如岩浆弧、碰撞带等)可能产生一组有成因联系的矿床组合的区域，相当于MA分析的BELT。TRACT边界可以是重要的构造边界或含矿岩系范围，在TRACT外不太可能有该类型矿床存在，边界是非规则的。和我国成矿区带比较，BELT相当于我国3～4级成矿区带，因此TRACT评价是一种小比例尺的战略评价工作。3.品位吨位模型问题Singer给我们提供了世界标准斑岩铜矿品位吨位数据。我们使用MRAS软件进行了对比研究，发现我国斑岩铜矿品位吨位模型的统计分布和世界斑岩铜矿一样，都服从正态分布。但如果使用世界斑岩铜矿作为MARK3软件的模型样本则估计的铜矿资源量较使用我国模型高一倍。由此我们向Singer提出我国斑岩铜矿品位吨位模型和世界不一样，Singer提出了品位吨位模型研究3点意见：小于4.5Mt矿石的斑岩铜矿不应该进入模型；所有2km2的铜矿储量要加起来；要进行T检验。4.经济成本滤波器模型在矿产勘查市场经济社会，矿产的市场价格对矿产资源量的估计有一定的影响，市场价格上升使降低一定的品位也可能产生采矿利润。经济成本矿产资源评价在北美研究得较为深入，Harris有专著论述，从文献看USGS已在MARK3软件中加入了经济成本滤波器模块，但目前还没有相关的文献可以参考。经济成本滤波器模型可用图1-3表达，可以看出研究此类问题还需要知道目前哪些矿床由于经济原因不能开采，在我国目前还没有这方面的材料，所以本次对该问题研究较少。图1-3 矿产资源评价经济成本滤波器概念模型5.专家系统和数字矿床模型数字矿床模型是本项目首次提出的新概念(见本项目2001年工作设计)。在此之前赵鹏大提出了数字找矿模型，该概念内涵是应用定量方法建立矿床与多元地质信息的关系，和本项目提出的数字矿床模型有一定区别。在立项时主要提出建立铜、金矿床的数字知识库，主要是参照了澳大利亚地质调查局Lesley Wyborn等(1995)编写的在已知矿床不多的地区运用GIS进行矿产资源勘查评价的模型，试图将专家系统与GIS技术结合起来。2002年在USGS的网页上正式见到Singer领导的资源评价项目组提出的Digital Deposit Model研究方向。澳大利亚地质调查局Lesley Wyborn等首先从成矿系统(图1-4)出发在专家系统知识基础上，使用ARC/INFO平台开发了相应的评价方法。其工作原理如下：(1)第一步在这个“矿化系统”中总结了澳大利亚矿床的知识，将其作为区域“矿化系统”的组成部分，形成某种类型矿床必要的关键因素，并在GIS中可用数字图形条件表示。矿床首先应被考虑为区域到矿田不同尺度的“矿化系统”，然后分解成局部的、矿田的、区域的不同尺度图形条件。对于矿床生成的必要条件(如氧化流体、温度、母岩组分)，必须转化为能够为GIS所能表达的特征(如蚀变带、变质组分、交代岩体类型等)。在一个“矿化系统”范围内，就有可能运用矿床模型发现更多的矿床，特别是与已知矿床类型相同的矿床。图1-4 矿床知识库的成矿系统模式库(2)第二步开发高质量的地学GIS应用数据库系统，将上述图形表示的地质条件转化为可查询的属性。(3)第三步开发对上述GIS系统进行分析的资源潜力评价的方法系统。该方法系统并不依赖要求已知矿床要达到一定的数目，因此综合分析的结果可看作是一种统计依据。已开发的GIS分析技术有3种不同的、但又互为补充的方法：第一种方法体系实际上是基于已知矿床或矿化系统特征的数字化数据库的专家系统；第二种体系是用户可交互式圈定有潜力地区的分布图；第三种方法对已知矿化区(或被考虑有潜力的异常区)的周围区带进行研究，然后确定在GIS所有图层内这些区带的具体地方表示。上述基于地质模型金属成矿分析方法的关键问题是怎样将矿床模型在计算机上进行表达，怎样将矿床模型知识与GIS空间数据库联系起来。只有当数字化地图及数据库被有效地建立，只有当矿床模式的矿化系统以可图示化标准来表达，而不是用温度值、压力和流体化学表示时，在GIS平台上发展的方法学才不会受局限。根据上述思路我们总结了本次数字矿床模型的研究思路，即开发定矿床类型、定矿床远景区位置和远景区成矿有利性优选的数字矿床模型评价系统。自从USGS 1980年首次研制成功PROSPECTOR斑岩铜矿专家系统，并找到斑岩钼矿以来(Duda等，1981)，矿床勘查评价专家一直十分重视矿床专家系统的研究工作，1986、1994年MacCammon又将Singer等建立的全球86个标准矿床模型的知识库数字化。当前，将GIS技术、地学空间数据库与专家系统结合仍然是矿产资源评价的重要热点研究方向，根据专家知识从海量GIS空间地学数据库挖掘有用信息是今后地学信息技术发展的重要方向。

一、不确定性推理的概率基础1.4个定义定义1：试验中每一个可能出现的结果称为试验的一个样本点，由全体样本点构成的集合称为样本空间。定义2：样本空间的某个子集称为随机事件。定义3：在同一组条件下进行大量重复试验时，如果事件A出现的频率总是在某一常数P附近摆动，则称该常数P为随机事件A的统计概率，通常记为P(A)。定义4：设A与B是两个事件，P(B)＞0，则称中国矿产资源评价新技术与评价新模型为在事件B已发生的条件下事件A的条件概率。2.2个定理定理1：设事件A1，A2，…，An满足：1)任意两个事件都互不相容；2)P(Ai)＞0(i=1，2，…，n)；3) 。则对任何事件B有下式成立：中国矿产资源评价新技术与评价新模型该公式称为全概率公式。定理2：设事件A1，A2，…，An满足：1)任意两个事件都互不相容；2)P(Ai)＞0(i=1，2，…，n)；3) 。则对任何事件B有下式成立：中国矿产资源评价新技术与评价新模型该定理称为Bayes定理，上式称为Bayes公式。二、主观Bayes方法主观Bayes方法是由R.O.Duda等人于1976年提出的一种不确定性推理模型，并成功地应用在他自己开发的PROSPECTOR专家系统中。1.知识不确定性的表示(1)知识表示方式主观Bayes方法中，知识用产生式表示，其形式为if E then(LS，LN)H其中E是前件结点，H是结论结点，(LS，LN)表示该知识的知识强度，LS和LN分别定义为：中国矿产资源评价新技术与评价新模型LS和LN的取值范围均为[0，+∞]。(2)修改的Bayes公式设几率函数为：中国矿产资源评价新技术与评价新模型则O(H∣E)=LS×O(H)O(H∣E)=LN×O(H)上述两个式子称为修改的Bayes公式。(3)充分性度量LS的性质当LS＞1时，O(H∣E)＞O(H)，说明E支持H。LS越大，O(H∣E)就比O(H)大得越多，E对H的支持越充分。当LS→+∞时，O(H∣E)→+∞，即P(H∣E)→1，表示E存在将导致H为真。当LS=1时，O(H∣E)=O(H)，说明E对H没有影响。当LS＜1时，O(H∣E)＜O(H)，说明E的存在使H为假。由上述分析可知，LS反映的使E的出现对H为真的影响程度，因此，称LS为知识的充分性度量。(4)必要性度量LN的性质当LN＞1时，O(H∣ )＞O(H)，说明 支持H，即由于E的不出现，增大了H为真的概率。LN越大，O(H∣ )就比O(H)大得越多， 对H为真得支持就越强。当LN→+∞时，O(H∣ )→+∞，即P(H∣ )→1，表示E存在将导致H为真。当LN=1时，O(H∣ )=O(H)，说明 对H没有影响。当LN＜1时，O(H∣ )＜O(H)，说明 不支持H，即由于 的存在，将使H为真的可能性下降，或者说由于E不存在，将反对H为真。当LN→0时，O(H∣ )→0，即LN越小，E不出现就越反对H为真，这说明H越需要E的出现。当LN=0时，O(H∣ )=0，说明 的存在将导致H为假，或者说E不存在将导致H为假。由上述分析可以看出，LN反映的是当E不存在时对H为真的影响，因此，称LN为知识的必要性度量。(5)LS与LN的关系由于E和E不会同时支持或排斥H，因此只有下述3种情况存在：1)LS＞1且LN＜1；2)LS＜1且LN＞1；3)LS=LN=1。事实上，如果LS＞1，即中国矿产资源评价新技术与评价新模型同理可以证明“LS＜1且LN＞1”和“LS=LN=1”。(6)LS与LN的获取在实际系统中，LS和LN的值均是由领域专家根据经验给出，而不是由LS和LN公式计算出来的。给值的基本原则是：当证据E越是支持H为真时，则LS的值应该越大；当证据E对H越是重要时，则LN的值应该越小。数字矿床模型专家系统中，LS和LN的值由10位矿床地质专家给出，然后通过一定的数学模型输出，具有一定的可靠性和权威性。2.证据不确定性的表示(1)证据的动态强度主观Bayes方法中，证据E的不确定性是用其概率或几率来表示的。在当前观察S下，证据E的先验概率P(E)更改为后验概率P(E∣S)，相当于给出证据E的动态强度。(2)初始证据的可信度由于概率或几率的确定比较困难，对于在观察S下的初始证据E，引入可信度C(E∣S)的概念。C(E∣S)的取值范围是-5到5之间的11个整数，C(E∣S)与P(E∣S)之间保持大小次序一致的对应关系(图6-11)：C(E∣S)=-5，表示在观察S下证据E肯定不存在，即P(E∣S)=0；C(E∣S)=0，表示观察S与E无关，即P(E∣S)=P(E)；C(E∣S)=5，表示在观察S下证据E肯定存在，即P(E∣S)=1；C(E∣S)为其它值时，与P(E∣S)的对应关系通过上述3个点进行分段线性插值得到。C(E∣S)与P(E∣S)之间对应关系的解析表达式为中国矿产资源评价新技术与评价新模型这样，只要给出C(E∣S)，系统就会将其转化为P(E∣S)，转化的公式是：图6-11 C（E∣S）与P（E∣S）对应关系图中国矿产资源评价新技术与评价新模型3.组合证据不确定性的表示无论组合证据有多么复杂，其基本组合形式只有合取与析取两种。设在观察S下有单一证据E1，E2，…，En，且分别有概率P(E1∣S)，P(E2∣S)，…，P(En∣S)，若组合证据E=E1and E2and…and En，则P(E∣S)=min{P(E1∣S)，P(E2∣S)，…，P(En∣S)}.若组合证据E=E1or E2or…or En，则P(E∣S)=max{P(E1∣S)，P(E2∣S)，…，P(En∣S)}.4.不确定性的更新由Bayes公式知道：中国矿产资源评价新技术与评价新模型当P(E∣S)=1时，P( ∣S)=0，可得中国矿产资源评价新技术与评价新模型当P(E∣S)=0时，P( ∣S)=1，可得中国矿产资源评价新技术与评价新模型当P(E∣S)=P(E)时，表示E与S无关，可得中国矿产资源评价新技术与评价新模型由上述分析得到了P(E∣S)上的3个特殊值：0、P(E)和1，并分别取得了对应值P(H∣ )，P(H)和P(H∣E)，这样就构成了3个特殊点。当P(E∣S)为其它值时，P(H∣S)的值可以通过上述3个特殊点的分段线性插值函数求得。该插值函数P(H∣S)如图6-12所示。图6-12 P（H∣S）与P（E∣S）对应关系图函数解析式为中国矿产资源评价新技术与评价新模型该公式称为EH公式。EH公式处理用概率描述得非精确性，当证据的非精确性是用可信度C(E∣S)给出时，需要适当修改EH公式，得到中国矿产资源评价新技术与评价新模型该公式称为CP公式。有了EH和CP公式，系统就可以根据这两个公式对可信度和概率进行不同处理。当用初始证据进行推理时，可根据用户给出的可信度C(E∣S)，通过运用CP公式求出P(H∣S)；当用前面推出的中间结论作为新的证据进行推理时，可根据该中间结论的概率，通过运用EH公式就可以求出P(H∣S)。5.结论不确定性的合成假设有n条知识都支持同一结论，并且这些知识的前提条件分别是n个相互独立的证据E1，E2，…，En，而每个证据所对应的观察分别是S1，S2，…Sn。在这些观察下，求H的后验概率的方法是：首先对每条知识分别求出H的后验几率O(H∣Si)，然后利用这些后验几率并按下述公式求出所有观察下H的后验几率：中国矿产资源评价新技术与评价新模型6.主观Bayes方法的特点主观Bayes方法的主要优点是理论模型精确，灵敏度高，不仅考虑了证据间的关系，而且考虑了证据存在与否对假设的影响。主观Bayes方法的主要缺点是所需要的主观概率太多，专家不易给出。三、主观Bayes方法在数字矿床模型专家系统推理系统中的更新法主观Bayes方法在规则优选上理论不够充分。下面示例中可以看出一些需要更新的地方。例 设有规则r1：if E1then(2，0.0001)H1r2：if E1.and.E2then(100，0.0001)H1r3：if H1then(200，0.01)H2已知：O(H1)=0.1，O(H2)=0.01，C(E1∣S1)=2，C(E2∣S2)=1求：O(H2∣S1，S2).解：由已知得到推理网络图(图6-13)。图6-13 推理网络图第一步，计算O(H1∣S1)中国矿产资源评价新技术与评价新模型∵ C(E1∣S1)=2＞0∴ 使用CP公式的后半部分计算P(H1∣S1)。中国矿产资源评价新技术与评价新模型中国矿产资源评价新技术与评价新模型第二步，计算O(H1∣(S1.and.S2))由于r2的前件是E1，E2的合取，且已知C(E1∣S1)=2，C(E2∣S2)=1∵ 0＜C(E2∣S2)＜C(E1∣S1)∴ P(E2∣S2)＜P(E1∣S1)当前件为多个证据的合取时，按照取最小的原则，这里可只考虑E2的影响。即把计算O(H1∣(S1.and.S2))的问题转化为计算O(H1∣S2)的问题。中国矿产资源评价新技术与评价新模型∵ C(E2∣S2)=1＞0∴ 使用CP公式的后半部分计算P(H1∣S2)中国矿产资源评价新技术与评价新模型第三步，计算O(H1∣S1，S2)中国矿产资源评价新技术与评价新模型第四步，计算O(H2∣S1，S2)对r3，H1就相当于E。现已知O(H1)和O(H1∣S1，S2)，为了确定应该选用EH公式的哪一部分，需要判断P(H1)与P(H1∣S1，S2)的大小关系。∵ O(H1∣S1，S2)=0.471，O(H1)=0.1即O(H1∣S1，S2)＞O(H1)；∴ P(H1∣S1，S2)＞P(H1)∴ 应该选用EH公式的后半部分，即中国矿产资源评价新技术与评价新模型为使用该公式，需要先把O(H2)和O(H1∣S1，S2)转化成概率，并求出P(H2∣H1)。中国矿产资源评价新技术与评价新模型H2原先的几率是0.01，通过运用知识r1，r2，r3及初始证据的可信度进行推理，最后推出的H2的后验几率为0.214，相当于几率增加了20多倍。这个解答在推理H1过程中没有对两个观察S1和S2是否可能产生重复推理进行分析，即E1和E1.and.E2都发生的情况下，同时启动规则r1和r2是否合适。数字矿床模型专家系统就规则优选问题对主观Bayes方法进行了更新，即如果合取式E1.and.E2.…and.En发生的情况下，只启动规则以E1.and.E2….and.En为前件的那一条规则，而不再启动以 E1、E2、…、En、Ei.and.Ej、Ei.and.Ej.and.Ek、…、E1.and.E2.…and.En-1为前件的那些规则。四、示例例 设有规则r1：if E1then(2，0.0001)H1r2：if E1.and.E2then(100，0.0001)H1r3：if H1then(200，0.01)H2已知：O(H1)=0.1，O(H2)=0.01，C(E1∣S1)=2，C(E2∣S2)=1；求：O(H2∣S1，S2)。解：第一步，规则优选：考虑到E1和E1.and.E2都能得到结论H1，只选择规则r2启动。第二步，计算O(H1∣(S1.and.S2))：由于r2的前件是E1，E2的合取，且已知C(E1∣S1)=2，C(E2∣S2)=1。∵ 0＜C(E2∣S2)＜C(E1∣S1)，∴ P(E2∣S2)＜P(E1∣S1)。当前件为多个证据的合取时，按照取最小的原则，这里可只考虑E2的影响。即把计算O(H1∣(S1.and.S2))的问题转化为计算O(H1∣S2)的问题。中国矿产资源评价新技术与评价新模型∵ C(E2∣S2)=1＞0，∴ 使用CP公式的后半部分计算P(H1∣S2)。中国矿产资源评价新技术与评价新模型第三步，计算O(H1∣S1，S2)O(H1∣S1，S2)=O(H1∣S2)=0.341.第四步，计算O(H2∣S1，S2)对r3，H1就相当于E。现已知O(H1)和O(H1∣S1，S2)，为了确定应该选用EH公式的哪一部分，需要判断P(H1)与P(H1∣S1，S2)的大小关系。∵ O(H1∣S1，S2)=0.341，O(H1)=0.1；即O(H1∣S1，S2)＞O(H1)，∴ P(H1∣S1，S2)＞P(H1)。∴ 应该选用EH公式的后半部分，即中国矿产资源评价新技术与评价新模型为使用该公式，需要先把O(H2)和O(H1∣S1，S2)转化成概率，并求出P(H2∣H1)。中国矿产资源评价新技术与评价新模型H2原先的几率是0.01，通过运用知识r1，r2，r3及初始证据的可信度进行推理，最后推出的H2的后验几率为0.143，相当于几率增加了14倍。

　　logistic回归模型，主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测，它是普通多元线性回归模型的进一步扩展，logistic模型是非线性模型。比如说我们曾经做过的土地利用评价，就分别用多元线性回归模型和Logistic模型进行试验。影响耕地的因素假设有高程、土壤类型、当地人口数量和GDP总量，把上述四种因素作为自变量，某块地是否为耕地的概率为P，即应变量。然后根据已经有的样本数据，求出logistic模型的系数，一般用最大似然法结合牛顿—拉斐逊法解系数，求出F(P)=G(高程，土壤，人口，GDP）的一个回归函数，即Logistic模型，然后把全地区的数据代入上式，求出每个地方是否为耕地的概率，用来对土地利用的评价提供科学的依据。希望我的答案能让你满意，我以前就是做这方面研究的。

　（1）二者的根本区别在于广义化线性模型中的联系函数的形式。logit采用对数形式log(a)，logistic形式为log(a/1-a)。 　　（2）应用上，普通logistic的响应变量是二元的，多元logistic的因变量可为多元。logit的响应变量可以是多元的。 　　（3）统计软件spss中：logit属于对数线性模型，分析结果主要为因变量和自变量之间的关系，可以细化到各分类因变量与分类自变量之间；logistic属于回归分析，分析结果为估计出自变量参数。regression下有Binary logistic regression和 Multinomial logistic regression 。因变量只取0和1时用的就是Binary logistic regression 。而Multinomial logistic regression 分为多分类无序因变量和多分类有序因变量的logistic回归。即因变量多于两个的。 　　（4）当因变量是多类的，可以采用logistic，也可以用logit，计算结果并无多少差别。

logistic回归模型是用于研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。在社会科学诸如社会学、心理学、人口学、政治学、经济学以及公共卫生学当中，大量的观测因变量是二分类测量。本书专题介绍了在分析二分类因变量时最常使用的统计分析模型之一，Logistic回归模型。本书深入浅出，理论联系实际，通过例题分析，并结合计算机统计软件的应用，详细介绍、阐述了该模型及其应用。同时，还介绍了如何将Logistic回归模型扩展到序次Logistic回归模型和多项Logit模型，以分析序次变量和多分类名义变量为因变量的数据。本书提供用SAS和SPSS进行具体例题分析的计算机程序及相关数据，并对这两种软件的模型估计结果进行详尽的解释和对比分析。本书的读者对象为社会科学各专业的教师及研究生，以及社会科学专业研究人员。内容简介：《Logistic回归模型》是2001年高等教育出版社出版的教材，作者是王济川、郭志刚。该书介绍了在分析二分类因变量时最常使用的统计分折模型之一——lqistic回归模型，通过例题分析，并结合计算机统计软件的应用，详细介绍、阐述了该模型及其应用，同时，还介绍了如何将logistic回归模型扩展到序次logistic回归模型和多项logit模型，以分析序次变量和多分类名义变量为因变量的数据。还提供用SAS和SPSS进行具体例题分析的计算机程序及相关数据，并对这两种软件的模型估计结果进行详尽的解释和对比分析。

楼主的式子是化简了的，A,B,C都是初始参数的组合，我把初始参数写出来就知道A,B,C是什么含义假定微生物的相对增值率为dx/dt=r-kx,即在体系中微生物的量为x时增殖速率为r-kx,T=0时刻体系中的微生物量为X0,则r/k=c(r-kx0)/rx0=a-r=b

Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。还有一种是因变量为有序多分类的logistic回...

　（1）二者的根本区别在于广义化线性模型中的联系函数的形式。logit采用对数形式log(a)，logistic形式为log(a/1-a)。　　（2）应用上，普通logistic的响应变量是二元的，多元logistic的因变量可为多元。logit的响应变量可以是多元的。　　（3）统计软件spss中：logit属于对数线性模型，分析结果主要为因变量和自变量之间的关系，可以细化到各分类因变量与分类自变量之间；logistic属于回归分析，分析结果为估计出自变量参数。regression下有Binary logistic regression和 Multinomial logistic regression 。因变量只取0和1时用的就是Binary logistic regression 。而Multinomial logistic regression 分为多分类无序因变量和多分类有序因变量的logistic回归。即因变量多于两个的。　　（4）当因变量是多类的，可以采用logistic，也可以用logit，计算结果并无多少差别。

logistic回归是概率模型，非线性表达式，其线性表达式即logit回归。logistic回归计算的是P,而logit回归计算的是logit(p)。logit（p） =log(p/1-p)

用Logistic 回归模型时的代码举例logistic回归模型，主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测，它是普通多元线性回归模型的进一步扩展，logistic模型是非线性模型。比如说我们曾经做过的土地利用评价，就分别用多元线性回归模型和Logistic模型进行试验。影响耕地的因素假设有高程、土壤类型、当地人口数量和GDP总量，把上述四种因素作为自变量，某块地是否为耕地的概率为P，即应变量。然后根据已经有的样本数据，求出logistic模型的系数，一般用最大似然法结合牛顿—拉斐逊法解系数，求出F(P)=G(高程，土壤，人口，GDP）的一个回归函数，即Logistic模型，然后把全地区的数据代入上式，求出每个地方是否为耕地的概率，用来对土地利用的评价提供科学的依据。希望我的答案能让你满意，我以前就是做这方面研究的。春满人间百花吐艳 福临小院四季常安 欢度春节

　（1）二者的根本区别在于广义化线性模型中的联系函数的形式。logit采用对数形式log(a)，logistic形式为log(a/1-a)。 　　（2）应用上，普通logistic的响应变量是二元的，多元logistic的因变量可为多元。logit的响应变量可以是多元的。 　　（3）统计软件spss中：logit属于对数线性模型，分析结果主要为因变量和自变量之间的关系，可以细化到各分类因变量与分类自变量之间；logistic属于回归分析，分析结果为估计出自变量参数。regression下有Binary logistic regression和 Multinomial logistic regression 。因变量只取0和1时用的就是Binary logistic regression 。而Multinomial logistic regression 分为多分类无序因变量和多分类有序因变量的logistic回归。即因变量多于两个的。 　　（4）当因变量是多类的，可以采用logistic，也可以用logit，计算结果并无多少差别。

已经有相关的回答了http://wenwen.sogou.com/z/q660099604.htm如果觉得不够详细就去看书吧，这里很难解释清楚的。

　（1）二者的根本区别在于广义化线性模型中的联系函数的形式。logit采用对数形式log(a)，logistic形式为log(a/1-a)。　　（2）应用上，普通logistic的响应变量是二元的，多元logistic的因变量可为多元。logit的响应变量可以是多元的。　　（3）统计软件spss中：logit属于对数线性模型，分析结果主要为因变量和自变量之间的关系，可以细化到各分类因变量与分类自变量之间；logistic属于回归分析，分析结果为估计出自变量参数。regression下有Binary logistic regression和 Multinomial logistic regression 。因变量只取0和1时用的就是Binary logistic regression 。而Multinomial logistic regression 分为多分类无序因变量和多分类有序因变量的logistic回归。即因变量多于两个的。　　（4）当因变量是多类的，可以采用logistic，也可以用logit，计算结果并无多少差别。

有如下模型：1、二项logistic回归：因变量为两种结局的二分类变量，如中奖=1、未中奖=0；自变量可以为分类变量，也可以为连续变量；阳性样本量n要求是自变量个数至少10倍。2、无序多分类logistic回归：因变量为无序的多分类变量，如获取健康知识途径（传统大众媒介=1，网络=2，社区宣传=3）；自变量可以为分类变量，也可以为连续变量；也可用于因变量为有序多分类变量，但不满足平行检验条件的数据资料。原理：用因变量的各个水平（除参照水平外）与参照水平比值的自然对数来建立模型方程。3、有序多分类logistic回归：因变量为有序的多分类变量，如病情严重程度（轻度=1，中度=2，重度=3）；自变量可以为分类变量，也可以为连续变量。原理：将因变量的多个分类依次分割为多个二元的Logistic回归；须进行平行线检验，即检验自变量系数是否相等，如不满足，则使用无需多分类logistic回归。

logistic回归模型，主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测，它是普通多元线性回归模型的进一步扩展，logistic模型是非线性模型。比如说我们曾经做过的土地利用评价，就分别用多元线性回归模型和logistic模型进行试验。影响耕地的因素假设有高程、土壤类型、当地人口数量和gdp总量，把上述四种因素作为自变量，某块地是否为耕地的概率为p，即应变量。然后根据已经有的样本数据，求出logistic模型的系数，一般用最大似然法结合牛顿—拉斐逊法解系数，求出f(p)=g(高程，土壤，人口，gdp）的一个回归函数，即logistic模型，然后把全地区的数据代入上式，求出每个地方是否为耕地的概率，用来对土地利用的评价提供科学的依据。希望我的答案能让你满意，我以前就是做这方面研究的。

Logistic模型（虫口模型）logistic回归又称logistic回归分析，主要在流行病学中应用较多，比较常用的情形是探索某疾病的危险因素，根据危险因素预测某疾病发生的概率，等等。例如，想探讨胃癌发生的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群肯定有不同的体征和生活方式等。这里的因变量就是是否胃癌，即“是”或“否”，为两分类变量，自变量就可以包括很多了，例如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。通过logistic回归分析，就可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。

　　（1）二者的根本区别在于广义化线性模型中的联系函数的形式。logit采用对数形式log(a)，logistic形式为log(a/1-a)。 　　（2）应用上，普通logistic的响应变量是二元的，多元logistic的因变量可为多元。logit的响应变量可以是多元的。 　　（3）统计软件spss中：logit属于对数线性模型，分析结果主要为因变量和自变量之间的关系，可以细化到各分类因变量与分类自变量之间；logistic属于回归分析，分析结果为估计出自变量参数。regression下有Binary logistic regression和 Multinomial logistic regression 。因变量只取0和1时用的就是Binary logistic regression 。而Multinomial logistic regression 分为多分类无序因变量和多分类有序因变量的logistic回归。即因变量多于两个的。 　　（4）当因变量是多类的，可以采用logistic，也可以用logit，计算结果并无多少差别。

logistic回归模型，主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测，它是普通多元线性回归模型的进一步扩展，logistic模型是非线性模型。比如说我们曾经做过的土地利用评价，就分别用多元线性回归模型和Logistic模型进行试验。影响耕地的因素假设有高程、土壤类型、当地人口数量和GDP总量，把上述四种因素作为自变量，某块地是否为耕地的概率为P，即应变量。然后根据已经有的样本数据，求出logistic模型的系数，一般用最大似然法结合牛顿—拉斐逊法解系数，求出F(P)=G(高程，土壤，人口，GDP）的一个回归函数，即Logistic模型，然后把全地区的数据代入上式，求出每个地方是否为耕地的概率，用来对土地利用的评价提供科学的依据。希望我的答案能让你满意，我以前就是做这方面研究的。满意请采纳。

logistic回归与多重线性回归一样，在应用之前也是需要分析一下资料是否可以采用logistic回归模型。并不是说因变量是分类变量我就可以直接采用logistic回归，有些条件仍然是需要考虑的。首要的条件应该是需要看一下自变量与因变量之间是什么样的一种关系。多重线性回归中，要求自变量与因变量符合线性关系。而logistic回归则不同，它要求的是自变量与logit（y）符合线性关系，所谓logit实际上就是ln（P/1-P）。也就是说，自变量应与ln（P/1-P）呈线性关系。当然，这种情形主要针对多分类变量和连续变量。对于二分类变量就无所谓了，因为两点永远是一条直线。这里举一个例子。某因素y与自变量x之间关系分析，y为二分类变量，x为四分类变量。如果x的四分类直接表示为1，2，3，4。则分析结果为p=0.07，显示对y的影响在0.05水准时无统计学意义，而如果将x作为虚拟变量，以1为参照，产生x2，x3，x4三个变量，重新分析，则结果显示：x2，x3，x4的p值分别为0.08，0.05和0.03。也就是说，尽管2和1相比无统计学意义，但3和1相比，4和1相比，均有统计学意义。为什么会产生如此结果？实际上如果仔细分析一下，就可以发现，因为x与logit（y）并不是呈线性关系。而是呈如下图的关系：这就是导致上述差异的原因。从图中来看，x的4与1相差最大，其次是2，3与1相差最小。实际分析结果也是如此，上述分析中，x2，x3，x4产生的危险度分别为3.1，2.9，3.4。因此，一开始x以1，2，3，4的形式直接与y进行分析，默认的是认为它们与logit（p）呈直线关系，而实际上并非如此，因此掩盖了部分信息，从而导致应有的差异没有被检验出来。而一旦转换为虚拟变量的形式，由于虚拟变量都是二分类的，我们不再需要考虑其与logit（p）的关系，因而显示出了更为精确的结果。最后强调一下，如果你对自变量x与y的关系不清楚，在样本含量允许的条件下，最好转换为虚拟变量的形式，这样不至于出现太大的误差。如果你不清楚应该如何探索他们的关系，也可以采用虚拟变量的形式，比如上述x，如果转换的虚拟变量x2，x3，x4他们的OR值呈直线关系，那x基本上可以直接以1，2，3，4的形式直接与y进行分析。而我们刚才也看到了，x2，x3，x4的危险度分别为3.1，2.9，3.4。并不呈直线关系，所以还是考虑以虚拟变量形式进行分析最好。总之，虚拟变量在logistic回归分析中是非常有利的工具，善于利用可以帮助你探索出很多有用的信息。统计的分析策略是一个探索的过程，只要留心，你就会发现在探索数据关系的过程中充满了乐趣，因为你能发现别人所发现不了的隐藏的信息。希望大家多学点统计分析策略，把统计作为一种艺术，在分析探索中找到乐趣。样本量的估计可能是临床最头疼的一件事了，其实很多的临床研究事前是从来不考虑样本量的，至少我接触的临床研究大都如此。他们大都是想到就开始做，但是事后他们会寻求研究中样本量的依据，尤其是在投文章被审稿人提问之后。可能很少有人想到研究之前还要考虑一下样本够不够的问题。其实这也难怪，临床有临床的特点，很多情况下是很难符合统计学要求的，尤其一些动物试验，可能真的做不了很多。这种情况下确实是很为难的。本篇文章仅是从统计学角度说明logistic回归所需的样本量的大致估计，不涉及临床特殊问题。其实不仅logistic回归，所有的研究一般都需要对样本量事前有一个估计，这样做的目的是为了尽可能地得出阳性结果。比如，你事前没有估计，假设你做了20例，发现是阴性结果。如果事前估计的话，可能会提示你需要30例或25例可能会得出阳性结果，那这时候你会不会后悔没有事前估计？当然，你可以补实验，但是不管从哪方面角度来讲，补做的实验跟一开始做得实验可能各种条件已经变化，如果你在杂志中说你的实验是补做的，那估计发表的可能性就不大了。一般来说，简单的研究，比如组间比较，包括两组和多组比较，都有比较成熟的公式计算一下你到底需要多少例数。这些在多数的统计学教材和流行病学教材中都有提及。而对于较为复杂的研究，比如多重线性回归、logistic回归之类的，涉及多个因素。这种方法理论上也是有计算公式的，但是目前来讲，似乎尚无大家公认有效的公式，而且这些公式大都计算繁琐，因此，现实中很少有人对logistic回归等这样的分析方法采用计算的方法来估计样本量。而更多地是采用经验法。其实关于logistic回归的样本量在部分著作中也有提及，一般来讲，比较有把握的说法是：每个结局至少需要10例样品。这里说得是每个结局。例如，观察胃癌的危险因素，那就是说，胃癌是结局，不是你的总的例数，而是胃癌的例数就需要这么多，那总的例数当然更多。比如我有7个研究因素，那我就至少需要70例，如果你是1：1的研究，那总共就需要140例。如果1：2甚至更高的，那就需要的更多了。而且，样本量的大小也不能光看这一个，如果你的研究因素中出现多重共线性等问题，那可能需要更多的样本，如果你的因变量不是二分类，而是多分类，可能也需要更大的样本来保证你的结果的可靠性。理论上来讲，logistic回归采用的是最大似然估计，这种估计方法有很多优点，然而，一个主要的缺点就是，必须有足够的样本才能保证它的优点，或者说，它的优点都是建立在大样本的基础上的。一般来讲，logistic回归需要的样本量要多于多重线性回归。最后仍然需要说一句，目前确实没有很好的、很权威的关于logistic回归样本量的估计方法，更多的都是根据自己的经验以及分析过程中的细节发现。如果你没有太大的把握，就去请教统计老师吧，至少他能给你提出一些建议。

　（1）二者的根本区别在于广义化线性模型中的联系函数的形式。logit采用对数形式log(a)，logistic形式为log(a/1-a)。　　（2）应用上，普通logistic的响应变量是二元的，多元logistic的因变量可为多元。logit的响应变量可以是多元的。　　（3）统计软件spss中：logit属于对数线性模型，分析结果主要为因变量和自变量之间的关系，可以细化到各分类因变量与分类自变量之间；logistic属于回归分析，分析结果为估计出自变量参数。regression下有Binary logistic regression和 Multinomial logistic regression 。因变量只取0和1时用的就是Binary logistic regression 。而Multinomial logistic regression 分为多分类无序因变量和多分类有序因变量的logistic回归。即因变量多于两个的。　　（4）当因变量是多类的，可以采用logistic，也可以用logit，计算结果并无多少差别。

storage内存用于broadcast、缓存cache 数据 ： Storage 堆内内存=(spark.executor.memory–300MB) * spark.memory.fraction * spark.memory.storageFraction Execution执行Shuffle、Join、Sort 等计算过程中的临时数据： Execution 堆内内存=(spark.executor.memory–300MB) * spark.memory.fraction * (1-spark.memory.storageFraction) other ：主要用于存储 RDD 转换操作所需要的数据，例如 RDD 依赖等信息： Reserved Memory：系统预留内存，会用来存储Spark内部对象 堆外内存：一种是DirectMemory, 一种是JVM Overhead。主要用于程序的共享库、Perm Space、 线程Stack和一些Memory mapping等, 或者类C方式allocate object

使用MATLAB求解logistic模型参数的步骤，可按下列过程进行：1、要有已知自变量和因变量的一系列数据2、自定义logistic模型函数3、使用nlinfit（）函数拟合logistic模型的参数4、根据拟合值与已知值的差值，判断其拟合准确性5、绘制logistic模型曲线图例如：已知x=[21 24 27 30 33 36 39 42 45 48];y=[0 4.5541 11.5836 19.9043 22.7024 25.2441 26.2109 26.5693 26.6396 25.9511]。求logistic模型的参数。求解代码：x=[21 24 27 30 33 36 39 42 45 48];y=[0 4.5541 11.5836 19.9043 22.7024 25.2441 26.2109 26.5693 26.6396 25.9511];fun=inline("a(1)./(1+exp(a(2)-a(3).*x))","a","x");b=[0.95717 0.48538 0.80028];a = nlinfit(x,y,fun,b)plot(x,y,"rp"),hold onxx0=linspace(min(x),max(x),50);yy0=fun(a,xx0);plot(xx0,yy0,"r-"),xlabel("x"),ylabel("y")legend("实验数据","拟合曲线")运行结果

logistic回归模型，主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测，它是普通多元线性回归模型的进一步扩展，logistic模型是非线性模型。比如说我们曾经做过的土地利用评价，就分别用多元线性回归模型和Logistic模型进行试验。影响耕地的因素假设有高程、土壤类型、当地人口数量和GDP总量，把上述四种因素作为自变量，某块地是否为耕地的概率为P，即应变量。然后根据已经有的样本数据，求出logistic模型的系数，一般用最大似然法结合牛顿—拉斐逊法解系数，求出F(P)=G(高程，土壤，人口，GDP）的一个回归函数，即Logistic模型，然后把全地区的数据代入上式，求出每个地方是否为耕地的概率，用来对土地利用的评价提供科学的依据。希望我的答案能让你满意，我以前就是做这方面研究的。

logistic回归又称logistic回归分析，主要在流行病学中应用较多，比较常用的情形是探索某疾病的危险因素，根据危险因素预测某疾病发生的概率，等等。例如，想探讨胃癌发生的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群肯定有不同的体征和生活方式等。这里的因变量就是是否胃癌，即“是”或“否”，为两分类变量，自变量就可以包括很多了，例如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。通过logistic回归分析，就可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。

与多重线性回归的比较logistic回归(Logistic regression) 与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于他们的因变量不同，其他的基本都差不多，正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalized linear model）。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归，如果是二项分布，就是logistic回归，如果是poisson分布，就是poisson回归，如果是负二项分布，就是负二项回归，等等。只要注意区分它们的因变量就可以了。 logistic回归的因变量可以是二分非线性差分方程类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释。所以实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。

（1）二者的根本区别在于广义化线性模型中的联系函数的形式。logit采用对数形式log(a)，logistic形式为log(a/1-a)。　　（2）应用上，普通logistic的响应变量是二元的，多元logistic的因变量可为多元。logit的响应变量可以是多元的。　　（3）统计软件spss中：logit属于对数线性模型，分析结果主要为因变量和自变量之间的关系，可以细化到各分类因变量与分类自变量之间；logistic属于回归分析，分析结果为估计出自变量参数。regression下有Binarylogisticregression和Multinomiallogisticregression。因变量只取0和1时用的就是Binarylogisticregression。而Multinomiallogisticregression分为多分类无序因变量和多分类有序因变量的logistic回归。即因变量多于两个的。　　（4）当因变量是多类的，可以采用logistic，也可以用logit，计算结果并无多少差别。

　（1）二者的根本区别在于广义化线性模型中的联系函数的形式。logit采用对数形式log(a)，logistic形式为log(a/1-a)。　　（2）应用上，普通logistic的响应变量是二元的，多元logistic的因变量可为多元。logit的响应变量可以是多元的。　　（3）统计软件spss中：logit属于对数线性模型，分析结果主要为因变量和自变量之间的关系，可以细化到各分类因变量与分类自变量之间；logistic属于回归分析，分析结果为估计出自变量参数。regression下有Binary logistic regression和 Multinomial logistic regression 。因变量只取0和1时用的就是Binary logistic regression 。而Multinomial logistic regression 分为多分类无序因变量和多分类有序因变量的logistic回归。即因变量多于两个的。　　（4）当因变量是多类的，可以采用logistic，也可以用logit，计算结果并无多少差别。

可以的，下载个模似的wh8就行，

根据研究项目具体情况和要求把目的基因和与细胞内靶基因特异片段同源的DNA 片段都重组到带有标记基因(如neo基因，TK基因等)的载体上，成为重组的Knockout载体。条件性基因敲除小鼠的设计利用了Cre/LoxP或Flipe/Frt原理.它们都是位点特异性重组酶系统.这里以Cre/LoxP系统为例.比如在待敲除的一段目标DNA序列的两端各放置一个loxP序列,得到flox(flanked by loxP)小鼠.将flox小鼠与带有细胞特异性表达Cre的小鼠交配繁殖,以获得在特定细胞里把目标基因敲除掉的小鼠,即条件性基因敲除小鼠.此外,若与控制Cre表达的其他诱导系统(比如CreERT2)相结合,还可以对某一基因同时实现时空两方面的调控。Cre/loxP系统来源于噬菌体,可以介导位点特异的DNA重组.该系统含有两个组成成分：一个是一段长34bp的DNA序列(LoxP序列),含有两个13 bp的反向重复序列和一个8 bp的核心序列.LoxP的方向由中间这8个碱基决定.这段LoxP序列是Cre重组酶识别的位点.令一个组成部分是Cre重组酶.它是由噬菌体编码的一种由343个氨基酸组成的蛋白.Cre可以介导两个LoxP位点的重组,从而引起两个LoxP之间DNA序列的缺失.如果将Cre重组酶cDNA通过基因工程的手段置于组织或细胞特异性启动子之下,可以得到Cre组织/细胞特异性表达的Cre小鼠,也叫Cre工具小鼠.跟Flox小鼠交配之后,可以得到条件性基因敲除小鼠。所谓Flox小鼠是指在某个基因的某个外显子两侧各放一个LoxP序列.这段序列就是Flanked by LoxP,也就叫做Flox小鼠.这种Flox小鼠一般要通过设计构建打靶载体、胚胎干细胞重组、囊胚显微注射、和嵌合体小鼠传代来获得.这种小鼠跟Cre工具小鼠交配,由于Cre的表达,介导两个LoxP位点序列的重组,从而敲除两个LoxP之间的序列.由于不同Cre工具小鼠的Cre表达有组织/细胞特异性,就可以达到在不同组织、细胞里特异性敲除目的基因的目标.比如上皮细胞、胸腺细胞、T细胞、B细胞、心肌细胞、肠道、肺脏等。

我猜对~~~

回归系数的经济意义是说明x每变化一个单位时，影响y平均变动的数量。即x每增加1单位，y变化b个单位。就是通过影响一个可变的经济意义的值，来预测我们产生的经济结果。通过以前阶段的经济发展状况的分析，预测未来经济发展，对经济发展规划，达到经济利益最大化有重大意义。拓展资料:1.回归模型是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。2.回归分析的几种常用方法:1）Linear Regression线性回归:线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。关系式为:Y=a+b×X+e2）Logistic Regression逻辑回归:逻辑回归是用来计算“事件成功”和“事件失败”的概率。这里，Y的值从0到1，它可以用下方程表示。Y=p/（1-p）3.Polynomial Regression多项式回归y=a+bx^24.Stepwise Regression逐步回归在处理多个自变量时，我们可以使用这种形式的回归。标准逐步回归法做两件事情。即增加和删除每个步骤所需的预测。向前选择法从模型中最显著的预测开始，然后为每一步添加变量。向后剔除法与模型的所有预测同时开始，然后在每一步消除最小显着性的变量。5.. Ridge Regression岭回归岭回归分析是一种用于存在多重共线性（自变量高度相关）数据的技术。岭回归通过给回归估计上增加一个偏差度，来降低标准误差。

回归模型（regression model）对统计关系进行定量描述的一种数学模型。 　　如多元线性回归的数学模型可以表示为，式中，β0，β1，…，βp是p+1个待估计的参数，εi是相互独立且服从同一正态分布N(0,σ2)的随机变量，y是随机变量；x可以是随机变量，也可以是非随机变量,βi称为回归系数，表征自变量对因变量影响的程度。

回归模型的应用有：影响因素分析、经济变量控制、被解释变量预测。回归模型（regression model）对统计关系进行定量描述的一种数学模型。如多元线性回归的数学模型可以表示为y=β0+β1*x+εi，式中，β0，β1，…，βp是p+1个待估计的参数，εi是相互独立且服从同一正态分布N(0,σ2)的随机变量，y是随机变量；x可以是随机变量，也可以是非随机变量,βi称为回归系数，表征自变量对因变量影响的程度。回归模型是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。

xtset num year/*确定面板时间*/xtreg dvar invar1 idvar2,fe/*固定效应*/est store fe/*保存结果*/xtreg dvar invar1 idvar2,re/*随机效应*/est store re/*保存结果*/hausman fe re /*豪斯曼检验*//*根据检验结果，选择合适的方法*/

很简单，用EVIEWS先对回归方程做混合模型求解，在结果中有一项Sum squared resid(在结果的下面，R平方值的旁边)，这个就是残差平方和，这个值就是S3；然后在用变截距模型求解，得出S3，最后是变系数模型，得出S1。有了这三个值，F值自己手算就可以了。有不懂可以在问我，变截距和变系数一般是用固定效应模拟。

横截面回归法(CrossSectionRegressionMethod)，基本思路是检验一个评价期内的超额收益是否与接下来的持有期内的超额收益有正的相关关系。

你试试能不能把线性建成块，在新图中插入块。打开新的cad都是最开始的设定，不会记忆的，记忆了会乱套。

SPM，全称超级位置模型（Super Position Model），是大数据中 Web 端和 APP 端采集用户在界面具体位置上的行为日志数据。同时，由 SCM （Super Content Model，超级内容模型）配合来获取位置中的内容，它们一起来完成用户行为细节的数据收集。 SPM 和 SCM 范式最早由阿里巴巴提出并应用，现已成为大数据采集中数据埋点的重要规范。 在统计页面（界面）的访问的指标如 PV、UV 时，是对页面整体进行监控，这时页面级的 PV 日志或者统计服务端 nginx/apache 等产生的请求日志就足以完成。 随着数据分析的精细化，不能满足于粗粒度的页面级数据分析，还需要知道用户在页面的哪个位置做了点击、哪个位置做了曝光等等。同时，随着在移动端页面多采用上滑加载、左右滑动等模式，更多的浏览和交互在单一页面完成，因此对于页面位置区块的内容分析诉求就越来越强烈，SPM 便是来解决定位内容位置的标识。 那么 SCM（Super Content Model，超级内容模型）又是做什么的呢？试想下这个场景，在一个 APP 中，首页有一个幻灯广告 Banner，它自动更换并共 4 张，那么我们可以用 SPM 标记为 Banner0 到 Banner3，这样就知道了用户点击了哪个 Banner 图。但问题也来了，当时用户点击的 Banner 内容是什么呢？这就需要 SCM 来记录当时的 Banner 内容，因为广告位是不变的，广告内容会随时变化。 在当前互联网产品形态中，类似千人千面等个性化推荐项目中，软件界面正是提供了类似广告位的固定框架，这个框架相对稳定（当然也会改版，也会做 A/B 测试），内容则是通过大数据分析利用算法为具体用户定制，这时由 SCM 快照当时给用户的内容。 SPM（Super Position Model），全称超级位置模型，用于内容的位置，其设计理念同 UTM ，可先阅读理解。 一般包含四位信息： 以上信息一般没有隐私内容，可显式传输。位置编号一般从 0 开始，也可以用便于识别的字符命名。 SPM 可搭载在： 可以设计多个用途的 SPM，以下是阿里的设计应用： SPM（Super Content Model），全称超级内容模型，用于表示位置中的具体内容，其设计理念同 UTM ，可先阅读理解。scm 编码是用来跟踪内容的编码。与业务内容一起下发的埋点数据，用来唯一标识一块内容。 客户端打点时，将 scm 编码作为埋点的参数上传给日志服务器。 scm 编码也采用 a.b.c.d 的格式，下边是一个应用设计的示例： SCM 可以表示内容在配置系统中的映射，如广告在 CMS 系统的的配置 ID，也可以表示内容使用的推荐算法、营销策略等内容。 SCM 可搭载在：

我是直接调用的SMT_THICKNESS参数&smt_thickness[.1] MM保留一位小数这样工程图里就不会多出很多零了。

Model Thickness（模型厚度）。具体步骤如下：1、打开需要查看厚度的模型。2、选择菜单栏中的Analysis，然后选择Thickness。3、在打开的Thickness Definition对话框中，选择要计算厚度的面元集合，例如选择所有的SHELL元素。4、在Thickness Definition对话框中，可以选择不同的计算方式和厚度显示选项，例如选择平均值或最小值作为厚度计算方法，并选择在元素属性中显示厚度信息。5、在确认了相关设置之后，单击OK按钮开始计算并显示厚度信息。

在“文件”菜单下 有一个导出 一个导入 一个导出选定对象 导出是将整个场景中的模型导出 导出选定对象则是只导出你选中的模型MARC是Machine Readable Catalog(ue)的缩写，意即“机器可读目录”，即以代码形式和特定结构记录在计算机存储载体上的、用计算机识别与阅读的目录。MARC可一次输入，多次使用，是信息技术发展和资源共享要求的产物。

Marc中没有单位并不代表不存在单位，虽然在软件中并不直接体现单位，但它会默认所有的单位统一。举个例说，如果你输入的某个数为10（mm单位），那么在其他地方的长度单位都为mm，输出的也会为mm，总之你要保证单位统一，最好全用国际制单位，以免搞混了。

三因素模型为：净资产收益率=销售净利率(NPM)×资产周转率(AU,资产利用率)×权益乘数(EM)杜邦分析法利用几种主要的财务比率之间的关系来综合地分析企业的财务状况，这种分析方法最早由美国杜邦公司使用，故名杜邦分析法。杜邦分析法是一种用来评价公司盈利能力和股东权益回报水平，从财务角度评价企业绩效的一种经典方法。其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积，这样有助于深入分析比较企业经营业绩。

　　1、销售额sales替换成收入revenue，美财报较常用后者（也称the?top?line因为收入这个数值一般在损益表的顶部），两者一般都指核心业务收入，包括产品销售和服务销售，但revenue有的时候还包含利息、特许权使用费、诉讼收入等，所以要根据不同公司财报习惯具体鉴别。 　　2、税收负担率其实是税收率的补数，可计做(1-税收率)，更方便理解；同理，利息负担率其实是利息率的补数，可计做(1-利息率)。 　　3、表示净利润的***?profit替换成*** in***e，它们和the bottom line（因为净利润这个数值一般在损益表的底部）都是指净利润的意思，但*** in***e更常用。 　　4、息前税前盈余ebit是一个很有意义的数值，如下图。ebit其实代表的是公司业务的挣钱能力，它比净利润多出两个部分，利息和税收，这毫无疑问是公司挣来的，能更好的体现基于净资产挣钱的能力。　　5、平均净（总）资产，因为，净利润是一个期间数，是在某一段时间之内，企业通过其控制的资产所获得的利润。净资产是一个时点数，是截止某一个时刻企业资产及负债情况的客观描述，而用一个期间数去除以一个时点数并不是那么说得通，所以要将净资产也处理成期间数。 　　在具体运用杜邦体系进行分析时，可以采用因素分析法，首先确定营业净利率、总资产周转率和权益乘数的基准值，然后顺次代入这三个指标的实际值。 　　分别计算分析这三个指标的变动对净资产收益率的影响方向和程度，还可以使用因素分析法进一步分解和个指标并分析其变动的深层次原因，找出解决的方法。 　　扩充套件资料 　　局限性： 　　从企业绩效评价的角度来看，杜邦分析法只包括财务方面的资讯，不能全面反映企业的实力，有很大的局限性，在实际运用中需要加以注意，必须结合企业的其他资讯加以分析。主要表现在： 　　1、对短期财务结果过分重视，有可能助长公司管理层的短期行为，忽略企业长期的价值创造。 　　2、财务指标反映的是企业过去的经营业绩，衡量工业时代的企业能够满足要求。但在目前的资讯时代，顾客、**商、雇员、技术创新等因素对企业经营业绩的影响越来越大，而杜邦分析法在这些方面是无能为力的。 　　3、在目前的市场环境中，企业的无形知识资产对提高企业长期竞争力至关重要，杜邦分析法却不能解决无形资产的估值问题。 　　五因素杜邦模型是： 　　权益报酬率=净利润/税前利润*税前利润/息税前利润*息税前利润/销售收入*销售收入/总资产*总资产/所有者权益n。 　　五因素杜邦模型再具体分解: 　　1、权益报酬率=(1-利息负担率)* (1-税收负担率)*销售报酬率*资产周转率*权益乘数。 　　2、税收负担率=所得税额/税前利润。 　　3、利息负担率=利息额/息税前利润。 　　4、销售报酬率=息税前利润/销售收入。 　　5、资产周转率=销售收入/资产总额。 　　6、权益乘数=资产总额/所有者权益总额。 　　扩充套件资料 　　杜邦模型的发明人f. donaldson brown，是一名电气工程师，他于1914年加入化工巨人——杜邦公司的财务部门。 此后不久，杜邦购买了通用汽车（gm）23%的**。 　　在这笔交易中，brown的任务是负责重新梳理通用汽车公司内部复杂的财务， 这或许是美国历史上第一次大规模的企业重构行动。 　　跟据通用前主席alfred sloan的说法，brown的规划、关系系统上马之后，通用的信誉声望大幅回升。 继而，美国各主要大公司纷纷运用此法均获得成功，从而使得杜邦模型声誉鹊起。 　　参考资料 　　美国波士顿大学滋维?博迪(zvi bodie)教授、加利福尼亚大学亚历克斯?凯恩(alex kane)教授和波士顿学院艾伦j*马库斯(alan. 　　j. marcus)教授将利息费用、税收费用引入杜邦模型,从而形成了五因素杜邦模型。 　　把五因素杜邦模型再具体分解: 　　权益报酬率=(1-利息负担率)* (1-税收负担率)*销售报酬率*资产周转率*权益乘数 　　税收负担率=所得税额/税前利润 　　利息负担率=利息额/息税前利润 　　销售报酬率=息税前利润/销售收入 　　资产周转率=销售收入/资产总额 　　权益乘数=资产总额/所有者权益总额 　　杜邦分析法利用几种主要的财务比率之间的关系来综合地分析企业的财务状况，这种分析方法最早由美国杜邦公司使用，故名杜邦分析法。杜邦分析法是一种用来评价公司赢利能力和股东权益回报水平，从财务角度评价企业绩效的一种经典方法。其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积，这样有助于深入分析比较企业经营业绩。 　　杜邦模型最显著的特点是将若干个用以评价企业经营效率和财务状况的比率按其内在联络有机地结合起来，形成一个完整的指标体系，并最终通过权益收益率来综合反映。采用这一方法，可使财务比率分析的层次更清晰、条理更突出，为报表分析者全面仔细地了解企业的经营和盈利状况提供方便。 　　杜邦分析法有助于企业管理层更加清晰地看到权益资本收益率的决定因素，以及销售净利润率与总资产周转率、债务比率之间的相互关联关系，给管理层提供了一张明晰的考察公司资产管理效率和是否最大化股东投资回报的路线图。 　　理工类专业有哪些 　　1、地球化学：地球化学是研究地球的化学组成、化学作用和化学演化的科学，它是地质学与化学、物理学相结合而产生和发展起来的边缘学科。自20世纪70年代中期以来，地球化学和地质学、地球物理学已成为固体地球科学的三大支柱。 　　它的研究范围也从地球扩充套件到月球和太阳系的其他天体。 　　2、资源环境与城乡规划管理：《资源环境与城乡规划管理》是一门综合性学科，主要学习资源环境以及城镇规划，土地管理，环境检测，以及地理地质等相关类知识的边缘学科。 　　3、地理资讯系统：有时又称为“地学资讯系统”。它是一种特定的十分重要的空间资讯系统。 　　它是在计算机硬、软体系统支援下，对整个或部分地球表层（包括大气层）空间中的有关地理分布资料进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。 　　4、材料物理：材料物理的特色方向在半导体物理，电子材料，微电子器件等领域，例如cpu。对学生的数学，物理基础要求较高，着重培养学生发展新型电子材料和微电子器件工艺，分析与设计等方向的应用能力和创新能力。 　　5、应用气象学：应用气象学是将气象学的原理、方法和成果应用于农业、水文、航海、航空、军事、医疗等方面，同各个专业学科相结合而形成的边缘性学科。 　　1.电子资讯科学包括电子资讯科学与技术、地理资讯系统、光资讯科学与技术、电气资讯工程、资讯保安、软体工程 　　条件限制：不能准确在显示器上识别红、黄、绿、蓝、紫中任何一种颜色的数码、字母者不能录取到电脑科学与技术等专业。 　　2.医学包括临床医学、预防医学、麻醉学、护理学、口腔医学、药物制剂、药学、针灸推拿学、制药工程 　　条件限制：a、色弱或色盲的考生不能报考药学类、制药类、医学类各专业；b、任何一眼近视度数大于800度、斜视、嗅觉迟钝、口吃的考生，不宜报考医学类专业。 　　3.数化类包括应用化学、数学与应用数学、材料化学、材料科学与工程、工业设计、自动化 　　条件限制：a、色弱的考生不能报考化学类、化工类、材料化学。b、任何一眼近视度数大于800度的考生不宜报考化工与制药类，一眼失明另一眼近视度数大于800度的考生不宜报考应用化学。 　　4.工程类包括水文与水资源工程、给水排水工程、资源科学与工程、交通工程、工程力学、车辆工程、测绘工程、工程管理、土木工程、热能与动力工程、机械电子工程、建筑学、景观建筑设计 　　就业前景：市场**相当看好，属紧缺人才。景观建筑设计专业毕业生可在各建筑设计院、建筑装饰设计公司、各类建筑装饰公司、园林景观设计单位、**有关管理部门、房地产开发公司、各类专业设计事务所等单位工作，或在高等院校和科研单位从事教学及科研工作。 　　条件限制：a、色弱、色盲、乙型肝炎表面抗原体携带的考生不能报考食品科学与工程。b、色盲考生不能报考交通运输类专业和轮机工程。 　　c、任何一眼近视度数大于400度的考生不宜报考测控技术与仪器、服装设计与工程类；近视度数大于800度的考生不宜报考测绘工程、交通工程专业。 　　5.环境资源类包括环境资源与城乡规划管理、生物科学、环境科学、生态学、动物科学 　　条件限制：a、色弱、色盲的考生不能报考生物科学类、生物工程类、生态类、环境工程、动物科学。b、肺、肝、肾、脾、胃肠等动过较大手术、曾患有心肌炎、胃或十二指肠溃疡、慢性支气管炎、风溼性关节炎等病史，甲状腺机能亢进已**一年的考生，不宜报考环境科学类、环境生态类。 　　c、任何一眼近视度数大于400度的考生不宜就读生物医学工程专业，大于800度的不宜就读环境生态类、环境科学类专业。 　　理工包括理学和工学 　　1.理学 > 统计学类 > 统计学心理学类 > 应用心理学专业经济心理学方向应用心理学 　　心理学环境科学类 > 环境工程 　　资源勘查工程 　　资源环境科学 　　环境科学与工程 　　生态学环境科学 　　材料科学类 > 高分子材料与工程 　　材料科学与工程 　　材料成型及控制工程 　　材料物理 　　材料学材料化学 　　电子资讯科学类 > 电脑科学与技术 　　电子资讯工程 　　资讯管理与资讯系统 　　光电子技术科学 　　测控技术与仪器 　　电子资讯科技及仪器 　　应用电子技术 　　通讯工程 　　电子商务及法律 　　电信工程及管理 　　系统与控制 　　电子商务 　　资讯科学技术专业 　　电子科学与技术 　　资讯保安专业 　　微电子学专业 　　光资讯科学与技术 　　电子资讯科学与技术 　　力学类 > 理论与应用力学 　　海洋科学类 > 海洋技术 　　海洋科学 　　大气科学类 > 应用气象学 　　应用气象学 　　大气科学 　　地球物理学类 > 地球物理学 　　地理科学类 > 地理教育 　　系统科学与工程 　　系统理论 　　地球资讯科学与技术 　　科学与工程计算系专业 　　地理资讯系统 　　资源环境与城市规划管理 　　地理科学 　　地质学类 > 地质工程 　　地质学类 　　地球化学专业 　　地球化学 　　地质学天文学类 > 天文学 　　生物科学类 > 生物功能材料 　　防化兵指挥 　　生命科学与技术基地班 　　生物资讯学 　　生化防护工程 　　生物科学与生物系技术 　　生物学基地班 　　医学资讯学 　　生物化学与分子生物学 　　动物生物技术 　　植物生物技术 　　预防医学专业 　　生物技术 　　生物科学 　　化学类 > 材料化学 　　化学基地班 　　化学教育 　　化学工程与工艺 　　无机化学 　　化学生物学专业 　　分子科学与工程 　　应用化学 　　化学 物理学类 > 光资讯科学与技术 　　理论物理学 　　声学 应用物理学 　　物理学数学类 > 金融数学系专业 　　数理基础科学 　　数学类数学与应用数学 　　资讯与计算科学 　　2.工学 > 公安技术类 > 资讯保安交通管理工程 　　治安系安全防范工程 　　消防工程专业 　　刑事科学技术专业 　　电子商务 > 　　林业工程类 > 林产化工专业 　　木材科学与工程专业 　　森林工程专业 　　农业工程类 > 农业建筑环境与能源工程专业农业工程 　　农业电气化与自动化专业 　　农业机械化及其自动化专业 　　生物工程类 > 生物技术 　　质量与可靠性工程 　　生物医学工程专业 　　生物工程专业 　　工程力学类 > 工程力学与航天航空工程工程结构分析专业 　　工程力学专业 　　工业工程专业 　　应用物理学专业 　　**类 > 积体电路设计 　　**系统与工程专业 　　资讯对抗技术专业 　　地面**机动工程专业 　　特种能源工程与烟火技术专业 　　弹药工程与**技术专业 　　探测指导与控制技术专业 　　**系统与发射工程专业 　　航空航天类 > 飞行器环境与生命保障工程专业飞行器制造与工程专业 　　飞行器动力工程专业 　　飞行器设计与工程专业 　　轻工纺织食品类 > 商品检验 　　食品质量与安全 　　服装设计和染织设计 　　服装设计与工程专业 　　纺织工程专业 　　印刷工程专业 　　包装工程专业 　　轻化工程专业 　　食品科学与工程专业 　　海洋工程类 > 港口航道与海岸工程 　　船舶与海洋工程专业 　　交通运输类 > 物流管理 专科 　　航运管理 　　可靠性系统工程 　　民航机务工程 　　交通装置资讯工程 　　车辆工程 　　油气储运工程 　　物流工程专业 　　轮机工程专业 　　航海技术专业 　　飞行技术专业 　　交通工程专业 　　交通运输专业 　　化学与制药类 > 化学工程与工业生物工程化工与制药 　　制药工程专业 　　化学工程与工艺专业 　　药物制剂专业 　　环境与安全类 > 雷电防护科学与技术 　　环境与安全类 　　安全工程专业 　　环境工程专业 　　测绘类 > 空间资讯与数字技术专业 　　测绘工程专业 　　水利类 > 水利类 　　教育科学与管理 　　水务工程 　　农业水利工程 　　港口航道与海岸工程专业 　　水文与水资源工程专业 　　水利水电工程专业 　　土建类 > 城市地下空间工程 　　工程管理 　　土建 景观学 　　道路桥梁与渡河工程 　　给排水工程专业 　　建筑环境与装置工程专业 　　土木工程专业 　　城市规划专业 　　建筑学专业 　　电气资讯类 > 电气资讯 　　电子资讯工程专业本科 　　电子资讯科学类 　　遥感科学与技术 　　建筑设施智慧化 　　数字传媒技术 　　电力工程与管理 　　通讯与资讯系统 　　积体电路设计与整合系统 　　资讯显示与光电技术 　　计算机应用专业 　　广播电视工程 　　影视艺术技术 　　电气资讯工程 　　电力工程与管理 　　工程力学 　　计算机软体 　　资讯科学技术 　　智慧科学与技术专业 　　光电资讯工程专业 　　软体工程专业 　　自动化资讯工程专业 　　电子科学与技术专业 　　电脑科学与技术专业 　　通讯工程专业 　　电子资讯工程专业 　　微电子学专业 　　网路工程 　　能源动力类 > 热电工程方向 　　制冷与空调方向 　　计算机测控技术方向 　　能源工程及自动化 　　生物医学工程 　　能源动力学 　　汽车发动机 　　汽车内燃机 　　工程物理 　　能源系统及自动化 　　热能与动力工程 　　自动化专业 　　能源与环境系统工程 　　杜邦分析法五因素模型是什么 什么是杜邦分析法主要分析些什么 财务报表杜邦分析法适用于哪类企业

杜邦分析法（DuPont Analysis）是利用几种主要的财务比率之间的关系来综合地分析企业的财务状况。具体来说，它是一种用来评价公司赢利能力和股东权益回报水平，从财务角度评价企业绩效的一种经典方法。其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积，这样有助于深入分析比较企业经营业绩。由于这种分析方法最早由美国杜邦公司使用，故名杜邦分析法。净资产收益率是整个分析系统的起点和核心。该指标的高低反映了投资者的净资产获利能力的大小。净资产收益率是由销售报酬率，总资产周转率和权益乘数决定的。三因素模型为：净资产收益率=销售净利率(NPM)×资产周转率(AU,资产利用率)×权益乘数(EM)

1 如果模型比较简单 那就将其转mesh（可编辑网格） 选定所有边以后，使用auto edge（自动边）命令，参数用默认的就行。此命令在右边编辑属性栏中。最后可转成poly。2 转POLY 用细化修改器 修改器属性中有个小三角和一个小矩形图标 选中矩形图标 扩张值根据需要调整 不需要则调为0（默认25） 则可将所有面都变成四边面 但面数会增加3 模型复杂的话，比较好的方法如下。先创建一个Bomb（Space Warps -〉Geometric/Deformable）bomb的参数设置如下Frogment Size：min：2，max：2。General：Detonation：5。然后使用bind to space warps按钮将bomb与需要转换的模型保定。将时间轴移动到第5帧，进行快照（tools -〉Snapshot）。删除原来的模型和bomb。选择快照得到的模型，在边级别下选定收有的边，再使用auto edge命令。最后转换成poly，并选择所有点，使用weld命令，容差设置为0.01。4 拓扑 的确能解决 而且能重新布线 但如那位哥们所说 的确是个蛋疼的工作 我除了做次时代时候后拓低模外 从来都不用拓扑前三种方法 三角面转四边面 难免会出现瑕疵 尤其是复杂的模型 需要转后手动调整 望上述能帮到LZ

saga模型与tcc模型是两种较为常见的分布式事务中所能用到的模型。Saga和TCC是分布式事务中两种常用的模型。总体来看，这两种模型各有优缺点。在TCC模式下，参与的服务都要实现try，confirm，cancel接口，先保存草稿（Try）再发送（Confirm），撤销的话直接删除草稿（Cancel）。TCC相对于SAGA有如下优势：相对于实现SAGA需要消息队列SAGALOG等组件，TCC模型的实现是很简单直接的，几乎没有依赖第三方组件，整个过程是同步进行的，所以有更好的一致性。

Saga和TCC是分布式事务中两种常用的模型。总体来看，这两种模型各有优缺点。在TCC模式下，参与的服务都要实现try,confirm,cancel接口，先保存草稿（Try）再发送（Confirm），撤销的话直接删除草稿（Cancel）。TCC相对于SAGA有如下优势：相对于实现SAGA需要消息队列SAGALOG等组件，TCC模型的实现是很简单直接的，几乎没有依赖第三方组件整个过程是同步进行的，所以有更好的一致性。

CAPM模型：均衡定价为基础的模型； APT模型：以套利定价核因素模型为基础的模型； CAPM模型从形式上可以从单因素模型以及APT的方法得到一个类似的形式，其中单因素设定为市场组合。然而，这样的推导实际上是单因素的APT模型。 CAPM模型的基准模

北京市金色丰迪贸易有限公司http://www.114ku.com/tcompany/sortid8/25674/index.html汕头市威尔汽车配套用品有限公司http://www.stwell.net.cn/index1.asp国产原厂车模:国产原厂车模，顾名思义就是国内原汽车厂家（包括合资公司）在国内汽工厂下线时为了促销真车和赠送给相关人纪念而生产出来的仿真模型。模型均委托或授权给国内知名的模型厂家开发生产，做工和造型都不比国外知名品牌的车模差，毕竟国外品牌的生产基地大部分都设在中国，加上原汽车厂家的用途主要是作为赠送的纪念品，所以这类车模的品质在世界上是数一数二的。这类车模没有自己固定的品牌，其所有权只归于原汽车厂家，因此在车模界上获得了“国产原厂”的“美名”。车模比列有1：12、1：15、1：18、1：20、1：24等。 一鸣(澳门)“一鸣”(YATMING)1989年成立于澳门，总部设在澳门，主要生产1：18、1：24、1：43比例的车模，车款有老式的美国车、欧洲车以及老式的消防车。在美国、西班牙、俄罗斯、加拿大、意大利等地设有分销 机构。乔龙(香港)卡特(香港)太阳星(香港,生产基地在广东)主要生产1：18系列的美国车和欧洲车，近年来成功开发出1：18系列奔驰、林肯的豪华加长型轿车以及公路赛车。产品主要销往美国、欧洲和日本。佳迪(香港)主要生产1/18比例的房车系列广州丰迪贸易有限公司http://www.fandimodels.com/jianjie.htm超越精品模型制造厂http://www.liyugang.cn/34_web/170007/

打开后盖。【车模名称】兰博基尼阿文塔多LP700-4【车模品牌】威利(welly )FX系列【车模材质】金属,塑料,胶皮(等多种材料)【车模比例】1:18【车模颜色】 紫色 碳亚黑色 白色 橘色 亚光绿【车模包装】双面透明彩色纸盒包装。【车模介绍】标准4门开(发动机盖和储物箱与车门全部可开),方向盘联动前车轮转动，四轮带避震功能，四轮可以自由转动，内饰植绒,高级仿真座椅,长约25厘米,宽约10厘米。

推荐京商的

星辉做的不好，转向连杆和轮胎外圈很容易脱落的。

这里有十二个厂家，订做汽车模型供你参考：1、M-BOX“火柴盒”（Matchbox）:主要生产1:60和1:43比例的合金车模。（香港）2、CDC:主要生产现代款式1/43比例的房车系列。（香港）3、DETPRADO:主要生产现代款式1/43比例的房车系列。（香港）4、ANSON安翠:主要生产现代款式1/43，1/18比例的房车系列。（香港）5、ROAD：主要生产现代款式1/18比例特种车。（香港）6、HOT WHEELS：主要生产F1及法拉利车模。（香港）7、康威：主要生产现代款式1/43的各种车模。（香港）8、RICKO：主要生产1/18比例的房车系列。（香港）9、GATE：主要生产1/18比例的房车系列。（香港）10、CODE3：主要生产消防车模。（香港）11、WELLY：主要生产1/18比例的房车系列。（香港）12、上佳：主要生产1：18、1：48比例订做汽车模型 （广东）

绝对估值法（折现方法） 1.DDM模型（Dividend discount model /股利折现模型) 2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型） （1）FCFE （ Free cash flow for the equity equity /股权自由现金流模型)模型 （2）FCFF模型（ Free cash flow for the firm firm /公司自由现金流模型） DDM模型 V代表普通股的内在价值， Dt为普通股第t期支付的股息或红利，r为贴现率 对股息增长率的不同假定，股息贴现模型可以分为 ：零增长模型、不变增长模型（高顿增长模型）、二阶段股利增长模型（H模型）、三阶段股利增长模型和多元增长模型等形式。 最为基础的模型；红利折现是内在价值最严格的定义； DCF法大量借鉴了DDM的一些逻辑和计算方法（基于同样的假设/相同的限制）。 1. DDM DDM模型模型法（Dividend discount model / Dividend discount model / 股利折现模型股利折现模型) DDM模型 2. DDM DDM模型的适用分红多且稳定的公司，非周期性行业； 3. DDM DDM模型的不适用分红很少或者不稳定公司，周期性行业； DDM模型在大陆基本不适用； 大陆股市的行业结构及上市公司资金饥渴决定，分红比例不高，分红的比例与数量不具有稳定性，难以对股利增长率做出预测。 DCF 模型 2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型） DCF估值法为最严谨的对企业和股票估值的方法，原则上该模型适用于任何类型的公司。 自由现金流替代股利，更科学、不易受人为影响。 当全部股权自由现金流用于股息支付时， FCFE模型与DDM模型并无区别；但总体而言，股息不等同于股权自由现金流，时高时低，原因有四： 稳定性要求（不确定未来是否有能力支付高股息）； 未来投资的需要（预计未来资本支出/融资的不便与昂贵）； 税收因素（累进制的个人所得税较高时）； 信号特征（股息上升/前景看好；股息下降/前景看淡） DCF模型的优缺点 优点：比其他常用的建议评价模型涵盖更完整的评价模型，框架最严谨但相对较复杂的评价模型。需要的信息量更多,角度更全面, 考虑公司发展的长期性。较为详细，预测时间较长，而且考虑较多的变数，如获利成长、资金成本等，能够提供适当思考的模型。 缺点：需要耗费较长的时间，须对公司的营运情形与产业特性有深入的了解。考量公司的未来获利、成长与风险的完整评价模型，但是其数据估算具有高度的主观性与不确定性。复杂的模型，可能因数据估算不易而无法采用，即使勉强进行估算，错误的数据套入完美的模型中，也无法得到正确的结果。小变化在输入上可能导致大变化在公司的价值上。该模型的准确性受输入值的影响很大（可作敏感性分析补救）。 FCFE /FCFF模型区别 股权自由现金流（Free cash flow for the equity equity ）： 企业产生的、在满足了再投资需求之后剩余的、不影响公司持续发展前提下的、可供股东股东分配的现金。 公司自由现金流（Free cash flow for the film film ）： 美国学者拉巴波特（Alfred Rappaport）20 世纪80 年代提出了自由现金流概念：企业产生的、在满足了再投资需求之后剩余的、不影响公司持续发展前提下的、可供企业资本供应者企业资本供应者/各种利益要求人（股东、债各种利益要求人（股东、债权人）权人）分配的现金。 FCFF 模型要点 1.基准年公司自由现金流量的确定：基准年公司自由现金流量的确定： 2.第一阶段增长率第一阶段增长率g的预估的预估：(又可分为两阶段）又可分为两阶段） 3.折现折现率的确定的确定： 折现：苹果树的投资分析/评估自己加权平均资金成本(WACC) 。 4 .第二阶段自然增长率的确定： 剩余残值复合成长率（CAGR），一般以长期的通货膨胀率（CPI）代替CAGR。 5 .第二阶段剩余残值的资本化利率的计算： WACC减去长期的通货膨胀率（CPI）。 公司自由现金流量的计算 根据自由现金流的原始定义写出来的公式： 公司自由现金流量=（ 税后净利润 利息费用 非现金支出- 营运资本追加）- 资本性支出 大陆适用公式： 公司自由现金流量 = 经营活动产生的现金流量净额–资本性支出 = 经营活动产生的现金流量净额– （购建固定、无形和其他长期资产所支付的现金– 处置固定、无形和其他长期资产而收回的现金净额） 资本性支出 资本性支出：用于购买固定资产（土地、厂房、设备）的投资、无形资产的投资和长期股权投资等产能扩张、制程改善等具长期效益的现金支出。 资本性支出的形式有： 1.现金购买或长期资产处置的现金收回、 2.通过发行债券或股票等非现金交易的形式取得长期资产、 3.通过企业并购取得长期资产。 其中，主体为“现金购买或长期资产处置的现金收回”的资本性支出。 现行的现金流量表中的“投资活动产生的现金流量”部分，已经列示了“购建固定、无形和其他长期资产所支付的现金”，以及“处置固定、无形和其他长期资产而收回的现金净额”。 故：资本性支出= 购建固定、无形和其他长期资产所支付的现金—处置固定、无形和其他长期资产而收回的现金净额 自由现金流的的经济意义 企业全部运营活动的现金“净产出”就形成“自由现金流”，“自由现金流”的多寡一定程度上决定一家企业的生死存亡。一家企业长期不能产出“自由现金流”，它最终将耗尽出资人提供的所有原始资本，并将走向破产。 1.“自由现金流”充裕时，企业可以用“自由现金流” 偿付利息还本、分配股利或回购股票等等。 2. “自由现金流”为负时，企业连利息费用都赚不回来，而只能动用尚未投入经营（含投资）活动的、剩余的出资人（股东、债权人）提供的原始资本（假定也没有以前年度“自由现金流”剩余）来偿付利息、还本、分配股利或进行股票回购等等。 3.当剩余的出资提供的原始资本不足以偿付利息、还本、分配股利时，企业就只能靠“拆东墙补西墙”（借新债还旧债，或进行权益性再融资）来维持企业运转。当无“东墙”可拆时，企业资金链断裂，其最终结果只能寻求被购并重组或申请破产。 公司自由现金流量的决策含义 自由现金流量为正： 自由现金流量为正： 公司融资压力小、具发放现金股利、还旧债的能力； 不一定都是正面的，隐含公司扩充过慢。 自由现金流量并非越高越好，自由现金流量过高表明再投资率较低，盈余成长率较低。 自由现金流量为负： 自由现金流量为负： 表明再投资率较高，盈余成长率较高，隐含公司扩充过快； 公司融资压力大，取得现金最重要，须小心地雷股； 借债困难，财务创新可能较大，可能发可转换债规避财务负担； 在超额报酬率呈现正数时，负的自由现金流量才具有说服力。 基准年公司自由现金流量的确定 自由现金流量为正： 取该年值为基准年值； 以N年算术平均值为基准年值； 以N年加权平均值为基准年值（权重自定，越近年份权重越大。） 自由现金流量为负： 如算术平均值为正，以N年算术平均值为基准年值； 如加权平均值为正，以N年加权平均值为基准年值； 如前一年为正，取前一年值为基准年值； 如前一年为负，取某一年比较正常值为基准年值（自定）。 第一阶段增长率g的预估 运用过去的增长率： 运用过去的增长率： 算术平均数（简单平均/赋予不同年份相同的权重/忽略了复利效果） 加权平均数（给予近几年增长率以较大权重/不同年份权重主观确定） 几何平均数（考虑了复利效果/忽略中间年限变化） 线性回归法（同样忽略了复利效果） 结论：没有定论 注意：当利润为负时 算术平均数（简单平均/赋予不同年份相同的权重/忽略了复利效果） 加权平均数（没有意义） 几何平均数（考虑了复利效果/忽略中间年限变化） 线性回归法（没有意义） 历史增长率的作用 历史增长率在预计未来增长率中的作用取决于历史增长率在预计未来增长率中的作用取决于: 历史增长率的波动幅度（与预测的有用性负相关。） 公司的规模（随规模变大，保持持续高增长的难度变大。） 经济的周期性（周期性公司的取值可能很高或很低。） 基本面的变化（公司业务、产品结构变化、公司重组等。） 收益的质量（会计政策/购并活动引起的增长可靠性很差。） 主观预测优于模型 研究员对结论：研究员对g的主观预测优于模型的预测：只依据过去的数据 研究员的主观预测：过去的数据 本期掌握的所有信息，包括： （1）上一次定期报告后的所有公司不定期公告中的信息； （2）可能影响未来增长的宏观、行业信息； （3）公司竞争对手的价格政策即对未来增长率的预估； （4）访谈或其他途径取得的公司内幕消息； 如何准确预测g 预测得准确与否,将建立在研究员对产业发展和公司战略把握的基础之上。公司战略包括公司产业领域的选择、产品的选择和生产流程的选择。要依据产业发展和公司战略，要与时俱进，对模型参数进行修正,提高估值的准确性。 （1）最近公司具体信息的数量（越多/越重大，优势越明显）； （2）研究该公司的研究员的数量（越多/越一致，优势越明显）； （3）研究该公司的研究员意见的分歧程度（越大，优势越不明显）； （4）研究该公司的研究员的素质（金牌研究员越多，预测优势越大）。 建议：相信自己，不要盲目相信其他研究员的预测。金牌研究员也可能犯严重错误，因为：数据本身可能存在错误 研究员可能忽略基本面的重大变化。 WACC释义与计算 WACC WACC （ Weighted average cost of capital/ Weighted average cost of capital/加权平均资金成本权平均资金成本/Composite cost of capital Composite cost of capital) 根据股东权益及负债占资本结构的百分比，再根据股东权益及负债的成本予以加权计算，所得出的综合数字。 公式： WACC =股东权益成本*（公司市值/企业价值） 负债成本*（负债/企业价值） 利用公司的加权平均资本成本（WACC）来判断公司股票是否值得投资。 WACC的计算相当复杂，不过如何使用WACC ，比如何计算该数字更重要。 FCFF法的适用 1. FCFF FCFF法的适用： 法的适用： 周期性较强行业（拥有大量固定资产并且账面价值相对较为稳定）； 银行； 重组型公司。 2. 2. FCFF FCFF法的不适用： 公司无平均正的盈余，如IT类公司目前处于早期阶段； 公司不具备长期历史营运表现，例如成立不到三年的公司； 缺乏类似的公司可作参考比较； 公司的价值主要来自非营运项目。 特殊情况下DCF的应用（1） 1. 周期性较强行业周期性较强行业： 难点：基准年现金流量及预期增长率g的确定问题。 对策：1。基准年现金流量为正，直接调整预期增长率g 。 （1）景气处于 3、-3、-2 ，预计景气回落，下调预期增长率g。 （2）景气处于-1、 1、 2 ，预计景气上升，上调预期增长率g。 （逻辑：景气循环理论，景气周期周而复始，历史重演。研究员对宏观经济周期、行业景气周期的判断能力，以及能否准确寻找一个景气周期年限及景气拐点都会影响估计的准确性。） 2。基准年现金流量为负。 先求平均现金流量以作基准年现金流量；然后调整预期增长率。 注意：注意：1。也可以从营收开始，利用会计勾稽关系全面估算每年现金流量。 （宏观经济周期、行业景气周期判断的准确性、会计能力都会影响估计 的准确性，工作量繁重且效果不佳） 2。内部收益率已经体现收益波动性对价值评估的影响。 3。预期增长率g取净利成长率时，将净利成长率*

（损失函数）是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。数据预处理的主要方法有哪些：1、墓于粗糙集(RoughSet)理论的约简方法粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具写作猫。目前受到了KDD的广泛重视，利用粗糙集理论对数据进行处理是一种十分有效的精简数据维数的方法。我们所处理的数据一般存在信息的含糊性(Vagueness)问题。含糊性有三种:术语的模糊性，如高矮;数据的不确定性，如噪声引起的;知识自身的不确定性，如规则的前后件间的依赖关系并不是完全可靠的。在KDD中，对不确定数据和噪声干扰的处理是粗糙集方法的。2、基于概念树的数据浓缩方法在数据库中，许多属性都是可以进行数据归类，各属性值和概念依据抽象程度不同可以构成一个层次结构，概念的这种层次结构通常称为概念树。概念树一般由领域专家提供，它将各个层次的概念按一般到特殊的顺序排列。3、信息论思想和普化知识发现特征知识和分类知识是普化知识的两种主要形式，其算法基本上可以分为两类:数据立方方法和面向属性归纳方法。普通的基于面向属性归纳方法在归纳属性的选择上有一定的盲目性，在归纳过程中，当供选择的可归纳属性有多个时，通常是随机选取一个进行归纳。事实上，不同的属性归纳次序获得的结果知识可能是不同的，根据信息论最大墒的概念，应该选用一个信息丢失最小的归纳次序。4、基于统计分析的属性选取方法我们可以采用统计分析中的一些算法来进行特征属性的选取，比如主成分分析、逐步回归分析、公共因素模型分析等。这些方法的共同特征是，用少量的特征元组去描述高维的原始知识基。预处理是什么 包括哪两种方法：数据库基础分析为什么要进行预处理数据收藏做数据预处理很重要，但是如何做好数据预处理似乎是件更困难的事。当今现实世界的数据库极易受噪声、丢失数据和不一致数据的侵扰，因为数据库太大（常常多达数千兆字节，甚至更多），并且多半来自多个异构数据源。低质量的数据将导致低质量的挖掘结果。“如何预处理数据提高数据质量，从而提高挖掘结果的质量？如何预处理数据，使得挖掘过程更加有效、更加容易？”有大量数据预处理技术。数据清理可以用来去掉数据中的噪声，纠正不一致。数据集成将数据由多个源合并成一致的数据存储，如数据仓库。也可以使用数据变换，如规范化。例如，规范化可以提高涉及距离度量的挖掘算法的准确率和有效性。

进入回收站，找到那文件，点恢复

concrete01的抗拉强度为0，concrete02考虑了抗拉强度，而且两个模型的滞回曲线略有区别，详见官网说明。http://opensees.berkeley.edu/wiki/index.php/Concrete02_Material_--_Linear_Tension_Softening

随机波动率模型（Stochastic Volatility Model，简称SV模型）是一种金融计量学中用于描述金融市场中股票、汇率等资产价格变化的数学模型。该模型最早由Heston在1993年提出，可以看作是在传统的布朗运动模型基础上加入了波动率的随机性。SV模型中的波动率是随机变量，其变化速度也是随机的，因此该模型可以更好地描述金融市场中价格波动率的实际变化情况。与传统的布朗运动模型不同，SV模型可以更好地捕捉到市场中的波动性聚集效应（volatility clustering）和波动率异方差性（volatility heteroskedasticity），因此在金融市场的风险管理和金融衍生品定价等领域得到了广泛的应用。SV模型的一般形式为：dS(t) = μS(t)dt + √v(t)S(t)dW1(t)dv(t) = κ(θ - v(t))dt + σ√v(t)dW2(t)其中，S(t)表示资产价格，v(t)表示波动率，μ、κ、θ和σ为模型参数，W1(t)和W2(t)为布朗运动。

mega高达指的是1:48比例的高达模型，大小可以达到半米左右

分类: 商业/理财 问题描述: 全名是什么，作用是什么呢？ 解析: 服务生命周期管理（Service Lifecycle Management，SLM） 要从错失的服务收入中挽回50%－70%的收入，企业必须以产品知识和顾客知识为基础，建立服务生命周期管理战略。 在过去的十年中，企业面临的众多变化之一，是将生产运营外包（比如产品制造的外包），而将客户服务和客户支持留在企业内部。这样做的一个主要原因是，产品销售后还会带来很多的收入机会。在随后的产品服务和产品消费过程中，顾客所花费的钱将是产品价格的5到20倍。但是激烈的市场竞争和顾客要求的提高也要求企业保持一定的服务利润率和服务满意度。在这些商业背景下，一些优秀的企业开始重新考虑服务的管理方式。它们首先必须考虑的是，建立一个服务生命周期管理（Service Lifecycle Management，SLM）战略，该战略将在产品生命周期和客户生命周期的每一个阶段实现增值。如果没有这样的一个战略，其他更高效的竞争者就会抢走售后过程中的利润机会。 随着服务市场的竞争加剧，如果企业在服务上的IT支出继续以60%的比率递减的话，它们将失去高额利润。 · SLM是能够实现长期利润和长期收入最大化的战略。 · SLM以顾客知识为基础，能够提高运营效率，实现服务的前馈管理。 · 战术性的自动化能够实现特定操作5%到15%的成本节约；战略性的自动化能够实现利润25%的提升，市场份额60%的增加。 · IT投资的形式与策略对服务生命周期、竞争、服务合同条款的依赖性较高。 · 企业的成功不仅需要ERP，还需要技术战略的支持。 随着服务市场的竞争加剧，如果企业在服务上的IT支出继续以60%的比率递减的话，它们将失去高额利润。 企业应该使用SLM模型来对它们的组织和业务流程进行定义，以抓住顾客的潜在利益。SLM战略的IT架构基础整合了业务流程和产品，这种整合能够带来部分所无法提供的好处。比如说，在SLM战略中，服务零件的库存计划是根据产品缺陷数据和产品升级情况制定的。如果企业没有SLM战略的话，它将参考过去的库存计划来制定当前的库存计划，从而错失一些增加收入或改进产品的机会。我们的研究发现与SLM的定义相符： · 服务是一种“活”的业务，而不是一系列的购买事件。企业通过契约或远程监控建立一种更加前馈的服务方式，从而建立起与顾客的“活”的连接。 · 优秀的企业正在建立能够为顾客创造价值的服务流程。服务能够为企业带来大量的创造收入和利润的机会。但是这种机会也受到专业服务企业的竞争优势的约束

】动态无效率指资本过度积累，高于黄金律的资本存量水平，导致实际利率低于持平投资的增长率。美国经济学家David Romer通过一个特例说明有可能存在动态无效率的现象，而没有深究为什么会存在这种现象，这种做法在美国高级宏观经济学教科书中一脉相承。学术研究的目的就是揭示现象背后的本质，知其所以然，从理论上找出普遍规律，通过对规律的把握达到举一反三的目的。通过对拉姆齐模型和世代交叠模型的比较，本研究发现，动态无效率的现象源于世代交叠模型两期寿命的假定，导致实际利率的变化缺少了约束，会低于持平投资的增长率。本研究指出：动态无效率不是来源于资本动态学方程的特例，而是来源于模型的期限结构，内生于模型的结构。萨缪尔森世代交叠模型可以证明本研究的结论。第 1 页【关键词】动态无效率、David Romer《高级宏观经济学》、两期寿命的世代交叠模型、模型的期限结构Source of dynamic inefficiency:a revision on the perspective of David Romer【Absract】Dynamic inefficiency refers to the overaccumulating of capital beyond the level of golden rate, which results in a lower growth rate than breakeven investment.The book Advanced Macroeconomics by American economist David Romer (2006) is a widely spread famous textbook used for graduate students cultivation in China. In the book David Romer uses an example to demonstrate that there is a possibility of dynamic inefficiency. However, he does not pounder the reason of this phenomenon. This way is very common in the American macroeconomic books and it comes down in one continuous line. The purpose of scientific study is to reveal the essences behind the phenomenons, know the reasons, find the common laws and apply them in the reality. According to the comparison between Ramsey Model and Overlapping Generation Model, this study reveals that, dynamic inefficiency sources from the assumption of two periods in the Overlapping Generation Model, which results in a less constrained change of interest that could be lower than the growth rate of breakeven investment. This study states that, the phenomenon of dynamic inefficiency does not source from the special case of the dynamic equation of capital, it actually sources from the horizon structure of the models. The Samuelson"s Overlapping Generation Model could perfectly demonstrate展开全文获取文档免费读5动态无效率之源全文限免导长图转存到网盘发送至微信下载文档北京百度网讯科技有限公司 版本号8.0.70 隐私政策 权限说明版权说明：本文档由用户提供并上传，收益专属归内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领第 2 页为您精选5动态无效率之源会员文档980篇5动态无效率之源1825人阅读防静电管理制度1286人阅读2021年广西省口腔医疗健康行业企业名录1325家2942人阅读2022年3D显示行业发展报告2494人阅读获取全部文档3726人在看基于你的浏览为你整理资料合集olg模型中动态无效率的原因文件夹OLG戴蒙德模型:理解现代宏观经济学的基础 - 百度文库3.9分3543阅读值得一读第二章(B部分):世代叠交模型 - 中央财经大学 - 百度文库5.0分2078阅读第九讲 戴蒙德模型 - 百度文库4.1分6468阅读热度TOP剩余10篇精选文档前往APP一键获取全部合集相关文档5动态无效率之源免费获取全文防静电管理制度免费获取全文2021年广西省口腔医疗健康行业企业名录1325家免费获取全文2022年3D显示行业发展报告免费获取全文密云水电站cad图样1000人已阅读行业好评第七届全国大学生飞思卡尔杯智能汽车电磁组直立行车参考设计方案1000人已阅读百里挑一JB_T10216-2000《电控配电用电缆桥架》标准2467人已阅读纺织厂车间安全标语1556人已阅读山东分公司社会责任报告2498人已阅读民生银行医疗行业 金融服务方案1220人已阅读新材料论文 - 储氢材料 docx1000人已阅读对科室员工如何管理2818人已阅读向“距离”挑战资料2437人已阅读儒家思想对中华文化的影响1175人已阅读团险业务现状与发展趋势1202人已阅读查看更多APP打开推荐文档集（32篇）

1） GPT在Bert 之后，OpenAI 的 GPT-2 就是其中之一。它在文本生成上有着惊艳的表现，其生成的文本在上下文连贯性和情感表达上都超过了人们对目前阶段语言模型的预期。仅从模型架构而言，GPT-2 并没有特别新颖的架构，它和 transformer 的 Decoder 类似。相比较于GPT-1，GPT -2 使用了更大的预料，更大和更深的模型。从transformer的decoder里移除了decoder对encoder的attention部分。也就是消除掉了seq2seq的过程。GPT是一个语言模型，每一个时刻只能看见当前时刻前面时刻的信息，是一个auto regressive的过程。GPT2，hidden state的大小有变化，根据层数的多少有small，medum，large，extra large的划分。GPT的训练过程是交叉式的预测下一个单词，测试的时候是输入一个句子生成另外一个句子。GPT的预训练就是训练一个语言模型。而bert的预训练是masked language model和nsp的任务。GPT由多个decocer block组成，每一个decoder block由masked self-attention和feed forward neural network组成。一个timestamp的hidden state经过线性层转换为vocab size大小的embedding， 然后经过softmax，算出每个词汇的概率，找出其中概率最大的词作为预测输出，然后下一个时刻的词作为真实输出，计算两者的cross entropy来训练模型。每一个timestamp后面的位置都mask掉，设置一个负无群大的值，做softmax的时候，该位置的值就为0。2）总结transformer decoder的构造预训练的时候做语言模型的训练GPT2用更多更深的blockBERT是做NLU，generation做不了GPT天生就是语言模型，非常适合做generation的任务，在bert里能做的在gpt里也可以做除了GPT-2 ，GPT-3依旧延续自己的单向语言模型训练方式，只不过把模型尺寸增大到了1750亿，并且使用45TB数据进行训练

1、信用风险取决于债务人的信用状况，而企业的信用状况由被评定的信用等示。因此，信用计量模型认为信用风险可以说直接源自企业信用等级的变化，并假定信用评级体系是有效的，即企业投资失败、利润下降、融资渠道枯竭等信用事件对其还款履约能力的影响都能及时恰当地通过其信用等级的变化而表现出来。信用计量模型的基本方法就是信用等级变化分析。转换矩阵（Transition Matrix一般由信用评级公司提供），即所有不同信用等级的信用工具在一定期限内变化（转换）到其他信用等级或维持原级别的概率矩阵，成为该模型重要的输入数据。2、信用工具（包括债券和贷款等）的市场价值取决于债务发行企业的信用等级，即不同信用等级的信用工具有不同的市场价值，因此，信用等级的变化会带来信用工具价值的相应变化。根据转换矩阵所提供的信用工具信用等级变化的概率分布，同时根据不同信用等级下给定的贴现率就可以计算出该信用工具在各信用等级上的市场价值（价格），从而得到该信用工具市场价值在不同信用风险状态下的概率分布。这样就达到了用传统的期望和标准差来衡量资产信用风险的目的，也可以在确定的置信水平上找到该信用资产的信用值，从而将Var的方法引入到信用风险管理中来。3、信用计量模型的一个基本特点就是从资产组合而并不是单一资产的角度来看待信用风险。根据马柯威茨资产组合管理理论，多样化的组合投资具有降低非系统性风险的作用，信用风险很大程度上是一种非系统性风险，因此，在很大程度上能被多样性的组合投资所降低。另一方面，由于经济体系中共同的因素（系统性因素）的作用，不同信用工具的信用状况之间存在相互联系，由此而产生的系统性风险是不能被分散掉的。这种相互联系由其市场价值变化的相关系数（这种相关系数矩阵一般也由信用评级公司提供）表示。由单一的信用工具市场价值的概率分布推导出整个投资组合的市场价值的概率分布可以采取马柯威茨资产组合管理分析法。4、由于信用计量模型将单一的信用工具放入资产组合中衡量其对整个组合风险状况的作用，而不是孤立地衡量某一信用工具自身的风险，因而，该模型使用了信用工具边际风险贡献这样的概念来反映单一信用工具对整个组合风险状况的作用。边际风险贡献是指在组合中因增加某一信用工具的一定持有量而增加的整个组合的风险（以组合的标准差表示）。通过对比组合中各信用工具的边际风险贡献，进而分析每种信用工具的信用等级、与其他资产的相关系数以及其风险暴露程度等各方面因素，可以很清楚地看出各种信用工具在整个组合的信用风险中的作用，最终为投资者的信贷决策提供科学的量化依据。

【答案】：A在CreditMetrics模型中，信用工具(包括贷款、私募债券等)的市场价值取决于借款人的信用等级，即不同信用等级的信用工具有不同的市场价值，因此，信用等级的变化会带来信用工具价值的相应变化。

【答案】：CC项，Credit Metrics模型的目的是计算出在一定的置信水平下，一个信用资产组合在持有期限内可能发生的最大损失。

【答案】：AA【解析】信用风险取决于债务人的信用状况，而Credit Metrics模型认为债务人的信用风险状况直接源自于借款人信用等级的变化。故选A。

主研：黄适富 杨柱逊 王志 杨苍松引言进入90年代，随着国际金融市场的日趋规范、壮大，各金融机构之间的竞争也发生了根本性变化，特别是金融产品的创新，使金融机构从过去的资源探索转变为内部管理与创新方式的竞争，从而导致了各金融机构的经营管理发生了深刻的变化，发达国家的各大银行、证券公司和其他金融机构都在积极参与金融产品（工具）的创新和交易，使金融风险管理问题成为现代金融机构的基础和核心。随着我国加入WTO，国内金融机构在面对即将到来的全球金融一体化的挑战，金融风险管理尤显其重要性。传统的资产负债管理（Asset-Liability Management）过分依赖于金融机构的报表分析，缺乏时效性，资产定价模型（CAPM）无法揉合新的金融衍生品种，而用方差和β系数来度量风险只反映了市场（或资产）的波动幅度。这些传统方法很难准确定义和度量金融机构存在的金融风险。1993年，G30集团在研究衍生品种基础上发表了《衍生产品的实践和规则》的报告，提出了度量市场风险的VaR（ Value-at-Risk ）模型(“风险估价”模型)，稍后由JP.Morgan推出了计算VaR的RiskMetrics风险控制模型。在些基础上，又推出了计算VaR的CreditMetricsTM风险控制模型，前者用来衡量市场风险；JP.Morgan公开的CreditmetricsTM技术已成功地将标准VaR模型应用范围扩大到了信用风险的评估上，发展为“信用风险估价”（Credit Value at Risk）模型，当然计算信用风险评估的模型要比市场风险估值模型更为复杂。目前，基于VaR度量金融风险已成为国外大多数金融机构广泛采用的衡量金融风险大小的方法。VaR模型提供了衡量市场风险和信用风险的大小，不仅有利于金融机构进行风险管理，而且有助于监管部门有效监管。⒈1995年巴塞尔委员会同意具备条件的银行可采用内部模型为基础，计算市场风险的资本金需求，并规定将银行利用得到批准和认可的内部模型计算出来的VaR值乘以3，可得到适应市场风险要求的资本数额的大小。这主要是考虑到标准VaR方法难以捕捉到极端市场运动情形下风险损失的可能性，乘以3的做法是提供了一个必要的资本缓冲。⒉Group of Thirty 1993年建议以风险资本（Capital—at—risk）即风险价值法（VaR）作为合适的风险衡量手段，特别是用来衡量场外衍生工具的市场风险。⒊1995年，SEC也发布建议，要求美国公司采用VaR模型作为三种可行的披露其衍生交易活动信息的方法之一。这些机构的动向使得VaR模型在金融机构进行风险管理和监督的作用日益突出。国际金融风险管理的发展从国际金融风险管理发展历程来看，近20年来，大致经历了以下几个阶段：(一)80年代初因受债务危机影响。银行普遍开始注重对信用风险的防范与管理，其结果是《巴塞尔协议》的诞生。该协议通过对不同类型资产规定不同权数来量化风险，是对银行风险比较笼统的一种分析方法。(二)90年代以后随着衍生金融工具及交易的迅猛增长，市场风险日益突出，几起震惊世界银行和金融机构危机大案(如巴林银行、大和银行等事件)促使人们对市场风险的关注。一些主要国际大银行开始建立自己的内部风险测量与资本配置模型，以弥补《巴塞尔协议》的不足。主要进展包括：市场风险测量新方法—Value At Risk(VaR)(风险价值方法)。这一方法最主要代表是摩根银行的“风险矩阵)系统”；银行业绩衡量与资本配置方法——信孚银行的“风险调整的资本收益率(Risk AdjustedReturnon Capital，简称RAROC)”系统。(三)最近几年一些大银行认识到信用风险仍然是关键的金融风险，并开始关注信用风险测量方面的问题，试图建立测量信用风险的内部方法与模型。其中以J.P.摩根的Credit Metrics和Credit Suisse Financial Products(CSFP)的Credit Risk+两套信用风险管理系统最为引入注目。1997年亚洲金融危机爆发以来，世界金融业风险(如1998年美国长期资本管理公司损失的事件)出现了新特点，即损失不再是由单一风险所造成，而是由信用风险和市场风险等联合造成。金融危机促使人们更加重视市场风险与信用风险的综合模型以及操作风险的量化问题，由此全面风险管理模式引起人们的重视。经过多年努力，风险管理技术已达到可以主动控制风险的水平。目前有关研究侧重于对已有技术的完整和补充，以及将风险计值法推广到市场风险以外(包括信用风险、结算风险、操作风险)等其他风险领域的尝试。从金融风险定量管理技术来看，国际金融组织和金融机构先后发展了如下新技术（1）新资本协议1999年6月3日，巴塞尔银行委员会发布关于修改1988年《巴塞尔协议》的征求意见稿，该协议对银行风险管理新方法给予充分的关注，具体表现在：对银行进行信用风险管理提供更为现实的选择，方法有三种：①对现有方法进行修改，将其作为大多数银行计算资本的标准方法，在这种情况下，外部信用评估(指标准普尔和穆迪公司等的评级)可用来细致区分某些信用风险。②对于复杂程度较高的银行，巴塞尔银行委员会认为可将其内部评级作为确定资本标准的基础，并且对于某些高风险的资产，允许采用高于100%的权重。③新协议明确指出：“一些利用内部评级的、复杂程度更高的银行还建立了以评级结果(以及其它因素)为基础的信用风险模型。这种模型旨在涵盖整个资产组合的风险这一特点，在仅仅依靠外部信用评级或内部信用评级中是不存在的。但是由于一系列困难的存在，包括数据的可获得性以及模型的有效性，很显然信用风险模型目前还不能在最低资本的制定中发挥明显作用。”委员会希望在经过进一步的研究和实验后，使用信用风险模型将成为可能，并将汁划关注这方面的进展。这说明，巴塞尔银行委员会在一定程度上肯定了目前摩根等国际大银行使用的计量信用风险模型。对市场风险管理方面进展给予肯定，并突出了利率风险和操作风险的管理。此外还肯定了一些新的金融创新工具。如新协议就资产证券化问题提出了新风险权重计量方案，对某几种短期承诺采用20%的信用风险转换权数。并明确指出：“降低信用风险的技术如信用衍生产品的近期发展使银行风险管理的水平大幅度提高。”（2）、风险价值法(VaR)在风险管理的各种方法中，VaR方法最为引人瞩目。尤其是在过去的几年里，许多银行和法规制定者开始把这种方法当作全行业衡量风险的一种标准来看待。VaR之所以具有吸引力是因为它把银行的全部资产组合风险概括为一个简单的数字，并以美元计量单位来表示风险管理的核心——潜在亏损。VaR实际上是要回答在概率给定情况下，银行投资组合价值在下一阶段最多可能损失多少。VaR特点①可以用来简单明了表示市场风险的大小，单位是美元或其他货币，没有任何技术色彩，没有任何专业背景的投资者和管理者都可以通过VaR值对金融风险进行评判；②可以事前计算风险，不像以往风险管理的方法都是在事后衡量风险大小；③不仅能计算单个金融工具的风险。还能计算由多个金融工具组成的投资组合风险，这是传统金融风险管理所不能做到的。VaR主要应用①用于风险控制。目前已有超过1000家的银行、保险公司、投资基金、养老金基金及非金融公司采用VaR方法作为金融衍生工具风险管理的手段。利用VaR方法进行风险控制，可以使每个交易员或交易单位都能确切地明了他们在进行有多大风险的金融交易，并可以为每个交易员或交易单位设置VaR限额，以防止过度投机行为的出现。如果执行严格的VaR管理，一些金融交易的重大亏损也许就可以完全避免。②用于业绩评估。在金融投资中，高收益总是伴随着高风险，交易员可能不惜冒巨大的风险去追逐巨额利润。公司出于稳健经营的需要，必须对交易员可能的过度投机行为进行限制。所以，有必要引入考虑风险因素的业绩评价指标。但VAR方法也有其局限性。VaR方法衡量的主要是市场风险，如单纯依靠VaR方法，就会忽视其他种类的风险如信用风险。另外，从技术角度讲。VaR值表明的是一定置信度内的最大损失，但并不能绝对排除高于VaR值的损失发生的可能性。例如假设一天的99%置信度下的VaR=$1000万，仍会有1%的可能性会使损失超过1000万美元。这种情况一旦发生，给经营单位带来的后果就是灾难性的。所以在金融风险管理中，VaR方法并不能涵盖一切，仍需综合使用各种其他的定性、定量分析方法。亚洲金融危机还提醒风险管理者：风险价值法并不能预测到投资组合的确切损失程度，也无法捕捉到市场风险与信用风险间的相互关系。（3）风险调整的资本收益法风险调整的资本收益是收益与潜在亏损或VaR值的比值。使用这种方法的银行在对其资金使用进行决策的时候，不是以盈利的绝对水平作为评判基础，而是以该资金投资风险基础上的盈利贴现值作为依据。每家银行都清楚风险与收益的关系。在进行一项投资时，风险越大，其预期的收益或亏损也越大，投资如果产生亏损，将会使银行资本受侵蚀，最严重的情况可能导致银行倒闭。虽然银行对投资亏损而导致的资本侵蚀十分敏感，但银行必须认识到，承担这些风险是为了盈利，问题的关键在于，银行应在风险与收益之间寻找一个恰当的平衡点，这也是RAROC的宗旨所在。决定RAROC的关键是潜在亏损即风险值的大小，该风险值或潜在亏损越大，投资报酬贴现就越多。RAROC可用于业绩评估，如果交易员从事高风险的投资项目，那么即使利润再高，由于VaR值较高，RAROC值也不会很高，其业绩评价也就不会很高。实际上近几年出现的巴林银行倒闭、大和银行亏损和百富勤倒闭等事件中，都是由于对某一个人业绩评价不合理所致，即只考虑到某人的盈利水平，没有考虑到他在获得盈利的同时承担的风险对其进一步重用的结果。RAROC方法用于业绩评估，可以较真实地反映交易人员的经营业绩，并对其过度投机行为进行限制，有助于避免大额亏损现象的发生。（4）、信贷矩阵(Credit Metrics)1997年4月初，美国J．P摩根财团与其他几个国际银行——德意志摩根建富、美国银行、瑞士银行、瑞士联合银行和BZW共同研究，推出了世界上第一个评估银行信贷风险的证券组合模型(Credit Metrics)。该模型以信用评级为基础，计算某项贷款或某组贷款违约的概率，然后计算上述贷款同时转变为坏账的概率。该模型通过VaR数值的计算力图反映出：银行某个或整个信贷组合一旦面临信用级别变化或拖欠风险时所应准备的资本金数值。该模型覆盖了几乎所有的信贷产品，包括传统的商业贷款；信用证和承付书；固定收入证券；商业合同如贸易信贷和应收账款；以及由市场驱动的信贷产品如掉期合同、期货合同和其他衍生产品等。具体计算步骤是首先对信贷组合中的每个产品确定敞口分布；其次，计算出每项产品的价值变动率(由信用等级上升、下降或拖欠引起)；再次将单项信贷产品的变动率汇总得出一个信贷组合的变动率值(加总时应考虑各产品之间的相互关系)。由此可见，在假定各类资产相互独立的情况下，每类资产信用风险组合的风险值等于该类资产的敞口分布与其信用等级变动或拖欠的变动率。即等于信用等级变动或拖欠变动率x贷款额。（5）最近，美国华盛顿国际金融研究所针对当前的主要信用风险模型以及资产组合模型进行了分析测试，旨在找出衡量信用风险的最好方法，为计量信用风险确定一种比较规范的模型，并用于确定资本金的分配，从而为国际银行业的发展及其风险监管创造条件，并计划与巴塞尔银行委员会合作进行这方面的工作。VaR风险控制模型一.VaR模型基本思想VaR按字面的解释就是“处于风险状态的价值”，即在一定置信水平和一定持有期内，某一金融工具或其组合在未来资产价格波动下所面临的最大损失额。JP.Morgan定义为：VaR是在既定头寸被冲销（be neutraliged）或重估前可能发生的市场价值最大损失的估计值；而Jorion则把VaR定义为：“给定置信区间的一个持有期内的最坏的预期损失”。二.VaR基本模型根据Jorion（1996），VaR可定义为：VaR=E（ω）-ω* ①式中E（ω）为资产组合的预期价值；ω为资产组合的期末价值；ω*为置信水平α下投资组合的最低期末价值。又设ω=ω0（1+R） ②式中ω0为持有期初资产组合价值，R为设定持有期内（通常一年）资产组合的收益率。ω*=ω0（1+R*） ③R*为资产组合在置信水平α下的最低收益率。根据数学期望值的基本性质，将②、③式代入①式，有VaR=E[ω0（1+R）]-ω0（1+R*）=Eω0+Eω0（R）-ω0-ω0R*=ω0+ω0E（R）-ω0-ω0R*=ω0E（R）-ω0R*=ω0[E（R）-R*]∴VaR=ω0[E（R）-R*] ④上式公式中④即为该资产组合的VaR值，根据公式④，如果能求出置信水平α下的R*，即可求出该资产组合的VaR值。三.VaR模型的假设条件VaR模型通常假设如下：⒈市场有效性假设；⒉市场波动是随机的，不存在自相关。一般来说，利用数学模型定量分析社会经济现象，都必须遵循其假设条件，特别是对于我国金融业来说，由于市场尚需规范，政府干预行为较为严重，不能完全满足强有效性和市场波动的随机性，在利用VaR模型时，只能近似地正态处理。VaR模型计算方法从前面①、④两式可看出，计算VAR相当于计算E（ω）和ω*或者E（R）和R*的数值。从目前来看，主要采用三种方法计算VaR值。⒈历史模拟法（historical simulation method）⒉方差—协方差法⒊蒙特卡罗模拟法（Monte Carlosimulation）一．历史模拟法“历史模拟法”是借助于计算过去一段时间内的资产组合风险收益的频度分布，通过找到历史上一段时间内的平均收益，以及在既定置信水平α下的最低收益率，计算资产组合的VaR值。“历史模拟法”假定收益随时间独立同分布，以收益的历史数据样本的直方图作为对收益真实分布的估计，分布形式完全由数据决定，不会丢失和扭曲信息，然后用历史数据样本直方图的P—分位数据作为对收益分布的P—分位数—波动的估计。一般地，在频度分布图中（图1，见例1）横轴衡量某机构某日收入的大小，纵轴衡量一年内出现相应收入组的天数，以此反映该机构过去一年内资产组合收益的频度分布。首先，计算平均每日收入E（ω）其次，确定ω*的大小，相当于图中左端每日收入为负数的区间内，给定置信水平 α，寻找和确定相应最低的每日收益值。设置信水平为α，由于观测日为T，则意味差在图的左端让出t=T×α，即可得到α概率水平下的最低值ω*。由此可得：VaR=E（ω）-ω*二.方差—协方差法“方差—协方差”法同样是运用历史资料，计算资产组合的VaR值。其基本思路为：首先，利用历史数据计算资产组合的收益的方差、标准差、协方差；其次，假定资产组合收益是正态分布，可求出在一定置信水平下，反映了分布偏离均值程度的临界值；第三，建立与风险损失的联系，推导VaR值。设某一资产组合在单位时间内的均值为μ，数准差为σ，R*～μ（μ、σ），又设α为置信水平α下的临界值，根据正态分布的性质，在α概率水平下，可能发生的偏离均值的最大距离为μ-ασ，即R*=μ-ασ。∵E（R）=μ根据VaR=ω0[E（R）-R*] 有VaR=ω0[μ-（μ-ασ）]=ω0ασ假设持有期为 △t，则均值和数准差分别为μ△t和 ，这时上式则变为：VaR=ω0·α·因此，我们只要能计算出某种组合的标准差σ，则可求出其VaR的值，一般情况下，某种组合的数准差σ可通过如下公式来计算其中，n为资产组合的金融工具种类，Pi为第i种金融工具的市场价值，σi第i种金融工具的标准差，σij为金融工具i、j的相关系数。除了历史模拟法和方差—协方差外，对于计算资产组合的VaR的方法还有更为复杂的“蒙特卡罗模拟法”。它是基于历史数据和既定分布假定的参数特征，借助随机产生的方法模拟出大量的资产组合收益的数值，再计算VaR值。根据古德哈特等人研究，计算VaR值三种方法的基本步骤及特征如下表。.风险估价技术比较分类步骤HSMVaR—Cov Monte—Carlo⒈确认头寸 找到受市场风险影响的各种金融工具的全部头寸⒉确认风险因素 确认影响资产组合中金融工具的各种风险因素⒊获得持有期内风险因素的收益分布 计算过去年份里的历史上的频度分布 计算过去年份里风险因素的标准差和相关系数 假定特定的参数分布或从历史资料中按自助法随机产生⒋将风险因素的收益与金融工具头寸相联系 将头寸的盯住市场价值（mark to market value）表示为风险因素的函数 按照风险因素分解头寸（risk mapping） 将头寸的盯住市场价值（mark to market value）表示为风险因素的函数⒌计算资产组合的可变性 利用从步骤3和步骤4得到的结果模拟资产组合收益的频度分布 假定风险因素是呈正态分布，计算资产组合的标准差 利用从步骤3和步骤4得到的结果模拟资产组合收益的频度分布⒍给定置信区间推导VAR排列资产组合顺序，选择刚好在1%或5%概率下刚≥1的那一损失用2.33（1%）或1.65（5%）乘以资产组合标准差 排列资产组合顺序，选择刚好在1%或5%概率下刚≥1的那一损失VaR模型在金融风险管理中的应用VaR模型在金融风险管理中的应用越来越广泛，特别是随着VaR模型的不断改进，不但应用于金融机构的市场风险、使用风险的定量研究，而且VaR模型正与线性规划模型（LPM）和非线性规划模型（ULPM）等规划模型论，有机地结合起来，确定金融机构市场风险等的最佳定量分析法，以利于金融机构对于潜在风险控制进行最优决策。对于VaR在国外的应用，正如文中引言指出，巴塞尔委员会要求有条件的银行将VaR值结合银行内部模型，计算适应市场风险要求的资本数额；G20建议用VaR来衡量衍生工具的市场风险，并且认为是市场风险测量和控制的最佳方法；SEC也要求美国公司采用VaR模型作为三种可行的披露其衍生交易活动信息的方法之一。这表明不但金融机构内部越来越多地采用VaR作为评判金融机构本身的金融风险，同时，越来越多的督管机构也用VaR方法作为评判金融机构风险大小的方法。我国对VaR模型的引介始于近年，具有较多的研究成果，但VaR模型的应用现在确处于起步阶段，各金融机构已经充分认识到VaR的优点，正在研究适合于自身经营特点的VaR模型。

【答案】：ACredit Metrics模型本质上是一个VaR模型，在测算过程中，非交易性资产组合的价格不能够像交易性资产组合的价格一样容易获得，Credit Metrics模型的出现解决了这一难题。

Creditmetrics模型也称为“信用计量模型”，是用于量化信用风险的风险管理模型。在Creditmetrics模型中，信用风险被认为直接来源于企业信用等级的变化。企业投资失败、利润下降、融资渠道枯竭等信用事件对其还款履约能力的影响都能及时恰当地通过其信用等级的变化而表现出来。而债券和贷款等信用工具的市场价值也取决于债务发行企业的信用等级，信用等级的变化会带来信用工具价值的相应变化。Creditmetrics模型的一个基本特点就是从资产组合的角度来看待信用风险，信用风险很大程度上是一种非系统性风险，因此，在很大程度上能被多样性的组合投资所降低。

【答案】：BCreditMetriCs模型认为债务人的信用风险状况用债务人的信用等级来表示。故本题选B。

【答案】：BCreditMetrics模型认为债务人的信用风险状况用债务人的信用等级来表示。

【答案】：CCreditMetrics模型是将单一的信用工具放入资产组合中衡量其对整个组合风险状况的作用，而不是孤立地衡量某一信用工具自身的风险。故选C。

问题1：什么是Creditmetrics模型？ 问题2：Creditmetrics模型是什么意思？ Creditmetrics模型（信用计量模型）是J.P.摩根在1997年推出的用于量化信用风险的风险管理产品。与1994年推出的量化市场风险的Riskmetrics一样，该模型引起了金融机构和监管当局的高度重视，是当今风险管理领域在信用风险量化管理方面迈出的重要一步。 Creditmetrics模型的基本思想 1、信用风险取决于债务人的信用状况，而企业的信用状况由被评定的信用等示。因此，信用计量模型认为信用风险可以说直接源自企业信用等级的变化，并假定信用评级体系是有效的，即企业投资失败、利润下降、融资渠道枯竭等信用事件对其还款履约能力的影响都能及时恰当地通过其信用等级的变化而表现出来。信用计量模型的基本方法就是信用等级变化分析。转换矩阵（Transition Matrix一般由信用评级公司提供），即所有不同信用等级的信用工具在一定期限内变化（转换）到其他信用等级或维持原级别的概率矩阵，成为该模型重要的输入数据。 2、信用工具（包括债券和贷款等）的市场价值取决于债务发行企业的信用等级，即不同信用等级的信用工具有不同的市场价值，因此，信用等级的变化会带来信用工具价值的相应变化。根据转换矩阵所提供的信用工具信用等级变化的概率分布，同时根据不同信用等级下给定的贴现率就可以计算出该信用工具在各信用等级上的市场价值（价格），从而得到该信用工具市场价值在不同信用风险状态下的概率分布。这样就达到了用传统的期望和标准差来衡量资产信用风险的目的，也可以在确定的置信水平上找到该信用资产的信用值，从而将Var的方法引入到信用风险管理中来。 3、信用计量模型的一个基本特点就是从资产组合而并不是单一资产的角度来看待信用风险。根据马柯威茨资产组合管理理论，多样化的组合投资具有降低非系统性风险的作用，信用风险很大程度上是一种非系统性风险，因此，在很大程度上能被多样性的组合投资所降低。另一方面，由于经济体系中共同的因素（系统性因素）的作用，不同信用工具的信用状况之间存在相互联系，由此而产生的系统性风险是不能被分散掉的。这种相互联系由其市场价值变化的相关系数（这种相关系数矩阵一般也由信用评级公司提供）表示。由单一的信用工具市场价值的概率分布推导出整个投资组合的市场价值的概率分布可以采取马柯威茨资产组合管理分析法。 4、由于信用计量模型将单一的信用工具放入资产组合中衡量其对整个组合风险状况的作用，而不是孤立地衡量某一信用工具自身的风险，因而，该模型使用了信用工具边际风险贡献这样的概念来反映单一信用工具对整个组合风险状况的作用。边际风险贡献是指在组合中因增加某一信用工具的一定持有量而增加的整个组合的风险（以组合的标准差表示）。通过对比组合中各信用工具的边际风险贡献，进而分析每种信用工具的信用等级、与其他资产的相关系数以及其风险暴露程度等各方面因素，可以很清楚地看出各种信用工具在整个组合的信用风险中的作用，最终为投资者的信贷决策提供科学的量化依据。 Creditmetrics模型分析 (一) 在险价值(VaR)方法： 在险价值模型就是为了度量一项给定的资产或负债在一定时间里和在一定的置信度下其价值最大的损失额。 一支交易股票的在险价值 VaR方法度量非交易性金融资产如贷款的在险价值时则会遇到如下问题： 1.因为绝大多数贷款不能直接交易，所以市值P不能够直接观察到。 2.由于贷款的市值不能够观察，也就无法计算贷款市值的变动率u03c3。 3.贷款的价值分布离正态分布状偏差较大。 （二）“信用度量制”方法(CreditMetrics) 信用度量制是通过掌握借款企业的资料如： （1）借款人的信用等级资料 （2）下一年度该信用级别水平转换为其它信用级别的概率 （3）违约贷款的收复率 计算出非交易性的贷款和债券的市值P和市值变动率u03c3，从而利用在险价值方法对单笔贷款或贷款组合的在险价值量进行度量的方法。 Creditmetrics模型与KMV模型的比较 KMV模型与creditmetrics模型是目前国际金融界最流行的两个信用风险管理模型。两者都为银行和其它金融机构在进行贷款等授信业务时衡量授信对象的信用状况，分析所面临的信用风险，防止集中授信，进而为实现投资分散化和具体的授信决策提供量化的、更加科学的依据，为以主观性和艺术性为特征的传统信用分析方法提供了很好的补偿。然而，从上述的介绍和分析中，我们又可以明显地看到这两个模型在建模的基本思路上又相当大的差异，这些差异还主要表现在以下几个方面。 1、KMV模型对企业信用风险的衡量指标edf主要来自于对该企业股票市场价格变化的有关数据的分析，而creditmetrics模型对企业信用风险的衡量来自于对该企业信用评级变化及其概率的历史数据的分析。这是两者最根本的区别之一。 2、由于KMV模型采用的是企业股票市场价格分析方法，这使得该模型可以随时根据该企业股票市场价格的变化来更新模型的输入数据，得出及时反映市场预期和企业信用状况变化的新的edf值。因此，kmv模型被认为是一种动态模型，可以及时反映信用风险水平的变化。然而，creditmetrics采用的是企业信用评级指标分析法。企业信用评级，无论是内部评级还是外部评级，都不可能象股票市场价格一样是动态变化的，而是在相当长的一段时间内保持静态特征。这有可能使得该模型的分析结果不能及时反映企业信用状况的变化。 3 、同时，也正是因为kmv模型所提供的edf指标来自于对股票市场价格实时行情的分析，而股票市场的实时行情不仅反映了该企业历史的和当前的发展状况，更重要的是反映了市场中的投资者对于该企业未来发展的综合预期，所以，该模型被认为是一种向前看（forward-looking）的方法，edf指标中包含了市场投资者对该企业信用状况未来发展趋势的判断。这与creditmetrics模型采用的主要依赖信用状况变化的历史数据的向后看（backward-looking）的方法有根本性的差别。kmv的这种向前看的分析方法在一定程度上克服了依赖历史数据向后看的数理统计模型的“历来可以在未来复制其自身”的缺陷。 4 、KMV模型所提供的edf指标在本质上是一种对风险的基数衡量法，而creditmetrics所采用的与信用评级分析法则是一种序数衡量法，两者完全不同。以基数法来衡量风险最大的特点在于不仅可以反映不同企业风险水平的高低顺序，而且可以反映风险水平差异的程度，因而更加准确。这也更加有利于对贷款的定价。而序数衡量法只能反映企业间信用风险的高低顺序，如bbb级高于bb级，却不能明确说明高到什么程度。 5、creditmetrics采用的是组合投资的分析方法，注重直接分析企业间信用状况变化的相关关系，因而更加与现代组合投资管理理论相吻合。而kmv则是从单个授信企业在股票市场上的价格变化信息入手，着重分析该企业体现在股价变化信息中的自身信用状况，对企业信用变化的相关性没有给予足够的分析。

【答案】：C信用度量制方法(CreditMetriCs)是从资产组合的角度来看待信用风险的。可疑类、损失类的贷款余额之和。

【答案】：AVaR模型是针对市场风险的计量模型；CreditMetrics是针对信用风险的计量模型，CreditMetrics模型本质上是一个VaR模型。故选A。

衡量观测值与真实值之间的偏差。常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。如果存在个别偏离程度非常大的离群点（ Outlier）时，即使离群点数量非常少，也会让RMSE指标变得很差。MSE（Mean Square Error）均方误差通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。L2 loss对异常敏感，用了MSE为代价函数的模型因为要最小化这个异常值带来的误差，就会尽量贴近异常值，也就是对outliers（异常值）赋予更大的权重。这样就会影响总体的模型效果。MAE（Mean Absolute Error）平均绝对误差是绝对误差的平均值。可以更好地反映预测值误差的实际情况。相比MSE来说，MAE在数据里有不利于预测结果异常值的情况下鲁棒性更好。SD（Standard Deviation）标准差方差的算术平均根。用于衡量一组数值的离散程度。R2(R- Square）拟合优度R2=SSR/SST=1-SSE/SST其中：SST=SSR+SSE，SST(total sum of squares)为总离差平方和，SSR(regression sum of squares)为回归平方和，SSE(error sum of squares) 为残差平方和，其中表示的平均值得到表达式为：因变量的变异能通过回归关系被由自変量解释的比例取值范国是0~1，R越近1表明回归平方和占总平方和的比例越大回归线与各观则点越接近，回归的拟合程度就越好。所以R也称为拟合优度（ Goodness of Fit）的统计量Error = Bias + VarianceError反映的是整个模型的准确度，Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度，Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。分类对数损失不适用于样本不均衡时的分类评估指标ROC-AUC可作为样本正负不均衡时的分类评估指标如果我们想让少数情况被正确预测，就用ROC-AUC作为评估指标F1- Score和PR曲线在正样本极少时适用于作为分类评估指标F1- Score和PR曲线在FP比FN更重要时，适用于作为分类评估指标第一个字母T或F，代表这个分类结果是否正确，第二个字母P或N，代表分类器认为是正例还是负例。1.准确率（accuracy）所有预测正确的样本/总的样本 = （TP+TN）/总from sklearn.metrics import accuracyaccuracy = accuracy_score(y_test, y_predict)2.查准率（precision)预测为正的样本中有多少是真的正样本。两种可能，一种就是把正类预测为正类(TP)，另一种就是把负类预测为正类(FP)from sklearn.metrics import precision_scoreprecision = precision_score(y_test, y_predict)3.查全率/召回率(recall)样本中的正样本有多少被预测正确了。两种可能，一种是把原来的正类预测成正类(TP)，另一种就是把原来的正类预测为负类(FN)：from sklearn.metrics import recall_scorerecall = recall_score(y_test, y_predict)#recall得到的是一个list，是每一类的召回率4.F1是准确率和召回率的调和平均from sklearn.metrics import f1_scoref1_score(y_test, y_predict)在一个总样本中，正样本占90%，负样本占10%，样本是严重不平衡的，只需要将全部样本预测为正样本准确率为90%查准率为90%召回率100%F1 为18/19正负样本数量往往很不均衡。，P-R曲线的变化就会非常大，而ROC曲线则能够更加稳定地反映模型本身的好坏。如果研究者希望更多地看到模型在特定数据集上的表现，P-R曲线则能够更直观地反映其性能。5.PR曲线PR曲线是准确率和召回率的点连成的线。曲线越靠近右上角性能越好PR曲线与ROC曲线的相同点是都采用了TPR (Recall)，都可以用AUC来衡量分类器的效果。不同点是ROC曲线使用了FPR，而PR曲线使用了Precision，因此PR曲线的两个指标都聚焦于正例。类别不平衡问题中由于主要关心正例，所以在此情况下PR曲线被广泛认为优于ROC曲线。6.ROC(Receiver Operating Characteristic）曲线，又称接受者操作特征曲线通过动态地调整截断点，从最高的得分开始（实际上是从正无穷开始，对应着ROC曲线的零点），逐渐调整到最低得分，每一个截断点都会对应一个FPR和TPR，在ROC图上绘制出每个截断点对应的位置再连接所有点就得到最终的ROC曲线。ROC的含义为概率曲线，AUC的含义为正负类可正确分类的程度。左上角最好TPR(True Positive Rate)真正例率/查准率P真实的正例中，被预测为正例的比例：TPR = TP/(TP+FN)。FPR(False Positive Rate)假正例率****真实的反例中，被预测为正例的比例：FPR = FP/(TN+FP)。理想分类器TPR=1，FPR=0。ROC曲线越接近左上角，代表模型越好，即ACU接近1截断点thresholds指的就是区分正负预测结果的阈值7.AUC计算：分别随机从正负样本集中抽取一个正样本，一个负样本，正样本的预测值大于负样本的概率。例题：对于样本 (A, B, C, D, E) ,已知其对应的label为 (0, 1, 1 ,0 ,1)，模型A的预估值为 (0.2, 0.4, 0.7, 0.3, 0.5),模型 B 的预估值为(0.1, 0.3, 0.9, 0.2, 0.5)，模型 A 和 模型 B 的 AUC 一样本题样本对（一个正样本，一个负样本组成一个样本对）共有3*2=6个，分别是（B，A）（B，D）（C，A）（C，D）（E，A）（E，D）。模型A对应概率为(0.4,0.2)，(0.4,0.3)，(0.7,0.2)，(0.7,0.3)，(0.5,0.2)，(0.5,0.3)，可得其对应AUC为：(1+1+1+1+1+1)/6 = 1。同理，模型B也等于1。AUC值为ROC曲线所覆盖的区域面积，显然,AUC越大,分类器分类效果越好。AUC = 1，是完美分类器，采用这个预测模型时，不管设定什么阈值都能得出完美预测。绝大多数预测的场合，不存在完美分类器。0.5 < AUC < 1，优于随机猜测。AUC = 0.5，跟随机猜测一样。AUC < 0.5，比随机猜测还差。Binary-class classificationimport numpy as npnp.random.seed(10)import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import make_classificationfrom sklearn.preprocessing import label_binarizefrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import roc_curveX, y = make_classification(n_samples=80000)# print(X[0], y[0])# (80000, 20) (80000,)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.5)X_train, X_train_lr, y_train, y_train_lr = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.5)from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densefrom sklearn.metrics import aucmodel = Sequential()model.add(Dense(20, input_dim=20, activation="relu"))model.add(Dense(40, activation="relu"))model.add(Dense(1, activation="sigmoid"))model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])model.fit(X_train, y_train, epochs=5, batch_size=100, verbose=1)y_pred = model.predict(X_test).ravel()print(y_pred.shape)fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred)roc_auc = auc(fpr, tpr)plt.figure(1)plt.plot([0, 1], [0, 1], "k--")plt.plot(fpr, tpr, label="Keras (area = {:.3f})".format(roc_auc))plt.xlabel("False positive rate")plt.ylabel("True positive rate")plt.title("ROC curve")plt.legend(loc="best")plt.show()# Zoom in view of the upper left corner.plt.figure(2)plt.xlim(0, 0.2)plt.ylim(0.8, 1)plt.plot([0, 1], [0, 1], "k--")plt.plot(fpr, tpr, label="Keras (area = {:.3f})".format(roc_auc))plt.xlabel("False positive rate")plt.ylabel("True positive rate")plt.title("ROC curve (zoomed in at top left)")plt.legend(loc="best")plt.show()# (Optional) Prediction probability density function(PDF)import numpy as npfrom scipy.interpolate import UnivariateSplinefrom matplotlib import pyplot as pltdef plot_pdf(y_pred, y_test, name=None, smooth=500): positives = y_pred[y_test == 1] negatives = y_pred[y_test == 0]