#适合人群：知道以下知识点：盒状图、假设检验、逻辑回归的理论、probit的理论、看过回归分析，了解AIC和BIC判别准则、能读R语言程序
1.#########读入数据##############
a=read.csv("C:/Users/Thinkpad/Desktop/ST.csv",header=T)
a1=a[a$year==1999,-1] #训练集
a2=a[a$year==2000,-1] #测试集
a1[c(1:5),]
2.####初步描述性分析######
boxplot(ARA~ST,data=a1,main="ARA") #画出各变量与ST的盒状图，初步查看因变量单独和各个解释性变量的关系
par(mfrow=c(3,2)) #只是初步的描述性分析，没有控制其他因素的影响，没有经过严格的统计检验
boxplot(ASSET~ST,data=a1,main="ASSET")
boxplot(ATO~ST,data=a1,main="ATO")
boxplot(GROWTH~ST,data=a1,main="GROWTH")
boxplot(LEV~ST,data=a1,main="LEV")
boxplot(ROA~ST,data=a1,main="ROA")
boxplot(SHARE~ST,data=a1,main="SHARE")
par(mfrow=c(1,1))
glm0.a=glm(ST~1,family=binomial(link=logit),data=a1) ####逻辑回归时：计算模型的整体显著性水平#####
glm1.a=glm(ST~ARA+ASSET+ATO+GROWTH+LEV+ROA+SHARE, #结果为7.4e-05，说明模型整体高度显著，也就是说所考虑的7个解释性变量中，至少有一个与因变量有关，具体哪一个不知道
family=binomial(link=logit),data=a1)
anova(glm0.a,glm1.a)
1-pchisq(30.565,7)
glm0.b=glm(ST~1,family=binomial(link=probit),data=a1) ####probit回归时：计算模型的整体显著性水平#####
glm1.b=glm(ST~ARA+ASSET+ATO+GROWTH+LEV+ROA+SHARE, #和逻辑回归结果一样，显著
family=binomial(link=probit),data=a1)
anova(glm0.b,glm1.b)
1-pchisq(31.702,7)
####看看是哪个自变量对因变量有影响#####
Anova(glm1.a,type="III") #对模型glm1.a做三型方差分析
summary(glm1.a)
Anova(glm1.b,type="III") #对模型glm1.b做三型方差分析
summary(glm1.b)
3.#######模型选择时要解决的问题：（1）选哪个模型；（2）选哪个阈值。
#######其中选6个中的哪个模型用ROC曲线确定（里面涉及到两个指标：TPR，FPR。至于为什么选择用这两个指标来衡量模型的好坏，请往下看，下面会解释，别着急），选择ROC曲线最上面的那条线所对应的模型。
#######模型确定之后，选取阈值可以根据ROC曲线和实际业务确定。（这里还需要查资料，至于什么ROC曲线，别急，继续向下看）
#######6个模型：逻辑回归的全模型，逻辑回归的AIC模型，逻辑回归的BIC模型，probit回归的全模型，probit回归的AIC模型，probit回归的BIC模型，
#我们先随便选两个模型感受一个AIC和BIC值
AIC(glm0.a) #计算逻辑回归方法时，空模型glm0.a的AIC取值
AIC(glm1.a) #计算逻辑回归方法时，全模型glm1.a的AIC取值
AIC(glm0.a,k=log(length(a1[,1]))) #计算逻辑回归方法时，空模型glm0.a的BIC取值
AIC(glm1.a,k=log(length(a1[,1]))) #计算逻辑回归方法时，全模型glm1.a的BIC取值
#上面只是比较了两个模型的AIC值，BIC值，我们有7个解释变量，一共会有128个不同模型，理论上说需要对这128个模型逐一研究，并选择最有模型，在R中
#我们可以自动的、尽量多的根据AIC搜索最优模型
logit.aic=step(glm1.a,trace=0) #根据AIC准则选择逻辑回归最优模型
summary(logit.aic)
n=length(a1[,1]) #根据BIC准则选择逻辑回归最优模型###
logit.bic=step(glm1.a,k=log(n),trace=0)
summary(logit.bic)
#上面AIC和BIC的结果有点差别，可以理解为AIC三个结果都很重要，而其中的ARA极其重要，BIC选择的模型更简单
#AIC选择的模型的预测精度似乎更好，我们老师当时也说要用AIC准则选模型
probit.aic=step(glm1.b,trace=0) #根据AIC准则选择probit回归最优模型，并赋值给probit.aic
summary(probit.aic)
probit.bic=step(glm1.b,k=log(n),trace=0) #根据bIC准则选择probit回归最优模型，并赋值给probit.bic
summary(probit.bic)
##############画出6个模型的ROC曲线来确定最终选哪一个模型########