写在前面
up学习是参照一个B站大美女：传送门
这里做笔记总结，勿cue
1.为什么是门槛模型
- 这玩意是针对非线性的
- 举个例子
打LOL，最开始接触的时候，是新手训练营，你需要画大量的时间去学习如何行走、控制角色、熟悉英雄的技能，这一段时间是很慢的，还是很菜。
当过了这一节点，你会发现你突然变得很NB，于是你开始打排位，在青铜-白银-黄金-铂金-钻石随便乱杀，段位几天就上去了。
但是到了钻石，你就发现了你遇到了瓶颈，花了半个月还是在钻石1和宗师之间上上下下，没有突破。这就是门限效应
就像sigmoid激活函数。
2.stata实现
3.结果解释
1.决定几重门槛效应
注意看这里的P值，原假设都是不存在n重门槛值，备择假设是存在n重门槛值，single \ double \ triple表示几重。图片展示的结果，表明我们需要用三重门槛效应。
2.看门槛值
Th-1 表示单一门槛时候的值
Th-3表示第一门槛值 65.21
Th-21表示 表示第二门槛值86.34
Th-22表示第三门槛值，87.89注意： Th-22没有上下限,表示这个模型并不适合做门槛效应，即使第一步都通过了。
- 注意，门槛值不是按照
Th-x来看，需要自己对三个系数进行大小排序，从小到大，分别是第一、第二、第三门槛值。
如果想做！！那就调！！
比如缩尾、矫正数据、改变P值、降门槛等
3.看固定效应的回归结果
如果12两步都通过了，
这里的0\ 1\ 2 表示的分别是，小于第一门槛值，介于第一门槛和第二门槛值，大于第二门槛值。看X2的系数，发现系数大小先增加，后减小，过大过小的门槛值，都会减小对被解释变量的作用力度。
