摘要：
一.原理 最大似然法则（ML） 略... 信息矩阵是似然函数二阶导数的矩阵 二.TIPS 当数据线性可分【自变量的线性组合可以将数据完全分类时，就发生了数据的线性可分】时，模型将： 似然函数是无限的，即没有最大值 模型的参数估计值无限 实践当中，当模型拟合使用的数据集只有少量的观测值且包含大量二元自 阅读全文
摘要：
一.相关符号说明 p：事件y=1的概率（违约概率） logit函数：ln{p/(1-p)},是logistics模型的因变量,又可以表示为z p/(1-p):比率；即logit函数是比率的自然对数 联系函数：应用概率P的函数形式（当因变量为二元变量，系统默认为logit函数） 二.代码实现 proc 阅读全文
摘要：
一.数据字典 公共信息字段：预测违约，即决定是否授信 其他字段：已签发信用卡的客户行为，可用于开发行为信用卡或监测已有客户行为并防范风险 二.宏%include:读取和执行相关项 %let dir=文件物理地址; %include "&dir"; 阅读全文
摘要：
一.抽样方法 随机抽样可以用来开发训练和测试样本 均衡抽样（对称抽样）中，设计的样本中的目标变量具有特定的构成。另外在logistic回归模型中，总体中正常和违约事件的初始比例应当作为因变量的先验概率？？？ 分层抽样中，用一个或多个与业务申请相关的变量值将数据分层 二.样本规模 依据内部标准实际实践 阅读全文
摘要：
%EqWBinn 2.最优分段 %BinCoutVar(DSin,IVVar,DVVar,Method,MMax,Acc,DSVarMap) /* 输入数据集，进行分段的连续自变量，变量VarX的分段形式，由宏% BinCoutVar生成的分段限制数据库，输出数据集 */ 阅读全文
摘要：
一.数据准备 合并类别，降低基数 将连续变量分段，WOE 抽样和权重计算 合并类别，降低基数 将连续变量分段，WOE 抽样和权重计算 合并类别，降低基数 将连续变量分段，WOE 抽样和权重计算 前两项任务称为变量分群。 决策树软件包的GUI，是进行最优分群的常用工具。？？？ 二.降低基数且使预测能力 阅读全文