与K-S统计量相比,AUKS统计量的优点在于:从整个评分的取值域而不是一个点来检验模型的优劣,具有更好的稳定性,对样本量的依赖程度相对较低。我们用两个统计量对评价模型进行了验证,在模拟实验中,与K-S统计量相比,AUKS统计量始终有更加稳定的均值、更小的标准差和更小的变异系数,作为信用评分模型的评价指标具有更...
因此，Z值在K-S检验中的作用主要是用来判断两组数据是否在统计学上有显著差异。通过比较Z值和置信区间的临界值，我们可以做出最终的判断。需要注意的是，Z值的计算方法和临界值的确定都是基于特定的分布假设。因此，在进行K-S检验之前，需要确保数据符合这些假设条件。此外，在实际应用中，K-S检验通常...
说回K-S检验,我们观察它的统计量,其所计算的就是这个差值的上确界,如果我们再把曲线“拉直”,那么和布朗桥是不是就很像了呢!如果这个统计量在柯尔莫可洛夫分布的置信区间内,则说明“两者”之间的差距是微小波动引起,可以理解为同一种分布,但如果...
解析 回答: 在K-S检验中,先计算两套被比较的观察数据的累积分布函数,然后求这两个累积分布函数的差的绝对值的最大值D.然后查表确定D值是否在所要求的显著水平下落在对应的置信区间. 估计你说的Z值就是这个D值.结果一 题目 K-S检验统计量Z值的统计学意义是什么 答案 回答:在K-S检验中,先计算两套被比较...
K-S统计量越大，表示模型能够把“好”和“坏”区分开来的程度越大，而最理想的风控模型，K-S统计量的值为1。K-S曲线实际上就是把阈值作为横坐标，TPR和FPR，也就是召回率和虚警率，其实也就是ROC曲线的那两个变量，同时作为纵坐标，随着阈值的变化，召回和虚警都从0到1，这时候，两者距离最远...
K-s是模型验证的最常用的“武器”之一,而K-s曲线指洛伦兹曲线之间的差值。 K-S曲线主要是验证模型的区分能力,通常是在模型预测全体样本的信用评分后,将全体样本按违约与非违约分为两部分,然后用K-S统计量来检验这两组样本信用评分的分布是否有显著差异。
k-s检验的原理是利用样本累计分布函数与理论分布函数之间的最大差距进行判断,该最大差距也称作“k-s统计量”。 具体地,对于一个给定的样本,统计学家在根据其假设的分布函数确定出样本的累计分布函数后,计算出实际样本CDF与理论分布函数CDF之间最大的差距,用k-s统计量表示。并且,在认为原假设成立的情况下,可以...
k-s曲线的最大值为k-s统计量。ks统计量的经验标准: 小于20:模型无鉴别能力 20-40:模型勉强接受 41-50:模型具有区别能力 51-60:模型有很好的区别能力 61-75:有非常好的区别能力 大于75:此模型异常,可能有问题 5、计算案例及曲线绘制 案例1: 假设有20个样本,Class是样本真正的标签(p表示正样本,n表示负样...
平均值加减标准差是用来描述一组数据的离散程度的统计量。平均值是指一组数据的总和除以数据的个数,它可以反映数据的集中趋势;标准差是指一组数据与其平均值的偏差的平方和的平均值的平方根,它可以反映数据的离散程度。平均值加减标准差的意义在于,如果一组数据的值在平均值加减标准差的范围内,那么这组数据的大部...
答案解析 查看更多优质解析 解答一 举报 回答:在K-S检验中,先计算两套被比较的观察数据的累积分布函数,然后求这两个累积分布函数的差的绝对值的最大值D.然后查表确定D值是否在所要求的显著水平下落在对应的置信区间.估计你说的Z值就是这个D值. 解析看不懂?免费查看同类题视频解析查看解答 ...