区分度KS指标经验参考值 在实际应用中,没有一个固定的、普适的、一刀切的建议的 KS 指标值。适用于 KS 指标的建议值会因具体的业务场景、数据集和模型而有所不同。在个人的风控模型实践中:KS超过0.3时认为模型有参考价值但不够好,超过0.5认为比较好,超过0.6认为非常好,超过0.8的数值可能是模型超级好或者模型有问题。
Kolmogorov-Smirnov检验(简称KS检验)是一种非参数统计方法,用于判断一个样本是否来自特定理论分布(如正态分布),或比较两个样本是否同分布。其核心思想是通过比较经验分布函数与理论分布函数的差异来得出结论。本文将从原理、应用场景、操作步骤及注意事项展开解析。 一、KS检验的原理与核...
Fn(x)为待检验分布的分布函数,Kolmogorov–Smirnov统计量为:D=max|Fn(x)−F0(x)|, 这其实代表着样本所属总体的分布与给定分布之间的距离距离。显然,当两分布相近的时候,距离自然就非常小,这个统计量就是描述的距离的最大值,然后与KS检验D统计量的临界值作比较. 注意H0的拒绝域为D>Dn,α。 Kolmogorov–Smir...
Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设。 KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非...
Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设。 KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非...
Kolmogorov-Smirnov test原理：寻找最⼤距离（Distance），所以常简称为D法。适⽤于⼤样本。 KS test checks if two independent distributions are similar or different, by generating cumulative probability plots for two distributions and finding the distance along the y-axis for a given x values ...
Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设。 KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非...
将KS检验应用于信用评级模型主要是为了验证模型对违约对象的区分能力,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KS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。 两条曲线算的是累计概率 计算各阶段的差值
Kolmogorov-Smirnov test 原理:寻找最⼤距离(Distance),所以常简称为D法。适⽤于⼤样本。 KS test checks if two independent distributions are similar or different, by generating cumulative probability plots for two distributions and finding the distance along the y-axis for a given x values between...
Kolmogorov-Smirnov test原理:寻找最大距离(Distance), 所以常简称为D法。 适用于大样本。 KS test checks if two independent distributions are similar or different, by generating cumulative probability plots for two distributions and finding the distance along the y-axis for a given x values between the...