评分卡建模里面pdo参数，odds参数如何通过统计建模得到，举个例子

评分卡中的PDO参数和odds参数可以通过统计建模进行推导。首先，我们需要收集大量的历史数据，包括申请人的个人信息以及他们的还款情况。接着，利用这些数据进行逻辑回归模型训练，得到模型的参数。最后，根据模型参数推导出来PDO参数和odds参数。例如，我们训练出来的模型参数为beta=0.5，那么PDO参数可以计算为ln(2)/beta=1.386，odds参数可以计算为exp(beta)=1.649。

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评分卡建模里面pdo参数，odds参数如何通过统计建模得到，代码举个例子

评分卡建模中Pdo和Odds参数的计算是基于经验风险最小化的原则。其中，Pdo参数指的是评分卡中每一个等级的分数与每一个默认率（逾期率）之间的关系，Odds参数指的是每一个等级的分数之间的比例关系。

具体来讲，在评分卡建模中，我们需要基于历史数据来计算出每一个等级的违约概率。然后，我们可以将这些违约概率转换为对应的分数分数，同时通过优化算法来计算出每一个等级之间所需要的分数跨度，从而确定Pdo参数。

至于Odds参数，可以通过统计建模的方法来确定。例如，我们可以通过计算历史数据中不同等级之间的违约概率比例，来推导出对应的Odds参数。对于具体的代码实现，您需要根据具体的统计模型和建模工具来进行计算和优化。

通过以上分析，答案：要得到评分卡建模里面Pdo和Odds参数，需要基于历史数据，使用统计建模的方法进行推导和优化，具体的实现方法需要根据具体的统计模型和建模工具来进行计算。

评分卡建模里面pdo参数，odds参数如何算出来

评分卡建模中的pdo参数和odds参数是通过统计建模得到的，一般需要进行数据预处理、特征选择和模型训练等步骤。在模型训练过程中，一般使用逻辑回归模型，通过训练得到模型参数，其中pdo参数表示每个单位信用评分的经验值变动对客户违约违约概率的相对影响大小，而odds参数则表示客户违约概率与不违约概率的比值。这些参数的计算过程比较复杂，需要专业人员进行数据分析和建模设计。