SAS建模工具：logistic回归分箱与指标计算

资源摘要信息:"SAS建模代码，用于logistic regression的分箱，计算WOE，回归模拟，以及计算k-s，AUC等指标。" 本段描述涉及了SAS编程语言中用于统计建模和数据挖掘的相关知识点，具体包括logistic regression（逻辑回归）、分箱（Binning）、WOE（Weight of Evidence，证据权重）、回归模拟（Regression Simulation）、k-s（Kolmogorov-Smirnov）测试和AUC（Area Under Curve，曲线下面积）指标。下面将详细介绍这些概念和它们在SAS中的应用。 1. logistic regression（逻辑回归）： 逻辑回归是统计学中一种广泛使用的分类方法，适用于因变量为二分类的情况。在SAS中，可以通过PROC LOGISTIC过程实现逻辑回归分析，该过程能够帮助用户拟合逻辑回归模型，评估自变量对因变量的影响大小和方向，并预测分类结果。在风险管理、医疗诊断、信用评分等领域有着广泛的应用。 2. 分箱（Binning）： 分箱是数据预处理技术中的一个步骤，主要用于连续变量的离散化处理。在信用评分模型中，将连续变量分割为若干区间（即“箱”），每个区间都有一个代表值，可以是区间的中值、均值或边界值。分箱的目的是为了简化模型、减少异常值的影响，并且提高模型的可解释性。在逻辑回归模型中，使用分箱技术可以处理非线性关系，并通过WOE分析提升模型的预测性能。 3. WOE（Weight of Evidence，证据权重）： WOE是信用评分领域中的一个重要概念，它是违约和不违约概率之比的对数，用于描述变量取值与目标事件之间的关联强度。在SAS中，可以通过分箱后计算每个区间内的WOE值，并将其作为新的变量纳入逻辑回归模型中。WOE计算有助于减少自变量之间的多重共线性问题，并提高模型的预测能力。 4. 回归模拟（Regression Simulation）： 回归模拟通常是指对回归模型进行模拟和验证的过程，这在统计学中是非常重要的步骤，用于评估模型对新数据的预测能力。在SAS中，可以通过自定义的数据步或使用现有的过程步（如PROC STEPDISC）进行模拟，并对模型进行交叉验证。模拟过程中还会计算诸如k-s值、AUC等评估指标。 5. k-s（Kolmogorov-Smirnov）测试： k-s测试是一种非参数统计方法，用于比较一个样本是否符合某个理论分布，或者比较两个样本是否来自同一个分布。在信用评分模型中，k-s值通常用来衡量模型对好坏客户区分能力的一个指标。k-s值越高，说明模型区分好坏客户的能力越强。SAS中的PROC CAPABILITY过程可以用来执行k-s测试。 6. AUC（Area Under Curve，曲线下面积）： AUC是衡量二分类模型预测能力的重要指标，其值在0.5至1之间。AUC值越接近1，表示模型预测的准确性越高。在SAS中，可以通过ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线计算AUC值，ROC曲线是真阳性率（灵敏度）与假阳性率（1-特异性）关系的图形表示。SAS中PROC LOGISTIC过程可以生成ROC曲线，并计算AUC值。 此外，上述知识点涉及的文件资源名称为“util.sas”，表明它可能是一个SAS宏或过程（PROC）文件，用于执行上述的统计分析和数据处理任务。在SAS环境中，用户可以调用此文件执行逻辑回归分析，计算WOE值，进行回归模拟，并最终输出k-s值和AUC等模型评估指标。这样的文件对于数据科学家和分析师来说非常实用，它们是构建和评估信用评分模型不可或缺的工具。