京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SAS—计算K-S值及画图
近来,时于夜半下雨,也常在梦里被雨扰醒。究其原因,也是因为近来工作无趣,本身也只喜欢写写SAS或Python代码,做模型,可近来却连数据权限都没有,万灰俱灭。雨声轻轻,却也容易愁闷得睡不着。想着要去外包,却因自己的犹豫不决也没有去成。
好了,不说废话了。昨天有人在微信上问KS的计算方式。今天介绍一下KS值吧。
先看一段程序:
data logistic;
input accident age vision drive;
datalines;
1 17 1 1
1 44 0 0
1 48 1 0
1 55 0 0
1 75 1 1
0 35 0 1
0 42 1 1
0 57 0 0
0 28 0 1
0 20 0 1
0 38 1 0
0 45 0 1
0 47 1 1
0 52 0 0
0 55 0 1
1 68 1 0
1 18 1 0
1 68 0 0
1 48 1 1
1 17 0 0
1 70 1 1
1 72 1 0
1 35 0 1
1 19 1 0
1 62 1 0
0 39 1 1
0 40 1 1
0 55 0 0
0 68 0 1
0 25 1 0
0 17 0 0
0 45 0 1
0 44 0 1
0 67 0 0
0 55 0 1
1 61 1 0
1 19 1 0
1 69 0 0
1 23 1 1
1 19 0 0
1 72 1 1
1 74 1 0
1 31 0 1
1 16 1 0
1 61 1 0
;
proc logistic data=logistic outest=model;
model accident(event='1')=age vision drive/selection=stepwise
sle=0.05 sls=0.05 outroc=roc;
output out= pred p=p1 ;
run;
proc npar1way data=pred noprint;
class accident;
var p1;
output out=ks;
run;
以上是一段常规的计算KS值。
首先要了解什么是KS值,K-S值(kolmogorov-smirnov curve)将总体进行n等分组并按照违约概率降序排列,计算每一等份中违约与正常百分比的累积分布,绘制出两者之间的差值就是K-S曲线。其中K-S曲线中的最大值即为K-S统计量,取值范围在0到1之间。
以下是计算K-S值及画图的宏程序:
/**data:逻辑回归后包含验证结果的数据集,var:违约概率变量,status:分类变量,data1:切分后的变量,Mks:最大ks值,M:分组组数**/
%macro KS(data, var, status, data1, Mks,M);
proc sort data=&data;
by &var;
run;
proc sql noprint;
select sum(&status) into:P from &data;
select count(*) into :Ntot from &data;
quit;
%let N=%eval(&Ntot-&P);
data &data1;
set &data nobs=NN;
by &var;
retain tile 1 totP 0 totN 0;
Tile_size=ceil(NN/&M);
if &status=1 then totP=totP+&status;
else totN=totN+1;
Pper=totP/&P;
Nper=totN/&N;
if _N_ = Tile*Tile_Size then
do;
output;
if Tile <&M then
do;
Tile=Tile+1;
SumResp=0;
end;
end;
keep Tile Pper Nper;
run;
data temp;
Tile=0;
Pper=0;
NPer=0;
run;
Data &data1;
set temp &data1;
run;
data &data1;
set &data1;
Tile=Tile/&M;
label Pper='Percent of Positives';
label NPer ='Percent of Negatives';
label Tile ='Percent of population';
KS=NPer-PPer;
run;
proc sql noprint;
select max(KS) into :&Mks from &data1;
run; quit;
proc datasets library=work nodetails nolist;
delete temp ;
run;
quit;
%mend;
%macro PlotKS(data1);
symbol1 value=dot color=red interpol=join height=1;
legend1 position=top;
symbol2 value=dot color=blue interpol=join height=1;
symbol3 value=dot color=green interpol=join height=1;
proc gplot data=&data1;
plot( NPer PPer KS)*Tile / overlay legend=legend1;
run;
quit;
goptions reset=all;
%mend;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16