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
一、问题:为什么 ID 会"断号" 很多刚接触 MySQL 的同学都会有一个困惑:表里的主键 ID 是自增的,删了中间几行数据之后,ID 变 ...
2026-10-22一、问题场景:为什么会重复 JOIN 同一个子查询 在写复杂 SQL 时,经常遇到这种需求:同一张表或同一个聚合子查询,要和主表关联 ...
2026-10-22人力资源专员是HR体系的执行入口。招聘信息发布、简历初筛、面试安排、考勤汇总、入离职手续、劳动合同与档案管理,大多由这个岗 ...
2026-10-22人力资源经理问“必学技巧”,真正要解决的不是知识清单不够长,而是时间有限、业务催得紧,学完却用不上。更有效的路径是:先用 ...
2026-10-22内容营销岗位的核心任务,不是“把文案写得更漂亮”,而是围绕目标受众,用持续的内容供给影响认知、推动转化并沉淀复购。它至少 ...
2026-10-22理财经理培训课程很多,难的是判断“先学什么、后学什么、学完能做什么”。与其按课程名称罗列,不如先看岗位任务:客户分层与维 ...
2026-10-22理财经理的知识结构,可以先用一句话概括:合规与产品知识决定“不出错”,客户经营与资产配置决定“够不够专业”,市场研判与数 ...
2026-10-22经济学背景做数据分析,优势不在工具,而在问题意识:供需如何相互作用、成本与收益如何权衡、变量之间是相关还是因果。真正的缺 ...
2026-10-22需要,但要把“需要”理解准确。经济学本身就在处理数据:GDP、物价、就业、企业营收、问卷调研,都是经济分析的原料。真正的区 ...
2026-10-22经济学分析能力不是单一技能,它至少由三层构成:把现实问题转成可检验假设的理论框架能力、用数据与统计方法验证假设的工具能力 ...
2026-10-22金融分析师的知识提升,先补的不是更多模型,而是让结论可复核的底层能力。按任务顺序,大致是四层:财务与业务理解、指标口径管 ...
2026-10-22金融分析师的“通用技能”,指换到不同机构、不同行业组仍用得上的底层能力,而非某家公司内部系统的操作经验。按任务拆,日常要 ...
2026-10-22先给结论:数据分析证书不是金融分析师的准入条件,招聘方也不会因为一张证书就直接判断你能做分析。要不要考,取决于你当前任务 ...
2026-10-22金融分析师的核心技能,不是“会看K线”或“会讲宏观”,而是能把一家公司、一个行业或一类资产,转化为可核查的数据判断与书面 ...
2026-10-22产品经理的知识提升,不是把需求文档、原型、SQL、数据分析、项目管理都学一遍,而是先对准目标岗位的真实任务,找出自己最缺的 ...
2026-10-22产品专员提升工作知识,最有效的方式不是先囤课程,而是围绕日常交付的四件事来补:需求调研与优先级判断、原型与PRD表达、竞品 ...
2026-10-22产品运营专员提升个人能力,常见误区是先把Excel、SQL、Python列成一张学习清单,然后从第一个工具开始学。更有效的做法是先回答 ...
2026-10-22产品运营的能力提升,最怕从“课程目录”出发:今天学增长模型,明天背SQL语法,学完却说不清自己负责的功能为什么激活率低。更 ...
2026-10-22产品经理的技能和影响力不是两条分开的赛道。技能决定你能不能把问题分析清楚、把方案设计对;影响力决定你的判断能否被团队接受 ...
2026-10-22产品经理要学的数据分析能力,不是“会写SQL”或“会用BI工具”这么简单。更准确地说,是围绕需求评估、功能迭代、指标监控、实 ...
2026-10-22