數據集來自 UCI

UCI_Credit_Card.csv

數據集信息

此數據集包含有關2005年4月至2005年9月臺灣地區信用卡客戶的默認付款，人口統計因素，信用數據，付款歷史和賬單的信息。

內容

有25個變量：

ID：每個客戶的ID

LIMIT_BAL：以新臺幣計的給定信用額度（包括個人和家庭/輔助信用額）

性別：性別（1 =男性，2 =女性）

教育程度：（1 =研究生院，2 =大學，3 =高中，4 =其他，5 =未知，6 =未知）

婚姻：婚姻狀況（1 =已婚，2 =單，3 =其他）

年齡：歲

PAY_0：2005年9月的還款狀態（-1 =正常付款，1 =延遲一個月的付款，2 =延遲兩個月的付款，... 8 =延遲八個月的付款，9 =延遲九個月的付款，以及以上）

PAY_2：2005年8月的還款狀態（與上述相同）

PAY_3：2005年7月的還款狀態（與上述相同）

PAY_4：2005年6月的還款狀態（與上述金額相同）

PAY_5：2005年5月的還款狀態（與上述相同）

PAY_6：2005年4月的還款狀態（與上述相同）

BILL_AMT1：2005年9月的帳單金額（新臺幣）

BILL_AMT2：2005年8月的帳單金額（新臺幣）

BILL_AMT3：2005年7月的帳單金額（新臺幣）

BILL_AMT4：2005年6月的帳單金額（新臺幣）

BILL_AMT5：2005年5月的對帳單金額（新臺幣）

BILL_AMT6：2005年4月的帳單金額（新臺幣）

PAY_AMT1：2005年9月的先前付款金額（新臺幣）

PAY_AMT2：2005年8月的先前付款金額（新臺幣）

PAY_AMT3：2005年7月的先前付款金額（新臺幣）

PAY_AMT4：2005年6月的先前付款金額（新臺幣）

PAY_AMT5：2005年5月的先前付款金額（新臺幣）

PAY_AMT6：2005年4月的先前付款金額（新臺幣）

default.payment.next.month：默認付款（1 =是，0 =否）

?

SAS 環境：SAS STUDIO大學版

首先對數據進行數據描述，得到大致的數據概況。然后對缺失值處理

然后對數據進行歸一化，這里用到的是STUDIO 的標準化模塊

?

?

使用任務模塊的二元邏輯回歸

導入相應的預測值，分類變量，以及歸一化完的數值連續變量

使用了默認的建模參數

?

然后輸出模型結果：

模型信息數據集響應變量響應水平數模型優化方法

WORK.STDIZE

default_payment_next_month

2

二元 Logit

Fisher 評分法

讀取的觀測數使用的觀測數

30000

30000

響應概略有序
值default_payment_next_month總
頻數12

0	23364
1	6636

建模的概率為 default_payment_next_month='1'。

分類水平信息分類值設計變量SEX1?2EDUCATION0?1?2?3?4?5?6MARRIAGE0?1?2?3

1	0	?	?	?	?	?
0	1	?	?	?	?	?
1	0	0	0	0	0	0
0	1	0	0	0	0	0
0	0	1	0	0	0	0
0	0	0	1	0	0	0
0	0	0	0	1	0	0
0	0	0	0	0	1	0
0	0	0	0	0	0	1
1	0	0	0	?	?	?
0	1	0	0	?	?	?
0	0	1	0	?	?	?
0	0	0	1	?	?	?

模型收斂狀態

滿足收斂準則 (GCONV=1E-8)。

模型擬合統計量準則僅截距截距和協變量AICSC-2 Log L

31707.354	27889.258
31715.663	28146.835
31705.354	27827.258

檢驗全局原假設: BETA=0檢驗卡方自由度Pr?>?卡方似然比評分Wald

3878.0967	30	<.0001
3749.8174	30	<.0001
3061.8299	30	<.0001

3 型效應分析效應自由度Wald
卡方Pr?>?卡方SEXEDUCATIONMARRIAGEStandardized_PAY_0Standardized_PAY_2Standardized_PAY_3Standardized_PAY_4Standardized_PAY_5Standardized_PAY_6Standardized_BILL_AMStandardized_BILL_AMStandardized_BILL_AMStandardized_BILL_AMStandardized_BILL_AMStandardized_BILL_AMStandardized_PAY_AMTStandardized_PAY_AMTStandardized_PAY_AMTStandardized_PAY_AMTStandardized_PAY_AMTStandardized_PAY_AMTAGELIMIT_BAL

1	13.4141	0.0002
6	41.4162	<.0001
3	35.5147	<.0001
1	1063.4129	<.0001
1	16.2970	<.0001
1	9.9461	0.0016
1	0.8093	0.3683
1	1.6349	0.2010
1	0.0968	0.7557
1	23.4764	<.0001
1	2.5703	0.1089
1	1.0333	0.3094
1	0.0108	0.9172
1	0.2491	0.6177
1	0.0267	0.8701
1	35.0031	<.0001
1	20.6781	<.0001
1	2.3634	0.1242
1	5.1893	0.0227
1	3.2759	0.0703
1	2.6011	0.1068
1	8.3249	0.0039
1	19.6728	<.0001

最大似然估計分析參數?自由度估計標準
誤差Wald
卡方Pr?>?卡方Intercept?SEX1SEX2EDUCATION0EDUCATION1EDUCATION2EDUCATION3EDUCATION4EDUCATION5EDUCATION6MARRIAGE0MARRIAGE1MARRIAGE2MARRIAGE3Standardized_PAY_0?Standardized_PAY_2?Standardized_PAY_3?Standardized_PAY_4?Standardized_PAY_5?Standardized_PAY_6?Standardized_BILL_AM?Standardized_BILL_AM?Standardized_BILL_AM?Standardized_BILL_AM?Standardized_BILL_AM?Standardized_BILL_AM?Standardized_PAY_AMT?Standardized_PAY_AMT?Standardized_PAY_AMT?Standardized_PAY_AMT?Standardized_PAY_AMT?Standardized_PAY_AMT?AGE?LIMIT_BAL?

1	-1.7913	0.4332	17.0983	<.0001
1	0.1125	0.0307	13.4141	0.0002
0	0	.	.	.
1	-9.5675	85.2395	0.0126	0.9106
1	0.3025	0.4035	0.5619	0.4535
1	0.2179	0.4031	0.2924	0.5887
1	0.1961	0.4038	0.2358	0.6273
1	-0.8448	0.5642	2.2418	0.1343
1	-1.0607	0.4747	4.9925	0.0255
0	0	.	.	.
1	-1.2406	0.5329	5.4196	0.0199
1	0.0788	0.1373	0.3288	0.5664
1	-0.1102	0.1388	0.6301	0.4273
0	0	.	.	.
1	0.6491	0.0199	1063.4129	<.0001
1	0.0976	0.0242	16.2970	<.0001
1	0.0854	0.0271	9.9461	0.0016
1	0.0263	0.0292	0.8093	0.3683
1	0.0390	0.0305	1.6349	0.2010
1	0.00793	0.0255	0.0968	0.7557
1	-0.4060	0.0838	23.4764	<.0001
1	0.1717	0.1071	2.5703	0.1089
1	0.0933	0.0918	1.0333	0.3094
1	-0.00904	0.0869	0.0108	0.9172
1	0.0461	0.0925	0.2491	0.6177
1	0.0116	0.0711	0.0267	0.8701
1	-0.2260	0.0382	35.0031	<.0001
1	-0.2187	0.0481	20.6781	<.0001
1	-0.0465	0.0302	2.3634	0.1242
1	-0.0637	0.0280	5.1893	0.0227
1	-0.0491	0.0271	3.2759	0.0703
1	-0.0372	0.0231	2.6011	0.1068
1	0.00537	0.00186	8.3249	0.0039
1	-7E-7	1.578E-7	19.6728	<.0001

優比估計效應點估計95% Wald
置信限SEX 2-1EDUCATION 6-0EDUCATION 6-1EDUCATION 6-2EDUCATION 6-3EDUCATION 6-4EDUCATION 6-5MARRIAGE 3-0MARRIAGE 3-1MARRIAGE 3-2Standardized_PAY_0Standardized_PAY_2Standardized_PAY_3Standardized_PAY_4Standardized_PAY_5Standardized_PAY_6Standardized_BILL_AMStandardized_BILL_AMStandardized_BILL_AMStandardized_BILL_AMStandardized_BILL_AMStandardized_BILL_AMStandardized_PAY_AMTStandardized_PAY_AMTStandardized_PAY_AMTStandardized_PAY_AMTStandardized_PAY_AMTStandardized_PAY_AMTAGELIMIT_BAL

1.119	1.054	1.189
<0.001	<0.001	>999.999
1.353	0.614	2.985
1.244	0.564	2.740
1.217	0.551	2.684
0.430	0.142	1.298
0.346	0.137	0.878
0.289	0.102	0.822
1.082	0.827	1.416
0.896	0.682	1.176
1.914	1.841	1.990
1.103	1.052	1.156
1.089	1.033	1.148
1.027	0.969	1.087
1.040	0.979	1.104
1.008	0.959	1.060
0.666	0.565	0.785
1.187	0.963	1.465
1.098	0.917	1.314
0.991	0.836	1.175
1.047	0.874	1.255
1.012	0.880	1.163
0.798	0.740	0.860
0.804	0.731	0.883
0.955	0.900	1.013
0.938	0.888	0.991
0.952	0.903	1.004
0.963	0.921	1.008
1.005	1.002	1.009
1.000	1.000	1.000

預測概率和觀測響應的關聯一致部分所占百分比Somers D不一致部分所占百分比Gamma結值百分比Tau-a對c

72.6	0.452
27.4	0.452
0.0	0.156
155043504	0.726

總結

以上是生活随笔為你收集整理的SAS 二元逻辑回归 预测下月是否会消费的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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