金融市場的數(shù)據(jù)挖掘分析-文庫吧在線文庫
【正文】 取一個 ，按照條件 是否滿足，可以將樣本分為兩組，分別計算各組中 y的熵 ，指標x的信息增量定義為： 其中， 分別表示兩組樣本所占的比重。 Probit回歸的 SAS程序 proc probit data=。 ⑧ 、 逐步回歸的 SAS程序 proc logistic descending data=。 ② 、 Logistic回歸的 SAS程序 proc logistic descending data=； model y = x1x6。現(xiàn)在可以得到線行判別函數(shù)為： ④ 、 如何建立預測規(guī)則 * 指標的判斷：正指標還是負指標（正指標）。預測上市公司是否會陷入財務困境，就是判斷這個公司所對應的樣本屬于哪個總體。 ⑥ 、 隨機抽樣構造訓練樣本組、檢驗樣本組的 SAS方法： * 將 EXCEL數(shù)據(jù)庫轉(zhuǎn)為 SAS數(shù)據(jù)庫； * SAS隨機數(shù)函數(shù) ——uniform（ seed）， 隨機種子數(shù)seed取奇數(shù)，產(chǎn)生 [0， 1]區(qū)間上的一個隨機數(shù) * 隨機建立訓練樣本組、檢驗樣本組的 SAS程序 data a； set 。 1990年代末，在對 100名美國著名科學家的問卷調(diào)查中，數(shù)據(jù)挖掘被列為 21世紀對人類發(fā)展影響最大、最有前途的10大技術的第三位。 第二章：分類與預測 一、分類與預測的概念 分類 已知離散的、有限的幾個類，判斷或預測樣本屬于那個類。 m=int(_n_/2)。 class y?；蚪⑵渌麊栴}的判別分析預測模型。經(jīng)常的情況是，知道預測變量的大致范圍，但不知哪些變量具有較大的信息含量。 預測準確率 ST公司： 92/111 = %。 預測準確率： 訓練樣本組 檢驗樣本組 St公司： 46/56= 46/55= 非 St公司 ： 428/504= 419/504= 決策樹方法 與前面討論的幾種分類預測方法相比，決策樹方法是一種近年來才出現(xiàn)的分類預測方法，其基本原理如下。 決策樹的預測規(guī)則由由一系列的預測結論組成。 二月 21二月 2121:32:0821:32:08February 16, 20231他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國見青山。 二月 2121:32:0821:32Feb2116Feb211世間成事，不求其絕對圓滿，留一份不足，可得無限完美。 二月 21二月 21Tuesday, February 16, 2023閱讀一切好書如同和過去最杰出的人談話。 2023/2/16 21:32:0821:32:0816 February 20231一個人即使已登上頂峰，也仍要自強不息。 二月 2121:32:0821:32Feb2116Feb211越是無能的人，越喜歡挑剔別人的錯兒。 二月 21二月 2121:32:0821:32:08February 16, 20231意志堅強的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 。⑤ 、值得注意的問題 * 構建決策樹是不能過分擬合樣本數(shù)據(jù)；同樣需要建立訓練樣本組與檢驗樣本組； * 為避免出現(xiàn)挖掘過分追求總體預測準確率的現(xiàn)象，可采用適當接近兩類樣本比率的方法； * 可以利用決策樹方法發(fā)掘各指標預測財務危機的信息含量排序； * 結合決策樹與信號噪音比方法可得到預測指標信息含量的度量方法，構造新的預測方法。從信息學的角度看，如果利用一個變量后，可以減少分類變量的熵，則該變量對分類預測就具有信息價值，熵的減少量越大，該指標用于預測
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