变量选择方法-工具变量的选择必须满足的条件

便是挑选x。

实体模型中将会有很多x，那麼如何选择这种x呢？

直接证据权重值的权重值。

在这儿，大家来谈一谈欧赔的定义:欧赔。

例如雨天的几率是0.25，没雨的几率是0.75。0.25比0.75的占比大概可以分成1比3。因此大家可以说今日雨天的优势比为1:3(换句话说今日没雨的几率之比3:1)。

如果是风控系统，实例组是正样版，对照实验是好样版。

WOE = ln(BI/BT/GI/GT)* 100% = ln(P1/P0)= ln(BI/GI/BT/GT)= ln(oddsi/oddsT)

P1和p0各自意味着默认设置样版和一切正常样版在其分别整体中的占比。

能够觉得，当Ai做为变量时，WOE衡量了oddsratio和总优势比中间的一些差别。正是因为这般，我们可以形象化地觉得WOE包括了变量的值对总体目标自变量(默认设置几率)的一些危害，因此我当然能够对变量开展再次编号:当变量取Ai时，编号为代表的WOEi。

IV information value 信息内容值。Ivvalue信息值。

IV =总数((P1-P0)*多数(p1/p0)).

IV值能够用以考量各自变量对y的预测分析工作能力，用以挑选自变量。IV值能够用于考量每一个自变量对y的预测分析工作能力和挑选自变量。

离散变量，如一线城市，二线城市；博士研究生，研究生等自变量。可悲能够观测到水准中间的弹跳是不是线形提高欧赔。而IV值能够考量全部自变量的预测分析工作能力。

针对连续变量，有效的作法是将连续变量区划为仓，能够是定距仓，还可以是等频仓，一般挑选后面一种。WOE和IV的含意与离散变量同样。