简介:极端值亦称离群值或边远值,即在观测值中远远偏离数据主体部分的个别值,这些值不能服从假定的概率分布。如果将极端值和其它数据不加区别地等同对待,会使数据的离散程度加大,计算出的数字特征不能反映主体数据的特征。对极端值进行识别并加以处理,是探索性数据分析的一个重要问题。经过适当处理后的数据,具有较强的耐抗性,即对局部数据的不良行为具有不敏感性。在统计分析中,识别极端值的方法有以下几种:(一)四分展布法四分展布法是一种经验法,首先计算中位数和四分位数:设有数据X1,X2…Xn,将其从小到大排列,记为X(t),X(2)…X(n);当n为奇数时,n=2k+1,中位数=X(k),中位数位次为k+1;当n为偶
简介:将Bonus—MalLis模型应用到银行贷款业务,通过调整银行的Bonus-MalLis贷款利率来减少贷款欺诈行为。主要是建立借款人的银行个人信用体系,通过借款人上阶段的还款利率和表现决定其下阶段还款利率,这样就提供了一种与完全审计机制不同的奖惩机制。在一些简单假设下可证明Bonus—Malus利率将会消除所有欺诈行为,而非仅仅减少欺诈行为。