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1 year ago
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= 卡方检验（适合度检验）
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卡方检验是在一个时期对模型所有等级的检验，即检验模型的所有等级及违约概率是否合适，检验的步骤如下:
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== 准备建模时确定的各个等级对应的违约概率表
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该表同 <<binomial_test_data_repared>> 二项检验准备建模时确定的各个等级对应的违约概率表
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== 统计并计算出用于卡方检验的各个指标，生成以下数据表
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image::chapter-correctness-of-estimating/002.png[]
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link:resources/files/chapter-correctness-of-estimating/chi-square_test.xlsx[卡方检验指标 Excel 模板]
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其字段意义说明如下：
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|字段中文名称 | 字段名称 | 字段类型 | 字段约束 | 备注
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|模型标识 | FD_MODEL_ID | varchar(32) | 不能为空 |
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|模型名称 | FD_MODEL_NAME | varchar(100) | 不能为空 |
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|等级 | FD_LEVEL | varchar(10) | 不能为空 |
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|建模时确定的违约概率 | FD_PD | 小数（精度 6） | 不能为空 |
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|评级客户个数 | FD_COUNT | 整数 | 不能为空 |
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|事实违约客户个数 | FD_DEFAULT_COUNT | 整数 | 不能为空 |
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|卡方值 | FD_CHI_SQUARE | 小数（精度 6） | 不能为空 |
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== 汇总一个模型所有级别的卡方值，参照“卡方分布临界值常量表”进行对比
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将上述指标表按照模型对所有级别的卡方值求和，得到模型的卡方检验值，和“卡方分布临界值常量表”中对应的值进行比较，
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如果模型的卡方检验值小于等于“卡方分布临界值常量表”中的值，表示该模型通过卡方检验，否则表示没有通过卡方检验。
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对于上述示例来说，模型1的卡方检验值为 21.36777057，由于该模型包含3个等级，从 <<square_test_const_table>> 中查找“自由度”为 3 对应的那行数据，
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显著水平 0.1 0.05 0.01
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1 2.706 3.841 6.635
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2 4.605 5.991 9.21
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3 6.251 7.815 11.345(自由度为3，选择此行最为参照数据)
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通过比较，发现模型1的卡方检验值 21.36777057 不满足卡方分布临界值，所以该模型没有通过卡方检验。
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