基于兩步子抽樣算法的貸款額影響因素研究

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摘要：

針對Kaggle網(wǎng)站貸款數(shù)據(jù)冗余導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析低效、計算成本高等問題，采用兩步子抽樣算法抽取樣本，構(gòu)建嶺回歸模型擬合貸款額，分析貸款額影響因素。實證結(jié)果表明，貸款額與資金總額付款、循環(huán)賬戶數(shù)量、信用額度等多方面因素相關(guān)；相較于簡單隨機抽樣方法，基于兩步子抽樣方法建立嶺回歸模型參數(shù)估計均方誤差降低21.35%，平均標(biāo)準(zhǔn)誤降低36.79%，有效提高了數(shù)據(jù)分析效率和準(zhǔn)確性。（剩余5726字）