《表3 备选指标分段哑变量描述性统计》

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《Logit回归模型算法在典当公司信用风险度量中的应用——以A公司为例》

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经过对以上累积指标信息的提取，进而在对这些指标进行数据清洗和整理的过程后，通过使用决策树的方法对这22个连续型变量指标进行了数据分箱的处理加工，最终获得不同分段的124个哑变量指标，作为接下来将开展的逻辑回归模型建模的备选变量。当A公司客户样本的变量数据落在对应的22个指标中的某一段时，其对应的哑变量分段为1，其余为0，这些备选指标各分段哑变量的描述性统计见表3。