（4）关键成功因素 定义好的服务目录，注意事项应包括：  确保向客户提供的每个服务都是独立的，而不是某个大的服务的一部分；  可以根据客户的需求和内部情况，对服务内容进行控制和衡量；  服务成本可以根据客户需求的不同而进行改变；  客户容易认可和感受对服务成本有较大影响的服务；  业务用户可以方便的了解和获取外部服务。 （5）参考实例  服务目录模板 服务名称 描述 服务的简要描述。 负责人 提供负责服务的负责人姓名。 用户 识别 常使用服务的客户组。 详细细节 输入 硬件、软件和所需要的客户信息。 输出 终产生的详细内容。 服务时间 服务有效小时数。 性能标准 正常运行时间统计、质量控制等服务级别中要求的指标，用于对服务的性 能进行度量。 启动、变更或终止服 务的客户规程 客户如何请求一个服务，更改或终止他们的服务。 费用 关于费用方面的相关信息。  服务目录示例 桌面支持服务 描述 提供桌面支持服务，包括软件安装、计算机配置、病毒防护、网络配置和 硬件支持。支持通过现场、电话或在线进行服务提供。

A Risk-Based Approach to Compliant GxP Computerized Systems一种基于风险的符合GXP系统的方法

A Risk-Based Approach to GxP Process Control Systems.pdf

A Risk-Based Approach to Testing of GxP Systmes

在这里，我有信用风险数据集的代码。 在此数据集中，有许多细节，例如... Loan_ID 614非空对象性别614非空int32已婚614非空int32依赖对象614非空int32教育614非空对象Self_Employed 614非空int32 ApplicantIncome 614非空int64 CoapplicantIncome 614非空float非空float64 Loan_Amount_Term 614非空float64 Credit_History 614非空float64 Property_Area 614非空对象Loan_Status 614非空int32 在这种情况下，我们必须预测该人是否将获得贷款（1）或不获得（0）。 '''贷款ID无效Loan_status是目标变量'''清理数据（填充Null数据，将String转换为整数）后，我使用了各种分类算法。（COZ是

matlab累加和的代码经风险调整的累计总和图 本次会议旨在了解风险调整后的CUSUM图表在监视医疗服务提供者质量方面的想法。 质量定义为特定系统中的任何一种结果。 例如，在心脏手术中，结果是手术的结果，例如患者的生命/死亡。 具有较高自身术前风险的患者更容易死亡，这在医疗保健系统中会产生不利结果。 在这种情况下，即使外科医生表现良好，没有任何错误，但患者更有可能死亡。 这意味着我们应该调整患者的术前风险，以公平地评估护理人员的质量。 这里的Matlab代码提供了如何调整术前风险（通过逻辑回归），设置控制极限（即，可接受的性能水平，I期分析）以及如何通过CUSUM图表中的似然比检验来监控检验统计数据。 风险调整后的CUSUM图表，用于监视外科医生的表现恶化（即，优势比增加，替代方案的优势> 1） 风险调整后的CUSUM图表，用于监控外科医生的绩效改善情况（例如，赔率降低，替代方案的赔率<1） 参考 Steiner，SH，Cook，RJ，Farewell，VT和Treasure，T.（2000年）。 使用风险调整后的累计总和图监视手术性能。 生物统计学，1（4），441-452。

第2到5版都有印刷版，但第6版暂时没有。此版本虽为扫描版，但非常清楚，为目前最清晰的扫描版

信用风险模型 使用kaggle数据集查找信用风险的机器学习模型

Credit_Risk_Analysis 项目概况 我们正在分析来自点对点贷款服务公司LendingClub的数据，并创建一个机器学习模型来预测申请人的信用风险。 目的 该模型的目的是帮助简化贷款的申请流程。 对于该项目，我们将采用不同的采样技术来解决不平衡的类别。 然后，我们将测试和比较平衡的随机森林分类器和易集成分类器，这两个模型可减少偏差，并确定是否可以使用这两个模型来一致地预测申请人的信用风险。 结果 天真的随机过采样逻辑回归 平衡准确度得分：0.641 精度：0.01 召回率：0.65 SMOTE过采样逻辑回归 平衡准确度得分：0.663 精度：0.01 召回率：0.63 聚类质心欠采样逻辑回归 平衡准确度得分：0.545 精度：0.01 召回率：0.69 SMOTEENN组合抽样逻辑回归 平衡准确度得分：0.648 精度：0.01 召回率：0.71 平衡

KMV的MATLAB的代码信用风险模型 使用Flask-Restplus的信用风险即服务API的简单示例 KMV模型 这里给出的样本模型是KMV模型。 KMV模型计算公司的公司预期违约频率（EDF）。 EDF还是违约概率的代理。 记入（HK UST）进行实际演示- def kmv(enterprise_value, short_term_debt, long_term_debt, mu, sigma, period=1): """ KMV Model - https://www.math.ust.hk/~maykwok/Web_ppt/KMV/KMV.pdf :param enterprise_value: Enterprise Value of the Firm (can market capitalisation) :param short_term_debt: Firm's short term debt :param long_term_debt: Firm's long term debt :param mu: Expected Return after 1 year :pa