R语言逻辑回归和泊松回归模型对发生交通事故概率建模
我们考虑风险敞口，计算包含风险敞口的多个数量（经验均值和经验方差）的非参数估计量。如果要对二项式变量建模。 这里的模型如下： 未观察到该期间的索赔数量 索偿的数量 考虑一种情况，其中关注变量不是索偿的数量，而仅仅是索偿发生的标志。利用泊松过程模型，我们可以获...
R语言泊松回归对保险定价建模中的应用：风险敞口作为可能的解释变量
在保险定价中，风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。如果我们必须使用相同的程序，但是一个程序的暴露时间为6个月，而另一个则是一年，那么自然应该假设平均而言，第二个驾驶员的事故要多两倍。这是使用标准（均匀）泊松过程来建模索赔频率的动机。 当然，在进行费率评估的过程中，这可能不是一个相关的问题，因为精...
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