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如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题

当获得奇异拟合时,这通常表明模型过度拟合-也就是说,随机效应结构太复杂而无法由数据支持,这自然导致建议删除随机效应中最复杂的部分结构(通常是随机斜率)。这种方法的好处在于,它生成了一个更加简约的模型,但并没有过度拟合

广义线性模型索赔频率预测:过度分散、风险暴露数和树状图可视化

在精算科学和保险费率制定中,考虑到风险敞口可能是一场噩梦。不知何故,简单的结果是因为计算起来更加复杂,只是因为我们必须考虑到暴露是一个异构变量这一事实。

R语言对巨灾风险下的再保险合同定价研究案例:广义线性模型和帕累托分布Pareto distributions分析

本文为非人寿保险课程的一部分,该示例对1900 -2005年间的“ 美国标准化飓风损失 ”数据集进行研究(2008)。我们使用了广义线性模型和帕累托分布Pareto distributions分析。

R语言马尔可夫转换模型研究交通伤亡人数事故预测

本文描述了R语言中马尔克夫转换模型的分析过程。首先,对模拟数据集进行详细建模。接下来,将马尔可夫转换模型拟合到具有离散响应变量的真实数据集。用于验证对这些数据集建模的不同方法。

 
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