Título :	Effective Statistical Learning Methods for Actuaries I : GLMs and Extensions
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Denuit, Michel, Autor ; Hainaut, Donatien, Autor ; Trufin, Julien, Autor
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2019
Número de páginas:	XVI, 441 p. 82 ilustraciones, 23 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-030-25820-7
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	ciencia actuarial  Estadísticas  Matemáticas actuariales  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros
Índice Dewey:	368.01
Resumen:	Este libro resume el estado del arte en modelos lineales generalizados (GLM) y sus diversas extensiones: GAM, modelos mixtos y de credibilidad, y algunas variantes no lineales (GNM). Para abordar los eventos de cola se presentan herramientas analíticas de la Teoría del Valor Extremo. Más allá del modelado de medias, considera el modelado de volatilidad (dobles GLM) y el modelado general de parámetros de ubicación, escala y forma (GAMLSS). Los actuarios necesitan estas herramientas analíticas avanzadas para convertir en oportunidades los enormes conjuntos de datos que ahora tienen a su disposición. La exposición alterna aspectos metodológicos y estudios de casos, proporcionando ilustraciones numéricas utilizando el software estadístico R. Los requisitos técnicos previos se mantienen a un nivel razonable para llegar a un amplio público de lectores. Este es el primero de tres volúmenes titulados Métodos eficaces de aprendizaje estadístico para actuarios. Escrita por actuarios para actuarios, esta serie ofrece una descripción general completa del análisis de datos de seguros con aplicaciones a seguros generales, de vida y de salud. Aunque está estrechamente relacionado con los otros dos volúmenes, este volumen se puede leer de forma independiente.
Nota de contenido:	Preface -- Part I: LOSS MODELS.-1. Insurance Risk Classification.-Exponential Dispersion (ED) Distributions.-3.-Maximum Likelihood Estimation.-Part II LINEAR MODELS.-4. Generalized Linear Models (GLMs) -- 5.-Over-dispersion, credibility adjustments, mixed models, and regularization.-Part III ADDITIVE MODELS -- 6 Generalized Additive Models (GAMs) -- 7. Beyond Mean Modeling: Double GLMs and GAMs for Location, Scale and Shape (GAMLSS) -- Part IV SPECIAL TOPICS -- 8. Some Generalized Non-Linear Models (GNMs) -- 9 Extreme Value Models -- References.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Effective Statistical Learning Methods for Actuaries I : GLMs and Extensions [documento electrónico] / Denuit, Michel, Autor ; Hainaut, Donatien, Autor ; Trufin, Julien, Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XVI, 441 p. 82 ilustraciones, 23 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-25820-7
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	ciencia actuarial  Estadísticas  Matemáticas actuariales  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros
Índice Dewey:	368.01
Resumen:	Este libro resume el estado del arte en modelos lineales generalizados (GLM) y sus diversas extensiones: GAM, modelos mixtos y de credibilidad, y algunas variantes no lineales (GNM). Para abordar los eventos de cola se presentan herramientas analíticas de la Teoría del Valor Extremo. Más allá del modelado de medias, considera el modelado de volatilidad (dobles GLM) y el modelado general de parámetros de ubicación, escala y forma (GAMLSS). Los actuarios necesitan estas herramientas analíticas avanzadas para convertir en oportunidades los enormes conjuntos de datos que ahora tienen a su disposición. La exposición alterna aspectos metodológicos y estudios de casos, proporcionando ilustraciones numéricas utilizando el software estadístico R. Los requisitos técnicos previos se mantienen a un nivel razonable para llegar a un amplio público de lectores. Este es el primero de tres volúmenes titulados Métodos eficaces de aprendizaje estadístico para actuarios. Escrita por actuarios para actuarios, esta serie ofrece una descripción general completa del análisis de datos de seguros con aplicaciones a seguros generales, de vida y de salud. Aunque está estrechamente relacionado con los otros dos volúmenes, este volumen se puede leer de forma independiente.
Nota de contenido:	Preface -- Part I: LOSS MODELS.-1. Insurance Risk Classification.-Exponential Dispersion (ED) Distributions.-3.-Maximum Likelihood Estimation.-Part II LINEAR MODELS.-4. Generalized Linear Models (GLMs) -- 5.-Over-dispersion, credibility adjustments, mixed models, and regularization.-Part III ADDITIVE MODELS -- 6 Generalized Additive Models (GAMs) -- 7. Beyond Mean Modeling: Double GLMs and GAMs for Location, Scale and Shape (GAMLSS) -- Part IV SPECIAL TOPICS -- 8. Some Generalized Non-Linear Models (GNMs) -- 9 Extreme Value Models -- References.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i