Cuốn sách truy cập mở này thảo luận về mô hình thống kê các vấn đề bảo hiểm, một quy trình bao gồm thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình thống kê để dự báo các sự kiện được bảo hiểm có thể xảy ra trong tương lai. Nó trình bày nền tảng toán học đằng sau các khái niệm thống kê cơ bản này và cách chúng có thể được áp dụng trong thực hành tính toán bảo hiểm hàng ngày. Mô hình thống kê có nhiều ứng dụng và tùy thuộc vào ứng dụng, các khía cạnh lý thuyết có thể được đánh giá khác nhau: ở đây trọng tâm chính là dự đoán hơn là giải thích. Bắt đầu bằng việc trình bày các mô hình tính toán hiện đại, chẳng hạn như mô hình tuyến tính tổng quát, sau đó đi sâu vào các công cụ học máy hiện đại như mạng thần kinh và nhận dạng văn bản để cải thiện mô hình dự đoán với các tính năng phức tạp. Cung cấp cho những người thực hành hướng dẫn chi tiết về cách áp dụng các phương pháp học máy cho các tập dữ liệu trong thế giới thực và cách diễn giải kết quả mà không làm mất đi các giả định toán học làm cơ sở cho các phương pháp này, cuốn sách có thể đóng vai trò là cơ sở hiện đại cho một chuyên gia tính toán, giáo án giáo dục.

Abstract:

This open access book discusses the statistical modeling of insurance problems, a process which comprises data collection, data analysis and statistical model building to forecast insured events that may happen in the future. It presents the mathematical foundations behind these fundamental statistical concepts and how they can be applied in daily actuarial practice. Statistical modeling has a wide range of applications, and, depending on the application, the theoretical aspects may be weighted differently: here the main focus is on prediction rather than explanation. Starting with a presentation of state-of-the-art actuarial models, such as generalized linear models, the book then dives into modern machine learning tools such as neural networks and text recognition to improve predictive modeling with complex features. Providing practitioners with detailed guidance on how to apply machine learning methods to real-world data sets, and how to interpret the results without losing sight of the mathematical assumptions on which these methods are based, the book can serve as a modern basis for an actuarial education syllabus.

Ngôn ngữ:	En
Tác giả:	Wüthrich, Mario V, Merz, Michael
Thông tin nhan đề:	Statistical Foundations of Actuarial Learning and its Applications
Nhà xuất bản:	Springer Nature
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Toán học - Thống kê
Bản quyền:	http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/94965
Mô tả vật lý:	605p.
Năm xuất bản:	2023