本文關(guān)鍵詞：廣義線性模型研究及其在機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 廣義線性模型 參數(shù)估計(jì) 兩參數(shù)估計(jì) 索賠頻率

【摘要】：廣義線性模型是一種應(yīng)用相當(dāng)廣泛的統(tǒng)計(jì)模型,對回歸模型在統(tǒng)計(jì)學(xué)中的應(yīng)用產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。廣義線性模型具有很多經(jīng)典線性回歸模型不具備的優(yōu)良性質(zhì),引起了諸多專家對廣義線性模型進(jìn)行研究,所以,廣義線性模型應(yīng)用到具體問題中越來越普遍。本文圍繞廣義線性模型展開研究,主要的研究內(nèi)容包括四個(gè)部分。首先,詳細(xì)地介紹了廣義線性模型的基本概念,通過對比經(jīng)典回歸模型,指出了廣義線性模型存在的優(yōu)點(diǎn)。其次,研究了廣義線性模型的兩種參數(shù)估計(jì)方法  極大似然估計(jì)和兩參數(shù)估計(jì),對比了兩種參數(shù)估計(jì)方法的優(yōu)良性,根據(jù)其理論給出了公式推導(dǎo)。然后,介紹了幾種廣義線性模型中常用的假設(shè)檢驗(yàn)方法。最后,將廣義線性模型應(yīng)用在機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)中,通過極大似然估計(jì)和兩參數(shù)估計(jì)分別對廣義線性模型進(jìn)行了參數(shù)估計(jì),根據(jù)Wald統(tǒng)計(jì)量剔除了廣義線性模型中不顯著的兩個(gè)變量,并重新對模型用這兩種方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì),兩參數(shù)估計(jì)獲得了比極大似然估計(jì)更好的檢驗(yàn)效果,并在一定程度上克服了多重共線性的影響,因此,在該應(yīng)用中應(yīng)該選用兩參數(shù)估計(jì)對廣義線性模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。本文的貢獻(xiàn)在于:一方面,在構(gòu)建廣義線性模型之前,檢驗(yàn)了數(shù)據(jù)服從的分布類型,為選擇合理的廣義線性模型提供了指導(dǎo);另一方面,針對不同程度多重共線性的解釋變量,本文利用蒙特卡洛模擬方法進(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明兩參數(shù)估計(jì)比極大似然估計(jì)更優(yōu);以往對于機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)中索賠頻率預(yù)測工作都是采用極大似然估計(jì)進(jìn)行參數(shù)估計(jì),本文針對這種應(yīng)用,首次提出使用兩參數(shù)估計(jì)進(jìn)行廣義線性模型的參數(shù)估計(jì),獲得了比極大似然估計(jì)更好的結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：廣義線性模型 參數(shù)估計(jì) 兩參數(shù)估計(jì) 索賠頻率
【學(xué)位授予單位】：四川師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O212
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 1 緒論10-14
• 1.1 研究背景10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 研究內(nèi)容11-12
• 1.4 章節(jié)結(jié)構(gòu)12-14
• 2 廣義線性模型的基本概念14-20
• 2.1 經(jīng)典線性回歸模型14-15
• 2.2 廣義線性模型15-17
• 2.3 常見的廣義線性模型17-19
• 2.4 廣義線性模型的優(yōu)點(diǎn)19-20
• 3 廣義線性模型的參數(shù)估計(jì)20-32
• 3.1 極大似然估計(jì)20-25
• 3.2 兩參數(shù)估計(jì)25-29
• 3.3 蒙特卡洛模擬分析29-32
• 4 廣義線性模型的假設(shè)檢驗(yàn)32-36
• 4.1 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)32-33
• 4.2 Wald檢驗(yàn)33-36
• 5 廣義線性模型在機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)中的應(yīng)用36-48
• 5.1 機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)的背景介紹36
• 5.2 數(shù)據(jù)說明36-38
• 5.3 總體分布的檢驗(yàn)38-40
• 5.4 模型的構(gòu)建40-41
• 5.5 模型的參數(shù)估計(jì)41-45
• 5.6 模型的假設(shè)檢驗(yàn)45-48
• 6 總結(jié)48-50
• 參考文獻(xiàn)50-53
• 致謝53-54
• 在校期間的科研成果54

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本文編號(hào)：560044