Lors du prochain cours d’actuariat, nous allons finir les arbres de régression, et introduire la régression de Poisson. Les transparents sont en ligne ici,
Je vais présenter la régression en Poisson, en faisant un parallèle avec la régression logistique, la session suivante portera sur la généralisation obtenue avec les modèles linéaires généralisés. Sur la régression de Poisson, je suggère de lire Frees (2010) chapitre 12 (p 343-361), Greene (2012), section 18.3 (p 802-828) ou encore de Jong Heller (2008) chapitre 6. Sur les méthodes de biais minimal, de Jong Heller (2008), section 1.3 et l’article de Sholom Feldblum, http://www.casact.org/…. Sur le passage de ces dernières méthodes (introduites par Robert Bailey dans les années 60, http://www.casact.org/… et http://www.casact.org/…), je recommande la lecture de l’article de Ben Zehnwirth, Ratemaking From Bailey and Simon (1960) to Generalized Linear Regression Models, en ligne sur http://www.casact.org/…
Comme annoncé au premier cours, j’essaye de mettre en ligne les transparents au fur et à mesure, mais j’avais pris l’habitude d’écrire au tableau ces dernières années. Il faut donc que je tape tout. Pour le devoir un courriel sera envoyé d’ici la fin de semaine à tous les groupes qui se sont inscrits.
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Arthur Charpentier (January 25, 2013). Régression de Poisson, et biais minimal. Freakonometrics. Retrieved October 10, 2024 from https://doi.org/10.58079/ouol