Comme annoncé, le second devoir sera relativement proche du premier. Sauf qu’au lieu de modéliser la survenance, on va chercher à modéliser la fréquence. Le code pour récupérer la base est le même que pour le premier devoir

rm(list=ls())
download.file(url="http://freakonometrics.free.fr/base_ensae_1.RData",destfile="base.RData")
load("base.RData")

A partir de la base base_ensae_1, proposez deux modèles (une régression de Poisson, et un modèle parmi ceux vus en cours) pour modéliser la variable Nb1 indiquant le nombre de sinistres survenus sur une police d’assurance (pendant la période de couverture). Il s’agit, comme en cours, d’expliquer la fréquence annuelle de sinistres.

Le rapport doit contenir entre 5 et 10 pages, expliquant les modèles retenus, les choix qui ont été fait (pour rendre catégorielles de variables continues, ou au contraire les lisser, etc).

En plus du rapport, je veux une prévision à l’aide des deux modèles sur la base de données pricing. Je veux, par mail, avec un fichier csv, contenant le numéro de la police, PolNum, et les fréquences annuelles de déclaration d’accidents, avec les deux modèles (Freq1 et Freq2 respectivement)

pricing <- read.csv2("http://freakonometrics.free.fr/pricing.csv")

Le tout (rapport pdf et base csv) doit être envoyé pour le retour des vacances de Noël, par mail à arthur.charpentier@gmail.com. La première page du rapport doit indiquer les noms des deux étudiants du binôme. Je remets une description (succincte) des variables