9783030258191 - effective statistical learning methods for actuaries i: glms and extensions di denuit, michel; hainaut, donatien; trufin, julien (20 risultati)
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Effective Statistical Learning Methods for Actuaries I | GLMs and Extensions | Michel Denuit (u. a.) | Taschenbuch | Springer Actuarial | xvi | Englisch | 2019 | Springer | EAN 9783030258191 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]h…artmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book summarizes the state of the art in generalized linear models (GLMs) and their various extensions: GAMs, mixed models and credibility, and some nonlinear variants (GNMs). In order to deal with tail events, analytical tools… from Extreme Value Theory are presented. Going beyond mean modeling, it considers volatility modeling (double GLMs) and the general modeling of location, scale and shape parameters (GAMLSS). Actuaries need these advanced analytical tools to turn the massive data sets now at their disposal into opportunities. The exposition alternates between methodological aspects and case studies, providing numerical illustrations using the R statistical software. The technical prerequisites are kept at a reasonable level in order to reach a broad readership. This is the first of three volumes entitled Effective Statistical Learning Methods for Actuaries. Written by actuaries for actuaries, this series offers a comprehensive overview of insurance data analytics with applications to P&C, life and health insurance. Although closely related to the other two volumes, this volume can be read independently. 460 pp. Englisch.
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Kartoniert / Broschiert. Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Features numerous examples and case studies in P&C, Life and Health insuranceProvides a broad and self-contained presentation of insurance data analytics techniques, from classical GLMs to ne…ural networksAddresses many specific issues which.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book summarizes the state of the art in generalized linear models (GLMs) and their various extensions: GAMs, mixed models and credibility, and some nonlinear variants (GNMs). In order to deal with tail events, analytical tools fro…m Extreme Value Theory are presented. Going beyond mean modeling, it considers volatility modeling (double GLMs) and the general modeling of location, scale and shape parameters (GAMLSS). Actuaries need these advanced analytical tools to turn the massive data sets now at their disposal into opportunities. The exposition alternates between methodological aspects and case studies, providing numerical illustrations using the R statistical software. The technical prerequisites are kept at a reasonable level in order to reach a broad readership. This is the first of three volumes entitled Effective Statistical Learning Methods for Actuaries. Written by actuaries for actuaries, this series offers a comprehensive overview of insurance data analytics with applications to P&C, life and health insurance. Although closely related to the other two volumes, this volume can be read independently.Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, 69115 Heidelberg 460 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book summarizes the state of the art in generalized linear models (GLMs) and their various extensions: GAMs, mixed models and credibility, and some nonlinear variants (GNMs). In order to deal with tail events, analytical tools from… Extreme Value Theory are presented. Going beyond mean modeling, it considers volatility modeling (double GLMs) and the general modeling of location, scale and shape parameters (GAMLSS). Actuaries need these advanced analytical tools to turn the massive data sets now at their disposal into opportunities. The exposition alternates between methodological aspects and case studies, providing numerical illustrations using the R statistical software. The technical prerequisites are kept at a reasonable level in order to reach a broad readership. This is the first of three volumes entitled Effective Statistical Learning Methods for Actuaries. Written by actuaries for actuaries, this series offers a comprehensive overview of insurance data analytics with applications to P&C, life and health insurance. Although closely related to the other two volumes, this volume can be read independently.
