空间广义线性混合模型及其应用提出.pdf

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2024-10-05 约4.56千字 12页立即下载

《广义线性混合模型在车险理赔中的应用分析》14000字.doc PAGE4 PAGE 广义线性混合模型在车险理赔中的应用分析目录 TOC\o1-3\h\z\u内容摘要 I 1 绪论 1 1.1研究背景 1 1.2研究意义 3 1.3国内外研究现状 3 1.4研究内容 4 1.5研究方法 5 2车险理赔原理与方法 6 2.1车险理赔概念 6 2.2风险因素 7 2.3费率厘定方法 7 3广义线性模型及其推广 8 3.1广义线性模型 8 3.2广义线性混合模型 9 3.3泊松回归模型与伽马回归模型 11 4实证分析 11 4.1数据描述性分析 12 4.2索赔频率预测模型 17 4.3索赔强度预测模型 20 4.4纯保费预测模型 23 5总结 23 参考文献

2025-03-10 约2.34万字 32页立即下载

广义线性模型的稳健估计及其医学应用的开题报告.docx 广义线性模型的稳健估计及其医学应用的开题报告题目：广义线性模型的稳健估计及其医学应用一、研究背景和意义 广义线性模型（GLM）是一种常用的统计模型，它将响应变量（连续型或离散型）与自变量之间的关系进行建模。但是，真实数据中常常存在异常值、离群值等情况，这些数据对GLM的健壮性产生很大影响，从而导致结果的不准确性、非鲁棒性等问题。为了解决这些问题，稳健估计方法被引入到GLM中。稳健估计方法是一种针对模型异常值等不良影响的统计方法，它通过削减或惩罚异常值来减少对估计结果的影响。稳健估计方法已经被广泛应用于医学、生物学等领域的数据分析和建模中。在医学研究中，稳健估计方法可用于分析医学数据，如生

2023-12-13 约小于1千字 2页立即下载

2025-01-13 约2.25千字 4页立即下载

6孟生旺-广义线性模型-发展与应用.ppt ;主要内容;基本GLM：理论与应用;Tweedie、泊松和伽马的比较： Tweedie：泊松：p=1 伽马：p=2;模型评价1：偏差近似服从自由度为n - p的卡方分布。除泊松外，效果不是很好。对于嵌套模型，偏差之差近似服从 p - q 的卡方分布，近似效果较好。注：SAS中称fD为偏差，称D为尺度偏差。;模型评价2：残差（下页图示） Anscobe残差： Deviance残差：若分布假设是合理的，标准化处理后近似服从标准正态分布。若偏差di的绝对值大于1，说明对这个观察值的拟合效果较差。;*; 模型评价3：Type 1 和 Type 3 分析; 模型评价4：标准误、置信区

2017-04-18 约1.19千字 36页立即下载

6 孟生旺：广义线性模型-发展与应用.ppt ;主要内容;基本GLM：理论与应用;Tweedie、泊松和伽马的比较： Tweedie：泊松：p=1 伽马：p=2;模型评价1：偏差近似服从自由度为n - p的卡方分布。除泊松外，效果不是很好。对于嵌套模型，偏差之差近似服从 p - q 的卡方分布，近似效果较好。注：SAS中称fD为偏差，称D为尺度偏差。;模型评价2：残差（下页图示） Anscobe残差： Deviance残差：若分布假设是合理的，标准化处理后近似服从标准正态分布。若偏差di的绝对值大于1，说明对这个观察值的拟合效果较差。;*; 模型评价3：Type 1 和 Type 3 分析; 模型评价4：标准误、置信区

2017-04-17 约1.19千字 36页立即下载

线性模型与广义线性模型.pdf . .

2017-05-08 约8.52万字 6页立即下载

非线性混合效应模型的新型估计方法及其应用.docx 非线性混合效应模型的新型估计方法及其应用 一、引言非线性混合效应模型（NonlinearMixedEffectsModels,NLMEMs）是统计学中用于处理复杂数据集的重要工具。这种模型可以处理多种类型的依赖性和异质性数据，并允许研究者将固定效应和随机效应结合在一起。然而，传统的非线性混合效应模型估计方法在处理大规模、高维度的数据时常常面临挑战。因此，本文提出了一种新型的估计方法，并探讨了其在不同领域的应用。二、非线性混合效应模型的新型估计方法传统的非线性混合效应模型通常采用最大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation,MLE）等方法进行参数估计。

2025-01-24 约4.63千字 9页立即下载

毕业设计（论文）广义线性模型及其在数据分析中的应用.docx 摘要广义线性模型是一类现如今十分重要的数学模型，它是经典线性模型的推广，在当今社会有着广泛的应运。在医学、生物以及经济等数据的统计和分析上有着很深的意义。它可适用于离散的数据和连续的数据，尤其是前者，像属性数据、计数数据等等。广义线性模型包括了许多模型，其中有方差分析模型、线性回归、交替响应的对数和概率单位模型、计数的多项响应模型、对数线性模型以及生存数据的一些常用模型等等。本论文前两章讨论了广义线性模型的研究现状以及广义线性模型的基本理论。第三章通过医学、生物和经济三个方面的实例来研究广义线性模型在日常生活中的广泛应用。医学方面讨论了新药试验过程中广义线性模型对于新药的有效性研究提供了一种

2018-05-11 约2.08万字 38页立即下载

第8章_广义线性模型.ppt 回归分析中假定随机扰动服从这样的一些正态分布：其方差取常值，而均值则为附属数据的线性函数．很多精算问题可以利用特殊的广义线性模型来处理，如方差分析，泊松回归以及Logistic对数（logit ）与概率（Probit ）模型等的几类。精算数据与模型实践中采集的数据往往显示方差要大于均值．用于描述索赔额的分布通常具有厚重的右尾．有待建模的现象极少关于附属数据是可加的,一般往往可用乘法模型． 广义线性模型 它允许偏离均值的随机误差服从不是正态分布。如，随机误差可服从指数散布族中的任一种分布，包含了泊松分布、（负）二项分布、伽玛分布与逆高斯分布等. 并不要求随机变量的均值是解释变

2019-05-10 约小于1千字 65页立即下载

CH2：广义线性模型.pptx 广义线性模型;( 2 );( 3 );( 4 );( 5 );( 6 );( 7 );( 8 );( 9 );( 10 );( 11 );( 12 );( 13 );( 14 );?;证明： ;证明： ;信息;信息;?; ;?;?;( 24 );定理3：指数分布的矩母函数可以表示为： ;例4：应用累计矩母函数计算指数分布族的均值和方差。 ;?;?;?;2.1.2 连接函数;?;例8：分别写出泊松分布和伽马分布假设下广义线性模型的正则连接函数。 ;( 33 );( 34 );2.2.1 极大似然估计; 假设有个观测值，且相互独立，那么他

2017-05-06 约3.11千字 88页立即下载

广义非线性强度理论及其变换应力空间_姚仰平.pdf , E

2017-09-17 约15.73万字 17页立即下载

模型平均在广义线性模型迁移学习中的应用.pdf 摘要本文依托迁移学习的最新进展，研究了迁移学习中广义线性模型的模型平均。为了应对广泛存在的模型设定偏误问题，本文给出了广义线性模型迁移学习的模型平均权重选择准则。此方法基于Kullback–Leibler损失，并适用于维数较高的场景。本文在遗漏相关变量的背景下考察了所提出模型平均方法的具体数值表现，评估了在不同维度下广义线性模型参数估计的Kullback–Leibler损失，采用了最优权重的模型平均、模型选择和等权重的模型平均这三种方法。在数值模拟中，我们验证了提出的模型平均方法在广义

2024-12-18 约5.32万字 30页立即下载

混合广义二项自回归模型及其统计推断.docx 混合广义二项自回归模型及其统计推断一、引言在统计学和数据分析领域，混合广义二项自回归模型（MixedGeneralizedBinaryAutoregressiveModel，简称MGBAM）是一种重要的统计工具，广泛应用于时间序列分析、金融风险预测、社会网络分析等多个领域。本文旨在探讨混合广义二项自回归模型的基本原理、模型构建、参数估计以及统计推断等方面的内容。二、混合广义二项自回归模型的基本原理 混合广义二项自回归模型是一种能够处理二元响应数据的自回归模型。它以二项分布为基础，引入自回归结构，从而实现对时间序列数据的建模和分析。该模型能够捕捉到数据间的依赖关系和变化趋势，为研究者提供更

2025-03-04 约4.44千字 9页立即下载

排序和广义线性模型与广义可加模型在植物种与环境关系研究中的应用朱源.pdf ChineseJournal of Ecology 　2005, 24(7):807～811 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　＊＊＊朱　源　康慕谊 (北京师范大学资源学院中国生态资产评估研究中心环境演变与灾害教育部重点验室, 北京 100875) 　　(Generalized Linear Model, GLM)(Goneralized Additive Model, GAM)。

2015-10-05 约字 5页立即下载