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R语言精算学:使用链梯法Chain Ladder和泊松定律模拟和预测未来赔款数据

3.081 0.00206 ** as.factor(ai)2002 0.20242 0.02025 9.995 < 2e-16 ***as.factor(ai)2003 0.31175 0.01980 15.744 < 2e-16 ***as.factor(ai)2004 0.44407 0.01933 22.971 < 2e-16 ***as.factor(ai)2005 0.50271 0.02079 24.179 < 2e-16 ***as.factor(bj)1 -0.96513 0.01359 -70.994 < 2e-16 ***as.factor(bj)2 -4.14853 0.06613 -62.729 < 2e-16 ***as.factor(bj)3 -5.10499 0.12632 -40.413 < 2e-16 ***as.factor(bj)4 -5.94962 0.24279 1.726 0.115054 as.factor(ai)2002 0.20242 0.03615 5.599 0.000228 ***as.factor(ai)2003 0.31175 0.03535

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R语言精算学:使用链梯法Chain Ladder和泊松定律模拟和预测未来赔款数据

3.081 0.00206 ** as.factor(ai)2002 0.20242 0.02025 9.995 < 2e-16 ***as.factor(ai)2003 0.31175 0.01980 15.744 < 2e-16 ***as.factor(ai)2004 0.44407 0.01933 22.971 < 2e-16 ***as.factor(ai)2005 0.50271 0.02079 24.179 < 2e-16 ***as.factor(bj)1 -0.96513 0.01359 -70.994 < 2e-16 ***as.factor(bj)2 -4.14853 0.06613 -62.729 < 2e-16 ***as.factor(bj)3 -5.10499 0.12632 -40.413 < 2e-16 ***as.factor(bj)4 -5.94962 0.24279 1.726 0.115054 as.factor(ai)2002 0.20242 0.03615 5.599 0.000228 ***as.factor(ai)2003 0.31175 0.03535

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    R语言使用链梯法Chain Ladder和泊松定律模拟和预测未来赔款数据

    3.081 0.00206 **as.factor(ai)2002 0.20242 0.02025 9.995 < 2e-16 ***as.factor(ai)2003 0.31175 0.01980 15.744 < 2e-16 ***as.factor(ai)2004 0.44407 0.01933 22.971 < 2e-16 ***as.factor(ai)2005 0.50271 0.02079 24.179 < 2e-16 ***as.factor(bj)1 -0.96513 0.01359 -70.994 < 2e-16 ***as.factor(bj)2 -4.14853 0.06613 -62.729 < 2e-16 ***as.factor(bj)3 -5.10499 0.12632 -40.413 < 2e-16 ***as.factor(bj)4 -5.94962 0.24279 13.546 9.28e-08 ***as.factor(bj)1 -0.96513 0.02427 -39.772 2.41e-12 ***as.factor(bj)2 -4.14853 0.11805

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    R语言中回归模型预测的不同类型置信区间应用比较分析

    0.17849 as.factor(ai)2002 0.2718 0.1208 2.250 0.04819 * as.factor(ai)2003 0.5904 0.1342 4.399 0.00134 ** as.factor(ai)2004 0.5535 0.1562 3.543 0.00533 ** as.factor(ai)2005 0.6126 0.2070 2.959 0.01431 * as.factor(bj)1 -0.9674 0.1109 -8.726 5.46e-06 ***as.factor(bj)2 -4.2329 0.1208 -35.038 8.50e-12 ***as.factor (bj)3 -5.0571 0.1342 -37.684 4.13e-12 ***as.factor(bj)4 -5.9031 0.1562 -37.783 4.02e-12 ***as.factor( 24.179 < 2e-16 ***as.factor(bj)1 -0.96513 0.01359 -70.994 < 2e-16 ***as.factor(bj)2 -4.14853 0.06613

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    R语言中回归模型预测的不同类型置信区间应用比较分析

    0.17849 as.factor(ai)2002 0.2718 0.1208 2.250 0.04819 * as.factor(ai)2003 0.5904 0.1342 4.399 0.00134 ** as.factor(ai)2004 0.5535 0.1562 3.543 0.00533 ** as.factor(ai)2005 0.6126 0.2070 2.959 0.01431 * as.factor(bj)1 -0.9674 0.1109 -8.726 5.46e-06 ***as.factor(bj)2 -4.2329 0.1208 -35.038 8.50e-12 ***as.factor (bj)3 -5.0571 0.1342 -37.684 4.13e-12 ***as.factor(bj)4 -5.9031 0.1562 -37.783 4.02e-12 ***as.factor( 24.179 < 2e-16 ***as.factor(bj)1 -0.96513 0.01359 -70.994 < 2e-16 ***as.factor(bj)2 -4.14853 0.06613

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    R语言中回归模型预测的不同类型置信区间应用比较分析

    **as.factor(ai)2004 0.5535 0.1562 3.543 0.00533 **as.factor(ai)2005 0.6126 0.2070 2.959 0.01431 *as.factor (bj)1 -0.9674 0.1109 -8.726 5.46e-06 ***as.factor(bj)2 -4.2329 0.1208 -35.038 8.50e-12 ***as.factor(bj )3 -5.0571 0.1342 -37.684 4.13e-12 ***as.factor(bj)4 -5.9031 0.1562 -37.783 4.02e-12 ***as.factor(bj) 3.081 0.00206 **as.factor(ai)2002 0.20242 0.02025 9.995 < 2e-16 ***as.factor(ai)2003 0.31175 0.01980 24.179 < 2e-16 ***as.factor(bj)1 -0.96513 0.01359 -70.994 < 2e-16 ***as.factor(bj)2 -4.14853 0.06613

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    R语言中的情感分析与机器学习

    我们用下面的方法将字符串型数据转换成因子型:# train the modelmat = as.matrix(matrix)classifier =naiveBayes(mat, as.factor(tweets # accuracy tabletable(as.numeric(as.factor(tweets)), results)table(as.numeric(as.factor(tweets)), results )# recall accuracyrecall_accuracy(as.numeric(as.factor(tweets)), results)recall_accuracy(as.numeric(as.factor (tweets)), results)recall_accuracy(as.numeric(as.factor(tweets)), results)recall_accuracy(as.numeric( as.factor(tweets)), results)recall_accuracy(as.numeric(as.factor(tweets)), results)得到模型的结果摘要(特别是结果的有效性

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    R语言中的情感分析与机器学习

    我们用下面的方法将字符串型数据转换成因子型:# train the modelmat = as.matrix(matrix)classifier =naiveBayes(mat, as.factor(tweets # accuracy tabletable(as.numeric(as.factor(tweets)), results)table(as.numeric(as.factor(tweets)), results )# recall accuracyrecall_accuracy(as.numeric(as.factor(tweets)), results)recall_accuracy(as.numeric(as.factor (tweets)), results)recall_accuracy(as.numeric(as.factor(tweets)), results)recall_accuracy(as.numeric( as.factor(tweets)), results)recall_accuracy(as.numeric(as.factor(tweets)), results)得到模型的结果摘要(特别是结果的有效性

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    【学习】R语言中的情感分析与机器学习

    我们用下面的方法将字符串型数据转换成因子型:# train the modelmat = as.matrix(matrix)classifier = naiveBayes(mat, as.factor( # accuracy tabletable(as.numeric(as.factor(tweets)), results)table(as.numeric(as.factor(tweets)), results ) # recall accuracyrecall_accuracy(as.numeric(as.factor(tweets)), results)recall_accuracy(as.numeric( as.factor(tweets)), results)recall_accuracy(as.numeric(as.factor(tweets)), results)recall_accuracy(as.numeric (as.factor(tweets)), results)recall_accuracy(as.numeric(as.factor(tweets)), results)得到模型的结果摘要(特别是结果的有效性

    63381

    R语言----绘图学习笔记之Scatter plots

    格栅qplot()qplot(Sepal.Length,Sepal.Width,data=iris,col=as.factor(Species),size=as.factor(Species),shape =as.factor(Species))?

    959100

    R语言用ARIMA模型预测巧克力的兴趣趋势时间序列

    > Y = tapply(base$X,as.factor(base$AM),mean)> Z = ts(as.numeric(Y), start=c(2004,1),frequency=12)? 然后,我们可以使用此模型对初始序列进行预测 > Y2=tapply(base$X,as.factor(base$AM),mean)> lines(futur,obs_reel,col=blue)? 我们可以对原始系列进行预测, > Yp=predict(model3,n.ahead=24) ++ predict(trend,newdata=data.frame(T=futur)> Y2=tapply( X,as.factor

    13420

    Python | 5 分钟解读 Python 中的链式调用

    library(tidyverse) mtcars %>% group_by(cyl) %>% summarise(meanOfdisp = mean(disp)) %>% ggplot(aes(x=as.factor (cyl), y=meanOfdisp, fill=as.factor(seq(1,3))))+ geom_bar(stat = identity) + guides(fill=F)对于 R user

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    R可视乎|克利夫兰点图系列

    set.seed(1) #设置随机种子test_data = data.frame(Id = LETTERS, Time = rnorm(20,10,10)+20)test_data$Id = as.factor set.seed(2) #再模拟一个工厂得到的数据test_data1 = data.frame(Id = LETTERS, Time = rnorm(20,10,10)+20)test_data1$Id = as.factor test_data,test_data1) #把两个厂的数据进行合并 test_data_dum$Group = c(rep(1,20),rep(2,20))test_data_dum$Group = as.factor

    12510

    原创 | 实战:R环境下Echart的8种可视化

    汽车价格##loan_amt 贷款金额##bad_ind 是否违约#读取数据与数据预处理setwd(F:数据脚本课件数据)data=read.csv(accepts.csv)data$bad_ind=as.factor (data$bad_ind)data$bankruptcy_ind=as.factor(data$bankruptcy_ind)data$used_ind=as.factor(data$used_ind

    49190

    R语言对NASA元数据进行文本挖掘的主题建模分析

    ggplot(top_terms, aes(beta, term, fill = as.factor(topic))) + geom_barh(stat = identity, show.legend ggplot(lda_gamma, aes(gamma, fill = as.factor(topic))) + geom_histogram(alpha = 0.8, show.legend = FALSE ggplot(top_keywords, aes(n, keyword, fill = as.factor(topic)))?

    10730

    R语言泊松Poisson回归模型预测人口死亡率和期望寿命

    gnm( DH ~ offset(log(EH) + as.factor(age) +Multas.factor(age,as.factor(annee),family = poisson(link=log

    19020

    R语言对NASA元数据进行文本挖掘的主题建模分析

    ggplot(top_terms, aes(beta, term, fill = as.factor(topic))) + geom_barh(stat = identity, show.legend ggplot(lda_gamma, aes(gamma, fill = as.factor(topic))) + geom_histogram(alpha = 0.8, show.legend = FALSE ggplot(top_keywords, aes(n, keyword, fill = as.factor(topic))) + geom_barh(stat = identity, show.legend

    21700

    LDM及permanovaFL的使用

    这个例子等价于y | b+c ~ (a+d+a:d) y | as.factor(b) ~ (a+d) + a:d ###混杂因子b将被视为一个因子变量,子模型1将具有主效应a和d,子模型2将只有a和d 之间的交互作用y | as.factor(b) ~ (a) + (d) + (a:d) ###有3个子模型a、d和a:d。

    12520

    R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测

    0 0 3 3 ...让我们将分类变量转换为因子变量, > F=c(1,2,4,5,7,8,9,10,11,12,13,15,16,17,18,19,20)> for(i in F) credit=as.factor

    11520

    R语言中的数据类型

    我着重介绍几个数据类型:1. as.factor 数据因子。它的主要作用是可以对数据做一个水平的注释,并且我们利用read.csv()读入的数据一般会用这个格式读入。

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