河南机电高等专科学校学报
河南機電高等專科學校學報
하남궤전고등전과학교학보
JOURNAL OF HENAN MECHANICAL AND ELECTRICAL ENGINEERING COLLEGE
2012年
1期
30-32,61
,共4页
过离散%泊松回归%双泊松回归%索赔次数
過離散%泊鬆迴歸%雙泊鬆迴歸%索賠次數
과리산%박송회귀%쌍박송회귀%색배차수
over-dispersed%Poisson regression%Double Poisson regression model%claim counts
汽车保险索赔次数通常存在过离散问题,继续使用泊松回归模型可能会低估参数标准误差,高估其显著性水平。文章利用双泊松分布模型处理此类问题,并结合一组汽车保险实际数据进行拟合,改善了拟合效果。
汽車保險索賠次數通常存在過離散問題,繼續使用泊鬆迴歸模型可能會低估參數標準誤差,高估其顯著性水平。文章利用雙泊鬆分佈模型處理此類問題,併結閤一組汽車保險實際數據進行擬閤,改善瞭擬閤效果。
기차보험색배차수통상존재과리산문제,계속사용박송회귀모형가능회저고삼수표준오차,고고기현저성수평。문장이용쌍박송분포모형처리차류문제,병결합일조기차보험실제수거진행의합,개선료의합효과。
There exists over-dispersed problem in automobile insurance claim counts.If we ignore the over-dispersion and apply the standard Poisson model,we will underestimate the standard errors and overestimate the significance of regression parameters.The paper discusses double Poisson model and applies the model to a set of actual automobile insurance claim data.The results show that double Poisson can improve the goodness-of-fit than Poisson when the data is over-dispersed.
