Univerzita Pardubice Fakulta ekonomicko- správní

Univerzita Pardubice

Zaměstnanci
|
Studenti
English

Publikace detail

On the Overdispersion Problem when Fitting the Actuarial Data by a Generalized Linear Model

Autoři: Boháčová Hana

Rok: 2009

Druh publikace: článek ve sborníku

Strana od-do: nestránkováno

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Jak rozpoznat a odstranit overdispersion při použití zobecněných lineárních modelů pro data z pojistné praxe	Zobecněné lineární modely lze s úspěchem použít při tvorbě modelů mnoha situací a jevů z pojistné praxe. Výhodou zde je, že není nutné, předpokládat konstantní disperzi používané náhodné veličiny, disperze je zde brána jako funkce parametru střední hodnoty. V některých situacích se může stát, že data vykazují větší variabilitu než by podle použitého rozdělení pravděpodobností měla, to se stává hlavně v případě binomického a Poissonova rozdělení.	overdispersion;Poissonovo rozdělení pravděpodobností;zobecněné lineární modely
eng	On the Overdispersion Problem when Fitting the Actuarial Data by a Generalized Linear Model	The generalized linear models (GLMs) are an adaptable generalization of often used linear regression models. They enable an efficient approach to many practical situations among others in the actuarial science even if the linear regression model presumptions are not satisfied. In case of the GLMs we don´t expect the variance to be a constant, it is a function of the mean (which is exactly given for each kind of distribution). It may happen, especially in the case of a binomial or Poisson distribution, that the data we use indicate a variance which is not in accordance with the assumed distribution. If the indicated variance seems to be larger than the one implied by the distribution one speaks of overdispersion.	generalized linear model;overdispersion;Poisson distribution