Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – (32) – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

0 (312) 276 75 93 @ İletişim İçin Mail Gönderin bestessayhomework@gmail.com - 7/24 hizmet vermekteyiz... @@@ Süreli, online, quiz türü sınavlarda yardımcı olmuyoruz. Teklif etmeyin. - Ödev Yaptırma, Proje Yaptırma, Tez Yaptırma, Makale Yaptırma, Essay Yaptırma, Literatür Taraması Yaptırma, Vaka İncelemesi Yaptırma, Research Paper Yaptırma, Akademik Makale Yaptırma, İntihal Oranı Düşürme, İstatistik Ödev Yaptırma, İstatistik Proje Yaptırma, İstatistik Tez Yaptırma, İstatistik Makale Yaptırma, İstatistik Essay Yaptırma, Edebiyat Ödev Yaptırma, Edebiyat Proje Yaptırma, Edebiyat Tez Yaptırma, İngilizce Ödev Yaptırma, İngilizce Proje Yaptırma, İngilizce Tez Yaptırma, İngilizce Makale Yaptırma, Her Dilde Ödev Yaptırma, Hukuk Ödev Yaptırma, Hukuk Proje Yaptırma, Hukuk Tez Yaptırma, Hukuk Makale Yaptırma, Hukuk Essay Yaptırma, Hukuk Soru Çözümü Yaptırma, Psikoloji Ödev Yaptırma, Psikoloji Proje Yaptırma, Psikoloji Tez Yaptırma, Psikoloji Makale Yaptırma, İnşaat Ödev Yaptırma, İnşaat Proje Yaptırma, İnşaat Tez Yaptırma, İnşaat Çizim Yaptırma, Matlab Yaptırma, Spss Yaptırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Ücretli Spss Analizi, İstatistik Ücretleri, Spss Nedir, Spss Danışmanlık, İstatistik Hizmeti, Spss Analizi ve Sonuçların Yorumlanması, Spss Ücretleri, Tez Yazdırma, Ödev Danışmanlığı, Ücretli Ödev Yaptırma, Endüstri Mühendisliği Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Matlab Ödev Yaptırma, Tez Danışmanlığı, Makale Danışmanlığı, Dış Ticaret ödev YAPTIRMA, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – (32) – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

20 Aralık 2020 Ödevcim Akademik Pareto Analizi Excel Pareto Analizi Nasıl yapılır Pareto analizi sunum Pareto Diyagramı KPSS Pareto diyagramı Nedir Pareto Diyagramı tekniği 0
Extremes (Uç-Aşırı Değerler) İstatistikleri – Aşırılık İstatistikleri – (32) – Aşırılık İstatistiği Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

Ortak değişken bilgisine koşullu yanıt dağılımının kuyruk ağırlığı, ortak değişken uzayda dar bir bölme içindeki tüm yanıt gözlemleri kullanılarak benzer şekilde tahmin edilebilir. Şekil 6.8, pH = 7’deki kalsiyum ölçümleri için k’nin fonksiyonları olarak farklı γ tahminlerini göstermektedir, ayrıca Şekil 6.7 (c) ‘deki Pareto nicelik grafiğine bakınız. Özellikle, diğer kuyruk indeksi tahmin edicileriyle karşılaştırıldığında, γˆ + ‘nın tüm k değerleri kümesi üzerinde kararlı olduğuna dikkat edin.

Secura Belgian Re Data

Secura Belgian Re veri seti, 1988’den 2001’e kadar en az 1.200.000 Euro kadar büyük otomobil taleplerini içermektedir. Orijinal talep numaraları, diğerlerinin yanı sıra enflasyon için düzeltildi. Bu veri seti n = 371 gözlem içerir ve Şekil 6.9’da gösterilmiştir. Bu vaka çalışmasının nihai amacı, katılımcı reasürans şirketlerine, operasyonel bir öncelik R’nin üzerindeki sınırsız fazla zarar katmanının fiyatlandırılmasına yardımcı olmak için objektif bir istatistiksel analiz sağlamaktır. Burada yapılan analiz, aşağıda açıklanan metodolojiye dayanmaktadır. 

Zarar fazlası (XL) reasürans sözleşmesinde, reasürör, belirli bir limitin üzerindeki hasar tutarını öder. Resmi olarak, X’in hasar büyüklüğünü göstermesine izin verin, ardından, tutma seviyesi R olan bir XL reasürans sözleşmesi kapsamında, reasürörün müdahalesi rastgele miktar (X – R) + ile ilgilidir. Dolayısıyla, net prim 􏰆 (R) şu şekilde verilir:

  • 􏰆 (R) = E ((X – R) +)

Net primi belirlemenin önemli bir bileşeni, ortalama fazla fonksiyondur. Aslında, 2003 yılına kadar uygulamada kullanılan öncelik olan R = 5.000.000 Euro seviyesine Özel vurgu yapılacağı için. Sadece 12 gözlemin bu seviyeden daha büyük olduğuna dikkat edin. 􏰆 (R) ‘yi tahmin etmek için elimizde birkaç olasılık vardır: tamamen parametrik olmayan yöntemler, aşırı değerli teknikler tarafından verilen yarı parametrik yöntemler ve 1.200.000 Euro’dan belirlenen tüm sonucu modellemeye çalışmanın önem verdiği tamamen parametrik modeller vardır.

Bunun tersine, aşırı değer yöntemleri, dağılımın kuyruğunu yalnızca uygun bir (istatistiksel) eşikten uydurmaya çalışacaktır. Net prim tahmininin yanı sıra, bir hak talebinin R’nin üzerindeki tabakaya düşme olasılığının da tahmin edilmesi gerekir.

Parametrik Olmayan Yaklaşım

Prim hesaplamaları için ortalama fazlalık fonksiyonunun önemi göz önüne alındığında, ilk önce üstel nicelik dilini ve ortalama fazla grafiklerini inceliyoruz. Bunlar aşağıda verilmiştir. Üstel nicelik grafiğinden, sola ve sağa farklı eğimlere sahip bir bükülme noktası tespit edilebilir.

Bu, ortalama fazlalık grafiğinde daha da belirgin hale gelir (Şekil 6.10 (b) ve (c)): 2.500.000’in arkasında, oldukça yatay davranış pozitif bir eğime dönüşür. Tabii ki, net primi tahmin etmenin en basit yolu 􏰆 (R) ile verilir.

Büyük R değerleri için, bu basit parametrik olmayan tahmincinin, üzerinde etkili bir şekilde inşa edildiği az sayıdaki gözlem nedeniyle kuşkusuz şüphelidir. Tablo 6.1, bazı R değerleri için parametrik olmayan prim tahmin edicisini (6.1) vermektedir.

Pareto Diyagramı KPSS
Pareto Analizi örnekleri
Pareto diyagramı
Pareto diyagramı Nedir
Pareto Diyagramı tekniği
Pareto Analizi Nasıl yapılır
Pareto Analizi Excel
Pareto analizi sunum

Pareto Tipi Modelleme

Şimdi talep boyutu dağılımının kuyruk davranışını daha ayrıntılı olarak araştırıyoruz. Şekil 6.11’de verilen Pareto kuantil grafiği, en büyük gözlemlerde yaklaşık olarak doğrusaldır ve Pareto modelinin talep boyutu dağılımının kuyruğuna iyi bir şekilde uyduğunu gösterir, ancak en yüksek gözlemlerde eğilim düzleşir. Yine, kuyruk indeksi γ, bu nihai doğrusal parçanın eğimi ölçülerek tahmin edilebilir. Şekil 6.12 (a) üstel regresyon modeline dayalı maksimum olasılığı göstermektedir.

K = 95’teki dikey referans çizgisi, Hill tahmincisi için minimum asimptotik ortalama kare hatası anlamında tahmini optimal k değerini temsil eder; bkz. Şekil 6.12 (b). Γˆ + ve Hk, n’nin 50 ile 100 arasındaki k değerleri için neredeyse ayırt edilemez olduğuna dikkat edin.

Bu aralığın ötesinde, maksimum olasılık tahmin edicisi sabit kalırken Hill tahmin edicisinin sapması önemli hale gelir. Prim tahminine ek olarak, elde tutma oranını aşma olasılığının tahmin edilmesine özel dikkat gösterilmelidir R = 5, 000, 000. P (X> 5, 000, 000) için Weissman tahmini (c) ‘de k’nin fonksiyonunu verir. Yatay referans çizgisi, ampirik aşma olasılığıdır, yani 12/371. Son olarak, bu  (d) sapma düzeltilmiş tahmini qˆ (1) (düz çizgi) ve Weissman tahmini qˆ + (kesik çizgi) k, p k, p’yi içerir.

Şimdi Pareto tipi model altında XL derecesine dönüyoruz. Bir XL sözleşmesinin net primini hesaplamak için temel formülü hatırlayın.

Alternatif Uç Değer Yöntemleri

Bu bölümde, γ ∈ R genel durumu için geliştirilen aşırı değer metodolojisini bu veri setine uyguluyoruz. İlk adım olarak, birkaç kuyruk indeksi tahmin edicisini karşılaştırıyoruz; daha sonra net prim tahminini tartışacağız.

İlk olarak, γ kuyruk parametresinin tahminini düşünün. Bu bağlamda, küçük k değerleri için UHk, n tarafından oluşturulan model kuyruk davranışı hakkında bir gösterge verdiğinden, genelleştirilmiş kuantil grafiği iyi bir başlangıç ​​noktasıdır. Secura verileri için genelleştirilmiş nicelik grafiği Şekil 6.13 (a) ‘da verilmiştir. Nihai doğrusal ve artan davranış, iddia için ağır kuyruklu veya Pareto tipi bir modeli gösterir.

Önceki analizle uyumlu olan boyut dağılımı, n’nin k fonksiyonu olarak γˆ H (düz çizgi), γˆ Z (kesik çizgi), γˆ ML (kesik kesik çizgi) ve Mk, n’yi göstermektedir.

P (X> 5, 000, 000) tahmini, Weissman tahminleri (düz çizgi), GP yaklaşımı (kesik çizgi) ve ampirik aşma olasılığı (yatay referans çizgisi) kullanılarak Şekil 6.13 (c) ‘de gösterilmektedir. Son olarak, Şekil 6.13 (d), Q (0.999) için bazı tahminleri göstermektedir.
Şimdi GP kuyruk uyumu temelinde net prim hesaplamalarını ele alıyoruz.

Yeterince büyük u için buna sahip olduğumuz için, γ <1, Ayar u = Xn − kˆ, n, burada kˆ yine üst sıra istatistiklerin sayısı için uygun bir seçimi belirtir, 􏰆 bazı σ ̃kˆ ve γ ̃kˆ için olduğu gibi tahmin edilebilir. . Tablo 6.1’de Secura verilerini kullanarak prim hesaplamaları için (6.5) ‘in kullanımını gösteriyoruz. Üç tahminci ile elde edilen net primlerin oldukça uyumlu olduğuna dikkat edin. Aşırı değer metodolojisine dayalı tahminlerle karşılaştırıldığında, basit parametrik olmayan tahminci, R’nin veri aralığının dışında (veya sonuna yakın) olması durumunda açıkça mantıklı sonuçlar vermez.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir