Denuit – Effective Statistical Learning Methods for Actuaries I

Name: Denuit – Effective Statistical Learning Methods for Actuaries I
Author: Denuit

Libro adottato a Parthenope, a.a. 2026/2027 · 1 canale

«Denuit – Effective Statistical Learning Methods for Actuaries I» è adottato per Statistica per le Assicurazioni dal prof. Andrea Regoli (Metodi Quantitativi per le Valutazioni Economiche e Finanziarie – sede di Napoli – Parthenope).

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Come lo indica il docente: Denuit M., D. Hainaut & J.Trufin, Effective Statistical Learning Methods for Actuaries I - GLMs and Extensions, Springer Actuarial Lecture Notes, 2019

Chi lo adotta

Statistica per le Assicurazioni – Prof. Andrea Regoli (canale unico)Metodi Quantitativi per le Valutazioni Economiche e Finanziarie – sede di Napoli · Laurea magistrale (LM-83) · 2º anno · 2º semestre · 9 CFU

Programma e testi di ogni canale

Statistica per le Assicurazioni – Prof. Andrea Regoli Canale unico

Corso di laurea: Metodi Quantitativi per le Valutazioni Economiche e Finanziarie – sede di Napoli · Laurea magistrale (LM-83) · 2º anno · 2º semestre · 9 CFU

Parthenope · Scuola di Economia e Giurisprudenza · 9 CFU · apri nel catalogo · Metodi Quantitativi per le Valutazioni Economiche e Finanziarie – sede di Napoli · 2º anno · 2º semestre ›

Il docente indica 2 testi · da studiare tutti

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Altro materiale di studio indicato dal docente

Argomenti del programma: I parte: Le fonti statistiche e richiami ai software R e Python (18 ore) Le fonti statistiche sui sistemi assicurativi dei diversi Paesi. Gestione dei dataframes di fonte OECD e World Bank. Analisi esplorativa dei dati utilizzando R e/o Python. Richiami sulle distribuzioni di probabilità in R e/o Python. II parte: Modelli statistici per l’analisi di dati assicurativi 54 ore) Introduzione ai dati assicurativi.

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Heller – Generalized Linear Models for Insurance Data