アクチュアリーはデータサイエンスの夢を見るか?

Rで保険数理と機械学習をやっています

アクチュアリー試験の勉強法(一次試験)

アクチュアリー試験の一次試験の勉強法についてまとめます。多分に個人の主観が含まれますのでお含みおきください。1.受験する科目の選び方、順番 初受験者の方はまず、数学の合格を目指すべきです。難易度を考えると会計経済投資理論が最も勉強しやすい科…

アクチュアリー試験合格には何年かかるか計算してみた

今回はアクチュアリー試験に合格するまでには何年かかるかをシミュレーションし、最適な受験戦略を考えてみました。 アクチュアリー試験は一次試験、二次試験の2部構成となっており、一次試験の5科目をすべて合格した後に、二次試験の2科目を受験することが…

サザエさんと本気でじゃんけんしてみた①

本記事は以下のサイトに掲載されている知見およびデータを参考に執筆しています。 www.asahi-net.or.jp サザエさんじゃんけん研究所公式ウェブサイト(Sazaesan-janken laboratory official website) yaju3d.hatenablog.jp ****************…

株価変動を分析してみた

今回は隠れマルコフモデルを利用して、個別銘柄の株価リターンを評価してみます。隠れマルコフモデルの概要については下記などをご参照ください。 https://www.slideshare.net/thinkn1108/150719-hmm 隠れマルコフモデルでは、実際には観測できない状態があ…

葉っぱを分類してみた②(SVM, randomForest, Naive Bayesなど)

前回の記事からの続編になります。 r-std.hatenablog.com 前回は36種の葉っぱの形状データと手触り(texture)データについて、k近傍法による識別を行いました。今回はSVMやRandomForest, Naive Bayesなどの手法により、識別を行います。 今回使用する ソース…

Rで学ぶ損保数理②

以前の記事(Rで学ぶ損保数理① - アクチュアリーはデータサイエンスの夢を見るか) の続編になります。第2回目はクレーム総額の確率分布の導出を扱います。 クレームモデル② from std r 損害額Xを指数分布、クレーム件数Nを負の二項分布とする複合分布につ…

葉っぱを分類してみた①(k近傍法)

今回はk近傍法をRで動かしてみます。 使用するデータセットは以下のサイトから引用します。 https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Leaf UCI Machine Learning Repository: Leaf Data Set 40種の葉っぱについて、形状データと手触り(texture)データが記録…

統計検定準1級の勉強方法

11月の統計検定も近づいてまいりました。今回は、自分が統計検定準1級を受験した際に勉強した参考書をご紹介します。 日本統計学会公式認定 統計検定 1級・準1級 公式問題集[2014〜2015年] 作者: 日本統計学会 出版社/メーカー: 実務教育出版 発売日: 2016/…

Rで学ぶ損保数理①

「Rで学ぶ損保数理」と称して記事を書いてみます。損保数理は一次試験の中では難易度も高く、過去問以外の勉強方法が確立されていませんが、学習中の方の理解の助けになれば幸いです。第一回目はクレームモデルの導入を扱います。 クレームモデル① from std …

ネット麻雀「天鳳」を統計的に分析してみた(後編)

前回に引き続いて、天鳳強者のデータを分析します。今回は主成分分析、因子分析を行って、プレーヤーを打ち筋の観点から分類することを試みます。 【主成分分析、因子分析】 主成分分析は多くの変数を少ない変数に要約する手法の一つで、因子分析は多くの変…

ネット麻雀「天鳳」を統計的に分析してみた(前編)

本記事では、オンライン麻雀ゲーム「天鳳」の成績データを分析します。小生は学生時代から麻雀を嗜んでおりまして、統計の勉強がてら麻雀のデータを記録して分析していたこともあります。今回は過去書いたレポートを手直しして、公開させていただきます。 *…

統計検定準1級に合格しました

先日、統計検定準1級の合格発表がありました。大変うれしいことに評価Sをいただいて合格することができました。引き続き1級の受験も目指して勉強していきたいです。 www.toukei-kentei.jp 試験の難易度としては、アクチュアリー基礎科目の数学をやや難しくし…

アクチュアリー試験 損保数理の問題をRで解く①

今回は、アクチュアリー試験の問題をRで解きます。 取り上げるのはH25年度の損保数理の第二問Ⅲ 非斉次ポアソン過程の問題です。 (1)の答えはオペレーショナルタイムの定義通りなので、上記の通りとなります。tが1/3乗されているため、時間が経過するほど…

2次判別分析について(スイス銀行紙幣②)

前回に引き続いて機械学習のトピックを取り上げます。今回は2次判別分析を行います。 線形判別分析では、「群団間で分散が等しい」という前提を用いる弱点があることは前回お話ししました。一方で、「群団間で分散が異なる」場合に対応した手法が2次判別分…

線形判別分析について(スイス銀行紙幣①)

はじめまして。 当ブログでは小生の独学した内容(主に機械学習)などについて備忘録をかねてまとめていきたいと考えています。多分に誤りが含まれることが予想されますので、お含みおきください。また、先人の皆様にとっては稚拙な内容にはなりますが、至ら…