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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

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る①(k近傍法)

今回はk近傍法をRで動かしてみます。 用い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)データが記録さ…

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。 逆関数法を用いて非斉次ポアソン過程Ntをシミュレーションした一例は次の通りです。 題意のパラメータλは3で仮置きしています…

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次判別分析です。 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次判別分析になりま…

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…