基于指数族PCA的保险成分数据回归分析
应用统计
2022-01-03 v1
摘要
成分数据是指仅携带各分量间相对信息的多元观测数据。直接应用标准多元统计方法分析成分数据可能导致悖论与误读。成分数据在保险领域也频繁出现，尤其是伴随车联网（telematics）信息。然而，在大多数现有精算文献中，此类数据并未得到应有的特殊处理。本文探讨并研究利用指数族主成分分析（EPCA）来分析保险中的成分数据。该方法被应用于分析一组来自美国矿山安全与健康管理局的数据集。数值结果表明，EPCA能够生成具有显著预测能力的principal components（主成分），并提升回归模型的预测精度。EPCA方法可成为精算师分析成分数据的一种有前景的实用工具。
引用
@article{arxiv.2112.14865,
title = {Compositional Data Regression in Insurance with Exponential Family PCA},
author = {Guojun Gan and Emiliano A. Valdez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.14865},
year = {2022}
}
备注
21 pages, 5 figures, 10 tables