通过无监督混合模型对偏态与重尾总体进行建模与估计
统计方法学
2025-05-29 v1
摘要
我们开发了一种针对非负、偏态和重尾数据（如精算与风险管理应用中的损失数据）的无监督混合模型。该混合模型包含一个对数正态成分（通常适用于分布的主体）和一个 Pareto 型尾部（旨在容纳最大的观测值，因为对数正态尾部衰减往往过快）。我们表明，可以通过 EM 算法进行最大似然估计，并且该模型在拟合来自不同数据生成过程的数据时具有相当高的灵活性。模拟实验和汽车理赔的真实数据应用表明，在拟合优度方面，该方法与具有相似特征的两个现有分布相当，但在估计上更为容易。
引用
@article{arxiv.2505.22507,
title = {Modeling and estimating skewed and heavy-tailed populations via unsupervised mixture models},
author = {Marco Bee and Flavio Santi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.22507},
year = {2025}
}