交互作用的发现:哪两个因子不是简单相乘

乘法费率表假设各因子的效应互相独立。哪两个因子之间有交互作用(例如年轻人开高性能车特别危险),要不要加进模型?

SOA SRMSOA PACAS 5CAS MAS-IIFoA CS1IFoA SP8
对过的标准答案
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覆盖的考试公式
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参数
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开源库
3 个

01当场运行

改一个参数,当场重算

正在用默认参数运行,计算量大的方法最多要 20 秒。

04出处和说明

公式从哪里来,有什么限制

列出参考的教材、论文和考试公式条目。方法的限制和实现上的说明也写在这里。

参考

  • Goldburd、Khare、Tevet:GLMs for Insurance Rating(CAS Monograph 5)5.6 Interactions
  • Ohlsson、Johansson:Non-Life Insurance Pricing with Generalized Linear Models第 3 章

覆盖的考试公式

  • REG-025偏差、标度偏差与偏差检验SRMPAMAS-ICS1

公式条目按精算考试的公式表整理,编号和中文名是平台自己的。

这个方法算什么

在主效应模型上逐对加入两个因子的交互项,用偏差之差(泊松)或 F 检验(Tweedie)和 AIC 判断显著性;对最显著的一对,列出每个组合格子的实际/预期(主效应模型)和加入交互项后的相对数。

说明和限制

  • 演示数据设定了 18–24 岁 × 高性能车的频率交互作用(另外乘 2),其他组合没有。只选两个因子时,加了交互项的模型就是饱和模型(偏差为 0)。
  • 泊松的 φ = 1,用偏差之差的 χ² 检验;Tweedie 的 φ 要估计,用 F 检验,AIC 不适用。
  • 交互项的格子太稀时估计很不稳定。实际中常把交互作用限制在少数几个格子,或用平滑和信度的办法。

数据

看参数里选的数据:选平台的数据集时是真实数据或公开样例,填自己的数时只用输入的数。上面运行的输出里写明这一次用的是哪种。

开源库和版本

  • tweedie0.0.9BSD费率厘定:Tweedie 分布的密度和似然
  • scipy1.17.1BSD分布拟合、统计检验
  • numpy2.4.6BSD-3-Clause数值计算

05同族的方法

广义线性模型,还有 21 个方法

同一个方法族里的其他方法。在智能体里,用一句话就能调用这些方法。

在智能体里这样问“乘法费率表假设各因子的效应互相独立。哪两个因子之间有交互作用(例如年轻人开高性能车特别危险),要不要加进模型?”