20.500.12556/RUL-102706 Posplošeni linearni modeli delo diplomskega seminarja Generalized linear models Analiziranje in modeliranje povezav med spremenljivkami postaja vedno bolj pomembno. V delu so predstavljeni linearni posplošeni modeli in njihov razvoj iz modelov linearne regresije. Diskutirane so teoretične zahteve modelov, podrobno je predstavljena eksponentna družina porazdelitev slučajnih spremenljivk in pripadajoče naravne povezovalne funkcije. Definirane so osnovne oblike pojasnjevalnih slučajnih spremenljivk, za lažje razumevanje so podani njihovi primeri. Razloženi so tudi postopki za preverjanje prileganja gnezdenih modelov z devianco. Vse našteto je uporabljeno za gradnjo modelov prekinitev, kapitalizacij in odkupov polic življenjskega zavarovanja. Za bolj jasno sliko so opisane oblike življenjskih zavarovanj in njihova povezava s prekinitvami, kapitalizacijami in odkupi. Razčlenjeno je čiščenje in preoblikovanje podatkov, ki so bili na voljo za modeliranje. Podrobno so raziskani vplivi posameznih pojasnjevalnih slučajnih spremenljivk na proučevano spremenljivko in ugotovitve, katere spremenljivke so pomembne za napovedovanje in katere ne. Vse to omogoča zavarovalnici globlji vpogled v kompleksna razmerja v njenem portfoliu in boljšo pripravljenost na dejavnike tveganja v prihodnosti. Analysing and modelling relationships between variables are getting more and more important. In this work, we introduce generalized linear models, and develop them from linear regression models. We discuss theoretical assumptions for these models, and give an in-depth explanation of exponential families of distributions and the associated canonical link functions. We classify the most standard types of explanatory variables, and provide several examples for easier understanding. We explain the procedure for comparing nested models with deviance. We apply the theory described above to constructing models for lapsed, paid up, and surrendered life insurance policies. For a clearer picture, different forms of life insurance and their relationships with lapsed, paid up and surrendered policies are presented. We analyse the influences of individual explanatory variables on the response variable, and determine which explanatory observations are essential and which are not. With this, an insurance company may gain insight into complex relationships in its portfolio and better readiness for risk factors in the future. posplošeni linearni modeli linearna regresija logistična regresija eksponentna družina povezovalna funkcija devianca življenjsko zavarovanje prekinitev kapitalizacija odkup generalized linear models linear regression logistic regression exponential family link function deviance life insurance lapse paid up insurance surrender true false false Slovenski jezik Angleški jezik Delo diplomskega seminarja/zaključno seminarsko delo/naloga 2018-09-07 07:45:44 2018-09-07 07:45:48 2022-08-15 03:43:28 0000-00-00 00:00:00 2018 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 519.2 89411 18429785 267.pdf 267.pdf 1 639E412AABC0DADF4A90A6B8EF04410A 5ed0483d26ac0e6ec28ce4c63b83d0adfd4439f6a2b11483b447b2eb312b13e9 99642599-a1b5-11eb-a523-00155dcfd717 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=113064 Fakulteta za matematiko in fiziko 0 0 0