Rからはじめる一般化線形モデルGLM (損保数理過去問演習)

Excelでは対応が難しい大量かつ複雑なデータの処理を行う実際の業務においては、統計解析フリーソフトRが利用・活用されています。それを踏まえ、弊社では、Rを活用したデータサイエンス・ワークショップをシリーズで開催することにしました。 　本ワークショップでは、最先端分野をコンパクトにまとめた市販書として好評の『カルマンフィルタ』の著者の野村俊一氏に、通常の回帰分析では上手くいかない様々なケースに柔軟にも対応できる統計モデリング手法として、一般化線形モデルを紹介してもらいます。 　説明変数を並べるだけの線形モデルから脱却し、非線形モデルなど、自由で柔軟な発想をモデルに実現するための様々な方法について、Rへの実装方法までを含めて解説します。実際の保険ビジネスシーン (保険設計) を想定したケーススタディを通じてリスクの定量的評価を実践していただき、皆様のキャリアアップに向けた保険データ分析スキルおよび保険リスク管理能力の向上を目指します。

講師からのメッセージ

　「普通に回帰をしても上手くいかない、どうすればいい?」実際のデータに相対して分析していると、回帰分析に限界を感じる場面は多々あるかと思います。抱える問題は様々でも、近年発展してきた一般化線形モデルにより多くの問題は解決できます。データ分析力の向上とキャリアアップにぜひ当講座をご活用ください。 　なお、時間によって変化する時系列データの分析を行う方には、当講座に続けて開講される「Rからはじめる『カルマンフィルター』の実装」を受講されるとさらにお役に立てると思います。

1. 線形回帰モデル復習
2. GLM
   1. GLMの構成要素
      • 指数型分布族
      • リンク関数
      • 交互作用
      • オフセット項
   2. RでGLM組立/解析方法
      • 推定
      • 検定
      • モデル選択
   3. 自動車保険料率算定でR実践演習
3. アクチュアリー試験「損保数理」過去問演習