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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/11485

Title: Modelagem de prêmios de seguros de automóveis via Aproximação de Laplace Aninhada Integrada (INLA)
Other Titles: Modeling automobile insurance premium via integrated nested laplace approximation (INLA)
???metadata.dc.creator???: Mélo, Marcel Irving Pereira
???metadata.dc.creator.Lattes???: http://lattes.cnpq.br/1005883757680099
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Bueno Filho, Júlio Sílvio de Sousa
???metadata.dc.contributor.referee1???: Oliveira, Izabela Regina Cardoso de
???metadata.dc.contributor.referee2???: Ferreira, Leandro
Keywords: Distribuição gama
Modelos espaciais
Modelos gaussianos latentes
Seguro de automóveis
Gamma distribution
Spatial models
Gaussian latent models
Car insurance
???metadata.dc.date.submitted???: 1-Apr-2016
Issue Date: 2-Aug-2016
???metadata.dc.description.sponsorship???: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Citation: MÉLO, M. I. P. Modelagem de prêmios de seguros de automóveis via Aproximação de Laplace Aninhada Integrada (INLA). 2016. 100 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2016.
???metadata.dc.description.resumo???: Nessa dissertação de mestrado, é realizada a análise bayesiana para dados de seguro de automóveis utilizando modelos que pertencem a uma classe denominada de modelos gaussianos latentes. Tais modelos englobam os modelos lineares generalizados e mistos e podem assumir diversas estruturas, como por exemplo, temporais, espaciais e espaço-temporais. Para a estimação das distribuições marginais a posteriori utiliza-se a Aproximação de Laplace Aninhada Integrada (INLA), um veloz algoritmo determinístico para inferência bayesiana com aplicação nestes modelos. A seleção de modelos foi baseado no Deviance Information Criterion (DIC) e na pseudo log-verossimilhança marginal (LPML) que mede a qualidade preditiva do modelo e é baseada na ordenada da densidade preditiva condicional (CPO). Para verificar a calibração do modelo, um histograma da transformação integral de probabilidade (PIT) é construído, a fim de verificar a uniformidade dos dados. à luz dos resultados, conclui-se que condutores do sexo masculino, em média, pagam um prêmio maior que condutores do sexo feminino. De forma aná- loga, condutores mais jovens pagam, em média, um prêmio maior que condutores mais experientes. Destaca-se ainda que, os modelos que melhor descrevem os dados contém efeitos agrupados (aleatórios) e que, dentre estes, os mais precisos incluem efeitos espaciais.
Abstract: In this dissettation we carried out Bayesian analysis for auto insurance data using latent Gaussian models. Such class of models include generalized linear (mixed) models and can take various structures, such as temporal, spatial and spatiotemporal. To evaluate the marginal posterior distributions we use the Integrated Nested Laplace Approximation (INLA). This is a fast deterministic algorithm for Bayesian inference with direct application to latent Gaussian models. Model selection was based on Deviance Information Criterion (DIC) as well as the log pseudo marginal likelihood (LPML) that measures the predictive quality of the model and is based on the conditional predictive density ordinate (CPO). To check the model calibration, a histogram of probability integral transform (PIT) was drawn in which we verify the uniformity of the data. In view of the results to drivers premium, we conclude that males pay a higher premium than females, on average. Similarly, youngers pay on average a higher premium than more experienced drivers. We also emphasize that the model that best adjust to data, includes grouping (random) effects, and those are best modelled including spatial effects. Keywords: Automobile Insurance, Gamma Distribution, Gaussian Latent Models, Spatial Models.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/11485
Publisher: Universidade Federal de Lavras
???metadata.dc.language???: por
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