Statistique d'Assurance Sous "R", Modélisation, Simulation

Programme:OBJECTIFS
fournir les bases de la programmation sous R (langage, packages…) ; explorer les possibilités statistiques du logiciel (statistique de base, régression, simulations…) ; illustrer les applications directes des fonctions étudiées au domaine de l’assurance IARD (tarification, provisionnement…)

PUBLIC
collaborateurs souhaitant maîtriser les statistiques d’assurance sous R, et les mettre en oeuvre en assurance IARD

PROGRAMME
Introduction à R Installation et spécificités de R Les données avec R, liens avec Excel et SAS La programmation sous R Distributions de probabilités Générer des nombres aléatoires Calcul de probabilité et combinatoire Distributions discrètes Distributions continues Densités Fonctions de répartitions Quantiles Statistique descriptive univariée Statistiques de base Graphiques : diagrammes circulaires, diagramme en bà¢tons, histogramme, box-plot, Q-Q plot… Statistique inférentielle Estimation paramétrique par la méthode des moments et par la méthode du maximum de vraisemblance Estimation paramétrique par intervalle de confiance Estimation non paramétrique de la distribution perte Tests paramétriques de Student Tests d’adéquation de Chi-Deux, de Kolmogorov-Smirnov… Statistique multivariée Analyse en composante principale (ACP) Analyse factorielle des correspondances (AFC) Analyse des correspondances multiples (ACM) Typologie et classification Régression linéaire multiple Analyse de la variance (ANOVA) Modèles linéaires généralisés (GLM) : régression logistique, régression de Poisson… Modèles de régression non linéaire : modèles additifs généralisés (GAM) Simulations Rééchantillonnage (Bootstrap) Simulation Monte-Carlo