Statistical Foundations of Actuarial Learning and its Applications

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Descrição

- 1. Introduction. - 2. Exponential Dispersion Family. - 3. Estimation Theory. - 4. Predictive Modeling and Forecast Evaluation. - 5. Generalized Linear Models. - 6. Bayesian Methods, Regularization and Expectation-Maximization. - 7. Deep Learning. - 8. Recurrent Neural Networks. - 9. Convolutional Neural Networks. - 10. Natural Language Processing. - 11. Selected Topics in Deep Learning. - 12. Appendix A: Technical Results on Networks. - 13. Appendix B: Data and Examples.

Sobre o Livro

Cobertura teórica inclui modelos exponenciais de dispersão, modelos lineares generalizados e teoria da estimação. Fornece análise dos fundamentos estatísticos para aprendizagem atuarial e avaliação de previsões.

Seções aplicadas exploram deep learning, redes recorrentes e convolucionais, além de processamento de linguagem natural. Capítulos sobre métodos bayesianos, regularização e expectation-maximization conectam teoria a práticas de modelagem preditiva.

Apêndices reúnem resultados técnicos sobre redes e conjuntos de dados com exemplos replicáveis. Indicado para profissionais e pesquisadores que trabalham com estatística aplicada, modelagem preditiva e problemas atuariais.

Características

Categoria	Matemática
Subcategoria	Estatística
Autores	Mario V. Wüthrich
Sobre o Autor	Mario V. Wüthrich é autor de trabalhos sobre aprendizagem atuarial e métodos estatísticos aplicados.