摘要由于在社会发展过程中产生了大量的整数型数据,经典线性回归对于此种数据的统计分析效果不好。为此,人们提出了泊松回归模型。在之后相当长的一段时间里泊松回归得到了迅速发展,现已成功地应用到卫生,保险,交通等领域。27603
首先本文详细论述了泊松分布的内容、泊松回归模型的建立、在极大似然估计的思想下通过Newton-Raphon迭代法和遗传算法求解参数估计值。然后对泊松回归模型进行显著性检验及自变量显著性检验。最后,将泊松回归模型应用到实例中,通过反复试验重新确定了自变量。实例分析表明我们的算法是有效的,发现遗传算法对初值的依赖性低于Newton-Raphon迭代法。
关键词  泊松回归  保费厘定  Newton-Raphon迭代法  遗传算法  SAS
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Title      Poisson regression and its application                      
Abstract
Because it generates a lot of integer data in the social development process, classical linear regression for statistical analysis of such data is not good effect. For this reason, it is proposed Poisson regression model。 After a long period of time, Poisson regression has been the rapid development and has been successfully applied to health, insurance, transportation and other fields.
Firstly,This paper discusses in detail the contents of the Poisson distribution ,the establishment of a Poisson regression model, in the maximum likelihood estimate of thinking to solve the parameter estimates by Newton-Raphon iterative method and genetic algorithms. Then Poisson regression model significant test and the independent variables significant test. Finally, the Poisson regression model was applied to instances, through trial and re-established the independent variable. Example analysis shows that our algorithm is effective discovery of genetic algorithm dependence on initial lower than Newton-Raphon iteration.
Keywords  Poisson regression   premiums determined   Newton-Raphon iterative method   genetic algorithm   SAS
目次
1    引言 …1
1.1    研究背景与研究意义  1  
1.2    文献综述  …1
1.3    研究方法与创新  2
1.4    本文体系架构  …2
2    泊松回归模型     …3
2.1    泊松分布概述  …3
2.2    泊松回归建立  …5
2.3    极大似然估计  …5
2.4    Newton-Raphon迭代法   …6
2.5    遗传算法    9
2.6    假设检验    10
3    实证分析 …13
3.1    事故发生死亡数据  …13
3.2    保险数据  …18
结论   30
       致谢   31
       参考文献 …32
       附录A 遗传算法代码 33
 1    引言
1.1    研究背景与研究意义
随着社会发展,生活中数据呈指数式的爆炸增长,人们迫切需要多种数据处理分析方法。在社会和自然科学活动中,我们经常会面对很多计数数据并试图进行一些解释性研究以探寻各个变量之间的数量关系,此时我们自然会想到回归分析。最近的研究表明,正态线性回归模型已不能满足人们的需求,而我们对于回归模型的选择大都是基于回归变量的类型。泊松回归模型对于计数数据的实用性更好,在大多数情况下都会有更好的处理分析结果。泊松回归模型现已在卫生安全,非寿险精算,道路交通等领域得到了应用。
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