Pour le cours de mercredi, deux petites bases, pour se pratiquer à modéliser des variable 0/1 ou une variable de comptage,
> base = read.table("http://freakonometrics.free.fr/base-glm-act2040.txt",
+ header=TRUE)
ou encore
> base = read.table("http://freakonometrics.free.fr/base-pratique-act2040.txt",
+ header=TRUE)
Sinon, une base plus complète pour faire de la tarification,
> BASEN=read.table("http://freakonometrics.free.fr/baseN.txt",header=TRUE,sep=";")
> BASEY=read.table("http://freakonometrics.free.fr/baseY.txt",header=TRUE,sep=";")
> head(BASEN)
ageconducteur agepermis sexeconducteur situationfamiliale habitation zone
1 57 39 F Celiba peri-urbain 8
2 54 35 H Celiba urbain 3
3 51 32 F Celiba urbain 1
4 53 35 H Marie rural 4
5 61 43 H Marie urbain 8
6 60 29 F Marie peri-urbain 1
agevehicule proprietaire payment marque poids usage
1 12 locataire Annuel AUTRES 8.>3500kg PROMENADE
2 20 sans mrp Semestriel PEUGEOT 4.3100-3199kg PROMENADE
3 4 sans mrp Annuel RAPIDO 1.<2700kg PROMENADE
4 1 sans mrp Annuel AUTRES 3.3000-3099kg PROMENADE
5 1 proprietaire Annuel FIAT 6.3300-3399kg PROMENADE
6 10 sans mrp Mensuel FIAT 8.>3500kg PROMENADE
exposition nombre voiture
1 1 0 Monospace
2 1 0 Berline
3 1 0 sans avp
4 1 0 sans avp
5 1 1 Monospace
6 1 0 sans avp
Parmi les variables, la description (sommaire) est la suivante,
- ageconducteur: âge du conducteur principal du véhicule
- agepermis: ancienneté du permis de conduire du conducteur principal du véhicule
- sexeconducteur: sexe du conducteur principal (H ou F)
- situationfamiliale: situation familiale du conducteur principal (“Celiba”, “Marie” ou “Veuf/Div”)
- habitation: zone d’habitation du conducteur principal (“peri-urbain”, “rural” ou “urbain” )
- zone: zone d’habitation (allant de 1 à 8)
- agevehicule: age du véhicule
- proprietaire: si le conducteur principal possède un contrat Habitation, son statut (“locataire” ou “proprietaire”) Sinon “sans mrp”
- payment:type de fractionnement de la prime d’assurance automobile (“Annuel”, “Mensuel” ou “Semestriel”)
- marque: marque du véhicule
> levels(BASEN[,10]) [1] "ADRIA" "AUTOSTAR" "AUTRES" "BURSTNER MOBIL" [5] "CHALLENGER" "CHAUSSON" "CITROEN" "FIAT" [9] "FORD" "HYMERMOBIL" "MERCEDES" "PEUGEOT" [13] "PILOTE" "RAPIDO" "RENAULT" "VOLKSWAGEN"
- poids: classe de poids du véhicule
> levels(BASEN[,11]) [1] "1.<2700kg" "2.2700-2999kg""3.3000-3099kg""4.3100-3199kg" [5] "5.3200-3299kg""6.3300-3399kg""7.3400-3499kg""8.>3500kg"
- usage: utilisation du véhicule principal (“PROMENADE” ou “TOUS_DEPLACEMENTS”)
- exposition: exposition, en années
- nombre: nombre d’accident responsabilité civile du conducteur principal, pendant l’année passée
- cout: cout du sinistre
- voiture: type de véhicule
> levels(BASEN[,15]) [1] "Berline" "Break" "Buggy" [4] "Cabriolet" "Combispace" "Coup\xe9" [7] "Coup\xe9 Cabriolet" "Jeep" "Minibus" [10] "Minispace" "Monospace" "sans avp"
La variable d’intérêt est ici le nombre d’accident,
> table(BASEN$nombre)
0 1
60155 3264
La base est un peu particulière – on en parlera en classe – les assurés ayant eu 0 ou 1 accident dans l’année.
Arthur Charpentier
Arthur Charpentier, professor at UQaM in Actuarial Science. Former professor-assistant at ENSAE Paristech, associate professor at Ecole Polytechnique and assistant professor in Economics at Université de Rennes 1. Graduated from ENSAE, Master in Mathematical Economics (Paris Dauphine), PhD in Mathematics (KU Leuven), and Fellow of the French Institute of Actuaries.
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