Introducción práctica a las etapas descriptiva, predictiva, prescriptiva y prospectiva del análisis de datos en Actuaría. Mediante ejemplos en R aplicados a una cartera de seguros, se explora qué pregunta responde cada etapa, qué información utiliza y cómo contribuye a la toma de decisiones bajo incertidumbre. La clase incluye indicadores actuariales, visualizaciones, comparación entre resultados observados y esperados, análisis de alternativas, construcción de escenarios y un reto integrador para aprender a identificar cuándo y para qué utilizar cada enfoque.

Selección de Variables y Reducción Dimensional: Se modela el ingreso de las personas mediante el clásico conjunto de datos del Censo de EE. UU. (Adult Census Dataset). Empleando el enfoque metodológico de Modelos de Probabilidad Lineal (MPL), se evalúan técnicas de Best Subsets, Forward y Backward Stepwise Selection, y se validan las capacidades predictivas mediante métodos de remuestreo (Validation Set y K -Fold Cross Validation).

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