Обоснование методологии тарификации, дифференциации ставок и оценки ущерба при реформировании системы обязательного страхования гражданско-правовой ответственности перевозчика (Воздушный транспорт)

CLASS CE

Construcción de un modelo lineal simple usando el método de MCO

Comparación de intervalos de confianza con el método de transformación log-log y el método asumiendo normalidad de S(t). Se presentan los estimadores de S(t) usando KM y NA

Simulación de datos con control set.seed(1073) te enseña reproducibilidad: te da los mismos números aleatorios cada vez. rnorm_multi(...) (del paquete faux) te enseña a crear datos artificiales con: un tamaño de muestra (n=120) dos variables (vars=2) medias y desviaciones estándar específicas (mu, sd) correlación controlada (r = 0.7) nombres de variables (DE, DL) Explorar datos View(peach) te enseña a inspeccionar la tabla (data frame). Relación entre variables (visual) plot(peach$DE, peach$DL) te enseña un scatter plot para ver si hay tendencia/relación. Instalación y carga de paquetes para Knit options(repos=...) + requireNamespace(...) + install.packages(...) te enseña a evitar el error del mirror cuando haces Knit. Detección/visualización robusta de correlación/outliers (mvoutlier) corr.plot(...) (en realidad es cor.plot(...) en mvoutlier) sirve para ver correlación y posibles outliers (según cómo lo uses).