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Introducción práctica a GLM con R: del logit al pricing
Este documento presenta una introducción práctica a los Modelos Lineales Generalizados (GLM) con énfasis en aplicaciones actuariales. Partimos de la motivación y de la estructura del GLM (componente aleatoria, predictor lineal y función de enlace) y mostramos casos típicos: Logístico, Poisson, Gamma, Binomial Negativa y Beta. Luego implementamos dos ejemplos reproducibles en R: un modelo logístico para la probabilidad de compra y un modelo Poisson para conteos. El eje aplicado es un caso de tarificación técnica con una base de 15.000 pólizas, donde se modelan por separado la frecuencia (Poisson) y la severidad (Gamma con enlace log), se interpretan coeficientes en escala natural (usando exponentes y cambios porcentuales, sin notación matemática) y se combinan para obtener la Pérdida Esperada (EL) que permite construir la prima pura por segmentos (Edad × Tipo). El informe guía además un flujo de análisis descriptivo y correlaciones previo al modelado e incluye visualizaciones de frecuencia, severidad y prima pura. El resultado es un material de uso docente que conecta teoría, código y decisiones de pricing de forma clara y directa.
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