|
Для оценки статистической устойчивости оценок страховых рисков на базе массивов исходных данных ИД1 и ИД2 были сформированы непересекающиеся выборки с таким расчётом, что бы в каждом из них было не менее 100 элементов. Число выборок и их параметры приведены в табл. 4.5. Таблица 4.5 Число выборок исходных данных и их параметры № п.п. Массивы ИД Число выборок Число элементов в выборке 1 ИД1 (Ж) 2 100, 117 2 ИД2 (М) 4 120, 120, 120, 120, 131 Характеристики страхователей были факторизованы, т.е. во всех 3-х вариантах исходных данных характеристики 2 и 3 (соответственно, стаж вождения и возраст страхователя, см. табл. 4.3) в выборках имели обратные значения. Каждой частной выборке страхователей соответствовала контрольная выборка, содержащая число ДТП страхователей (см. графу «8ЦМ» табл. 4.2) Характеристика 5 (цвет машины) была оцифрована набором целых чисел (от 1 до 8) в предположении, что с точки зрения риска ДТП менее заметные и менее «тревожные» нейтральные цвета (серый, синий, зеленый, коричневый и др.) имеют больший уровень риска по сравнению с цветами заметными на дороге и ассоциирующимися с тревогой (красный, желтый, оранжевый и др.). В соответствии с таким предположением цветам всех автомобилей был присвоен код, который представлен в таблице 4.6. Таблица 4.6 Кодировка цветов автомобилей как факторов риска ДТП Цветовая гамма Красный Оранжевый Желтый Зеленый Г олубой Синий Фиолетовый Белый, Черный, Серый Код 1 2 3 4 5 6 7 8 117 |
После предварительного анализа характеристик страхователей были подготовлены три варианта их наборов. Характеристики, которые использовались для описания страхователей в каждом из вариантов, представлены в таблице 4.6 Таблица 4.6 Варианты данных о страхователях, использовавшихся в качестве исходных при проведении расчетов Характеристики страхователей Возраст автомобиля Стаж вождения Возраст водителя Стаж вождения Возраст водителя Цвет автомобиля № варианта исходных данных 1 2 3 4 5 1 + + + 2 + 4+ + 3 + + + + Для оценки статистической устойчивости оценок страховых рисков на базе массивов исходных данных ИД1 и ИД2 были сформированы непересекающиеся выборки с таким расчетом, чтобы в каждой из них было не менее 100 элементов. Число выборок и их параметры приведены в табл. 4.7. Таблица 4.7 Число выборок исходных данных и их параметры № п.п. Массивы ИД Число выборок Число элементов в выборке 1 ИД1 (женщины) 2 100, 117 2 ИД2 (мужчины) 4 120, 120, 120, 120,131 Характеристики страхователей были факторизованы, т.е. во всех 3-х вариантах исходных данных характеристики 2 и 3 (соответственно, стаж 126 вождения и возраст страхователя, см. табл. 4.5) в выборках имели обратные значения. Каждой частной выборке страхователей соответствовала контрольная выборка, содержащая число ДТП страхователей (см. графу «311М» табл. 4.4) Характеристика 5 (цвет машины) была оцифрована набором целых чисел (от 1 до 8) в предположении, что с точки зрения риска ДТП менее заметные и менее «тревожные» нейтральные цвета (серый, синий, зеленый, коричневый и др.) имеют больший уровень риска по сравнению с цветами заметными на дороге и ассоциирующимися с тревогой (красный, желтый, оранжевый и др.). В соответствии с таким предположением цветам всех автомобилей был присвоен код, который представлен в таблице 4.8. Таблица 4.8 Кодировка цветов автомобилей как факторов риска ДТП Цветовая гамма Красный Оранжевый Желтый Зеленый Голубой Синий Фиолетовый Белый, Черный, Серый Код 1 2 3 4 5 6 7 8 Оттенкам и переходным цветам коды присваивались по преобладающему цвету. 4.2.5. Программная реализация метода и порядок расчетов обобщенного показателя (оценки) страхового риска Основой методики оценивания страховых рисков страхователей по их характеристикам является математическая модель определения обобщенных показателей качества систем, формализованным описанием которой является выражение (3.4). В среде математического пакета МЛТЛЛБ была написана программа, реализующая итерационный алгоритм вычисления функционала (3.5), последующую обработку оценок страховых рисков и визуализацию результатов. Вычисления проводились в последовательности, соответствующей методике эксперимента, приведенной в п. 3.2.4. 127 |