ZIP回归模型的变量选择与应用：EM-Adaptive LASSO在保费厘定中的改进策略

数据回归-ZIP回归模型的变量选择及其在保费厘定中的应用是一篇深入探讨了在处理零偏数据时，特别是零膨胀泊松(Zero-Inflated Poisson, ZIP)回归模型中的重要问题——变量选择方法的研究论文。ZIP回归模型由于其复杂性，往往在实际应用中被忽视或处理不充分。论文作者提出了一个新的变量选择策略，即EM-Adaptive LASSO算法，旨在解决这个问题。 该研究创新之处主要体现在两个方面： 首先，作者引入了EM（Expectation-Maximization）算法与Adaptive LASSO罚项相结合的EM-Adaptive LASSO变量选择方法。这种方法融合了统计学中经典的EM算法，用于估计缺失值和模型参数，以及LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）的适应性惩罚，目的是在保持模型解释力的同时，有效控制模型的复杂度。作者还证明了该方法具有Oracle性质，即在理想情况下，它能够找到最优的变量子集。 其次，论文通过模拟实验比较了EM-Adaptive LASSO变量选择方法与其他常用变量选择方法的性能，从而验证其有效性。在实际应用中，如保险费率制定（Ratemaking）中，作者将这一新方法应用于一个包含16个解释变量的数据集，展示了它在剔除冗余信息、识别关键驱动因素方面的优势。 这篇论文为零偏数据下的ZIP回归模型提供了一种有效的变量选择工具，有助于提升保费厘定的精度和模型的解释能力，对于保险业和其他领域处理类似问题具有重要的实践指导意义。通过EM-Adaptive LASSO的运用，研究人员可以更好地理解和利用零偏数据，推动统计分析的进步。