it is noticed that all the other pr

it is noticed that all the other predictors appear to significantly contribute to the process of understanding and predicting the frequency of claims made on vehicle insurance policies. Nevertheless, if the equidispersion assumption of Poisson distribution is not fulfilled, we are dealing with overdispersed data, and thereby the p-values tell us nothing about the relationship of the predictor and response. Therefore, it is imperative to test the equidispersion assumption, meaning the equality between the conditioned mean and variance of claim frequency, when constructing and interpreting a Poisson model. In this context, the method of Cameron and Trivedi and the test of Greene are used. Table 4 shows the results obtained after estimating and testing the parameter

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สังเกตเห็นว่า ทำนายอื่น ๆ ที่ปรากฏขึ้นจะ นำไปสู่กระบวนการของการทำความเข้าใจ และทำนายความถี่ของการอ้างสิทธิ์ในกรมธรรม์ประกันภัยรถยนต์อย่างมีนัยสำคัญ แต่ ถ้าสมมติฐานเกี่ยวกับ equidispersion กระจาย Poisson เป็นปฏิบัติตาม เราจะจัดการกับข้อมูล overdispersed แล้วจึงค่า p บอกอะไรเกี่ยวกับความสัมพันธ์ของการทำนายและการตอบสนอง จึง มันเป็นความจำเป็นในการทดสอบสมมติฐานที่ equidispersion หมายถึง ความเท่าเทียมกันระหว่างปรับเฉลี่ยและความแปรปรวนของความถี่เรียกร้อง เมื่อสร้าง และการตีความแบบ Poisson ในบริบทนี้ วิธีการของคาเมรอน และ Trivedi และการทดสอบของ Greene ที่ใช้ ตารางที่ 4 แสดงผลลัพธ์ที่ได้หลังจากการประเมิน และการทดสอบ