labestData: Biblioteca de Dados para Aprendizado de Estatística

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Dados de uma amostra aleat<c3><b3>ria de 996 ap<c3><b3>lices de seguros de ve<c3><ad>culos referentes ao per<c3><ad>odo de 2004-2005, extra<c3><ad>da de Jong e Heller (2008). Foram 9 vari<c3><a1>veis observadas na amostra dentre as quais o n<c3><ba>mero de sinistros e o custo total dos sinistros que s<c3><a3>o, naturalmente, as vari<c3><a1>veis de interesse. O objetivo do estudo <c3><a9> relacionar o custo m<c3><a9>dio de um sinistro (raz<c3><a3>o entre o custo total e o n<c3><ba>mero de sinistros) com as demais vari<c3><a1>veis do estudo (vari<c3><a1>veis da ap<c3><b3>lice, que compreendem informa<c3><a7><c3><b5>es do ve<c3><ad>culo e do principal condutor).

Um data.frame com 996 observa<c3><a7><c3><b5>es e 9 vari<c3><a1>veis.

valorv: Valor do ve<c3><ad>culo, em dez mil d<c3><b3>lares australianos.
expos: Exposi<c3><a7><c3><a3>o do ve<c3><ad>culo (unidade de medida n<c3><a3>o informada).
tipov: Tipo de ve<c3><ad>culo (fator com onze n<c3><ad>veis).
idadev: Idade do ve<c3><ad>culo (fator com quatro n<c3><ad>veis).
sexoc: Sexo do principal condutor, fator com dois n<c3><ad>veis M masculino e F feminino.
areac: <c3><81>rea de resid<c3><aa>ncia do principal condutor (fator com seis n<c3><ad>veis).
idadec: Idade do principal condutor (fator com seis n<c3><ad>veis).
nsinis: N<c3><ba>mero de sinistros no per<c3><ad>odo.
csinis: Custo total dos sinistros, em d<c3><b3>lares australianos.

PAULA (2004), Exerc<c3><ad>cio 2.10.20, p<c3><a1>g. 181; exerc<c3><ad>cio 5.6.3, p<c3><a1>g. 396.

De Jong, P., Heller, G. Z. (2008). Generalized linear models for insurance data (Vol. 136). Cambridge: Cambridge University Press.

data(PaulaEx2.10.20)
str(PaulaEx2.10.20)

# Vari<c3><a1>vel de interesse - custo m<c3><a9>dio de um sinistro
PaulaEx2.10.20$cmsinis <- with(PaulaEx2.10.20, csinis/nsinis)
PaulaEx2.10.20 <- PaulaEx2.10.20[, -c(8:9)]

# Separando as covari<c3><a1>veis num<c3><a9>ricas
index <- sapply(PaulaEx2.10.20, is.numeric)

# Frequ<c3><aa>ncias dos n<c3><ad>veis das vari<c3><a1>veis categ<c3><b3>ricas
par(mfrow = c(2, 3), las = 2, mar = c(4, 3, 3, 1))
sapply(PaulaEx2.10.20[, !index], function(x) plot(table(x)))

# Dispers<c3><a3>o das vari<c3><a1>veis num<c3><a9>ricas
library(lattice)

splom(PaulaEx2.10.20[, index],
      type = c("p", "g", "smooth"),
      lwd = 2, col.line = 1)