R Graphical Manual

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Last data update: 2014.03.03

R: A motor insurance dataset

auto	R Documentation

A motor insurance dataset

Description

The motor insurance dataset is originially retrieved from the SAS Enterprise Miner database. The included dataset is generated by re-organization and transformation as described in Qian et al. (2013).

Usage

data(auto)

Details

This data set contains 2812 policy samples with 56 predictors. See Qian et al. (2013) for a detailed description of the generation of these predictors. The response is the aggregate claim loss (in thousand dollars). The predictors are expanded from the following original variables:

CAR_TYPE:: car type, 6 categories
JOBCLASS:: job class, 8 categories
MAX_EDUC:: education level, 5 categories
KIDSDRIV:: number of children passengers
TRAVTIME:: time to travel from home to work
BLUEBOOK:: car value
NPOLICY:: number of policies
MVR_PTS:: motor vehicle record point
AGE:: driver age
HOMEKIDS:: number of children at home
YOJ:: years on job
INCOME:: income
HOME_VAL:: home value
SAMEHOME:: years in current address
CAR_USE:: whether the car is for commercial use
RED_CAR:: whether the car color is red
REVOLKED:: whether the driver's license was revoked in the past
GENDER:: gender
MARRIED:: whether married
PARENT1:: whether a single parent
AREA:: whether the driver lives in urban area

Value

A list with the following elements:

`x`	a [2812 x 56] matrix giving 2812 policy records with 56 predictors
`y`	the aggregate claim loss

References

Yip, K. C. H. and Yau, K. K. W. (2005), “On Modeling Claim Frequency Data In General Insurance With Extra Zeros”, Insurance: Mathematics and Economics 36, 153-163.

Zhang, Y (2013). “cplm: Compound Poisson Linear Models”. A vignette for R package cplm. Available from http://cran.r-project.org/web/packages/cplm

Qian, W., Yang, Y., Yang, Y. and Zou, H. (2013), “Tweedie's Compound Poisson Model With Grouped Elastic Net,” submitted to Journal of Computational and Graphical Statistics.

Examples

# load HDtweedie library
library(HDtweedie)

# load data set
data(auto)

# how many samples and how many predictors ?
dim(auto$x)

# repsonse y
auto$y

Results


R version 3.3.1 (2016-06-21) -- "Bug in Your Hair"
Copyright (C) 2016 The R Foundation for Statistical Computing
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)

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> library(HDtweedie)
> png(filename="/home/ddbj/snapshot/RGM3/R_CC/result/HDtweedie/auto.Rd_%03d_medium.png", width=480, height=480)
> ### Name: auto
> ### Title: A motor insurance dataset
> ### Aliases: auto
> ### Keywords: datasets
> 
> ### ** Examples
> 
> # load HDtweedie library
> library(HDtweedie)
> 
> # load data set
> data(auto)
> 
> # how many samples and how many predictors ?
> dim(auto$x)
[1] 2812   56
> 
> # repsonse y
> auto$y
   [1]  0.000  0.000 19.217  0.000  0.000  2.374  0.000  0.000  0.000 44.857
  [11]  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000
  [21]  0.000  0.000  0.000  0.000  7.838  8.890  4.307  0.000  0.000  8.350
  [31]  0.000  0.000  0.000  0.969  0.759  0.000  1.631  0.000  1.533  0.000
  [41]  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000
  [51]  0.000 50.701  4.179  3.622  0.000  0.000  0.000  3.573  8.948 28.026
  [61]  0.000  0.000  0.000  0.000  3.460  0.000  0.000  0.722  9.062  4.276
  [71]  0.000  6.544  0.000  0.000  9.768  0.000 19.030  0.000  4.784  0.000
  [81]  6.913  9.261  5.771  7.767  8.185  4.769 41.818  1.937  5.702  4.263
  [91]  2.949  0.000  5.489  0.000 17.493  0.000  4.188  8.035  0.000  0.000
 [101] 11.279  0.000  3.704  7.181  0.000  0.000 39.892  6.600  7.993  0.000
 [111]  3.868  3.546  2.659  0.834  0.000  8.744  3.155  0.000  0.000 30.288
 [121]  1.546  1.144  0.000  0.000  8.251  3.452  2.949  0.000  0.000 39.614
 [131]  0.000  0.000  0.000  0.000  1.392  5.372  6.418  0.000  0.000  1.055
 [141]  0.000  4.792  4.546  0.000  0.000  0.000 49.641  3.971  6.089  0.000
 [151]  1.613 44.932  1.271  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  8.395  0.000
 [161]  0.000  8.336  1.159  0.000  0.000  0.000  7.859  0.000  0.975  5.086
 [171]  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  8.062
 [181]  2.860  0.000  0.000  5.624  3.830  7.781  0.000  0.000  8.006  2.896
 [191]  0.000  0.000  0.000  7.478  2.847  7.223  0.000  0.000  0.000  3.908
 [201]  0.000  0.000  1.712 17.691  0.000 10.147  4.020 10.265  0.000 33.218
 [211]  3.805  0.000  4.326  0.000  6.281  6.632  0.000  7.822  0.000  3.211
 [221]  9.231  0.000  0.000  0.000  0.000  2.933  4.426  0.000  0.000 40.386
 [231]  1.031  0.000  0.000  4.236 11.226  0.000  4.992  0.000  0.000 43.170
 [241]  0.000  0.000  7.792  0.000  1.368  6.913  0.000  6.712  0.000  5.290
 [251]  0.000  0.000 30.001  0.000  0.000  0.000  0.000  3.647  0.000  0.000
 [261]  5.519  0.000 41.669  3.928  4.920  0.000  6.826  0.000  0.000  7.888
 [271]  7.637  0.000  0.000  0.000  0.000  7.081  0.000  0.000  0.000  0.000
 [281]  0.000  5.477  9.136  3.165  0.000  0.000  3.825  0.000  0.000  0.000
 [291]  3.029  0.000  0.000  0.000  9.063  0.000 38.815  6.657  0.000  0.000
 [301]  0.000  0.000  0.754  0.000  6.739 52.445  1.263  0.000 10.612 42.820
 [311]  5.618  0.000  0.000 23.756  0.000  0.000  0.000  1.157  0.969 12.269
 [321]  0.000 25.089 17.857 24.930  3.558  4.646 14.357  0.000  5.493  0.000
 [331]  0.000  0.000  5.476  0.000  3.118  0.000  0.000  7.940  0.565  0.000
 [341]  0.000  0.000  0.000  3.783  0.000  0.000  2.988  0.000 25.313  0.000
 [351] 26.686  0.000  0.000 43.052  3.846  1.681  5.030  0.000  6.927  0.000
 [361]  5.484 37.285  0.000  0.000  0.000  8.403  0.000  0.000  3.226  0.000
 [371] 30.922  6.697  2.616  5.833 25.614  0.000 37.129  0.000  0.000  0.982
 [381]  0.000  0.000  2.367 14.646  0.000  0.000  4.235  6.265  0.000  0.000
 [391]  0.000  0.000  3.816  0.000  1.738  0.000  4.843  0.000  9.624  0.000
 [401] 31.379  0.000  4.037  0.000  5.555 19.899  0.000  0.000  8.837  0.000
 [411]  0.000 35.737  0.000  8.296 29.865 32.562  8.377  9.267  0.000  7.628
 [421]  0.000  0.000  3.730  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000
 [431]  0.000  0.000 26.114  4.423  0.000 50.111  3.278  6.739  6.606  0.000
 [441]  0.000  0.000  0.000  6.627 21.014  4.582  5.759  0.000  0.000  0.000
 [451]  0.856  0.000  5.699  0.000  2.053  4.678 29.781  4.545  0.000  9.883
 [461]  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000 15.686  4.648  0.000  6.844  0.000
 [471]  0.000  3.960 46.652  0.000  7.070  0.000 13.182  0.000  4.740 34.151
 [481]  0.000  0.000  0.000  6.377  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000
 [491]  0.000  0.000  7.373  0.000  0.000  0.000  0.000  5.262  0.000  0.000
 [501]  0.000  0.000  9.633  0.000  1.650  0.000  0.000  0.000  3.799  0.000
 [511] 48.188  0.000  8.584  0.000  3.978  5.241 11.743  0.000  0.000  5.558
 [521]  1.829  0.000  0.000  0.000  0.000  2.317  8.413  3.444  0.000  0.000
 [531]  7.952  0.000  0.000  0.000 16.951  0.000  0.000 21.581  0.000  0.000
 [541]  0.000 24.183  0.000  8.376  0.000  0.000  0.000  0.000  6.247  0.000
 [551]  2.569  4.957  0.000  5.228  1.109  6.984  0.000  8.894  0.000  0.000
 [561]  0.000  2.999  0.000  5.135  0.000  0.000  0.000  0.000  5.911  3.948
 [571]  5.219  0.000  0.000  0.000  0.000  4.733  0.000  7.387  0.000  8.273
 [581]  0.000  0.000  8.342  6.244  0.000  6.974  0.000  0.000  0.000  6.399
 [591]  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000 30.089 41.917  3.754  0.000  0.000
 [601]  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  2.925  0.000  7.194
 [611]  0.000 27.439 37.404  2.409  0.000  9.011 25.130  0.000  0.000  0.000
 [621]  2.621  3.402  7.744  0.000 25.401 13.752  0.000  6.937  0.000  4.409
 [631]  2.645  0.000  0.000  1.358  0.000  2.996  0.000  5.106  0.000  0.000
 [641]  0.000  6.187  0.000  0.000  0.000  0.000  4.824  9.237  3.996  0.000
 [651]  3.534  0.000 39.973  0.000  0.000  4.400  0.000  0.000  0.000  0.000
 [661]  0.000  0.000  0.000  0.000  8.258  4.219  0.000  0.000  4.749  0.000
 [671]  0.000  8.636  0.000  4.845  3.886  0.000  0.000  0.000 10.535  0.000
 [681]  4.538  3.587  0.000  0.000  0.000  9.894  0.000  0.000  0.000  0.000
 [691]  0.000  0.000  6.024  9.788  5.916  0.000  0.000  0.000 10.942  8.506
 [701] 20.581  0.000  6.200  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000
 [711]  0.000  0.000  4.017  0.000 45.879  0.000  1.493  5.050 23.451  0.000
 [721]  2.740  0.000  9.583  0.000  6.966 11.692  6.796  6.379  0.000  0.000
 [731]  6.521  0.000  0.000  0.000  3.535  0.000  5.375  0.000  0.000  0.000
 [741]  0.000  0.000 25.777  0.000  0.000  0.000 30.981  0.000  0.000  0.000
 [751]  1.449  0.000  0.000  0.937 36.661  0.000  0.000  0.000  1.448  0.000
 [761]  0.000  5.863  0.000  2.088  5.581  0.000  0.000  0.000  0.000  4.265
 [771]  0.000  9.090  0.000  0.000  0.000  3.741  0.000  0.000  0.000  0.000
 [781]  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000 50.347  0.000  5.020  0.000
 [791]  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000 31.687  6.186  0.000  0.000  9.512
 [801]  0.000  1.524  0.000  5.957  0.000  0.000  0.000  1.234  0.000  7.119
 [811]  2.308  0.000  0.000  0.000  3.117  0.000  2.448  0.000  0.000  0.000
 [821] 48.743 42.332  0.000  3.087  9.867  0.000  3.904 10.494 24.295  3.791
 [831]  1.858  0.000  5.095  0.000  0.000  4.657  0.000  0.000 32.593  0.000
 [841]  0.000  0.000  0.000  0.000  8.167  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000
 [851]  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  7.258  0.000  0.000  0.000  0.000
 [861]  0.000  1.109  0.000  6.902  0.000  0.000  5.379 11.626 10.086  7.017
 [871]  3.961 46.761  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000
 [881]  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000 30.910  0.000 20.631  6.722  0.000
 [891]  0.000  0.000  0.000  0.000  4.450  0.000  0.000  0.000  0.000  7.250
 [901]  5.466  6.863  3.636  0.000  0.000 27.444  0.000  0.000  7.506  2.333
 [911]  7.367  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000 10.877  5.139  0.000  0.000
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[1951]  1.487  0.000  4.671  0.000  0.000  6.033  0.000  6.699  7.704  0.000
[1961]  9.484  0.000 13.251  0.000  0.000  0.000  0.000  6.055  0.000  0.000
[1971]  0.000  0.000  5.255 34.027  8.658  0.000  2.491  0.000  0.000  2.714
[1981] 37.157  0.000  0.953  7.013  0.000  0.000  4.444  0.000  0.000 29.883
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