MAP20170023951Berlanga, AntonioBig Data, situación y desafíos para la ciencia actuarial / Antonio Berlanga3 p.Sumario: La ciencia actuarial, desde sus inicios, requirió para su desempeño de la acumulación y procesamiento de datos. Con esos datos se podían, entre otros cálculos, realizar tablas de vida o de probabilidad de eventos que permitían evaluar riesgos. En estadística se estableció, con el teorema del límite central, la forma de la distribución de probabilidad de variables aleatorias cuando se tienen muestras suficientemente grandes. Es decir, la calidad de un modelo de inferencia estadístico estará directamente relacionado, entre otras cosas, con la cantidad de datos involucrados. Por tanto, es objetivo prioritario para la ciencia actuarial, disponer de datos, en cantidad y calidad, que permitan la generación de sus modelosEn: Actuarios. - Madrid : Instituto de Actuarios Españoles, 1990-. - 01/05/2017 Número 40 - mayo 2017 , p. 7-91. Big data. 2. Ciencias Actuariales y Financieras. 3. Modelos actuariales. 4. Business intelligence. 5. Sistemas de información y comunicación. I. Título.
