Big Data, situación y desafíos para la ciencia actuarial

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<dc:creator>Berlanga, Antonio</dc:creator>
<dc:date>2017-05-01</dc:date>
<dc:description xml:lang="es">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 modelos.</dc:description>
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<dc:language>spa</dc:language>
<dc:rights xml:lang="es">InC - http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/</dc:rights>
<dc:subject xml:lang="es">Big data</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Ciencias Actuariales y Financieras</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Modelos actuariales</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Business intelligence</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Sistemas de información y comunicación</dc:subject>
<dc:type xml:lang="es">Artículos y capítulos</dc:type>
<dc:title xml:lang="es">Big Data, situación y desafíos para la ciencia actuarial</dc:title>
<dc:format xml:lang="es">3 p.</dc:format>
<dc:relation xml:lang="es">En: Actuarios. - Madrid : Instituto de Actuarios Españoles, 1990-. - 01/05/2017 Número 40 - mayo 2017 , p. 7-9</dc:relation>
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