予測保険金請求が

Question

私は病気のDと診断された後、特定の疾患D.

に苦しむ患者のために、この保険金請求データを持って、患者は様々な治療のための請求を行います。各クレームについて、診断クレームが行われた後の日数、請求金額、およびその他のいくつかのカテゴリ変数に関するデータがあります。

このデータを使用して、今後12カ月以内に各患者がどのくらいの請求権を得ようとしているか予測する必要があります。

私は時系列予測の経験が豊富なため、どのように行うのかよくわかりません。私が見たすべてのチュートリアルでは、各データ行の日付を持つデータセットがあります。

使用するモデリング手法とそのデータをどのように適合させるのかをお勧めしますか？サンプルデータ

Answer 1

の

画像は、各患者は、今後12ヶ月に主張しようとしているどのくらい、私は最良の選択は、ポアソン回帰だと思うどのくらいのあなたのを予測したいので、時系列分析ではなく

まず、あなたの依存値（y）は「2ヶ月の患者からの請求」となります。ここで、応答変数はcountです。

ここで、依存（y）に影響を与える要因（独立した値x）は何かを把握しなければなりません。

一部のデータはカテゴリに分類されています。したがって、回帰手法を適用する場合、最も適切なものはポアソン回帰モデルです。