汽车保险的精算模型及其应用

本文应用我国一家保险公司的实际数据 ,对各种可以反映保单持有人索赔次数的模型 (包括负二项模型、泊松 -逆高斯模型、二元风险模型、三元风险模型、二项 -贝塔模型和负二项 -帆塔模型 )分别进行了拟合 ,结果表明三元风险模型拟合效果最好 ,因此利用三元风险模型构造了对保单持有人根据后验风险的大小调整其续期保费的系统     

曹雪芹懂概率吗?

概率论产生于对机会游戏和赌博的研究.凡是机会游戏和赌博的问题,都可以计算各种事件出现的概率.同时,也可以通过事件出现的概率对事件的真伪作出合理的推断. 在《红楼梦》原著第63回、电视连续剧第24集“怡红院群芳开在宴”中,写到宝玉过生日,晚上请来了林黛玉、史湘云、薛宝钗、李纨、贾探春、薛宝琴等在怡红院玩掷骰子抽签的游戏.大家围成一圈,按照掷出骰子的点数数到谁,谁就从签筒中抽出一签,并按照签上所写的要求,或罚做诗,或罚喝酒.按照电视连续剧编剧周雷的考证,其座位顺序和掷骰子结果见右图和下表: 开始时,由晴霎第一个摇装有四个…     

末敏弹室内半实物仿真系统设计(英文)

设计了末敏弹红外敏感器室内半实物仿真系统,研究了末敏弹在攻击目标过程中的姿态控制以及对目标的识别率.系统采用半实物仿真技术,利用Multi-Gen Creator软件生成战场环境中所需要的场景和目标的三维可见光模型,并附上相应红外纹理.通过虚拟视场样机模拟生成红外敏感器扫描视场所产生的场景的红外数字信号.将末敏弹的探测系统——红外敏感器作为实体引入到仿真系统中参与试验,并和其它物理模型、数学模型构成闭合回路,完成了末敏弹的实时仿真功能.仿真结果表明,红外敏感器能够对目标进行完全识别,并具有误检率和漏检率低的优点.     

《探索性数据分析》

原著名：ＵｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇＲｏｂｕｓｔａｎｄＥｘｐｌｏｒａｔｏｒｙＤａｔａＡｎａｌｙｓｉｓ译人员：陈忠琏、郭德嫒校译人员：杨振海书评：探索性数据分析是美国当代著名统计学家ＪｏｈｎＷＴｕｋｅｙ在本世纪６０年代开创的一个新的统计研究方向。１９６２年他发表了《ＴｈｅＦｕｔｕｒｅｏｆＤａｔａＡｎａｌｙｓｉｓ》,做了奠基性的工作。在１９７０年他出版了这个新领域的第一本专著《ＥｘｐｌｏｒａｔｏｒｙＤａｔａＡｎａｌｙｓｉｓ》。之后,Ｔｕｋｅｙ与ＦｒｅｄｅｒｉｃｋＭｏｓｔｅｌｌｅｒ和ＤａｖｉｄＣＨｏ…     

序贯调整估计量——不完全事后分层估计的新方法

在使用多个分类变量对样本进行交叉事后分层时,边缘总值已知、格子总值未知的不完全事后分层问题是估计时经常面临的情况。序贯调整估计量是本论文提出的解决这一问题的新方法。在详细介绍了序贯调整估计程序后,论文用随机模拟的方法研究了该估计量的数学性质,并将其与经典的不完全事后分层估计量做了比较。     

负二项回归模型的推广及其在分类费率厘定中的应用

分类费率厘定中最常使用的模型之一是泊松回归模型,但当损失次数数据存在过离散特征时,通常会采用负二项回归模型。本文将两参数的负二项回归模型推广到了三参数情况,并用它来解决分类费率厘定中的过离散(over-dispersion)问题。本文通过对一组汽车保险损失数据的拟合表明,三参数的负二项分布回归模型可以有效改善对实际损失数据的拟合效果。     

对不完全事后分层的估计

事后分层估计量是抽样调查中经常用到的一种估计方法。在使用多个分类变量对样本进行交叉事后分层时,边缘总值已知、格子总值未知的不完全事后分层问题是估计时又常面临的情况。本论文将对这一情况进行系统的总结,给出两个经典的估计量:搜索比率估计量和广义搜索比率估计量。     

红外探测器模拟器中多通道数模转换输出不一致性校正

针对多通道数模转换电路输出不一致性问题,将两点非均匀性校正算法引入到不一致性问题中,提出了一种不一致性两点校正模型。通过分析红外探测器模拟器输出信号的样本数据,获得不一致性校正因子,并在现场可编程门阵列核心处理器中实现了该不一致性校正模型。利用红外探测器模拟器模拟320×256中波红外制冷探测器的输出信号,获得不一致性校正前后的图像。通过比较分析表明:校正前图像列平均灰度最大起伏量为15,校正后为5,相对改善了约66.7%。     

零膨胀广义泊松回归模型与保险费率厘定

在保险产品的分类费率厘定中,最常使用的模型之一是泊松回归模型.当损失数据存在零膨胀(zero-in flated)特征时,通常会采用零膨胀泊松回归模型.在零膨胀泊松回归模型中,一般假设结构零的比例参数φ为常数,不受费率因子的影响,这有可能背离实际情况.假设参数φ与费率因子之间存在一定关系,并在此基础上建立了零膨胀广义泊松回归模型,即Z IGP(τ)回归模型.通过对一组汽车保险损失数据的拟合表明,Z IGP(τ)回归模型可以有效地改善对实际数据的拟合效果,从而提高费率厘定结果的合理性.