C考点.doc
大小:(1.16 MB)

只需: 5 个论坛币  马上下载

6.zero modified distribution

7.总损失的方差公式

8.计算Pr（S=n），其中S是总损失随机变量

9.求mean square error

10.bias

11.分组数据的经验累积分布函数的求法（ogive和histogram的求法）

12. 计算Kaplan-Meier估计量，给了两组损失规模的数据，两组有不同的免赔额和保单限额，把两组数据合并，计算S(某个值)的KM估计。

13.样本中给了不同时间点的死亡人数和暴露数，用K-M估计法估计S（t），其中t是数据中的最后一个时点，假设在时间点t后随机变量服从指数分布，求这个指数分布的参数

14.用一组数据求S（c）的N-A估计值

15.K-M估计量的方差

16.N-A估计量的线性置信区间和log transformed置信区间

17.经验分布的kernel smooth，不是用的均匀平滑或者三角平滑，题目中给出了一个k（x）的具体分布

18.矩估计法

19.最大似然估计法，处理的数据是非完备数据，带保单限额和免赔额

20.uniform distribution 中参数的矩估计和最大似然估计的估计值，以及判断是否合理（很多时候用矩估计法估计均匀分布中的参数是不合理的）

21.指数分布中参数的最大似然估计，所给的数据是非完备数据，manual中介绍了一种简便方法

22.判断p-p plots图像哪个符合题意，注意：p-p plots图像的横坐标是某点经验累积函数，这个经验累积函数的分母不是n，是n+1

23.chi-squar检验

24.likelihood ratio检验，原假设是一个指数分布的参数=10000，备择假设是这个指数分布的参数不等于10000

25.Bayes 信度，先验分布是离散型分布和连续性分布都考了

26.Bayesian Credibility：Poisson/Gamma

27.Buhlmann-Straub Credibility

28.Buhlmann信度考了大概三道题

29.如果假设model属于线性指数族，先验分布是其共轭分布，则Buhlmann信度估计值和Bayes估计是相等的，那道题用Buhlmann比较简单

30.Empirical Bayes Non-Parametric Methods和Empirical Bayes Semi-Parametric Methods各考了一道题