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简述牙列印模的制取托盘的选择(以制取上、下颌全口印模为例)
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1来表示索赔事件在某2个小时时间段内发生的时间。该理赔员在该时段结束时处理索赔的状态为()。
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随机变量X的分布函数FX(x)是两个指数分布的综合,分布1是均值为1的指数分布,权重为0.25;分布2是
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在观察到任何理赔以前,你认为理赔额的大小服从参数为θ=10,α=1,2或者3的帕累托分布,三种情况等
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假设某险种的损失额服从参数为α=4,θ=900的帕累托分布,免赔额为200元。损失次数服从奇异负二项分
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一个科学家做实验,成功率为0.6,X表示到第一次成功的试验次数。根据[0,1]区间上均匀分布R的随机数
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某保单的理赔次数N服从参数为A的泊松分布,已知A又服从均值为1/4的指数分布,则该保单组合至少发生
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某保险公司的初始准备金为10,理赔过程是复合泊松过程,个别理赔额的分布为P(X=1)=0.5,P(X=2)=0.3,
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在包含3个生命体的死亡研究中,1人在t=3时死亡,1人在t=4时退出研究,1人在t=5时死亡。假设采用乘积
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若样本的生存分布为区间(0,15]上的均匀分布,则Var[S°(6)]=();(2)若没有均匀分布的假设,则估计值
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在观察到任何理赔以前,你认为理赔额的大小服从参数为θ=10,α=1,2或者3的帕累托分布,三种情况等概
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若该保险公司对每张保单的免赔额为2,则该保险公司的总赔付额的期望值与方差的和等于()。A.3760.8
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利用S°(t)估计S(t),则S°(5)、S°(12)的估计量分别为()。A.0.125,0B.0.125,0.125C.0.375,0D.0.375,0
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假设索赔次数服从Possion(3),理赔额服从帕累托分布(2,1000)。假设初始盈余为1000,安全附加为0.1,
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可信性标准是使得实际索赔次数低于期望索赔次数的110%的概率为95%,假设索赔次数服从泊松分布,则
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某团体由100人构成,每人有相同的死亡概率q=0.01,且每个人的死亡相互独立。现采用反函数法模拟该团
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对一个泊松盈余过程,已知如下信息:(1)理赔额变量分布为;P{X=0}=P{X=1}=0.5:(2)调节系数为ln4;(3)
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对患有急性白血病的21名病人的病情缓解时间进行观察,得到数据如下1,1,2,2,3,4,4,5,5,6,8,8,9,10,
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已知理赔数据样本如下:35,59,79,112,143,202。假设样本来自指数分布,且拟合分布参数用极大似然估
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一组免赔额为5的保单赔付样本为:6、7、7、9、11、17、21、34。假设初始损失额服从指数分布,则参数θ的极大
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