从数据认出 (a,b,0) 分布：比值图

看出险次数的频数表，它更像泊松、二项还是负二项？

SOA FAMSOA ASTAMCAS MAS-I按输入的参数计算
对过的标准答案
2 条
覆盖的考试公式
1 个
参数
3 个
开源库
1 个

01当场运行

改一个参数，当场重算

正在用默认参数运行，计算量大的方法最多要 20 秒。

04出处和说明

公式从哪里来，有什么限制

列出参考的教材、论文和考试公式条目。方法的限制和实现上的说明也写在这里。

参考

  • Loss Data Analytics 第 2 版（Frees 等，CC BY 4.0）3.3 节 (a,b,0) 类
  • Klugman、Panjer、Willmot：Loss Models6.5 节 The (a,b,0) class

覆盖的考试公式

  • FRS-005(a,b,0) 与 (a,b,1) 分布族、零截断与零修正FAMASTAMMAS-I

公式条目按精算考试的公式表整理，编号和中文名是平台自己的。

这个方法算什么

算 k·n_k/n_{k−1}，对 k 做直线回归。斜率约为 0 是泊松，大于 0 是负二项，小于 0 是二项；再对照方差和均值。

说明和限制

  • 尾部的格观测数少，比值波动大。只把它当成看图的工具，选定分布后用最大似然拟合（frequency_severity.fit_counts）。
  • 加权时按 n_{k−1} 加权，观测多的格影响大。

数据

按输入的频数表计算。默认数据是 Loss Data Analytics 3.7 节的新加坡车险出险次数。

开源库和版本

  • numpy2.4.6BSD-3-Clause数值计算

05同族的方法

频率与强度，还有 10 个方法

同一个方法族里的其他方法。在智能体里，用一句话就能调用这些方法。

在智能体里这样问“看出险次数的频数表，它更像泊松、二项还是负二项？”