1) Mixed Poisson distribution
混合Poisson分布
1.
Based on the claim numbers subject to mixed Poisson distribution and Poisson-Geometric distribution,when the claim amount of individual guarantee is subject to exponential distribution,this paper gives the distribution of accumulated claim amount and the expression of the mean claim amount of individual guarantee.
本文在索赔次数服从混合Poisson分布与复合Poisson-Geometric分布的基础上,当个体保单索赔额服从指数分布时,给出了累计索赔额服从的分布及个体保单的平均索赔额表达式。
2) Multi-risk Poisson distribution
多变量混合Poisson分布
3) compound Poisson distribution
复合Poisson分布
1.
We first introduce some properties of compound Poisson distribution.
考虑了含两个类的风险过程,首先介绍了复合Poisson分布的一些性质,在此基础上给出了含两个类的风险过程调节系数的近似。
4) poisson type mixed integral
Poisson混合型积分
5) compound Poisson-Geometric distribution
复合Poisson-Geometric分布
1.
The distribution can be generated by mixing ED and compound Poisson-Geometric distribution.
基于保险索赔的实际应用背景,本文引出了一类指数类混合型索赔次数的分布并研究了其散度(dispersion)性质,这类分布由复合Poisson-Geometric分布与指数类分布混合而得到,本文给出了拟合类分布的矩估计方法及我国汽车保险险索赔数据的应用实例,并给出了相应的检验结果。
6) Poisson distribution
Poisson分布
1.
Multinomial distribution and multi-Poisson distribution;
多项分布与多元Poisson分布
2.
Optimizing order strategies of twoechelon retailer system with Poisson distributions;
基于Poisson分布需求的两级零售系统最优订货策略
3.
Several kind of estimates of Poisson distribution s parameter;
Poisson分布参数的几种估计
补充资料：Poisson分布
Poisson分布
Poisson distribution
P‘凶刀l分布tP成岛仪l山目ri加‘阅;nvacco皿ap鱿npe皿e-湘IIHel 取非负整数值k二0，l，·的随机变量X的概率分布(prohabi石ty distribution):X取k的概率为 ，k 尸}X=k}二e一李，. 人!其中参数元>0.Poisson分布的母函数(ge~tmgful犯-tioll)和特征函数(d祖mctel七tic funCtion)相应为 (P(:)=。·“一’)和八t)二以pl元(e“一l)}.数学期望、方差和较高阶半不变量都等于元.Po讹。分布的分布函数 _、钾一刃 F(义)一谷〕“一‘卞·对千k二O，l，…可以表示为 :(、)一共f，人。一、，一1一、;+.(*)， k!J了--·，-一:+、，·，，其中S*，.(人)是参数为人十1的f分布(galllma-d治trlbutjojl)函数在点又处的值;因此，特另11有 p{X=k}=S*(元)一S*一J(又);或者表示为 F(k)=1一HZ、+2(2又)，其中H:*十2(2又)是白由度为2人一卜2的义2分布(‘cll卜squ:、耐’distributxon)函数在点2元处的值.分别服从参数为之，，…，元。的Po姚on分布的独立随机变量x.，二，龙之和，服从参数为元、十一卜之的Pojsson分布. 相反，如果二独立随机变量XI与XZ之和X，+X:服从Poisson分布则二随机变量X}和戈也都服从Po俪on分布(P:，泛KoB定理(Ra下kovth①rclll)).关于独立随机变量之和的分布收敛于Poisson分布，存在的一般允分必要条件.当只卜的时，随机变量(X一久)/寸下的极限分布是标准正态分布(no眼d distributio一飞). 氏姚on分布.最初是由5.Poisson(1837)在，7(试验次数)很大而p(成功概率)很小的情形下，推导二项分布(bino训al dis创bution)的渐近公式时得到的.见POis，”1定理(Po璐on tlleo爬111 2).Po讹。n分布很好地近似描绘许多物理现象(见【21，1，第6章).Po眺on分布是i午多离散型分布的极限分布，例如.超几何分布(hyperge。叱tric distribution)，负二项分布(11eg币ve bino二11 distribution)，代妙a分布(玛lyad讯ribution)，以及“质点按盒分配”问题中在其参数一定变化情形下产生的分布.在概率模型中，Poisson分布作为精确概率分布有很大作用.在随机过程论(见PI比以价过程(P溅on宜oce骆))中，Poisson分布作为精确概率分布其本质表现得最充分:Poisson分布是在固定时间段t内某些随机事件出现次数X(t)的分布 二(:卜、卜一平，、一。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条