37. 时间序列的主要线性模型 - 3
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【名师课堂】《风险模型与非寿险精算学》授课讲师 谢远涛——对外经济贸易大学课程
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1连续变量随机分布 - 107:59- 2连续变量随机分布 - 307:58
3离散随机变量分布08:58
4【名师课堂】《风险模型与非寿险精算学》授课讲师：谢远涛——对外经济贸易大学课程(1-3 估计)07:00
5拟合优度检验03:04
6混合分布03:33
7【名师课堂】《风险模型与非寿险精算学》授课讲师：谢远涛——对外经济贸易大学课程(1-6 真题)02:54
8分保协议07:24
9通货膨胀06:40
10参数估计04:09
11&2-6 超额保单和真题08:52
12承保风险的一般特征02:58
13短期保险合约建模08:05
14聚合风险模型 - 111:49- 15聚合风险模型 - 311:54
16【名师课堂】《风险模型与非寿险精算学》授课讲师：谢远涛——对外经济贸易大学课程(3-4 真题)04:10
17比例和超额赔款再保险的总索赔分布 - 108:32- 18比例和超额赔款再保险的总索赔分布 - 308:33
19个体风险模型08:03
20参数可变性不确定性 - 110:39- 21参数可变性不确定性 - 310:38
22Copula的概念和性质 - 113:43- 23Copula的概念和性质 - 313:48
24copula的构造 - 111:40- 25copula的构造 - 311:40
26应用与拟合 - 108:34- 27应用与拟合 - 308:32
28广义极值分布 - 108:13- 29广义极值分布 - 308:17
30区块极值法01:41
31广义极值分布的应用02:25
32广义帕累托分布 - 106:39- 33广义帕累托分布 - 306:44
34单变量时间序列的特点03:23
35时间序列的主要线性模型 - 111:35- 36时间序列的主要线性模型 - 211:37
- 37时间序列的主要线性模型 - 311:35
38趋势和季节性05:14
39时间序列分析206:08
40用Box-Jenkins法拟合时间序列模型 - 108:42- 41用Box-Jenkins法拟合时间序列模型 - 308:48
42机器学习概念 - 105:34- 43机器学习概念 - 305:32
44有监督学习应用 - 110:16- 45有监督学习应用 - 310:15
46无监督学习应用 - 108:12- 47无监督学习应用 - 308:11
48贝叶斯理论06:19
49先验分布和后验分布09:31
50损失函数 - 110:42- 51损失函数 - 310:40
52信度理论 - 105:26- 53信度理论 - 305:23
54贝叶斯信度 - 110:13- 55贝叶斯信度 - 310:10
56真题05:19
57经验贝叶斯信度理论 - 113:09- 58经验贝叶斯信度理论 - 313:08
59EBCT模型2 - 109:02- 60EBCT模型2 - 309:08
61真题09:03
62指数分布族 - 106:59- 63指数分布族 - 306:58
64链接函数和线性预测子08:03
65模型估计 - 105:35- 66模型估计 - 305:35
67残差分析和模型拟合评估 - 108:36- 68残差分析和模型拟合评估 - 308:35
69损失进展法 - 112:36- 70损失进展法 - 312:34
71案均赔偿法定 - 107:50- 72案均赔偿法定 - 307:54
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