A MATHEMATICAL EXPLANATIONLosses de

A MATHEMATICAL EXPLANATION
Losses depend on two random variables. The first is the number of losses that will occur in a
specified period. For example, a healthy policyholder with hospital insurance will have no losses
in most years, but in some years he could have one or more accidents or illnesses requiring
hospitalization. This random variable for the number of losses is commonly referred to as the
frequency of loss and its probability distribution is called the frequency distribution. The second
random variable is the amount of the loss, given that a loss has occurred. For example, the
hospital charges for an overnight hospital stay would be much lower than the charges for an
extended hospitalization. The amount of loss is often referred to as the severity and the probability
distribution for the amount of loss is called the severity distribution. By combining the frequency
distribution with the severity distribution we can determine the overall loss distribution.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คำอธิบายทางคณิตศาสตร์ความเสียหายที่เกิดขึ้นกับทั้งสองตัวแปรสุ่ม
ที่แรกก็คือจำนวนของการสูญเสียที่จะเกิดขึ้นในระยะเวลาที่กำหนด ยกตัวอย่างเช่นกรมธรรม์ประกันสุขภาพที่มีโรงพยาบาลจะมีการสูญเสียไม่มีในปีที่ผ่านมากที่สุดแต่ในบางปีเขาจะมีหนึ่งหรือเกิดอุบัติเหตุหรือโรคที่ต้องรักษาในโรงพยาบาล นี้ตัวแปรสุ่มสำหรับจำนวนของการสูญเสียที่มักจะเรียกกันว่าความถี่ของการสูญเสียและการกระจายความน่าจะเป็นของมันจะถูกเรียกว่าการกระจายความถี่ ที่สองตัวแปรสุ่มคือปริมาณของการสูญเสียที่ได้รับการสูญเสียที่เกิดขึ้น ยกตัวอย่างเช่นค่าใช้จ่ายในโรงพยาบาลสำหรับการพักค้างคืนที่โรงพยาบาลจะต่ำกว่าค่าใช้จ่ายสำหรับการรักษาในโรงพยาบาลขยาย ปริมาณการสูญเสียมักจะเรียกว่าเป็นความรุนแรงและความน่าจะเป็นการกระจายปริมาณการสูญเสียที่เรียกว่าการกระจายความรุนแรง โดยการรวมความถี่การจัดจำหน่ายที่มีการกระจายความรุนแรงที่เราสามารถตรวจสอบการกระจายการสูญเสียโดยรวม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คำอธิบายทางคณิตศาสตร์
ขาดทุนขึ้นอยู่กับสองสุ่มตัวแปร แรกคือจำนวนของการสูญเสียที่จะเกิดขึ้นใน
ระบุระยะเวลา ตัวอย่างเช่น สิทธิประกันสุขภาพกับโรงพยาบาลจะไม่มีขาดทุน
ปีมากที่สุด แต่ในบางปี แต่เขาสามารถมีหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งเกิดอุบัติเหตุหรือความเจ็บป่วยที่ได้รับ
hospitalization .นี้ตัวแปรสำหรับจำนวนของการสูญเสียเป็นปกติจะเรียกว่า
ความถี่ของการสูญเสียและการแจกแจงความน่าจะเป็นเรียกว่าการแจกแจงความถี่ . ตัวแปรแบบที่สอง
คือปริมาณของการสูญเสีย ระบุว่ามีการสูญเสียเกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น ค่าใช้จ่ายสำหรับการเข้าพัก
โรงพยาบาลโรงพยาบาลค้างคืนจะน้อยกว่าค่าใช้จ่ายสำหรับ
ไปรักษาในโรงพยาบาลยอดขาดทุนมักจะเรียกว่า ความรุนแรงและความน่าจะเป็น
จำหน่ายยอดขาดทุน เรียกว่า ความรุนแรง การกระจายสินค้า โดยการรวมการกระจายความถี่
ที่มีความรุนแรง เราสามารถตรวจสอบการแจกแจงความสูญเสียโดยรวม