both statistics presented in this p

both statistics presented in this paper reach the same conclusion, meaning the existence of overdispersion within the studied insurance portfolio. Results of these tests showed that NB models correct the overdispersion, providing a better fit to the data in comparison to the Poisson model. Furthermore, the comparison of NB1 and NB2 models indicated that the last one is preferred. By using the likelihood ratio in order to test the fit of the NB2 model, the results suggest that this model is the most appropriate to deal with the problem of overdispersion and to predict the claim frequency for the analyzed auto insurance portfolio.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สถิติทั้งในกระดาษนี้ได้ข้อสรุปเดียวกัน ความหมาย การดำรงอยู่ของ overdispersion ภายในการศึกษาประกัน ผลของการทดสอบเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า NB รุ่นแก้ overdispersion ให้พอดีกับข้อมูลเปรียบเทียบกับแบบ Poisson นอกจากนี้ การเปรียบเทียบรุ่น NB1 และ NB2 ระบุว่า สุดท้ายต้อง โดยใช้อัตราส่วนโอกาสในการทดสอบความกระชับของรุ่น NB2 ผลแนะนำว่า รุ่นนี้จะเหมาะสมที่สุด เพื่อจัดการกับปัญหาของ overdispersion และทำนายความถี่เรียกร้องสำหรับการวิเคราะห์อัตโนมัติประกันผลงาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สถิติทั้งนำเสนอในบทความนี้ถึงข้อสรุปเดียวกันหมายถึงการดำรงอยู่ของ overdispersion ภายในผลงานการประกันการศึกษา ผลการทดสอบเหล่านี้แสดงให้เห็นว่ารุ่น NB แก้ไข overdispersion ให้แบบที่ดีขึ้นกับข้อมูลในการเปรียบเทียบกับรูปแบบปัวซอง นอกจากนี้การเปรียบเทียบ NB1 และ NB2 รุ่นชี้ให้เห็นว่าคนสุดท้ายที่เป็นที่ต้องการ โดยใช้อัตราส่วนในการสั่งซื้อเพื่อทดสอบความเหมาะสมของรูปแบบ NB2 ผลแสดงให้เห็นว่ารุ่นนี้เป็นที่เหมาะสมที่สุดในการจัดการกับปัญหาของการ overdispersion และจะทำนายความถี่เรียกร้องสำหรับการวิเคราะห์ผลงานการประกันภัยรถยนต์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ทั้งสถิติที่นำเสนอในบทความนี้ถึงข้อสรุปเดียวกัน หมายถึง การดำรงอยู่ของ overdispersion ภายในศึกษา ประกันผลงาน ผลของการทดสอบเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า NB รุ่นแก้ไข overdispersion ให้เหมาะสมกับข้อมูลในการเปรียบเทียบกับพารามิเตอร์รูปแบบ นอกจากนี้ การเปรียบเทียบแบบจำลอง nb1 NB2 ) และสุดท้ายคือต้องการ โดยใช้อัตราส่วนความน่าจะเป็นในการทดสอบความฟิตของ NB2 โมเดล พบว่ารุ่นนี้มีความเหมาะสมมากที่สุดที่จะจัดการกับปัญหาของ overdispersion และคาดการณ์ความถี่เรียกร้องแบบอัตโนมัติประกันผลงาน