A Bayesian perspective can be explo

A Bayesian perspective can be exploited to combine point and uncertainty estimates derived from bifurcated models. For example, Verrall (2007) assumes the actuary selects volume-weighted average link ratios from the most recent five years but derives variation estimates that reflect information from all years, not just the most recent five. Verrall’s approach holds promise as actuaries become more comfortable with the Bayesian perspective, which can be useful for combining statistics and judgment but which requires “prior” distributions and sophisticated statistical software.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มุมมองทฤษฎีสามารถนำไปรวมมาจากแบบจำลอง bifurcated ประเมินจุดและความไม่แน่นอน ตัวอย่าง Verrall (2007) สมมตินักคณิตศาสตร์ประกันภัยเลือกเชื่อมโยงเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักปริมาณอัตราส่วนจาก 5 ปีล่าสุด แต่มาประเมินการเปลี่ยนแปลงที่สะท้อนจากทุกปี ไม่เพียง 5 ล่าสุด วิธีการของ Verrall ถือสัญญาเป็น actuaries กลายเป็นสะดวกสบายมากขึ้นกับมุมมองทฤษฎี ซึ่งสามารถใช้สำหรับรวมสถิติและคำพิพากษา แต่ที่ต้องใช้ "ก่อน" การกระจายและซอฟต์แวร์ทางสถิติที่ซับซ้อน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มุมมองแบบเบย์สามารถใช้ประโยชน์ในการรวมจุดและความไม่แน่นอนประมาณการที่ได้จากแบบจำลอง bifurcated ตัวอย่างเช่นเวอร์รอล (2007) ถือว่าคณิตศาสตร์ประกันภัยเลือกอัตราส่วนลิงค์เฉล​​ี่ยปริมาณการถ่วงน้ำหนักจากที่ผ่านมามากที่สุดห้าปี แต่เกิดการเปลี่ยนแปลงประมาณการที่สะท้อนให้เห็นข้อมูลจากทุกปีไม่เพียง แต่ที่ผ่านมาส่วนใหญ่ห้า วิธีเวอร์รอลที่ถือสัญญาเป็นสถิติกลายเป็นความสะดวกสบายมากยิ่งขึ้นด้วยมุมมองแบบเบย์ซึ่งจะมีประโยชน์สำหรับการรวมสถิติและการตัดสิน แต่ที่ต้องมีการกระจาย "ก่อน" และซอฟต์แวร์ทางสถิติที่ซับซ้อน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มุมมองของงานสามารถใช้ประโยชน์เพื่อรวมจุดและความไม่แน่นอนที่ได้จากแบบประเมิน bifurcated . ตัวอย่างเช่น แวร์เริล ( 2007 ) ถือว่านับคะแนนเลือกปริมาณอัตราส่วนเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักจากลิงค์ล่าสุดห้าปี แต่มาจากการเปลี่ยนแปลงประมาณการที่สะท้อนข้อมูลจากทุกปี ไม่เพียง แต่ล่าสุด 5วิธีการของแวร์เริลถือสัญญาเป็นสถิติสะดวกสบายมากขึ้น ด้วยมุมมองแบบเบส์ ซึ่งจะมีประโยชน์สำหรับการรวมสถิติและการตัดสินใจ แต่ที่ต้องใช้ " การกระจายก่อน " และซอฟต์แวร์ทางสถิติที่ซับซ้อน