Analysing different type of insuran

Analysing different type of insurance data, including auto portfolios, Hilbe (2014) argues that NB1 and NB2 are valuable models both to diagnose and to adjust overdispersion in data. Hence, there is no empirical evidence in the literature to support a certain count model, given the fact that the overdispersion appears for several reasons as discussed previous in this section.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์ประเภทของประกันข้อมูล รวมทั้งพอร์ตการลงทุนอัตโนมัติ Hilbe (2014) แย้งว่า NB1 และ NB2 เป็นรุ่นที่มีคุณค่าทั้ง การวินิจฉัย และ การปรับ overdispersion ในข้อมูล ด้วยเหตุนี้ มีหลักฐานเชิงประจักษ์ในวรรณคดีบางจำนวนแบบ สนับสนุนให้ความจริงที่ว่า overdispersion ที่ปรากฏขึ้นด้วยเหตุผลหลายประการตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ในส่วนนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์ประเภทที่แตกต่างกันของข้อมูลประกันรวมทั้งพอร์ตการลงทุนอัตโนมัติ Hilbe (2014) ระบุว่า NB1 และ NB2 มีรูปแบบที่มีคุณค่าทั้งในการวินิจฉัยและการปรับ overdispersion ในข้อมูล ดังนั้นไม่มีหลักฐานเชิงประจักษ์ในวรรณคดีที่จะสนับสนุนรูปแบบนับบางอย่างได้รับความจริงที่ว่า overdispersion ปรากฏขึ้นด้วยเหตุผลหลายประการตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ในส่วนนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิเคราะห์ชนิดของข้อมูลด้านการประกันภัย รวมถึงพอร์ตอัตโนมัติ hilbe ( 2014 ) ระบุว่า nb1 NB2 มีคุณค่าและรูปแบบทั้งการวินิจฉัยและการปรับ overdispersion ในข้อมูล ดังนั้น ไม่มีหลักฐานเชิงประจักษ์ในวรรณกรรมเพื่อสนับสนุนรูปแบบการนับหนึ่ง ให้ข้อเท็จจริงว่า overdispersion ปรากฏหลายประการตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ในส่วนนี้