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4.1 比例和超额赔款再保险的总索赔分布(下)
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      [1] 1.0 分布的基本概念
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      [2] 1.1 连续随机变量分布(上)
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      [3] 1.1 连续随机变量分布(下)
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      [4] 1.2 离散随机变量分布
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      [5] 1.3 参数估计
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      [6] 1.4 拟合优度检验
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      [7] 1.5 混合分布
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      [8] 1.6 真题
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      [9] 2.1 分保协议
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      [10] 2.2 特定分布(上)
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      [11] 2.2 特定分布(下)
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      [12] 2.3 通货膨胀
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      [13] 2.4 参数估计
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      [14] 2.5 超额保单 &2.6 真题
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      08:52
      [15] 3.1 承保风险的一般特征
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      [16] 3.2 短期保险合约建模
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      [17] 3.3 聚合风险模型(上)
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      [18] 3.3 聚合风险模型(下)
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      [19] 3.4 真题
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      [20] 4.1 比例和超额赔款再保险的总索...
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      [21] 4.1 比例和超额赔款再保险的总索...
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      [22] 4.2 个体风险模型
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      [23] 4.3 参数可变性/不确定性(上)
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      [24] 4.3 参数可变性/不确定性(下)
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      [25] 7.1 单变量时间序列的特点
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      [26] 7.2 平稳随机序列
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      [27] 7.3 时间序列的主要线性模型(上...
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      [28] 7.3 时间序列的主要线性模型(中...
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      [29] 7.3 时间序列的主要线性模型(下...
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      [30] 5.1 Copula的概念和性质(...
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      [31] 5.1 Copula的概念和性质(...
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      [32] 5.2 copula的构造(上)
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      [33] 5.2 copula的构造(下)
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      [34] 5.3 应用与拟合(上)
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      [35] 5.3 应用与拟合(下)
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      [36] 8.4 预测
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      [37] 8.5 多元时间序列模型
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      [38] 8.6 一些特殊的非平稳和非线性时...
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      [39] 6.1 广义极值分布(上)
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      [40] 6.1 广义极值分布(下)
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      [41] 6.2 区块极值法
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      [42] 6.3 广义极值分布的应用
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      [43] 6.4 广义帕累托分布(上)
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      [44] 6.4 广义帕累托分布(下)
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      [45] 9.1 机器学习概念
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      [46] 9.2 机器学习的分支
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      [47] 9.3 有监督学习应用(上)
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      [48] 9.3 有监督学习应用(下)
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      [49] 9.4 无监督学习应用(上)
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      [50] 9.4 无监督学习应用(下)
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      [51] 10.1 贝叶斯理论
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      [52] 10.2 先验分布和后验分布
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      [53] 10.3 损失函数(上)
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      [54] 10.3 损失函数(下)
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      [55] 10.4 真题
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