个人和集体当前风险模型的开发。
modelo-risco的Python项目详细描述
当前风险模型
{bq 1}安装
导入个人风险模型测试类模型风险指数
只有1种风险
让我们初始化一个只有一个风险的对象。在
信息：
- n=100
- q=0.1
- 分配B
使用生成的参数创建对象模型风险指标：
{pr2} {pr 3} 邪恶的希望 {pr 4} {pr 5}险恶方差
{pr}$ {pr 7}默认险恶偏差
{pr 8} {pr 9}变异系数
变异系数
（p>打印(修正系数o变量（））有安全负荷的期望值原则的纯保费
{pr 10} {pr 11}具有安全性和商业负载的商业保险费
{pr 12} {pr 13}以邪恶者α概率战胜总奖的正常进近奖励
{pr 14} {pr 15}安全荷载，Creer克服总奖金的α概率
{pr 16} {pr 17}不止一种风险
需要使用NumPy数组。
- n=[200，150，50]
- q I=[0.12，0.1，0.05]
- 分配B
1号风险
{tb2}2号风险
{tb 3}3号风险
{tb 4} {pr 18} {pr 19} {pr 20} {pr21} {pr 22} {pr 23}$ {pr 24} {pr 25} {pr 26}$ {pr 27}$ {pr 28} {pr 29}$ {pr 10} {pr31}$ {pr 12} {pr 33} {pr 34}$ {pr35}$ {pr 36}$ {pr 37}$ {bq 2} RiscoCol模型测试引入集体风险模型
信息：
- 分布N
- 分布X
模型初始化
{pr 39}$ {pr 40} 邪恶的希望 {pr 41}$ {pr 42}$险恶方差
{pr 43}$ {pr 44}$默认险恶偏差
{pr 45}$ {pr 46}$邪恶变异系数
{pr 47}$ {pr 48}$具有安全负载的期望值原理的纯粹奖品
{pr 49} {pr 50}有安全加载和商业加载的商业奖
{pr51} {pr 52}以集体邪恶者克服总奖励的α概率的正常方法获得奖励
{pr53} {pr54}$利用集体险恶分子克服总奖金的α概率的正态方法进行安全加载
{pr55} {pr 56}- 项目
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