Return to search

Draudos suminių išmokų skirstinio analizė / The anglysis of distribution of insurance total payout

Šiame darbe nagrinėjama atsitiktinio dėmenų (atsitiktinių dydžių) skaičiaus skirstinio funkcijos aproksimacijos normaliuoju dėsniu tolygusis ir netolygusis įverčiai. Atsitiktinių dydžių atsitiktinio dėmenų skaičiaus suma traktuojama kaip draudėjo suminės išmokos. Pilnai išnagrinėtas atvejis, kai atsitiktinis dėmenų skaičius yra homogeninis Puasono procesas. Kita darbo dalis skirta atvejui, kai nėra Puasono procesas. Darbą sudaro 8 dalys: įvadas, analitinė – metodinė dalis, rezultatai, kuriais remsimės darbe, darbo tikslas, darbo rezultatai, publikuotas straipsnis, išvados, literatūros sąrašas. Darbo apimtis – 49 p. teksto be priedų, 2 iliustr., 4 bibliografiniai šaltiniai. / This work analyses the even and not even evaluations of distribution function approximation of random amount of random variables using normal law. The sum of random amount of random variables is treated as assurers total payout. In this paper there is fully explored the case when (random amount of random values) is homogeneous Poisson process. The other part of this work explores the case when is not a Poisson process. Structure: introduction, analytical – methodical part, results, are used in work, woprk point, work results, conclusions, references. Thesis consist of: 49 p. text without appendixes, 2 pictures, 4 bibliographical entries.

Identiferoai:union.ndltd.org:LABT_ETD/oai:elaba.lt:LT-eLABa-0001:E.02~2008~D_20080625_161416-64673
Date25 June 2008
CreatorsAtroškaitė, Ramunė
ContributorsSaulis, Leonas, Padvelskis, Kazimieras, Deltuvienė, Dovilė, Vilnius Gediminas Technical University
PublisherLithuanian Academic Libraries Network (LABT), Vilnius Gediminas Technical University
Source SetsLithuanian ETD submission system
LanguageLithuanian
Detected LanguageUnknown
TypeMaster thesis
Formatapplication/pdf
Sourcehttp://vddb.library.lt/obj/LT-eLABa-0001:E.02~2008~D_20080625_161416-64673
RightsUnrestricted

Page generated in 0.0023 seconds