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Titlebook: Schadenversicherung: Kalkulation der Nettorisikopr?mie; Haftpflicht, Kraftfa Kai Bruchlos,Joachim Kockmann Textbook 2022 Der/die Herausgebe

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 19:38:43 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
書目名稱Schadenversicherung: Kalkulation der Nettorisikopr?mie
副標題Haftpflicht, Kraftfa
編輯Kai Bruchlos,Joachim Kockmann
視頻videohttp://file.papertrans.cn/862/861262/861262.mp4
概述Spartenübergreifende Darstellung der Nettorisikopr?mie.Private Krankenversicherung als Schadenversicherung.Einige praxisorientierte Themen didaktisch aufbereitet, detaillierte Darstellung branchenübli
圖書封面Titlebook: Schadenversicherung: Kalkulation der Nettorisikopr?mie; Haftpflicht, Kraftfa Kai Bruchlos,Joachim Kockmann Textbook 2022 Der/die Herausgebe
描述Die Nettorisikopr?mie als kalkulatorischer Kern der Versicherungspr?mie ist für den Wettbewerb von gro?er Bedeutung. Dementsprechend ist es ein Anliegen dieses Buches, einen überblick über die verschiedenen in der Praxis eingesetzten Verfahren der Kalkulation zu geben und dies auch spartenübergreifend. Dafür wird eine allgemeine Notation verwendet, die die Verbindung zu den spartenspezifischen Darstellungen der Nettorisikopr?mie erm?glicht..Das Buch besteht aus den zwei Teilen Kalkulation und Verfahren. Im ersten Teil wird ausgehend von den Grundbegriffen der Schadenversicherung das mathematische Modell der Nettorisikopr?mie entwickelt und die verschiedenen Sch?tzverfahren der Nettorisikopr?mie in den einzelnen Sparten dargestellt. Im zweiten Teil werden die statistischen Mittel und Theorien wie Ausgleichsverfahren, Credibility und GLM zur Verfügung gestellt. ..Dieses Buch wendet sich einerseits an Studierende der Versicherungsmathematik; für sie sind auch die übungsaufgaben gedacht. Und andererseits soll das Buch zur Diskussion unter Versicherungsmathematikern bezüglich der Verbesserung der Sch?tzmethoden anregen, wozu auch die vollst?ndig gerechneten Beispiele dienen k?nnen..
出版日期Textbook 2022
關鍵詞Schadenversicherung; Kalkulation Nettorisikopr?mie; Sch?tzverfahren; Ausgleichsverfahren; Credibility; Ve
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-662-65852-9
isbn_softcover978-3-662-65851-2
isbn_ebook978-3-662-65852-9
copyrightDer/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer-Verlag GmbH, DE, ein Tei
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書目名稱Schadenversicherung: Kalkulation der Nettorisikopr?mie影響因子(影響力)




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發(fā)表于 2025-3-21 20:28:10 | 只看該作者
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 03:12:19 | 只看該作者
地板
發(fā)表于 2025-3-22 05:16:35 | 只看該作者
5#
發(fā)表于 2025-3-22 11:34:46 | 只看該作者
t pairwise distances; these distances are then input to an outlier detector. In particular, we study the impact of several Random Forest-based distances, including advanced and recent ones, on different outlier detectors. We evaluate thoroughly our methodology on nine benchmark datasets for outlier
6#
發(fā)表于 2025-3-22 15:34:19 | 只看該作者
rained environments commonly found in online continual learning for image analysis. This work evaluates several rehearsal training strategies for continual online learning and proposes the combined use of a drift detector that decides on (a) when to train using data from the buffer and the online st
7#
發(fā)表于 2025-3-22 19:31:26 | 只看該作者
Kai Bruchlos,Joachim Kockmannhis paper, we present a method to address the domain shift without relying on fine-tuning. Our proposed approach utilizes weakly supervised region prototypes acquired from image-caption pairs. We construct a visual vocabulary by associating the words in the captions with region proposals using CLIP
8#
發(fā)表于 2025-3-22 23:31:56 | 只看該作者
9#
發(fā)表于 2025-3-23 03:40:03 | 只看該作者
10#
發(fā)表于 2025-3-23 07:47:41 | 只看該作者
Kai Bruchlos,Joachim Kockmann we attempt to learn a graph strucure closely linked with the feature selection process. The idea is to unify graph construction and data transformation, resulting in a new framework which results in an optimal graph rather than a predefined one. Moreover, the .-norm is imposed on the transformation
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