Rozdělení typu (a,b,0) v neživotním pojištění
Distributions of (a,b,0) type in non-life insurance
bachelor thesis (DEFENDED)

View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/182507Identifiers
Study Information System: 250720
Collections
- Kvalifikační práce [11335]
Author
Advisor
Referee
Mazurová, Lucie
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Financial Mathematics
Department
Department of Probability and Mathematical Statistics
Date of defense
21. 6. 2023
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
Czech
Grade
Very good
Keywords (Czech)
diskrétní rozdělení|neživotní pojištění|třída (a b 0)|odhad parametrůKeywords (English)
discrete distributions|non-life insurance|(a b 0) class|parameter estimationNejprve je představena definice rozdělení typu (a, b, 0). Následně je ukázáno, která známá rozdělení definici splňují, které parametry a, b jim přísluší a jsou určeny konkrétní množiny parametrů pro každé z rozdělení. Potom je dokázáno, že žádná další rozdělení tuto definici splňovat nemohou. Je představena metoda maximální věrohodnosti odhadu parametrů a, b přímo z dat. Na závěr je vypracována simulační studie, ve které se porovná- vají pravděpodobnosti z odhadnutého rozdělení typu (a, b, 0) z konkrétních dat metodou maximální věrohodnosti s empirickými relativními četnostmi spočítanými z dat. 1
First, a definition of the distribution type (a, b, 0) is introduced. Next, it is shown which known distributions satisfy this definition, the parameters a and b that correspond to them, and specific sets of parameters for each of the distributions are determined. Then, it is proven that no other distributions can satisfy this definition. A maximum likelihood estimation method for estimating the parameters a and b directly from the data is presented. Finally, a simulation study is conducted, in which the probabilities from the estimated distribution type (a, b, 0) from specific data using the maximum likelihood method are compared with the empirical relative frequencies calculated from the data. 1