啊第一次发帖……为了MLC攒人品

先说一下我是6/22在北京考的，我们那个考场通过率还挺高的，题目也简单。

以下是题目回忆：
Inversion Method考了三个题，有一个印象比较深刻的是它告诉你有一个product是employee死掉之前可以每年拿2000，employee死掉之后如果spouse没死的话每年还可以拿1000，然后分别给你employee和spouse的F(e)和F(s)，让你用inversion method算两个trial的mean。但是值得注意的是spouse的F(s)是分段的，第一段是s=0的时候F(s)=0.4，但是trial2的F(s)=0.3，所以spouse那一部分的钱就没有了。
Bulhmann-Straub考了一道，Non parametric一道，Semi parametric一道，Bulhmann的discrete一道，continuous好像有吧，这个不记得了。
Bayesian continuous考的几乎都是那种不用你算数的，就是让你选出正确的posterior density function就完事了。Discrete考了一道吧，不难。
Limited Fluctuation Credibility考了一道，那个我没做出来，有点难度。
KM和NA考了四道左右的样子，这个我做的不好，两道题都不会做。有一道题太长了，就不赘述了。另一道题是给你到t=77的数据，但是让你算活到90的概率，并且让你用Exponential curve来估算t=77之后的数据（说真的这个题我没读懂，凑合看吧）。还考了logtransformed confidence interval for S(t)。
题外话：考了一道linear的confidence interval
Chi-square考了两三道吧，没有查表题（真的好仁慈），就是让你算test statistic而已。Kolmogov考了一两道，Schwarz考了一道（让你选best model）。
考了一道one parameter的delta method。
MLE考了三四道，没什么亮点，不难。
Aggregate Loss Model考了两题，不难。
Deductible和Limit考了一两道，有一个题是说有那么一个policy，分两个部分，part1付80%任何1000以下的loss，part2付90%那个loss超过1500的部分，问你expected payment per loss是多少。
考了一些基础的statistic，比如conditional variance啊什么的，不难。
Kernel Smoothing考了一个uniform的，给了10个data，告诉你F(12)=2.625（好像是这么个数），b≤5，问你b的值是多少。我很不好意思的承认我是代数进去挨个算的〒▽〒 这是我考的第一个题，刚上来有点方。
有一道题是给你一个图，上面有一个Exponential的f(x)图像，和一个empirical distribution的f(x)图像，让你求它俩variance的absolute value……很抱歉的说这个题我也不会……empirical那个我到最后都没算出来……我是弱鸡……
TVaR考了一道，很简单，就是根据f(x)辨别是哪个distribution然后查表就行了。
冷门的Simulation除了Inversion Method之外都没考（没考bootstrap我还挺惊讶的），mortality table construction没考，LER没考，Modification没考，bias没考。

总之都挺简单的，我运气挺好，基本没有难题（难题我也不会做哈哈哈），都是套公式这样的，多注意一些小细节就没问题啦。

再说说我怎么准备的。我是五月份临时决定要考C的，而且我比较习惯通过做题理解知识，所以我一上来把ASM的supplement problem都刷了一遍。然后开始刷sample。刷到一半的时候很没信心，因为一大片一大片的错，所以就转投Coaching Actuaries（这个要翻墙），但是做得也不太好。最后还剩五天的时候再次改变学习策略开始做CA的quiz，专门做bulhmann啊Bayesian啊MLE啊这些重灾区，最后正确率就基本上是90%+了。最后两天狂背公式，我进考场前还在看哈哈哈。
题做多了就得心应手了，对时间的把握也比较好了，最后我考的时候提前二十分钟交卷的，看到congratulations的时候真的超开心超开心，暑假这一个月没白费啊~
知道这边大牛很多，我只是小透明学渣一枚，在此分享一下~大家互相交流~
祝即将要考的和以后要考的同学们：考的全会，蒙的全对！噢耶！

最后求大家保佑我五月的MLC能过吧〒▽〒谢谢！