感谢论坛里面好多的战友,给了各种资料与指点,这才能顺顺利利过了C。 赶紧趁热把考题考点回忆下,攒个人品,回报各位啦~
注:楼主用的是ASM的manual, 所以就按照上面的章节回忆了~
一,基础概率论部分
在各种分布下,存在deductible 与 policy limit 时候的 E(X^d) LER e(d) 的各种计算,还有他们的方差的计算,虽然考试给了分布表格,不过查起来费时间,推荐大家一定记下单,双参数pareto的公式,考的比较多~TVaR 结合者VAR以以及各种分布一起考。 Bonus 有考到,不难~离散分布的O修正考到了,很经典的考题~复合模型下的期望、方差计算一定会结合在让你近似用大数法则,中心极限定理去近似一个S。 recursive 公式没有考到(我的manual上也说不用记,不会考),但离散分布下的计算E(S^d)的考了。aggregate deductible 要注意下 the insured's out of pocket, 课后的practice book 有相关练习。 o ,对了,还考察了一个条件概率如何转换为无条件概率的题目,只要求个期望就行了ba~题目给的是一个X~Possion(m), m~Gamma(a,b), 问P(X=1), 这样的话连求EX都省了,就直接X~NB(a,b)啦~ 这回splice与mixture没有考到。 hazard rate考了一个分段的题目,结合了MLE考查。
二,经验分布
统计性质上,无偏,一致,渐进无偏的性质结合它给我们的统计量有定性考察。 有让计算Bias与 MSE的题目,经典吧!KM,NA以及他们那方差的运用考的挺灵活的,会结合一些生活情境。只要你能转换过来,这就是送分题,而且会考好多题,送好多分呢~~。、kernel 修匀下Uniform triangle修匀的f(x) F(X)以及方差有考察~其他的对称的修匀没有考察~!之前在看manual上的修匀就怕,看不下去,还好一个学长和我点出了核修匀的核心思想,这才恍然大悟。各位肯定比小妹我的领悟高,一定把核修匀攻下来。
三,参数模型
正如manual上那个老头说的,moment 匹配和 百分数匹配是必考的~然后就是MLE了。之前在论坛里看了一位大牛对MLE在C中在重要性的提醒,多多看了几眼。真的很重要,考差很多。如果你掌握了基本的思想来做题,没问题,你一定做的出来。如果想节约时间,推荐背背一些Weilbull, exp存在数据删失的时候的公式,很管用,疗效快!variance of MLE讲的比较多类似delta 方法,考试中遇到了一个吻weilbull MLE估计量的真实方差,幸好背了,要不然就要推到好久了。假设检验上 P-P, KS,LRA,卡方都考到了,但都不难,全部是基础的经典的知识点的考核,只要把思想弄清,做起来得心应手~
四,信度理论
信度的考察重点非常明确了,Bayesian, B-S信度,有点扰动(经典信度)都考到了,而且他们一般不会出数字不好算的,数据量的,相信大家只要理解好公式就能算好v,a,k,z了. 先验和后验的考察挺多的,真心挺多的。出现比较多的共轭先验对是 Possion/ Gamma, NB/beta这两对,ASM上有好完整的阐述与归纳,相信各位没有问题的~非参估计和半参估计,这会只考了前者,而且是exposure uniform的情况~
五,随机模型
这部分真心不难,但要考查细心程度。题目经常出现一些陷阱,需要对分布函数进行truncate的,比如告诉你他们的观察点建立在活过了x岁啊, 有限额啊~是covered loss 还是 limit 啊~建议大家这块慢点看题,看清了就能做对~Bootrap 考到了一题,不过不难~
差不多就这么多了,楼主是在这次10 C 第一场考的,也可能因为这样题目比较经典,不出难题和怪题,难保后面几场题库就加难了。另外,我是在北京知春路那个Raycom里面考的,环境很安静,不过很热,考场3.5个小时,有点久。另外,C的分布不会事先给你一个表,而是在不同题中,在他们觉得需要用表的时候,在界面右上方有 exhibit,大家记得点击啊~不要像我一样还傻傻的去问老师要~还好老师好啦~
说的不对,或不全的地方,大家莫见怪,考场出来,幸而是看到congratulations, 要不然脑袋都萌了~希望各位牛人也能多多分享考试心得或者复习经验哦,SOA真是一个持久战,大家需要团结哦~