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雷达卡
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~
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