| CDFPlot | 绘制数据的CDF和拟合分布 | ||
| CDFPlot-method | 绘制数据的CDF和拟合分布 | ||
| ChiSqrTest | 卡方检验 | ||
| ChiSqrTest-method | 卡方检验 | ||
| claimdata | 索赔数据示例 | ||
| claimFitting | 行/类型/状态级别的索赔数据拟合分析 | ||
| claimFitting-method | 行/类型/状态级别的索赔数据拟合分析 | ||
| claimSample | 行/类型/状态级别的索赔模拟 | ||
| claimSample-method | 行/类型/状态级别的索赔模拟 | ||
| claimSimulation | 行/类型/状态级别的索赔模拟 | ||
| claimSimulation-method | 行/类型/状态级别的索赔模拟 | ||
| ClaimType-class | 表示声明类型的S4类。 | ||
| copulaDataPlot | 经验数据绘制。 | ||
| copulaDataPlot-method | 经验数据绘制。 | ||
| copulaFit | Copula拟合 | ||
| copulaFit-method | Copula拟合 | ||
| copulaFitPlot | 可视化Copula拟合 | ||
| copulaFitPlot-method | 可视化Copula拟合 | ||
| CopulaObj-class | 一个表示copula对象的S4类来建模相关性。 | ||
| copulaPlot | Copula绘图。仅适用于2或3个变量 | ||
| copulaPlot-method | Copula绘图。仅适用于2或3个变量 | ||
| copulaSample | Copula采样。它将产生相关变量或百分位数时，边际分布没有指定。 | ||
| copulaSample-method | Copula采样。它将产生相关变量或百分位数时，边际分布没有指定。 | ||
| dempirical | 基于线性插值的经验分布累积概率函数 | ||
| Density | 密度函数。 | ||
| Density-method | 密度函数。 | ||
| DevFac-class | 表示损失发展计划的S4类。 | ||
| Distribution-class | 表示分布的S4类，可以是参数分布，也可以是非参数分布。 | ||
| doPlot | 绘图函数。 | ||
| doPlot-method | 绘图函数。 | ||
| doSample | 从分布中取样。 | ||
| doSample-method | 从分布中取样。 | ||
| dpareto | 帕累托分布的矩函数（PDF:alpha）*xm# 8α/x# 8(αfilename_points_covered_by_landmarks)) | ||
| dtbeta | 截断Beta分布的密度函数 | ||
| dtempirical | 截断经验分布的密度函数 | ||
| dtexp | 截断指数分布的密度函数 | ||
| dtgamma | 截断伽马分布的密度函数 | ||
| dtgeom | 截断几何分布的密度函数 | ||
| dtlnorm | 截断对数正态分布的密度函数 | ||
| dtnbinom | 截尾负二项分布的密度函数 | ||
| dtnorm | 截断正态分布的密度函数 | ||
| dtpareto | 截断Pareto分布的密度函数 | ||
| dtpois | 截断泊松分布的密度函数 | ||
| dtweibull | 截尾威布尔分布的密度函数 | ||
| expectZeros | 根据结算/关闭年份获得预期的P0。 | ||
| FitDist-class | 表示分布拟合的S4类。 | ||
| fitPlot | 比较密度、干密度、Q-Q图和P-P图的原始数据和拟合分布 | ||
| fitPlot-method | 比较密度、干密度、Q-Q图和P-P图的原始数据和拟合分布 | ||
| getCopula | 获取R copula对象。 | ||
| getCopula-method | 获取R copula对象。 | ||
| getIndex | 根据日期检索索引值。 | ||
| getIndex-method | 根据日期检索索引值。 | ||
| getObservation | 从对象获取输入数据。 | ||
| getObservation-method | 从对象获取输入数据。 | ||
| getTrend | 获取趋势指数。 | ||
| getTrend-method | 获取趋势指数。 | ||
| Index-class | 表示频率或严重性分布的时间索引的S4类。 | ||
| KSTest | K-S试验 | ||
| KSTest-method | K-S试验 | ||
| mpareto | 帕累托分布的矩函数（PDF:alpha）*xm# 8α/x# 8(αfilename_points_covered_by_landmarks)) | ||
| nloglik | 负对数似然。 | ||
| observationPlot | 绘制分布拟合数据 | ||
| observationPlot-method | 绘制分布拟合数据 | ||
| PDFPlot | 绘制数据的PDF和拟合分布 | ||
| PDFPlot-method | 绘制数据的PDF和拟合分布 | ||
| pempirical | 基于线性插值的经验分布累积概率函数 | ||
| plotText | 打印文本内容 | ||
| ppareto | 帕累托分布的矩函数（PDF:alpha）*xm# 8α/x# 8(αfilename_points_covered_by_landmarks)) | ||
| PPPlot | 数据的P-P图和拟合分布 | ||
| PPPlot-method | 数据的P-P图和拟合分布 | ||
| Probability | 概率函数。 | ||
| Probability-method | 概率函数。 | ||
| ptbeta | 截断Beta分布的密度函数 | ||
| ptempirical | 截断经验分布的密度函数 | ||
| ptexp | 截断指数分布的密度函数 | ||
| ptgamma | 截断伽马分布的密度函数 | ||
| ptgeom | 截断几何分布的密度函数 | ||
| ptlnorm | 截断对数正态分布的密度函数 | ||
| ptnbinom | 截尾负二项分布的密度函数 | ||
| ptnorm | 截断正态分布的密度函数 | ||
| ptpareto | 截断Pareto分布的密度函数 | ||
| ptpois | 截断泊松分布的密度函数 | ||
| ptweibull | 截尾威布尔分布的密度函数 | ||
| qempirical | 基于线性插值的经验分布累积概率函数 | ||
| qpareto | 帕累托分布的矩函数（PDF:alpha）*xm# 8α/x# 8(αfilename_points_covered_by_landmarks)) | ||
| QQPlot | 数据的Q-Q图和拟合分布 | ||
| QQPlot-method | 数据的Q-Q图和拟合分布 | ||
| qtbeta | 截断Beta分布的密度函数 | ||
| qtempirical | 截断经验分布的密度函数 | ||
| qtexp | 截断指数分布的密度函数 | ||
| qtgamma | 截断伽马分布的密度函数 | ||
| qtgeom | 截断几何分布的密度函数 | ||
| qtlnorm | 截断对数正态分布的密度函数 | ||
| qtnbinom | 截尾负二项分布的密度函数 | ||
| qtnorm | 截断正态分布的密度函数 | ||
| qtpareto | 截断Pareto分布的密度函数 | ||
| qtpois | 截断泊松分布的密度函数 | ||
| qtweibull | 截尾威布尔分布的密度函数 | ||
| Quantile | 分位数函数。 | ||
| Quantile-method | 分位数函数。 | ||
| rempirical | 基于线性插值的经验分布累积概率函数 | ||
| rpareto | 帕累托分布的矩函数（PDF:alpha）*xm# 8α/x# 8(αfilename_points_covered_by_landmarks)) | ||
| rreopen | 模拟是否将重新打开已关闭的索赔。 | ||
| rtbeta | 截断Beta分布的密度函数 | ||
| rtempirical | 截断经验分布的密度函数 | ||
| rtexp | 截断指数分布的密度函数 | ||
| rtgamma | 截断伽马分布的密度函数 | ||
| rtgeom | 截断几何分布的密度函数 | ||
| rtlnorm | 截断对数正态分布的密度函数 | ||
| rtnbinom | 截尾负二项分布的密度函数 | ||
| rtnorm | 截断正态分布的密度函数 | ||
| rtpareto | 截断Pareto分布的密度函数 | ||
| rtpois | 截断泊松分布的密度函数 | ||
| rtweibull | 截尾威布尔分布的密度函数 | ||
| sampleKurtosis | 从分布中计算10000个采样值的多余峰度。 | ||
| sampleKurtosis-method | 从分布中计算10000个采样值的多余峰度。 | ||
| sampleMean | 计算分布中100000个采样值的平均值。 | ||
| sampleMean-method | 计算分布中100000个采样值的平均值。 | ||
| sampleSd | 从分布中计算10000个采样值的标准偏差。 | ||
| sampleSd-method | 从分布中计算10000个采样值的标准偏差。 | ||
| sampleSkew | 从分布中计算10000个采样值的偏斜度。 | ||
| sampleSkew-method | 从分布中计算10000个采样值的偏斜度。 | ||
| setAnnualizedRate-method | 设置年化水平率来构建指标。仅当TABLATE==FALSE时使用。 | ||
| setAnnualizedRate | 设置年化水平率来构建指标。仅当TABLATE==FALSE时使用。 | ||
| setAnnualizedRate | 设置年化水平率来构建指标。仅当TABLATE==FALSE时使用。 | ||
| setCopulaParam-method | 设置copula参数。 | ||
| setCopulaParam | 设置copula参数。 | ||
| setCopulaParam | 设置copula参数。 | ||
| setCopulaType-method | 设置copula类型。 | ||
| setCopulaType | 设置copula类型。 | ||
| setCopulaType | 设置copula类型。 | ||
| setDevFac | 制定IBNER损失发展计划。 | ||
| setDevFac-method | 制定IBNER损失发展计划。 | ||
| setDf-method | 设置t Copula的自由度。 | ||
| setDf | 设置t Copula的自由度。 | ||
| setDf | 设置t Copula的自由度。 | ||
| setDimension-method | 设置copula的维数。 | ||
| setDimension | 设置copula的维数。 | ||
| setDimension | 设置copula的维数。 | ||
| setDispstr-method | 设置椭圆copula的参数矩阵格式。 | ||
| setDispstr | 设置椭圆copula的参数矩阵格式。 | ||
| setDispstr | 设置椭圆copula的参数矩阵格式。 | ||
| setEmpirical-method | 设置值列表和相应的概率（Pr（X | ||
| setEmpirical | 设置值列表和相应的概率（Pr（X | ||
| setEmpirical | 设置值列表和相应的概率（Pr（X | ||
| setFacModel-method | 确定开发系数是由预测模型确定还是按开发年份由固定时间表确定 | ||
| setFacModel | 确定开发系数是由预测模型确定还是按开发年份由固定时间表确定 | ||
| setFacModel | 确定开发系数是由预测模型确定还是按开发年份由固定时间表确定 | ||
| setFitdata | 准备用于分布拟合的输入数据（观测），包括去趋势、将发生日期转换为频率数据等。 | ||
| setFitdata-method | 准备用于分布拟合的输入数据（观测），包括去趋势、将发生日期转换为频率数据等。 | ||
| setfitmethod-method | 设置分布拟合方法。 | ||
| setfitmethod | 设置分布拟合方法。 | ||
| setfitmethod | 设置分布拟合方法。 | ||
| setFittedDist-method | 直接设置拟合分布，而无需对数据进行拟合。 | ||
| setFittedDist | 直接设置拟合分布，而无需对数据进行拟合。 | ||
| setFittedDist | 直接设置拟合分布，而无需对数据进行拟合。 | ||
| setfreq-method | 设置数据频率。 | ||
| setfreq | 设置数据频率。 | ||
| setfreq | 设置数据频率。 | ||
| setFun-method | 设置模型格式/链接函数（identity/inverse/log/index）。仅在FacModel==TRUE时使用。 | ||
| setFun | 设置模型格式/链接函数（identity/inverse/log/index）。仅在FacModel==TRUE时使用。 | ||
| setFun | 设置模型格式/链接函数（identity/inverse/log/index）。仅在FacModel==TRUE时使用。 | ||
| setID-method | setID设置对象的ID | ||
| setID | setID设置对象的ID | ||
| setID | setID设置对象的ID | ||
| setidate-method | 设置是否将发生日期用于频率数据。 | ||
| setidate | 设置是否将发生日期用于频率数据。 | ||
| setidate | 设置是否将发生日期用于频率数据。 | ||
| setifreq-method | 设置数据类型：频率或严重性/时滞。 | ||
| setifreq | 设置数据类型：频率或严重性/时滞。 | ||
| setifreq | 设置数据类型：频率或严重性/时滞。 | ||
| setIndex | 为频率或严重性设置时间索引。 | ||
| setIndex-method | 为频率或严重性设置时间索引。 | ||
| setMarginal-method | 设置copula的边缘分布。 | ||
| setMarginal | 设置copula的边缘分布。 | ||
| setMarginal | 设置copula的边缘分布。 | ||
| setMeanList-method | 设置年度损失发展系数。 | ||
| setMeanList | 设置年度损失发展系数。 | ||
| setMeanList | 设置年度损失发展系数。 | ||
| setMin | 设置分布的最小值。例如，未结索赔的结算滞后分布 | ||
| setMin-method | 设置分布的最小值。例如，未结索赔的结算滞后分布 | ||
| setMonthlyIndex-method | 设置每月索引值。 | ||
| setMonthlyIndex | 设置每月索引值。 | ||
| setMonthlyIndex | 设置每月索引值。 | ||
| setObservation-method | 输入原始数据。 | ||
| setObservation | 输入原始数据。 | ||
| setObservation | 输入原始数据。 | ||
| setParams-method | 设置分布参数。 | ||
| setParams | 设置分布参数。 | ||
| setParams | 设置分布参数。 | ||
| setParas-method | 设置模型参数的值。 | ||
| setParas | 设置模型参数的值。 | ||
| setParas | 设置模型参数的值。 | ||
| setprobs-method | 设置要匹配的百分位数。仅当选择qme作为拟合方法时使用。 | ||
| setprobs | 设置要匹配的百分位数。仅当选择qme作为拟合方法时使用。 | ||
| setprobs | 设置要匹配的百分位数。仅当选择qme作为拟合方法时使用。 | ||
| setRange-method | 设置变量的最小值和最大值。 | ||
| setRange | 设置变量的最小值和最大值。 | ||
| setRange | 设置变量的最小值和最大值。 | ||
| setRectangle | 根据模拟数据设置矩形。 | ||
| setRectangle-method | 根据模拟数据设置矩形。 | ||
| setSeasonality-method | 每月设置一次季节性。 | ||
| setSeasonality | 每月设置一次季节性。 | ||
| setSeasonality | 每月设置一次季节性。 | ||
| setStartDate-method | 设置索赔模拟练习的开始日期 | ||
| setStartDate | 设置索赔模拟练习的开始日期 | ||
| setStartDate | 设置索赔模拟练习的开始日期 | ||
| setTabulate-method | 确定索引值是由恒定速率构造的还是直接提供的 | ||
| setTabulate | 确定索引值是由恒定速率构造的还是直接提供的 | ||
| setTabulate | 确定索引值是由恒定速率构造的还是直接提供的 | ||
| setTrend-method | 使用索引对象设置趋势。 | ||
| setTrend | 使用索引对象设置趋势。 | ||
| setTrend | 使用索引对象设置趋势。 | ||
| setTrialDist-method | 配电装置和测试。 | ||
| setTrialDist | 配电装置和测试。 | ||
| setTrialDist | 配电装置和测试。 | ||
| setTrialDistErr-method | 配电装置和测试。与setTrialDist相同，只是容错性不同。 | ||
| setTrialDistErr | 配电装置和测试。与setTrialDist相同，只是容错性不同。 | ||
| setTrialDistErr | 配电装置和测试。与setTrialDist相同，只是容错性不同。 | ||
| setTruncated-method | 设置截断分布的指标。 | ||
| setTruncated | 设置截断分布的指标。 | ||
| setTruncated | 设置截断分布的指标。 | ||
| setUpperKeep | 为非模拟数据设置上三角形。 | ||
| setUpperKeep-method | 为非模拟数据设置上三角形。 | ||
| setUpperTriangle | 根据索赔数据设置上三角。 | ||
| setUpperTriangle-method | 根据索赔数据设置上三角。 | ||
| setVolList-method | 设置年度损失发展系数波动率。 | ||
| setVolList | 设置年度损失发展系数波动率。 | ||
| setVolList | 设置年度损失发展系数波动率。 | ||
| setXname-method | 设置其他解释性变量名。 | ||
| setXname | 设置其他解释性变量名。 | ||
| setXname | 设置其他解释性变量名。 | ||
| setYearlyIndex-method | 设置年度索引值。 | ||
| setYearlyIndex | 设置年度索引值。 | ||
| setYearlyIndex | 设置年度索引值。 | ||
| shiftIndex | 使用新的开始日期移动月度索引，并将未知索引值替换为零。 | ||
| shiftIndex-method | 使用新的开始日期移动月度索引，并将未知索引值替换为零。 | ||
| simP0 | 模拟索赔是否为零付款。 | ||
| simReport | 以html格式生成索赔模拟结果报告 | ||
| simReport-method | 以html格式生成索赔模拟结果报告 | ||
| simSummary | 索赔模拟结果摘要 | ||
| simSummary-method | 索赔模拟结果摘要 | ||
| simTriangle | 索赔模拟结果三角形 | ||
| simTriangle-method | 索赔模拟结果三角形 | ||
| Simulation-class | 表示模拟任务的S4类。 | ||
| TEKurt | 计算分布的理论过峰度。不应用最小值和最大值 | ||
| TEKurt-method | 计算分布的理论过峰度。不应用最小值和最大值 | ||
| TMean | 计算分布的理论平均值。不应用最小值和最大值 | ||
| TMean-method | 计算分布的理论平均值。不应用最小值和最大值 | ||
| toDate | 将美国日期mm/dd/yyyy转换为yyyy-mm-dd格式 | ||
| Triangle-class | 表示三角形或矩形对象的S4类。 | ||
| truncate | 截断数值向量 | ||
| TSD | 计算分布的理论标准差。不应用最小值和最大值 | ||
| TSD-method | 计算分布的理论标准差。不应用最小值和最大值 | ||
| TSkewness | 计算分布的理论偏度。不应用最小值和最大值 | ||
| TSkewness-method | 计算分布的理论偏度。不应用最小值和最大值 | ||
| ultiDevFac | 根据当前开发年份、平均开发系数计划及其波动率计算最终开发系数。它用于模拟未决索赔的最终损失。 |