请问有计算机系的高人吗？有一问题想请教：）(200分)

碰到一个题，题中涉及到可信度因子和可信度方法等术语，小弟从来没有看见过这些名字，请高人执教他们的意思，谢谢

系统工程方面的内容，找本这样的书看看

高人能说具体点吗？急啊。谢谢

可信度理論
就可信度理論發展而言，Longley-Cook(1962)提出信賴區間（confidence interval）之觀念，建立完全可信度與部分可信度，之後較完整的可信度模型是由Buhlmann在1967年與Buhlmann &
Straub在1970年以貝氏統計為基礎所提出之部分可信度模型。本文將介紹Longley-Cook 及Buhlmann模型及Buhlmann &
Straub模型的應用。
2.1 Longley-Cook 信賴區間可信度
信賴區間可信度分為完全可信度與部分可信度兩種(Longley-Cook, 1962), 假設 表示期間 的損失或是理賠次數，j=1,…,n，其期望值與變異數為 及 ，完全可信度是以信賴區間為其理論架構，假設在機率 下，當 及 （ ， ），如果 相對小於 ，在此誤差下, 平均損失 可以穩定的估計ξ的機率至少為 ,也就是需滿足（2.1）式,
（2.1）
當過去損失資料足夠多時，可利用中央極限定理，平均損失 會逼近常態分配
(2.2)
令
因此 ， 為在標準常態分配的第 百分點，令 ，則 為達到完全可信度時所需的最小理賠件數。
在給定不同的 與 下，表2-1為達到完全可信度所需最小理賠件數的 值，本文的分析是假設在 及 下，達到完全可信的理賠件數為 件。

表2-1 給定 跟 下，達到完全可信度所需的理賠件數

0.05 0.90 1.645 1082
0.05 0.95 1.960 1537
0.05 0.99 2.576 2654
當所蒐集到的損失資料不夠充分多時，將無法達到完全可信度，因此採用部分可信度方法，一方面反映淨保費過去的平均損失 ，同時也反映經驗所估計的損失期望值 ，再透過加權平均調整其純保費，我們稱之為可信度保費 (credibility premium)
（2.3）
其中 為可信度因子(credibility factor)， , 可信度因子為
（2.4）
[red]可信度因子 介於0與1之間，因此當可信度因子 逼近1時，代表過去的損失資料估計純保費 具有相當的可信程度；反之，當 逼近0時，顯示過去的損失資料估計純保費 有較低的可信程度外，還必須根據保險公司在釐定保費的經驗加以加權調和，最後才為可信度保費。因此部分可信度的理論架構，是建立在對過去損失資料的可信程度上。[/red]2.2 Buhlmann模型
假設 為過去的損失、互相獨立的同態分配，有共同的平均數及變異數，給定危險參數 下，我們定義
（2.5）
（2.6）
為假設平均數（hypothetical mean）， 為過程變異數（process variance），
（2.7）
（2.8）
（2.9）
為假設平均數的期望值（the expected value of the hypothetical means）， 為過程變異數的期望值（the expected value of the process variance）， 為假設平均數的變異數（the variance of the hypothetical means）。
則 的平均數、變異數及共變異數的式子如下
（2.10）
（2.11）
(2.12)
令 （2.13）
則可信度因子 ，（2.13）式稱做Buhlmann 。因此可信度保費 為
（2.14）
2.3 Buhlmann-Straub模型
假設 為過去 期損失發生之暴露數， 為互相獨立的過去平均損失。在危險參數 下，平均損失之共同平均數為

平均損失之條件變異數為

從（2.10）式得到 ，由（2.12）式得到 ，Buhlmann-Straub模型中假設平均數之期望值與共變異數與Buhlmann模型中的假設相同，但是過程變異數與Buhlmann模型之假設不同，因此Buhlmann-Straub模型之過程變異數為

令 （2.15）
則可信度因子
其中 為全部損失之暴露數。
（2.15）式稱做Buhlmann-Straub ，而Buhlmann-Straub模型之可信度保費 的計算式同（2.14）式。
Buhlmann-Straub 與Buhlmann 的相異處是Buhlmann -Straub模型是以過去的整體平均損失（average loss）的概念計算可信度;
而Buhlmann 是以個別損失（individual loss）的觀念來看，並未探討損失發生之暴露數，所以Buhlmann模型其被保險人過去的每年損失資料必須是由獨立且同態分佈所組成，因此暴露數的大小無法變動, 因此Buhlmann-Straub模型為廣泛的可信度模型。

热心人啊，小弟感激啊。不过，好像很多式子都没了，高人能不能把那整个东西给我啊

上面显示不出来，
呵呵，那式子就比较复杂了

你能能把整个东西发给我啊。谢谢

这是篇论文，你把邮箱地址给我

lby91772@sina.com
顺便给我一份吧。

我的邮箱是lllovecc@sohu.com

已经发出了

多谢，已经收到了

你的论文好高深啊，这么多不明白的式子。不如你帮我看看这道题目吧（有点过分了）
已知如下4条含可信度因子的规则：
r1: IF E1 then
E2 (0.6)
r2: IF E2 AND E3 then
E4 (0.8)
r3: IF E4 then
H (0,7)
r4: IF E5 then
H (0.9)
其中:CF(E1)=0.5,CF(E3)=0.6, CF(E5)=0.4:请按可信度方法计算CF(H)的值

0.5*0.6*0.6*0.8*0.7+0.9*0.4=0.1008+0.36=0.4608

？？果然是高人啊
能告诉原理是什么吗？

用概率论的方法做，不要想的太复杂了，就是说可能信大小。
不过我也不能肯定我的正确，错的话可能是差一个E1，E3，E5的因子。

这样啊，不过不管怎么样还是要谢谢你

呵呵，能给点分就很好了，
呵呵

还有道题也想请教一下
设关系模式R(A,B,C),其函数依赖集:F={A->BC,A->B,B->C,AB->C},试计算R的主键和F的最小函数依赖集Fmin

R主键 A
Fmin={A->B,B->C}