Pemodelan jumlah klaim mengklaim salah satu topik paspor adalah praktik lapangan. masalah ini sering ditemukan dalam model ingthataatais persebaran. Poisson dributiontion yang digunakan dalam pemodelan sumber klaim tidak dapat digunakan sebagai fakta overproperti penyebaran.Oleh karena itu, distribusi yang distandarisasi di luar negeri dapat dimanfaatkanjumlah klaim yang mengklaim pengungkapan properti yang dibutuhkan. Dalam tulisan ini, analternatif menerima distribusi yang dihasilkan, yaitu Distribusi Umum Biomial Negatif-Negatif Distribusi adalah distribusi distribusi negatif negatif dan distribusi Membalik Gaussie dan distribusi metameterisasi pada parameter negatif Distribusi binomial yaitu p = exp (), di mana nilai variabel acak acak yang didistribusikan Inverse Gaussian. Distribusi eksternal ini adalah unimodal, hasa tebal thailand hasa positif menghasilkan kewajiban koefisien. Dalam tesis tingkat bawah, kemungkinan serangan dan komitmen faktorial dari distribusi NB-IG yang didistribusikan. Berarti, varians, skewness danurturtasthasic properties ofNB-IG distribusi disajikan dan parameter pengujian diperlakukan melalui survival maksimum maksimum metode estimasi. Kepenuhan distribusi NB-IG diilustrasikan oleh data nyata set.

---

One topic of passports is field practice. this problem is often found in modeling the data distribution. tion used in modeling claims sources cannot be used as a fact of overproperty distribution. Therefore, standardized distributions abroad can be used the number of claims claimed In this paper, accept the resulting distribution, namely General Negative-Negative Biomial Distribution, Distribution is negative negative distribution and Gaussie Reverse distribution and metameterization distribution on negative parameters, binomial distribution ie p = exp (), where the variable value Varies Published InverseGaussian. This external distribution is immunodal, Thailand has a positive potential to produce the coefficient obligation. In the lower-level thesis, attacks and factorial commitments from the distributed NB-IG distribution are published. Means, variants, skewness and strictness of the properties of NB-IG distribution are presented and test parameters are approved through maximum maximum survival estimation method. The fullness of the NB-IG distribution is illustrated by real data sets.