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摘要：条件概率方法作为概率论中的基本建构之一，在传统保险精算理论中并未获得充分展开。随着数据维度的持续拓展与风险结构的加速演化，该方法正被重新嵌入至保险精算的多个核心模块。本文以数理统计为基础框架，在不脱离现实数据约束的前提下，系统梳理了条件概率方法在保险行业中的五类代表性应用场景：新能源车险的精细定价与核保，城市型补充医疗险中的理赔概率建模，极端气象事件后的未决赔款储备，再保险结构中的层级化触发机制，以及农业指数保险的条件赔付逻辑。分析指出，风险变量间的非独立性已成为保险定价与风险准备的常态特征，条件概率在这一语境下为精算模型的稳健性提供坚实支点。
关键词：条件概率；保险精算；风险结构；数据分层
参考文献
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