某保险业务的赔款频率约为0.02，平均赔付额为1324元，赔付额的方差为356929，则在r=0.10，p=0.95被认为具完全可信条件的最小赔款次数及最小业务量分别为（）。

有一家新开业的保险公司，以同行同险种的索赔频率0.148作为先验信息，先验分布假设服从参数α与1 β的伽玛分布。该公司的精算师有95%的把握认为真实赔款频率q 与0.148的相对误差不会超过25%，结果第1个业务年度共签发了4000份保单，共发生600件索赔。则用贝叶斯方法估计索赔频率的后验概率为（）。

A.0.16
B.0.15
C.0.14
D.0.13
E.0.12

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如果假设每份保单的索赔次数服从泊松分布，而在一个保单组合中，不同保单的泊松参数服从参数为（α，β）的伽玛分布，已知记录了个体保单在n 年内的经验索赔次数，则Bühlmann 信度模型的信度因子为（）。

A.nα/（nα+1）
B.n/（n+β）
C.nβ/（nβ+1）
D.n/（n+αβ）
E.n/（n+α+β）

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