完全信度標準

你自己的資料要有多少，才足以完全信任它？完全信度標準就是答案：它是這樣一個經驗數量——以理賠次數、風險暴露或損失金額衡量——一旦達到，你就願意令 Z = 1，僅用自身資料而忽略基準。它是你要「完全可信」必須跨過的門檻；低於此門檻，你只能拿到部分信用。

這道門檻由事先做出的兩個選擇固定下來。第一，你希望估計值離真值多近（容差，例如正負 5% 以內）？第二，你希望有多大頻率達到這種接近（機率，例如 90% 的時間）？更緊的容差或更高的信賴度，都會推高所需的資料量。對於把卜瓦松理賠頻率估計到正負 k、機率為 p 的情形，標準大致為（分位數/k）的平方那麼多次預期理賠；經典的「90% 落在 5% 以內」給出約 1,082 次預期理賠。若嚴重度也在變動，標準會上調以容納那份額外雜訊。

實務中，完全信度標準是一種有意為之、有時獲監管認可的約定，而非自然法則——改變容差或信賴度，這個數字就會移動。它誠實的局限與經典信度一樣：它純粹由你自身資料的變異數構成，從不考慮風險之間實際差異有多大。所以「完全信度」並不意味著你的資料完美無缺；它只意味著資料穩定到足以滿足所選的安全目標。