什么是大树法则

大数法则分为数学上的大数法则与统计学上的大数法则。保险公司通过分保手段分散危险，是基于统计学上的大数法则。保险所承担的风险有偶然性的，以个别风险而言，很难预测发生的规律。但对同类的事物经过长期的观察，可以找出接近正确的危险发生频率。例如房屋失火，人的死亡，对某一房屋和某一人而言，是无法预测其发生的，但尽可能地汇集更多的人或房屋，观察一定期间，则可测出死亡人数或失火件数发生的或然率。如果观察的人数或房屋越多，其发生的或然率越准确、越规范化。例如，假定每万幢楼房中，平均每十幢楼失火，其或然率为1/1000或0.001，但事实上，某年失火的楼房为13幢，某年可能为7幢，因此，差异可能在10的上下各3，也就是说，其不确定性为3/10000或0.0003。当把观察的楼房增至为万幢时，其或然率仍为0.001，但是，每年事实上的差异要减少许多，下表显示了危险单位数、损失数、或然率和不确定性之间的比率:

危险单位数 损失数 或然率 不确定性
1000 1 0.001 0.0
10000 10 0.001 0.00
100000 100 0.001 0.000
1000000 1000 0.001 0.0000

运用大数法则的原理，可知偶然事故必以一定的或然率发生。换言之，大数法则能利用偶然，以除去偶然。保险也是运用此项特性，将偶然予以必然化。再保险是保险的保险，亦应用此特性，排除偶然的支配，使偶事故符号在预测范围内发生，使保险的经营，因此获得合理化和安定。
再保险中的大数法则就是原保险人将其承保的数额不一，危险性质迥异的各种风险，及时分散于再保险人之间，将自己负担的责任限在一定的金额之内，使之平衡化，在许多不确定的数量中取其最大的公约数，作为自留额。凡承保的业务超过自留限额时，即安排再保险。根据均衡原理，再保险是增加总承保标的件数，降低保险额的平均数字的主要关键。
运用大数法则，在保险实务上，最重要的尽可能地获得多数危险，数量越多越好。其方法有二：一是增加直接承保的危险数量；二是增加再保险所承担的危险数量。就前者而言，保险人往往受主观客观条件的限制，不能如愿以偿，例如，受资本、业务、地域、人事背景等影响。在此情形下，保险人须充分利用第二种方法，接受再保险。