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  為了就保險產品定價,並確保保險公司保留充足的儲備以維持償付能力,精算師必須預測今後的投保事件(如死亡,疾病,殘疾等)。為了做到這一點,精算師為這些事件的起因、數額和發生時間開發出數學模型。他們通過研究事件在過去的發生率和嚴重性,隨而預期導致這些事件出現的原因如何隨著時間而改變(例如預期壽命在將來是否仍會繼續增加),由此預期在將來這些事件出現的時間和數目。這些預期通常會以百分比列表表達,百分比表示了根據年齡或其他相關的人口特徵,事件在某一人口中出現的數目。更具體地說,列表會被稱為死亡率表(如果列表提供死亡率),或是發病率表(如果列表提供殘疾和復原比率),或是被作其他名字(視乎列表提供的比率而定)。  電腦面世以及關於個人的資料收集的擴散,導致對不同用途的精算表的計算方法產生根本的變化。除此以外,也為一些院校提供了各種新興的方法,把一系列非傳統行為(如賭博、債務負荷)作為因素計入專門計算中,以作評估風險之用。

  這裡有幾個計算例子以說明生命表的使用。對於從來沒有研究過概率理論的人而言,這些例子可能不是顯而易見的,但希望能為對離散概率論已有一定認識的人引入新的思路。

  當生物學家用生命表時,他們通常還包括每一個年齡的生育率。額外採用的引數是
在精算學中,生命表(也稱死亡率表或精算表)是一個表。其中顯示一個人在每一個年齡,他在下一個生日前死亡的概率。運用這個概率和統計學算式,可得出多項統計資料,而這些資料也會列入生命表中。這些資料包括: