Överlevnadsanalys
Överlevnadsanalys, även känd som time-to-event-analys, är en gren av statistik som studerar hur mycket tid det tar innan en viss händelse inträffar. Leverantörer av livförsäkring använder huvudsakligen överlevnadsanalys för att förutsäga den försäkrades död. Ändå kan det också förutsäga annulleringar av policyer, icke-förnyelser och hur lång tid det tar att lämna in en fordran. Leverantörerna använder resultat från sådana analyser för att beräkna försäkringspremier, såväl som klienters livstid.
BREAKING NOWN Överlevnadsanalys
Överlevnadsanalys kommer främst från de medicinska och biologiska disciplinerna, som utnyttjar den för att studera graden av dödsfall, organsvikt och uppkomsten av olika sjukdomar. Kanske av denna anledning associerar många överlevnadsanalyser med negativa händelser. Men det kan också gälla positiva evenemang, till exempel hur lång tid det kan ta någon att vinna lotteriet om de spelar det varje vecka. Över tiden har överlevnadsanalys anpassats till bioteknologisektorn och har även användningar inom ekonomi, marknadsföring, maskinunderhåll och andra områden förutom försäkring.
Analytiker vid livförsäkringsbolag använder överlevnadsanalys för att beskriva förekomsten av dödsfall i olika åldrar med tanke på vissa hälsotillstånd. Från dessa funktioner är det ganska enkelt att beräkna sannolikheten för att försäkringstagare kommer att överleva sin livförsäkring. Leverantörer kan sedan beräkna en lämplig försäkringspremie genom att också ta hänsyn till värdet på de potentiella kundutbetalningarna enligt policyn.
Överlevnadsanalys spelar också en stor roll på andra håll i försäkringsbranschen. Det kan till exempel hjälpa till att uppskatta hur lång tid det kommer att ta förare från ett visst postnummer att ha en bilolycka, baserat inte bara på deras plats, men deras ålder, vilken typ av försäkring de har och hur länge det har gått sedan de senast lade in ett fordran.
Fördelar och nackdelar med överlevnadsanalys
Det finns andra vanligare statistiska metoder som kan belysa hur lång tid det kan ta något att hända. Till exempel kan regressionsanalys hjälpa till att förutsäga överlevnadstider och det är en enkel beräkning. Emellertid använder linjär regression ofta både positiva och negativa siffror, medan överlevnadsanalys handlar om tid, vilket är strikt positivt.
Ännu viktigare är att linjär regression inte kan redogöra för censurering, vilket betyder överlevnadsdata som inte är fullständiga av olika skäl. Detta gäller särskilt högercensurering, eller ämnet som ännu inte har upplevt den förväntade händelsen under den studerade tidsperioden.
Den huvudsakliga fördelen med överlevnadsanalys är att den bättre kan hantera frågan om censurering, eftersom dess huvudvariabel annan än tid tar upp om den förväntade händelsen inträffade eller inte. Av den anledningen är det kanske den teknik som är bäst lämpad att svara på frågor till evenemang i flera branscher och discipliner.
Jämför investeringskonton Leverantörs namn Beskrivning Annonsörens upplysning × Erbjudandena som visas i denna tabell kommer från partnerskap från vilka Investopedia erhåller ersättning.