Overlevelsesanalyse

Hvad er overlevelsesanalyse?

Overlevelsesanalyse, også kendt som time-to-begivenhedsanalyse, er en gren af statistik,. der studerer den tid, det tager, før en bestemt begivenhed af interesse indtræffer.

Forsikringsselskaber bruger overlevelsesanalyse til at forudsige den forsikredes død og estimere andre vigtige faktorer såsom annullering af forsikringer, manglende fornyelser og hvor lang tid det tager at indgive et krav. Resultater fra sådanne analyser kan hjælpe udbydere med at beregne forsikringspræmier såvel som kunders levetidsværdi.

Forståelse af overlevelsesanalyse

Overlevelsesanalyse kommer hovedsageligt fra de medicinske og biologiske discipliner, som udnytter den til at studere dødsrater, organsvigt og opståen af forskellige sygdomme. Måske af denne grund forbinder mange mennesker overlevelsesanalyse med negative begivenheder. Det kan dog også gælde positive begivenheder, såsom hvor lang tid det kan tage nogen at vinde i lotteriet, hvis de spiller det hver uge.

Over tid er overlevelsesanalyse blevet tilpasset til bioteknologisektoren og har også anvendelser inden for økonomi, marketing, maskinvedligeholdelse og andre områder udover forsikring.

Overlevelsesanalyse blev oprindeligt udviklet inden for biomedicinske videnskaber for at se på antallet af dødsfald eller organsvigt midt i begyndelsen af visse sygdomme, men bruges nu på områder lige fra forsikring og finans til markedsføring og offentlig politik.

Forsikring

Analytikere hos livsforsikringsselskaber bruger overlevelsesanalyse til at skitsere forekomsten af dødsfald i forskellige aldre givet visse sundhedsmæssige forhold. Ud fra disse funktioner er det ret ligetil at beregne sandsynligheden for, om forsikringstagere vil overleve deres livsforsikringsdækning. Udbydere kan derefter beregne en passende forsikringspræmie, det beløb, hver klient opkræves for beskyttelse, ved også at tage højde for værdien af de potentielle kundeudbetalinger under policen.

Overlevelsesanalyse spiller også en stor rolle andre steder i forsikringsbranchen. For eksempel kan det hjælpe med at vurdere, hvor lang tid det vil tage chauffører fra et bestemt postnummer at have en bilulykke, ikke kun baseret på deres placering, men deres alder, den type forsikring, de bærer, og hvor lang tid det er siden, de sidst anmeldte krav.

Fordele og ulemper ved overlevelsesanalyse

Der er andre mere almindelige statistiske metoder, der kan kaste lidt lys over, hvor lang tid det kan tage noget at ske. For eksempel kan regressionsanalyse,. som almindeligvis bruges til at bestemme, hvordan specifikke faktorer såsom prisen på en vare eller renter påvirker prisbevægelsen på et aktiv, hjælpe med at forudsige overlevelsestider og er en ligetil beregning.

Problemet er, at lineær regression ofte gør brug af både positive og negative tal, hvorimod overlevelsesanalyse omhandler tid, hvilket er strengt taget positivt. Endnu vigtigere er lineær regression ikke i stand til at tage højde for censur, hvilket betyder overlevelsesdata, der ikke er fuldstændige af forskellige årsager. Dette gælder især for højrecensur, eller det emne, der endnu ikke har oplevet den forventede hændelse i løbet af det undersøgte tidsrum.

Den største fordel ved overlevelsesanalyse er, at den bedre kan tackle spørgsmålet om censur, da dens vigtigste variabel, bortset fra tid, adresserer, om den forventede begivenhed skete eller ej. Af denne grund er det måske den teknik, der er bedst egnet til at besvare spørgsmål om tid til begivenhed i flere brancher og discipliner.

Højdepunkter

• Disse oplysninger bruges til at estimere sandsynligheden for, at en forsikringstager overlever sin police, hvilket igen påvirker forsikringspræmierne.

• Overlevelsesanalyse er en gren af statistik, der studerer, hvor lang tid det tager for visse tilfælde at opstå.

• Det blev oprindeligt udviklet inden for biomedicinske videnskaber for at forstå begyndelsen af visse sygdomme, men bruges nu i teknik, forsikring og andre discipliner.

• Analytikere hos livsforsikringsselskaber bruger overlevelsesanalyse til at estimere sandsynligheden for død i forskellige aldre, med sundhedsmæssige faktorer taget i betragtning.