Overlevelsesanalyse

Hva er overlevelsesanalyse?

Overlevelsesanalyse, også kjent som tid-til-hendelse-analyse, er en gren av statistikk som studerer hvor lang tid det tar før en bestemt hendelse av interesse inntreffer.

Forsikringsselskaper bruker overlevelsesanalyse for å forutsi den forsikredes død og estimere andre viktige faktorer som kanselleringer av forsikringer, manglende fornyelser og hvor lang tid det tar å sende inn et krav. Resultater fra slike analyser kan hjelpe tilbydere med å beregne forsikringspremier,. samt livstidsverdien til klienter.

Forstå overlevelsesanalyse

Overlevelsesanalyse kommer hovedsakelig fra de medisinske og biologiske disiplinene, som utnytter den til å studere dødsrater, organsvikt og utbruddet av ulike sykdommer. Kanskje, av denne grunn, forbinder mange mennesker overlevelsesanalyse med negative hendelser. Imidlertid kan det også gjelde positive hendelser, for eksempel hvor lang tid det kan ta noen å vinne i lotteriet hvis de spiller det hver uke.

Over tid har overlevelsesanalyse blitt tilpasset bioteknologisektoren og har også bruksområder innen økonomi, markedsføring, maskinvedlikehold og andre felt i tillegg til forsikring.

Overlevelsesanalyse ble opprinnelig utviklet i biomedisinske vitenskaper for å se på antallet dødsfall eller organsvikt midt i begynnelsen av visse sykdommer, men brukes nå på områder som spenner fra forsikring og finans til markedsføring og offentlig politikk.

Forsikring

Analytikere ved livsforsikringsselskaper bruker overlevelsesanalyse for å skissere forekomsten av dødsfall i forskjellige aldre gitt visse helsemessige forhold. Ut fra disse funksjonene er det ganske enkelt å beregne sannsynligheten for om forsikringstakerne vil overleve livsforsikringsdekningen. Leverandører kan deretter beregne en passende forsikringspremie, beløpet hver klient belastes for beskyttelse, ved også å ta hensyn til verdien av potensielle kundeutbetalinger under polisen.

Overlevelsesanalyse spiller en stor rolle andre steder i forsikringsbransjen også. For eksempel kan det hjelpe å anslå hvor lang tid det vil ta sjåfører fra et bestemt postnummer å ha en bilulykke, ikke bare basert på deres plassering, men deres alder, typen forsikring de har, og hvor lenge det har gått siden de sist fremmet et krav.

Fordeler og ulemper ved overlevelsesanalyse

Det er andre mer vanlige statistiske metoder som kan kaste lys over hvor lang tid det kan ta noe å skje. For eksempel kan regresjonsanalyse,. som ofte brukes til å bestemme hvordan spesifikke faktorer som prisen på en vare eller renter påvirker prisbevegelsen til en eiendel, bidra til å forutsi overlevelsestider og er en enkel beregning.

Problemet er at lineær regresjon ofte bruker både positive og negative tall, mens overlevelsesanalyse omhandler tid, som er strengt tatt positivt. Enda viktigere er at lineær regresjon ikke er i stand til å gjøre rede for sensurering, noe som betyr overlevelsesdata som ikke er fullstendige av ulike årsaker. Dette gjelder spesielt høyresensurering, eller emnet som ennå ikke har opplevd den forventede hendelsen i løpet av den studerte tidsperioden.

Den største fordelen med overlevelsesanalyse er at den bedre kan takle spørsmålet om sensur ettersom dens hovedvariabel, annet enn tid, adresserer hvorvidt den forventede hendelsen skjedde eller ikke. Av denne grunn er det kanskje den teknikken som er best egnet til å svare på spørsmål om tid til hendelse i flere bransjer og disipliner.

Høydepunkter

– Denne informasjonen brukes til å estimere sannsynligheten for at en forsikringstaker overlever sin forsikring, noe som igjen påvirker forsikringspremiene.

– Overlevelsesanalyse er en gren av statistikk som studerer hvor lang tid det tar før visse tilfeller oppstår.

• Det ble opprinnelig utviklet i biomedisinske vitenskaper for å forstå utbruddet av visse sykdommer, men brukes nå i ingeniørfag, forsikring og andre disipliner.

– Analytikere i livsforsikringsselskaper bruker overlevelsesanalyse for å estimere sannsynligheten for død i ulike aldre, med helsefaktorer tatt i betraktning.