Överlevnadsanalys

Vad är överlevnadsanalys?

Överlevnadsanalys, även känd som analys av tid till händelse, är en gren av statistik som studerar hur lång tid det tar innan en viss händelse av intresse inträffar.

Försäkringsbolag använder överlevnadsanalyser för att förutsäga den försäkrades död och uppskatta andra viktiga faktorer såsom annullering av försäkringar, uteblivna förnyelser och hur lång tid det tar att lämna in en skadeanmälan. Resultat från sådana analyser kan hjälpa leverantörer att beräkna försäkringspremier,. såväl som livstidsvärdet för kunder.

Förstå överlevnadsanalys

Överlevnadsanalys kommer huvudsakligen från de medicinska och biologiska disciplinerna, som utnyttjar den för att studera antalet dödsfall, organsvikt och uppkomsten av olika sjukdomar. Kanske av denna anledning förknippar många människor överlevnadsanalys med negativa händelser. Men det kan också gälla positiva händelser, som hur lång tid det kan ta någon att vinna på lotteriet om de spelar det varje vecka.

Med tiden har överlevnadsanalys anpassats till biotekniksektorn och har även användningsområden inom ekonomi, marknadsföring, maskinunderhåll och andra områden förutom försäkring.

Överlevnadsanalys utvecklades ursprungligen inom biomedicinsk vetenskap för att titta på antalet dödsfall eller organsvikt mitt i början av vissa sjukdomar, men används nu inom områden som sträcker sig från försäkring och finans till marknadsföring och offentlig politik.

Försäkring

Analytiker vid livförsäkringsbolag använder överlevnadsanalyser för att beskriva förekomsten av dödsfall vid olika åldrar givet vissa hälsotillstånd. Utifrån dessa funktioner är det ganska enkelt att beräkna sannolikheten för om försäkringstagarna kommer att överleva sitt livförsäkringsskydd. Leverantörer kan sedan beräkna en lämplig försäkringspremie, det belopp som varje kund debiteras för skydd, genom att även ta hänsyn till värdet av de potentiella kundernas utbetalningar enligt försäkringen.

Överlevnadsanalys spelar en stor roll även på andra håll i försäkringsbranschen. Det kan till exempel hjälpa till att uppskatta hur lång tid det tar för förare från ett visst postnummer att råka ut för en bilolycka, inte bara baserat på deras plats, utan deras ålder, vilken typ av försäkring de har och hur lång tid det har gått sedan de gjorde senast ett krav.

Fördelar och nackdelar med överlevnadsanalys

Det finns andra vanligare statistiska metoder som kan kasta lite ljus över hur lång tid det kan ta något att hända. Till exempel kan regressionsanalys,. som vanligtvis används för att bestämma hur specifika faktorer som priset på en vara eller räntor påverkar prisrörelsen på en tillgång, hjälpa till att förutsäga överlevnadstider och är en enkel beräkning.

Problemet är att linjär regression ofta använder sig av både positiva och negativa tal, medan överlevnadsanalys handlar om tid, vilket är strikt positivt. Ännu viktigare är att linjär regression inte kan ta hänsyn till censurering, vilket betyder överlevnadsdata som inte är komplett av olika anledningar. Detta gäller särskilt högercensurering, eller det ämne som ännu inte har upplevt den förväntade händelsen under den studerade tidsperioden.

Den största fördelen med överlevnadsanalys är att den bättre kan hantera frågan om censur eftersom dess huvudvariabel, förutom tid, tar upp huruvida den förväntade händelsen inträffade eller inte. Av denna anledning är det kanske den teknik som är bäst lämpad för att svara på frågor om tid till händelse inom flera branscher och discipliner.

Höjdpunkter

• Denna information används för att uppskatta sannolikheten för att en försäkringstagare ska överleva sin försäkring, vilket i sin tur påverkar försäkringspremierna.

– Överlevnadsanalys är en gren av statistik som studerar hur lång tid det tar för vissa fall att inträffa.

– Det utvecklades ursprungligen inom biomedicinska vetenskaper för att förstå uppkomsten av vissa sjukdomar men används nu inom teknik, försäkring och andra discipliner.

– Analytiker på livförsäkringsbolag använder överlevnadsanalys för att uppskatta sannolikheten för dödsfall i olika åldrar, med hänsyn till hälsofaktorer.