Hayatta Kalma Analizi
Hayatta Kalma Analizi Nedir?
Hayatta kalma analizi, olaya kadar geçen süre analizi olarak da bilinir, belirli bir olay meydana gelmeden önce geçen süreyi inceleyen bir istatistik dalıdır.
Sigorta şirketleri, sigortalının ölümünü tahmin etmek ve poliçe iptalleri, yenilememeler ve bir hak talebinde bulunmanın ne kadar sürdüğü gibi diğer önemli faktörleri tahmin etmek için hayatta kalma analizini kullanır. Bu tür analizlerden elde edilen sonuçlar, sağlayıcıların sigorta primlerinin yanı sıra müşterilerin yaşam boyu değerini hesaplamalarına yardımcı olabilir .
Hayatta Kalma Analizini Anlama
Hayatta kalma analizi, esas olarak, ölüm oranlarını, organ yetmezliğini ve çeşitli hastalıkların başlangıcını incelemek için onu kullanan tıbbi ve biyolojik disiplinlerden gelir. Belki de bu nedenle birçok insan hayatta kalma analizini olumsuz olaylarla ilişkilendirir. Bununla birlikte, birinin her hafta oynaması halinde piyangoyu kazanmasının ne kadar sürebileceği gibi olumlu olaylar için de geçerli olabilir.
Zamanla, hayatta kalma analizi biyoteknoloji sektörüne uyarlandı ve sigorta dışında ekonomi, pazarlama, makine bakımı ve diğer alanlarda da kullanımları oldu.
Hayatta kalma analizi, başlangıçta biyomedikal bilimlerde, belirli hastalıkların başlangıcında ölüm veya organ yetmezliği oranlarına bakmak için geliştirildi, ancak şimdi sigorta ve finanstan pazarlamaya ve kamu politikasına kadar değişen alanlarda kullanılmaktadır.
###Sigorta
Hayat sigortası şirketlerindeki analistler, belirli sağlık koşulları göz önüne alındığında farklı yaşlardaki ölüm insidansını özetlemek için hayatta kalma analizini kullanır. Bu işlevlerden, poliçe sahiplerinin hayat sigortası kapsamından daha uzun süre yaşayıp yaşamayacaklarının olasılığını hesaplamak oldukça basittir. Sağlayıcılar daha sonra, poliçe kapsamında potansiyel müşteri ödemelerinin değerini de dikkate alarak, her müşteriden koruma için tahsil edilen tutar olan uygun bir sigorta primi hesaplayabilir.
Hayatta kalma analizi, sigorta sektörünün başka yerlerinde de büyük bir rol oynamaktadır. Örneğin, belirli bir posta kodundan sürücülerin yalnızca bulundukları yere değil, yaşlarına, taşıdıkları sigorta türüne ve üzerinden ne kadar zaman geçtiğine bağlı olarak bir trafik kazası geçirmesinin ne kadar süreceğini tahmin etmeye yardımcı olabilir. en son bir iddiada bulundu.
Hayatta Kalma Analizinin Avantajları ve Dezavantajları
Bir şeyin gerçekleşmesinin ne kadar sürebileceğine ışık tutabilecek daha yaygın başka istatistiksel yöntemler de vardır. Örneğin, bir emtia fiyatı veya faiz oranları gibi belirli faktörlerin bir varlığın fiyat hareketini nasıl etkilediğini belirlemek için yaygın olarak kullanılan regresyon analizi , hayatta kalma sürelerini tahmin etmeye yardımcı olabilir ve basit bir hesaplamadır.
Sorun şu ki, doğrusal regresyon genellikle hem pozitif hem de negatif sayıları kullanır, oysa hayatta kalma analizi kesinlikle pozitif olan zamanla ilgilenir. Daha da önemlisi, lineer regresyon, çeşitli nedenlerle tamamlanmayan hayatta kalma verileri anlamına gelen sansürlemeyi açıklayamaz. Bu, özellikle sağdan sansürleme veya çalışılan süre boyunca beklenen olayı henüz yaşamamış konu için geçerlidir.
Hayatta kalma analizinin ana yararı, sansürleme sorununu zamandan başka, beklenen olayın gerçekleşip gerçekleşmediğini ele aldığı için ana değişkeni olarak daha iyi ele alabilmesidir. Bu nedenle, birden fazla endüstri ve disiplinde olaya kadar geçen süre sorularını yanıtlamak için belki de en uygun tekniktir.
##Öne çıkanlar
Bu bilgi, bir poliçe sahibinin poliçesini tamamlama olasılığını tahmin etmek için kullanılır ve bu da sigorta primlerini etkiler.
Hayatta kalma analizi, belirli durumların gerçekleşmesinin ne kadar sürdüğünü inceleyen bir istatistik dalıdır.
Başlangıçta bazı hastalıkların başlangıcını anlamak için biyomedikal bilimlerde geliştirildi, ancak şimdi mühendislik, sigorta ve diğer disiplinlerde kullanılmaktadır.
Hayat sigortası şirketlerindeki analistler, sağlık faktörlerini hesaba katarak farklı yaşlarda ölüm olasılığını tahmin etmek için hayatta kalma analizini kullanır.
