Analiza przeżycia - KamilTaylan.blog
5 maja 2021 3:49

Analiza przeżycia

Co to jest analiza przeżycia?

Analiza przeżycia, znana również jako analiza czasu do zdarzenia, jest gałęzią  statystyki,  która bada ilość czasu potrzebnego do wystąpienia określonego wydarzenia będącego przedmiotem zainteresowania.

Firmy ubezpieczeniowe wykorzystują analizę przeżycia, aby przewidzieć śmierć ubezpieczonego i oszacować inne ważne czynniki, takie jak anulowanie polisy, nieprzedłużenie polisy i jak długo trwa zgłoszenie roszczenia. Wyniki takich analiz mogą pomóc dostawcom w obliczaniu  składek ubezpieczeniowych, a także wartości klientów przez całe życie.

Kluczowe wnioski

  • Analiza przeżycia to gałąź statystyk, która bada, ile czasu zajmuje wystąpienie określonych przypadków.
  • Początkowo został opracowany w naukach biomedycznych, aby zrozumieć początek niektórych chorób, ale obecnie jest używany w inżynierii, ubezpieczeniach i innych dyscyplinach.
  • Analitycy towarzystw ubezpieczeń na życie wykorzystują analizę przeżycia do oszacowania prawdopodobieństwa zgonu w różnym wieku, biorąc pod uwagę czynniki zdrowotne.
  • Informacje te są wykorzystywane do oszacowania prawdopodobieństwa, że ​​ubezpieczający przeżyje swoją polisę, co z kolei ma wpływ na wysokość składek ubezpieczeniowych.

Zrozumienie analizy przeżycia

Analiza przeżycia wywodzi się głównie z dyscyplin medycznych i biologicznych, które wykorzystują ją do badania wskaźników zgonów, niewydolności narządów i zachorowań na różne choroby. Być może z tego powodu wiele osób kojarzy analizę przeżycia z negatywnymi zdarzeniami. Może to jednak dotyczyć również pozytywnych wydarzeń, takich jak czas, w którym ktoś może wygrać na loterii, jeśli gra w nią co tydzień.

Z biegiem czasu analiza przetrwania została dostosowana do sektora biotechnologicznego i znalazła również zastosowanie w ekonomii, marketingu, konserwacji maszyn i innych dziedzinach poza ubezpieczeniami.



Analiza przeżycia została początkowo opracowana w naukach biomedycznych, aby przyjrzeć się wskaźnikom zgonów lub niewydolności narządów w momencie wystąpienia niektórych chorób, ale obecnie jest stosowana w obszarach obejmujących ubezpieczenia i finanse, marketing i politykę publiczną.

Ubezpieczenie

Analitycy z towarzystw ubezpieczeń na życie wykorzystują analizę przeżycia, aby nakreślić częstość zgonów w różnym wieku, biorąc pod uwagę określone schorzenia. Na podstawie tych funkcji obliczenie prawdopodobieństwa przeżycia przez ubezpieczających okresu ubezpieczenia na życie jest dość proste. Dostawcy mogą następnie obliczyć odpowiednią składkę ubezpieczeniową, czyli kwotę, którą każdy klient jest obciążany za ochronę, uwzględniając również wartość potencjalnych wypłat dla klientów w ramach polisy.

Analiza przeżycia odgrywa również dużą rolę w innych obszarach branży ubezpieczeniowej. Na przykład może pomóc oszacować, ile czasu zajmie kierowcom z określonego kodu pocztowego do wypadku samochodowego, na podstawie nie tylko ich lokalizacji, ale także wieku, rodzaju posiadanego ubezpieczenia i czasu, jaki upłynęło od ich wystąpienia. ostatnio zgłosił roszczenie.

Zalety i wady analizy przeżycia

Istnieją inne, bardziej powszechne metody statystyczne, które mogą rzucić trochę światła na to, jak długo może to potrwać. Na przykład  analiza regresji, która jest powszechnie stosowana do określenia, w jaki sposób określone czynniki, takie jak cena towaru lub stopy procentowe wpływają na ruch cen aktywów, może pomóc w przewidywaniu czasu przeżycia i jest prostym obliczeniem.

Problem polega na tym, że regresja liniowa często wykorzystuje zarówno liczby dodatnie, jak i ujemne, podczas gdy analiza przeżycia zajmuje się czasem, który jest ściśle dodatni. Co ważniejsze, regresja liniowa nie jest w stanie wyjaśnić cenzurowania, co oznacza, że ​​dane dotyczące przeżycia nie są kompletne z różnych powodów. Jest to szczególnie prawdziwe w przypadku cenzurowania przez prawo lub podmiotu, który jeszcze nie doświadczył oczekiwanego wydarzenia w badanym okresie.

Główną zaletą analizy przeżycia jest to, że może lepiej rozwiązać problem cenzury, ponieważ jej główna zmienna, inna niż czas, dotyczy tego, czy oczekiwane zdarzenie miało miejsce, czy nie. Z tego powodu jest to prawdopodobnie technika najlepiej dostosowana do udzielania odpowiedzi na pytania dotyczące czasu do wydarzenia w wielu branżach i dyscyplinach.