Hayatta Kalma Analizi NEDİR
Olay zamanı analizi olarak da bilinen hayatta kalma analizi, belirli bir olay gerçekleşmeden önce geçen süreyi inceleyen bir istatistik dalıdır. Hayat sigortası sağlayıcıları, sigortalının ölümünü tahmin etmek için temel olarak hayatta kalma analizi kullanır. Yine de politika iptallerini, yenilememeleri ve talepte bulunmanın ne kadar zaman alacağını da tahmin edebilir. Sağlayıcılar, sigorta primlerinin yanı sıra müşterilerin yaşam boyu değerlerinin hesaplanmasına yardımcı olmak için bu tür analizlerin sonuçlarını kullanır.
KIRILMAYA KARŞI Hayatta Kalma Analizi
Hayatta kalma analizi esas olarak ölüm oranlarını, organ yetmezliğini ve çeşitli hastalıkların başlangıcını incelemek için kullanılan tıbbi ve biyolojik disiplinlerden gelir. Belki de bu nedenle, hayatta kalma analizini olumsuz olaylarla ilişkilendirir. Bununla birlikte, bir kişinin piyangoyu her hafta oynaması durumunda ne kadar süre alabileceği gibi olumlu olaylara da uygulanabilir. Zaman içinde hayatta kalma analizi biyoteknoloji sektörüne uyarlanmıştır ve ayrıca sigortacılık dışında ekonomi, pazarlama, makine bakımı ve diğer alanlarda da kullanılmaktadır.
Hayat sigortası şirketlerindeki analistler, belirli sağlık koşulları göz önüne alındığında, farklı yaşlardaki ölüm vakalarını özetlemek için hayatta kalma analizini kullanırlar. Bu işlevlerden, poliçe sahiplerinin hayat sigortası kapsamını geçip geçmeyeceklerinin hesaplanması oldukça açıktır. Sağlayıcılar daha sonra poliçe kapsamındaki potansiyel müşteri ödemelerinin değerini de dikkate alarak uygun bir sigorta primi hesaplayabilir.
Hayatta kalma analizi, sigorta endüstrisinin başka yerlerinde de büyük bir rol oynamaktadır. Örneğin, yalnızca konumlarına değil, yaşlarına, taşıdıkları sigortanın türüne ve ne kadar süredir geçtiklerine bağlı olarak, belirli bir posta kodundan sürücülerin otomatik bir kaza geçirmesinin ne kadar süreceğini tahmin etmeye yardımcı olabilir. son talepte bulundu.
Hayatta Kalma Analizinin Artıları ve Eksileri
Bir şeyin ne kadar sürdüğüne biraz ışık tutabilecek daha yaygın istatistiksel yöntemler de vardır. Örneğin, regresyon analizi hayatta kalma sürelerini tahmin etmeye yardımcı olabilir ve bu basit bir hesaplamadır. Bununla birlikte, doğrusal regresyon çoğu zaman hem pozitif hem de negatif sayıları kullanır, ancak hayatta kalma analizi kesinlikle pozitif olan zamanla ilgilidir.
Daha da önemlisi, doğrusal regresyon sansürlemeyi açıklayamaz, yani çeşitli nedenlerle tamamlanmamış hayatta kalma verileri. Bu özellikle sağ sansür için veya incelenen süre boyunca henüz beklenen olayı yaşamamış olan konu için geçerlidir.
Hayatta kalma analizinin temel avantajı sansürleme konusunu daha iyi ele alabilmesidir, çünkü zaman dışındaki ana değişkeni beklenen olayın gerçekleşip gerçekleşmediğini ele alır. Bu nedenle, belki de birden fazla endüstride ve disiplinde etkinlik zamanı sorularına cevap vermek için en uygun tekniktir.
