Mikä on selviytymisanalyysi
Selviytymisanalyysi, joka tunnetaan myös nimellä aikatapahtuma-analyysi, on tilasto-osa, joka tutkii ajan, joka kuluu ennen tietyn tapahtuman tapahtumista. Henkivakuutuksen tarjoajat käyttävät pääasiassa selviytymisanalyysiä vakuutetun kuoleman ennustamiseen. Se voi kuitenkin myös ennustaa käytäntöjen peruuttamisia, uusimattomuutta ja vaatimuksen esittämisen keston. Palveluntarjoajat käyttävät tällaisten analyysien tuloksia auttamaan vakuutusmaksujen ja asiakkaiden eliniän arvon laskemisessa.
JAKAUTUMINEN Selviytymisanalyysi
Selviytymisanalyysi tulee pääasiassa lääketieteellisiltä ja biologisilta tieteenaloilta, jotka hyödyntävät sitä kuoleman, elinten vajaatoiminnan ja erilaisten sairauksien puhkeamisen tutkimiseen. Ehkä tästä syystä monet liittävät selviytymisanalyysin negatiivisiin tapahtumiin. Sitä voidaan kuitenkin soveltaa myös positiivisiin tapahtumiin, kuten kuinka kauan voi kestää jonkun voittaa arpajaiset, jos he pelaavat sitä viikossa. Ajan myötä selviytymisanalyysi on mukautettu bioteknologia-alalle, ja sillä on vakuutuksen lisäksi käyttöjä myös taloustieteessä, markkinoinnissa, koneiden kunnossapidossa ja muilla aloilla.
Henkivakuutusyhtiöiden analyytikot käyttävät selviytymisanalyysin avulla kuolemantapauksia eri ikäryhmissä tietyissä terveystilanteissa. Näiden toimintojen perusteella on melko yksinkertaista laskea todennäköisyys siitä, ylittävätkö vakuutuksenottajat henkivakuutuksensa. Palveluntarjoajat voivat sitten laskea asianmukaisen vakuutusmaksun ottamalla myös huomioon potentiaalisten asiakkaiden vakuutusten arvot.
Selviytymisanalyysillä on suuri rooli myös muualla vakuutusalalla. Esimerkiksi, se voi auttaa arvioimaan, kuinka kauan tietyn postinumeron kuljettajilta kuluu auto-onnettomuus, paitsi sijainnin, ikän, kuljettaman vakuutuksen tyypin ja kuinka kauan on kulunut viimeksi jättänyt vaatimuksen.
Elävyysanalyysin plussat ja miinukset
On muitakin yleisempiä tilastollisia menetelmiä, jotka saattavat valaista jonkin aikaa, kun jotain tapahtuu. Esimerkiksi regressioanalyysi voi auttaa ennustamaan selviytymisajat, ja se on suoraviivainen laskelma. Lineaarisessa regressiossa käytetään kuitenkin usein sekä positiivisia että negatiivisia lukuja, kun taas eloonjäämisanalyysi käsittelee aikaa, joka on ehdottomasti positiivinen.
Vielä tärkeämpää on, että lineaarisella regressiolla ei voida ottaa huomioon sensurointia, eli selviytymistietoja, jotka eivät ole täydellisiä eri syistä. Tämä pätee etenkin oikeanpuoleiseen sensurointiin tai aiheeseen, joka ei ole vielä kokenut odotettua tapahtumaa tutkitun ajanjakson aikana.
Selviytymisanalyysin tärkein etu on, että se pystyy paremmin ratkaisemaan sensurointikysymyksen, koska sen tärkein muuttuja kuin aika osoittaa, tapahtuiko odotettu tapahtuma vai ei. Tästä syystä se on ehkä tekniikka, joka soveltuu parhaiten vastaamaan tapahtumia koskeviin kysymyksiin useilla aloilla ja aloilla.
