什么是生存分析(survival ****ysis)？

生存分析，也称为事件时间分析，是统计学的一个分支，研究特定事件发生前所需的时间。

保险公司使用生存分析来预测被保险人的死亡，并估计其他重要因素，如保单取消、不续保以及索赔所需的时间。这些分析的结果可以帮助提供者计算保险费，以及客户的终身价值。

关键要点

• 生存分析是统计学的一个分支，研究特定事件发生所需的时间。
• 它最初是在生物医学科学中发展起来的，目的是了解某些疾病的发病情况，但现在被用于工程、保险和其他学科。
• 人寿保险公司的分析师使用生存分析来估计不同年龄段的死亡可能性，并将健康因素考虑在内。
• 这些信息用于估计投保人超过保单有效期的概率，进而影响保险费。

了解生存分析

生存分析主要来自医学和生物学学科，利用它来研究死亡率、**衰竭和各种疾病的发病率。也许，出于这个原因，许多人把生存分析与负面事件联系起来。然而，它也适用于积极的事件，例如如果一个人每周都玩彩票，他可能需要多长时间才能中大奖。

随着时间的推移，生存分析已经适应了生物技术领域，并且在经济、市场营销、机器维护和保险以外的其他领域也有应用。

生存分析最初是在生物医学科学中发展起来的，目的是观察某些疾病发病时的死亡率或**衰竭率，但现在被用于从保险、金融到营销和公共政策等领域。

保险

人寿保险公司的分析员利用生存分析来概述在特定健康状况下不同年龄段的死亡发生率。从这些函数中，计算投保人是否会超过其人寿保险覆盖范围的概率相当简单。然后，服务提供商可以计算适当的保险费，即每个客户为获得保护而收取的金额，同时还可以考虑保单项下潜在客户支出的价值。

生存分析在保险业的其他领域也扮演着重要角色。例如，它可能有助于估计司机从一个特定的邮政编码发生车祸需要多长时间，这不仅取决于他们的位置，而且取决于他们的年龄，他们所投保的保险类型，以及他们上次提出索赔以来的时间。

生存分析的利弊

还有其他更为常见的统计方法，可以帮助我们了解事情发生需要多长时间。例如，回归分析通常用于确定商品价格或利率等具体因素如何影响资产价格变动，它可能有助于预测生存时间，而且是一种简单的计算方法。

问题是线性回归常常同时使用正数和负数，而生存分析处理的是严格正的时间。更重要的是，线性回归不能解释删失，这意味着由于各种原因生存数据不完整。这尤其适用于权利审查，或者在所研究的时间段内尚未经历预期事件的主体。

生存分析的主要好处是它可以更好地解决删失问题，因为它的主要变量，而不是时间，处理预期事件是否发生。因此，它可能是最适合回答多个行业和学科中的实时问题的技术。