生存分析,也稱為事件時間分析,是統計學的一個分支,研究特定事件發生前所需的時間。
保險公司使用生存分析來預測被保險人的死亡,並估計其他重要因素,如保單取消、不續保以及索賠所需的時間。這些分析的結果可以幫助提供者計算保險費,以及客戶的終身價值。
生存分析主要來自醫學和生物學學科,利用它來研究死亡率、**衰竭和各種疾病的發病率。也許,出於這個原因,許多人把生存分析與負面事件聯絡起來。然而,它也適用於積極的事件,例如如果一個人每週都玩彩票,他可能需要多長時間才能中大獎。
隨著時間的推移,生存分析已經適應了生物技術領域,並且在經濟、市場營銷、機器維護和保險以外的其他領域也有應用。
生存分析最初是在生物醫學科學中發展起來的,目的是觀察某些疾病發病時的死亡率或**衰竭率,但現在被用於從保險、金融到營銷和公共政策等領域。
人壽保險公司的分析員利用生存分析來概述在特定健康狀況下不同年齡段的死亡發生率。從這些函式中,計算投保人是否會超過其人壽保險覆蓋範圍的概率相當簡單。然後,服務提供商可以計算適當的保險費,即每個客戶為獲得保護而收取的金額,同時還可以考慮保單項下潛在客戶支出的價值。
生存分析在保險業的其他領域也扮演著重要角色。例如,它可能有助於估計司機從一個特定的郵政編碼發生車禍需要多長時間,這不僅取決於他們的位置,而且取決於他們的年齡,他們所投保的保險型別,以及他們上次提出索賠以來的時間。
還有其他更為常見的統計方法,可以幫助我們瞭解事情發生需要多長時間。例如,回歸分析通常用於確定商品價格或利率等具體因素如何影響資產價格變動,它可能有助於預測生存時間,而且是一種簡單的計算方法。
問題是線性回歸常常同時使用正數和負數,而生存分析處理的是嚴格正的時間。更重要的是,線性回歸不能解釋刪失,這意味著由於各種原因生存資料不完整。這尤其適用於權利審查,或者在所研究的時間段內尚未經歷預期事件的主體。
生存分析的主要好處是它可以更好地解決刪失問題,因為它的主要變數,而不是時間,處理預期事件是否發生。因此,它可能是最適合回答多個行業和學科中的實時問題的技術。
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