Overlevingsanalyse
Wat is overlevingsanalyse?
Overlevingsanalyse, ook wel tijd-tot-gebeurtenisanalyse genoemd, is een tak van statistieken die de hoeveelheid tijd bestudeert die nodig is voordat een bepaalde gebeurtenis van belang plaatsvindt.
Verzekeringsmaatschappijen gebruiken overlevingsanalyses om het overlijden van de verzekerde te voorspellen en andere belangrijke factoren in te schatten, zoals annuleringen van polissen, niet-verlengingen en hoelang het duurt om een claim in te dienen. Resultaten van dergelijke analyses kunnen aanbieders helpen bij het berekenen van verzekeringspremies, evenals de levenslange waarde van klanten.
Belangrijkste leerpunten
- Overlevingsanalyse is een tak van statistieken die bestudeert hoe lang het duurt voordat bepaalde gevallen optreden.
- Het werd aanvankelijk ontwikkeld in de biomedische wetenschappen om het ontstaan van bepaalde ziekten te begrijpen, maar wordt nu gebruikt in engineering, verzekeringen en andere disciplines.
- Analisten bij levensverzekeraars gebruiken overlevingsanalyses om de kans op overlijden op verschillende leeftijden in te schatten, waarbij rekening wordt gehouden met gezondheidsfactoren.
- Deze informatie wordt gebruikt om de kans in te schatten dat een verzekeringnemer zijn polis overleeft, wat op zijn beurt de verzekeringspremies beïnvloedt.
Overlevingsanalyse begrijpen
Overlevingsanalyse komt voornamelijk uit de medische en biologische disciplines, die het gebruiken om sterftecijfers, orgaanfalen en het begin van verschillende ziekten te bestuderen. Misschien associëren veel mensen om deze reden overlevingsanalyse met negatieve gebeurtenissen. Het kan echter ook van toepassing zijn op positieve gebeurtenissen, zoals hoe lang het kan duren voordat iemand de loterij wint als hij deze elke week speelt.
Overlevingsanalyse is in de loop van de tijd aangepast aan de biotechnologiesector en heeft naast verzekeringen ook toepassingen in economie, marketing, machineonderhoud en andere gebieden.
Overlevingsanalyse werd aanvankelijk ontwikkeld in de biomedische wetenschappen om te kijken naar de sterftecijfers of orgaanfalen bij het begin van bepaalde ziekten, maar wordt nu gebruikt in gebieden variërend van verzekeringen en financiën tot marketing en overheidsbeleid.
Verzekering
Analisten bij levensverzekeringsmaatschappijen gebruiken overlevingsanalyses om de incidentie van overlijden op verschillende leeftijden onder bepaalde gezondheidsomstandigheden te schetsen. Op basis van deze functies is het redelijk eenvoudig om de waarschijnlijkheid te berekenen dat polishouders hun levensverzekeringsdekking zullen overleven. Aanbieders kunnen dan een passende verzekeringspremie berekenen, het bedrag dat elke klant in rekening wordt gebracht voor bescherming, door ook rekening te houden met de waarde van de potentiële klantuitbetalingen onder de polis.
Overlevingsanalyse speelt ook elders in de verzekeringsbranche een grote rol. Het kan bijvoorbeeld helpen om in te schatten hoe lang het duurt voordat bestuurders van een bepaalde postcode een auto-ongeluk krijgen, niet alleen op basis van hun locatie, maar ook op basis van hun leeftijd, het soort verzekering dat ze hebben en hoe lang het geleden is dat ze heeft voor het laatst een claim ingediend.
Voordelen en nadelen van overlevingsanalyse
Er zijn andere, meer algemene statistische methoden die enig licht kunnen werpen op hoe lang het kan duren voordat iets gebeurt. Bijvoorbeeld, regressie-analyse, die gewoonlijk wordt gebruikt om te bepalen hoe specifieke factoren zoals de prijs van een grondstof of de rente van invloed op de koersbeweging van een actief, kan helpen voorspellen overlevingsduur en is een eenvoudige berekening.
Het probleem is dat lineaire regressie vaak gebruik maakt van zowel positieve als negatieve getallen, terwijl survivalanalyse zich bezighoudt met tijd, wat strikt positief is. Wat nog belangrijker is, is dat lineaire regressie geen rekening kan houden met censurering, wat betekent dat overlevingsgegevens om verschillende redenen niet volledig zijn. Dit geldt in het bijzonder voor rechtscensurering, of het onderwerp dat de verwachte gebeurtenis tijdens de bestudeerde periode nog niet heeft meegemaakt.
Het belangrijkste voordeel van overlevingsanalyse is dat het de kwestie van censurering beter kan aanpakken, aangezien de belangrijkste variabele, behalve tijd, aangeeft of de verwachte gebeurtenis al dan niet heeft plaatsgevonden. Om deze reden is het misschien de techniek die het meest geschikt is om time-to-event-vragen in meerdere industrieën en disciplines te beantwoorden.