생존 분석이란?
이벤트 발생 시간 분석이라고도하는 생존 분석은 특정 이벤트가 발생하기까지 걸리는 시간을 연구하는 통계 분기입니다. 생명 보험 제공자는 주로 생존 분석을 사용하여 피보험자의 사망을 예측합니다. 또한 정책 취소, 갱신 금지 및 클레임을 제기하는 데 걸리는 시간을 예측할 수도 있습니다. 제공자는 이러한 분석 결과를 사용하여 보험료와 고객의 평생 가치를 계산하는 데 도움을줍니다.
고장 분석 생존 분석
생존 분석은 주로 의학 및 생물학적 분야에서 비롯되며 사망률, 장기 부전 및 다양한 질병의 발병률을 연구하는 데 활용됩니다. 아마도 이런 이유로, 많은 사람들이 생존 사건을 부정적인 사건과 연관시킵니다. 그러나 매주 복권을하면 복권 당첨에 걸리는 시간과 같은 긍정적 인 이벤트에도 적용 할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 생존 분석은 생명 공학 분야에 적용되었으며 경제, 마케팅, 기계 유지 관리 및 보험 이외의 다른 분야에서도 사용됩니다.
생명 보험 회사의 분석가는 생존 분석을 사용하여 특정 건강 상태에 따라 다른 연령대의 사망률을 설명합니다. 이러한 기능을 통해 보험 계약자가 생명 보험 적용 범위보다 오래 지속될 가능성을 계산하는 것은 매우 간단합니다. 그런 다음 공급자는 정책에 따라 잠재적 고객 지불금의 가치를 고려하여 적절한 보험료를 계산할 수 있습니다.
생존 분석은 보험 산업의 다른 곳에서도 큰 역할을합니다. 예를 들어, 위치, 나이, 보험 유형 및 그 이후의 기간에 따라 특정 우편 번호의 운전자가 자동차 사고를 일으키는 데 걸리는 시간을 추정하는 데 도움이 될 수 있습니다 마지막으로 클레임을 제기했습니다.
생존 분석의 장단점
발생하는 데 시간이 얼마나 걸릴지에 대한 다른 일반적인 통계 방법이 있습니다. 예를 들어 회귀 분석은 생존 시간을 예측하는 데 도움이 될 수 있으며 간단한 계산입니다. 그러나 선형 회귀는 종종 양수와 음수를 모두 사용하지만 생존 분석은 시간을 처리하며 이는 엄격하게 양수입니다.
더 중요한 것은 선형 회귀가 검열을 설명 할 수 없기 때문에 다양한 이유로 완전하지 않은 생존 데이터를 의미합니다. 이것은 특히 오른쪽 검열, 또는 연구 기간 동안 예상되는 사건을 경험하지 않은 대상에 해당됩니다.
생존 분석의 주요 장점은 예상 이벤트가 발생했는지 여부를 시간 이외의 주요 변수가 해결하므로 검열 문제를 더 잘 해결할 수 있다는 것입니다. 이러한 이유로 여러 산업 및 분야의 이벤트 시간 질문에 대답하는 데 가장 적합한 기술 일 것입니다.
