उत्तरजीविता विश्लेषण
उत्तरजीविता विश्लेषण, जिसे टाइम-टू-इवेंट विश्लेषण के रूप में भी जाना जाता है, आंकड़ों की एक शाखा है जो किसी विशेष घटना के होने में लगने वाले समय का अध्ययन करता है। जीवन बीमा के प्रदाता मुख्य रूप से बीमाधारक की मृत्यु की भविष्यवाणी करने के लिए उत्तरजीविता विश्लेषण का उपयोग करते हैं। फिर भी यह नीति रद्द करने, गैर-नवीकरण और दावा दायर करने में कितना समय लगता है, इसका अनुमान लगा सकता है। प्रदाता बीमा प्रीमियम की गणना करने में मदद करने के लिए इस तरह के विश्लेषणों से परिणामों का उपयोग करते हैं, साथ ही साथ ग्राहकों के जीवनकाल मूल्य भी।
ब्रेकिंग डाउन सर्वाइवल एनालिसिस
उत्तरजीविता विश्लेषण मुख्य रूप से चिकित्सा और जैविक विषयों से आता है, जो मृत्यु की दर, अंग विफलता और विभिन्न रोगों की शुरुआत का अध्ययन करने के लिए इसका लाभ उठाता है। शायद इस कारण से, कई सहयोगी नकारात्मक घटनाओं के साथ जीवित रहने का विश्लेषण करते हैं। हालांकि, यह सकारात्मक घटनाओं पर भी लागू हो सकता है, जैसे कि किसी को लॉटरी जीतने में कितना समय लग सकता है अगर वे इसे प्रत्येक सप्ताह खेलते हैं। समय के साथ, उत्तरजीविता विश्लेषण को जैव प्रौद्योगिकी क्षेत्र के लिए अनुकूलित किया गया है, और इसका उपयोग अर्थशास्त्र, विपणन, मशीन रखरखाव और बीमा के अलावा अन्य क्षेत्रों में भी है।
जीवन बीमा कंपनियों के विश्लेषक कुछ स्वास्थ्य स्थितियों को देखते हुए विभिन्न उम्र में मृत्यु की घटनाओं को रेखांकित करने के लिए उत्तरजीविता विश्लेषण का उपयोग करते हैं। इन कार्यों से, इस बात की संभावना की गणना करना कि क्या पॉलिसीधारक अपने जीवन-बीमा कवरेज की रूपरेखा तैयार करेंगे, काफी सरल है। प्रदाता तब पॉलिसी के तहत संभावित ग्राहक भुगतान के मूल्य को ध्यान में रखते हुए एक उचित बीमा प्रीमियम की गणना कर सकते हैं।
जीवन रक्षा विश्लेषण भी बीमा उद्योग में एक बड़ी भूमिका निभाता है। उदाहरण के लिए, यह अनुमान लगाने में मदद कर सकता है कि किसी विशेष ज़िप कोड से वाहन चालकों को एक ऑटो दुर्घटना होने में कितना समय लगेगा, न केवल उनके स्थान पर, बल्कि उनकी आयु, उनके द्वारा लिया जाने वाला बीमा का प्रकार, और यह कब से है। अंतिम बार एक दावा दायर किया।
जीवित रहने के विश्लेषण के पेशेवरों और विपक्ष
अन्य सामान्य सांख्यिकीय विधियाँ हैं जो कुछ प्रकाश को बहा सकती हैं, जब तक कुछ होने में कुछ समय लग सकता है। उदाहरण के लिए, प्रतिगमन विश्लेषण जीवित रहने के समय की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकता है, और यह एक सीधी गणना है। हालांकि, रैखिक प्रतिगमन अक्सर सकारात्मक और नकारात्मक दोनों संख्याओं का उपयोग करता है, जबकि, उत्तरजीविता विश्लेषण समय के साथ संबंधित है, जो कड़ाई से सकारात्मक है।
इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि रैखिक प्रतिगमन सेंसरिंग के लिए जिम्मेदार नहीं है, जिसका अर्थ है कि उत्तरजीविता डेटा जो विभिन्न कारणों से पूर्ण नहीं है। यह विशेष रूप से सही-सेंसरिंग के बारे में सच है, या जिस विषय ने अध्ययन की गई अवधि के दौरान अपेक्षित घटना का अनुभव नहीं किया है।
उत्तरजीविता विश्लेषण का मुख्य लाभ यह है कि यह सेंसरिंग के मुद्दे से बेहतर तरीके से निपट सकता है, क्योंकि समय के अलावा इसका मुख्य चर पता करता है कि अपेक्षित घटना हुई या नहीं। इस कारण से, यह संभवतः कई उद्योगों और विषयों में समय-से-घटना सवालों के जवाब देने के लिए सबसे उपयुक्त तकनीक है।
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