సర్వైవల్ అనాలిసిస్ అంటే ఏమిటి
సర్వైవల్ అనాలిసిస్, టైమ్-టు-ఈవెంట్ విశ్లేషణ అని కూడా పిలుస్తారు, ఇది ఒక నిర్దిష్ట సంఘటన జరగడానికి ముందు తీసుకునే సమయాన్ని అధ్యయనం చేసే గణాంకాల విభాగం. జీవిత బీమా అందించేవారు బీమా మరణాన్ని అంచనా వేయడానికి ప్రధానంగా మనుగడ విశ్లేషణను ఉపయోగిస్తారు. అయినప్పటికీ ఇది విధాన రద్దు, పునరుద్ధరణలు మరియు దావా వేయడానికి ఎంత సమయం పడుతుంది అని కూడా అంచనా వేయవచ్చు. భీమా ప్రీమియంలను, అలాగే ఖాతాదారుల జీవితకాల విలువను లెక్కించడంలో సహాయపడటానికి ప్రొవైడర్లు ఇటువంటి విశ్లేషణల ఫలితాలను ఉపయోగిస్తారు.
BREAKING DOWN సర్వైవల్ అనాలిసిస్
మనుగడ విశ్లేషణ ప్రధానంగా వైద్య మరియు జీవ విభాగాల నుండి వస్తుంది, ఇది మరణం, అవయవ వైఫల్యం మరియు వివిధ వ్యాధుల ఆగమనాలను అధ్యయనం చేయడానికి ఉపయోగపడుతుంది. బహుశా ఈ కారణంగా, చాలామంది ప్రతికూల సంఘటనలతో మనుగడ విశ్లేషణను అనుబంధిస్తారు. ఏదేమైనా, ప్రతి వారం లాటరీని ఆడితే ఎవరైనా గెలవడానికి ఎంత సమయం పడుతుంది వంటి సానుకూల సంఘటనలకు కూడా ఇది వర్తిస్తుంది. కాలక్రమేణా, మనుగడ విశ్లేషణ బయోటెక్నాలజీ రంగానికి అనుగుణంగా ఉంది మరియు భీమాతో పాటు ఆర్థికశాస్త్రం, మార్కెటింగ్, యంత్ర నిర్వహణ మరియు ఇతర రంగాలలో కూడా ఉపయోగాలు ఉన్నాయి.
జీవిత-భీమా సంస్థల విశ్లేషకులు కొన్ని ఆరోగ్య పరిస్థితులను బట్టి వివిధ వయసులలో మరణాల గురించి వివరించడానికి మనుగడ విశ్లేషణను ఉపయోగిస్తారు. ఈ ఫంక్షన్ల నుండి, పాలసీదారులు వారి జీవిత బీమా కవరేజీని మించిపోతారా అనే సంభావ్యతను లెక్కించడం చాలా సరళంగా ఉంటుంది. పాలసీ క్రింద సంభావ్య కస్టమర్ చెల్లింపుల విలువను కూడా పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ద్వారా ప్రొవైడర్లు తగిన బీమా ప్రీమియాన్ని లెక్కించవచ్చు.
భీమా పరిశ్రమలో మరెక్కడా మనుగడ విశ్లేషణ పెద్ద పాత్ర పోషిస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక నిర్దిష్ట పిన్ కోడ్ నుండి డ్రైవర్లు ఆటో ప్రమాదం జరగడానికి ఎంత సమయం పడుతుందో అంచనా వేయడానికి ఇది సహాయపడవచ్చు, ఇది వారి స్థానం ఆధారంగా మాత్రమే కాదు, వారి వయస్సు, వారు తీసుకునే భీమా రకం మరియు వారు ఎంతకాలం ఉన్నారు చివరిగా దావా వేసింది.
సర్వైవల్ అనాలిసిస్ యొక్క లాభాలు మరియు నష్టాలు
ఇంకొక సాధారణ గణాంక పద్ధతులు ఉన్నాయి, అది ఏదో జరగడానికి ఎంత సమయం పడుతుందనే దానిపై కొంత వెలుగునిస్తుంది. ఉదాహరణకు, రిగ్రెషన్ విశ్లేషణ మనుగడ సమయాన్ని అంచనా వేయడానికి సహాయపడుతుంది మరియు ఇది సూటిగా లెక్కించడం. ఏదేమైనా, సరళ రిగ్రెషన్ తరచుగా సానుకూల మరియు ప్రతికూల సంఖ్యలను ఉపయోగించుకుంటుంది, అయితే, మనుగడ విశ్లేషణ సమయంతో వ్యవహరిస్తుంది, ఇది ఖచ్చితంగా సానుకూలంగా ఉంటుంది.
మరీ ముఖ్యంగా, లీనియర్ రిగ్రెషన్ సెన్సార్ కోసం లెక్కించలేము, అనగా వివిధ కారణాల వల్ల పూర్తి కాని మనుగడ డేటా. కుడి-సెన్సార్ లేదా అధ్యయనం చేసిన కాలంలో expected హించిన సంఘటనను ఇంకా అనుభవించని విషయం విషయంలో ఇది ప్రత్యేకంగా వర్తిస్తుంది.
మనుగడ విశ్లేషణ యొక్క ప్రధాన ప్రయోజనం ఏమిటంటే, ఇది సెన్సార్ సమస్యను బాగా పరిష్కరించగలదు, ఎందుకంటే సమయం కాకుండా దాని ప్రధాన వేరియబుల్ event హించిన సంఘటన జరిగిందా లేదా అనే విషయాన్ని సూచిస్తుంది. ఈ కారణంగా, బహుళ పరిశ్రమలు మరియు విభాగాలలో సమయం నుండి సంఘటన ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడానికి ఇది చాలా అనుకూలంగా ఉంటుంది.
