Analyse de survie
Qu’est-ce que l’analyse de survie?
L’analyse de survie, également connue sous le nom d’analyse de temps avant événement, est une branche des statistiques qui étudie le temps qu’il faut avant qu’un événement particulier ne se produise.
Les compagnies d’ assurance utilisent l’analyse de survie pour prédire le décès de l’assuré et estimer d’autres facteurs importants tels que les annulations de polices, les non-renouvellements et le temps qu’il faut pour déposer une réclamation. Les résultats de ces analyses peuvent aider les prestataires à calculer les primes d’assurance, ainsi que la valeur à vie des clients.
Points clés à retenir
- L’analyse de survie est une branche des statistiques qui étudie le temps qu’il faut à certaines instances pour se produire.
- Il a été initialement développé en sciences biomédicales pour comprendre l’apparition de certaines maladies, mais est maintenant utilisé dans l’ingénierie, l’assurance et d’autres disciplines.
- Les analystes des compagnies d’assurance-vie utilisent l’analyse de survie pour estimer la probabilité de décès à différents âges, en tenant compte des facteurs de santé.
- Ces informations sont utilisées pour estimer la probabilité qu’un preneur d’assurance survive à son contrat, ce qui, à son tour, influe sur les primes d’assurance.
Comprendre l’analyse de survie
L’analyse de survie provient principalement des disciplines médicales et biologiques, qui en tirent parti pour étudier les taux de mortalité, les défaillances d’organes et l’apparition de diverses maladies. C’est peut-être pour cette raison que de nombreuses personnes associent l’analyse de survie à des événements négatifs. Cependant, cela peut également s’appliquer à des événements positifs, tels que le temps qu’il faudra à quelqu’un pour gagner à la loterie s’il y joue chaque semaine.
Au fil du temps, l’analyse de survie a été adaptée au secteur de la biotechnologie et a également des utilisations en économie, en marketing, en maintenance des machines et dans d’autres domaines en plus de l’assurance.
L’analyse de survie a été initialement développée en sciences biomédicales pour examiner les taux de mortalité ou de défaillance d’organes au cours de l’apparition de certaines maladies, mais est maintenant utilisée dans des domaines allant de l’assurance et de la finance au marketing et aux politiques publiques.
Assurance
Les analystes des compagnies d’ assurance-vie utilisent l’analyse de survie pour décrire l’incidence des décès à différents âges compte tenu de certaines conditions de santé. À partir de ces fonctions, il est assez simple de calculer la probabilité que les assurés survivront à leur couverture d’assurance-vie. Les prestataires peuvent alors calculer une prime d’assurance appropriée, le montant facturé à chaque client pour la protection, en tenant également compte de la valeur des paiements des clients potentiels au titre de la police.
L’analyse de survie joue également un rôle important ailleurs dans le secteur de l’assurance. Par exemple, cela peut aider à estimer combien de temps il faudra aux conducteurs d’un code postal particulier pour avoir un accident de voiture, en fonction non seulement de leur emplacement, mais aussi de leur âge, du type d’assurance qu’ils souscrivent et du temps écoulé depuis qu’ils a déposé une réclamation pour la dernière fois.
Avantages et inconvénients de l’analyse de survie
Il existe d’autres méthodes statistiques plus courantes qui peuvent nous éclairer sur le temps que cela pourrait prendre. Par exemple, l’analyse de régression, qui est couramment utilisée pour déterminer comment des facteurs spécifiques tels que le prix d’un produit ou les taux d’intérêt influencent le mouvement des prix d’un actif, peut aider à prévoir les temps de survie et constitue un calcul simple.
Le problème est que la régression linéaire utilise souvent à la fois des nombres positifs et négatifs, alors que l’analyse de survie traite du temps, qui est strictement positif. Plus important encore, la régression linéaire n’est pas en mesure de tenir compte de la censure, c’est-à-dire des données de survie qui ne sont pas complètes pour diverses raisons. Cela est particulièrement vrai de la censure à droite, ou du sujet qui n’a pas encore vécu l’événement attendu au cours de la période étudiée.
Le principal avantage de l’analyse de survie est qu’elle permet de mieux aborder la question de la censure car sa principale variable, autre que le temps, détermine si l’événement attendu s’est produit ou non. Pour cette raison, il s’agit peut-être de la technique la mieux adaptée pour répondre aux questions de temps avant événement dans de multiples industries et disciplines.