বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ কী
বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ, যা সময়-পর-ইভেন্ট বিশ্লেষণ হিসাবেও পরিচিত, এটি একটি পরিসংখ্যানের একটি শাখা যা কোনও নির্দিষ্ট ঘটনা ঘটার আগে যে পরিমাণ সময় নেয় তা অধ্যয়ন করে। জীবন বীমা সরবরাহকারীরা মূলত বীমাকারীর মৃত্যুর পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য বেঁচে থাকা বিশ্লেষণ ব্যবহার করে। তবুও এটি নীতি বাতিলকরণ, পুনর্নবীকরণগুলি এবং দাবি দায়ের করতে কত সময় নেয় তাও পূর্বাভাস দিতে পারে। সরবরাহকারীরা বীমা প্রিমিয়াম, পাশাপাশি ক্লায়েন্টদের আজীবন মূল্য গণনা করতে এই জাতীয় বিশ্লেষণগুলি থেকে ফলাফলগুলি ব্যবহার করে।
নিচে বেঁচে থাকার বেঁচে থাকা বিশ্লেষণ BREAK
বেঁচে থাকার বিশ্লেষণটি মূলত চিকিত্সা এবং জৈবিক শাখাগুলি থেকে আসে, যা মৃত্যুর হার, অঙ্গ ব্যর্থতা এবং বিভিন্ন রোগের সূত্রপাত অধ্যয়ন করার জন্য এটি লাভ করে। সম্ভবত এই কারণে, অনেক নেতিবাচক ঘটনার সাথে বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ করে। তবে এটি ইতিবাচক ইভেন্টগুলিতেও প্রয়োগ করতে পারে যেমন প্রতি সপ্তাহে কেউ যদি লটারি খেলেন তবে এটি কতক্ষণ সময় নিতে পারে। সময়ের সাথে সাথে, টিকে থাকার বিশ্লেষণটি বায়োটেকনোলজিক খাতে খাপ খাইয়ে নিয়েছে এবং বীমা ছাড়াও অর্থনীতি, বিপণন, মেশিন রক্ষণাবেক্ষণ এবং অন্যান্য ক্ষেত্রে ব্যবহার করেছে has
জীবন-বীমা সংস্থাগুলির বিশ্লেষকরা নির্দিষ্ট স্বাস্থ্য পরিস্থিতির কারণে বিভিন্ন বয়সে মৃত্যুর ঘটনার রূপরেখার জন্য বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ ব্যবহার করেন। এই কাজগুলি থেকে, পলিসিধারীরা তাদের জীবন-বীমা কভারেজটি বহন করবে কিনা তার সম্ভাবনা গণনা করা মোটামুটি সহজ। এর পরে সরবরাহকারীরা পলিসির অধীনে সম্ভাব্য গ্রাহক প্রদানের মূল্য বিবেচনা করে একটি উপযুক্ত বীমা প্রিমিয়াম গণনা করতে পারেন।
বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ বীমা ক্ষেত্রের অন্য কোথাও একটি বড় ভূমিকা পালন করে। উদাহরণস্বরূপ, এটি কেবলমাত্র তার অবস্থানের ভিত্তিতেই নয়, তাদের বয়স, তারা যে পরিমাণ বীমা বহন করে এবং যে কত দিন ধরে চলেছে তা নির্ভর করে কোনও নির্দিষ্ট পিন কোড থেকে চালকদের একটি স্বয়ংক্রিয় দুর্ঘটনা ঘটতে কতক্ষণ সময় লাগবে তা অনুমান করতে সহায়তা করতে পারে সর্বশেষ একটি দাবি দায়ের।
বেঁচে থাকার বিশ্লেষণের পক্ষে এবং কনস
আরও অন্যান্য সাধারণ পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি রয়েছে যা কিছু হতে পারে এমন কতক্ষণ সময় নিয়ে কিছুটা আলোকপাত করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, রিগ্রেশন বিশ্লেষণ বেঁচে থাকার সময়ের ভবিষ্যদ্বাণী করতে সহায়তা করতে পারে এবং এটি একটি সরল গণনা। তবে, লিনিয়ার রিগ্রেশন প্রায়শই ইতিবাচক এবং নেতিবাচক উভয় সংখ্যার ব্যবহার করে, তবে বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ সময়ের সাথে সম্পর্কিত, যা কঠোরভাবে ইতিবাচক।
আরও গুরুত্বপূর্ণ, লিনিয়ার রিগ্রেশন সেন্সর করার জন্য অ্যাকাউন্ট করতে সক্ষম নয়, যার অর্থ বেঁচে থাকার ডেটা যা বিভিন্ন কারণে সম্পূর্ণ নয়। এটি বিশেষত ডান-সেন্সরিংয়ের ক্ষেত্রে সত্য, বা যে বিষয়টি এখনও অধ্যয়নকালীন সময়ে প্রত্যাশিত ইভেন্টটি অনুভব করতে পারে নি।
বেঁচে থাকার বিশ্লেষণের প্রধান সুবিধা হ'ল এটি সেন্সর দেওয়ার বিষয়টি আরও ভালভাবে মোকাবেলা করতে পারে, কারণ প্রত্যাশিত ঘটনাটি ঘটেছে কিনা তা সময় ব্যতীত এর প্রধান পরিবর্তনশীল হিসাবে উল্লেখ করা হয়েছে। এই কারণে, এটি সম্ভবত একাধিক শিল্প এবং শাখায় ইভেন্ট থেকে সময় প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার পক্ষে উপযুক্ত কৌশল to
