El análisis de supervivencia es un método estadístico utilizado para estimar el tiempo que transcurre hasta que ocurre un evento específico. A menudo denominado análisis de tiempo hasta el evento, esta técnica se centra en medir la duración hasta que se produce un resultado, como el fallecimiento de un paciente o el vencimiento de una póliza de seguro. A diferencia de la regresión lineal estándar, que puede tener dificultades con datos incompletos, el análisis de supervivencia está diseñado específicamente para manejar variables basadas en el tiempo que son estrictamente positivas.
El proceso funciona teniendo en cuenta la censura, que ocurre cuando los datos están incompletos porque el evento aún no ha sucedido para un sujeto durante el período de estudio. Al incorporar estas observaciones censuradas, los analistas pueden crear modelos más precisos que predicen la probabilidad de que ocurra un evento en un marco temporal determinado. Las herramientas comunes utilizadas en este campo incluyen el estimador de Kaplan-Meier y la regresión de riesgos proporcionales de Cox.
En un contexto financiero práctico, las compañías de seguros de vida utilizan el análisis de supervivencia para determinar la probabilidad de que un asegurado sobreviva a su cobertura. Al analizar factores de salud y datos históricos, las aseguradoras estiman la probabilidad de fallecimiento a diversas edades. Este cálculo es esencial para que la compañía establezca primas de seguro adecuadas que reflejen el riesgo real asociado con el asegurado.