Analiza przeżycia (ang. survival analysis) jest zbiorem procedur statystycznych, dla których badana zmienna jest czasem pojawiania się określonego zdarzenia. Technika ta rozwinęła się w naukach biologicznych i medycznych, niemniej jednak coraz częściej jest wykorzystywana w innych dziedzinach wiedzy, takich jak ekonomia, inżynieria, demografia, epidemiologia,czy też socjologia. Obecnie, przy jej użyciu można przewidywać czas życia pacjenta po operacji, szacować okres, w jakim ludzie pozostają bezrobotni po utracie pracy czy też estymować czas działania pewnego urządzenia.

Cechą wspólną wszystkich omawianych tutaj danych jest, że zawierają one obserwacje ucięte lub ocenzurowane. Takie zmienne pojawiają się wtedy, kiedy obserwujemy długości życia w pewnym ustalonym horyzoncieczasowym. Tak zwana cenzura oznacza z kolei, że nasza wiedza dotyczy tylko zdarzenia czy dany czas życie był dłuższy niż dana wielkość czy nie. Takie zjawisko obserwujemy na przykład w badaniach klinicznych, kiedy niektórzy pacjenci wycofują się z badań. Oczywiście większość procedur statystyczno-aktuarialnych prezentowanych tutaj będzie uwzględniała te dane ocenzurowane.To co łączy wszystkie analizy to fakt, że zajmować się tutaj będziemy zmiennymi nieujemnymi a wielkość takiej zmiennej będzie oznaczała długość czasu życia zakończonego śmiercią. Stąd pochodzi nazwa tego wykładu. Większość materiału jest wykładana także na uczelniach medycznych, gdzie wykład ten najczęściej jest zatytułowany „Próby kliniczne”. Termin śmierć można zamienić terminem porażka, awaria itd, ale na potrzeby tej prezentacji będziemy używać częściej stosowanych terminów medycznych. W tym wykładzie omówione będą także aplikacje o charakterze ekonomicznym.