Які відмінності між аналізом виживання та регресією Пуассона?

Я працюю над класичною проблемою прогнозування холону, використовуючи кількість відвідувань певного користувача на сайт, і я вважав, що Пуассонова регресія - це правильний інструмент для моделювання майбутнього залучення цього користувача. Тоді я натрапив на книгу про аналіз виживання та моделювання небезпеки, і я не знаю, яка методика найкраща.

Я не хочу досліджувати обидві теми одночасно, тож що найкраще для моделювання взаємодії користувачів з використанням минулих даних та демографії?

Коротка та загальна відповідь:

• При регресії Пуассона змінна відповідь, що цікавить, - це кількість ( або, можливо, ставка ).
• З регресією Кокса (або альтернативними стратегіями моделювання з аналізу виживання) змінна відповіді - це час , який минув між деяким походженням та цікавою подією. Зокрема, методи аналізу виживання призначені для обробки цензури .
• Зауважте, що за деякими припущеннями існує зв’язок між ними .