Jakie są różnice między analizą przeżycia a regresją Poissona?

Pracuję nad klasycznym problemem przewidywania rezygnacji, wykorzystując liczbę odwiedzin danego użytkownika na stronie i pomyślałem, że regresja Poissona jest właściwym narzędziem do modelowania przyszłego zaangażowania tego użytkownika. Kiedy wtedy natknąłem się na książkę o analizie przeżycia i modelowaniu zagrożeń i nie wiem, która technika jest najlepsza.

Nie chcę jednocześnie badać obu tematów, więc co najlepiej modelować zaangażowanie użytkowników przy użyciu danych z przeszłości i danych demograficznych?

Krótka i ogólna odpowiedź:

• W przypadku regresji Poissona zmienną odsetkową odpowiedzi jest liczba ( lub ewentualnie stopa ).
• W przypadku regresji Coxa (lub alternatywnych strategii modelowania z analizy przeżycia) zmienna odpowiedzi to czas , który upłynął między pewnym źródłem a zdarzeniem będącym przedmiotem zainteresowania. W szczególności techniki analizy przeżycia są zaprojektowane do obsługi cenzury .
• Zauważ, że pod niektórymi założeniami istnieje związek między nimi .