Каковы различия между анализом выживаемости и регрессией Пуассона?

Я работаю над классической проблемой прогнозирования оттока, используя количество посещений сайта данным пользователем, и я подумал, что регрессия Пуассона была подходящим инструментом для моделирования будущего вовлечения этого пользователя. Когда я наткнулся на книгу об анализе выживания и моделировании рисков, я не знаю, какая техника лучше.

Я не хочу исследовать обе темы одновременно, так что же лучше для моделирования взаимодействия пользователей с использованием прошлых данных и демографии?

Краткий и общий ответ:

• При регрессии Пуассона интересующая переменная ответа представляет собой счет ( или, возможно, скорость ).
• При регрессии Кокса (или альтернативных стратегиях моделирования из анализа выживания) переменная отклика - это время , прошедшее между некоторым происхождением и интересующим событием. В частности, методы анализа выживания предназначены для обработки цензуры .
• Обратите внимание, что при некоторых предположениях существует связь между ними .