生存分析和泊松回歸有什麼區別？

我正在使用給定用戶對網站的訪問次數來研究經典的流失預測問題，我認為泊松回歸是建模該用戶未來參與度的正確工具。那時我看到一本關於生存分析和危險建模的書，我不知道哪種技術最好。

我不想同時研究這兩個主題，那麼使用過去的數據和人口統計數據對用戶參與度建模最適合什麼？

簡短而一般的答案：

• 使用泊松回歸，感興趣的響應變量是計數（或可能是速率）。
• 對於 Cox 回歸（或來自生存分析的替代建模策略），響應變量是某個起源與感興趣事件之間經過的時間。特別是，生存分析技術旨在處理審查。
• 請注意，在某些假設下，兩者之間存在聯繫。

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/44046