Hayatta kalma analizi ile Poisson regresyonu arasındaki farklar nelerdir?

Belirli bir kullanıcının bir siteye yaptığı ziyaret sayısını kullanarak klasik karmaşası tahmin sorunu üzerinde çalışıyorum ve Poisson Regresyonunun o kullanıcının gelecekteki katılımını modellemek için doğru araç olduğunu düşündüm. O zaman hayatta kalma analizi ve Tehlike Modellemesi hakkında bir kitapla karşılaştım ve hangi tekniğin en iyi olduğunu bilmiyorum.

Her iki konuyu aynı anda araştırmak istemiyorum, bu yüzden geçmiş verileri ve demografik bilgileri kullanarak kullanıcı katılımını modellemek için en iyi olan nedir?

Kısa ve genel cevap:

• Poisson regresyonu ile ilgili yanıt değişkeni bir sayıdır ( veya muhtemelen bir orandır ).
• Cox regresyonu (veya sağkalım analizinden alternatif modelleme stratejileri) ile yanıt değişkeni, bazı kökenlerle ilgilenilen bir olay arasında geçen süredir . Özellikle, sağkalım analiz teknikleri sansür işlemek için tasarlanmıştır .
• Bazı varsayımlar altında , ikisi arasında bir bağlantı olduğunu unutmayın .