Quali sono le differenze tra analisi di sopravvivenza e regressione di Poisson?

Sto lavorando a un classico problema di predizione di churn usando il numero di visite di un determinato utente a un sito e ho pensato che la regressione di Poisson fosse lo strumento giusto per modellare il futuro coinvolgimento di quell'utente. Quando poi mi sono imbattuto in un libro sull'analisi di sopravvivenza e Hazard Modeling e non so quale sia la tecnica migliore.

Non voglio fare ricerche su entrambi gli argomenti contemporaneamente, quindi cosa è meglio per modellare il coinvolgimento degli utenti utilizzando dati e dati demografici passati?

Risposta breve e generale:

• Con la regressione di Poisson, la variabile di risposta di interesse è un conteggio ( o forse un tasso ).
• Con la regressione di Cox (o strategie di modellazione alternative dall'analisi di sopravvivenza), la variabile di risposta è il tempo che è trascorso tra una certa origine e un evento di interesse. In particolare, le tecniche di analisi della sopravvivenza sono progettate per gestire la censura .
• Si noti che, sotto alcuni presupposti, esiste un collegamento tra i due .