Esta es una buena pregunta. Pero lo que usted está preguntando en realidad no debería ser cómo la estadística es interpretado sino que los supuestos que subyacen a cada uno de sus respectivos modelos (hazard o logística). Un modelo logístico es un modelo estático que, efectivamente, predice la probabilidad de que ocurra un evento en un momento determinado dado información observable. Sin embargo, un modelo de riesgo o modelo de Cox es un modelo de duración que los modelos de las tasas de supervivencia a lo largo del tiempo. Usted puede hacer una pregunta como "¿cuál es la probabilidad de que un cigarrillo de usuario sobrevivir a los 75 años de edad en relación a la de un no usuario con su regresión logística" (dado que disponemos de información acerca de la mortalidad de una cohorte de hasta 75 años de edad). Pero si por el contrario usted desea tomar ventaja de la plenitud de la dimensión de tiempo de sus datos, mediante un modelo de riesgos será más apropiado.
En última instancia, aunque lo que realmente se reduce a lo que se desea modelar. ¿Usted cree que lo que están modelando es un evento de una vez? El uso de la logística. Si usted cree que su caso ha fijas o proporcionales probabilidad de ocurrencia de cada periodo a lo largo de un observable de espectro de tiempo? El uso de un modelo de riesgos.
La elección de los métodos no deben ser basadas en cómo interpretar la estadística. Si este fuera el caso, entonces no habría diferencia entre OLS, MUCHACHO, Tobías, Heckit, IV, 2SLS, o una serie de otros métodos de regresión. Se debería basarse en qué forma cree que el modelo subyacente que usted está tratando de estimación tiene.
