生存データの特徴である打ち切りや非正規性は、重回帰などの従来の統計モデルを用いてデータを解析しようとすると困難を生じる。正規分布は対称分布であるため正の値と負の値を取るが、持続時間はその性質上負の値を取ることができず、持続時間/生存データを扱うとき正規性を仮定することができない。
持続時間モデルには、パラメトリック、ノンパラメトリック、セミパラメトリックがある。一般的に使用されるモデルには、やコックス比例ハザードモデル（ノンパラメトリック）がある。
分類木と回帰木（CART）.
分類木と回帰木（CART）は、ノンパラメトリックな手法であり、従属変数がカテゴリ型か数値型かに応じて、それぞれ分類木と回帰木のどちらかを生成する。
決定木は、モデリングデータセット内の変数に基づくルールの集合によって形成される。
予測分析のための非常に一般的な手法は、ランダムフォレストである。
多変量適応回帰スプライン.
（MARS）は、区分的線形回帰を適合させることで柔軟なモデルを構築するノンパラメトリック手法である。
多変量適応回帰スプライン法は、モデルを意図的にオーバーフィットさせ、最適なモデルを得るために剪定する。このアルゴリズムは計算量が非常に多く、実際には基底関数の数に上限が指定されている。
機械学習手法.
機械学習には、回帰や分類のための高度な統計的手法が多数含まれており、医療診断、検知、顔や音声の認識、株式市場の分析など、さまざまな分野で応用されている。
ツール.