在使用`mlogit`命令进行多分类Logistic回归时遇到不收敛的问题，这通常是由以下几个原因引起的：

1. **数据问题**：如果某些自变量（如A、B、C）中存在大量缺失值或者所有样本在某个水平上都是同一类别（比如所有的T1_Obesitystatus都属于某一组），则模型无法找到最优解。检查数据的完整性和分布是第一步。

2. **共线性**：当自变量间存在高度相关时，可能会导致估计不稳定或不收敛。使用`collin`命令可以检测多重共线性问题。

3. **样本量不足**：对于多分类模型而言，每一类别的样本数量需要足够大以支持参数的估计。如果某类别下的样本过少，则可能无法收敛。检查每个组别的样本量是否充足。

4. **参数初始化或优化算法问题**：有时候，Stata在搜索最优解的过程中可能会陷入局部最小值或者遇到计算上的挑战（如奇异矩阵）。尝试使用`init`选项提供初始估计值，或者调整`nolog`、`iter()`等迭代控制选项可能有助于解决问题。

5. **模型复杂度过高**：如果自变量与因变量间的关系过于复杂或非线性，简单的mlogit模型可能难以捕捉。检查模型的设定是否合理，必要时考虑增加交互项、使用非线性转换或者尝试其他类型的模型（如随机效应多分类Logistic回归）。

检测方法：

- 使用`pwcorr`命令检查自变量间的相关性。
- 检查每类别的样本量：`tabulate T1_Obesitystatus`
- 通过`collin`或VIF值检查多重共线性。
- 尝试调整模型参数，如初始化和迭代控制。

如果上述方法都无法解决不收敛问题，可能需要重新考虑数据的预处理、变量的选择以及模型的设计。

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笑死我好像自己解决了
就是在自变量前面加i.识别其是分类变量就好了