不是很明白你到底想要做什么

2# vickiling



就是把logit(Pr(y≤i/x))= αi+βx，(1≤i≤k-1)这个方程具体化，是不是把参数乘以系数加截距就可以了？参数之间是简单线性关系吗？

这依赖于你是怎么做的,有以某一个为基础的,也有以除自己外恰他为基础的

绝大部分情况下，逻辑回归是不写出具体方程的，因为写了也没意义，我们关注的是
定性资料的logistic回归模型分析
１．logit变换与经验logistic变换
　　当因变量Y是一个二值变量时， 常可运用logistic回归模型分析自变量对因变量的影响。
此时,对因变量Y常采取如下的２种变换:
　　Z1=ln[P/(1-P)]， 对Y=0所对应的概率P所作的这种变换称为logit变换，　 (3.3.8)
　　Z2=ln[(r+0.5)/(n-r+0.5)]， 这里P=r/n， 称此变换为经验logistic变换， (3.3.9)
　　上述２种变换的本质是相同的，但当P取０或１值时，式(3.3.8)的变换就失效了，而式(3.3.9)仍可使用。

２．非条件logistic回归模型
　　在式(3.3.8)和(3.3.9)的基础上，令Z为Z1或Z2中的１个， 若式(3.3.10)成立，则称此式为logistic线性回归模型。
　　Z=b0+b1X1+b2X2+…+bkXk　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 (3.3.10)
当此式中的Z=Z1(即logit变换)，将式(3.3.8)和(3.3.10)结合起来可进一步表示为:
　　P=exp(Z)/[1+exp(Z)]　　
注∶用SAS软件处理资料时，式(3.3.11)中的P为Y=0所对应的概率;一般统计书中习惯于令此式为Y=1所对应的概率，这是在用SAS输出结果写出logistic回归方程时必须注意的问题。
所以在其他的都通过检验了，关注的是OR值或优势比、比数比等

当然，你用insight模块（互动数据分析模块），系统会自动给出（注意：在表格标签栏要选择好相关名义及连续变量，还有就是连接函数）

5# 坐看云起时

谢谢你的答复！！