幫助進行多變量迴歸你好，
我試圖進行多變量邏輯回歸，查看不良事件的變數的獨立關聯，但是我感興趣的變數的結果讀取為不穩定。 我相信這是因為該變數實際上對我的單變量分析結果（不良事件）具有 100% 的敏感性。 如果是這種情況，有人該怎麼做有建議嗎？
謝謝你！
諾艾爾
回覆：幫助進行多變量回歸我忘了說，您可能會因為罕見事件而遇到問題，即某些預測變數水準未觀察到反應水準。 這與分離問題有關。 對估計進行 Firth 調整會有所幫助，但如果罕見事件問題很嚴重，則它不能總是消除所有問題。
回覆：幫助進行多變量回歸只需檢查幾點：
- 您選擇擬合模型並將擬合特性變更為廣義線性模型。
- 您選擇二項式作為分佈和預設的規範 Logit 連結函數。
- 您選擇了 Firth 調整選項。
一些想法是：
- 我認為 CI 缺失是因為報告了錯誤，而且您的一些輕軌統計數據為零。 此外，在相對似然函數過於平坦的情況下，它不能用於 CI。
- 是的。 如果您消除這些問題（例如，從模型中消除一些影響），那麼遺失的 CI 可能是由於似然函數的問題造成的。
- 如果您有 JMP Pro，您可以嘗試廣義迴歸方法。
這也可能是您所使用的資料或模型和估計方法的假設存在問題。 目前還不能確定。
回覆：幫助進行多變量回歸你好，
我只是想知道是否有人對這個問題有任何見解。 我已經將 GLM 與二項式分佈和 logit 連結函數一起使用，並且不再有「不穩定」模型。 我感興趣的主要預測因子與我的反應變數（不良事件與無事件）獨立相關，但現在沒有 CI 報告。 我總共只有 69 位患者的 8 個預測變數... 當我從模型中刪除一些預測變數時，就會出現信賴區間。 我的問題是...
1. 最初沒有報告 CI 是否是因為模型中的預測變數太多
2. 這個問題是否仍然源於對結果具有 100% 的敏感性（報告指出“有證據表明檢測到的某些數據點完美擬合，並且 Hessian 矩陣表明數據的準完全分離。” 適合度和結果的價值值得懷疑——謹慎行事」。
3. 我應該使用其他更合適的模型嗎？
再次感謝大家的幫忙
回覆：幫助進行多變量回歸謝謝您的回答！
我有幾個後續問題。 當將 GLM 與二項式結合使用時，我的某些 2x2 表的儲存格的值 < 5 可以嗎？
另外，在這個模型中，您是否只報告估計值和 SE，而不是 OR（就像使用名目 LR 一樣）？
還有一個問題 - 如果 2x2 中有零，jmp 是否有辦法報告 RR？ 我見過有些程式會給每個單元格加 0.5 或 1。
再次感謝您的寶貴時間
諾艾爾
回覆：幫助進行多變量回歸您有二元反應（不良事件是否存在）。 您的模型中有多個預測變數。 當您使用名目邏輯迴歸時，您的估計值不穩定。 您可以嘗試將 GLM 與二項式分佈和 logit 連結函數結合使用。 請務必選擇 Firth 調整選項，因為如果您遇到單獨的問題，這將會有所幫助。
