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名目ロジスティック回帰における奇数比の信頼区間以前の投稿で、オッズ比のCIは削除されたと誰かが指摘しました。誰がこれらを手計算する方法についての手引きを持っていますか？

変数の推定レベルが2つしかない場合、パラメータ推定値CIがあり、それを簡単に行うことができますが、3つ以上あると式がわかりません。

ありがとう名目ロジスティック回帰における奇数比の信頼区間はい、わかりました。JMPはエフェクトコーディングを使用していますが、設定した値の順序付けのためにリファレンスコーディングを使用していると仮定しました。

正しい方向への微調整をありがとう。今では意味があります。

彼らがOR CIを持ち帰ってくれることを願っています。:)名目ロジスティック回帰における奇数比の信頼区間p439の下の方にある：

2レベルの名目効果は、1番目と2番目のレベルで1と-1にコード化されています。レンジオッズ比そうでなければ、それらの逆数は興味深いものになるでしょう。

これは同じ方向を指しているようです... それでもまだ心配な場合は、JMPサポートに連絡して、彼らの意見をお知らせください。名目ロジスティック回帰における奇数比の信頼区間予測子が連続している場合にのみ関係があるようです。私の場合、予測子は2つ以上のレベルで名目上のものです。私は自分の出力に単位と範囲のオッズ比を得てはいけません。ただ「オッズ比」。名目ロジスティック回帰における奇数比の信頼区間JMP Stat Graph Guideの439-440ページをご覧ください。彼らは議論し、ユニットオッズ比とレンジオッズ比の例を示しています。この区別はあなたが見ているものを説明するかもしれません。名目ロジスティック回帰における奇数比の信頼区間同様に、項のORはexp（b）であると考えました。ここで、bはパラメータ推定値です。

JMPがexp（2 * b）を使用しているようです... 私はなぜJMPクラスからの説明があります。しかし、私はそのときすべての統計がテキストexp（b）として計算される理由を本当に理解していません...