需要幫助 ！ - JMP 中的多項邏輯回歸（報告 RRR 和聚類校正）問候，
我正在嘗試運行 mutinominal 邏輯回歸（預測超過 2 個類別的結果）。 我使用值排序選擇 (ref)，然後轉到（分析 > 擬合模型），然後我指定結果變量和預測變量。 我保留默認的名義回歸選項並單擊運行。
我的問題是：
1- 如何獲得比值比 (OR) 或相對風險比 (RRR)？ 我注意到優勢比是使用紅色三角形的二元邏輯回歸中的一個選項，但它在這裡不可用。 我仍然閱讀他們在多項回歸中報告 RRR 的出版物，但我無法在 JMP 中找到它
2-如何調整模型中的聚類？ 我有一個大型數據庫，其中有很多來自同一醫院或設施類型的患者，我想在我的回歸模型中對此進行調整。
連同答案請讓我知道是否有可用視頻教程。
我感謝任何幫助。 謝謝
回复：需要幫助！ - JMP 中的多項邏輯回歸（報告 RRR 和聚類校正感謝您的回复，它不一定是 GEE。 JMP 中的任何方法都可以幫助調整我的邏輯回歸模型中的聚類。 例如，在 SPSS 中有 GEE 和復雜樣本選項。 我更喜歡僅在可能的情況下使用 JMP。 我對它更滿意，而且它通常比我需要的更多，因為我不是統計學家。如果可行的話，我仍然希望有人能指出我在 JMP 中的靈魂。 謝謝
回复：需要幫助！ - JMP 中的多項邏輯回歸（報告 RRR 和聚類校正- 您永遠不會將 Lin[Y] 公式用於您的目的。 您總是會從 Prob[Y] 公式開始。 您對感興趣的分組進行總結，以便均值代表期望（概率）。 然後計算機率，最後計算機率比。 這個計算是手動完成的，但是你從 JMP 得到了你需要的所有概率，所以只需要再進行兩次手動計算。
- GEE 是 GLM 的進一步推廣。 你是對的，JMP 不提供 GEE 模型，但 SAS 提供。 至於他們在這種研究中的受歡迎程度或優勢，我不能說。 我不是 GEE 方面的專家。 也許其他人可以評論他們的優勢或 JMP 和 JMP Pro 中可用模型類型的充分性。
回复：需要幫助！ - JMP 中的多項邏輯回歸（報告 RRR 和聚類校正謝謝你的安息。 我還需要一些細節
1-我按照你說的做了，實際上我得到了 Prob 列，一個用於結果變量的每個類別（這似乎是該結果發生的概率），我也為每個結果得到了 Lin 列（ref outcome 除外）不確定 Lin 有何幫助。 Table> summery 確實給了我平均值，但我如何從中計算優勢比？。即使我明白了，在我看來，這也是將所有預測因素放在一起。 在二元邏輯回歸中，JMP 給出了每個預測變量的比值比，它是 P 值和置信區間。我怎樣才能在多項式回歸中得到這個？
2- 我看到其他人使用廣義估計方程 (GEE) 在相同/相似的數據庫上工作，以調整回歸模型中的聚類。 如果我錯了請糾正我，但我知道 JMP 不運行 GEE。在模型中添加疑似聚類的變量（如設施類型或醫院 ..）是否具有與 GEE 相同的功能/效果？如果是的話，為什麼還有很多其他人為 GEE 而煩惱呢？還有什麼我可以在 JMP 中做的，它在聚類校正方面具有與 GEE 類似的功能嗎？
我使用的是 JMP Pro 13.2.0。 再次感謝。 對此，我真的非常感激 ！
回复：需要幫助！ - JMP 中的多項邏輯回歸（報告 RRR 和聚類校正- 優勢比和相對風險比無法直接獲得，但您可以通過擬合模型參數輕鬆計算出它們。 點擊紅色小三角並選擇保存概率公式。 現在您有了一系列新的數據列，其中包含根據概率計算賠率所需的公式。 Lin[Y] 公式是 logit（log odds）的線性預測變量。 Prob[Y] 公式是將 logit 轉換回概率。 您現在可以使用 Table > Summary 命令獲取感興趣組的（平均）概率，然後計算您想要的任何比值比。
- 您可以像添加預測變量一樣將“聚類”變量作為協變量添加到線性預測變量中。
