需要帮助 ！ - JMP 中的多项逻辑回归（报告 RRR 和聚类校正）问候，
我正在尝试运行 mutinominal 逻辑回归（预测超过 2 个类别的结果）。 我使用值排序选择 (ref)，然后转到（分析 > 拟合模型），然后我指定结果变量和预测变量。 我保留默认的名义回归选项并单击运行。
我的问题是：
1- 如何获得比值比 (OR) 或相对风险比 (RRR)？ 我注意到优势比是使用红色三角形的二元逻辑回归中的一个选项，但它在这里不可用。 我仍然阅读他们在多项回归中报告 RRR 的出版物，但我无法在 JMP 中找到它
2-如何调整模型中的聚类？ 我有一个大型数据库，其中有很多来自同一医院或设施类型的患者，我想在我的回归模型中对此进行调整。
连同答案请让我知道是否有可用视频教程。
我感谢任何帮助。 谢谢
回复：需要帮助！ - JMP 中的多项逻辑回归（报告 RRR 和聚类校正感谢您的回复，它不一定是 GEE。 JMP 中的任何方法都可以帮助调整我的逻辑回归模型中的聚类。 例如，在 SPSS 中有 GEE 和复杂样本选项。 我更喜欢仅在可能的情况下使用 JMP。 我对它更满意，而且它通常比我需要的更多，因为我不是统计学家。如果可行的话，我仍然希望有人能指出我在 JMP 中的灵魂。 谢谢
回复：需要帮助！ - JMP 中的多项逻辑回归（报告 RRR 和聚类校正- 您永远不会将 Lin[Y] 公式用于您的目的。 您总是会从 Prob[Y] 公式开始。 您对感兴趣的分组进行总结，以便均值代表期望（概率）。 然后计算几率，最后计算几率比。 这个计算是手动完成的，但是你从 JMP 得到了你需要的所有概率，所以只需要再进行两次手动计算。
- GEE 是 GLM 的进一步推广。 你是对的，JMP 不提供 GEE 模型，但 SAS 提供。 至于他们在这种研究中的受欢迎程度或优势，我不能说。 我不是 GEE 方面的专家。 也许其他人可以评论他们的优势或 JMP 和 JMP Pro 中可用模型类型的充分性。
回复：需要帮助！ - JMP 中的多项逻辑回归（报告 RRR 和聚类校正谢谢你的安息。 我还需要一些细节
1-我按照你说的做了，实际上我得到了 Prob 列，一个用于结果变量的每个类别（这似乎是该结果发生的概率），我也为每个结果得到了 Lin 列（ref outcome 除外）不确定 Lin 有何帮助。 Table> summery 确实给了我平均值，但我如何从中计算优势比？。即使我明白了，在我看来，这也是将所有预测因素放在一起。 在二元逻辑回归中，JMP 给出了每个预测变量的比值比，它是 P 值和置信区间。我怎样才能在多项式回归中得到这个？
2- 我看到其他人使用广义估计方程 (GEE) 在相同/相似的数据库上工作，以调整回归模型中的聚类。 如果我错了请纠正我，但我知道 JMP 不运行 GEE。在模型中添加疑似聚类的变量（如设施类型或医院 ..）是否具有与 GEE 相同的功能/效果？如果是的话，为什么还有很多其他人为 GEE 而烦恼呢？还有什么我可以在 JMP 中做的，它在聚类校正方面具有与 GEE 类似的功能吗？
我使用的是 JMP Pro 13.2.0。 再次感谢。 对此，我真的非常感激 ！
回复：需要帮助！ - JMP 中的多项逻辑回归（报告 RRR 和聚类校正- 优势比和相对风险比无法直接获得，但您可以通过拟合模型参数轻松计算出它们。 点击红色小三角并选择保存概率公式。 现在您有了一系列新的数据列，其中包含根据概率计算赔率所需的公式。 Lin[Y] 公式是 logit（log odds）的线性预测变量。 Prob[Y] 公式是将 logit 转换回概率。 您现在可以使用 Table > Summary 命令获取感兴趣组的（平均）概率，然后计算您想要的任何比值比。
- 您可以像添加预测变量一样将“聚类”变量作为协变量添加到线性预测变量中。
