名义逻辑回归对于我的睡眠呼吸暂停硕士论文，我想创建一个模型。首先，我想使用名义逻辑回归来查看哪些参数是重要的。但是，在运行这些回归时，我发现很难解释结果。有谁能帮我吗？
下面的图片包含
1）分类变量（CPAP 知识：是/否）和连续变量（BMI）的名义逻辑拟合模型
2）分类变量（知识 MMA：是/否）和第二个分类变量（具有 4 个级别的 ESS）的名义 Logistic Fir 模型
最后，某些结果的参数估计被标记为“不稳定”。这是什么意思？
提前致谢！
数据探索与可视化质量与工艺工程分享和交流结果回复：名义逻辑回归@PV1
JMP 文档是对这些报告有基本了解的好地方。 这是链接到物流拟合报告
访问文档的一种快速方法是使用“？”在工具菜单中。 当我学习新东西时，这是我最喜欢的工具之一。
当您的光标变为 ? 时，将鼠标悬停在任何报告窗口上（它将变为蓝色）。 单击该报告，将启动一个新的浏览器窗口，将您带到描述该报告的文档。
回复：名义逻辑回归您对逻辑回归有多熟悉？ 您在报告中难以理解的是什么？
关于不稳定估计的指示，你能分享这种情况的输出吗？
回复：名义逻辑回归说实话，不是很熟悉。 我已经尝试弄清楚很多事情，但只是不明白如何解释结果。
例如，在有 2 个分类变量的例子中，低于正常和正常的类别是显着的，但这到底是什么意思？ 这些群体之间关于 CPAP 的知识有所不同？ 还是在团体内部？ 我不太确定如何解释这些结果。
对于另一个例子，我有同样的问题。 结果意义重大。 目标级别设置为“否”，这意味着这些人对 CPAP 没有任何了解。 这说明这两个参数之间的关系是什么？
关于“不稳定的结果”，我添加了一个输出。
提前致谢！
回复：名义逻辑回归您是否知道使用名义逻辑回归，您正在对 log ( odds ratio ) = 线性模型建模？ 比值比是知识 CPAP = 是的比值与知识 CPAP = 否的比值之比。 几率是两种结果的概率之比。 所以系数可能无法直接解释。 您可以保存预测公式并查看一组带有公式的新数据列。 第一个公式是线性预测器。 第二个公式是反对数（优势比）或概率。 概率的预测刻画器可能是解释模型的最简单方法。
您没有在模型中同时使用所有预测变量是有原因的吗？
你能展示 Knowledge CPAP 和 PSS10 CAT 的分布图吗？ 在 Y 角色中使用 Knowledge CPAP，在 X 角色中使用 PSS10 CAT，开始 Fit Y by X 可能会有所帮助。 您应该以这种方式启动应急平台。 让我们看看列联表中的单元格计数是多少。
