尺度逻辑模型您好，需要将以下逻辑模型与数据拟合，其中 Y=二元（1=患病，0=无病），X 为连续。该模型类似于逻辑模型，但增加了一个参数 lambda。如能提供关于如何在 JMP 中继续进行的任何建议，我们将不胜感激。
高级统计建模回复：尺度逻辑模型你好@vincem ：这是非线性平台模型库中的 Logistic 3p 模型，其中 lambda（你的模型）= theta1，alpha（你的模型）= ln（theta2），beta（你的模型）= theta3。
回复：尺度逻辑模型非常感谢。但是我的反应是二进制的（患病=1，或无病=0）我不确定非线性平台是否可以处理二进制响应。感谢您的帮助。再次感谢。
回复：尺度逻辑模型你好@vincem可以通过@peng_liu在此处描述的方法完成。不过对数似然会有所不同。请参见此处。
https://community.jmp.com/t5/Discussions/fitting-truncated-data-to-a-continuous-distribution/mp/772507#M95290
请参阅此处的第 12.2.1 节（您需要稍微调整一下以包含 lambda）。
https://www.stat.cmu.edu/~cshalizi/uADA/12/lectures/ch12.pdf
为了对数似然函数（使用@peng_liu解释的负对数似然）
有问题，回來。
回复：尺度逻辑模型再次感谢。。我已经拟合了非线性模型，并拟合了下表，其中 prop=n/N。参数估计如下所示。我认为它发挥了应有的作用。。
数据来自出版物
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/21983214/
| 证券 | 疫苗 | n | N | 支柱 |
| 5 | 非流感 | 6 | 119 | 0.05042 |
| 20 | 非流感 | 0 | 2 | 0 |
| 40 | 非流感 | 0 | 1 | 0 |
| 80 | 非流感 | 0 | 4 | 0 |
| 160 | 非流感 | 0 | 7 | 0 |
| 320 | 非流感 | 0 | 十三 | 0 |
| 453 | 非流感 | 0 | 1 | 0 |
| 640 | 非流感 | 0 | 4 | 0 |
| 2560 | 非流感 | 0 | 1 | 0 |
| 3620 | 非流感 | 0 | 1 | 0 |
| 5 | TIV 控制 | 2 | 二十五 | 0.08 |
| 10 | TIV 控制 | 2 | 三十六 | 0.055556 |
| 20 | TIV 控制 | 4 | 四十七 | 0.085106 |
| 二十八 | TIV 控制 | 0 | 1 | 0 |
| 40 | TIV 控制 | 2 | 四十二 | 0.047619 |
| 57 | TIV 控制 | 0 | 1 | 0 |
| 80 | TIV 控制 | 4 | 二十八 | 0.142857 |
| 113 | TIV 控制 | 0 | 1 | 0 |
| 160 | TIV 控制 | 0 | 三十二 | 0 |
| 226 | TIV 控制 | 0 | 1 | 0 |
| 320 | TIV 控制 | 0 | 17 | 0 |
| 640 | TIV 控制 | 0 | 16 | 0 |
| 905 | TIV 控制 | 0 | 2 | 0 |
| 1280 | TIV 控制 | 0 | 三十五 | 0 |
| 1810 | TIV 控制 | 0 | 4 | 0 |
| 2560 | TIV 控制 | 0 | 19 | 0 |
| 3620 | TIV 控制 | 0 | 2 | 0 |
| 5120 | TIV 控制 | 0 | 4 | 0 |
| 5 | TIV 调整 | 0 | 4 | 0 |
| 40 | TIV 调整 | 0 | 1 | 0 |
| 80 | TIV 调整 | 0 | 1 | 0 |
| 160 | TIV 调整 | 0 | 21 | 0 |
| 226 | TIV 调整 | 0 | 2 | 0 |
| 320 | TIV 调整 | 0 | 63 | 0 |
| 453 | TIV 调整 | 0 | 7 | 0 |
| 640 | TIV 调整 | 1 | 76 | 0.013158 |
| 905 | TIV 调整 | 0 | 4 | 0 |
| 1280 | TIV 调整 | 1 | 63 | 0.015873 |
| 1810 | TIV 调整 | 0 | 4 | 0 |
| 2560 | TIV 调整 | 0 | 四十六 | 0 |
| 3620 | TIV 调整 | 0 | 9 | 0 |
| 5120 | TIV 调整 | 0 | 10 | 0 |
