縮放邏輯模型您好-需要將以下邏輯模型擬合到數據，其中 Y=二元（1=患病，0=無疾病）並且 X 是連續的。模型類似於邏輯模型，但添加了參數 lambda。任何有關如何在 JMP 中繼續操作的建議將不勝感激。
進階統計建模回覆：縮放邏輯模型你好@vincem ：這是非線性平台模型庫中的Logistic 3p模型，其中lambda（您的模型）= theta1，alpha（您的模型）= ln（theta2），beta（您的模型）= theta3。
回覆：縮放邏輯模型非常感謝。然而，我的反應是二元的（患病 = 1，或未患病 = 0），我不確定非線性平台是否可以處理二元反應。感謝你的幫助。再次感謝。
回覆：縮放邏輯模型嗨@vincem可以透過@peng_liu這裡描述的方法來完成。但對數似然會有所不同。看這裡。
https://community.jmp.com/t5/Discussions/fitting-truncated-data-to-a-continuous-distribution/mp/772507#M95290
請參閱此處第 12.2.1 節（您需要稍微調整以包含 lambda）。
https://www.stat.cmu.edu/~cshalizi/uADA/12/lectures/ch12.pdf
為了對數似然函數（使用負對數似然，如@peng_liu解釋的）
有問題再回來吧
回覆：縮放邏輯模型再次感謝..我已經安裝了非線性模型並安裝了下面的模型，其中 prop=n/N 在下表中。參數估計如下。我認為它應該發揮作用..
數據來自出版物
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/21983214/
| 證券 | 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 | 13 | 0 |
| 第453章 | 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 | 25 | 0.08 |
| 10 | TIV控制 | 2 | 36 | 0.055556 |
| 20 | TIV控制 | 4 | 47 | 0.085106 |
| 28 | TIV控制 | 0 | 1 | 0 |
| 40 | TIV控制 | 2 | 42 | 0.047619 |
| 57 | TIV控制 | 0 | 1 | 0 |
| 80 | TIV控制 | 4 | 28 | 0.142857 |
| 113 | TIV控制 | 0 | 1 | 0 |
| 160 | TIV控制 | 0 | 32 | 0 |
| 226 | TIV控制 | 0 | 1 | 0 |
| 320 | TIV控制 | 0 | 17 號 | 0 |
| 640 | TIV控制 | 0 | 16 | 0 |
| 905 | TIV控制 | 0 | 2 | 0 |
| 1280 | TIV控制 | 0 | 35 | 0 |
| 1810 | TIV控制 | 0 | 4 | 0 |
| 2560 | TIV控制 | 0 | 19 號 | 0 |
| 3620 | TIV控制 | 0 | 2 | 0 |
| 5120 | TIV控制 | 0 | 4 | 0 |
| 5 | TIV 調整 | 0 | 4 | 0 |
| 40 | TIV 調整 | 0 | 1 | 0 |
| 80 | TIV 調整 | 0 | 1 | 0 |
| 160 | TIV 調整 | 0 | 21 | 0 |
| 226 | TIV 調整 | 0 | 2 | 0 |
| 320 | TIV 調整 | 0 | 63 | 0 |
| 第453章 | TIV 調整 | 0 | 7 | 0 |
| 640 | TIV 調整 | 1 | 76 | 0.013158 |
| 905 | TIV 調整 | 0 | 4 | 0 |
| 1280 | TIV 調整 | 1 | 63 | 0.015873 |
| 1810 | TIV 調整 | 0 | 4 | 0 |
| 2560 | TIV 調整 | 0 | 46 | 0 |
| 3620 | TIV 調整 | 0 | 9 | 0 |
| 5120 | TIV 調整 | 0 | 10 | 0 |
