你好，
我有一个包含 3 个类别的多项逻辑回归：0、1 和 2，并且已为 N 个参数关联单独的模型（通过以 X 拟合 Y）。
我现在正在研究一种敏感性研究，其中每个参数都假设在某些级别（例如最小值、最大值等）。我在每个这样的参数级别计算概率。我喜欢根据每个参数动作对每个类别（0、1 和 2）中的概率变化进行排序，这也很容易。
显然，每个 Prob 都是根据 Lin 函数计算得出的（在这种情况下，两个函数都是线性的）——每条线在斜率和截距上都有特定的 p 值。计算所选参数的概率置信度的推荐和/或最快方法是什么？levels？
此时，我从初始总体中获得了相当多的标量数据 - 每个参数的标量数据，以及与人口统计相关的 Lin[Y] 和 Prob[Z] 公式...我想我应该将参数变化应用于我的原始总体数据，然后从概率分布中查看置信区间（因为我怀疑这将是你的答案）..我希望可能还有其他方法 - 也许是一个明确的公式 - 通过脚本。
提前感谢您的帮助。
