几率不等于概率。几率是每次“失败”（继续活下去）的“成功”（死亡）数量，而概率是“成功”的比例。我发现比较如何估计这两者是有启发性的：对几率的估计是成功次数与失败次数的比率，而概率的估计是成功次数与失败次数的比率。观察总数。

赔率和概率都是量化事件发生可能性的两种方式，因此两者之间存在一对一的关系也就不足为奇了。你可以把概率（$p$) 变成赔率 ($o$) 使用以下公式：$o=\frac{p}{1-p}$. 您可以将赔率转化为概率，如下所示：$p = \frac{o}{1+o}$.

所以回到你的例子：

1. 基线概率为 0.5，因此您预计每次成功会发现 1 次失败，即基线几率为 1。此几率乘以因子 5.8，因此几率将变为 5.8，您可以将其转换回概率作为：$\frac{5.8}{1+5.8}\approx.85$或 85%
2. 两度的温度变化与死亡几率的变化有关$5.8^2=33.6$. 所以基线赔率仍然是 1，这意味着新赔率将是 33.6，即您预计每条活鱼有 33.6 条死鱼，或者找到死鱼的概率为$\frac{33.6}{1+33.6} \approx .97$
3. 三度的温度变化导致新的死亡几率$1\times 5.8^3\approx195$. 所以找到死鱼的概率=$\frac{195}{1+195}\approx.99$

如果逻辑回归的回归系数在 logit 尺度上为 1.76，则温度升高 1 个单位的优势比为$\mathrm{OR_{+1}}=\exp(\beta) = \exp(1.76)\approx 5.81$，正如你已经说过的。温度升高的优势比为$a$度数是$\mathrm{OR_{+a}}=\exp(\beta\times a)$. 在你的情况下，$a$分别为 2 和 3。因此，增加 2 度和 3 度的优势比为：$\mathrm{OR_{+2}}=\exp(1.76\times 2)\approx 33.78$和$\mathrm{OR_{+3}}=\exp(1.76\times 3)\approx 196.37$. 如果 2012 年 50% 的鱼死亡，则基线死亡几率为$0.5/(0.5-1)=1$. 温度升高 1 度的优势比是 5.8，因此，死亡的几率是$5.8\times 1$（即优势比乘以基线优势）与没有温度升高的鱼相比。现在可以通过以下方式将赔率转换为概率：$5.8/(5.8+ 1)\approx 0.853$. 增加 2 度和 3 度也是如此：$33.78/(33.78+1)\approx 0.971$和$196.37/(196.37+1)\approx 0.995$.