对的，这是可能的。这里有几件事。预测变量的方向对解释至关重要；如果它们以相反的方向缩放，它们将是正的。其次，从表面上看，你的预测器会降低单位变化的对数几率，如果说结果是死亡，这本身可能是好的。此外，如果 interecpt 似乎无法解释，您可能会考虑将一些预测变量居中。

从你的描述我看不出有什么异常。

当所有模型协变量都为零时，截距为负对应于响应的估计概率小于 50%。

如果模型协变量的系数为负，那么是的，相应的优势比小于 1。如果根据您的数据这是意外的，您可能需要检查协变量的编码方式。

直到我这样想，我才真正得到逻辑回归：

1. 想象一下从 -3 到 3 的 S 曲线（逻辑）
2. 查看常数项的系数估计值。在 S 曲线的 x 轴上标记它。
3. 每个系数沿 S 曲线的 X 轴如果您想知道对应的概率，请从 X 轴向上到 S 曲线，然后再到 Y 轴。$\beta$

因此，假设您的截距为-.5。这大概是 40% 的概率（左右）。假设您的第一个测试版是 -.2 或其他东西。这意味着您沿着 X 轴移动到 -.7，它的概率较低。假设您的系数为-5。那会带你出去，那里的机会基本上为零。

当你简单地分解它时，它真的很简单。