使用互补-对数-对数链接功能，它不是逻辑回归——术语“逻辑”意味着一个逻辑链接。当然，它仍然是二项式回归。

时间估计为 0.015。说每单位时间的死亡率乘以 exp(0.015) = 1.015113 是否正确（每单位时间增加约 1.5%）

不，因为它没有根据对数赔率建模。这就是您使用 logit 链接所拥有的；如果您想要一个在对数赔率方面有效的模型，请使用 logit-link。

补充日志链接功能说

$\eta(x) = \log(-\log(1-\pi_x))=\mathbf{x}\beta$

其中。$\pi_x=P(Y=1|X=\mathbf{x})$

所以不是优势比；确实。$\exp(\eta)$$\exp(\eta)=-\log(1-\pi_x)$

因此和。因此，如果您需要某个特定的优势比，您可以计算一个，但就对数优势的贡献而言，参数没有直接的简单解释。$\exp(-\exp(\eta))=(1-\pi_x)$$1-\exp(-\exp(\eta))=\pi_x$$\mathbf{x}$

相反（不出所料）一个参数显示（对于的单位变化）对互补对数对数的贡献。$x$

正如本在评论中的问题中轻轻暗示的那样：

说单位时间内死亡的概率（即危险）增加了 1.5% 是真的吗？

互补对数模型中的参数在风险比方面确实有一个简洁的解释。我们有：

$e^{\eta(x)}=-\log(1-\pi_x) = -\log(S_x)$，其中是生存函数。$S$

（因此，在示例中，每单位时间的对数生存率将下降约 1.5%。）

现在危险，，所以确实在例子中问题中给出的，每单位时间的死亡概率*增加了约 1.5%$h(x)=-\frac{d}{dx}\log(S_x)=\frac{d}{dx}e^{\eta(x)}$

*（或更一般地，对于具有 cloglog 链接的二项式模型，）$P(Y=1)$