请教一下大家，关于有序多分类logistic回归

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我用SPSS和SAS输出的结果不一样 在具体参数估计上有一些差别

我的模型里大多数都是连续数值变量 SAS的语句如下
proc logistic descending;
model （因变量）=（自变量）/scale=none aggregate rl;
run;

SPSS版本17.0 用的有序回归ordinal程序

请问一下这两个操作是否是一致的？

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关键词：logistic回归 logistic ogistic logisti logist 因变量 自变量 程序 模型

proc logistic descending;
model （因变量）=（自变量）/scale=none aggregate rl       link=CLOGLOG ;
run;
   

谢谢楼上回帖 不过好像不是这个问题 我的SPSS里连接方式也是默认logit 现在再在语句里强调了一次link=logit结果和原来是一样的 还是和spss有误差 两边数据都是精确到后两位
SAS的版本是8.1

我把倒序descending命令去掉后 理论上两边阈值的beta估计都应该一样了
如图 第一个是SPSS的结果 第二个是SAS的结果
                     
请问是否两个软件在参数估计上有区别？

最后4个是自变量beta估计 去掉descending后因为两边采取的模型正负号不一样 虽然都是从小到大排序但是最后4个模型系数正负相反这个是对的 但是稍有区别

可以使用网页版SPSSAU进行分析 结果有智能分析比较简单。