估计系数的解释取决于为响应指定的参考事件以及每个预测变量的参考水平。与预测变量关联的估计系数表示在假设所有其他预测变量均保持不变的情况下，预测变量发生一个单位的变化时特定 logit 中的变化。因子的一个单位变化指的是某因子水平与参考因子水平的比较。
如果有 k 个可区分的响应值，则 Minitab 估计 k-1 组估计系数。这些值是响应变量的水平相对于参考事件的对数优势或 logit 中差异的估计。每组包含一个常量和因子系数以及协变量系数。请注意，通过这几组参数估计值所得到的响应值线并不平行。参数估计值的解释如下：
- 预测变量（因子或协变量）的系数是假设其他预测变量保持恒定的情况下，预测变量每单位变化时 P（响应水平）/P（参考事件）的对数中变化的估计。
- 系数还可以用于计算优势比，或者两个优势之比。对一个因子的估计系数取对数得到某因子水平与参考水平相比的 P（响应水平）/P（参考事件）的比率。不同协变量值下的优势比可以相对于零来构建。对于协变量的情况，解释优势而非优势比可能更有意义。请注意，系数为零或优势比为一都表示同一个内容 - 因子或协变量无效应。
要更改查看参数估计值的方式，可以在“选项”子对话框中更改参考事件或参考水平。
