SAS如何计算逻辑回归中系数的标准误差？

Question

我正在对四值多项（分类）自变量进行二元因变量的逻辑回归。有人向我建议，最好将自变量放在多项式而不是三个二进制变量中，尽管SAS似乎将多项式视为三个二进制。其原因在于，如果给出多项式，SAS将报告三个二进制变量的std错误和置信区间相对于省略的变量＆＃39;而如果给出三个二进制，它将报告它们相对对于变量为零的所有情况，

当我以两种方式进行回归并进行比较时，我发现几乎所有结果都是相同的，包括拟合统计，优势比估计和优势比的置信区间。但是两者之间的系数估计和配置间隔不同。

从我对Hosmer和Lemeshow的“应用逻辑回归”中提出的基础理论的解读，SAS报告的系数估计和配置间隔与理论相一致。使用三个二元自变量进行回归，但不使用四值多项式进行回归。

我认为差异可能与SAS的设计变量的选择有关，对于二元回归，值为0和1，而对于多项式，它们为-1但是我不太了解SAS在那里做了什么。

有人知道SAS的方法在两个回归之间有何不同，和/或可以解释输出的差异吗？

以下是SAS输出的链接： SAS output

以下是SAS代码：

proc logistic data=tab descending; 
  class  binB binC binD  / descending;
  model y =  binD binC binB ; 
run; 
proc logistic data=tab descending; 
  class multi / descending;
  model y =  multi; 
run;