我想对条件逻辑回归模型进行模拟研究。我的模型如下：
log（p /（1-p））= b_1 *性别+ b_2 *曝光（1）
我把它放在R：
中library(survival)
model_clogit <- clogit(case ~ sex + exposure + strata(set), data = data)
在等式（1）中返回我想使用正确的部分，计算日志（赔率）并基于日志（赔率）计算作为案例的概率，因为它属于第i层。所以我基本上做的是反逻辑奇数得到概率=概率我把这个概率除以每个层的和（概率）。
现在，由于我的每个阶层只需要包含一个1，因此我根据概率/（总和（概率））对每个阶层采样1个权重。我执行了几次这个程序，我通过clogit和真实的计算性别和暴露系数的分布。虽然我得到了一个公平的曝光估计，但性别似乎远非如此。
有谁知道为什么？是否有更有效的方法来模拟条件逻辑回归模型中的数据？
谢谢， 阿基斯