有序逻辑回归中，自变量是多分类，怎么呈现置信区间

在有序逻辑回归中，自变量是有序多分类变量时，可以使用有序多项式模型进行建模。在这种情况下，可以使用多个指标变量（dummy variable）表示多个类别之间的关系，并且每个指标变量都有一个对应的系数。这些系数的置信区间可以使用适当的统计方法进行计算。

一个常用的方法是使用多个二元 logistic 回归模型来逐个比较每个类别与参考类别的关系，并计算每个系数的置信区间。另外，也可以使用多项式 logistic 回归模型来同时估计多个类别之间的关系，并计算每个系数的置信区间。

如果使用 R 进行建模，可以使用 `polr()` 函数来拟合有序多项式回归模型，并使用 `confint()` 函数来计算系数的置信区间。例如：

# 使用 MASS 包中的 polr 函数
library(MASS)
model <- polr(response ~ predictor, data = mydata)

# 计算系数的置信区间
confint(model)

这将返回每个系数的置信区间，可以用于呈现结果。