欢迎来到堆栈溢出，我不知道这是一个编程问题还是一个统计问题，R中可能有一个库可以自动得到这个，但是我会这样做。
首先，我不想讨论我的大脑不喜欢的比值比，我将讨论对数比值比，它很有用，因为它是逻辑回归在R中默认报告的尺度。比值比1等于对数比值比0。首先，我模拟了一些数据：

library(sjPlot)
library(ggplot2)

set.seed(123)
x <- rnorm(100)
y <- rbinom(100, 1, plogis(x))

df <- data.frame(x, y)

现在我来拟合一个模型，得到系数：

model_fit <- glm(y ~ x,
                 data = df,
                 family = binomial())

summary(model_fit)$coefficients
             Estimate Std. Error  z value     Pr(>|z|)
(Intercept) 0.3995191  0.2265253 1.763684 0.0777852049
x           1.1669519  0.3042227 3.835848 0.0001251318

让我们回顾一下我们的模型的简单版本，它是基于截距和两个预测变量的组合来预测结果的对数比值。您想知道对数比值为零时预测变量x的值，因此我们有以下等式：

我们可以代入系数，然后就很简单了，只需解出x

当我们从两边减去截距，然后将两边除以估计值时，我们就得到了x：

用计算器（或R）计算得到-0.3423612，我们可以通过画出x对y的影响来验证，看看这是否是y = 0.5时x的值：

p <- plot_model(model_fit,
                type = "pred")

p$x + geom_vline(xintercept = -0.342)

对协变量进行此操作将更加复杂，因为它将取决于协变量的值。