Sas Logistic时间离散风险模型参数估计

我正在使用PROC-GLIMMIX，我很好奇为什么我的参数估计会表现得很奇怪

proc glimmix data=blah pconv=1e-3;
class strata1;
model event(event=LAST)=time1--time20/
noint solution link=logit dist=binary;
nloptions tech=nrridg;
covtest 'var(strata1)=0'/WALD;
random intercept/subject=strata1;
run;

因为我使用的是逻辑离散时间风险模型（没有任何截尾观测），所以我的数据集是使用“人周期”数据集构建的。以下是个人时段数据集的示例：

id time1 time2 time3 time4事件
100 1 0 0 0 0
100 0 1 0 0 0
100 0 0 1 0 1
101 1 0 0 0 1
102 1 0 0 0 0
102 0 1 0 0 0
102 0 0 1 0 0
102 0 0 1 0

从本质上讲，每个“时间”变量都表示这段时间是否正在发生。因此，在第一个周期内，time1=1，否则为0。然后在第一个周期内，time2=1，否则为0，依此类推。我正在模拟事件在这些期间发生的概率。当我使用PROC LOGISITIC时，我得到了合理的参数估计

proc logistic data=blah；
模型事件（event=LAST）=time1--time20/noint；
运行

这段代码提供了time1=-3.0052的参数估计，这给了我一个在时间段1.047发生事件的概率。对于每一个时间变量，这些估计值都会慢慢变小，这正是我所期望的。然而，当我运行我的GLIMMIX代码并添加strata1的随机效应时，它破坏了我的模型——时间的参数估计翻转了它们的符号。time1=2.84，time2=2.67，time3=2.41，它们总是变小。我真的很困惑为什么——这个模型告诉我，在这段时间内，事件发生的概率超过90%，我知道这是不真实的。有人知道这是为什么吗？我预计这些估计值基本上会出现负符号翻转

谢谢。
这似乎是一个关于代码的问题，而不是统计问题。你为什么不去问SAS技术支持部，你是付费的。我已经问过SAS了，不幸的是他们没有给我任何回复。我希望这里的人能有所了解。