Как объяснить вывод из результатов логистической регрессии на связанных данных (из Hmisc :: cut2)

Question

Я получил следующие коды:

Мои данные:

> head(test)
   Age   Cho Disease
1:  64 2.509       0
2:  64 2.698       1
3:  63 3.936       0
4:  58    NA       0
5:  61 4.274       0
6:  68 2.498       0

Бункеры на основе среза2

> test[,Cho_bins:=Hmisc::cut2(Cho,g=5,levels.mean=TRUE)]

Fit Cho_binsto lrm:

> gg <- lrm(Dis~Age+Cho_bins,data=test)

Вывод следующий:

    Intercept             Age Cho_bins=3.0004 Cho_bins=3.5621 Cho_bins=3.9649
    -11.1706133       0.1323629       1.9184102      -7.4898797      -7.6085268
Cho_bins=4.7433
     -7.9965520

Могу ли я спросить, как объяснить, что означают эти коэффициенты, связанные с Cho_bins. И какая разница, если я поместил все данные в отдельности в модель lrm? Большое спасибо заранее за любой ваш возможный комментарий!