ROC ANALYSIS

ROC ANALYSIS 在 Statistics Base Edition 中可用。

ROC ANALYSIS 通过绘制分类检验的敏感度与 (1-特异性)，评估模型预测的准确性（因为阈值随诊断检验结果的整个范围而变化）。 给定 ROC 曲线 (AUC) 下的全面积表示一个重要统计，表示当观察到检验变量时，预测处于正确顺序的概率 (对于从个案组中随机选择的一个主体，以及从对照组中随机选择的另一个主体)。 ROC 分析支持有关单个 AUC、精确度与反馈 (PR) 曲线的推论，并提供选项以供比较从独立组或成对主体生成的两个 ROC 曲线。

ROC ANALYSIS varList BY varName({varvalue} {'varvalue'})
     [ /MISSING
          [ USERMISSING = {EXCLUDE**} {INCLUDE} ] ]
     [ /CRITERIA
          [ CUTOFF = {INCLUDE**} {EXCLUDE} ]
          [ TESTPOS = {LARGE**} {SMALL} ] 
          [ CI = {95**} {value} ]
          [ DISTRIBUTION = {FREE**} {NEGEXPO} ] ]
     [ /DESIGN
          [ PAIR = {FALSE**} {TRUE} ]
          [ GROUP = groupVarName ]
          [ SELECT = {LEVEL(value1/string1 value2/string2)} {MIDPOINT} {CUTPOINT(value)} ] ]
     [ /PLOT
          [ CURVE = {ROC**[(REFERENCE)] [PR]} {NONE} ]
          [ PR_INTERPOLATE = {TP**} {FP} ]
          [ MODELQUALITY = {FALSE**} {TRUE} ] ]
     [ /PRINT
          [ SE = {FALSE**} {TRUE} ]
          [ COORDINATES = [ROC[(YOUDEN)] [PR] ] ]
          [ CLASSIFIER ={FALSE**}{TRUE}]

** 如果省略子命令，则为缺省。

旧的 ROC 曲线过程支持关于单个 ROC 曲线的统计推断。 这也可能由新的 ROC 分析过程恢复。 此外，新的 ROC 分析过程可以比较从独立组或成对主体生成的两条 ROC 曲线。

此命令读取活动数据集并导致执行任何暂挂命令。 请参阅主题 命令顺序 以获取更多信息。

可以从 ROC 分析 对话框生成 ROC ANALYSIS 命令的语法。

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