ROC曲線の例

1. ［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Penicillin.jmp」を開きます。

2. ［分析］>［二変量の関係］を選択します。

3. 「反応」を選択し、［Y, 目的変数］をクリックします。

4. 「Ln用量」を選択し、［X, 説明変数］をクリックします。

「度数」が自動的に［度数］に設定されます。これは、［度数］の役割が、あらかじめ「度数」列に割り当てられているためです。

5. 「イベントを示す水準」から［Cured］を選択します。

6. ［OK］をクリックします。

7. 「反応をLn用量によってロジスティックであてはめ」の赤い三角ボタンをクリックし、［ROC曲線］を選択します。

メモ: この例では、名義尺度の応答のROC曲線を示します。順序尺度のROC曲線の詳細については、『予測モデルおよび発展的なモデル』のROC曲線を参照してください。

この例では、「反応」を応答として、「Ln用量」を説明変数としています。応答を予測する確率が、前述した説明によって計算され、それらの結果に基づきROC曲線が描かれます。なお、「ROCテーブル」では、「感度 − (1 − 特異度)」が最も大きい行にアスタリスクが付けられます。

図8.9 ROC曲線と「ROCテーブル」の例 

ROC曲線が対角線より明らかに上にあるため、モデルの予測能力は高いと言えます。

より詳細な情報が必要な場合や、質問があるときは、JMPユーザーコミュニティで答えを見つけましょう (community.jmp.com).