roc曲线显示折线spss,roc曲线怎么绘制

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1.双击ROC曲线进入编辑界面。2.单击ROC曲线，会出现鬼影，即选中的ROC曲线。3.单击工具栏上的图标（添加插值线），会出现4个选项。先选择最后一条样条线。 在分析列表中，选择ROC曲线图以输入测试变量和状态变量。如果输入多个测试变量，每个测试变量的曲线将显示在图形上。 状态变量还需要一个表示正组的输入值。 ROC曲线可以在输出文件中看到

ROC曲线的全称是ReceiverOperatingCharacteristicCurve。 ROC曲线以纵轴为敏感度，（1-3.绘制ROC曲线：用每个阈值对应的FPR和TPR值作为坐标点，将这些点绘制在坐标系中。将这些点连接起来形成ROC曲线。通常下面，ROC曲线是从左下角到右上角的曲线。4.计算AUC：计算ROC曲线

选择【分析】→【ROC曲线】，在ROC曲线界面中，将‘AFP’浓度测量值导入到【测试变量】中，将‘状态’导入到【状态变量】中，设置【状态变量的值】为1；勾选【输出菜单下的所有选项，点击【确认接收工作特性曲线（ROC曲线）】，原本用于评估雷达性能，也称为接收器额定特性曲线。 ROC曲线以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异性）

2.选择菜单：进入主对话框，设置如下：单击"确定"输出结果。 4.结果解释这就是ROC曲线，对角线是参考线。ROC曲线是以1-特异性（即误报率）为X轴，特异性（灵敏度）为Y轴建立的折线图。 ROC曲线下的面积值代表了预测的准确性，称为AUC值。 显然，AUC越大，预测精度越高，反之亦然。

首先打开SPSS，导入我们过去关于肺炎和炎症因素的数据，点击分析---分类---ROC曲线如下图，将因变量肺炎放入状态变量，填写出现次数的值，这里是1，将自变量放入测试变量列，勾选"ROC曲线"、"有对角线参考线"、"标准误差和置信区间"、"RO的坐标点"C曲线"在图表选项中。 点击图片查看大图）④点击"确定"即可得到分析结果。 2）结果解释①首先检查"R"