多重ロジスティック回帰モデル에서感度、特異度의의미종속변수로개의분형분형종속변수로適合モデル에서적정モデル만들고ROC曲線등AUC등을구하는과정은単純なロジスティック나単純な回帰モデル등을통해해를해를해를
그렇다고感度와特異性값을통해적정진단적カットオフ를정하는거는개념적얘기일뿐실제어느한변수의값에대해적용할수있을까요？그변수가여러독립변수중유일하게유의하다할지라도말입니다
プレディクタープロファイラー그림아마아마아마그걸거기서거기서거기서거기서거기서의의의의의의의의의의의
specific specific이特定の하게다루어다루어져시청각시청각시청각좀부탁드립니다부탁드립니다부탁드립니다
찾으려니시간이너무걸리네요
RE: multiple logistic regression model における sensitivity, specificity の意味一般に、Logistic Regressionを使用してカットオフポイントを決定することは、ROC曲線（Sensitivity、S pecificity）を用いて適用しています。つまり、1-Specificity値を最大化するカットポイントを選択するのです。その方法はYouden Indexを利用する方法と同じです。 JMPを活用した事例は下記リンクをご確認ください。以下のリンクはJMP日本サイトにある内容ですが、Google Chromeを利用してサイト翻訳をすれば意味を理解するには大きく無理がないでしょう。
https://www.jmp.com/ja_jp/medical-statistics/column/non-series/roc-curve.html
そして、関連する動画資料が欲しかったのですが。以下の簡単な動画を見ると、JMPではどのようにcut-off pointをデフォルトで設定してくれるのか、そしてdefautではなくcut-off pointを設定するためにはどうすればよいかを確認できます。
ロジスティック回帰における混同行列の異なるカットポイント
役に立ちましたか？
ありがとうございます。
