モデルのROC曲線を表示します。受診者動作特性（ROC）曲線は、あてはめたモデルが応答水準をどれだけ効率よく選別できるかを測定します。ROC曲線は、検査や診断テストの閾値を決めるのにも役立ちます。ROC曲線が対角線より上に離れているほど、適合度が良いことを表します。ROC曲線の概要については、『基本的な統計分析』の「ロジスティック分析」章を参照してください。
水準が3つ以上ある応答変数でロジスティック回帰のあてはめを行うと、一般化されたROC曲線（「パーティション」プラットフォームのものと同じ）が作成されます。一般化されたROC曲線では、応答の各水準に1本ずつ、他のすべての水準と比較したときのROC曲線が表示されます。『予測モデルおよび発展的なモデル』の「パーティション」章を参照してください。
応答が名義尺度で「利益行列」の列のプロパティを持っている場合、このオプションが選択されると「決定行列」レポートも表示されます。「決定行列」レポートの詳細については、『予測モデルおよび発展的なモデル』の「パーティション」章を参照してください。
モデルの因子の値が変化するにつれて予測確率がどのように変わるかを示す予測プロファイルを表示します。このコマンドは、名義尺度と順序尺度の応答に対して使用できます。プロファイル機能の詳細については、『プロファイル機能』の「プロファイル」章を参照してください。
以下のオプションについて詳しくは、『JMPの使用法』の「JMPのレポート」章を参照してください。