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最近在研究预测模型，大概理解一下，回答楼主的问题。
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在用SPSS做完有序logistic回归之后，模型的优劣怎么判断？
1.除了软件产生的模型拟合信息和模型的正确预测率之后，还有什么指标可以进行判断？ROC曲线可以吗？或者是Hosmer-Lemeshow检验？
2.模型的正确预测率要到多少才算好？
3.如果利用预测类别概率要ROC曲线，因为是多分类变量，那么状态变量填什么？
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1. 模型优劣的判断，首先AUC 也就是ROC曲线下面积要大于0.7，接近0.5意味着这个模型跟瞎猜没什么差别；然后是拟合优度检验；【也就是校准度和区分度】；如果有其他模型可以比较，那么可以选择其中一个作为“金标准”，计算IDI和NRI，这样就能看出两个模型哪个好；但我不知道SPSS能否实现所有这些。SAS的ROCCONTRAST是可以的，但需要用宏；
2. 看一下流行病学筛查部分，“”好“”应该怎么定义，取决于发病率、疾病的危害程度，一般ROC会给出一个约登指数最大的点（灵敏度和1-特异度最高的那个点）；
3. 不可以直接用roc曲线作图，而是要先通过回归模型计算出每个观测发生目标结局的概率，然后保存这个指标；再选择roc曲线选项，此时状态变量是你的结局，因变量是保存的概率。