点击上方“蓝字”关注我们
逻辑回归的 ROC 曲线分析
可直观查看你的逻辑回归模型区分两类结果的效果。ROC 曲线以及曲线下面积（AUC）现已纳入输出结果。
- 新增功能：主成分分析（PCA）增加霍恩平行分析（Horn's Parallel Analysis），辅助确定保留的成分数量
- 新增功能：GSCA 模型支持主成分分析（PCA）
- 新增功能：PCA 结果输出未旋转与旋转后的成分载荷
- 新增功能：PLS‑SEM 与 GSCA 的结果及报告中纳入一致性指数（Congruence Index）
- 新增功能：GSCA 调节效应结果：简单斜率图、条件效应以及对应的自助法（bootstrapping）结果
- 新增功能：德宾 - 沃森检验（Durbin-Watson test）的 p 值
- 新增功能：模型转换器，可将回归模型转换为其他支持的模型类型
- 优化：多元回归的异方差稳健标准误运算速度显著提升，大数据集下提升效果尤为突出。
- 优化：完善 GSCA 模型拟合指标，包括 GFI 和 SRMR。
- 优化：现已可在回归启动菜单设置 IMPA 数据量表。
- 优化：CB‑SEM 多组分析（MGA）将沿用数据文件中设定的分组顺序。
- 优化：对已稳定的算法移除 Beta 测试标记。
- 优化：在 GSCA 自助法结果中补充原先缺失的总间接效应。
-------------------------------------------------------
