5、最后点击OK即可,会跳出结果页面,里面ROC曲线,AUC,其95%CI,两两ROC曲线比较得到的P值,等等,应有尽有
用分位数法计算 AUC 的 95% 置信区间 mean(rlt$classif.auc)ci=quantile(rlt$classif.auc,c(0.025...
Python是实现机器学习的热门语言之一。...接下来会详细介绍机器学习如何应用到实际问题,并概括通过Python进行实际操作。...,这样我们就可以计算AUC等指标。...CI计算。...这里需要自建一个函数,实现95CI%。参考 ROC曲線置信区间官网的介绍。 61321 广告
样本量太小(<30)的话,估计出的结果(auc_5_m2)会存在NA Error in quantile.default(u, p = 0.5) : 'na.rm'如果设为FALSE的话不允许有遺漏值和NaN 5. stop("missing values and NaN's not allowed if 'na.rm' is FALSE") 4. quantile.default(u, p = 0.5) 3. quantile(u, p = 0.5) 2....
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可以通过设定预期的灵敏度和特异性来计算样本量,公式如下:nD表示有疾病的受试者数量, 表示无疾病的受试者数量。 其中,L是灵敏度或特异性的置信区间(CI)的一半的期望宽度,G(1−α/2)是标准正态分布的 1−α/2百分位,α是估计值的期望置信水平。当参数设定为95% CI(α = 0.05),L为0.05或0.1时,相应...
#coxph()model1<-coxph(Surv(time,status==0)~age+n+er+lvi+g+rt,data=aa)summary(model1)#Concordance= 0.844 (se = 0.028 )#95%CI:C+/-1.96*se 二、 cph( )的C-index rms包中cph()函数的多因素Cox回归以Dxy计算C-index，但无标准误。但是，由于我们是使用rms包来建立列线图的，因此...
总结:一组样本的95%CI指的是在这一组样本量重复抽样100次,有95%的可能性均值所在的位置,但是这个区间内的均值出现的概率并不相等(要满足正态分布)。 因此虽然两组的95%CI置信区间有重叠,但是同时进行两组抽样,两组的均值落在“重叠区域”的概率...
单因素Cox比例风险回归显示：女性（HR：0.79,95%CI：0.75–0.84，P<0.001），SBP（HR：1.01,95%CI：1.01–1.01，P<0.001），DBP（HR：0.97,95%CI：0.97-0.98，P<0.001），酒精摄入量（HR：1.00,95%CI：1.00-1.00，P<0.001），糖尿病（HR：1.83， 95% CI：1.71–1.97， P<...