ROCR包计算AUC,logistic回归的AUC就是C-statistic。这种方法和SPSS得到的一样。 代码语言:javascript 复制 library(ROCR) tmp$predvalue<-predict(fit2) # 取出C-Statistics,和上面结果一样 pred <- prediction(tmp$predvalue, tmp$dead) auc <- round(performance(pred, "auc")@y.values[[1]],digits = 4...
R语言—— C-statistics&C-index计算 C-statistics即为C统计量是ROC曲线下面积。如果这个logistic回归用于预测或诊断,roc曲线下面积可以估计用logistic回归模型进行诊断或预测的能力。Logistic回归模型根据预测概率绘制ROC曲线,其曲线下面积AUC = C-Statistics 。C-index,即一致性指数(index of concordance),通过评估模型...
基于此Logistic回归模型有以下3种方法可以计算其C-Statistics。 (1)方法1:利用 {rms} 包中的lrm()函数构建Logistic回归模型,直接读取模型Rank Discrim.参数C,即为C-Statistics。 (2)方法2:构建Logistic回归模型,使用predict()函数计算模型...
Logistic回归模型根据预测概率绘制ROC曲线,其曲线下面积AUC = C-Statistics C-index,即一致性指数(index of concordance),通过评估模型预测结果与实际观察结果的符合程度,以评价模型的预测准确性。 所谓一致性,就是把研究对象随机地两两组对,对于一对病人,如果A实际生存时间长于B,且模型预测的A的生存时间也长于B,...
(1)方法1:直接读取模型参数中Rank Discrim.参数C,即是C-Statistics =0.738。 (2)方法2:使用ROCR包计算AUC,代码如下: 首先计算构建Logistic回归模型的预测概率。 载入ROCR包。 使用prediction函数构建对象pred,使用performance函数构建对象perf用于绘制ROC曲线。
方法1. 利用 {rms} 包中的 lrm 函数构建Logistic回归模型,直接读取模型Rank Discrim.参数 C,即为C-Statistics。 方法2. 构建Logistic回归模型,predict函数计算模型预测概率,然后利用ROCR包根据此预测概率画ROC曲线,并计算曲线下面积AUC,此即为C-Statistics。注:此方法...
使用rms包中的lrm()函数来构建逻辑回归模型,并直接读取模型“ Rank Discrim. Indexes”参数C,即C统计量。C-Statistics = 0.738. 方法2 构建逻辑回归模型,使用predict()函数计算模型的预测概率,然后使用ROCR软件包根据预测的结果绘制ROC曲线概率,然后计算曲线下的面积(AUC),即C统计量。注意:此方法与SPSS中的计算方法...
在Logistic模型的代码实现中，包含数据载入、计算两部分。方法一使用rms包中的lrm构建logistic回归，其中参数c即为C-statistics。方法二构建logistic回归，使用predict预测并画出ROC曲线，计算AUC。方法三使用hmisc包获取auc。对于Cox模型，C-index的计算有两种方法。第一种方法直接从survival包的coxph结果中输出...
本文主要讲解Cox回归中的C-Statistics(一般称为C-index)的计算。严格说来C-index包括以下几种,这里仅介绍临床上较为常用的第一种Harrell's concordance index。经查询,计算C-index的R函数有很多,这里以比较简单且易于理解的survival包为例,首先用survival包中函数coxph()构建cox模型,其结果返回值就包含了C-index和...
知识小补丁:用Bootstrap方法计算C-statistic的uncertainty 背景:近期我们在一篇采用Logistic Regression的文章中,被Reviewer问到,“It would be better to provide an uncertainty measure of our c-statistics”。我们在文章中的分析是用的如下方法(以R中公用数据为例