C-statistic是评价模型区分度的指标之一,在logistic模型中,C-statistic就是AUC,在生存资料中,C-statistic和AUC略有不同。 今天给大家分别介绍logistic和cox回归的C-statistic计算方法。 logistic回归的C-statistic 方法1 方法2 方法3 方法4 cox回归的C-statistic logistic回归的C-statistic 今天学习C-index的4种计算方...
C-statistic是评价模型区分度的指标之一,在logistic模型中,C-statistic就是AUC,在生存资料中,C-statistic和AUC略有不同。 今天给大家分别介绍logistic和cox回归的C-statistic计算方法。 logistic回归的C-statistic 方法1 方法2 方法3 方法4 cox回归的C-statistic logistic回归的C-statistic 今天学习C-index的4种计算方...
二分类资料的AUC和C-index是一样的,可以参考AUC的比较:ROC(AUC)曲线的显著性检验。 生存资料C-index的比较 可以使用compareC包,专门用来比较生存资料的C-index。 rm(list = ls()) library(compareC) 还是用之前推文的数据,获取示例数据可以查看历史推文。 load(file ="../000files/timeROC.RData") str(df2...
To visualize the sensitivity and specificity, we can create aROC curve. TheAUC (area under the curve)indicates how well the model is able to classify outcomes correctly. When a ROC curve hugs the top left corner of the plot, this is an indication that the model is good at classifying out...
Gonen and Heller Concordance Index for Cox models(survAUC::GHCI, CPE::phcpe, clinfun::coxphCPE) 不同C指数的详细含义可以看这里 我们这里主要探讨Harrell C,因为文献中使用最广泛。 说点题外话,Frank E. Harrell是一位著名生物统计学家,写了很多包,其中Hmisc,H是指他的姓的首字母 ,misc指的是miscellane...
近日有朋友在《统计咨询》公众号咨询:评价预测模型时,除了C-statistic,还能用什么指标?小编的第一反应是可用的指标或方法其实不少,包括正确率、AUC、Hosmer-Lemeshow检验、ROC曲线、校准曲线等等,为何还在愁?原来是这位朋友看到文献里提到一个她比较少见的指标,为O/E ratio。小编思绪良久,查阅相关文献,简介如下。
二分类资料的AUC和C-index是一样的,可以参考AUC的比较:ROC(AUC)曲线的显著性检验。 生存资料C-index的比较 可以使用compareC包,专门用来比较生存资料的C-index。 代码语言:javascript 复制 rm(list=ls())library(compareC) 还是用之前推文的数据,获取示例数据可以查看历史推文。
business analysts tend to ignore theory and traditional model diagnostics, and rely on 'lift' or 'gain' charts; that is, evidence of improved accuracy of predictions of outcomes for groups, often represented graphically by Area Under Curve (AUC) of signal detection Receiver Operating Characteristic...
方法2:ロジスティック回帰分析の確率からROC曲線のAUCを算出させる方法 ■ 方法1:多項ロジスティック回帰分析のシンタックスから算出させる方法 多項ロジスティック回帰分析の機能「ASSOCIATION」を利用してC統計量(C Statistic) に相当する[一致指数 C]を算出い...
In classification and diagnostic testing, the receiver-operator characteristic (ROC) plot and the area under the ROC curve (AUC) describe how an adjustable threshold causes changes in two types of error: false positives and false negatives. Only part of