rbCol=rainbow(6) 1.2 绘制单个因子的ROC曲线: par(mar= c(5,5,1,1),cex.lab=1.2,cex.axis= 1.2) #设置图的边距及label、刻度的字体大小 sROC=survivalROC(Stime=td$surtime, status=td$surstat, marker = td$gene87, predict.time =5,#设置为5年 method="KM") plot(sROC$FP, sROC$TP, type=...
还是看多个时间点(1年、3年、5年)的ROC曲线,方法二用timeROC包。 载入R包: library(timeROC) library(survival) 3.1 主要用timeROC函数,运行命令画图: #运行timeROC函数,计算画图所需数据 tROC <-timeROC(T=td$surtime,delta = td$surstat,marker = td$gene87, cause = 1,times = c(1,3,5),ROC=T...
2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab中的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR) 4.R语言泊松Poisson回归模型分析案例 5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic逻辑回归 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言...
R语言里进行第一次ROC分析前,首先需要下载pROC软件包,运行install.packages("pROC")自动下载安装。这里以胶质瘤的高低级别鉴别为例,比较APTw和ADC数值在区分高低级别胶质瘤上的敏感性/特异性。将所有入组病例测量到的APTw、ADC数值及高低级别(0为低级别,1为高级别)信息录入excel并存...
1. ROC曲线: ROC曲线(receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线),以真阳性率(灵敏度)为纵坐标,假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。ROC最初是在二战中被提出的信号检测理论,后来又被引入了心理学进行信号的知觉检测,现在ROC曲线已经成为非常重要和常见的统计分析方法。
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线是评价二分类模型性能的重要工具,通过统计分析中的真正例率(TPR)和假正例率(FPR)来描绘模型的性能。在R语言中,实现ROC相关统计分析的核心步骤包括:加载适当的包、准备数据、计算ROC指标、绘制ROC曲线,以及ROC曲线下面积(AUC)的评估。其中,绘制ROC曲线是直观展示模型分类能力的...
上文讲述了Cox回归和K-M生存曲线分析之后，我们继续探讨R语言中的ROC曲线（受试者工作特征曲线）绘制，以评估基因在不同时间点作为生存预测指标的性能。首先，我们从单基因单时间点分析开始，借助survivalROC包，通过survivalROC函数进行分析。结果显示，该基因的AUC值低于0.7，提示其性能一般。然而，单个...
绘制多个因子的ROC曲线，首先设定一个色彩方案，以便于区分不同的因子。以六个因子为例，采用彩虹配色方案。接下来，绘制单个因子的ROC曲线。通过for循环，依次添加其他因子的曲线至已有图形，形成复合的ROC曲线图。此过程便于对比不同因子对预测结果的影响。为了方便复用，将上述绘制过程封装为函数，命名为...
在R语言中，ROC曲线和约登指数被用于评估生存相关基因在不同时间点的预测性能。通过survivalROC和timeROC包，我们可以绘制单基因和多时间点的ROC曲线，直观地了解其敏感性和特异性。单基因分析往往AUC较低，但多时间点分析可以提供更全面的信息。约登指数作为寻找最佳分界值的工具，通过最大化灵敏度和特异度...
R语言中的逐步回归 绘制ROC曲线 r语言做回归分析的命令,回归分析回归回归分析类型简单线性回归lm()函数线性拟合常用函数可视化:plot()多元回归逐步回归法全子集回归法回归根据一大堆数据,找到内在规律(模拟一个最好的解释曲线,由自变量可以计算得到因变量)回归分析