我得到的是ROC曲线下具有不同区域的向量(不同的研究),例如,我也有每项研究的绝对参与人数,例如,weighted.mean(a, n) 在R中,有没有一种方法可以根据我掌握的信息来计算加权平均值的95%置信区间?我研究了pROC,但据我所知,你需要每条ROC
roc = survivalROC(Stime = Stime, status = status, marker = marker, predict.time = 12, method = "KM") auc_value = roc$AUC bootstraps <- replicate(n_bootstraps, { indices <- sample(length(Stime), replace = TRUE) bootstrap_roc <- survivalROC(Stime = Stime[indices], status = stat...
【视频】R语言LDA线性判别、QDA二次判别分析分类葡萄酒品质数据
通过前列腺内腺癌和前列腺增生最低ADC值的ROC最佳临界值结合95%置信区间可以看出( )A.前列腺内腺癌和前列腺增生诊断准确率很高B.能对前列腺内腺癌和前列腺增生进行定量诊断C.诊断准确率不能完全等同于阳性率D.并不是最低ADC值低于最佳临界值就都能诊断前列腺癌E.以上都是
bootstrap_roc <- survivalROC(Stime = Stime[indices], status = status[indices], marker = marker[indices], predict.time = 12, method = "KM") bootstrap_roc$AUC }) bootstraps <- bootstraps[!is.na(bootstraps)] ci_values <- quantile(bootstraps, c(0.025, 0.975), na.rm = TRUE) ...