想要分析CT和CT增强对肝癌是有有诊断效果并且试判断两种诊断方式是否有差别,利用ROC曲线进行分析,CT增强对应的AUC值为0.961,大于0.9,所以说明诊断价值高,并且从p值也能看出,p值小于0.05,说明CT增强对应的AUC值明显高于0.5。CT对应的AUC为0.811,大于0.7小于0.9说明有一定的诊断价值,p值小于0.05,说明CT对应的AUC值明显...
ROC曲线分析：AUC差异比较的的样本量估计 参考李志辉老师的《MedCalc统计分析方法及应用》一书中的案例，某器械公司针对CT进行了改进。在预实验中，新型CT对于某病的诊断在ROC曲线下所展现的面积AUC达到了0.9074，而旧版CT的AUC为0.8470。为了验证新设备与旧设备在AUC上是否存在显著差异，我们设定a=0.05，β=0....
ROC曲线多个变量联合诊断及最佳截断值计算(5分钟速成) 7.0万 16 07:37 App SPSS-ROC曲线1-ROC曲线-曲线下面积AUC-截断值cutoff-约登指数-灵敏度-特异度-SPSS数据分析-SPSS统计分析-SPSS统计分析从入门到 1.1万 4 04:46 App 多指标联合绘制ROC曲线详细教程 25.4万 340 26:45 App 临床医生科研作图——4.ROC...
先用李志辉老师《MedCalc统计分析方法及应用》书的案例,某器械公司对CT进行改进,经预实验,新型号的CT诊断某病的ROC曲线下面积AUC为0.9074,而旧版CT的AUC为0.8470。 为比较新设备与老设备的AUC有无不同,取a=0.…
Logistics回归分析之ROC曲线与AUC面积 序曲 莲藕花叶图 【元代】吴师道 玉雪窍玲珑,纷披绿映红。 生生无限意,只在苦心中。 【赏析】 这是一首题画诗,是诗人在一幅莲藕花叶图上题写的五言绝句。诗中借着对莲藕花叶的吟咏,写出了作者对生活的体验,富有哲理意味。诗的大意说:白润如玉如雪的莲藕,中间有精巧透明...
AUC = 0 总而言之,合理的 AUC 超过 0.5(随机分类器),而好的分类模型的 AUC > 0.9。然而,这个值高度依赖于它的应用。 R语言中生存分析模型与时间依赖性ROC曲线可视化 视频:R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例 R语言生存分析Survival analysis原理与晚期肺癌患者分析案例 ...
SPSS数据分析-ROC曲线1-ROC曲线-曲线下面积AUC-截断值cutoff-约登指数-灵敏度-特异度 19 0 07:29 App SPSS数据分析-ROC曲线1-ROC曲线-曲线下面积AUC-截断值cutoff-约登指数-灵敏度-特异度 39 0 09:12 App SPSS数据分析-logistic回归2-二元logistics回归-二分类logistics回归-预测模型ROC 29 0 07:30 App ...
数据分析与挖掘 | ROC曲线下的面积,也叫AUC,它也可以用来度量分类器的性能,AUC的总面积为1,即AUC的取值范围为[0,1],它的值越高,分类器的性能也就越好。事实上,ROC曲线上的每个坐标点都会对应一个AUC,我们通过对获得所有的AUC结果的排序,可以观察到分类器能够正确分类的概率变化,理想情况下每个AUC的值都应该...
绘制ROC曲线并计算AUC(曲线下面积)。 R p <- predicodel, newdat=est, te="response") pr <- prdition(p, tet$cdstrk3) auc <- uc@y.vaus[[1]] 最后说明一下,当我们分析健康调查数据时,我们必须意识到自我报告的患病率可能存在偏差,因为受访者可能不了解自己的风险状况。因此,为了获得更精确的估计值...
对于多个指标可以画出好几条ROC曲线,此时看AUC指标选优,AUC为ROC曲线下方的面积,值越大说明模型的分辨效果越好。 KS曲线与ROC有着相同的作用: KS曲线是将概率从小到大进行排序,取10%的值为阈值,同理将10%*k(k=1,...9)处值作为阈值,计算不同的FPR和TPR,以10%*k(k=1,...9)为横坐标,同时分别以TPR和...