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ROC曲线是以真阳性率(灵敏度)为纵坐标,假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。 其自变量(检验项目)一般为连续性变量,因变量(金标准)一般为二分类变量。 二、ROC曲线的主要作用 1、ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。 2、选择最佳...
SPSS多条ROC曲线临床诊断分析-最佳截断值-灵敏度-特异度-约登指数-AUC曲线下面积, 视频播放量 7397、弹幕量 0、点赞数 66、投硬币枚数 28、收藏人数 272、转发人数 42, 视频作者 大鹏统计SPSS数据分析, 作者简介 ,相关视频:ROC曲线多个变量联合诊断及最佳截断值计算(5分
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通过spss运行得到ROC曲线后，需要计算约登指数、灵敏度及特异度。本文将通过Excel演示。将ROC曲线的“曲线的坐标”数值复制到Excel表。约登指数=灵敏度+特异度-1，运用减法函数公式计算（如下图）点击“Enter”后得到结果，当鼠标显示出“+”时，可以下拉得到其他数据相应的结果。得到结果之后，需要在结果中筛选出最大...
ROC曲线是以真阳性率(灵敏度)为纵坐标,假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。 1、ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。 这是对ROC曲线下面积的检验,曲线下面积为0.792,P=0…
1.如果两条曲线不交叉,那么可以根据它们的表现形态比较模型的优劣:更外面的、离对角线更远的曲线,其灵敏度和特异度均高于里面的、离对角线更近的曲线。 2.通过比较不同模型的ROC曲线的AUC大小比较模型的优劣:AUC值越大,越接近于1,准确率越高。 确定最佳阈值 ...
1.如果两条曲线不交叉,那么可以根据它们的表现形态比较模型的优劣:更外面的、离对角线更远的曲线,其灵敏度和特异度均高于里面的、离对角线更近的曲线。 2.通过比较不同模型的ROC曲线的AUC大小比较模型的优劣:AUC值越大,越接近于1,准确率越高。 确定最佳阈值 ...
ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)是一种用于评估二分类模型性能的图形工具。它通过绘制灵敏度(真阳性率)与特异度(假阳性率)之间的关系来显示分类模型在不同阈值下的表现。ROC曲线的面积(AUC)常被用来衡量分类器的性能,AUC值越接近于1,分类器的性能越好。
Bonferroni法 09单因素方差分析-方差不齐-两两比较塔姆黑尼法、邓尼特T3法 第02章 卡方检验 01四格表卡方检验-需加权个案 02四格表卡方检验-不需加权个案 03配对四格表卡方检验-需加权个案-涉及Kappa值 04列联表卡方检验-需加权个案-涉及两两比较 05拟合优度卡方检验 06分层卡方检验-Cochran-Mantel-...