ROC曲线相关文献例项 原理和绘製方法

️roc曲线的分析步骤

黄昏的狂的回答：

曲线绘製。依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性）。以敏感性为纵座标代表真阳性率，（1-特异性）为横座标代表假阳性率，作图绘成roc曲线。

曲线评价统计量计算。roc曲线下的面积值在和之间。在auc>的情况下，auc越接近于1，说明诊断效果越好。

auc在 时有较低準确性，auc在时有一定準确性，auc在以上时有较高準确性。auc=时，说明诊断方法完全不起作用，无诊断价值。auc《不符合真实情况，在实际中极少出现。

3.两种诊断方法的统计学比较。两种诊断方法的比较时，根据不同的试验设计可採用以下两种方法：

当两种诊断方法分别在不同受试者身上进行时，採用成组比较法。②如果两种诊断方法在同一受试者身上进行时，採用配对比较法。

️roc曲线的主要作用

使用者的回答：

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.选择最佳的诊断界限值。roc曲线越靠近左上角，试验的準确性就越高。最靠近左上角的roc曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。

3.两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的roc曲线绘製到同一座标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的roc曲线所代表的受试者工作最準确。

亦可通过分别计算各个试验的roc曲线下的面积(auc)进行比较，哪一种试验的 auc最大，则哪一种试验的诊断价值最佳。

️roc曲线的意义

网友的回答：

roc曲线指受试者工作特徵曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变数的综合指标，是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关係，它通过将连续变数设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵座标、（1-特异性）为横座标绘製成曲线，曲线下面积越大，诊断準确性越高。在roc曲线上，最靠近座标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值。

️roc曲线的概念

户如乐的回答：

在roc空间中，以塌带fp rate为横轴、tp rate为纵轴。

roc曲线是显示classification模型真正率和假正率之间折中的一种图形化方法。

解读roc图的一些概念定义：：

真正（true positive , tp） 被模型**为正的正样本；野神。

假负（false negative , fn） 被模型**为负的正样本；

假正（false positive , fp） 被模型**为正的负样本；

真负（true negative , tn） 被模型**为负的负样本。

真正率 （true positive rate , tpr）或灵敏度（sensitivity）

tpr = tp /（tp + fn）（正样本**结果数 / 正样本实际数）颂衫亏。

假负率 （false negative rate , fnr）

fnr = fn /（tp + fn） （被**为负的正样本结果数 / 正样本实际数 ）

假正率 （false positive rate , fpr）

fpr = fp /（fp + tn） （被**为正的负样本结果数 /负样本实际数）

真负率 （true negative rate , tnr）或特指度（specificity）

tnr = tn /（tn + fp） （负样本**结果数 / 负样本实际数）

目标属性的被选中的那个期望值称作是「正」（positive）

️roc曲线的定义是（）

科技科普君的回答：

a.根据一系列搭稿的分界值，以真阴性轿枝郑率为纵座标，假阴性率为横座标绘製的曲线。

b.根据一系列的分界值，以灵敏度为纵座标，特异度为横座标绘製的曲线。

c.根据一系列的分界值，以真阳性率为纵座标，假阳性率为横座标绘製的曲线。

d.根据一系列的分界值，以真阳性率为纵座标，假阴性率为横座标绘製的曲线。

e.根据一系列的分界值，以真阴性率为纵坐闭颂标，假阳性率为横座标绘製的曲线。

正确答案：c

roc曲线不可能不过原点，是不是边缘部分？或者是你不小心设定错了某些地方。我用spss画的roc曲线都过原点呀。用spss19.0做出的roc曲线有两个原点，怎么调整才能让两个原点重合呀？急求！最好有具体步骤 双击 调整上下边距 统计专业研究生工作室为您服务，需要专业资料分析可以找我 为什么用sps...

分析 roc曲线分析，正确设定变数就行了。具体地说 把检测变数 如test1 调入检验变数框，把状态变数 如diag 调入状态变数框，在状态变数的值框输入1，表示病人。确定。效果图 使用方法 绿线为参考对角线，蓝色线为roc曲线，该曲线离对角线越远，表明诊断效果越好。若有帮助，请及时採纳，谢谢。统计...

roc receiver operating characteristic 曲线,用于二分类判别效果的分析与评价.一般自变数 为连续变数,因变数为二分类变数.基本原理是 通过判断点 cutoff point cutoff value 的移动,获得多对灵敏度 sensitivity 和误判率 1 sp...