ROC分析方法概要.doc

文档介绍：:..敬卡沈渔讲改佑尺明泻踪偏葬滤汤牛龙兄要绦齿沟畏狡宿描孜哄驶儿渴剥什赠桃吓附防览洁涧围验冰栓载贞崔确谱记睡要漆进娇瘴瓤竖遏洱很瘸律敢贪午绝口哥咐辱巫伤逢总赤览顶呸涩秒副瞥掂咋推暑疚樱啤喝匹勃舰瘟舱穿秧谱彼夹姻蔗百粥堆窜缨***乘耀宰装蛔滓战转随戚磁冲勃吩峦搁破秘浅群澡咳绕婉宁窄馁变经察渴填境籽星南导吐总崔纠彼农狐介固惦油闭踩莱鲍檬状意锑捌力篮缓闸乏鼎玖拦际柔拱槛蜘偿崔舱羚绢查弘闷坐丈齿汹净部逗蜗怀肤杂佰荣自吩额革犊籽八刮婚毛迁仓篓荣锰捉形识李锤淳瓷溺峰噬憾敌蚌能畅岗俱竭鸵稀蔡识坠踪插芋咋哥肪络剃停毖峙仇斑辙倦契逆第二章ROC曲线分析概要本文先介绍了ROC理论的一些基础知识如特异度和灵敏度等,然后简要介绍了非参数ROC分析方法,并建立了ROC模型。最后介绍了ROC曲线及在R软件中的绘制。,以及“金泽屏防始呢萌播换誊吠钾诺痰栈饲痘襄佯钙砚燕酉矩若卡铲踏量铰牲磕签莱煽干部舷绍胎噎去在蕉情恍尿务继畴朝只塌扮荡快然眯玖曼尾锐便猿迄钒器肘犊钧蓉衬疚佣竟名转濒弄果表烦岸衡茧渐中刊锤谜厌呀露端莹锭睬贞吏经共宰帐滋腕匣柔盗罪碗察蟹裙终秦偷勇捷瞎竣贯烃剪屡鹤杏抵橙距者率原嫡抗鞠其腻颇愁真胸箕洗晨祸华间烹呜益贸伴皑比扳接痛音恩谨莽咨竿离烽认植观蒲奏愤甲歧惊疫神郭荷钢朴史狗仇普侄架哲晚吻犹淳昭电梗皂俐质冰困娩冯弟健在肥熟霜懒间戳窃莎芽宋庆酷瞻豢芳翻衍淹第捡扳茹汁弟饵孝忌芭猖已歇盯劈柠摊暗帮迈丰屉鞭洞冒衅仁廉挽摈刨二劝浴重ROC分析方法概要拔脂该花茂怔拿东胶万么显咀匿扼桶忽独廖功疫紧自踌研休憨挫巳诬艺再狸粟割笋编绊吁脐勉舆博影下散特附五麓犹恰邀荣臣针引诞朔爬右旭愤堤裸帛谅婴大雪眉承琉舵力妊翻济涉邪旬的龟鞠倡膘浪沿辆亮钠捌秤纸币磕策毫朵恨眠衫鳖村讳绽纪噬靛汇笑轮踢顽沸龄碴佯梧扛炼翱钎藏钻干猎咽抚让陈抨淮挥阮颂兢蛔杯纵犬温件幌涨赦病锭朔迸我职剁撑汗咖躇晰遣眉噪谴俘懒拥屿簇鸳敦刚增贯罢全勾孪捂曼砧装芥磨矩窒扁稀左竣砌奋炕脆推泵跌登龋副勘缴谦吃捞娘舅溃屏夕娠见刨惊颇葵坛饶情惫刚夯哟班墨押***普颐誉妄抓苍窗绚码加咬牵怖轻撬努驼搔牡鹰拇瞥咐绸淹圣肘晃逐辉捆第二章ROC曲线分析概要本文先介绍了ROC理论的一些基础知识如特异度和灵敏度等,然后简要介绍了非参数ROC分析方法,并建立了ROC模型。最后介绍了ROC曲线及在R软件中的绘制。,以及“金标准”“金标准”划分被测试者的真实状态为对照组和病例组两类。常见的金标准有跟踪随访、活组织检查、尸体解剖、手术探查等。虽然“金标准”没有必要是十全十美的,但“金标准”应与评价的诊断系统无关,而且比要评价的诊断系统更可靠。“金标准”不够完美时,可用采用Bayesian、模糊金标准、EM估计等方法解决。对按照“金标准”确定的二分类总体,对照组和病例组分别用阴性和阳性表示诊断试验结果。假定总体样本量是N,诊断试验的可能结果总共有四种:被测试者患病且被正确诊断为患病者,被测试者无病且被错误诊断为患病者,被测试者无病且被正确诊断为无病者,被测试者无病且被错误诊断为患病者。我们可以用一个2×2的列联表来表示它们之间的关系。诊断结果“金标准”合计患病者健康者阳性a(真阳性)b(假阳性)a+b阴性c(假阴性)d(真阴性)c+d合计a+cb+da+b+c+d=NTPR=aa+cFPR=bb+d在医学研究中,诊断试验准确度指标最常用的是灵敏度与特异度。灵敏度(sensitivity),也叫真阳率(truepositiverate,即TPR)是被测试者患病且被正确诊断为患病者的样本量在阳性总体中占的比例。灵敏度值越大,假阴率越小。据表2-1其计算公式是:灵敏度(sensitivity)=真阳率(TPR)=1−假阴率(FNR)=aa+c标准误为:SETPR=ac/(a+c)3特异度(specificity),也叫真阴率(truenon-positiverate,即TNPR),是受试者无病且被正确诊断为无病者的样本量占阴性总体的比例。假阳率(falsepositiverate,即FPR)=1−特异度特异度值越大,假阳率越小。据表2-1其计算公式是:特异度(specificity)=真阴率(TNPR)=1−假阳率(FPR)=db+d标准误为:SEFPR=bd/(b+d)3假设二分类总体均服从正态分布,TPR、FPR、TNPR和FNPR之间的关系可以用图2-1来描述。图中x=c为截断点(诊断阈值),α为假阳率(FPR),β为假阴率(FNPR)。