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上海大学 2014~201 - 2 -ROC 曲线
如上图所示,在评价诊断试验时,患者中被诊断试验正确判断为阳性的比例亦叫真阳
性率(true positive rate, TPR),也称灵敏度;非患者中被诊断试验正确判断为阴性的比例亦叫真
阴性率(true negative rate, TNR),也称特异性;患者被诊断试验错误地判断为阴性的比例称为
假阴性;非患者被错误地诊断为阳性的比例称为假阳率。而ROC 曲线是以灵敏度为纵轴,假
阳率为横轴,通过不同的诊断临界值的移动绘制而成的曲线。多条曲线进行比较时,曲线下
的面积越大,说明诊断越准确。将绘成的曲线与斜 45 度的直线对比,若差不多重合,说明自变
量对因变量的判定价值很差,若越远离斜 45 度的直线,说明自变量对因变量的判定价值越好。
分析单个曲线时,越靠近左上角的点所对应的诊断临界值越好,例如本项目中的。
项目数据:
测得正常人及肝病患者的甲胎蛋白(AFP)水平如下,分作两组(肝癌、非肝癌)。
肝癌组(17 人,ug/L):, , , , , , , , , , ,
, , , , ,
非肝癌组(20人,ug/L):, , , , , , , , , , , , , ,
, , , , ,

AFP 诊断肝癌的 ROC 曲线,并计算曲线下面积(AUC),确定最优的
- 3 -诊断临界值。
第二章 判断显著性差异
正态检验 lillietest
显著性差异的检验有多种方法,其中常见的 t 检验是针对正态分布的检验,而我
们的两组数据并不能确定是服从正态分布,因此需要先进行正态分布检验。
利用 Lilliefors test 函数:
[H,P,LSTAT,CV]=lillietest(A)
[h,p,lstat,cv]=lillietest(B)
结果显示 H=1,h=1,说明这两组数据不服从正态分布,因此不能用 t 检验而选用
Kruskal–Wallis 秩和检验
秩和检验
调用 Kruskal–Wallis 函数
p=kruskalwallis(C,group,'off');
结果显示 p=-04,p<,两组数据所来自的总体有显著性差异。
- 4 -第三章 ROC 曲线与最优临界值
在本项目的数据中,AFP 的分布范围是 -,那么假设临界值的范围
取为 0-1100;又因数据中不个体的 AFP 差值最小为 ,故取递增间隔为 。用
trapz 函数绘制 ROC 曲线。结果如下图所示。
- 5 -在本项目中,最优诊断临界值可以用真阳率与假阳率之差来评定,真阳率愈
高,假阳率愈低,则诊断效果越好。
程序如下:
zc=ya-xb;
max=1;
for i=1:Len
if (abs(zc(i))>abs(zc(max)))
max=i;
w=