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在体外诊断试剂确定临界值时，要用到ROC曲线(受试者工作特征曲线)，并计算AUC（ROC曲线下面积），用Excel做了个计算模板，录入数据及对照临界值即可自动画出ROC曲线并计算出ROC曲线下面积和临界值等参数，可能对你有帮助，可参考下。你用百度搜索百度文库的这篇excel文档：用Excel绘制ROC曲线(受试者工作特征曲线)计算临界值参考值、AUC-ROC曲线下面积
你讲的是信号检测论里的吧？ROC曲线纵轴是击中率，横轴是虚报率，对角线表示随机概率。对角线以上链接对角向上弯曲的曲线就是ROC曲线。曲率越大越向上表示被试感受性越强。
曲线绘制。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）。以敏感性为纵坐标代表真阳性率，（1-特异性）为横坐标代表假阳性率，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 ～时有较低准确性，AUC在～时有一定准确性，AUC在以上时有较高准确性。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采用以下两种方法：①当两种诊断方法分别在不同受试者身上进行时，采用成组比较法。②如果两种诊断方法在同一受试者身上进行时，采用配对比较法。
我要这个答案，哎，不会啊，他有哪些用途啊
ROC曲线可以衡量分类器的准确性和灵敏度，具有重要的应用价值。
1.理解ROC曲线的基本概念
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种分类器的综合性能指标，以假阳性率（False Positive Rate, FPR）为横坐标，真阳性率（True Positive Rate, TPR）为纵坐标，在平面直角坐标系中描绘的曲线形状。
ROC曲线的总面积是1，曲线下方面积越大，分类器的准确性越高。
2.应用于医学诊断
在医学图像分析中，ROC曲线可以帮助医生判断肿瘤恶性程度。
医学实验表明，针对性生成对抗网络（Conditional GAN）的ROC曲线面积可达到，比传统方法更加准确。
3.应用于金融风控
在金融领域，ROC曲线在评估信用卡欺诈检测模型方面具有广泛使用。利用ROC曲线可以把交易分数设置为阈值，并根据TPR和FPR来优化分类器的性能。
4.应用于工业质检
在工业领域，ROC曲线用于评估分类器的缺陷检测能力。在汽车质检中，利用ROC曲线可以帮助工人在扫描所有汽车表面时准确识别外观和结构性问题。
5.应用于信息检索
在信息检索领域，ROC曲线是衡量搜索引擎的性能的一个重要因素，可以用来比较不同搜索算法的优劣。利用ROC曲线可以对计算机程序进行性能评估，以选择最佳的词向量表示算法。
6.应用于生物医学领域
在生物医学领域，ROC曲线广泛应用于定量化筛选（Quantitative screening）中，通过对疾病标记物进行分析来判断病症。
例如，利用还原空间重构方法，可以通过绘制基于诊断类受试者作为正样本，而健康控制组和其他非目标疾病作为负样本的ROC曲线，预测确诊恶性肿瘤的概率。
以上是ROC曲线在不同领域的应用价值，可以看出其非常广泛。根据具体领域和实际需求，我们可以选择合适的ROC曲线方法来进行分类器评估和性能优化。
医学roc曲线的绘制与解释如下：
ROC 曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈),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。
受试者工作特征曲线 ( receiver operator characteristic curve, ROC 曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。
ROC 曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定尔），以真阳性率 （灵敏度）为以坐标，假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。传统的诊断试验汗价方法有一个其同的特点，必须将武验结果分为两类 ，再进行统计分析。
ROC 曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况许有中间状态，可以把武验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致常和升常五个等级再进行统计分析。因此，ROC 曲线评价方法适用的范国更为广泛。
1ROC 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 曲线越章近左上角,试验的准确性就越高。最靠近左上角的ROC 曲线的点是错误最少的最好国值，其假阳性和假阴性的总数最小。
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 ，可将各过验的 ROC 曲线绘制到同一坐标中，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准确。
ROC曲线在我的记忆中，是在本科三年级的循证医学课，预防医学课上学过的，现在已经很模糊了，但是好像需要用上，这一次来回顾下： ROC曲线 (receiver operating characteristic curve) ,又称受试者工作特征曲线，或感受性曲线 (sensitivity curve) . 用简单的话概括，就是用于评价，比较诊断性实验的效果，是否有应用价值。或者选择适合的截断值，用于诊断实验。 ROC曲线纵坐标为真阳性率（TPR灵敏度），横坐标为假阳性率（1-特异度FPR）。关于真阳性率，假阳性率等的概念这里不做赘述。曲线越靠近左上角，越有诊断价值，ROC曲线下面积越大，越有应用价值。
在一个二分类模型中，如风险打分模型，假设采用逻辑回归分类器，
其给出针对每个实例为正类的概率，那么通过设定一个阈值如，概率大于等于的为正类，小于的为负类。对应的就可以算出一组(FPR,TPR)，在平面中得到对应坐标点。
ROC曲线实际上也是由一系列的点所构成，即模型的阈值不断变化，随着阈值的逐渐减小，越来越多的实例被划分为正类，但是这些正类中同样也掺杂着真正的负实例，即TPR和FPR会同时增大。阈值最大时，对应坐标点为(0,0)，阈值最小时，对应坐标点(1,1)。
对基因表达打分模型的理解也类似，根据risk score可将sample分为高风险与低风险组，而高低风险组与实际的alive, dead存在差异, 因此每个sample的score分数都不一，依次以sample的score（或正样本的预测概率）作为阈值，可得出与sample数相同的点数，其阈值改变，TPR,FRP随之改变，因而出现了我们常见的曲线。
从AUC判断分类器（预测模型）优劣的标准：
参考资料链接：
Posted on
To be or not to be is only a part of the question, the question also includes how long to be. 生存分析(survival analysis), 不想用难懂的术语去解释，很讨厌课本上的复杂句式，好像不搞那么复杂就很low?明明本身是很简单的概念。 我们来对比一下： A: 生存分析是将事件的结果和出现这一结果所经历的时间结合起来分析的一种统计学方法。(官方） B: 生存分析就是将观测和生存时间结合起来分析的统计学方法。目的在于显示某因素与生存时间的关系。（自己的） 读完A后的感觉就是我还要再去读两遍，然后问生存分析到底是干嘛的？ 生存时间的类型：完全数据（从起点到死亡），截尾数据（从起点到某一时间点）
生存资料的特点：含有截尾数据，截尾数据的真实生存时间未知，但确定的是大于生存时间。一般不呈正态分布。
条件生存概率：如年条件生存概率，月条件生存概率。
生存率：如5年生存率，指经过5年后，仍存活的概率。
生存曲线（Survival curve）:以随访时间为横轴，生存率为纵轴，将各点连成曲线。
应用于基因表达高低，可分为两组，高表达，与低表达。
分析资料： 1）估计：Kaplan-Meier法（K-M法），由Kaplan和Meier于1958年提出，适用于小样本和大样本。 2）比较：log-rank检验，非参数检验，用于比较两组或多组生存曲线。检验统计量为卡方。实为单因素分析， 要求各曲线不能交叉，如交叉提示存在混杂因素。 3）影响因素分析：Cox比例风险回归模型（最重要的模型之一），多因素分析方法，1972年提出，不考虑生存 时间分布，利用截尾数据。 4）预测：Cox回归模型预测生存率
在体外诊断试剂确定临界值时，要用到ROC曲线(受试者工作特征曲线)，并计算AUC（ROC曲线下面积），用Excel做了个计算模板，录入数据及对照临界值即可自动画出ROC曲线并计算出ROC曲线下面积和临界值等参数，可能对你有帮助，可参考下。你用百度搜索百度文库的这篇excel文档：用Excel绘制ROC曲线(受试者工作特征曲线)计算临界值参考值、AUC-ROC曲线下面积
你讲的是信号检测论里的吧？ROC曲线纵轴是击中率，横轴是虚报率，对角线表示随机概率。对角线以上链接对角向上弯曲的曲线就是ROC曲线。曲率越大越向上表示被试感受性越强。
1、ROC的分析步骤：①ROC曲线绘制。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）。以敏感性为纵坐标代表真阳性率，（1-特异性）为横坐标代表假阳性率，作图绘成ROC曲线。②ROC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 ～时有较低准确性，AUC在～时有一定准确性，AUC在以上时有较高准确性。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采用以下两种方法：①当两种诊断方法分别在不同受试者身上进行时，采用成组比较法。②如果两种诊断方法在同一受试者身上进行时，采用配对比较法。2、受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。接受者操作特性曲线就是以虚报概率为横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图，和被试在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。
roc曲线的制作步骤：用SPSS制作ROC曲线。1、首先录入数据：在这里，序号1代表击中，0代表虚报，后面“频数”列对应的分别是先定概率在情况下击中和虚报的频数；2、其次对频数加权打开“分析”，最下方会出现“ROC曲线”，打开将“频数”拖入检验变量一栏，“序号”拖入状态变量一栏；3、状态变量的值设置为“1”；4、点选“ROC曲线”“对角参考线”“ROC曲线的坐标点”三个选项，确定；5、随后会出现这个原始的ROC曲线。
ROC曲线可以衡量分类器的准确性和灵敏度，具有重要的应用价值。
1.理解ROC曲线的基本概念
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种分类器的综合性能指标，以假阳性率（False Positive Rate, FPR）为横坐标，真阳性率（True Positive Rate, TPR）为纵坐标，在平面直角坐标系中描绘的曲线形状。
ROC曲线的总面积是1，曲线下方面积越大，分类器的准确性越高。
2.应用于医学诊断
在医学图像分析中，ROC曲线可以帮助医生判断肿瘤恶性程度。
医学实验表明，针对性生成对抗网络（Conditional GAN）的ROC曲线面积可达到，比传统方法更加准确。
3.应用于金融风控
在金融领域，ROC曲线在评估信用卡欺诈检测模型方面具有广泛使用。利用ROC曲线可以把交易分数设置为阈值，并根据TPR和FPR来优化分类器的性能。
4.应用于工业质检
在工业领域，ROC曲线用于评估分类器的缺陷检测能力。在汽车质检中，利用ROC曲线可以帮助工人在扫描所有汽车表面时准确识别外观和结构性问题。
5.应用于信息检索
在信息检索领域，ROC曲线是衡量搜索引擎的性能的一个重要因素，可以用来比较不同搜索算法的优劣。利用ROC曲线可以对计算机程序进行性能评估，以选择最佳的词向量表示算法。
6.应用于生物医学领域
在生物医学领域，ROC曲线广泛应用于定量化筛选（Quantitative screening）中，通过对疾病标记物进行分析来判断病症。
例如，利用还原空间重构方法，可以通过绘制基于诊断类受试者作为正样本，而健康控制组和其他非目标疾病作为负样本的ROC曲线，预测确诊恶性肿瘤的概率。
以上是ROC曲线在不同领域的应用价值，可以看出其非常广泛。根据具体领域和实际需求，我们可以选择合适的ROC曲线方法来进行分类器评估和性能优化。
ROC曲线在我的记忆中，是在本科三年级的循证医学课，预防医学课上学过的，现在已经很模糊了，但是好像需要用上，这一次来回顾下： ROC曲线 (receiver operating characteristic curve) ,又称受试者工作特征曲线，或感受性曲线 (sensitivity curve) . 用简单的话概括，就是用于评价，比较诊断性实验的效果，是否有应用价值。或者选择适合的截断值，用于诊断实验。 ROC曲线纵坐标为真阳性率（TPR灵敏度），横坐标为假阳性率（1-特异度FPR）。关于真阳性率，假阳性率等的概念这里不做赘述。曲线越靠近左上角，越有诊断价值，ROC曲线下面积越大，越有应用价值。
在一个二分类模型中，如风险打分模型，假设采用逻辑回归分类器，
其给出针对每个实例为正类的概率，那么通过设定一个阈值如，概率大于等于的为正类，小于的为负类。对应的就可以算出一组(FPR,TPR)，在平面中得到对应坐标点。
ROC曲线实际上也是由一系列的点所构成，即模型的阈值不断变化，随着阈值的逐渐减小，越来越多的实例被划分为正类，但是这些正类中同样也掺杂着真正的负实例，即TPR和FPR会同时增大。阈值最大时，对应坐标点为(0,0)，阈值最小时，对应坐标点(1,1)。
对基因表达打分模型的理解也类似，根据risk score可将sample分为高风险与低风险组，而高低风险组与实际的alive, dead存在差异, 因此每个sample的score分数都不一，依次以sample的score（或正样本的预测概率）作为阈值，可得出与sample数相同的点数，其阈值改变，TPR,FRP随之改变，因而出现了我们常见的曲线。
从AUC判断分类器（预测模型）优劣的标准：
参考资料链接：
Posted on
To be or not to be is only a part of the question, the question also includes how long to be. 生存分析(survival analysis), 不想用难懂的术语去解释，很讨厌课本上的复杂句式，好像不搞那么复杂就很low?明明本身是很简单的概念。 我们来对比一下： A: 生存分析是将事件的结果和出现这一结果所经历的时间结合起来分析的一种统计学方法。(官方） B: 生存分析就是将观测和生存时间结合起来分析的统计学方法。目的在于显示某因素与生存时间的关系。（自己的） 读完A后的感觉就是我还要再去读两遍，然后问生存分析到底是干嘛的？ 生存时间的类型：完全数据（从起点到死亡），截尾数据（从起点到某一时间点）
生存资料的特点：含有截尾数据，截尾数据的真实生存时间未知，但确定的是大于生存时间。一般不呈正态分布。
条件生存概率：如年条件生存概率，月条件生存概率。
生存率：如5年生存率，指经过5年后，仍存活的概率。
生存曲线（Survival curve）:以随访时间为横轴，生存率为纵轴，将各点连成曲线。
应用于基因表达高低，可分为两组，高表达，与低表达。
分析资料： 1）估计：Kaplan-Meier法（K-M法），由Kaplan和Meier于1958年提出，适用于小样本和大样本。 2）比较：log-rank检验，非参数检验，用于比较两组或多组生存曲线。检验统计量为卡方。实为单因素分析， 要求各曲线不能交叉，如交叉提示存在混杂因素。 3）影响因素分析：Cox比例风险回归模型（最重要的模型之一），多因素分析方法，1972年提出，不考虑生存 时间分布，利用截尾数据。 4）预测：Cox回归模型预测生存率
医学roc曲线的绘制与解释如下：
ROC 曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈),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。
受试者工作特征曲线 ( receiver operator characteristic curve, ROC 曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。
ROC 曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定尔），以真阳性率 （灵敏度）为以坐标，假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。传统的诊断试验汗价方法有一个其同的特点，必须将武验结果分为两类 ，再进行统计分析。
ROC 曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况许有中间状态，可以把武验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致常和升常五个等级再进行统计分析。因此，ROC 曲线评价方法适用的范国更为广泛。
1ROC 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 曲线越章近左上角,试验的准确性就越高。最靠近左上角的ROC 曲线的点是错误最少的最好国值，其假阳性和假阴性的总数最小。
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 ，可将各过验的 ROC 曲线绘制到同一坐标中，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准确。
什么是接受者操作特性曲线（ROC曲线）在过去的15年中，接受者操作特性（ROC）曲线分析已成为越来越受欢迎在生物医学科学。它在评价医疗诊断测试为连续或有序分类（等级）的结果中起着重要的作用。诊断检查一般可通过测量确定受试者谁可能能够从具体的干预受益。可以诊断通过比较试验结果与一个适当的阈值或临界值0，将其进行分类，说，从而判断是否有疾病。当然，这种二分法导致亏损的信息存在一定的误诊率、漏诊率,对进一步的治疗进行分析；测试的灵敏度的概率，就是那患病的病人患病，有一定的概率被正确的分类。ROC曲线诊断测试是通过绘制的灵敏度与1—特异性的各种临界值，并加入该点的线段（非参数方法）或添加一个平滑的曲线，对应于参数化模型。ROC曲线曲线下的面积通常被视为一个总结指数的性能测试。它可以直观地解释为正确的概率测试结果。迄今，不同的回归模型，广义线性模型和广义非线性模型都被提出了可以用于ROC曲线分析；他们有一个重要的临床优势，可以纳入变量的信息。他们允许测定的增量价值的诊断测试和上面的信息已纳入变量，参数较多，再进行对比和分层处理，这通常导致小样本大小，因此，会导致模型不准确的估计。回归系数可以通过最大似然估计，或利用广义估计方程（GEE）来获得。贝叶斯方法可以改善这些因为他们允许进一步纳入事先知识和信仰，例如，定性临床证据或其他研究结果（荟萃分析）。贝叶斯使用概率量化的不确定性因此认为，未知参数是随机的和已知的数据是固定6第一个贝叶斯分析一般回归模型的曲线，即有序回归模型最近才由一些学者发现。他们运用马尔可夫链蒙特卡洛（MC MC方法）采用吉布斯采样和大都市algorithm-to获取样品的边缘后验