如果R没有自带pROC获取其他程序grid数据包,现在要实现pROC获取其他程序grid数据包中roc函数的调用,如何用代码实？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-11-23 13:16 标签： 获取其他程序grid数据

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假设有被删除的生存数据和基线的marker值，我想看看marker如何预测数据集内受试者的生存时间。 特别是，如果有几天的生存时间，我们想看看标志物是如何预测一年的生存的。 该功能roc.km.calc ) )、感兴趣的时间点的唯一标记值、TP (真阳性)、FP (假阳性)、感兴趣的时间点(predict.time )和AUC (roc ) )曲线下的面积对应的Kaplan-plan

marker value是表达值、免疫评分、检测参数等可以定义为数值的任意指标

用Mayo4.1得到的是列表，其内容是计算与marker的每个cutoff值相对应的TP、FP

如果绘制TP、FP图，则得到ROC、ROC曲线的下面积即AUC

一起绘制两条ROC曲线

lines函数保持原样继续绘制

这种基本的绘制方式，代码很复杂，不太美观

很明显这样的配色给图带来了一个阶段

R语言如何调用auc函数？不用着急，很简单的，下面跟着一起来看一下就行了。

  1. 打开应用，新建一个代码文件。

  2. 引入模块后，就可以使用auc相关函数了，使用ROC作前缀来调用函数即可。

经验内容仅供参考，如果您需解决具体问题(尤其法律、医学等领域)，建议您详细咨询相关领域专业人士。

作者声明：本篇经验系本人依照真实经历原创，未经许可，谢绝转载。

我有4个不同的参数(HRTT，MRWT，HRWT和RNFLT)，并绘制了每个参数的灵敏度和特异性曲线。我要：

  1. 为每个参数找出ROC曲线下的部分区域(pAUC)(针对90-100%范围内的特异性)以及每个参数的pAUC周围的置信区间。
  2. 比较pAUC以评估哪个pAUC在统计学上最高。

对于1.，我计算了HRTT的pAUC估计值：

然后我通过以下方式计算出围绕此的CI：

然后我重复了MRWT，HRTW和RNFLT。 出于某种原因，pAUC的估计常常位于pAUC的CI之外，我无法弄清楚原因。例如，MRWT的pAUC是71%，但CI是77-91%！ 对于2.，我知道函数roc.test可用于比较2个pAUC，但我如何比较4个区域来评估哪个最高？

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