【R语言】ROC检验（与随机猜测，即AUC=0.5比较）

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原文链接：https://www.rdocumentation.org/packages/verification/versions/1.42/topics/roc.area

本文介绍如何使用R语言中的verification包的roc.area函数来计算ROC曲线下的面积（AUC），包括处理有和无平局的情况。通过示例数据集展示函数的使用方法，输出AUC值、样本数量、正负样本数及P值。

来源

参数

  • obs： 标签（0 或 1）
  • pred： 预测值（0-1之间的概率）

输出

  • A： AUC值
  • n.total： 总的样本个数
  • n.events： 正样本个数
  • n.noevents： 负样本个数
  • p.value： P值 （与随机猜测，即AUC=0.5比较）

样例

a<- c(1981, 1982, 1983, 1984, 1985, 1986, 1987, 1988, 1989, 1990,
 1991, 1992, 1993, 1994, 1995)
b<- c(0,0,0,1,1,1,0,1,1,0,0,0,0,1,1)
c<- c(.8, .8, 0, 1,1,.6, .4, .8, 0, 0, .2, 0, 0, 1,1)
d<- c(.928,.576, .008, .944, .832, .816, .136, .584, .032, .016, .28, .024, 0, .984, .952)

A<- data.frame(a,b,c, d)
names(A)<- c("year", "event", "p1", "p2")

## for model with ties
roc.area(A$event, A$p1)

## for model without ties
roc.area(A$event, A$p2)
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一、简介 ROC分析主要用于诊断试验，诊断试验是指评价某种疾病诊断方法的临床试验。在医学上诊断试验结果的毫厘之差都会造成很严重的后果，医生在大量分析之后难免会出现疲劳的现象所以必须借助一些工具来辅助分析。这时候SPSS的ROC分析就起到了作用，可以帮助医生提高分析的正确率还可以节约时间。 ROC分析是SPSS为医学领域单独打造的功能，有学医的小伙伴可以拿来使用。接下来我将在IBM SPSS Statistics中，用几个简单的步骤演示如何进行ROC分析。 二、步骤教学 1、打开数据 下图是109份
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