roc曲线下面积，用SPSS怎么做ROC曲线下面积的比较

本文目录一览

1，用SPSS怎么做ROC曲线下面积的比较
2，不同样本的ROC曲线下面积比较
3，人脸识别的ROC曲线是什么
4，Origin如何计算曲线下面积
5，拉伸曲线下的面积反映材料什么性能
6，实验室指标疗前正常疗后异常的情况是否归入不良事件

1，用SPSS怎么做ROC曲线下面积的比较

analyze里面有ROC选项，金标准选在上面，制定1为判断准则然后把解释变量放在下面的框

用SPSS怎么做ROC曲线下面积的比较

2，不同样本的ROC曲线下面积比较

1.一种方法对应一条ROC曲线。两种方法的ROC曲线不同，其面积代表方法性能。2.针对你要解决的问题，每一类受试对象Xi可以得到一个ROC曲线，ROC曲线下的面积Si，可代表分类器对该类受试对象的分类性能。比较Si即可得到分类器对不同类受试对象的分类效果。3.此外，如果有N类不同受试对象，考虑所有ROC曲线下的面积Si的均值和方差，即可得到该方法的普适性能和普适性。

analyze里面有roc选项，金标准选在上面，制定1为判断准则然后把解释变量放在下面的框

不同样本的ROC曲线下面积比较

3，人脸识别的ROC曲线是什么

支持向量机在小样本模式识别领域具有优势,但其性能评估及核参数、正则化参数的选择尚未有标准算法。将受试者操作特性曲线(Receiver Operating Characteristic,ROC)引入支持向量机分类性能分析和建模参数优化问题。在核参数及正则化参数所构成的二维空间中,调整模型参数阈值描绘ROC曲线,通过比较不同分类器ROC曲线下面积实现模型的性能分析,研究了基于ROC曲线最佳工作点的模型优化问题。工程实例表明,ROC曲线下面积有效地量化了模型的识别性能,并给出了一定寻优范围内的模型参数最优点,可以在SVM模型参数优化问题中推广应用。谢谢……

搜一下：人脸识别的ROC曲线是什么

人脸识别的ROC曲线是什么

4，Origin如何计算曲线下面积

tools -> baseline(最好自己重新修改下基线，计算值相对比较准确)->peaks(find peaks,没有峰标出时记得修改peak properties)->area(use baseline or from y=0) 下表中就可以得到各个峰的面积和半峰宽值 ... 请问你用的哪个版本？我用的是8.0，怎么没有你说的那些选项？？？yhpyhp1982(站内联系TA)曲线下的面积其实就是对曲线在你定义的区间进行积分。曲线下的面积其实就是对曲线在你定义的区间进行积分。我的意思是只想计算Y=0以上的面积，这个用自己设定吗？哦，不好意思，刚刚试了一下，输入范围中（input)Y不能更改，只有X能改。哦，不好意思，刚刚试了一下，输入范围中（input)Y不能更改，只有X能改。

5，拉伸曲线下的面积反映材料什么性能

拉伸曲线是应力和应变的关系，曲线下面的面积是力和变形的乘积，结果是功。所以拉伸曲线下的面积代表的是材料的变形功或断裂吸收功，表示材料的韧性高低。

实现思路如下：auc（area under curve）被定义为roc曲线下的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于roc曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以auc的取值范围在0.5和1之间。使用auc值作为评价标准是因为很多时候roc曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应auc更大的分类器效果更好。首先auc值是一个概率值，当随机挑选一个正样本以及一个负样本，当前的分类算法根据计算得到的score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是auc值。当然，auc值越大，当前的分类算法越有可能将正样本排在负样本前面，即能够更好的分类。

6，实验室指标疗前正常疗后异常的情况是否归入不良事件

对于实验室检查指标的评价，先给大家介绍一下实验室正常参考值范围确定的依据，目前实验室正常值范围的确定一般采用接收者工作特征曲线（receiver operating characteristic，简称ROC曲线）确定临界点。ROC曲线下面积(记为AZ)可反映诊断试验的准确性大小。这一指标取值范围在0.5至1之间，完全无价值的诊断=0.5，完全理想的诊断AZ =1。一般认为AZ 为0.5~0.7时，表示诊断准确性较低；为0.7~0.9时，表示诊断准确性为中等；AZ为0.9以上时表示诊断准确性较高。AZ =1的诊断检测试剂本人目前还没有遇到过，AZ 大于0.9的诊断试剂就不错了，也就是说实验室检查结果的假阳性和假阴性是必然存在。如果实验室指标改变就归入不良事件，个人认为是不尽科学的。一般说来，在临床研究前先确立是否有临床意义的改变的标准，临床医生结合具体情况，判断是否有临床意义的改变，有临床意义的改变纳入不良事件。

实验室值异常改变是否考虑不良事件，我的看法，供讨论：首先我们看看ICH对不良事件的定义： Adverse Event (AE) Definition (ICH GUIDELINES E6 FOR GCP 1.2): Any untoward medical occurrence in a patient or clinical investigation subject administered a pharmaceutical product and which does not necessarily have a causal relationship with this treatment. An AE can therefore be any unfavorable and unintended sign (including abnormal laboratory finding), symptom or disease temporally associated with the use of a medicinal (investigational) product, whether or not related to the medicinal (investigational) product. 其实规定了实验室的异常改变需要记录为不良事件。大部分国际多中心临床试验中，在方案中就明确指出实验室的异常改变记录为不良事件。在数据管理的数据核查中，这个是属于安全性核查的内容，其中就包括了如果发现了异常的实验室指标，就应该核查是否存在不良事件。也是属于要出疑问的地方。如果没有报不良事件，我们会发出疑问，同样也会检查是否有合并其他用药。国内试验，进行数据安全性的数据核查的还不多见。还有，不良事件的数据编码中，基本上所有的实验室异常改变是可以找到相应的编码的：那种没有临床症状，只有实验室改变的不良事件一般编码成Investigational （MedDRA 医学编码的SOC Term）的。而有临床症状的则相应的编码成其他的SOC Term，如肝肾功能损伤等。