auc的95置信区间超过1,两个auc显著性分析

auc的95置信区间超过1,两个auc显著性分析

≥ω≤ 3.创建一个函数并使用R语言来求解cutoff、AUC、95%置信区间、灵敏度、特异性cal_metrics0.5){cutoffROC. p$threshold其实指标Cindex和AUC几乎是一样的。二元lo_go_is_tic回归的Cin_dex相当于roc·test2的ROC曲线下的面积为0.679，标准误差为0.053，其95%置信区间为(0.574~0.784)。 测试1的AUC远大于测试2的AUC。这里我们要看看差异是否具有统计显着性？ 可以通过以下2种方式解决：1.大约

但是，模型3的置信区间下限（0.589）小于模型1的置信区间上限（0.626）。因此，有同学告诉我，置信区间有重叠，也就是说我做的模型的效果和传统模型1在统计上没有差别。 我很沮丧。 想知道1.数学统计中95%置信区间的含义_jianwang16的博客-CSDN博客_95%置信区间是什么意思？2.如何理解95%置信区间_Cykaede的博客-CSDN博客_95%置信区间3.医学电影

ROCROC曲线的横轴为FPRate，纵轴为TPRate。当，TPRate>FPRate时，则利用均值和标准误，可以计算出95%置信区间的下限和上限。 具体计算方法如下：计算AUC的均值：AUC_mean=AUC/π计算AUC的标准误差：AUC_se=sqrt((1-AUC^2)/n)计算

95%置信区间大于1是什么意思？95%置信区间是指对于一个数据样本，我们可以用95%的置信水平来计算一个"置信区间"来反映真实值可能出现的范围。 此置信区域1.Drawwithplot，主要函数是ci.se，sampleroclibrary(pROC)data(aSAH)rocobj<-plot.roc(aSAH$outcome,aSAH$s100b,main="Confidenceintervals",percent=TRUE,ci=TRU

Logistic回归auc和95%置信区间Logistic回归auc和95%置信区间Logistic回归是常用的分类算法。在评估其性能时，常用的指标是AUC(AreaUnderCurve)。 AUC代表ROC曲线下的曲面，但模型3的置信区间下限（0.589)小于模型1的置信区间上限(0.626)，所以有同学告诉我，这个置信区间是重叠的，也就是说我做的模型的效果与传统模型1在统计上没有差别。 我很沮丧。 想知道