Statistics理解ROC和AUC ROC和AUC平时用的比较多,但是其真正的原理和计算过程却了解的不多,因此做个整理 照抄自网上的一个例子,加深下理解: 比方说在一个10000个人的数据集中,有100个人得了某种病症,你的任务是来预测... 02月12日 1,561 评论 阅读全文
StatisticsROC曲线 在分类预测中,我们一般比较关注准确率,但是,混淆矩阵也是非常重要的。尤其是当我们都其中的某一类别特别感兴趣的时候,通常要单独的看这个类别的召回率和精度,比如在癌症诊断过程中,我们宁愿错误的认为一个人是... 01月13日 1,705 评论 阅读全文
Statistics关于ROC曲线,IDI和NRI (一)缘起 这几天,连续碰到多人咨询了两个同样的问题,这两个都是非常有意思的话题: 如何比较两个模型的预测效果?ROC的AUC值比较?IDI、NRI如何计算? 如何做危险因素评分预测模型?怎样将回归... 06月09日 5,869 1 阅读全文
StatisticsLDA分析、作图及添加置信-ggord 线性判别分析LDA 线性判别分析,英文Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA。LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,在... 03月10日 2,510 评论 阅读全文
Statistics全面了解ROC曲线 初识ROC曲线 1. ROC的前世今生: ROC的全称是“受试者工作特征”(Receiver Operating Characteristic)曲线,首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的,用... 03月09日 62,286 1 阅读全文
Statistics决策曲线分析法(Decision Curve Analysis,DCA)曲线 我们都知道,评价一种诊断方法是否好用,一般是作ROC曲线,计算AUC。但是,ROC只是从该方法的特异性和敏感性考虑,追求的是准确。而临床上,准确就足够了吗?患者就一定受益吗? 比如我通过某个生物标志物... 03月09日 32,568 5 阅读全文
Statistics多重检验中的FDR错误控制方法与p-value的校正 数据分析中常碰见多重检验问题(multiple testing).Benjamini于1995年提出一种方法,通过控制FDR(False Discovery Rate)来决定P值的域值. 假设你挑选了... 01月27日 879 评论 阅读全文
Statistics假设检验p-value,FDR,q-value 一、p-value相关 0. 单个假设检验中主要依靠p值(或统计量t)做出是否拒绝零假设H0的决定:p-value和预先设定的检验水准alpha做对比,如果p-value小于等于alpha,拒绝原假设... 01月27日 1,137 评论 阅读全文
Statistics置换检验(Permutation Test) 我们一般平时较为常用的检验要属有参检验,但是其要求样本必须满足近似正态,无离群点,数据量大等要求;而有些时候其实很难都满足以上前提条件,则这时需要使用无参检验,其只关注数据的秩,但是无参检验有时也无法... 01月16日 2,667 评论 阅读全文
Statistics用R语言的forestplot包画亚组分析森林图 1. 背景介绍 关于绘制临床研究报告中亚组分析的森林图,我过去几乎试过了所有可能的工具,最早用绘制meta分析森林图的方法绘制临床研究亚组分析森林图,使用过Stata,RevMan,甚至用过Excel... 12月17日 8,259 2 阅读全文