理解ROC和AUC 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...
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ROC曲线 Statistics

ROC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...
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科普决策树(Decision Tree):通俗易懂 Statistics

科普决策树(Decision Tree):通俗易懂

决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和C5.0等。决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的判断,每个分支代表一个判断结果的输出,最后每个叶节点代表一种分类结果...
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关于ROC曲线,IDI和NRI 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...
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SPSS实操:一元线性回归 Statistics

SPSS实操:一元线性回归

一、临床问题&科学问题 一组高血压患者数据,其中患者体重指数以及腰臀比数据进行了收集。数据如下。所以回归分析,预测是其终极目的。现想知道体重指数为34的患者腰臀比为多少?   二、统计分析前的...
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利用SPSS实现数据转换 Statistics

利用SPSS实现数据转换

在进行数据分析时,常需要对原始数据进行适当的转换。也许需要将连续变量转换为分类变量(比如:将年龄转换为<30岁组和≥30岁组),或者将分类变量重新编码(比如:将血型A、B、O、AB转换为A型和其...
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手把手教你临床 Meta 分析操作 Statistics

手把手教你临床 Meta 分析操作

这是一篇临床 Meta 分析连续性变量资料的操作流程,由于临床研究生时间紧迫,在有限的时间里阅读了大量的文献,却没有时间写一份质量上乘又会得到关注的综述性文章。本操作流程旨在一步一步教会临床的研究生在...
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