诊断性研究中的ROC曲线分析
诊断试验（Diagnostic test），指对疾病进行诊断的试验方法，它不仅包括各种实验室检查，还包括各种影像学诊断，如X线诊断、CT等。评价诊断试验有助于科学地选择诊断方法，有助于正确地分析和评价诊断结果。诊断性试验研究的方法与评价条件（一）确定金标准金标准（Gold standard），指当前为指南/临床公认的诊断某种疾病最可靠的方法，也称为标准诊断。应用金标准区分“有病”、“无
MedSci原创 - 诊断性研究，ROC曲线 - 2015-05-04
您的生存曲线领导还满意吗
小伙伴抱怨道：我觉得我画的生存曲线很好啊，为什么领导说我画的很丑呢？这个，可能是因为审美不同吧......那领导到底喜欢什么样的呢？可能像下图这样。
临床流行病学和循证医学 - 生存曲线 - 2019-10-08
生存曲线中的偏倚：曲线交叉如何分析？Landmark分析
柳叶刀杂志中的一篇临床试验文章中出现以下的曲线图，如何理解？直观的理解就是，以12个月为界点，前后分别做了KM曲线以及COX回归(OR值)，发现界点前0~1年两组的生存率存在统计学差异，而界点后1~5年则未发现统计学差异。而上述分析简称为landmark分析。
MedSci原创 - 偏倚，生存曲线 - 2019-01-29
ROC曲线分析详细解释
（一）ROC曲线的概念受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve, ROC曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。
ROC曲线 - 2010-12-19
机器学习：准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线、PR曲线
在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)等，下图是不同机器学习算法的评价指标。下文讲对其中某些指标做简要介绍。 本文针对二元分类器！ 本文针对二元分类器！！ 本文针对二元分类器！！！ 对分类的分类器的评价指标将在以后文章中介绍。 在介绍指标前
网络 - 机器学习，召回率，准确率 - 2019-07-14
spss中如何绘制ROC曲线？(教程）
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线,用于二分类判别效果的分析与评价. 一般自变量为连续变量,因变量为二分类变量.通过判断点(cutoff point/cutoff value)的移动,获得多对灵敏度(sensitivity)和误判率(1-Specificity(特异度)),以灵敏度为纵轴,以误判率为横轴,连接各点绘制曲线,然后计算曲线下的
MedSci原创 - ROC，SPSS - 2012-04-29
用SPSS进行曲线回归分析实例
曲线回归分析 在一元回归中，若因变量和自变量相关的趋势不是线性分布，呈现曲线关系。这种情况可以利用SPSS提供的曲线估计过程(Curve Estimation)方便地进行线性拟合，选出最佳的回归模型来拟合出相应曲线。 下面以一个实例来介绍曲线拟合的基本步骤和使用方法。拟合出适合的曲线模型，来表达不同叶龄稻茎对台湾稻螟蚁螟侵入的
SPSS，回归 - 2010-12-18
出生体重增加影响正常分娩曲线
“自从20世纪50年代以来，产科医生一直在借助Friedman分娩曲线对正常和异常分娩情况进行解释，”首席研究者Heidi K.
网络 - 出生体重 - 2012-05-25
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