受试者工作曲线 受试者工作曲线名词解释

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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。传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。kuM星座分析

统计学：kuM星座分析

统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。kuM星座分析

所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而是属于数学的范畴。kuM星座分析

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ROC曲线的概念和意义

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。传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。因此，ROC 曲线 评价方法适用的范围更为广泛。kuM星座分析

1.ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对性能的识别能力。kuM星座分析

2.选择最佳的诊断界限值。ROC曲线越靠近左上角,试验的 准确性 就越高。最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好 阈值 ，其假阳性和假阴性的总数最少。kuM星座分析

3.两种或两种以上不同诊断试验对算法性能的比较。在对同一种算法的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。亦可通过分别 计算 各个试验的ROC曲线下的面积(AUC)进行比较，哪一种试验的 AUC最大，则哪一种试验的诊断价值最佳。kuM星座分析

该方法简单、直观，通过图示可观察分析方法的准确性，并可用肉眼作出判断。ROC曲线将灵敏度与 特异性 以图示方法结合在一起，可准确反映某分析方法特异性和敏感性的关系，是试验准确性的综合代表。ROC曲线不固定分类界值，允许中间状态存在，利于使用者结合专业知识，权衡漏诊与误诊的影响，选择一更佳截断点作为诊断参考值。提供不同试验之间在共同标尺下的直观的比较，ROC曲线越凸越近左上角表明其诊断价值越大，利于不同指标间的比较。曲线下面积可评价诊断准确性kuM星座分析

ROC曲线(受试者工作特征曲线)

ROC曲线在我的记忆中，是在本科三年级的循证医学课，预防医学课上学过的，现在已经很模糊了，但是好像需要用上，这一次来回顾下：kuM星座分析

用简单的话概括，就是用于评价，比较诊断性实验的效果，是否有应用价值。或者选择适合的截断值，用于诊断实验。kuM星座分析

ROC曲线纵坐标为真阳性率（TPR灵敏度），横坐标为假阳性率（1-特异度FPR）。关于真阳性率，假阳性率等的概念这里不做赘述。曲线越靠近左上角，越有诊断价值，ROC曲线下面积越大，越有应用价值。kuM星座分析

在一个二分类模型中，如风险打分模型，假设采用逻辑回归分类器，kuM星座分析

其给出针对每个实例为正类的概率，那么通过设定一个阈值如0.6，概率大于等于0.6的为正类，小于0.6的为负类。对应的就可以算出一组(FPR,TPR)，在平面中得到对应坐标点。kuM星座分析

ROC曲线实际上也是由一系列的点所构成，即模型的阈值不断变化，随着阈值的逐渐减小，越来越多的实例被划分为正类，但是这些正类中同样也掺杂着真正的负实例，即TPR和FPR会同时增大。阈值最大时，对应坐标点为(0,0)，阈值最小时，对应坐标点(1,1)。kuM星座分析

对基因表达打分模型的理解也类似，根据risk score可将sample分为高风险与低风险组，而高低风险组与实际的alive, dead存在差异, 因此每个sample的score分数都不一，依次以sample的score（或正样本的预测概率）作为阈值，可得出与sample数相同的点数，其阈值改变，TPR,FRP随之改变，因而出现了我们常见的曲线。kuM星座分析

从AUC判断分类器（预测模型）优劣的标准：kuM星座分析

参考资料链接： https://www.jianshu.com/p/c61ae11cc5f6kuM星座分析

Posted on <time class="entry-date" datetime="2018-01-19T18:31:29+00:00">2021年1月19日</time>kuM星座分析

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To be or not to be is only a part of the question, the question also includes how long to be.kuM星座分析

生存分析(survival analysis), 不想用难懂的术语去解释，很讨厌课本上的复杂句式，好像不搞那么复杂就很low?明明本身是很简单的概念。kuM星座分析

我们来对比一下：kuM星座分析

A: 生存分析是将事件的结果和出现这一结果所经历的时间结合起来分析的一种统计学方法。(官方）kuM星座分析

B: 生存分析就是将观测和生存时间结合起来分析的统计学方法。目的在于显示某因素与生存时间的关系。（自己的）kuM星座分析

读完A后的感觉就是我还要再去读两遍，然后问生存分析到底是干嘛的？kuM星座分析

生存时间的类型：完全数据（从起点到死亡），截尾数据（从起点到某一时间点）kuM星座分析

生存资料的特点：含有截尾数据，截尾数据的真实生存时间未知，但确定的是大于生存时间。一般不呈正态分布。kuM星座分析

条件生存概率：如年条件生存概率，月条件生存概率。kuM星座分析

生存率：如5年生存率，指经过5年后，仍存活的概率。kuM星座分析

生存曲线（Survival curve）:以随访时间为横轴，生存率为纵轴，将各点连成曲线。kuM星座分析

应用于基因表达高低，可分为两组，高表达，与低表达。kuM星座分析

分析资料：kuM星座分析

1）估计：Kaplan-Meier法（K-M法），由Kaplan和Meier于1958年提出，适用于小样本和大样本。kuM星座分析

2）比较：log-rank检验，非参数检验，用于比较两组或多组生存曲线。检验统计量为卡方。实为单因素分析， 要求各曲线不能交叉，如交叉提示存在混杂因素。kuM星座分析

3）影响因素分析：Cox比例风险回归模型（最重要的模型之一），多因素分析方法，1972年提出，不考虑生存 时间分布，利用截尾数据。kuM星座分析

4）预测：Cox回归模型预测生存率kuM星座分析

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