rocカーブ

判定条件の検討

スクリーニングという方法がある 「完璧」はありえない 感度を立てれば特異度を失う、そしてその逆も 量的検査値でこれを考えるときにはrocカーブが使える スクリーニングのときには、スクリーニング方法・条件をパラメタ化して、それに応じて感度特異度が出…

カットオフ

こちらの企画 親子鑑定 親子かそうじゃないか(親子ではなくて、『ただの関係』) 尤度の比をとる ルール・インする尤度比の基準がある ルール・アウトする尤度比の基準がある 尤度比検定 パラメタがあって、仮説がパラメタで表現されている 仮説ごとに尤度が…

DiagnosisMedパッケージを使ってROCカーブを描いてみる

こちらを参考 library(DiagnosisMed) Ncase<-100 Ncont<-100 mean.case<-40 sd.case<-3 mean.cont<-35 sd.cont<-2 Case<-rnorm(Ncase,mean.case,sd.case) Cont<-rnorm(Ncont,mean.cont,sd.cont) boxplot(cbind(Case,Cont)) ra<-range(c(Case,Cont)) breaks<-…

ROCカーブのAUCの信頼区間に関するメモ

ROC,AUCに関する概論はこちら。 Rには、DiagnosisMed というパッケージがあって、それにROC()という関数がある。 出力はこんな感じ Sample size: 170 Sample prevalence: 0.4118 Population prevalence: 0.4118 - same as sample prevalence if not informed…