roc曲线操作，roc曲线命令

roc曲线的正确解读

1、ROC曲线，也称受试者工作特征曲线，感受性曲线；ROC曲线最初是运用在军事上，当前在医学领域使用非常广泛，用于研究X对于Y的预测准确率情况。

2、ROC曲线的优点：①ROC曲线法方法简单、直观，通过图形可直接观察分析方法的准确性；②由于ROC曲线是由灵敏度和特异性绘制而成，因此可全面反映某分析方法的灵敏度和特异性的关系；③ROC曲线与发病率无关。

3、ROC曲线是显示Classification模型真正率和假正率之间折中的一种图形化方法。

4、ROC是英文receiveroperatingcharacteristic的缩写，其原意是接收机工作特征，最初应用于通讯学领域。

ROC曲线(受试者工作特征曲线)

1、受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。

2、接受者操作特征曲线，简称ROC曲线，是指在特定刺激条件下，以被试在不同判断标准下所得的虚报概率P（y/N）为横坐标，以击中概率P（y/SN）为纵坐标，画得的各点的连线。

3、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。

4、ROC曲线，也称受试者工作特征曲线，感受性曲线；ROC曲线最初是运用在军事上，当前在医学领域使用非常广泛，用于研究X对于Y的预测准确率情况。

5、roc是受试者工作特征曲线，简称ROC曲线，又称为感受性曲线，得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在两种不同的判定标准下所得的结果而已。

6、绘制ROC曲线需要生存状态、基因表达量，将数据整理成表格。示例文件 示例数据.xlsx 所示。（1）patient：患者编号；（2）status：生存状态，其中0表示存活，1表示死亡；（3）expression：基因的表达量（或模型的风险评分）。

绘制ROC曲线、找截断值的两种软件操作方法

点击 Results 中 ROC of Data 1 中的 Area ，其中 Area under the ROC curve 下的 Area 值就是我们需要的AUC值。3 绘制ROC曲线 点击 Graphs 中的 ROC curve： ROC of Data 1 。双击坐标轴，修改相关参数。

首先，打开数据，以A2列数据为例做曲线。2 点击“ Analyze -ROC curve ”。3 弹出界面后，导入A2列数据，调节其它参数。4 点击“OK”，出现结果。5 双击ROC曲线，进入调节界面。

使用SPSS的操作步骤如下：运行程序 Graphs/ROCCurve 在TestVariable 框内选需要分析的自变量；在StateVariable 框内选需要分析的应变量，Value of State variable 中纳入需要比较的自变量赋值，这里选择了疾病赋值（为1）。

roc曲线状态变量值怎么设置

1、分析--ROC曲线分析，正确设置变量就行了。具体地说：把检测变量（如test1）调入检验变量框，把状态变量（如diag)调入状态变量框，在状态变量的值框输入1，表示病人。确定。

2、根据五种先定概率得到的实验结果，就可计算击中概率和虚惊概率。最后，根据不同先定概率下的击中概率和虚惊概率，就可在图上确定各点的位置，把五点联接起来就绘成一条 ROC曲线。

3、roc曲线状态变量不能不为1。只有状态变量的值设置为“1”，随后会出现这个用roc曲线转换原始数据。

4、）比例为322%。ROC 曲线可用于疾病识别能力的判断，首先需要确定金标准(分割点)，并且主动设置；第一步：状态变量等于分割点时为阳性，其它为阴性；第二步：可对阳性和阴性的基本频数分布情况进行简单描述。