我已经通过pROC软件包获得了AUC值和95%的置信区间，但我想知道如何获得准确度的95%置信区间？data(aSAH)myrocci.auc(myroc)Call:
roc.defa
浏览 224提问于2020-08-03得票数 1
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如何在BlueSky统计上计算我国曲线下面积的95%置信区间？我知道如何建立多元logistic模型，并显示ROC曲线和AUROCC。我试着使用Bootstrap重采样，但不知道如何获得95%的置信区间。
浏览 2提问于2022-01-17得票数 -2
我使用pROC包来计算特异性值和95%CI作为“最佳”阈值，我的程序代码如下myroc <- roc(aSAH$outcome, aSAH$s100b) thresholds sp.low sp.median为什么不同函数得到的阈值不相同？ci.coords(myroc，x=“
浏览 3提问于2020-08-03得票数 1
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从Weka软件的分类模型中得到:样本大小、混淆矩阵和ROC曲线下面积( AUC )。如何计算AUC的95%置信区间？
浏览 1提问于2018-05-20得票数 1
使用pROC软件包，有没有人知道有一种方法可以在输入特定阈值而不是特定SP或SN值的情况下获得SP和SN的置信区间？ci()似乎只使用相应的SN或SP作为参数来显示SP和SN值；我可以要求SP的CI为0.8，但不能要求SP的CI为阈值9.0。我知道我只能找到阈值的SP/SN值，然后将这些值用作ci()的参数，但这似乎很笨拙。当然，对于包开发人员来说，这可能只是一个问题。
提前感谢您所能提供的任何帮助。
浏览 0提问于2012-08-28得票数 2
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对于DeLong方法还是2000引导程序是否被用作默认的ROC曲线方法，我将不胜感激。我已经通过了pROC pdf指南，我不确定哪一个是默认的方法。pdf的不同部分，特别是在有关AUC计算的置信区间的章节中提到DeLong或2000引导是默认的。我正在使用的代码包括以下内容：
#generate ROC and Confidence intervals for this bootstrap/dose bin
浏览 2提问于2017-10-31得票数 1
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使用以下命令，我能够获得每个m个数据集的AUROC曲线：fit2<-with(imp2, (roc(target, symptom2, ci=TRUE))) 我可以看到每个m个数据集的估计，没有任何问题当结合m数据集的系数估计时，我的</e
浏览 1提问于2014-01-23得票数 3
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现在，我需要计算计算参数的95%置信区间。如何使用Statistica for Windows获得95%的置信区间？或任何其他建议如何计算95%的置信区间。
提前谢谢。
浏览 1提问于2013-08-09得票数 0
我想比较Python中不同的二进制分类器。为此，我要计算中华民国的积分，测量95%置信区间(CI)，以及p值来获取统计学意义。以下是一个最小的例子，在科学知识-学习，培训三种不同的模型上的二进制分类数据集，绘制的曲线和计算的AUC分数。
如何计算95%置信区间(CI)在测试集上的得分？如何比较AUC评分
浏览 2提问于2018-09-17得票数 20
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我使用matlab中的fminunc函数对我拥有的一些数据执行了MLE拟合，并从Hessian输出估计了参数置信区间。有没有人有办法在拟合曲线周围生成95%的置信区间？
浏览 1提问于2015-03-22得票数 0
我得到的是ROC曲线下具有不同区域的向量(不同的研究)，例如，我也有每项研究的绝对参与人数，例如，weighted.mean(a, n)
在R中，有没有一种方法可以根据我掌握的信息来计算加权平均值的95%置信区间？我研究了pROC，但据我所知，你需要每条ROC</em
浏览 0提问于2016-06-23得票数 4
我可以将scikit-learn与fpr、tpr、thresholds = metrics.roc_curve(y_true,y_pred, pos_label=1)一起使用来获得ROC曲线，其中y_true是基于我的黄金标准的值列表(即，0表示阴性病例，1表示阳性病例)，y_pred是相应的分数列表(例如，0.053497243、D9、D10、D11、D12、D13、D14 ...)我试图弄清楚如何向该曲线添加置信区间，但没有找到任何简单的<
浏览 2提问于2013-10-02得票数 30
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我想得到分位数回归系数的95%置信区间。~disp, data = mtcars, tau=0.5)confint(LM)summary.rq(QR,se="boot")
但实际上，我想要95%的置信区间。也就是说，可以解释如下：“在概率为95%的情况下，区间.包括真实系
浏览 9提问于2016-06-29得票数 8
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我正在尝试使用pROC软件包计算ROC曲线下面积的95%置信区间。该区域的估计值为0.9092，看起来还不错。然而，对置信区间的估计是“0.95%CI: 0-0 (DeLong)"，这是我不明白的。我想知道是什么导致了这一切的发生。我只是在ci函数中使用一个响应向量和一个预测向量。响应被编码为0-1 (数字，而不是因子)，并且预测器是单个浮点数。更新:这似乎是一个大小或大量重复观察的问题
> ci.a
浏览 7提问于2017-06-21得票数 1
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我想得到一个与自举置信区间相关的矩阵。library(boot)pearson <- function(d,i=c(1:n)){return(cor(d2$(data = data.frame(cbind(var1, var2)), stati
浏览 2提问于2018-07-30得票数 2
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一个分类响应变量可以接受K个不同的值。显然，狭窄的置信区间意味着在该区间内获得观测的可能性较小，因此，我们的精度更高。95%的置信区间比99%的置信区间更窄，置信区间更宽。这是否是一个正确的解释，如果不是，什么是最好的原因呢？
浏览 6提问于2021-12-13得票数 0
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我正在学习使用我在Kaggle上找到的一个数据集在Keras中编写CNN。谢谢维马尔·詹姆斯
浏览 0提问于2019-07-06得票数 0
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Pystan后验不确定区间
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我目前正在使用函数在PyStan中，以获得参数集，最大后验的可能性。我现在也想得到一个95%的后验结果的置信区间，所以我想知道numpy.percentile()函数是否会和optimizing函数一起使用？我试着找出参数分布的95%区间，但这并没有给出一个很好的置信区间。特别是，我不认为这是好的，因为当我期望后验分布呈现多模分布时，我使用numpy.percentile()进行的
浏览 1提问于2018-12-05得票数 4
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分类器性能评价
、、
我有一个不平衡的数据集，共有920个样本，689个属于第一类，222个属于二级。这两门课对我来说都很重要。因此，当建立一个分类器模型，如支持向量机或KNN。我应该考虑什么度量来评估分类器的性能？通常人们使用的是准确性。但在我的例子中，有时我得到了很高的准确度，但是没有任何的特异性，这清楚地表明这个类偏向于大多数类(在我的例子中是第一类)。
浏览 0提问于2019-04-10得票数 1
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因此，我正在尝试运行一个具有相关性的meta分析。我可以很好地运行代码。但想知道是否有可能获得围绕R2值的置信度区间。res.boot
boot.ci(res.boot, type=c("norm", "basic", "stud", "perc"), index=3:4) 我尝试过这段代码，但它似乎给出了非常不同的值此外，它似乎能够给出学院化的值，据我所知，这是不可能的，因为R2没有方差估计 res =
浏览 28提问于2019-06-14得票数 0
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