ROC曲線– category –
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ROC曲線
生存分析の予測精度を評価する「時間依存性ROC曲線」:Rでの実装まで解説
医療統計やデータ分析において、予測モデルの精度を評価する際に「ROC曲線」は欠かせない指標である。しかし、生存時間解析のように「時間の経過」が関わるデータでは、通常のROC曲線だけでは不十分な場合が多い。 そこで用いられるのが「時間依存性ROC曲... -
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Rで実践:3つ以上のROC曲線を1つのグラフにまとめる手法
医療統計や機械学習において、複数の予測モデルの性能を比較する際、ROC曲線(受信者動作特性曲線)を1つのグラフに重ねて描画することは、視覚的な評価において極めて重要である。 本記事では、Rの標準的なパッケージであるpROCを用い、1本から3本、さら... -
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アウトカムを最もよく予測するカットオフをROC曲線分析で見極めて、アウトカムを予測する回帰分析を行うことの是非
医療や疫学研究において、検査値のような連続データを「異常/正常」に区切るカットオフ値の設定は必須である。このカットオフ値を決定する強力な手法がROC曲線分析である。しかし、「ROC分析で最適化したカットオフ値を用いて二値化し、その結果をさらに回... -
ROC曲線
ROC曲線における最適なカットオフ値のブートストラップ信頼区間を理解する
医療診断、機械学習の分類問題など、多くの分野でROC曲線はモデルの性能評価に不可欠なツールだ。しかし、ROC曲線から「最適な」カットオフ値を決定するだけでは不十分な場合がある。そのカットオフ値がどの程度信頼できるのか、すなわち、異なるデータセ... -
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EZR で時間依存型 ROC 曲線 を比較する方法
EZR では、時間依存型 ROC 曲線の曲線下面積を求めることができる では、2 つの時間依存型 ROC 曲線の曲線下面積を比較することはできるだろうか? 時間依存型 ROC 曲線とは 時間依存型 ROC 曲線とは、生存時間イベントデータを予測する連続データのカット... -
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SPSS で ROC 曲線の比較をする方法
SPSS で ROC 曲線を群間比較する方法 2 つの検査値を比較する方法も紹介 ROC 曲線を比較する方法を解説するデータ アウトカムデータ outcome, 検査値データ s100b, 性別データ gender を含むデータ こちらからダウンロードして試してみることが可能 aSAH.s... -
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EZR で ROC 曲線の群間比較をする方法
EZR で ROC 曲線を群間比較する方法 ROC 曲線を比較するためのサンプルデータ R の pROC パッケージに含まれる aSAH データセットを使う outcome データで s100b という検査値のカットオフ値を求める gender で female と male の群間比較を行う pROC パッ... -
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EZR の ROC 曲線グラフの X 軸が逆向きになっているのを直す方法
EZR の ROC 曲線グラフのX軸を 1 - 特異度にする方法。 EZRでROC曲線を描く方法 EZRでROC曲線を描く方法はとても簡単だ。 「統計解析」→「検査の正確度の評価」→「定量検査の診断への正確度の評価(ROC曲線)」を選択する。 結果変数(2値)と予測に用いる... -
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EZR でロジスティック回帰の多変量 ROC 曲線を比較する方法
ロジスティック回帰の回帰診断の一つにROC曲線を活用する方法がある。 ロジスティック回帰モデルを多変量で行えば多変量ROC曲線となる。 モデルごとに算出されるROC曲線を比較するにはどのようにすればよいか? ROC曲線とは? まずROC曲線とは何か? ROC曲... -
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R で診断検査の感度・特異度を統合するメタアナリシス
診断検査を統合する方法 感度・特異度のメタアナリシス 感度・特異度のメタアナリシスとは 診断検査の性能を見るのに、感度・特異度は欠かせない。 病気ありをきちんと診断できる割合が感度。 病気なしをきちんと病気なしと除外できる割合が特異度。 必要... -
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R で ROC 曲線の比較に必要なサンプル数を平均値・標準偏差を用いて計算する方法
ROC 曲線の比較に必要なサンプルサイズの計算方法の紹介 検査値の平均値と標準偏差を用いる方法 ROC 曲線の比較に必要なサンプル数計算の準備 R で ROC 曲線の比較に必要なサンプルサイズ計算をするための準備。 まず、pROC パッケージをインストールする... -
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R で ROC 曲線の比較に必要なサンプル数を偽陽性率・陽性率・AUC を用いて計算する方法
ROC 曲線の比較に必要なサンプル数 サンプルサイズを計算する方法 ROC 曲線の比較に必要なサンプル数を計算するために必要な数値 ROC 曲線を比較したい検査値を、検査値 1、検査値 2 とする。 まず、先行研究から、以下の数値を読み取る。 False positive ... -
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R で ROC 曲線分析に必要なサンプル数を計算する方法
ROC曲線分析をしたいが、何人のデータを集めたらいいかわからない。 こんなときどうするか? ROC 曲線分析に必要なサンプル数の計算を R で行う準備 まずpROCパッケージをインストールする。 インストールは一回でOK。 install.packages("pROC") 毎回呼び... -
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R で ROC 曲線を書く方法
ROC 曲線を R で書く方法をわかりやすく解説 ROC 曲線とは? ROC曲線は、病気の診断のための検査を分析するために使われる。 真実の分類と、真実の分類を見分ける検査結果を使って、どのレベルより上だと病気とするか?を決める分析ツール。 胃がんや大腸...
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