简述连续型数据过程能力指标的定义
中国精武堂特种安保
2024-06-17 00:53:41
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roc(receiver operating character**tic)曲线,用于二分类判别效果的分析与评价.一般自变量为连续变量,因变量为二分类变量.基本原理是:通过判断点(cutoff point/cutoff value)的移动,获得多对灵敏度(sensitivity)和误判率(1-specificity(特异度)),以灵敏度为纵轴,以误判率为横轴,连接各点绘制曲线,然后计算曲线下的面积,面积越大,判断价值越高.灵敏度:就是把实际为真值的判断为真值的概率.特异度:就是把实际为假值的判断为假值的概率.误判率:就是把实际为假值的判断为真值的概率,其值等于1-特异度.将绘成的曲线与斜45度的直线对比,若差不多重合,说明自变量对因变量的判断价值很差,若越远离斜45度的直线即曲线下的面积越大,说明自变量对因变量的判断价值越好,即根据自变量可以较为正确的判断因变量.使用spss的操作过程如下:graphs/roc curve:test variable选自变量(连续型变量),state varibale选因变量(二分类变量)d**play的选项一般全选.运行结果:1.roc曲线,可直观地看到曲线形状.2.area under the curve:曲线下方的面积,包括面积值,显著性分析,置信区间.3.coordinates of the curve:roc曲线各点对应的灵敏度和误判率. 20210311