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R语言 sensR包 ROC()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-30 01:08:07 | 显示全部楼层 |阅读模式
ROC(sensR)
ROC()所属R语言包:sensR

                                        Plot the Receiver Operating Characteristic Curve
                                         绘制受试者工作特征曲线

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The function computes and plots the empirical ROC (receiver operating characteristic) curve.
该函数计算并绘制经验的ROC曲线(受试者工作特征)。


用法----------Usage----------


ROC(object, ...)

## Default S3 method:[默认方法]
ROC(object, se.d, scale = 1, length = 1000,
fig = TRUE, se.type = c("CI", "SE"), CI.alpha = 0.05, ...)

## S3 method for class 'anota'
ROC(object, length = 1000, fig = TRUE,
se.type = c("CI", "SE"), CI.alpha = 0.05, ...)



参数----------Arguments----------

参数:object
the class of the object defines, which of the methods is invoked. If obejct is a single element numeric vector it is taken as a d-prime value and the default method is invoked. If the object is of class anota, the method for anota objects is invoked.  
该对象的类的定义,被调用的方法中的哪一个。如果obejct是一个单一的元素数值向量,它被当作一个D-黄金的价值,默认的方法被调用。如果对象是类anota“的方法anota对象被调用。


参数:se.d
a unit length vector with the standard error of d-prime. If supplied confidence intervals or standard errors are plotted



参数:scale
a unit length vector giving the ratio of scale (ie. standard deviation) of the latent distribution for the no-class items relative to  that of the yes-class items
单位长度矢量提供的潜在分布的无级项目规模之比(即标准差)相对的是一流的项目


参数:length
the length of the vectors to be plotted. Longer vectors gives more smooth curves.
矢量的长度被绘制。更长的向量提供了更平滑的曲线。


参数:fig
Should a plot be produced?
如果图产生的呢?


参数:se.type
The type of band for the ROC curve, "CI" for confidence interval and "SE" for standard error.
带型的ROC曲线,"CI"置信区间和"SE"标准错误的。


参数:CI.alpha
the type I level of the confidence interval of AUC
I型水平的置信区间AUC


参数:...
additional arguments to plot and lines
额外的参数plot和lines


Details

详细信息----------Details----------

The function currently ignores the variance of the scale in the computation of the uncertainty of the ROC curve.
目前的功能忽略了变异的规模计算的ROC曲线的不确定性。


值----------Value----------

The function makes a plot of the ROC curve, and if se.d is supplied, standard errors or confidence intervals for the curve are added to the plot.
该功能使得ROC曲线图,如果se.d提供,标准误或置信区间的曲线被添加到图。

The function also (invisibly) returns a list with the following components  <table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>ROCx</td> <td> x-coordinates to the ROC curve</td></tr> <tr valign="top"><td>ROCy</td> <td> y-coordinates to the ROC curve</td></tr>
的功能(不可见)返回一个列表以下组件<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD>ROCx </ TD> <TD>的X坐标ROC曲线</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>ROCy </ TD> <TD> y坐标的ROC曲线</ TD> </ TR>

</table> If se.d is supplied, the object also contains <table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>lower</td> <td> y-coordinates to the lower limit</td></tr> <tr valign="top"><td>upper</td> <td> y-coordinates to the upper limit</td></tr> </table>
</ table>如果se.d提供,该对象还包含表summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD>lower </ TD> <TD>&#376;坐标的下限</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>upper </ TD> <TD> y坐标的上限</ TD> </ TR> </ TABLE>


(作者)----------Author(s)----------


Rune Haubo B Christensen



实例----------Examples----------


## ROC.default:[#ROC.default:]
(mat <- matrix(c(8, 17, 1, 24), 2, byrow = TRUE))
(d.prime <- SDT(mat, "probit")[3])
ROC(d.prime)
## ROC.anota:[#ROC.anota:]
fm1 <- AnotA(8, 25, 1, 25)
ROC(fm1)

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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