R语言 verification包 roc.area()函数中文帮助文档(中英文对照)

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roc.area(verification)
roc.area()所属R语言包：verification

                                        Area under curve (AUC) calculation for Response Operating Characteristic curve.
                                         响应工作特性曲线的曲线下面积（AUC）计算。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function calculates the area underneath a ROC curve following the process outlined in Mason and Graham (2002).  The p-value produced is related to the Mann-Whitney U statistics. The p-value is calculated using the wilcox.test function which automatically handles ties and makes approximations for large values.
此函数计算的ROC曲线下的区域梅森和Graham（2002年）中列出的过程。采用Mann-Whitney U统计量的p-值有关。使用wilcox.test的功能，可以自动处理关系和近似大的值，p值计算。

The p-value addresses the null hypothesis $H_o The area under the ROC curve is 0.5 i.e. the forecast has no skill.
p值解决了零假设H_o的ROC曲线下面积为0.5，即预测有没有本事。


用法----------Usage----------





参数----------Arguments----------

参数：obs
A binary observation (coded {0, 1 } ).
一个二进制观察（编码{0，1}）。


参数：pred
A probability prediction on the interval [0,1].
的概率预测在区间[0,1]。


值----------Value----------


参数：A
Area under ROC curve, adjusted for ties in forecasts, if present
ROC曲线下面积为纽带，调整后的预测，如果目前


参数：n.total
Total number of records
的记录总数


参数：n.events
Number of events
事件数


参数：n.noevents
Number of non-events
非活动的数量


参数：p.value
Unadjusted p-value
未经调整的p值


注意----------Note----------

This function is used internally in the roc.plot command
此功能是在内部使用的roc.plot命令


（作者）----------Author(s)----------


Matt Pocernich <pocernic@rap.ucar.edu>



参考文献----------References----------

relative operating characteristics (ROC) and relative operating levels (ROL) curves: Statistical significance and interpretation, ”

参见----------See Also----------

roc.plot, verify,
roc.plot，verify，


实例----------Examples----------


a<- c(1981, 1982, 1983, 1984, 1985, 1986, 1987, 1988, 1989, 1990,
1991, 1992, 1993, 1994, 1995)
b<- c(0,0,0,1,1,1,0,1,1,0,0,0,0,1,1)
c<- c(.8, .8, 0, 1,1,.6, .4, .8, 0, 0, .2, 0, 0, 1,1)
d<- c(.928,.576, .008, .944, .832, .816, .136, .584, .032, .016, .28, .024, 0, .984, .952)

A<- data.frame(a,b,c, d)
names(A)<- c("year", "event", "p1", "p2")

## for model with ties[关系模型＃]
roc.area(A$event, A$p1)

## for model without ties[＃为模型，没有打领带]
roc.area(A$event, A$p2)



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