最新ROC项目分析
男性不育实验诊断检测项目基本内容及意义
男性不育实验诊断检测项目基本内容及意义暨南大学医学院附属深圳市人民医院（518020，深圳）刘瑜何林随着基础研究的深入，与男性不育相关实验检测项目愈来愈多，内容涉及形态学、免疫学、生物化学及分子生物学等多学科领域。
在这些繁冗的检测项目中究竟哪些最具诊断价值以及如何正确运用这些检测项目来进行不育症的病因学诊断，是长期困扰男性不育实验诊断临床应用的技术难题。
现将当今较为成熟、有良好应用价值并获得国际专家学者广泛认可的实验检测指标介绍如下：一、静止性生殖道感染检测指标精液中的泌尿生殖道上皮细胞、前列腺细胞、生精细胞和白细胞形态在湿片状态下是无法区分开的，它们统称为圆细胞（Round cells）。
只有通过特殊检查才能将白细胞与其他类型圆细胞区别开，从而达到判断感染是否存在的目的。
精液白细胞过氧化物酶(Leukocyte Peroxidase)染色、精液白细胞群(Leukocyte subpopulations)定量和精浆弹性蛋白酶(Elastase)定量是目前用于精液感染性检测的常用指标。
其中前二者是WHO推荐指标，后者是近几年被国内外学者广泛研究认可的检测指标。
精液白细胞过氧化物酶染色、精液白细胞群定量主要用于判断白细胞精子症，精液白细胞数大于1×106/ml即可确诊。
但二者在诊断准确性上是有差别的。
过氧化物酶染色只能检测到精液中分泌过氧化物酶的中性粒细胞，不能检出精液中所有白细胞，故假阴性率高。
而白细胞群定量是迄今为止最准确可靠的白细胞精子症检测方法，可检测出精液中所有类型白细胞。
精浆弹性蛋白酶定量检测的是白细胞抗炎效应复合物。
精液中弹性蛋白酶浓度与白细胞量不一定总是成正比。
有研究表明，精液弹性蛋白酶浓度与精液中白细胞（过氧化物酶法检测）呈良好相关性。
精液白细胞浓度>1×106/ml时，精浆弹性蛋白酶浓度均>1000ng/ml。
但当精液白细胞浓度<1×106/ml时，亦有一些标本精浆弹性蛋白酶浓度>1000ng/ml[1]。
诊断试验与ROC曲线分析
诊断试验与ROC曲线分析诊断试验与ROC曲线分析⽬录⼀、基本概念1.诊断试验四格表基本统计基本指标2.ROC曲线：⼆、实例分析1）各诊断项⽬（变量）分别诊断效果分析：2）诊断模型分析：3）⽐较两预测模型：4）时间依赖的ROC曲线(Time-dependent ROC)分析⼀、基本概念1.诊断试验四格表基本统计基本指标诊断试验⾦标准诊断结果合计患病（D+）未患病（D-）阳性a（真阳性）b（假阳性）a+b阴性c（假阴性）d（真阴性）c+d合计a+c b+d N=a+b+c+d1)检测患病率(prevalence): 是指被检测的全部对象中，检测出来的患者的⽐例。
即：检测患病率 = (a+b)/(a+b+c+d)2)实际患病率(prevalence): 是指被检测的全部对象中，真正患者的⽐例。
即：实际患病率 = (a+c)/( a+b+c+d)。
实际患病率对被评价的诊断试验也称为验前概率，⽽预测值属于验后概率。
3)敏感性: 敏感性就是指由⾦标准确诊有病组内所检测出阳性病例数的⽐率（%）。
即本实验诊断的真阳性率。
其敏感性越⾼，漏诊的机会就越少。
即：敏感性= a/( a+c)4)特异性: 是指由⾦标准确诊为⽆病组内所检测出阴性⼈数的⽐率（%），即本诊断实验的真阴性率。
特异性越⾼，发⽣误诊的机会就越少。
即：特异性= d/(b+d)5)诊断准确率: 是指临床诊断检测出的真阳性和真阴性例数之和，占总检测⼈数的⽐例，即称本临床实验诊断的准确性。
即：准确性= (a+d)/ (a+b+c+d)6)阳性似然⽐（positive likelihood ratio）: 阳性似然⽐是指临床诊断检测出的真阳性率与假阳性率之间的⽐值，即阳性似然⽐=敏感性/（1-特异性）= (a/(a+c))/(b/(b+d))。
可⽤以描述诊断试验阳性时，患病与不患病的机会⽐。
提⽰正确判断为阳性的可能性是错误判断为阳性的可能性的倍数。
阳性似然⽐数值越⼤，提⽰能够确诊患有该病的可能性越⼤。
roc股票指标使用技巧
roc股票指标使用技巧【实用版3篇】目录（篇1）1.ROC 指标的概念与原理2.ROC 指标的运用技巧2.1 指标交叉2.2 第一波上攻至第三超买线2.3 向上突破零线3.ROC 指标与股票市场的关系4.总结正文（篇1）一、ROC 指标的概念与原理ROC（Rate of Change）指标，全称为变动速率指标，是一种衡量股票价格变动速度的指标。
它是通过计算股票价格涨跌的变动幅度，来判断股票价格是否过度波动，从而为投资者提供决策依据。
ROC 指标具有超买超卖的特性，可以作为 RSI 和 KDJ 等指标的补充。
二、ROC 指标的运用技巧1.指标交叉当 ROC、ROCMA、ROCEMA 三条线均小于零轴时，如果 ROC 迅速同时上穿 ROCMA 和 ROCEMA 两条线，并且 ROCMA 和 ROCEMA 两条线也处于缓缓上行中，这往往意味着短线黑马的出现，是买入信号。
2.第一波上攻至第三超买线在大盘受政策利好止跌反弹时，主力持筹充分的个股往往走势强劲。
在这部分个股中，有 1/3 的黑马出现概率。
上攻日换手率%，第一波上攻月升幅在%以上。
股价回调后，仍能总体保持 45 度以上的攻击性角度。
一旦第一波峰指标达到第三超买线，其未来走势往往十分出众，投资者自当乘中线回调时介入。
3.向上突破零线当 ROC 指标从下向上突破零线时，表明股票价格开始进入上涨阶段，是买入信号。
三、ROC 指标与股票市场的关系ROC 指标的变化反映了股票价格的强弱程度，能够帮助投资者判断股票价格的超买或超卖状态。
在股票市场中，ROC 指标与其他技术指标相结合，可以提高投资者的决策准确性。
四、总结ROC 指标作为一种变动速率指标，可以帮助投资者判断股票价格的超买或超卖状态，具有较高的参考价值。
目录（篇2）1.ROC 指标的概念与原理2.ROC 指标的应用技巧2.1 指标交叉2.2 底部放量换手吸筹2.3 第一波上攻至第三超买线2.4 向上突破零线3.ROC 指标与股票 Boll 指标的异同正文（篇2）一、ROC 指标的概念与原理ROC（Rate of Change）指标，全称为变动速率指标，是一种衡量股票价格变动速度的技术指标。
ROC分析
诊 断 分 类 2 3 4 2 2 11 6 6 11
5 33 2
合计 51 58
该资料不同诊断界值的 FPR 和 TPR 值
5 0.0345 0.6471
金标准 异常 正常 46 5 19 39
FPR TPR
诊断界值=5
诊断 金标准
诊断界值（诊断分类） 4 3 0.2241 0.3296 0.8627 0.9020
5 0.0345 0.6471 诊断界值（诊断分类） 4 3 0.2241 0.3296 0.8627 0.9020 2 0.4310 0.9412
FPR TPR
FNR
Threshold最大时，把每个实例都预测为负类， TPR=0,FPR=0，对应于原点；
Threshold最小时，，把每个实例都预测为正类，TPR=1,FPR=1，对应于右上角的点(1,1) 可以根据对灵敏度和特异度的特定要求，确定ROC曲线一适当的工作点，确定最好的决策阈值。 （2）理想情况下，TPR应该接近1，FPR应该接近0。 一个好的分类模型应该尽可能靠近图形的左上角，
FPR
（1）ROC曲线上的每一个点对应于一个threshold，大于这个值的实例划归为正类，小于这个值则划到负类中.
而一个随机猜测模型应位于连接点（TPR=0,FPR=0）和（TPR=1,FPR=1）的主对角线上。
（3） ROC曲线下方的面积（AUC）提供了评价模型平均性能的另一种方法。如果模型是完美的，那么它的AUG = 1，如 果模型是个简单的随机猜测模型，那么它的AUG = 0.5，如果一个模型好于另一个，则它的曲线下方面积相对较大。 ROC曲线可以全面评分类器的性能。
真 阳 性 率
即 灵 敏 度
1.0 T 0.8 P R 0.6 0.4 0.2 0.0
结核感染T细胞斑点试验技术进展及现状分析
结核感染T细胞斑点试验技术进展及现状分析结核病是公共卫生中的一种常见传染性疾病，其在传染性疾病致死中所占的比重一直比较高，也是公共卫生需要长期关注的疾病。
结核病在临床上主要表现为咯血、咳痰、肺部空洞等症状，具有不易控制、易复发、具有发病率高、耐药率高等特点，严重影响患者的生活质量，也对人口生命健康危害极大，故早期进行准确鉴别诊断，指导临床治疗，对改善患者预后具有重要意义[1-2]。
痰培养结核分枝杆菌是临床诊断结核病的“金标准”，但存在检测时间较长、结核细菌生长缓慢、对于技术人员要求较高等不足，不利于早期诊断，难以满足临床需要。
结核感染T细胞检测(T-SPOT.TB)属γ干扰素释放试验类型，是诊断肺结核的重要途径，其采取特异性结核分枝杆菌抗原，当前在临床上得到广泛使用[3]。
现就该项目技术进展及现状报道如下：1结核感染T细胞斑点试验（T-SPOT.TB）原理和特点1.1 γ干扰素释放试验（IGRA）简介目前用于临床γ干扰素释放试验（IGRA）主要有两种，一种是QFT-GIT试验，该试验采用酶联免疫吸附试验（ELISA）检测结核特异性抗原刺激致敏T细胞释放γ干扰素浓度。
另外一种就是结核感染T细胞斑点试验（T-SPOT.TB），该试验的方法是采用酶联免疫斑点试验（ELISPOT）检测外周血结核特异性抗原刺激分泌IFN-γ的Ｔ淋巴细胞数量[4]。
IGRA已有20多个国家发布了应用指南[5],2014年中华医学会结核病学分会和《中华结核和呼吸杂志》编辑委员会组织相关专家发布了《γ干扰素释放试验在中国应用的建议》，对IGRA在活动性结核病及潜伏性结核（LTBI）诊断的应用建议。
2017年卫健委发布卫生标准WS288-2017《肺结核诊断》中将γ干扰素释放试验（IGRA）阳性作为结核病诊断实验室检查项目。
卫健委于2020年4月2日发布的《中国结核病预防控制工作技术规范》中明确结核潜伏感染检测方法、人群及预防性治疗方案。
SAS软件应用之诊断试验的ROC分析
ROC曲线
▪ 理论上，完善的诊断有TPF=1，FPF=0， 图中表现为ROC曲线从原点垂直上升到图 的左上角，然后水平到达右上角；完全无 价值的诊断有TPF=FPF，是一条从原点到 右上角的对角线；一般ROC曲线位于正方 形的上三角。图20-1就是ROC曲线的一个 示例。
ROC曲线了直观的视觉印象， 描述了相反两种状态间诊断系统的判别能力。曲 线上的每一点代表了随着病例诊断阈值或置信阈 变化的灵敏度与特异度的折衷。严格的标准产生 较低的灵敏度和较高的特异度，ROC点位于曲线 的左下方；宽松的标准产生较高的灵敏度和较低 的特异度，ROC点位于曲线的右上方。如果比较 的诊断系统曲线不交叉，则较高的ROC曲线具有 较好的诊断性能。如果曲线交叉可在考虑费用与 效益的前提下结合统计学检验判断其诊断性能。
灵敏度
▪ 实际患病且被诊断为阳性的概率就是灵敏 度，也称为真阳性率，即：
sen TP TPR
▪ 其标准误为： TP FN
SEsen TP FN /(TP FN)3 Sen(1 Sen) /(TP FN)
▪ 该指标只与病例组有关，反映了诊断试验 检出病例的能力。
特异度
▪ 实际未患病且被诊断为阴性的概率就是特 异度，即：
本章小节
▪ 尽管前面所列的Youden指数、阳(阴)性似 然比、阳(阴)性预报值等指标综合利用了真 阳性率(TPR)与假阳性率(FPR)的信息，但 这些指标都与诊断界点(或阈值)的选取有关。 为了更全面地评价检测方法的诊断价值， 必须考虑各种可能的诊断界点。
本章小节
▪ 在同一试验中，如果取不同的临界值，则 可得到不同的敏感度和特异度，将这些点 在以敏感度为Y轴，以(1-特异度) 为X轴的 坐标上标出并连成线，就可得到一条ROC 曲线。该方法广泛应用于医学诊断试验性 能的评价。通过改变诊断界点，获得多对 TPR与FPR值，以FPR为横坐标，TPR为 纵坐标，绘制ROC曲线，计算与比较ROC 曲线下面积，以此反映诊断试验的诊断价 值。
r语言中看roc曲线约登指数
这个主题非常专业且需要详细的解释和讨论，因此我为您撰写了一篇文章，希望能够满足您的需求。
R语言在数据分析和机器学习领域中广泛应用，而ROC曲线和约登指数是评估分类模型性能的重要指标。
在本篇文章中，我将详细介绍R 语言中如何使用ROC曲线和约登指数来评估分类模型的准确性和稳定性。
一、ROC曲线的概念及作用ROC曲线全称为“受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic curve）”，是一种以假阳率（False Positive Rate，FPR）为横坐标，真阳率（True Positive Rate，TPR）为纵坐标的二维图像，其能够展现出不同阈值下分类器的性能。
当ROC曲线越接近左上角（0,1）点时，表明分类器的性能越好。
在R语言中，我们可以使用pROC包来绘制ROC曲线，并使用roc 函数计算ROC曲线下面积（AUC）以评估分类器的准确性。
pROC包还提供了多种方法来比较不同分类器的ROC曲线，帮助我们选择最优模型。
二、约登指数的概念及计算约登指数（Youden's Index）是一种综合考虑分类器对阳性和阴性样本的分类能力的指标。
其计算公式为J = TPR + TNR - 1，其中TPR表示真阳率，TNR表示真阴率。
约登指数的取值范围为[-1, 1]，数值越大代表分类器的性能越好。
在R语言中，我们可以使用pROC包中的coords函数来计算约登指数，并结合AUC值来全面评估分类器的性能。
通过比较不同分类器的约登指数，我们可以找到最适合我们需求的模型。
三、实例分析为了更好地理解在R语言中如何使用ROC曲线和约登指数进行模型评估，我们可以结合一个具体的数据集来进行分析。
以UCI机器学习库中的Pima Indians Diabetes Database数据集为例，该数据集包含了768个女性患者的医疗信息，目标是根据患者的生理特征来预测是否患有糖尿病。
Logistic回归和ROC曲线评价癌胚抗原＼鳞状细胞癌抗原和铁蛋白对肺癌
Logistic回归和ROC曲线评价癌胚抗原＼鳞状细胞癌抗原和铁蛋白对肺癌的诊断价值目的 探讨Logistic回归和ROC曲线综合分析血清癌胚抗原（CEA）、鳞状细胞癌抗原（SCC）和铁蛋白（SF）对肺癌的诊断价值。
方法 采用电化学发光法检测CEA，酶联免疫吸附测定法检测SCC，免疫比浊法检测SF，检测100例肺癌患者（肺癌组）和30例健康者（健康组）血清中的CEA、SCC、SF水平，通过Logistic回归建立回归模型，用ROC曲线分析三种肿瘤标志物对肺癌的诊断的意义。
结果 肺癌组CEA、SCC、SF水平显著高于健康组[（13.82±21.42）μg/L比（2.79±1.39）μg/L；（3.93±7.58）μg/L比（0.76±0.28）μg/L；（455.31±271.38）μg/L比（148.50±97.30）μg/L，均P 0.05），具有可比性。
本研究得到我院伦理委员会批准。
1.2 检测方法清晨空腹抽取静脉血3 mL，分离血清，采用Roche E170电化学发光仪测定CEA，酶联免疫吸附测定法测定SCC，免疫比浊法测定SF，所用试剂均为相应。
SCC：配套试剂，严格按说明书操作，各指标正常参考范围为CEA：0～5.2 μg/L 。
SF：女10～120 μg/L，男20～300 μg/L。
0～1.5 μg/L1.3 统计学方法应用SPSS 13.0软件对数据进行统计分析。
非正态分布者的指标给予对数转换，计量资料用均数±标准差（x±s）表示，多组间的比较采用方差分析，两两比较采用LSD-t检验；两独立样本的计量资料采用t检验；计数资料以百分率表示，采用χ2检验。
用Logistic回归筛选变量并建立回归方程，对新变量及各单项指标进行ROC曲线分析。
P < 0.05表示差异有统计学意义。
2 结果2.1 三种肿瘤标志物在肺癌组与健康人群中的水平经统计，肺癌组CEA、SCC、SF水平分别为（13.82±21.42）、（3.93±7.58）、（455.31±271.38）μg/L，健康组CEA、SCC、SF水平分别为（2.79±1.39）、（0.76±0.28）、（148.50±97.30）μg/L。
roc指标
roc指标roc 指标ROC曲线，又称作接收器操作特征曲线，是评价分类模型优劣的一种工具。
该曲线能够展示模型分类性能在不同阈值下的表现。
在二分类问题中，ROC曲线最为常见。
ROC曲线的横坐标是假阳率（FPR），即将负类错误分类为正类的比率，公式为FPR=FP/(FP+TN)。
ROC曲线的纵坐标是真阳率（TPR），即将正类正确分类为正类的比率，公式为TPR=TP/(TP+FN)。
其中，TP为真正类数，FN为假负类数，FP为假正类数，TN为真负类数。
ROC曲线通常绘制在x轴范围在[0,1]的正方形图中。
从这个正方形的左下角开始，到右上角结束是一个探测器在不同真假阳率下分类性能的变化。
ROC曲线越向左上凸，说明分类性能越好。
ROC曲线越接近对角线，说明分类性能越差。
不同的分类算法的ROC曲线也有所不同。
在对ROC曲线的不同变化进行分析时，需要观察曲线下面积（Area Under the Curve, AUC）的大小。
AUC值是ROC曲线下方的面积，其取值范围在[0,1]之间。
AUC值越大，说明ROC曲线越接近左上角，分类性能越好。
AUC 值为1时，表示分类器对样本的分类完全准确。
ROC曲线可以用于检测模型的真假阳性率，并确定模型的预测阈值。
预测阈值决定了模型将输入分类为正类还是负类，阈值越高，模型分类为正类的概率越小，预测错误率也越小。
阈值越低，模型分类为正类的概率越大，预测错误率也越大。
ROC曲线不受模型在数据类别分布不平衡时的影响，并且能够对模型的分类性能做出全面客观的评价。
在分类模型优化时，ROC曲线也是一个重要的评价指标。
总之，ROC曲线是一种非常实用的分类模型优化工具。
随着数据科学技术的发展与应用的推广，ROC曲线在实践中的应用也越来越广泛。
ROCHE甲功及肿瘤项目介绍
1．李佳, 等. 中华内分泌代谢杂志, 2008; 24: 605-608
2. 罗军, 等. 中华围产医学杂志 待发表.
3. YanY, et al. Clinical Endocrinology, 2011; 74(2): 262-精26选9 ppt课件
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妊娠早期或怀孕前开展甲状腺疾病筛查 ➢ 妊娠期和育龄妇女甲状腺疾病发病率高
精选ppt课件
4
甲状腺告急！！！
精选ppt课件
5
甲状腺疾病__目前的常见病
• 遗传、免疫、感染、环境等多种因素 的影响
• 发病率不断上升 ➢饮食和其他生活习惯的改变 ➢精神压力的变化 ➢平均期望寿命的提高 ➢检测的灵敏度不断上升
精选ppt课件
6
甲状腺疾病
早检测、早诊断、早治疗
诊断方法 ➢ 临床表现 ➢ 实验室检查 ➢ 影像学检查 ➢ 病理学检查
精选ppt课件
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临床病例
• 女，28岁，常规体检 • 平时无特殊不适 (无消瘦，心悸、多汗、突眼等) • 甲状腺功能检查：
– FT4=19.2pmol/L, FT3= 5.3pmol/L, TSH=1.20 mIU/L
– TPOAb > 600 IU/L – TGAb=123.9 IU/L
– TRAb=0.3 IU/L
Hyperthyroidism Management Guidelines,Endocrn Pract. 2011;17(No.3)
精选ppt课件
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新生儿甲亢
•妊娠36周后出生的一名婴儿被送入ICU治疗败 血症。 •该婴儿的母亲22岁，曾经在妊娠31周时入院 评估羊水过少，胎儿心率为158次/分，每两 周做一次超声。妊娠3精5选p周pt课件，胎儿宫内发育迟 20
ROC分析方法概要
第二章ROC曲线分析概要本文先介绍了ROC理论的一些基础知识如特异度和灵敏度等，然后简要介绍了非参数ROC分析方法，并建立了ROC模型。
最后介绍了ROC曲线及在R软件中的绘制。
2.1 ROC分析的基本要素ROC分析的基本要素包括真阳性和假阳性也称灵敏度和特异度，以及“金标准”“金标准”划分被测试者的真实状态为对照组和病例组两类。
常见的金标准有跟踪随访、活组织检查、尸体解剖、手术探查等。
虽然“金标准”没有必要是十全十美的，但“金标准”应与评价的诊断系统无关，而且比要评价的诊断系统更可靠。
“金标准”不够完美时，可用采用Bayesian、模糊金标准、EM估计等方法解决。
对按照“金标准”确定的二分类总体，对照组和病例组分别用阴性和阳性表示诊断试验结果。
假定总体样本量是N，诊断试验的可能结果总共有四种：被测试者患病且被正确诊断为患病者，被测试者无病且被错误诊断为患病者，被测试者无病且被正确诊断为无病者，被测试者无病且被错误诊断为患病者。
我们可以用一个2×2的列联表来表示它们之间的关系。
TPR=a+c FPR=b+d在医学研究中，诊断试验准确度指标最常用的是灵敏度与特异度。
灵敏度（sensitivity），也叫真阳率（true positive rate，即TPR）是被测试者患病且被正确诊断为患病者的样本量在阳性总体中占的比例。
灵敏度值越大，假阴率越小。
据表2-1 其计算公式是：灵敏度(sensitivity) = 真阳率(TPR) = 1 −假阴率(FNR)= aa+c标准误为：SE TPR=√ac/(a+c)3特异度（specificity），也叫真阴率（true non-positive rate，即TNPR），是受试者无病且被正确诊断为无病者的样本量占阴性总体的比例。
假阳率（false positive rate，即FPR） = 1−特异度特异度值越大，假阳率越小。
据表2-1 其计算公式是：特异度(specificity) =真阴率(TNPR) = 1−假阳率(FPR) = db+d 标准误为：SE FPR=√bd/(b+d)3假设二分类总体均服从正态分布， TPR、FPR、TNPR 和FNPR之间的关系可以用图2-1来描述。
ROC分析方法概要
第二章ROC曲线分析概要本文先介绍了ROC理论的一些基础知识如特异度和灵敏度等，然后简要介绍了非参数ROC分析方法，并建立了ROC模型。
最后介绍了ROC曲线及在R软件中的绘制。
2.1 ROC分析的基本要素ROC分析的基本要素包括真阳性和假阳性也称灵敏度和特异度，以及“金标准”“金标准”划分被测试者的真实状态为对照组和病例组两类。
常见的金标准有跟踪随访、活组织检查、尸体解剖、手术探查等。
虽然“金标准”没有必要是十全十美的，但“金标准”应与评价的诊断系统无关，而且比要评价的诊断系统更可靠。
“金标准”不够完美时，可用采用Bayesian、模糊金标准、EM估计等方法解决。
对按照“金标准”确定的二分类总体，对照组和病例组分别用阴性和阳性表示诊断试验结果。
假定总体样本量是N，诊断试验的可能结果总共有四种：被测试者患病且被正确诊断为患病者，被测试者无病且被错误诊断为患病者，被测试者无病且被正确诊断为无病者，被测试者无病且被错误诊断为患病者。
我们可以用一个2×2的列联表来表示它们之间的关系。
在医学研究中，诊断试验准确度指标最常用的是灵敏度与特异度。
灵敏度（sensitivity），也叫真阳率（true positive rate，即TPR）是被测试者患病且被正确诊断为患病者的样本量在阳性总体中占的比例。
灵敏度值越大，假阴率越小。
据表2-1 其计算公式是：灵敏度(sensitivity) = 真阳率(TPR) = 1 −假阴率(FNR)=标准误为：特异度（specificity），也叫真阴率（true non-positive rate，即TNPR），是受试者无病且被正确诊断为无病者的样本量占阴性总体的比例。
假阳率（false positive rate，即FPR） = 1−特异度特异度值越大，假阳率越小。
据表2-1 其计算公式是：特异度(specificity) =真阴率(TNPR) = 1−假阳率(FPR) =标准误为：假设二分类总体均服从正态分布， TPR、FPR、TNPR 和FNPR之间的关系可以用图2-1来描述。
什么是ROC指标？ROC指标的构成原理及计算方法
什么是ROC指标？ROC指标的构成原理及计算方法一、什么是ROC指标ROC指标是一种重点研究股价变动动力大小的中短期技术分析工具。
其英文全称为Rate of Chang，即变动率指标，它综合了RSI、WR、KDJ、CCI四种指标的特性，可以同时监视常态性和极端性两种行情。
ROC是由拉尔德·普尔和费雷德·希勒两人在《股市交易系统》一书中共同提出的。
二、ROC指标的构成原理ROC指标是以当前周期的收盘价和N个周期前的收盘价来进行比较，通过计算股价在某一时间内收盘价变动的速率，从而反映股票市场变动快慢程度的一种技术分析工具。
ROC指标运用了物理学中加速度的原理，通过应用价格的变动来测量股价移动的动量，衡量多空双方买卖力量的强弱，从而达到分析预侧股价趋势以及是否有转势意愿的目的。
此外，ROC指标还有研判超买超卖行情的功能。
当ROC上升到非常高的位置时，指标处于超买水平，对投资者来说为卖出信号；而ROC下降到非常低的位置时，指标处于超卖水平，对投资者来说就是买入信号。
通常情况下，对于ROC指标超买超卖的研判技巧，一般将其波动区间设置在±6.5之间。
但对于不同的股票各自有不同的特点，因而不能一概而论。
在实际操作过程中，应该用新ROC指标带来的新的应用技巧对其超买超卖行情进行研判。
三、ROC指标的计算方法根据选用的计算周期的不同.ROC指标包括日ROC指标、周ROC 指标、月ROC指标、年ROC指标以及分钟ROC指标等几种不同的类型。
其中最常用于股市研判的是日ROC指标和周HOC指标。
这些指标在计算时，只是取位有所不同，基本的计算方法都是一样的。
下面就以日ROC指标为例来看ROC指标的计算方法。
ROC指标有两种计算方法。
第一种计算方法:ROC=[C(I)-C(I-N)]÷C(I-N)×100%C(I)为当日收盘价；C (I-N)为N日前的收盘价；N为计算参数。
roc曲线 分类变量
ROC曲线是以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。
在ROC曲线中，自变量（检验项目）一般为连续性变量，而因变量（金标准）一般为二分类变量。
ROC曲线通常用于评估分类模型的效果，特别是在医学和机器学习领域。
通过比较不同分类模型的ROC曲线，可以评估它们在不同阈值下的性能，从而选择最佳的分类模型。
在绘制ROC曲线时，需要将连续性变量划分为不同的阈值，并计算每个阈值下的真阳性率和假阳性率。
然后，使用这些点绘制ROC 曲线，连接所有点即可得到完整的ROC曲线。
需要注意的是，ROC曲线并不能完全评估分类模型的性能，还需要结合其他指标如准确率、召回率、F1分数等进行综合评估。
roc曲线 约登指数
roc曲线约登指数
摘要：
1.介绍ROC 曲线和约登指数的背景和意义
2.详细解释ROC 曲线和AUC 指标
3.详细解释约登指数及其在分类问题中的应用
4.比较ROC 曲线和约登指数在评估模型性能时的优缺点
5.总结ROC 曲线和约登指数在机器学习中的重要性
正文：
在机器学习和数据挖掘领域，评估模型性能是非常重要的。
ROC 曲线和约登指数是两种常用的评估方法，可以帮助我们理解模型在不同阈值下的性能。
ROC 曲线，即接收者操作特征曲线，是一种将分类阈值与真正例和假例的比率绘制的曲线。
ROC 曲线的主要优点是能够显示不同阈值下的真正例率和假例率。
此外，AUC（Area Under Curve）指标可以用来衡量ROC 曲线下的面积，从而评估模型在不同阈值下的总体性能。
约登指数是一种在二分类问题中用于比较模型性能的指标。
它通过计算真阳性、假阴性、假阳性、真阴性四种情况的比值来评估模型性能。
约登指数的主要优点是它能够考虑所有四种情况，而不仅仅是真正例率和假例率。
虽然ROC 曲线和约登指数都是评估模型性能的有效方法，但它们各有优缺点。
ROC 曲线能够直观地显示模型在不同阈值下的性能，但无法考虑所有四种情况。
相比之下，约登指数能够全面考虑所有四种情况，但计算过程较为
复杂，不如AUC 指标直观。
总之，ROC 曲线和约登指数在评估机器学习模型性能时都具有重要意义。
选择哪种方法取决于具体问题和需求。
巧用ROC指标发现短线黑马
ROC指标是由当天的股价与一定天数之前某一天股价的比较，以其变动速度的大小,来反映股票市场变动的快慢程度。
通过计算股价某一段时间内收盘价变动的比例，达到事先预测股价买卖供需力量的强弱，进而分析股价的趋势及其是否有转势的意愿。
因此，大多数的书籍上把ROC叫做变动速度指标或变化速率指标。
变化速率指标ROC属于反趋向指标之一。
可以同时监视常态性和极端性两种行情，等于综合了RSI、W％R、KDJ、CCI四种指标的特性。
通过常态下的ROC，可做高抛低吸的波段操作，端性情况下的ROC就是本文所要讨论的重点：巧用ROC指标发现短线快马疯牛。
一、ROC指标的计算公式：ROC=(今天的收盘价-N日前的收盘价)÷N日前的收盘价×100,参数N的含义其实反映了相比较的股价离现在时间上的远近。
N越大距现在越远。
N选得太大离得太远，对于股价的预测可能没有什么指导意义。
N选得太小离得太近，对预测也可能没有什么指导意义。
参数N应该选多少,这与个人的习惯有关,不能一概而论。
营业部钱龙系统的初始设置为12天。
我们就以12作为参数讨论ROC指标的应用。
二、 ROC指标的技术意义：1、 ROC表示股价上升或下降的速率大小如果是上升趋势，并且ROC为正值,则意味着上升趋势正在加速；若ROC开始回落,虽然股价还在上升,但上升的力量已经衰落；若ROC回落到0之下,则下降动力正在加强。
2、 ROC的变化超前于股票价格的变化由于ROC的构造特点，它的变化总是领先于股价的变化，比价格提前几天上升或下降。
股价还在上升时，ROC可能已走平，而股价走平时，ROC可能已经下降了。
这一点也是ROC与股价的背离方面。
有如下的技术意义：如果从高向低ROC曲线出现两个依次下降的峰，而此时股价却出现新的高峰，这就是顶背离，是卖出的信号；同理，ROC从低向高形成依次上升的两个谷，而此时股价却出现了新的低谷，这就是底背离，是买入信号。
三、 ROC指标的应用技巧：寻找与发现短线黑马是短线炒家的乐此不疲的终极追求，ROC指标在这方面具有较高的实战价值。
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– 第四，上述几项共同打造财富分交易平台。
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过程
注：ROC设立的愿景目标是难以置信的，但它凭借高 超的资源整合技术，形成独具特色且领先的商业运作 模式，共同创拥财富，分梯次分享三年收获。这些都 隐含了现代管理学之父圣.彼得堡在1998年出版的《第 五项修炼》一书中团队管理理念和实现愿景目标的机 理和精髓思想，大家看看这本书吧。1999年金川集团 公司科级以上干部1000多人人手一本阅读。本书被列 为哈佛、麻省理工大学MBA必修课程。简单说。“合 四为一”为ROC商业运作模式特色。各位朋友可以分 开看看和理解。简单地说，水涨船高，只要你进来到 ROC，内部股+静态收入，使你获益匪浅，你已经不
的网络集团公司”，汲取了现代管理学
顶尖的理论知识。这些是它的有机组成
部分：第一阶段
第二阶段
第三阶段
2020/10/2一3 月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 九月 十月 十一月 十二月
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1），国际资金大盘：第一个来源，由原始19位亿万富豪的注册资金，是多少有待核实。19位亿万富豪号称世 界上拥有100万亿美元的资产，这和我们不相关，相关的是注册资金。不过初步可以判断ROC是有资金实力的 集团公司。第二个来源，是股东或说会员的注册资金，注册资金50%进入到资金大盘，现在股东有美国、日本、 南韩、新加坡和中国，未将来自于30个国家。股东会员增加是不断增加的，大盘资金不断增加。第三个来源是 六只世界顶尖级专项团队，依托四大国际项目创造的利润，50%进入国际资金大盘。
2、商业运作模式：ROC冠其名曰：世界财富 创新分配模式。这个名词比较难理解。分层次 来理解：
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ROC分析
第一，就是运用了三大资金（大盘里的原有注册资本金、30个国 家入股会员50%的股本金、专业团队获得利润的50%）形成国 际资金大盘，为ROC奠定不可动摇的财务基础；
第二，联盟有各行各业世界顶尖级专业团队，为ROC创造有形的 利润收入；
在此可你处以的列思内出详议部过细程啦股内文容？所档..从在.或而股其怀盘他相疑是关、R文O不档C相的国存信际储！大位这盘置时！或我联系就人提示一句：
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ROC是什么
它有一个国际资金大盘、内部股和财富
分、四大项目、股东会员和一个财富分
交易平台（后台计算机网络体系）等概
念，它是一个典型的“跨国且没有国界
③从娱乐消遣的角度来讲：ROC是在玩一场金钱游戏，设定了人性化的奖 金制度，使参与者即ROC股东实现他/她既定的金钱目标。从游戏规则的机 理上分析，是可以实现的（下面分析）。这场金钱游戏你也可以在自己家 的电脑屏幕上看得到和玩得起，进出大盘完全取决于你自己的意愿；
④从可行性还是忽悠性上讲，这里有看懂还是看不懂的问题。我看懂了，
结论：我先践行！你看不懂，没关系，需要的话，我可以帮你群二零三五
2020六/100/2一3 一七。
3Leabharlann 三、ROC的研究及思考：我把ROC作为整体的一个项目进 行了研究和评价。 (续)
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1、政治层面：我们这80后，该有政治头脑了。 ROC是和李克强总理讲的那话的深邃内含是一 致的，帮助中国人脱穷！和两会透露的加大改 革开放力度及加快我国经济建设的声音是相一 致的；金融层面上不是洗钱到香港，而恰恰相 反，是为大陆普通百姓积蓄大量的财富。所以， 在中国大陆，ROC不应该存在政治风险，三年 的时间内，会风靡全国；
ROC项目分析
说明
我身边的朋友对我发给他们关于ROC投资理财项目的资料，在看完， 也不知道看懂还是没看懂，都说骗人的，别相信。有的好心对我说：小 心，别上当，别被忽悠，挣点钱不容易！其实朋友们我很感谢你们，但 你们岂能了解我的心情：我看懂了，我想让你也看看懂，攥住这真正奇 特的投资理财的好机会！中国境内的理财啊、基金啊、股票啊等等金融 市场才是真正骗人的，把老百姓害苦啦，简直是一团糟，为什么李克强 总理两会结束就开始大刀阔斧治理整顿金融市场呢？ROC项目你看不 懂，你就站在门外吧，不要进来， ROC不是忽悠人的投资理财项目， 而是千载难逢转眼即逝机会。这里我也仅仅是就我看懂的和考虑到的方 方面面，做一阐述，旨在抛砖引玉。
二、ROC项目引入：对于从天而降的ROC这项赚钱新鲜事物来说，首先我 们要系统地看完ROC提供的原始资料，从而知道ROC是什么。要有多个层 面的认识：
①从学术上讲，它就是一个网络知识经济，这我们都听说过的；②从投资 融资概念上讲，其实质是网络投资理财的概念。来自30个国家股东会员小 资金投资汇集成国际大盘资金--国际尖端队伍创利再旋回进入大盘--使内部 股天天升值—公平富有激励奖金制度，股东会员得到几何数量级倍数的收 益。
（2），内部股和财富分：设置了2亿美元的内部股配置完为止。内部股一年后可以在系统交易平台自由交易； 财富分可以用闲钱去另外购买 实现财富倍增；金币可以直接后台提现也可以转为电子币报单对冲，也可以转为 财富币，通过交易平台购买到财富分；电子币可以报单对冲。按ROC游戏设计者计算，内部股可以升值1000倍 以上，为什么能挣这么多钱，这里有其中的门道：2亿美元的内部股配置完之后，设计者还没有给出新的游戏 规则。但内部股设计为是有限制的，目的是拉升内部股的价格。余下的人还想购买内部股，则需要在交易平台 排队用闲钱购买。卖内部股的人少，买的人多，国际大盘资金数量倍增，内部股价值呈几何数量级倍增道理就 在这里。这样你还担心在任何时候兑换不出来你的现金吗？内部股只涨不跌，财富分和内部股的价格都是随着 时间的流逝，只升不降，财富分随着大盘里资金量增大被拉升，这个盘的资金链不会断裂，所以只涨不跌，利 复利
我们都很缺钱啊！两会期间，李克强总理一针见血答记者说：“现在中 国触及金钱比触及灵魂还难”。虽然这样，但我们就不能因此而畏葸不 前；我们要去伪纯真，仍然要在中国的市场经济浪潮中，以两会发出的 改革开放和经济建设的信息，扑捉商机，创拥财富。
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ROC分析
一、我现在的工作：主要是对项目的可行性做以客观评价，研究它是否可 行，再按公司的规定要求，完成项目分析摘要，提交老板决策。我们评价 的都是矿业项目，有形有物，相对简单啦。