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ROC评分中概念之阳性预测值/阴性预测值计算方法

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发表于 2022-3-18 16:28:45 | 显示全部楼层 |阅读模式
几个概念对应的英文

阳性:positive = P

阴性:negative = N

真阳性: true positive = TP

假阳性:false positive = FP

真阴性: true negative = TN

假阴性:false negative= FN

阳性预测值 = 真阳性例数 / (真阳性例数 + 假阳性例数)= TP / (TP + FP)

实际上就是在说:预测出来的所有阳性中,有多少是真阳性

阴性预测值 = 真阴性例数 / (真阴性例数 + 假阴性例数)= TN / (TN + FN)

特别的,灵敏度 = 真阳性人数 /(真阳性人数 + 假阴性人数)= TP / (TP + FN)

实际上就是在说:金标准所有阳性中,有多少被检出来的

特异度 = 真阴性人数 /(真阴性人数 + 假阳性人数)= TN / (TN + FP)

其中,金标准作为阴性阳性的判定标准

金标准和某检测方法的对比如下:

阳性预测值 = A / (A + C)

阴性预测值 = D / (D + B)

灵敏度 = A / (A + B)

特异度 = D / (C + D)

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