Tabla de contenido
¿Cómo hacer una curva ROC en Stata?
Luego, crearemos una curva ROC para analizar qué tan bien se ajusta el modelo a los datos.
- Paso 1: cargue y vea los datos.
- Paso 2: Ajuste el modelo de regresión logística.
- Paso 3: Cree la curva ROC.
- Paso 4: Interprete la curva ROC.
¿Cómo crear una variable nueva a partir de otra en Stata?
Para crear una nueva variable, usaremos el comando generate. En Stata al crear una nueva variable debemos especificar el nombre y el contenido de la misma. Para definir el contenido usaremos expresiones lógicas y funciones aritméticas, lo que da mucho poder al comando generate.
¿Cómo se mide la sensibilidad?
Para calcular la sensibilidad, divide VP entre (VP+FN). La sensibilidad nos permite conocer qué probabilidad hay de que la prueba dé resultado positivo para alguien que presenta la característica.
¿Qué son las curvas ROC?
Para la elección entre dos pruebas diagnósticas distintas, se recurre a las curvas ROC, ya que es una medida global e independiente del punto de corte. Por esto, en el ámbito sanitario, las curvas ROC también se denominan curvas de rendimiento diagnóstico .
¿Qué es el análisis ROC?
En radiología, el análisis ROC es la técnica de preferencia para evaluar nuevas técnicas de diagnóstico por imagen. Más recientemente, las curvas ROC se han mostrado muy útiles para la evaluación de técnicas de aprendizaje automático.
¿Cuál es la diferencia entre Roc y AUC?
ROC es la abreviatura de Receiver Operating Characteristics, y AUC es el Area Under the Curve. También podemos escribir este término como AUROC o Área Bajo las Características Operativas del Receptor. La AUC ayuda a comparar diferentes clasificadores.
¿Cómo calcular el área bajo la curva?
Para calcular el área bajo la curva vamos aplicar la fórmula para calcular el área de un trapecio. Ver fórmula 1. Si en nuestra tabla tenemos la tabla 18. Entonces hacemos los cálculos con las fórmulas 2 y 3.