问题描述
我正在尝试比较两个AUC值，以便在public void onBackpressed()
{
finishAffinity();
System.exit(0);
}
包中计算样本量。程序包采用输入roc1和roc2，并根据这些曲线确定案例和控件的数量。我想将这些曲线用作输入，并计算达到一定水平的功效所需的样本数量；但是，我想使用与我提供的数据不同的案例与控件比率。除非我误解了如何使用此功能，否则pROC :: power.roc.test中的kappa参数似乎不起作用。
pROC所有library(pROC)
# Using iris dataset in R
# Just changing the `virginica` to `setosa` to have only two levels.
iris[which(iris$Species == 'virginica'),]$Species <- "setosa"
iris$Species <- factor(iris$Species,levels = c("setosa","versicolor"))
roc1 <- roc(Species ~ Sepal.Length,data = iris)
roc2 <- roc(Species ~ Sepal.Width,data = iris)
power.roc.test(roc1,roc2,power =0.9)
power.roc.test(roc1,power = 0.9,kappa = 1.7)
power.roc.test(roc1,kappa = banana)
调用都产生相同数量的案例和控件。
我使用的包裹有误吗？我对ROC曲线样本量估计背后的统计信息理解不正确吗？
我看了看源代码，似乎只是根据给定的情况和控件重新计算了kappa。我尝试通过该函数携带kappa，但是我承认我不是最擅长使用类方法。
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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