stata怎么求ROC的截断值

在Stata中计算ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）并找到最优的截断值通常涉及到二分类模型的评价。不过，Stata本身并不直接提供内置命令来自动找出最佳截断值。但你可以通过以下几个步骤来进行：

1. **创建二分类模型**：首先，你需要训练一个预测模型（如logit、probit或glm等）来估计概率。

   logit y x1 x2 ... xn

2. **预测概率**：使用`predict`命令获取每个观测点的预测概率。

   predict p, pr

3. **计算ROC曲线**：使用`roc`命令生成ROC曲线数据，假设你的预测变量名为`p`，真实变量名为`y`。

   roc y, predict(p) if outcome == 1

4. **查看ROC曲线下面积(AUC)**：AUC是评估模型性能的重要指标，可以用`roc_auc`来查看。

   summary r

5. **手动调整截断值**：对于截断值的选择，你可以尝试对概率进行分段，并计算每个截断点的ROC曲线下的曲线下面积。这需要一些试错和数据分析技巧。例如，可以设置一系列的阈值，然后计算对应的TPR（True Positive Rate，召回率）和FPR（False Positive Rate，误报率），画出ROC图来观察效果。

6. **选择最优截断值**：寻找AUC最大的那个阈值，这个阈值通常对应的是平衡了假阳性率和真阳性率的最佳点。

如果你想要自动化这个过程，可能需要编写一些脚本或使用第三方插件，比如Stata的`roctrace`程序，但这超出了基础Stata命令范围。