预测模型的阳性事件样本量怎么计算

预测模型的阳性事件样本量（也称为阳性的目标样本数）通常是基于研究目的、置信水平、精确度需求等因素来确定的。以下是一个基本的计算公式，用于估算二分类问题下的最小样本量，比如疾病预测模型：

n = (Z_α/2 + Z_β)^2 * p_0 * (1 - p_0) / E^2

其中：
- `n` 是需要的样本量，
- `Z_α/2` 和 `Z_β` 分别是正态分布表中的临界值，分别对应于置信水平（例如95%的置信水平对应的Z值约为1.96）的一半和统计功效（如80%的Power）对应的Z值，
- `p_0` 是假设的阴性和阳性的比例，如果你不知道实际的比例，可以使用最不利的情况（即最接近0或1的比例）来估计，
- `E` 是希望达到的精确度，通常表示为误报率（False Positive Rate, FPR）加上漏诊率（False Negative Rate, FNR）的平方和，也可以换算成效果大小（如敏感性+特异性）的一部分。

这个公式是基于比例的估计，所以如果你有一个理论上的阳性和阴性比例，可以根据这个公式计算所需的样本量。在实际情况中，可能还需要考虑其他因素，比如抽样难度、成本和时间限制等。