stata roc曲线

Stata中可以使用`roctab`命令来绘制ROC曲线。下面是一个例子：

sysuse cancer, clear
roctab actual test, graph

其中，`actual`是真实值变量名，`test`是分类器预测值变量名。使用`graph`选项可以绘制ROC曲线。绘图后，Stata会在结果窗口中显示ROC曲线图和AUC值。你也可以使用`roc`命令来计算ROC曲线和AUC值，但需要手动绘制曲线。

相关问题

怎么用stata绘制roc曲线

要在Stata中绘制ROC曲线，请按照以下步骤进行操作：

1. 导入数据：使用Stata命令`use`或`import`导入数据集。

2. 运行logistic回归：使用`logistic`命令生成logistic回归模型。

3. 生成ROC曲线：使用`roctab`命令生成ROC曲线。该命令将输出ROC曲线的各个点，包括灵敏度、特异性、阈值和AUC值。

4. 绘制ROC曲线：使用`graph twoway`命令绘制ROC曲线。将ROC曲线的各个点绘制在二维坐标系中，其中横坐标为1-特异性，纵坐标为灵敏度。

以下是一个示例Stata代码，演示如何绘制ROC曲线：

use dataset.dta  //导入数据
logistic y x1 x2 x3  //运行logistic回归
roctab, graph //生成ROC曲线
graph twoway (scatter sens spec) (lfit sens spec) ///
    , xline(0, axis(1)) yline(0, axis(2)) ///
    xtitle("1 - Specificity") ytitle("Sensitivity") ///
    title("ROC Curve") legend(off) /// 
    graphregion(color(white)) plotregion(color(white)) //绘制ROC曲线

该代码将生成一个ROC曲线图，显示在Stata的结果窗口中。您可以使用`graph export`命令将图像导出到文件中，例如：

graph export "roc_curve.png", replace

该命令将ROC曲线导出为PNG格式的图像文件，保存在当前工作目录中。

洛伦茨曲线stata命令

洛伦兹曲线是用于衡量收入分配不平等程度的一种图表。在Stata中，可以使用`ineq`命令来绘制洛伦兹曲线。具体步骤如下：

1. 首先，需要将数据导入Stata中，并确保有一个表示收入的变量。假设我们的收入变量名为“income”。

2. 接下来，使用`ineq`命令来计算洛伦兹曲线的相关指标并绘制图表。命令如下：

   ineq income, lorenz

这将计算洛伦茨曲线并绘制图表。如果需要添加其他选项，可以参考`ineq`命令的帮助文件。

注意：如果您的Stata版本不支持`ineq`命令，可以尝试安装`ineqdeco`包，该包提供了类似的功能。