用stata求取roc最佳阈值

在STATA中，可以使用`roctab`命令来计算ROC曲线并找到最佳阈值。下面是一些基本的STATA代码：

// 导入数据
use "data.dta", clear

// 使用roctab命令计算ROC曲线
roctab yhat y, graph

// 得到ROC曲线下面积（AUC）
di "AUC = " rocarea

// 得到最佳阈值及其相应的敏感度和特异度
roctab yhat y, opt

在上面的代码中，`yhat`是模型的预测概率，`y`是实际的分类结果。`roctab`命令可以计算ROC曲线并绘制出来，也可以通过`opt`选项找到最佳阈值及其相应的敏感度和特异度。

如果需要将ROC曲线保存为图片，可以使用以下命令：

graph export "roc.png", as(png) replace

这将保存ROC曲线为png格式的图片，并覆盖掉已存在的同名文件（如果有的话）。

需要注意的是，`roctab`命令默认使用0.5作为阈值，如果需要使用其他阈值，可以使用`cut()`选项来指定。例如，以下代码将阈值设为0.7：

roctab yhat y, cut(0.7)

希望这些信息可以帮助你计算ROC曲线并找到最佳阈值。

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。

如何用stata求残差的相关系数

要用Stata求残差的相关系数，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，需要估计一个线性模型，例如，使用reg命令，如下所示：

   reg y x1 x2 x3

其中，y是因变量，x1、x2和x3是自变量。

2. 然后，可以使用predict命令来计算模型的残差，如下所示：

   predict e, resid

这将计算模型的残差，并将其存储在e变量中。

3. 最后，可以使用pwcorr命令来计算残差的相关系数，如下所示：

   pwcorr e e, sig

这将计算残差的相关系数，并在输出中显示其显著性水平。

注意，残差的相关系数应该在-1到1之间，越接近-1或1，表示相关性越强。如果残差的相关系数接近0，则表示残差之间没有相关性。