MatlabAUC: 实现ROC曲线与AUC面积估算及置信区间分析

代码实现了多种统计方法，包括参数和非参数的方法，以及引导方法，以适应不同的数据分布和样本量。此外，还提供了对结果进行简单引导测试的代码，以验证估计的准确性。" 知识点: 1. ROC曲线和AUC的含义：ROC曲线是评估分类模型性能的一种工具，通过绘制真正例率（TPR）与假正例率（FPR）的关系图来展示分类器的性能。AUC是ROC曲线下的面积，用于量化模型的分类能力，AUC值越高，模型的分类性能越好。 2. 参数和非参数估计：参数估计是基于某种假设的数据分布来计算统计量的方法，比如Hanley-McNeil方法是基于二项分布的参数方法。非参数估计则不依赖于数据的具体分布，如Mann-Whitney方法和logit置信区间估计器。 3. 置信区间的计算：置信区间是围绕估计量的一种区间估计，表示某一概率下统计量的可信范围。在AUC的计算中，不同方法如非参数最大方差、非参数对数、引导法、Wald法和Wald连续性校正等都被用来估计AUC的置信区间。 4. 引导测试（Bootstrapping）：引导方法是一种重采样技术，通过从原始数据中重复抽取样本来估计统计量的分布，而不依赖于理论分布的假设。在本资源中，引导测试被用来对ROC下面积的估计进行验证。 5. Hanley和McNeil的研究：Hanley和McNeil在1982年发表的论文是评估ROC曲线下面积含义和用途的基础性研究，对后续相关领域的研究产生了深远的影响。 6. 秦庚和霍蒂洛瓦茨的研究：秦庚和霍蒂洛瓦茨在2008年的研究比较了不同非参数置信区间的估计方法，对处理有序数据和不平衡样本的方法进行了探讨。 7. 理解样本量和数据不平衡对统计估计的影响：在统计分析中，样本量的大小和数据的平衡性对置信区间的准确性和统计测试的功效（power）有显著影响。例如，Wald间隔在小样本量下具有较高的功效，但在不平衡数据和序数数据上不稳健。 8. MatLabAUC的开源性质：该资源作为开源代码，允许用户自由下载、使用、修改和分发，有利于促进学术交流和科研工作的进步。