[問題] Paired AUC test 的相關性
paired AUC test 時
公式為
AUC1 - AUC2
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( SE(AUC1)^2+SE(AUC2)^2 + 2*r*SE(AUC1)*SE(AUC2) )^0.5
其中的 r 為 r of control 與 r of case 的合成值 (相關係數)
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我目前在做的
是組合多重 SNP markers
計算 AUC 和 performance
假設一開始有 4 個 markers
篩選完剩下 2 個
想比較後者是否損失太多 AUC
又因為是對同一組 data 進行篩選
所以選用 paired AUC test
但現在麻煩的是
篩選前後的 markers 是呈 nested relation (大model 完全包覆小model)
所以估計一定會有很強的相關性
(前) Yi = b1*x1 + b2*x2 + b3*x3 + b4*x4 + 殘差
(後) Yi = b1*x1 + b2*x2 + 殘差
這樣是否有辦法計算 (b1~b4) versus (b1~b2) 的相關性?
若要用到共變異矩陣
我應該要去查甚麼章節或關鍵字?
或是有甚麼降維的方法可用?
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我是讀這兩份文件
http://www.graphpad.com/faq/viewfaq.cfm?faq=1191
http://www.anaesthetist.com/mnm/stats/roc/Findex.htm
誠心請教
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◆ From: 140.113.239.247
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06/24 16:56, , 1F
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06/24 16:57, , 3F
06/24 16:57, 3F
每個 x1 是三元資料 , 假設有 4組 xi (markers)
Yi(總風險) 就會有 3^4 種可能性 , 也是一種多元分佈
e.g.
X1 是 rs671
有 GG GA AA 三種事件
單一風險值分別是 1 , 1 , 2
X2 是 rs799
有 AA AT TT 三種事件
單一風險值分別是 1 , 2 , 4
Yi 就變成 3^2 種組合事件
(事先已確認 X1 與 X2 沒有交互作用或共線性)
e.g. log(1) + log(1)
log(1) + log(2)
log(1) + log(4)
log(1) + log(1)
log(1) + log(2)
log(1) + log(4)
log(2) + log(1)
log(2) + log(2)
log(2) + log(4)
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