R:pROC程序包：输入数据作为命中率和虚警率？

问：有没有一种方法可以将命中率和虚警率形式的数据导入到带有pROC R包的roc对象中

背景：在认知心理学中，我们使用“命中率”这一术语，它相当于敏感性，“误报率”相当于1-特异性。一项常见的任务是识别记忆测试。例如，参与者首先研究一系列单词（我们称之为“目标”）。后来，他们进行了一项测试，在测试中，他们查看了一系列单词，其中一些单词是前面列表中列出的目标词，一些单词是前面列表中没有列出的“诱饵”。对于每个单词，参与者回答是（我以前研究过这个单词）或否（我以前没有研究过这个单词），然后他们也给出一个置信度评级（例如，从50%置信度[猜测]到100%置信度[绝对肯定]）

命中率是参与者正确回答“是”的目标词的比例。误报率是指参与者错误回答“是”的诱饵词的比例。通过计算多个置信水平（也称为“BIN”）的累积命中率和虚警率，我们可以绘制一条经验ROC曲线，虚警率在x轴上，命中率在y轴上

因此，假设我有识别记忆数据，以累积命中率和虚警率的形式跨越5个置信区间。例如： 虚警率：.05、.11、.20、.28、.45 命中率：.45,52,57,59,62

我希望使用pROC包将这些数据放入roc对象中，以便拟合曲线并计算部分AUC。有没有办法做到这一点？ 非常感谢。 ~z~杰森·芬利

有没有办法做到这一点

简短回答：没有

长答覆：

。如果你有所有的混淆矩阵，这可能是可行的，但这显然不是你的情况。像这样构建的任何曲线都不是ROC曲线

即使您能够构建ROC曲线并使用上述第1点计算AUC，所有额外功能（如误差估计（方差、CI）、平滑等）都需要完整、未汇总的数据