时间序列中多个样本的R AUC

我想计算多个样本的时间序列的曲线下面积。数据类型POSIXlt的时间变量

我的数据是这样设置的

day = c(rep(1, 4), rep(2,4))
time = c("2016-11-10 11:40:42", 
     "2016-11-10 11:45:42", 
     "2016-11-10 11:50:42", 
     "2016-11-10 11:55:42", 
     "2016-11-11 11:40:42", 
     "2016-11-11 11:45:42", 
     "2016-11-11 11:50:42", 
     "2016-11-11 11:55:42")
time = as.POSIXlt(time)
value = runif(8, min=4, max=20)
combined = data.frame(day, time, value)

  day                time     value
1   1 2016-11-10 11:40:42 10.726758
2   1 2016-11-10 11:45:42 14.123989
3   1 2016-11-10 11:50:42 12.145620
4   1 2016-11-10 11:55:42  7.254183
5   2 2016-11-11 11:40:42  8.385879
6   2 2016-11-11 11:45:42 16.411480
7   2 2016-11-11 11:50:42  4.640858
8   2 2016-11-11 11:55:42 17.300498

我想计算该系列中每一天的AUC。我有一个包含五月天数据的大型数据集。时间已按顺序排列（这是5天内的连续测量）

理想情况下，我希望输出为：

day  AUC 
1    x
2    x        
etc....  

---

非常感谢您的帮助

我不知道你是想计算一天的平均值，还是求和。。。但您可以根据自己的需要更改此代码：

df$day <- as.Date(df$day)

df %>% 
  group_by(day) %>% 
    summarise(AUC = mean(value))

df$day%
分组单位（天）%>%
总结（AUC=平均值）

我不知道你是要计算一天的平均值，还是要计算一天的总和。。。但您可以根据自己的需要更改此代码：

df$day <- as.Date(df$day)

df %>% 
  group_by(day) %>% 
    summarise(AUC = mean(value))

df$day%
分组单位（天）%>%
总结（AUC=平均值）

你有预测和结果吗？我生成了一个示例，假设您缺少这些列

# install.packages("ModelMetrics")
library(ModelMetrics)
library(dplyr)

day = c(rep(1, 4), rep(2,4),)
time = c("2016-11-10 11:40:42", 
     "2016-11-10 11:45:42", 
     "2016-11-10 11:50:42", 
     "2016-11-10 11:55:42", 
     "2016-11-11 11:40:42", 
     "2016-11-11 11:45:42", 
     "2016-11-11 11:50:42", 
     "2016-11-11 11:55:42")
time = as.POSIXlt(time)
outcome = as.numeric(runif(8, min=0, max=1) > .5)
predictions = runif(8, min=0, max=1)
combined = data.frame(day, time, outcome, predictions)

combined %>%
  group_by(day) %>%
  summarise(
    Predictions = n()
    ,AUCs = auc(outcome, predictions)
  )

---

你有预测和结果吗？我生成了一个示例，假设您缺少这些列

# install.packages("ModelMetrics")
library(ModelMetrics)
library(dplyr)

day = c(rep(1, 4), rep(2,4),)
time = c("2016-11-10 11:40:42", 
     "2016-11-10 11:45:42", 
     "2016-11-10 11:50:42", 
     "2016-11-10 11:55:42", 
     "2016-11-11 11:40:42", 
     "2016-11-11 11:45:42", 
     "2016-11-11 11:50:42", 
     "2016-11-11 11:55:42")
time = as.POSIXlt(time)
outcome = as.numeric(runif(8, min=0, max=1) > .5)
predictions = runif(8, min=0, max=1)
combined = data.frame(day, time, outcome, predictions)

combined %>%
  group_by(day) %>%
  summarise(
    Predictions = n()
    ,AUCs = auc(outcome, predictions)
  )

---

请

dput（）

您的数据。将指针悬停在

r

标签上以获取更多信息。@Hack-r确定，谢谢。这应该是一个可重复的例子现在我不清楚你是想要时间序列下的面积（如累积和或定积分）还是接收器工作曲线下的面积（ROC）。目前，您对这两种选择都有一个答案，非常不同。请

dput（）

您的数据。将指针悬停在

r

标签上以获取更多信息。@Hack-r确定，谢谢。这应该是一个可重复的例子现在我不清楚你是想要时间序列下的面积（如累积和或定积分）还是接收器工作曲线下的面积（ROC）。目前你对这两种选择都有答案，非常不同。谢谢你的回复，这是我每天需要的曲线下面积。谢谢你的回复，这是我每天需要的曲线下面积。