RUSADA 关于 ROC 滑冰队成员案件的官方声明 为了保护作为受保护人的 ROC 滑冰队成员的利益，RUSADA 声明，根据结果管理国际标准第 4.1 条，所有流程和与处理结果相关的程序，包括起诉和最终决定，是保密的。严格遵守国际和俄罗斯反兴奋剂标准的原则，同时考虑到案件的性质和情况，RUSADA 不打算公布该运动员案件的听证会日期、裁决或其他细节—— ROC团队的成员。

这就是结果，能比赛，不公开，别逼逼！

ROC曲线如何看（2）

ROC曲线其实就是以FPR为横坐标，TPR为纵坐标绘制出来的曲线。 

ROC曲线图是反映敏感性与特异性之间关系的曲线。横坐标X轴为 1 – 特异性，也称为假阳性率（误报率），X轴越接近零准确率越高；纵坐标Y轴称为敏感度，也称为真阳性率（敏感度），Y轴越大代表准确率越好。

根据曲线位置，把整个图划分成了两部分，曲线下方部分的面积被称为AUC（Area Under Curve），用来表示预测准确性，AUC值越高，也就是曲线下方面积越大，说明预测准确率越高。曲线越接近左上角（X越小，Y越大），预测准确率越高。 

了解了这些概念，下面这幅图（图1）大家可以很好理解了吧！

最理想的ROC曲线为假阳性率为0%，真阳性率为100%
斜对角线为无效ROC曲线，AUC值小于0.5即无意义，毕竟随便猜一个人有没有病的概率还有50%
圆点处为约登指数最大值处，即最佳临界值

所以，根据ROC曲线的定义我们可以知道，其主要有两个用途：
1.评价某个或多个指标对两类测试者（如患者和正常人）分类及诊断的效果。通过绘制某个指标或多个指标的ROC曲线并计算各自的AUC（areaunder ROC，ROC曲线下的面积），就可以知道哪个指标的分类/诊断效果更好。
2.寻找最佳的指标阈值使得分类效果最佳。约登指数最大值处即为最佳的指标阈值。

 这两个用途也就是我们读图时要抓住的点，以下图（图2）为例：这是两种新型的血糖检测方法，要判断哪种检测方法对糖尿病的诊断更准确。TEST1是蓝色的线条，TEST2是红色的线条，即使不看AUC值我们也很快可以知道TEST2比TEST1诊断效果要好。

此外，根据作者提供的数据表，我们可以计算出各自的约登指数，也就是他们的cutoff值。（图3）#生信分析##生物信息学##roc曲线##医学生Medic[超话]#

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