樣本數：精確率–召回率曲線下面積的信賴區間
| 命令: | 樣本數 信賴區間估計與精度精確率–召回率曲線 |
|---|
計算估計精確率–召回率曲線下面積（AUPRC）的信賴區間所需的樣本數。
計算基於 Boyd et al., 2013（logit 法）。請參閱精確率–召回率曲線。
所需輸入
- 信賴水準（%）：從 90、95、99% 中選擇信賴水準。最常用的是 95% 信賴水準（95% 信賴區間）。如有需要，也可以輸入其他信賴水準。
- 精確率–召回率曲線下面積：假設的精確率–召回率曲線下面積（預計在研究中觀測到的 AUPRC）。
- 信賴區間的目標下限值或上限值：該值決定所需信賴區間的寬度。如果要證明 AUPRC 大於某個值，請輸入下限值；如果要證明 AUPRC 小於某個值，請輸入上限值。
- 陰性/陽性組樣本數比率：輸入陰性個案與陽性個案的目標比率。如果兩組個案數相等，請輸入 1；如果陰性組個案是陽性組的兩倍，請輸入 2。
示例
要證明某項檢定的 AUPRC 0.55 顯著高於 0.4，請在精確率–召回率曲線下面積中輸入 0.55，在信賴區間的目標下限值中輸入 0.4。 計劃納入的陰性個案是陽性個案的 9 倍，因此在陰性/陽性組樣本數比率中輸入 9。
按一下計算。
在本例中，陽性組需要 43 個個案，陰性組需要 387 個個案，共計 430 個個案。
參考文獻
- Boyd K, Eng KH, Page CD (2013) Area under the Precision-Recall Curve: Point Estimates and Confidence Intervals. In: Blockeel H, Kersting K, Nijssen S, Železný F (eds) Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. ECML PKDD 2013. Lecture Notes in Computer Science, vol 8190. Springer, Berlin, Heidelberg.