如何为r中ROC曲线下面积的加权平均值创建置信区间？

Question

我所拥有的是在ROC曲线（不同研究）下具有不同区域的载体，例如，

a <- c(.91, .85, .76, .89)

我也有每个研究中参与者的绝对数量，例如

n <- c(50, 34, 26, 47)

我用

计算了区域的加权平均值

weighted.mean(a, n)

根据我的信息，R中还有一种方法可以计算加权平均值的95％置信区间吗？我查看了pROC，但就我所知，你需要每条ROC曲线的原始数据（我没有）。我会非常感谢任何建议！

Answer 1

weighted.ttest.ci <- function(x, weights, conf.level = 0.95) {
    require(Hmisc)
    nx <- length(x)
    df <- nx - 1
    vx <- wtd.var(x, weights, normwt = TRUE) ## From Hmisc
    mx <- weighted.mean(x, weights)
    stderr <- sqrt(vx/nx)
    tstat <- mx/stderr ## not mx - mu
    alpha <- 1 - conf.level
    cint <- qt(1 - alpha/2, df)
    cint <- tstat + c(-cint, cint)
    cint * stderr
}

> weighted.ttest.ci(a,n)
[1] 0.7696 0.9627