MATLAB开发：AUC置信区间的多种方法及参数非参数估计

ROC曲线是一种图形工具，常用于表示分类系统的性能，而AUC则提供了一个单一的数值指标，用以度量在所有可能的分类阈值下分类器的性能。AUC值越接近1，表明分类器的性能越好。本资源详细介绍了不同方法来计算AUC的置信区间（CI），这些方法包括参数化和非参数化方法。 首先，Hanley-McNeil方法是一种参数化方法，它基于正态分布假设，能够提供基于该分布的AUC置信区间的估计。其次，非参数方法包括Mann-Whitney U检验，该方法通过比较正样本和负样本的分布差异来估计AUC；最大方差方法，该方法通过最大化ROC曲线上任一点的方差来估计AUC；Logit方法，该方法通过对数变换来估计AUC；以及Bootstrap方法，这是一种重采样技术，通过从原始数据中多次重复抽样来估计AUC的置信区间。每种方法都有其特定的适用场景和优缺点。 此外，本资源还提供了引导测试（bootstrap test）的实现代码，引导测试是一种模拟技术，用于估计给定样本统计数据的分布特性，通过重复抽取样本并计算统计量，从而获得统计量的分布，进而得到置信区间。在MATLAB中，可以使用统计工具箱内的函数如norminv（计算正态逆累积分布函数）、tiedrank（计算具有相同值的元素的等级）和bootci（计算引导置信区间）来辅助实现这些方法。 文档中还引用了相关的学术研究，例如Hanley和McNeil在1982年的研究，该研究详细探讨了ROC曲线下面积的含义和应用。而秦等人的工作则可能提供了关于非参数方法的更多细节和应用背景。 文件中提及的github_repo.zip是一个压缩包，它很可能包含了完整的代码文件、示例数据集以及使用文档。通过访问该压缩包，用户可以下载并解压以获取所有必要的资源来运行和测试这些工具。 综上所述，本资源为数据分析师、机器学习工程师和研究人员提供了一套完整的工具，用于评估和比较不同分类器的性能，特别是在医学影像分析、信用评分等需要精确估计分类器性能的领域，该资源尤为有价值。它不仅提供了强大的计算能力，还提供了灵活性和对结果进行统计检验的能力。"