r语言怎么计算敏感度,特异度,g值
1、P值（P-Value [Acc NIR]）检验了观测准确度（Accuracy ： 0.3674）是否显著不同于无信息率（116%）。 Class： 0的灵敏度（Sensitivity）可以解释为：807%的数字0被正确地预测为0。
2、该指标全面反映筛检试验的诊断价值，且非常稳定。似然比的计算只涉及到灵敏度与特异度，不受患病率的影响。
3、R语言自带卡方检测的方法，只要调用方法chisq.test()，会自行输出X-squared卡方值， df自由度， p-value概率。
4、例如，R语言中的dt、pt函数可以计算t分布的概率密度函数和累积分布函数，Excel中也有相应的函数T.DIST、T.DIST.RT等。此外，许多在线工具如Wolfram Alpha也提供了这种分布的计算功能。
关于医学上的灵敏度,特异度和准确度如何计算
1、灵敏度=真阳性人数/（真阳性人数+假阴性人数）*100%。正确判断病人的率。特异度=真阴性人数/（真阴性人数+假阳性人数））*100%。正确判断非病人的率。
2、计算公式为：TP/(TPFN)×100%。TP为真阳性，FN为假阴性。诊断特异性：是指将实际无病者正确地判断为阴性(真阴性)的百分率。计算公式为：TN/(TN+FP)×100%。TN为真阴性，FP为假阳性。
3、灵敏度和特异度的计算公式如下：灵敏度=真阳性人数，真阳性人数+假阴性人数*100%。正确判断病人的率。特异度=真阴性人数，真阴性人数+假阳性人数*100%。正确判断非病人的率。
4、下面以医学中糖尿病人的筛查为例对敏感度和特异度进行解释。在这个例子中，我们只将病人血糖水平作为判断是否患有糖尿病的指标。下图为正常人和糖尿病患者血糖水平的统计图：即图中V34点，具有较高的灵敏度和特异度。
灵敏度和特异度是什么以及如何计算?
灵敏度=真阳性人数/（真阳性人数+假阴性人数）*100%。正确判断病人的率。特异度=真阴性人数/（真阴性人数+假阳性人数））*100%。正确判断非病人的率。
灵敏度和特异度的计算公式如下：灵敏度=真阳性人数，真阳性人数+假阴性人数*100%。正确判断病人的率。特异度=真阴性人数，真阴性人数+假阳性人数*100%。正确判断非病人的率。
计算公式为：TP/(TPFN)×100%。TP为真阳性，FN为假阴性。诊断特异性：是指将实际无病者正确地判断为阴性(真阴性)的百分率。计算公式为：TN/(TN+FP)×100%。TN为真阴性，FP为假阳性。
临床特异度是衡量试验正确地判定无病者的能力，特异度是将实际无病的人正确地判定为真阴性的比例。临床灵敏度可用来衡量某种试验检测出有病者的能力，灵敏度是将实际有病的人正确地判定为真阳性的比例。
