Stata：logistic 回归模型中的 ROC 与 AUC-lroc

主要观点总结

本文是关于连享会推文导航的内容，涵盖了Stata基础、论文写作、计量经济学等多个主题。文章还介绍了课程推荐及相关的Stata命令和推文列表。

关键观点总结

关键观点1: 连享会推文导航

提供了连享会的推文导航，包括Stata基础、论文写作、计量经济学等多个主题。

关键观点2: 课程推荐

推荐了2024机器学习与因果推断专题课程，包括主讲老师、课程时间和咨询方式等信息。

关键观点3: 单个试验与联合试验的介绍

介绍了单个试验与联合试验的内容，包括平行试验与系列试验的区别以及如何提高灵敏度和特异度的方法。

关键观点4: logistic回归模型在ROC曲线中的应用

讲解了logistic回归模型在ROC曲线中的应用，包括多指标联合诊断试验的分析评价以及混杂因素对疾病状态的影响。

关键观点5: 两种模型的ROC比较

介绍了两种不同的模型的ROC曲线下面积的比较，以及如何使用roccomp命令测试两个模型之间的差异。