常见OR测试曲线解析
ROC曲线分析详细解释
ROC曲线分析详细解释（一）ROC曲线的概念受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve, ROC 曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。
ROC 曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。
传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。
ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。
因此，ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。
（二）ROC曲线的主要作用1.ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。
2.选择最佳的诊断界限值。
ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。
最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。
3.两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。
在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。
亦可通过分别计算各个试验的ROC曲线下的面积(AUC)进行比较，哪一种试验的 AUC最大，则哪一种试验的诊断价值最佳。
（三）ROC曲线分析的主要步骤1.ROC曲线绘制。
依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性）。
以敏感性为纵坐标代表真阳性率，（1-特异性）为横坐标代表假阳性率，作图绘成ROC曲线。
2.ROC曲线评价统计量计算。
ROC曲线下的面积值在1.0和0.5之间。
OR值的含义与解释
OR值的含义与解释OR（Odds ratio）比值比，也称优势比，指病例组中暴露人数与非暴露人数的比值除以对照组中暴露人数与非暴露人数的比值。
反映的是疾病和暴露的关联强度，通常出现在病例-对照研究里。
举个具体的例子，研究心梗的病因时选择100名心梗患者做为病例，以100名没有发生过心梗的患者作为对照，比较他们发生心梗的可能病因。
假设在发生心梗的人群中，患高血压是40人，而在没发生过心梗的人群中患高血压20人。
那么我们可以得到以下的四格表：那么OR=（40/60）/（20/80）=40*80/20*60=2.67。
那么这2.67说明什么呢？其意义基本上可以等同为：患高血压的人发生心梗的风险是未患高血压的人的2.67倍。
那论文里常常出现的危险因素、保护因素是什么意思呢？研究人员在进行统计得到OR值的时候，会把OR值和1进行比较，如果某个因素OR值大于1，那么这个因素就是患病的危险因素；也就是携带这个因素的人，患病的风险高。
如果OR值小于1，那么这个因素就是患病的保护因素；有这个因素的人患病的风险低。
为什么我们能做出这样的判断呢？我们先来假设一下，假如患高血压和发生心梗无关，那么可以推论，患高血压的人和不患高血压的人心梗的发生率是一样的。
也就是说，患高血压的人的心梗发生率=未患高血压的人。
因为病例对照研究得不到发病率，所以我们只好推论改成：心梗病例中高血压/无高血压的比值和非心梗对照中高血压/无高血压的比值相同。
在上面这个假设成立的时候，我们得到的OR值是多少呢？OR=(心梗病例中高血压/无高血压的比值)/( 非心梗对照中高血压/无高血压的比值)=1。
通过上面这样一说大家应该明白为啥我们的OR值都要和1比了吧。
最后以一张meta分析的森林图结尾。
SPSS详细教程OR值的计算
SPSS详细教程OR值的计算OR（Odds Ratio）是一种用于比较两个独立变量之间的关联性的统计指标。
它可以描述两个事件发生的概率之比，对于研究观察到的结果与理论预期之间的偏离程度非常有用。
在SPSS中，可以使用交叉表和逻辑回归进行OR值的计算。
首先，我们需要建立一个交叉表来获取所需的数据。
打开SPSS软件并导入数据集。
选择“分析”菜单中的“描述统计”下的“交叉表”。
在交叉表对话框中，将主要变量拖放到“行”区域和“列”区域中。
这两个变量应该是我们感兴趣的两个独立变量。
然后将其他可能的干扰变量拖放到“层次”区域中。
设置统计值为“列百分比”。
点击“添加”按钮后，点击“OK”按钮生成交叉表。
交叉表将显示两个变量之间的关联性。
在交叉表中，会提供每个类别的频数、百分比以及每个类别中的百分比。
根据这些值，我们可以计算OR值。
为了计算OR值，我们需要选择一个基本组别，将其作为参照组。
参照组的OR值为1，其他组别与参照组的OR值比较表示与参照组之间的关联性。
根据交叉表中给出的数值，我们可以计算OR值。
OR值的计算公式如下：OR=(a/b)/(c/d)其中，a表示第一个变量的第一个组别中的观察值数量，b表示第二个变量的第一个组别中的观察值数量，c表示第一个变量的第二个组别中的观察值数量，d表示第二个变量的第二个组别中的观察值数量。
例如，假设我们正在研究吸烟和肺癌之间的关联性。
我们将吸烟作为主要变量（分为吸烟和非吸烟）和肺癌作为第二个变量（分为患肺癌和未患肺癌）。
交叉表的结果如下：患肺癌未患肺癌吸烟2030非吸烟1080在这种情况下，a=20，b=30，c=10，d=80。
将这些值代入OR计算公式，我们可以得到：OR=(20/30)/(10/80)=1.33/0.125=10.64以上计算结果表明，吸烟与肺癌之间存在着较强的关联性，OR值为10.64除了交叉表，我们还可以使用逻辑回归来计算OR值。
逻辑回归旨在确定两个变量之间的依赖关系，它还可以提供OR值作为结果的一部分。
roc曲线找临界值
roc曲线找临界值ROC曲线是评价分类模型性能的一种常用方法，它能够通过绘制真阳性率（True Positive Rate，TPR）和假阳性率（False Positive Rate，FPR）之间的关系曲线来评估模型的准确性和鲁棒性。
在实际应用中，寻找正确的临界值对于决策者非常重要，因为临界值将直接影响模型的分类结果。
下面将详细介绍如何使用ROC曲线寻找合适的临界值。
首先，我们需要了解ROC曲线的构成。
ROC曲线是通过不断变化分类模型的临界值（或称阈值），计算不同临界值下的TPR和FPR，然后将这些点通过连线连接起来得到的。
TPR是指分类正确的正样本数量除以所有正样本的数量，它衡量了模型识别正样本的能力；FPR是指分类错误的负样本数量除以所有负样本的数量，它衡量了模型将负样本错误分类为正样本的能力。
ROC曲线的横轴为FPR，纵轴为TPR。
接着，我们介绍如何根据ROC曲线找到合适的临界值。
ROC曲线上不同点对应于不同的临界值，而这些临界值反映了模型对正负样本的分类要求。
在ROC曲线上，靠近左上角的点表示模型的分类性能越好，而靠近右下角的点表示模型的分类性能越差。
因此，我们通常希望尽量选择靠近左上角的点对应的临界值作为我们的最终选择。
那么如何具体选择临界值呢？一种常用的方法是查找ROC曲线上最靠近左上角的点，即距离ROC曲线左上角最近的点。
这样选择的临界值将使得模型的真阳性率较高，同时假阳性率较低，从而实现了最优的分类效果。
当然，具体的选择还需根据问题的实际情况和决策者的需求来确定。
例如，某些场景下对于真阳性率和假阳性率的要求可能有所不同，需要根据实际情况对ROC曲线上的不同点进行权衡。
最后，需要强调的是，ROC曲线仅仅是评价模型性能的一种方法，选择合适的临界值并不是唯一的判断标准。
在实际应用中，还需要考虑到其他因素，如成本效益、业务需求等。
因此，在使用ROC曲线寻找临界值时，建议综合考虑多个因素，并在实践中不断调整和优化。
OR值
OR值OR值比值比、优势比是流行病学研究中病例对照研究中的一个常用指标。
指病例组中暴露人数与非暴露人数的比值除以对照组中暴露人数与非暴露人数的比值。
暴露病例组暴露组有 a b无 c dOR=(a/c)/(b/d)=ad/bc一、RR 分析性研究中暴露因素与发病的关联程度Doll和Hill从1970年至1974年随访观察英国医生的吸烟情况，得到如下资料：重度吸烟者为160／10万，非吸烟者为8／10万，所有英国医生为80／10万。
假设肺癌死亡率可反映肺癌发病率。
1.该研究属于什么类型的研究A.病例对照研究B.队列研究C.实验研究D.生态学研究E.随访研究2.与非吸烟者相比，重度吸烟者患肺癌的相对危险度是多少A.152B.90C.72D.20E.23.每年每十万人由于重度吸烟所至肺癌的特异危险度是多少A.152B.90C.72D.20E.24.该人群中由于吸烟所致肺癌的人群特异危险度百分比（PAR％）是多少A.152％B.90％C.72％D.20％E.2％[正确答案]：BDAB解题思路：1）此研究属于典型的队列研究。
队列研究。
是选择暴露及未暴露于某一因素的两组人群，追踪其各自的发病结局，比较两组发病结局的差异，从而判定暴露因素与疾病有无关联及关联大小的一种观察性研究。
2）相对危险度（RR）的计算公式是：设IE为暴露组的率（发病或死亡），Io为非暴露组的率（发病或死亡），则RR＝I E./Io本题中，与非吸烟者相比，重度吸烟者患肺癌的相对危险度是：RR＝160/8＝20 3）特异危险度（AR）的计算公式是：AR＝160-8＝152本题中，每年每十万人由于重度吸烟所至肺癌的特异危险度是：AR＝160-8＝152 4）人群特异危险度百分比（PAR％）的计算公式是：设It为全人群的率（发病或死亡），则：PAR％＝（It-Io）/It×100％本题中，英国全体医生由于吸烟所致肺癌的人群特异危险度百分比（PAR％）是：PAR％＝（80-8）/80×100％＝90％二、OR 病例对照研究中暴露因素与疾病的关联强度>1 暴露与疾病的危险度增加正相关<1 暴露与疾病的危险度减少负相关=1 暴露与疾病的危险度无关无相关三、计算比值比：病例对照研究中表示暴露与疾病之间关联强度的指标为比值比（odds ratio，OR），比值（odds）是指某事物发生的概率与不发生的概率之比。
roc曲线法参考值
roc曲线法参考值摘要：1.ROC曲线的基本概念和意义2.ROC曲线法的参考值及其意义3.如何在实际应用中使用ROC曲线法参考值4.总结：ROC曲线法在实际应用中的重要性正文：随着大数据和人工智能的迅猛发展，ROC曲线（接收者操作特征曲线）作为一种评估分类模型性能的重要方法，被广泛应用于各个领域。
ROC曲线描绘了真阳性率（TPR）与假阳性率（FPR）之间的关系。
在实际应用中，我们需要了解ROC曲线的一些参考值，以便更好地评估模型的性能。
1.ROC曲线的基本概念和意义ROC曲线是一个二维平面上的曲线，横坐标为FPR，纵坐标为TPR。
当FPR为0时，TPR达到最大值，即真正的阳性样本全部被正确识别；当FPR为1时，TPR为0，即所有的阳性样本都被误判为阴性。
在ROC曲线上，我们可以看到不同的分类阈值对应的TPR和FPR值。
通过分析ROC曲线，我们可以了解模型在不同阈值下的性能表现。
2.ROC曲线法的参考值及其意义在ROC曲线中，有几个重要的参考值：（1）AUC（Area Under Curve）：ROC曲线下的面积。
AUC值范围为0.5到1，其中0.5表示模型性能与随机猜测相同，1表示模型完全准确。
AUC值越高，说明模型的分类性能越好。
（2）TPR@FPR：在特定FPR下的TPR值。
例如，当我们说“*******”时，表示在FPR为0.1的情况下，模型能将多少真正的阳性样本正确识别。
（3）灵敏度与特异性：在ROC曲线上，灵敏度表示TPR，特异性表示1-FPR。
灵敏度越高，说明模型对阳性样本的识别能力越强；特异性越高，说明模型对阴性样本的区分能力越强。
3.如何在实际应用中使用ROC曲线法参考值在实际应用中，我们可以根据ROC曲线法的参考值来评估模型的性能，并选择合适的模型。
以下是一些建议：（1）比较不同模型的AUC值，选择AUC值较高的模型。
（2）根据具体场景设定目标FPR值，查找对应的TPR值，评估模型在该场景下的性能。
ORR的全测试总结
Nafion溶液为1ml稀释成50ml，溶剂乙醇，异丙醇，DMF等与催化剂材料有关催化剂墨水浓度一般为5mg ml，负载量不要超过400ug cm作为参照的贵金属催化剂负载量小于这个值，自行掌握，以一半居多电解液0.1M的KOH，分别测试N2充满的CV，O2充满的CV和LSV。
N2 CV活化，活化圈数自己实验掌握，扫速为100mV，电压窗口略小于或等于CV测试窗口。
N2 CV测试，电压窗口与参比电极有关，一般要换算成标准氢电极RHE，换算公式依据能斯特方程：E(RHE) = E(SCE) + 0.0591pH + 0.24 对于0.1M KOH是E(SCE)+1.0083E(RHE) = E(NHE) + 0.0591pHE(NHE) = E(Ag/AgCl) + 0.197，也有+ 0.21的，这里有疑问饱和甘汞电极SCE，一般氢电极NHE对于SCE的CV测试参数一般画图的时候画到-0.8，转换到RHE的时候范围是0.2到1.2，因为氧气还原和氧化的平衡电位为1.23V，ORR的过电位就是比这个值的部分小的部分，过电位越小，能量转换效率越高因此对于ORR就是电位，无论起始还是半波都是越正越好O2 CV测试，参数跟N2一样O2 LSV测试参数测试从0.2扫到-1因为电极上发生的是氧还原反应，电位从正到负是还原过程稳定性测试有两种，一种是测i-t曲线，电位选择发生极限扩散后的电位，对于SCE一般-0.3或者-0.4，时间一般要数万秒，另一种是循环几千圈CV后测LSV转移电子数的测定也有两种方法一种是利用K-L方程，这里引申一下解析K-L方程首先是Levich方程即L方程i是极限扩散电流，注意这个不是实际测得的极限扩散部分电流，A是电极几何面积，D为扩散系数，v为粘度系数，C为浓度，w为角速度，n为转移电子数这里有时直接用电流密度j，那么方程中就去除面积A另外这里的系数0.62，对应角速度w，单位为rad/s，而有时系数为0.2，对应转数N，单位为r/min，换算公式w=2pai*N或者w=pai*N/30，跟单位有关但是实际测试情况为Koutecky-Levich方程，即K-L方程这里的ik为无任何传质作用时的电流，也就是动力学控制电流，实际测试极限扩散部分的电流是这个电流和理论极限扩散电流共同组成的因此求算转移电子数是极限扩散电流的倒数对角速度平方根倒数作图，得到的斜率除去常数，剩下的就是n了另外这个ik动力学控制电流也是评估材料活性的标准之一，相对测试的极限扩散电流，这个电流更为权威，具体方法也是根据K-L方程得到这里J是当前电压的测试电流密度，Jd为极限扩散电流密度，注意这里不是很清楚，不知道是用的测定的值还是通过转移电子数计算得到的值。
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Nafion 溶液为1ml 稀释成50ml ，溶剂乙醇，异丙醇，DMF 等与催化剂材料有关催化剂墨水浓度一般为5mg ml ，负载量不要超过400ug cm作为参照的贵金属催化剂负载量小于这个值，自行掌握，以一半居多电解液0.1M 的KOH ，分别测试N2充满的CV ，O2充满的CV 和LSV 。
N2 CV 活化，活化圈数自己实验掌握，扫速为100mV ，电压窗口略小于或等于CV 测试窗口。
N2 CV 测试，电压窗口与参比电极有关，一般要换算成标准氢电极RHE ，换算公式依据能斯特方程：E(RHE) = E(SCE) + 0.0591pH + 0.24 对于0.1M KOH 是E(SCE)+1.0083E(RHE) = E(NHE) + 0.0591pHE(NHE) = E(Ag/AgCl) + 0.197，也有+ 0.21的，这里有疑问饱和甘汞电极SCE ，一般氢电极NHE 对于SCE 的CV测试参数一般画图的时候画到-0.8，转换到RHE 的时候范围是0.2到1.2，因为氧气还原和氧化的平衡电位为1.23V ，ORR 的过电位就是比这个值的部分小的部分，过电位越小，能量转换效率越高因此对于ORR 就是电位，无论起始还是半波都是越正越好O2 CV 测试，参数跟N2一样O2 LSV 测试参数测试从0.2扫到-1因为电极上发生的是氧还原反应，电位从正到负是还原过程稳定性测试有两种，一种是测i-t 曲线，电位选择发生极限扩散后的电位，对于SCE 一般-0.3或者-0.4，时间一般要数万秒，另一种是循环几千圈CV 后测LSV 转移电子数的测定也有两种方法一种是利用K-L 方程，这里引申一下解析K-L 方程首先是Levich 方程即L方程i 是极限扩散电流，注意这个不是实际测得的极限扩散部分电流，A 是电极几何面积，D 为扩散系数，v 为粘度系数，C 为浓度，w 为角速度，n 为转移电子数这里有时直接用电流密度j ，那么方程中就去除面积A另外这里的系数0.62，对应角速度w ，单位为rad/s ，而有时系数为0.2，对应转数N ，单位为r/min ，换算公式w=2pai*N 或者w=pai*N/30，跟单位有关但是实际测试情况为Koutecky-Levich 方程，即K-L方程这里的ik 为无任何传质作用时的电流，也就是动力学控制电流，实际测试极限扩散部分的电流是这个电流和理论极限扩散电流共同组成的因此求算转移电子数是极限扩散电流的倒数对角速度平方根倒数作图，得到的斜率除去常数，剩下的就是n 了另外这个ik 动力学控制电流也是评估材料活性的标准之一，相对测试的极限扩散电流，这个电流更为权威，具体方法也是根据K-L方程得到这里J 是当前电压的测试电流密度，Jd 为极限扩散电流密度，注意这里不是很清楚，不知道是用的测定的值还是通过转移电子数计算得到的值。
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常见OTDR测试曲线解析
一、正常曲线
一般为正常曲线图， A 为盲区， B 为测试末端反射峰。
测试曲线为倾斜的，随着距离的曾长，总损耗会越来越大。
用总损耗（ dB ）除以总距离（ Km ）就是该段纤芯的平均损耗（ dB/Km ）。
二、光纤存在跳接点
中间多了一个反射峰，因为很有可能中间是一个跳接点，现城域网光缆中，比较常见。
如：现主干光缆由汇接局至光缆交接箱，当有需求时，需由光交接箱布放光缆至用户端，光交接箱就需跳纤联接，所以在测试这样的纤芯时，就会出现像图中这样的曲线图。
当然也会有例外的情况，总之，能够出现反射峰，很多情况是因为末端的光纤端面是平整光滑的。
端面越平整，反射峰越高。
例如在一次中断割接当中，当光缆砍断以后，测试的曲线应该如光路存在断点图所示，但当你再测试时，在原来的断点位置出现反射峰的话，那说明现场的抢修人员很有可能已经把该纤芯的端面做好了。
三、异常情况
出现图中这种情况，有可能是仪表的尾纤没有插好，或者光脉冲根本打不出去，再有就是断点位置比较进，所使用的距离、脉冲设置又比较大，看起来就像光没有打出去一样。
出现这种情况， 1、要检查尾纤连接情况； 2 、就是把 OTDR 的设置改一下，把距离、脉冲调到最小，如果还是这种情况的话，可以判断： 1、尾纤有问题； 2、 OTDR 上的识配器问题； 3、断点十分近， OTDR 不足以测试出距离来。
如果是尾纤问题，只要换一根尾纤就知道，不行的话就要试着擦洗识配器，或就近查看纤芯了。
四、非反射事件
1、这种情况比较多见，曲线中间出现一个明显的台阶，多数为该纤芯打折，弯曲过
小，受到外界损伤等因素，多为故障点。
2、若光纤模式、折射率不一样，接续时也会出现此情况，常见光纤G651光纤（标准单模光纤，B1光缆），G653光纤（色散位移光纤，B2光缆）。
造成这种现象的原因是由于接头两侧光纤的背向散射系数不一样，接头后光纤背向散射系数大于前段光纤背向散射系数，而从另一端测则情况正好相反，折射率不同也有可能产生增益现象。
所以要想避免这种情况，只要用双向测试法就可以了。
五、光纤存在断点
这种情况一定要引起注意！曲线在末端没有任何反射峰就掉下去了，分析：1如果知道纤芯原来的距离，1、在没有到达纤芯原来的距离，曲线就掉下去了，这说明光纤在曲线掉下去的地方断了，或者也有可能是光纤在那里打了个折；2、若是使用中的光缆且已达到纤芯原来的距离，有可能是尾纤损坏，需至用户端检查。
应用：1、在长距线路查障时，我们常用这个方法，将光纤接续箱内把不确定的纤芯打折，然后测试人员利用 OTDR 打时实监测，对照两次距离判断故障位置。
2、在下线时，可对光纤打折判断光纤纤号，防止误中断。
六、测试距离过长
这种情况是出现在测试长距离的纤芯时， OTDR 所不能打到的距离所产生的情况，或者是距离、脉冲设置过小所产生的情况。
如果出现这种情况， OTDR 的距离、脉冲又比较小的话，就要把距离、脉冲调大，以达到全段测试的目的，稍微加长测试时间也是一种办法。
七、典型环测轨迹
标准环测轨迹
1、A纤跳纤
2、A纤熔接点
3、机房环纤
4、B纤熔接点
5、B纤跳纤
6、B纤尾纤
结论：1、事件5处光纤活动连接器连接不良，即B纤跳纤连接不良，衰耗较大，需查修
2、事件2处弯曲直径过小，光不再遵循全反射，而是有以部分从纤衣出射，造成轨迹图中散射曲线的突然跌落，事件5处也同样情况，可能为光缆受伤或接续不良，需查修。