R语言如何计算cutoff值 约登指数 临界值敏感度 特异度 准确度 LRP LRN诊断比值比 阳性预测值 阴性预测值：f1 - lrm分组 ~ 指压诱发实验阳性 + Ba + 小漏斗 + 肛提肌损伤 x=T y=T data = traintest_prob - predictf1 newdata =test type = fittedrocobj - roc

Cutoff值：ROC曲线的最佳阈值，可以通过使用“coords”函数找到。例如，cutoff <- coords(rocobj, "best", ret="threshold")

约登指数：可以使用“rocobj$auc”计算。

临界值：可以通过使用“coords”函数找到。例如，critical <- coords(rocobj, "critical", ret="threshold")

敏感度：可以使用“rocobj$sensitivities”计算。

特异度：可以使用“rocobj$specificities”计算。

准确度：可以使用“rocobj$accuracy”计算。

LRP：可以使用“rocobj$LR.positive”计算。

LRN：可以使用“rocobj$LR.negative”计算。

诊断比值比：可以使用“rocobj$LR”计算。

阳性预测值：可以使用“rocobj$ppv”计算。

阴性预测值：可以使用“rocobj$npv”计算。