auc曲线下面积怎么计算 药时曲线(AUC)是什么？
药时曲线(AUC)是什么？
药物-时间曲线下的面积（AUC）是由坐标轴和药物-时间曲线包围的面积，它反映了进入体循环的药物的相对数量。
血浆浓度曲线时间轴周围的区域。该参数是评价药物吸收程度的重要指标，反映了体内药物暴露的特点。
在药代动力学研究中，由于血药浓度只能观察到一定的时间点t，AUC有两个表达式：AUC（0-t）和AUC（0-∞）。前者用梯形面积法计算，后者用AUC（0-∞）=AUC（0-t）终点浓度/终点消除率计算。
血药浓度-时间曲线，简称药时曲线，是指血药浓度随时间变化的动态过程。以血药浓度为纵坐标，时间为横坐标绘制曲线。
AUC记算公式是？
Auc0→t采用梯形法计算；Auc0→∞采用以下公式计算：Auc0→∞=Auc0→t CT/λZ（t为最后一次可测血液浓度的采样时间；CT为最后一次可测样本的浓度；λZ是从对数血药浓度-时间曲线末端的线性部分获得的末端消除速率常数）；T1/2是从浓度-时间曲线的末端相计算的（T1/2=0.693/λZ）。Cmax和Tmax均表示为测量值。
如何在excel中计算auc面积？
实现思路如下：
AUC（曲线下面积）定义为ROC曲线下的面积。显然，这个面积的值不会大于1。因为ROC曲线通常在y=x线上，AUC在0.5到1之间。
使用AUC值作为评价标准，因为ROC曲线不能清楚地表明哪个分类器更好。作为一个数值，AUC越大的分类器效果越好。
首先，AUC值是一个概率值。当随机选择正样本和负样本时，当前分类算法根据计算出的得分值将正样本排在负样本前面的概率为AUC值。当然，AUC值越大，当前的分类算法将正样本排在负样本前面的可能性就越大，也就是说，它可以更好地分类。
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