最新!上海交通大学蒙国宇/吴更开发数学模型,对上海市的新冠肺炎疫情进行...
模型应用价值蒙国宇团队及吴更团队利用模型对上海的疫情进行分析，预测的总病例数以及拐点到来时间将有助于政府对疫情扩散做出判断 ，并依此调整政策。此模型也可应用于其他地区 ，帮助当地了解疫情在未来将会如何发展，为我国抗击新冠肺炎疫情注入冷静和信心 。
咖啡狗学临床研究系列-ROC曲线基础知识篇
〖壹〗、咖啡狗学临床研究系列-ROC曲线基础知识篇定义 受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve ，简称ROC曲线）是一种评估分类方法/模型检测效能的重要工具 。
〖贰〗 、咖啡狗解读：发展好坏与时间和发展温度都有重要关系。从不同曲线可以看出 ，蓝色和红色曲线的ROR在一爆后都有钩起来，这是发展阶段不想看到的 ，且4分钟以后ROR偏低 。红色曲线和蓝色曲线相比黄色曲线有更高回温点 ，黄色曲线看起来更抖，ROR呈递减状态 ，是比较理想的烘焙曲线 。
〖叁〗 、咖啡因其实就是一种植物毒素 ，是咖啡树为了防御动物来吃自己而采用的武器。根据Provet的研究，咖啡因对狗狗的致死性浓度是每公斤150mg，一杯咖啡中的咖啡因可能有70mg-140mg 。少量摄入咖啡不至于致命 ，但要注意宠物的胃肠道的问题 。
如何从数据中洞悉“疫情 ”的趋势?
判断方法：当疑似病例曲线持续下降时 ，说明疫情的扩散趋势得到控制，最后的胜利就离我们不远了。
数据收集与总结：收集上海疫情的相关数据 ，包括每天新增确诊病例数、累计确诊病例数 、治愈病例数 、死亡病例数等 。总结数据 ，确保数据的完整性和准确性，对缺失或异常数据进行处理 。总量分析：通过绘制累计确诊病例数的趋势图 ，观察疫情的整体发展态势。
知心是比较高境界：知心之交超越利益与形式 ，体现为困境中的支持、成功时的分享，以及无需多言的默契。现实意义：在快节奏的现代社会 ，人们常因忙碌忽略深度情感联结 。孟子之言提醒我们 ，珍惜真诚关系，主动投入时间经营信任 ，方能收获持久温暖 。
第一季度牛津和标准普尔预测中国经济将在第三季度从疫情中恢复 ，而二季度恢复得不错。不过经济恢复情况是分化的，武汉 、北京 、天津等地的购物中心月均客流，直到2020年6月仍未达到同期正常水平 。
使用SPSS做ROC曲线分析,概念和案例
〖壹〗、ROC曲线是以真阳性率（灵敏度）为纵坐标 ，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线 。其自变量（检验项目）一般为连续性变量 ，因变量（金标准）一般为二分类变量。
〖贰〗 、SPSSMAX详细解析ROC曲线处理方法ROC曲线是评估二分类模型性能的强大工具，通过图形展示灵敏度（真阳性率）与特异度（假阳性率）的关系 ，AUC（Area Under the Curve）的大小直接反映模型性能 ，接近1表示模型效果优异 。ROC曲线在医学诊断 、机器学习等领域广泛应用，帮助我们确定最佳分类界值并评估模型准确性 。
〖叁〗、ROC曲线案例分析 以下是一个具体的ROC曲线案例分析 ，展示了如何使用SPSS进行ROC分析并解读结果。
〖肆〗、使用ROC方法计算阳性判断值软件选取：有很多软件以及R语言都可以做ROC曲线并计算阳性判断值 ，也可通过学习视频《R语言快速绘制ROC曲线》了解R语言操作方法，以下介绍用SPSS绘制ROC曲线并找到截断值的方法 。SPSS绘制ROC曲线步骤选取功能：选取Analyze→ROC Curve… 。
〖伍〗 、在做决策时 ，ROC分析能不受成本／效益的影响 ，给出客观中立的建议。ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的，用来侦测战场上的敌军载具（飞机 、船舰） ，也就是信号检测理论 。之后很快就被引入了心理学来进行信号的知觉检测 。
〖陆〗、学习资源推荐： 对于初学者 ，推荐学习《Python机器学习原理与算法实现》和《Python数据科学应用从入门到精通》这两本书，前者深入算法原理，后者更注重应用和概念讲解 ，适合零基础学习者。 如果想要了解SPSS在商业建模中的应用 ，可以学习《SPSS统计分析商用建模与综合案例精解》这本书。
