如何计算 R 中加权 auc 的置信区间

Question

早安，

我才两个月才开始用R，所以经验还不多。 如果我不能正确解释，我很抱歉。

我在复杂的样本设计上遇到了麻烦。

我找不到如何计算加权 auc 的置信区间。

一开始做不了ROC曲线，后来发现这篇文章：How to make ROC Curves with survey objects

然后我找到了如何在这个中做 AUC：https://rdrr.io/cran/WeightedROC/f/inst/doc/Definition.pdf#:~:text=weighted%20ROC%20curve%20is% 20drawn%20by%20plotting%20FPR%28%1C%29,1%29%20w%20%3C-%20c%281%2C%201%2C%201%2C%204%2C%205%29

我的数据无法共享，所以没有真实的例子。

使用上面链接中的 roc 曲线示例，我基本上是用我的数据做的：

Model3 = svyglm(factor(score) ~ factor(BMI), family=quasibinomial, psurvey)

总结（Model3）

工作组<- WeightedROC(fitted(Model3), Model3$y, weights(psurvey))

图书馆（ggplot2）

ggplot() + geom_path(aes(FPR, TPR), data=wg) + coord_equal()

加权AUC(wg)

我试图搜索如何计算加权 auc 和截止值的置信区间，但我找不到它。

有人知道代码吗？

非常感谢。