时间序列中多个样本的r AUC

Question

我想为多个样本的时间序列计算曲线下的面积。数据类型POSIXlt的时间变量

我的数据是这样设置的

day = c(rep(1, 4), rep(2,4))
time = c("2016-11-10 11:40:42", 
     "2016-11-10 11:45:42", 
     "2016-11-10 11:50:42", 
     "2016-11-10 11:55:42", 
     "2016-11-11 11:40:42", 
     "2016-11-11 11:45:42", 
     "2016-11-11 11:50:42", 
     "2016-11-11 11:55:42")
time = as.POSIXlt(time)
value = runif(8, min=4, max=20)
combined = data.frame(day, time, value)

  day                time     value
1   1 2016-11-10 11:40:42 10.726758
2   1 2016-11-10 11:45:42 14.123989
3   1 2016-11-10 11:50:42 12.145620
4   1 2016-11-10 11:55:42  7.254183
5   2 2016-11-11 11:40:42  8.385879
6   2 2016-11-11 11:45:42 16.411480
7   2 2016-11-11 11:50:42  4.640858
8   2 2016-11-11 11:55:42 17.300498

我想计算的AUC每一天的系列。我有一个很大的数据集与五月份的数据。时间已经按顺序排列(这是五月份的连续测量)。

理想情况下，我希望输出如下：

day  AUC 
1    x
2    x        
etc....  

任何帮助都很感激。

Answer 1

你有预测和结果吗？我生成了一个假设您缺少这些列的示例。

# install.packages("ModelMetrics")
library(ModelMetrics)
library(dplyr)

day = c(rep(1, 4), rep(2,4),)
time = c("2016-11-10 11:40:42", 
     "2016-11-10 11:45:42", 
     "2016-11-10 11:50:42", 
     "2016-11-10 11:55:42", 
     "2016-11-11 11:40:42", 
     "2016-11-11 11:45:42", 
     "2016-11-11 11:50:42", 
     "2016-11-11 11:55:42")
time = as.POSIXlt(time)
outcome = as.numeric(runif(8, min=0, max=1) > .5)
predictions = runif(8, min=0, max=1)
combined = data.frame(day, time, outcome, predictions)

combined %>%
  group_by(day) %>%
  summarise(
    Predictions = n()
    ,AUCs = auc(outcome, predictions)
  )

Answer 2

我不知道你是想计算一天的平均数，还是计算一天的总和.但您可以将此代码更改为您自己的需要：

df$day <- as.Date(df$day)

df %>% 
  group_by(day) %>% 
    summarise(AUC = mean(value))