药理学***c名词解释
AUC给药后以血药浓度为纵坐标，以时间为横坐标所得曲线下的面积。通常可用积分法或梯形法求得。
AUC=药物浓度x时间，具有线性动力学特点的药物，AUC值与剂量成正比，因面用ALC，所以AUC可以表示服用某一剂量药物后一定时间内药物吸收入血的相对分量。还可通过比较血管外途径与静脉注射给药的AUC来确定该药的吸收分数。
血药浓度
为了做到合理用药，科学家们做了大量实验，发现这样一个有意义的现象：不同的人，其有效的药物剂量变动很大，但是其安全有效的血药浓度变动却较小。一般不过1倍左右。当血药浓度大于安全有效范围，其毒副作用和表现及其程度在不同病人身上变动也较小。
再举苯妥英钠的例子，该药的安全有效血浓度范围在几乎所有病人均为10～20毫克/升。同样当苯妥英钠的血浓度超过安全范围，几乎所有病人都出现中毒反应。当血药浓度为20～30毫克/升时，病人则出现精神异常现象。
矿机AUC是什么意思？
就是下图这样一个东西，USB接口的挖矿用的计算设备。用专用软件驱动进行挖矿机计算。
不过..其实这玩意的算力很差的。
***c是什么意思?
***c时间－浓度曲线下面积；时间浓度曲线下面积；曲线下面积；药时曲线下面积；鉴权中心。
Estimation of AUC of CsA in Renal Transplant Recipients by LSS.
LSS法估算肾移植患者口服环孢素的药时曲线下面积。
The results indicated that there was a faster absorption and higher pla***a concentration in effervescent tablets but the AUC of two formulations is similar.
结果表明，内含赖氨酸的布洛芬泡腾片，比颗粒剂具有较快的吸收速率和较高的血浆峰浓度，但二者的药时曲线下面积基本相等。
The average AUC value of four modes was 0.942 model.
四个模型的平均AUC值为0.942。
Preliminary Study on Preparation Method of Spherical AUC Crystal.
制备近似球形AUC结晶的初步研究。
***c是指什么
***c被定义为roc曲线下的面积。
这个面积的数值不会大于1，又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间，AUC越接近1.0，检测方法真实性越高;等于0.5时，则真实性***，无应用价值。
我们往往使用AUC值作为模型的评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好。
统计里面，评价指数C-index和AUC的区别
其实指数C-index和AUC是差不多的，针对二分类 lo_go_is_tic 回归的 C-in_dex 等价于 ROC 曲线下面积AUC。C-index，英文名全称concordance index，中文里有人翻译成一致性指数，最早是由范德堡大学（Vanderbilt University）生物统计教教授Frank E Harrell Jr 1996年提出，主要用于计算生存分析中的COX模型预测值与真实之间的区分度（discrimination），AUC 主要反映二分类 lo_gis_tic 回归模型的预测能力，但 C-in_dex 可以评价各种模型预测结果的准确性，可以简单这样理解：C-in_dex 是 AUC 的扩展，AUC 是 C-in_dex 的一种特殊情况。
拓展资料：
1、一般评价模型的好坏主要有两个方面，一是模型的拟合优度（Goodness of Fit)，常见的评价指标主要有R方、-2logL、AIC、BIC等；另外一个是模型的预测精度，顾名思义就是模型的真实值与预测值之间差别大小，均方误差，相对误差等。在临床应用上更注重预测精度，建模的主要目的是用于预测，而C-index它就属于模型评价指标中的预测精度。
2、C-in_dex 是一个可以用于判断各种模型区分能力的指标。针对二分类 lo_gis_tic 回归模型，C-in_dex 可简化为：某疾病病人的预测患病概率大于对照的预测患病概率的可能性。C-index在0.5-1之间（任意配对随机情况下一致与不一致刚好是0.5的概率）。0.5为完全不一致，说明该模型没有预测作用，1为完全一致，说明该模型预测结果与实际完全一致。一般情况下C-index在0.50-0.70为准确度较低：在0.71-0.90之间为准确度中等；而高于0.90则为高准确度。
3、AUC指标是临床研究中最常用的评价指标，其有数主要体现为：
(1)对样本是否均衡并不敏感，允许实际阳性、阴性个案数差距较大。
(2) 不需要提前设定阈值，而是通过遍历阈值的方式来达到整体的评估效果。
定义AUC值为ROC曲线右下方几何面积，取值范围为0到1，在实际建模过程中，根据AUC值所处范围可大致判断模型的泛化能力强弱：一般情况下AUC在0.50-0.70为准确度较低；在0.71-0.90之间为准确度中等；而高于0.90则为高准确度。
AUC是什么意思
1、AUC被定义为ROC曲线下的面积。往往使用AUC值作为模型的评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好。
其中，ROC曲线全称为受试者工作特征曲线 ，它是根据一系列不同的二分类方式，以真阳性率感为纵坐标，假阳性率为横坐标绘制的曲线。
AUC就是衡量学习器优劣的一种性能指标。从定义可知，AUC可通过对ROC曲线下各部分的面积求和而得。
2、AUC面积的意义：AUC是衡量二分类模型优劣的一种评价指标，表示预测的正例排在负例前面的概率。
扩展资料：
AUC相关含义：
1、AUC是GSM系统的安全性管理单元，存储用以保护移动用户通信不受侵犯的必要信息。AUC一般与HLR合置在一起，在HLR/AUC内部，AUC数据作为部分数据表存在。
2、AUC是一个定位中高端的高品质3C数码产品配件品牌，产品追求高品质同时具备时尚个性气息。AUC是深圳市宝悦科技有限公司所持有的商标。
公司以原创设计原则主，同时也会改善其他的设计，公司始终注重产品质量，发展品牌，是AUC品牌有别于行业其它品牌的发展策略。公司总部设立在于创意之都深圳，并相继在香港、英国、新加坡、马来西亚等开设分公司及办事处。
参考资料来源：百度百科-AUC（ROC曲线下方的面积大小）
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