{"id":2041,"date":"2023-07-23T23:29:33","date_gmt":"2023-07-23T23:29:33","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/curva-de-rocha-excel\/"},"modified":"2023-07-23T23:29:33","modified_gmt":"2023-07-23T23:29:33","slug":"curva-de-rocha-excel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/curva-de-rocha-excel\/","title":{"rendered":"Como criar uma curva roc no excel (passo a passo)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/regressao-logistica-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">A regress\u00e3o log\u00edstica<\/a> \u00e9 um m\u00e9todo estat\u00edstico que usamos para ajustar um modelo de regress\u00e3o quando a vari\u00e1vel de resposta \u00e9 bin\u00e1ria. Para avaliar qu\u00e3o bem um modelo de regress\u00e3o log\u00edstica se ajusta a um conjunto de dados, podemos observar as duas m\u00e9tricas a seguir:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sensibilidade:<\/strong> probabilidade de o modelo prever um resultado positivo para uma observa\u00e7\u00e3o quando o resultado \u00e9 realmente positivo. Isso tamb\u00e9m \u00e9 chamado de \u201ctaxa positiva verdadeira\u201d.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Especificidade:<\/strong> a probabilidade de o modelo prever um resultado negativo para uma observa\u00e7\u00e3o quando o resultado \u00e9 realmente negativo. Isso tamb\u00e9m \u00e9 chamado de \u201ctaxa verdadeiramente negativa\u201d.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Uma maneira de visualizar essas duas medi\u00e7\u00f5es \u00e9 criar uma <strong>curva ROC<\/strong> , que significa curva \u201ccaracter\u00edstica operacional do receptor\u201d. Este \u00e9 um gr\u00e1fico que mostra a sensibilidade e especificidade de um modelo de regress\u00e3o log\u00edstica.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">O exemplo passo a passo a seguir mostra como criar e interpretar uma curva ROC no Excel.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Passo 1: Insira os dados<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Vamos come\u00e7ar inserindo alguns dados brutos:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-19089 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/roc1.png\" alt=\"\" width=\"409\" height=\"398\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Etapa 2: calcular dados cumulativos<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ent\u00e3o vamos usar a seguinte f\u00f3rmula para calcular os valores cumulativos para as categorias Aprovado e Reprovado:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Valores cumulativos de sucesso: <strong>=SUM($B$3:B3)<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Valores cumulativos de falha: <strong>=SUM($C$3:C3)<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Em seguida, copiaremos e colaremos essas f\u00f3rmulas em cada c\u00e9lula da coluna D e da coluna E:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-19090 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/roc2.png\" alt=\"\" width=\"462\" height=\"421\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Etapa 3: Calcular a taxa de falsos positivos e a taxa de verdadeiros positivos<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">A seguir, calcularemos a taxa de falsos positivos (FPR), a taxa de verdadeiros positivos (TPR) e a \u00e1rea sob a curva (AUC) usando as seguintes f\u00f3rmulas:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">FPR: <strong>=1-D3\/$D$14<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">TPR: <strong>=1-E3\/$E$14<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">ASC: <strong>=(F3-F4)*G3<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Em seguida, copiaremos e colaremos essas f\u00f3rmulas em cada c\u00e9lula das colunas F, G e H:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-19091 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/roc3.png\" alt=\"\" width=\"566\" height=\"427\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passo 4: Crie a curva ROC<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Para criar a curva ROC, iremos destacar cada valor no intervalo <strong>F3:G14<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">A seguir, clicaremos na guia <strong>Inserir<\/strong> na faixa superior e, em seguida, clicaremos em <strong>Inserir Dispers\u00e3o (X, Y)<\/strong> para criar o seguinte caminho:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-19092\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/roc4.png\" alt=\"Curva ROC no Excel\" width=\"624\" height=\"516\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Etapa 5: Calcule a AUC<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Quanto mais pr\u00f3xima a curva estiver do canto superior esquerdo do gr\u00e1fico, melhor o modelo ser\u00e1 capaz de classificar os dados em categorias.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Como podemos ver no gr\u00e1fico acima, este modelo de regress\u00e3o log\u00edstica faz um \u00f3timo trabalho ao classificar os dados em categorias.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Para quantificar isso, podemos calcular a AUC (\u00e1rea sob a curva), que nos diz quanto do gr\u00e1fico est\u00e1 sob a curva.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Quanto mais pr\u00f3ximo o AUC estiver de 1, melhor ser\u00e1 o modelo. Um modelo com AUC igual a 0,5 n\u00e3o \u00e9 melhor do que um modelo que faz classifica\u00e7\u00f5es aleat\u00f3rias.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Para calcular a AUC da curva, podemos simplesmente somar todos os valores da coluna H:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-19093 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/roc5.png\" alt=\"Calcule AUC no Excel\" width=\"580\" height=\"480\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">A AUC acaba sendo <strong>0,802662<\/strong> . Este valor \u00e9 bastante elevado, indicando que o modelo faz um bom trabalho ao classificar os dados nas categorias \u201cAprovado\u201d e \u201cReprovado\u201d.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Recursos adicionais<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Os tutoriais a seguir explicam como criar outros gr\u00e1ficos comuns no Excel:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/cdf-no-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Como plotar um CDF no Excel<\/a><br \/> Como criar uma curva de sobreviv\u00eancia no Excel<br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/estatisticas-de-controle-de-processo-do-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Como criar um gr\u00e1fico de controle estat\u00edstico de processo no Excel<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A regress\u00e3o log\u00edstica \u00e9 um m\u00e9todo estat\u00edstico que usamos para ajustar um modelo de regress\u00e3o quando a vari\u00e1vel de resposta \u00e9 bin\u00e1ria. 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