本人关于重抽样的文章也陆陆续续写了6-7篇，各种类型的都写了一点，本篇文章不在计划内，本来不打算写了。 但是有些粉丝私信我，觉得使用sample函数重抽样不怎么正规，感觉不是真正的重抽样，要使用boot包才正规，看起来有面子。其实sample函数是R里面最基本的抽样函数，我们很多重要的R包如rms包、proc包都是使用它来重抽样的，sample函数抽样非常简单，而且灵活，等会进行演示。还有些朋友把文章《Boot重抽样获取logistic回归内部验证AUC可信区间》和文章《Boot重抽样获取logistic回归模内部验证AUC并绘制带可信区间的重抽样ROC曲线》搞混了，这两个文章其实抽样还是有点不同的，不能把第一个的方法直接放进第二个里面去，要使用第二个的方法进行取值并绘图（2个同时进行）。 下面我们直接开始，我准备结合上两篇介绍2种方法使用sample函数和boot包分别进行重抽样并绘制roc曲线，并进行比较，算是对本内容的一个总结把。 先说结论，下图是sample函数和boot包分别绘制的重抽样曲线图，boot置信区间稍微宽一点，其他都差不多。 下面我们就正式进入主题，先做sample函数的，先导入数据和R包