Hypothesis testClassical statistics
تحليل منحنى خاصية تشغيل المستقبل (ROC)
يقيم تحليل منحنى خاصية تشغيل المستقبل (ROC) مدى قدرة متغير اختبار مستمر أو ترتيبي على التمييز بين فئتين ثنائيتين للنتائج. من خلال رسم معدل الإيجابيات الحقيقية (الحساسية) مقابل معدل الإيجابيات الخاطئة (1 - النوعية) عبر جميع عتبات القرار، فإنه ينتج منحنى يُقدّر مجاله تحت المنحنى (AUC) قوته التمييزية الإجمالية، والتي تتراوح من 0.5 (الصدفة) إلى 1.0 (التمييز المثالي).
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Hanley, J. A., & McNeil, B. J. (1982). The meaning and use of the area under a receiver operating characteristic (ROC) curve. Radiology, 143(1), 29–36. DOI: 10.1148/radiology.143.1.7063747 ↗
- Zweig, M. H., & Campbell, G. (1993). Receiver-operating characteristic (ROC) plots: a fundamental evaluation tool in clinical medicine. Clinical Chemistry, 39(4), 561–577. DOI: 10.1093/clinchem/39.4.561 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Receiver Operating Characteristic Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/statistics/roc-analysis
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- تحليل التمييزالإحصاء↔ compare
- تحليل حجم التأثيرالإحصاء↔ compare
- ارتباط الرتبة تاو كندالالإحصاء↔ compare
- الحساسية والنوعيةإحصاء البحث↔ compare