Hypothesis testClassical statistics

Анализ на ROC (Receiver Operating Characteristic)

Анализът на ROC оценява доколко добре непрекъсната или порядъчна тестова променлива разграничава между два бинарни класа на изхода. Чрез изобразяване на степента на истински положителни резултати (чувствителност) спрямо степента на фалшиво положителни резултати (1 − специфичност) при всички прагови стойности на решението, той генерира крива, чиято площ под кривата (AUC) количествено определя общата разграничителна способност, варираща от 0.5 (случайност) до 1.0 (перфектна дискриминация).

Приложете с StatMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Източници

  1. 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
  2. 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

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Receiver Operating Characteristic Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/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.

Compare side by side

Цитиран в

ScholarGateROC analysis (Receiver Operating Characteristic Analysis). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/statistics/roc-analysis · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026