ROC-analyse (Receiver Operating Characteristic)
ROC-analyse evaluerer, hvor godt en kontinuerlig eller ordinal testvariabel diskriminerer mellem to binære udfaldsklasser. Ved at plotte den sande positivrate (sensitivitet) mod den falske positivrate (1 − specificitet) på tværs af alle beslutningstærskler, producerer den en kurve, hvis areal under kurven (AUC) kvantificerer den samlede diskriminerende styrke, varierende fra 0,5 (tilfældighed) til 1,0 (perfekt diskrimination).
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Receiver Operating Characteristic Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/da/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.
- DiskriminantanalyseStatistik↔ compare
- EffektstørrelsesanalyseStatistik↔ compare
- Kendalls Tau rangkorrelationStatistik↔ compare
- Følsomhed og specificitetForskningsstatistik↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →