Hypothesis testClassical statistics

ניתוח ROC (Receiver Operating Characteristic)

ניתוח ROC מעריך עד כמה משתנה מבחן רציף או סודר מבחין בין שתי קבוצות תוצאה בינאריות. על ידי מיפוי שיעור החיוביים האמיתיים (רגישות) כנגד שיעור החיוביים השגויים (1 − סגוליות) על פני כל ספי ההחלטה, הוא מייצר עקומה ששטחה מתחת לעקומה (AUC) מכמת את כוח ההבחנה הכולל, בטווח שבין 0.5 (ניחוש אקראי) ל-1.0 (הבחנה מושלמת).

יישום עם StatMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

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

מאוזכר על ידי

ScholarGateROC analysis (Receiver Operating Characteristic Analysis). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/statistics/roc-analysis · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026