ScholarGate
Assistente
Hypothesis testClassical statistics

Analisi ROC Robusta

L'analisi ROC robusta valuta l'accuratezza diagnostica di un biomarcatore continuo o ordinale nel distinguere tra due gruppi (es. malati vs. sani) proteggendo dagli effetti distorsivi di valori anomali, non normalità o violazioni della distribuzione che possono distorcere le stime ROC parametriche standard e gli intervalli di confidenza dell'AUC.

Applica con StatMindIn arrivoVideoIn arrivoDownload slides

Leggi il metodo completo

Riservato ai membri

Accedi con un account gratuito per leggere questa sezione.

Accedi

Method map

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

Fonti

  1. Pepe, M. S. (2000). An interpretation for the ROC curve and inference using GLM procedures. Biometrics, 56(2), 352–359. DOI: 10.1111/j.0006-341X.2000.00352.x
  2. Qin, G., & Zhou, X.-H. (2006). Empirical likelihood inference for the area under the ROC curve. Biometrics, 62(2), 613–622. DOI: 10.1111/j.1541-0420.2005.00453.x

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Receiver Operating Characteristic Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/it/statistics/robust-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
ScholarGateRobust ROC analysis (Robust Receiver Operating Characteristic Analysis). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/statistics/robust-roc-analysis · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026