Hypothesis testClassical statistics

ROC analīze (Receiver Operating Characteristic)

ROC analīze novērtē, cik labi nepārtraukts vai kārtains testēšanas mainīgais spēj atšķirt divas bināras iznākuma klases. Attēlojot patieso pozitīvo rādītāju (jutīgumu) pret viltus pozitīvo rādītāju (1 − specifiskumu) visos lēmumu sliekšņos, tiek izveidota līkne, kuras laukums zem līknes (AUC) kvantificē kopējo diskriminatīvo spēju, svārstoties no 0.5 (gadījums) līdz 1.0 (perfekta diskriminācija).

Pielietot ar StatMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

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

Avoti

  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

Kā citēt šo lapu

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

Uz to atsaucas

ScholarGateROC analysis (Receiver Operating Characteristic Analysis). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/statistics/roc-analysis · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026