ScholarGate
Assistent
Hypothesis testClassical statistics

Robuuste ROC-analyse

Robuuste ROC-analyse evalueert de diagnostische nauwkeurigheid van een continue of ordinale biomarker bij het onderscheiden van twee groepen (bv. ziek vs. gezond), terwijl deze beschermt tegen de vervormende effecten van uitschieters, niet-normaliteit of schendingen van de verdeling die standaard parametrische ROC-schattingen en AUC-betrouwbaarheidsintervallen kunnen beïnvloeden.

Toepassen met StatMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

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

Bronnen

  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

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Receiver Operating Characteristic Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/statistics/robust-roc-analysis · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026