Analiza ROC (charakterystyka odbiornika)
Analiza ROC ocenia, jak dobrze ciągła lub porządkowa zmienna testowa rozróżnia dwie binarne klasy wyników. Poprzez wykreślenie wskaźnika prawdziwie pozytywnych (czułości) względem wskaźnika fałszywie pozytywnych (1 − swoistości) dla wszystkich progów decyzyjnych, otrzymuje się krzywą, której pole pod krzywą (AUC) kwantyfikuje ogólną moc dyskryminacyjną, mieszczącą się w zakresie od 0,5 (przypadek) do 1,0 (doskonała dyskryminacja).
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- 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 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Receiver Operating Characteristic Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.
- Analiza dyskryminacyjnaStatystyka↔ compare
- Analiza wielkości efektuStatystyka↔ compare
- Korelacja rangowa Tau KendallaStatystyka↔ compare
- Czułość i swoistośćStatystyka w badaniach↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →