Analiza ROC (Caracteristica Operativă a Receptorului)
Analiza ROC evaluează cât de bine discriminează o variabilă de test continuă sau ordinală între două clase de rezultate binare. Prin trasarea ratei pozitive adevărate (sensibilitate) în raport cu rata pozitivă falsă (1 − specificitate) pe toate pragurile de decizie, se produce o curbă a cărei arie sub curbă (AUC) cuantifică puterea globală de discriminare, variind de la 0,5 (hazard) la 1,0 (discriminare perfectă).
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- 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 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Receiver Operating Characteristic Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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 discriminantăStatistică↔ compare
- Analiza mărimii efectuluiStatistică↔ compare
- Corelația rangurilor Tau a lui KendallStatistică↔ compare
- Sensibilitate și specificitateStatistică pentru cercetare↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →