Робастный анализ ROC
Робастный анализ ROC оценивает диагностическую точность непрерывного или порядкового биомаркера в различении двух групп (например, больных против здоровых), защищаясь от искажающих эффектов выбросов, ненормальности или нарушений распределения, которые могут сместить стандартные параметрические оценки ROC и доверительные интервалы AUC.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Receiver Operating Characteristic Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Анализ робастных размеров эффектаСтатистика↔ compare
- Робастный U-критерий Манна-УитниСтатистика↔ compare
- Анализ ROC (Receiver Operating Characteristic)Статистика↔ compare
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →