Анализ ROC (Receiver Operating Characteristic)
Анализ ROC оценивает, насколько хорошо непрерывная или порядковая переменная-предиктор дискриминирует между двумя бинарными классами исходов. Путем построения графика зависимости истинно положительной доли (чувствительности) от ложноположительной доли (1 − специфичности) при всех пороговых значениях решения, он создает кривую, площадь под которой (AUC) количественно определяет общую дискриминационную способность, варьируясь от 0.5 (случайность) до 1.0 (идеальная дискриминация).
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Receiver Operating Characteristic Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Дискриминантный анализСтатистика↔ compare
- Анализ величины эффектаСтатистика↔ compare
- Коэффициент ранговой корреляции КендаллаСтатистика↔ compare
- Чувствительность и специфичностьСтатистика исследований↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →