Hypothesis testClassical statistics

Робусна ROC анализа

Робусна ROC анализа процењује дијагностичку тачност континуираног или ординалног биомаркера у разликовању две групе (нпр. оболели наспрам здравих) уз заштиту од дисторзијских ефеката екстремних вредности, ненормалности или кршења дистрибутивних претпоставки које могу да искриве стандардне параметарске процене ROC и интервале поузданости за AUC.

Primenite uz StatMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte celu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.

Prijavite se

Method map

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

Izvori

  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

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Receiver Operating Characteristic Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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). Preuzeto 2026-06-15 sa https://scholargate.app/sr/statistics/robust-roc-analysis · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026