Hypothesis testClassical statistics

Аналіз ROC (характеристика робочих приймачів)

Аналіз ROC оцінює, наскільки добре неперервна або порядкова тестова змінна розрізняє два бінарні класи результатів. Побудовою кривої шляхом відображення частоти справжніх позитивних результатів (чутливості) проти частоти хибних позитивних результатів (1 − специфічності) для всіх порогових значень рішення, він генерує криву, площа під якою (AUC) кількісно визначає загальну розрізнювальну здатність, в діапазоні від 0.5 (випадковість) до 1.0 (ідеальна дискримінація).

Застосувати у StatMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

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

Джерела

  1. 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
  2. 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

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 3). Receiver Operating Characteristic Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.

Compare side by side

Згадується в

ScholarGateROC analysis (Receiver Operating Characteristic Analysis). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/statistics/roc-analysis · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026